MySQL CROSS JOIN:交叉连接

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前面所讲的查询语句都是针对一个表的,但是在关系型数据库中,表与表之间是有联系的,所以在实际应用中,经常使用多表查询。多表查询就是同时查询两个或两个以上的表。

在 MySQL 中,多表查询主要有交叉连接、内连接和外连接。由于篇幅有限,本节主要讲解交叉连接查询。内连接和外连接将在《MySQL内连接》和《MySQL外连接》中讲解。

交叉连接(CROSS JOIN)一般用来返回连接表的笛卡尔积。

本节的末尾介绍了笛卡尔积,不了解笛卡尔积的读者可以先阅读文章末尾部分,然后再继续学习交叉连接。

交叉连接的语法格式如下:

SELECT <字段名> FROM <表1> CROSS JOIN <表2> [WHERE子句]

SELECT <字段名> FROM <表1>, <表2> [WHERE子句] 

语法说明如下:
  • 字段名:需要查询的字段名称。
  • <表1><表2>:需要交叉连接的表名。
  • WHERE 子句:用来设置交叉连接的查询条件。

注意:多个表交叉连接时,在 FROM 后连续使用 CROSS JOIN 或, 即可。以上两种语法的返回结果是相同的,但是第一种语法才是官方建议的标准写法。

当连接的表之间没有关系时,我们会省略掉 WHERE 子句,这时返回结果就是两个表的笛卡尔积,返回结果数量就是两个表的数据行相乘。需要注意的是,如果每个表有 1000 行,那么返回结果的数量就有 1000×1000 = 1000000 行,数据量是非常巨大的。

交叉连接可以查询两个或两个以上的表,为了让读者更好的理解,下面先讲解两个表的交叉连接查询。

例 1

查询学生信息表和科目信息表,并得到一个笛卡尔积。

为了方便观察学生信息表和科目表交叉连接后的运行结果,我们先分别查询出这两个表的数据,再进行交叉连接查询。

1)查询 tb_students_info 表中的数据,SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT * FROM tb_students_info;
+----+--------+------+------+--------+-----------+
| id | name   | age  | sex  | height | course_id |
+----+--------+------+------+--------+-----------+
|  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
| 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
+----+--------+------+------+--------+-----------+
10 rows in set (0.00 sec)
2)查询 tb_course 表中的数据,SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT * FROM tb_course;
+----+-------------+
| id | course_name |
+----+-------------+
|  1 | Java        |
|  2 | MySQL       |
|  3 | Python      |
|  4 | Go          |
|  5 | C++         |
+----+-------------+
5 rows in set (0.00 sec)
3)使用 CROSS JOIN 查询出两张表中的笛卡尔积,SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT * FROM tb_course CROSS JOIN tb_students_info;
+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+
| id | course_name | id | name   | age  | sex  | height | course_id |
+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+
|  1 | Java        |  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  2 | MySQL       |  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  3 | Python      |  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  4 | Go          |  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  5 | C++         |  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  1 | Java        |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  2 | MySQL       |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  3 | Python      |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  4 | Go          |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  5 | C++         |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  1 | Java        |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  2 | MySQL       |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  3 | Python      |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  4 | Go          |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  5 | C++         |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  1 | Java        |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  2 | MySQL       |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  3 | Python      |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  4 | Go          |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  5 | C++         |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  1 | Java        |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  2 | MySQL       |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  3 | Python      |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  4 | Go          |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  5 | C++         |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  1 | Java        |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  2 | MySQL       |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  3 | Python      |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  4 | Go          |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  5 | C++         |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  1 | Java        |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  2 | MySQL       |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  3 | Python      |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  4 | Go          |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  5 | C++         |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  1 | Java        |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  2 | MySQL       |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  3 | Python      |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  4 | Go          |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  5 | C++         |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  1 | Java        |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
|  2 | MySQL       |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
|  3 | Python      |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
|  4 | Go          |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
|  5 | C++         |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
|  1 | Java        | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
|  2 | MySQL       | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
|  3 | Python      | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
|  4 | Go          | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
|  5 | C++         | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+
50 rows in set (0.00 sec)
由运行结果可以看出,tb_course 和 tb_students_info 表交叉连接查询后,返回了 50 条记录。可以想象,当表中的数据较多时,得到的运行结果会非常长,而且得到的运行结果也没太大的意义。所以,通过交叉连接的方式进行多表查询的这种方法并不常用,我们应该尽量避免这种查询。

例 2

查询 tb_course 表中的 id 字段和 tb_students_info 表中的 course_id 字段相等的内容, SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT * FROM tb_course CROSS JOIN tb_students_info 
    -> WHERE tb_students_info.course_id = tb_course.id;
+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+
| id | course_name | id | name   | age  | sex  | height | course_id |
+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+
|  1 | Java        |  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  2 | MySQL       |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  1 | Java        |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  3 | Python      |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  2 | MySQL       |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  4 | Go          |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  4 | Go          |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  5 | C++         |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  5 | C++         |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
|  5 | C++         | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+
10 rows in set (0.01 sec)
如果在交叉连接时使用 WHERE 子句,MySQL 会先生成两个表的笛卡尔积,然后再选择满足 WHERE 条件的记录。因此,表的数量较多时,交叉连接会非常非常慢。一般情况下不建议使用交叉连接。

在 MySQL 中,多表查询一般使用内连接和外连接,它们的效率要高于交叉连接。请猛击《MySQL内连接》和《MySQL外连接》阅读学习 MySQL 中的内连接和外连接。

笛卡尔积

笛卡尔积(Cartesian product)是指两个集合 X 和 Y 的乘积。

例如,有 A 和 B 两个集合,它们的值如下:

A = {1,2}
B = {3,4,5}

集合 A×B 和 B×A 的结果集分别表示为:

A×B={(1,3), (1,4), (1,5), (2,3), (2,4), (2,5) };
B×A={(3,1), (3,2), (4,1), (4,2), (5,1), (5,2) };

以上 A×B 和 B×A 的结果就叫做两个集合的笛卡尔积。

并且,从以上结果我们可以看出:
  • 两个集合相乘,不满足交换率,即 A×B≠B×A。
  • A 集合和 B 集合的笛卡尔积是 A 集合的元素个数 × B 集合的元素个数。

多表查询遵循的算法就是以上提到的笛卡尔积,表与表之间的连接可以看成是在做乘法运算。在实际应用中,应避免使用笛卡尔积,因为笛卡尔积中容易存在大量的不合理数据,简单来说就是容易导致查询结果重复、混乱。
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