MySQL多表查询 子查询效率(DQL语句)
多表关系
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:
- 一对多(多对一)
- 多对多
- 一对一
一对多
部门与员工的关系:一个部门对应多个员工,一个员工对应一个部门。
实现:在多的一方建立外键,指向一的一方的主键。

多对多
学生与课程的关系:一个学生可以选修多门课程,一门课程也可以供多个学生选择。
实现:建立第三张中间表,中间表至少包含两个外键,分别关联两方主键。
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一对一
用户与用户详情的关系:一对一关系,多用于单表拆分,将一张表的基础字段放在一张表中,其他详情字段放在另一张表中,以提升操作效率。
实现:在任意一方加入外键,关联另外一方的主键,并且设置外键为唯一的(UNIQUE)。

笛卡尔积
笛卡尔积:笛卡尔乘积是指在数学中,两个集合A集合 和 B集合的所有组合情况。

而在多表查询中,需要消除无效的笛卡尔积,只保留两张表关联部分的数据。

-- 设置过滤条件 Column 'id' in where clause is ambiguous
select * from emp,dept where id=5;
select * from emp,dept where emp.`dept_id` = dept.`id`;
-- 查询员工和部门的名字
select emp.`name`, dept.`name` from emp,dept where emp.`dept_id` = dept.`id`;
多表查询分类
-
内连接:相当于查询A、B交集部分数据
-
外连接:
- 左外连接:查询左表所有数据,以及两张表交集部分数据
- 右外连接:查询右表所有数据,以及两张表交集部分数据
-
自连接:当前表与自身的连接查询,自连接必须使用表别名

-
子查询
表连接
内连接
内连接查询的是两张表交集部分的数据。(也就是绿色部分的数据)。

内连接的语法分为两种:隐式内连接、显式内连接。
select 字段名 from 左表, 右表 where 条件:隐式内连接,看不到 join 关键字,条件使用 where 指定。select 字段名 from 左表 [inner] join 右表 where 条件:显式内连接,可以省略 inner。
总结:
- 内连接的数据表不一定必须有同名字段,只要字段之间符合逻辑关系就可以。
- 相同的数据表也可以做表连接。
- 结果集也可以作为一张“表”来跟其他表连接。
-- 隐式内连接
select * from emp,dept where emp.`dept_id` = dept.`id`;-- 确定表连接条件,员工表.dept_id = 部门表.id 的数据才是有效的
select * from emp e inner join dept d on e.`dept_id` = d.`id`;-- 查询与SCOTT相同部门的员工都有谁
select e2.ename
from t_emp e1 join t_emp e2 on e1.deptno = e2.deptno
where e1.ename = "SCOTT" and e2.ename != "SCOTT"-- 查询月薪超过公司平均月薪的员工信息
select e.*
from t_emp e
join (select avg(sal) avg from t_emp) t
on e.sal >= t.avg
外连接
外连接与内连接的区别在于,除了符合条件的记录之外,结果集中还会保留不符合条件的记录。左外连接就是保留左表所有的记录,与右表做连接。如果右表有符合条件的记录就与左表连接。如果右表没有符合条件的记录,就用NULL与左表连接。右外连接也是如此。
内连接只保留符合条件的记录,所以查询条件写在ON子句和WHERE子句中的效果是相同的。但是外连接里,条件写在WHERE子句里,不合符条件的记录是会被过滤掉的,而不是保留下来。
select 字段名 from 左表 left [outer] join 右表 on 条件:左外连接,outer 可以省略,用左边表的记录去匹配右边表的记录,如果符合条件的则显示;否则,显示 NULL。
左外连接相当于查询表1(左表)的所有数据,也包含表1和表2交集部分的数据。
select 字段名 from 左表 right [outer] join 右表 on 条件:右外连接,outer 可以省略,用右边表的记录去匹配左边表的记录,如果符合条件的则显示;否则,显示 NULL
右外连接相当于查询表2(右表)的所有数据,也包含表1和表2交集部分的数据。
-- 在员工表中增加一个员工
insert into emp values (null, '沙僧','男',6666,'2013-12-05',null);
select * from emp;
-- 使用内连接查询
select * from dept inner join emp on dept.`id` = emp.`dept_id`;
-- 使用右外连接查询
select * from dept right join emp on dept.`id` = emp.`dept_id`;
自连接
自连接查询就是把一张表连接查询多次。可以是内连接查询,也可以是外连接查询。
select 字段列表 from 表A 别名A join 表A 别名B on 条件 ... ;:自连接查询
在自连接查询中,必须要为表起别名,要不然不清楚所指定的条件、返回的字段,到底是哪一张表的字段。
-- 查询员工 及其 所属领导的名字
select a.name , b.name from emp a , emp b where a.managerid = b.id;-- 查询所有员工 emp 及其领导的名字 emp , 如果员工没有领导, 也需要查询出来表结构: emp a , emp b
select a.name '员工', b.name '领导' from emp a left join emp b on a.managerid = b.id;
联合查询
union查询,就是把多次查询的结果合并起来,形成一个新的查询结果集。
(查询语句) UNION (查询语句) UNION (查询语句) ...:UNION关键字可以将多个查询语句的结果集进行合并
- 对于联合查询的多张表的列数必须保持一致,字段类型也需要保持一致。
- union all 会将全部的数据直接合并在一起,union 会对合并之后的数据去重。
- 如果多条查询语句查询出来的结果,字段数量不一致,会报错。
-- 将薪资低于 5000 的员工 , 和 年龄大于 50 岁的员工全部查询出来
-- 不去重
select * from emp where salary < 5000
union all
select * from emp where age > 50;

-- 去重
select * from emp where salary < 5000
union
select * from emp where age > 50;

子查询
子查询可以写在三个地方:WHERE子句、FROM子句、SELECT子句,但是只有FROM子句子查询是最可取的。
根据子查询结果不同,分为:
- 标量子查询(子查询结果为单个值)
- 列子查询(子查询结果为一列)
- 行子查询(子查询结果为一行)
- 表子查询(子查询结果为多行多列)
查询语句执行的时候要多次的依赖于子查询的结果,这类子查询被称作相关子查询,WHERE子查询和SELECT子查询都属于相关子查询。因为相关子查询要反复多次执行,所以应该避免使用。
EXISTS关键字
EXISTS关键字是把原来在子查询之外的条件判断,写到了子查询的里面。
select …… from 表名 where [not] exists ( 子查询 );
标量子查询(结果是一个值)
子查询结果只要是单行单列,肯定在 WHERE 后面作为条件,父查询使用:比较运算符,如:> 、<、<>、= 等。
select 查询字段 from 表 where 字段 = (子查询);
-- 1) 查询最高工资是多少
select max(salary) from emp;
-- 2) 根据最高工资到员工表查询到对应的员工信息
select * from emp where salary = (select max(salary) from emp);-- 1) 查询平均工资是多少
select avg(salary) from emp;
-- 2) 到员工表查询小于平均的员工信息
select * from emp where salary < (select avg(salary) from emp);
列子查询(结果是多行单列)
子查询返回的结果是一列(可以是多行),这种子查询称为列子查询。
常用的操作符:in、not in、any、some、all
| 操作符 | 描述 |
|---|---|
| in | 在指定的集合范围之内,多选一 |
| not in | 不在指定的集合范围之内 |
| any | 子查询返回列表中,有任意一个满足即可 |
| some | 与ANY等同,使用SOME的地方都可以使用ANY |
| all | 子查询返回列表的所有值都必须满足 |
select 查询字段 from 表 where 字段 in (子查询);
-- 先查询大于 5000 的员工所在的部门 id
select dept_id from emp where salary > 5000;
-- 再查询在这些部门 id 中部门的名字 Subquery returns more than 1 row
select name from dept where id = (select dept_id from emp where salary > 5000);
select name from dept where id in (select dept_id from emp where salary > 5000);-- 先查询开发部与财务部的 id
select id from dept where name in('开发部','财务部');
-- 再查询在这些部门 id 中有哪些员工
select * from emp where dept_id in (select id from dept where name in('开发部','财务部'));-- 查询比 财务部 所有人工资都高的员工信息
-- 1.查询所有 财务部 人员工资
select salary from emp where dept_id = (select id from dept where name = '财务部');
-- 2.比 财务部 所有人工资都高的员工信息
select * from emp where salary > all ( select salary from emp where dept_id = (select id from dept where name = '财务部') );-- 查询比研发部其中任意一人工资高的员工信息
-- 1.查询研发部所有人工资
select salary from emp where dept_id = (select id from dept where name = '研发部');
-- 2.比研发部其中任意一人工资高的员工信息
select * from emp where salary > any (select salary from emp where dept_id = (select id from dept where name = '研发部'));
行子查询(结果是一行多列)
子查询返回的结果是一行(可以是多列),这种子查询称为行子查询。
常用的操作符:= 、<> 、IN 、NOT IN
-- 查询与 "张无忌" 的薪资及直属领导相同的员工信息
-- 1. 查询 "张无忌" 的薪资及直属领导
select salary, managerid from emp where name = '张无忌';
-- 2. 查询与 "张无忌" 的薪资及直属领导相同的员工信息 ;
select * from emp where (salary,managerid) = (select salary, managerid from emp where name = '张无忌');
表子查询(结果是多行多列)
子查询返回的结果是多行多列,这种子查询称为表子查询。子查询结果只要是多列,一般在 from 后面作为表。
select 查询字段 from (子查询) 表别名 where 条件;
子查询作为表需要取别名,否则这张表没有名称则无法访问表中的字段。
-- 查询与 "鹿杖客" , "宋远桥" 的职位和薪资相同的员工信息
-- 1. 查询 "鹿杖客" , "宋远桥" 的职位和薪资
select job, salary from emp where name = '鹿杖客' or name = '宋远桥';
-- 2. 查询与 "鹿杖客" , "宋远桥" 的职位和薪资相同的员工信息
select * from emp where (job,salary) in ( select job, salary from emp where name = '鹿杖客' or name = '宋远桥' );-- 查询入职日期是 "2006-01-01" 之后的员工信息 , 及其部门信息
-- 1. 入职日期是 "2006-01-01" 之后的员工信息
select * from emp where entrydate > '2006-01-01';
-- 2. 查询这部分员工, 对应的部门信息;
select e.*, d.* from (select * from emp where entrydate > '2006-01-01') e left join dept d on e.dept_id = d.id ;
子查询效率问题
WHERE子查询
这种子查询最简单,最容易理解,但是却是效率很低的子查询。

用表连接替代WHERE子查询:
表连接的优点是子查询只执行一次,查询效率特别高

FROM子查询
这种子查询只会执行一次,所以查询效率很高。

SELECT子查询
这种子查询每输出一条记录的时候都要执行一次,查询效率很低。

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