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inner join和left join之间的区别详解

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前言

关于inner join 与 left join 之间的区别,以前以为自己搞懂了,今天从前端取参数的时候发现不是预想中的结果,才知道问题出在inner join 上了。

需求是从数据库查数据,在前端以柱形图的形式展现出来,查到的数据按行业分组,显示每个行业的户数及户数占比,涉及到的字段有A表的用户数、总用户数和B表的行业名称。本来是不管查不查的到数据,在X轴都应该显示行业名称的,结果是X、Y轴都没有任何数据显示。问题就是我用错了联结方式。

一、sql的left join 、right join 、inner join之间的区别

  left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录

  right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录

  inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行

举例如下:

--------------------------------------------

表A记录如下:

aID     aNum
1     a20050111
2     a20050112
3     a20050113
4     a20050114
5     a20050115

表B记录如下:

bID     bName
1     2006032401
2     2006032402
3     2006032403
4     2006032404
8     2006032408

--------------------------------------------
1.left join

sql语句如下:

select * from A
left join B 
on A.aID = B.bID

结果如下:

aID     aNum     bID     bName
1     a20050111    1     2006032401
2     a20050112    2     2006032402
3     a20050113    3     2006032403
4     a20050114    4     2006032404
5     a20050115    NULL     NULL

(所影响的行数为 5 行)

结果说明:

left join是以A表的记录为基础的,A可以看成左表,B可以看成右表,left join是以左表为准的.

换句话说,左表(A)的记录将会全部表示出来,而右表(B)只会显示符合搜索条件的记录(例子中为: A.aID = B.bID).

B表记录不足的地方均为NULL.

--------------------------------------------

2.right join

sql语句如下:

select * from A
right join B 
on A.aID = B.bID

结果如下:

aID     aNum     bID     bName
1     a20050111    1     2006032401
2     a20050112    2     2006032402
3     a20050113    3     2006032403
4     a20050114    4     2006032404
NULL     NULL     8     2006032408

(所影响的行数为 5 行)

结果说明:

仔细观察一下,就会发现,和left join的结果刚好相反,这次是以右表(B)为基础的,A表不足的地方用NULL填充.

--------------------------------------------

3.inner join

sql语句如下:

select * from A
innerjoin B 
on A.aID = B.bID

结果如下:

aID     aNum     bID     bName
1     a20050111    1     2006032401
2     a20050112    2     2006032402
3     a20050113    3     2006032403
4     a20050114    4     2006032404

结果说明:

很明显,这里只显示出了 A.aID = B.bID的记录.这说明inner join并不以谁为基础,它只显示符合条件的记录.

总结

到此这篇关于inner join和left join之间的区别详解的文章就介绍到这了,更多相关inner join和left join区别内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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