非关系型数据库多表查询

策略与实践

随着大数据时代的到来,非关系型数据库（NoSQL）因其灵活性和可扩展性，被广泛应用于各类场景，在NoSQL数据库中，多表查询是常见的需求，但由于其与关系型数据库的差异，查询策略也有所不同，本文将探讨非关系型数据库中多表查询的策略与实践。

非关系型数据库的特点

非关系型数据库多表查询策略

实践案例

以下是一个使用MongoDB进行多表查询的实践案例：

db.user.aggregate([{ $match: { Name: "张三" } },{ $lookup: {from: "order",localField: "_id",foreignField: "userId",as: "orders"}},{ $unwind: "$orders" },{ $group: {_id: "$name",totalAmount: { $sum: "$orders.amount" }}}])

非关系型数据库的多表查询与关系型数据库存在一定差异,但通过合理的数据模型设计、聚合查询和数据库中间件，可以满足大部分查询需求，在实际应用中，根据具体场景选择合适的策略，将有助于提高查询效率。

sql语言多表查询

1.查询有不及格成绩的学生姓名 select studName from T_stud JOIN T_select on T_ = T_ where score < 60 2.查询有选课的学生姓名和选课数量 select studName,count(*) from T_stud right join (select studNo,count(*)from T_select where 1=1 having count(*) > 0group by studNo ) as A on T_ = 3.查询选修了60岁以上老师所教课程的所有学生 select distinct from ( select ,,teacherNofrom ( select studNo,studName,subNofrom T_stud join T_selecton T_ = T_ ) as Ajoin T_Sub on T_ = ) as Bjoin T_teacher on T_ = where T_ > 60 4.洪七公老师的学生中，考试不及格的人数（姓名列表） select distinct from ( select ,,teacherNofrom ( select studNo,studName,subNofrom T_stud join T_selecton T_ = T_ T_ < 60 ) as Ajoin T_Sub on T_ = ) as Bjoin T_teacher on T_ = where T_ like 洪七公 5.洪七公老师教的学生列表以及选修的课程 select , from ( select ,,teacherNo,subNamefrom ( select studNo,studName,subNofrom T_stud join T_selecton T_ = T_ T_ < 60 ) as Ajoin T_Sub on T_ = ) as Bjoin T_teacher on T_ = where T_ like 洪七公 6.所有大于50岁老师姓名列表 select teacherName from T_teacher where teacherAge > 50 7.郭靖的课程平均分 select avg(score) from T_stud join T_select on T_ = T_ where studName like 郭靖 8.王语嫣所选课程名称列表 select subName from （select subNofrom T_stud join T_selecton T_ = T_ studName like 王语嫣) as A join T_Sub on T_ = 9.选修学生最多的课程(这里没有考虑同时多门课程的选修数相等的情况) select subName from (select top(1) subNo,count(*)from T_selectgroup by subNo order by subNo dESC ) as A join T_Sub on T_ = 10.所教学生最多的老师 其他的没时间了，你自己去试着写写吧。 。 。

winform 用sql语句做分页 怎么写sql语句？

select top {a} * from table1 where id not in (select top {a*b} id from table1)a是你每页显示的记录数.b是你的第几页.{a},{a*b}在程序里处理成相应的数字字符串拼接到sql文中. 补充.添加order byselect top {a} * from table1 where id not in (select top {a*b} id from table1 order by time) order by time ---------多表查询,可以考虑把查询结果建立一个View.然后再使用以上语句.

在sql语句多表连接中，in、exists、join那个效率更高一点。

EXISTS、IN与JOIN，都可以用来实现形如“查询A表中在（或不在）B表中的记录”的查询逻辑。 在查询的两个表大小相当的情况下，3种查询方式的执行时间通常是：EXISTS <= IN <= JOINNOT EXISTS <= NOT IN <= LEFT JOIN只有当表中字段允许NULL时，NOT IN的方式最慢：NOT EXISTS <= LEFT JOIN <= NOT IN但是如果两个表中一个较小，一个较大，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in，因为in 是把外表和内表作hash 连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。 而无论那个表大，用not exists都比not in要快。 这是因为如果查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。 IN的好处是逻辑直观简单（通常是独立子查询）；缺点是只能判断单字段，并且当NOT IN时效率较低，而且NULL会导致不想要的结果。 EXISTS的好处是效率高，可以判断单字段和组合字段，并不受NULL的影响；缺点是逻辑稍微复杂（通常是相关子查询）。 JOIN用在这种场合，往往是吃力不讨好。 JOIN的用途是联接两个表，而不是判断一个表的记录是否在另一个表。