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MySQL 数据库中是如何实现连接查询的

发布时间:2020-11-20 14:13:36 来源:亿速云 阅读:261 作者:Leah 栏目:开发技术

MySQL 数据库中是如何实现连接查询的?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

MySQL最强大的功能之一就是能在数据检索的执行中连接(join)表。大部分的单表数据查询并不能满足我们的需求,这时候我们就需要连接一个或者多个表,并通过一些条件过滤筛选出我们需要的数据。

了解MySQL连接查询之前我们先来理解下笛卡尔积的原理。

数据准备

依旧使用上节的表数据(包含classes 班级表和students 学生表):

mysql> select * from classes;
+---------+-----------+
| classid | classname |
+---------+-----------+
|    1 | 初三一班 |
|    2 | 初三二班 |
|    3 | 初三三班 |
|    4 | 初三四班 |
+---------+-----------+
4 rows in set

mysql> select * from students;
+-----------+-------------+-------+---------+
| studentid | studentname | score | classid |
+-----------+-------------+-------+---------+
|     1 | brand    | 97.5 |    1 |
|     2 | helen    | 96.5 |    1 |
|     3 | lyn     | 96  |    1 |
|     4 | sol     | 97  |    1 |
|     7 | b1     | 81  |    2 |
|     8 | b2     | 82  |    2 |
|    13 | c1     | 71  |    3 |
|    14 | c2     | 72.5 |    3 |
|    19 | lala    | 51  |    0 |
+-----------+-------------+-------+---------+
9 rows in set

笛卡尔积

笛卡尔积:也就是笛卡尔乘积,假设两个集合A和B,笛卡尔积表示A集合中的元素和B集合中的元素任意相互关联产生的所有可能的结果。

比如A中有m个元素,B中有n个元素,A、B笛卡尔积产生的结果有m*n个结果,相当于循环遍历两个集合中的元素,任意组合。

笛卡尔积在SQL中的实现方式既是交叉连接(Cross Join)。所有连接方式都会先生成临时笛卡尔积表,笛卡尔积是关系代数里的一个概念,表示两个表中的每一行数据任意组合。

所以上面的表就是 4(班级表)* 9(学生表) = 36条数据;

笛卡尔积语法格式:

 select cname1,cname2,... from tname1,tname2,...;
 or
 select cname from tname1 join tname2 [join tname...];

图例表示:

MySQL 数据库中是如何实现连接查询的

上述两个表实际执行结果如下:

mysql> select * from classes a,students b order by a.classid,b.studentid;
+---------+-----------+-----------+-------------+-------+---------+
| classid | classname | studentid | studentname | score | classid |
+---------+-----------+-----------+-------------+-------+---------+
|    1 | 初三一班 |     1 | brand    | 97.5 |    1 |
|    1 | 初三一班 |     2 | helen    | 96.5 |    1 |
|    1 | 初三一班 |     3 | lyn     | 96  |    1 |
|    1 | 初三一班 |     4 | sol     | 97  |    1 |
|    1 | 初三一班 |     7 | b1     | 81  |    2 |
|    1 | 初三一班 |     8 | b2     | 82  |    2 |
|    1 | 初三一班 |    13 | c1     | 71  |    3 |
|    1 | 初三一班 |    14 | c2     | 72.5 |    3 |
|    1 | 初三一班 |    19 | lala    | 51  |    0 |
|    2 | 初三二班 |     1 | brand    | 97.5 |    1 |
|    2 | 初三二班 |     2 | helen    | 96.5 |    1 |
|    2 | 初三二班 |     3 | lyn     | 96  |    1 |
|    2 | 初三二班 |     4 | sol     | 97  |    1 |
|    2 | 初三二班 |     7 | b1     | 81  |    2 |
|    2 | 初三二班 |     8 | b2     | 82  |    2 |
|    2 | 初三二班 |    13 | c1     | 71  |    3 |
|    2 | 初三二班 |    14 | c2     | 72.5 |    3 |
|    2 | 初三二班 |    19 | lala    | 51  |    0 |
|    3 | 初三三班 |     1 | brand    | 97.5 |    1 |
|    3 | 初三三班 |     2 | helen    | 96.5 |    1 |
|    3 | 初三三班 |     3 | lyn     | 96  |    1 |
|    3 | 初三三班 |     4 | sol     | 97  |    1 |
|    3 | 初三三班 |     7 | b1     | 81  |    2 |
|    3 | 初三三班 |     8 | b2     | 82  |    2 |
|    3 | 初三三班 |    13 | c1     | 71  |    3 |
|    3 | 初三三班 |    14 | c2     | 72.5 |    3 |
|    3 | 初三三班 |    19 | lala    | 51  |    0 |
|    4 | 初三四班 |     1 | brand    | 97.5 |    1 |
|    4 | 初三四班 |     2 | helen    | 96.5 |    1 |
|    4 | 初三四班 |     3 | lyn     | 96  |    1 |
|    4 | 初三四班 |     4 | sol     | 97  |    1 |
|    4 | 初三四班 |     7 | b1     | 81  |    2 |
|    4 | 初三四班 |     8 | b2     | 82  |    2 |
|    4 | 初三四班 |    13 | c1     | 71  |    3 |
|    4 | 初三四班 |    14 | c2     | 72.5 |    3 |
|    4 | 初三四班 |    19 | lala    | 51  |    0 |
+---------+-----------+-----------+-------------+-------+---------+
36 rows in set

这样的数据肯定不是我们想要的,在实际应用中,表连接时要加上限制条件,才能够筛选出我们真正需要的数据。

我们主要的连接查询有这几种:内连接、左(外)连接、右(外)连接,下面我们一 一来看。

内连接查询 inner join

语法格式:

 select cname from tname1 inner join tname2 on join condition;
 或者
 select cname from tname1 join tname2 on join condition;
 或者
 select cname from tname1,tname2 [where join condition];

说明:在笛卡尔积的基础上加上了连接条件,组合两个表,返回符合连接条件的记录,也就是返回两个表的交集(阴影)部分。如果没有加上这个连接条件,就是上面笛卡尔积的结果。

MySQL 数据库中是如何实现连接查询的

mysql> select a.classname,b.studentname,b.score from classes a inner join students b on a.classid = b.classid;
+-----------+-------------+-------+
| classname | studentname | score |
+-----------+-------------+-------+
| 初三一班 | brand    | 97.5 |
| 初三一班 | helen    | 96.5 |
| 初三一班 | lyn     | 96  |
| 初三一班 | sol     | 97  |
| 初三二班 | b1     | 81  |
| 初三二班 | b2     | 82  |
| 初三三班 | c1     | 71  |
| 初三三班 | c2     | 72.5 |
+-----------+-------------+-------+
8 rows in set

从上面的数据可以看出 ,初三四班 classid = 4,因为没有关联的学生,所以被过滤掉了;lala 同学的classid=0,没法关联到具体的班级,也被过滤掉了,只取两表都有的数据交集

mysql> select a.classname,b.studentname,b.score from classes a,students b where a.classid = b.classid and a.classid=1;
+-----------+-------------+-------+
| classname | studentname | score |
+-----------+-------------+-------+
| 初三一班 | brand    | 97.5 |
| 初三一班 | helen    | 96.5 |
| 初三一班 | lyn     | 96  |
| 初三一班 | sol     | 97  |
+-----------+-------------+-------+
4 rows in set

查找1班同学的成绩信息,上面语法格式的第三种,这种方式简洁高效,直接在连接查询的结果后面进行Where条件筛选。 

左连接查询 left join

left join on / left outer join on,语法格式:

select cname from tname1 left join tname2 on join condition;

说明: left join 是left outer join的简写,全称是左外连接,外连接中的一种。 左(外)连接,左表(classes)的记录将会全部出来,而右表(students)只会显示符合搜索条件的记录。右表无法关联的内容均为null。

MySQL 数据库中是如何实现连接查询的

mysql> select a.classname,b.studentname,b.score from classes a left join students b on a.classid = b.classid;
+-----------+-------------+-------+
| classname | studentname | score |
+-----------+-------------+-------+
| 初三一班 | brand    | 97.5 |
| 初三一班 | helen    | 96.5 |
| 初三一班 | lyn     | 96  |
| 初三一班 | sol     | 97  |
| 初三二班 | b1     | 81  |
| 初三二班 | b2     | 82  |
| 初三三班 | c1     | 71  |
| 初三三班 | c2     | 72.5 |
| 初三四班 | NULL    | NULL |
+-----------+-------------+-------+
9 rows in set

从上面结果中可以看出,初三四班无法找到对应的学生,所以后面两个字段使用null标识。 

右连接查询 right join

right join on / right outer join on,语法格式:

select cname from tname1 right join tname2 on join condition;

说明:right join是right outer join的简写,全称是右外连接,外连接中的一种。与左(外)连接相反,右(外)连接,左表(classes)只会显示符合搜索条件的记录,而右表(students)的记录将会全部表示出来。左表记录不足的地方均为NULL。 

MySQL 数据库中是如何实现连接查询的

mysql> select a.classname,b.studentname,b.score from classes a right join students b on a.classid = b.classid;
+-----------+-------------+-------+
| classname | studentname | score |
+-----------+-------------+-------+
| 初三一班 | brand    | 97.5 |
| 初三一班 | helen    | 96.5 |
| 初三一班 | lyn     | 96  |
| 初三一班 | sol     | 97  |
| 初三二班 | b1     | 81  |
| 初三二班 | b2     | 82  |
| 初三三班 | c1     | 71  |
| 初三三班 | c2     | 72.5 |
| NULL   | lala    | 51  |
+-----------+-------------+-------+
9 rows in set

从上面结果中可以看出,lala同学无法找到班级,所以班级名称字段为null。  

连接查询+聚合函数

使用连接查询的时候,经常会配合使用聚集函数来进行数据汇总。比如在上面的数据基础上查询出每个班级的人数和平均分数、班级总分数。

mysql> select a.classname as '班级名称',count(b.studentid) as '总人数',sum(b.score) as '总分',avg(b.score) as '平均分'
from classes a inner join students b on a.classid = b.classid
group by a.classid,a.classname;
+----------+--------+--------+-----------+
| 班级名称 | 总人数 | 总分  | 平均分  |
+----------+--------+--------+-----------+
| 初三一班 |   4 | 387.00 | 96.750000 |
| 初三二班 |   2 | 163.00 | 81.500000 |
| 初三三班 |   2 | 143.50 | 71.750000 |
+----------+--------+--------+-----------+
3 rows in set

这边连表查询的同时对班级(classid,classname)做了分组,并输出每个班级的人数、平均分、班级总分。

连接查询附加过滤条件

使用连接查询之后,大概率会对数据进行在过滤筛选,所以我们可以在连接查询之后再加上where条件,比如我们根据上述的结果只取出一班的同学信息。

mysql> select a.classname,b.studentname,b.score from classes a inner join students b on a.classid = b.classid where a.classid=1;
+-----------+-------------+-------+
| classname | studentname | score |
+-----------+-------------+-------+
| 初三一班 | brand    | 97.5 |
| 初三一班 | helen    | 96.5 |
| 初三一班 | lyn     | 96  |
| 初三一班 | sol     | 97  |
+-----------+-------------+-------+
4 rows in set

如上,只输出一班的同学,同理,可以附件 limit 限制,order by排序等操作。

总结

1、连接查询必然要带上连接条件,否则会变成笛卡尔乘积数据,使用不正确的联结条件,也将返回不正确的数据。

2、SQL规范推荐首选INNER JOIN语法。但是连接的几种方式本身并没有明显的性能差距,性能的差距主要是由数据的结构、连接的条件,索引的使用等多种条件综合决定的。

我们应该根据实际的业务场景来决定,比如上述数据场景:如果要求返回返回有学生的班级就使用 inner join;如果必须输出所有班级则使用left join;如果必须输出所有学生,则使用right join。

3、性能上的考虑,MySQL在运行时会根据关联条件处理连接的表,这种处理可能是非常耗费资源的,连接的表越多,性能下降越厉害。所以要分析去除那些不必要的连接和不需要显示的字段。

之前我的项目团队在优化旧的业务代码时,发现随着业务的变更,某些数据不需要显示,对应的某个连接也不需要了,去掉之后,性能较大提升。

关于MySQL 数据库中是如何实现连接查询的问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。

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