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inner join on, left join on, right join on

 
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 希望大家通过我的文章能对链接表有一个全新的认识

主要说的三个多表链接查询的方法有如下三种

inner join onleft join onright join on

接下来我一个一个的给大家介绍

1.inner join on
     只要两个表的公共字段有匹配值,就将这两个表中的记录组合起来。以一个共同的字段求两个表中符合要求的交集,并将每个表符合要求的记录以共同的字段为
准合并起来。其实就是取他们的交集

语法如下提示

FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1 . field1 compopr table2 . field2

INNER JOIN 操作包含以下部分:

部分 说明
假如我们有 table1, table2 两张表。 
field1,field2 要联接的字段的名称。如果它们不是数字,则这些字段的数据类型必须相同,并且包含同类数据,但是,它们不必具有相同的名称。


compopr
 任何关系比较运算符:“=”、“<”、“>”、“<=”、“>=”或者“<>”。 

说明

可以在任何 FROM 子句中使用 INNER JOIN 操作。这是最常用的联接类型。只要两个表的公共字段上存在相匹配的值,Inner 联接就会组合这些表中的记录。

可以将 INNER JOIN 用于 Departments 及 Employees 表,以选择出每个部门的所有雇员。而要选择所有部分(即使某些部门中并没有被分配雇员)或者所有雇员(即使某些雇员没有分配到任何部门),则可以通过 LEFT JOIN 或者 RIGHT JOIN 操作来创建外部联接。

如果试图联接包含备注或 OLE 对象数据的字段,将发生错误。

可以联接任何两个相似类型的数字字段。例如,可以联接自动编号和长整型字段,因为它们均是相似类型。然而,不能联接单精度型和双精度型类型字段。

下例展示了如何通过 CategoryID 字段联接 Categories 和 Products 表:

SELECT CategoryName, ProductName

FROM Categories INNER JOIN Products

ON Categories.CategoryID = Products.CategoryID;

 在前面的示例中,CategoryID 是被联接字段,但是它不包含在查询输出中,因为它不包含在 SELECT 语句中。若要包含被联接字段,请在 SELECT 语句中包含该字段名,在本例中是指 Categories.CategoryID。

也可以在 JOIN 语句中链接多个 ON 子句,请使用如下语法:

SELECT fields
FROM table1 INNER JOIN table2
ON table1.field1 compopr table2.field1 AND
ON table1.field2 compopr table2.field2) OR
ON table1.field3 compopr table2.field3)];

 

也可以通过如下语法嵌套 JOIN 语句:

代码
SELECT fields
FROM table1 INNER JOIN
(table2 
INNER JOIN []table3
[INNER JOIN [( ]tablex [INNER JOIN ...)] 
ON table3.field3 compopr tablex.fieldx)]
ON table2.field2 compopr table3.field3) 
ON table1.field1 compopr table2.field2;

 

LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 可以嵌套在 INNER JOIN 之中,但是 INNER JOIN 不能嵌套于 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 之中。

2.操作实例

表A记录如下:
aID               aNum
1                  a20050111
2                  a20050112
3                  a20050113
4                  a20050114
5                  a20050115

表B记录如下:
bID               bName
1                   2006032401
2                  2006032402
3                  2006032403
4                  2006032404
8                  2006032408


实验如下:
1.left join

sql语句如下:

select * from A
left join B 
on A.aID = B.bID

结果如下:
aID               aNum                          bID                  bName
1                   a20050111                1                      2006032401
2                   a20050112                2                     2006032402
3                   a20050113                3                     2006032403
4                   a20050114                4                     2006032404
5                   a20050115                NULL              NULL
(所影响的行数为 5 行)

结果说明:
   eft join是以A表的记录为基础的,A可以看成左表,B可以看成右表,left join是以左表为准的.
换句话说,左表(A)的记录将会全部表示出来,而右表(B)只会显示符合搜索条件的记录(例子中为: A.aID = B.bID).B表记录不足的地方均为NULL.

2.right join
sql语句如下:

select * from A
right join B 
on A.aID = B.bID

 结果如下:
aID               aNum                          bID                  bName
1                   a20050111                1                      2006032401
2                   a20050112                2                     2006032402
3                   a20050113                3                     2006032403
4                   a20050114                4                     2006032404
NULL           NULL                          8                     2006032408
(所影响的行数为 5 行)
结果说明:
        仔细观察一下,就会发现,和left join的结果刚好相反,这次是以右表(B)为基础的,A表不足的地方用NULL填充.


3.inner join
sql语句如下:

select * from A
innerjoin B 
on A.aID = B.bID

结果如下:
aID               aNum                          bID                  bName
1                   a20050111                1                      2006032401
2                   a20050112                2                     2006032402
3                   a20050113                3                     2006032403
4                   a20050114                4                     2006032404

结果说明:
        很明显,这里只显示出了 A.aID = B.bID的记录.这说明inner join并不以谁为基础,它只显示符合条件的记录.

最后来一起总结一下吧

1.inner join on 就是说两个表中都有相关数据时才显示出来

2. left join on  左表中数据全部显示,右表根据条件显示

3. right join on 右表全部显示,左表根据条件显示

不知道大家对多表链接有没有一个新的认识。

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