标签：第一条 练习 leftjoin outer 报错 相同 数据查询 ack desc
学习连接查询，先了解下"笛卡尔积"，看下百度给出的解释：
在数据库中，一张表就是一个集合，每一行就是集合中的一个元素。表之间作联合查询即是作笛卡尔乘积，比如A表有5条数据，B表有8条数据，如果不作条件筛选，那么两表查询就有5 X 8 = 40 条数据。
先看下用到的测试表基本信息：我们要实现的功能就是查询商品的时候，从类别表将商品类别名称关联查询出来。
行数：类别表14条，商品表4条。
结构：商品表和类别表都有一个cat_id
1、全相乘(不是全连接、连接查询)，全相乘是作笛卡尔积
两表全相乘，就是直接从两张表里查询；从查询的截图看出，总共查出了4 X 14 = 56 条记录，这些记录是笛卡尔乘积的结果，即两两组合；
但我们要的是每个商品信息显示类别名称而已，这里却查出了56条记录，其中有52条记录都是无效的数据，全相乘的查询效率低。
SELECT goods_id,goods_name,cat_name FROM mingoods,category;
如果在两张表里有相同字段，做联合查询的时候，要区别表名，否则会报错误(模糊不清)。
SELECT goods_name,cat_id,cat_name FROM mingoods,category;
添加条件，使两表关联查询，这样查出来就是商品和类别一一对应了。虽然这里查出来4条记录，但是全相乘效率低，全相乘会在内存中生成一个非常大的数据(临时表)，因为有很多不必要的数据。
如果一张表有10000条数据，另一张表有10000条数据，两表全相乘就是100W条数据，是非常消耗内存的。而且，全相乘不能好好的利用索引，因为全相乘生成一张临时表，临时表里是没有索引的，大大降低了查询效率。
SELECT g.goods_name,g.cat_id AS g_cat_id, c.cat_id AS c_cat_id, c.cat_name FROM mingoods g, category c WHERE g.cat_id = c.cat_id;
2、左连接查询left join ... on ...
语法：
select A.filed, [A.filed2, .... ,] B.filed, [B.filed4...,]from<lefttable>as A leftjoin<righttable>as B on<expression>
假设有A、B两张表，左连接查询即A表在左不动，B表在右滑动，A表与B表通过一个关系来关联行，B表去匹配A表。
2.1、先来看看on后的条件恒为真的情况
SELECT g.goods_name,g.cat_id, c.cat_id ,c.cat_name FROM mingoods g LEFTJOIN category c ON1;
跟全相乘相比，从截图可以看出，总记录数仍然不变，还是4 X 14 = 56 条记录。但这次是商品表不动，类别表去匹配，因为每次都为真，所以将所有的记录都查出来了。左连接，其实就可以看成左表是主表，右表是从表。
2.2 、根据cat_id使两表关联行
SELECT g.goods_name,g.cat_id,c.cat_id,c.cat_name FROM mingoods g LEFTJOIN category c ON g.cat_id = c.cat_id;
使用左连接查询达到了同样的效果，但是不会有其它冗余数据，查询速度快，消耗内存小，而且使用了索引。左连接查询效率相比于全相乘的查询效率快了10+倍以上。
左连接时，mingoods表(左表)不动，category表(右表)根据条件去一条条匹配，虽说category表也是读取一行行记录，然后判断cat_id是否跟mingoods表的相同，但是，左连接使用了索引，cat_id建立了索引的话，查询速度非常快，所以整体效率相比于全相乘要快得多，全相乘没有使用索引。
2.3、查询出第四个类别下的商品，要求显示商品名称
SELECT g.goods_name,g.cat_id,c.cat_name,g.shop_price FROM goods g LEFTJOIN category c ON g.cat_id = c.cat_id WHERE g.cat_id =4;
2.4 、对于左连接查询，如果右表中没有满足条件的行，则默认填充NULL。
SELECT g.goods_name,g.cat_id AS g_cat_id, c.cat_id AS c_cat_id,c.cat_id FROM mingoods g LEFTJOIN mincategory c ON g.cat_id = c.cat_id;
3、右连接查询right join ... on ...
语法：
select A.field1,A.field2,..., B.field3,B.field4 from<lefttable> A rightjoin<righttable> B on<expression>
右连接查询跟左连接查询类似，只是右连接是以右表为主表，会将右表所有数据查询出来，而左表则根据条件去匹配，如果左表没有满足条件的行，则左边默认显示NULL。左右连接是可以互换的。
SELECT g.goods_name,g.cat_id AS g_cat_id, c.cat_id AS c_cat_id,c.cat_name FROM mingoods g RIGHTJOIN mincategory c ON g.cat_id = c.cat_id;
4、内连接查询inner join ... on ...
语法：
select A.field1,A.field2,.., B.field3, B.field4 from<lefttable> A innerjoin<righttable> B on<expression>
内连接查询，就是取左连接和右连接的交集，如果两边不能匹配条件，则都不取出。
SELECT g.goods_name,g.cat_id, c.*from mingoods g INNERJOIN mincategory c ON g.cat_id = c.cat_id;
5、全连接查询full join ... on ...
语法：
select ... from<lefttable>fulljoin<righttable>on<expression>
全连接会将两个表的所有数据查询出来，不满足条件的为NULL。
全连接查询跟全相乘查询的区别在于，如果某个项不匹配，全相乘不会查出来，全连接会查出来，而连接的另一边则为NULL。
6、联合查询union
语法：
select A.field1 as f1, A.field2 as f2 from<table1> A union (select B.field3 as f1, field4 as f2 from<table2> B)
union是求两个查询的并集。union合并的是结果集，不区分来自于哪一张表，所以可以合并多张表查询出来的数据。
6.1、将两张表的数据合并查询出来
SELECT id, content, userFROM comment UNION (SELECT id, msg AS content, userFROM feedback);
6.2、union查询，列名不一致时，以第一条sql语句的列名对齐
SELECT id, content, userFROM comment UNION (SELECT id, msg, userFROM feedback);
6.3、使用union查询会将重复的行过滤掉
SELECT content,userFROM comment UNION (SELECT msg, userFROM feedback);
6.4、使用union all查询所有，重复的行不会被过滤
SELECT content,userFROM comment UNIONALL (SELECT msg, userFROM feedback);
6.5、union查询，如果列数不相等，会报列数不相等错误
6.6、union 后的结果集还可以再做筛选
SELECT id,content,userFROM comment UNIONALL (SELECT id, msg, userFROM feedback) ORDERBY id DESC;
union查询时，order by放在内层sql中是不起作用的；因为union查出来的结果集再排序，内层的排序就没有意义了；因此，内层的order by排序，在执行期间，被mysql的代码分析器给优化掉了。
(SELECT id,content,userFROM comment ORDERBY id DESC) UNIONALL (SELECT id, msg, userFROM feedback ORDERBY id DESC);
order by 如果和limit一起使用，就显得有意义了，就不会被优化掉。
( SELECT goods_name,cat_id,shop_price FROM goods WHERE cat_id =3ORDERBY shop_price DESC LIMIT 3 )
UNION
( SELECT goods_name,cat_id,shop_price FROM goods WHERE cat_id =4ORDERBY shop_price DESC LIMIT 2 );
6.7、练习
SELECT name, SUM(money) FROM ( ( SELECT*FROM A ) UNIONALL ( SELECT*FROM B ) ) tmp GROUPBY name;
连接查询总结：
1、在数据库中，一张表就是一个集合，每一行就是集合中的一个元素。连接查询即是作笛卡尔积，比如A表有1W条数据，B表有1W条数据，那么两表查询就有1W X 1W = 100W 条数据
2、如果在两张表里有相同字段，做联合查询的时候，要区别表名，否则会报错误(ambiguous 模糊不清)
3、全相乘效率低，全相乘会在内存中生成一个非常大的数据(临时表)，因为有很多不必要的数据。
如果一张表有10000条数据，另一张表有10000条数据，两表全相乘就是100W条数据，是非常消耗内存的。
而且，全相乘不能好好的利用索引，因为全相乘生成一张临时表，临时表里是没有索引的，大大降低了查询效率。
4、左连接查询时，以左表为主表，会将左表所有数据查询出来；左表不动，右表根据条件去一条条匹配，如果没有满足条件的记录，则右边返回NULL。
右连接查询值，以右表为主表，会将右表所有数据查询出来，右表不动，左表则根据条件去匹配，如果左表没有满足条件的行，则左边返回NULL。
左右连接是可以互换的：A left join B == B right join A (都是以A为主表) 。
左右连接既然可以互换，出于移植兼容性方面的考虑，尽量使用左连接。
5、连接查询时，虽说也是读取一行行记录，然后判断是否满足条件，但是，连接查询使用了索引，条件列建立了索引的话，查询速度非常快，所以整体效率相比于全相乘要快得多，全相乘是没有使用索引的。
使用连接查询，查询速度快，消耗内存小，而且使用了索引。连接查询效率相比于全相乘的查询效率快了10+倍以上。
6、内连接查询，就是取左连接和右连接的交集，如果两边不能匹配条件，则都不取出。
7、MySql可以用union(联合查询)来查出左连接和右连接的并集。
union查询会过滤重复的行，union all 不会过滤重复的行。
union查询时，union之间的sql列数必须相等，列名以第一条sql的列为准；列类型可以不一样，但没太大意义。
union查询时，order by放在内层sql中是不起作用的；因为union查出来的结果集再排序，内层的排序就没有意义了；因此，内层的order by排序，在执行期间，被mysql的代码分析器给优化掉了。
但是，order by 如果和limit一起使用，就显得有意义了，会影响最终结果集，就不会被优化掉。order by会根据最终是否会影响结果集而选择性的优化。
注：union和union all的区别，union会去掉重复的记录，在结果集合并后悔对新产生的结果集进行排序运算，效率稍低，union all直接合并结果集，如果确定没有重复记录，建议使用union all。
8、LEFT JOIN 是LEFT OUTER JOIN 的缩写，同理，RIGHT JOIN 是RIGHT OUTER JOIN 的缩写；JOIN 是INNER JOIN 的缩写。
关联查询
1、使用join关键字关联查询
（1）、内连接（inner join）
连接两张表，连接条件使用on关键字，内连接只会显示匹配的数据记录。
eg:查询学生姓名、科目、分数
select a.name 姓名,b.subject 科目,b.score 分数from student a innerjoin score b on a.id = b.sid;
（2）、左连接（left join）
返回左表中所有记录以及右表中符合连接条件的所有记录。
eg: 使用左连接查询学生姓名、科目、分数
select a.name 姓名,b.subject 科目,b.score 分数from student a leftjoin score b on a.id = b.sid;
（3）、右连接（right join）
返回右表中所有记录以及左表中符合连接条件的所有记录。
eg:使用右连接查询学生姓名、科目、分数
select a.name 姓名,b.subject 科目,b.score 分数from student a rightjoin score b on a.id = b.sid;
注：内外连接区别：内连接只会显示匹配的数据记录，外连接例如左连接会把左边表中所有记录显示出来，即使在右边表中没有匹配记录也会显示左表的数据，右连接反之。
2、使用表和表之间相同id关联查询
这种关联方式和内连接一样，只会显示出匹配的数据
select a.name 姓名,b.subject 科目,b.score 分数from student a,score b where a.id = b.sid;标签：第一条 练习 leftjoin outer 报错 相同 数据查询 ack desc
原文地址：https://www.cnblogs.com/ting152/p/12454047.html
