我们可以使用LEFT JOIN 来获取所有用户的订单信息,即使他们没有下过订单。 ```sql SELECT users.user_id, users.username, orders.order_id FROM users LEFT JOIN orders ON users.user_id = orders.user_id; ``` 接下来我们介绍一下UNIONALL。UNIONALL是一种合并操作,它可以将多个SELECT语句的结果集合并成...
可以发现union和union all相比,union少了两条数据,就是user表和t_user表重复的数据,所以union选取的记录会进行筛选,删除重复的数据,而union all则会选取所有的数据。 union可以表示如下: union all 表示如下: 5.CROSS JOIN cross join即交叉连接,又称笛卡尔连接(cartersian join)或叉乘(product),如果A和B是两个...
(2) SELECT * FROM TableALEFT OUTER JOINTableB ON TableA.name = TableB.nameWHERE TableB.id IS null 结果集 产生在A表中有而在B表中没有的集合。 4.RIGHT [OUTER] JOIN RIGHT OUTERJOIN 是后面的表为基础,与LEFT OUTER JOIN用法类似。这里不介绍了。 5.UNION与UNION ALL UNION 操作符用于合并两个...
2.内连接查询 语法:【select表1.字段名1,表2.字段名2,...FROM表1join_type表2[ON (连接条件)]】 inner join 等值连接 select * from t1 inner join t2on t1.sales=t2.sales id name sales date id sales date 2 san 250 2011-01-07 00:00:00.000 1 250 2011-01-07 00:00:00.000 3 los 320...
RIGHT OUTERJOIN 是后面的表为基础,与LEFT OUTER JOIN用法类似。这里不介绍了。 5.UNION与UNION ALL UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。 请注意,UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。列也必须拥有相似的数据类型。同时,每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同。UNION 只选取记录,而...
right outer join: 图示与周四与周五。深色相反。 图五left join UNION与UNION ALL:UNION操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。 需要注意,UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。列也必须拥有相似的数据类型。 同时,每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同。UNION 只选取记录,而UNION ALL会列出...
SQL优化——union与unionall、leftjoin和innerjoin及内连接 最近在优化⼀个功能，原写法是视图中套⽤视图，视图中⼜有视图，且查询了多张表⽤不同的数据源，⽤了union也⽤了union all,还有left join 和 inner join 及内连接的使⽤。 现象：打开列表页⾯DB的使⽤率就⾼达30% 优化点...
RIGHT OUTERJOIN 是后面的表为基础,与LEFT OUTER JOIN用法类似。这里不介绍了。 5.UNION与UNION ALL UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。 请注意,UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。列也必须拥有相似的数据类型。同时,每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同。UNION 只选取记录,而...
其中两种不同的用法是UNION和UNION ALL,区别在于UNION从结果集中删除重复的行。如果使用UNION ALL 将包含所有行并且将不删除重复的行。 (ZZ) 1.交集 Inner Join, 等价于select * from a b where a.id=b.id ,*表示a.*,b.*,一笔纪录你可以取出a,b的栏位 ...
常见的 JOIN 类型:SQL INNER JOIN(简单的 JOIN)、SQL LEFT JOIN、SQL RIGHT JOIN、SQL FULL JOIN,其中前一种是内连接,后三种是外链接。 假设有两张表,Table A,Table B TableAB.jpg 一、INNER JOIN 语法: selectcolumn_name(s)fromtable1INNERJOINtable2ONtable1.column_name=table2.column_name ...