课程 5.2: INNER JOIN - 组合匹配行

在上一课中，我们建立了连接表以检索相关数据的基本概念。最常见和使用频率最高的连接类型是 INNER JOIN。在本课中，我们将详细探讨其逻辑、语法和实际应用。

什么是 INNER JOIN？

INNER JOIN 是一种操作，仅在两个表中根据指定条件存在匹配值时，才会组合这两个表的行。如果表 A 中的某一行在表 B 中没有对应的匹配，则该行将被排除在结果集之外。同样，表 B 中任何不匹配表 A 的行也会被排除。

可以将其视为两个数据集的 交集。

可视化：

   表 A (客户)           表 B (付款)
   +----+----------+            +----+----------+
   | id | 姓名     |            | id | 金额     |
   +----+----------+            +----+----------+
   | 1  | 爱丽丝   | <--------> | 1  | 10.00    | (匹配！)
   | 2  | 鲍勃     |            | 1  | 15.00    | (匹配！)
   | 3  | 查理     |            | 4  | 20.00    | (查理或 ID 4 没有匹配)
   +----+----------+            +----+----------+

在这个例子中，查理被排除，因为他没有付款，而 customer_id 为 4 的付款被排除，因为没有该 ID 的客户。

INNER JOIN 语法

INNER JOIN 的标准语法为：

SELECT
    table1.column1,
    table2.column2
FROM
    table1
INNER JOIN
    table2 ON table1.common_column = table2.common_column;

• INNER JOIN：指定我们只想要匹配的行。
• ON：定义匹配的条件（通常是一个表的主键和另一个表的外键）。

注意： 在大多数 SQL 数据库（如 MySQL、PostgreSQL 和 SQL Server）中，关键字 INNER 是可选的。写 JOIN 和 INNER JOIN 将产生完全相同的结果。

实际示例（Sakila 数据库）

1. 连接城市与国家

city 表包含一个 country_id，它指向 country 表。为了查看城市名称及其国家名称，我们使用 INNER JOIN。

SELECT
    ci.city,
    co.country
FROM
    city AS ci
INNER JOIN
    country AS co ON ci.country_id = co.country_id;

此查询仅返回与有效国家相关联的城市。

2. 列出员工及其地址

为了找出每位员工的居住地，我们连接 staff 和 address 表。

SELECT
    s.first_name,
    s.last_name,
    a.address,
    a.district
FROM
    staff AS s
INNER JOIN
    address AS a ON s.address_id = a.address_id;

连接多个表

您可以链接多个 INNER JOIN 子句，以一次性从多个表中收集信息。例如，要查看某个演员出演的电影，我们需要三个表：actor、film 和连接表 film_actor。

SELECT
    a.first_name,
    a.last_name,
    f.title
FROM
    actor AS a
INNER JOIN
    film_actor AS fa ON a.actor_id = fa.actor_id
INNER JOIN
    film AS f ON fa.film_id = f.film_id
LIMIT 10;

工作原理：

1. 第一个连接基于 actor_id 连接 actor 和 film_actor。
2. 第二个连接基于 film_id 将第一个连接的结果与 film 表连接。
3. 只有在所有三个表中都存在的记录才满足条件并出现在结果中。

本课的关键要点

• INNER JOIN 是 SQL 中的默认连接类型。
• 仅当两个表中存在 匹配 时，它才会返回行。
• 不满足连接条件的行将从结果集中 丢弃。
• 通过添加后续的 INNER JOIN 语句，您可以连接多个表。
• 使用 表别名（AS ci、AS co）使复杂的连接更易于阅读和编写。