sql之left join、right join、inner join的区别

sql之left join、right join、inner join的区别

left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录
right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录
inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行

举例如下：
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表A记录如下：
aID　　　　　aNum
1　　　　　a20050111
2　　　　　a20050112
3　　　　　a20050113
4　　　　　a20050114
5　　　　　a20050115

表B记录如下:
bID　　　　　bName
1　　　　　2006032401
2　　　　　2006032402
3　　　　　2006032403
4　　　　　2006032404
8　　　　　2006032408

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1.left join
sql语句如下:
select * from A
left join B
on A.aID = B.bID

结果如下:
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可以看成左表,B可以看成右表,left join是以左表为准的.
换句话说,左表(A)的记录将会全部表示出来,而右表(B)只会显示符合搜索条件的记录(例子中为: A.aID = B.bID).
B表记录不足的地方均为NULL.
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2.right join
sql语句如下:
select * from A
right join B
on A.aID = B.bID

结果如下:
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:
仔细观察一下,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.
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3.inner join
sql语句如下:
select * from A
innerjoin B
on A.aID = B.bID

结果如下:
aID　　　　　aNum　　　　　bID　　　　　bName
1　　　　　a20050111　　　　1　　　　　2006032401
2　　　　　a20050112　　　　2　　　　　2006032402
3　　　　　a20050113　　　　3　　　　　2006032403
4　　　　　a20050114　　　　4　　　　　2006032404

结果说明:
很明显,这里只显示出了 A.aID = B.bID的记录.这说明inner join并不以谁为基础,它只显示符合条件的记录.
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注:
LEFT JOIN操作用于在任何的 FROM 子句中，组合来源表的记录。使用 LEFT JOIN 运算来创建一个左边外部联接。左边外部联接将包含了从第一个（左边）开始的两个表中的全部记录，即使在第二个（右边）表中并没有相符值的记录。

语法：FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.field1 compopr table2.field2

说明：table1, table2参数用于指定要将记录组合的表的名称。
field1, field2参数指定被联接的字段的名称。且这些字段必须有相同的数据类型及包含相同类型的数据，但它们不需要有相同的名称。
compopr参数指定关系比较运算符："="， "<"， ">"， "<="， ">=" 或 "<>"。
如果在INNER JOIN操作中要联接包含Memo 数据类型或 OLE Object 数据类型数据的字段，将会发生错误.

 

 

 

SQLite3中的三种Join方式

 

前一阵子设计数据库结构，有个设计是要保存所有的音、视频和图片信息的metadata到表中，并要求可以不分类型的一次全部检索出来。原来有个设 计是设计一张大表，把所有的字段不分类型全都添进去，通过类型字段进行判断，读取哪些metadata作为检索结果。这样就导致表的结构十分复杂，且大量 的字段为空。为了解决这个问题，查了一下SQL的Join算法，解决了这个设计问题。以下是SQLite3中支持的Join方式及使用说明：

1. Cross Join

又叫笛卡尔积，匹配前一个表与后一个表的每一行和每一列，这样得到的结果集为n*m行（n, m分别为每张表的行数），x+y列（x, y分别为每张表的列数）。可见，该结果集可能会成为一个巨大的表，对内存和后续处理都会造成巨大压力，所以，慎用（真没用过）。

语法：SELECT ... FROM t1 CROSS JOIN t2 ...

（盗用Using SQLite3 2010中的图）

2. Inner Join

类似Cross Join，但内建机制限制了返回的结果数量。返回的结果集不会超过x + y列，行数在0- n*m行之间。有3种方法用来指定Inner Join的判断条件：

第 一种是On表达式：SELECT ... FROM t1 JOIN t2 ON conditional_expression ...，例如：SELECT ... FROM employee JOIN resource ON employee.eid = resource.eid ...。

但On这种方式有俩个问题：一是语句比较长，二是存在重复列，如俩个eid。因此，可以使用第二种方式 Using表达式：SELECT ... FROM t1 JOIN t2 USING ( col1 ,... ) ...，这种Join返回的结果集中没有重复的字段，只是每个字段必须存在于各个表中。

更简洁的方式是，使用第三种方式Natural Join：SQL自动检测各表中每一列是否匹配，这样，即使表结构发生变化，也不用修改SQL语句，可以自动适应变化。

（继续盗图）

3. Outer Join

解决我的问题使用的是Outer Join。

SQLite3只支持left outer join，其结果集由不大于x + y列，n - n*m行构成，至少包含左侧表的每一行，对于Join后不存在的字段值，则赋NULL。这样得到的表与我们之前设计那个全集结果一样，但数据结构更清晰，空间占用更少。

（最后一次盗图）