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高级连接

在前面的学习里，我们已经熟悉了内连接的基本概念。但是在实际的数据库操作中，只有一个内连接是远远不够的，我们经常会遇到更复杂的连接需求。所以接下来，我们将深入探讨其他几种重要的连接类型，包括外连接、交叉连接和自然连接，这些技巧将让你的 SQL 查询更加灵活。

外连接

在之前使用内连接的例子中，我们总是假设两个表之间的连接条件能够找到匹配的记录。但在现实场景中，这种假设并不总是成立。假设你正在管理一个在线教育平台的数据库。你有一个「学生表」和一个「课程报名表」。如果你想查看所有学生的信息，包括那些还没有报名任何课程的学生，普通的内连接就无法满足这个需求了。

让我们通过一个具体的例子来理解这个问题。假设我们有以下数据：

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-- 学生表
SELECT student_id, student_name FROM students;

student_id	student_name
1	张三
2	李四
3	王五
4	赵六

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-- 课程报名表
SELECT student_id, course_name FROM enrollments;

student_id	course_name
1	Python编程
1	数据库设计
2	网页开发
4	机器学习

注意到学生「王五」（student_id = 3）还没有报名任何课程。如果我们使用内连接：

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SELECT s.student_name, e.course_name
FROM students s INNER JOIN enrollments e
ON s.student_id = e.student_id;

结果中就不会包含王五的信息，因为在报名表中找不到匹配的记录。

外连接的核心价值在于保留某一个表的所有记录，即使在另一个表中找不到匹配的数据。这在数据分析和报表生成中非常重要。

左外连接

左外连接（LEFT OUTER JOIN）是一种关系型数据库中的连接操作，其主要作用是返回左表（查询语句中 FROM 子句指定的第一个表）中的所有记录，即使这些记录在右表（JOIN 子句指定的表）中没有对应的匹配行。对于那些在右表中找不到匹配的左表记录，查询结果中右表的所有字段会自动以 NULL 进行填充。

这样可以确保左表的数据完整性，常用于需要展示主表全部信息、并补充关联表数据的场景。例如在学生与课程报名的关系中，左外连接可以帮助我们查找所有学生及其报名情况，即使某些学生尚未报名任何课程，也能在结果中体现出来。需要注意的是，LEFT OUTER JOIN 通常可以简写为 LEFT JOIN，二者在语义和功能上完全等价。继续使用我们的教育平台例子：

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SELECT s.student_name, e.course_name
FROM students s LEFT OUTER JOIN enrollments e
ON s.student_id = e.student_id;

student_name	course_name
张三	Python编程
张三	数据库设计
李四	网页开发
王五	NULL
赵六	机器学习

通过使用左外连接（LEFT OUTER JOIN），我们能够查询出所有学生的信息，即使某些学生还没有报名任何课程。例如，在上面的结果中，学生「王五」虽然没有报名，但依然会出现在结果中，course_name 字段为 NULL。这种查询方式非常适合用于生成全面的学生报告，确保不会遗漏任何学生的数据。

举个实际应用场景：如果你想统计每个学生已经报名的课程数量，无论他是否报名，都能在统计结果中体现出来。这样可以帮助学校或教育平台了解哪些学生还没有参与课程，便于后续的跟进和管理。

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SELECT s.student_name, COUNT(e.course_name) as course_count
FROM students s LEFT OUTER JOIN enrollments e
ON s.student_id = e.student_id
GROUP BY s.student_name;

右外连接

右外连接（RIGHT OUTER JOIN）是一种关系型数据库中的连接操作，其核心作用是返回右表（即在 JOIN 子句中指定的第二个表）中的所有记录，无论这些记录在左表（FROM 子句指定的第一个表）中是否存在匹配的数据。对于那些在左表中找不到匹配的右表记录，查询结果中左表的所有字段会自动以 NULL 进行填充。

这种连接方式非常适用于需要完整展示参考表（如课程、产品、部门等）信息的场景，即使某些参考表中的数据尚未与主表产生关联，也能在结果中体现出来。右外连接常用于统计分析、报表生成等业务需求，确保右表的数据不会被遗漏。

需要注意的是，RIGHT OUTER JOIN 通常可以简写为 RIGHT JOIN，二者在语义和功能上完全等价。与左外连接（LEFT OUTER JOIN）相比，右外连接只是将左右表的角色进行了对调，选择哪种方式主要取决于实际业务需求和查询的可读性。假设我们现在有一个「课程表」，记录了所有可选的课程：

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-- 课程表
SELECT course_id, course_name FROM courses;

course_id	course_name
1	Python编程
2	数据库设计
3	网页开发
4	机器学习
5	数据分析

如果我们想查看所有课程的报名情况，包括那些还没有学生报名的课程：

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SELECT c.course_name, COUNT(e.student_id) as enrollment_count
FROM enrollments e RIGHT OUTER JOIN courses c
ON e.course_name = c.course_name
GROUP BY c.course_name;

course_name	enrollment_count
Python编程	1
数据库设计	1
网页开发	1
机器学习	1
数据分析	0

这样我们就能看出「数据分析」课程还没有学生报名，我们可以选择删除这门课程，或者加强引导学生报这门课。

记住，LEFT OUTER JOIN 和 RIGHT OUTER JOIN 本质上是可以互换的，关键在于你把哪个表放在左边，哪个表放在右边。选择哪种方式主要取决于你的查询逻辑和代码的可读性。

多表外连接

在实际项目开发中，数据往往分布在多个表中，我们经常需要将三个、四个甚至更多的表进行关联查询，以获得完整的业务信息。外连接（OUTER JOIN）在这种多表场景下尤为重要，因为它能够确保主表的所有数据都被保留，即使某些关联表中没有对应的数据，也不会导致主表信息丢失，而是以 NULL 进行填充。

让我们以一个典型的教育平台为例，详细说明多表外连接的实际应用。假设我们有如下三张表：

学生表（students）：记录学生的基本信息，如学号、姓名、邮箱等。
课程报名表（enrollments）：记录学生报名了哪些课程，以及报名时间。
付费记录表（payments）：记录学生的缴费情况，包括缴费金额和日期。

在实际业务中，我们可能需要生成一份详尽的学生报告，内容包括每个学生的基本信息、所报名的课程，以及对应的付费记录。由于有些学生可能还没有报名课程，或者已经报名但尚未缴费，因此我们需要用外连接来保证所有学生都能出现在最终结果中，缺失的信息以 NULL 显示。

下面是具体的业务需求和分析：

主表为学生表：我们希望每个学生都能出现在结果中，即使他没有报名任何课程或没有付费记录。
左外连接报名表：将学生表与报名表通过 student_id 进行左外连接，这样即使学生没有报名课程，学生信息也不会丢失。
再左外连接付费表：在上一步的基础上，再将结果与付费表通过 student_id 进行左外连接，这样即使学生没有付费记录，前面的信息也会被保留。

通过这种多表外连接的方式，我们可以全面地展示每个学生的所有相关信息：

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SELECT 
    s.student_name,
    s.email,
    e.course_name,
    p.amount as payment_amount
FROM students s 
LEFT OUTER JOIN enrollments e ON s.student_id = e.student_id
LEFT OUTER JOIN payments p ON s.student_id = p.student_id

这个查询会返回所有学生的信息，即使某些学生没有报名课程或者没有付费记录，对应的字段会显示为 NULL。

如果我们想要一个更清晰的报告，可以使用之前学过的子查询来重新组织这个复杂的连接：

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SELECT 
    student_with_courses.student_name,
    student_with_courses.course_name,
    p.amount as payment_amount
FROM (
    SELECT s.student_id, s.student_name, e.course_name
    FROM students s 
    LEFT OUTER JOIN enrollments e ON s.student_id = e.

使用子查询可以让复杂的多表连接更容易理解和维护。每个子查询处理一个特定的连接关系，最终组合成完整的结果。

自外连接

自外连接（Self-Join with Outer Join）是一种特殊的外连接操作，其核心思想是将同一个表作为连接的两端，通过外连接的方式将其自身进行关联。自外连接常用于处理具有层级结构或父子关系的数据场景，例如组织架构、分类树、菜单结构等。在这些场景中，表中的某些字段（如 manager_id、parent_id）引用了自身的主键，从而形成递归或分层的数据关系。

自外连接

通过自外连接，我们不仅可以查询每个元素与其直接上级（或下级）的对应关系，还能确保即使某些元素没有上级（如顶层管理者）或没有下级（如叶子节点），这些元素的信息也不会在结果中丢失。这对于完整展示层级结构、生成组织报表或实现递归查询具有重要意义。

自外连接通常通过为同一张表设置不同的别名，并使用外连接（如 LEFT OUTER JOIN 或 RIGHT OUTER JOIN）将其自身关联起来，结合适当的连接条件（如 e.manager_id = m.emp_id），实现对层级关系的全面分析和展示。

考虑一个企业员工管理系统，其中员工表记录了每个员工及其上级的信息：

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-- 员工表
SELECT emp_id, emp_name, manager_id FROM employees;

emp_id	emp_name	manager_id
1	张总	NULL
2	李经理	1
3	王经理	1
4	陈专员	2
5	刘专员	2
6	周专员	3

如果我们使用内连接来查看员工和他们的上级：

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SELECT e.emp_name as employee, m.emp_name as manager
FROM employees e INNER JOIN employees m
ON e.manager_id = m.emp_id;

使用内连接时，只有那些在两边表中都能找到匹配关系的记录才会被返回。因此，在员工和上级的自连接查询中，只有有上级的员工（即 manager_id 不为 NULL 的员工）才会出现在结果中。像张总这样的最高级别管理者，由于他的 manager_id 为 NULL，在员工表中找不到对应的上级记录，所以不会被包含在查询结果里。这意味着所有没有上级的顶层管理者信息都会被遗漏，无法在结果中体现。

使用左外连接可以解决这个问题：

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SELECT e.emp_name as employee, m.emp_name as manager
FROM employees e LEFT OUTER JOIN employees m
ON e.manager_id = m.emp_id;

employee	manager
张总	NULL
李经理	张总
王经理	张总
陈专员	李经理
刘专员	李经理
周专员	王经理

现在我们可以看到完整的组织架构，包括最高级别的管理者。如果我们想查看每个管理者及其下属，可以使用右外连接：

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SELECT e.emp_name as employee, m.emp_name as manager
FROM employees e RIGHT OUTER JOIN employees m
ON e.manager_id = m.emp_id;

这种查询对于生成组织架构图和计算管理层级非常有用。

交叉连接

交叉连接（CROSS JOIN）会产生两个表的笛卡尔积，也就是说，第一个表的每一行都会与第二个表的每一行进行组合。虽然这听起来可能会产生大量的数据，但在某些特定场景下，交叉连接却是非常有用的工具。

让我们通过一个具体的例子来理解交叉连接。假设你正在为一个餐厅管理系统设计菜单组合：

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-- 主食表
SELECT main_dish FROM main_dishes;

main_dish
红烧肉
宫保鸡丁
麻婆豆腐

|
-- 汤品表  
SELECT soup FROM soups;

soup
紫菜蛋花汤
西红柿鸡蛋汤

如果你想生成所有可能的主食和汤品组合：

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SELECT m.main_dish, s.soup
FROM main_dishes m CROSS JOIN soups s;

main_dish	soup
红烧肉	紫菜蛋花汤
红烧肉	西红柿鸡蛋汤
宫保鸡丁	紫菜蛋花汤
宫保鸡丁	西红柿鸡蛋汤
麻婆豆腐	紫菜蛋花汤
麻婆豆腐	西红柿鸡蛋汤

这样我们就得到了 6 种不同的套餐组合（3 种主食 × 2 种汤品）。

交叉连接在数据分析中经常用于生成测试数据、创建时间序列表格，或者进行复杂的数学计算。虽然不常用，但在特定场景下非常强大。

生成日期表格

交叉连接的一个经典应用是生成连续的日期序列。假设我们需要生成 2024 年全年的日期列表，但数据库中没有现成的日期表。我们可以通过交叉连接来巧妙地解决这个问题：

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-- 首先创建数字表
SELECT 
    (ones.num + tens.num + hundreds.num) as day_offset
FROM 
    (SELECT 0 num UNION SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION 
     SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT

这个查询会生成从 0 到 399 的所有数字。然后我们可以将这些数字加到 2024 年 1 月 1 日上：

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SELECT 
    DATE_ADD('2024-01-01', INTERVAL day_offset DAY) as date_2024
FROM (
    SELECT (ones.num + tens.num + hundreds.num) as day_offset
    FROM 
        (SELECT 0 num UNION SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3

这样我们就能得到 2024 年的所有日期，包括闰年的 2 月 29 日。

这种技巧在需要生成报表时特别有用，比如你想统计每天的交易数量，即使某些天没有交易记录，也要在报表中显示 0：

|
SELECT 
    dates.date_2024,
    COUNT(orders.order_id) as daily_orders
FROM (
    -- 生成2024年所有日期的子查询
    SELECT DATE_ADD('2024-01-01', INTERVAL day_offset DAY) as date_2024
    FROM (
        SELECT (ones.num + tens.num + hundreds.num)

这个查询结合了交叉连接和外连接的技巧，能够生成一个完整的 2024 年日报表，即使某些日期没有订单，也会显示为 0。

自然连接

自然连接（NATURAL JOIN）是一种特殊的 SQL 连接方式，它会自动识别并使用两个表中所有同名的列作为连接条件，实现表之间的关联。虽然这种方式在语法上简洁高效，但在实际应用中需要谨慎使用，以避免因表结构变更或同名但语义不同的列导致数据结果异常。

让我们通过一个例子来理解自然连接的工作原理。假设我们有以下两个表：

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-- 学生表
SELECT student_id, student_name, class_id FROM students;

student_id	student_name	class_id
1	张三	101
2	李四	102
3	王五	101

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-- 班级表
SELECT class_id, class_name, teacher_name FROM classes;

class_id	class_name	teacher_name
101	数学班	陈老师
102	英语班	王老师

由于两个表都有 class_id 列，我们可以使用自然连接：

|
SELECT student_name, class_name, teacher_name
FROM students NATURAL JOIN classes;

student_name	class_name	teacher_name
张三	数学班	陈老师
李四	英语班	王老师
王五	数学班	陈老师

数据库会自动识别 class_id 作为连接条件，相当于：

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SELECT student_name, class_name, teacher_name
FROM students s INNER JOIN classes c
ON s.class_id = c.class_id;

自然连接的陷阱

尽管自然连接在语法上简洁高效，但其存在显著的风险：一旦表结构发生变更，查询结果可能会因隐式连接条件的变化而产生不可预期的错误。

假设我们现在需要在学生表中添加一个 teacher_id 字段来记录班主任：

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-- 修改后的学生表
SELECT student_id, student_name, class_id, teacher_id FROM students;

student_id	student_name	class_id	teacher_id
1	张三	101	201
2	李四	102	202
3	王五	101	201

如果班级表也有 teacher_id 字段：

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-- 修改后的班级表  
SELECT class_id, class_name, teacher_name, teacher_id FROM classes;

class_id	class_name	teacher_name	teacher_id
101	数学班	陈老师	201
102	英语班	王老师	202

现在，当我们再次执行自然连接时：

|
SELECT student_name, class_name, teacher_name
FROM students NATURAL JOIN classes;

数据库会同时使用 class_id 和 teacher_id 作为连接条件，这可能不是我们想要的结果。如果某个学生的班主任与班级的任课老师不一致，该学生就不会出现在结果中。

自然连接的最大问题是它的行为依赖于表结构。当表结构发生变化时，查询的行为也会发生变化，这可能导致难以发现的错误。因此，在生产环境中应该避免使用自然连接。

更好的做法是显式地指定连接条件：

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SELECT s.student_name, c.class_name, c.teacher_name
FROM students s INNER JOIN classes c
ON s.class_id = c.class_id;

这样，即使表结构发生任何的变化，查询的逻辑仍然清晰明确。

连接类型对比

连接类型	用途	特点	适用场景
内连接	只返回两表都有匹配的记录	最常用，性能较好	标准的表关联查询
左外连接	保留左表所有记录	可能包含 NULL 值	主表信息完整展示
右外连接	保留右表所有记录	可能包含 NULL 值	参考表信息完整展示
交叉连接	产生笛卡尔积	数据量大，需谨慎使用	生成测试数据、组合分析
自然连接	自动匹配同名列	隐式连接条件	不推荐在生产环境使用

实战演练

假设我们有一个教育管理系统，包含以下表结构：

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-- 学生表
CREATE TABLE students (
    student_id INT PRIMARY KEY,
    student_name VARCHAR(50),
    department_id INT,
    enrollment_year INT
);
 
-- 部门表
CREATE TABLE departments (
    department_id INT PRIMARY KEY,
    department_name VARCHAR(100),
    head_teacher_id INT
);

我们拥有以下的测试数据：

|
-- 插入学生数据
INSERT INTO students VALUES
(1, '张三', 1, 2022),
(2, '李四', 1, 2022),
(3, '王五', 2, 2023),
(4, '赵六', 2, 2023),
(5,

习题一：左外连接

查询所有学生及其报名的课程信息（包括未报名的学生）
查询所有课程及其报名学生数量（包括无人报名的课程）
统计每个学生的报名课程数量（包括0门课程的学生）

|
SELECT s.student_name, c.course_name, e.enrollment_date
FROM students s
LEFT OUTER JOIN enrollments e ON s.student_id = e.student_id
LEFT OUTER JOIN courses c ON e.course_id = c.course_id
ORDER BY s.student_name;

|
SELECT c.course_name, COUNT(e.student_id) as student_count
FROM courses c
LEFT OUTER JOIN enrollments e ON c.course_id = e.course_id
GROUP BY c.course_name, c.course_id
ORDER BY student_count DESC;

|
SELECT s.student_name, COUNT(e.course_id) as course_count
FROM students s
LEFT OUTER JOIN enrollments e ON s.student_id = e.student_id
GROUP BY s.student_name, s.student_id
ORDER BY course_count DESC;

习题二：右外连接

查询所有教师及其所在部门信息（包括没有部门的教师）
查询所有课程及其开设部门信息（包括没有开设课程的部门）
找出没有学生的课程

|
SELECT t.teacher_name, d.department_name
FROM teachers t
RIGHT OUTER JOIN departments d ON t.department_id = d.department_id;

|
SELECT t.teacher_name, d.department_name
FROM teachers t
RIGHT OUTER JOIN departments d ON t.department_id = d.department_id

|
SELECT c.course_name, d.department_name
FROM courses c
RIGHT OUTER JOIN departments d ON c.department_id = d.department_id;

|
+-----------------+--------------------+
| course_name     | department_name    |
+-----------------+--------------------+
| Python编程      | 计算机科学系       |
|

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SELECT c.course_name
FROM courses c
LEFT OUTER JOIN enrollments e ON c.course_id = e.course_id
WHERE e.enrollment_id IS NULL;

|
+--------------+
| course_name  |
+--------------+
| Python编程   |
+--------------+

习题三：多表外连接

查询所有学生、他们的报名课程和成绩信息
生成完整的学生成绩报告（包括未报名的学生）
查询所有课程、报名学生和成绩统计

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SELECT s.student_name, c.course_name, g.score
FROM students s
LEFT OUTER JOIN enrollments e ON s.student_id = e.student_id
LEFT OUTER JOIN courses c ON e.course_id = c.course_id
LEFT OUTER JOIN grades g ON e.enrollment_id = g

|
SELECT
    s.student_name,
    d.department_name,
    c.course_name,
    g.score,
    CASE
        WHEN g.score >= 90 THEN '优秀'
        WHEN g.score >= 80 THEN '良好'
        WHEN g.score >= 70 THEN

|
SELECT
    c.course_name,
    COUNT(DISTINCT e.student_id) as enrolled_students,
    AVG(g.score) as avg_score,
    MIN(g.score) as min_score,
    MAX(g.score) as max_score
FROM courses c
LEFT OUTER JOIN

习题四：自连接

查询教师及其所在部门的负责人信息
找出同一部门内的教师关系
查询学生的同届同学信息

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SELECT t.teacher_name, head.head_teacher_name
FROM teachers t
LEFT OUTER JOIN (
    SELECT d.department_id, t2.teacher_name as head_teacher_name
    FROM departments d
    LEFT OUTER JOIN teachers t2 ON d.head_teacher_id = t2.teacher_id
) head ON t.department_id =

|
SELECT
    t1.teacher_name as teacher1,
    t2.teacher_name as teacher2,
    d.department_name
FROM teachers t1
CROSS JOIN teachers t2
LEFT OUTER JOIN departments d ON t1.department_id = d.department_id
WHERE t1.teacher_id < t2.teacher_id
AND t1.department_id

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SELECT
    s1.student_name as student,
    s2.student_name as classmate,
    s1.enrollment_year
FROM students s1
CROSS JOIN students s2
WHERE s1.student_id < s2.student_id
AND s1.enrollment_year = s2.enrollment_year
ORDER BY s1.enrollment_year, s1

习题五：交叉连接

为所有学生生成可能的课程组合（用于推荐系统）
创建时间表模板（假设每周7天，每天4节课）
生成所有教师-课程的潜在授课组合

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SELECT s.student_name, c.course_name
FROM students s
CROSS JOIN courses c
ORDER BY s.student_name, c.course_name;

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+--------------+-----------------+
| student_name | course_name     |
+--------------+-----------------+
| 孙七         | Python编程      |
|

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SELECT
    days.day_name,
    slots.time_slot
FROM (
    SELECT 'Monday' as day_name UNION ALL
    SELECT 'Tuesday' UNION ALL
    SELECT 'Wednesday' UNION ALL
    SELECT 'Thursday' UNION ALL
    SELECT 'Friday' UNION ALL
    SELECT 'Saturday' UNION ALL
    SELECT 'Sunday'
) days
CROSS JOIN (
    SELECT

|
SELECT t.teacher_name, c.course_name, d.department_name
FROM teachers t
CROSS JOIN courses c
LEFT OUTER JOIN departments d ON t.department_id = d.department_id
ORDER BY t.teacher_name, c.course_name;

|
+--------------+-----------------+--------------------+

习题六：综合练习

创建一个完整的学生成绩单视图，包含学生信息、课程信息、成绩和教师信息
找出平均成绩最高的学生（考虑未参加考试的学生）
生成部门课程统计报告（包含教师、课程数量、平均成绩等）

|
SELECT
    s.student_name,
    d.department_name as student_dept,
    c.course_name,
    c.credit_hours,
    g.score,
    t.teacher_name as course_teacher,
    dt.department_name as teacher_dept,
    e.semester
FROM students s
LEFT OUTER JOIN departments d

|
SELECT
    s.student_name,
    COALESCE(AVG(g.score), 0) as avg_score,
    COUNT(g.score) as courses_taken
FROM students s
LEFT OUTER JOIN enrollments e ON s.student_id = e.student_id
LEFT OUTER JOIN grades g ON e

|
SELECT
    d.department_name,
    COUNT(DISTINCT t.teacher_id) as teacher_count,
    COUNT(DISTINCT c.course_id) as course_count,
    COUNT(DISTINCT e.student_id) as enrolled_students,
    AVG(g.score) as avg_department_score,
    COUNT

+--------------+-----------------+-----------------+
| student_name | course_name     | enrollment_date |
+--------------+-----------------+-----------------+
| 孙七         | 数据结构        | 2023-09-01      |
| 张三         | 数据结构        | 2023-09-01      |
| 张三         | 数据库设计      | 2023-09-01      |
| 李四         | 高等数学        | 2023-09-01      |
| 李四         | 数据库设计      | 2023-09-01      |
| 王五         | 高等数学        | 2023-09-01      |
| 赵六         | 量子物理        | 2023-09-01      |
| 赵六         | 线性代数        | 2023-09-01      |
+--------------+-----------------+-----------------+

|
+--------------+-----------------+-------+
| student_name | course_name     | score |
+--------------+-----------------+-------+
| 孙七         | 数据结构        |  NULL |
| 张三         | 数据库设计      | 85.50 |
| 张三         | 数据结构        | 92.00 |
| 李四         | 数据库设计      | 78.50 |
| 李四         | 高等数学        | 88.00 |
| 王五         | 高等数学        | 95.50 |
| 赵六         | 线性代数        | 82.00 |
| 赵六         | 量子物理        | 76.50 |
+--------------+-----------------+-------+

|
+--------------+--------------------+-----------------+-------+-------------+
| student_name | department_name    | course_name     | score | grade_level |
+--------------+--------------------+-----------------+-------+-------------+
| 孙七         | 计算机科学系       | 数据结构        |  NULL | 不及格      |
| 张三         | 计算机科学系       | 数据库设计      | 85.50 | 良好        |
| 张三         | 计算机科学系       | 数据结构        | 92.00 | 优秀        |
| 李四         | 计算机科学系       | 数据库设计      | 78.50 | 中等        |
| 李四         | 计算机科学系       | 高等数学        | 88.00 | 良好        |
| 王五         | 数学系             | 高等数学        | 95.50 | 优秀        |
| 赵六         | 数学系             | 线性代数        | 82.00 | 良好        |
| 赵六         | 数学系             | 量子物理        | 76.50 | 中等        |
+--------------+--------------------+-----------------+-------+-------------+

|
+-----------------+-------------------+-----------+-----------+-----------+
| course_name     | enrolled_students | avg_score | min_score | max_score |
+-----------------+-------------------+-----------+-----------+-----------+
| 数据结构        |                 2 | 92.000000 |     92.00 |     92.00 |
| 高等数学        |                 2 | 91.750000 |     88.00 |     95.50 |
| 数据库设计      |                 2 | 82.000000 |     78.50 |     85.50 |
| 线性代数        |                 1 | 82.000000 |     82.00 |     82.00 |
| 量子物理        |                 1 | 76.500000 |     76.50 |     76.50 |
| Python编程      |                 0 |      NULL |      NULL |      NULL |
+-----------------+-------------------+-----------+-----------+-----------+

|
+--------------+-------------------+
| teacher_name | head_teacher_name |
+--------------+-------------------+
| 刘老师       | 刘老师            |
| 王老师       | 王老师            |
| 赵老师       | 陈老师            |
| 陈老师       | 陈老师            |
+--------------+-------------------+

|
+-----------+-----------+--------------------+
| teacher1  | teacher2  | department_name    |
+-----------+-----------+--------------------+
| 陈老师    | 赵老师    | 计算机科学系       |
+-----------+-----------+--------------------+

|
+---------+-----------+-----------------+
| student | classmate | enrollment_year |
+---------+-----------+-----------------+
| 张三    | 李四      |            2022 |
| 张三    | 孙七      |            2022 |
| 李四    | 孙七      |            2022 |
| 王五    | 赵六      |            2023 |
+---------+-----------+-----------------+

|
+-----------+-------------+
| day_name  | time_slot   |
+-----------+-------------+
| Monday    | 10:40-12:10 |
| Monday    | 14:00-15:30 |
| Monday    | 15:40-17:10 |
| Monday    | 9:00-10:30  |
| Tuesday   | 10:40-12:10 |
| Tuesday   | 14:00-15:30 |
| Tuesday   | 15:40-17:10 |
| Tuesday   | 9:00-10:30  |
| Wednesday | 10:40-12:10 |
| Wednesday | 14:00-15:30 |
| Wednesday | 15:40-17:10 |
| Wednesday | 9:00-10:30  |
| Thursday  | 10:40-12:10 |
| Thursday  | 14:00-15:30 |
| Thursday  | 15:40-17:10 |
| Thursday  | 9:00-10:30  |
| Friday    | 10:40-12:10 |
| Friday    | 14:00-15:30 |
| Friday    | 15:40-17:10 |
| Friday    | 9:00-10:30  |
| Saturday  | 10:40-12:10 |
| Saturday  | 14:00-15:30 |
| Saturday  | 15:40-17:10 |
| Saturday  | 9:00-10:30  |
| Sunday    | 10:40-12:10 |
| Sunday    | 14:00-15:30 |
| Sunday    | 15:40-17:10 |
| Sunday    | 9:00-10:30  |
+-----------+-------------+

|
+--------------+--------------------+-----------------+--------------+-------+----------------+--------------------+------------+
| student_name | student_dept       | course_name     | credit_hours | score | course_teacher | teacher_dept       | semester   |
+--------------+--------------------+-----------------+--------------+-------+----------------+--------------------+------------+
| 孙七         | 计算机科学系       | 数据结构        |            4 |  NULL | 陈老师         | 计算机科学系       | 2023秋季   |
| 张三         | 计算机科学系       | 数据库设计      |            3 | 85.50 | 陈老师         | 计算机科学系       | 2023秋季   |
| 张三         | 计算机科学系       | 数据结构        |            4 | 92.00 | 陈老师         | 计算机科学系       | 2023秋季   |
| 李四         | 计算机科学系       | 数据库设计      |            3 | 78.50 | 陈老师         | 计算机科学系       | 2023秋季   |
| 李四         | 计算机科学系       | 高等数学        |            5 | 88.00 | 王老师         | 数学系             | 2023秋季   |
| 王五         | 数学系             | 高等数学        |            5 | 95.50 | 王老师         | 数学系             | 2023秋季   |
| 赵六         | 数学系             | 线性代数        |            4 | 82.00 | 王老师         | 数学系             | 2023秋季   |
| 赵六         | 数学系             | 量子物理        |            4 | 76.50 | 刘老师         | 物理系             | 2023秋季   |
+--------------+--------------------+-----------------+--------------+-------+----------------+--------------------+------------+

|
+--------------+-----------+---------------+
| student_name | avg_score | courses_taken |
+--------------+-----------+---------------+
| 王五         | 95.500000 |             1 |
| 张三         | 88.750000 |             2 |
| 李四         | 83.250000 |             2 |
| 赵六         | 79.250000 |             2 |
| 孙七         |  0.000000 |             0 |
+--------------+-----------+---------------+

|
+--------------------+---------------+--------------+-------------------+----------------------+------------------+
| department_name    | teacher_count | course_count | enrolled_students | avg_department_score | passing_students |
+--------------------+---------------+--------------+-------------------+----------------------+------------------+
| 数学系             |             1 |            2 |                 3 |            88.500000 |                3 |
| 计算机科学系       |             2 |            3 |                 3 |            85.333333 |                2 |
| 物理系             |             1 |            1 |                 1 |            76.500000 |                1 |
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