MySQL中的联表查询与⼦查询
0.准备数据
1.内连接：INNER JOIN
2.左连接：LEFT JOIN
3.右连接：RIGHT JOIN
4.USING⼦句
扩展知识点：
0.表别名的使⽤：
2.⼦查询
1）不相关⼦查询
2）相关⼦查询
JOIN的含义就如英⽂单词“join”⼀样，连接两张表，语法如下所⽰：
SELECT * FROM A INNER|LEFT|RIGHT JOIN B ON condition
JOIN 按照功能⼤致分为如下三类：
INNER JOIN（内连接，或等值连接）：取得两个表中存在连接匹配关系的记录。
LEFT JOIN（左连接）：取得左表（A）完全记录，即是右表（B）并⽆对应匹配记录。
RIGHT JOIN（右连接）：与 LEFT JOIN 相反，取得右表（B）完全记录，即是左表（A）并⽆匹配对应记录。注意：mysql不⽀持Full join，不过可以通过UNION 关键字来合并 LEFT JOIN 与 RIGHT JOIN来模拟FULL join
0.准备数据
表表数据命令
blog 记录⽂章名与⽂章类型create table blog(
id INT primary key auto_increment,
title_name varchar(40),
title_type int
);
insert into blog values(0,'aa',1),(0,'bb',2),(0,'cc',3),(0,'dd',4),(0,'ee',3),(0,'ff',2),(0,'gg',default),(0,'hh',6);
blog_type 记录⽂章类型 create table blog_type(
id INT primary key auto_increment,
name varchar(40)
);
insert into blog_type values(0,'C'),(0,'PYTHON'),(0,'JAVA'),(0,'HTML'),(0,'C++');
1.内连接：INNER JOIN
内连接INNER JOIN/JOIN是最常⽤的连接操作。从数学的⾓度讲就是求两个表的交集:
select * from blog inner join blog_type on blog.title_type=blog_type.id;
select * from blog join blog_type on blog.title_type=blog_type.id;
select * from blog,blog_type where blog.title_type=blog_type.id;
输出结果：
2.左连接：LEFT JOIN
左连接LEFT JOIN的含义就是求两个表的交集外加左表剩下的数据，左连接从左表(A)产⽣⼀套完整的记录，与匹配的记录(右表(B)) .如果没有匹配，右侧将包含null。
select * from blog left join blog_type on blog.title_type=blog_type.id;
如果想只从左表(A)中产⽣⼀套记录，但不包含右表(B)的记录，可以通过设置where语句来执⾏，如下：
select * from blog left join blog_type on blog.title_type=blog_type.id where blog_type.id is null;
3.右连接：RIGHT JOIN
同理右连接RIGHT JOIN就是求两个表的交集外加右表剩下的数据。
select * from blog right join blog_type on blog.title_type=blog_type.id;
4.USING⼦句
MySQL中连接SQL语句中，ON⼦句的语法格式为：lumn_name = lumn_name。当模式设计对联接表的列采⽤了相同的命名样式时，就可以使⽤ USING 语法来简化 ON 语法，格式为：USING(column_name)。所以，USING的功能相当于ON，区别在于USING指定⼀个属性名⽤于连接两个表，⽽ON指定⼀个条件。另外，SELECT *时，USING会去除USING指定的列，⽽ON不会。实例如下。
create table blog_type_1 as select * from blog_type;
alter table blog_type drop id;
alter table blog_type add title_type int not null primary key auto_increment first;
mysql结果
select * from blog inner join blog_type  on blog.title_type=blog_type.title_type;
select * from blog join blog_type using(title_type);
USING会去除USING指定的列mysql交集查询
1. ⼩表驱动⼤表能够减少内循环的次数从⽽提⾼连接效率。
2. 在被驱动表建⽴索引能够提⾼连接效率
3. 优先选择驱动表的属性进⾏排序能够提⾼连接效率
扩展知识点：
0.表别名的使⽤：
对单表做简单的别名查询通常是⽆意义的。⼀般是对⼀个表要当作多个表来操作，或者是对多个表进⾏操作时，才设置表别名。
2.⼦查询
嵌套在其它查询中的查询称之为⼦查询或内部查询，包含⼦查询的查询称之为主查询或外部查询
1）不相关⼦查询
内部查询的执⾏独⽴于外部查询，内部查询仅执⾏⼀次，执⾏完毕后将结果作为外部查询的条件使⽤
⼀般在⼦查询中，程序先运⾏在嵌套在最内层的语句，再运⾏外层。因此在写⼦查询语句时，可以先测试下内层的⼦查询语句是否输出了想要的内容，再⼀层层往外测试，增加⼦查询正确率。否则多层的嵌套使语句可读性很低。
举栗：想要从数据库中获取⽂章类型是Python的⽂章列表
A B
select title_name from blog where title_type= (select id from blog_type_1 where name='PYTHON');select title_name from blog A join blog_type_1 B on A.title_type=B.id where B.name='PYTHON';
分步执⾏：
获取id: select id from blog_type_1 where name='PYTHON';---->id=2
获取⽂章列表：select title_name from blog where title_type=2;-→title name=(bb,ff)
联合查询：
⼦查询的⽅式：select title_name from blog where title_type=(select id from blog_type_1 where name='PYTHON');
联表查询的⽅式：select title_name from blog A join blog_type_1 B on A.title_type=B.id where B.name='PYTHON';
2）相关⼦查询
内部查询的执⾏依赖于外部查询的数据，外部查询每执⾏⼀次，内部查询也会执⾏⼀次。每⼀次都是外部查询先执⾏，取出外部查询表中的⼀个元组，将当前元组中的数据传递给内部查询，然后执⾏内部查询。
根据内部查询执⾏的结果，判断当前元组是否满⾜外部查询中的where条件，若满⾜则当前元组是符合要求的记录，否则不符合要求。然后，外部查询继续取出下⼀个元组数据，执⾏上述的操作，直到全部元组均被处理完毕。
举栗：从历史最好记录的表中获取各个指标最新时间的值
表数据：
蓝⾊框框中的fr指标数据是重复的，预期想要获取各个指标最新时间的指标值
相关⼦查询联表查询
select * from test_best_history_for_storm_largescale t where date =(select max(date) from test_best_history_for_storm_largescale where fr=t.fr and area="largescale_fuji") and area="largescale_fuji";select * from test_best_history_for_storm_largescale A join (select max(date) date,fr from test_best_history_for_storm_largescale where area='largescale_fuji' group by fr)B on A.date=B.date and A.fr=B.fr and A.area='largescale_fuji';
另⼀种⼦查询⽅式：
select * from best_history_for_storm_largescale a where not exists (select * from best_history_for_storm_largescale b where a.area=b.area and a.best_history_data+0<b.best_history_data+0 and a.fr=b.fr) and a.area='largescale_fuji';
在复习这⼀块的知识点使⽤较⼤数据量进⾏测试时，发现使⽤⼦查询使⽤的时间要⽐联表查询长，后续有时间会再⽐较性能问题。
参考：

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