(一)SQL关联查询的使用技巧 (各种 join)
---恢复内容开始---
(一)SQL关联查询的使用技巧 (各种 join)
这几天因为工作的时候,发现自己的sql语句基础不是很好,特意研究了一下,发现sql语句真的是博大精深,sql语句不仅是要查出来你想要的数据,更讲究查询的效率,因为在查询大量数据时往往会因为数据量大,造成效率很低,再加上前后台数据的交互,造成了访问延迟等等的一系列问题。
在我们的日常工作中往往用到很多的查询方式,例如 嵌套查询,关联查询,子查询等等,就我而言,我感觉关联查询是最容易学习,和效率最高的。下面就我总结的关联查询如下:
关联查询:
(1)内连接
关联查询分为内连接(inner join或者join)只返回两个表中连接字段相等的行
select * from 表1 inner join 表2
on 表1.字段号=表2.字段号
内连接连接三表的例子:
select * from (表1 inner join 表2
on 表1.字段号=表2.字段号) inner join 表3
on
表1.字段号=表3.字段号
内连接四表的例子:
select * from ((表1 inner join 表2
on 表1.字段号=表2.字段号)inner join 表3
on
表1.字段号=表3.字段号)inner join 表4
on 表1.字段号=表4.字段号
类似查询最好使用数字字段,其查询的字段必须是主键,自动增长类型。否则很难成功,内连接还可以增加where字句来缩小乏味
(2)左连接
左连接(left join)返回左表中所有记录和右表中连接字段相等的记录
如果两个表中字段并不完全一一对应,想要那些没有对应的字段也显示出来就可以使用左连接和
右连接查询,一个是包括左边所有,一个是包括右边所有罢了
左连接两表的例子:
select * from 表1 left join 表2
on 表.字段号=表2.字段号;
左连接三表查询的例子:
left join 表2 on 表1.字段号=表2.字段号 left join 表3 on
表2.字段号=表3.字段号
(3)右连接
右连接(right join)返回右表中所有记录和左表中连接字段相等的记录,语法与左连接同,这里就不再举例。另外还有全连接,是将左右两表中没有相关性的记录都选出来。
自连接左连接右连接还可以用于同一张表中,称为自连接,这中用法一般用于表中有层级关系的数据,例如部门表,有部门id,部门名称,上级部门id。为了查询部门名称和
所有上级部门名称,可以这样查询
select 部门名,上级部门名 from 部门表 别名1
left join 部门表 别名2
on 别名1.部门id=别名2.上级部门id
(4)分组查询
group by的使用技巧:他的作用就是对相应的字段进行分组:
例子如下:
新建一张学生成绩数据表:
这是一个t_grade表
(1)查询该学生的总体成绩的总分
sql: select
t.stuName,SUM(t.score) as score from t_grade t
GROUP BY t.stuName
结果图:
(2)查询该学生最高的成绩
sql: select
t.stuName,MAX(t.score) as score from t_grade t
GROUP BY t.stuName
结果图:
在分组查询中往往还有很多的查询关系,这里我就不一一的例举了
下面分享一个工作中用到的五张表关联查询所用到的sql语句
下面是所有的表:
(1)sam_domain
(2) sam_appsystem
(3) sam_service
(4) sam_operation
(5) nxgjj_user_operation
查询需求:查询出每个系统模块下,有多少用户访问生成柱状图:
sql :
select
total.app_name, count(distinct total.userid) total_num from
(
select
t.domain_code,a.app_code,a.app_name,s.service_code,o.operation_code,u.* from
(
select
domain.domain_code from sam_domain domain
where domain.domain_code ='com.hopesoftnxgjj'
) t
inner
join sam_appsystem a on a.domain_code = t.domain_code
left join
sam_service s on s.app_code = a.app_code
left join sam_operation o on
o.sam_service_code = s.service_code
left join nxgjj_user_operation u on
u.dest_operation_code = o.operation_code) total
group by total.app_name
结果图:
效果图:
以上数据都为测试数据;
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(一)SQL关联查询的使用技巧 (各种 join)
这几天因为工作的时候,发现自己的sql语句基础不是很好,特意研究了一下,发现sql语句真的是博大精深,sql语句不仅是要查出来你想要的数据,更讲究查询的效率,因为在查询大量数据时往往会因为数据量大,造成效率很低,再加上前后台数据的交互,造成了访问延迟等等的一系列问题。
在我们的日常工作中往往用到很多的查询方式,例如 嵌套查询,关联查询,子查询等等,就我而言,我感觉关联查询是最容易学习,和效率最高的。下面就我总结的关联查询如下:
关联查询:
(1)内连接
关联查询分为内连接(inner join或者join)只返回两个表中连接字段相等的行
select * from 表1 inner join 表2
on 表1.字段号=表2.字段号
内连接连接三表的例子:
select * from (表1 inner join 表2
on 表1.字段号=表2.字段号) inner join 表3
on
表1.字段号=表3.字段号
内连接四表的例子:
select * from ((表1 inner join 表2
on 表1.字段号=表2.字段号)inner join 表3
on
表1.字段号=表3.字段号)inner join 表4
on 表1.字段号=表4.字段号
类似查询最好使用数字字段,其查询的字段必须是主键,自动增长类型。否则很难成功,内连接还可以增加where字句来缩小乏味
(2)左连接
左连接(left join)返回左表中所有记录和右表中连接字段相等的记录
如果两个表中字段并不完全一一对应,想要那些没有对应的字段也显示出来就可以使用左连接和
右连接查询,一个是包括左边所有,一个是包括右边所有罢了
左连接两表的例子:
select * from 表1 left join 表2
on 表.字段号=表2.字段号;
左连接三表查询的例子:
left join 表2 on 表1.字段号=表2.字段号 left join 表3 on
表2.字段号=表3.字段号
(3)右连接
右连接(right join)返回右表中所有记录和左表中连接字段相等的记录,语法与左连接同,这里就不再举例。另外还有全连接,是将左右两表中没有相关性的记录都选出来。
自连接左连接右连接还可以用于同一张表中,称为自连接,这中用法一般用于表中有层级关系的数据,例如部门表,有部门id,部门名称,上级部门id。为了查询部门名称和
所有上级部门名称,可以这样查询
select 部门名,上级部门名 from 部门表 别名1
left join 部门表 别名2
on 别名1.部门id=别名2.上级部门id
(4)分组查询
group by的使用技巧:他的作用就是对相应的字段进行分组:
例子如下:
新建一张学生成绩数据表:
这是一个t_grade表
(1)查询该学生的总体成绩的总分
sql: select
t.stuName,SUM(t.score) as score from t_grade t
GROUP BY t.stuName
结果图:
(2)查询该学生最高的成绩
sql: select
t.stuName,MAX(t.score) as score from t_grade t
GROUP BY t.stuName
结果图:
在分组查询中往往还有很多的查询关系,这里我就不一一的例举了
下面分享一个工作中用到的五张表关联查询所用到的sql语句
下面是所有的表:
(1)sam_domain
(2) sam_appsystem
(3) sam_service
(4) sam_operation
(5) nxgjj_user_operation
查询需求:查询出每个系统模块下,有多少用户访问生成柱状图:
sql :
select
total.app_name, count(distinct total.userid) total_num from
(
select
t.domain_code,a.app_code,a.app_name,s.service_code,o.operation_code,u.* from
(
select
domain.domain_code from sam_domain domain
where domain.domain_code ='com.hopesoftnxgjj'
) t
inner
join sam_appsystem a on a.domain_code = t.domain_code
left join
sam_service s on s.app_code = a.app_code
left join sam_operation o on
o.sam_service_code = s.service_code
left join nxgjj_user_operation u on
u.dest_operation_code = o.operation_code) total
group by total.app_name
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