如何使用 SQL 连接合并表？ [复制]

Posted 2023-02-24

【中文标题】如何使用 SQL 连接合并表？ [复制]

【英文标题】：How to combine tables using SQL Joins? [duplicate]

【发布时间】：2019-12-12 15:55:15

【问题描述】：

我有这三个表：

学生

student_id 012345
name       Lee
class      5A
gender     Male
nohp       011-1111111

笔记本电脑

idborrow    5
student_id  012345  
no_laptop   LP12345
lend_date   01/08/2019
pass_date   NULL
send_date   01/11/2019       

通过

idborrow    5
student_id  012345
no_laptop  LP12345
lend_date  01/08/2019 
pass_date  01/08/2019   
send_date  01/11/2019

我想加入统计表（如果老师不同意）：

student_id  012345 
name        Lee   
class       5A    
gender      Male    
nohp        011-1111111    
idborrow    5      
no_latop   LP12345 
lend_date  01/08/2019
pass_date  NULL  
send_date  01/11/2019

如果老师认可他，会是这样的：

student_id  012345 
name        Lee   
class       5A    
gender      Male    
nohp        011-1111111    
idborrow    5      
no_latop   LP12345 
lend_date  01/08/2019
pass_date  01/08/2019  
send_date  01/11/2019

我使用编码：

$query=”select * from student 
        inner join book on student.student_id=book.student_id”

但是，它只显示了 pass_date 为空的表。如果我使用：

$query=”select * from student 
        inner join book on student.student_id=book.student_id 
        inner join pass on book.student_id=pass.student_id”

它只显示它是否在pass table上有数据，但如果pass table为空则不显示。

【问题讨论】：

阅读左连接..

我同意您必须查看您的联接，但请注意，除此之外您的问题毫无意义。你有三个表，其中两个看起来非常相似，然后你解释一些东西，谁知道呢，最后，在你真正的问题中，有第四个表。什么？

【参考方案1】：

您必须在作为主表（携带大部分数据）的表上使用左联接，如您的情况 pass。这意味着当pass left join...other tables 完成时，pass 表的数据都匹配和不匹配的数据将是输出。

而，

Inner Join 给出只与其他表数据匹配的数据。 pass innerjoin other tables 将只有两个表中的匹配数据，但没有不匹配的数据（当您应用左连接时，它会给出左表的不匹配数据+两个表的匹配数据，反之亦然）

【讨论】：

好吧，假设 pass 表上的所有数据都是空的，我使用编码： $query="select * from borrow left join student on borrow.student_id=student_id left join pass on borrow.student_id =student.student_id”。我的 student_id、idborrow、no_laptop、lend_date、pass_date、send_date 变为 null，尽管借表上已有数据

【参考方案2】：

您可以使用 left join 代替 inner join。 difference of join types

【参考方案3】：

这是因为，您使用的是INNER JOIN。请阅读this article。您应该使用LEFT JOIN 或FULL OUTER JOIN，具体取决于您想要的数据。