数据库概论之MySQL表的增删改查 - 进阶版本2

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2024-03-31 18:04 62阅读 0赞

#### MySQL表的增删改查 - 进阶2 ####

*  3、新增(plus)
 *   *  3.1 语法
     *  3.2 实例
     *  3.3 注意事项
 *  4、查询(plus)
 *   *  4.1 聚合查询
     *   *  4.1.1 聚合函数
         *  4.1.2 分组操作
     *  4.2 联合查询
     *   *  4.2.1 笛卡尔积
         *  4.2.2 数据库当中的笛卡尔积操作
         *  4.2.3 栗子(内连接、外连接)
         *   *  4.2.3.1 栗子1：查询许仙同学的成绩
             *  4.2.3.2 栗子2：查询所有同学的总成绩，以及同学的个人信息
             *  4.2.3.3 栗子3：查询所有同学的成绩，同学的个人信息以及课程信息
         *  4.2.3 自连接
         *  4.2.4 子查询
         *   *  4.2.4.1 单行子查询
             *  4.2.4.2 多行子查询
         *  4.2.5 合并查询

> 大家好，已经好久没更新了 , 学校的学业有点忙 , 没有额外的精力去进行更新了 , 假期开始了 , 我们也要开始努力了  
> 数据库相对来说难度不是那么高，大家只要勤加练习、熟记语法，我相信学好数据库不是什么问题，博主会从0剖析，逐步讲解数据库的知识点，并且会举很多实例。最重要的是，博主不会采用软件，使用最原始的方式 -> 命令行来讲解，这样讲解的好处是逐个语句进行书写，不会造成读者思路跟不上的问题！  
> ![在这里插入图片描述][65073f2a57364e6e8dcb487617e2182f.png]

## 3、新增(plus) ##

这里面的新增是和查询结合在一起的新增操作，就是把从上一个中得到的查询结果，作为下一个表要插入的数据

### 3.1 语法 ###

insert into 表名1 select 列名 from 表名2;
    -- 从表2中查询出来的结果的列数和类型要与表1匹配,但是不要求列名匹配

在这个语句中，就会先执行查找。针对查找到的每个结果，都执行插入操作，插入到`B`中，我们需要保证：从`A`中查询到的结果列数和类型和`B`表匹配，才能正常插入

### 3.2 实例 ###

我们先来做一些准备工作：

![image-20220503214045241][]

接下来，我们创建一个表`B`，第一列也是`id`,第二列也是`name`(注意"也"字)

![image-20220503214248878][]

然后，我们就可以把表`A`查询到的数据插入到表`B`了

![image-20220503214329017][]

看一下`B`里面的数据

![image-20220503214541819][]

跟查询到的`A`的数据一样。

### 3.3 注意事项 ###

那么接下来，我们把姓名和 id 列顺序调换一下(用调换的结果创建一个新表`C`)，此时能否把`A`的数据插入到`B`呢?

> 是插入不进去的
> 
> ![image-20220503215206383][]
> 
> 我们需要保证：从`A`中查询到的结果列数和类型和`B`表匹配，才能正常插入。
> 
> 图片里面就不是匹配的，表`A`第一列是学号(`int`类型)，第二列是名字(`varchar`类型)。
> 
> 而表`C`第一列是名字(`varchar`类型)，第二列是学号(`int`类型)，二者对应列之间不匹配

那么我们可以这样操作：只需要保证`A`的查询结果的列的顺序和`B`对应即可，我们再创建一个表`D`来演示

![image-20220503215724287][]

已经创建成功！

## 4、查询(plus) ##

### 4.1 聚合查询 ###

聚合查询就是把多个行的数据给进行了关联操作，“行和行之间的数据加工”

之前我们讲过的查询带表达式的操作，是属于"列和列之间的关联运算"

#### 4.1.1 聚合函数 ####

`MySQL`内置了一些聚合函数，我们可以直接使用

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>函数</th> 
   <th>说明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>count([distinct] expr)</td> 
   <td>返回查询到的数据的数量</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>sum([distinct] expr)</td> 
   <td>返回查询到的数据的总和(不是数字的话就没有意义)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>avg([distinct] expr)</td> 
   <td>返回查询到的数据的平均值(不是数字的话就没有意义)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>max([distinct] expr)</td> 
   <td>返回查询到的数据的最大值(不是数字的话就没有意义)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>min([distinct] expr)</td> 
   <td>返回查询到的数据的最小值(不是数字的话就没有意义)</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

其中，`distinct`表示去重，`expr`代表条件，括号中写的是列名或者表达式

举栗子啦！

我们先创建这样的数据：

CREATE TABLE exam_result (
          id INT,
          name VARCHAR(20),
          chinese DECIMAL(3,1),
          math DECIMAL(3,1),
          english DECIMAL(3,1)
         );

INSERT INTO exam_result (id,name, chinese, math, english) VALUES
          (1,'唐三藏', 67, 98, 56),
          (2,'孙悟空', 87.5, 78, 77),
          (3,'猪悟能', 88, 98.5, 90),
          (4,'曹孟德', 82, 84, 67),
          (5,'刘玄德', 55.5, 85, 45),
          (6,'孙权', 70, 73, 78.5),
          (7,'宋公明', 75, 65, 30),
          (8,'张无忌',null,null,null);

![image-20220507115909982][]

栗子1：`count`

![image-20220507120119175][]

这个例子就相当于针对`select * from exam_result;`的结果集合进行计算行数

> 这种情况下 , null值是算进去的

`count`这里面的参数可以是指定某个列，不一定是`(*)`

![image-20220507120449488][]

我们看到，其实是有8行数据的，但是为什么只统计出来了7行？

> `null`不会被记录到`count`中

还要注意的是 , count 和后面的括号是紧密相连的 , 不能分开 , 不然就会报错

![image-20220719123808691][]

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-uUovNNaV-1670856662345)(https://jialebihaitao.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E5%88%86%E9%9A%94%E7%AC%A6-%E7%AC%91%E8%84%B8.png)\]][img-uUovNNaV-1670856662345_https_jialebihaitao.oss-cn-beijing.aliyuncs.com_E5_8D_9A_E5_AE_A2_E5_88_86_E9_9A_94_E7_AC_A6-_E7_AC_91_E8_84_B8.png]

栗子2：`sum`

相当于`excel`里面的求和，把这一列的若干行进行相加

![image-20220507120651791][]

这个操作就是把所有人的语文成绩相加了

但是这个操作只能针对数字进行运算，不能针对字符串来进行

![image-20220507120848552][]

我们还可以把数学总成绩和语文总成绩进行求和

![image-20220507121312299][]

![image-20220507121338065][]

聚合函数里面的参数，也可以是表达式

![image-20220507121425871][]

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-YlipupBh-1670856561056)(https://jialebihaitao.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E5%88%86%E9%9A%94%E7%AC%A6-%E6%9C%88%E4%BA%AE.png)\]][img-YlipupBh-1670856561056_https_jialebihaitao.oss-cn-beijing.aliyuncs.com_E5_8D_9A_E5_AE_A2_E5_88_86_E9_9A_94_E7_AC_A6-_E6_9C_88_E4_BA_AE.png]

栗子3：聚合函数，也可以搭配`where`子句来使用，先基于条件进行筛选，再针对筛选结果进行聚合

![image-20220507121634333][]

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BtaieOdp-1670856561057)(https://jialebihaitao.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E5%88%86%E9%9A%94%E7%AC%A6-%E7%AC%91%E8%84%B8.png)\]][img-BtaieOdp-1670856561057_https_jialebihaitao.oss-cn-beijing.aliyuncs.com_E5_8D_9A_E5_AE_A2_E5_88_86_E9_9A_94_E7_AC_A6-_E7_AC_91_E8_84_B8.png]

栗子4：`avg`

![image-20220507132445646][]

这个操作依然可以指定别名。

`avg`操作是不统计`null`的

![image-20220507134449536][]

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fB2FIIAA-1670856561057)(https://jialebihaitao.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E5%88%86%E9%9A%94%E7%AC%A6-%E6%9C%88%E4%BA%AE.png)\]][img-fB2FIIAA-1670856561057_https_jialebihaitao.oss-cn-beijing.aliyuncs.com_E5_8D_9A_E5_AE_A2_E5_88_86_E9_9A_94_E7_AC_A6-_E6_9C_88_E4_BA_AE.png]

栗子5：`max`

![image-20220507132742876][]

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-zjy71tyA-1670856561058)(https://jialebihaitao.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/%E5%B0%8F%E7%8C%AB%E5%88%86%E9%9A%94%E7%AC%A6.png)\]][img-zjy71tyA-1670856561058_https_jialebihaitao.oss-cn-beijing.aliyuncs.com_E5_B0_8F_E7_8C_AB_E5_88_86_E9_9A_94_E7_AC_A6.png]

栗子6：`min`

![image-20220507132752599][]

#### 4.1.2 分组操作 ####

分组操作就是根据行的值，对数据进行分组，把值相同的都归为一组

我们先准备一些数据

create table emp(
        ->  id int primary key auto_increment,
        ->  name varchar(20) not null,
        ->  role varchar(20) not null,
        ->  salary numeric(11,2)
        -> );
    
    insert into emp(name, role, salary) values
        -> ('马云','服务员', 1000.20),
        -> ('马化腾','游戏陪玩', 2000.99),
        -> ('孙悟空','游戏角色', 999.11),
        -> ('猪无能','游戏角色', 333.5),
        -> ('沙和尚','游戏角色', 700.33),
        -> ('隔壁老王','董事长', 12000.66);

![image-20220507133250545][]

举栗子来讲解：查询每个角色的最高工资、最低工资和平均工资

那么这种操作就是需要按照岗位进行分组(即`group by role`，根据`role`这一列进行分组)

我们可以发现，这个例子里面有4种角色`服务员`，`游戏陪玩`，`游戏角色`，`董事长`，分成四组之后，就可以针对每个组来使用聚合函数

![image-20220507133719692][]

执行流程：先根据`group by`，把这里面的查询结果进行分组，再根据分组完成的结果，针对每个组使用聚集函数

那么我们就可以知道：一个`sql`具体执行流程，跟代码书写顺序并不完全一致。

> `group by`进行分组，是指定列的值，相同的记录合并到一个组里面，每个组又可以分别进行聚合查询。
> 
> 分组还可以指定条件筛选，如果是分组之前指定条件，使用`where`，如果是分组之后指定条件，使用`having`

这个操作，我们还可以起别名

![image-20220507133947080][]

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-aSjCHK3Z-1670856561059)(https://jialebihaitao.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E5%88%86%E9%9A%94%E7%AC%A6-%E7%AC%91%E8%84%B8.png)\]][img-aSjCHK3Z-1670856561059_https_jialebihaitao.oss-cn-beijing.aliyuncs.com_E5_8D_9A_E5_AE_A2_E5_88_86_E9_9A_94_E7_AC_A6-_E7_AC_91_E8_84_B8.png]

针对分组之后，得到的结果，我们还可以通过`having`来进行指定条件

> `group by`子句可以使用`where`，不过`where`是在分组之前执行。如果要对分组之后的结果进行条件筛选，就需要使用`having`
> 
> `having`搭配`group by`来使用，跟多对多啥的没关系

那么我们举例子吧：

分组之前：求每种角色的平均薪资(但是要去掉马云)

![image-20220507135556000][]

> 我们看一下，之前的记录里面马云是服务员的角色，现在没有服务员的角色了，代表`where name != '马云'`是在`group by role`之前执行的
> 
> 另外，`where`是写在`group`之前的

分组之后：指定条件筛选

求平均薪资1w一下的角色的平均薪资

这里就需要先分组求平均薪资，再去筛选1w以下的(分组之后指定条件就需要用`having`)

![image-20220507140234253][]

> 我们可以发现，董事长的薪资是大于1w的，现在已经没有了
> 
> 另外，`having`是写在`group`之后的

### 4.2 联合查询 ###

联合查询(多表查询)就是把多个表的记录往一起合并，一起进行查询

多表查询是整个`SQL`里面最复杂的部分了，也是笔试最常见的出题位置，但是在实际工作一般禁止使用多表查询，原因一会解释。那么在学习多表查询之前，我们要先了解一下笛卡尔积这个东西

#### 4.2.1 笛卡尔积 ####

笛卡尔积是多表查询中的核心操作，是针对于任意两张表之间的计算

笛卡尔积的计算过程：先拿出第一张表里面的第一条记录，去和第二张表里面的每个记录，分别组合，得到一组新的纪录，再去拿第一张表的第二条记录重复刚才的操作

举个栗子：

这是我们创建出来的两个有关联的表

![image-20220507162935726][]

那么我们来进行笛卡尔积计算

![image-20220507164326797][]

针对`A` `B`两张表，计算笛卡尔积，此时笛卡尔积的列数，就是`A`的列数+`B`的列数，笛卡尔积的行数，就是`A`的行数\*`B`的行数

那么我们之前提到，在公司中一般禁止多表查询，这是因为多表查询涉及笛卡尔积操作，如果两个表都非常大，此时如果贸然执行笛卡尔积，就很有可能把数据库给弄坏。

那么在数据库当中怎么进行笛卡尔积操作呢?

#### 4.2.2 数据库当中的笛卡尔积操作 ####

最简单的做法，就是直接在`select`语句的`from`后面跟上多个表名，表名与表名之间用逗号隔开

我们来创建一组数据：

create table student(studentId int,name varchar(20),classId int);
    create table class(id int,name varchar(20));

insert into student values (1,'张三',1);
    insert into student values (2,'李四',1);
    insert into student values (3,'王五',2);
    insert into student values (4,'赵六',3);

insert into class values (1,'0301');
    insert into class values (2,'0302');
    insert into class values (3,'0303');

![image-20220507165900936][]

那我们就可以进行笛卡尔积了

![image-20220507165951270][]

笛卡尔积是两张表中数据尽可能的排列组合得到的，在这些排列组合当中，有我们需要的数据，也有很多没有意义的数据。

对于这个例子来说，都有`classId`这一列，那么`classId`相等的记录，我们就需要保留，像这样的情况就称为"连接条件"

带有连接条件的笛卡尔积，就是多表查询

![image-20220507170335870][]

那么我们还有这种情况，我们把`class`表里面的`id`改成`classId`(跟`student`表里面的`classId`重名)

![image-20220507171016561][]

![image-20220507171103153][]

当两个表的列名相同的时候，需要通过`表名.列名`的方式

![image-20220507171153457][]

如果列明不会混淆(不是同名的)，也可以用`表名.列名`，也可以省略表名

那么有的同学可能有问题了，创建表的时候不是不能有同名项的吗？

> 同一个表里面确实不能有两个同名的列，但是这是两个表啊。

那么在最终的查询结果中，一般只是需要展示部分列，需要展示哪个列展示哪个列就行了

![image-20220507171852369][]

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-pjRADY2w-1670856561061)(https://jialebihaitao.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E5%88%86%E9%9A%94%E7%AC%A6-%E6%9C%88%E4%BA%AE.png)\]][img-pjRADY2w-1670856561061_https_jialebihaitao.oss-cn-beijing.aliyuncs.com_E5_8D_9A_E5_AE_A2_E5_88_86_E9_9A_94_E7_AC_A6-_E6_9C_88_E4_BA_AE.png]

那么我们再举一个难一点的栗子

#### 4.2.3 栗子(内连接、外连接) ####

创建数据：

create database sql0507;
    use sql0507;

create table classes (id int primary key auto_increment, name varchar(20), `desc` varchar(100));
    
    create table student (id int primary key auto_increment,sn varchar(20),name varchar(20),qq_mail varchar(20),classes_id int);
    
    create table course(id int primary key auto_increment, name varchar(20));
    
    create table score(score decimal(3, 1), student_id int, course_id int);

insert into classes(name, `desc`) values 
    ('计算机系2019级1班', '学习了计算机原理、C和Java语言、数据结构和算法'),
    ('中文系2019级3班','学习了中国传统文学'),
    ('自动化2019级5班','学习了机械自动化');
    
    insert into student(sn, name, qq_mail, classes_id) values
    ('09982','黑旋风李逵','xuanfeng@qq.com',1),
    ('00835','菩提老祖',null,1),
    ('00391','白素贞',null,1),
    ('00031','许仙','xuxian@qq.com',1),
    ('00054','不想毕业',null,1),
    ('51234','好好说话','say@qq.com',2),
    ('83223','tellme',null,2),
    ('09527','老外学中文','foreigner@qq.com',2);
    
    insert into course(name) values
    ('Java'),('中国传统文化'),('计算机原理'),('语文'),('高阶数学'),('英文');

insert into score(score, student_id, course_id) values
    -- 黑旋风李逵
    (70.5, 1, 1),(98.5, 1, 3),(33, 1, 5),(98, 1, 6),
    -- 菩提老祖
    (60, 2, 1),(59.5, 2, 5),
    -- 白素贞
    (33, 3, 1),(68, 3, 3),(99, 3, 5),
    -- 许仙
    (67, 4, 1),(23, 4, 3),(56, 4, 5),(72, 4, 6),
    -- 不想毕业
    (81, 5, 1),(37, 5, 5),
    -- 好好说话
    (56, 6, 2),(43, 6, 4),(79, 6, 6),
    -- tellme
    (80, 7, 2),(92, 7, 6);

![image-20220507123319103][]

在这个场景中，涉及到的实体有三个：学生 班级 课程

学生和班级是一对多的关系

学生和课程是多对多的课程(分数表其实就是学生和课程之间的关联表)

做多表查询的题目时候，我们需要先想清楚要查询的数据都来自于哪些表中

##### 4.2.3.1 栗子1：查询许仙同学的成绩 #####

> 许仙同学选了很多课，那么我们就需要在学生表当中获取到学生信息，在分数表当中获取到分数信息，那么我们就需要对学生表和分数表进行笛卡尔积
> 
> ![image-20220507172658484][]
> 
> ![image-20220507172711658][]
> 
> 我们可以看到，产生了160行数据，观察之后，可以发现，这两张表里面，都存在`学生Id`这一列，那么我们就需要让这两个`id`匹配，不匹配的就是排列组合之后生成的无效数据
> 
> ![image-20220507173356306][]
> 
> 筛选之后，出现的就是每个人每科的成绩
> 
> 接下来，我们需要找到许仙的成绩，其他人的成绩就可以筛选掉了
> 
> ![image-20220507173224913][]
> 
> 那么，我们只需要许仙的名字以及成绩即可
> 
> ![image-20220507173510369][]

像这样，我们就一步一步把语句写出来了

多表查询不是一蹴而就的过程，我们要一步一步写，先分析需要的数据是来源于哪个表，然后进行笛卡尔积，观察笛卡尔积的结果，找到相同的数据列，筛选出合法数据，再逐步根据需求，添加新的要求，让数据逐步趋近于要求

实现这个多表查询，我们刚才使用的是`from`多张表，我们还可以通过`join`这个关键字实现多表查询

![image-20220507174021807][]

from 表1 join 表2 on 条件;
    //from 表1，表2 where 条件;

这两种写法都可以，更推荐下面那个(简单)

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-0M1RPH5Z-1670856561063)(https://jialebihaitao.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E5%88%86%E9%9A%94%E7%AC%A6-%E7%AC%91%E8%84%B8.png)\]][img-0M1RPH5Z-1670856561063_https_jialebihaitao.oss-cn-beijing.aliyuncs.com_E5_8D_9A_E5_AE_A2_E5_88_86_E9_9A_94_E7_AC_A6-_E7_AC_91_E8_84_B8.png]

##### 4.2.3.2 栗子2：查询所有同学的总成绩，以及同学的个人信息 #####

> 这个案例要在多表查询的基础上，再加上一个聚合查询
> 
> 还是先分析需要的数据是来源于哪个表：成绩来自于`score`,个人信息来自于`student`
> 
> ![image-20220507174513714][]
> 
> ![image-20220507174524157][]
> 
> 足足有120条记录，那么我们再观察笛卡尔积的结果，找到相同的数据列，筛选出合法数据
> 
> 这两张表里面，都存在`学生Id`这一列，那么我们就需要让这两个`id`匹配，不匹配的就是排列组合之后生成的无效数据
> 
> ![image-20220507174812736][]
> 
> 要查询同学的个人信息，我们就需要对学号进行分组
> 
> ![image-20220507175006059][]
> 
> 加上`group by`之后，记录又变少了，每个同学只有一条数据了。而且`score`列表示的也不是总成绩，而是每个分组当中的第一个记录，我们如果想要得到总成绩，就需要进行`sum`操作
> 
> ![image-20220507175241341][]

##### 4.2.3.3 栗子3：查询所有同学的成绩，同学的个人信息以及课程信息 #####

> 1.  先分析需要的数据是来源于哪个表，然后进行笛卡尔积，观察笛卡尔积的结果
>     
>     > 成绩，同学信息，课程信息，这明显就是要三张表进行联合查询了
>     > 
>     > > 同学名字->`student`表
>     > > 
>     > > 成绩->`score`表
>     > > 
>     > > 课程信息->`class`表
>     
>     ![image-20220507194851977][]
>     
>     ![image-20220507195343442][]
> 2.  找到相同的数据列，筛选出合法数据
>     
>     ![image-20220507195722094][]
>     
>     当前这个表就列出来了每个同学的每个课程拿到的分数，同时带有课程名
> 3.  根据需求，添加新的要求，让数据逐步趋近于要求
>     
>     ![image-20220507200122034][]
>     
>     `join`的写法：
>     
>         from 表1 join 表2 on 条件 join 表3 on 条件;
>     
>     ![image-20220507200710084][]日常推荐使用`where`的写法，那我们学`join on`还有啥用？
>     
>     > `join on`既可以表示内连接，也可以表示外连接
>     > 
>     > > 我们说的`from 多个表 where`的写法，是表示内连接
>     > > 
>     > > 虽然说我们常用内连接，但是外连接还是偶尔会碰到
>     > > 
>     > > 内连接：
>     > > 
>     > >     select 列 from 表1 inner join 表2 on 条件;
>     > >     //inner可以省略
>     > > 
>     > > 外连接：
>     > > 
>     > > > 左外连接：
>     > > > 
>     > > >     select 列 from 表1 left join 表2 on 条件;
>     > > > 
>     > > > 右外连接：
>     > > > 
>     > > >     select 列 from 表1 right join 表2 on 条件;
>     > > > 
>     > > > 我们再来构造一些数据：
>     > > > 
>     > > >     create table student (id int,name varchar(20),classId int);
>     > > >     create table class (id int,name varchar(20));
>     > > > 
>     > > >     insert into student values (1,'张三',1);
>     > > >     insert into student values (2,'李四',1);
>     > > >     insert into student values (3,'王五',2);
>     > > >     insert into student values (4,'赵六',3);
>     > > >     
>     > > >     insert into class values (1,'0301');
>     > > >     insert into class values (2,'0302');
>     > > > 
>     > > > ![image-20220507202728248][]
>     > > > 
>     > > > 我们看`student`表里面的赵六，他选修的3号课程在`class`表里面没有，针对这样的数据，我们进行联合查询的话，可能会出一些问题
>     > > > 
>     > > > ![image-20220507203517371][]
>     > > > 
>     > > > ![image-20220507203450230][]
>     > > > 
>     > > > 那么我们使用一下左外连接：
>     > > > 
>     > > > ![image-20220507203653304][]
>     > > > 
>     > > > 我们可以发现`inner join`和`left join`之间的区别：
>     > > > 
>     > > > > `left join`是以左侧的表为主，会尽可能的把左侧的表的记录都列出来，大不了把后面的列填成`null`
>     > > > > 
>     > > > > `inner join`是要求这两个表里面同时有的数据
>     > > > > 
>     > > > > 那么`right join`就是以右侧的表为主，尽可能把右侧的记录都列出来，大不了左侧的列填成`null`
>     > > > 
>     > > > 那么我们再使用一下右外连接：
>     > > > 
>     > > > > 我们再来构造一些数据：
>     > > > > 
>     > > > >     create table student (id int,name varchar(20),classId int);
>     > > > >     create table class (id int,name varchar(20));
>     > > > > 
>     > > > >     insert into student values (1,'张三',1);
>     > > > >     insert into student values (2,'李四',1);
>     > > > >     insert into student values (3,'王五',2);
>     > > > >     
>     > > > >     insert into class values (1,'0301');
>     > > > >     insert into class values (2,'0302');
>     > > > >     insert into class values (3,'0303');
>     > > > > 
>     > > > > ![image-20220507204910353][]
>     > > > > 
>     > > > > 我们可以发现，`class`表里面有3号0303班级，但是`student`表里没有选修3号课程的学生
>     > > > > 
>     > > > > ![image-20220507205438343][]
> 
> 内连接 左外连接 右外连接图示讲解
> 
> ![image-20220507210310767][]
> 
> 那么是否存在一种连接，能够达到这种效果呢?
> 
> ![image-20220507210403839][]
> 
> 可以，这叫"全外连接"，但是`MySQL`不支持

以上就是内连接的知识点

#### 4.2.3 自连接 ####

自连接，就是自己把自己进行笛卡尔积，属于`SQL`当中小妙招，用得不多，只能用来处理一些特殊场景的问题

自连接的本质就是把 行与行 之间的比较操作，转换成 列与列

> exam\_result表：`id`,`name`,`chinese`,`math`,`english`
> 
> 如果要找`chinese > english`的同学信息，非常好找

举个栗子：显示所有“计算机原理”成绩比“Java”成绩高的成绩信息

那么在这个问题下的表，科目之间已经不是列了，而是变成行了

![image-20220514145653578][]

![image-20220514145756106][]

在这个问题当中，可以看到，这里面的条件是按照行的方式来排列的。那么为了解决这个问题，就需要把行转换成列，那么我们就可以使用自连接。

![image-20220514150012454][]

![image-20220514150022687][]

那么我们看到，这就是按照`student_id`进行连接条件之后产生的笛卡尔积

![image-20220514150314355][]

但是这样查询出来的结果，里面还是有不少的无效数据的，我们可以加上一些限制条件

比如：让`s1`的课程`id`只保留3的记录

让`s2`的课程`id`只保留1的记录

![image-20220518084639887][]

让`s1`的课程`id`只保留3的记录

让`s2`的课程`id`只保留1的记录

且`s1`课程的成绩大于`s2`课程的成绩

![image-20220518084950700][]

#### 4.2.4 子查询 ####

子查询就是套娃的过程，把多个`select`合并成一个(也就是把拆好的代码给合并成一个)

##### 4.2.4.1 单行子查询 #####

查询与“不想毕业” 同学的同班同学：

> 先查询不想毕业这个同学的班级`id`，然后根据班级`id`在学生表中筛选出同`id`的同学

![image-20220518085752732][]

我们通过单行子查询，就是这个样子的

![image-20220518085904733][]

那么有时候，子查询可能会查询出多条记录，这时候就不能直接使用`=`，需要使用`in`这样的操作

##### 4.2.4.2 多行子查询 #####

多行子查询：返回多行记录的子查询

案例：查询“语文”或“英文”课程的成绩信息

> 先查询 语文 和 英文 的课程`id`，再根据课程`id`找到对应的成绩信息

![image-20220518090355111][]

使用多行子查询就是这样

![image-20220518090655810][]

#### 4.2.5 合并查询 ####

合并查询就是把多个查询语句的结果给合并到一起了

使用关键字`union`、`union all`(`C`语言里面我们见过嗷)，通过`union`把两个`sql`的查询结果给合并到一起了，合并的前提必须是两个`sql`查询的列必须是对应的

举个栗子：查询`id`小于3，或者名字为“英文”的课程：

![image-20220518092146967][]

注意：`union`不一定是要针对一张表

这个写法也可以通过`or`来替换(必须是针对同一个表来指定的多个条件查询)

![image-20220518092512502][]

那么，`union`操作是会自动去重的，`union all`操作是不会去重的

[65073f2a57364e6e8dcb487617e2182f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/13e4f94eac024015a07d500cbe0255cc.png
[image-20220503214045241]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/0473270379b347188ef7e2209a5d1d72.png
[image-20220503214248878]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/27902e58bc09477797ef352a4183611d.png
[image-20220503214329017]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/fc40e79d8f2d49ce861d6ce289c029ce.png
[image-20220503214541819]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/b6c1211b251e4e5eb1a44356a4f1ed2c.png
[image-20220503215206383]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/107ed4c35cbf42eba079ff9f3b247077.png
[image-20220503215724287]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/0b79447a5ed2477f8d562889d0e94192.png
[image-20220507115909982]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/726ee952c2154fb09dedd75c978df51a.png
[image-20220507120119175]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/d275302f52cc42f49d4ef7d66d242d98.png
[image-20220507120449488]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/bb15f9dc63ce4fe1969eda97c9b76793.png
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