内连接查询
为了完成本关任务，你需要掌握：
1.什么是内连接查询； 2.如何使用内连接查询。
内连接查询
- 仅将两个表中满足连接条件的行组合起来作为结果集，称为内连接；
- 关键字：
[inner] join ... on。
语法：
表1 [inner] join 表2 on 表1.字段=表2.字段语法解释：
从表 1 中取出每一条记录，去表 2 中与所有的记录进行匹配，匹配必须是某个条件在表 1 中与表 2 中相同，最终才会保留结果，否则不保留。inner 关键字可省略不写；on 表示连接条件：条件字段就是代表相同的业务含义（如下面两张表中的 employee.dept_id 和 department.id），大多数情况下为两张表中的主外键关系。
内连接查询的使用
现在我们有两张表，数据如下： employee表数据：
| id | name | dept_id |
|---|---|---|
| 1 | Nancy | 4 |
| 2 | Tod | 2 |
| 3 | Carly | 1 |
| 4 | Allen | 2 |
| 5 | Mary | (null) |
department表数据：
| id | name |
|---|---|
| 1 | 开发部 |
| 2 | 测试部 |
| 3 | 运维部 |
| 4 | 销售部 |
现在想要查询出员工姓名以及其对应的部门名称，我们就使用内连接来进行查询。
- 我们可以将关联查询思路分为三步：
- 确定所连接的表
- 确定所要查询的字段，
- 确定连接条件与连接方式。
示例：
select emp.name as empname,dept.name as deptname
from department as dept
join employee as amp on dept.id=emp.dept_id;
结果：
| empname | deptname |
|---|---|
| Carly | 开发部 |
| Tod | 测试部 |
| Allen | 测试部 |
| Nancy | 销售部 |
其中，没有部门的员工和部门没有员工的部门都没有被查出来，这就是内连接的特点，只查询在连接表中有对应的记录，其中 dept.id=emp.dept_id 是连接条件。
外连接查询
为了完成本关任务，你需要掌握：
1.什么是外连接查询； 2.如何使用外连接查询。
外连接查询
- 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，其它表的字段都置空（
null），称为外连接。 - 外连接查询分为左外连接查询和右外连接查询；
- 关键字：
left/right [outer] join ... on。
语法：
表1 left/right [outer] join 表2 on 表1.字段=表2.字段语法解释：
左外连接：在内连接的基础上，还包含表 1 中所有不符合条件的数据行，并在其中的表 2 列填写 NULL；右外连接：在内连接的基础上，还包含表 2 中所有不符合条件的数据行，并在其中的表 1 列填写 NULL。
外连接查询的使用
我们仍使用如下两张数据表：
employee表数据：
| id | name | dept_id |
|---|---|---|
| 1 | Nancy | 4 |
| 2 | Tod | 2 |
| 3 | Carly | 1 |
| 4 | Allen | 2 |
| 5 | Mary | (null) |
department表数据：
| id | name |
|---|---|
| 1 | 开发部 |
| 2 | 测试部 |
| 3 | 运维部 |
| 4 | 销售部 |
例如查询所有员工姓名以及他所在部门，在内连接中 Mary 没有被查出，因为他没有对应的部门，现在想把 Mary 也查出来，就要使用左外连接。
此查询语句以 employee 为主表查询，因此最终记录至少不少于主表已有的记录数。
右外连接是同理的，只是基准表的位置变化了而已。
我们在这里只是将 left 修改成了 right ,但是基准表变化了，是以 department 表的数据去匹配 employee 表，所以左外连接能做到的查询，右外连接也能做到，仅展现的效果有所不同。
虽然左外连接和右外连接有主表差异，但左外连接和右外连接可以互转，如上面的右外连接也等效于如下查询语句，只需将基准表换一下：
关键字子查询
由于列子查询返回的结果集是 N 行一列，因此不能直接使用 = 、>、<、>=、<=、<>这些比较标量结果的操作符。在列子查询中可以使用 ALL、ANY、SOME 和 IN关键字操作符。
为了完成本关任务，你需要掌握：如何在子查询中使用关键字进行查询。
ALL 关键字
ALL必须接在一个比较运算符的后面，表示与子查询返回的所有值比较都为 TRUE 则返回 TRUE。
table1 表数据：
| col1 |
|---|
| 2 |
| 10 |
table2 表数据：
| col2 |
|---|
| 5 |
| 12 |
| 20 |
举个例子：
SELECT col1 FROM table1 WHERE col1 > ALL (SELECT col2 FROM table2)该查询语句不会返回任何结果，因为 col1 中没有比 col2 所有值都大的值。
ANY 和 SOME 关键字
ANY 与比较操作符联合使用，表示与子查询返回的任何值比较为 TRUE ，则返回 TRUE。 SOME 是 ANY 的别名，一般用的比较少。
仍使用上面二张表的数据：
在子查询中，返回的是 table2 的所有 col2列的结果 （5,12,20），然后将 table1 中 col1 的值与之进行比较，只要大于col2的任何值则为TRUE，因此查询结果为10。
IN 关键字
IN的意思就是指定的一个值是否在这个集合中，如果在就返回TRUE；否则就返回FALSE了，同IN(项1，项2，...)；IN是= ANY的别名，二者相同，但NOT IN的别名却不是<> ANY而是<> SOME。
分页子查询
- 如何根据页数和每页数据量进行分页查询；
- 大数据量级进行优化分页查询。
什么是分页查询
当一个表中有很多符合查询条件的数据的时候，我们往往不需要把他们全部一次性取出来，那样对查询效率或者服务器性能来说都会是一个极大的挑战:例如最简单的商城，假设商城中有一万个数据，但我们在前端可能只会每次看到一页 10 个左右的数据，当我们浏览完这十个商品后，点击下一页浏览其他的商品，这样的分页浏览，对实际存储商品数据的 MySQL 数据库来说，实际上就是使用了 MySQL 的分页查询功能。
那么我们该怎么实现分页查询呢？
limit 和 offset 实现的分页查询
limit 在之前的学习中应该有学习到，它可以返回符合条件的 limit 条数据：
select * from table where xxx="xxx" limit 10;
输出： 检索记录行符合条件的10条数据
那么我们也可以利用 limit 和 offset 来进行分页查询:
select * from table where xxx="xxx" limit 10 offset 10;
输出：检索记录行符合条件的 11-20 条数据
limit 之后的数字代表偏移量，offset 代表返回记录的最大值，可以通俗的理解为，从 table 中取出第 limit+1 行到 limit+offset+1 行数据(MySQL 偏移值从 0 开始计算)。
在实际使用中，我们可以直接把 offset 直接省略掉：
select * from table where xxx="xxx" limit 10,10;
该语句效果与带 offset 实际上是一模一样的。
通过分页查询，我们可以精确的定位到行数直接取出符合条件的多条数据，但是这也同样存在着性能问题。
大数据量下分页查询优化
select * from table where xxx="xxx" limit 100,100;
select * from table where xxx="xxx" limit 1000,100;
select * from table where xxx="xxx" limit 10000,100;
select * from table where xxx="xxx" limit 100000,100;
select * from table where xxx="xxx" limit 1000000,100;以上语句在实际使用中实际上查询速度会是越来越慢的，这是因为分页查询方式会从数据库第一条记录开始扫描，所以越往后，查询速度越慢，而且查询的数据越多，也会拖慢总查询速度。
如果可以直接定位到偏移量所在记录，那么查询速度肯定能得到一个巨大的提升，所以可以考虑添加一个嵌套子查询，先查询到偏移量位置，再进行分页：
select * from table where xxx="xxx" and id>=(select id from table where xxx="xxx"limit 100000,1)limit 100;