博客
关于我
Join
阅读量:773 次
发布时间:2019-03-24

本文共 657 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

SQL JOIN用于根据两个或多个表中的列之间的关系,从这些表中查询数据。有时为了得到完整的结果,我们需要从多个表中获取信息。这时候就需要使用JOIN操作。

以下是两个相关表的结构:

Persons表包含以下字段:

  • Id_P
  • LastName
  • FirstName
  • Address
  • City

Orders表包含以下字段:

  • Id_O
  • OrderNo
  • Id_P

例如,我们可以通过以下SQL查询从Persons表和Orders表中获取数据:

SELECT Persons.LastName, Persons.FirstName, Orders.OrderNo FROM Persons, Orders WHERE Persons.Id_P = Orders.Id_P

这个查询可以理解为:

SELECT Persons.LastName, Persons.FirstName, Orders.OrderNo FROM Persons INNER JOIN Orders ON Persons.Id_P = Orders.Id_P

JOIN类型

  • JOIN:如果一个表中至少有一个匹配,就返回行。
  • LEFT JOIN(LEFT OUTER JOIN):即使右表中没有匹配,左表仍然返回所有行。
  • RIGHT JOIN(RIGHT OUTER JOIN):即使左表中没有匹配,右表仍然返回所有行。
  • FULL JOIN:只要其中一个表中存在匹配,就返回所有相关行。

这种做法可以帮助你在处理多个表的数据时,有效地获取所需的信息。

转载地址:http://vibkk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
pandas :将行取消堆叠到新列中
查看>>
pandas DataFrame 中的自定义浮点格式
查看>>
Pandas DataFrame 的 describe()方法详解-ChatGPT4o作答
查看>>
Pandas DataFrame中删除列级的方法链接解决方案
查看>>
Pandas DataFrame中的列从浮点数输出到货币(负值)
查看>>
Pandas DataFrame中的列从浮点数输出到货币(负值)
查看>>
Pandas Dataframe的日志文件
查看>>
pandas Groupby:创建两列的Groupby时,如何按正确的顺序对工作日进行排序?
查看>>
Pandas Plots:周末的单独颜色,x 轴上漂亮的打印时间
查看>>
Pandas 中的多索引旋转
查看>>
Pandas 中的日期范围
查看>>
pandas 中的时间序列箱线图
查看>>
Pandas 使用指南
查看>>
pandas 分组并使用最小值更新
查看>>
Pandas 对数据框的布尔比较
查看>>
pandas 将通话数据分割为15分钟的间隔
查看>>
pandas 找到局部最大值和最小值
查看>>
pandas 时间序列重新采样结束给定的一天
查看>>
pandas 根据不是常量的第三列的值将值从一列复制到另一列
查看>>
pandas 根据值从多列中的一列查找
查看>>