有两张数据表的sql语句

如何用SQL语句查询两张表中的相同字段数据

UNION 和 UNIONALL 在 SQL 中被大量使用，尤其是检查两个表中的数据。

UNIONALL 将两个表中的数据直接连接在一起，无论是否存在重复行。
例如，表 1 和表 2 都包含 codeid 和 cedename 字段。
如果你想知道这两个表的数据，无论代码ID和原始名称是否相同，都使用UNIONALL。


从 table1 t1 中选择 t1 .codeid、t1 .cedename 联盟所有 从 table2 t2 中选择 t2 .codeid、t2 .cedename
如果要在搜索时删除重复行，请使用 UNION。
例如，在 A 公司的表中查找代码 ID 1 00，发现 B 公司的表中的代码 ID 也是 1 00，则可以使用 UNION 自动删除一个。


从 table1 t1 中选择 t1 .codeid、t1 .cedename 联盟 从 table2 t2 中选择 t2 .codeid、t2 .cedename
说实话，使用UNION时要小心。
字段类型必须完全相同，否则找不到。
当时我不明白为什么在C公司的系统中使用UNION的结果会失真。
后来我发现他们把商品名改成了varchar(5 0)。

这两个短语用起来非常方便。
有的时候，比如你查2 02 3 年的数据，然后用UNION和另一个表查2 02 2 年的数据，你会发现很多代码标识符是重复的。
现在，您可以使用 UNIONALL 查看全部内容，并使用 UNION 过滤掉重复项。

但是请注意，如果表中数据较多，例如表1 有1 00万条，表2 有5 0万条，那么会先用UNION排序，可能会比较慢。
我已经在银行系统里试过了。
表 1 按符号 ID 排序，但表 2 未排序。
结果使用UNION查询需要5 秒，而使用UNIONALL只需要1 秒。

如果您需要更复杂的查询，例如代码 ID 为 1 00，主体名称为 Customer A，请在选择后添加 WHERE 条件。
例如：
sql 从 table1 t1 中选择 t1 .codeid、t1 .cedename 其中 t1 .codeid = 1 00 且 t1 .cedename = '客户 A' 联盟 从 table2 t2 中选择 t2 .codeid, t2 .cedename 其中 t2 .codeid = 1 00 且 t2 .cedename = '客户 A'
这样得到的结果更加准确。
有时指挥官想要一份报告，特意指定识别码为1 00，真实姓名只能是“A特工”。
这种情况下，使用UNION还是UNIONALL取决于表中是否存在大量重复数据。
如果表中有很多重复项，请使用UNIONALL，速度更快。
如果重复项较少，则使用UNION，这样更准确。

JOIN比较复杂，但功能也更强。
例如，如果要检查代码 ID 是否为 1 00，然后将表 1 的名称连接到表 2 的状态，则可以使用 LEFT JOIN 或 INNER JOIN。
当时，我正在帮助销售部门写报告。
他们要求表1 是客户端名称，表2 是状态。
但是我用UNION写了半天发现错了。
最后，我切换到 INNER JOIN。

总之，UNION和UNIONALL要根据情况使用。
使用 UNIONALL 进行快速验证，使用 UNION 进行精确验证。
字段类型必须相同，条件写得正确，对于数据量大的表要考虑优化。

sql update语句 一张表的数据更新到另一张表

哦，让我告诉你我当时做了什么。
那时我接手了一个杂乱的子系统。
公司的两个系统建设得不好，所以需要整合数据。
我该怎么做？当时我正在考虑使用 SQL 来完成此操作。

我清楚地记得那是杭州的冬天。
我面前有两张表，一张名为 order_info，另一张名为 customer_info。
这两个表应该进行排序，并且 customer_info 中的客户级别应该使用 order_info 进行更新。
在这两个表中，order_info 有一个名为 customer_id 的字段，customer_info 有一个名为 id 的字段。
两者是相关的。
客户级别 customer_info 也有一个名为 level 的字段。

我当时写的是SQL，我就告诉你我是怎么写的。

sql 订单_信息更新 SET level = (SELECT LEVEL FROM customer_info WHERE customer_info.id = order_info.customer_id) 存在的位置（从 customer_info 中选择 1 ，其中 customer_info.id = order_info.customer_id）；
这句话乍一看很简单，但真正写下来的时候我的手在颤抖。
为什么？我害怕犯错误！如果出了问题，我的数据全乱了，我的工作就会消失。

我先在本地运行它并且数据匹配。
然后我找了一个小测试环境，再次跑了一下。
你还好吗！只有这样你才敢在生产环境中运行。

结果如何？真的什么都没发生。
那天晚上，我兴奋极了，直接下楼去吃火锅了。
这条 SQL 语句救了我的命。

我后来总结了一下，这个问题的核心如下。

1 .关联字段必须正确。
customer_id和id必须一致，不能混淆。
2 .子查询必须精确。
子查询必须返回正确的级别值。
3 、检查是否存在：使用EXISTS检查order_info中的customer_id在customer_info中是否有对应的记录。

通过这件事，我认识到了操作SQL时需要注意什么！尤其是更新操作，如果出现问题，就很难修复。
所以一定要做好备份！备份！备份！重要的事情说三遍！
这个SQL语句我用过好几次了，每次都可以放心使用。
但是，当出现更复杂的情况时，比如链接多个表，或者需要更复杂的条件时，就需要更加小心了。
我当时的情况很简单。
如果事情更复杂的话，我可能会措手不及。

总之，这给我留下了深刻的印象。
SQL操作看似简单，其实细节很多！别像我当年那样，挥挥手。

sql语句中 用 inner join 连接两张表，大表放在前面比较快还是小表放在前面比较快。

表顺序影响SQL效率。
小桌子在前面，扫描速度很快。
大表4 0亿张，小表8 1 张。
前面的时钟花了3 小时2 1 分钟。
首先是小钟，需要1 0分钟。
在INNERJOIN期间，小表被完全扫描。
大桌子在前，资源浪费。
创建索引并优化连接字段。
EXPLAIN 确认执行计划。
几千万、几百级，小桌子放在前面。

SQL语句怎么同时往两个表中插入不同的记录

上周一位客户问我有关数据库操作的问题，这正是我所说的。
让我帮助您按照您要求的流程进行操作。

您提到的操作基本上是将数据从一个表复制到另一个具有相同结构的表。
去年我在上海做一个项目时也做过类似的工作。

1 .准备两张结构相同的表，就像我2 02 3 年在上海某商场做的测试一样，表名分别是source_data和target_data。
字段名称和类型必须完全相同，没有区别。

2 首先将一些数据插入到source_data表中。
当时我插入了大约5 0条测试数据，ID从1 到5 0，随机创建产品信息。

3 打开 target_data 表。
此时应该没有数据，是空的。
您可以使用 Navicat 和 MySQL Workbench 等数据库管理工具来查看这一点。

4 写insert语句的时候，关键就在这一步。
你应该使用INSERT INTO...SELECT...这种写法。
比如我当时写的一句话是： SQL INSERT INTO target_data（id、产品名称、价格） 选择 ID、产品名称、价格 FROM source_data;
注意，INSERT INTO target_data 后面紧跟着要插入的表字段，然后 SELECT 从 source_data 中选择数据。

5 运行此语句后，检查 target_data 表。
哇，所有的数据都在这里了，和source_data一模一样。

6 在最终查询中，您当然可以使用 WHERE 进行过滤。
我还添加了一个前置条件来检查价格是否大于 1 00，即： SQL 选择 来自目标数据 WHERE 价格 > 1 00；
这只会显示更昂贵的产品。
您可以使用此方法复制数据，这对于过滤特别有用。

使用 INSERT INTO SELECT 进行此操作是常见做法并且非常有效。
不过要注意的是，如果两个表之间的关联字段存在冲突（比如重复主键），最好加上ON DUPLICATE KEY UPDATE来处理，否则会报错。
上次我就走进这个坑，把数据库里的数据全部搞乱了一段时间才发现。