mysql的多表联合查询

文章目录

mysql的多表联合查询
创建环境
- 什么是多表联合查询
- 交叉连接(CROSS JOIN)
- - 笛卡尔积
  - 交叉连接
- 内连接
- 外连接
- - 左连接
  - 右连接
- 分组查询
- - GROUP BY单独使用
  - group by 与group_concat()
  - group by 与聚合函数
  - group by 与 with rollup
- 子查询

创建环境

1.建立数据库

mysql> show databases;
+--------------------+
| Database           |
+--------------------+
| information_schema |
| mysql              |
| performance_schema |
| sys                |
| zbc                |
| zuoye              |
+--------------------+
6 rows in set (0.00 sec)

2.进入数据库建立两个表

学生信息表
mysql> create table students(id int not null primary key auto_increment,name varchar(500),age tinyint,sex varchar(4),height float,course_id int) DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)mysql> insert students(name,age,sex,height,course_id) values('Dany',25,'男',160,1),-> ('Green',23,'男',158,2),-> ('Henry',23,'女',185,1),-> ('Jane',22,'男',162,3),-> ('Jim',24,'女',175,2),-> ('John',21,'女',172,4),-> ('Lily',22,'男',165,4),-> ('Susan',23,'男',170,5),-> ('Thomas',22,'女',178,5),-> ('Tom',23,'女',165,5);
Query OK, 10 rows affected (0.05 sec)
Records: 10  Duplicates: 0  Warnings: 0mysql> select * from students;
+----+--------+------+------+--------+-----------+
| 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)mysql>

课程信息表
mysql> create table course(id int not null primary key auto_increment,course_name varchar(50));
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)mysql> insert course(course_name) value('Java'),('MySQL'),('Python'),('Go'),('C++');
Query OK, 5 rows affected (0.00 sec)
Records: 5  Duplicates: 0  Warnings: 0mysql> show tables;
+-----------------+
| Tables_in_zuoye |
+-----------------+
| course          |
| students        |
+-----------------+
2 rows in set (0.00 sec)mysql>

效果

mysql> select * from students;
+----+--------+------+------+--------+-----------+
| 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)mysql> select * from course;
+----+-------------+
| id | course_name |
+----+-------------+
|  1 | Java        |
|  2 | MySQL       |
|  3 | Python      |
|  4 | Go          |
|  5 | C++         |
+----+-------------+
5 rows in set (0.00 sec)mysql>

什么是多表联合查询

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、外连接、分组查询与子查询等5种。

交叉连接(CROSS JOIN)

笛卡尔积

交叉连接(CROSS JOIN)：有两种，显式的和隐式的2种，一般用来返回连接表的笛卡尔积。
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。

交叉连接

叉连接的语法格式如下：

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

或

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。（”，“是表示隐式）
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。

例1使用 CROSS JOIN 查询出两张表中的笛卡尔积：

mysql> select * from students cross join course;
+----+--------+------+------+--------+-----------+----+-------------+
| id | name   | age  | sex  | height | course_id | id | course_name |
+----+--------+------+------+--------+-----------+----+-------------+
|  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |  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++         |
|  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |  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++         |
|  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |  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++         |
|  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |  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++         |
|  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |  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++         |
|  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |  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++         |
|  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         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++         |
|  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |  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++         |
|  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         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++         |
| 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         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++         |
+----+--------+------+------+--------+-----------+----+-------------+
50 rows in set (0.00 sec)mysql>

例2查询course 表中的 id 字段和 students表中的 course_id 字段相等的内容；

mysql> select * from students  join course where students.course_id = course.id;
+----+--------+------+------+--------+-----------+----+-------------+
| id | name   | age  | sex  | height | course_id | id | course_name |
+----+--------+------+------+--------+-----------+----+-------------+
|  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |  1 | Java        |
|  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |  2 | MySQL       |
|  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |  1 | Java        |
|  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |  3 | Python      |
|  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |  2 | MySQL       |
|  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |  4 | Go          |
|  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |  4 | Go          |
|  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |  5 | C++         |
|  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |  5 | C++         |
| 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |  5 | C++         |
+----+--------+------+------+--------+-----------+----+-------------+
10 rows in set (0.00 sec)mysql>

内连接

内连接（INNER JOIN）主要通过设置连接条件的方式，来移除查询结果中某些数据行的交叉连接。简单来说，就是利用条件表达式来消除交叉连接的某些数据行。

内连接使用 INNER JOIN 关键字连接两张表，并使用 ON 子句来设置连接条件。如果没有连接条件，INNER JOIN 和 CROSS JOIN 在语法上是等同的，两者可以互换。

内连接的语法格式如下：

SELECT <字段名> FROM <表1> INNER JOIN <表2> [ON子句];

语法说明如下。

字段名：需要查询的字段名称。
<表1><表2>：需要内连接的表名。
INNER JOIN ：内连接中可以省略
INNER 关键字，只用关键字 JOIN。
ON 子句：用来设置内连接的连接条件。

INNER JOIN 也可以使用 WHERE 子句指定连接条件，但是 INNER JOIN … ON 语法是官方的标准写法，而且 WHERE 子句在某些时候会影响查询的性能。

多个表内连接时，在 FROM 后连续使用 INNER JOIN 或 JOIN 即可。

内连接可以查询两个或两个以上的表。为了更好的理解，暂时只讲解两个表的连接查询。

例 1
在students 表和 course 表之间，使用内连接查询学生姓名和相对应的课程名称:

mysql> select s.name,c.course_name from students s inner join course c on s.course_id=c.id;
+--------+-------------+
| name   | course_name |
+--------+-------------+
| Dany   | Java        |
| Green  | MySQL       |
| Henry  | Java        |
| Jane   | Python      |
| Jim    | MySQL       |
| John   | Go          |
| Lily   | Go          |
| Susan  | C++         |
| Thomas | C++         |
| Tom    | C++         |
+--------+-------------+
10 rows in set (0.00 sec)mysql>

在这里的查询语句中，两个表之间的关系通过 INNER JOIN指定，连接的条件使用ON子句给出。

注意：当对多个表进行查询时，要在 SELECT 语句后面指定字段是来源于哪一张表。因此，在多表查询时，SELECT 语句后面的写法是表名.列名。另外，如果表名非常长的话，也可以给表设置别名，这样就可以直接在 SELECT 语句后面写上表的别名.列名。

外连接

内连接的查询结果都是符合连接条件的记录，而外连接会先将连接的表分为基表和参考表，再以基表为依据返回满足和不满足条件的记录。

外连接可以分为左外连接和右外连接2种，下面根据实例分别介绍左外连接和右外连接。

左连接

左外连接又称为左连接，使用 LEFT OUTER JOIN 关键字连接两个表，并使用 ON 子句来设置连接条件。

左连接的语法格式如下：

SELECT <字段名> FROM <表1> LEFT OUTER JOIN <表2> <ON子句>;

语法说明如下:

字段名：需要查询的字段名称。
<表1><表2>：需要左连接的表名。
LEFT OUTER JOIN：左连接中可以省略 OUTER 关键字，只使用关键字 LEFT JOIN。
ON 子句：用来设置左连接的连接条件，不能省略。

例 1
在进行左连接查询之前，我们先查看 course 和 students两张表中的数据：

在course中插入一条信息
mysql> insert into course (course_name) value ('HTML');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> select * from course;
+----+-------------+
| id | course_name |
+----+-------------+
|  1 | Java        |
|  2 | MySQL       |
|  3 | Python      |
|  4 | Go          |
|  5 | C++         |
|  6 | HTML        |
+----+-------------+
6 rows in set (0.00 sec)向表students中加入一条信息
mysql> insert students(name,age,sex,height,course_id) values('LiMing',22,'男',180,7);
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)mysql> select * from students;
+----+--------+------+------+--------+-----------+
| 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 |
| 11 | LiMing |   22 | 男   |    180 |         7 |
+----+--------+------+------+--------+-----------+
11 rows in set (0.00 sec)mysql> 解题
mysql> select s.name,c.course_name from students s left outer join course c on s.course_id = c.id;
+--------+-------------+
| name   | course_name |
+--------+-------------+
| Dany   | Java        |
| Green  | MySQL       |
| Henry  | Java        |
| Jane   | Python      |
| Jim    | MySQL       |
| John   | Go          |
| Lily   | Go          |
| Susan  | C++         |
| Thomas | C++         |
| Tom    | C++         |
| LiMing | NULL        |
+--------+-------------+
11 rows in set (0.00 sec)mysql>

可以看到，运行结果显示了 11 条记录，name 为 LiMing 的学生目前没有课程，因为对应的 course 表中没有该学生的课程信息，所以该条记录只取出了students 表中相应的值，而从course 表中取出的值为 NULL。

右连接

右外连接又称为右连接，右连接是左连接的反向连接。使用 RIGHT OUTER JOIN 关键字连接两个表，并使用 ON 子句来设置连接条件。

右连接的语法格式如下：

SELECT <字段名> FROM <表1> RIGHT OUTER JOIN <表2> <ON子句>;

语法说明如下:

字段名：需要查询的字段名称。
<表1><表2>：需要右连接的表名。
RIGHT OUTER JOIN：右连接中可以省略 OUTER 关键字，只使用关键字 RIGHT JOIN。
ON 子句：用来设置右连接的连接条件，不能省略。

与左连接相反，右连接以"表2"为基表，"表1"为参考表。右连接查询时，可以查询出"表2"中的所有记录和"表1"中匹配连接条件的记录。如果"表2"的某行在"表1"中没有匹配行，那么在返回结果中，"表1"的字段值均为空值（NULL）。

例 2
在students 表和course 表中查询所有课程，包括没有学生的课程：

mysql> select s.name,c.course_name from students s right outer join course c on s.coursse_id = c.id;
+--------+-------------+
| name   | course_name |
+--------+-------------+
| Dany   | Java        |
| Green  | MySQL       |
| Henry  | Java        |
| Jane   | Python      |
| Jim    | MySQL       |
| John   | Go          |
| Lily   | Go          |
| Susan  | C++         |
| Thomas | C++         |
| Tom    | C++         |
| NULL   | HTML        |
+--------+-------------+
11 rows in set (0.00 sec)mysql>

分组查询

在 MySQL 中，GROUP BY 关键字可以根据一个或多个字段对查询结果进行分组。

使用 GROUP BY 关键字的语法格式如下：

GROUP BY <字段名>

其中，"字段名"表示需要分组的字段名称，多个字段时用逗号隔开。

GROUP BY单独使用

单独使用 GROUP BY 关键字时，查询结果会只显示每个分组的第一条记录。

下面根据students 表中的 sex 字段进行分组查询，SQL 语句和运行结果如下：


mysql>set sql_mode='STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION';              如果报ERROR 1055 (42000)这条错误，输入这条命令解决
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> SELECT name,sex FROM students GROUP BY sex;
+-------+------+
| name  | sex  |
+-------+------+
| Henry | 女   |
| Dany  | 男   |
+-------+------+
2 rows in set (0.00 sec)mysql>

由结果可以看到，查询结果分为两组，sex 字段值为"女"的是一组，值为"男"的是一组，且每组的学生姓名都显示出来了。

group by 与group_concat()

GROUP BY 关键字可以和 GROUP_CONCAT() 函数一起使用。GROUP_CONCAT() 函数会把每个分组的字段值都显示出来。

下面根据 students表中的 sex 字段进行分组查询，使用 GROUP_CONCAT() 函数将每个分组的 name 字段的值都显示出来：

mysql> select sex,group_concat(name) from students group by sex;
+------+-----------------------------------+
| sex  | group_concat(name)                |
+------+-----------------------------------+
| 女   | Henry,Jim,John,Thomas,Tom         |
| 男   | Dany,Green,Jane,Lily,Susan,LiMing |
+------+-----------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)mysql>

由结果可以看到，查询结果分为两组，sex 字段值为"女"的是一组，值为"男"的是一组，且每组的学生姓名都显示出来了。

下面根据students 表中的 age 和 sex 字段进行分组查询：

mysql> select age,sex,group_concat(name) from students group by age,sex;
+------+------+--------------------+
| age  | sex  | group_concat(name) |
+------+------+--------------------+
|   21 | 女   | John               |
|   22 | 女   | Thomas             |
|   22 | 男   | Jane,Lily,LiMing   |
|   23 | 女   | Henry,Tom          |
|   23 | 男   | Green,Susan        |
|   24 | 女   | Jim                |
|   25 | 男   | Dany               |
+------+------+--------------------+
7 rows in set (0.00 sec)mysql>

上面实例在分组过程中，先按照 age 字段进行分组，当 age 字段值相等时，再把 age 字段值相等的记录按照 sex 字段进行分组。

多个字段分组查询时，会先按照第一个字段进行分组。如果第一个字段中有相同的值，MySQL 才会按照第二个字段进行分组。如果第一个字段中的数据都是唯一的，那么 MySQL 将不再对第二个字段进行分组。

group by 与聚合函数

在数据统计时，GROUP BY 关键字经常和聚合函数一起使用。

聚合函数包括 COUNT()，SUM()，AVG()，MAX() 和 MIN()。其中，COUNT() 用来统计记录的条数；SUM() 用来计算字段值的总和；AVG() 用来计算字段值的平均值；MAX() 用来查询字段的最大值；MIN() 用来查询字段的最小值。

下面根据 students 表的 sex 字段进行分组查询，使用 COUNT() 函数计算每一组的记录数：

mysql> select sex,count(sex) from students group by sex;
+------+------------+
| sex  | count(sex) |
+------+------------+
| 女   |          5 |
| 男   |          6 |
+------+------------+
2 rows in set (0.00 sec)mysql>

结果显示，sex 字段值为"女"的记录是一组，有 5 条记录；sex 字段值为"男"的记录是一组，有 5 条记录。

group by 与 with rollup

WITH POLLUP 关键字用来在所有记录的最后加上一条记录，这条记录是上面所有记录的总和，即统计记录数量。

下面根据 students 表中的 sex 字段进行分组查询，并使用 WITH ROLLUP 显示记录的总和

mysql> select sex,group_concat(name) from students group by sex with rollup;
+------+-------------------------------------------------------------+
| sex  | group_concat(name)                                          |
+------+-------------------------------------------------------------+
| 女   | Henry,Jim,John,Thomas,Tom                                   |
| 男   | Dany,Green,Jane,Lily,Susan,LiMing                           |
| NULL | Henry,Jim,John,Thomas,Tom,Dany,Green,Jane,Lily,Susan,LiMing |
+------+-------------------------------------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)mysql>

查询结果显示，GROUP_CONCAT(name) 显示了每个分组的 name 字段值。同时，最后一条记录的 GROUP_CONCAT(name) 字段的值刚好是上面分组 name 字段值的总和。

子查询

子查询是 MySQL 中比较常用的查询方法，通过子查询可以实现多表查询。子查询指将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中。子查询可以在 SELECT、UPDATE 和 DELETE 语句中使用，而且可以进行多层嵌套。在实际开发时，子查询经常出现在 WHERE 子句中。

子查询在 WHERE 中的语法格式如下：

WHERE <表达式> <操作符> (子查询)

其中，操作符可以是比较运算符和 IN、NOT IN、EXISTS、NOT EXISTS 等关键字。
1）IN | NOT IN
当表达式与子查询返回的结果集中的某个值相等时，返回 TRUE，否则返回 FALSE；若使用关键字 NOT，则返回值正好相反。

mysql> select name from students where course_id in (select id from course where course_name='Java');
+-------+
| name  |
+-------+
| Dany  |
| Henry |
+-------+
2 rows in set (0.00 sec)mysql> mysql> select name from students where course_id not in (select id from course where course_name='Java');
+--------+
| name   |
+--------+
| Green  |
| Jane   |
| Jim    |
| John   |
| Lily   |
| Susan  |
| Thomas |
| Tom    |
| LiMing |
+--------+
9 rows in set (0.00 sec)mysql>

2）EXISTS | NOT EXISTS
用于判断子查询的结果集是否为空，若子查询的结果集不为空，返回 TRUE，否则返回 FALSE；若使用关键字 NOT，则返回的值正好相反。

mysql> select name from students where exists (select id from course where course_name='Java');
+--------+
| name   |
+--------+
| Dany   |
| Green  |
| Henry  |
| Jane   |
| Jim    |
| John   |
| Lily   |
| Susan  |
| Thomas |
| Tom    |
| LiMing |
+--------+
11 rows in set (0.00 sec)mysql> mysql> select name from students where  not exists (select id from course where course_name='Java');
Empty set (0.00 sec)mysql>

子查询的功能也可以通过表连接完成，但是子查询会使 SQL 语句更容易阅读和编写。

一般来说，表连接（内连接和外连接等）都可以用子查询替换，但反过来却不一定，有的子查询不能用表连接来替换。子查询比较灵活、方便、形式多样，适合作为查询的筛选条件，而表连接更适合于查看连接表的数据。