【技术篇】SQL的四种连接-左外连接、右外连接、内连接、全连接

简介:

今天在看一个遗留系统的数据表的时候发现平时查找的视图是FULL OUT JOIN的,导致平时的数据记录要进行一些限制性处理,其实也可以设置视图各表为右外连接并在视图上设置各列的排序和筛选条件就可以达到效果。

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。    
联接可分为以下几类:    


1、内联接(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。   
    
2、外联接。外联接可以是左向外联接、右向外联接或完整外部联接。     
在 FROM子句中指定外联接时,可以由下列几组关键字中的一组指定:     

1)LEFT  JOIN或LEFT OUTER JOIN     
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。       

2)RIGHT  JOIN 或 RIGHT  OUTER  JOIN     
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。       
3)FULL  JOIN 或 FULL OUTER JOIN
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。   
    
3、交叉联接   
交叉联接返回左表中的所有行,左表中的每一行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。有关使用左或右向外联接排列表的更多信息,请参见使用外联接。     
    
例子:   

-------------------------------------------------
  a表     id   name     b表     id   job   parent_id   
              1   张3                   1     23     1   
              2   李四                 2     34     2   
              3   王武                 3     34     4       
  a.id同parent_id   存在关系   

--------------------------------------------------    
 1) 内连接   
  select   a.*,b.*   from   a   inner   join   b     on   a.id=b.parent_id       
  结果是     
  1   张3                   1     23     1   
  2   李四                  2     34     2   
    
  2)左连接   
  select   a.*,b.*   from   a   left   join   b     on   a.id=b.parent_id       
  结果是     
  1   张3                   1     23     1   
  2   李四                  2     34     2   
  3   王武                  null   

 

 3) 右连接   
  select   a.*,b.*   from   a   right   join   b     on   a.id=b.parent_id       
  结果是     
  1   张3                   1     23     1   
  2   李四                  2     34     2   
  null                       3     34     4   
    
 4) 完全连接   
  select   a.*,b.*   from   a   full   join   b     on   a.id=b.parent_id   

  结果是     
  1   张3                  1     23     1   
  2   李四                 2     34     2   
  null                   3     34     4   
  3   王武                 null

 

来自:http://www.blogjava.net/zolly/archive/2007/10/23/SQLJION.html

相关文章
|
4月前
|
SQL 存储 大数据
【大数据技术Hadoop+Spark】Hive基础SQL语法DDL、DML、DQL讲解及演示(附SQL语句)
【大数据技术Hadoop+Spark】Hive基础SQL语法DDL、DML、DQL讲解及演示(附SQL语句)
74 0
|
4月前
|
SQL 分布式计算 数据库
【大数据技术Spark】Spark SQL操作Dataframe、读写MySQL、Hive数据库实战(附源码)
【大数据技术Spark】Spark SQL操作Dataframe、读写MySQL、Hive数据库实战(附源码)
85 0
|
4月前
|
SQL 分布式计算 大数据
【大数据技术Hadoop+Spark】Spark SQL、DataFrame、Dataset的讲解及操作演示(图文解释)
【大数据技术Hadoop+Spark】Spark SQL、DataFrame、Dataset的讲解及操作演示(图文解释)
53 0
|
3天前
|
SQL 安全 网络安全
IDEA DataGrip连接sqlserver 提示驱动程序无法通过使用安全套接字层(SSL)加密与 SQL Server 建立安全连接的解决方法
IDEA DataGrip连接sqlserver 提示驱动程序无法通过使用安全套接字层(SSL)加密与 SQL Server 建立安全连接的解决方法
8 0
|
21天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
【MySQL技术之旅】(7)总结和盘点优化方案系列之常用SQL的优化
【MySQL技术之旅】(7)总结和盘点优化方案系列之常用SQL的优化
36 1
|
1月前
|
SQL
SQL多表查询的几种连接方式
SQL多表查询时,主要使用以下几种连接方式
|
2月前
|
SQL 消息中间件 分布式数据库
flink sql问题之连接HBase报错如何解决
Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。本合集提供有关Apache Flink相关技术、使用技巧和最佳实践的资源。
185 0
|
2月前
|
SQL
14、sql注入绕过技术
14、sql注入绕过技术
27 0
|
2月前
|
SQL
小课堂 -- sql注入绕过技术
小课堂 -- sql注入绕过技术
85 0
|
2月前
|
SQL 网络协议 Java
【Java+SQL Server】前后端连接小白教程
【Java+SQL Server】前后端连接小白教程
24 0