左连接,右连接,全外连接的区别是什么?

说起这个join语法，真是又爱又恨。
记得那一年，我正在修复公司数据库中的数据。
那时，蜂窝桌就有那么多。
如果不是 join 语法，我会很头疼。

正如你所看到的，在数据​​库设计中，为了遵循规范，数据必须分布在不同的表中。
这本来是一件好事，但问题来了。
如果你想从这些表中获取数据，那就很烦人了。
就像在一堆散落的珍珠中找到一条项链一样，需要付出很大的努力。

记得有一次，那是一个阳光明媚的日子，我正在公司的数据库中查看学生的成绩。
结果，我不得不使用多种沟通方式将成绩列表和学生列表整合在一起。
当时inner join被频繁使用，而且非常有效。

然后我发现left join也很有用。
例如，如果我想查看哪些学生没有成绩，我应该使用更软的连接。
左表（学生表）中的所有记录将被取出并与右表（结果表）进行匹配。
如果没有匹配，则使用 null 代替。
这个技巧确实救了我的命。

这同样适用于正确的连接。
右表中的所有记录将被删除，然后与左表进行匹配。
这个东西在处理一些特殊情况的时候特别有用。

Full join，理论上就是取出两个表的所有记录，但是MySQL不支持，所以必须用左连接和右连接加并集来模拟。
这招虽然有点复杂，但是在关键时刻还是很管用的。

还有一种交叉连接，它返回两个表的笛卡尔积，即将另一张表的每一行记录合并起来。
这通常作为查询多个表时的第一步，创建虚拟表，以方便后续操作。

总而言之，这些通信方法都有其自己的用途。
内连接查找交集，左连接和右连接从各自的表中获取数据，完全连接需要两个表中的所有数据，而交叉连接是笛卡尔积。
这七种连接方式只是多表查询基础知识的基础。
了解了这一点之后，查询起来就容易多了。

什么是内连接、外连接、交叉连接、笛卡尔积

今天在公司的数据库培训中，讲到连接类型的时候，我突然想到，比如我去年做的项目中，如果数据库表中的数据使用左外连接的话，左表中与右表不匹配的数据也可以显示出来。
我记得那是三月。
在销售报表中，客户信息表中缺少一些客户。
通过使用左外连接解决了问题。
但MySQL不支持全外连接，所以只能用UNION来模拟。
等等，还有一件事。
我记得培训师也说过，虽然可以实现交叉连接，但是效率很低。
当数据量很大时，最好尽可能少用。
嗯，看来连接方式的选择真是一门学问。

数据库中外连接，内连接，交叉连接有何区别？

这个数据库连接操作真是让人头疼。
当我在杭州做一个项目时，我向客户吹嘘我可以很快地出报告，因为我不懂这个。
结果数据不符，被客户骂了。
所以我现在告诉你的是我曾经踩过的陷阱。

INNER JOIN，这是最简单的事情。
只会为您提取两个表中指定列中相互匹配的字段。
例如，在我之前的一个项目中，有两张表，一张称为产品，一张称为类别。
如果我想查找所有产品及其相应的类别，我将使用 products INNER JOINcategories ON products.category_id =categories.id。
因此，只有那些产品被分类，那些未分类或分类不存在的产品将不会提供给您。

外连接，这很有趣。
左外连接（LEFT JOIN），例如，如果你使用products LEFT JOINcategories ON products.category_id =categories.id，则无论category是否有对应的category，products中的所有产品都必须给你。
如果产品中的产品在类别中没有找到对应的类别，那么在结果中，类别列将为您填充 NULL。
在北京的一个项目中，我用这个来检查用户的订单。
无论用户是否有订单，用户信息都必须提供给您。
如果没有订单信息，则填写NULL。

RIGHT JOIN 另一方面，无论产品是否有对应的，类别中的都必须给你。
在上海的一个项目中，我用它来检查类别和产品。
无论该类别下是否有产品，都必须将类别信息提供给您。
如果没有产品信息，则为NULL。

全外连接（FULL JOIN），这个最好笑，给你两个表，不管是否有对应关系。
MySQL不直接支持，所以必须一起使用LEFT JOIN和RIGHT JOIN。
在广州的一个项目中，我使用了UNION来组合左右外连接的结果，这样无论哪张表有对应，或者没有对应，都可以给你看。
但该查询性能较差，当表包含大量数据时应谨慎使用。

CROSS JOIN，这个是最强大的东西，两个表直接合并。
我在深圳做的一个项目中，本来是想用这个来做抽奖，把所有用户和奖品结合起来。
结果数据量太大，服务器崩溃了。
所以这个东西一般不会用，除非你知道自己在做什么。

总而言之，内连接只提供匹配的数据，外连接提供一个表的完整数据，如果另一表不匹配则返回 NULL。
完全外连接会提供两个表，如果不匹配则返回 NULL。
交叉连接直接组合所有数据。
一旦理解了这一点，在处理数据库时就不会那么容易出错。