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SQL联合查询怎么操作联合查询的2种实现方式

裘德小鎮的故事

发布： 2025-07-05 08:18:02

原创

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sql联合查询的两种主要方式是union和join。1. union用于合并结果集，默认去重，使用union all可保留重复行，要求列数和数据类型一致，列名继承第一个select；2. join通过关联列连接表，常见类型包括inner join（返回匹配行）、left join（左表全显）、right join（右表全显）和full outer join（两表全显）；选择上，堆叠数据用union，关联数据用join；性能优化包括创建索引、避免select *、优化where子句、减少子查询等；笛卡尔积因join条件缺失导致，可通过检查on条件、避免多余连接或使用where过滤解决；处理数据库差异可通过熟悉方言、使用ansi sql、orm工具或条件编译实现兼容。

SQL联合查询怎么操作联合查询的2种实现方式

SQL联合查询，简单来说，就是把多个表的数据像拼积木一样拼起来，方便我们一次性查询多个表的信息。它有两种主要的实现方式：UNION 和 JOIN。

解决方案

1. UNION (并集)

UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。重要的是，UNION 默认会去除重复的行，如果想保留所有行，包括重复的，可以使用 UNION ALL。

语法:

SELECT column1, column2 FROM table1
UNION [ALL]
SELECT column1, column2 FROM table2;

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注意事项：

每个 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。
列的数据类型必须兼容。
UNION 结果集的列名会继承第一个 SELECT 语句的列名。

例子：

假设我们有两个表：customers 和 leads，分别存储客户信息和潜在客户信息。

-- customers 表
CREATE TABLE customers (
    customer_id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255),
    city VARCHAR(255)
);

INSERT INTO customers (customer_id, name, city) VALUES
(1, 'Alice', 'New York'),
(2, 'Bob', 'Los Angeles');

-- leads 表
CREATE TABLE leads (
    lead_id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255),
    city VARCHAR(255)
);

INSERT INTO leads (lead_id, name, city) VALUES
(101, 'Charlie', 'Chicago'),
(102, 'Alice', 'New York');

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现在，我们要查询所有客户和潜在客户的名字和城市：

SELECT name, city FROM customers
UNION
SELECT name, city FROM leads;

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结果会是：

name      | city
----------|-----------
Alice     | New York
Bob       | Los Angeles
Charlie   | Chicago

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如果使用 UNION ALL，结果会包含重复的 "Alice, New York"：

SELECT name, city FROM customers
UNION ALL
SELECT name, city FROM leads;

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结果：

name      | city
----------|-----------
Alice     | New York
Bob       | Los Angeles
Charlie   | Chicago
Alice     | New York

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2. JOIN (连接)

JOIN 用于根据两个或多个表之间的相关列，将表中的行连接起来。 JOIN有很多种类型，常见的有 INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN 和 FULL OUTER JOIN。

语法：

SELECT column1, column2 FROM table1
JOIN table2 ON table1.column_name = table2.column_name;

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不同 JOIN 类型的区别：

INNER JOIN: 返回两个表中匹配的行。
LEFT JOIN: 返回左表的所有行，以及右表中匹配的行。如果右表中没有匹配的行，则右表的列显示为 NULL。
RIGHT JOIN: 返回右表的所有行，以及左表中匹配的行。如果左表中没有匹配的行，则左表的列显示为 NULL。
FULL OUTER JOIN: 返回左表和右表的所有行。当左表或右表中没有匹配的行时，相应的列显示为 NULL。

例子：

假设我们有两个表：orders 和 customers，分别存储订单信息和客户信息。

-- orders 表
CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    order_date DATE
);

INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_date) VALUES
(1, 1, '2023-01-01'),
(2, 2, '2023-01-02'),
(3, 3, '2023-01-03');

-- customers 表 (沿用上面的customers表)

INSERT INTO customers (customer_id, name, city) VALUES
(3, 'David', 'Seattle'); -- 添加新的客户

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现在，我们要查询所有订单及其对应的客户姓名：

SELECT orders.order_id, customers.name
FROM orders
INNER JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;

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结果：

order_id | name
----------|-------
1        | Alice
2        | Bob
3        | David

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如果使用 LEFT JOIN：

SELECT orders.order_id, customers.name
FROM orders
LEFT JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;

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结果：

order_id | name
----------|-------
1        | Alice
2        | Bob
3        | David

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在这个例子里，因为 orders 表中的所有 customer_id 都在 customers 表中存在，所以 LEFT JOIN 的结果和 INNER JOIN 的结果一样。如果 orders 表里有个 customer_id 在 customers 表里不存在，LEFT JOIN 就能体现出它的优势，会显示 orders 表的这条记录，但 customers.name 会显示 NULL。

UNION和JOIN，我该选哪个？

UNION 主要用于合并结构相似的数据集，而 JOIN 用于连接有关联的数据集。如果你想把两个表的数据堆叠在一起，用 UNION；如果想把两个表的数据按照某种关系连接起来，用 JOIN。

联合查询性能优化有哪些技巧？

索引： 在 JOIN 的连接字段上创建索引可以显著提高查询速度。
*避免 `SELECT `：** 只选择需要的列，减少数据传输量。
优化 WHERE 子句： 尽量使用索引字段进行过滤。
避免在 WHERE 子句中使用函数： 这会阻止索引的使用。
使用 EXPLAIN 分析查询： 了解查询执行计划，找出性能瓶颈。
数据量大的情况下考虑数据分区和分表。
避免在UNION中使用DISTINCT，如果确定没有重复数据，使用UNION ALL。
尽量减少子查询的使用，可以考虑用JOIN替代。

联合查询出现笛卡尔积怎么办？

笛卡尔积是指两个表的所有行互相组合，结果集的行数等于两个表的行数相乘。出现笛卡尔积通常是因为 JOIN 条件缺失或不正确。

解决方法：

检查 JOIN 条件： 确保 ON 子句中指定了正确的连接条件。
避免不必要的表连接： 只连接需要的表。
使用 WHERE 子句过滤： 如果没有合适的 JOIN 条件，可以使用 WHERE 子句过滤结果。

例如，如果忘记了 ON 子句：

SELECT * FROM orders, customers; -- 错误，会导致笛卡尔积

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正确的写法应该是：

SELECT * FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;

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如何处理不同数据库系统之间的SQL联合查询差异？

不同数据库系统（如 MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle）在 SQL 语法和函数上可能存在差异。

解决方法：

了解不同数据库的 SQL 方言： 仔细阅读各个数据库的官方文档，了解其 SQL 语法和函数的差异。
使用 ANSI SQL 标准： 尽量使用标准的 SQL 语法，减少数据库之间的差异。
使用数据库抽象层 (DAL) 或 ORM 工具： 这些工具可以屏蔽不同数据库之间的差异，提供统一的 API。
条件编译： 使用条件语句根据不同的数据库系统选择不同的 SQL 语句。
针对特定数据库进行优化： 针对每个数据库系统编写优化的 SQL 语句。

例如，在 MySQL 中可以使用 LIMIT 限制结果集的大小，而在 SQL Server 中需要使用 TOP。

-- MySQL
SELECT * FROM orders LIMIT 10;

-- SQL Server
SELECT TOP 10 * FROM orders;

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使用 ORM 工具 (例如 SQLAlchemy) 可以避免这些差异：

# Python SQLAlchemy 示例
from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, String
from sqlalchemy.sql import select

engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host/database') # 替换为你的数据库连接信息
metadata = MetaData()

orders = Table('orders', metadata,
    Column('order_id', Integer, primary_key=True),
    Column('customer_id', Integer),
    Column('order_date', String(20))
)

customers = Table('customers', metadata,
    Column('customer_id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String(255)),
    Column('city', String(255))
)

connection = engine.connect()
stmt = select([orders.c.order_id, customers.c.name]).\
    where(orders.c.customer_id == customers.c.customer_id).\
    limit(10)

result = connection.execute(stmt)

for row in result:
    print(row)

connection.close()

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这段代码可以在不同的数据库系统上运行，只需要修改 create_engine 中的连接字符串即可。

以上就是SQL联合查询怎么操作联合查询的2种实现方式的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！