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

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。

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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 <字段名> FROM <表1> CROSS JOIN <表2> [WHERE子句]

或

SELECT <字段名> FROM <表1>, <表2> [WHERE子句]

语法说明如下：

字段名：需要查询的字段名称。

<表1><表2>：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。

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 <字段名> FROM <表1> INNER JOIN <表2> [ON子句]

语法说明如下。

字段名：需要查询的字段名称。

<表1><表2>：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。

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 <字段名> FROM <表1> LEFT OUTER JOIN <表2> <ON子句>

语法说明如下。

字段名：需要查询的字段名称。

<表1><表2>：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 <字段名> FROM <表1> RIGHT OUTER JOIN <表2> <ON子句>

语法说明如下。

字段名：需要查询的字段名称。

<表1><表2>：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，更多请关注每日运维其它相关文章！