mysql多表连接查询inner/left/right/full/cross join

本文介绍了数据库操作的基础知识,并详细讲解了SQL查询中的内连接、全连接、左连接、右连接和交叉连接等概念及其实现方式。通过具体实例展示了如何使用SQL进行数据聚合与分析。

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---------建表 table1,tabel2---------
create table table1(id int, name varchar(20))
create table table2(id int, age int)

insert into table1 select 1,'zhangsan'
insert into table1 select 2,'lisi'
insert into table1 select 3,'wangwu'

insert into table2 select 1,20
insert into table2 select 2,30
insert into table2 select 4,25

-----------------------如表----------------------
table1                     |         table2
---------------------------------------------------
id    name               |         id    age
1     zhangsan         |        1     20
2     lisi                    |        2     30
3     wangwu            |        4     25
(1)内连接(inner join /  join): 两表都满足的组合
-----------------------sql语句---------------------------
select * from table1 join table2 on table1.id=table2.id
-----------------------结果-------------------------------
 id         name               id            age
 1          zhangsan        1             20
 2          lisi                   2             30
(2)全连接(full outer join /   full join ):两表相同的组合在一起,A表有,B表没有的数据(显示为null),
同样B表有的A表没有显示为null.
-----------------------sql语句---------------------------
select * from table1 full join table2 on table1.id=table2.id
-----------------------结果-------------------------------
 id         name               id            age
 1          zhangsan        1             20
 2          lisi                   2             30
 3           wangwu          null         null 
 null        null                 4            25
(3)左连接(left join   /  left outer join):A表left join B表 左连,以A表为基础,A表的全部数据,B表有的组合,没有的为null
-----------------------sql语句---------------------------
select * from table1 left join table2 on table1.id=table2.id
-----------------------结果-------------------------------
 id         name               id            age
 1          zhangsan        1             20
 2          lisi                   2             30
 3           wangwu          null         null 
 
(4)右连接(right join  / right  outer join):A表right join B表 右连,以B表为基础,B表的全部数据,A表有的组合,没有的为null
-----------------------sql语句---------------------------
select * from table1 right join table2 on table1.id=table2.id
-----------------------结果-------------------------------
 id         name               id            age
 1          zhangsan        1             20
 2          lisi                   2             30
 null       null                  4            25 
(5)交叉连接(cross join):没有where子句的交叉联接将产生联接所涉及的表的笛卡尔积,第一个表的行数
乘以第二个表的行数等于笛卡尔积结果集的大小(table1和table2交叉连接产生3*3=9条记录)
-----------------------sql语句---------------------------
select * from table1 cross join table2 与 select * from table1, table2相同
-----------------------结果-------------------------------
 id         name               id            age
 1          zhangsan        1             20
 2          lisi                   1             20
 3           wangwu          1             20
 1          zhangsan        2             30
 2          lisi                   2             30
 3           wangwu          2             30
 1          zhangsan        4             25
 2          lisi                   4             25
 3           wangwu          4             25
PowerJob是全新一代分布式调度与计算框架,支持CRON、API、固定频率、固定延迟等调度策略,提供工作流来编排任务解决依赖关系,使用简单,功能强大,文档齐全,能让您轻松完成作业的调度与繁杂任务的分布式计算。 PowerJob特点: 使用简单:提供前端Web界面,允许开发者可视化地完成调度任务的管理(增、删、改、查)、任务运行状态监控和运行日志查看等功能。 定时策略完善:支持CRON表达式、固定频率、固定延迟和API四种定时调度策略。 执行模式丰富:支持单机、广播、Map、MapReduce四种执行模式,其中Map/MapReduce处理器能使开发者寥寥数行代码便获得集群分布式计算的能力。 DAG工作流支持:支持在线配置任务依赖关系,可视化得对任务进行编排,同时还支持上下游任务间的数据传递 执行器支持广泛:支持Spring Bean、内置/外置Java类、Shell、Python等处理器,应用范围广。 运维便捷:支持在线日志功能,执行器产生的日志可以在前端控制台页面实时显示,降低debug成本,极大地提高开发效率。 依赖精简:最小仅依赖关系型数据库(MySQL/Oracle/MS SQLServer...),扩展依赖为MongoDB(用于存储庞大的在线日志)。 高可用&高性能:调度服务器经过精心设计,一改其他调度框架基于数据库锁的策略,实现了无锁化调度。部署多个调度服务器可以同时实现高可用和性能的提升(支持无限的水平扩展)。 故障转移与恢复:任务执行失败后,可根据配置的重试策略完成重试,只要执行器集群有足够的计算节点,任务就能顺利完成。 PowerJob适用场景: 有定时执行需求的业务场景:如每天凌晨全量同步数据、生成业务报表等。 有需要全部机器一同执行的业务场景:如使用广播执行模式清理集群日志。 有需要分布式处理的业务场景:比如需要更新一大批数据,单机执行耗时非常长,可以使用Map/MapReduce处理器完成任务的分发,调动整个集群加速计算。 有需要延迟执行某些任务的业务场景:比如订单过期处理等。     PowerJob 更新日志: v4.0.1 Features 支持 PostgreSQL 强化前端控制台,新增 tag、上次在线时间等 worker 信息,便于排查无法连接的问题。 BugFix 修复 server 集群选主问题 修复当没有 worker 连接到 server 时出现的 NPE 问题 修复前端控制台错误显示 worker 列表的问题
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