作者：ZhaoYingChao88

zyc88.blog.csdn.net/article/details/83002882

建表：

CREATE TABLE `table1` (
 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `name` varchar(60) DEFAULT NULL,
 `age` varchar(200) DEFAULT NULL,
 `sponsor_id` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '业务发起人',
 `gmt_create_user` int(11) NOT NULL COMMENT '创建人id',
 `gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
 `gmt_modified` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
 `gmt_modified_user` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '修改人id',
 PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=12 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='测试表1';

CREATE TABLE `table2` (
 `kid` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `name` varchar(60) DEFAULT NULL,
 `sponsor_id` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '业务发起人',
 `type` int(11) NOT NULL COMMENT '创建人id',
 `gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
 `gmt_modified` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
 `gmt_modified_user` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '修改人id',
 PRIMARY KEY (`kid`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=12 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='测试表2';

插入数据：

INSERT INTO `table1`(`id`, `name`, `age`, `sponsor_id`, `gmt_create_user`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (1, 't1', '11', '10', 1, '2018-10-10 20:34:03', NULL, NULL);
INSERT INTO `table1`(`id`, `name`, `age`, `sponsor_id`, `gmt_create_user`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (2, 't2', '12', '10', 2, '2018-10-10 20:34:03', NULL, NULL);
INSERT INTO `table1`(`id`, `name`, `age`, `sponsor_id`, `gmt_create_user`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (3, 't3', '13', '10', 3, '2018-10-10 20:34:03', NULL, NULL);
INSERT INTO `table1`(`id`, `name`, `age`, `sponsor_id`, `gmt_create_user`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (4, 't4', '14', '20', 4, '2018-10-10 20:34:03', NULL, NULL);

INSERT INTO `table2`(`kid`, `name`, `sponsor_id`, `type`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (1, 't1', '10', 1, '2018-10-10 20:38:10', NULL, NULL);
INSERT INTO `table2`(`kid`, `name`, `sponsor_id`, `type`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (2, 't2', '10', 1, '2018-10-10 20:38:10', NULL, NULL);
INSERT INTO `table2`(`kid`, `name`, `sponsor_id`, `type`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (3, 't3', '10', 1, '2018-10-10 20:38:10', NULL, NULL);
INSERT INTO `table2`(`kid`, `name`, `sponsor_id`, `type`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (4, 't4', '10', 1, '2018-10-10 20:38:10', NULL, NULL);
INSERT INTO `table2`(`kid`, `name`, `sponsor_id`, `type`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (5, 't5', '10', 1, '2018-10-10 20:38:10', NULL, NULL);
INSERT INTO `table2`(`kid`, `name`, `sponsor_id`, `type`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (6, 't6', '10', 1, '2018-10-10 20:38:10', NULL, NULL);
INSERT INTO `table2`(`kid`, `name`, `sponsor_id`, `type`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (7, 't7', '10', 2, '2018-10-10 20:38:10', NULL, NULL);
INSERT INTO `table2`(`kid`, `name`, `sponsor_id`, `type`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (8, 't1', '11', 1, '2018-10-10 20:38:10', NULL, NULL);

查询异常：

SELECT
 a.*,
 b.type 
FROM
 table1 a
 LEFT JOIN table2 b ON a.sponsor_id = b.sponsor_id 
WHERE
 b.type = 1 
 AND a.sponsor_id = 10;

简单说明问题出现的原因：

MySQL left join 语句格式为：A LEFT JOIN B ON 条件表达式

left join 是以A表为基础，A表即左表，B表即右表。

左表(A)的记录会全部显示，而右表(B)只会显示符合条件表达式的记录，如果在右表(B)中没有符合条件的记录，则记录不足的地方为NULL。

使用left join， A表与B表所显示的记录数为 1:1 或 1:0，A表的所有记录都会显示，B表只显示符合条件的记录。

但如果B表符合条件的记录数大于1条，就会出现1:n的情况，这样left join后的结果，记录数会多于A表的记录数。

所以解决办法 都是从一个出发点出发，使A表与B表所显示的记录数为 1:1对应关系。

解决方法：

使用非唯一标识的字段做关联

1 DISTINCT

select DISTINCT(id) from a left join b on a.id=b.aid DISTINCT查询结果是 第一个表唯一的数据 重复的结果没显示出来

SELECT
 DISTINCT(a.id), a.*,
 b.type 
FROM
 table1 a
 LEFT JOIN table2 b ON a.sponsor_id = b.sponsor_id 
WHERE
 b.type = 1 
 AND a.sponsor_id = 10;

SELECT
 DISTINCT a.*,
 b.type 
FROM
 table1 a
 LEFT JOIN table2 b ON a.sponsor_id = b.sponsor_id 
WHERE
 b.type = 1 
 AND a.sponsor_id = 10;

2 GROUP BY

select * from a left join(select id from b group by id) as b on a.id=b.aid拿出b表的一条数据关联 使A表与B表所显示的记录数为 1:1对应关系。

SELECT 
 a.*,
 b.type 
FROM
 table1 a
 LEFT JOIN ( SELECT * FROM table2 GROUP BY sponsor_id ) AS b ON a.sponsor_id = b.sponsor_id 
WHERE
 b.type = 1 
 AND a.sponsor_id = 10;

3 max取唯一

select * from a left join (select max(id) from table group by id) as b on a.id=b.aid 拿出b表的最后一条数据关联

SELECT
 a.*,
 b.type 
FROM
 table1 a
 LEFT JOIN ( SELECT MAX( kid ), type, sponsor_id FROM table2 GROUP BY sponsor_id ) AS b ON a.sponsor_id = b.sponsor_id 
WHERE
 b.type = 1 
 AND a.sponsor_id = 10;

4 IN巧用

SELECT
 a.* 
FROM
 table1 a 
WHERE
 a.sponsor_id IN ( SELECT sponsor_id FROM table2 WHERE type = 1 AND sponsor_id = 10 );

SELECT
 a.*,
 1 
FROM
 table1 a 
WHERE
 a.sponsor_id IN ( SELECT sponsor_id FROM table2 WHERE type = 1 AND sponsor_id = 10 );

相信对于熟悉SQL的人来说，LEFT JOIN非常简单，采用的时候也很多，但是有个问题还是需要注意一下。假如一个主表M有多个从表的话A B C …..的话，并且每个表都有筛选条件，那么把筛选条件放到哪里，就得注意喽。

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比如有个主表M，卡号是主键。

有个从表A，客户号、联系方式是联合主键，其中联系方式，1-座机，2-手机号码

如果想要查询所有卡号对应的手机号码两个字段，很简单，SQL语句如下：

SELECT A.卡号,B.手机号码
FROM A
LEFT JOIN B
  ON A.客户号=B.客户号
WHERE B.联系方式='2'

相信很多人这样写，估计实际工作中也会看到这样的语句，并不是说这么写一定会错误，实际SQL表达的思想一定是要符合业务逻辑的。

前面已经说清楚，所有卡号对应的手机号码。所有卡号，所以首先肯定以A表作为主表，并且左关联B表，这样A表所有的卡号一定会显示出来，但是如果B表的筛选条件放到最外层，这样就相当于将A表关联B表又做了一遍筛选，结果就是

就会筛选出来这么一条数据，丢失了A表中其他的卡号。

实际工作中表结构肯定没这么简单，关联的表也会很多，当有很多条件时，最好这么写

SELECT A.卡号,B.手机号码
FROM A
LEFT JOIN (
    SELECT * FROM B
    B.联系方式='2'
    )B
  ON A.客户号=B.客户号

这么写的话，A表中的数据肯定会完全保留，又能与B表的匹配，不会丢失数据。

PS:

• 表结构
• Left Join
• Right Join
• Inner Join
• 表的关联修改和删除
• 笛卡尔积

1、表结构

左A右B

2、Left Join

示例：2.1

Select * From A left join B on A.aid = B.bid;

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.

• A表所有记录都会显示，A表中没有被匹配的行（如aid=5、6的行）相应内容则为NULL。
• 返回的记录数一定大于A表的记录数，如A表中aid=7行被B表匹配了3次（因为B表有三行bid=7）。

注意：在Access中A.aid、B.bid不能缩写成aid、bid，否则会提示“不支持链接表达式”，这一点不同于Where查询。

3、Right Join

示例：3.1

Select * From A right join B on A.aid = B.bid;

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。

4、Inner Join

示例：4.1

Select * From A inner join B on A.aid = B.bid;

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。

inner join 等同于Where查询如：

Select * From A， B Where A.aid = B.bid

5、表的关联修改和删除

5.1修改

示例：5.1.1

update A left join B on A.aid = B.bid
set A.aname = B.bname

上述SQL实际操作的表为"Select * From A left join B on A.aid = B.bid"，因此Access会提示更新13条记录（Select查询出的记录就是13条）。对比“示例：2.1”返回的结果，分析update后的A表：

• aid=5、6的记录，被更新为NULL
• aid=7的记录，被更新了3次，依次是“b1997-1”、“b1997-2”、“b1997-3”，因此其结果为最后一次更新“b1997-3”

对于上述SQL同样可以将“A.aname = B.bname”改成“B.bname = A.aname”，执行后B表将会被修改，但是执行后B表会增加三行“0, a2005-1;0, a2005-2;0, a2006”，这也不难理解，因为Left Join执行后，B表会出现三行空值。

示例：5.1.2

Where条件查询在上面的SQL中同样可以使用，其作用的表也是Select查询出的关联表。如下SQL

update A left join B on A.aid = B.bid
set A.aname = B.bname
where A.aid <> 5

执行后A表的结果：

对比第一次update可以发现，aid=5的并没有被更新。

这里只讲述left join，因为right join 和 inner join的处理过程等同于left join。另外Access中update语句中不能含有From关键字，这一点不同于其他数据库。

5.2删除

在Access中是否可以通过Left Join、Right Join、Inner Join来删除某张表的记录

示例：5.2.2

Delete From A inner join B on A.aid = B.bid
where B.bname = "b1991"

上述SQL的本意是删除A表中aid=1的记录，但执行后表A和表B均未发生任何变化。若想实现此目的，下述SQL可以实现

Delete From A
Where A.aid In (Select bid From B Where B.bname="b1991")

6、笛卡尔积

如果A表有20条记录，B表有30条记录，则二者关联后的笛卡尔积工20*30=600条记实录。也就是说A表中的每条记录都会与B表的所有记录关联一次，三种关联方式实际上就是对“笛卡尔积”的处理方式不同。