1. SQL语言的规则与规范

1.1 基本规则

SQL 可以写在一行或者多行。为了提高可读性，各子句分行写，必要时使用缩进
每条命令以 ; 或 \g 或 \G 结束
关键字不能被缩写也不能分行
关于标点符号
- 必须保证所有的()、单引号、双引号是成对结束的
- 必须使用英文状态下的半角输入方式
- 字符串型和日期时间类型的数据可以使用单引号（' '）表示
- 列的别名，尽量使用双引号（" "），而且不建议省略as

1.2 SQL大小写规范（建议遵守）

MySQL 在 Windows 环境下是大小写不敏感的
MySQL 在 Linux 环境下是大小写敏感的
- 数据库名、表名、表的别名、变量名是严格区分大小写的
- 关键字、函数名、列名(或字段名)、列的别名(字段的别名) 是忽略大小写的。
推荐采用统一的书写规范：
- 数据库名、表名、表别名、字段名、字段别名等都小写
- SQL 关键字、函数名、绑定变量等都大写

1.3 注释

可以使用如下格式的注释结构

单行注释：#注释文字(MySQL特有的方式)
单行注释：-- 注释文字(--后面必须包含一个空格。)
多行注释：/* 注释文字  */

1.4 命名规则（暂时了解）

数据库、表名不得超过30个字符，变量名限制为29个
必须只能包含 A–Z, a–z, 0–9, _共63个字符
数据库名、表名、字段名等对象名中间不要包含空格
同一个MySQL软件中，数据库不能同名；同一个库中，表不能重名；同一个表中，字段不能重名
必须保证你的字段没有和保留字、数据库系统或常用方法冲突。如果坚持使用，请在SQL语句中使用`（着重号）引起来
保持字段名和类型的一致性，在命名字段并为其指定数据类型的时候一定要保证一致性。假如数据类型在一个表里是整数，那在另一个表里可就别变成字符型了

举例：

#以下两句是一样的，不区分大小写
show databases;
SHOW DATABASES;

#创建表格
#create table student info(...); #表名错误，因为表名有空格
create table student_info(...); 

#其中order使用``飘号，因为order和系统关键字或系统函数名等预定义标识符重名了
CREATE TABLE `order`(
    id INT,
    lname VARCHAR(20)
);

select id as "编号", `name` as "姓名" from t_stu; #起别名时，as都可以省略
select id as 编号, `name` as 姓名 from t_stu; #如果字段别名中没有空格，那么可以省略""
select id as 编 号, `name` as 姓 名 from t_stu; #错误，如果字段别名中有空格，那么不能省略""

1.5 数据导入指令

在命令行客户端登录mysql，使用source指令导入

mysql> source d:\mysqldb.sql

mysql> desc employees;
+----------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field          | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+----------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| employee_id    | int(6)      | NO   | PRI | 0       |       |
| first_name     | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
| last_name      | varchar(25) | NO   |     | NULL    |       |
| email          | varchar(25) | NO   | UNI | NULL    |       |
| phone_number   | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
| hire_date      | date        | NO   |     | NULL    |       |
| job_id         | varchar(10) | NO   | MUL | NULL    |       |
| salary         | double(8,2) | YES  |     | NULL    |       |
| commission_pct | double(2,2) | YES  |     | NULL    |       |
| manager_id     | int(6)      | YES  | MUL | NULL    |       |
| department_id  | int(4)      | YES  | MUL | NULL    |       |
+----------------+-------------+------+-----+---------+-------+
11 rows in set (0.00 sec)

2. 基本的SELECT语句

2.0 SELECT...

SELECT 1; #没有任何子句
SELECT 9/2; #没有任何子句

2.1 SELECT ... FROM

语法：

SELECT   标识选择哪些列
FROM     标识从哪个表中选择

选择全部列：

SELECT *
FROM   departments;

一般情况下，除非需要使用表中所有的字段数据，最好不要使用通配符‘*’。使用通配符虽然可以节省输入查询语句的时间，但是获取不需要的列数据通常会降低查询和所使用的应用程序的效率。通配符的优势是，当不知道所需要的列的名称时，可以通过它获取它们。

在生产环境下，不推荐你直接使用SELECT *进行查询。

选择特定的列：

SELECT department_id, location_id
FROM   departments;

MySQL中的SQL语句是不区分大小写的，因此SELECT和select的作用是相同的，但是，许多开发人员习惯将关键字大写、数据列和表名小写，读者也应该养成一个良好的编程习惯，这样写出来的代码更容易阅读和维护。

2.2 列的别名

重命名一个列
便于计算
紧跟列名，也可以在列名和别名之间加入关键字AS，别名使用双引号，以便在别名中包含空格或特殊的字符并区分大小写。
AS 可以省略
建议别名简短，见名知意

举例

SELECT last_name AS name, commission_pct comm
FROM   employees;

SELECT last_name "Name", salary*12 "Annual Salary"
FROM   employees;

2.3 去除重复行

默认情况下，查询会返回全部行，包括重复行。

SELECT department_id
FROM   employees;

在SELECT语句中使用关键字DISTINCT去除重复行

SELECT DISTINCT department_id
FROM   employees;

针对于：

SELECT DISTINCT department_id,salary 
FROM employees;

这里有两点需要注意：

DISTINCT 需要放到所有列名的前面，如果写成SELECT salary, DISTINCT department_id FROM employees会报错。
DISTINCT 其实是对后面所有列名的组合进行去重，你能看到最后的结果是 74 条，因为这 74 个部门id不同，都有 salary 这个属性值。如果你想要看都有哪些不同的部门（department_id），只需要写DISTINCT department_id即可，后面不需要再加其他的列名了。

2.4 空值参与运算

所有运算符或列值遇到null值，运算的结果都为null

SELECT employee_id,salary,commission_pct,
12 * salary * (1 + commission_pct) "annual_sal"
FROM employees;

这里你一定要注意，在 MySQL 里面，空值不等于空字符串。一个空字符串的长度是 0，而一个空值的长度是空。而且，在 MySQL 里面，空值是占用空间的。

2.5 着重号

错误的

mysql> SELECT * FROM ORDER;
ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'ORDER' at line 1

正确的

mysql> SELECT * FROM `ORDER`;
+----------+------------+
| order_id | order_name |
+----------+------------+
|        1 | shkstart   |
|        2 | tomcat     |
|        3 | dubbo      |
+----------+------------+
3 rows in set (0.00 sec)

mysql> SELECT * FROM `order`;
+----------+------------+
| order_id | order_name |
+----------+------------+
|        1 | shkstart   |
|        2 | tomcat     |
|        3 | dubbo      |
+----------+------------+
3 rows in set (0.00 sec)

结论

我们需要保证表中的字段、表名等没有和保留字、数据库系统或常用方法冲突。如果真的相同，请在SQL语句中使用一对``（着重号）引起来。

3.6 5、查询常数

SELECT 查询还可以对常数进行查询。对的，就是在 SELECT 查询结果中增加一列固定的常数列。这列的取值是我们指定的，而不是从数据表中动态取出的。

你可能会问为什么我们还要对常数进行查询呢？

SQL 中的 SELECT 语法的确提供了这个功能，一般来说我们只从一个表中查询数据，通常不需要增加一个固定的常数列，但如果我们想整合不同的数据源，用常数列作为这个表的标记，就需要查询常数。

比如说，我们想对 employees 数据表中的员工姓名进行查询，同时增加一列字段corporation，这个字段固定值为“尚硅谷”，可以这样写：

SELECT '尚硅谷' as corporation, last_name FROM employees;

3. 显示表结构

使用DESCRIBE 或 DESC 命令，表示表结构。

DESCRIBE employees;
或
DESC employees;

mysql> desc employees;
+----------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field          | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+----------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| employee_id    | int(6)      | NO   | PRI | 0       |       |
| first_name     | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
| last_name      | varchar(25) | NO   |     | NULL    |       |
| email          | varchar(25) | NO   | UNI | NULL    |       |
| phone_number   | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
| hire_date      | date        | NO   |     | NULL    |       |
| job_id         | varchar(10) | NO   | MUL | NULL    |       |
| salary         | double(8,2) | YES  |     | NULL    |       |
| commission_pct | double(2,2) | YES  |     | NULL    |       |
| manager_id     | int(6)      | YES  | MUL | NULL    |       |
| department_id  | int(4)      | YES  | MUL | NULL    |       |
+----------------+-------------+------+-----+---------+-------+
11 rows in set (0.00 sec)

其中，各个字段的含义分别解释如下：

Field：表示字段名称。
Type：表示字段类型，这里 barcode、goodsname 是文本型的，price 是整数类型的。
Null：表示该列是否可以存储NULL值。
Key：表示该列是否已编制索引。PRI表示该列是表主键的一部分；UNI表示该列是UNIQUE索引的一部分；MUL表示在列中某个给定值允许出现多次。
Default：表示该列是否有默认值，如果有，那么值是多少。
Extra：表示可以获取的与给定列有关的附加信息，例如AUTO_INCREMENT等。

4. 过滤数据

语法：
```
SELECT 字段1,字段2
FROM 表名
WHERE 过滤条件
```
- 使用WHERE 子句，将不满足条件的行过滤掉
- WHERE子句紧随 FROM子句
举例

SELECT employee_id, last_name, job_id, department_id
FROM   employees
WHERE  department_id = 90 ;

5. 排序数据 order by

5.1 排序规则

使用 ORDER BY 子句排序
- ASC（ascend）: 升序
- DESC（descend）:降序
ORDER BY 子句在SELECT语句的结尾。

5.2 单列排序

SELECT   last_name, job_id, department_id, hire_date
FROM     employees
ORDER BY hire_date ;

SELECT   last_name, job_id, department_id, hire_date
FROM     employees
ORDER BY hire_date DESC ;

SELECT employee_id, last_name, salary*12 annsal
FROM   employees
ORDER BY annsal;

5.3 多列排序

SELECT last_name, department_id, salary
FROM   employees
ORDER BY department_id, salary DESC;

可以使用不在SELECT列表中的列排序。
在对多列进行排序的时候，首先排序的第一列必须有相同的列值，才会对第二列进行排序。如果第一列数据中所有值都是唯一的，将不再对第二列进行排序。

6. 分页 limit

6.1 背景

背景1：查询返回的记录太多了，查看起来很不方便，怎么样能够实现分页查询呢？

背景2：表里有 4 条数据，我们只想要显示第 2、3 条数据怎么办呢？

6.2 实现规则

分页原理

所谓分页显示，就是将数据库中的结果集，一段一段显示出来需要的条件。
MySQL中使用 LIMIT 实现分页
格式：
```
LIMIT [位置偏移量,] 行数
```
第一个“位置偏移量”参数指示MySQL从哪一行开始显示，是一个可选参数，如果不指定“位置偏移量”，将会从表中的第一条记录开始（第一条记录的位置偏移量是0，第二条记录的位置偏移量是1，以此类推）；第二个参数“行数”指示返回的记录条数。
举例

--前10条记录：
SELECT * FROM 表名 LIMIT 0,10;
或者
SELECT * FROM 表名 LIMIT 10;

--第11至20条记录：
SELECT * FROM 表名 LIMIT 10,10;

--第21至30条记录： 
SELECT * FROM 表名 LIMIT 20,10;

MySQL 8.0中可以使用“LIMIT 3 OFFSET 4”，意思是获取从第5条记录开始后面的3条记录，和“LIMIT 4,3;”返回的结果相同。

分页显式公式**：（当前页数-1）每页条数，每页条数*

SELECT * FROM table 
LIMIT(PageNo - 1)*PageSize,PageSize;

注意：LIMIT 子句必须放在整个SELECT语句的最后！
使用 LIMIT 的好处

约束返回结果的数量可以减少数据表的网络传输量，也可以提升查询效率。如果我们知道返回结果只有 1 条，就可以使用LIMIT 1，告诉 SELECT 语句只需要返回一条记录即可。这样的好处就是 SELECT 不需要扫描完整的表，只需要检索到一条符合条件的记录即可返回。

6.3 拓展

在不同的 DBMS 中使用的关键字可能不同。在 MySQL、PostgreSQL、MariaDB 和 SQLite 中使用 LIMIT 关键字，而且需要放到 SELECT 语句的最后面。

如果是 SQL Server 和 Access，需要使用 TOP 关键字，比如：

SELECT TOP 5 name, hp_max FROM heros ORDER BY hp_max DESC

如果是 DB2，使用FETCH FIRST 5 ROWS ONLY这样的关键字：

SELECT name, hp_max FROM heros ORDER BY hp_max DESC FETCH FIRST 5 ROWS ONLY

如果是 Oracle，你需要基于 ROWNUM 来统计行数：

SELECT rownum,last_name,salary FROM employees WHERE rownum < 5 ORDER BY salary DESC;

需要说明的是，这条语句是先取出来前 5 条数据行，然后再按照 hp_max 从高到低的顺序进行排序。但这样产生的结果和上述方法的并不一样。我会在后面讲到子查询，你可以使用

SELECT rownum, last_name,salary
FROM (
    SELECT last_name,salary
    FROM employees
    ORDER BY salary DESC)
WHERE rownum < 10;

得到与上述方法一致的结果。

7.多表查询 jion...on...

多表查询，也称为关联查询，指两个或更多个表一起完成查询操作。

前提条件：这些一起查询的表之间是有关系的（一对一、一对多），它们之间一定是有关联字段，这个关联字段可能建立了外键，也可能没有建立外键。比如：员工表和部门表，这两个表依靠“部门编号”进行关联。

7.1 一个案例引发的多表连接

7.1.1案例说明

从多个表中获取数据：

#案例：查询员工的姓名及其部门名称
SELECT last_name, department_name
FROM employees, departments;

查询结果：

+-----------+----------------------+
| last_name | department_name      |
+-----------+----------------------+
| King      | Administration       |
| King      | Marketing            |
| King      | Purchasing           |
| King      | Human Resources      |
| King      | Shipping             |
| King      | IT                   |
| King      | Public Relations     |
| King      | Sales                |
| King      | Executive            |
| King      | Finance              |
| King      | Accounting           |
| King      | Treasury             |
...
| Gietz     | IT Support           |
| Gietz     | NOC                  |
| Gietz     | IT Helpdesk          |
| Gietz     | Government Sales     |
| Gietz     | Retail Sales         |
| Gietz     | Recruiting           |
| Gietz     | Payroll              |
+-----------+----------------------+
2889 rows in set (0.01 sec)

分析错误情况：

SELECT COUNT(employee_id) FROM employees;
#输出107行

SELECT COUNT(department_id)FROM departments;
#输出27行

SELECT 107*27 FROM dual;

我们把上述多表查询中出现的问题称为：笛卡尔积的错误。

7.1.2 笛卡尔积（或交叉连接）的理解

笛卡尔乘积是一个数学运算。假设我有两个集合 X 和 Y，那么 X 和 Y 的笛卡尔积就是 X 和 Y 的所有可能组合，也就是第一个对象来自于 X，第二个对象来自于 Y 的所有可能。组合的个数即为两个集合中元素个数的乘积数。

SQL92中，笛卡尔积也称为交叉连接，英文是 CROSS JOIN。在 SQL99 中也是使用 CROSS JOIN表示交叉连接。它的作用就是可以把任意表进行连接，即使这两张表不相关。在MySQL中如下情况会出现笛卡尔积：

#查询员工姓名和所在部门名称
SELECT last_name,department_name FROM employees,departments;
SELECT last_name,department_name FROM employees CROSS JOIN departments;
SELECT last_name,department_name FROM employees INNER JOIN departments;
SELECT last_name,department_name FROM employees JOIN departments;

7.1.3 案例分析与问题解决

笛卡尔积的错误会在下面条件下产生：
- 省略多个表的连接条件（或关联条件）
- 连接条件（或关联条件）无效
- 所有表中的所有行互相连接
为了避免笛卡尔积，可以在 WHERE 加入有效的连接条件。

加入连接条件后，查询语法：

SELECT	table1.column, table2.column
FROM	table1, table2
WHERE	table1.column1 = table2.column2;  #连接条件

在 WHERE子句中写入连接条件。

正确写法：

#案例：查询员工的姓名及其部门名称
SELECT last_name, department_name
FROM employees, departments
WHERE employees.department_id = departments.department_id;

在表中有相同列时，在列名之前加上表名前缀。

7.2 多表查询分类讲解

分类1：等值连接 vs 非等值连接

等值连接

SELECT employees.employee_id, employees.last_name, 
       employees.department_id, departments.department_id,
       departments.location_id
FROM   employees, departments
WHERE  employees.department_id = departments.department_id;

拓展1：多个连接条件与 AND 操作符

拓展2：区分重复的列名

多个表中有相同列时，必须在列名之前加上表名前缀。
在不同表中具有相同列名的列可以用表名加以区分。

SELECT employees.last_name, departments.department_name,employees.department_id
FROM employees, departments
WHERE employees.department_id = departments.department_id;

拓展3：表的别名

使用别名可以简化查询。
列名前使用表名前缀可以提高查询效率。

SELECT e.employee_id, e.last_name, e.department_id,
       d.department_id, d.location_id
FROM   employees e , departments d
WHERE  e.department_id = d.department_id;

需要注意的是，如果我们使用了表的别名，在查询字段中、过滤条件中就只能使用别名进行代替，不能使用原有的表名，否则就会报错。

阿里开发规范：

【强制】对于数据库中表记录的查询和变更，只要涉及多个表，都需要在列名前加表的别名（或表名）进行限定。

说明：对多表进行查询记录、更新记录、删除记录时，如果对操作列没有限定表的别名（或表名），并且操作列在多个表中存在时，就会抛异常。

正例：select t1.name from table_first as t1 , table_second as t2 where t1.id=t2.id;

反例：在某业务中，由于多表关联查询语句没有加表的别名（或表名）的限制，正常运行两年后，最近在某个表中增加一个同名字段，在预发布环境做数据库变更后，线上查询语句出现出 1052 异常：Column 'name' in field list is ambiguous。

拓展4：连接多个表

**总结：连接 n个表,至少需要n-1个连接条件。**比如，连接三个表，至少需要两个连接条件。

练习：查询出公司员工的 last_name,department_name, city

非等值连接

SELECT e.last_name, e.salary, j.grade_level
FROM   employees e, job_grades j
WHERE  e.salary BETWEEN j.lowest_sal AND j.highest_sal;

分类2：自连接 vs 非自连接

当table1和table2本质上是同一张表，只是用取别名的方式虚拟成两张表以代表不同的意义。然后两个表再进行内连接，外连接等查询。

题目：查询employees表，返回“Xxx works for Xxx”

SELECT CONCAT(worker.last_name ,' works for ' 
       , manager.last_name)
FROM   employees worker, employees manager
WHERE  worker.manager_id = manager.employee_id ;

练习：查询出last_name为 ‘Chen’ 的员工的 manager 的信息。

分类3：内连接 vs 外连接

除了查询满足条件的记录以外，外连接还可以查询某一方不满足条件的记录。

内连接: 合并具有同一列的两个以上的表的行, 结果集中不包含一个表与另一个表不匹配的行
外连接: 两个表在连接过程中除了返回满足连接条件的行以外还返回左（或右）表中不满足条件的行 ，这种连接称为左（或右）外连接。没有匹配的行时, 结果表中相应的列为空(NULL)。
如果是左外连接，则连接条件中左边的表也称为主表，右边的表称为从表。

如果是右外连接，则连接条件中右边的表也称为主表，左边的表称为从表。

SQL92：使用(+)创建连接

在 SQL92 中采用（+）代表从表所在的位置。即左或右外连接中，(+) 表示哪个是从表。

Oracle 对 SQL92 支持较好，而 MySQL 则不支持 SQL92 的外连接。

#左外连接
SELECT last_name,department_name
FROM employees ,departments
WHERE employees.department_id = departments.department_id(+);

#右外连接
SELECT last_name,department_name
FROM employees ,departments
WHERE employees.department_id(+) = departments.department_id;

而且在 SQL92 中，只有左外连接和右外连接，没有满（或全）外连接。

7.3. SQL99语法实现多表查询

7.3.1 基本语法

使用JOIN...ON子句创建连接的语法结构：

SELECT table1.column, table2.column,table3.column
FROM table1
    JOIN table2 ON table1 和 table2 的连接条件
        JOIN table3 ON table2 和 table3 的连接条件

它的嵌套逻辑类似我们使用的 FOR 循环：

for t1 in table1:
    for t2 in table2:
       if condition1:
           for t3 in table3:
              if condition2:
                  output t1 + t2 + t3

SQL99 采用的这种嵌套结构非常清爽、层次性更强、可读性更强，即使再多的表进行连接也都清晰可见。如果你采用 SQL92，可读性就会大打折扣。

语法说明：
- 可以使用 ON 子句指定额外的连接条件。
- 这个连接条件是与其它条件分开的。
- ON 子句使语句具有更高的易读性。
- 关键字 JOIN、INNER JOIN、CROSS JOIN 的含义是一样的，都表示内连接

7.3.2 内连接(INNER JOIN)的实现

语法：

SELECT 字段列表
FROM A表 INNER JOIN B表
ON 关联条件
WHERE 等其他子句;

题目1：

SELECT e.employee_id, e.last_name, e.department_id, 
       d.department_id, d.location_id
FROM   employees e JOIN departments d
ON     (e.department_id = d.department_id);

题目2：

SELECT employee_id, city, department_name
FROM   employees e 
JOIN   departments d
ON     d.department_id = e.department_id 
JOIN   locations l
ON     d.location_id = l.location_id;

7.3.3 外连接(OUTER JOIN)的实现

7.3.3.1 左外连接(LEFT OUTER JOIN)

语法：

#实现查询结果是A
SELECT 字段列表
FROM A表 LEFT JOIN B表
ON 关联条件
WHERE 等其他子句;

举例：

SELECT e.last_name, e.department_id, d.department_name
FROM   employees e
LEFT OUTER JOIN departments d
ON   (e.department_id = d.department_id) ;

7.3.3.2 右外连接(RIGHT OUTER JOIN)

语法：

#实现查询结果是B
SELECT 字段列表
FROM A表 RIGHT JOIN B表
ON 关联条件
WHERE 等其他子句;

举例：

SELECT e.last_name, e.department_id, d.department_name
FROM   employees e
RIGHT OUTER JOIN departments d
ON    (e.department_id = d.department_id) ;

需要注意的是，LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 只存在于 SQL99 及以后的标准中，在 SQL92 中不存在，只能用 (+) 表示。

7.3.3.3 满外连接(FULL OUTER JOIN)

满外连接的结果 = 左右表匹配的数据 + 左表没有匹配到的数据 + 右表没有匹配到的数据。
SQL99是支持满外连接的。使用FULL JOIN 或 FULL OUTER JOIN来实现。
需要注意的是，MySQL不支持FULL JOIN，但是可以用 LEFT JOIN UNION RIGHT join代替。

7.4. UNION的使用

合并查询结果 利用UNION关键字，可以给出多条SELECT语句，并将它们的结果组合成单个结果集。合并时，两个表对应的列数和数据类型必须相同，并且相互对应。各个SELECT语句之间使用UNION或UNION ALL关键字分隔。

语法格式：

SELECT column,... FROM table1
UNION [ALL]
SELECT column,... FROM table2

UNION操作符

UNION 操作符返回两个查询的结果集的并集，去除重复记录。

UNION ALL操作符

UNION ALL操作符返回两个查询的结果集的并集。对于两个结果集的重复部分，不去重。

注意：执行UNION ALL语句时所需要的资源比UNION语句少。如果明确知道合并数据后的结果数据不存在重复数据，或者不需要去除重复的数据，则尽量使用UNION ALL语句，以提高数据查询的效率。

举例：查询部门编号>90或邮箱包含a的员工信息

#方式1
SELECT * FROM employees WHERE email LIKE '%a%' OR department_id>90;

#方式2
SELECT * FROM employees  WHERE email LIKE '%a%'
UNION
SELECT * FROM employees  WHERE department_id>90;

举例：查询中国用户中男性的信息以及美国用户中年男性的用户信息

SELECT id,cname FROM t_chinamale WHERE csex='男'
UNION ALL
SELECT id,tname FROM t_usmale WHERE tGender='male';

7.5. 7种SQL JOINS的实现

5.7.1 代码实现

#中图：内连接 A∩B
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`;

#左上图：左外连接
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e LEFT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`;

#右上图：右外连接
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e RIGHT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`;

#左中图：A - A∩B
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e LEFT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
WHERE d.`department_id` IS NULL

#右中图：B-A∩B
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e RIGHT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
WHERE e.`department_id` IS NULL

#左下图：满外连接
# 左中图 + 右上图  A∪B
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e LEFT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
WHERE d.`department_id` IS NULL
UNION ALL  #没有去重操作，效率高
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e RIGHT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`;

#右下图
#左中图 + 右中图  A ∪B- A∩B 或者 (A -  A∩B) ∪ （B - A∩B）
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e LEFT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
WHERE d.`department_id` IS NULL
UNION ALL
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e RIGHT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
WHERE e.`department_id` IS NULL

5.7.2 语法格式小结

左中图

#实现A -  A∩B
select 字段列表
from A表 left join B表
on 关联条件
where 从表关联字段 is null and 等其他子句;

右中图

#实现B -  A∩B
select 字段列表
from A表 right join B表
on 关联条件
where 从表关联字段 is null and 等其他子句;

左下图

#实现查询结果是A∪B
#用左外的A，union 右外的B
select 字段列表
from A表 left join B表
on 关联条件
where 等其他子句

union 

select 字段列表
from A表 right join B表
on 关联条件
where 等其他子句;

右下图

#实现A∪B -  A∩B  或   (A -  A∩B) ∪ （B - A∩B）
#使用左外的 (A -  A∩B)  union 右外的（B - A∩B）
select 字段列表
from A表 left join B表
on 关联条件
where 从表关联字段 is null and 等其他子句

union

select 字段列表
from A表 right join B表
on 关联条件
where 从表关联字段 is null and 等其他子句

7.6. SQL99语法新特性

7.6.1 自然连接

SQL99 在 SQL92 的基础上提供了一些特殊语法，比如 NATURAL JOIN 用来表示自然连接。我们可以把自然连接理解为 SQL92 中的等值连接。它会帮你自动查询两张连接表中所有相同的字段，然后进行等值连接。

在SQL92标准中：

SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
AND e.`manager_id` = d.`manager_id`;

在 SQL99 中你可以写成：

SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e NATURAL JOIN departments d;

7.6.2 USING连接

当我们进行连接的时候，SQL99还支持使用 USING 指定数据表里的同名字段进行等值连接。但是只能配合JOIN一起使用。比如：

SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e JOIN departments d
USING (department_id);

你能看出与自然连接 NATURAL JOIN 不同的是，USING 指定了具体的相同的字段名称，你需要在 USING 的括号 () 中填入要指定的同名字段。同时使用 JOIN...USING 可以简化 JOIN ON 的等值连接。它与下面的 SQL 查询结果是相同的：

SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e ,departments d
WHERE e.department_id = d.department_id;

7.7. 章节小结

表连接的约束条件可以有三种方式：WHERE, ON, USING

WHERE：适用于所有关联查询
ON：只能和JOIN一起使用，只能写关联条件。虽然关联条件可以并到WHERE中和其他条件一起写，但分开写可读性更好。
USING：只能和JOIN一起使用，而且要求两个关联字段在关联表中名称一致，而且只能表示关联字段值相等

#关联条件
#把关联条件写在where后面
SELECT last_name,department_name 
FROM employees,departments 
WHERE employees.department_id = departments.department_id;

#把关联条件写在on后面，只能和JOIN一起使用
SELECT last_name,department_name 
FROM employees INNER JOIN departments 
ON employees.department_id = departments.department_id;

SELECT last_name,department_name 
FROM employees CROSS JOIN departments 
ON employees.department_id = departments.department_id;

SELECT last_name,department_name  
FROM employees JOIN departments 
ON employees.department_id = departments.department_id;

#把关联字段写在using()中，只能和JOIN一起使用
#而且两个表中的关联字段必须名称相同，而且只能表示=
#查询员工姓名与基本工资
SELECT last_name,job_title
FROM employees INNER JOIN jobs USING(job_id);

#n张表关联，需要n-1个关联条件
#查询员工姓名，基本工资，部门名称
SELECT last_name,job_title,department_name FROM employees,departments,jobs 
WHERE employees.department_id = departments.department_id 
AND employees.job_id = jobs.job_id;

SELECT last_name,job_title,department_name 
FROM employees INNER JOIN departments INNER JOIN jobs 
ON employees.department_id = departments.department_id 
AND employees.job_id = jobs.job_id;

注意：

我们要控制连接表的数量。多表连接就相当于嵌套 for 循环一样，非常消耗资源，会让 SQL 查询性能下降得很严重，因此不要连接不必要的表。在许多 DBMS 中，也都会有最大连接表的限制。

【强制】超过三个表禁止 join。需要 join 的字段，数据类型保持绝对一致；多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引。

说明：即使双表 join 也要注意表索引、SQL 性能。

来源：阿里巴巴《Java开发手册》

附录：常用的 SQL 标准有哪些

在正式开始讲连接表的种类时，我们首先需要知道 SQL 存在不同版本的标准规范，因为不同规范下的表连接操作是有区别的。

SQL 有两个主要的标准，分别是 SQL92 和 SQL99。92 和 99 代表了标准提出的时间，SQL92 就是 92 年提出的标准规范。当然除了 SQL92 和 SQL99 以外，还存在 SQL-86、SQL-89、SQL:2003、SQL:2008、SQL:2011 和 SQL:2016 等其他的标准。

这么多标准，到底该学习哪个呢？实际上最重要的 SQL 标准就是 SQL92 和 SQL99。一般来说 SQL92 的形式更简单，但是写的 SQL 语句会比较长，可读性较差。而 SQL99 相比于 SQL92 来说，语法更加复杂，但可读性更强。我们从这两个标准发布的页数也能看出，SQL92 的标准有 500 页，而 SQL99 标准超过了 1000 页。实际上从 SQL99 之后，很少有人能掌握所有内容，因为确实太多了。就好比我们使用 Windows、Linux 和 Office 的时候，很少有人能掌握全部内容一样。我们只需要掌握一些核心的功能，满足日常工作的需求即可。

**SQL92 和 SQL99 是经典的 SQL 标准，也分别叫做 SQL-2 和 SQL-3 标准。**也正是在这两个标准发布之后，SQL 影响力越来越大，甚至超越了数据库领域。现如今 SQL 已经不仅仅是数据库领域的主流语言，还是信息领域中信息处理的主流语言。在图形检索、图像检索以及语音检索中都能看到 SQL 语言的使用。

8.分组函数 GROUP BY

8.1 基本使用

可以使用GROUP BY子句将表中的数据分成若干组

SELECT column, group_function(column)
FROM table
[WHERE	condition]
[GROUP BY	group_by_expression]
[ORDER BY	column];

明确：WHERE一定放在FROM后面

在SELECT列表中所有未包含在组函数中的列都应该包含在 GROUP BY子句中

SELECT   department_id, AVG(salary)
FROM     employees
GROUP BY department_id ;

包含在 GROUP BY 子句中的列不必包含在SELECT 列表中

SELECT   AVG(salary)
FROM     employees
GROUP BY department_id ;

8.2 使用多个列分组

SELECT   department_id dept_id, job_id, SUM(salary)
FROM     employees
GROUP BY department_id, job_id ;

8.3 GROUP BY中使用WITH ROLLUP

使用WITH ROLLUP关键字之后，在所有查询出的分组记录之后增加一条记录，该记录计算查询出的所有记录的总和，即统计记录数量。

SELECT department_id,AVG(salary)
FROM employees
WHERE department_id > 80
GROUP BY department_id WITH ROLLUP;

注意：

当使用ROLLUP时，不能同时使用ORDER BY子句进行结果排序，即ROLLUP和ORDER BY是互相排斥的。

2. HAVING

2.1 基本使用

过滤分组：HAVING子句

行已经被分组。
使用了聚合函数。
满足HAVING 子句中条件的分组将被显示。
HAVING 不能单独使用，必须要跟 GROUP BY 一起使用。

SELECT   department_id, MAX(salary)
FROM     employees
GROUP BY department_id
HAVING   MAX(salary)>10000 ;

**非法使用聚合函数：不能在 WHERE 子句中使用聚合函数。**如下：

SELECT   department_id, AVG(salary)
FROM     employees
WHERE    AVG(salary) > 8000
GROUP BY department_id;

2.2 WHERE和HAVING的对比

区别1：WHERE 可以直接使用表中的字段作为筛选条件，但不能使用分组中的计算函数作为筛选条件；HAVING 必须要与 GROUP BY 配合使用，可以把分组计算的函数和分组字段作为筛选条件。

这决定了，在需要对数据进行分组统计的时候，HAVING 可以完成 WHERE 不能完成的任务。这是因为，在查询语法结构中，WHERE 在 GROUP BY 之前，所以无法对分组结果进行筛选。HAVING 在 GROUP BY 之后，可以使用分组字段和分组中的计算函数，对分组的结果集进行筛选，这个功能是 WHERE 无法完成的。另外，WHERE排除的记录不再包括在分组中。

区别2：如果需要通过连接从关联表中获取需要的数据，WHERE 是先筛选后连接，而 HAVING 是先连接后筛选。 这一点，就决定了在关联查询中，WHERE 比 HAVING 更高效。因为 WHERE 可以先筛选，用一个筛选后的较小数据集和关联表进行连接，这样占用的资源比较少，执行效率也比较高。HAVING 则需要先把结果集准备好，也就是用未被筛选的数据集进行关联，然后对这个大的数据集进行筛选，这样占用的资源就比较多，执行效率也较低。

小结如下：

	优点	缺点
WHERE	先筛选数据再关联，执行效率高	不能使用分组中的计算函数进行筛选
HAVING	可以使用分组中的计算函数	在最后的结果集中进行筛选，执行效率较低

开发中的选择：

WHERE 和 HAVING 也不是互相排斥的，我们可以在一个查询里面同时使用 WHERE 和 HAVING。包含分组统计函数的条件用 HAVING，普通条件用 WHERE。这样，我们就既利用了 WHERE 条件的高效快速，又发挥了 HAVING 可以使用包含分组统计函数的查询条件的优点。当数据量特别大的时候，运行效率会有很大的差别。

SELECT的执行过程

1 查询的结构

#方式1：
SELECT ...,....,...
FROM ...,...,....
WHERE 多表的连接条件
AND 不包含组函数的过滤条件
GROUP BY ...,...
HAVING 包含组函数的过滤条件
ORDER BY ... ASC/DESC
LIMIT ...,...

#方式2：
SELECT ...,....,...
FROM ... JOIN ... 
ON 多表的连接条件
JOIN ...
ON ...
WHERE 不包含组函数的过滤条件
AND/OR 不包含组函数的过滤条件
GROUP BY ...,...
HAVING 包含组函数的过滤条件
ORDER BY ... ASC/DESC
LIMIT ...,...

#其中：
#（1）from：从哪些表中筛选
#（2）on：关联多表查询时，去除笛卡尔积
#（3）where：从表中筛选的条件
#（4）group by：分组依据
#（5）having：在统计结果中再次筛选
#（6）order by：排序
#（7）limit：分页

2 SELECT执行顺序

你需要记住 SELECT 查询时的两个顺序：

1. 关键字的顺序是不能颠倒的：

SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT...

2.SELECT 语句的执行顺序（在 MySQL 和 Oracle 中，SELECT 执行顺序基本相同）：

FROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT 的字段 -> DISTINCT -> ORDER BY -> LIMIT

比如你写了一个 SQL 语句，那么它的关键字顺序和执行顺序是下面这样的：

SELECT DISTINCT player_id, player_name, count(*) as num # 顺序 5
FROM player JOIN team ON player.team_id = team.team_id # 顺序 1
WHERE height > 1.80 # 顺序 2
GROUP BY player.team_id # 顺序 3
HAVING num > 2 # 顺序 4
ORDER BY num DESC # 顺序 6
LIMIT 2 # 顺序 7

在 SELECT 语句执行这些步骤的时候，每个步骤都会产生一个虚拟表，然后将这个虚拟表传入下一个步骤中作为输入。需要注意的是，这些步骤隐含在 SQL 的执行过程中，对于我们来说是不可见的。

3 SQL 的执行原理

SELECT 是先执行 FROM 这一步的。在这个阶段，如果是多张表联查，还会经历下面的几个步骤：

首先先通过 CROSS JOIN 求笛卡尔积，相当于得到虚拟表 vt（virtual table）1-1；
通过 ON 进行筛选，在虚拟表 vt1-1 的基础上进行筛选，得到虚拟表 vt1-2；
添加外部行。如果我们使用的是左连接、右链接或者全连接，就会涉及到外部行，也就是在虚拟表 vt1-2 的基础上增加外部行，得到虚拟表 vt1-3。

当然如果我们操作的是两张以上的表，还会重复上面的步骤，直到所有表都被处理完为止。这个过程得到是我们的原始数据。

当我们拿到了查询数据表的原始数据，也就是最终的虚拟表 vt1，就可以在此基础上再进行 WHERE 阶段。在这个阶段中，会根据 vt1 表的结果进行筛选过滤，得到虚拟表 vt2。

然后进入第三步和第四步，也就是 GROUP 和 HAVING 阶段。在这个阶段中，实际上是在虚拟表 vt2 的基础上进行分组和分组过滤，得到中间的虚拟表 vt3 和 vt4。

当我们完成了条件筛选部分之后，就可以筛选表中提取的字段，也就是进入到 SELECT 和 DISTINCT 阶段。

首先在 SELECT 阶段会提取想要的字段，然后在 DISTINCT 阶段过滤掉重复的行，分别得到中间的虚拟表 vt5-1 和 vt5-2。

当我们提取了想要的字段数据之后，就可以按照指定的字段进行排序，也就是 ORDER BY 阶段，得到虚拟表 vt6。

最后在 vt6 的基础上，取出指定行的记录，也就是 LIMIT 阶段，得到最终的结果，对应的是虚拟表 vt7。

当然我们在写 SELECT 语句的时候，不一定存在所有的关键字，相应的阶段就会省略。

同时因为 SQL 是一门类似英语的结构化查询语言，所以我们在写 SELECT 语句的时候，还要注意相应的关键字顺序，所谓底层运行的原理，就是我们刚才讲到的执行顺序。

9.子查询

子查询指一个查询语句嵌套在另一个查询语句内部的查询，这个特性从MySQL 4.1开始引入。

SQL 中子查询的使用大大增强了 SELECT 查询的能力，因为很多时候查询需要从结果集中获取数据，或者需要从同一个表中先计算得出一个数据结果，然后与这个数据结果（可能是某个标量，也可能是某个集合）进行比较。

1. 需求分析与问题解决

1.1 实际问题

现有解决方式：

#方式一：
SELECT salary
FROM employees
WHERE last_name = 'Abel';

SELECT last_name,salary
FROM employees
WHERE salary > 11000;

#方式二：自连接
SELECT e2.last_name,e2.salary
FROM employees e1,employees e2
WHERE e1.last_name = 'Abel'
AND e1.`salary` < e2.`salary`

#方式三：子查询
SELECT last_name,salary
FROM employees
WHERE salary > (
		SELECT salary
		FROM employees
		WHERE last_name = 'Abel'
		);

1.2 子查询的基本使用

子查询的基本语法结构：

子查询（内查询）在主查询之前一次执行完成。
子查询的结果被主查询（外查询）使用。
注意事项
- 子查询要包含在括号内
- 将子查询放在比较条件的右侧
- 单行操作符对应单行子查询，多行操作符对应多行子查询

1.3 子查询的分类

分类方式1：

我们按内查询的结果返回一条还是多条记录，将子查询分为单行子查询、多行子查询。

单行子查询

多行子查询

分类方式2：

我们按内查询是否被执行多次，将子查询划分为相关(或关联)子查询和不相关(或非关联)子查询。

子查询从数据表中查询了数据结果，如果这个数据结果只执行一次，然后这个数据结果作为主查询的条件进行执行，那么这样的子查询叫做不相关子查询。

同样，如果子查询需要执行多次，即采用循环的方式，先从外部查询开始，每次都传入子查询进行查询，然后再将结果反馈给外部，这种嵌套的执行方式就称为相关子查询。

2. 单行子查询

2.1 单行比较操作符

操作符	含义
=	equal to
greater than
>=	greater than or equal to
<	less than
<=	less than or equal to
<>	not equal to

2.2 代码示例

题目：查询工资大于149号员工工资的员工的信息

题目：返回job_id与141号员工相同，salary比143号员工多的员工姓名，job_id和工资

SELECT last_name, job_id, salary
FROM   employees
WHERE  job_id =  
                (SELECT job_id
                 FROM   employees
                 WHERE  employee_id = 141)
AND    salary >
                (SELECT salary
                 FROM   employees
                 WHERE  employee_id = 143);

题目：返回公司工资最少的员工的last_name,job_id和salary

SELECT last_name, job_id, salary
FROM   employees
WHERE  salary = 
                (SELECT MIN(salary)
                 FROM   employees);

题目：查询与141号或174号员工的manager_id和department_id相同的其他员工的employee_id，manager_id，department_id

实现方式1：不成对比较

SELECT  employee_id, manager_id, department_id
FROM    employees
WHERE   manager_id IN
		  (SELECT  manager_id
                   FROM    employees
                   WHERE   employee_id IN (174,141))
AND     department_id IN 
		  (SELECT  department_id
                   FROM    employees
                   WHERE   employee_id IN (174,141))
AND	employee_id NOT IN(174,141);

实现方式2：成对比较

SELECT	employee_id, manager_id, department_id
FROM	employees
WHERE  (manager_id, department_id) IN
                      (SELECT manager_id, department_id
                       FROM   employees
                       WHERE  employee_id IN (141,174))
AND	employee_id NOT IN (141,174);

2.3 HAVING 中的子查询

首先执行子查询。
向主查询中的HAVING 子句返回结果。

题目：查询最低工资大于50号部门最低工资的部门id和其最低工资

SELECT   department_id, MIN(salary)
FROM     employees
GROUP BY department_id
HAVING   MIN(salary) >
                       (SELECT MIN(salary)
                        FROM   employees
                        WHERE  department_id = 50);

2.4 CASE中的子查询

在CASE表达式中使用单列子查询：

题目：显式员工的employee_id,last_name和location。其中，若员工department_id与location_id为1800的department_id相同，则location为’Canada’，其余则为’USA’。

SELECT employee_id, last_name,
       (CASE department_id
        WHEN
             (SELECT department_id FROM departments
	      WHERE location_id = 1800)           
        THEN 'Canada' ELSE 'USA' END) location
FROM   employees;

2.5 子查询中的空值问题

SELECT last_name, job_id
FROM   employees
WHERE  job_id =
                (SELECT job_id
                 FROM   employees
                 WHERE  last_name = 'Haas');

子查询不返回任何行

2.5 非法使用子查询

SELECT employee_id, last_name
FROM   employees
WHERE  salary =
                (SELECT   MIN(salary)
                 FROM     employees
                 GROUP BY department_id);

多行子查询使用单行比较符

3. 多行子查询

也称为集合比较子查询
内查询返回多行
使用多行比较操作符

3.1 多行比较操作符

操作符	含义
IN	等于列表中的任意一个
ANY	需要和单行比较操作符一起使用，和子查询返回的某一个值比较
ALL	需要和单行比较操作符一起使用，和子查询返回的所有值比较
SOME	实际上是ANY的别名，作用相同，一般常使用ANY

体会 ANY 和 ALL 的区别

3.2 代码示例

题目：返回其它job_id中比job_id为‘IT_PROG’部门任一工资低的员工的员工号、姓名、job_id 以及salary

题目：返回其它job_id中比job_id为‘IT_PROG’部门所有工资都低的员工的员工号、姓名、job_id以及salary

题目：查询平均工资最低的部门id

#方式1：
SELECT department_id
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING AVG(salary) = (
			SELECT MIN(avg_sal)
			FROM (
				SELECT AVG(salary) avg_sal
				FROM employees
				GROUP BY department_id
				) dept_avg_sal
			)

#方式2：
SELECT department_id
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING AVG(salary) <= ALL (
				SELECT AVG(salary) avg_sal
				FROM employees
				GROUP BY department_id
)

3.3 空值问题

SELECT last_name
FROM employees
WHERE employee_id NOT IN (
			SELECT manager_id
			FROM employees
			);

4. 相关子查询

4.1 相关子查询执行流程

如果子查询的执行依赖于外部查询，通常情况下都是因为子查询中的表用到了外部的表，并进行了条件关联，因此每执行一次外部查询，子查询都要重新计算一次，这样的子查询就称之为关联子查询。

相关子查询按照一行接一行的顺序执行，主查询的每一行都执行一次子查询。

说明：子查询中使用主查询中的列

4.2 代码示例

题目：查询员工中工资大于本部门平均工资的员工的last_name,salary和其department_id

方式一：相关子查询

方式二：在 FROM 中使用子查询

SELECT last_name,salary,e1.department_id
FROM employees e1,(SELECT department_id,AVG(salary) dept_avg_sal FROM employees GROUP BY department_id) e2
WHERE e1.`department_id` = e2.department_id
AND e2.dept_avg_sal < e1.`salary`;

from型的子查询：子查询是作为from的一部分，子查询要用()引起来，并且要给这个子查询取别名，把它当成一张“临时的虚拟的表”来使用。

在ORDER BY 中使用子查询：

题目：查询员工的id,salary,按照department_name 排序

SELECT employee_id,salary
FROM employees e
ORDER BY (
	  SELECT department_name
	  FROM departments d
	  WHERE e.`department_id` = d.`department_id`
	);

题目：若employees表中employee_id与job_history表中employee_id相同的数目不小于2，输出这些相同id的员工的employee_id,last_name和其job_id

SELECT e.employee_id, last_name,e.job_id
FROM   employees e 
WHERE  2 <= (SELECT COUNT(*)
             FROM   job_history 
             WHERE  employee_id = e.employee_id);

4.3 EXISTS 与 NOT EXISTS关键字

关联子查询通常也会和 EXISTS操作符一起来使用，用来检查在子查询中是否存在满足条件的行。
如果在子查询中不存在满足条件的行：
- 条件返回 FALSE
- 继续在子查询中查找
如果在子查询中存在满足条件的行：
- 不在子查询中继续查找
- 条件返回 TRUE
NOT EXISTS关键字表示如果不存在某种条件，则返回TRUE，否则返回FALSE。

题目：查询公司管理者的employee_id，last_name，job_id，department_id信息

方式一：

SELECT employee_id, last_name, job_id, department_id
FROM   employees e1
WHERE  EXISTS ( SELECT *
                 FROM   employees e2
                 WHERE  e2.manager_id = 
                        e1.employee_id);

方式二：自连接

SELECT DISTINCT e1.employee_id, e1.last_name, e1.job_id, e1.department_id
FROM   employees e1 JOIN employees e2
WHERE e1.employee_id = e2.manager_id;

方式三：

SELECT employee_id,last_name,job_id,department_id
FROM employees
WHERE employee_id IN (
		     SELECT DISTINCT manager_id
		     FROM employees
		     
		     );

题目：查询departments表中，不存在于employees表中的部门的department_id和department_name

SELECT department_id, department_name
FROM departments d
WHERE NOT EXISTS (SELECT 'X'
                  FROM   employees
                  WHERE  department_id = d.department_id);

4.4 相关更新

UPDATE table1 alias1
SET    column = (SELECT expression
                 FROM   table2 alias2
                 WHERE  alias1.column = alias2.column);

使用相关子查询依据一个表中的数据更新另一个表的数据。

题目：在employees中增加一个department_name字段，数据为员工对应的部门名称

# 1）
ALTER TABLE employees
ADD(department_name VARCHAR2(14));

# 2）
UPDATE employees e
SET department_name =  (SELECT department_name 
	                       FROM   departments d
	                       WHERE  e.department_id = d.department_id);

4.4 相关删除

 DELETE FROM table1 alias1
 WHERE column operator (SELECT expression
                        FROM   table2 alias2
                        WHERE  alias1.column = alias2.column);

使用相关子查询依据一个表中的数据删除另一个表的数据。

题目：删除表employees中，其与emp_history表皆有的数据

DELETE FROM employees e
WHERE employee_id in  
           (SELECT employee_id
            FROM   emp_history 
            WHERE  employee_id = e.employee_id);

5. 抛一个思考题

**问题：**谁的工资比Abel的高？

解答：

#方式1：自连接
SELECT e2.last_name,e2.salary
FROM employees e1,employees e2
WHERE e1.last_name = 'Abel'
AND e1.`salary` < e2.`salary`

#方式2：子查询
SELECT last_name,salary
FROM employees
WHERE salary > (
		SELECT salary
		FROM employees
		WHERE last_name = 'Abel'
		);

**问题：**以上两种方式有好坏之分吗？

**解答：**自连接方式好！

题目中可以使用子查询，也可以使用自连接。一般情况建议你使用自连接，因为在许多 DBMS 的处理过程中，对于自连接的处理速度要比子查询快得多。

可以这样理解：子查询实际上是通过未知表进行查询后的条件判断，而自连接是通过已知的自身数据表进行条件判断，因此在大部分 DBMS 中都对自连接处理进行了优化。

MySQL笔记-基础篇（一）：查询