SQL JOIN 连接

SQL 连接（JOIN） 子句用于将数据库中两个或者两个以上表中的记录组合起来。连接通过共有值将不同表中的字段组合在一起。

我们来看看"Orders"表中的选择：

OrderID	CustomerID	OrderDate
10308	2	1996-09-18
10309	37	1996-09-19
10310	77	1996-09-20

然后，查看"Customers"表中的选择：

CustomerID	CustomerName	ContactName	Country
1	Alfreds Futterkiste	Maria Anders	Germany
2	Ana Trujillo Emparedados y helados	Ana Trujillo	Mexico
3	Antonio Moreno Taquería	Antonio Moreno	Mexico

请注意，"Orders"表中的“客户ID”列是指"CustomerID"表中的“客户ID”。上面两个表格之间的关系是“CustomerID”列。

然后，我们可以创建下面的SQL语句（包含一个INNER JOIN），它选择两个表中具有匹配值的记录：

代码示例：

SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName, Orders.OrderDate
FROM Orders
INNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID=Customers.CustomerID;

它会产生这样的东西：

OrderID	CustomerName	OrderDate
10308	Ana Trujillo Emparedados y helados	9/18/1996
10365	Antonio Moreno Taquería	11/27/1996
10383	Around the Horn	12/16/1996
10355	Around the Horn	11/15/1996
10278	Berglunds snabbköp	8/12/1996

考虑下面两个表，（a）CUSTOMERS 表：

+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME     | AGE | ADDRESS   | SALARY   |
+----+----------+-----+-----------+----------+
|  1 | Ramesh   |  32 | Ahmedabad |  2000.00 |
|  2 | Khilan   |  25 | Delhi     |  1500.00 |
|  3 | kaushik  |  23 | Kota      |  2000.00 |
|  4 | Chaitali |  25 | Mumbai    |  6500.00 |
|  5 | Hardik   |  27 | Bhopal    |  8500.00 |
|  6 | Komal    |  22 | MP        |  4500.00 |
|  7 | Muffy    |  24 | Indore    | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+

（b）另一个表是 ORDERS 表：

+-----+---------------------+-------------+--------+
|OID  | DATE                | CUSTOMER_ID | AMOUNT |
+-----+---------------------+-------------+--------+
| 102 | 2009-10-08 00:00:00 |           3 |   3000 |
| 100 | 2009-10-08 00:00:00 |           3 |   1500 |
| 101 | 2009-11-20 00:00:00 |           2 |   1560 |
| 103 | 2008-05-20 00:00:00 |           4 |   2060 |
+-----+---------------------+-------------+--------+

现在，让我们用 SELECT 语句将这个两张表连接（JOIN）在一起：

SQL> SELECT ID, NAME, AGE, AMOUNT
        FROM CUSTOMERS, ORDERS
        WHERE  CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID;

上述语句的运行结果如下所示：

+----+----------+-----+--------+
| ID | NAME     | AGE | AMOUNT |
+----+----------+-----+--------+
|  3 | kaushik  |  23 |   3000 |
|  3 | kaushik  |  23 |   1500 |
|  2 | Khilan   |  25 |   1560 |
|  4 | Chaitali |  25 |   2060 |
+----+----------+-----+--------+

不同类型的SQL联接

SQL 中有多种不同的连接：

内连接（INNER JOIN）：当两个表中都存在匹配时，才返回行。
左连接（LEFT JOIN）：返回左表中的所有行，即使右表中没有匹配的行。
右连接（RIGHT JOIN）：返回右表中的所有行，即使左表中没有匹配的行。
全连接（FULL JOIN）：只要某一个表存在匹配，就返回行。
笛卡尔连接（CARTESIAN JOIN）：返回两个或者更多的表中记录集的笛卡尔积。

SQL INNERJOIN SQL LEFTJOIN SQL RIGHTJOIN

内连接

最常用也最重要的连接形式是 内连接 ，有时候也被称作“EQUIJOIN”（等值连接）。

内连接根据连接谓词来组合两个表中的字段，以创建一个新的结果表。SQL 查询会比较逐个比较表 1 和表 2 中的每一条记录，来寻找满足连接谓词的所有记录对。当连接谓词得以满足时，所有满足条件的记录对的字段将会结合在一起构成结果表。

语法：

内连接 的基本语法如下所示：

SELECT table1.column1, table2.column2...
FROM table1
INNER JOIN table2
ON table1.common_field = table2.common_field;

示例

考虑如下两个表格，（a）CUSTOMERS 表：

+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME     | AGE | ADDRESS   | SALARY   |
+----+----------+-----+-----------+----------+
|  1 | Ramesh   |  32 | Ahmedabad |  2000.00 |
|  2 | Khilan   |  25 | Delhi     |  1500.00 |
|  3 | kaushik  |  23 | Kota      |  2000.00 |
|  4 | Chaitali |  25 | Mumbai    |  6500.00 |
|  5 | Hardik   |  27 | Bhopal    |  8500.00 |
|  6 | Komal    |  22 | MP        |  4500.00 |
|  7 | Muffy    |  24 | Indore    | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+

（b）ORDERS 表：

+-----+---------------------+-------------+--------+
| OID | DATE                |          ID | AMOUNT |
+-----+---------------------+-------------+--------+
| 102 | 2009-10-08 00:00:00 |           3 |   3000 |
| 100 | 2009-10-08 00:00:00 |           3 |   1500 |
| 101 | 2009-11-20 00:00:00 |           2 |   1560 |
| 103 | 2008-05-20 00:00:00 |           4 |   2060 |
+-----+---------------------+-------------+--------+

现在，让我们用内连接将这两个表连接在一起：

SQL> SELECT  ID, NAME, AMOUNT, DATE
     FROM CUSTOMERS
     INNER JOIN ORDERS
     ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID;

上述语句将会产生如下结果：

+----+----------+--------+---------------------+
| ID | NAME     | AMOUNT | DATE                |
+----+----------+--------+---------------------+
|  3 | kaushik  |   3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  3 | kaushik  |   1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  2 | Khilan   |   1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
|  4 | Chaitali |   2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
+----+----------+--------+---------------------+

左连接

左链接 返回左表中的所有记录，即使右表中没有任何满足匹配条件的记录。这意味着，如果 ON 子句在右表中匹配到了 0 条记录，该连接仍然会返回至少一条记录，不过返回的记录中所有来自右表的字段都为 NULL。

这就意味着，左连接会返回左表中的所有记录，加上右表中匹配到的记录，或者是 NULL （如果连接谓词无法匹配到任何记录的话）。

语法：

左连接 的基本语法如下所示：

SELECT table1.column1, table2.column2...
FROM table1
LEFT JOIN table2
ON table1.common_field = table2.common_field;

这里，给出的条件可以是任何根据你的需要写出的条件。

示例

考虑如下两个表格，（a）CUSTOMERS 表：

+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME     | AGE | ADDRESS   | SALARY   |
+----+----------+-----+-----------+----------+
|  1 | Ramesh   |  32 | Ahmedabad |  2000.00 |
|  2 | Khilan   |  25 | Delhi     |  1500.00 |
|  3 | kaushik  |  23 | Kota      |  2000.00 |
|  4 | Chaitali |  25 | Mumbai    |  6500.00 |
|  5 | Hardik   |  27 | Bhopal    |  8500.00 |
|  6 | Komal    |  22 | MP        |  4500.00 |
|  7 | Muffy    |  24 | Indore    | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+

（b）ORDERS 表：

+-----+---------------------+-------------+--------+
| OID | DATE                |          ID | AMOUNT |
+-----+---------------------+-------------+--------+
| 102 | 2009-10-08 00:00:00 |           3 |   3000 |
| 100 | 2009-10-08 00:00:00 |           3 |   1500 |
| 101 | 2009-11-20 00:00:00 |           2 |   1560 |
| 103 | 2008-05-20 00:00:00 |           4 |   2060 |
+-----+---------------------+-------------+--------+

现在，让我们用左连接将这两个表连接在一起：

SQL> SELECT  ID, NAME, AMOUNT, DATE
     FROM CUSTOMERS
     LEFT JOIN ORDERS
     ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID;

上述语句将会产生如下结果：

+----+----------+--------+---------------------+
| ID | NAME     | AMOUNT | DATE                |
+----+----------+--------+---------------------+
|  1 | Ramesh   |   NULL | NULL                |
|  2 | Khilan   |   1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
|  3 | kaushik  |   3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  3 | kaushik  |   1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  4 | Chaitali |   2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
|  5 | Hardik   |   NULL | NULL                |
|  6 | Komal    |   NULL | NULL                |
|  7 | Muffy    |   NULL | NULL                |
+----+----------+--------+---------------------+

右连接

右链接 返回右表中的所有记录，即是左表中没有任何满足匹配条件的记录。这意味着，如果 ON 子句在左表中匹配到了 0 条记录，该连接仍然会返回至少一条记录，不过返回的记录中所有来自左表的字段都为 NULL。

这就意味着，右连接会返回右表中的所有记录，加上左表中匹配到的记录，或者是 NULL （如果连接谓词无法匹配到任何记录的话）。

语法：

右连接 的基本语法如下所示：

SELECT table1.column1, table2.column2...
FROM table1
RIGHT JOIN table2
ON table1.common_field = table2.common_field;

这里，给出的条件可以是任何根据你的需要写出的条件。

示例

考虑如下两个表格，（a）CUSTOMERS 表：

+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME     | AGE | ADDRESS   | SALARY   |
+----+----------+-----+-----------+----------+
|  1 | Ramesh   |  32 | Ahmedabad |  2000.00 |
|  2 | Khilan   |  25 | Delhi     |  1500.00 |
|  3 | kaushik  |  23 | Kota      |  2000.00 |
|  4 | Chaitali |  25 | Mumbai    |  6500.00 |
|  5 | Hardik   |  27 | Bhopal    |  8500.00 |
|  6 | Komal    |  22 | MP        |  4500.00 |
|  7 | Muffy    |  24 | Indore    | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+

（b）ORDERS 表：

+-----+---------------------+-------------+--------+
| OID | DATE                |          ID | AMOUNT |
+-----+---------------------+-------------+--------+
| 102 | 2009-10-08 00:00:00 |           3 |   3000 |
| 100 | 2009-10-08 00:00:00 |           3 |   1500 |
| 101 | 2009-11-20 00:00:00 |           2 |   1560 |
| 103 | 2008-05-20 00:00:00 |           4 |   2060 |
+-----+---------------------+-------------+--------+

现在，让我们用右连接将这两个表连接在一起：

SQL> SELECT  ID, NAME, AMOUNT, DATE
     FROM CUSTOMERS
     RIGHT JOIN ORDERS
     ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID;

上述语句将会产生如下结果：

+------+----------+--------+---------------------+
| ID   | NAME     | AMOUNT | DATE                |
+------+----------+--------+---------------------+
|    3 | kaushik  |   3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
|    3 | kaushik  |   1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
|    2 | Khilan   |   1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
|    4 | Chaitali |   2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
+------+----------+--------+---------------------+

全连接

全连接 将左连接和右连接的结果组合在一起。

语法：

全连接 的基本语法如下所受：

SELECT table1.column1, table2.column2...
FROM table1
FULL JOIN table2
ON table1.common_field = table2.common_field;

这里，给出的条件可以是任何根据你的需要写出的条件。

示例

考虑如下两个表格，（a）CUSTOMERS 表：

+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME     | AGE | ADDRESS   | SALARY   |
+----+----------+-----+-----------+----------+
|  1 | Ramesh   |  32 | Ahmedabad |  2000.00 |
|  2 | Khilan   |  25 | Delhi     |  1500.00 |
|  3 | kaushik  |  23 | Kota      |  2000.00 |
|  4 | Chaitali |  25 | Mumbai    |  6500.00 |
|  5 | Hardik   |  27 | Bhopal    |  8500.00 |
|  6 | Komal    |  22 | MP        |  4500.00 |
|  7 | Muffy    |  24 | Indore    | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+

（b）ORDERS 表：

+-----+---------------------+-------------+--------+
| OID | DATE                |          ID | AMOUNT |
+-----+---------------------+-------------+--------+
| 102 | 2009-10-08 00:00:00 |           3 |   3000 |
| 100 | 2009-10-08 00:00:00 |           3 |   1500 |
| 101 | 2009-11-20 00:00:00 |           2 |   1560 |
| 103 | 2008-05-20 00:00:00 |           4 |   2060 |
+-----+---------------------+-------------+--------+

现在让我们用全连接将两个表连接在一起：

SQL> SELECT  ID, NAME, AMOUNT, DATE
     FROM CUSTOMERS
     FULL JOIN ORDERS
     ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID;

上述语句将会产生如下结果：

+------+----------+--------+---------------------+
| ID   | NAME     | AMOUNT | DATE                |
+------+----------+--------+---------------------+
|    1 | Ramesh   |   NULL | NULL                |
|    2 | Khilan   |   1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
|    3 | kaushik  |   3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
|    3 | kaushik  |   1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
|    4 | Chaitali |   2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
|    5 | Hardik   |   NULL | NULL                |
|    6 | Komal    |   NULL | NULL                |
|    7 | Muffy    |   NULL | NULL                |
|    3 | kaushik  |   3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
|    3 | kaushik  |   1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
|    2 | Khilan   |   1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
|    4 | Chaitali |   2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
+------+----------+--------+---------------------+

如果你所用的数据库不支持全连接，比如 MySQL，那么你可以使用 UNION ALL子句来将左连接和右连接结果组合在一起：

SQL> SELECT  ID, NAME, AMOUNT, DATE
     FROM CUSTOMERS
     LEFT JOIN ORDERS
     ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID
UNION ALL
     SELECT  ID, NAME, AMOUNT, DATE
     FROM CUSTOMERS
     RIGHT JOIN ORDERS
     ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID

笛卡尔连接（交叉连接）

笛卡尔连接 或者 交叉连接 返回两个或者更多的连接表中记录的笛卡尔乘积。也就是说，它相当于连接谓词总是为真或者缺少连接谓词的内连接。

语法：

笛卡尔连接 或者说 交叉连接 的基本语法如下所示：

SELECT table1.column1, table2.column2...
FROM  table1, table2 [, table3 ]

示例

考虑如下两个表格，（a）CUSTOMERS 表：

+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME     | AGE | ADDRESS   | SALARY   |
+----+----------+-----+-----------+----------+
|  1 | Ramesh   |  32 | Ahmedabad |  2000.00 |
|  2 | Khilan   |  25 | Delhi     |  1500.00 |
|  3 | kaushik  |  23 | Kota      |  2000.00 |
|  4 | Chaitali |  25 | Mumbai    |  6500.00 |
|  5 | Hardik   |  27 | Bhopal    |  8500.00 |
|  6 | Komal    |  22 | MP        |  4500.00 |
|  7 | Muffy    |  24 | Indore    | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+

（b）ORDERS 表：

+-----+---------------------+-------------+--------+
| OID | DATE                |          ID | AMOUNT |
+-----+---------------------+-------------+--------+
| 102 | 2009-10-08 00:00:00 |           3 |   3000 |
| 100 | 2009-10-08 00:00:00 |           3 |   1500 |
| 101 | 2009-11-20 00:00:00 |           2 |   1560 |
| 103 | 2008-05-20 00:00:00 |           4 |   2060 |
+-----+---------------------+-------------+--------+

现在，让我用内连接将这两个表连接在一起：

SQL> SELECT  ID, NAME, AMOUNT, DATE
    FROM CUSTOMERS, ORDERS;

上述语句将会产生如下结果：

+----+----------+--------+---------------------+
| ID | NAME     | AMOUNT | DATE                |
+----+----------+--------+---------------------+
|  1 | Ramesh   |   3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  1 | Ramesh   |   1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  1 | Ramesh   |   1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
|  1 | Ramesh   |   2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
|  2 | Khilan   |   3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  2 | Khilan   |   1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  2 | Khilan   |   1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
|  2 | Khilan   |   2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
|  3 | kaushik  |   3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  3 | kaushik  |   1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  3 | kaushik  |   1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
|  3 | kaushik  |   2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
|  4 | Chaitali |   3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  4 | Chaitali |   1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  4 | Chaitali |   1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
|  4 | Chaitali |   2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
|  5 | Hardik   |   3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  5 | Hardik   |   1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  5 | Hardik   |   1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
|  5 | Hardik   |   2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
|  6 | Komal    |   3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  6 | Komal    |   1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  6 | Komal    |   1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
|  6 | Komal    |   2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
|  7 | Muffy    |   3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  7 | Muffy    |   1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  7 | Muffy    |   1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
|  7 | Muffy    |   2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
+----+----------+--------+---------------------+