mysql多表查询一般用什么?

mysql多表查询一般用交叉连接、内连接和外连接。交叉连接返回连接表的笛卡尔积;内连接是组合两个表中的记录,返回关联字段相符的记录,即返回两个表的交集部分;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。

mysql多表查询一般用什么?

(推荐教程:mysql视频教程)

在关系型数据库中,表与表之间是有联系的,所以在实际应用中,经常使用多表查询。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、内连接和外连接。

交叉连接

交叉连接(CROSS JOIN)一般用来返回连接表的笛卡尔积。

交叉连接的语法格式如下:

SELECT  FROM  CROSS JOIN  [WHERE子句]

SELECT  FROM ,  [WHERE子句]

语法说明如下:

字段名:需要查询的字段名称。

:需要交叉连接的表名。

WHERE 子句:用来设置交叉连接的查询条件。

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。

当连接的表之间没有关系时,我们会省略掉 WHERE 子句,这时返回结果就是两个表的笛卡尔积,返回结果数量就是两个表的数据行相乘。需要注意的是,如果每个表有 1000 行,那么返回结果的数量就有 1000×1000 = 1000000 行,数据量是非常巨大的。

交叉连接可以查询两个或两个以上的表,为了让读者更好的理解,下面先讲解两个表的交叉连接查询。

示例

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> SELECT * FROM tb_students_info;+----+--------+------+------+--------+-----------+| id | name   | age  | sex  | height | course_id |+----+--------+------+------+--------+-----------+|  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 ||  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 ||  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 ||  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 ||  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 ||  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 ||  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 ||  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 ||  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 || 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |+----+--------+------+------+--------+-----------+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> 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 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 ||  2 | MySQL       |  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 ||  3 | Python      |  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 ||  4 | Go          |  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 ||  5 | C++         |  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 ||  1 | Java        |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 ||  2 | MySQL       |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 ||  3 | Python      |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 ||  4 | Go          |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 ||  5 | C++         |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 ||  1 | Java        |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 ||  2 | MySQL       |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 ||  3 | Python      |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 ||  4 | Go          |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 ||  5 | C++         |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 ||  1 | Java        |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 ||  2 | MySQL       |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 ||  3 | Python      |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 ||  4 | Go          |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 ||  5 | C++         |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 ||  1 | Java        |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 ||  2 | MySQL       |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 ||  3 | Python      |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 ||  4 | Go          |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 ||  5 | C++         |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 ||  1 | Java        |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 ||  2 | MySQL       |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 ||  3 | Python      |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 ||  4 | Go          |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 ||  5 | C++         |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 ||  1 | Java        |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 ||  2 | MySQL       |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 ||  3 | Python      |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 ||  4 | Go          |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 ||  5 | C++         |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 ||  1 | Java        |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 ||  2 | MySQL       |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 ||  3 | Python      |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 ||  4 | Go          |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 ||  5 | C++         |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 ||  1 | Java        |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 ||  2 | MySQL       |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 ||  3 | Python      |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 ||  4 | Go          |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 ||  5 | C++         |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 ||  1 | Java        | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 ||  2 | MySQL       | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 ||  3 | Python      | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 ||  4 | Go          | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 ||  5 | C++         | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+50 rows in set (0.00 sec)

由运行结果可以看出,tb_course 和 tb_students_info 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。

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:

两个集合相乘,不满足交换率,即 A×B≠B×A。

A 集合和 B 集合的笛卡尔积是 A 集合的元素个数 × B 集合的元素个数。

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。

内连接

内连接(INNER JOIN)组合两个表中的记录,通过设置连接条件的方式,返回关联字段相符的记录,也就是返回两个表的交集(阴影)部分。

1.png

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  FROM  INNER JOIN  [ON子句]

语法说明如下。

字段名:需要查询的字段名称。

:需要内连接的表名。

INNER JOIN :内连接中可以省略 INNER 关键字,只用关键字 JOIN。

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ON 子句:用来设置内连接的连接条件。

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。

示例:

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 |+--------+-------------+| Dany   | Java        || Green  | MySQL       || Henry  | Java        || Jane   | Python      || Jim    | MySQL       || John   | Go          || Lily   | Go          || Susan  | C++         || Thomas | C++         || Tom    | C++         |+--------+-------------+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

外连接

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,下面根据实例分别介绍左外连接和右外连接。

左连接

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  FROM  LEFT OUTER JOIN  

语法说明如下。

字段名:需要查询的字段名称。

:需要左连接的表名。

LEFT OUTER JOIN:左连接中可以省略 OUTER 关键字,只使用关键字 LEFT JOIN。

ON 子句:用来设置左连接的连接条件,不能省略。

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)。

示例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> 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)mysql> SELECT * FROM tb_students_info;+----+--------+------+------+--------+-----------+| id | name   | age  | sex  | height | course_id |+----+--------+------+------+--------+-----------+|  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 ||  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 ||  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 ||  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 ||  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 ||  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 ||  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 ||  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 ||  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 || 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 || 11 | LiMing |   22 | 男   |    180 |         7 |+----+--------+------+------+--------+-----------+11 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 |+--------+-------------+| Dany   | Java        || Henry  | Java        || NULL   | Java        || Green  | MySQL       || Jim    | MySQL       || Jane   | Python      || John   | Go          || Lily   | Go          || Susan  | C++         || Thomas | C++         || Tom    | C++         || LiMing | NULL        |+--------+-------------+12 rows in set (0.00 sec)

可以看到,运行结果显示了 12 条记录,name 为 LiMing 的学生目前没有课程,因为对应的 tb_course 表中没有该学生的课程信息,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。

右连接

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  FROM  RIGHT OUTER JOIN  

语法说明如下。

字段名:需要查询的字段名称。

:需要右连接的表名。

RIGHT OUTER JOIN:右连接中可以省略 OUTER 关键字,只使用关键字 RIGHT JOIN。

ON 子句:用来设置右连接的连接条件,不能省略。

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)。

示例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 |+--------+-------------+| Dany   | Java        || Green  | MySQL       || Henry  | Java        || Jane   | Python      || Jim    | MySQL       || John   | Go          || Lily   | Go          || Susan  | C++         || Thomas | C++         || Tom    | C++         || NULL   | HTML        |+--------+-------------+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。

注: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。

以上就是mysql多表查询一般用什么?的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

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  • php数据库触发器应用实例_php数据库自动化任务的处理

    通过MySQL触发器与PHP结合,可在数据变更时自动记录日志、校验数据及同步状态。首先创建user_log表并定义AFTER INSERT/UPDATE/DELETE触发器,记录users表的操作信息;随后使用PHP的PDO执行增删改操作,验证日志生成;接着创建BEFORE INSERT触发器限制非…

    2026年5月10日
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  • php数据库数据压缩处理_php数据库存储空间优化方法

    可通过启用MySQL行压缩、PHP层数据压缩、优化字段结构及分表归档策略减少存储占用。具体步骤:1. 使用InnoDB压缩表并设置KEY_BLOCK_SIZE;2. PHP中用gzcompress压缩大数据字段,存为BLOB;3. 选用更小数据类型如TINYINT,避免冗余TEXT;4. 将历史数据…

    2026年5月10日
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  • php数据整理怎么按日期字段分组汇总_php按日期分组统计与时间段合并技巧

    可使用SQL或PHP对数据按日期分组汇总。1、通过MySQL的DATE()、YEAR()、MONTH()函数在查询时按日、月、年分组统计;2、在PHP中遍历数组,以date(‘Y-m-d’)等格式化日期作为键进行归类;3、按周可使用date(‘o-W’…

    2026年5月10日
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  • php数据库如何实现全文搜索 php数据库搜索引擎的构建方法

    答案:在PHP项目中实现数据库全文搜索需利用MySQL的FULLTEXT索引功能,通过PDO预处理语句执行MATCH()…AGAINST()查询,结合PHP过滤用户输入以防止SQL注入;为提升体验可引入中文分词、权重排序、结果高亮等优化措施;数据量增长后可迁移至Elasticsearch…

    2026年5月10日
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  • php调用数据同步方案_php调用多数据库数据同步

    首先明确同步需求与模式,如单向、双向、定时或实时同步;接着使用PHP通过PDO连接多数据库,基于时间戳或增量ID同步变更数据,并记录同步状态;为提高可靠性,可引入消息队列、binlog解析、中间同步层及加锁机制;最后注意网络超时、分页处理、错误重试、日志记录与测试验证,确保数据一致性与系统稳定性。 …

    2026年5月10日
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  • php怎么安装_在云服务器上部署PHP环境的步骤

    答案:在云服务器上部署PHP环境需搭建LEMP栈(Linux+Nginx+MySQL+PHP-FPM),依次更新系统、安装Nginx、MariaDB、PHP-FPM及扩展,配置Nginx解析PHP并测试,最后通过权限控制、安全配置、防火墙和HTTPS等措施保障环境安全稳定。 在云服务器上部署PHP环…

    2026年5月10日
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  • 使用MySQL和PHP高效获取最热门数据条目:统计与排序实践

    本教程详细阐述如何利用mysql的聚合函数和php的mysqli扩展,高效地从数据库中查询并排序出最常出现的数据条目。文章将通过一个具体的案例,指导读者构建正确的sql查询,并结合php进行数据处理和调试,避免常见的sql语法错误和php运行时问题,从而准确获取按频率降序排列的热门数据。 在Web开…

    2026年5月10日
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  • SQL查询:精确判断事件过期,结合日期与时间列

    本文旨在解决数据库中事件过期判断不精确的问题,特别是当事件的过期日期和时间分别存储在不同列时。我们将探讨两种主流的sql查询策略:一种是利用逻辑运算符`or`和`and`进行分情况判断,另一种是通过合并日期和时间列为单一时间戳进行直接比较。文章将详细阐述每种方法的实现方式、适用场景及相关注意事项,确…

    2026年5月10日
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  • HTML表单如何实现白名单功能?怎样只允许授权用户?

    要实现%ignore_a_1%的白名单功能并确保只有授权用户操作,核心答案是必须依赖后端服务器进行严格的身份认证、会话管理、授权检查和数据验证,前端仅能提供用户体验层面的初步提示而不能保障安全;具体而言,首先通过用户身份认证(如用户名/密码或oauth)确认用户身份,服务器创建会话并返回标识符,后续…

    2026年5月10日
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