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一、连接查询
连接查询: 将多张表(>=2)进行记录的连接(按照某个指定的条件进行数据拼接)。
连接查询的意义: 在用户查看数据的时候,需要显示的数据来自多张表.
连接查询: join, 使用方式: 左表 join 右表；左表: 在join关键字左边的表；右表: 在join关键字右边的表
连接查询分类：SQL中将连接查询分成四类: 内连接,外连接,自然连接和交叉连接
交叉连接：交叉连接: cross join, 从一张表中循环取出每一条记录, 每条记录都去另外一张表进行匹配: 匹配一定保留(没有条件匹配), 而连接本身字段就会增加(保留),最终形成的结果叫做: 笛卡尔积。但是基本不会用到（反正我是从没有用过）
基本语法: 左表 cross join 右表 或 from 左表,右表;
内连接: [inner] join, 从左表中取出每一条记录,去右表中与所有的记录进行匹配: 匹配必须是某个条件在左表中与右表中相同最终才会保留结果,否则不保留.
基本语法：左表 [inner] join 右表 on 左表.字段 = 右表.字段; on表示连接条件: 条件字段就是代表相同的业务含义(如my_student.c_id和my_class.id)
字段别名以及表别名的使用: 在查询数据的时候,不同表有同名字段,这个时候需要加上表名才能区分, 而表名太长, 通常可以使用别名.
内连接可以没有连接条件: 没有on之后的内容,这个时候系统会保留所有结果(笛卡尔积)
内连接还可以使用where代替on关键字，但效率差很多。
外连接: 以某张表为主,取出里面的所有记录, 然后每条与另外一张表进行连接: 不管能不能匹配上条件,最终都会保留: 能匹配,正确保留; 不能匹配,其他表的字段都置空NULL.
外连接分为两种: 是以某张表为主: 有主表
left join: 左外连接(左连接), 以左表为主表
right join: 右外连接(右连接), 以右表为主表
基本语法: 左表 left/right join 右表 on 左表.字段 = 右表.字段;
自然连接:略(基本不用自然连接)
二、联合查询
联合查询:将多次查询(多条select语句), 在记录上进行拼接(字段不会增加)
基本语法:多条select语句构成: 每一条select语句获取的字段数必须严格一致(但是字段类型无关)
Select 语句1
Union [union选项]
Select语句2...
Union选项: 与select选项一样有两个
All: 保留所有(不管重复)
Distinct: 去重(整个重复): 默认的
联合查询只要求字段一样, 跟数据类型无关
联合查询的意义:
1. 查询同一张表,但是需求不同: 如查询学生信息, 男生身高升序, 女生身高降序.
2. 多表查询: 多张表的结构是完全一样的,保存的数据(结构)也是一样的.
Order by使用
在联合查询中: order by不能直接使用,需要对查询语句使用括号才行；另外，要orderby生效: 必须搭配limit: limit使用限定的最大数即可.
三、子查询
子查询: 查询是在某个查询结果之上进行的.(一条select语句内部包含了另外一条select语句).
子查询分类
子查询有两种分类方式: 按位置分类;和按结果分类
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按位置分类: 子查询(select语句)在外部查询(select语句)中出现的位置
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From子查询: 子查询跟在from之后
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Where子查询: 子查询出现where条件中
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Exists子查询: 子查询出现在exists里面
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按结果分类: 根据子查询得到的数据进行分类(理论上讲任何一个查询得到的结果都可以理解为二维表)
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标量子查询: 子查询得到的结果是一行一列
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列子查询: 子查询得到的结果是一列多行
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行子查询: 子查询得到的结果是多列一行(多行多列) （1,2,3出现的位置都是在where之后)
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表子查询: 子查询得到的结果是多行多列(出现的位置是在from之后)
标量子查询
需求: 找到分类为科技的所有文章标题
列子查询
这个时候我就想起以前面试的情形，当时有一道题，给我一个表，让我找出语文和数学都及格人的名字。表是这样的：
行子查询
行子查询: 返回的结果可以是多行多列(一行多列)
需求：找出年龄最大且身高最高的人
方案一：
方案二：
表子查询
表子查询: 子查询返回的结果是多行多列的二维表: 子查询返回的结果是当做二维表来使用
需求：找出每个人最好的成绩
Exists子查询
Exists: 是否存在的意思, exists子查询就是用来判断某些条件是否满足(跨表), exists是接在where之后: exists返回的结果只有0和1.
需求：如果存在的话身高大于2米的人，列出表中所有数据
)
