Simple Joins:

使用符号‘=’相连2个表。属于内连接（inner join），因为只返回满足连接条件的数据。

Complex Joins:

除了在where中使用join 条件，还可以在where中添加限制条件。

注意：当alias name定义好之后，只能使用alias name。

Using ANSI Syntax：

NATURAL [INNER] JOIN

这种自然连接，根据2个表中具有同样名称的column，来连接多个表。

等同于使用符号‘=’，来连接表。

注意不能使用qualify the column name。

如果使用select * ，common columns只列出一个。

[INNER] JOIN

USING ()

指定某一个column name来连接多个表。

不可以qualify table name 或者table alias

[INNER] JOIN

ON

如果多个表之间，没有相同名字的column name。或者想自定义连接条件，那么可以使用join on。同样可以使用qualify column name 或者alias name。

如果2个表中的column名是一样的，那么必须qualify column name。

Multi-Table Joins：加入多个条件，多表连接。

Cartesian Joins：

尽量避免笛卡尔连接，一般有n个表，至少保持n-1个

Using ANSI Syntax：

cross join

Outer Joins:

外连接的作用就是返回表中的所有条目数据，即使这些数据不符合条件。

（+）符号的那一边返回符合条件的条目语句。另一边返回所有数据。

注意：若where 中的条件，A表使用了（+），那么where中涉及A表的另外一些约束也必须（+），否则（+）将被忽略。

不能使用or或者in ，与（+）联用。

Using ANSI Syntax：

Left Outer Joins：

例子：

Select column1，column2

From table_1 LEFT OUTER JOIN table_2

On table_1.column1=table2.column2

左边table_1返回所有数据。

Right Outer Joins：

同上。

Full Outer Joins：

例子：

Select column1，column2

From table_1 FULL OUTER JOIN table_2

On table_1.column1=table2.column2

或

Select column1，column2

From table_1， table_2

Where table_1.column1（+）=table2.column2

Union

Select column1，column2

From table_1， table_2

Where table_1.column1=table2.column2（+）

默认都是inner类型，若定义outer join，那么必须明确LEFT,RIGHT,FULL

Other Multiple-Table Queries：

Self-joins：

自连接可以使用ANSI syntax , 只能使用JOIN ..ON syntax

注意：NATURAL JOIN 和 JOIN ...USING 不能使用。

Nonequality Joins:

大于号，小于号连接表。

Using Set Operators：

Union：返回任意结果

Union all：返回所有重复结果

Intersect：返回2个查询结果的重复记录。

Minus：返回一个，但不返回另一个。

Subqueries：

最内层子查询最先执行。

From中可以包含inline views

Single-Row Subqueries：

例子：在子查询中使用max（），

Multiple-Row Subqueries：

例子：select column

From table

Where column in (select column1 from table2 where column2=’111’)

Correlated Subqueries：

见http://chenai79921.itpub.net/post/40195/490991

Scalar Subqueries：

不可以在group by或者having 语句中使用。

例子：

Select (Scalar subqueries)

From table

Where (Scalar subqueries)

Order by (Scalar subqueries)

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