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SQL零基础入门学习（八）

news 2026/2/9 13:05:46

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 2025/12/12 6:01:17

dify打造数据可视化图表

一、概述 在日常工作和学习中，我们经常需要和数据打交道。无论是分析报告、项目展示，还是简单的数据洞察，一个清晰直观的图表，往往能胜过千言万语。 一款能让数据可视化变得超级简单的 MCP Server，由蚂蚁集团 AntV 团队…...

编程新知 2026/1/20 20:10:03

PAN/FPN

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import mathclass LowResQueryHighResKVAttention(nn.Module):"""方案 1: 低分辨率特征 (Query) 查询高分辨率特征 (Key, Value).输出分辨率与低分辨率输入相同。"""def __…...

编程新知 2025/10/20 4:39:36

Matlab实现任意伪彩色图像可视化显示

Matlab实现任意伪彩色图像可视化显示 1、灰度原始图像2、RGB彩色原始图像 在科研研究中，如何展示好看的实验结果图像非常重要！！！ 1、灰度原始图像 灰度图像每个像素点只有一个数值，代表该点的​​亮度（或…...

编程新知 2026/2/7 2:14:33

结构化文件管理实战：实现目录自动创建与归类

手动操作容易因疲劳或疏忽导致命名错误、路径混乱等问题，进而引发后续程序异常。使用工具进行标准化操作，能有效降低出错概率。 需要快速整理大量文件的技术用户而言，这款工具提供了一种轻便高效的解决方案。程序体积仅有 156KB，…...

编程新知 2026/2/7 12:58:21

算法刷题-回溯

今天给大家分享的还是一道关于dfs回溯的问题，对于这类问题大家还是要多刷和总结，总体难度还是偏大。 对于回溯问题有几个关键点： 1.首先对于这类回溯可以节点可以随机选择的问题，要做mian函数中循环调用dfs（i&#x…...

编程新知 2025/10/14 10:53:46

在Android13上添加系统服务的好用例子

在Android13上添加一个自动的system service例子 留好，备用。 --- .../prebuilts/api/30.0/plat_pub_versioned.cil | 76 - .../prebuilts/api/31.0/plat_pub_versioned.cil | 94 - .../prebuilts/api/32.0/plat_pub_versioned.cil | 94 - frameworks/base/co…...

编程新知 2026/1/16 23:43:10

Kotlin REPL初探

文章目录 1. Kotlin REPL 简介2. 在命令行中玩Kotlin REPL2.1 下载Kotlin编译器压缩包2.2 安装配置Kotlin编译器2.3 启动Kotlin交互式环境2.4 在命令行玩Kotlin REPL 3. 在IDEA里玩Kotlin REPL3.1 打开Kotlin REPL窗口3.2 在Kotlin REPL窗口玩代码 4. Kotlin REPL 的优势 1. Ko…...

编程新知 2026/2/9 8:29:53