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Mysql基础-多表查询（详细版）

news 来源：原创 2025/5/4 4:34:15

一、表的关系类型与适用场景

1. 一对一关系

场景：一个表的记录对应另一个表的唯一记录
案例：用户表 + 用户详情表

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50)
);

CREATE TABLE user_details (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    address VARCHAR(100),
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
);

2. 一对多关系

场景：主表的一条记录对应从表的多条记录
案例：部门表 + 员工表

CREATE TABLE departments (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50)
);

CREATE TABLE employees (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    dept_id INT,
    FOREIGN KEY (dept_id) REFERENCES departments(id)
);

3. 多对多关系

场景：两个表的记录可以相互对应多条记录
案例：学生表 + 课程表（通过中间表实现）

CREATE TABLE students (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50)
);

CREATE TABLE courses (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50)
);

CREATE TABLE student_courses (
    student_id INT,
    course_id INT,
    PRIMARY KEY (student_id, course_id),
    FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES students(id),
    FOREIGN KEY (course_id) REFERENCES courses(id)
);

二、连接方式与使用场景

1. 内连接（INNER JOIN）

场景：需要两表同时存在匹配记录的数据，相当于查询的是两张表的交集，不能查空。

-- 查询所有有部门的员工信息
SELECT e.name, d.name AS dept_name
FROM employees e
INNER JOIN departments d 
ON e.dept_id = d.id;

--等价写法(这种写法平时项目里用的更多)
SELECT e.name, d.name AS dept_name
FROM employees e，departments d 
ON e.dept_id = d.id;

2. 左外连接（LEFT JOIN）

场景：保留左表所有记录，右表无匹配时显示NULL（相比右外，实际开发用的更多）

相当于查询的是两张表的交集，但是能查空

-- 查询所有员工（包括未分配部门的） 
SELECT e.name, d.name AS dept_name
FROM employees e
LEFT JOIN departments d 
ON e.dept_id = d.id;
--两表出现相同字段要起别名

3. 右外连接（RIGHT JOIN）

场景：保留右表所有记录，左表无匹配时显示NULL

-- 查询所有部门（包括没有员工的）
SELECT d.name AS dept_name, e.name
FROM employees e
RIGHT JOIN departments d 
ON e.dept_id = d.id;

补充对比示例说明：

假设有以下两个表：

员工表 (employees)

id	name	dept_id
1	张三	101
2	李四	NULL

部门表 (departments)

id	dept_name
101	技术部
102	市场部

不同连接的结果差异：

-- 内连接（INNER JOIN）
SELECT e.name, d.dept_name
FROM employees e
INNER JOIN departments d ON e.dept_id = d.id;
-- 结果：只有张三 + 技术部

    
-- 左连接（LEFT JOIN）
SELECT e.name, d.dept_name
FROM employees e
LEFT JOIN departments d ON e.dept_id = d.id;

-- 结果：
-- 张三 + 技术部
-- 李四 + NULL

❗ 关键区别：

连接类型是否要求右表有数据是否保留左表所有数据典型场景
INNER JOIN 必须否查询「完整关联信息」
LEFT JOIN 不必须是查询「左表全部+右表能关联的部分」

连接类型	是否要求右表有数据	是否保留左表所有数据	典型场景
INNER JOIN	必须	否	查询「完整关联信息」
LEFT JOIN	不必须	是	查询「左表全部+右表能关联的部分」

🧠 易错点提醒：

不要混淆「存在数据」和「匹配条件」
- 即使两表都有数据，但若 不满足连接条件，内连接也会过滤掉
- 例如：员工表有 dept_id=100，部门表没有 id=100 的记录时，该员工不会出现在内连接结果中

默认 JOIN 行为差异

-- 以下两种写法等价
SELECT * FROM A INNER JOIN B ON A.id = B.a_id;--显式内连接
SELECT * FROM A, B WHERE A.id = B.a_id; -- 隐式内连接

4. 全外连接/联合查询（FULL OUTER JOIN）

场景：同时保留两表所有记录（MySQL会用到关键字 union或union all）

对于union查询，就是把多次查询的结果合并起来，形成一个新的查询结果集。

--将薪资低于5000的员工，和年龄大于50的员工全部查询出来。
--union all 包含重复数据
select * from emp where salary < 5000
union all
select * from emp where age > 50;
--union  去除重复数据
select*fromemp where salary< 5000
union
select * from emp where age > 50;

tip： 对于联合查询的多张表的列数必须保持一致，字段类型也需要保持一致。
union all会将全部的数据直接合并在一起，union会对合并之后的数据去重。

5. 交叉连接（CROSS JOIN）

场景：生成笛卡尔积，常用于组合场景

-- 生成颜色与尺寸的所有组合
SELECT colors.name, sizes.name
FROM colors
CROSS JOIN sizes;

6. 自连接（SELF JOIN）

场景：同一表内数据关联查询

tip：自连接一定要起别名

-- 查找员工的上级经理
SELECT e.name AS employee, m.name AS manager
FROM employees e
LEFT JOIN employees m 
ON e.manager_id = m.id;

三、易错点与注意事项

忘记关联条件导致笛卡尔积

-- 错误！缺少ON条件，将产生百万级数据
SELECT * FROM employees, departments;

NULL值处理问题

-- 外连接后过滤条件应放在ON子句
SELECT * 
FROM A 
LEFT JOIN B 
ON A.id = B.a_id AND B.status = 1; -- ✔ 正确写法

多次连接时的别名冲突

-- 必须为每个表指定唯一别名
SELECT o.order_no, c1.name AS city_from, c2.name AS city_to
FROM orders o
LEFT JOIN cities c1 ON o.from_city = c1.id
LEFT JOIN cities c2 ON o.to_city = c2.id;

连接顺序影响性能

 -- 大表在前可能导致性能问题
SELECT * 
FROM huge_table  -- ✘ 大表在前
INNER JOIN small_table ON ...

四、总结

连接类型	适用场景	特点说明
INNER JOIN	需要严格匹配的数据	结果集最小，性能最好
LEFT JOIN	保留左表全部数据	常用于主表查询
RIGHT JOIN	保留右表全部数据	可用LEFT JOIN替代
FULL JOIN	需要两表所有数据	MySQL需用UNION模拟
CROSS JOIN	生成组合数据	谨慎使用，易产生大数据量
SELF JOIN	层级关系/树形结构查询	必须使用别名

最佳实践建议：

优先使用INNER JOIN，需要保留全部数据时再用外连接
多表连接时，按数据量从小到大排列连接顺序
始终为连接的表指定明确的别名
复杂查询建议分步调试，先验证单表结果再组合
超过3个表连接时，建议使用EXPLAIN分析执行计划

MySQL 子查询全面指南

一、子查询类型与使用场景

1. 标量子查询

特征：返回单个值（一行一列）
场景：在WHERE/SELECT/HAVING等位置作为条件值使用

-- 查询高于平均工资的员工
SELECT name, salary 
FROM employees
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees); -- 返回单个数值

2. 列子查询

特征：返回单列多行数据
场景：配合IN/ANY/ALL等运算符使用

-- 查询有订单的客户
SELECT name 
FROM customers
WHERE id IN (
    SELECT DISTINCT customer_id 
    FROM orders  -- 返回客户ID列表
);

3. 行子查询

特征：返回单行多列数据
场景：多条件同时比较

-- 查询与张三同部门同职位的员工
SELECT name 
FROM employees
WHERE (dept_id, position) = (
    SELECT dept_id, position 
    FROM employees 
    WHERE name = '张三'
);

4. 表子查询

特征：返回多行多列结果集
场景：作为临时表参与连接查询

-- 查询各部门最高薪员工
SELECT e.dept_id, e.name, e.salary
FROM employees e
INNER JOIN (
    SELECT dept_id, MAX(salary) AS max_salary
    FROM employees
    GROUP BY dept_id
) AS tmp 
ON e.dept_id = tmp.dept_id AND e.salary = tmp.max_salary;

5. 相关子查询

特征：子查询引用外层查询的字段
场景：逐行处理关联数据

-- 查询工资高于部门平均的员工
SELECT name, salary, dept_id
FROM employees e1
WHERE salary > (
    SELECT AVG(salary)
    FROM employees e2
    WHERE e2.dept_id = e1.dept_id  -- 引用外层字段
);

6. EXISTS/NOT EXISTS

特征：检查子查询是否存在结果
场景：存在性验证

-- 查询从未下单的客户
SELECT name 
FROM customers c
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1 
    FROM orders o 
    WHERE o.customer_id = c.id
);

二、不同子查询的SQL示例

1. 在SELECT中使用

-- 显示员工及其部门人数
SELECT 
    name,
    dept_id,
    (SELECT COUNT(*) 
     FROM employees e2 
     WHERE e2.dept_id = e1.dept_id) AS dept_total
FROM employees e1;

2. 在UPDATE中使用

-- 将技术部员工薪资提高10%
UPDATE employees
SET salary = salary * 1.1
WHERE dept_id = (
    SELECT id 
    FROM departments 
    WHERE dept_name = '技术部'
);

3. 在HAVING中使用

-- 查询订单数超过平均值的客户
SELECT customer_id, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING COUNT(*) > (
    SELECT AVG(order_count) 
    FROM (
        SELECT COUNT(*) AS order_count
        FROM orders
        GROUP BY customer_id
    ) tmp
);

三、易错点与注意事项

性能陷阱

-- 错误：每行执行子查询导致性能低下
SELECT name, 
    (SELECT COUNT(*) FROM orders 
     WHERE customer_id = c.id) AS order_count
FROM customers c;
-- ✅ 应改用LEFT JOIN优化

NULL值问题

-- 当子查询可能返回NULL时
SELECT * 
FROM products
WHERE price > (SELECT MAX(price) FROM discontinued_products);
-- 如果子查询结果为NULL，整个WHERE条件会失效

多行比较错误

-- 错误：标量子查询返回多行
SELECT name 
FROM employees
WHERE salary = (
    SELECT salary 
    FROM employees 
    WHERE dept_id = 2
);
-- ✅ 应改用IN或LIMIT 1

列不匹配错误

-- 错误：行子查询列数不匹配
SELECT * 
FROM tableA 
WHERE (col1, col2) = (
    SELECT col1 
    FROM tableB
);

四、总结与最佳实践

子查询类型	适用场景	性能建议
标量子查询	单值比较	优先用于简单条件
EXISTS	存在性检查	比COUNT(*)效率高
相关子查询	逐行依赖外层数据	避免在大数据量场景使用
表子查询	复杂数据过滤	考虑改用临时表或视图

黄金法则：

能用连接查询解决的问题，优先使用JOIN（通常性能更好）
需要聚合结果作为条件时，子查询更合适
对于大数据表，避免在WHERE子句中使用相关子查询
始终检查子查询可能返回的NULL值和空结果集
必要时使用LIMIT控制子查询返回行数

性能优化提示：

-- 原始慢查询
SELECT * FROM products
WHERE category_id IN (
    SELECT category_id 
    FROM popular_categories  -- 假设返回大量结果
);

-- 优化方案：改用JOIN
SELECT p.* 
FROM products p
INNER JOIN popular_categories pc 
ON p.category_id = pc.category_id;

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Mysql基础-多表查询（详细版）

目录

一、表的关系类型与适用场景

1. 一对一关系

2. 一对多关系

3. 多对多关系

二、连接方式与使用场景

1. 内连接（INNER JOIN）

2. 左外连接（LEFT JOIN）

3. 右外连接（RIGHT JOIN）

补充对比示例说明：

员工表 (employees)

部门表 (departments)

不同连接的结果差异：

❗ 关键区别：

🧠 易错点提醒：

4. 全外连接/联合查询（FULL OUTER JOIN）

5. 交叉连接（CROSS JOIN）

6. 自连接（SELF JOIN）

三、易错点与注意事项

四、总结

MySQL 子查询全面指南

目录

一、子查询类型与使用场景

1. 标量子查询

2. 列子查询

3. 行子查询

4. 表子查询

5. 相关子查询

6. EXISTS/NOT EXISTS

二、不同子查询的SQL示例

1. 在SELECT中使用

2. 在UPDATE中使用

3. 在HAVING中使用

三、易错点与注意事项

四、总结与最佳实践

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