3. 多表联合查询
3.1 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。
3.2 交叉连接(CROSS JOIN)
3.2.1 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。
3.2.2 交叉连接
交叉连接的语法格式如下：
1、SELECT <字段名> FROM <表1> CROSS JOIN <表2> [WHERE子句];
或
2、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。
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。
交叉连接可以查询两个或两个以上的表，为了更好的理解，我们就讲解两个表的交叉连接查询。
例 1
查询学生信息表和科目信息表，并得到一个笛卡尔积。
为了方便观察学生信息表和科目表交叉连接后的运行结果，我们先分别查询出这两个表的数据，再进行交叉连接查询。
1）查询 xym 表中的数据，SQL 语句和运行结果如下：
mysql> create table xym (id int primary key auto_increment,name varchar(100),age int(50),sex varchar(100),height int(50),course_id int(30))ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
ERROR:
No query specified
mysql> desc xym; //表整体结构
+-----------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-----------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| name | varchar(100) | YES | | NULL | |
| age | int(50) | YES | | NULL | |
| sex | varchar(100) | YES | | NULL | |
| height | int(50) | YES | | NULL | |
| course_id | int(30) | YES | | NULL | |
+-----------+--------------+------+-----+---------+----------------+
6 rows in set (0.00 sec)
mysql> SELECT * FROM xym;
+----+--------+------+------+--------+-----------+
| 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)
2）查询liu表中的数据，SQL 语句和运行结果如下：
//先创建表结构
mysql> create table lty (id int not null,course_name varchar(100));
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
mysql> desc lty;
+-------------+--------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------------+--------------+------+-----+---------+-------+
| id | int(11) | NO | | NULL | |
| course_name | varchar(100) | YES | | NULL | |
+-------------+--------------+------+-----+---------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
mysql> insert into lty (id,course_name) values (1,'java'),(2,'mysql'),(3,'python'),(4,'go'),(5,'c++');
Query OK, 5 rows affected (0.00 sec)
Records: 5 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> select * from lty;
+----+-------------+
| id | course_name |
+----+-------------+
| 1 | java |
| 2 | mysql |
| 3 | python |
| 4 | go |
| 5 | c++ |
+----+-------------+
5 rows in set (0.00 sec)
3）使用 CROSS JOIN 查询出两张表中的笛卡尔积，SQL 语句和运行结果如下：
//整合查询
mysql> select * from lty cross join xym;
+----+-------------+----+------+------+------+--------+-----------+
| id | course_name | id | name | age | sex | height | course_id |
+----+-------------+----+------+------+------+--------+-----------+
| 1 | java | 1 | hg | 38 | 男 | 180 | 1 |
| 2 | mysql | 1 | hg | 38 | 男 | 180 | 1 |
| 3 | python | 1 | hg | 38 | 男 | 180 | 1 |
| 4 | go | 1 | hg | 38 | 男 | 180 | 1 |
| 5 | c++ | 1 | hg | 38 | 男 | 180 | 1 |
| 1 | java | 2 | pyy | 40 | 男 | 180 | 2 |
| 2 | mysql | 2 | pyy | 40 | 男 | 180 | 2 |
| 3 | python | 2 | pyy | 40 | 男 | 180 | 2 |
| 4 | go | 2 | pyy | 40 | 男 | 180 | 2 |
| 5 | c++ | 2 | pyy | 40 | 男 | 180 | 2 |
| 1 | java | 3 | cgx | 42 | 男 | 178 | 1 |
| 2 | mysql | 3 | cgx | 42 | 男 | 178 | 1 |
| 3 | python | 3 | cgx | 42 | 男 | 178 | 1 |
| 4 | go | 3 | cgx | 42 | 男 | 178 | 1 |
| 5 | c++ | 3 | cgx | 42 | 男 | 178 | 1 |
| 1 | java | 4 | zxc | 45 | 男 | 176 | 2 |
| 2 | mysql | 4 | zxc | 45 | 男 | 176 | 2 |
| 3 | python | 4 | zxc | 45 | 男 | 176 | 2 |
| 4 | go | 4 | zxc | 45 | 男 | 176 | 2 |
| 5 | c++ | 4 | zxc | 45 | 男 | 176 | 2 |
| 1 | java | 5 | lyf | 35 | 女 | 165 | 3 |
| 2 | mysql | 5 | lyf | 35 | 女 | 165 | 3 |
| 3 | python | 5 | lyf | 35 | 女 | 165 | 3 |
| 4 | go | 5 | lyf | 35 | 女 | 165 | 3 |
| 5 | c++ | 5 | lyf | 35 | 女 | 165 | 3 |
| 1 | java | 6 | dlrh | 30 | 女 | 167 | 4 |
| 2 | mysql | 6 | dlrh | 30 | 女 | 167 | 4 |
| 3 | python | 6 | dlrh | 30 | 女 | 167 | 4 |
| 4 | go | 6 | dlrh | 30 | 女 | 167 | 4 |
| 5 | c++ | 6 | dlrh | 30 | 女 | 167 | 4 |
| 1 | java | 7 | xlz | 20 | 男 | 175 | 5 |
| 2 | mysql | 7 | xlz | 20 | 男 | 175 | 5 |
| 3 | python | 7 | xlz | 20 | 男 | 175 | 5 |
| 4 | go | 7 | xlz | 20 | 男 | 175 | 5 |
| 5 | c++ | 7 | xlz | 20 | 男 | 175 | 5 |
+----+-------------+----+------+------+------+--------+-----------+
35 rows in set (0.00 sec)
由运行结果可以看出，lty 和 xym 表交叉连接查询后，返回了 50 条记录。可以想象，当表中的数据较多时，得到的运行结果会非常长，而且得到的运行结果也没太大的意义。所以，通过交叉连接的方式进行多表查询的这种方法并不常用，我们应该尽量避免这种查询。
例 2
查询 lty 表中的 id 字段和 xym 表中的 course_id 字段相等的内容， SQL 语句和运行结果如下：
mysql> SELECT * FROM lty CROSS JOIN xym WHERE xym.course_id = lty.id;
+----+-------------+----+------+------+------+--------+-----------+
| id | course_name | id | name | age | sex | height | course_id |
+----+-------------+----+------+------+------+--------+-----------+
| 1 | java | 1 | hg | 38 | 男 | 180 | 1 |
| 2 | mysql | 2 | pyy | 40 | 男 | 180 | 2 |
| 1 | java | 3 | cgx | 42 | 男 | 178 | 1 |
| 2 | mysql | 4 | zxc | 45 | 男 | 176 | 2 |
| 3 | python | 5 | lyf | 35 | 女 | 165 | 3 |
| 4 | go | 6 | dlrh | 30 | 女 | 167 | 4 |
| 5 | c++ | 7 | xlz | 20 | 男 | 175 | 5 |
+----+-------------+----+------+------+------+--------+-----------+
7 rows in set (0.00 sec)
如果在交叉连接时使用 WHERE 子句，MySQL 会先生成两个表的笛卡尔积，然后再选择满足 WHERE 条件的记录。因此，表的数量较多时，交叉连接会非常非常慢。一般情况下不建议使用交叉连接。
在 MySQL 中，多表查询一般使用内连接和外连接，它们的效率要高于交叉连接。
3.3 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 xym 表和 lty 表之间，使用内连接查询学生姓名和相对应的课程名称，SQL 语句和运行结果如下。
//查询他们对应的课程
mysql> SELECT s.name,c.course_name FROM xym s INNER JOIN lty c ON s.course_id = c.id;
+------+-------------+
| name | course_name |
+------+-------------+
| hg | java |
| pyy | mysql |
| cgx | java |
| zxc | mysql |
| lyf | python |
| dlrh | go |
| xlz | c++ |
+------+-------------+
7 rows in set (0.00 sec)
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。
3.4 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。
3.4.1 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。
上述语法中，"表1"为基表，"表2"为参考表。左连接查询时，可以查询出"表1"中的所有记录和"表2"中匹配连接条件的记录。如果"表1"的某行在"表2"中没有匹配行，那么在返回结果中，"表2"的字段值均为空值（NULL）。
例 1
在进行左连接查询之前，我们先查看 lty 和 xym 两张表中的数据。SQL 语句和运行结果如下:
mysql> select * from lty;
+----+-------------+
| id | course_name |
+----+-------------+
| 1 | java |
| 2 | mysql |
| 3 | python |
| 4 | go |
| 5 | c++ |
+----+-------------+
5 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from xym;
+----+------+------+------+--------+-----------+
| id | name | age | sex | height | course_id |
+----+------+------+------+--------+-----------+
| 1 | hg | 38 | 男 | 180 | 1 |
| 2 | pyy | 40 | 男 | 180 | 2 |
| 3 | cgx | 42 | 男 | 178 | 1 |
| 4 | zxc | 45 | 男 | 176 | 2 |
| 5 | lyf | 35 | 女 | 165 | 3 |
| 6 | dlrh | 30 | 女 | 167 | 4 |
| 7 | xlz | 20 | 男 | 175 | 5 |
| 8 | sbt | 32 | 男 | 175 | 6 |
+----+------+------+------+--------+-----------+
8 rows in set (0.00 sec)
在 xym 表和 lty 表中查询所有学生姓名和相对应的课程名称，包括没有课程的学生，SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT s.name,c.course_name FROM xym s LEFT OUTER JOIN lty c ON s.`course_id`=c.`id`;
+------+-------------+
| name | course_name |
+------+-------------+
| hg | java |
| cgx | java |
| pyy | mysql |
| zxc | mysql |
| lyf | python |
| dlrh | go |
| xlz | c++ |
| sbt | NULL |
+------+-------------+
8 rows in set (0.00 sec)
可以看到，运行结果显示了 12 条记录，name 为 LiMing 的学生目前没有课程，因为对应的 lty 表中没有该学生的课程信息，所以该条记录只取出了 xym 表中相应的值，而从 lty 表中取出的值为 NULL。
3.4.2 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 xym 表和 lty 表中查询所有课程，包括没有学生的课程，SQL 语句和运行结果如下:
mysql> SELECT s.name,c.course_name FROM xym s RIGHT OUTER JOIN lty c ON s.`course_id`=c.`id`;
+------+-------------+
| name | course_name |
+------+-------------+
| hg | java |
| pyy | mysql |
| cgx | java |
| zxc | mysql |
| lyf | python |
| dlrh | go |
| xlz | c++ |
| NULL | linux |
+------+-------------+
8 rows in set (0.00 sec)
可以看到，结果显示了 11 条记录，名称为 HTML 的课程目前没有学生，因为对应的xym 表中并没有该学生的信息，所以该条记录只取出了 lty 表中相应的值，而从 xym 表中取出的值为 NULL。
多个表左/右连接时，在 ON 子句后连续使用 LEFT/RIGHT OUTER JOIN 或 LEFT/RIGHT JOIN 即可。
使用外连接查询时，一定要分清需要查询的结果，是需要显示左表的全部记录还是右表的全部记录，然后选择相应的左连接和右连接。
3.5 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。
3.5.1 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 xym 表中的 sex 字段进行分组查询，SQL 语句和运行结果如下：
mysql> SELECT `name`,`sex` FROM xym GROUP BY sex;
+------+------+
| name | sex |
+------+------+
| lyf | 女 |
| hg | 男 |
+------+------+
2 rows in set (0.00 sec)
结果中只显示了两条记录，这两条记录的 sex 字段的值分别为“女”和“男”。
3.5.2 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 xym 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。SQL 语句和运行结果如下：
mysql> SELECT `sex`, GROUP_CONCAT(name) FROM xym GROUP BY sex;
+------+------------------------+
| sex | GROUP_CONCAT(name) |
+------+------------------------+
| 女 | lyf,dlrh |
| 男 | hg,pyy,cgx,zxc,xlz,sbt |
+------+------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
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 xym 表中的 age 和 sex 字段进行分组查询。SQL 语句和运行结果如下：
mysql> SELECT age,sex,GROUP_CONCAT(name) FROM xym
-> GROUP BY age,sex;
+------+------+--------------------+
| age | sex | GROUP_CONCAT(name) |
+------+------+--------------------+
| 20 | 男 | xlz |
| 30 | 女 | dlrh |
| 32 | 男 | sbt |
| 35 | 女 | lyf |
| 38 | 男 | hg |
| 40 | 男 | pyy |
| 42 | 男 | cgx |
| 45 | 男 | zxc |
+------+------+--------------------+
8 rows in set (0.00 sec)
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。
3.5.3 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 xym 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。SQL 语句和运行结果如下：
mysql> select sex,COUNT(sex) FROM xym GROUP BY sex;
+------+------------+
| sex | COUNT(sex) |
+------+------------+
| 女 | 2 |
| 男 | 6 |
+------+------------+
2 rows in set (0.00 sec)
结果显示，sex 字段值为"女"的记录是一组，有 2条记录；sex 字段值为"男"的记录是一组，有 6 条记录。
3.5.4 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 xym 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 xym group by sex with rollup;
+------+---------------------------------+
| sex | group_concat(name) |
+------+---------------------------------+
| 女 | lyf,dlrh |
| 男 | hg,pyy,cgx,zxc,xlz,sbt |
| NULL | lyf,dlrh,hg,pyy,cgx,zxc,xlz,sbt |
+------+---------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
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。
3.6 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。
1IN | 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。
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。
例 1
使用子查询在 xym 表和 lty 表中查询学习 Java 课程的学生姓名，SQL 语句和运行结果如下:
mysql> select name from xym where course_id in (select id from lty where course_name = 'java');
+------+
| name |
+------+
| hg |
| cgx |
+------+
2 rows in set (0.00 sec)
结果显示，学习 Java 课程的只有 hg和 cgx。上述查询过程也可以分为以下 2 步执行，实现效果是相同的。
首先单独执行内查询，查询出 lty 表中课程为 Java 的 id，SQL 语句和运行结果如下:
mysql> select id from lty where course_name = 'java';
+----+
| id |
+----+
| 1 |
+----+
1 row in set (0.00 sec)
可以看到，符合条件的 id 字段的值为 1。
然后执行外层查询，在 xym 表中查询 course_id 等于 1 的学生姓名。SQL 语句和运行结果如下:
mysql> select name from xym where course_id in (1);
+------+
| name |
+------+
| hg |
| cgx |
+------+
2 rows in set (0.00 sec)
习惯上，外层的 SELECT 查询称为父查询，圆括号中嵌入的查询称为子查询（子查询必须放在圆括号内）。MySQL 在处理上例的 SELECT 语句时，执行流程为：先执行子查询，再执行父查询。
>例 2
与例 1 类似，在 SELECT 语句中使用 NOT IN 关键字，查询没有学习 Java 课程的学生姓名，SQL 语句和运行结果如下:
mysql> select name from xym where course_id not in (select id from lty where course_name = 'java');
+------+
| name |
+------+
| pyy |
| zxc |
| lyf |
| dlrh |
| xlz |
| sbt |
+------+
6 rows in set (0.01 sec)
可以看出，运行结果与上面的例子刚好相反，没有学习 Java 课程的是除了 Dany 和 Henry 之外的学生。
例 3
使用=运算符，在 lty 表和 xym 表中查询出所有学习 Python 课程的学生姓名，SQL 语句和运行结果如下：
mysql> select name from xym where course_id = (select id from lty where course_name = 'python');
+------+
| name |
+------+
| lyf |
+------+
1 row in set (0.00 sec)
结果显示，学习 Python 课程的学生只有 Jane。
例 4
使用<>运算符，在 lty 表和 xym 表中查询出没有学习 Python 课程的学生姓名，SQL 语句和运行结果如下:
mysql> select name from xym where course_id <> (select id from lty where course_name = 'python');
+------+
| name |
+------+
| hg |
| pyy |
| cgx |
| zxc |
| dlrh |
| xlz |
| sbt |
+------+
7 rows in set (0.00 sec)
可以看出，运行结果与例 3 刚好相反，没有学习 Python 课程的是除了 Jane 之外的学生。
例 5
查询 lty 表中是否存在 id=1 的课程，如果存在，就查询出 xym 表中的记录，SQL 语句和运行结果如下：
mysql> select * from xym where exists(select course_name from ltyy where id=1);
+----+------+------+------+--------+-----------+
| id | name | age | sex | height | course_id |
+----+------+------+------+--------+-----------+
| 1 | hg | 38 | 男 | 180 | 1 |
| 2 | pyy | 40 | 男 | 180 | 2 |
| 3 | cgx | 42 | 男 | 178 | 1 |
| 4 | zxc | 45 | 男 | 176 | 2 |
| 5 | lyf | 35 | 女 | 165 | 3 |
| 6 | dlrh | 30 | 女 | 167 | 4 |
| 7 | xlz | 20 | 男 | 175 | 5 |
| 8 | sbt | 32 | 男 | 175 | 6 |
+----+------+------+------+--------+-----------+
8 rows in set (0.00 sec)
由结果可以看到，lty 表中存在 id=1 的记录，因此 EXISTS 表达式返回 TRUE，外层查询语句接收 TRUE 之后对表 xym 进行查询，返回所有的记录。
EXISTS 关键字可以和其它查询条件一起使用，条件表达式与 EXISTS 关键字之间用 AND 和 OR 连接。
例 6
查询 lty 表中是否存在 id=1 的课程，如果存在，就查询出 xym 表中 age 字段大于 24 的记录，SQL 语句和运行结果如下:
mysql> select * from xym where age>24 and exists(select course_name from lty where id=1);
+----+------+------+------+--------+-----------+
| id | name | age | sex | height | course_id |
+----+------+------+------+--------+-----------+
| 1 | hg | 38 | 男 | 180 | 1 |
| 2 | pyy | 40 | 男 | 180 | 2 |
| 3 | cgx | 42 | 男 | 178 | 1 |
| 4 | zxc | 45 | 男 | 176 | 2 |
| 5 | lyf | 35 | 女 | 165 | 3 |
| 6 | dlrh | 30 | 女 | 167 | 4 |
| 8 | sbt | 32 | 男 | 175 | 6 |
+----+------+------+------+--------+-----------+
7 rows in set (0.00 sec)
结果显示，从 xym 表中查询出了一条记录，这条记录的 age 字段取值为 25。内层查询语句从 lty 表中查询到记录，返回 TRUE。外层查询语句开始进行查询。根据查询条件，从 xym 表中查询 age 大于 24 的记录。
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。