一、连接查询[连表查询、多表查询]

当查询结果的列来源于多张表时,需要将多张表连接成一个大的数据集,再选择合适的列返回

mysql支持三种类型的连接查询,分别为:

内连接查询(inner join)

查询的结果为两个表匹配到的数据

使用内连接,必须保证两个表都会对应id的数据才会被查询出来。

格式:select 字段1,字段2... from 主表A inner join 从表B on 主表A.主键=从表B.外键

例如:查询学生的信息[ 成绩、名字、班级 ]        我们给学生表添加一个学生信息,然后使用该学生的主键id来连表查询成绩、名字和班级。

insert into student (name,sex,age,class,description) values ('刘德华',1,17,406,'');

select achievement,name,class
from student as a
inner join achievement as b
on a.id=b.sid
where id=101; # 上面语句因位该学生只在学生表student中有数据,而成绩表中没有数据,所以使用内连接,连表查询的结果是
Empty set (0.00 sec)

同样,如果从表有数据,而主表没有数据,则使用内连接查询一样无法查询到结果。

#例如,添加一个成绩记录,是不存在学生
insert into achievement (sid,cid,achievement) values (102,10,85); select achievement,name,class
from student as a
inner join achievement as b
on a.id=b.sid
where id=102;

右连接查询(right join)

只要从表有数据,不管主表是否有数据,都会查询到结果。[以从表的结果为主 例如:a.id=b.sid,只要b表的sid存在就可以 ;  a.id不存在不要紧  左表中不存在的数据使用null填充]

查询的结果为两个表匹配到的数据,右表特有的数据,对于左表中不存在的数据使用null填充

格式:select 字段1,字段2... from 主表 right join 从表 on 主表.主键=从表.外键

select achievement,name,class from student as a
right join achievement as b
on a.id=b.sid
where b.sid=102;

左连接查询(left join)

只要主表有数据,不管从表是否有数据都会被查询出来。

查询的结果为两个表匹配到的数据,左表特有的数据,对于右表中不存在的数据使用null填充

    

格式:select * from 表1 left join 表2 on 表1.列 = 表2.列

例如,使用左连接查询学生表与成绩表,查询学生姓名及分数

select achievement,name,class
from student as a
left join achievement as b
on a.id=b.sid;
等同于
select achievement,name,class
from achievement as b
right join student as a
on a.id=b.sid;

总结:三种连表查询,最常用的是 left join,然后inner join保证数据的一致性。右连接基本上都是使用左连接代替。

select 表.字段1,表.字段2,表.字段3.....
from 主表
left join 从表1 on 主表.主键=从表1.外键
left join 从表2 on 主表.主键=从表2.外键
# 这里和从表2连接的on条件看实际情况,也会出现从表1.主键=从表2.外键的情况
left join 从表3 on 主表.主键=从表3.外键
# 这里可以是(从表1或从表2).主键=从表2.外键的情况
left join ...

多表关联格式

多表查询的效率,性能比单表要差。

多表查询以后,还会带来字段多了会引起字段覆盖的情况、

主表student      从表1 achievement   从表2 course

 name                 xxx                              name

上面三张表如果连表,则出现主表的name覆盖从表2的name这种情况。

上面两个问题:

1. 把多表查询语句可以替换成单表查询语句【需要优化的情况】
2. 把重复的字段名,分别使用as来设置成别的名称。

多表查询的缺点

练习:

select sum(b.achievement) sum   # 有时候as可以不写
from student as a
left join achievement as b on a.id=b.sid
where a.id=20;

查询id为20的学生的考试总分.

1. 先查305的学生信息
2. 再查305的学生成绩
3. 再查305的学生成绩对应的课程
4. 最后查305的学生成绩对应的课程的老师
select a.name,b.achievement,c.course,d.name
from student as a
left join achievement as b on a.id=b.sid
left join course as c on b.cid=c.id
left join lecturer as d on d.id=c.lecturer_id
where a.class=305;

查询305班级所有学生的课程名称、课程成绩、以及对应课程的授课老师。

上面代码的效果:
+--------+-------------+----------------+--------+
| name | achievement | course | name |
+--------+-------------+----------------+--------+
| 谭季同 | 100.0 | Photoshop | 唐老师 |
| 谭季同 | 79.0 | 负载均衡 | 杜老师 |
| 谭季同 | 78.5 | Flask项目 | 白老师 |
| 白瀚文 | 73.0 | go | 陈老师 |
| 白瀚文 | 65.0 | webpy | 林老师 |
| 白瀚文 | 86.0 | 数据分析 | 郑老师 |
| 白瀚文 | 60.0 | API接口 | 宋老师 |
| 晁然 | 0.0 | Flask | 陈老师 |
| 晁然 | 78.0 | Python网络编程 | 江老师 |
| 晁然 | 78.0 | HTML5 | 丘老师 |
| 白素欣 | 81.0 | Django项目 | 易老师 |
| 白素欣 | 90.0 | Python | 黄老师 |
| 白素欣 | 39.0 | Nginx | 曹老师 |
| 庄晓敏 | 82.5 | Nginx | 曹老师 |
| 庄晓敏 | 68.0 | Python | 黄老师 |
| 庄晓敏 | 100.0 | API接口 | 宋老师 |
+--------+-------------+----------------+--------+

上面代码的效果:

二、单表的连表查询[自关联查询]

核心就是把一张表看做2张表来操作

# 建表:
create table area(
id smallint not null auto_increment comment '主键ID',
name char(30) not null comment '地区名称',
pid smallint not null default 0 comment '父级地区ID',
primary key (id)
) engine=innodb charset=utf8; insert into area (name,pid) values ('广东',0),('深圳',1),('龙岗',2),('福田',2),('宝安',2);

格式:select 字段1,字段2...from 主表(当前表) as a  left join 从表(当前表) as b on a.主键=b.外键

# 主表看成保存深圳的表,
# 从表看成保存深圳子地区的表 select b.id,b.name
from area as a
left join area as b on a.id=b.pid
where a.name='深圳';

查找深圳地区的子地区,SQL代码:

 

三、子查询

在一个 select 语句中,嵌入了另外一个 select 语句, 那么被嵌入的 select 语句称之为子查询语句

格式:select 字段 from 表名 where 条件(另一条查询语句)

主查询

主要查询的对象,第一条 select 语句

主查询和子查询的关系

  • 子查询是嵌入到主查询中

  • 子查询是辅助主查询的,要么充当条件,要么充当数据源

  • 子查询是可以独立存在的语句,是一条完整的 select 语句

##### 例如:查询406班上大于平均年龄的学生

使用 子查询:

1. 查询406班学生平均年龄
2. 查询大于平均年龄的学生 查询406班级学生的平均身高
select name,age from student where age > (select avg(age) as avg from student where class=406) and class=406;

例如:查询406班上大于平均年龄的学生

having

group by 字段 having 条件;

过滤筛选,主要作用类似于where关键字,用于在SQL语句中进行条件判断,过滤结果的。

但是与where不同的地方在于having只能跟在group by 之后使用。

练习:查询301班级里的学生的平均成绩大于班上平均成绩的学生成绩信息(name,平均分,班级)。

# 先求301班的平均成绩
select avg(achievement) as achi from student as a
left join achievement as b on a.id=b.sid
where class=301; # 判断301中的每个人平均成绩大于上面的到的平均成绩
select name,avg(achievement) from student as a
left join achievement as b on a.id=b.sid
where class=301 group by name having avg(achievement) > (select avg(achievement) as achi from student as a
left join achievement as b on a.id=b.sid
where class=301);
mysql> select avg(achievement) as achi from student as a
left join achievement as b on a.id=b.sid
where class=301;
+----------+
| achi |
+----------+
| 68.96875 |
+----------+
1 row in set mysql> select name,
achievement from student as a
left join achievement as b on a.id=b.sid
where class=301;
+--------+-------------+
| name | achievement |
+--------+-------------+
| 程星云 | 63.5 |
| 程星云 | 72 |
| 程星云 | 40.5 |
| 娄镇明 | 86.5 |
| 娄镇明 | 85.5 |
| 柳宗仁 | 99 |
| 柳宗仁 | 60 |
| 曾嘉慧 | 90 |
| 王紫伊 | 73 |
| 王紫伊 | 0 |
| 王紫伊 | 55 |
| 黄威 | 98 |
| 黄威 | 79 |
| 黄威 | 62.5 |
| 庄信杰 | 60 |
| 庄信杰 | 79 |
+--------+-------------+
16 rows in set mysql> select sum(achievement)
from student as a
left join achievement as b on a.id=b.sid
where class=301;
+------------------+
| sum(achievement) |
+------------------+
| 1103.5 |
+------------------+
1 row in set mysql> select count
(achievement) from student as a
left join achievement as b on a.id=b.sid
where class=301;
+--------------------+
| count(achievement) |
+--------------------+
| 16 |
+--------------------+
1 row in set mysql> select name,avg(achievement) from student as a
left join achievement as b on a.id=b.sid
where class=301 group by name having avg(achievement) > (select avg(achievement) as achi from student as a
left join achievement as b on a.id=b.sid
where class=301);
+--------+------------------+
| name | avg(achievement) |
+--------+------------------+
| 娄镇明 | 86 |
| 庄信杰 | 69.5 |
| 曾嘉慧 | 90 |
| 柳宗仁 | 79.5 |
| 黄威 | 79.83333 |
+--------+------------------+
5 rows in set mysql>

结果

select查询语句的完整格式

select distinct 字段1,字段2....
from 表名 as 表别名
left join 从表1 on 表名.主键=从表1.外键
left join ....
where ....
group by ... having ...
order by ...
limit start,count
  • 执行顺序为:

    • from 表名[包括连表]

    • where ....

    • group by ...

    • select distinct *

    • having ...

    • order by ...

    • limit start,count

  • 实际使用中,只是语句中某些部分的组合,而不是全部

最新文章

  1. javascript 基础
  2. 词法分析程序(C)
  3. Lucene查询语法详解
  4. 【leetcode】Partition List
  5. hdu3448 01背包+dfs
  6. js处理iframe中子页面与父页面里面对象的取得的解决方案
  7. osg,qt编译的一些问题
  8. WPF如何实现类似iPhone界面切换的效果(转载)
  9. PHP+Apache+MySQL+phpMyAdmin在win7系统下的环境配置
  10. discuz 重新定义jquery的$
  11. C程序设计 习题之1-20 detab
  12. win8.1右键没有“新建”选项
  13. 通过CreateOleObject控制IE
  14. ant 关键字和关键语句
  15. nginx转发tomcat请求转成https后页面不能下载apk文件而是直接打开
  16. Tomcat日志与Log4j日志
  17. 洛谷P4003 无限之环(infinityloop)(网络流,费用流)
  18. P2598 [ZJOI2009]狼和羊的故事(网络流)
  19. ubuntu系统默认源更改为阿里源
  20. zjoi2010基站选址

热门文章

  1. Spring MVC 入门(一)
  2. N天学习一个linux命令之ip
  3. 《Android源代码设计模式解析与实战》读书笔记(十八)
  4. HDU4882ZCC Loves Codefires(贪心)
  5. 深入理解Java和MySQL乱码问题
  6. Html5笔记 表格 布局
  7. 欧几里得 & 拓展欧几里得算法 解说 (Euclid & Extend- Euclid Algorithm)
  8. OTA制作及升级过程笔记【转】
  9. ledisDB底层实现——本质上就是用leveldb这样的底层存储,和ssdb一样,meta里存的是hash、list等的元数据
  10. 【POJ 3764】 The xor-longest path