一起学习SQL中各种join以及它们的区别

嘿嘿，老兄，说到SQL连接，这个东西真是让人恨不起来。
记得有一次，我接手了一个项目，必须从user表和users表（是的，你没听错，两个同名的表）中过滤一些数据。
当时我真的很困惑，因为这两个表中有很多重叠的数据，比如用户名。

当时刚开始用INNER JOIN连接，心想这次一定能解决问题了。
结果，我只在两个表中获取用户名的记录。
对于姓名仅在一张表中的用户，我根本得不到任何信息。
当时我真的很失望，心想如果有一个LEFT JOIN该多好啊。

然后，在项目进行到一半的时候，领导突然说：“把所有用户的信息给我吧，不管他们是否在这个用户表里。
”我刚刚意识到 LEFT JOIN 的力量。
它会列出左表中的所有记录，如果没有匹配的记录，则将右表填充为NULL。
这次很好，我很快就改变了查询，所以没有延迟。

还有一次，我需要显示两个表中的数据，即使它们不匹配。
目前，我使用的是 RIGHT JOIN，结果与 LEFT JOIN 相反。
我看到右表中所有数据，左表中缺失的数据已被NULL填充。
这次我的记忆力更好了，知道什么时候该使用哪个 JOIN。

说起UNION和UNION ALL，这两个东西也让我很头疼。
记得有一次，我用了UNION，但是数据有重复，浪费了我很多力气。
然后我发现UNION ALL不会去重复，所以如果数据中有重复，使用UNION ALL会更容易。

CROSS JOIN，我敢说，如果不是万不得已，我不会使用它。
因为它会合并两个表的所有记录。
假设两个表都有 1 ,000 条记录，组合起来就是 1 00 万个结果。
多大的服务器可以处理这个！
总之，这几种JOIN类型各有各的用途，需要根据实际情况进行选择。
记得有一次，我在一个项目中使用了CROSS JOIN，结果服务器卡住了。
景色令人难以置信。
所以兄弟们，想想每次JOIN的目的，不要像我一样掉入陷阱。

MySQL 多表查询 "Join"+“case when”语句总结

好了，我们来说说MySQL中的多表查询技术，这是一个非常有趣的技术。

首先，我必须说，这个连接字符串简直就是多表查询的瑞士军刀。
当我早年管理数据库时，我最讨厌的是与多个表相关的查询。
记得有一次，我们公司的一个项目涉及到用户信息和订单信息的关联。
当时使用了几种join，最终完成了Union和Inner Join的结合。

来，我们详细看看：

Union和UnionAll，这两个我特别喜欢用。
Union 将两个表中的数据组合在一起，就像合并两个列表一样，但它会消除冗余。
至于UnionAll，它直接将两个表的数据合并到一起，无需去重，效率更高。
但需要注意的是，Union可能会因重复数据删除而降低查询效率。


CrossJoin 这很少使用，就像构建块一样，其中列出了两个表的所有可能组合。
实际应用中，除非有特殊需要，不常用。


InnerJoin，这是我最常用的。
这就像找到共同点并仅选择两个表中的数据一样。
排序规则和用户表通常与此相关使用。


LeftJoin和RightJoin，这两个偏向“首选”一方。
LeftJoin 基于左表。
如果正确的表中没有匹配项，则填写NULL。
RightJoin 正好相反，它基于正确的表。


FullOuterJoin，MySQL不直接支持，但可以通过LeftJoin和RightJoin组合来实现。
这就像两个表中所有数据的综合视图。

我们来谈谈 CaseWhen 语句。
这东西简直就是一个强大的数据分析工具。
我正在分析销售数据并用它来描述不同销售渠道的绩效。

CaseWhen，类似于条件过滤器，可以根据条件返回不同的结果。
例如，您可以使用 CaseWhen 命名查询中的不同部分，或根据销售额细分统计信息。

总之，Join和CaseWhen字符串的结合可以让你的SQL查询更加灵活，让你的数据分析更加准确。
请记住，多表查询和条件处理需要不断练习和总结，这样你才能成为数据库管理专家。

full join与unoin的区别

FULLJOIN函数返回所有数据，不匹配的数据用NULL填充。
MySQL除了UNION之外，还使用LEFTJOIN和RIGHTJOIN模拟。
UNION 合并查询结果并自动删除重复项。
UNIONALL 保留重复记录。
应用场景不同，一种是表连接，一种是查询合并。
你自己掂量一下吧。

表横向连接 vs 表纵向联合：数据库的"左右拼图"与"叠积木"

显然，水平连接（JOIN）和垂直联合（UNION）都是在SQL中用于组合数据的，但它们在数据连接方向、语法、结果列数、二值化行为和适用场景上有根本的不同。

我们先来说说最重要的事情。
JOIN 在水平方向扩展列，就像堆叠乐高积木将两个表的左右列连接起来，只保留匹配的行。
比如我们去年跑的一个项目，员工表和部门表通过ID关联起来后，结果包含了员工及其所在部门的信息，大概有3 000个级别。

还有一点就是UNION垂直扩展了行，将两个表的行像一堆文件一样上下堆叠起来。
需要兼容的列数和数据类型。
例如，合并北京和上海分公司的员工列表只会增加行数。

等一下，还有一件事。
JOIN结果的列数为两张表的列数总和，不重复，而UNION结果的列数必须与一张表一致，并且默认进行去重（UNIONALL不去重）。

我一开始以为JOIN和UNION只是简单的语法差异，但后来发现是错误的。
它们在数据融合的逻辑和目的上也有很大不同。
例如，JOIN适合相关查询，而UNION适合组合结构相似的数据。

其实，事情很复杂。
许多人没有意识到 JOIN 可能会因为不匹配而丢弃数据。
这种情况下，就需要使用LEFT JOIN等来保留左表中的所有数据。
UNIONALL比UNION具有更高的性能，因为它避免了重复数据删除计算。

所以，我认为根据实际需要选择JOIN或UNION是值得尝试的。
例如，当需要查询相关查询时使用 JOIN，当需要组合具有相似结构的数据时使用 UNION。
同时要注意JOIN和UNION的注意事项，避免数据融合过程中出现不必要的错误。