数据库中关于自然连接的一个小问题 数据库中自然连接与内连接的区别
\u6570\u636e\u5e93\u81ea\u7136\u8fde\u63a5\u95ee\u9898\u4f60\u5199\u7684\u65b9\u4fbf\uff0c\u4f46\u6570\u636e\u5e93\u6267\u884c\u4e0d\u65b9\u4fbf\u3002\u5bf9\u4e8e\u5c0f\u8868\u4e4b\u95f4\u7684\u8fde\u63a5\u53ef\u4ee5\u6309\u4f60\u60f3\u7684\u6765\uff0c\u4f46\u901a\u5e38\u90fd\u662f\u5927\u8868\uff0c\u8003\u8651\u5230\u6027\u80fd\u95ee\u9898\uff0c\u90fd\u4f1a\u5148\u628a\u5927\u8868\u7684\u6570\u636e\u5148\u8fc7\u6ee4\u518d\u8fdb\u884c\u8fde\u63a5\u3002
\uff08\u8bd5\u60f3\uff0c\u539f\u672c1kw\u548c1kw\u7684\u8868\u8fdb\u884c\u8fde\u63a5\u597d\uff0c\u8fd8\u662f\u8fc7\u6ee4\u5b8c100w\u548c100w\u7684\u8868\u8fde\u63a5\u597d\u770b\uff09
\u6570\u636e\u5e93 \u5185\u8fde\u63a5 \u5916\u8fde\u63a5 \u533a\u522b
\uff08\u4e00\uff09\u5185\u8fde\u63a5
\u5185\u8fde\u63a5\u67e5\u8be2\u64cd\u4f5c\u5217\u51fa\u4e0e\u8fde\u63a5\u6761\u4ef6\u5339\u914d\u7684\u6570\u636e\u884c\uff0c\u5b83\u4f7f\u7528\u6bd4\u8f83\u8fd0\u7b97\u7b26\u6bd4\u8f83\u88ab\u8fde\u63a5\u5217\u7684
\u5217\u503c\u3002\u5185\u8fde\u63a5\u5206\u4e09\u79cd\uff1a
1\u3001\u7b49\u503c\u8fde\u63a5\uff1a\u5728\u8fde\u63a5\u6761\u4ef6\u4e2d\u4f7f\u7528\u7b49\u4e8e\u53f7(=)\u8fd0\u7b97\u7b26\u6bd4\u8f83\u88ab\u8fde\u63a5\u5217\u7684\u5217\u503c\uff0c\u5176\u67e5\u8be2\u7ed3
\u679c\u4e2d\u5217\u51fa\u88ab\u8fde\u63a5\u8868\u4e2d\u7684\u6240\u6709\u5217\uff0c\u5305\u62ec\u5176\u4e2d\u7684\u91cd\u590d\u5217\u3002
\u4f8b\uff0c\u4e0b\u9762\u4f7f\u7528\u7b49\u503c\u8fde\u63a5\u5217\u51faauthors\u548cpublishers\u8868\u4e2d\u4f4d\u4e8e\u540c\u4e00\u57ce\u5e02\u7684\u4f5c\u8005\u548c\u51fa\u7248\u793e\uff1a
SELECT *
FROM authors AS a INNER JOIN publishers AS p
ON a.city=p.city
2\u3001\u4e0d\u7b49\u8fde\u63a5\uff1a \u5728\u8fde\u63a5\u6761\u4ef6\u4f7f\u7528\u9664\u7b49\u4e8e\u8fd0\u7b97\u7b26\u4ee5\u5916\u7684\u5176\u5b83\u6bd4\u8f83\u8fd0\u7b97\u7b26\u6bd4\u8f83\u88ab\u8fde\u63a5\u7684
\u5217\u7684\u5217\u503c\u3002\u8fd9\u4e9b\u8fd0\u7b97\u7b26\u5305\u62ec>\u3001>=\u3001\u3001!\u3002
3\u3001\u81ea\u7136\u8fde\u63a5\uff1a\u5728\u8fde\u63a5\u6761\u4ef6\u4e2d\u4f7f\u7528\u7b49\u4e8e(=)\u8fd0\u7b97\u7b26\u6bd4\u8f83\u88ab\u8fde\u63a5\u5217\u7684\u5217\u503c\uff0c\u4f46\u5b83\u4f7f\u7528\u9009
\u62e9\u5217\u8868\u6307\u51fa\u67e5\u8be2\u7ed3\u679c\u96c6\u5408\u4e2d\u6240\u5305\u62ec\u7684\u5217\uff0c\u5e76\u5220\u9664\u8fde\u63a5\u8868\u4e2d\u7684\u91cd\u590d\u5217\u3002
\u4f8b\uff0c\u5728\u9009\u62e9\u5217\u8868\u4e2d\u5220\u9664authors \u548cpublishers \u8868\u4e2d\u91cd\u590d\u5217(city\u548cstate)\uff1a
SELECT a.*,p.pub_id,p.pub_name,p.country
FROM authors AS a INNER JOIN publishers AS p
ON a.city=p.city
(\u4e8c) \u5916\u8fde\u63a5
\u5916\u8fde\u63a5\uff0c\u8fd4\u56de\u5230\u67e5\u8be2\u7ed3\u679c\u96c6\u5408\u4e2d\u7684\u4e0d\u4ec5\u5305\u542b\u7b26\u5408\u8fde\u63a5\u6761\u4ef6\u7684\u884c\uff0c\u800c\u4e14\u8fd8\u5305\u62ec\u5de6\u8868(\u5de6
\u5916\u8fde\u63a5\u6216\u5de6\u8fde\u63a5))\u3001\u53f3\u8868(\u53f3\u5916\u8fde\u63a5\u6216\u53f3\u8fde\u63a5)\u6216\u4e24\u4e2a\u8fb9\u63a5\u8868(\u5168\u5916\u8fde\u63a5)\u4e2d\u7684\u6240\u6709\u6570\u636e\u884c\u3002
left join(\u5de6\u8054\u63a5) \u8fd4\u56de\u5305\u62ec\u5de6\u8868\u4e2d\u7684\u6240\u6709\u8bb0\u5f55\u548c\u53f3\u8868\u4e2d\u8054\u7ed3\u5b57\u6bb5\u76f8\u7b49\u7684\u8bb0\u5f55\uff1b
right join(\u53f3\u8054\u63a5) \u8fd4\u56de\u5305\u62ec\u53f3\u8868\u4e2d\u7684\u6240\u6709\u8bb0\u5f55\u548c\u5de6\u8868\u4e2d\u8054\u7ed3\u5b57\u6bb5\u76f8\u7b49\u7684\u8bb0\u5f55\uff1b
\u4f8b\u59821\uff1aSELECT a.*,b.* FROM luntan LEFT JOIN usertable as b
ON a.username=b.username
\u4f8b\u59822\uff1aSELECT a.*,b.*
FROM city as a FULL OUTER JOIN user as b
ON a.username=b.username
(\u4e09) \u4ea4\u53c9\u8fde\u63a5
\u4ea4\u53c9\u8fde\u63a5\u4e0d\u5e26WHERE \u5b50\u53e5\uff0c\u5b83\u8fd4\u56de\u88ab\u8fde\u63a5\u7684\u4e24\u4e2a\u8868\u6240\u6709\u6570\u636e\u884c\u7684\u7b1b\u5361\u5c14\u79ef\uff0c\u8fd4\u56de\u5230
\u7ed3\u679c\u96c6\u5408\u4e2d\u7684\u6570\u636e\u884c\u6570\u7b49\u4e8e\u7b2c\u4e00\u4e2a\u8868\u4e2d\u7b26\u5408\u67e5\u8be2\u6761\u4ef6\u7684\u6570\u636e\u884c\u6570\u4e58\u4ee5\u7b2c\u4e8c\u4e2a\u8868\u4e2d\u7b26\u5408\u67e5
\u8be2\u6761\u4ef6\u7684\u6570\u636e\u884c\u6570\u3002\u4f8b\uff0ctitles\u8868\u4e2d\u67096\u7c7b\u56fe\u4e66\uff0c\u800cpublishers\u8868\u4e2d\u67098\u5bb6\u51fa\u7248\u793e\uff0c\u5219\u4e0b
\u5217\u4ea4\u53c9\u8fde\u63a5\u68c0\u7d22\u5230\u7684\u8bb0\u5f55\u6570\u5c06\u7b49\u4e8e6*8=48\u884c\u3002
\u4f8b\u5982\uff1aSELECT type,pub_name
FROM titles CROSS JOIN publishers
ORDER BY type
R×S≡{t｜t=∧t∈R∧t∈S}
SQL 语句表达就是:
SELECT R.A,R.B,R.C,S.D FROM R,S WHERE R.B = S.B AND R.C=S.C
明白这个就不难了吧
上面的第一步是取得所有的组合可能，一共是3*3=9种组合
第二步：S和R的公共属性是B 和 C 从这九种组合中筛选出R。B=S。B的组元
第三部：由于现在的结构式R.A R.B R.C S.B S.C S.D这种形式，其中R.B=S.B R.C=S.C，除掉其中的这两个重复列，得到最后的结果
希望我的回答对你有帮助，祝你好运!!!
第一步：R×S的结果是：
S.A R.B R.C S.B S.C S.D
2 4 6 5 7 3
2 4 6 4 6 2
2 4 6 5 7 9
3 5 7 5 7 3
3 5 7 4 6 2
3 5 7 5 7 9
7 4 6 5 7 3
7 4 6 4 6 2
7 4 6 5 7 9
第二步：找到R表和S表中R.B=S.B并且R.C=S.C的记录结果是:
S.A R.B R.C S.B S.C S.D
2 4 6 4 6 2
3 5 7 5 7 3
3 5 7 5 7 9
7 4 6 4 6 2
第三步:在相同的属性中去掉一个留一个:
A B C D
2 4 6 2
3 5 7 3
3 5 7 9
3 4 6 2
最后R><S就为:
A B C D
2 4 6 2
3 5 7 3
3 5 7 9
3 4 6 2
绛旓細杩欐槸涓猻ql璇彞鐨勫熀鏈涔犳墜鍐 浣犲彲浠ヨ嚜宸辨煡涓涓 SQL璇彞瀛︿範鎵嬪唽瀹炰緥鐗 琛ㄦ搷浣 渚1 瀵逛簬琛ㄧ殑鏁欏绠＄悊鏁版嵁搴撲腑鐨琛 STUDENTS ,鍙互瀹氫箟濡備笅: CREATE TABLE STUDENTS (SNO NUMERIC (6, 0) NOT NULL SNAME CHAR (8) NOT NULL AGE NUMERIC(3,0) SEX CHAR(2) BPLACE CHAR(20) PRIMARY KEY(SNO)) 渚2 瀵逛簬...
绛旓細4.鍦ㄥ叧绯鏁版嵁搴撲腑锛岀敤鏉ヨ〃绀哄疄浣撻棶鑱旂郴鐨勬槸()銆侫)灞炴 B)浜岀淮琛 C)缃戠姸缁撴瀯 D)鏍戠姸缁撴瀯 5.鍏徃涓湁澶氫釜閮ㄩ棬鍜屽鍚嶈亴鍛橈紝姣忎釜鑱屽憳鍙兘灞炰簬涓涓儴闂紝涓涓儴闂ㄥ彲浠ユ湁澶氬悕鑱屽憳銆傚垯瀹炰綋閮ㄩ棬鍜岃亴鍛橀棿鐨勮仈绯绘槸()銆侫)1锛1鑱旂郴 B)m锛1鑱旂郴 C)1锛歮鑱旂郴 D)m锛歯鑱旂郴 6.鏈変袱涓叧绯籖鍜孲濡備笅锛氬垯鐢...
绛旓細澶ц嚜鐒鍗佷竾涓负浠涔堝皬甯歌瘑瑙ｇ瓟1.澶ц嚜鐒跺畨鍏ㄥ皬甯歌瘑澶ц嚜鐒跺畨鍏ㄥ皬甯歌瘑1.鑺傜害鐢ㄦ按鍜屼繚鎶ゅ潖澧鐨勫皬鐭ヨ瘑鑺傜害鐢ㄦ按灏忕煡璇嗚妭绾︾敤姘,鍒╁湪褰撲唬,鍔熷湪鍗冪,鍦ㄦ鎴戜滑鎼滈泦浜嗕互涓嬩竴浜涚敓娲昏妭姘村皬鐭ヨ瘑,渚涘ぇ瀹跺弬鑰:涓銆佹窐绫虫按娲楄彍,鍐嶇敤娓呮按娓呮礂,涓嶄粎鑺傜害浜嗘按,杩樻湁鏁堝湴娓呴櫎浜嗚敩鑿滀笂鐨勬畫瀛樺啘鑽;浜屻佹礂琛ｆ按娲楁嫋鎶娿佹嫋鍦版澘銆佸啀鍐插帟鎵銆傜...
绛旓細鍦ㄥ寘鎷涓煡璇㈢殑UNION璇彞涓,鍏舵墽琛岄『搴忔槸鑷乏鑷冲彸,浣跨敤鎷彿鍙互鏀瑰彉杩欎竴鎵ц椤哄簭銆備緥濡: 鏌ヨ1 UNION (鏌ヨ2 UNION 鏌ヨ3) 涓夈杩炴帴鏌ヨ閫氳繃杩炴帴杩愮畻绗﹀彲浠ュ疄鐜板涓〃鏌ヨ銆傝繛鎺ユ槸鍏崇郴鏁版嵁搴妯″瀷鐨勪富瑕佺壒鐐,涔熸槸瀹冨尯鍒簬鍏跺畠绫诲瀷 鏁版嵁搴撶鐞嗙郴缁鐨勪竴涓鏍囧織銆 鍦ㄥ叧绯绘暟鎹簱绠＄悊绯荤粺涓,琛ㄥ缓绔嬫椂鍚勬暟鎹箣闂寸殑鍏崇郴...
绛旓細鏌ヨ1 UNION (鏌ヨ2 UNION 鏌ヨ3)涓夈杩炴帴鏌ヨ 閫氳繃杩炴帴杩愮畻绗﹀彲浠ュ疄鐜板涓〃鏌ヨ銆傝繛鎺ユ槸鍏崇郴鏁版嵁搴妯″瀷鐨勪富瑕佺壒鐐,涔熸槸瀹冨尯鍒簬鍏跺畠绫诲瀷鏁版嵁搴撶鐞嗙郴缁鐨勪竴涓鏍囧織銆傚湪鍏崇郴鏁版嵁搴撶鐞嗙郴缁熶腑,琛ㄥ缓绔嬫椂鍚勬暟鎹箣闂寸殑鍏崇郴涓嶅繀纭畾,甯告妸涓涓疄浣撶殑鎵鏈変俊鎭瓨鏀惧湪涓涓〃涓傚綋妫绱㈡暟鎹椂,閫氳繃杩炴帴*浣滄煡璇㈠嚭瀛樻斁鍦ㄥ涓〃...
绛旓細10. 涓涓粨搴撻噷鍙互瀛樻斁澶氫釜閮ㄤ欢,涓绉嶉儴浠跺彲浠ュ瓨鏀句簬澶氫釜浠撳簱,浠撳簱涓庨儴浠朵箣闂存槸__鐨勮仈绯汇侱A) 涓瀵逛竴 B) 澶氬涓C) 涓瀵瑰 D) 澶氬澶11. 鑷劧杩炴帴瑕佹眰琚杩炴帴鐨涓ゅ叧绯绘湁鑻ュ共鐩稿悓鐨刜__銆侭A) 瀹炰綋鍚 B) 灞炴у悕C) 涓诲叧閿瓧 D) 涓诲睘鎬у悕12. 鏁版嵁搴绫诲瀷鏄牴鎹甠__鍒掑垎鐨勩侰A) 鏂囦欢褰㈠紡 B) 瀛樺彇鏁版嵁...
绛旓細鍓嶆鏃堕棿鍦ㄤ竴涓侀」鐩腑缁忓巻杩囦竴涓棶棰橈細涓涓 Dubbo 鏈嶅姟锛屽惎鍔ㄧ殑鏃跺欐參鐨勮姝伙紝鍚庢潵鐪嬫棩蹇楁煡鍘熷洜鏁翠釜杩囩▼涓鐩村湪鍒濆鍖鏁版嵁搴杩炴帴銆備竴鐪嬫暟鎹簱杩炴帴鍙傛暟锛岃繛鎺ユ睜澶у皬锛1024銆傚緢澶氬叆琛屾櫄鐨勫悓瀛︽病鏈夌粡鍘嗚繃鎵嬪啓 JDBC 杩炴帴鐨鏃ュ瓙銆傞偅涓椂鍊欐病鏈夋暟鎹簱杩炴帴姹犵殑姒傚康锛岄兘鏄師鐢熶唬鐮佷竴椤挎悶锛屽悗鏉ユ湁浜 iBATIS 涔嬪悗...
绛旓細闂涓:鍐欍婂ぇ鑷劧涓殑鍙戠幇銆嬫庝箞鍐 澶ц嚜鐒鏄绉樼殑榄旀湳甯,缁欎汉浠睍绀哄畠鐨勭濂,缁欐垜浠埗閫涓涓釜灏闂彿,绛夋垜浠幓瀵绘眰绛旀. 濂跺ザ瀹剁浜嗚澶氭灉鏍,鍙槸,涓婃鏀惧亣鍥炲鏃,鎴戝彂鐜颁簡涓涓鎬殑鐜拌薄:涓轰粈涔堜笅闆ㄥぉ澶氫簡,鐡滄灉灏变笉鐢滀簡,鏈変簺鏋滃疄鐔熶簡鍙堜负浠涔堜細鎺変笅鏉ュ憿?杩欎簺闂寮曡捣浜嗘垜鐨勫ソ濂囧績,閫氳繃鏌ユ壘璧勬枡,鎴戞墠鏄庣櫧...
绛旓細鏁版嵁搴绠＄悊绯荤粺鐨勪竴涓鏍囧織銆傚湪鍏崇郴鏁版嵁搴撶鐞嗙郴缁熶腑,琛ㄥ缓绔嬫椂鍚勬暟鎹箣闂寸殑鍏崇郴涓嶅繀纭畾,甯告妸涓涓疄浣撶殑鎵鏈変俊鎭瓨鏀惧湪涓涓〃涓傚綋妫绱㈡暟鎹椂,閫氳繃杩炴帴鎿嶄綔鏌ヨ鍑哄瓨鏀惧湪澶氫釜琛ㄤ腑鐨勪笉鍚屽疄浣撶殑淇℃伅銆傝繛鎺ユ搷浣滅粰鐢ㄦ埛甯︽潵寰堝ぇ鐨勭伒娲绘,浠栦滑鍙互鍦ㄤ换浣曟椂鍊欏鍔犳柊鐨勬暟鎹被鍨嬨備负涓嶅悓瀹炰綋鍒涘缓鏂扮殑琛,灏斿悗閫氳繃杩炴帴杩涜鏌ヨ銆
绛旓細鏍规嵁涓瀹氱殑鏁版嵁妯″瀷缁勭粐,鎻忚堪淇℃伅,骞跺瓨鍌ㄥ湪鏁版嵁搴撲腑鐨鏁版嵁,涓庝竴涓緝灏忕殑绋嬪害鐨勫啑浣,杈冮珮鐨勬暟鎹嫭绔嬫х殑鍙墿灞曟у拰鏄撶敤鎬,骞朵笖鍙互瀵瑰悇绉嶇敤鎴峰叡浜(3)鏁版嵁搴撶郴缁(DataBas. SYTEM,绠绉颁负DBS):鏁版嵁搴撶郴缁熸槸璁＄畻鏈虹郴缁熶腑寮曞叆鏁版嵁搴撶郴缁熺殑缁撴瀯鍚,涓鑸敱鏁版嵁搴,鏁版嵁搴撶鐞嗙郴缁(寮鍙戝伐鍏) ,搴旂敤绯荤粺,鏋勬垚浜嗕竴涓暟鎹簱...
