SQL的内连接与外连接

INNERJOIN和LEFT JOIN的用法 在ABAP中,LEFT JOIN和INNER JOIN是Open SQL中用于表连接的两种关键操作,它们的核心区别在于处理未匹配记录的方式。 阅读详情

转自:http://blog.youkuaiyun.com/killerggf/article/details/6216102

 

有两个表A和表B。
  表A结构如下:
  Aid:int;标识种子,主键,自增ID
  Aname:varchar
   数据情况,即用select * from A出来的记录情况如下图1所示:

表B结构如下:
  Bid:int;标识种子,主键,自增ID
  Bnameid:int
  数据情况,即用select * from B出来的记录情况如下图2所示:

图2:B表数据

  为了把Bid和Aid加以区分,不让大家有误解,所以把Bid的起始种子设置为100。
  有SQL基本知识的人都知道,两个表要做连接,就必须有个连接字段,从上表中的数据可以看出,在A表中的Aid和B表中的Bnameid就是两个连接字段。
  下图3说明了连接的所有记录集之间的关系:



图3:连接关系图
现在我们对内连接和外连接一一讲解。
  1.内连接:利用内连接可获取两表的公共部分的记录,即图3的记录集C
  语句如下:Select * from A JOIN B ON A.Aid=B.Bnameid
  运行结果如下图4所示:

图4:内连接数据

  其实select * from A,B where A.Aid=B.Bnameid与Select * from A JOIN B ON A.Aid=B.Bnameid的运行结果是一样的。
  2.外连接:外连接分为两种,一种是左连接(Left JOIN)和右连接(Right JOIN)
  (1)左连接(Left JOIN):即图3公共部分记录集C+表A记录集A1。
  语句如下:select * from A Left JOIN B ON A.Aid=B.Bnameid
  运行结果如下图5所示:


图5:左连接数据

  说明:
  在语句中,A在B的左边,并且是Left Join,所以其运算方式为:A左连接B的记录=图3公共部分记录集C+表A记录集A1
  在图3中即记录集C中的存在的Aid为:2 3 6 7 8
  图1中即表A所有记录集A中存在的Aid为:1 2 3 4 5 6 7 8 9
  表A记录集A1中存在的Aid=(图1中即A表中所有Aid)-(图3中即记录集C中存在的Aid),最终得出为:1 4 5 9
  由此得出图5中A左连接B的记录=图3公共部分记录集C+表A记录集A1,
  最终得出的结果图5中可以看出Bnameid及Bid非NULL的记录都为图3公共部分记录集C中的记录;Bnameid及Bid为NULL的Aid为1 4 5 9的四笔记录就是表A记录集A1中存在的Aid。
  (2)右连接(Right JOIN):即图3公共部分记录集C+表B记录集B1。
  语句如下:select * from A Right JOIN B ON A.Aid=B.Bnameid
 运行结果如下图6所示:
图6:右连接数据

  说明:
  在语句中,A在B的左边,并且是Right Join,所以其运算方式为:A右连接B的记录=图3公共部分记录集C+表B记录集B1
  在图3中即记录集C中的存在的Aid为:2 3 6 7 8
  图2中即表B所有记录集B中存在的Bnameid为:2 3 6 7 8 11
  表B记录集B1中存在的Bnameid=(图2中即B表中所有Bnameid)-(图3中即记录集C中存在的Aid),最终得出为:11
  由此得出图6中A右连接B的记录=图3公共部分记录集C+表B记录集B1,
  最终得出的结果图6中可以看出Aid及Aname非NULL的记录都为图3公共部分记录集C中的记录;Aid及Aname为NULL的Aid为11的记录就是表B记录集B1中存在的Bnameid。
  总结:
  通过上面的运算解说,相信很多人已经想到,上面的情况(包括图3的关系图)说明的都只是A在B的左边的情况,
  以下语句B在A的右边的又会出现什么情况呢??
  select * from B Left JOIN A ON A.Aid=B.Bnameid
  select * from B Right JOIN A ON A.Aid=B.Bnameid
  其实对图3左右翻转一下就可以得出以下结论:
  select * from B Left JOIN A ON A.Aid=B.Bnameid和select * from A Right JOIN B ON A.Aid=B.Bnameid所得出的记录集是一样的
而
  select * from B Right JOIN A ON A.Aid=B.Bnameid和select * from A Left JOIN B ON A.Aid=B.Bnameid所得出的记录集也是一样的。


Another Demo from http://mouer.javaeye.com/blog/901153

在oracle的SQL语句常用的连接有内连接(inner join),外连接(outer join)等,内连接又包括等值连接,非等值连接,自连接;而外连接又分为左连接和右连接。其中默认的是内连接的等值连接。

内连接:利用内连接(等值)就可获取公共部分C,图中的数据集C.

select * from A inner join B on A.Aid=B.Bid;等价于select * from A,B where A.Aid=B.Bid 图中C的部分

外连接:分为左外连接(left join)与右外连接(right join)
左外连接:select * from A,B where A.Aid=B.Bid(+);等价于select * from A left outer joinB on A.id=B.id图中A+C的部分

右外连接:select * from A,B where A.Aid(+)=B.Bid;等价于select * from Aright outer joinB on A.id=B.id图中B+C的部分



 

SQL魔法学院:探秘内连接、外连接、交叉连接与笛卡尔积 数据库连接是在关系型数据库中,通过某种方式将两个或多个表中的数据联系起来的操作。连接操作是SQL语言中最重要的操作之一,它能够帮助我们在多个表中进行复杂的数据查询和分析。内连接是通过使用两个或多个表之间的共同列来连接它们的操作。内连接只返回满足连接条件的行,即两个表中共同的数据行。外连接是通过使用两个或多个表之间的共同列来连接它们的操作,不仅返回满足连接条件的行,还返回未满足连接条件的行。交叉连接是将两个表中的所有行进行组合的操作。交叉连接不需要指定连接条件,它返回的结果是两个表的笛卡尔积。 阅读详情

相关推荐

掌握SQL连接:内连接与外连接的区别及实践

本文深入探讨了SQL中内连接与外连接的使用场景和区别,通过具体的SQL示例展示了左外连接、右外连接和全外连接的行为,并分析了它们在处理数据库关系时的不同表现。同时,探讨了Oracle数据库中特定的连接语法,如自然连接和USING子句的用法。

weixin_28721743的博客 604

内连接与外连接的区别

有两个表A和表B。   表A结构如下:   Aid:int;标识种子,主键,自增ID   Aname:varchar   数据情况,即用select * from A出来的记录情况如下图1所示: 表B结构如下:   Bid:int;标识种子,主键,自增ID   Bnameid:int   数据情况,即用select * from B出来的记录情况如下图2所示: 图2:B表...

无心的爱的专栏 683

k8s中如何使用gpu、gpu资源讲解、nvidia gpu驱动安装

gpu资源也是服务器中常见的一种资源,gpu即显卡,一般用在人工智能、图文识别、大模型等领域,其中nvidia gpu是nvidia公司生产的nvidia类型的显卡,amd gpu则是adm公司生产的amd类型gpu。企业中服务器最常见的就是英伟达gpu服务器了。本篇也主要讲解英伟达驱动相关的知识。

MssGuo的博客 1万+

SAP ABAP关于INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN总结

SQL提供了多种类型的连接方式,它们之间的区别在于从相互交叠的不同数据集合中选择用于连接的行时所采用的方法不同,通过项目中的一下实践,整理一下连接类型的用法. 连接类型        定义 1. 内连接       |   只连接匹配的行 2.左外连接     |   包含左边表的全部行(不管右边的表中是否存在与它们匹配的行),以及右边表中全部匹配的行 3.右外连接     | 包含右

王小磊 3万+

Grafana图像渲染插件安装全攻略:解决依赖缺失问题(附完整命令清单)

本文详细介绍了在CentOS/RHEL环境下安装Grafana图像渲染插件`grafana-image-renderer`的全过程,包括解决常见的依赖缺失问题。通过提供完整的命令清单和疑难问题排查指南,帮助用户高效部署和优化插件性能,确保图像渲染功能稳定运行。

weixin_30399821的博客 86

Windows下用RKDevTool解包update.img的完整流程(含常见错误排查)

本文详细介绍了在Windows系统下使用RKDevTool工具解包update.img固件的完整流程。从工具准备、环境搭建到逐步解包操作,重点解析了输出文件结构,并提供了修改分区后重新打包的实战方法。文章还针对解包失败、打包错误等常见问题提供了详细的排查与解决方案,旨在帮助嵌入式开发者和爱好者高效完成固件分析与定制工作。

aa123的博客 716

左连接(Left Join)、右连接(Right Join)、内连接(Inner Join)和等值连接

左连接(Left Join)、右连接(Right Join)、内连接(Inner Join)和等值连接

耕耘 1614

[Python]:热血传奇-Wzl,Wzx的解析

首先我们要了解,wzl与wzx的对应关系,wzx里面存的是每张二进制图片数据在wzl中的偏移量,所以取到wzx中的偏移数据就可以取到wzl每张图片数据,其实就这么简单。结构体为 [Byte][Byte][Byte][Byte][short][short][short][short][int]-读取44至48字节代表为,[wzx中偏移值总数量] [int类型] [4字节]-根据在wzx中取得的偏移值总数量,每张图片偏移值在wzl中取图片数据。2.[取wzl中图片偏据]:根据wzx中取得数据对[

qq_36138506的博客 3447

SAP-ABAP-SELECT语法SQL语法详解

ABAP中SQL语法详细介绍,包括基础语法和各种聚合函数,如MAX,MIN,AVG,COUNT,SUM,DIV,MOD,CEIL,FLOOR,DIVSION,ROUND,FOR ALL ENTRIES IN.除了各种聚合函数还有字段拆分,连接,子语句查询,字段类型转换,分情况赋值等

Qunending的博客 2万+

第8.1节 满足构网要求的功率器件与散热设计

摘要: 构网型变流器的功率器件选型与散热设计面临严苛要求,需综合考虑过载能力、暂态应力与可靠性。IGBT模块选型需重点评估电压/电流等级、损耗特性及结温波动,而SiC MOSFET虽具有高频低损耗优势,但面临栅极可靠性等挑战。散热设计需采用液冷等先进技术控制结温波动,并通过电热应力仿真和寿命预测实现可靠性优化。系统化选型流程需结合规范要求、工况谱分析和实测验证,为构网型变流器提供坚实的物理基础。

技术工作者 913

基于Simulink的电机驱动逆变器仿真

本文完成了电机驱动逆变器的Simulink多层级仿真平台搭建,实现了:✅ 构建了从理想到器件级的逆变器模型体系✅ 实现了Si/SiC损耗精确计算与结温预测✅ 建模了母线寄生参数、死区效应、栅极驱动等关键非理想特性✅ 支持故障注入与保护策略验证✅ 集成了热管理、EMI、寿命预测与碳足迹评估。

amy_mhd的博客 87

SQL中内连接和外连接的区别

内连接:指连接结果仅包含符合连接条件的行,参与连接的两个表都应该符合连接条件。 外连接:连接结果不仅包含符合连接条件的行同时也包含自身不符合条件的行。包括左外连接、右外连接和全外连接。 1、内连接 内连接,即最常见的等值连接,例: SELECT*FROMTESTA,TESTBWHERETESTA.A=TESTB.A 结果: 2、外连接 外连接分为左外连接,右外连接和全外连接。 左外连接left outer join或者left join 左外连接就是在等值连接的基础上...

MMMMasker的博客 1万+

【RV1126/RV1109学习笔记】#基础篇#(2)基础入门使用

一、调试方式 1、串口调试 2、ADB调试 3、网络调试 二、基础外设使用 音频使用(aplay,arecord,amixer) 三、WIFI连接 四、屏幕背光控制

丨晋丨 1858

SQL内连接与外连接

SQL内连接(INNER JOIN) 返回两张表中符合连接条件的数据行 内连接是从结果表中删除与被连接表中未匹配行的所有行,所以内连接可能会丢失信息 写法一: 语法:SELECT * FROM表1 INNER JOIN表2 ON条件 eg:查询Student表中学生的成绩,SQL语句如下: SELECT * FROMstudent INNER JOIN Score ON Student.id = Score.studen...

xy的博客 3456

手把手教你学Simulink--基于Simulink的风力发电系统用双馈电机控制仿真建模

特点高效节能:在广泛的风速范围内保持高效的能量转换。独立控制有功和无功功率:通过控制转子电流实现对有功和无功功率的独立调节。较低的成本:相比直接驱动或全功率变流器方案,成本较低。挑战控制复杂度较高:需要复杂的控制算法来实现有功和无功功率的解耦控制。对电网波动敏感:需要良好的稳定性控制策略以应对电网电压波动。利用Simscape Electrical中的模块构建DFIG的物理模型,配置参数如电阻、电感、极对数等。matlab深色版本% 添加DFIG电机模块。

MHD0815的博客 347

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

SQL语句的连接-内连接 外连接

SQL内、外连接~

Stephanie翟倩 1万+

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

sql 自然连接、内连接、外连接、交叉连接

一、自然连接(natural join)     自然连接(Natural join)是一种特殊的等值连接,要求两个关系表中进行比较的属性组必须是名称相同的属性组,并且在结果中把重复的属性列去掉(即:留下名称相同的属性组中的其中一组)。 表A Aname Bid salary Getz 1 3000

TangLin优快云的专栏 2万+

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

SQL中的内连接查询和外连接查询

在项目开发中,单表的查询肯定无法满足所有的业务,所以很多时候都是多表的连接查询。接下来总结一下SQL中的多表关联查询,以MySQL为例。 前期准备 在数据库中创建以下几张表并添加一些数据。 1、部门表(tb_dept),如下 2、员工表(tb_emp),如下。可以看到后勤中心是没有员工的,一会看区别。 3、工资表(tb_salary),如下 三张表的关系是,一个部门有多个员...

好记性不如烂笔头 2万+

sql内连接、外连接和自连接查询

一. 前言: 通常在项目中对表的查询都是关联多张表,多表查询就涉及到sql的内连接、外连接和自连接查询。本篇文章将简单的介绍这些sql连接的使用,希望对大家有所帮助。 二. 数据准备: 先准备两张表: 1. 学生表:student select * from student; 2. 教师表:teacher select * from teacher;

技术人生 2万+

数据库之SQL(基本连接,内连接,左外连接,右外连接,全外连接,交叉连接,自连接)

之前的博客内容我们分享了数据表的查询与管理,但那只是针对数据库中的一个表格进行的查询管理,现在如果我们想要同时看到两个数据表中的数据的话,那要怎么办呢?采用多连接查询的方式。 SQL中有哪几种多连接的方式? 有七种连接的方式: 基本连接,内连接,左外连接,右外连接,全外连接,交叉连接,自连接 如果对连接方式了解的人看到这里会感到很熟悉,但对于不了解的人...

Elsa~的博客 1万+

sql中内连接和外连接的区别

对于两张表,外连接和内连接的区别在于: 内连接:只显示两表id匹配的左外连接:显示join左边的表的所有数据(不管两表是否匹配),对于不匹配的部分都用NULL显示右外连接:与左外连接相反,显示join右边的表的所有数据 我们直接用题来解释。 假设有两个表stu和exam,该表结构如上,我们要显示所有学生的成绩,那么内连接和外连接的方式分别为(插入数据请自己补全): create ...

little_spice的博客 2万+

SQL 连接类型示例:内连接与外连接

本文介绍了SQL中四种主要的连接类型及其区别。通过员工表和部门表的示例数据,展示了每种连接的实际效果:内连接只返回匹配行;左连接保留左表全部记录;右连接保留右表全部记录;全连接保留两表所有记录。最后总结了关键区别:内连接仅匹配行,左/右连接分别保留左/右表全部数据,全连接保留两表所有数据。特别指出MySQL不支持全连接,但可通过组合左/右连接实现类似功能。

lybugproducer的博客 612

sql 内连接和外连接

测试表 t1 表 mysql> show create table t1\G *************************** 1. row *************************** Table: t1 Create Table: CREATE TABLE `t1` ( `m1` int(11) DEFAULT NULL, `n1` char(1) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 1 ro

power_to_go 571
上一篇: ReportViewer实例教程
下一篇: Unable to load configuration. - bean - jar:file:/D:/javaProgramFiles/tomcat-6.0.20/webapps/zoyeo
lujunql
博客等级 码龄19年 156粉丝 124原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值