测试人员必知必会的SQL知识09

大家晚上好，今天我们继续讲解查询。今天要用的数据库：http://download.csdn.net/detail/xc5683/4764010。今天给大家的是一个mdf和ldf文件，这两个一个是主数据文件，一个是日志文件。这里要教给大家怎么将这种数据库文件导入数据库。

今天的内容可能不太好理解，我尽量多用点例子了。

先来看一下今天要介绍的内容连接和子查询。先来看连接Join。

SQL join 用于根据两个或多个表中的列之间的关系，从这些表中查询数据。

子查询是一个select语句，子查询中的表与外查询无关。

还是用例子来看吧。我怕我越说越糊涂了

USE commoditysell;
SELECT * FROM EmporiumSell

--排序子句：Order By


--任务：查询ProductInfo表中所有产品的ProdName、UnitPrice，按UnitPrice降序排列
SELECT * FROM ProductInfo
	ORDER BY UnitPrice DESC;

--查询最贵的2种电视机
SELECT TOP 2 * FROM ProductInfo
	WHERE ProdName LIKE '%电视机%'
	ORDER BY UnitPrice DESC;

--用这个就可以解决我们昨天查询后5条的信息了吧。

--任务：查询SalerInfo中SalerName、SalerAge、SalerSex、Salary，按SaleAge升序、Salary降序
SELECT * FROM SalerInfo
	ORDER BY SalerAge ASC,Salary DESC;

--分组子句：Group By

--任务：简单分组：查询按SalerAge分组的员工的平均Salary

--大家看一下这个会正确的执行吗？
SELECT * FROM SalerInfo
	GROUP BY SalerAge;

SELECT Salary FROM SalerInfo
	GROUP BY SalerAge;

--上面这两条都出现了同样的问题，就是“因为该列没有包含在聚合函数或 GROUP BY 子句中”
--如何解决呢，就是我们下面的两条语句

SELECT avg(Salary) FROM SalerInfo
	GROUP BY SalerAge;

SELECT SalerAge,Salary FROM SalerInfo
	GROUP BY SalerAge,Salary;

--通过上述的例子要记住一点：
--使用group by子句，查询的列必须出现在group by子句中，后者使用聚合函数

--任务：查询按各年龄段的员工人数
SELECT SalerAge,count(SalerId) FROM SalerInfo
	GROUP BY SalerAge;

SELECT SalerAge,count(*) FROM SalerInfo
	GROUP BY SalerAge
		HAVING avg(Salary)>1500;

上面是我们昨天剩的内容，下面开始今天的内容。

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--            多表查询
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USE commoditysell;
--交叉连接

SELECT * FROM ProductInfo;--这个表共有9列

SELECT * FROM EmporiumSell;--这个表共有51列

SELECT * FROM ProductInfo CROSS JOIN EmporiumSell;
--这个结果是459列，就是9*51了，所以交叉连接就是A表的一条记录对应B表的所有记录
--这里执行的是笛卡尔积

--我们使用where子句看一下
SELECT * FROM ProductInfo CROSS JOIN EmporiumSell
	WHERE ProductInfo.ProdID=EmporiumSell.ProdID;
--这下就是51条了

--可以使用表的别名
SELECT * FROM ProductInfo pit CROSS JOIN EmporiumSell est
	WHERE pit.ProdID=est.ProdID;

--内连接（自然连接）
--写法一（推荐）
SELECT * FROM ProductInfo INNER JOIN EmporiumSell
	ON ProductInfo.ProdID=EmporiumSell.ProdID;

--写法二
SELECT * FROM ProductInfo,EmporiumSell
	WHERE ProductInfo.ProdID=EmporiumSell.ProdID;

--我们发现这个和上面的带where的cross一样的，这里他们的确是一样的，他们
--的性能也是一样的，但是推荐使用inner join
--cross join是老语法里面的了

--左外连接left outer join和left join一样
SELECT * FROM ProductInfo LEFT OUTER JOIN EmporiumSell
	ON ProductInfo.ProdID=EmporiumSell.ProdID;
--大家观察下这个结果，ProdID的顺序是连续9个050105,然后接着连续9个050201……

--右外连接
SELECT * FROM ProductInfo RIGHT OUTER JOIN EmporiumSell
	ON ProductInfo.ProdID=EmporiumSell.ProdID;
--这个不是刚才的排序了哦

SELECT * FROM EmporiumSell;

--全外连接
SELECT * FROM ProductInfo FULL OUTER JOIN EmporiumSell
	ON ProductInfo.ProdID=EmporiumSell.ProdID
--这个和左连接时一样的

他们之间的区别是：

• JOIN: 如果表中有至少一个匹配，则返回行
• LEFT JOIN: 即使右表中没有匹配，也从左表返回所有的行
• RIGHT JOIN: 即使左表中没有匹配，也从右表返回所有的行
• FULL JOIN: 只要其中一个表中存在匹配，就返回行

今天就说这些吧，大家下来好好消化一下。我说的可能不太清楚，大家在查查资料了。明天给大家一些题吧，大家做做，巩固下学习的内容。