inner join on, left join on, right join on

本文详细解释了SQL中的三种主要联接类型:inner join、left join 和 right join,并通过具体实例展示了每种联接如何工作及它们之间的区别。

1.定义

inner join(等值连接) : 仅仅返回两个表中联结字段相等的记录

left join(左联接) :返回包含左表中的全部记录和右表中联结字段相等的记录

right join(右联接) :返回包含右表中的全部记录和左表中联结字段相等的记录

 

INNER JOIN 语法: 

INNER JOIN 连接两个数据表的使用方法:

SELECT * FROM 表1 INNER JOIN 表2 ON 表1.字段号=表2.字段号


2.实例

表A记录例如以下:
aID               a Num   
1                  a20050111
2                  a20050112
3                  a20050113
4                  a20050114
5                  a20050115

表B记录例如以下:
bID               bName
1                   2006032401
2                  2006032402
3                  2006032403
4                  2006032404
8                  2006032408


实验例如以下:
1.left join

sql语句例如以下: 
select * from A
left join B 
on A.aID = B.bID

结果例如以下:
aID               aNum                          bID                  bName
1                   a20050111                1                      2006032401
2                   a20050112                2                     2006032402
3                   a20050113                3                     2006032403
4                   a20050114                4                     2006032404
5                   a20050115                NULL              NULL
(所影响的行数为 5 行)

结果说明:
               left join是以A表的记录为基础的,A能够看成左表,B能够看成右表,left join是以左表为准的.
换句话说,左表(A)的记录将会所有表示出来,而右表(B)仅仅会显示符合搜索条件的记录(样例中为: A.aID = B.bID).
B表记录不足的地方均为NULL.

2.right join
sql语句例如以下: 
select * from A
right join B 
on A.aID = B.bID
结果例如以下:
aID               aNum                          bID                  bName
1                   a20050111                1                      2006032401
2                   a20050112                2                     2006032402
3                   a20050113                3                     2006032403
4                   a20050114                4                     2006032404
NULL           NULL                          8                     2006032408
(所影响的行数为 5 行)
结果说明:
        细致观察一下,就会发现,和left join的结果刚好相反,这次是以右表(B)为基础的,A表不足的地方用NULL填充.


3.inner join
sql语句例如以下: 
select * from A
innerjoin B 
on A.aID = B.bID

结果例如以下:
aID               aNum                          bID                  bName
1                   a20050111                1                      2006032401
2                   a20050112                2                     2006032402
3                   a20050113                3                     2006032403
4                   a20050114                4                     2006032404

结果说明:
        非常明显,这里仅仅显示出了 A.aID = B.bID的记录.这说明inner join并不以谁为基础,它仅仅显示符合条件的记录.  还有就是inner join 能够结合where语句来使用 如:   select * from A innerjoin B on A.aID = B.bID where b.bname='2006032401' 这种话 就仅仅会放回一条数据了

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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