python颜色表_数据库表连接的简单解释 | 图文并茂，通俗易懂

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作者：阮一峰       链接：

python用什么数据库最好、http://www.ruanyifeng.com/blog/2019/01/table-join.html

关系型数据库最难的地方，就是建模(model)。

错综复杂的数据，需要建立模型，才能储存在数据库。所谓"模型"就是两样东西：实体(entity)+ 关系(relationship)。

实体指的是那些实际的对象，带有自己的属性，可以理解成一组相关属性的容器。关系就是实体之间的联系，通常可以分成"一对一"、"一对多"和"多对多"等类型。

在关系型数据库里面，每个实体有自己的一张表(table)，所有属性都是这张表的字段(field)，表与表之间根据关联字段"连接"(join)在一起。所以，表的连接是关系型数据库的核心问题。

　　表的连接分成好几种类型。

• 内连接(inner join)

• 外连接(outer join)

• 左连接(left join)

• 右连接(right join)

• 全连接(full join)

以前，很多文章采用维恩图(两个圆的集合运算)，解释不同连接的差异。

上周，我读到一篇文章，认为还有比维恩图更好的解释方式。我发现确实如此，换一个角度解释，更容易懂。

所谓"连接"，就是两张表根据关联字段，组合成一个数据集。问题是，两张表的关联字段的值往往是不一致的，如果关联字段不匹配，怎么处理？比如，表 A 包含张三和李四，表 B 包含李四和王五，匹配的只有李四这一条记录。

很容易看出，一共有四种处理方法。

• 只返回两张表匹配的记录，这叫内连接(inner join)。

• 返回匹配的记录，以及表 A 多余的记录，这叫左连接(left join)。

• 返回匹配的记录，以及表 B 多余的记录，这叫右连接(right join)。

• 返回匹配的记录，以及表 A 和表 B 各自的多余记录，这叫全连接(full join)。

下图就是四种连接的图示。我觉得，这张图比维恩图更易懂，也更准确。

上图中，表 A 的记录是 123，表 B 的记录是 ABC，颜色表示匹配关系。返回结果中，如果另一张表没有匹配的记录，则用 null 填充。

这四种连接，又可以分成两大类：内连接(inner join)表示只包含匹配的记录，外连接(outer join)表示还包含不匹配的记录。所以，左连接、右连接、全连接都属于外连接。

这四种连接的 SQL 语句如下。

SELECT * FROM A  INNER JOIN B ON A.book_id=B.book_id;

SELECT * FROM A  LEFT JOIN B ON A.book_id=B.book_id;

SELECT * FROM A  RIGHT JOIN B ON A.book_id=B.book_id;

SELECT * FROM A  FULL JOIN B ON A.book_id=B.book_id;

上面的 SQL 语句还可以加上where条件从句，对记录进行筛选，比如只返回表 A 里面不匹配表 B 的记录。

SELECT * FROM ALEFT JOIN BON A.book_id=B.book_idWHERE B.id IS null;

另一个例子，返回表 A 或表 B 所有不匹配的记录。

SELECT * FROM AFULL JOIN BON A.book_id=B.book_idWHERE A.id IS null OR B.id IS null;

此外，还存在一种特殊的连接，叫做"交叉连接"(cross join)，指的是表 A 和表 B 不存在关联字段，这时表 A(共有 n 条记录)与表 B (共有 m 条记录)连接后，会产生一张包含 n x m 条记录的新表(见下图)。

(完)

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