左连接和右连接者是外部链接,也就是区别于内部连接,它对不满足连接条件的行并不是像内部连接一样将数据完全过滤掉,而是保留一部分数据,行数不会减少;左连接只要左边表中有记录,数据就能被检索出来,而右边有的记录必要在左边表中有的记能才能被检索出来.

右连接就是只要右边表中有记录,数据就能检索出来.

内连接只会选出两张表中互相匹配的记录,因此,这会导致有时我们需要的记录没有包含进来.内连接是两个表中都必须有连接字段的对应值的记录,数据才能检索出来.

全连接刚会回返两个表中的所有记录。

以下部分摘自:http://www.cnblogs.com/youzhangjin/archive/2009/05/22/1486982.html

连接可分为以下几类:

内连接。(典型的连接运算,使用像 = 或 <> 之类的比较运算符)。包括相等连接和自然连接。

内连接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。例如,检索 students 和 courses 表中学生标识号相同的所有行。

外连接。外连接可以是左向外连接、右向外连接或完整外部连接。

在FROM子句中指定外连接时,可以由下列几组关键字中的一组指定:

LEFT JOIN 或 LEFT OUTER JOIN。

左向外连接的结果集包括LEFT OUTER子句中指定的左表的所有行,而不仅仅是连接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行,则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。

RIGHT JOIN或RIGHT OUTER JOIN。

右向外连接是左向外连接的反向连接。将返回右表的所有行。如果右表的某行在左表中没有匹配行,则将为左表返回空值。

FULL JOIN 或 FULL OUTER JOIN。

完整外部连接返回左表和右表中的所有行。当某行在另一个表中没有匹配行时,则另一个表的选择列表列包含空值。如果表之间有匹配行,则整个结果集行包含基表的数据值。

交叉连接。交叉连接返回左表中的所有行,左表中的每一行与右表中的所有行组合。交叉连接也称作笛卡尔积。

如本文对您有用,您的捐赠和留言将是我最好的支持~

如您愿意,请向更多志同道合的朋友们推荐本站,谢谢。

请尊重他人劳动成果。

转载请务必附上原文链接,我将感激不尽。

有什么问题可以 留言或QQ联系我

与《MySQL-解释左连接,右连接,内连接,全连接》相关的博文:

mysql左连接右连接内连接的含义_MySQL-解释左连接,右连接,内连接,全连接相关推荐

  1. python内置函数open的解释_在python的内置open()函数中缓冲的用途是什么?

    Python文档:http:/ / / 2 /图书馆/ functions.html docs.python.org #开放 open(name[, mode[, buffering]]) 上面的文档 ...

  2. 清华旷视让全连接层“内卷”,卷出MLP性能新高度

    此前,清华大学与旷视科技曾通过结构重参数化将7年老架构VGG"升级"为性能直达SOTA的RepVGG模型. 如今,这个结构重参数化系列研究又添"新成员": 他们 ...

  3. 深度学习笔记(一):卷积层+池化层+激活函数+全连接层

    写在前面:大家好!我是[AI 菌],一枚爱弹吉他的程序员.我热爱AI.热爱分享.热爱开源! 这博客是我对学习的一点总结与记录.如果您也对 深度学习.机器视觉.算法.Python.C++ 感兴趣,可以关 ...

  4. Lesson 16.1016.1116.1216.13 卷积层的参数量计算,1x1卷积核分组卷积与深度可分离卷积全连接层 nn.Sequential全局平均池化,NiN网络复现

    二 架构对参数量/计算量的影响 在自建架构的时候,除了模型效果之外,我们还需要关注模型整体的计算效率.深度学习模型天生就需要大量数据进行训练,因此每次训练中的参数量和计算量就格外关键,因此在设计卷积网 ...

  5. 解释一下全连接层CNN中全连接层是什么样的

    (名称:全连接.意思就是输出层的神经元和输入层的每个神经元都连接) 在卷积神经网络的最后,往往会出现一两层全连接层,全连接一般会把卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量,这是怎么来的呢?目的何在呢? ...

  6. CNN中全连接层是什么样的

    名称:全连接.意思就是输出层的神经元和输入层的每个神经元都连接. 例子: AlexNet  网络中第一个全连接层是这样的: layer {   name: "fc6"   type ...

  7. padding和卷积的区别_NiN:使用11卷积层替代全连接层

    微信公号:ilulaoshi, 原文发表在我的个人网站:https://lulaoshi.info/machine-learning/convolutional/nin.html LeNet.Alex ...

  8. Pytorch:Transformer(Encoder编码器-Decoder解码器、多头注意力机制、多头自注意力机制、掩码张量、前馈全连接层、规范化层、子层连接结构、pyitcast) part1

    日萌社 人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新) Encoder编码器-Decoder解码器框架 + Atten ...

  9. resnet(4)------全连接层与softmax

    文章目录 1. 全连接层 2. SoftMax算法 1. 全连接层 全连接层,指的是每一个结点都与上一层的所有结点相连,用来把前面几层提取到的特征综合起来. 举个例子,前面通过卷积和池化层提取出来的特 ...

  10. 对于图像分类任务,相对于全连接的DNN,CNN模型的主要优点有哪些?

    对于图像分类任务,相对于全连接的DNN,CNN模型的主要优点有哪些? CNN相对于全连接的DNN(deep neural network)的优势包括一下几个方面: 第一,由于CNN的权重是高度复用的, ...

最新文章

  1. 推荐CVer的总结 | 性能最强的目标检测算法
  2. 在Ubuntu为Android硬件抽象层(HAL)模块编写JNI方法提供Java访问硬件服务接口 6...
  3. POJ - 3714 Raid(平面最近点对模板题,几何)
  4. CodeForces - 594A Warrior and Archer(思维+博弈)
  5. 信用卡如何安全取现?
  6. php 获取图片字节,php内置函数获取图片类型-exif_imagetype
  7. Oracle中的USEREVN()
  8. 华为副总鸿蒙,“哄蒙”败北!华为副总裁落实最新消息,鸿蒙3月31日正式亮剑...
  9. 【Java】浅析神奇的this
  10. 【OpenCV】OpenCV函数精讲之 -- 访问图像中的像素
  11. Android各版本最新份额:果冻豆达62% 仍居首位
  12. web前端开发初学者十问集锦(5)
  13. 【linux】常用网络操作
  14. 设计模式 创建型 工厂方法模式
  15. 高程拟合MATLAB二次曲面,GPS高程二次曲面拟合及其程序
  16. C#中check和uncheck
  17. Matlab中ind2sub函数的使用
  18. YOLO自带的图像数据增强方法
  19. 零基础入门CV之街道字符识别----Task1赛题的理解
  20. Spring aop 循环依赖 Is there an unresolvable circular reference?

热门文章

  1. HTTP 304状态码
  2. Spark学习之路 (十七)Spark分区
  3. select2中的ajax请求
  4. 团队项目:VS2013和SQL Server2012的连接使用
  5. 有道翻译与VS2010滚动栏自动反弹冲突问题
  6. 在线编辑器XhEditor
  7. MS windows下的网络访问设置经典--仅来宾
  8. 寻找关键之年的榜样和标准
  9. @value 默认值_【Spring】只想用一篇文章记录@Value的使用,不想再找其它了(附思维导图)
  10. Oracle [INS-13001]环境不满足最低要求