标签:join 业务需求 ts包 工作 数据库 name 引用 in子句 连接
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本博客翻译自两篇博客的:
https://www.w3resource.com/mysql/advance-query-in-mysql/mysql-cross-join.php
MySQL cross join是mysql中的一种连接方式,区别于内连接和外连接,对于cross join连接来说,其实使用的就是笛卡尔连接。在MySQL中,当CROSS JOIN不使用WHERE子句时,CROSS JOIN产生了一个结果集,该结果集是两个关联表的行的乘积。通常,如果每个表分别具有n和m行,则结果集将具有n*m行
引用https://www.w3resource.com/mysql/advance-query-in-mysql/mysql-cross-join.php的图片,如图演示了cross join的过程,这个过程其实就是笛卡尔连接查询
cross join用法:
SELECT * FROM t1
CROSS JOIN t2;
注意:cross join的时候是不需要on或者using关键字的,这个是区别于inner join和join的
如果WHERE在条件表中添加一个子句t1并t2具有关系,则CROSS JOIN该INNER JOIN子句的工作方式类似于以下查询中所示:
SELECT * FROM t1
CROSS JOIN t2
WHERE t1.id = t2.id;
ok,再列举一下cross join表作为衍生表的例子
SELECT *
FROM table111
LEFT JOIN(table112 CROSS JOIN table113)
ON table111.id=table113.id;
ok,介绍了cross join的简单用法,现在拿http://www.mysqltutorial.org/mysql-cross-join/的例子来介绍:
首先,创建一个新数据库salesdb:
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS salesdb;
其次,将当前数据切换到新数据库testdb:
USE testdb;
在salesdb数据库中创建新表:
CREATE TABLE products (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
product_name VARCHAR(100),
price DECIMAL(13,2 )
);
CREATE TABLE stores (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
store_name VARCHAR(100)
);
CREATE TABLE sales (
product_id INT,
store_id INT,
quantity DECIMAL(13 , 2 ) NOT NULL,
sales_date DATE NOT NULL,
PRIMARY KEY (product_id , store_id),
FOREIGN KEY (product_id)
REFERENCES products (id)
ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE,
FOREIGN KEY (store_id)
REFERENCES stores (id)
ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE
);
将数据插入三个表中。假设我们有三个产品iPhone,iPad并且Macbook Pro其在两个商店出售North和South。
INSERT INTO products(product_name, price)
VALUES('iPhone', 699),
('iPad',599),
('Macbook Pro',1299);
INSERT INTO stores(store_name)
VALUES('North'),
('South');
INSERT INTO sales(store_id,product_id,quantity,sales_date)
VALUES(1,1,20,'2017-01-02'),
(1,2,15,'2017-01-05'),
(1,3,25,'2017-01-05'),
(2,1,30,'2017-01-02'),
(2,2,35,'2017-01-05');
ok,业务场景:现在要统计每个商店每种商品总共营业额是多少钱?
很显然,用SUM(quantity * price),再group by一下就可以,这个sql很好写
SELECT
sto.`store_name`,
pro.`product_name`,
SUM(quantity * price) AS revenue
FROM
sales sal
INNER JOIN stores sto
ON sto.`id` = sal.`store_id`
INNER JOIN products pro
ON sal.`product_id` = pro.`id`
GROUP BY sto.`store_name`,pro.`product_name`;
ok,看了一下,发现没卖出的商品是没统计出来的,所以不太符合业务需求,业务是要统计所有的商店商品,所以可以用cross join笛卡尔连接,得出所有的商店商品组合数据
笛卡尔查询组合数据sql:
SELECT
a.`store_name`,
b.product_name
from stores cross join products
前面统计sql已经有了,所以将组合数据SQL和统计数据的SQL进行关联:
SELECT
a.`store_name`,
b.product_name,
IFNULL(c.revenue, 0) AS revenue
FROM
stores a
CROSS JOIN products b
LEFT JOIN
(SELECT
sto.`id` AS store_id,
pro.`id` AS product_id,
sto.`store_name`,
pro.`product_name`,
SUM(quantity * price) AS revenue
FROM
sales sal
INNER JOIN stores sto
ON sto.`id` = sal.`store_id`
INNER JOIN products pro
ON sal.`product_id` = pro.`id`
GROUP BY sto.`store_name`,
pro.`product_name`) c
ON a.id = c.store_id
AND b.id = c.product_id
ORDER BY a.store_name ;
请注意,IFNULL如果收入为NULL (在商店没有销售的情况下),查询使用该函数返回0。
通过CROSS JOIN这种方式使用该子句,您可以回答广泛的问题,例如,按销售员,月份查找销售收入,即使该销售员在特定月份没有销售。
ok,本博客是翻译两篇英文博客的:
ok,本博客内容翻译自两篇英文博客,不过本博客进行一定修整,将两篇博客内容进行理解整合成这篇中文博客,原因是这两篇博客的例子还是不错的,举出了cross join的常用使用场景,当然除了两篇博客提出的用法,cross join因为其笛卡尔连接的特性,还可以用于批量写数据,对应批量的写法,可以参考我之前的MySQL博客,本博客性质属于翻译的,所以转载请注明出处
标签:join 业务需求 ts包 工作 数据库 name 引用 in子句 连接
原文地址:https://www.cnblogs.com/mzq123/p/11783698.html