在日常工作中，需要查询的数据一般是存在多个不同的数据表中，比如用户的基本数据信息，商品的信息，用户的行为，订单信息等，都是不同的表，通过用户ID，订单ID等信息可以链接多个表进行多表查询。

多表链接的几种常见的方法：

交叉链接（笛卡尔积）

交叉链接会产生笛卡尔积，所以基本不会用此种链接查询。

select 字段名称 from 表a，表b

实例：

select
	*
from
	raw_sample,user_profile

可以看到显示的结果是没有对应关系的，这样的结果也是不能使用的。

内连接查询

内连接查询可以通过指定的条件来匹配两张或多张表中的数据，能按照条件匹配上就显示，匹配不上就不显示。

有两种写法：
1.完整写法

select 字段名称 from 表a inner join 表b on 对应条件

2.省略写法

select 字段名称 from 表a，表b where 对应条件

虽然两种写法查询的结果是一样的，但是还是建议使用完整的写法，更规范一些，而且在别人看的时候会更容易理解一些。尤其是在写一些比较复杂的查询代码的时候。

举个例子：查询所有男性的点击行为。

• user_profile 为用户基本信息表，其中userid为用户id，final_gender_code为用户性别字段（男=1，女=2）。
• behavior_log 为用户性别信息表，btag为用户点击行为（ipv = 浏览，cart = 加入购物车，fav = 喜欢，buy = 购买）

1.完整写法：

select
	a.userid, # 用户id
	a.final_gender_code, # 性别 1男，2女
	b.btag  # 行为（ipv = 浏览，cart = 加入购物车，fav = 喜欢，buy = 购买）
from
	# as 别名也可以对表用，此处就用a,b来替代原来的表名
	# on表示表时间的关联条件，此处为关联用户id
	user_profile as a inner join behavior_log as b on a.userid = b.user
where	
	# 性别为1男性
	a.final_gender_code = 1

输出结果：

2.省略写法

select
	a.userid, # 用户id
	a.final_gender_code,  #性别
	b.btag  # 行为（ipv = 浏览，cart = 加入购物车，fav = 喜欢，buy = 购买）
from
	user_profile as a , behavior_log as b
where
	# 链接条件为用户ID，筛选条件为1男性
	a.userid = b.user and a.final_gender_code = 1

输出结果：

外连接查询

左链接： left join

左外连接，也是最常用的一种链接方式，是以左边表为基本表，用右边表去匹配左边表中对应的数据，匹配上就显示，没有匹配上就用null来填充。

select 字段名称 from 表a left outer join 表b on 对应条件

outer 可以省略，一般直接写为 left join 

举个例子：

select
	a.userid,  # 用户ID
	b.user,  # 用户ID
	b.btag  # 行为（ipv = 浏览，cart = 加入购物车，fav = 喜欢，buy = 购买）
from
	# 以左边表user_profile为准，用behavior_log中的数据去匹配
	# on 链接条件为 用户ID
	user_profile as a left join  behavior_log as b on a.userid = b.user
order by
	# 以userid列正序排序
	a.userid 

输出结果：

以左表user_profile的userid为准，用右表去匹配左表，当右表没有对应数据的时候就用null来填充显示

右链接：right join

右外连接，和左外连接相反，是以右边表为基本表，用左边表去匹配右边表中对应的数据，匹配上就显示，没有匹配上就用null来填充。
不过一般情况下基本都是用左连接。

select 字段名称 from 表a right outer join 表b on 对应条件

outer 可以省略，一般直接写为 right join 

举个例子：

select
	a.userid,  # 用户ID
	b.user,  # 用户ID
	b.btag  #行为（ipv = 浏览，cart = 加入购物车，fav = 喜欢，buy = 购买）
from
	# 以右边表behavior_log为准，用左边表user_profile中的数据去匹配。
	# 筛选条件 on 为用户ID
	user_profile as a right outer join  behavior_log as b on a.userid = b.user 
order by
	# 按user列正序排序
	b.user

输出结果：

从结果可以看到，左边userid没有匹配到user上面数据的，也是用null来填充。

组合查询 union & union all

组合查询是可以执行多个select查询，并且可以将结果作为单个查询结果返回。
使用要点：

1. 选择的字段数量需要一致
2. 相对应字段的数据类型需要一致
3. 列名在显示的时候会使用第一条select的列名
4. union 的结果会进行去重操作
5. union all 不会进行去重，所以计算速度会快一些。
6. 可以用于合并链接数据，或者合并多个查询结果。

语法格式：

select 字段名称 from 表 （where 条件）

union （或者union all）

select 字段名称 from 表 （where 条件）

举个例子1：基本拼接数据
例子使用用union，如果不需要去重可以替换为union all 。

select
	userid,
	final_gender_code
from
	user_profile
# union会进行去重操作
# 如果允许有重复值出现，可以使用 union all
union

select
	adgroup_id,
	price
from
	ad_feature 

输出结果：
列名是以第一条select的列名来显示的

举个例子2：用来链接聚合后的数据

• 一般使用select进行多个数据汇总的时候，数据结果是在一行数据上显示的，如果想要把数据结果用竖列显示，可以尝试适合用此方法。

select
	# 添加新的行内容和列名
	"人数" as "分类",
	# 设置新的列名
	count(distinct userid) as "结果"
from
	user_profile

union

select
	# 添加新行的内容
	"价格",
	sum(price)
from
	ad_feature 

输出结果：

使用数据下载：

SQL演示数据集 - ad-feature（广告基本信息表）
SQL演示数据集 - user-profile（用户基本信息）
SQL演示数据集 - behavior-log（行为数据表）
SQL演示数据集 - raw-sample（样本骨架数据）