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mysql数据库，多个表的查询操作
select a.id,b.bd,c.cd from a left join b on a.bd=b.id left join c on a.cd=c.id
mysql多表查询连接方式
满外连接的结果 = 左右表匹配的数据 + 左表没有匹配到的数据 + 右表没有匹配到的数据。
SQL99是支持满外连接的。使用FULL JOIN 或 FULL OUTER JOIN来实现。
需要注意的是，MySQL不支持FULL JOIN，但是可以用 LEFT JOIN UNION RIGHT join代替。
高分悬赏 mysql多表查询，并统计的问题
本期我们用 MySQL 提供的 DBUG 工具来研究 MySQL 的 SQL 处理流程。
起手先造个实例
这里得稍微改一下实例的启动文件 start，将 CUSTOM_MYSQLD 改为 mysqld-debug：
重启一下实例，加上 debug 参数：
我们来做一两个实验，说明 DBUG 包的作用：
先设置一个简单的调试规则，我们设置了两个调试选项：
d：开启各个调试点的输出
O,/tmp/mysqld.trace：将调试结果输出到指定文件
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然后我们创建了一张表，来看一下调试的输出结果：
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可以看到 create table 的过程中，MySQL 的一些细节操作，比如分配内存 alloc_root 等
这样看还不够直观，我们增加一些信息：
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来看看效果：
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可以看到输出变成了调用树的形式，现在就可以分辨出 alloc_root 分配的内存，是为了解析 SQL 时用的（mysql_parse）
我们再增加一些有用的信息：
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可以看到结果中增加了文件名和行号：
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现在我们可以在输出中找一下统计表相关的信息：
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可以看到 MySQL 在这里非常机智，直接执行了一个内置的存储过程来更新统计表。
沿着 que_eval_sql，可以找到其他类似的统计表，比如下面这些：
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本次实验中，我们借助了 MySQL 的 DBUG 包，来让 MySQL 将处理过程暴露出来。MySQL 中类似的技术还有不少，比如 performance_schema，OPTIMIZER_TRACE 等等。
这些技术将 MySQL 的不同方向的信息暴露出来，方便大家理解其中机制。
MySQL 数据 库多表查询统计操作，求大神相助
可以通过count函数来实现。
sqlOne：select * from tablename1 where id5;此语句查询出来多条记录，之后看做一个新的表。
sqlTwo：select conut(*) from (select * from tablename1 where id5) as tablename2;此语句即可查询出来统计的记录条数。
备注：以上方法通用于所有的数据统计，如果是单表查询，可以直接通过：“select count( *) from tablename1 where id5"的形式查询出结果。
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL(发音：/ˈes kjuː ˈel/ "S-Q-L")，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名。
结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。
1986年10月，美国国家标准协会对SQL进行规范后，以此作为关系式数据库管理系统的标准语言（ANSI X3. 135-1986），1987年得到国际标准组织的支持下成为国际标准。不过各种通行的数据库系统在其实践过程中都对SQL规范作了某些编改和扩充。所以，实际上不同数据库系统之间的SQL不能完全相互通用。