SQL JOIN 子句用于把来自两个或多个表的行结合起来,基于这些表之间的共同字段。
最常见的 JOIN 类型:SQL INNER JOIN(简单的 JOIN)。 SQL INNER JOIN 从多个表中返回满足 JOIN 条件的所有行。
在本教程中,我们将使用 RUNOOB 样本数据库。
下面是选自 "Websites" 表的数据:
+----+--------------+---------------------------+-------+---------+ | id | name | url | alexa | country | +----+--------------+---------------------------+-------+---------+ | 1 | Google | https://www.google.cm/ | 1 | USA | | 2 | 淘宝 | https://www.taobao.com/ | 13 | CN | | 3 | 芝麻教程 | http://www.web3.xin/ | 4689 | CN | | 4 | 微博 | http://weibo.com/ | 20 | CN | | 5 | Facebook | https://www.facebook.com/ | 3 | USA | | 7 | stackoverflow | http://stackoverflow.com/ | 0 | IND | +----+---------------+---------------------------+-------+---------+下面是 "access_log" 网站访问记录表的数据:
mysql> SELECT * FROM access_log; +-----+---------+-------+------------+ | aid | site_id | count | date | +-----+---------+-------+------------+ | 1 | 1 | 45 | 2016-05-10 | | 2 | 3 | 100 | 2016-05-13 | | 3 | 1 | 230 | 2016-05-14 | | 4 | 2 | 10 | 2016-05-14 | | 5 | 5 | 205 | 2016-05-14 | | 6 | 4 | 13 | 2016-05-15 | | 7 | 3 | 220 | 2016-05-15 | | 8 | 5 | 545 | 2016-05-16 | | 9 | 3 | 201 | 2016-05-17 | +-----+---------+-------+------------+ 9 rows in set (0.00 sec)
请注意,"Websites" 表中的 "id" 列指向 "access_log" 表中的字段 "site_id"。上面这两个表是通过 "site_id" 列联系起来的。
然后,如果我们运行下面的 SQL 语句(包含 INNER JOIN):
SELECT Websites.id, Websites.name, access_log.count, access_log.date FROM Websites INNER JOIN access_log ON Websites.id=access_log.site_id;
执行以上 SQL 输出结果如下:
mysql> SELECT Websites.id, Websites.name, access_log.count, access_log.date -> FROM Websites -> INNER JOIN access_log -> ON Websites.id=access_log.site_id; +----+----------+-------+------------+ | id | name | count | date | +----+----------+-------+------------+ | 1 | Google | 45 | 2016-05-10 | | 3 | 芝麻教程 | 100 | 2016-05-13 | | 1 | Google | 230 | 2016-05-14 | | 2 | 淘宝 | 10 | 2016-05-14 | | 5 | Facebook | 205 | 2016-05-14 | | 4 | 微博 | 13 | 2016-05-15 | | 3 | 芝麻教程 | 220 | 2016-05-15 | | 5 | Facebook | 545 | 2016-05-16 | | 3 | 芝麻教程 | 201 | 2016-05-17 | +----+----------+-------+------------+ 9 rows in set (0.00 sec)
在我们继续讲解实例之前,我们先列出您可以使用的不同的 SQL JOIN 类型: