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这几天因为工作的时候，发现自己的sql语句基础不是很好，特意研究了一下，发现sql语句真的是博大精深，sql语句不仅是要查出来你想要的数据，更讲究查询的效率，因为在查询大量数据时往往会因为数据量大，造成效率很低，再加上前后台数据的交互，造成了访问延迟等等的一系列问题。
在我们的日常工作中往往用到很多的查询方式，例如 嵌套查询，关联查询，子查询等等，就我而言，我感觉关联查询是最容易学习，和效率最高的。下面就我总结的关联查询如下：
关联查询：
（1）内连接
关联查询分为内连接（inner join或者join）只返回两个表中连接字段相等的行
select * from 表1 inner join 表2
on 表1.字段号=表2.字段号
内连接连接三表的例子：
select * from (表1 inner join 表2
on 表1.字段号=表2.字段号) inner join 表3
on
表1.字段号=表3.字段号
内连接四表的例子：
select * from ((表1 inner join 表2
on 表1.字段号=表2.字段号）inner join 表3
on
表1.字段号=表3.字段号）inner join 表4
on 表1.字段号=表4.字段号
类似查询最好使用数字字段，其查询的字段必须是主键，自动增长类型。否则很难成功，内连接还可以增加where字句来缩小乏味
（2）左连接
左连接（left join）返回左表中所有记录和右表中连接字段相等的记录
如果两个表中字段并不完全一一对应，想要那些没有对应的字段也显示出来就可以使用左连接和
右连接查询，一个是包括左边所有，一个是包括右边所有罢了
左连接两表的例子：
select * from 表1 left join 表2
on 表.字段号=表2.字段号;
左连接三表查询的例子：
left join 表2 on 表1.字段号=表2.字段号 left join 表3 on
表2.字段号=表3.字段号
（3）右连接
右连接（right join）返回右表中所有记录和左表中连接字段相等的记录，语法与左连接同，这里就不再举例。另外还有全连接，是将左右两表中没有相关性的记录都选出来。
自连接左连接右连接还可以用于同一张表中，称为自连接，这中用法一般用于表中有层级关系的数据，例如部门表，有部门id，部门名称，上级部门id。为了查询部门名称和
所有上级部门名称，可以这样查询
select 部门名，上级部门名 from 部门表 别名1
left join 部门表 别名2
on 别名1.部门id=别名2.上级部门id
（4）分组查询
group by的使用技巧：他的作用就是对相应的字段进行分组：
例子如下：
新建一张学生成绩数据表：
这是一个t_grade表
（1）查询该学生的总体成绩的总分
sql: select
t.stuName,SUM(t.score) as score from t_grade t
GROUP BY t.stuName
结果图：
（2）查询该学生最高的成绩
sql: select
t.stuName,MAX(t.score) as score from t_grade t
GROUP BY t.stuName
结果图：
在分组查询中往往还有很多的查询关系，这里我就不一一的例举了
下面分享一个工作中用到的五张表关联查询所用到的sql语句
下面是所有的表：
（1）sam_domain
(2) sam_appsystem
(3) sam_service
(4) sam_operation
(5) nxgjj_user_operation
查询需求：查询出每个系统模块下，有多少用户访问生成柱状图：
sql :
select
total.app_name, count(distinct total.userid) total_num from
(
select
t.domain_code,a.app_code,a.app_name,s.service_code,o.operation_code,u.* from
(
select
domain.domain_code from sam_domain domain
where domain.domain_code ='com.hopesoftnxgjj'
) t
inner
join sam_appsystem a on a.domain_code = t.domain_code
left join
sam_service s on s.app_code = a.app_code
left join sam_operation o on
o.sam_service_code = s.service_code
left join nxgjj_user_operation u on
u.dest_operation_code = o.operation_code) total
group by total.app_name
结果图：
效果图：
以上数据都为测试数据；
---恢复内容结束---
（一）SQL关联查询的使用技巧 （各种 join）
这几天因为工作的时候，发现自己的sql语句基础不是很好，特意研究了一下，发现sql语句真的是博大精深，sql语句不仅是要查出来你想要的数据，更讲究查询的效率，因为在查询大量数据时往往会因为数据量大，造成效率很低，再加上前后台数据的交互，造成了访问延迟等等的一系列问题。
在我们的日常工作中往往用到很多的查询方式，例如 嵌套查询，关联查询，子查询等等，就我而言，我感觉关联查询是最容易学习，和效率最高的。下面就我总结的关联查询如下：
关联查询：
（1）内连接
关联查询分为内连接（inner join或者join）只返回两个表中连接字段相等的行
select * from 表1 inner join 表2
on 表1.字段号=表2.字段号
内连接连接三表的例子：
select * from (表1 inner join 表2
on 表1.字段号=表2.字段号) inner join 表3
on
表1.字段号=表3.字段号
内连接四表的例子：
select * from ((表1 inner join 表2
on 表1.字段号=表2.字段号）inner join 表3
on
表1.字段号=表3.字段号）inner join 表4
on 表1.字段号=表4.字段号
类似查询最好使用数字字段，其查询的字段必须是主键，自动增长类型。否则很难成功，内连接还可以增加where字句来缩小乏味
（2）左连接
左连接（left join）返回左表中所有记录和右表中连接字段相等的记录
如果两个表中字段并不完全一一对应，想要那些没有对应的字段也显示出来就可以使用左连接和
右连接查询，一个是包括左边所有，一个是包括右边所有罢了
左连接两表的例子：
select * from 表1 left join 表2
on 表.字段号=表2.字段号;
左连接三表查询的例子：
left join 表2 on 表1.字段号=表2.字段号 left join 表3 on
表2.字段号=表3.字段号
（3）右连接
右连接（right join）返回右表中所有记录和左表中连接字段相等的记录，语法与左连接同，这里就不再举例。另外还有全连接，是将左右两表中没有相关性的记录都选出来。
自连接左连接右连接还可以用于同一张表中，称为自连接，这中用法一般用于表中有层级关系的数据，例如部门表，有部门id，部门名称，上级部门id。为了查询部门名称和
所有上级部门名称，可以这样查询
select 部门名，上级部门名 from 部门表 别名1
left join 部门表 别名2
on 别名1.部门id=别名2.上级部门id
（4）分组查询
group by的使用技巧：他的作用就是对相应的字段进行分组：
例子如下：
新建一张学生成绩数据表：
这是一个t_grade表
（1）查询该学生的总体成绩的总分
sql: select
t.stuName,SUM(t.score) as score from t_grade t
GROUP BY t.stuName
结果图：
（2）查询该学生最高的成绩
sql: select
t.stuName,MAX(t.score) as score from t_grade t
GROUP BY t.stuName
结果图：
在分组查询中往往还有很多的查询关系，这里我就不一一的例举了
下面分享一个工作中用到的五张表关联查询所用到的sql语句
下面是所有的表：
（1）sam_domain
(2) sam_appsystem
(3) sam_service
(4) sam_operation
(5) nxgjj_user_operation
查询需求：查询出每个系统模块下，有多少用户访问生成柱状图：
sql :
select
total.app_name, count(distinct total.userid) total_num from
(
select
t.domain_code,a.app_code,a.app_name,s.service_code,o.operation_code,u.* from
(
select
domain.domain_code from sam_domain domain
where domain.domain_code ='com.hopesoftnxgjj'
) t
inner
join sam_appsystem a on a.domain_code = t.domain_code
left join
sam_service s on s.app_code = a.app_code
left join sam_operation o on
o.sam_service_code = s.service_code
left join nxgjj_user_operation u on
u.dest_operation_code = o.operation_code) total
group by total.app_name
结果图：
效果图：
以上数据都为测试数据；
