大家晚上好，今天我们继续讲解查询。今天要用的数据库：http://download.csdn.net/detail/xc5683/4764010。今天给大家的是一个mdf和ldf文件，这两个一个是主数据文件，一个是日志文件。这里要教给大家怎么将这种数据库文件导入数据库。
今天的内容可能不太好理解，我尽量多用点例子了。
先来看一下今天要介绍的内容连接和子查询。先来看连接Join。
SQL join 用于根据两个或多个表中的列之间的关系，从这些表中查询数据。
子查询是一个select语句，子查询中的表与外查询无关。
还是用例子来看吧。我怕我越说越糊涂了
USE commoditysell;SELECT * FROM EmporiumSell--排序子句：Order By--任务：查询ProductInfo表中所有产品的ProdName、UnitPrice，按UnitPrice降序排列SELECT * FROM ProductInfo ORDER BY UnitPrice DESC;--查询最贵的2种电视机SELECT TOP 2 * FROM ProductInfo WHERE ProdName LIKE '%电视机%' ORDER BY UnitPrice DESC;--用这个就可以解决我们昨天查询后5条的信息了吧。--任务：查询SalerInfo中SalerName、SalerAge、SalerSex、Salary，按SaleAge升序、Salary降序SELECT * FROM SalerInfo ORDER BY SalerAge ASC,Salary DESC;--分组子句：Group By--任务：简单分组：查询按SalerAge分组的员工的平均Salary--大家看一下这个会正确的执行吗？SELECT * FROM SalerInfo GROUP BY SalerAge;SELECT Salary FROM SalerInfo GROUP BY SalerAge;--上面这两条都出现了同样的问题，就是“因为该列没有包含在聚合函数或 GROUP BY 子句中”--如何解决呢，就是我们下面的两条语句SELECT avg(Salary) FROM SalerInfo GROUP BY SalerAge;SELECT SalerAge,Salary FROM SalerInfo GROUP BY SalerAge,Salary;--通过上述的例子要记住一点：--使用group by子句，查询的列必须出现在group by子句中，后者使用聚合函数--任务：查询按各年龄段的员工人数SELECT SalerAge,count(SalerId) FROM SalerInfo GROUP BY SalerAge;--任务：查询平均Salary超过1500的各年龄段的人员数量SELECT SalerAge,count(*) FROM SalerInfo GROUP BY SalerAge HAVING SalerAge>20;--这里使用了Having之句，我们昨天最后的错误就可以解决了吧？SELECT SalerAge,count(*) FROM SalerInfo GROUP BY SalerAge HAVING avg(Salary)>1500;--统计各商场销售的各类商品的销售总量，按总量降序排列，返回前三SELECT TOP 3 EmpID,ProdID,sum(SellAmout) FROM EmporiumSell WHERE EmpID='9602' GROUP BY EmpID,ProdID HAVING sum(SellAmout)>30 ORDER BY sum(SellAmout) DESC;上面是我们昨天剩的内容，下面开始今天的内容。----------------------------------------------- 多表查询---------------------------------------------USE commoditysell;--交叉连接SELECT * FROM ProductInfo;--这个表共有9列SELECT * FROM EmporiumSell;--这个表共有51列SELECT * FROM ProductInfo CROSS JOIN EmporiumSell;--这个结果是459列，就是9*51了，所以交叉连接就是A表的一条记录对应B表的所有记录--这里执行的是笛卡尔积--我们使用where子句看一下SELECT * FROM ProductInfo CROSS JOIN EmporiumSell WHERE ProductInfo.ProdID=EmporiumSell.ProdID;--这下就是51条了--可以使用表的别名SELECT * FROM ProductInfo pit CROSS JOIN EmporiumSell est WHERE pit.ProdID=est.ProdID;--内连接（自然连接）--写法一（推荐）SELECT * FROM ProductInfo INNER JOIN EmporiumSell ON ProductInfo.ProdID=EmporiumSell.ProdID;--写法二SELECT * FROM ProductInfo,EmporiumSell WHERE ProductInfo.ProdID=EmporiumSell.ProdID;--我们发现这个和上面的带where的cross一样的，这里他们的确是一样的，他们--的性能也是一样的，但是推荐使用inner join--cross join是老语法里面的了--左外连接left outer join和left join一样SELECT * FROM ProductInfo LEFT OUTER JOIN EmporiumSell ON ProductInfo.ProdID=EmporiumSell.ProdID;--大家观察下这个结果，ProdID的顺序是连续9个050105,然后接着连续9个050201……--右外连接SELECT * FROM ProductInfo RIGHT OUTER JOIN EmporiumSell ON ProductInfo.ProdID=EmporiumSell.ProdID;--这个不是刚才的排序了哦SELECT * FROM EmporiumSell;--全外连接SELECT * FROM ProductInfo FULL OUTER JOIN EmporiumSell ON ProductInfo.ProdID=EmporiumSell.ProdID--这个和左连接时一样的他们之间的区别是：
- JOIN: 如果表中有至少一个匹配，则返回行
- LEFT JOIN: 即使右表中没有匹配，也从左表返回所有的行
- RIGHT JOIN: 即使左表中没有匹配，也从右表返回所有的行
- FULL JOIN: 只要其中一个表中存在匹配，就返回行