多表查询就是同时查询两个或两个以上的表。
在 MySQL 中,多表查询主要有交叉连接、内连接、外连接、分组查询与子查询等5种。
交叉连接(CROSS JOIN):有两种,显式的和隐式的2种,一般用来返回连接表的笛卡尔积。
笛卡尔积(Cartesian product)是指两个集合 X 和 Y 的乘积。
例如,有 A 和 B 两个集合,它们的值如下:
A = {1,2}
B = {3,4,5}
集合 A×B 和 B×A 的结果集分别表示为:
A×B={(1,3), (1,4), (1,5), (2,3), (2,4), (2,5) };
B×A={(3,1), (3,2), (4,1), (4,2), (5,1), (5,2) };
以上 A×B 和 B×A 的结果就叫做两个集合的笛卡尔积。
并且,从以上结果我们可以看出:
多表查询遵循的算法就是以上提到的笛卡尔积,表与表之间的连接可以看成是在做乘法运算。
在实际应用中,应避免使用笛卡尔积,因为笛卡尔积中容易存在大量的不合理数据,简单来说就是容易导致查询结果重复、混乱。
交叉连接的语法格式如下:
SELECT <字段名> FROM <表1> CROSS JOIN <表2> [WHERE子句];
或
SELECT <字段名> FROM <表1>, <表2> [WHERE子句];
语法说明如下:
注意:多个表交叉连接时,在 FROM 后连续使用 CROSS JOIN 或,即可。以上两种语法的返回结果是相同的,但是第一种语法才是官方建议的标准写法。
交叉连接可以查询两个或两个以上的表,为了更好的理解,我们就讲解两个表的交叉连接查询。
例 1
查询学生信息表和科目信息表,并得到一个笛卡尔积。
为了方便观察学生信息表和科目表交叉连接后的运行结果,我们先分别查询出这两个表的数据,再进行交叉连接查询。
1)查询 tb_students_info 表中的数据,SQL 语句和运行结果如下:
mysql> create database school;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
mysql> use school;
Database changed
mysql> create table tb_students_info(id int not null primary key auto_increment,name varchar(30),age tinyint,sex varchar(6),height int,course_id int);
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
mysql> desc tb_students_info;
+-----------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-----------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| name | varchar(30) | YES | | NULL | |
| age | tinyint(4) | YES | | NULL | |
| sex | varchar(6) | YES | | NULL | |
| height | int(11) | YES | | NULL | |
| course_id | int(11) | YES | | NULL | |
+-----------+-------------+------+-----+---------+----------------+
6 rows in set (0.01 sec)
mysql> insert tb_students_info(name,age,sex,height,course_id) values('tom',22,'male',172,1),('mary',25,'female',170,4),('lily',23,'male',170,2),('jim',26,'male',176,1),('henry',24,'male',180,3),('sean',39,'male',178,3),('lisi',25,'female',176,2),('lisa',24,'male',181,2),('green',22,'female',188,1),('jerry',29,'male',175,3);
Query OK, 10 rows affected (0.00 sec)
Records: 10 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> SELECT * FROM tb_students_info;
+----+-------+------+--------+--------+-----------+
| id | name | age | sex | height | course_id |
+----+-------+------+--------+--------+-----------+
| 1 | tom | 22 | male | 172 | 1 |
| 2 | mary | 25 | female | 170 | 4 |
| 3 | lily | 23 | male | 170 | 2 |
| 4 | jim | 26 | male | 176 | 1 |
| 5 | henry | 24 | male | 180 | 3 |
| 6 | sean | 39 | male | 178 | 3 |
| 7 | lisi | 25 | female | 176 | 2 |
| 8 | lisa | 24 | male | 181 | 2 |
| 9 | green | 22 | female | 188 | 1 |
| 10 | jerry | 29 | male | 175 | 3 |
+----+-------+------+--------+--------+-----------+
10 rows in set (0.00 sec)
2)查询 tb_course 表中的数据,SQL 语句和运行结果如下:
mysql> create table tb_course(id int not null primary key auto_increment,course_name varchar(30));Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)
mysql> desc tb_course;
+-------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| course_name | varchar(30) | YES | | NULL | |
+-------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
2 rows in set (0.00 sec)
mysql> insert tb_course(course_name) values('Java'),('MySQL'),('Python'),('Go'),('C++');
Query OK, 5 rows affected (0.00 sec)
Records: 5 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> SELECT * FROM tb_course;
+----+-------------+
| id | course_name |
+----+-------------+
| 1 | Java |
| 2 | MySQL |
| 3 | Python |
| 4 | Go |
| 5 | C++ |
+----+-------------+
5 rows in set (0.00 sec)
3)使用 CROSS JOIN 查询出两张表中的笛卡尔积,SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT * FROM tb_course CROSS JOIN tb_students_info;
+----+-------------+----+-------+------+--------+--------+-----------+
| id | course_name | id | name | age | sex | height | course_id |
+----+-------------+----+-------+------+--------+--------+-----------+
| 1 | Java | 1 | tom | 22 | male | 172 | 1 |
| 2 | MySQL | 1 | tom | 22 | male | 172 | 1 |
| 3 | Python | 1 | tom | 22 | male | 172 | 1 |
| 4 | Go | 1 | tom | 22 | male | 172 | 1 |
| 5 | C++ | 1 | tom | 22 | male | 172 | 1 |
| 1 | Java | 2 | mary | 25 | female | 170 | 4 |
| 2 | MySQL | 2 | mary | 25 | female | 170 | 4 |
| 3 | Python | 2 | mary | 25 | female | 170 | 4 |
| 4 | Go | 2 | mary | 25 | female | 170 | 4 |
| 5 | C++ | 2 | mary | 25 | female | 170 | 4 |
| 1 | Java | 3 | lily | 23 | male | 170 | 2 |
| 2 | MySQL | 3 | lily | 23 | male | 170 | 2 |
| 3 | Python | 3 | lily | 23 | male | 170 | 2 |
| 4 | Go | 3 | lily | 23 | male | 170 | 2 |
| 5 | C++ | 3 | lily | 23 | male | 170 | 2 |
| 1 | Java | 4 | jim | 26 | male | 176 | 1 |
| 2 | MySQL | 4 | jim | 26 | male | 176 | 1 |
| 3 | Python | 4 | jim | 26 | male | 176 | 1 |
| 4 | Go | 4 | jim | 26 | male | 176 | 1 |
| 5 | C++ | 4 | jim | 26 | male | 176 | 1 |
| 1 | Java | 5 | henry | 24 | male | 180 | 3 |
| 2 | MySQL | 5 | henry | 24 | male | 180 | 3 |
| 3 | Python | 5 | henry | 24 | male | 180 | 3 |
| 4 | Go | 5 | henry | 24 | male | 180 | 3 |
| 5 | C++ | 5 | henry | 24 | male | 180 | 3 |
| 1 | Java | 6 | sean | 39 | male | 178 | 3 |
| 2 | MySQL | 6 | sean | 39 | male | 178 | 3 |
| 3 | Python | 6 | sean | 39 | male | 178 | 3 |
| 4 | Go | 6 | sean | 39 | male | 178 | 3 |
| 5 | C++ | 6 | sean | 39 | male | 178 | 3 |
| 1 | Java | 7 | lisi | 25 | female | 176 | 2 |
| 2 | MySQL | 7 | lisi | 25 | female | 176 | 2 |
| 3 | Python | 7 | lisi | 25 | female | 176 | 2 |
| 4 | Go | 7 | lisi | 25 | female | 176 | 2 |
| 5 | C++ | 7 | lisi | 25 | female | 176 | 2 |
| 1 | Java | 8 | lisa | 24 | male | 181 | 2 |
| 2 | MySQL | 8 | lisa | 24 | male | 181 | 2 |
| 3 | Python | 8 | lisa | 24 | male | 181 | 2 |
| 4 | Go | 8 | lisa | 24 | male | 181 | 2 |
| 5 | C++ | 8 | lisa | 24 | male | 181 | 2 |
| 1 | Java | 9 | green | 22 | female | 188 | 1 |
| 2 | MySQL | 9 | green | 22 | female | 188 | 1 |
| 3 | Python | 9 | green | 22 | female | 188 | 1 |
| 4 | Go | 9 | green | 22 | female | 188 | 1 |
| 5 | C++ | 9 | green | 22 | female | 188 | 1 |
| 1 | Java | 10 | jerry | 29 | male | 175 | 3 |
| 2 | MySQL | 10 | jerry | 29 | male | 175 | 3 |
| 3 | Python | 10 | jerry | 29 | male | 175 | 3 |
| 4 | Go | 10 | jerry | 29 | male | 175 | 3 |
| 5 | C++ | 10 | jerry | 29 | male | 175 | 3 |
+----+-------------+----+-------+------+--------+--------+-----------+
50 rows in set (0.00 sec)
由运行结果可以看出,两张表交叉连接查询后,返回了50 条记录。可以想象,当表中的数据较多时,得到的运行结果会非常长,而且得到的运行结果也没太大的意义。所以,通过交叉连接的方式进行多表查询的这种方法并不常用,我们应该尽量避免这种查询。
例 2
查询 tb_course 表中的 id 字段和 tb_students_info 表中的 interst_name字段相等的内容, SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT * FROM tb_course CROSS JOIN tb_students_info WHERE tb_students_info.interst_id = tb_course.id;
+----+--------------+----+-----------+------+--------+------------+
| id | interst_name | id | name | age | sex | interst_id |
+----+--------------+----+-----------+------+--------+------------+
| 1 | sleep | 1 | tom | 22 | male | 1 |
| 4 | ski | 2 | mary | 25 | female | 4 |
| 2 | pubg | 3 | sean | 23 | male | 2 |
| 1 | sleep | 4 | susan | 26 | male | 1 |
| 3 | surf | 5 | qiuyi | 27 | female | 3 |
| 3 | surf | 6 | jim | 24 | male | 3 |
| 3 | surf | 7 | wangwu | 39 | male | 3 |
| 2 | pubg | 8 | zhangshan | 25 | female | 2 |
| 2 | pubg | 9 | lily | 24 | male | 2 |
| 1 | sleep | 10 | lisa | 22 | female | 1 |
+----+--------------+----+-----------+------+--------+------------+
10 rows in set (0.00 sec)
如果在交叉连接时使用 WHERE 子句,MySQL 会先生成两个表的笛卡尔积,然后再选择满足 WHERE 条件的记录。因此,表的数量较多时,交叉连接会非常非常慢。一般情况下不建议使用交叉连接。
在 MySQL 中,多表查询一般使用内连接和外连接,它们的效率要高于交叉连接。
内连接(INNER JOIN)主要通过设置连接条件的方式,来移除查询结果中某些数据行的交叉连接。简单来说,就是利用条件表达式来消除交叉连接的某些数据行。
内连接使用 INNER JOIN 关键字连接两张表,并使用 ON 子句来设置连接条件。如果没有连接条件,INNER JOIN 和 CROSS JOIN 在语法上是等同的,两者可以互换。
内连接的语法格式如下:
SELECT <字段名> FROM <表1> INNER JOIN <表2> [ON子句];
语法说明如下。
INNER JOIN 也可以使用 WHERE 子句指定连接条件,但是 INNER JOIN … ON 语法是官方的标准写法,而且 WHERE 子句在某些时候会影响查询的性能。
多个表内连接时,在 FROM 后连续使用 INNER JOIN 或 JOIN 即可。
内连接可以查询两个或两个以上的表。为了更好的理解,暂时只讲解两个表的连接查询。
例 1
在 tb_students_info 表和 tb_course 表之间,使用内连接查询学生姓名和相对应的课程名称,SQL 语句和运行结果如下。
mysql> SELECT s.name,c.course_name FROM tb_students_info s INNER JOIN tb_course c ON s.course_id = c.id;
+-------+-------------+
| name | course_name |
+-------+-------------+
| tom | Java |
| mary | Go |
| lily | MySQL |
| jim | Java |
| henry | Python |
| sean | Python |
| lisi | MySQL |
| lisa | MySQL |
| green | Java |
| jerry | Python |
+-------+-------------+
10 rows in set (0.00 sec)
在这里的查询语句中,两个表之间的关系通过 INNER JOIN指定,连接的条件使用ON子句给出。
注意:当对多个表进行查询时,要在 SELECT 语句后面指定字段是来源于哪一张表。因此,在多表查询时,SELECT 语句后面的写法是表名.列名。另外,如果表名非常长的话,也可以给表设置别名,这样就可以直接在 SELECT 语句后面写上表的别名.列名。
内连接的查询结果都是符合连接条件的记录,而外连接会先将连接的表分为基表和参考表,再以基表为依据返回满足和不满足条件的记录。
外连接可以分为左外连接和右外连接2种,下面根据实例分别介绍左外连接和右外连接。
左外连接又称为左连接,使用 LEFT OUTER JOIN 关键字连接两个表,并使用 ON 子句来设置连接条件。
左连接的语法格式如下:
SELECT <字段名> FROM <表1> LEFT OUTER JOIN <表2> ;
语法说明如下:
上述语法中,"表1"为基表,"表2"为参考表。左连接查询时,可以查询出"表1"中的所有记录和"表2"中匹配连接条件的记录。如果"表1"的某行在"表2"中没有匹配行,那么在返回结果中,"表2"的字段值均为空值(NULL)。
例 1
在进行左连接查询之前,我们先查看 tb_course 和 tb_students_info 两张表中的数据。SQL 语句和运行结果如下:
mysql> insert tb_students_info(name,age,sex,height,course_id) values('liming',22,'male',180,7);
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
mysql> insert tb_course(course_name) values('HTML');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
mysql> SELECT * FROM tb_students_info;
+----+--------+------+--------+--------+-----------+
| id | name | age | sex | height | course_id |
+----+--------+------+--------+--------+-----------+
| 1 | tom | 22 | male | 172 | 1 |
| 2 | mary | 25 | female | 170 | 4 |
| 3 | lily | 23 | male | 170 | 2 |
| 4 | jim | 26 | male | 176 | 1 |
| 5 | henry | 24 | male | 180 | 3 |
| 6 | sean | 39 | male | 178 | 3 |
| 7 | lisi | 25 | female | 176 | 2 |
| 8 | lisa | 24 | male | 181 | 2 |
| 9 | green | 22 | female | 188 | 1 |
| 10 | jerry | 29 | male | 175 | 3 |
| 11 | liming | 22 | male | 180 | 7 |
+----+--------+------+--------+--------+-----------+
11 rows in set (0.01 sec)
mysql> SELECT * FROM tb_course;
+----+-------------+
| id | course_name |
+----+-------------+
| 1 | Java |
| 2 | MySQL |
| 3 | Python |
| 4 | Go |
| 5 | C++ |
| 6 | HTML |
+----+-------------+
6 rows in set (0.00 sec)
在 tb_students_info 表和 tb_course 表中查询所有学生姓名和相对应的课程名称,包括没有课程的学生,SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT s.name,c.course_name FROM tb_students_info s LEFT OUTER JOIN tb_course c ON s.`course_id`=c.`id`;
+--------+-------------+
| name | course_name |
+--------+-------------+
| tom | Java |
| mary | Go |
| lily | MySQL |
| jim | Java |
| henry | Python |
| sean | Python |
| lisi | MySQL |
| lisa | MySQL |
| green | Java |
| jerry | Python |
| liming | NULL |
+--------+-------------+
11 rows in set (0.00 sec)
所以该条记录只取出了 tb_students_info 表中相应的值,而从 tb_course 表中取出的值为 NULL。
右外连接又称为右连接,右连接是左连接的反向连接。使用 RIGHT OUTER JOIN 关键字连接两个表,并使用 ON 子句来设置连接条件。
右连接的语法格式如下:
SELECT <字段名> FROM <表1> RIGHT OUTER JOIN <表2> ;
语法说明如下:
与左连接相反,右连接以"表2"为基表,"表1"为参考表。右连接查询时,可以查询出"表2"中的所有记录和"表1"中匹配连接条件的记录。如果"表2"的某行在"表1"中没有匹配行,那么在返回结果中,"表1"的字段值均为空值(NULL)。
例 2
在 tb_students_info 表和 tb_course 表中查询所有课程,包括没有学生的课程,SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT s.name,c.course_name FROM tb_students_info s RIGHT OUTER JOIN tb_course c ON s.`course_id`=c.`id`;
+-------+-------------+
| name | course_name |
+-------+-------------+
| tom | Java |
| mary | Go |
| lily | MySQL |
| jim | Java |
| henry | Python |
| sean | Python |
| lisi | MySQL |
| lisa | MySQL |
| green | Java |
| jerry | Python |
| NULL | C++ |
+-------+-------------+
11 rows in set (0.00 sec)
可以看到,结果显示了 11 条记录,名称为 HTML 的课程目前没有学生,因为对应的tb_students_info 表中并没有该学生的信息,所以该条记录只取出了 tb_course 表中相应的值,而从 tb_students_info 表中取出的值为 NULL。
多个表左/右连接时,在 ON 子句后连续使用 LEFT/RIGHT OUTER JOIN 或 LEFT/RIGHT JOIN 即可。
使用外连接查询时,一定要分清需要查询的结果,是需要显示左表的全部记录还是右表的全部记录,然后选择相应的左连接和右连接。
在 MySQL 中,GROUP BY 关键字可以根据一个或多个字段对查询结果进行分组。
使用 GROUP BY 关键字的语法格式如下:
GROUP BY <字段名>
其中,"字段名"表示需要分组的字段名称,多个字段时用逗号隔开。
单独使用 GROUP BY 关键字时,查询结果会只显示每个分组的第一条记录。
下面根据 tb_students_info 表中的 sex 字段进行分组查询,SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT `name`,`sex` FROM tb_students_info GROUP BY sex;
+------+--------+
| name | sex |
+------+--------+
| mary | female |
| tom | male |
+------+--------+
2 rows in set (0.01 sec)
结果中只显示了两条记录,这两条记录的 sex 字段的值分别为“女”和“男”。
GROUP BY 关键字可以和 GROUP_CONCAT() 函数一起使用。GROUP_CONCAT() 函数会把每个分组的字段值都显示出来。
下面根据 tb_students_info 表中的 sex 字段进行分组查询,使用 GROUP_CONCAT() 函数将每个分组的 name 字段的值都显示出来。SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT `sex`, GROUP_CONCAT(name) FROM tb_students_info GROUP BY sex;
+--------+------------------------------------+
| sex | GROUP_CONCAT(name) |
+--------+------------------------------------+
| female | mary,lisi,green |
| male | tom,lily,jim,henry,sean,lisa,jerry |
+--------+------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
由结果可以看到,查询结果分为两组,sex 字段值为"女"的是一组,值为"男"的是一组,且每组的学生姓名都显示出来了。
下面根据 tb_students_info 表中的 age 和 sex 字段进行分组查询。SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT age,sex,GROUP_CONCAT(name) FROM tb_students_info GROUP BY age,sex;
+------+--------+--------------------+
| age | sex | GROUP_CONCAT(name) |
+------+--------+--------------------+
| 22 | female | green |
| 22 | male | tom |
| 23 | male | lily |
| 24 | male | henry,lisa |
| 25 | female | mary,lisi |
| 26 | male | jim |
| 29 | male | jerry |
| 39 | male | sean |
+------+--------+--------------------+
8 rows in set (0.00 sec)
上面实例在分组过程中,先按照 age 字段进行分组,当 age 字段值相等时,再把 age 字段值相等的记录按照 sex 字段进行分组。
多个字段分组查询时,会先按照第一个字段进行分组。如果第一个字段中有相同的值,MySQL 才会按照第二个字段进行分组。如果第一个字段中的数据都是唯一的,那么 MySQL 将不再对第二个字段进行分组。
在数据统计时,GROUP BY 关键字经常和聚合函数一起使用。
聚合函数包括 COUNT(),SUM(),AVG(),MAX() 和 MIN()。其中,COUNT() 用来统计记录的条数;SUM() 用来计算字段值的总和;AVG() 用来计算字段值的平均值;MAX() 用来查询字段的最大值;MIN() 用来查询字段的最小值。
下面根据 tb_students_info 表的 sex 字段进行分组查询,使用 COUNT() 函数计算每一组的记录数。SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT sex,COUNT(sex) FROM tb_students_info GROUP BY sex;
+--------+------------+
| sex | COUNT(sex) |
+--------+------------+
| female | 3 |
| male | 7 |
+--------+------------+
2 rows in set (0.00 sec)
结果显示,sex 字段值为"女"的记录是一组,有 3 条记录;sex 字段值为"男"的记录是一组,有 7 条记录。
WITH POLLUP 关键字用来在所有记录的最后加上一条记录,这条记录是上面所有记录的总和,即统计记录数量。
下面根据 tb_students_info 表中的 sex 字段进行分组查询,并使用 WITH ROLLUP 显示记录的总和:
mysql> SELECT sex,GROUP_CONCAT(name) FROM tb_students_info GROUP BY sex WITH ROLLUP;
+--------+----------------------------------------------------+
| sex | GROUP_CONCAT(name) |
+--------+----------------------------------------------------+
| female | mary,lisi,green |
| male | tom,lily,jim,henry,sean,lisa,jerry |
| NULL | mary,lisi,green,tom,lily,jim,henry,sean,lisa,jerry |
+--------+----------------------------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
查询结果显示,GROUP_CONCAT(name) 显示了每个分组的 name 字段值。同时,最后一条记录的 GROUP_CONCAT(name) 字段的值刚好是上面分组 name 字段值的总和。
子查询是 MySQL 中比较常用的查询方法,通过子查询可以实现多表查询。子查询指将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中。子查询可以在 SELECT、UPDATE 和 DELETE 语句中使用,而且可以进行多层嵌套。在实际开发时,子查询经常出现在 WHERE 子句中。
子查询在 WHERE 中的语法格式如下:
WHERE <表达式> <操作符> (子查询)
其中,操作符可以是比较运算符和 IN、NOT IN、EXISTS、NOT EXISTS 等关键字。
1)IN | NOT IN
当表达式与子查询返回的结果集中的某个值相等时,返回 TRUE,否则返回 FALSE;若使用关键字 NOT,则返回值正好相反。
2)EXISTS | NOT EXISTS
用于判断子查询的结果集是否为空,若子查询的结果集不为空,返回 TRUE,否则返回 FALSE;若使用关键字 NOT,则返回的值正好相反。
例 1
使用子查询在 tb_students_info 表和 tb_course 表中查询学习 Java 课程的学生姓名,SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT name FROM tb_students_info WHERE course_id IN (SELECT id FROM tb_course WHERE course_name = 'Java');
+-------+
| name |
+-------+
| tom |
| jim |
| green |
+-------+
3 rows in set (0.00 sec)
上述查询过程也可以分为以下 2 步执行,实现效果是相同的。
首先单独执行内查询,查询出 tb_course 表中课程为 Java 的 id,SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT id FROM tb_course WHERE course_name = 'Java';
+----+
| id |
+----+
| 1 |
+----+
1 row in set (0.00 sec)
可以看到,符合条件的 id 字段的值为 1。
然后执行外层查询,在 tb_students_info 表中查询 course_id 等于 1 的学生姓名。SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT name FROM tb_students_info WHERE course_id IN (1);
+-------+
| name |
+-------+
| tom |
| jim |
| green |
+-------+
3 rows in set (0.00 sec)
习惯上,外层的 SELECT 查询称为父查询,圆括号中嵌入的查询称为子查询(子查询必须放在圆括号内)。MySQL 在处理上例的 SELECT 语句时,执行流程为:先执行子查询,再执行父查询。
例 2
与例 1 类似,在 SELECT 语句中使用 NOT IN 关键字,查询没有学习 Java 课程的学生姓名,SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT name FROM tb_students_info WHERE course_id NOT IN (SELECT id FROM tb_course WHERE course_name = 'Java');
+-------+
| name |
+-------+
| mary |
| lily |
| henry |
| sean |
| lisi |
| lisa |
| jerry |
+-------+
7 rows in set (0.01 sec)
可以看出,运行结果与上面的例子刚好相反,没有学习 Java 课程的是除了 Dany 和 Henry 之外的学生。
例 3
使用=运算符,在 tb_course 表和 tb_students_info 表中查询出所有学习 Python 课程的学生姓名,SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT name FROM tb_students_info WHERE course_id = (SELECT id FROM tb_course WHERE course_name = 'Python');
+-------+
| name |
+-------+
| henry |
| sean |
| jerry |
+-------+
3 rows in set (0.00 sec)
例 4
使用<>运算符,在 tb_course 表和 tb_students_info 表中查询出没有学习 Python 课程的学生姓名,SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT name FROM tb_students_info WHERE course_id <> (SELECT id FROM tb_course WHERE course_name = 'Python');
+-------+
| name |
+-------+
| tom |
| mary |
| lily |
| jim |
| lisi |
| lisa |
| green |
+-------+
7 rows in set (0.00 sec)
可以看出,运行结果与例 3 刚好相反,没有学习 Python 课程的是除了 Jane 之外的学生。
例 5
查询 tb_course 表中是否存在 id=1 的课程,如果存在,就查询出 tb_students_info 表中的记录,SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT * FROM tb_students_info WHERE EXISTS(SELECT course_name FROM tb_course WHERE id=1);
+----+-------+------+--------+--------+-----------+
| id | name | age | sex | height | course_id |
+----+-------+------+--------+--------+-----------+
| 1 | tom | 22 | male | 172 | 1 |
| 2 | mary | 25 | female | 170 | 4 |
| 3 | lily | 23 | male | 170 | 2 |
| 4 | jim | 26 | male | 176 | 1 |
| 5 | henry | 24 | male | 180 | 3 |
| 6 | sean | 39 | male | 178 | 3 |
| 7 | lisi | 25 | female | 176 | 2 |
| 8 | lisa | 24 | male | 181 | 2 |
| 9 | green | 22 | female | 188 | 1 |
| 10 | jerry | 29 | male | 175 | 3 |
+----+-------+------+--------+--------+-----------+
10 rows in set (0.00 sec)
外层查询语句接收 TRUE 之后对表 tb_students_info 进行查询,返回所有的记录。
EXISTS 关键字可以和其它查询条件一起使用,条件表达式与 EXISTS 关键字之间用 AND 和 OR 连接。
例 6
查询 tb_course 表中是否存在 id=1 的课程,如果存在,就查询出 tb_students_info 表中 age 字段大于 24 的记录,SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT * FROM tb_students_info WHERE age>24 AND EXISTS(SELECT course_name FROM tb_course WHERE id=1);
+----+-------+------+--------+--------+-----------+
| id | name | age | sex | height | course_id |
+----+-------+------+--------+--------+-----------+
| 2 | mary | 25 | female | 170 | 4 |
| 4 | jim | 26 | male | 176 | 1 |
| 6 | sean | 39 | male | 178 | 3 |
| 7 | lisi | 25 | female | 176 | 2 |
| 10 | jerry | 29 | male | 175 | 3 |
+----+-------+------+--------+--------+-----------+
5 rows in set (0.01 sec)
内层查询语句从 tb_course 表中查询到记录,返回 TRUE。外层查询语句开始进行查询。根据查询条件,从 tb_students_info 表中查询 age 大于 24 的记录。
子查询的功能也可以通过表连接完成,但是子查询会使 SQL 语句更容易阅读和编写。
一般来说,表连接(内连接和外连接等)都可以用子查询替换,但反过来却不一定,有的子查询不能用表连接来替换。子查询比较灵活、方便、形式多样,适合作为查询的筛选条件,而表连接更适合于查看连接表的数据。