前面两天带着大家换了一个口味,带着大家学习了pyecharts的原理和部分图形制作。今天我们继续回归带你学MySQL系列,带着大家继续学习MySQL数据库。
上节课给大家介绍了MySQL子查询的基本内容,具体可回顾MySQL子查询的基本使用方法(四),本节课我们准备给大家介绍MySQL的多表联合查询。大家都知道,MySQL多表联合查询包括内连接、外连接、笛卡尔积连接查询三种。今天我们先重点介绍常用的外连接与内连接查询,即left join /right join/inner join的基本用法。
嵌套查询相当于进行了两次查询,而连接查询将两张表连接然后再进行查询,这样只进行了一次查询
基本概念: 可合并多个相似的选择查询结果的结果集,等同于将一个表追加到另一个表,从而实现将两个表的查询结果组合到一起,使用 Union 或 Union all。 注意: 这个合并是纵向合并,字段数不变,多个查询的结果合并。
连接类型:内连接(INNER JOIN)、外连接(OUTER JOIN)、交叉连接()、自然连接()
我们知道,所谓表连接就是把各个表中的记录都取出来进行依次匹配,最后把匹配组合的记录一起发送给客户端。比如下面把t1表和t2表连接起来的过程如下图
Mysql的join是什么,join这个单词的意思是加入、参加、连接,而在数据库中,也是连接的意思,将两个表连接起来查询出我们想要的数据。在数据库中,join的用法主要分成三种,分别是左连接、右连接和内连接,但是实际运用中,两个表之间的操作,是一共有七种,那我们今天就开始认识一下这七种用法吧
简单的数据我们可以直接从一个表中获取,但在真实的项目中查询符合条件的数据通常需要牵扯到多张表,这就不得不使用多表查询。多表查询分为多表连接查询、符合条件链接查询、子查询。多表连接查询包括内连接、外连接、全连接。符合条件连接查询本质上是多表连接查询+过滤条件。子查询是将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中,内层查询语句的查询结果作为外层查询语句的数据源。
先讲述一下为什么在写这样的文章吧,由于好久好久之前一直在用MySQL这样的关系型数据库,对于sql的编写还是熟练操作的,后面项目慢慢用到了非关系型数据库Mongo以及内存级别数据库redis这样的数据库,导致mysql用的越来越少,以至于去写sql不是很熟练了,所以就有了这个系列的文章,学过的内容都还给了老师,所以这里就进行总结了。
注:每个表中至少要有一个主键。 主键用于唯一地标识表中的每一条记录,可以定义一列或多列为主键。
SQL最强大的功能之一就是能在数据检索查询的执行中连接(JOIN)表。连接是利用SQL的SELECT能执行的最重要的操作,很好地理解连接及其语法是学习SQL的一个极为重要的组成部分。
多表查询,也称为多表连接查询;作为关系型数据库最主要的查询方式,在日常工作中被广泛使用
Hash Join作为表连接的基础连接类型,各大关系型数据库(譬如Oracle、sqlserver、Postgres等)很早都支持了Hash Join这种连接类型。作为关系型数据库领域的领袖,Oracle数据库支持三种主流的连接类型:Nested Loop Join、Hash Join 和 Sort Merge Join。而作为最流行的关系型数据库的MySQL 却一直没有支持Hash Join,这点一直为人诟病。千呼万唤始出来,MySQL 8.0.18开始终于支持了Hash Join的连接算法。MySQL 8.0 的所有新特性中,Hash Join 曾经最让我期待的一个新特性。
内连接:找两张表共有的部分,相当于利用条件从笛卡尔积结果中筛选出了正确的结果。(只连接匹配的行)
知道内连接,左外连接和右外连接后,全连接我想应该也知道了吧。就是多张表的所有数据,但是注意"它们的交集"不能重复出现。
例 2:查询 tb_course 表中的 id 字段和 tb_students_info 表中的 course_id 字段相等的内容
6 聚合函数 聚合函数是用来做纵向运算的函数: l COUNT():统计指定列不为NULL的记录行数; l MAX():计算指定列的最大值,如果指定列是字符串类型,那么使用字符串排序运算; l MIN():计算指定列的最小值,如果指定列是字符串类型,那么使用字符串排序运算; l SUM():计算指定列的数值和,如果指定列类型不是数值类型,那么计算结果为0; l AVG():计算指定列的平均值,如果指定列类型不是数值类型,那么计算结果为0; 6.1 COUNT 当需要纵向统计时可以使用COUNT()。 l 查
mysql> create table department(id int,name varchar(20));
由于在sql语法中,仅仅支持内连接,所以我们对sql92语法标准的介绍仅限于内连接的三种方式。
在select语句中,如果from子句引用了多个表源或试图,则可以用join关键字连接
同时查询多张表获取到需要的数据 比如:我们想查询到开发部有多少人,需要将部门表和员工表同时进行查询
1、自连接查询是特殊的多表连接查询,因为两个相关查询的表是同一个表,通过取别名虚拟成两个表然后连接。
left join 左连接,用法如下,这种查询会把左表(student)所有数据查询出来,右表不存在的用空表示,结果图如下
我们发现产生的记录数是 56 条,我们还会发现 emp 表是 14 条,dept 表是 4 条,56 正是 emp表和 dept 表的记录数的乘积,我们称其为笛卡尔积。
昨天闲来无事,研究了一下mysql和navicat!看见一篇讲的很详细的博客,分享一下!
数据操作语言:表连接查询(一) 从多张表中提取数据 从多张表提取数据,必须指定关联的条件。如果不定义关联条件就会出现无条件连接,两张表的数据会交叉连接,产生 笛卡尔积。 📷 规定了连接条件的表连接语句,就不会出现笛卡尔积。 📷 # 查询每名员工的部门信息 SELECT e.empno,e.ename,d.dname FROM t_emp e JOIN t_dept d ON e.deptno=d.deptno; 表连接的分类 表连接分为两种:内连接 和 外连接 内连接是结果集中只保留符合连接条件的记录 外
!笛卡尔积是指在数学中,两个集合X和Y的笛卡尔积(Cartesian product),又称直积,表示为X * Y,第一个对象是X的成员
Left Join / Right Join /inner join相关 关于左连接和右连接总结性的一句话: 左连接where只影向右表,右连接where只影响左表。 Left Join select * from tbl1 Left Join tbl2 where tbl1.ID = tbl2.ID 左连接后的检索结果是显示tbl1的所有数据和tbl2中满足where 条件的数据。 简言之 Left Join影响到的是右边的表 Right Join se
Left Join / Right Join /inner join相关
select * from tbl1 Left Join tbl2 where tbl1.ID = tbl2.ID
当遇到常见的统计总数、计算平局值等操作,可以使⽤聚合函数来实现,常见的聚合函数有:
实时读取库表结构元数据信息,比如表名、字段名、字段类型、注释等,选中修改后的表,点击一键生成,代码成即可提现出表结构的变化。
当然,这样效果不是很好,读者很难区分bookTypeName到底是t_book表中还是t_bookType表中的字段;
筛选分组结果 having关键字对group by分组后的数据进行过滤 having支持where的所有操作符和语法
说明2:as dept_name 是给dept.name 起的别名,防止查询结果中出现两个name字段,会有歧义
我觉得对于SQL语句,清楚知道它执行的顺序,对于写sql语句非常重要
上一篇讲了比较简单的单表查询以及MySQL的组函数,这一篇给大家分享一点比较难得知识了,关于多表查询,子查询,左连接,外连接等等。希望大家能都得到帮助! 在开始之前因为要多表查询,所以搭建好环境:
进行多表连接查询,掌握多表连接查询的连接条件或连接谓词,理解内连接、左连接和右连接的含义并熟练操作。
上一节内容学习了关于数据表的基本操作,也就是针对单表的增删改查以及创建和删除,而在实际开发中,往往是多表联合操作,尤其是插入和查询用的最多,而这两步都要经过一个“筛选”的过程,这个过程要根据具体业务逻辑,综合不同的表,查询后决定是否满足插入或其他条件。
Mysql是一种关系型数据库,可以很好地支持大数据量的存储,但是一般来说,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度舍得尽可能小。
多表查询有3种方式,分别是:1、传统方式,包括左外连接查询,右外连接查询 ,完全外链接查询;2、子查询方式,包括单行查询,多行查询;3、聚合查询方式,包括求和,平均查询,记录总数。
– 查询emp表中的所有部门, 剔除重复的记录, 提示: distinct用于剔除重复值
在上篇文章史上最简单MySQL教程详解(基础篇)之数据库设计范式及应用举例我们介绍过,在关系型数据库中,我们通常为了减少数据的冗余量将对数据表进行规范,将数据分割到不同的表中。当我们需要将这些数据重新合成一条时,就需要用到我们介绍来将要说到的表连接。
项目开发中,在进行数据库表结构设计时,会根据业务需求及业务模块之间的关系,分析并设计表结构,由于业务之间相互关联,所以各个表结构之间也存在着各种联系,基本上分为三种:
在表的连接查询方面有一种现象被称为:笛卡尔积现象。 笛卡尔积现象:当两张表进行连接查询的时候,没有任何条件进行限制,最终的查询结果条数是两张表记录条数的乘积。 怎么避免笛卡尔积现象?当然是加条件进行过滤。 思考:避免了笛卡尔积现象,会减少记录的匹配次数吗? 不会。只不过显示的是有效记录。
转载自 http://www.jb51.net/article/39432.htm
来源:blog.csdn.net/zt15732625878/article/details/79074123 https://www.jb51.net/article/205675.htm
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