神奇的 SQL 之团结的力量 → JOIN
开心一刻
闺蜜家暴富,买了一栋大别野,喊我去吃饭,菜挺丰盛的,筷子有些不给力,银筷子,好重
我说跟闺蜜说:能不能换个竹子的,这个太重了
闺蜜说:这种银筷子我家总共才五双,只有贵宾才能用
我咬着牙享受着贵宾待遇,终于,在第三次夹虾排滑落盘子时,我爆发了:去它喵的贵宾,我要虾排……不是……我要竹筷子!
连接
简单来说,就是将其他表中的列添加过来,进行"添加列"的运算,如下图所示。
为什么需要进行"添加列"的操作 了? 因为我们在设计数据库的时候,往往需要满足范式(具体满足范式几,无法一概而论,这里不做细究),会导致我们某个需求的全部列分散在不同的表中,所以为了满足需求,我们需要将某些表的列进行连接。我们来看个简单例子,假如我们有两张表(t_user,t_login_log):
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
DROP TABLE IF EXISTS t_user; CREATE TABLE t_user ( id INT(11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键', user_name VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '用户名', sex TINYINT(1) NOT NULL COMMENT '性别, 1:男,0:女', age TINYINT(3) UNSIGNED NOT NULL COMMENT '年龄', phone_number VARCHAR(11) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '电话号码', email VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '电子邮箱', create_time datetime NOT NULL COMMENT '创建时间', update_time datetime NOT NULL COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (id) ) COMMENT='用户表'; DROP TABLE IF EXISTS t_login_log; CREATE TABLE t_login_log ( id INT(11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键', user_name VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '用户名', ip VARCHAR(15) NOT NULL COMMENT '登录IP', client TINYINT(1) NOT NULL COMMENT '登录端, 1:android, 2:ios, 3:PC, 4:H5', create_time datetime NOT NULL COMMENT '创建时间', PRIMARY KEY (id) ) COMMENT='登录日志'; INSERT INTO t_user(user_name, sex, age, phone_number,email,create_time,update_time) VALUES ('Bruce Lee', 1, 32, '15174480987', 'brucelee@126.com', NOW(), NOW()), ('Jackie Chan', 1, 65, '15174481234', 'JackieChan@126.com', NOW(), NOW()), ('Jet Li', 1, 56, '15174481245', 'JetLi@126.com', NOW(), NOW()), ('Jack Ma', 1, 55, '15174481256', 'JackMa@126.com', NOW(), NOW()), ('Pony', 1, 48, '15174481278', 'Pony@126.com', NOW(), NOW()), ('Robin Li', 1, 51, '15174481290', 'RobinLi@126.com', NOW(), NOW()); INSERT INTO t_login_log(user_name, ip, client, create_time) VALUES ('Jackie Chan', '10.53.56.78',2, '2019-10-12 12:23:45'), ('Jackie Chan', '10.53.56.78',2, '2019-10-12 22:23:45'), ('Jet Li', '10.53.56.12',1, '2018-08-12 22:23:45'), ('Jet Li', '10.53.56.12',1, '2019-10-19 10:23:45'), ('Jack Ma', '198.11.132.198',2, '2018-05-12 22:23:45'), ('Jack Ma', '198.11.132.198',2, '2018-11-11 22:23:45'), ('Jack Ma', '198.11.132.198',2, '2019-06-18 22:23:45'), ('Robin Li', '220.181.38.148',3, '2019-10-21 09:45:56'), ('Robin Li', '220.181.38.148',3, '2019-10-26 22:23:45'), ('Pony', '104.69.160.60',4, '2019-10-12 10:23:45'), ('Pony', '104.69.160.60',4, '2019-10-15 20:23:45');
如果我们需要展示如下列表(需求:展示用户列表,并显示其最近登录时间、最近登录 IP),那么就需要 t_user 和 t_login_log 连表查了
连接的类型有很多种,细分如下图
交叉连接
讲交叉连接之前了,我们先来看看笛卡尔积,假设我们两个集合,集合A={a, b},集合B={0, 1, 2},则A与B的笛卡尔积为{(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)},表示为AxB,也就是集合A中的任一元素与集合B的每个元素组合后的新集合则为A与B的笛卡尔积(AxB)。数学上的笛卡尔积反映到数据库中就是交叉连接(CROSS JOIN),结合上述的案例如下:
SELECT * FROM t_user CROSS JOIN t_login_log; -- 与 CROSS JOIN 得到的结果相同 -- 过时的写法,不符合 SQL标准,能读懂就好,不推荐使用 SELECT * FROM t_user, t_login_log;
t_user 中有 6 条记录, t_login_log 中有 11 条记录,t_user CROSS JOIN t_login_log 的结果是 66( 6 乘以 11) 条记录
交叉连接就是对两张表中的全部记录进行交叉组合,因此其结果是两张表的乘积,这也是为什么交叉连接无法使用内连接或外连接中所使用的 ON 子句的原因。交叉连接基本不会应用到实际业务之中,原因有两个,一是其结果没有实用价值,二是结果行数太多,需要花费大量的运算时间和硬件资源。虽说交叉连接的实际使用场景几乎没有,但还是有它的理论价值的,交叉连接是其他所有连接运算的基础,内连接是交叉连接的一部分,其结果是交叉连接的一部分(子集),外连接有点特殊,其结果包含交叉连接之外的内容;更多详情,我们接着往下看。
内连接
只返回两张表匹配的记录,就叫内连接,直观的表现就是关键字:INNER JOIN ... ON,ON 表示两张表连接所使用的列(连接键);而内连接中又属等值连接最常用
等值连接
简单点来说,就是连接键相等
-- 等值连接 SELECT * FROM t_user tu INNER JOIN t_login_log ttl ON tu.user_name = ttl.user_name; -- INNER JOIN 可以简写成 JOIN SELECT * FROM t_user tu JOIN t_login_log ttl ON tu.user_name = ttl.user_name; -- 不加连接键, 结果与 CROSS JOIN 一样 SELECT * FROM t_user tu INNER JOIN t_login_log ttl
等值连接的结果中,每一条记录的连接键的列的值是想等的,如上图中的 user_name 和 user_name1(为了区别于第一个user_name,数据库系统自动取的别名,我们可以显示的指定)
不等值连接
连接键的比较谓词除了 = 之外的所有情况,比如 >、<、<>(!=);不等值连接使用场景比较少,反正我在实际工作中几乎没用到过
SELECT * FROM t_user tu INNER JOIN t_login_log ttl ON tu.user_name <> ttl.user_name; SELECT * FROM t_user tu INNER JOIN t_login_log ttl ON tu.user_name > ttl.user_name;
自然连接
不需要指定连接条件,数据库系统会自动用相同的字段作为连接键,直观的表现就是关键字:NATURAL JOIN,NATURAL LEFT JOIN、NATURAL RIGHT JOIN;
连接键不直观,需要去看两张表中相同的字段有哪些;对于自然连接,了解即可,不推荐使用,反正我工作这么久,一次都没用过。
外连接
外连接的使用方式与内连接一样,也是通过 ON 使用连接键将两张表连接,从结果中获取我们想要的数据,但是返回的结果与内连接有区别,具体我们往下看
左连接
返回匹配的记录,以及左表多余的记录,关键字:LEFT JOIN(LEFT OUTER JOIN 的简写)
SELECT * FROM t_user tu LEFT OUTER JOIN t_login_log ttl ON tu.user_name = ttl.user_name; -- LEFT JOIN 是 LEFT OUTER JOIN 的简写 SELECT * FROM t_user tu LEFT JOIN t_login_log ttl ON tu.user_name = ttl.user_name;
上图中,前 11 条记录是匹配的记录,而第 12 条是不匹配、左表的记录
右连接
返回匹配的记录,以及表 B 多余的记录,关键字:RIGHT JOIN(RIGHT OUTER JOIN 的简写)
SELECT * FROM t_login_log ttl RIGHT OUTER JOIN t_user tu ON tu.user_name = ttl.user_name; -- RIGHT JOIN 是 RIGHT OUTER JOIN 的简写 SELECT * FROM t_login_log ttl RIGHT JOIN t_user tu ON tu.user_name = ttl.user_name;
由于我们习惯了从左往右(阅读方式、写作方式),因此在实际项目中,基本上用的都是左连接
全连接
返回匹配的记录,以及左表和右表各自的多余记录,关键字:FULL JOIN (FULL OUTER JOIN 的简写)
SELECT * FROM t_user tu FULL OUTER JOIN t_login_log ttl ON tu.user_name = ttl.user_name; -- FULL JOIN 是 FULL OUTER JOIN 的简写 SELECT * FROM t_user tu FULL JOIN t_login_log ttl ON tu.user_name = ttl.user_name;
注意:MySQL 不支持 全连接,我们可以通过 左连接、右连接之后,再 UNION 来实现全连接
自连接
一张表,自己连接自己,简单点来理解就是,左表、右表是同一张表;连接方式可以是内连接、也可以是外连接
更多详情大家可以去看:项目上线后,谈一下感触比较深的一点:查询优化
需求:展示用户列表,并显示最近登录时间、最近登录 IP
对于此需求,大家会如何来写这个 SQL ? 也许大家很容易想到左连接,如下所示
SELECT * FROM t_user tu LEFT JOIN t_login_log ttl ON tu.user_name = ttl.user_name;
可结果如下:
显示的是每个用户的所有登录日志,不是我们想要的结果;原因是 t_user 中的一条记录在 t_login_log 对应的记录有多种情况:0 条对应、1 条对应、多条对应,那这个 SQL 要怎么写呢,方式有多种,不局限于如下实现
-- 1、连接配合子查询,注意 Bruce Lee 从未登陆过 SELECT tu.user_name, tu.sex,tu.age, tu.phone_number,tu.email,tll.create_time,tll.ip FROM t_user tu LEFT JOIN t_login_log tll ON tu.user_name = tll.user_name WHERE tll.id = (SELECT MAX(id) FROM t_login_log WHERE user_name = tu.user_name) OR tll.user_name IS NULL; -- 2、t_login_log分组统计出各个用户的最近一次登录信息后,再与 t_user 联表 SELECT tu.user_name, tu.sex,tu.age, tu.phone_number,tu.email,tll.create_time,tll.ip FROM t_user tu LEFT JOIN ( SELECT tb.* FROM( SELECT user_name, MAX(id) id FROM t_login_log GROUP BY user_name ) ta LEFT JOIN t_login_log tb ON ta.id = tb.id ) tll ON tu.user_name = tll.user_name;
具体的实现还得结合具体的业务和需求来实现,那样才能写出高效的 SQL;另外结合执行计划来建立合适的索引。总之,没有一成不变的、通用的高效 SQL,结合具体的业务才能写出最合适的 SQL。
总结
1、连接的描述方式
常用的维恩图,描述如下
维恩图描述有他的优势,但它不好表示交叉连接,同时容易让人误解成 SQL 中的集合操作;这里推荐另外一种描述方式,我觉得描述的更准确
CROSS JOIN
常用 JOIN
上图中,颜色表示匹配关系,颜色相同表示匹配。返回结果中,如果另一张表没有匹配的记录,则用 null 填充, 在上图中则表示为空白。
2、连接中 ON 指定连接键,连接键可以指定多个,而 WHERE 还是平时的作用,用来指定过滤条件;不推荐将连接键放于 WHERE 后;
3、实际工作中,用的最多的是 左连接 和 等值连接,其他的用的特别少
参考
《SQL进阶教程》