内部加入与外部加入之间的区别如下:

内部合并是基于匹配图表的合并,而外部合并是基于匹配图表和未匹配图表的合并。内部合并是从两个图表中匹配序列的合并,而外部合并是从两个图表中匹配序列的合并,而外部合并是从两个图表中匹配序列的合并,而未匹配序列是以零值填写的合并。

位置

select  * from employee inner join location on employee.empID = location.empID
OR
select  * from employee, location where employee.empID = location.empID

左外加入:- 对员工和位置表的左外加入(或仅仅是左外加入)的结果总是包含“左”表(员工)的所有记录,即使加入条件在“右”表(位置)中找不到任何匹配记录。

select  * from employee left outer join location on employee.empID = location.empID;
//Use of outer keyword is optional

右外登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登登

select * from employee right outer join location  on employee.empID = location.empID;
//Use of outer keyword is optional

使用上面的表,我们可以显示一个正确的外部加入的结果设置会是什么样子:

请注意,虽然没有员工被列为在巴格罗尔工作,但它仍然被列入结果中,员工字段被删除。

Oracle 加入活动

他们不显示一个十字路口和一个内部联盟之间的区别,例如,或者更一般地显示不同类型的联盟预言之间的区别,或者提供一个框架,以便思考他们将如何运作。

此分類上一篇

---

選擇 A.Colour, B.Colour 從 A CROSS JOIN B

一些例子

上面是经典的equi加入。

内部合并条件不一定是平等条件,也不需要从两个(甚至任何)表中提到列。 评估 A.Colour NOT IN(“绿色”,“蓝色”)在交叉合并返回的每个行。

选择 A.Colour, B.Colour FROM A INNER JOIN B ON 1 = 1

此分類上一篇

此分類上一篇

此分類上一篇

选择 A.Colour, B.Colour FROM A FULL OUTER JOIN B ON 1 = 0

此分類上一篇

此分類上一篇

此分類上一篇

饰 SQL Fiddle

此分類上一篇

INNER JOIN 最典型的加入为两个或多个表. 它返回数据匹配在两个表上 ON primarykey 和 forignkey 关系. OUTER JOIN 与 INNER JOIN 相同,但它还包含结果设置上的 NULL 数据. LEFT JOIN = INNER JOIN + 未匹配的左表数据与右表上的 Null 匹配. RIGHT JOIN = INNER JOIN + 未匹配的右表数据与左表上的 Null 匹配. FULL JOIN = INNER J

例如:

SELECT * 
FROM   tablea a 
       INNER JOIN tableb b 
               ON a.primary_key = b.foreign_key 
       INNER JOIN tablec c 
               ON b.primary_key = c.foreign_key 

答案在每个人的意义上,所以在结果中。

注意:在 SQLite 中没有 RIGHT OUTER JOIN 或 FULL OUTER JOIN. 而且在 MySQL 中也没有 FULL OUTER JOIN。

我的答案是基于上面的笔记。

如果你有兩個桌子,如下:

--[table1]               --[table2]
id | name                id | name
---+-------              ---+-------
1  | a1                  1  | a2
2  | b1                  3  | b2

---

CROSS JOIN / OUTER JOIN : 您可以使用 CROSS JOIN 或仅仅使用,如下:

SELECT * FROM table1, table2
--[OR]
SELECT * FROM table1 CROSS JOIN table2

--[Results:]
id | name | id | name 
---+------+----+------
1  | a1   | 1  | a2
1  | a1   | 3  | b2
2  | b1   | 1  | a2
2  | b1   | 3  | b2

---

INNER JOIN : 如果您想根据表1.id = 表2.id 等关系添加过滤器,您可以使用 INNER JOIN:

SELECT * FROM table1, table2 WHERE table1.id = table2.id
--[OR]
SELECT * FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.id = table2.id

--[Results:]
id | name | id | name 
---+------+----+------
1  | a1   | 1  | a2

---

左 [外] 加入 : 如果您希望在上面的结果中包含一个表中的所有行 - 相同的关系 - 您可以使用左加入: (为右加入,只需更改表的位置)

SELECT * FROM table1, table2 WHERE table1.id = table2.id 
UNION ALL
SELECT *, Null, Null FROM table1 WHERE Not table1.id In (SELECT id FROM table2)
--[OR]
SELECT * FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.id = table2.id

--[Results:]
id | name | id   | name 
---+------+------+------
1  | a1   | 1    | a2
2  | b1   | Null | Null

---

FULL OUTER JOIN : 如果您也希望在您的结果中包含其他表中的所有行,您可以使用 FULL OUTER JOIN:

SELECT * FROM table1, table2 WHERE table1.id = table2.id
UNION ALL
SELECT *, Null, Null FROM table1 WHERE Not table1.id In (SELECT id FROM table2)
UNION ALL
SELECT Null, Null, * FROM table2 WHERE Not table2.id In (SELECT id FROM table1)
--[OR] (recommended for SQLite)
SELECT * FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.id = table2.id
UNION ALL
SELECT * FROM table2 LEFT JOIN table1 ON table2.id = table1.id
WHERE table1.id IS NULL
--[OR]
SELECT * FROM table1 FULL OUTER JOIN table2 On table1.id = table2.id

--[Results:]
id   | name | id   | name 
-----+------+------+------
1    | a1   | 1    | a2
2    | b1   | Null | Null
Null | Null | 3    | b2

好吧,作为你的需要,你选择每一个覆盖你的需要。

内部加入

回收相匹配的行只,也就是说, A 交叉 B。

此分類上一篇

SELECT *
FROM dbo.Students S
INNER JOIN dbo.Advisors A
    ON S.Advisor_ID = A.Advisor_ID

---

左向外加入

从第一张表中选择所有记录,以及与附件密钥相匹配的第二张表中的任何记录。

此分類上一篇

SELECT *
FROM dbo.Students S
LEFT JOIN dbo.Advisors A
    ON S.Advisor_ID = A.Advisor_ID

---

全外加入

从第二张表中选择所有记录,以及与附件密钥相匹配的第一张表中的任何记录。

此分類上一篇

SELECT *
FROM dbo.Students S
FULL JOIN dbo.Advisors A
    ON S.Advisor_ID = A.Advisor_ID

---

参考

内部和外部加入 SQL 示例和加入区块 SQL: JOINS