mysql基础 - 连接查询

柔光的暖阳◎ 2022-10-23 11:18 190阅读 0赞

以users表和address表 2个表为例：

![20210305195716900.png][]![20210305195742549.png][]

**笛卡尔积：**

在表的链接查询方面，有一种现象成为：笛卡尔积现象（笛卡尔乘积现象），如果两张表链接，没有任何条件约束，最后结果为：2张表的乘积。

# 连接查询分类： #

**说明：**当查询涉及到多个字段多个表时，需要多表连接。

### **1、内连接查询**  ###

**inner join  on**

**语法：*****select  \*  from  a表  join b表 on  a.id = b.id   ***可不写inner

***select 查询列表***

***from 表名1，表名2，··· ···***

***join 表名2 别名 on 连接条件*** （注意：这里的join可写多个。也就是可以连接多个表进行查询）

***join 表3 别名 on  连接条件***

***where 筛选查询***

***group by  分组查询   having  分组后的筛选***

***order  by  排序列表***

***limit 起始的条目数，显示的条目数；***

**执行顺序：**

**from子句** \->** jion表** ->** on筛选条件** ->** where子句** \-> **group by** \->** having** ->** select** ->** order by** -> **limit**

**说明：**组合两个表中的记录，返回关联字段相符的记录，也就是返回两个表交集的部分。

![20210305110937609.png][]

比如 - 查找users表中address\_id与addrss表中关联的所有数据：

***select \* from users join address on users.address\_id = address.ids***

也可以使用SQL92的等值连接

***select \* from users u, address ad where u. address\_id = ad.ids***

*结果：*

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzc4MDAx_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

### **2、左连接查询**  ###

**left  join  on**

**语法：*****select  \*  from  a表  left  join b表 on  a.id = b.id***

**说明：**组合两个表中的记录，返回左边表（表1）的全部字段记录，而右表（表2）只会显示符合筛选条件的数据，右表没有的数据则会用null来表示（这里只看解释，会很懵逼，结合例子，才能明白）。

![20210305202318417.png][]

***select u.id, u.name, u.age, ad.address from users u left join address ad on u.address\_id = ad.ids***

*结果：users表中address\_id 为10，在address表中没有，但是还是会查询出来，因为用的左连接查询，但是在address表中没有的数据，会用null来表示。*

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzc4MDAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

### **3、右连接查询**  ###

**right  join  on**

**语法：*****select  \*  from  a表  right  join b表 on  a.id = b.id***

**说明：与左连接查询相反，**组合两个表中的记录，返回右边表（b表）的全部字段记录，而左表（a表）只会显示符合筛选条件的数据，左表没有的数据则会用null来表示。

![20210305203004737.png][]

***select u.id,u.name,u.age,ad.address from users u right join address ad on u.address\_id = ad.ids***

*结果：*

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzc4MDAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

### **4、全外连接查询**  ###

**在mysql数据库中，不支持全外连接查询，但是可以通过union 来实现。**

**关键字： union**

**语法：*****select  \*  from  a表  left join b表 on  a.id = b.id  union  select \* from  a表 right  b表 on  a.id = b.id***

**说明：**把2个表的记录全部查询出来，不符合筛选条件的字段值为null

*结果：*

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzc4MDAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

**补充下：**

### **5、子连接** ###

关于自连接在开发中还是很常见的，比如，下边的表设计：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzc4MDAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

查询的结果：

每个分类下的子分类需要放到父分类后边，这种结果对于后端做层级结构非常好做，当然你也可以不自连接，查询全部的数据直接甩给前端，让前端来做这种树形结构数据（之前有篇文章记录了前端如何通过递归算法来实现这种树形结构）。  
![20210724093748588.png][]

实现这种结果，需要把一个表看作2个表，一个父表，一个子表，让父表的id = 子表的 父id即可：

select 
    	c1.categoryid c1id, c2.categoryid c2id,
    	c1.categoryname c1name, c2.categoryname c2name
    from
    category c1,
    category c2
    where 
    c1.categoryid = c2.pid;

[20210305195716900.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210305195716900.png
[20210305195742549.png]: /images/20221023/dfd883f1827a4b3789f765ba60ca65fe.png
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[20210305202318417.png]: /images/20221023/c6668107fe4f4ff5a6d6112eb8a3f212.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzc4MDAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221023/d54aaeaf44214dd3acf65d906708e96d.png
[20210305203004737.png]: /images/20221023/4038c057e3e04fd69db31b1fa1cfeb94.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzc4MDAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221023/38205b5407704dec91e1d9de93e5c363.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzc4MDAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221023/77736738ce4449e68a83c641dd740c58.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzc4MDAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221023/8ff1c81f832c4d799f78d233604b7e45.png
[20210724093748588.png]: /images/20221023/a0313150403045d68266e0ece2cc11aa.png