SQL FULL OUTER JOIN 关键字

FULL OUTER JOIN 关键字返回左表和右表的所有行，如果左表或者右表中没有匹配的记录，那么字段的值均补为 NULL。

FULL OUTER JOIN 关键字结合了 LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 的结果。

 

1. FULL OUTER JOIN 语法

SELECT column_name(s)
FROM table1
FULL OUTER JOIN table2
ON table1.column_name=table2.column_name;

SQL FULL OUTER JOIN

样本数据库

在本教程中，我们将使用 CodeBaoku 样本数据库。

下面是选自 "Websites" 表的数据：

+----+--------------+---------------------------+-------+---------+
| id | name         | url                       | alexa | country |
+----+--------------+---------------------------+-------+---------+
| 1  | Google       | https://www.google.cm/    | 1     | USA     |
| 2  | 淘宝          | https://www.taobao.com/   | 13    | CN      |
| 3  | 编程宝库      | http://www.codebaoku.com/  | 4689  | CN      |
| 4  | 微博          | http://weibo.com/         | 20    | CN      |
| 5  | Facebook     | https://www.facebook.com/ | 3     | USA     |
| 7  | stackoverflow | http://stackoverflow.com/ |   0 | IND     |
+----+---------------+---------------------------+-------+---------+

下面是 "access_log" 网站访问记录表的数据：

+-----+---------+-------+------------+
| aid | site_id | count | date       |
+-----+---------+-------+------------+
|   1 |       1 |    45 | 2016-05-10 |
|   2 |       3 |   100 | 2016-05-13 |
|   3 |       1 |   230 | 2016-05-14 |
|   4 |       2 |    10 | 2016-05-14 |
|   5 |       5 |   205 | 2016-05-14 |
|   6 |       4 |    13 | 2016-05-15 |
|   7 |       3 |   220 | 2016-05-15 |
|   8 |       5 |   545 | 2016-05-16 |
|   9 |       3 |   201 | 2016-05-17 |
+-----+---------+-------+------------+

 

2. FULL OUTER JOIN 范例

下面的 SQL 语句选取所有网站访问记录。

MySQL中不支持 FULL OUTER JOIN，你可以在 SQL Server 测试以下范例。

   SELECT Websites.name, access_log.count, access_log.date
   FROM Websites
   FULL OUTER JOIN access_log
   ON Websites.id=access_log.site_id
   ORDER BY access_log.count;

注释：FULL OUTER JOIN 关键字返回左表（Websites）和右表（access_log）中所有的行。如果 "Websites" 表中的行在 "access_log" 中没有匹配或者 "access_log" 表中的行在 "Websites" 表中没有匹配，也会列出这些行。

SQL UNION 操作符 UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。 请注意，UNION 内部的每个 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。列也必须拥有相似的数据类型。同时，每个 SELECT 语句中的列的顺序必须相同。