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sql中左右關聯條件到底怎麼匹配的

發布時間: 2023-07-27 21:19:21

『壹』 sql語句如何兩表連查

多表查詢分為
內、外連接
外連接分為左連接(left
join
或left
outer
join)、右連接(right
join
或者
right
outer
join)、和完整外部連接
(full
join
或者
full
outer
join)
左連接(left
join

left
outer
join)的結果就是left
join子句中的左表的所有行,而不僅僅是鏈接列所匹配的行,如果左表中的某行在右表中沒有匹配,則在相關聯的結果行中右表的所有選擇列均為空值(NULL)
SQL語法select
*
from
table1
left
join
table2
on
table1.條件列名
=
table2.條件列名;
注釋:
顯示的就是table1中的所有列和能匹配的列
右連接(right
join

right
outer
join
)在這里不做多說這左連接很象但是是相反的,只說一下語法
select
*from
table1
right
join
table2
on
table1.
條件列=
table2.條件列
完全外部連接(full
join

full
outer
join)
顯示左右表中的所有行,當某一個表中沒有匹配的行時,則另一個表的選擇列表列包含空值(NULL)如果有則顯示全部數據
SQL語法:
select
*from
table1
full
join
table2
on
table1.條件列名=
table2.條件列名
內連接:
概念:內連接就是用比較運算符比較要用連接列的值的連接
內連接(join
或者inner
join

SQL語法:
select
*fron
table1
join
table2
on
table1.條件列名
=
table2.條件列名
返回符合匹配條件的兩表列
等價於:
select
A*
,B*
from
table1
A
,table2
B
where
A.條件列名
=B.條件列名
select
*form
table1
cross
join
table2
where
table1.條件列名
=
table2.條件列名(註:
Cross
join
後面不能跟on
只能用where)
交叉連接(完全)
概念:沒有用where子句的交叉連接將產生連接所涉及的笛卡爾積第一個表的行數乘以第二個表的行數等於笛卡爾積和結果集的大小
交叉連接:
Cross
join(不帶條件where,如果帶返回或顯示的是匹配的行數)
SQL語法:
select
*from
table1
cross
join
table2
如果有條件(where)
select
*
from
table1
cross
join
table2
where
table1.
條件列名=
table2.條件列名
等價於
select
*from
table1,table2
(不帶where)

『貳』 SQL:左連接,右連接是什麼概念啊

SQL中左連接和右連接都屬於外連接。

左連接是LEFTJOIN或LEFTOUTERJOIN,左向外聯接的結果集包括LEFTOUTER子句中指定的左表的所有行,而不僅僅是聯接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中沒有匹配行,則在相關聯的結果集行中右表的所有選擇列表列均為空值。

右連接是RIGHTJOIN或RIGHTOUTERJOIN,右向外聯接是左向外聯接的反向聯接。將返回右表的所有行磨洞。如果右表的某行在左表中沒有匹配行,則將為左表返回空值。

舉例:要查詢所有學生的選課情況,包括已經選課的和還沒有選課的學生,查詢語句為SELECT學生表.學號,姓名,班級,課程號,成績FROM學生表LEFTOUTERJOIN選課表ON學生表.學號=選課表.學號,左外連接查詢中左端表中的所有元組的信息都得到了保留。

(2)sql中左右關聯條件到底怎麼匹配的擴展閱讀

連接查詢是關系資料庫中最主要的查詢,主要包括內連接、外連接和交叉連接等。聯接條件可在FROM或WHERE子句中指定,建議在FROM子句中指定聯接條件。WHERE和HAVING子句也可以包含搜索條件,以進一步篩選聯接條件所選的行。

內連接是INNERJOIN簡寫成JOIN,是典型的聯接運算,使用像=或<>之類的比較運算符。包括相等聯接和自然聯接。內聯接使用比較運算符根據每個表共有的列的值匹配兩個表中的行。例如,檢索students和courses表中學生標識號相同的所有行。

外聯接除了左右連接外,還有完整外部聯接FULLJOIN或FULLOUTERJOIN,完整外部聯接返回左表和右表中的所有行。當某行在另一個表中沒有匹配行時,則另一個表的選擇列表列包含空值。如果表之間有匹配行,則整個結果集行包含基表的數據值。

交叉聯接返回左表中的所有行,拆梁左表中的每一行旅遊運與右表中的所有行組合。交叉聯接也稱作笛卡爾積。FROM子句中的表或視圖可通過內聯接或完整外部聯接按任意順序指定;但是,用左或右向外聯接指定表或視圖時,表或視圖的順序很重要。

『叄』 資料庫操作中,左連接,右連接是什麼意思,舉例說明

SQL JOIN 子句用於把來自兩個或多個表的行結合起來,基於這些表之間的共同欄位。

LEFT JOIN(左連接)返回包括左表中的所有記錄和右表中聯結欄位相等的記錄。
即使右表中沒有匹配,也從左表返回所有的行。

RIGHT JOIN(右連接)返回包括右表中的所有記錄和左表中聯結欄位相等的記錄。
即使左表中沒有匹配,也從右表返回所有的行。

示例表:表1和表2

注釋:表2中所有記錄被返回。

(3)sql中左右關聯條件到底怎麼匹配的擴展閱讀:

sql語句中left join的效率問題

sql語句中包含數據處理函數(nvl,case when函數);inner joinleft join等關聯;排序和分頁。

1、首先把排序去掉,速度確實很快,但排序是必須的,這樣做只是為了證明排序是很耗資源。2、將nvl,case when等函數去掉,結果速度幾乎沒有任何改變。
3、將inner join的表去除,速度稍微快了幾十毫秒。
4、將left join的表去掉,速度從原來的4秒提高到1秒內。

綜合所得,left join才是速度慢的元兇,於是將left join關聯關系欄位都加為索引,發現速度基本能保持在1秒左右。

結論:left join是相當耗資源的操作,如果關聯的欄位沒有索引的話,速度是很慢的,所以如果有left join的話,最好用索引欄位取關聯,或者給關聯的欄位加索引。

網路.Left join

網路.Right join

『肆』 sql 左右兩表連接 如下圖所示

(inner) join on 內鏈接 與 where 子查詢 是一樣的。
主要有區別是 left join right join 以及 full join,功能和性能跟where有差異

inner join
(等值連接)
只返回兩個表中聯結欄位相等的行
WHERE 和INNER JOIN產生的連接關系,本質區別不詳,結果一樣。
(1)在效率上,Where可能具有和Inner join一樣的效率。但基本可以肯定的(通過SQLServer幫助和其它資料,以及本測試)是Join的效率不比Where差。
(2)使用Join可以幫助檢查語句中的無效或者誤寫的關聯條件。
(3)從可讀性角度來看,Where更直觀。
left join
left outer join
(左聯接)
返回包括左表中的所有記錄和右表中聯結欄位相等的記錄
左向外聯接的結果集包括 LEFT OUTER 子句中指定的左表的所有行,而不僅僅是聯接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中沒有匹配行,則在相關聯的結果集行中右表的所有選擇列表列均為空值。
right join
right outer join
(右聯接)
返回包括右表中的所有記錄和左表中聯結欄位相等的記錄
右向外聯接是左向外聯接的反向聯接。將返回右表的所有行。如果右表的某行在左表中沒有匹配行,則將為左表返回空值。
full join
full outer join
(全連接)
完整外部聯接返回左表和右表中的所有行
當某行在另一個表中沒有匹配行時,則另一個表的選擇列表列包含空值。
如果表之間有匹配行,則整個結果集行包含基表的數據值。
Join & where總結:
where是兩個表中的數據滿足共同條件才會顯示。
Jion on是相同條件匹配。

因此,除了inner join結果通常不一樣。

『伍』 SQL中INNER,LEFT,RIGHT JOIN的區別和用法詳解

SQL中INNER,LEFT,RIGHT JOIN的區別和用法詳解
left\right join是外部連接,inner join是內連接
外部連接有主表與從表,主表在left中是左側表,right中是右側表,主表數據會全部顯示,從表數據則只顯示關聯部分匹配的數據,無匹配的數據用null補全
內連接則只顯示兩表關聯條件匹配的數據
註:所謂關聯條件即是指on的條件

『陸』 sql 怎麼通過多個條件連接2張表

實現的方法和詳細的操作步驟如下:

1、第一步,構建兩個表,然後分別插入數據,如下圖所示,然後進入下一步。

『柒』 sql左連接怎麼加條件、、、

應該加在語句的最後面,作為全局條件,他是指向整條語句的,先連接再計算條件,有個優先順序的。
語句寫法為:
Select [列1],[列2] from A left Join B on A.[列1]=B.[列5] where A.[列2]<>'張三';

『捌』 sql 怎麼通過多個條件連接2張表

1、首先建兩張表,分別插入數據。