sql join on关联查询语句用法

sql join 包括很多种查询如内连，外连outer 这些在用法上大致相同，但是相出来的结果既不同，下面我们来看看这些实例吧。

加入是用来从多个表中的行结合起来。每当在一个SQL语句的FROM子句中列出的两个或多个表进行联接。

有不同类型的联接。让我们看看几个例子。

内部联接（简单的加入）
机会是，你已经写了一个SQL语句，使用一个内部联接。这是最常见的类型，加入。内部联接满足联接条件的多个表返回所有行。

代码如下	复制代码
SELECT suppliers.supplier_id, suppliers.supplier_name, orders.order_date FROM suppliers, orders WHERE suppliers.supplier_id = orders.supplier_id;

这条SQL语句将返回从那里是一个匹配的供应商和订单表supplier_id价值的供应商和订单表的所有行。

让我们看看一些数据解释工作的内在联结如何：

我们有两个领域的供应商（supplier_id和supplier_名称）表。
它包含以下数据：

supplier_id	supplier_name
10000	IBM
10001	Hewlett Packard
10002	Microsoft
10003	NVIDIA

We have another table called orders with three fields (order_id, supplier_id, and order_date).
It contains the following data:

order_id	supplier_id	order_date
500125	10000	2003/05/12
500126	10001	2003/05/13

运行如下代码

代码如下	复制代码
SELECT suppliers.supplier_id, suppliers.supplier_name, orders.order_date FROM suppliers, orders WHERE suppliers.supplier_id = orders.supplier_id;

结果

supplier_id	name	order_date
10000	IBM	2003/05/12
10001	Hewlett Packard	2003/05/13

Outer Join
先看一个实例

代码如下	复制代码
suppliers.supplier_id, suppliers.supplier_name, orders.order_date from suppliers, orders where suppliers.supplier_id = orders.supplier_id(+);

这条SQL语句将返回所有行从供应商表，并只有那些从订单表中的行的联接字段相等。

（+），后orders.supplier_id场表示，如果在供应商的表supplier_id价值不存在订单表，订单表中的各个领域将作为显示的结果集。

上面的SQL语句也可以写成如下形式：

代码如下	复制代码
select suppliers.supplie本文来源gaodai#ma#com搞@@代~&码网^r_id, suppliers.supplier_name, orders.order_date from suppliers, orders where orders.supplier_id(+) = suppliers.supplier_id

看看结果

supplier_id	supplier_name
10000	IBM
10001	Hewlett Packard
10002	Microsoft
10003	NVIDIA

We have a second table called orders with three fields (order_id, supplier_id, and order_date).
It contains the following data:

order_id	supplier_id	order_date
500125	10000	2003/05/12
500126	10001	2003/05/13

再调用查询语句

代码如下	复制代码
select suppliers.supplier_id, suppliers.supplier_name, orders.order_date from suppliers, orders where suppliers.supplier_id = orders.supplier_id(+);

结果为

supplier_id	supplier_name	order_date
10000	IBM	2003/05/12
10001	Hewlett Packard	2003/05/13
10002	Microsoft
10003	NVIDIA

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