20、MySQL的高级联结查询，非内联结

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原创 最新推荐文章于 2026-04-27 09:01:51 发布 207 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
MySQL Select 查询语句详解及高级用法 MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，支持多种操作语言，其中最基础、最常用的命令之一就是SELECT语句。在本篇文章中，这里将详细介绍MySQL SELECT语句的各个方面，从最基本的查询语句，到更高级的技巧和功能。 阅读详情

1、自联结语句

主要用途： 树形结构的应用， mid

传统模式

mysql> select * from products where prod_id in (select prod_id from products where vend_id = '1003');
+---------+---------+----------------+------------+-------------------------------------------------+
| prod_id | vend_id | prod_name      | prod_price | prod_desc                                       |
+---------+---------+----------------+------------+-------------------------------------------------+
| DTNTR   |    1003 | Detonator      | 13.00      | Detonator (plunger powered), fuses not included |
| FB      |    1003 | Bird seed      | 10.00      | Large bag (suitable for road runners)           |
| FC      |    1003 | Carrots        | 2.50       | Carrots (rabbit hunting season only)            |
| SAFE    |    1003 | Safe           | 50.00      | Safe with combination lock                      |
| SLING   |    1003 | Sling          | 4.49       | Sling, one size fits all                        |
| TNT1    |    1003 | TNT (1 stick)  | 2.50       | TNT, red, single stick                          |
| TNT2    |    1003 | TNT (5 sticks) | 10.00      | TNT, red, pack of 10 sticks                     |
+---------+---------+----------------+------------+-------------------------------------------------+

自连接模式

mysql> select p1.prod_id, p1.prod_name from products p1, products p2 where p1.prod_id = p2.prod_id and p2.vend_id = '1003';
+---------+----------------+
| prod_id | prod_name      |
+---------+----------------+
| DTNTR   | Detonator      |
| FB      | Bird seed      |
| FC      | Carrots        |
| SAFE    | Safe           |
| SLING   | Sling          |
| TNT1    | TNT (1 stick)  |
| TNT2    | TNT (5 sticks) |
+---------+----------------+

2、自然连接 数据压测、评估 100 X 1000

mysql> select p1.prod_id, p1.prod_name from products p1, products p2 where p2.vend_id = '1003';
+---------+----------------+
| prod_id | prod_name      |
+---------+----------------+
| ANV01   | .5 ton anvil   |
| ANV01   | .5 ton anvil   |
| ANV01   | .5 ton anvil   |
| ANV01   | .5 ton anvil   |
| ANV01   | .5 ton anvil   |
| ANV01   | .5 ton anvil   |
| ANV01   | .5 ton anvil   |
| ANV02   | 1 ton anvil    |
| ANV02   | 1 ton anvil    |
| ANV02   | 1 ton anvil    |
| ANV02   | 1 ton anvil    |
| ANV02   | 1 ton anvil    |
| ANV02   | 1 ton anvil    |
| ANV02   | 1 ton anvil    |
| ANV03   | 2 ton anvil    |
| ANV03   | 2 ton anvil    |
| ANV03   | 2 ton anvil    |
| ANV03   | 2 ton anvil    |
| ANV03   | 2 ton anvil    |
| ANV03   | 2 ton anvil    |
| ANV03   | 2 ton anvil    |
| DTNTR   | Detonator      |
| DTNTR   | Detonator      |
| DTNTR   | Detonator      |
| DTNTR   | Detonator      |
| DTNTR   | Detonator      |
| DTNTR   | Detonator      |
| DTNTR   | Detonator      |
| FB      | Bird seed      |
| FB      | Bird seed      |
| FB      | Bird seed      |
| FB      | Bird seed      |
| FB      | Bird seed      |
| FB      | Bird seed      |
| FB      | Bird seed      |
| FC      | Carrots        |
| FC      | Carrots        |
| FC      | Carrots        |
| FC      | Carrots        |
| FC      | Carrots        |
| FC      | Carrots        |
| FC      | Carrots        |
| FU1     | Fuses          |
| FU1     | Fuses          |
| FU1     | Fuses          |
| FU1     | Fuses          |
| FU1     | Fuses          |
| FU1     | Fuses          |
| FU1     | Fuses          |
| JP1000  | JetPack 1000   |
| JP1000  | JetPack 1000   |
| JP1000  | JetPack 1000   |
| JP1000  | JetPack 1000   |
| JP1000  | JetPack 1000   |
| JP1000  | JetPack 1000   |
| JP1000  | JetPack 1000   |
| JP2000  | JetPack 2000   |
| JP2000  | JetPack 2000   |
| JP2000  | JetPack 2000   |
| JP2000  | JetPack 2000   |
| JP2000  | JetPack 2000   |
| JP2000  | JetPack 2000   |
| JP2000  | JetPack 2000   |
| OL1     | Oil can        |
| OL1     | Oil can        |
| OL1     | Oil can        |
| OL1     | Oil can        |
| OL1     | Oil can        |
| OL1     | Oil can        |
| OL1     | Oil can        |
| SAFE    | Safe           |
| SAFE    | Safe           |
| SAFE    | Safe           |
| SAFE    | Safe           |
| SAFE    | Safe           |
| SAFE    | Safe           |
| SAFE    | Safe           |
| SLING   | Sling          |
| SLING   | Sling          |
| SLING   | Sling          |
| SLING   | Sling          |
| SLING   | Sling          |
| SLING   | Sling          |
| SLING   | Sling          |
| TNT1    | TNT (1 stick)  |
| TNT1    | TNT (1 stick)  |
| TNT1    | TNT (1 stick)  |
| TNT1    | TNT (1 stick)  |
| TNT1    | TNT (1 stick)  |
| TNT1    | TNT (1 stick)  |
| TNT1    | TNT (1 stick)  |
| TNT2    | TNT (5 sticks) |
| TNT2    | TNT (5 sticks) |
| TNT2    | TNT (5 sticks) |
| TNT2    | TNT (5 sticks) |
| TNT2    | TNT (5 sticks) |
| TNT2    | TNT (5 sticks) |
| TNT2    | TNT (5 sticks) |
+---------+----------------+
98 rows in set (0.16 sec)

外部连接 left join 不用where 用on
下面是自连接，产生5条数据

mysql> select * from customers c, orders o where c.cust_id = o.cust_id;
+---------+----------------+---------------------+-----------+------------+----------+--------------+--------------+---------------------+-----------+---------------------+---------+
| cust_id | cust_name      | cust_address        | cust_city | cust_state | cust_zip | cust_country | cust_contact | cust_email          | order_num | order_date          | cust_id |
+---------+----------------+---------------------+-----------+------------+----------+--------------+--------------+---------------------+-----------+---------------------+---------+
|   10001 | Coyote Inc.    | 200 Maple Lane      | Detroit   | MI         | 44444    | USA          | Y Lee        | ylee@coyote.com     |     20005 | 2005-09-01 00:00:00 |   10001 |
|   10003 | Wascals        | 1 Sunny Place       | Muncie    | IN         | 42222    | USA          | Jim Jones    | rabbit@wascally.com |     20006 | 2005-09-12 00:00:00 |   10003 |
|   10004 | Yosemite Place | 829 Riverside Drive | Phoenix   | AZ         | 88888    | USA          | Y Sam        | sam@yosemite.com    |     20007 | 2005-09-30 00:00:00 |   10004 |
|   10005 | E Fudd         | 4545 53rd Street    | Chicago   | IL         | 54545    | USA          | E Fudd       | NULL                |     20008 | 2005-10-03 00:00:00 |   10005 |
|   10001 | Coyote Inc.    | 200 Maple Lane      | Detroit   | MI         | 44444    | USA          | Y Lee        | ylee@coyote.com     |     20009 | 2005-10-08 00:00:00 |   10001 |
+---------+----------------+---------------------+-----------+------------+----------+--------------+--------------+---------------------+-----------+---------------------+---------+
5 rows in set (0.10 sec)

外部连接 where换成on left join 产生6条数据

还有right jion

mysql> select * from customers c left join orders o on c.cust_id = o.cust_id;
+---------+----------------+---------------------+-----------+------------+----------+--------------+--------------+---------------------+-----------+---------------------+---------+
| cust_id | cust_name      | cust_address        | cust_city | cust_state | cust_zip | cust_country | cust_contact | cust_email          | order_num | order_date          | cust_id |
+---------+----------------+---------------------+-----------+------------+----------+--------------+--------------+---------------------+-----------+---------------------+---------+
|   10001 | Coyote Inc.    | 200 Maple Lane      | Detroit   | MI         | 44444    | USA          | Y Lee        | ylee@coyote.com     |     20005 | 2005-09-01 00:00:00 |   10001 |
|   10003 | Wascals        | 1 Sunny Place       | Muncie    | IN         | 42222    | USA          | Jim Jones    | rabbit@wascally.com |     20006 | 2005-09-12 00:00:00 |   10003 |
|   10004 | Yosemite Place | 829 Riverside Drive | Phoenix   | AZ         | 88888    | USA          | Y Sam        | sam@yosemite.com    |     20007 | 2005-09-30 00:00:00 |   10004 |
|   10005 | E Fudd         | 4545 53rd Street    | Chicago   | IL         | 54545    | USA          | E Fudd       | NULL                |     20008 | 2005-10-03 00:00:00 |   10005 |
|   10001 | Coyote Inc.    | 200 Maple Lane      | Detroit   | MI         | 44444    | USA          | Y Lee        | ylee@coyote.com     |     20009 | 2005-10-08 00:00:00 |   10001 |
|   10002 | Mouse House    | 333 Fromage Lane    | Columbus  | OH         | 43333    | USA          | Jerry Mouse  | NULL                | NULL      | NULL                | NULL    |
+---------+----------------+---------------------+-----------+------------+----------+--------------+--------------+---------------------+-----------+---------------------+---------+
6 rows in set (0.11 sec)

带有聚合函数的联结

自连接方式

mysql> select c.cust_name, c.cust_id, count(*) from customers c, orders o where c.cust_id = o.cust_id group by c.cust_id;
+----------------+---------+----------+
| cust_name      | cust_id | count(*) |
+----------------+---------+----------+
| Coyote Inc.    |   10001 |        2 |
| Wascals        |   10003 |        1 |
| Yosemite Place |   10004 |        1 |
| E Fudd         |   10005 |        1 |
+----------------+---------+----------+

left join模式

mysql> select c.cust_name, c.cust_id, count(*) from customers c left join orders o on c.cust_id = o.cust_id group by c.cust_id;
+----------------+---------+----------+
| cust_name      | cust_id | count(*) |
+----------------+---------+----------+
| Coyote Inc.    |   10001 |        2 |
| Mouse House    |   10002 |        1 |
| Wascals        |   10003 |        1 |
| Yosemite Place |   10004 |        1 |
| E Fudd         |   10005 |        1 |
+----------------+---------+----------+
5 rows in set (0.08 sec)
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遥感图像地物覆盖分类，数据集制作-分类模型对比-分类保姆级教程 1.新建shp文件地理坐标系保持和影像一致，面类型2.打开属性表3.添加字段这里分类6类，点击添加值添加添加完毕开始人工选地物类型，制作数据集开始标注，标注的时候可以借助谷歌地图来看标记足够多的样本打开面转栅格工具设置nodata值为15。 阅读详情

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JJ1M8的博客 1199

Mysql_07_数据查询

原文地址：https://github.com/shirayner/java-knowledge-hierarchy/tree/master/doc/Mysql 此系列博客是站在大牛的肩膀上所做的总结，主要是方便建立自己的知识体系。所参考的文章会在每篇博客的参考资料部分列出 文章目录前言一、查询语句1. 基本查询2. 数据过滤2.1 Where 子句操作符2.3 LIKE与正则表达式3.4...

shirayner 214
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