sql连表查询
2015-10-25 21:04
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1.理论
只要两个表的公共字段有匹配值,就将这两个表中的记录组合起来。
个人理解:以一个共同的字段求两个表中符合要求的交集,并将每个表符合要求的记录以共同的字段为牵引合并起来。
语法
select * FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1 . field1 compopr table2 . field2
INNER JOIN 操作包含以下部分:
说明
可以在任何 FROM 子句中使用 INNER JOIN 操作。这是最常用的联接类型。只要两个表的公共字段上存在相匹配的值,Inner 联接就会组合这些表中的记录。
可以将 INNER JOIN 用于 Departments 及 Employees 表,以选择出每个部门的所有雇员。而要选择所有部分(即使某些部门中并没有被分配雇员)或者所有雇员(即使某些雇员没有分配到任何部门),则可以通过 LEFT JOIN 或者 RIGHT JOIN 操作来创建外部联接。
如果试图联接包含备注或 OLE 对象数据的字段,将发生错误。
可以联接任何两个相似类型的数字字段。例如,可以联接自动编号和长整型字段,因为它们均是相似类型。然而,不能联接单精度型和双精度型类型字段。
下例展示了如何通过 CategoryID 字段联接 Categories 和 Products 表:
SELECT CategoryName, ProductName
FROM Categories INNER JOIN Products
ON Categories.CategoryID = Products.CategoryID;
在前面的示例中,CategoryID 是被联接字段,但是它不包含在查询输出中,因为它不包含在 SELECT 语句中。若要包含被联接字段,请在 SELECT 语句中包含该字段名,在本例中是指 Categories.CategoryID。
也可以在 JOIN 语句中链接多个 ON 子句,请使用如下语法:
SELECT fields
FROM table1 INNER JOIN table2
ON table1.field1 compopr table2.field1 AND
ON table1.field2 compopr table2.field2 OR
ON table1.field3 compopr table2.field3;
也可以通过如下语法嵌套 JOIN 语句:
SELECT fields
FROM table1 INNER JOIN
(table2 INNER JOIN [( ]table3
[INNER JOIN [( ]tablex [INNER JOIN ...)]
ON table3.field3 compopr tablex.fieldx)]
ON table2.field2 compopr table3.field3)
ON table1.field1 compopr table2.field2;
LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 可以嵌套在 INNER JOIN 之中,但是 INNER JOIN 不能嵌套于 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 之中。
2.操作实例
表A记录如下:
aID aNum
1 a20050111
2 a20050112
3 a20050113
4 a20050114
5 a20050115
表B记录如下:
bID bName
1 2006032401
2 2006032402
3 2006032403
4 2006032404
8 2006032408
实验如下:
1.left join
sql语句如下:
select * from A
left join B
on A.aID = B.bID
结果如下:
aID aNum bID bName
1 a20050111 1 2006032401
2 a20050112 2 2006032402
3 a20050113 3 2006032403
4 a20050114 4 2006032404
5 a20050115 NULL NULL
(所影响的行数为 5 行)
结果说明:
left join是以A表的记录为基础的,A可以看成左表,B可以看成右表,left join是以左表为准的.
换句话说,左表(A)的记录将会全部表示出来,而右表(B)只会显示符合搜索条件的记录(例子中为: A.aID = B.bID).
B表记录不足的地方均为NULL.
2.right join
sql语句如下:
select * from A
right join B
on A.aID = B.bID
结果如下:
aID aNum bID bName
1 a20050111 1 2006032401
2 a20050112 2 2006032402
3 a20050113 3 2006032403
4 a20050114 4 2006032404
NULL NULL 8 2006032408
(所影响的行数为 5 行)
结果说明:
仔细观察一下,就会发现,和left join的结果刚好相反,这次是以右表(B)为基础的,A表不足的地方用NULL填充.
3.inner join
sql语句如下:
select * from A
innerjoin B
on A.aID = B.bID
结果如下:
aID aNum bID bName
1 a20050111 1 2006032401
2 a20050112 2 2006032402
3 a20050113 3 2006032403
4 a20050114 4 2006032404
结果说明:
很明显,这里只显示出了 A.aID = B.bID的记录.这说明inner join并不以谁为基础,它只显示符合条件的记录. 还有就是inner join 可以结合where语句来使用 如: select * from A innerjoin B on A.aID = B.bID where b.bname='2006032401' 这样的话 就只会放回一条数据了
以下转自:http://defe.me/prg/111.html
使用数据库,需要用到多表联合查询,这是关系数据库的特点。sql查询的join有以下几种:
cross join 是笛卡儿乘积 就是一张表的行数乘以另一张表的行数
left join 第一张表的连接列在第二张表中没有匹配是,第二张表中的值返回null
right join 第二张表的连接列在第一张表中没有匹配是,第一张表中的值返回null
full join 返回两张表中的行 left join+right join
inner join 只返回两张表连接列的匹配项
sqlite的联表查询支持以下几种方式:
left join 、inner join、corss join,其他的方式都等同于以上三种
, == CROSS JOIN
JOIN == INNER JOIN
LEFT JOIN == LEFT OUTER JOIN
只要两个表的公共字段有匹配值,就将这两个表中的记录组合起来。
个人理解:以一个共同的字段求两个表中符合要求的交集,并将每个表符合要求的记录以共同的字段为牵引合并起来。
语法
select * FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1 . field1 compopr table2 . field2
INNER JOIN 操作包含以下部分:
部分 | 说明 |
table1, table2 | 要组合其中的记录的表的名称。 |
field1,field2 | 要联接的字段的名称。如果它们不是数字,则这些字段的数据类型必须相同,并且包含同类数据,但是,它们不必具有相同的名称。 |
compopr | 任何关系比较运算符:“=”、“<”、“>”、“<=”、“>=”或者“<>”。 |
可以在任何 FROM 子句中使用 INNER JOIN 操作。这是最常用的联接类型。只要两个表的公共字段上存在相匹配的值,Inner 联接就会组合这些表中的记录。
可以将 INNER JOIN 用于 Departments 及 Employees 表,以选择出每个部门的所有雇员。而要选择所有部分(即使某些部门中并没有被分配雇员)或者所有雇员(即使某些雇员没有分配到任何部门),则可以通过 LEFT JOIN 或者 RIGHT JOIN 操作来创建外部联接。
如果试图联接包含备注或 OLE 对象数据的字段,将发生错误。
可以联接任何两个相似类型的数字字段。例如,可以联接自动编号和长整型字段,因为它们均是相似类型。然而,不能联接单精度型和双精度型类型字段。
下例展示了如何通过 CategoryID 字段联接 Categories 和 Products 表:
SELECT CategoryName, ProductName
FROM Categories INNER JOIN Products
ON Categories.CategoryID = Products.CategoryID;
在前面的示例中,CategoryID 是被联接字段,但是它不包含在查询输出中,因为它不包含在 SELECT 语句中。若要包含被联接字段,请在 SELECT 语句中包含该字段名,在本例中是指 Categories.CategoryID。
也可以在 JOIN 语句中链接多个 ON 子句,请使用如下语法:
SELECT fields
FROM table1 INNER JOIN table2
ON table1.field1 compopr table2.field1 AND
ON table1.field2 compopr table2.field2 OR
ON table1.field3 compopr table2.field3;
也可以通过如下语法嵌套 JOIN 语句:
SELECT fields
FROM table1 INNER JOIN
(table2 INNER JOIN [( ]table3
[INNER JOIN [( ]tablex [INNER JOIN ...)]
ON table3.field3 compopr tablex.fieldx)]
ON table2.field2 compopr table3.field3)
ON table1.field1 compopr table2.field2;
LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 可以嵌套在 INNER JOIN 之中,但是 INNER JOIN 不能嵌套于 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 之中。
2.操作实例
表A记录如下:
aID aNum
1 a20050111
2 a20050112
3 a20050113
4 a20050114
5 a20050115
表B记录如下:
bID bName
1 2006032401
2 2006032402
3 2006032403
4 2006032404
8 2006032408
实验如下:
1.left join
sql语句如下:
select * from A
left join B
on A.aID = B.bID
结果如下:
aID aNum bID bName
1 a20050111 1 2006032401
2 a20050112 2 2006032402
3 a20050113 3 2006032403
4 a20050114 4 2006032404
5 a20050115 NULL NULL
(所影响的行数为 5 行)
结果说明:
left join是以A表的记录为基础的,A可以看成左表,B可以看成右表,left join是以左表为准的.
换句话说,左表(A)的记录将会全部表示出来,而右表(B)只会显示符合搜索条件的记录(例子中为: A.aID = B.bID).
B表记录不足的地方均为NULL.
2.right join
sql语句如下:
select * from A
right join B
on A.aID = B.bID
结果如下:
aID aNum bID bName
1 a20050111 1 2006032401
2 a20050112 2 2006032402
3 a20050113 3 2006032403
4 a20050114 4 2006032404
NULL NULL 8 2006032408
(所影响的行数为 5 行)
结果说明:
仔细观察一下,就会发现,和left join的结果刚好相反,这次是以右表(B)为基础的,A表不足的地方用NULL填充.
3.inner join
sql语句如下:
select * from A
innerjoin B
on A.aID = B.bID
结果如下:
aID aNum bID bName
1 a20050111 1 2006032401
2 a20050112 2 2006032402
3 a20050113 3 2006032403
4 a20050114 4 2006032404
结果说明:
很明显,这里只显示出了 A.aID = B.bID的记录.这说明inner join并不以谁为基础,它只显示符合条件的记录. 还有就是inner join 可以结合where语句来使用 如: select * from A innerjoin B on A.aID = B.bID where b.bname='2006032401' 这样的话 就只会放回一条数据了
以下转自:http://defe.me/prg/111.html
sqlite的联表查询
程序使用数据库,需要用到多表联合查询,这是关系数据库的特点。sql查询的join有以下几种:
cross join 是笛卡儿乘积 就是一张表的行数乘以另一张表的行数
left join 第一张表的连接列在第二张表中没有匹配是,第二张表中的值返回null
right join 第二张表的连接列在第一张表中没有匹配是,第一张表中的值返回null
full join 返回两张表中的行 left join+right join
inner join 只返回两张表连接列的匹配项
sqlite的联表查询支持以下几种方式:
left join 、inner join、corss join,其他的方式都等同于以上三种
, == CROSS JOIN
JOIN == INNER JOIN
LEFT JOIN == LEFT OUTER JOIN
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