上篇复习：
聚合函数
1.COUNT(列名/常量/*)#统计记录的条数，推荐使用count(*)
2.SUM(列名)# 求和，列必须是数值类型
ROUND(数值，小数点的位数)#格式化小数输出格式
3.AVG(列名)# 求平均值，列必须是数值类型
4. MAX(列名) # 求最大值，列必须是数值类型
5. MIN(列名) # 求最小值，列必须是数值类型
分组查询
select 要分组的列,聚合函数(列名)from 表名 group by 要分组的列 having 对分组的结果进行过滤
WHERE子句与HAVING子句的区别
1.WHERE子句：用于在分组前过滤数据行。
2.HAVING子句：用于在分组后对分组结果进行筛选，特别适用于聚合函数的条件过滤。
3.HAVING与GROUP BY：通常与GROUP BY一起使用，便于对分组后的结果进行筛选。
4.WHERE和HAVING的结合使用：先使用WHERE子句进行行级筛选，然后再使用子句HAVING进行分组后的筛选。
联合查询：
1.使用联合查询的步骤
-
明确查询需求：确定要从两个（或多个）表中查询哪些数据。明确哪些表包含所需信息，哪些字段之间有关系。（笛卡尔积）
-
选择 JOIN 类型：根据需求选择合适的 JOIN 类型：
- INNER JOIN（内连接）：只返回两个表中都有匹配的数据。
- LEFT JOIN（左连接）：返回左表的所有数据，右表中没有匹配时显示
NULL。 - RIGHT JOIN（右连接）：返回右表的所有数据，左表中没有匹配时显示
NULL。 - FULL JOIN（全连接）：（MySQL 需用
UNION实现）：返回两个表中的所有数据。 - CROSS JOIN（交叉连接）：返回两个表的笛卡尔积，生成所有可能的组合。
-
编写 JOIN 查询语句：编写 SQL 查询语句，指定表之间的连接条件（
ON条件），通常是表之间的主键和外键。例如： -
-
（可选）添加过滤条件：使用
WHERE子句进一步限制结果集，比如查询特定条件下的记录。 -
执行并验证查询结果：运行查询，检查返回的结果是否符合需求。可以使用一些聚合函数（如
COUNT()、SUM()等）来检查结果数量。
看完上述使用联合查询的步骤后，相信大家已经对联合查询有了一定的理解。
那么为什么要使用联合查询呢？
联合查询的主要作用是从多个表中查询相关数据，并将数据组合成有意义的结果集。有以下特点
-
避免数据冗余：在设计数据库时，通常会使用范式分割数据，减少冗余。联合查询帮助从分散的表中合并数据，避免重复存储大量数据。
-
高效的数据管理：当数据分布在多个表中时，通过 JOIN 可以快速检索关联数据。例如，在订单系统中，可以通过 JOIN 将订单表和商品表关联，以查看某个订单的所有商品信息。
-
多表关系查询：大部分实际应用场景的数据是相互关联的，比如员工和部门、学生和课程、客户和订单。联合查询能够从关联表中提取相关数据，满足业务需求。
-
简化查询逻辑：在单条 SQL 语句中获取多个表的关联数据，简化了数据提取和处理的逻辑，避免了在应用程序中多次访问数据库的需求。
我将从使用联合查询的步骤中一 一为大家讲解：
1.笛卡尔积的讲解
概念：是指将两个表中的每一条记录都与另一个表中的每一条记录组合，生成所有可能的组合。如果表 A 有 m 条记录，表 B 有 n 条记录，那么笛卡尔积的结果会包含 m * n 条记录。
笛卡尔积通常由 CROSS JOIN 生成。若没有 ON 条件或 WHERE 条件限制，其他类型的 JOIN 也会产生笛卡尔积，然后再从中筛选符合条件的记录。
假设我们有两个表：
INSERT INTO school VALUES (1,'李白'),(2,'白居易');
INSERT INTO subject VALUES (1,'Math'),(2,'English'),(3,'Science');
对这两个表执行 CROSS JOIN：
SELECT school.name, subject.subject01
FROM school
CROSS JOIN subject;
解释：每个
A表的记录和B表的记录组合在一起，生成了 2（表 A 行数）× 3（表 B 行数）= 6 条记录。
笛卡尔积的作用
- 组合所有可能的情况：笛卡尔积列出了两个表之间所有可能的组合，这在需要生成所有情况（如测试数据、组合分析等）时很有用。
- 通常需避免笛卡尔积：在大部分实际应用中，笛卡尔积会生成大量无用的组合数据，造成查询负担。因此，如果不需要所有组合，应该加上
ON条件限制，以避免生成笛卡尔积。
2.内连接（INNER JOIN）
内连接（INNER JOIN） 是数据库中最常用的连接方式之一，作用是从多个表中获取符合条件的数据。内连接只返回在两个表中都有匹配关系的记录，未匹配的记录不会出现在结果中。
内连接的工作原理
当我们使用内连接时，数据库会在两个表中查找满足指定条件的记录，将符合条件的记录合并在一起返回。不符合条件的记录会被过滤掉。因此，内连接的结果集仅包含在两个表中都有匹配项的记录。
内连接的语法
表1和表2：要进行连接的两个表。ON 表1.列 = 表2.列：这是连接条件，指定如何在两个表之间匹配记录。通常是通过主键和外键之间的关系来连接。
示例讲解
假设我们有两个表：students 表和 courses 表。students 表记录学生的信息，courses 表记录选课信息。
students 表（学生表）
courses 表（选课表）
students表中的student_id是学生的唯一标识符。courses表中的student_id表示选课学生的编号，指向students表中的student_id，表示哪个学生选了这门课。-
问题
我们想要查询每位选了课的学生的姓名和课程名称。
使用 INNER JOIN 查询
根据上面的问题，我们可以使用 INNER JOIN 查询
students表和courses表，将符合条件的数据组合起来：
SELECT students.student_name, courses.course_name
FROM students
INNER JOIN courses ON students.student_id = courses.student_id;
解释
students.student_name：我们选择学生表中的student_name列，表示学生姓名。courses.course_name：我们选择选课表中的course_name列，表示课程名称。ON students.student_id = courses.student_id：我们通过student_id列将students表和courses表连接起来。这样可以确保只返回那些在courses表中有匹配项的学生记录。- 只有在
students表和courses表中都有匹配关系的学生记录才会出现在结果中。David没有选课，所以不会出现在结果中。
详细解析 INNER JOIN 查询流程
总结
3.LEFT JOIN（左连接）
-
选择字段：首先，确定你需要查询哪些字段。在上面的示例中，我们选择了
students.student_name和courses.course_name。 -
指定表：然后指定进行连接的表。在此例中，我们选择了
students和courses。 -
连接条件：指定两个表之间如何关联。一般通过两个表的主键和外键关系进行连接。在这里，
students表中的student_id和courses表中的student_id是连接条件。 -
过滤无匹配数据：在执行内连接时，MySQL 只会返回匹配的记录。如果某个学生没有在
courses表中找到匹配的课程记录，那么这个学生的数据将不会出现在结果中。 -
INNER JOIN 的特点和适用场景
- 返回匹配记录：INNER JOIN 只返回在两个表中都有匹配关系的记录。
- 不包含 NULL：如果某个表中的记录在另一个表中没有匹配项，则这些记录不会显示在结果中。
- INNER JOIN 是 SQL 中的基本连接类型，主要用于从多个表中查询匹配的数据。
- 只返回匹配数据：INNER JOIN 查询只会返回两个表中都存在匹配条件的记录，未匹配的记录将被过滤掉。
- 查询流程：选择字段 -> 指定表 -> 定义连接条件 -> （可选）添加 WHERE 过滤条件。
- 适用场景：INNER JOIN 常用于查询两表间有严格关系的数据，比如查询订单和商品、用户和账户信息等。只希望返回那些存在匹配关系的记录。
LEFT JOIN（左连接）是 SQL 中的一种连接方式，用于从两个表中获取数据。左连接会返回左表中的所有记录，以及右表中与左表匹配的记录。如果右表中没有匹配的记录，对应的右表字段会显示为 NULL。LEFT JOIN 常用于需要保留左表所有记录的查询，即使在右表中没有对应数据。
LEFT JOIN 的工作原理
左表：在 FROM 关键字后面的表（第一张表）。 右表：在 JOIN 关键字后面的表（第二张表）。
在 LEFT JOIN 中，左表中的所有记录都会显示出来；右表中只有那些与左表匹配的记录才会显示，如果没有匹配的数据，右表的列会显示为 NULL。
LEFT JOIN 语法
- 左表：需要保留所有记录的表。
- 右表：与左表进行匹配的表。
- ON：定义两个表之间的连接条件，通常是通过两个表之间的外键关系。
示例数据库结构
假设我们有两张表：employees 表和 departments 表。
employees 表（员工表）
departments 表（部门表）
employees表中存储了员工的信息，每个员工有一个department_id列，用于指向其所属部门。departments表中存储了部门的信息。
问题
我们想要查询每个员工的姓名和其所在的部门名称。如果员工没有分配部门，那么部门名称应显示为 NULL。
LEFT JOIN 示例代码
根据上述需求，我们可以使用 LEFT JOIN 进行查询：
SELECT employees.employee_name, departments.department_name
FROM employees
LEFT JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id;
结果说明：LEFT JOIN 保留了
employees表（左表）中的所有记录。对于没有部门（即department_id为 NULL 或无对应部门）的员工Charlie和David，部门名称显示为NULL。
LEFT JOIN 查询步骤
-
指定选择字段：在
SELECT子句中指定需要查询的字段，如employees.employee_name和departments.department_name。 -
选择表和 LEFT JOIN：将
employees表（左表）和departments表（右表）进行 LEFT JOIN。 -
定义连接条件：使用
ON关键字指定连接条件，通过employees.department_id = departments.department_id来匹配两个表的数据。 -
返回结果：LEFT JOIN 将保留左表中所有的记录，如果右表中没有匹配项，则右表的字段将显示为
NULL。
LEFT JOIN 使用场景
LEFT JOIN 通常用于需要查询所有左表数据的情况，即使在右表中没有对应数据。例如：
总结
- 员工和部门：查询所有员工及其所在部门，即使有的员工没有分配部门。
- 订单和支付记录：查询所有订单及其支付情况，即使有的订单还未支付。
- 学生和选课信息：查询所有学生的姓名及所选课程，即使有的学生没有选课。
-
更多 LEFT JOIN 示例
示例 1：查询每个员工的姓名、部门名称和部门 ID
在上面的例子中，如果想显示每个员工的
department_id，也可以加入该字段： -
SELECT employees.employee_name, employees.department_id, departments.department_name
FROM employees
LEFT JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id; -
-
解释：这里加入了
employees.department_id列，让我们看到每个员工的部门编号。如果department_id为 NULL 或者无匹配的部门信息，department_name列显示 NULL。 -
LEFT JOIN 与 INNER JOIN 的区别
- LEFT JOIN：保留左表中所有记录，右表中没有匹配的记录显示为
NULL。 - INNER JOIN：仅返回两表中都有匹配关系的记录，不保留无匹配项的记录。
- LEFT JOIN 用于查询左表的所有记录，不管右表中是否有匹配记录。
- NULL 表示右表中没有匹配项。
- LEFT JOIN 适用于希望保留主表（左表）数据完整性的场景，比如显示所有员工及其部门信息，即使员工没有分配部门。
4.RIGHT JOIN（右连接）：
1.什么是RIGHT JOIN？
RIGHT JOIN是SQL中的一种连接方式，用于从右表中大约所有记录，把匹配的左表记录填充在一起。如果右表有记录而左表没有对应的，记录查询结果中的这些字段会显示为NULL。
简单来说，RIGHT JOIN会保留右表中的所有记录，并根据条件连接左表中的记录。
2.为什么使用RIGHT JOIN？
RIGHT JOIN常用于需要保留右表的所有记录的情况，尤其在右表有需要显示完整的信息时，比如菜品表、分区表等，即使左表中没有相关记录，也不希望遗漏右表的数据。
- 右表：在
RIGHT JOIN中，右表是我们保留所有记录的表。即使左表中没有匹配的记录，右表的所有记录都会显示。 - 左表：在
RIGHT JOIN中，左表的数据仅在与右表的记录匹配时才会显示，如果没有匹配的记录，左表的字段将会显示为NULL。
RIGHT JOIN 的工作原理
RIGHT JOIN（右连接）是SQL中的一种连接方式，作用与LEFT JOIN（左连接）类似，但它是“左连接”的镜像。具体来说，RIGHT JOIN会返回右表（即JOIN后面的表） ）中的所有记录，以及左表中与右表匹配的记录。如果左表中没有匹配的记录，右表的对应字段将显示为NULL。
RIGHT JOIN 语法
- 左表：在
FROM关键字后指定的表（第一张表）。 - 右表：在
RIGHT JOIN后指定的表（第二张表）。 - ON：连接条件，用于定义两个表之间如何匹配，通常是通过外键和主键的关系进行连接。
示例数据库结构
假设我们有两张表：employees表和departments表，和之前 LEFT JOIN 的例子类似，但我们这次重点讲解 RIGHT JOIN。
employees表（员工表）
departments表（部门表）
employees表存储了员工信息，department_id字段表示员工所属的部门。departments表存储了部门信息，department_id字段表示部门的唯一标识。
问题
我们想要查询每个员工的姓名以及他们所在的部门。如果某个部门没有员工（即右表中有部门数据，左表中没有匹配的数据），我们希望显示该部门的员工名称和NULL员工数据。
RIGHT JOIN 示例代码
根据上述需求，使用RIGHT JOIN来查询：
SELECT employees.employee_name, departments.department_name
FROM employees
RIGHT JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id;
解释：
Alice和Bob分别有匹配的部门（HR 和 Sales），因此它们的记录出现在结果中。Marketing和IT部门没有员工匹配，右表中的这两个部门仍然显示在结果中，但对应的员工姓名显示为NULL。- RIGHT JOIN保留了右表（
departments）中的所有记录，即使左表（employees）中没有相应的匹配项。
RIGHT JOIN 查询步骤
-
选择字段：在
SELECT子句中选择您需要返回的字段。在这里，我们选择了employees.employee_name和departments.department_name。 -
指定表和 RIGHT JOIN：将
employees表（左表）和departments表（右表）进行RIGHT JOIN。 -
定义连接条件：通过
ON employees.department_id = departments.department_id来定义两个表之间的连接条件。 -
返回结果：RIGHT JOIN 会保留右表（
departments）中的所有记录，左表中的记录只有当它们匹配时才会显示。如果不匹配，左表的字段会显示为NULL。
RIGHT JOIN 使用场景
RIGHT JOIN 常用于需要保留右表所有记录的场景，例如：
- 部门和员工：查询所有部门及其员工，有时即使部门没有员工。
- 订单和支付记录：查询所有支付记录，某些甚至记录没有对应的订单。
- 学生和课程：查询所有课程及其选课学生，即使课程没有学生选修。
这两种 JOIN 都会返回两个表中匹配的数据，唯一的区别是它们保留的表不同。LEFT JOIN 保留左表的数据，而 RIGHT JOIN 保留右表的数据。
总结
-
RIGHT JOIN 与 LEFT JOIN 的区别
- RIGHT JOIN：保留右表的所有记录，左表中没有匹配的记录会显示为
NULL。 - LEFT JOIN：保留左表的所有记录，右表中没有匹配的记录会显示为
NULL。 - RIGHT JOIN是SQL中的一种连接方式，它会返回右表（即
JOIN后面的表）中的所有记录，即使左表中没有匹配的记录。 - 如果左表中没有匹配的记录，左表中的字段会显示为
NULL。 - RIGHT JOIN 常用于需要确保显示右表中所有记录的场景，比如查询所有部门及其员工信息，即使部门某些没有员工。
5.FULL JOIN（全连接）
FULL JOIN（全连接）是SQL中的一种连接方式，它结合了LEFT JOIN和RIGHT JOIN的特性，返回左表和右表中的所有记录。如果一方的表与另一方的记录不匹配，现在没有匹配的部分就会NULL填充。简单来说，FULL JOIN 会返回两个表中的所有记录，无论是否有匹配的关系。
需要注意的是，MySQL并不直接支持FULL JOIN，我们可以通过LEFT JOIN和RIGHT JOIN的组合，使用UNION来模拟实现 FULL JOIN 的效果。
FULL JOIN的工作原理
- 左表（Left Table）：FULL JOIN 返回左表中的所有记录，无论右表中是否有匹配的记录。
- 右表（Right Table）：同样，FULL JOIN 还会返回右表中的所有记录，如果左表没有匹配的记录，右表的相关字段将
NULL填充。 - 如果表中有匹配的记录，则将两个匹配的记录合并在一起组成，一条记录。
FULL JOIN 模拟方法
由于MySQL不支持FULL JOIN，我们通常通过结合LEFT JOIN和RIGHT JOIN来模拟FULL JOIN。具体的操作是：
UNION操作会符来重复的记录，因此我们可以确保最终结果是两个表中的所有记录。
示例数据库结构
假设我们有两个表：employees表和departments表。
employees表（员工表）
departments表（部门表）
为什么使用 FULL JOIN？
FULL JOIN 使用场景
FULL JOIN 与 LEFT JOIN、RIGHT JOIN 的区别
总结
6.CROSS JOIN（交叉连接）
employees表存储了员工信息，department_id字段表示员工所属的部门。departments表存储了部门信息，department_id字段表示部门的唯一标识。-
问题
我们想要查询所有的员工信息和部门信息，无论员工是否有部门，或者部门是否有员工。
FULL JOIN 模拟代码
我们可以通过
LEFT JOIN并RIGHT JOIN结合UNION来实现FULL JOIN的效果。以下是模拟FULL JOIN的SQL查询： -
-- 模拟 FULL JOIN
SELECT employees.employee_name, departments.department_name
FROM employees
LEFT JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id
UNION
SELECT employees.employee_name, departments.department_name
FROM employees
RIGHT JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id;
-
解释：
- 这条查询返回了员工表和部门表中的所有记录。
Alice和Bob分别有匹配的部门（HR 和 Sales），因此它们的记录出现在结果中。Charlie是没有部门的员工名称，结果中显示了NULL部门。Marketing部门有员工（David），因此它也显示在结果中。IT部门没有任何员工，因此它显示在结果中，并且员工字段为NULL。
FULL JOIN 查询步骤
- LEFT JOIN 查询：使用
LEFT JOIN返回左表（employees）中的所有记录，以及右表（departments）中匹配的记录。 - RIGHT JOIN 查询：使用
RIGHT JOIN返回右表（departments）中的所有记录，以及左表（employees）中匹配的记录。 - UNION 操作：使用
UNION将这两个结果合并为一个结果集。UNION会删除重复的记录。 - 保留所有记录：FULL JOIN 用于查询两个表的所有记录，无论这些记录是否有匹配的项。它可以确保您不会丢失任何一方的数据。
- 解决不匹配问题：有时你需要查询两个表中的所有记录，即使某些数据没有完全匹配项。例如，想查看所有员工和部门的信息，即使某些员工没有部门，或者某些部门没有员工。
- 员工和部门：查询所有员工所属部门，某些员工即使没有分配部门，或者某些部门没有员工。
- LEFT JOIN：返回左表中的所有记录，以及右表中与左表匹配的记录。如果右表不匹配，则显示
NULL。 - RIGHT JOIN：返回右表中的所有记录，以及左表中与右表匹配的记录。如果左表不匹配，则显示
NULL。 - FULL JOIN：返回两个表中的所有记录。如果某个表没有匹配记录，则显示
NULL。 - FULL JOIN在MySQL中无法直接使用，但我们可以通过
LEFT JOIN和RIGHT JOIN的结合，对抗UNION操作来实现其效果。 - FULL JOIN 会返回两个表中的所有记录，确保不会丢失任何一方的数据，即使数据没有匹配项。
- 在实际应用中，FULL JOIN是一个非常有用的工具，特别适用于需要展示完整数据的场景，例如员工与部门、订单与支付记录等。
- 订单和支付记录：查询所有订单和支付记录，即使某些订单还没有支付，或者某些记录支付没有对应的订单。
- 学生和课程：查询所有学生及其选修的课程，即使某些学生没有选课，或者某些课程没有学生选修。
CROSS JOIN（交叉连接）是SQL中的一种特殊连接方式，用于生成两个表之间的笛卡积。即，将一个表的每条记录与另一个表的每条记录进行组合，生成所有可能的组合。这意味着如果表 A 有m条记录，表 B 有n条记录，那么CROSS JOIN结果将包含m * n记录条。
CROSS JOIN也被称为笛卡尔积（Cartesian Product），它通常用于生成所有可能的组合。
CROSS JOIN的工作原理
CROSS JOIN会返回两个表的每一条记录组成的组合，即每一条左表的记录与右表中的每一条记录都会组合，一个新的记录。 结果集：如果左表有m条记录，右表有n条记录，CROSS JOIN 的结果集将包含m * n条记录。
交叉连接语法
假设我们有两个表：employees表和departments表。
示例数据库结构
- 表1：第一个表（左表），它的每一条记录会和右表的每一条记录进行组合。
- 表2：第二个表（右表），它的每一条记录会与左表的每一条记录组合。
假设我们有两个表：employees表和departments表。
employees表（员工表）
departments表（部门表）
employees表存储了员工信息，department_id字段表示员工所属的部门。departments表存储了部门信息，department_id字段表示部门的唯一标识。
问题
我们想要查看所有员工和所有部门的所有可能组合。那么，我们要查询每个员工和部门每个的配置情况。
CROSS JOIN 示例代码
使用CROSS JOIN来查询所有员工与所有部门的组合：
解释：
- 这个返回查询了所有员工和所有部门的组合。由于
employees表有3个员工，departments表有2个部门，所以查询结果共有4 * 4 = 16条记录。- 每个员工与每个部门组合成一条记录。比如，
Alice和HR组合，Alice和Sales组合，依此类推。
CROSS JOIN 查询步骤
-
选择字段：在
SELECT子句中选择您需要返回的字段，这里是employees.employee_name和departments.department_name。 -
指定表和 CROSS JOIN：使用
CROSS JOIN连接employees表和departments表。 -
返回结果：
CROSS JOIN会返回所有可能的组合，因此它会生成两个表之间的笛卡尔积。
CROSS JOIN 使用场景
交叉连接在以下场景中特别有用：
- 生成所有组合：如果您需要查看两个表的所有可能组合，比如生成员工和部门的所有配置，或者产品与促销的所有可能配置。
- 测试数据：在进行性能测试或生成模拟数据时，CROSS JOIN可以帮助你快速生成海量的数据集，尤其是当你需要创建一个海量的数据集来模拟多种情况时。
- 装备配置或组合问题：在一些算法中，CROSS JOIN 可以用于生成所有可能的装备，或者解答一些组合问题。
CROSS JOIN 与其他 JOIN 类型的区别
CROSS JOIN：返回两个表之间的所有可能组合（笛卡尔积）。它不会使用任何连接条件，因此每条记录都会与另一个表中的每条记录进行组合。
INNER JOIN：只返回两个表中匹配的记录。如果没有匹配项，则不返回任何记录。
LEFT JOIN（左连接）：返回左表中的所有记录和右表中匹配的记录。如果右表没有匹配项，右表的字段会显示为NULL。
RIGHT JOIN（右连接）：返回右表中的所有记录和左表中匹配的记录。如果左表没有匹配项，左表的字段会显示为NULL。
CROSS JOIN 的疑虑
总结
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数据量激增：由于CROSS JOIN会生成两个表的所有组合之间，其结果集大小会急剧增加很多。因此，如果表中记录，CROSS JOIN生成的结果集可能会非常庞大，导致查询性能问题。
例如，如果表 A 有 1000 条记录，表 B 有 2000 条记录，那么 CROSS JOIN 的结果集将包含 1000 * 2000 = 2,000,000 条记录。这样的数据量可能会给数据库和网络带来负担。
-
字符串使用：CROSS JOIN在实际应用中很少使用，因为它会产生大量的无用数据，通常只在特定的需要生成所有组合的情况下使用。如果不小心使用CROSS JOIN连接大量数据表，可能会导致性能问题。
- CROSS JOIN用于生成两个表的笛卡尔积，即返回两个表中每条记录的所有可能组合。
- 它通常用于查看所有可能组合的场景，例如员工需要与部门的配置、产品与颜色的组合等。
- 使用CROSS JOIN时要特别注意结果集的大小，避免由于数据量过大导致性能问题。
结语：SQL联合查询，玩转数据世界！
经过一番探索，我们已经掌握了 SQL 中联合查询（JOIN）的四大宝藏：INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN和CROSS JOIN，每一种连接方式都相当于数据之间的桥梁，帮助我们跨越不同的表格，找到那些“隐藏”的关系和数据。
INNER JOIN，就像是“好友聚会”，只有那些完全匹配的朋友才会被邀请参加。 LEFT JOIN和RIGHT JOIN，就像温暖的左边（左表）和右边（右表），总是保证至少一个人能留下来，另一边的人消失。 CROSS JOIN，则犹如一场疯狂的派对，每个人都拥有自己的组合，制作出一个超级庞大的“组合图谱”，为你展现无限可能！
希望你能在这个充满乐趣的SQL学习之旅中，不断发现新知识，享受其中的乐趣，成为查询数据库的“魔术师”！无论数据表如何复杂，只要掌握联合查询的奥秘，任何问题都可以迎刃而解，享受与数据互动的每一刻！
祝你在 SQL 的世界里玩得开心，查询自如！🎉
无论你是在寻找匹配的数据，还是需要生成所有可能的组合，SQL联合查询都是你在数据库世界中的得力助手。通过掌握这些技能，你可以轻松地处理复杂的数据需求，产出更丰富的数据、更精彩的查询报告。数据的世界不再茫然，仿佛一扇窗打开了属于你的数据大门。