SQLite JOINS连接

SQLite JOINS连接

SQLite Joins 子句被用于在数据库中组合两个或多个表的记录。通过使用每个表中都具有相同值的字段,可以使用JOIN操作来组合两个表中的字段。

SQL定义了三种主要类型的连接(Join)操作:

  • The CROSS JOIN(交叉连接)
  • The INNER JOIN(内连接)
  • The OUTER JOIN(外连接)

在我们继续之前,让我们考虑两个表COMPANY和DEPARTMENT。我们已经看过向COMPANY表中插入数据的语句。所以让我们假设COMPANY表中已经有一些可用的记录列表。

ID          NAME        AGE         ADDRESS     SALARY
----------  ----------  ----------  ----------  ----------
1           Paul        32          California  20000.0
2           Allen       25          Texas       15000.0
3           Teddy       23          Norway      20000.0
4           Mark        25          Rich-Mond   65000.0
5           David       27          Texas       85000.0
6           Kim         22          South-Hall  45000.0
7           James       24          Houston     10000.0

另一个表是DEPARTMENT,其定义如下-

CREATE TABLE DEPARTMENT(
   ID INT PRIMARY KEY      NOT NULL,
   DEPT           CHAR(50) NOT NULL,
   EMP_ID         INT      NOT NULL
);

这是用于填充DEPARTMENT表的INSERT语句列表 –

INSERT INTO DEPARTMENT (ID, DEPT, EMP_ID)
VALUES (1, 'IT Billing', 1 );

INSERT INTO DEPARTMENT (ID, DEPT, EMP_ID)
VALUES (2, 'Engineering', 2 );

INSERT INTO DEPARTMENT (ID, DEPT, EMP_ID)
VALUES (3, 'Finance', 7 );

最后,我们有以下可用的DEPARTMENT表记录清单 –

ID          DEPT        EMP_ID
----------  ----------  ----------
1           IT Billing  1
2           Engineering 2
3           Finance     7

交叉连接

交叉连接将第一个表的每一行与第二个表的每一行进行匹配。如果输入表分别有x和y行,则结果表将有x*y行。由于交叉连接有可能生成非常大的表格,因此在适当的情况下必须小心使用它们。

以下是交叉连接的语法:

SELECT ... FROM table1 CROSS JOIN table2 ... 

根据上述表格,您可以按照以下方式编写CROSS JOIN –

sqlite> SELECT EMP_ID, NAME, DEPT FROM COMPANY CROSS JOIN DEPARTMENT;

上面的查询将产生以下结果−

EMP_ID      NAME        DEPT
----------  ----------  ----------
1           Paul        IT Billing
2           Paul        Engineering
7           Paul        Finance
1           Allen       IT Billing
2           Allen       Engineering
7           Allen       Finance
1           Teddy       IT Billing
2           Teddy       Engineering
7           Teddy       Finance
1           Mark        IT Billing
2           Mark        Engineering
7           Mark        Finance
1           David       IT Billing
2           David       Engineering
7           David       Finance
1           Kim         IT Billing
2           Kim         Engineering
7           Kim         Finance
1           James       IT Billing
2           James       Engineering
7           James       Finance

INNER JOIN

INNER JOIN通过根据连接谓词将两个表(table1和table2)的列值组合在一起,创建一个新的结果表。该查询将table1的每一行与table2的每一行进行比较,以找到满足连接谓词的所有行对。当满足连接谓词时,A和B的每个匹配的行对的列值将合并为一个结果行。

INNER JOIN是最常见和默认的连接类型。您可以选择使用INNER关键字。

以下是INNER JOIN的语法 –

SELECT ... FROM table1 [INNER] JOIN table2 ON conditional_expression ...

为了避免重复并使短语更短,可以通过 USING 表达式声明INNER JOIN条件。该表达式指定一个或多个列的列表。

SELECT ... FROM table1 JOIN table2 USING ( column1 ,... ) ...

自然连接(NATURAL JOIN)类似于 JOIN…USING ,只是它会自动检测两个表中每个列的值是否相等。

SELECT ... FROM table1 NATURAL JOIN table2...

基于上述表格,可以将INNER JOIN写作如下 –

sqlite> SELECT EMP_ID, NAME, DEPT FROM COMPANY INNER JOIN DEPARTMENT
   ON COMPANY.ID = DEPARTMENT.EMP_ID;

以上查询将产生以下结果 –

EMP_ID      NAME        DEPT
----------  ----------  ----------
1           Paul        IT Billing
2           Allen       Engineering
7           James       Finance

外连接

外连接是内连接的扩展。虽然SQL标准定义了三种类型的外连接:左外连接、右外连接和全外连接,但SQLite只支持 左外连接

外连接的条件与内连接相同,可以使用ON、USING或NATURAL关键字来表达。初始结果表的计算方式与内连接相同。一旦主连接计算完毕,外连接将把一个或两个表中的任何未连接的行用NULL填充,并将它们附加到结果表中。

下面是左外连接的语法:

SELECT ... FROM table1 LEFT OUTER JOIN table2 ON conditional_expression ...

为了避免冗余并使短语更简短,可以使用USING表达式来声明OUTER JOIN条件。该表达式指定一个或多个列的列表。

SELECT ... FROM table1 LEFT OUTER JOIN table2 USING ( column1 ,... ) ...

根据上述表格,您可以将外连接写成如下形式:

sqlite> SELECT EMP_ID, NAME, DEPT FROM COMPANY LEFT OUTER JOIN DEPARTMENT
   ON COMPANY.ID = DEPARTMENT.EMP_ID;

上述查询将产生以下结果 −

EMP_ID      NAME        DEPT
----------  ----------  ----------
1           Paul        IT Billing
2           Allen       Engineering
            Teddy
            Mark
            David
            Kim
7           James       Finance

Python教程

Java教程

Web教程

数据库教程

图形图像教程

大数据教程

开发工具教程

计算机教程