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本篇内容介绍了“sql 语句中 JOIN ON 的用法”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让丸趣 TV 小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
JOIN 连接组合两个表中的字段记录，包括三种：
INNER JOIN 运算式：连接组合两个表中的字段记录。
LEFT JOIN 运算式：连接组合两个表中的字段记录，并将包含了 LEFT JOIN 左边表中的全部记录。
RIGHT JOIN 运算式：连接组合两个表中的字段记录，并将包含了 RIGHT JOIN 右边表中的全部记录。
INNER JOIN 设定两个表相关连的运算式，以连接组合两个表中的字段记录。
INNER JOIN 语法如下：
FROM 表 1 INNER JOIN 表 2 ON 表 1. 字段 1 比较运算子 表 2. 字段 2
两个表连接的字段，譬如 [表 1. 字段 1 = 表 2. 字段 2]，必须具有相同的字段类型，但是字段名称不需要相同。
例如，自动编号字段类型可以连接 Long 的字段类型，但是单精整数字段类型不能连接双精整数的字段类型。
比较运算子可为 =、、、=、=、或。
JOIN 连接的字段，不可以包含 MEMO 字段类型或 OLE 对象类型，否则会发生错误。
在一个 JOIN 表达式中，可以连结多个 ON 子句：
SELECT fields
FROM 表 1 INNER JOIN 表 2
ON 表 1. 字段 1 比较运算子 表 2. 字段 1 AND
ON 表 1. 字段 2 比较运算子 表 2. 字段 2) OR
ON 表 1. 字段 3 比较运算子 表 2. 字段 3)
JOIN 表达式中，可以为巢状式：
SELECT fields
FROM 表 1 INNER JOIN
(表 2 INNER JOIN [(] 表 3
[INNER JOIN [(] 表 x [INNER JOIN …)]
ON 表 3. 字段 3 比较运算子 表 x. 字段 x)]
ON 表 2. 字段 2 比较运算子 表 3. 字段 3)
ON 表 1. 字段 1 比较运算子 表 2. 字段 2
在一个 INNER JOIN 中，可以包括巢状式的 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN，但是在一个 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 中不能包括巢状式的 INNER JOIN。
条件 : 假设在 city 列上联接 authors 表和 publishers 表。
使用左向外联接 :
sql 语句 : SELECT a.au_fname, a.au_lname, p.pub_name
FROM authors a LEFT OUTER JOIN publishers p
ON a.city = p.city
特点 : 不管第二个表中是否有匹配的数据，结果将包含第一个表中的所有行。
使用右向外联接 :
sql 语句 : SELECT a.au_fname, a.au_lname, p.pub_name
FROM authors a RIGHT OUTER JOIN publishers p
ON a.city = p.city
特点 : 不管第一个表中是否有匹配的数据，结果将包含第二个表中的所有行。
使用完整外部联接 :
sql 语句 :
SELECT a.au_fname, a.au_lname, p.pub_nameFROM authors a FULL OUTER JOIN publishers pON a.city = p.city 特点: 显示两个表中的所有行，如果匹配，则写在一起，不匹配，则各自写 null
——————————————————————————————————————————–
A left join B 的连接的记录数与 A 表的记录数同
A right join B 的连接的记录数与 B 表的记录数同
A left join B 等价 B right join A
table A:
Field_K, Field_A
1 a
3 b
4 c
table B:
Field_K, Field_B
1 x
2 y
4 z
select a.Field_K, a.Field_A, b.Field_K, b.Field_B from a left join b on a.Field_K=b.Field_K
Field_K Field_A Field_K Field_B
———- ———- ———- ———-
1 a 1 x
3 b NULL NULL
4 c 4 z
select a.Field_K, a.Field_A, b.Field_K, b.Field_B from a right join b on a.Field_K=b.Field_K
Field_K Field_A Field_K Field_B
———- ———- ———- ———-
1 a 1 x
NULL NULL 2 y
4 c 4 z
这样的
table1 table2
id,sex1 id sex2
a 1 a 4
b 0
select id,sex1,sex2 from table1 left join table2 on table1.id=table2.id
则:
id sex1 sex2
a 1 4
b 0 null
也就是说 left join 则连接左边表中所有记录都会出现，如果根据连接条件在 table2 中找不到相关记录，则显示为 null。
right join 则显示右边表中的全部记录。inner join 则只有符合条件的记录才会出现在结果集中。
EG2∶有两表 a 和 b，前两字段完全相同：(id int,name varchar(10)…)
id name
———– ———-
1 a
2 b
3 c
以下的查询语句，你知道它的运行结果吗？：
1.
select * from a left join b on a.id=b.id where a.id=1
2.
select * from a left join b on a.id=b.id and a.id=1
3.
select * from a left join b on a.id=b.id and b.id=1
4.
select * from a left join b on a.id=1
结果:
id name id name
———– ———– ———– ———–
1 10 1 10
(1 row(s) affected)
id name id name
———– ———– ———– ———–
1 10 1 10
2 20 NULL NULL
3 30 NULL NULL
(3 row(s) affected)
id name id name
———– ———– ———– ———–
1 10 1 10
2 20 NULL NULL
3 30 NULL NULL
(3 row(s) affected)
id name id name
———– ———– ———– ———–
1 10 1 10
1 10 2 20
1 10 3 30
2 20 NULL NULL
3 30 NULL NULL
(5 row(s) affected)
思路:
left join , 无非是左边表为基础, 扫描右边表匹配的记录
先是左边表的第 1 条记录
1 a
按条件 a.id=1, 来扫描右边表的记录
对于右边表的每条记录, 显然 a.id=1 这个条件都是成立的, 所以第 1 条记录匹配后的结果是:
1 a 1 a
1 a 2 b
1 a 3 c
———————————————
然后再扫描第 2 条记录
2 b
对于条件 a.id=1, 在边表中没有与之匹配的记录, 所以右边表为 NULL
因此第 2 条记录匹配的结果为
2 b NULL NULL
———————————————-
第 3 条记录与第 2 条记录一样, 匹配的结果是
3 c NULL NULL
—————————————
因此最终结果是 5 条记录
1 a 1 a
1 a 2 b
1 a 3 c
2 b null null
3 c null null
内联接（典型的联接运算，使用像 = 或 之类的比较运算符）。包括相等联接和自然联接。
内联接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。例如，检索 students 和 courses 表中学生标识号相同的所有行。
外联接, 外联接可以是左向外联接、右向外联接或完整外部联接。
在 FROM 子句中指定外联接时，可以由下列几组关键字中的一组指定：
LEFT JOIN 或 LEFT OUTER JOIN。
左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER 子句中指定的左表的所有行，而不仅仅是联接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。
RIGHT JOIN 或 RIGHT OUTER JOIN。
右向外联接是左向外联接的反向联接。将返回右表的所有行。如果右表的某行在左表中没有匹配行，则将为左表返回空值。
FULL JOIN 或 FULL OUTER JOIN。
完整外部联接返回左表和右表中的所有行。当某行在另一个表中没有匹配行时，则另一个表的选择列表列包含空值。如果表之间有匹配行，则整个结果集行包含基表的数据值。
交叉联接。
交叉联接返回左表中的所有行，左表中的每一行与右表中的所有行组合。交叉联接也称作笛卡尔积。
“sql 语句中 JOIN ON 的用法”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注丸趣 TV 网站，丸趣 TV 小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
