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python--MySQL多表查询

时间:2019-04-08 21:27:16      阅读:174      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:关联   效果   table   一个   左连接   order   full join   表操作   lex   

一 介绍

  我们在写项目的时候一般都会建一个数据库,数据库里面会存很多的表,不可能把所有的数据都放在一张表里,因为分表来存数据节省空间,数据的组织结构更清晰,解耦和程度更高,但是这些表本质上还不是一个整体,既然是一个项目,那么就会涉及到多个表联合查询,比如说员工一张表,部门一张表,要查询各个部门有哪些员工就需要将两个表联合起来查询.(上次我们也说过做项目的时候不要用外键来强行加上约束关联,因为外键会导致解耦性不强,牵一发而动全身)

  我们先建立两张表:

技术图片
#建表
#部门表
create table department(
id int,
name varchar(20) 
);

#员工表,之前我们学过foreign key,强行加上约束关联,但是我下面这个表并没有直接加foreign key,这两个表我只是让它们在逻辑意义上有关系,并没有加foreign key来强制两表建立关系,为什么要这样搞,是有些效果要给大家演示一下
#所以,这两个表是不是先建立哪个表都行啊,如果有foreign key的话,是不是就需要注意表建立的顺序了。那我们来建表。
create table employee(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20),
sex enum(‘male‘,‘female‘) not null default ‘male‘,
age int,
dep_id int
);

#给两个表插入一些数据
insert into department values
(200,‘技术‘),
(201,‘人力资源‘),
(202,‘销售‘),
(203,‘运营‘); #注意这一条数据,在下面的员工表里面没有对应这个部门的数据

insert into employee(name,sex,age,dep_id) values
(‘egon‘,‘male‘,18,200),
(‘alex‘,‘female‘,48,201),
(‘wupeiqi‘,‘male‘,38,201),
(‘yuanhao‘,‘female‘,28,202),
(‘liwenzhou‘,‘male‘,18,200),
(‘jingliyang‘,‘female‘,18,204) #注意这条数据的dep_id字段的值,这个204,在上面的部门表里面也没有对应的部门id。所以两者都含有一条双方没有涉及到的数据,这都是为了演示一下效果设计的昂
;


#查看表结构和数据
mysql> desc department;
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id | int(11) | YES | | NULL | |
| name | varchar(20) | YES | | NULL | |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+

mysql> desc employee;
+--------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| name | varchar(20) | YES | | NULL | |
| sex | enum(‘male‘,‘female‘) | NO | | male | |
| age | int(11) | YES | | NULL | |
| dep_id | int(11) | YES | | NULL | |
+--------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+

mysql> select * from department;
+------+--------------+
| id | name |
+------+--------------+
| 200 | 技术 |
| 201 | 人力资源 |
| 202 | 销售 |
| 203 | 运营 |
+------+--------------+

mysql> select * from employee;
+----+------------+--------+------+--------+
| id | name | sex | age | dep_id |
+----+------------+--------+------+--------+
| 1 | egon | male | 18 | 200 |
| 2 | alex | female | 48 | 201 |
| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 |
| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 |
| 5 | liwenzhou | male | 18 | 200 |
| 6 | jingliyang | female | 18 | 204 |
+----+------------+--------+------+--------+
技术图片

二 多表连接查询

# 重点: 外链接语法

select 字段列表  from 表1  inner 或 left 或 right  join 表2  on 表1.字段  =  表2.字段;
  # 优先级: on在join前, join在where前, 改名的as在on之前

 

  1. 交叉连接: 适用于任何匹配条件. 生成笛卡尔积(就是表一的每一行分别对应表二的每一行)

技术图片
mysql> select * from department,employee; #表用逗号分隔,看我查询时表的顺序,先department后employee,所以你看结果表的这些字段,是不是就是我们两个表字段并且哪个表在前面,哪个表的字段就在前面
+------+--------------+----+------------+--------+------+--------+
| id   | name         | id | name       | sex    | age  | dep_id |
+------+--------------+----+------------+--------+------+--------+
|  200 | 技术         |  1 | egon       | male   |   18 |    200 |
|  201 | 人力资源     |  1 | egon       | male   |   18 |    200 |
|  202 | 销售         |  1 | egon       | male   |   18 |    200 |
|  203 | 运营         |  1 | egon       | male   |   18 |    200 |
|  200 | 技术         |  2 | alex       | female |   48 |    201 |
|  201 | 人力资源     |  2 | alex       | female |   48 |    201 |
|  202 | 销售         |  2 | alex       | female |   48 |    201 |
|  203 | 运营         |  2 | alex       | female |   48 |    201 |
|  200 | 技术         |  3 | wupeiqi    | male   |   38 |    201 |
|  201 | 人力资源     |  3 | wupeiqi    | male   |   38 |    201 |
|  202 | 销售         |  3 | wupeiqi    | male   |   38 |    201 |
|  203 | 运营         |  3 | wupeiqi    | male   |   38 |    201 |
|  200 | 技术         |  4 | yuanhao    | female |   28 |    202 |
|  201 | 人力资源     |  4 | yuanhao    | female |   28 |    202 |
|  202 | 销售         |  4 | yuanhao    | female |   28 |    202 |
|  203 | 运营         |  4 | yuanhao    | female |   28 |    202 |
|  200 | 技术         |  5 | liwenzhou  | male   |   18 |    200 |
|  201 | 人力资源     |  5 | liwenzhou  | male   |   18 |    200 |
|  202 | 销售         |  5 | liwenzhou  | male   |   18 |    200 |
|  203 | 运营         |  5 | liwenzhou  | male   |   18 |    200 |
|  200 | 技术         |  6 | jingliyang | female |   18 |    204 |
|  201 | 人力资源     |  6 | jingliyang | female |   18 |    204 |
|  202 | 销售         |  6 | jingliyang | female |   18 |    204 |
|  203 | 运营         |  6 | jingliyang | female |   18 |    204 |
+------+--------------+----+------------+--------+------+--------+
rows in set (0.12 sec)

我们让employee表在前面看看结果,注意看结果表的字段
mysql> select * from employee,department;
+----+------------+--------+------+--------+------+--------------+
| id | name       | sex    | age  | dep_id | id   | name         |
+----+------------+--------+------+--------+------+--------------+
|  1 | egon       | male   |   18 |    200 |  200 | 技术         |
|  1 | egon       | male   |   18 |    200 |  201 | 人力资源     |
|  1 | egon       | male   |   18 |    200 |  202 | 销售         |
|  1 | egon       | male   |   18 |    200 |  203 | 运营         |
|  2 | alex       | female |   48 |    201 |  200 | 技术         |
|  2 | alex       | female |   48 |    201 |  201 | 人力资源     |
|  2 | alex       | female |   48 |    201 |  202 | 销售         |
|  2 | alex       | female |   48 |    201 |  203 | 运营         |
|  3 | wupeiqi    | male   |   38 |    201 |  200 | 技术         |
|  3 | wupeiqi    | male   |   38 |    201 |  201 | 人力资源     |
|  3 | wupeiqi    | male   |   38 |    201 |  202 | 销售         |
|  3 | wupeiqi    | male   |   38 |    201 |  203 | 运营         |
|  4 | yuanhao    | female |   28 |    202 |  200 | 技术         |
|  4 | yuanhao    | female |   28 |    202 |  201 | 人力资源     |
|  4 | yuanhao    | female |   28 |    202 |  202 | 销售         |
|  4 | yuanhao    | female |   28 |    202 |  203 | 运营         |
|  5 | liwenzhou  | male   |   18 |    200 |  200 | 技术         |
|  5 | liwenzhou  | male   |   18 |    200 |  201 | 人力资源     |
|  5 | liwenzhou  | male   |   18 |    200 |  202 | 销售         |
|  5 | liwenzhou  | male   |   18 |    200 |  203 | 运营         |
|  6 | jingliyang | female |   18 |    204 |  200 | 技术         |
|  6 | jingliyang | female |   18 |    204 |  201 | 人力资源     |
|  6 | jingliyang | female |   18 |    204 |  202 | 销售         |
|  6 | jingliyang | female |   18 |    204 |  203 | 运营         |
+----+------------+--------+------+--------+------+--------------+
rows in set (0.00 sec)

关于笛卡儿积:从上面的数据可以看出来,笛卡尔积就是表1 的每一行分别对应表2 的每一行.

  因为我们要进行连表查询,那么mysql并不知道你想要如何连接两个表的关系进行查询,那么mysql会将你两个表数据的所有组合关系都给你拼接成一条数据来显示,这样你就可以想查哪个关联关系的数据就查哪个了,如果还是不太理解看一下下面的图:
技术图片

技术图片

  笛卡尔积就是把所有的数据都给对应了一遍,然后你在从这个大表里面筛选出你自己想要的结果.

  2. 内连接: 只连接匹配的行

      下面这种方法可读性不太好,以后尽量不要这样写.这里是介绍一下

技术图片
#我们要找的数据就是员工表里面dep_id字段的值和部门表里面id字段的值能对应上的那些数据啊,所以你看下面的写法:
mysql> select * from employee,department where employee.dep_id=department.id;
+----+-----------+--------+------+--------+------+--------------+
| id | name      | sex    | age  | dep_id | id   | name         |
+----+-----------+--------+------+--------+------+--------------+
|  1 | egon      | male   |   18 |    200 |  200 | 技术         |
|  2 | alex      | female |   48 |    201 |  201 | 人力资源     |
|  3 | wupeiqi   | male   |   38 |    201 |  201 | 人力资源     |
|  4 | yuanhao   | female |   28 |    202 |  202 | 销售         |
|  5 | liwenzhou | male   |   18 |    200 |  200 | 技术         |
+----+-----------+--------+------+--------+------+--------------+
rows in set (0.14 sec)
拿到了我们想要的结果。

但是你看,我们左表employee表中的dep_id为204的那个数据没有了,右表department表的id为203的数据没有了,因为我们现在要的就是两表能对应上的数据一起查出来,那个204和203双方对应不上。

#再看一个需求,我要查出技术部的员工的名字
mysql> select name from employee,department where employee.dep_id=department.id and department.name=‘技术‘;
ERROR 1052 (23000): Column ‘name‘ in field list is ambiguous
#上面直接就报错了,因为select后面直接写的name,在两个表合并起来的表中,是有两个name字段的,直接写name是不行的,要加上表名,再看:
mysql> select employee.name from employee,department where employee.dep_id=department.id and department.name=‘技术‘;
+-----------+
| name      |
+-----------+
| egon      |
| liwenzhou |
+-----------+
rows in set (0.09 sec)
结果就没问题了
技术图片

  

  mysql 为我们提供了一些专门做连表操作的方法,语义更加明确,使我们一看就知道哪些是专门连表的方法,哪些是专门查询的方法, 如下:

  3. 外链接之左连接: 优先显示左标全部记录

技术图片
#以左表为准,即找出所有员工信息,当然包括没有部门的员工
#本质就是:在内连接的基础上增加左边有右边没有的结果  #注意语法:
mysql> select employee.id,employee.name,department.name as depart_name from employee left join department on employee.dep_id=department.id;
+----+------------+--------------+
| id | name       | depart_name  |
+----+------------+--------------+
|  1 | egon       | 技术         |
|  5 | liwenzhou  | 技术         |
|  2 | alex       | 人力资源     |
|  3 | wupeiqi    | 人力资源     |
|  4 | yuanhao    | 销售         |
|  6 | jingliyang | NULL         |
+----+------------+--------------+
技术图片

  

  4.外链接之右连接:优先显示右表全部记录

技术图片
#以右表为准,即找出所有部门信息,包括没有员工的部门
#本质就是:在内连接的基础上增加右边有左边没有的结果
mysql> select employee.id,employee.name,department.name as depart_name from employee right join department on employee.dep_id=department.id;
+------+-----------+--------------+
| id   | name      | depart_name  |
+------+-----------+--------------+
|    1 | egon      | 技术         |
|    2 | alex      | 人力资源     |
|    3 | wupeiqi   | 人力资源     |
|    4 | yuanhao   | 销售         |
|    5 | liwenzhou | 技术         |
| NULL | NULL      | 运营         |
+------+-----------+--------------+
技术图片

  

  5. 全外连接:显示左右两个表全部记录

技术图片
全外连接:在内连接的基础上增加左边有右边没有的和右边有左边没有的结果
#注意:mysql不支持全外连接 full JOIN
#强调:mysql可以使用此种方式间接实现全外连接
select * from employee left join department on employee.dep_id = department.id
union
select * from employee right join department on employee.dep_id = department.id
;
#查看结果
+------+------------+--------+------+--------+------+--------------+
| id   | name       | sex    | age  | dep_id | id   | name         |
+------+------------+--------+------+--------+------+--------------+
|    1 | egon       | male   |   18 |    200 |  200 | 技术         |
|    5 | liwenzhou  | male   |   18 |    200 |  200 | 技术         |
|    2 | alex       | female |   48 |    201 |  201 | 人力资源     |
|    3 | wupeiqi    | male   |   38 |    201 |  201 | 人力资源     |
|    4 | yuanhao    | female |   28 |    202 |  202 | 销售         |
|    6 | jingliyang | female |   18 |    204 | NULL | NULL         |
| NULL | NULL       | NULL   | NULL |   NULL |  203 | 运营         |
+------+------------+--------+------+--------+------+--------------+

#注意 union与union all的区别:union会去掉相同的纪录,因为union all是left join 和right join合并,所以有重复的记录,通过union就将重复的记录去重了。
技术图片

 

三 符合条件连接查询(重点)

技术图片
#示例1:以内连接的方式查询employee和department表,并且employee表中的age字段值必须大于25,即找出年龄大于25岁的员工以及员工所在的部门
select employee.name,department.name from employee inner join department
    on employee.dep_id = department.id
    where age > 25;

#示例2:以内连接的方式查询employee和department表,并且以age字段的升序方式显示
select employee.id,employee.name,employee.age,department.name from employee,department
    where employee.dep_id = department.id
    and age > 25
    order by age asc;
技术图片

 

四 子查询(重点)

  子查询其实就是将你的一个查询结果用括号括起来,这个结果也是一张表就可以将它交给另一个SQL语句,作为它的一个查询依据来进行操作.

  下面简单的操作一下, 需求:技术部门有哪些员工的姓名,都显示出来: 1 看一下和那个表有关, 然后from找到两个表. 2 进行一个连表操作. 3 基于连表的结果来一个过滤就可以啦

技术图片
#我们之前的做法是:先连表
mysql> select * from employee inner join department on employee.dep_id = department.id; 
+----+-----------+--------+------+--------+------+--------------+
| id | name      | sex    | age  | dep_id | id   | name         |
+----+-----------+--------+------+--------+------+--------------+
|  1 | egon      | male   |   18 |    200 |  200 | 技术         |
|  2 | alex      | female |   48 |    201 |  201 | 人力资源     |
|  3 | wupeiqi   | male   |   38 |    201 |  201 | 人力资源     |
|  4 | yuanhao   | female |   28 |    202 |  202 | 销售         |
|  5 | liwenzhou | male   |   18 |    200 |  200 | 技术         |
+----+-----------+--------+------+--------+------+--------------+
rows in set (0.10 sec)

#然后根据连表的结果进行where过滤,将select*改为select employee.name

mysql> select employee.name from employee inner join department on employee.dep_id = department.id where department.name=‘技术‘;
  +-----------+
  | name      |
  +-----------+
  | egon      |
  | liwenzhou |
  +-----------+
rows in set (0.09 sec)
技术图片

 

  子查询的方法其实就是先解决一个问题,然后在解决一个问题,针对上面的需求, 我们可以先找到技术部门对应的id号,由于部门id号和员工表dep_id号是一样的,所以我们可以拿着技术部门的id好到员工表找dep_id, 然后找到所有的员工. 操作如下:

技术图片
#首先从部门表里面找到技术部门对应的id
mysql> select id from department where name=‘技术‘;
+------+
| id   |
+------+
|  200 |
+------+
row in set (0.00 sec)

#那我们把上面的查询结果用括号括起来,它就表示一条id=200的数据,然后我们通过员工表来查询dep_id=这条数据作为条件来查询员工的name
mysql> select name from employee where dep_id = (select id from department where name=‘技术‘);
+-----------+
| name      |
+-----------+
| egon      |
| liwenzhou |
+-----------+
rows in set (0.00 sec)
上面这些就是子查询的一个思路,解决一个问题,再解决另外一个问题,你子查询里面可不可以是多个表的查询结果,当然可以,然后再通过这个结果作为依据来进行过滤,然后我们学一下子查询里面其他的内容,往下学。
技术图片

 

子查询:
#1:子查询是将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中。
#2:内层查询语句的查询结果,可以为外层查询语句提供查询条件。
#3:子查询中可以包含:IN、NOT IN、ANY、ALL、EXISTS 和 NOT EXISTS等关键字
#4:还可以包含比较运算符:= 、 !=、> 、<等

  1. 带 in 关键字的子查询

技术图片
#查询员工平均年龄在25岁以上的部门名,可以用连表,也可以用子查询,我们用子查询来搞一下
select id,name from department
    where id in 
        (select dep_id from employee group by dep_id having avg(age) > 25);
#连表来搞一下上面这个需求
select department.name from department inner join employee on department.id=employee.dep_id 
    group by department.name 
    having avg(age)>25;
总结:子查询的思路和解决问题一样,先解决一个然后拿着这个的结果再去解决另外一个问题,连表的思路是先将两个表关联在一起,然后在进行group by啊过滤啊等等操作,两者的思路是不一样的

#查看技术部员工姓名
select name from employee
    where dep_id in 
        (select id from department where name=‘技术‘);

#查看不足1人的部门名(子查询得到的是有人的部门id)
select name from department where id not in (select distinct dep_id from employee);
技术图片

  2 . 带比较运算符的子查询

技术图片
#比较运算符:=、!=、>、>=、<、<=、<>
#查询大于所有人平均年龄的员工名与年龄
mysql> select name,age from emp where age > (select avg(age) from emp);
+---------+------+
| name | age |
+---------+------+
| alex | 48 |
| wupeiqi | 38 |
+---------+------+
rows in set (0.00 sec)


#查询大于部门内平均年龄的员工名、年龄
select t1.name,t1.age from emp t1
inner join 
(select dep_id,avg(age) avg_age from emp group by dep_id) t2
on t1.dep_id = t2.dep_id
where t1.age > t2.avg_age;
技术图片

  3. 带exists关键字的子查询

    exists关键字是表示存在,在使用exists关键字的时候,如果内层存在则返回给外层一个true的信号,这样外层才会进行查询. 记住exists后面的只返回True 或者是 False.

技术图片
#department表中存在dept_id=203,Ture
mysql> select * from employee
    ->     where exists  
    ->         (select id from department where id=200); 
+----+------------+--------+------+--------+
| id | name       | sex    | age  | dep_id |
+----+------------+--------+------+--------+
|  1 | egon       | male   |   18 |    200 |
|  2 | alex       | female |   48 |    201 |
|  3 | wupeiqi    | male   |   38 |    201 |
|  4 | yuanhao    | female |   28 |    202 |
|  5 | liwenzhou  | male   |   18 |    200 |
|  6 | jingliyang | female |   18 |    204 |
+----+------------+--------+------+--------+

#department表中存在dept_id=205,False
mysql> select * from employee
    ->     where exists
    ->         (select id from department where id=204);
Empty set (0.00 sec)
技术图片

python--MySQL多表查询

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原文地址:https://www.cnblogs.com/uiys/p/10673273.html

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