【MySQL 08】复合查询

news2024/11/29 12:52:30

目录

1.准备工作

2.多表查询 

笛卡尔积

多表查询案例

3. 自连接

4.子查询 

1.单行子查询

2.多行子查询

3.多列子查询

4.在from子句中使用子查询

5.合并查询 

1.union

2.union all


1.准备工作

如下三个表,将作为示例,理解复合查询

  • EMP员工表

  • DEPT部门表

  • SALGRADE工资等级表

2.多表查询 

        实际开发中往往数据来自不同的表,所以需要多表查询。本节我们用一个简单的公司管理系统,有三张表EMP,DEPT,SALGRADE来演示如何进行多表查询。进行多表查询时,表与表就会进行笛卡尔积。

笛卡尔积

什么是笛卡尔积:
        数学上,有两个集合A={a,b},B={1,2,3},则两个集合的笛卡尔积={{a,1}, {a,2}, {a,3}, {b,1}, {b,2}, {b,3}} 列出所有情况,一共是2*3=6条记录;

在数据库中,笛卡尔积是多表查询没有连接条件时返回的表结果。

笛卡尔积的元素是元组,关系A和关系B的笛卡尔积可以记为(AXB),如果A表a条,B表为b条,那么A和B的笛卡尔积为(a+b)列数,有(a*b)行的元素集合。检索出来的条目是将第一个表中的行数乘以第二个表中的行数。

避免全笛卡尔积 :在 where 加入有效的连接条件;

消除笛卡尔积:使用等值连接和非等值连接;


例子:

        显示雇员名、雇员工资以及所在部门的名字因为上面的数据来自EMP和DEPT表,因此要联合查询

        对部分结果截取,由于两张表进行了笛卡尔积,任意一种可能都是存在的,我们可以看到SMITH时20部门的,但是给他拼接了其它部门的信息,这显然是没有意义的,所以我们在进行笛卡尔积的时候是要加过滤条件的。

        我们需要通过员工的部门号与对应的部门做关联,这才是正确的。这其实就有点像员工表中的外键,与部门表中的主键做关联。现在两张表就有效的合成了一张表,这张表的信息肯定是准确无误的,我们可以对这张大表多增删查改。


多表查询案例

        1.显示雇员名、雇员工资以及所在部门的名字
        雇员名、雇员工资是存在于emp表中的,二所在部门存在于dept表中的,因此我们要同时对emp表和dept进行查询。

  • select emp.ename, emp.sal, dept.dname: 这部分指定了查询的结果应该包含哪些列。
  • from emp, dept: 这部分指定了查询将要使用的表。在这个例子中,它指定了两个表:empdept。注意,这里使用的是表的直接连接(也称为笛卡尔积),但实际的连接条件在WHERE子句中给出。
  • where emp.deptno = dept.deptno: 这是查询的关键部分,它指定了两个表之间的连接条件。这里,它要求emp表中的deptno字段(雇员所属的部门编号)必须与dept表中的deptno字段(部门编号)相匹配。

        2.显示部门号为10的部门名,员工名和工资
        在上一题的基础上多给个条件就行了。

        3.显示各个员工的姓名,工资,及工资级别

        姓名和薪资属于emp表,而工资级别属于salgrade表,所以要对两表做笛卡尔积,但薪资要在薪资对应等级的范围内,不然就是错误关系。

3. 自连接

        自连接是指在同一张表连接查询,即自己与自己做笛卡尔积。在自连接中要,要取别名才可以。
        自连接在处理需要比较表中记录之间的关系时非常有用。例如,你可能有一个包含员工信息的表,并希望找到每个员工的直接上级或下级。

例子:

        显示员工 FORD 的上级领导的编号和姓名

        第一步先筛选出,在自连接表中与FORD有关的信息。        

select * from emp e1,emp e2 where e1.ename='FORD';

        第二步,我们知道要的不是FORD的信息,而是需要看到它领导的信息。因此我们可以用FORD领导的编号找到它领导的信息。       

select * from emp e1,emp e2 where e1.ename='FORD' and e1.mgr=e2.empno;

        第三步,我们只需要领导的编号和姓名,那么我们在第二步的基础上,选出我们需要的信息就好了  

4.子查询 

子查询是指嵌入在其他sql语句中的select语句,也叫嵌套查询

1.单行子查询

        该子查询返回的是单行单列的数据,即一个格子

例子:显示SMITH同一部门的员工

        那么首先我们就要找出SMITH的部门号,返回的是一个格子

        然后就用SMITH返回的部门号查找同一部门的员工


2.多行子查询

        该子查询返回的是多行但是单列的数据

例子:

        1.查询和10号部门的工作岗位相同的雇员的名字,岗位,工资,部门号,但是不包含10自己的

        先找出10号部门的工作岗位,这里对工作岗位一般会用到去重操作

        然后我们将此作为子查询条件,这里会用到in关键字,只要是上面三种岗位其中一个的就符合筛选条件,当然除10号部门以外的员工。

        2.显示工资比部门30的所有员工的工资高的员工的姓名、工资和部门号
        这里我们子查询条件就是30号部门所有的工资,可以对该结果去重。

        然后,我们要用到all关键字,工资大于30号部门所有工资的员工,就筛选出来。(当然也可以用大于30号最高工资的方法进行筛选,而不是用all关键字)

        3.显示工资比部门30的任意员工的工资高的员工的姓名、工资和部门号(包含自己部门
的员工)

        这里把all关键字换成any关键字就可以了(当然也可以用大于30号最低工资的方法进行筛选,而不是用any关键字)


3.多列子查询

        该子查询返回的是多列但是单行的数据

例子:

        查询和SMITH的部门和岗位完全相同的所有雇员,不含SMITH本人
        那么首先就要查询SMITH的部门和岗位

        然后,只要筛选出deptno和job,与SMITH完全一样的就可以了。


4.在from子句中使用子查询

        你可以在FROM子句中使用子查询来创建一个临时表或派生表。这个临时表在查询的执行期间存在,并且你可以像对待普通表一样对它进行操作,包括选择列、应用过滤条件以及与其他表进行笛卡尔积。

        这也就是MySQL中一切皆表的思想,只不过在from中使用子查询,所得的临时表要取别名使用。

例子:

        1.显示每个高于自己部门平均工资的员工的姓名、部门、工资、平均工资
        首先获取各个部门的平均工资,将其看作临时表

        我们需要部门的平均工资和部门号,我们不存在这种表,因此只能构建临时表。然后通过此表,与员工表做笛卡尔积,筛选出我们需要的数据就可以了。

        2.显示每个部门的信息(部门名,编号,地址)和人员数量
        使用多表查询方法:

        统计每个部门的人数,并同时返回部门的名称(dname)、部门编号(deptno)和位置(loc)。这个查询使用了EMP(员工)表和DEPT(部门)表。

        并通过EMP.deptno=DEPT.deptno条件将它们连接起来。然后,它按部门编号、部门名称和部门位置进行分组,并使用count(*)函数来计算每个组中的记录数(即每个部门的人数)。

        使用子查询方法:

        先查询出每个部门人员数量、部门编号。        

        一上面查询结果作为临时表,与部门表做笛卡尔积,筛选出符合条件的情况。

5.合并查询 

        在实际应用中,为了合并多个select的执行结果,可以使用集合操作符 union,union all
        union操作符用于取得两个结果集的并集。当使用该操作符时,会自动去掉结果集中的重复行。union all操作符用于取得两个结果集的并集。当使用该操作符时,不会去掉结果集中的重复行。

1.union

案例:将工资大于25000或职位是MANAGER的人找出来

        这里一共有七行数据

        使用union进行合并(这里对结果做了去重)


2.union all

        接上面例子,发现是没有对结果去重的

 

 ​​​​​​​

 

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2189127.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

深入探究:在双链表的前面进行插入操作的顺序

归纳编程学习的感悟, 记录奋斗路上的点滴, 希望能帮到一样刻苦的你! 如有不足欢迎指正! 共同学习交流! 🌎欢迎各位→点赞 👍 收藏⭐ 留言​📝惟有主动付出,才有丰富的果…

一次解决Go编译问题的经过

用Go语言编写了一个小的项目,项目开发环境是在本地的Windows环境中,一切单元测试和集成测试通过后,计划将项目部署到VPS服务器上自动运行,但在服务器上执行go run运行时,程序没有任何响应和回显,甚至main函…

有没有一款软件,可以在二楼电脑直接唤醒三楼的电脑?

前言 今天有个小姐姐找到我,咨询能不能在二楼的电脑直接访问到三楼电脑的资料。 这个肯定是可以的啊! 其实事情很简单,只需要弄好共享文件夹这个功能,只要手机、平板或者电脑在同个局域网下,就能访问到三楼电脑里的…

深入理解Dubbo源码核心原理-Part4

现在开始研究,消费端真正调用proxy的方法时,走的rpc调用 接下来就要走client,发送request请求了 Dubbo协议是怎样的呢? 具体每个字段什么含义请参照官网 链接:Dubbo协议头含义 编码器按照Dubbo协议来进行编码请求 Ne…

JVM内存回收机制

目录 1.JVM运行时数据区 2.JVM类加载过程 3.双清委派模型 4.垃圾回收机制(GC) 找出谁是垃圾方案一:引用计数 找出谁是垃圾:方案二,可达性分析 释放垃圾的内存空间 判断垃圾:jvm依据对象的年龄对 对象…

基于Zynq SDIO WiFi移植三(支持2.4/5G)

应用问题-WIFI作为AP-hostapd多次连接 设备作为WIFI热点时,连接出现了下述问题: 1 手机连接需要三次,三次都需要输入密码; 2 平板连接需要三次,三次都需要输入密码; 3 电脑连接需要一次,无感…

隧道人员定位UWB双通道定位终端

大家好,我是华星智控小智,今天我给大家介绍我们的UWB双通道定位终端。 双通道定位终端(型号STD)主要用于隧道人员或天车定位,终端基于无线脉冲技术,采用双天线设计,可实现对2路方向的测距定位&a…

实施威胁暴露管理、降低网络风险暴露的最佳实践

随着传统漏洞管理的发展,TEM 解决了因攻击面扩大和安全工具分散而产生的巨大风险。 主动式 TEM 方法优先考虑风险并与现有安全工具无缝集成,使组织能够在威胁被有效利用之前缓解威胁。 为什么威胁暴露管理 (TEM) 在现代网络安全策略中变得至关重要&…

使用模拟和真实的 Elasticsearch 来测试你的 Java 代码

作者:来自 Elastic Piotr Przybyl 在本文中,我们将介绍并解释两种使用 Elasticsearch 作为外部系统依赖项来测试软件的方法。我们将介绍使用模拟测试和集成测试的测试,展示它们之间的一些实际差异,并给出一些关于每种风格的提示。…

嵌入式C语言自我修养:编译链接

源文件生成可执行文件的过程? 源文件经过预处理、编译、汇编、链接生成一个可执行的目标文件。 编译器驱动程序,包括预处理器、编译器、汇编器和链接器。Linux用户可以调用GCC驱动程序来完成整个编译流程。 使用GCC驱动程序将示例程序从ASCII码源文件转换…

如何使用EventChannel

文章目录 1 知识回顾2 示例代码3 经验总结我们在上一章回中介绍了MethodChannel的使用方法,本章回中将介绍EventChannel的使用方法.闲话休提,让我们一起Talk Flutter吧。 1 知识回顾 我们在前面章回中介绍了通道的概念和作用,并且提到了通道有不同的类型,本章回将其中一种…

仿RabbitMQ实现消息队列服务端(一)

文章目录 交换机数据管理队列数据管理绑定信息(交换机-队列)管理队列消息管理虚拟机管理交换机路由管理队列消费者/订阅者管理 整体框架:工具模块及项目整体模块框架 交换机数据管理 交换机数据管理就是描述了交换机应该有哪些数据 定义交换机数据类 1、交换机的名…

Linux忘记root用户密码怎么重设密码

直接说步骤: 1.重启客户机 2.在选择内核页面快速按e键,进入编辑模式 进入后应该是这个样子 在这里只能按上下键切换行 找到Linux16这里 3.按右方向键切换到行尾,也就是UTF-8处,在后面添加一个空格,然后加上这段话 …

鸿蒙网络管理模块04——网络连接管理

如果你也对鸿蒙开发感兴趣,加入“Harmony自习室”吧!扫描下方名片,关注公众号,公众号更新更快,同时也有更多学习资料和技术讨论群。 1、概述 网络连接管理提供管理网络一些基础能力,包括WiFi/蜂窝/Etherne…

数据库概述(1)

课程主页:Guoliang Li Tsinghua 数据库在计算机系统中的位置 首先,数据库是在设计有大量数据存储需求的软件时必不可少可的基础。 最常见的是:我们通过app或者是浏览器来实现一些特定需求——比如转账、订车票。即引出背后的CS和BS两种网…

如何用深度神经网络预测潜在消费者

1. 模型架构 本项目采用的是DeepFM模型,其结构结合了FM(因子分解机)与深度神经网络(DNN),实现了低阶与高阶特征交互的有效建模。模型分为以下几层: 1.1 FM部分(因子分解机层&#…

Epoch、Batch与Iteration简答理解

揭秘神经网络训练的三大神秘要素:Epoch、Batch与Iteration 在探索深度学习的奇妙世界时,你是否曾被Epoch、Batch和Iteration这三个术语搞得晕头转向?别担心,今天我们就来揭开它们的神秘面纱,带你深入了解神经网络训练的奥秘! 一、Epoch:时间的轮回,数据的洗礼 Epoch…

Python | Leetcode Python题解之第454题四数相加II

题目: 题解: class Solution:def fourSumCount(self, A: List[int], B: List[int], C: List[int], D: List[int]) -> int:countAB collections.Counter(u v for u in A for v in B)ans 0for u in C:for v in D:if -u - v in countAB:ans countAB…

《深度学习》OpenCV 图像拼接 原理、参数解析、案例实现

目录 一、图像拼接 1、直接看案例 图1与图2展示: 合并完结果: 2、什么是图像拼接 3、图像拼接步骤 1)加载图像 2)特征点检测与描述 3)特征点匹配 4)图像配准 5)图像变换和拼接 6&am…

计算机前沿技术-人工智能算法-大语言模型-最新研究进展-2024-10-03

计算机前沿技术-人工智能算法-大语言模型-最新研究进展-2024-10-03 目录 文章目录 计算机前沿技术-人工智能算法-大语言模型-最新研究进展-2024-10-03目录1. A Scalable Data-Driven Framework for Systematic Analysis of SEC 10-K Filings Using Large Language Models摘要研…