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sql中左右关联条件到底怎么匹配的

发布时间: 2023-07-27 21:19:21

‘壹’ sql语句如何两表连查

多表查询分为
内、外连接
外连接分为左连接(left
join
或left
outer
join)、右连接(right
join
或者
right
outer
join)、和完整外部连接
(full
join
或者
full
outer
join)
左连接(left
join

left
outer
join)的结果就是left
join子句中的左表的所有行,而不仅仅是链接列所匹配的行,如果左表中的某行在右表中没有匹配,则在相关联的结果行中右表的所有选择列均为空值(NULL)
SQL语法select
*
from
table1
left
join
table2
on
table1.条件列名
=
table2.条件列名;
注释:
显示的就是table1中的所有列和能匹配的列
右连接(right
join

right
outer
join
)在这里不做多说这左连接很象但是是相反的,只说一下语法
select
*from
table1
right
join
table2
on
table1.
条件列=
table2.条件列
完全外部连接(full
join

full
outer
join)
显示左右表中的所有行,当某一个表中没有匹配的行时,则另一个表的选择列表列包含空值(NULL)如果有则显示全部数据
SQL语法:
select
*from
table1
full
join
table2
on
table1.条件列名=
table2.条件列名
内连接:
概念:内连接就是用比较运算符比较要用连接列的值的连接
内连接(join
或者inner
join

SQL语法:
select
*fron
table1
join
table2
on
table1.条件列名
=
table2.条件列名
返回符合匹配条件的两表列
等价于:
select
A*
,B*
from
table1
A
,table2
B
where
A.条件列名
=B.条件列名
select
*form
table1
cross
join
table2
where
table1.条件列名
=
table2.条件列名(注:
Cross
join
后面不能跟on
只能用where)
交叉连接(完全)
概念:没有用where子句的交叉连接将产生连接所涉及的笛卡尔积第一个表的行数乘以第二个表的行数等于笛卡尔积和结果集的大小
交叉连接:
Cross
join(不带条件where,如果带返回或显示的是匹配的行数)
SQL语法:
select
*from
table1
cross
join
table2
如果有条件(where)
select
*
from
table1
cross
join
table2
where
table1.
条件列名=
table2.条件列名
等价于
select
*from
table1,table2
(不带where)

‘贰’ SQL:左连接,右连接是什么概念啊

SQL中左连接和右连接都属于外连接。

左连接是LEFTJOIN或LEFTOUTERJOIN,左向外联接的结果集包括LEFTOUTER子句中指定的左表的所有行,而不仅仅是联接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行,则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。

右连接是RIGHTJOIN或RIGHTOUTERJOIN,右向外联接是左向外联接的反向联接。将返回右表的所有行磨洞。如果右表的某行在左表中没有匹配行,则将为左表返回空值。

举例:要查询所有学生的选课情况,包括已经选课的和还没有选课的学生,查询语句为SELECT学生表.学号,姓名,班级,课程号,成绩FROM学生表LEFTOUTERJOIN选课表ON学生表.学号=选课表.学号,左外连接查询中左端表中的所有元组的信息都得到了保留。

(2)sql中左右关联条件到底怎么匹配的扩展阅读

连接查询是关系数据库中最主要的查询,主要包括内连接、外连接和交叉连接等。联接条件可在FROM或WHERE子句中指定,建议在FROM子句中指定联接条件。WHERE和HAVING子句也可以包含搜索条件,以进一步筛选联接条件所选的行。

内连接是INNERJOIN简写成JOIN,是典型的联接运算,使用像=或<>之类的比较运算符。包括相等联接和自然联接。内联接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。例如,检索students和courses表中学生标识号相同的所有行。

外联接除了左右连接外,还有完整外部联接FULLJOIN或FULLOUTERJOIN,完整外部联接返回左表和右表中的所有行。当某行在另一个表中没有匹配行时,则另一个表的选择列表列包含空值。如果表之间有匹配行,则整个结果集行包含基表的数据值。

交叉联接返回左表中的所有行,拆梁左表中的每一行旅游运与右表中的所有行组合。交叉联接也称作笛卡尔积。FROM子句中的表或视图可通过内联接或完整外部联接按任意顺序指定;但是,用左或右向外联接指定表或视图时,表或视图的顺序很重要。

‘叁’ 数据库操作中,左连接,右连接是什么意思,举例说明

SQL JOIN 子句用于把来自两个或多个表的行结合起来,基于这些表之间的共同字段。

LEFT JOIN(左连接)返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录。
即使右表中没有匹配,也从左表返回所有的行。

RIGHT JOIN(右连接)返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录。
即使左表中没有匹配,也从右表返回所有的行。

示例表:表1和表2

注释:表2中所有记录被返回。

(3)sql中左右关联条件到底怎么匹配的扩展阅读:

sql语句中left join的效率问题

sql语句中包含数据处理函数(nvl,case when函数);inner joinleft join等关联;排序和分页。

1、首先把排序去掉,速度确实很快,但排序是必须的,这样做只是为了证明排序是很耗资源。2、将nvl,case when等函数去掉,结果速度几乎没有任何改变。
3、将inner join的表去除,速度稍微快了几十毫秒。
4、将left join的表去掉,速度从原来的4秒提高到1秒内。

综合所得,left join才是速度慢的元兇,于是将left join关联关系字段都加为索引,发现速度基本能保持在1秒左右。

结论:left join是相当耗资源的操作,如果关联的字段没有索引的话,速度是很慢的,所以如果有left join的话,最好用索引字段取关联,或者给关联的字段加索引。

网络.Left join

网络.Right join

‘肆’ sql 左右两表连接 如下图所示

(inner) join on 内链接 与 where 子查询 是一样的。
主要有区别是 left join right join 以及 full join,功能和性能跟where有差异

inner join
(等值连接)
只返回两个表中联结字段相等的行
WHERE 和INNER JOIN产生的连接关系,本质区别不详,结果一样。
(1)在效率上,Where可能具有和Inner join一样的效率。但基本可以肯定的(通过SQLServer帮助和其它资料,以及本测试)是Join的效率不比Where差。
(2)使用Join可以帮助检查语句中的无效或者误写的关联条件。
(3)从可读性角度来看,Where更直观。
left join
left outer join
(左联接)
返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录
左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER 子句中指定的左表的所有行,而不仅仅是联接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行,则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。
right join
right outer join
(右联接)
返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录
右向外联接是左向外联接的反向联接。将返回右表的所有行。如果右表的某行在左表中没有匹配行,则将为左表返回空值。
full join
full outer join
(全连接)
完整外部联接返回左表和右表中的所有行
当某行在另一个表中没有匹配行时,则另一个表的选择列表列包含空值。
如果表之间有匹配行,则整个结果集行包含基表的数据值。
Join & where总结:
where是两个表中的数据满足共同条件才会显示。
Jion on是相同条件匹配。

因此,除了inner join结果通常不一样。

‘伍’ SQL中INNER,LEFT,RIGHT JOIN的区别和用法详解

SQL中INNER,LEFT,RIGHT JOIN的区别和用法详解
left\right join是外部连接,inner join是内连接
外部连接有主表与从表,主表在left中是左侧表,right中是右侧表,主表数据会全部显示,从表数据则只显示关联部分匹配的数据,无匹配的数据用null补全
内连接则只显示两表关联条件匹配的数据
注:所谓关联条件即是指on的条件

‘陆’ sql 怎么通过多个条件连接2张表

实现的方法和详细的操作步骤如下:

1、第一步,构建两个表,然后分别插入数据,如下图所示,然后进入下一步。

‘柒’ sql左连接怎么加条件、、、

应该加在语句的最后面,作为全局条件,他是指向整条语句的,先连接再计算条件,有个优先级的。
语句写法为:
Select [列1],[列2] from A left Join B on A.[列1]=B.[列5] where A.[列2]<>'张三';

‘捌’ sql 怎么通过多个条件连接2张表

1、首先建两张表,分别插入数据。