8、表关联查询

1、子查询

当一个查询结果是另一个查询的条件的时候，那么就称为子查询。

子查询是在SQL语句内的另外一条SELECT语句，可以放在外层sql语句的字段位置，表位置，where 条件位置等

常见的子查询
1）where型子查询
查询结果为单个，将查询结果当做某列的筛选条件。

--查询成绩最高的学生信息
select * from t_student where score=(select max(score) from t_student);

2）from 型子查询
将子查询结果当做一张虚表来处理。

--查询平均成绩最高的班级
select t1.class from ( 
    select class, avg(score)  avgscore from t_student group by class
 ) t1 
where  avgscore=(select max(avgscore) from t1);

3）in 子查询
将查询结果作为in的条件集合

--

4)exists 和not exists 子查询
存在和不存在的子查询

in()适合B表比A表数据小的情况
exists()适合B表比A表数据大的情况
解析：
当A表数据与B表数据一样大时,in与exists效率差不多,可任选一个使用.
select * from A
where id in(select id from B)

以上查询使用了in语句,in()只执行一次,它查出B表中的所有id字段并缓存起来.之后,检查A表的id是否与B表中的id相等,如果相等则将A表的记录加入结果集中,直到遍历完A表的所有记录.
它的查询过程类似于以下过程

List resultSet=[];
Array A=(select * from A);
Array B=(select id from B);

for(int i=0;i<A.length;i++) {
for(int j=0;j<B.length;j++) {
if(A[i].id==B[j].id) {
resultSet.add(A[i]);
break;
}
}
}
return resultSet;

可以看出,当B表数据较大时不适合使用in(),因为它会B表数据全部遍历一次.
如:A表有10000条记录,B表有1000000条记录,那么最多有可能遍历100001000000次,效率很差.
再如:A表有10000条记录,B表有100条记录,那么最多有可能遍历10000100次,遍历次数大大减少,效率大大提升.

结论:in()适合B表比A表数据小的情况

select a.* from A a
where exists(select 1 from B b where a.id=b.id)

以上查询使用了exists语句,exists()会执行A.length次,它并不缓存exists()结果集,因为exists()结果集的内容并不重要,重要的是结果集中是否有记录,如果有则返回true,没有则返回false.
它的查询过程类似于以下过程

List resultSet=[];
Array A=(select * from A)

for(int i=0;i<A.length;i++) {
if(exists(A[i].id) { //执行select 1 from B b where b.id=a.id是否有记录返回
resultSet.add(A[i]);
}
}
return resultSet;

当B表比A表数据大时适合使用exists(),因为它没有那么遍历操作,只需要再执行一次查询就行.

2、表连接查询

内连接：只有两张表中能匹配上的数据会查询出来。
内连接： [inner] join on
SQL语法格式：

语法1：
    select *
       from 表1 [inner] join 表2 on 表1.字段1=表2.字段1;
语法2：
        select *
           from 表1,表2
            where 表1.字段1=表2.字段1;

--查询学号为xxx(名称为xxx)的学生的语文成绩

外连接
1）左外连接：left outer join
连接效果：
左侧的表中的全部数据都会被显示出来，但是右侧表的数据，只有和左侧匹配上的字段才会被查询出来！否则都会显示null！

SQL语法格式：             
    语法1：
           select *
               from 表1 left outer join 表2
               on 表1.字段1=表2.字段1;
   语法2：
          select *
             from 表1 left outer join 表2
             where 表1.字段1=表2.字段1(+);

--查询学号为xxx的学生的各科成绩，如果没有成绩则显示为0
select t1.cname,nvl(t2.score,0) from t_course t1 left join
 (select * from   t_score where sno=xxx  ) t2 
on t1.cno=t2.cno;

select '李军', r.cname,nvl(t2.degree,0) from t_course r left join 
 (select c.cno,s.sname,c.degree from t_score c ,student s
       where c.sno=s.sno and s.sname='李军')t2 
 on r.cno=t2.cno ;

2）右外连接：right outer join
连接效果：
右侧的表中的全部数据都会被显示出来，但是左侧表的数据，
只有和右侧匹配上的字段才会被查询出来！否则都会显示null！

                    SQL语法格式：              
                        语法1：
                            select *
                            from 表1 right outer join 表2
                                 on 表1.字段1=表2.字段1;
                        语法2：
                            select *
                            from 表1 left outer join 表2
                            where 表1.字段1(+)=表2.字段1;

3）全外连接：full out join
查询效果：左连接右连接结果集的合集。

SQL语法格式：         
         select *
            from 表1 full outer join 表2
            on 表1.字段1=表2.字段1;

交叉连接
表与表之间做笛卡尔积查询！
自连接：自己跟自己连接，可以使用内连接也可以使用外连接

--查询自己及上级姓名

3、集合运算

union 将两个查询结果集合并，会去重
union all 将两个查询结果集合并，不去重

--查询所有教师和同学的name、sex和birthday.

区别：
Union，对两个结果集进行并集操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序（字段的先后顺序排序）；
Union All，对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不进行排序；

交集 intersect
对两个结果集进行交集操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序.

实例：

1 --intersect 
2 select EMPNO,ENAME,SAL from EMP
3 intersect
4 select EMPNO,ENAME,SAL from EMP where SAL>'2500';
5 --前面是对EMP的全表查询的结果集，后面是对sal字段>2500的查询结果集
6 --求两个结果集的并集

差集 Minus

对两个结果集进行差操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序。

实例：

1 --minus 
2 select EMPNO,ENAME,SAL from EMP
3 minus
4 select EMPNO,ENAME,SAL from EMP where SAL>'2500';
5 --前面是对EMP的全表查询的结果集，后面是对sal字段>2500的查询结果集
6 --求两个结果集的差集

8、表关联查询

1、子查询

2、表连接查询

3、集合运算

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