mysql多表查詢的案例分析

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丸趣 TV 小編給大家分享一下 mysql 多表查詢的案例分析，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

mysql 多表查詢一般用交叉連接、內連接和外連接。交叉連接返回連接表的笛卡爾積；內連接是組合兩個表中的記錄，返回關聯字段相符的記錄，即返回兩個表的交集部分；外連接會先將連接的表分為基表和參考表，再以基表為依據返回滿足和不滿足條件的記錄。

在關系型數據庫中，表與表之間是有聯系的，所以在實際應用中，經常使用多表查詢。多表查詢就是同時查詢兩個或兩個以上的表。

在 MySQL 中，多表查詢主要有交叉連接、內連接和外連接。

交叉連接

交叉連接（CROSS JOIN）一般用來返回連接表的笛卡爾積。

交叉連接的語法格式如下：

SELECT 字段名 FROM 表 1 CROSS JOIN 表 2 [WHERE 子句]

或

SELECT 字段名 FROM 表 1 , 表 2 [WHERE 子句]

語法說明如下：

字段名：需要查詢的字段名稱。

表 1 表 2：需要交叉連接的表名。

WHERE 子句：用來設置交叉連接的查詢條件。

注意：多個表交叉連接時，在 FROM 后連續使用 CROSS JOIN 或, 即可。以上兩種語法的返回結果是相同的，但是第一種語法才是官方建議的標準寫法。

當連接的表之間沒有關系時，我們會省略掉 WHERE 子句，這時返回結果就是兩個表的笛卡爾積，返回結果數量就是兩個表的數據行相乘。需要注意的是，如果每個表有 1000 行，那么返回結果的數量就有 1000×1000 = 1000000 行，數據量是非常巨大的。

交叉連接可以查詢兩個或兩個以上的表，為了讓讀者更好的理解，下面先講解兩個表的交叉連接查詢。

示例

查詢學生信息表和科目信息表，并得到一個笛卡爾積。

為了方便觀察學生信息表和科目表交叉連接后的運行結果，我們先分別查詢出這兩個表的數據，再進行交叉連接查詢。

1）查詢 tb_students_info 表中的數據，SQL 語句和運行結果如下：

mysql SELECT * FROM tb_students_info;
+----+--------+------+------+--------+-----------+
| id | name | age | sex | height | course_id |
+----+--------+------+------+--------+-----------+
| 1 | Dany | 25 | 男 | 160 | 1 |
| 2 | Green | 23 | 男 | 158 | 2 |
| 3 | Henry | 23 | 女 | 185 | 1 |
| 4 | Jane | 22 | 男 | 162 | 3 |
| 5 | Jim | 24 | 女 | 175 | 2 |
| 6 | John | 21 | 女 | 172 | 4 |
| 7 | Lily | 22 | 男 | 165 | 4 |
| 8 | Susan | 23 | 男 | 170 | 5 |
| 9 | Thomas | 22 | 女 | 178 | 5 |
| 10 | Tom | 23 | 女 | 165 | 5 |
+----+--------+------+------+--------+-----------+
10 rows in set (0.00 sec)

2）查詢 tb_course 表中的數據，SQL 語句和運行結果如下：

mysql SELECT * FROM tb_course;
+----+-------------+
| id | course_name |
+----+-------------+
| 1 | Java |
| 2 | MySQL |
| 3 | Python |
| 4 | Go |
| 5 | C++ |
+----+-------------+
5 rows in set (0.00 sec)

3）使用 CROSS JOIN 查詢出兩張表中的笛卡爾積，SQL 語句和運行結果如下：

mysql SELECT * FROM tb_course CROSS JOIN tb_students_info;
+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+
| id | course_name | id | name | age | sex | height | course_id |
+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+
| 1 | Java | 1 | Dany | 25 | 男 | 160 | 1 |
| 2 | MySQL | 1 | Dany | 25 | 男 | 160 | 1 |
| 3 | Python | 1 | Dany | 25 | 男 | 160 | 1 |
| 4 | Go | 1 | Dany | 25 | 男 | 160 | 1 |
| 5 | C++ | 1 | Dany | 25 | 男 | 160 | 1 |
| 1 | Java | 2 | Green | 23 | 男 | 158 | 2 |
| 2 | MySQL | 2 | Green | 23 | 男 | 158 | 2 |
| 3 | Python | 2 | Green | 23 | 男 | 158 | 2 |
| 4 | Go | 2 | Green | 23 | 男 | 158 | 2 |
| 5 | C++ | 2 | Green | 23 | 男 | 158 | 2 |
| 1 | Java | 3 | Henry | 23 | 女 | 185 | 1 |
| 2 | MySQL | 3 | Henry | 23 | 女 | 185 | 1 |
| 3 | Python | 3 | Henry | 23 | 女 | 185 | 1 |
| 4 | Go | 3 | Henry | 23 | 女 | 185 | 1 |
| 5 | C++ | 3 | Henry | 23 | 女 | 185 | 1 |
| 1 | Java | 4 | Jane | 22 | 男 | 162 | 3 |
| 2 | MySQL | 4 | Jane | 22 | 男 | 162 | 3 |
| 3 | Python | 4 | Jane | 22 | 男 | 162 | 3 |
| 4 | Go | 4 | Jane | 22 | 男 | 162 | 3 |
| 5 | C++ | 4 | Jane | 22 | 男 | 162 | 3 |
| 1 | Java | 5 | Jim | 24 | 女 | 175 | 2 |
| 2 | MySQL | 5 | Jim | 24 | 女 | 175 | 2 |
| 3 | Python | 5 | Jim | 24 | 女 | 175 | 2 |
| 4 | Go | 5 | Jim | 24 | 女 | 175 | 2 |
| 5 | C++ | 5 | Jim | 24 | 女 | 175 | 2 |
| 1 | Java | 6 | John | 21 | 女 | 172 | 4 |
| 2 | MySQL | 6 | John | 21 | 女 | 172 | 4 |
| 3 | Python | 6 | John | 21 | 女 | 172 | 4 |
| 4 | Go | 6 | John | 21 | 女 | 172 | 4 |
| 5 | C++ | 6 | John | 21 | 女 | 172 | 4 |
| 1 | Java | 7 | Lily | 22 | 男 | 165 | 4 |
| 2 | MySQL | 7 | Lily | 22 | 男 | 165 | 4 |
| 3 | Python | 7 | Lily | 22 | 男 | 165 | 4 |
| 4 | Go | 7 | Lily | 22 | 男 | 165 | 4 |
| 5 | C++ | 7 | Lily | 22 | 男 | 165 | 4 |
| 1 | Java | 8 | Susan | 23 | 男 | 170 | 5 |
| 2 | MySQL | 8 | Susan | 23 | 男 | 170 | 5 |
| 3 | Python | 8 | Susan | 23 | 男 | 170 | 5 |
| 4 | Go | 8 | Susan | 23 | 男 | 170 | 5 |
| 5 | C++ | 8 | Susan | 23 | 男 | 170 | 5 |
| 1 | Java | 9 | Thomas | 22 | 女 | 178 | 5 |
| 2 | MySQL | 9 | Thomas | 22 | 女 | 178 | 5 |
| 3 | Python | 9 | Thomas | 22 | 女 | 178 | 5 |
| 4 | Go | 9 | Thomas | 22 | 女 | 178 | 5 |
| 5 | C++ | 9 | Thomas | 22 | 女 | 178 | 5 |
| 1 | Java | 10 | Tom | 23 | 女 | 165 | 5 |
| 2 | MySQL | 10 | Tom | 23 | 女 | 165 | 5 |
| 3 | Python | 10 | Tom | 23 | 女 | 165 | 5 |
| 4 | Go | 10 | Tom | 23 | 女 | 165 | 5 |
| 5 | C++ | 10 | Tom | 23 | 女 | 165 | 5 |
+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+
50 rows in set (0.00 sec)

由運行結果可以看出，tb_course 和 tb_students_info 表交叉連接查詢后，返回了 50 條記錄。可以想象，當表中的數據較多時，得到的運行結果會非常長，而且得到的運行結果也沒太大的意義。所以，通過交叉連接的方式進行多表查詢的這種方法并不常用，我們應該盡量避免這種查詢。

笛卡爾積

笛卡爾積（Cartesian product）是指兩個集合 X 和 Y 的乘積。

例如，有 A 和 B 兩個集合，它們的值如下：

A = {1,2}
B = {3,4,5}

集合 A×B 和 B×A 的結果集分別表示為：

A×B={(1,3), (1,4), (1,5), (2,3), (2,4), (2,5) };
B×A={(3,1), (3,2), (4,1), (4,2), (5,1), (5,2) };

以上 A×B 和 B×A 的結果就叫做兩個集合的笛卡爾積。

并且，從以上結果我們可以看出：

兩個集合相乘，不滿足交換率，即 A×B≠B×A。

A 集合和 B 集合的笛卡爾積是 A 集合的元素個數 × B 集合的元素個數。

多表查詢遵循的算法就是以上提到的笛卡爾積，表與表之間的連接可以看成是在做乘法運算。在實際應用中，應避免使用笛卡爾積，因為笛卡爾積中容易存在大量的不合理數據，簡單來說就是容易導致查詢結果重復、混亂。

內連接

內連接（INNER JOIN）組合兩個表中的記錄，通過設置連接條件的方式，返回關聯字段相符的記錄，也就是返回兩個表的交集（陰影）部分。

內連接使用 INNER JOIN 關鍵字連接兩張表，并使用 ON 子句來設置連接條件。如果沒有連接條件，INNER JOIN 和 CROSS JOIN 在語法上是等同的，兩者可以互換。

內連接的語法格式如下：

SELECT 字段名 FROM 表 1 INNER JOIN 表 2 [ON 子句]

語法說明如下。

字段名：需要查詢的字段名稱。

表 1 表 2：需要內連接的表名。

INNER JOIN：內連接中可以省略 INNER 關鍵字，只用關鍵字 JOIN。

ON 子句：用來設置內連接的連接條件。

INNER JOIN 也可以使用 WHERE 子句指定連接條件，但是 INNER JOIN … ON 語法是官方的標準寫法，而且 WHERE 子句在某些時候會影響查詢的性能。

多個表內連接時，在 FROM 后連續使用 INNER JOIN 或 JOIN 即可。

示例：

在 tb_students_info 表和 tb_course 表之間，使用內連接查詢學生姓名和相對應的課程名稱，SQL 語句和運行結果如下。

mysql SELECT s.name,c.course_name FROM tb_students_info s INNER JOIN tb_course c 
 - ON s.course_id = c.id;
+--------+-------------+
| name | course_name |
+--------+-------------+
| Dany | Java |
| Green | MySQL |
| Henry | Java |
| Jane | Python |
| Jim | MySQL |
| John | Go |
| Lily | Go |
| Susan | C++ |
| Thomas | C++ |
| Tom | C++ |
+--------+-------------+
10 rows in set (0.00 sec)

在這里的查詢語句中，兩個表之間的關系通過 INNER JOIN 指定，連接的條件使用 ON 子句給出。

注意：當對多個表進行查詢時，要在 SELECT 語句后面指定字段是來源于哪一張表。因此，在多表查詢時，SELECT 語句后面的寫法是表名. 列名。另外，如果表名非常長的話，也可以給表設置別名，這樣就可以直接在 SELECT 語句后面寫上表的別名. 列名。

外連接

外連接會先將連接的表分為基表和參考表，再以基表為依據返回滿足和不滿足條件的記錄。

外連接可以分為左外連接和右外連接，下面根據實例分別介紹左外連接和右外連接。

左連接

左外連接又稱為左連接，使用 LEFT OUTER JOIN 關鍵字連接兩個表，并使用 ON 子句來設置連接條件。

左連接的語法格式如下：

SELECT 字段名 FROM 表 1 LEFT OUTER JOIN 表 2 ON 子句

語法說明如下。

字段名：需要查詢的字段名稱。

表 1 表 2：需要左連接的表名。

LEFT OUTER JOIN：左連接中可以省略 OUTER 關鍵字，只使用關鍵字 LEFT JOIN。

ON 子句：用來設置左連接的連接條件，不能省略。

上述語法中，“表 1”為基表，“表 2”為參考表。左連接查詢時，可以查詢出“表 1”中的所有記錄和“表 2”中匹配連接條件的記錄。如果“表 1”的某行在“表 2”中沒有匹配行，那么在返回結果中，“表 2”的字段值均為空值（NULL）。

示例 1

在進行左連接查詢之前，我們先查看 tb_course 和 tb_students_info 兩張表中的數據。SQL 語句和運行結果如下。

mysql SELECT * FROM tb_course;
+----+-------------+
| id | course_name |
+----+-------------+
| 1 | Java |
| 2 | MySQL |
| 3 | Python |
| 4 | Go |
| 5 | C++ |
| 6 | HTML |
+----+-------------+
6 rows in set (0.00 sec)
mysql SELECT * FROM tb_students_info;
+----+--------+------+------+--------+-----------+
| id | name | age | sex | height | course_id |
+----+--------+------+------+--------+-----------+
| 1 | Dany | 25 | 男 | 160 | 1 |
| 2 | Green | 23 | 男 | 158 | 2 |
| 3 | Henry | 23 | 女 | 185 | 1 |
| 4 | Jane | 22 | 男 | 162 | 3 |
| 5 | Jim | 24 | 女 | 175 | 2 |
| 6 | John | 21 | 女 | 172 | 4 |
| 7 | Lily | 22 | 男 | 165 | 4 |
| 8 | Susan | 23 | 男 | 170 | 5 |
| 9 | Thomas | 22 | 女 | 178 | 5 |
| 10 | Tom | 23 | 女 | 165 | 5 |
| 11 | LiMing | 22 | 男 | 180 | 7 |
+----+--------+------+------+--------+-----------+
11 rows in set (0.00 sec)

在 tb_students_info 表和 tb_course 表中查詢所有學生姓名和相對應的課程名稱，包括沒有課程的學生，SQL 語句和運行結果如下。

mysql SELECT s.name,c.course_name FROM tb_students_info s LEFT OUTER JOIN tb_course c 
 - ON s.`course_id`=c.`id`;
+--------+-------------+
| name | course_name |
+--------+-------------+
| Dany | Java |
| Henry | Java |
| NULL | Java |
| Green | MySQL |
| Jim | MySQL |
| Jane | Python |
| John | Go |
| Lily | Go |
| Susan | C++ |
| Thomas | C++ |
| Tom | C++ |
| LiMing | NULL |
+--------+-------------+
12 rows in set (0.00 sec)

可以看到，運行結果顯示了 12 條記錄，name 為 LiMing 的學生目前沒有課程，因為對應的 tb_course 表中沒有該學生的課程信息，所以該條記錄只取出了 tb_students_info 表中相應的值，而從 tb_course 表中取出的值為 NULL。

右連接

右外連接又稱為右連接，右連接是左連接的反向連接。使用 RIGHT OUTER JOIN 關鍵字連接兩個表，并使用 ON 子句來設置連接條件。

右連接的語法格式如下：

SELECT 字段名 FROM 表 1 RIGHT OUTER JOIN 表 2 ON 子句

語法說明如下。

字段名：需要查詢的字段名稱。

表 1 表 2：需要右連接的表名。

RIGHT OUTER JOIN：右連接中可以省略 OUTER 關鍵字，只使用關鍵字 RIGHT JOIN。

ON 子句：用來設置右連接的連接條件，不能省略。

與左連接相反，右連接以“表 2”為基表，“表 1”為參考表。右連接查詢時，可以查詢出“表 2”中的所有記錄和“表 1”中匹配連接條件的記錄。如果“表 2”的某行在“表 1”中沒有匹配行，那么在返回結果中，“表 1”的字段值均為空值（NULL）。

示例 2

在 tb_students_info 表和 tb_course 表中查詢所有課程，包括沒有學生的課程，SQL 語句和運行結果如下。

mysql SELECT s.name,c.course_name FROM tb_students_info s RIGHT OUTER JOIN tb_course c 
 - ON s.`course_id`=c.`id`;
+--------+-------------+
| name | course_name |
+--------+-------------+
| Dany | Java |
| Green | MySQL |
| Henry | Java |
| Jane | Python |
| Jim | MySQL |
| John | Go |
| Lily | Go |
| Susan | C++ |
| Thomas | C++ |
| Tom | C++ |
| NULL | HTML |
+--------+-------------+
11 rows in set (0.00 sec)

可以看到，結果顯示了 11 條記錄，名稱為 HTML 的課程目前沒有學生，因為對應的 tb_students_info 表中并沒有該學生的信息，所以該條記錄只取出了 tb_course 表中相應的值，而從 tb_students_info 表中取出的值為 NULL。

多個表左 / 右連接時，在 ON 子句后連續使用 LEFT/RIGHT OUTER JOIN 或 LEFT/RIGHT JOIN 即可。

注：使用外連接查詢時，一定要分清需要查詢的結果，是需要顯示左表的全部記錄還是右表的全部記錄，然后選擇相應的左連接和右連接。

以上是 mysql 多表查詢的案例分析的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注丸趣 TV 行業資訊頻道！

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正文完