複数テーブル クエリには 3 つの方法があります: 1. 従来の方法 (左外部結合クエリ、右外部結合クエリ、および完全外部リンク クエリを含む); 2. サブクエリ方法 (単一行クエリを含む)クエリ; および複数行クエリ クエリ; 3. 合計、平均クエリ、およびレコードの合計数を含む集計クエリ方法。
#複数テーブルのクエリには 3 つの方法があります:
1. 従来の方法
/*-- 传统连接方式 --*/ select e.ename,d.dname from dept d , emp e where d.deptno = e.deptno /*--natural join 两张表中只有一个同名栏位时行连接 --*/ select e.ename,d.dname from dept d natural join emp e /*--using 两个表中有多个同名栏位时 --*/ select e.ename,d.dname from dept d join emp e using(deptno)1. 左外部結合クエリ
/*--左外连结 左表的全部记录(部门表中的所有记录:demp)-- */ /*--方式1--*/ select e.ename,d.dname from dept d left outer join emp e on d.deptno = e.deptno /*--方式2--*/ select e.ename,d.dname from dept d , emp e where d.deptno = e.deptno(+)2. 右外部結合クエリ
/*--左外连结 左表的全部记录(部门表中的所有记录:demp)-- */ /*--方式1--*/ select e.ename,d.dname from dept d left outer join emp e on d.deptno = e.deptno /*--方式2--*/ select e.ename,d.dname from dept d , emp e where d.deptno = e.deptno(+)3. 完全な外部リンク クエリ
/*--完全外连结(匹配与不匹配)-- (包括部门表及员工表中的所有记录)*/ select e.ename,d.dname from dept d full outer join emp e on d.deptno = e.deptno
2. サブクエリ (単一行または複数行)
1. 単一行クエリ/*--子查询(单行,多行)--*/ select * from emp where sal > (select avg(sal) from emp) /*--单行子查询可以引用(=,>,>=,<,<=,<>)操作符 --*/ select * from emp e where e.deptno=(select d.deptno from dept d where d.deptno=1 )2. 複数行クエリ
/*--多行子查询可以引用(in,any,all)操作符--*/ select * from emp e where e.deptno in(select d.deptno from dept d) /*-- any 比较返回值中的任何一个,其中一个满足,则返回true --*/ select * from emp e where e.sal < any(select sal from emp where deptno=2) /*-- all 比较返回值中的所有,全部满足,则返回true --*/ select * from emp e where e.sal < all(select sal from emp where deptno=2)
3. 集計クエリ (合計、平均、レコードの合計数)
1. 合計、平均クエリ/*--求和,平均 --*/ select sum(sal),avg(sal) from emp select avg(nvl(sal,0)) from emp2. 合計レコード数レコード
/*--记录总数 --*/ select count(*) from emp select count(memo) from emp /*--统计该栏非空记录 --*/ select count(distinct(sex)) from emp /*--去掉重复记录 --*/ /*-- group by --*/ select e.deptno,sum(e.sal) from emp e group by e.deptno /*-- group by having --*/ select e.deptno,avg(e.sal) from emp e group by e.deptno having avg(e.sal) > 4500
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