之間所講的查詢語句都是針對一個表的，但是在關系型數據庫中，表與表之間是有聯系的，所以在實際應用中，經常使用多表查詢。多表查詢就是同時查詢兩個或兩個以上的表。

在 MySQL 中，多表查詢主要有交叉連接、內連接和外連接。由于篇幅有限，這里主要講解交叉連接查詢。內連接和外連接將在接下來的教程中講解。

交叉連接(CROSS JOIN)一般用來返回連接表的笛卡爾積。

笛卡爾積

笛卡爾積(Cartesian product)是指兩個集合 X 和 Y 的乘積。

例如，有 A 和 B 兩個集合，它們的值如下：

A = {1,2}

B= {3,4,5}

集合 A×B 和 B×A 的結果集分別表示為：

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 的結果就分別叫做兩個集合的笛卡爾積。

并且，從以上結果我們可以看出：

兩個集合相乘，不滿足交換率，即 A×B≠B×A。

A 集合和 B 集合的笛卡爾積是 A 集合的元素個數?× B 集合的元素個數

多表查詢遵循的算法就是以上提到的笛卡爾積，表與表之間的連接可以看成是在做乘法運算。在實際應用中，應避免使用笛卡爾積，因為笛卡爾積中容易存在大量的不合理數據，簡單來說就是容易導致查詢結果重復、混亂。

交叉連接的語法格式如下：

SELECT FROM CROSS JOIN [WHERE子句]

或

SELECT FROM , [WHERE子句]

語法說明如下：

字段名：需要查詢的字段名稱。

：需要交叉連接的表名。

WHERE 子句：用來設置交叉連接的查詢條件。

注意：多個表交叉連接時，在 FROM 后連續使用 CROSS JOIN 或,即可。以上兩種語法的返回結果是相同的，但是第一種語法才是官方建議的標準寫法。

當連接的表之間沒有關系時，我們會省略掉 WHERE 子句，這時返回結果就是兩個表的笛卡爾積，返回結果數量就是兩個表的數據行相乘。需要注意的是，如果每個表有 1000 行，那么返回結果的數量就有 1000×1000 = 1000000 行，數據量是非常巨大的。

交叉連接可以查詢兩個或兩個以上的表，為了更好的理解，下面先講解兩個表的交叉連接查詢。

例 1

查詢學生信息表和科目信息表，并得到一個笛卡爾積。

為了方便觀察學生信息表和科目表交叉連接后的運行結果，我們先分別查詢出這兩個表的數據，再進行交叉連接查詢。

1)查詢 tb_students_info 表中的數據，SQL 語句和運行結果如下：

mysql> SELECT * FROMtb_students_info;+----+--------+------+------+--------+-----------+

| 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)查詢 tb_course 表中的數據，SQL 語句和運行結果如下：

mysql> SELECT * FROMtb_course;+----+-------------+

| 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 查詢出兩張表中的笛卡爾積，SQL 語句和運行結果如下：

mysql> SELECT * FROM tb_course CROSS JOINtb_students_info;+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+

| id | course_name | id | name | age | sex | height | course_id |

+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+

| 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++ | 1 | Dany | 25 | 男 | 160 | 1 |

| 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++ | 2 | Green | 23 | 男 | 158 | 2 |

| 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++ | 3 | Henry | 23 | 女 | 185 | 1 |

| 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++ | 4 | Jane | 22 | 男 | 162 | 3 |

| 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++ | 5 | Jim | 24 | 女 | 175 | 2 |

| 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++ | 6 | John | 21 | 女 | 172 | 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++ | 7 | Lily | 22 | 男 | 165 | 4 |

| 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++ | 8 | Susan | 23 | 男 | 170 | 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++ | 9 | Thomas | 22 | 女 | 178 | 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++ | 10 | Tom | 23 | 女 | 165 | 5 |

+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+

50 rows in set (0.00 sec)

View Code

由運行結果可以看出，tb_course 和 tb_students_info 表交叉連接查詢后，返回了 50 條記錄。可以想象，當表中的數據較多時，得到的運行結果會非常長，而且得到的運行結果也沒太大的意義。所以，通過交叉連接的方式進行多表查詢的這種方法并不常用，我們應該盡量避免這種查詢。

例 2

查詢 tb_course 表中的 id 字段和 tb_students_info 表中的 course_id 字段相等的內容， SQL 語句和運行結果如下：

mysql> SELECT * FROM tb_course CROSS JOINtb_students_info-> WHERE tb_students_info.course_id =tb_course.id;+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+

| id | course_name | id | name | age | sex | height | course_id |

+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+

| 1 | Java | 1 | Dany | 25 | 男 | 160 | 1 |

| 2 | MySQL | 2 | Green | 23 | 男 | 158 | 2 |

| 1 | Java | 3 | Henry | 23 | 女 | 185 | 1 |

| 3 | Python | 4 | Jane | 22 | 男 | 162 | 3 |

| 2 | MySQL | 5 | Jim | 24 | 女 | 175 | 2 |

| 4 | Go | 6 | John | 21 | 女 | 172 | 4 |

| 4 | Go | 7 | Lily | 22 | 男 | 165 | 4 |

| 5 | C++ | 8 | Susan | 23 | 男 | 170 | 5 |

| 5 | C++ | 9 | Thomas | 22 | 女 | 178 | 5 |

| 5 | C++ | 10 | Tom | 23 | 女 | 165 | 5 |

+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+

10 rows in set (0.01 sec)

如果在交叉連接時使用 WHERE 子句，MySQL 會先生成兩個表的笛卡爾積，然后再選擇滿足 WHERE 條件的記錄。因此，表的數量較多時，交叉連接會非常非常慢。一般情況下不建議使用交叉連接。

在 MySQL 中，多表查詢一般使用內連接和外連接，它們的效率要高于交叉連接。