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SQL零基础入门学习（八）

news 2025/9/17 5:53:56

SQL零基础入门学习（七）

SQL 连接(JOIN)

SQL join 用于把来自两个或多个表的行结合起来。

下图展示了 LEFT JOIN、RIGHT JOIN、INNER JOIN、OUTER JOIN 相关的 7 种用法。
在这里插入图片描述

SQL JOIN

SQL JOIN 子句用于把来自两个或多个表的行结合起来，基于这些表之间的共同字段。

最常见的 JOIN 类型：SQL INNER JOIN（简单的 JOIN）。 SQL INNER JOIN 从多个表中返回满足 JOIN 条件的所有行。

语法：

SELECT column1, column2, ...
FROM table1
JOIN table2 ON condition;

参数说明：
column1, column2, …：要选择的字段名称，可以为多个字段。如果不指定字段名称，则会选择所有字段。
table1：要连接的第一个表。
table2：要连接的第二个表。
condition：连接条件，用于指定连接方式。

演示数据库

在本教程中，我们将使用 RUNOOB 样本数据库。

下面是选自 “Websites” 表的数据：

+----+--------------+---------------------------+-------+---------+
| id | name         | url                       | alexa | country |
+----+--------------+---------------------------+-------+---------+
| 1  | Google       | https://www.google.cm/    | 1     | USA     |
| 2  | 淘宝          | https://www.taobao.com/   | 13    | CN      |
| 3  | 菜鸟教程      | http://www.runoob.com/    | 4689  | CN      |
| 4  | 微博          | http://weibo.com/         | 20    | CN      |
| 5  | Facebook     | https://www.facebook.com/ | 3     | USA     |
| 7  | stackoverflow | http://stackoverflow.com/ |   0 | IND     |
+----+---------------+---------------------------+-------+---------+

下面是 “access_log” 网站访问记录表的数据：

mysql> SELECT * FROM access_log;
+-----+---------+-------+------------+
| aid | site_id | count | date       |
+-----+---------+-------+------------+
|   1 |       1 |    45 | 2016-05-10 |
|   2 |       3 |   100 | 2016-05-13 |
|   3 |       1 |   230 | 2016-05-14 |
|   4 |       2 |    10 | 2016-05-14 |
|   5 |       5 |   205 | 2016-05-14 |
|   6 |       4 |    13 | 2016-05-15 |
|   7 |       3 |   220 | 2016-05-15 |
|   8 |       5 |   545 | 2016-05-16 |
|   9 |       3 |   201 | 2016-05-17 |
+-----+---------+-------+------------+
9 rows in set (0.00 sec)

请注意，“Websites” 表中的 “id” 列指向 “access_log” 表中的字段 “site_id”。上面这两个表是通过 “site_id” 列联系起来的。

然后，如果我们运行下面的 SQL 语句（包含 INNER JOIN）：

SELECT Websites.id, Websites.name, access_log.count, access_log.date
FROM Websites
INNER JOIN access_log
ON Websites.id=access_log.site_id;

执行以上 SQL 输出结果如下：
在这里插入图片描述

不同的 SQL JOIN

在我们继续讲解实例之前，我们先列出您可以使用的不同的 SQL JOIN 类型：

INNER JOIN：如果表中有至少一个匹配，则返回行
LEFT JOIN：即使右表中没有匹配，也从左表返回所有的行
RIGHT JOIN：即使左表中没有匹配，也从右表返回所有的行
FULL JOIN：只要其中一个表中存在匹配，则返回行

SQL INNER JOIN 关键字

INNER JOIN 关键字在表中存在至少一个匹配时返回行。

SQL INNER JOIN 语法

SELECT column_name(s)
FROM table1
INNER JOIN table2
ON table1.column_name=table2.column_name;

或：

SELECT column_name(s)
FROM table1
JOIN table2
ON table1.column_name=table2.column_name;

参数说明：
columns：要显示的列名。
table1：表1的名称。
table2：表2的名称。
column_name：表中用于连接的列名。

注释：INNER JOIN 与 JOIN 是相同的。
在这里插入图片描述

演示数据库

在本教程中，我们将使用 RUNOOB 样本数据库。

下面是选自 “Websites” 表的数据：

+----+--------------+---------------------------+-------+---------+
| id | name         | url                       | alexa | country |
+----+--------------+---------------------------+-------+---------+
| 1  | Google       | https://www.google.cm/    | 1     | USA     |
| 2  | 淘宝          | https://www.taobao.com/   | 13    | CN      |
| 3  | 菜鸟教程      | http://www.runoob.com/    | 4689  | CN      |
| 4  | 微博          | http://weibo.com/         | 20    | CN      |
| 5  | Facebook     | https://www.facebook.com/ | 3     | USA     |
| 7  | stackoverflow | http://stackoverflow.com/ |   0 | IND     |
+----+---------------+---------------------------+-------+---------+

下面是 “access_log” 网站访问记录表的数据：

mysql> SELECT * FROM access_log;
+-----+---------+-------+------------+
| aid | site_id | count | date       |
+-----+---------+-------+------------+
|   1 |       1 |    45 | 2016-05-10 |
|   2 |       3 |   100 | 2016-05-13 |
|   3 |       1 |   230 | 2016-05-14 |
|   4 |       2 |    10 | 2016-05-14 |
|   5 |       5 |   205 | 2016-05-14 |
|   6 |       4 |    13 | 2016-05-15 |
|   7 |       3 |   220 | 2016-05-15 |
|   8 |       5 |   545 | 2016-05-16 |
|   9 |       3 |   201 | 2016-05-17 |
+-----+---------+-------+------------+
9 rows in set (0.00 sec)

SQL INNER JOIN 实例

下面的 SQL 语句将返回所有网站的访问记录：

SELECT Websites.name, access_log.count, access_log.date
FROM Websites
INNER JOIN access_log
ON Websites.id=access_log.site_id
ORDER BY access_log.count;

执行以上 SQL 输出结果如下：
在这里插入图片描述
注释：INNER JOIN 关键字在表中存在至少一个匹配时返回行。如果 “Websites” 表中的行在 “access_log” 中没有匹配，则不会列出这些行。

SQL LEFT JOIN 关键字

LEFT JOIN 关键字从左表（table1）返回所有的行，即使右表（table2）中没有匹配。如果右表中没有匹配，则结果为 NULL。

SQL LEFT JOIN 语法

SELECT column_name(s)
FROM table1
LEFT JOIN table2
ON table1.column_name=table2.column_name;

或：

SELECT column_name(s)
FROM table1
LEFT OUTER JOIN table2
ON table1.column_name=table2.column_name;

注释：在某些数据库中，LEFT JOIN 称为 LEFT OUTER JOIN。
在这里插入图片描述

演示数据库

在本教程中，我们将使用 RUNOOB 样本数据库。

下面是选自 “Websites” 表的数据：

+----+--------------+---------------------------+-------+---------+
| id | name         | url                       | alexa | country |
+----+--------------+---------------------------+-------+---------+
| 1  | Google       | https://www.google.cm/    | 1     | USA     |
| 2  | 淘宝          | https://www.taobao.com/   | 13    | CN      |
| 3  | 菜鸟教程      | http://www.runoob.com/    | 4689  | CN      |
| 4  | 微博          | http://weibo.com/         | 20    | CN      |
| 5  | Facebook     | https://www.facebook.com/ | 3     | USA     |
| 7  | stackoverflow | http://stackoverflow.com/ |   0 | IND     |
+----+---------------+---------------------------+-------+---------+

下面是 “access_log” 网站访问记录表的数据：

mysql> SELECT * FROM access_log;
+-----+---------+-------+------------+
| aid | site_id | count | date       |
+-----+---------+-------+------------+
|   1 |       1 |    45 | 2016-05-10 |
|   2 |       3 |   100 | 2016-05-13 |
|   3 |       1 |   230 | 2016-05-14 |
|   4 |       2 |    10 | 2016-05-14 |
|   5 |       5 |   205 | 2016-05-14 |
|   6 |       4 |    13 | 2016-05-15 |
|   7 |       3 |   220 | 2016-05-15 |
|   8 |       5 |   545 | 2016-05-16 |
|   9 |       3 |   201 | 2016-05-17 |
+-----+---------+-------+------------+
9 rows in set (0.00 sec)

SQL LEFT JOIN 实例

下面的 SQL 语句将返回所有网站及他们的访问量（如果有的话）。

以下实例中我们把 Websites 作为左表，access_log 作为右表：

SELECT Websites.name, access_log.count, access_log.date
FROM Websites
LEFT JOIN access_log
ON Websites.id=access_log.site_id
ORDER BY access_log.count DESC;

执行以上 SQL 输出结果如下：
在这里插入图片描述
注释：LEFT JOIN 关键字从左表（Websites）返回所有的行，即使右表（access_log）中没有匹配。

SQL RIGHT JOIN 关键字

RIGHT JOIN 关键字从右表（table2）返回所有的行，即使左表（table1）中没有匹配。如果左表中没有匹配，则结果为 NULL。

SQL RIGHT JOIN 语法

SELECT column_name(s)
FROM table1
RIGHT JOIN table2
ON table1.column_name=table2.column_name;

或：

SELECT column_name(s)
FROM table1
RIGHT OUTER JOIN table2
ON table1.column_name=table2.column_name;

注释：在某些数据库中，RIGHT JOIN 称为 RIGHT OUTER JOIN。
在这里插入图片描述

演示数据库

在本教程中，我们将使用 RUNOOB 样本数据库。

操作前先在 access_log 表添加一条数据，该数据在 Websites 表没有对应的数据：

INSERT INTO `access_log` (`aid`, `site_id`, `count`, `date`) VALUES ('10', '6', '111', '2016-03-09');

下面是选自 “Websites” 表的数据：

+----+--------------+---------------------------+-------+---------+
| id | name         | url                       | alexa | country |
+----+--------------+---------------------------+-------+---------+
| 1  | Google       | https://www.google.cm/    | 1     | USA     |
| 2  | 淘宝          | https://www.taobao.com/   | 13    | CN      |
| 3  | 菜鸟教程      | http://www.runoob.com/    | 4689  | CN      |
| 4  | 微博          | http://weibo.com/         | 20    | CN      |
| 5  | Facebook     | https://www.facebook.com/ | 3     | USA     |
| 7  | stackoverflow | http://stackoverflow.com/ |   0 | IND     |
+----+---------------+---------------------------+-------+---------+

下面是 “access_log” 网站访问记录表的数据：

mysql> SELECT * FROM access_log;
+-----+---------+-------+------------+
| aid | site_id | count | date       |
+-----+---------+-------+------------+
|   1 |       1 |    45 | 2016-05-10 |
|   2 |       3 |   100 | 2016-05-13 |
|   3 |       1 |   230 | 2016-05-14 |
|   4 |       2 |    10 | 2016-05-14 |
|   5 |       5 |   205 | 2016-05-14 |
|   6 |       4 |    13 | 2016-05-15 |
|   7 |       3 |   220 | 2016-05-15 |
|   8 |       5 |   545 | 2016-05-16 |
|   9 |       3 |   201 | 2016-05-17 |
|  10 |       6 |   111 | 2016-03-19 |
+-----+---------+-------+------------+
9 rows in set (0.00 sec)

SQL RIGHT JOIN 实例

下面的 SQL 语句将返回网站的访问记录。

以下实例中我们把 Websites 作为左表，access_log 作为右表：

SELECT websites.name, access_log.count, access_log.date
FROM websites
RIGHT JOIN access_log
ON access_log.site_id=websites.id
ORDER BY access_log.count DESC;

执行以上 SQL 输出结果如下：
在这里插入图片描述
注释：RIGHT JOIN 关键字从右表（access_log）返回所有的行，即使左表（Websites）中没有匹配。

SQL FULL OUTER JOIN 关键字

FULL OUTER JOIN 关键字只要左表（table1）和右表（table2）其中一个表中存在匹配，则返回行.

FULL OUTER JOIN 关键字结合了 LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 的结果。

SQL FULL OUTER JOIN 语法

SELECT column_name(s)
FROM table1
FULL OUTER JOIN table2
ON table1.column_name=table2.column_name;

在这里插入图片描述

演示数据库

在本教程中，我们将使用 RUNOOB 样本数据库。

下面是选自 “Websites” 表的数据：

+----+--------------+---------------------------+-------+---------+
| id | name         | url                       | alexa | country |
+----+--------------+---------------------------+-------+---------+
| 1  | Google       | https://www.google.cm/    | 1     | USA     |
| 2  | 淘宝          | https://www.taobao.com/   | 13    | CN      |
| 3  | 菜鸟教程      | http://www.runoob.com/    | 4689  | CN      |
| 4  | 微博          | http://weibo.com/         | 20    | CN      |
| 5  | Facebook     | https://www.facebook.com/ | 3     | USA     |
| 7  | stackoverflow | http://stackoverflow.com/ |   0 | IND     |
+----+---------------+---------------------------+-------+---------+

下面是 “access_log” 网站访问记录表的数据：

+-----+---------+-------+------------+
| aid | site_id | count | date       |
+-----+---------+-------+------------+
|   1 |       1 |    45 | 2016-05-10 |
|   2 |       3 |   100 | 2016-05-13 |
|   3 |       1 |   230 | 2016-05-14 |
|   4 |       2 |    10 | 2016-05-14 |
|   5 |       5 |   205 | 2016-05-14 |
|   6 |       4 |    13 | 2016-05-15 |
|   7 |       3 |   220 | 2016-05-15 |
|   8 |       5 |   545 | 2016-05-16 |
|   9 |       3 |   201 | 2016-05-17 |
+-----+---------+-------+------------+
9 rows in set (0.00 sec)

SQL FULL OUTER JOIN 实例

下面的 SQL 语句选取所有网站访问记录。

MySQL中不支持 FULL OUTER JOIN，你可以在 SQL Server 测试以下实例。

SELECT Websites.name, access_log.count, access_log.date
FROM Websites
FULL OUTER JOIN access_log
ON Websites.id=access_log.site_id
ORDER BY access_log.count DESC;

注释：FULL OUTER JOIN 关键字返回左表（Websites）和右表（access_log）中所有的行。如果 “Websites” 表中的行在 “access_log” 中没有匹配或者 “access_log” 表中的行在 “Websites” 表中没有匹配，也会列出这些行。

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编程新知 2025/8/6 7:06:58

基于uniapp+WebSocket实现聊天对话、消息监听、消息推送、聊天室等功能，多端兼容

基于 ​UniApp + WebSocket​实现多端兼容的实时通讯系统，涵盖WebSocket连接建立、消息收发机制、多端兼容性配置、消息实时监听等功能，适配​微信小程序、H5、Android、iOS等终端 目录 技术选型分析WebSocket协议优势UniApp跨平台特性WebSocket 基础实现连接管理消息收发连接…...

编程新知 2025/9/10 8:11:45

质量体系的重要

质量体系是为确保产品、服务或过程质量满足规定要求&#xff0c;由相互关联的要素构成的有机整体。其核心内容可归纳为以下五个方面&#xff1a; &#x1f3db;️ 一、组织架构与职责 质量体系明确组织内各部门、岗位的职责与权限&#xff0c;形成层级清晰的管理网络&#xf…...

编程新知 2025/8/3 5:51:09

从零开始打造 OpenSTLinux 6.6 Yocto 系统（基于STM32CubeMX）（九）

设备树移植 和uboot设备树修改的内容同步到kernel将设备树stm32mp157d-stm32mp157daa1-mx.dts复制到内核源码目录下 源码修改及编译 修改arch/arm/boot/dts/st/Makefile&#xff0c;新增设备树编译 stm32mp157f-ev1-m4-examples.dtb \stm32mp157d-stm32mp157daa1-mx.dtb修改…...

编程新知 2025/9/10 23:16:27

Psychopy音频的使用

Psychopy音频的使用 本文主要解决以下问题&#xff1a; 指定音频引擎与设备&#xff1b;播放音频文件 本文所使用的环境&#xff1a; Python3.10 numpy2.2.6 psychopy2025.1.1 psychtoolbox3.0.19.14 一、音频配置 Psychopy文档链接为Sound - for audio playback — Psy…...

编程新知 2025/8/25 11:07:48

鱼香ros docker配置镜像报错：https://registry-1.docker.io/v2/

使用鱼香ros一件安装docker时的https://registry-1.docker.io/v2/问题 一键安装指令 wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros出现问题&#xff1a;docker pull 失败 网络不同&#xff0c;需要使用镜像源 按照如下步骤操作 sudo vi /etc/docker/dae…...

编程新知 2025/9/5 21:18:15

中医有效性探讨

文章目录 西医是如何发展到以生物化学为药理基础的现代医学&#xff1f;传统医学奠基期&#xff08;远古 - 17 世纪&#xff09;近代医学转型期&#xff08;17 世纪 - 19 世纪末&#xff09;​现代医学成熟期&#xff08;20世纪至今&#xff09; 中医的源远流长和一脉相承远古至…...

编程新知 2025/9/6 8:07:57

现有的 Redis 分布式锁库（如 Redisson）提供了哪些便利？

现有的 Redis 分布式锁库&#xff08;如 Redisson&#xff09;相比于开发者自己基于 Redis 命令&#xff08;如 SETNX, EXPIRE, DEL&#xff09;手动实现分布式锁&#xff0c;提供了巨大的便利性和健壮性。主要体现在以下几个方面&#xff1a; 原子性保证 (Atomicity)&#xff…...

编程新知 2025/9/2 18:15:10