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mysql 다중 테이블 쿼리에 일반적으로 사용되는 것은 무엇입니까?

青灯夜游
青灯夜游원래의
2020-10-20 10:24:562024검색

MySQL 다중 테이블 쿼리는 일반적으로 교차 조인, 내부 조인 및 외부 조인을 사용합니다. 교차 조인은 연결된 테이블의 데카르트 곱을 반환합니다. 내부 조인은 두 테이블의 레코드를 결합하고 일치하는 관련 필드가 있는 레코드를 반환합니다. 즉, 외부 조인은 먼저 연결된 테이블을 기본 테이블과 참조로 나눕니다. 테이블을 선택한 다음 기본 테이블을 기반으로 조건을 충족하거나 충족하지 않는 레코드를 반환합니다.

mysql 다중 테이블 쿼리에 일반적으로 사용되는 것은 무엇입니까?

(추천 튜토리얼: mysql 동영상 튜토리얼)

관계형 데이터베이스에서는 테이블 사이에 관계가 있기 때문에 실제 응용에서는 다중 테이블 쿼리가 자주 사용됩니다. 다중 테이블 쿼리는 두 개 이상의 테이블을 동시에 쿼리하는 것입니다.

MySQL에서 다중 테이블 쿼리에는 주로 교차 조인, 내부 조인 및 외부 조인이 포함됩니다.

교차 조인

교차 조인(CROSS JOIN)은 일반적으로 조인 테이블의 데카르트 곱을 반환하는 데 사용됩니다.

교차 연결의 구문 형식은 

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

또는 

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

구문 설명은 다음과 같습니다.

  • 필드 이름: 쿼리할 필드의 이름입니다.

  • : 교차 연결이 필요한 테이블의 이름입니다.

  • WHERE 절: 교차 연결에 대한 쿼리 조건을 설정하는 데 사용됩니다.

    • 참고: 여러 테이블을 교차 조인할 때는 FROM 다음에 CROSS JOIN 또는 연속해서 사용하세요. 위 두 구문의 반환 결과는 동일하지만 첫 번째 구문이 공식적으로 권장되는 표준 작성 방법입니다.

    연결된 테이블 사이에 관계가 없는 경우 WHERE 절을 생략합니다. 이 경우 반환되는 결과는 두 테이블의 데카르트 곱이며, 반환되는 결과 수는 해당 테이블의 데이터 행의 곱입니다. 테이블 두 개. 각 테이블에 1000개의 행이 있는 경우 반환되는 결과의 수는 1000×1000 = 1000000개의 행이 되며 데이터의 양이 매우 크다는 점에 유의해야 합니다.

    교차 연결은 두 개 이상의 테이블을 쿼리할 수 있습니다. 독자의 이해를 돕기 위해 다음은 두 테이블의 교차 연결 쿼리에 대해 설명합니다.

    예제

    학생 정보 테이블과 과목 정보 테이블을 쿼리하여 데카르트 곱을 구합니다.

    학생 정보 테이블과 과목 테이블의 교차 연결 후 실행 결과 관찰을 용이하게 하기 위해 먼저 이 두 테이블의 데이터를 별도로 쿼리한 후 교차 연결 쿼리를 수행합니다.

    1) tb_students_info 테이블의 데이터를 질의한 SQL 문과 실행 결과는 다음과 같습니다. 

    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) tb_course 테이블의 데이터를 질의한 SQL 문과 실행 결과는 다음과 같습니다. 

    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) CROSS JOIN을 이용하여 두 테이블을 질의한다. Cartesian product, SQL 문, 실행 결과는 다음과 같다. 

    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)

    실행 결과에서 볼 수 있듯이, tb_course와 tb_students_info 테이블 간 교차 연결 질의 후 50개의 레코드가 반환되었다. . 상상할 수 있듯이 테이블에 데이터가 많으면 얻은 실행 결과가 매우 길어지고 얻은 실행 결과는 그다지 의미가 없습니다. 따라서 교차 연결을 통한 다중 테이블 쿼리 방법은 일반적으로 사용되지 않으며 이러한 쿼리는 피해야 합니다.

    데카르트 곱

    데카르트 곱은 X와 Y 두 집합의 곱을 말합니다.

    예를 들어 두 개의 집합 A와 B가 있고 그 값은 다음과 같습니다. 

    A = {1,2}
B = {3,4,5}

    집합 A×B와 B×A의 결과 집합은 각각 다음과 같이 표현됩니다. 

    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) };

    위 A의 결과 ×B와 B×A를 두 집합의 데카르트 곱이라고 합니다.

    그리고 위 결과에서 다음을 알 수 있습니다.

    • 두 집합의 곱셈은 환율을 만족하지 않습니다. 즉, A×B≠B×A입니다.

    • 세트 A와 세트 B의 데카르트 곱은 세트 A의 요소 수 × 세트 B의 요소 수입니다.

    다중 테이블 쿼리에 따른 알고리즘은 위에서 언급한 데카르트 곱입니다. 테이블 간의 연결은 곱셈 연산으로 간주할 수 있습니다. 실제 응용에서는 데카르트 곱의 사용을 피해야 합니다. 왜냐하면 데카르트 곱에는 불합리한 데이터가 많이 존재하기 쉽기 때문입니다. 이는 단순히 쿼리 결과가 중복되고 혼란스러울 수 있음을 의미합니다.

    Inner JOIN

    Inner JOIN은 두 테이블의 레코드를 결합하고 연결 조건, 즉 두 테이블의 교차(음영 처리된) 부분을 반환하여 연결 조건이 일치하는 연관된 필드가 있는 레코드를 반환합니다.

    mysql 다중 테이블 쿼리에 일반적으로 사용되는 것은 무엇입니까?

    Inner 조인은 INNER JOIN 키워드를 사용하여 두 테이블을 연결하고, ON 절을 사용하여 연결 조건을 설정합니다. 조인 조건이 없으면 INNER JOIN과 CROSS JOIN은 구문상 동일하며 상호 교환 가능합니다.

    Inner Join의 구문 형식은 다음과 같습니다. 

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

    구문 설명은 다음과 같습니다.

    • 필드 이름: 쿼리할 필드의 이름입니다.

    : 내부 조인이 필요한 테이블의 이름입니다.

  • INNER JOIN: 내부 조인에서는 INNER 키워드를 생략하고 JOIN 키워드만 사용할 수 있습니다.

  • ON 절: 내부 조인의 연결 조건을 설정하는 데 사용됩니다.

  • 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。

    • ：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。

    • ：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。

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