深入理解 SQL 的 JOIN 查询:从基础到高级的第一步

在处理数据库时,我们常常需要从多个表中提取数据。比如想知道一个城市的天气情况,同时又想知道这个城市的具体位置。这就需要将 weather 表和 cities 表结合起来查询。这种操作在 SQL 中被称为 JOIN 查询

现在看下两种表的情况

1.weather 表:

2.cities 表:

一.JOIN 查询的基础

现在有两个表:weather 和 cities。weather 表记录了不同城市的天气情况,而 cities 表记录了城市的名称和位置。

想找出所有城市的天气记录以及它们的位置,我们可以使用 JOIN 语句来连接两个表。语句如下:

select * from weather join cities on city = name;

也可以使用别名,在两个表有相同字段名称时来区别它们。

​​​​​​​

SELECT * FROM weather as w JOIN cities as c ON w.city = c.name;

上面语句的意思是:从 weather 表中取出每一行,然后在 cities 表中查找 name 列与 weather 表中的 city 列相匹配的行。如果找到匹配的行,就将这两行的内容组合在一起返回。

也可以按照要求查询特点字段。

​​​​​​​

SELECT w.id,w.city,w.prcp,c.location FROM weather as w JOIN cities as c ON w.city = c.name;

注意

    列名冲突:如果两个表中有同名列,需要使用表名来限定列名,例如 w.city 或 c.name。

    明确指定输出列:为了避免不必要的列重复,建议明确指定需要输出的列,而不是使用 SELECT *。

二.外连接(Outer Join)


在上面的例子中,西安 没有出现在结果中,因为 cities 表中没有 西安 的记录。如果希望即使没有匹配的行也能显示 weather 表中的记录,可以使用 外连接。

1.左外连接(LEFT OUTER JOIN)

左外连接会返回左表(weather)的所有行,即使右表(cities)中没有匹配的行。如果没有匹配的行,右表的列将显示为 NULL

​​​​​​​

select w.id,w.city,w.prcp , c.id,c.name,c.location from weather wleft outer join cities c -- 这里的 outer可以省略不写on w.city = c.name;

2.右外连接(RIGHT OUTER JOIN)

右外连接会返回右表(cities)的所有行,即使左表(weather)中没有匹配的行。

​​​​​​​

select w.id,w.city,w.prcp , c.id,c.name,c.location from weather wright join cities con w.city = c.name;

3.全外连接(FULL OUTER JOIN)

全外连接会返回左表和右表的所有行,无论是否有匹配的行。如果某一行在另一表中没有匹配的行,那么对应的列将显示为 NULL

​​​​​​​

select w.id,w.city,w.prcp , c.id,c.name,c.location from weather wfull outer join cities c  -- 这里的 outer可以省略不写on w.city = c.name;

外连接可以简单理解为 指向谁,以谁为主。

三.自连接(Self Join)

有时候,我们可能需要将一个表与自己连接起来。例如想找出杭州的温度范围在其他天气记录之内的天气记录数据。

语句如下:

​​​​​​​

SELECT distinct  w1.city,       w1.temp_low AS low,       w1.temp_high AS high,
      w2.city,       w2.temp_low AS low,       w2.temp_high AS highFROM weather w1JOIN weather w2ON w1.temp_low < w2.temp_low AND w1.temp_high > w2.temp_highwhere w1.city = '杭州';

在这个查询中,我们将 weather 表重新标记为 w1 和 w2,以便区分连接的左部和右部。

总结下:JOIN 查询是 SQL 中非常强大的工具,可以帮助我们从多个表中提取和组合数据。

通过使用不同的 JOIN 类型(如内连接、左外连接、右外连接和全外连接),我们可以灵活地处理各种数据组合需求。同时,自连接也为我们提供了处理复杂逻辑的手段。

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