对三个不同表的 SQL 查询

Question

我有三张桌子

CATS
id           name
------------------------------
1            category1
2            category2
3            category3
4            category4


PRODUCT
id           name
------------------------------
1            product1
2            product2



ZW-CAT-PRODUCT
id_cats      id_product
------------------------------
1            1
3            1
4            2

现在我想获取我的产品及其类别

product1 => category1,category3
product2 => category4

有没有办法通过一个 mysql 查询来获取这个数组（或对象或其他东西）？ 我尝试了一点 JOINS，但这似乎不是我所需要的，或者？

目前我正在使用 3 个查询（我认为这太多了）。

有什么建议吗？

编辑

另一方面，如果我想获得特定类别的所有产品怎么办？ 这也可以在一个查询中完成吗？

Answer 1

您可以使用GROUP_CONCAT 在结果中获取单独的列表。

SELECT p.*, 
       GROUP_CONCAT(c.name SEPARATOR ',') as cats
FROM PRODUCT p
LEFT JOIN ZW-CAT-PRODUCT l
  ON l.id_product=p.id
LEFT JOIN CATS c
  ON c.id=l.id_cats
GROUP BY p.id

所以基本上，这首先会进行一些连接以获取所有数据。如果您将 GROUP_CONCAT 行替换为 c.name，您将看到每个 product_id/category 对对应的一行。 GROUP BY 告诉它根据产品 ID 对结果进行分组，然后 GROUP_CONCAT(c.name..) 告诉它采用组中出现的所有不同的 c.name 值（因此对于每个产品 ID，因为您按产品分组ID) 并将这些值连接成一个字符串，使用, 作为分隔符。

所以要让每个类别的所有产品都具有相同的风格，应该是这样的，

SELECT c.*, 
       GROUP_CONCAT(p.name SEPARATOR ',') as products
FROM CATS c
LEFT JOIN ZW-CAT-PRODUCT l
  ON l.id_cats=c.id
LEFT JOIN PRODUCT p
  ON p.id=l.id_product
GROUP BY c.id

编辑：仅获取特定类别的产品行（根据评论中的要求），就是这样。

SELECT p.*
FROM PRODUCT p
LEFT JOIN ZW-CAT-PRODUCT l
  ON l.id_product=p.id
LEFT JOIN CATS c
  ON c.id=l.id_cats
WHERE c.name='xyz';

Answer 2

如果您只需要每个产品的以逗号分隔的类别列表，请查看 MySQL 的 GROUP_CONCAT() 聚合函数：

SELECT p.*, GROUP_CONCAT(c.name) AS categories
FROM PRODUCT p
LEFT JOIN ZW-CAT-PRODUCT cp ON p.id = cp.id_product
LEFT JOIN CATS c ON cp.id_cats = c.id
GROUP BY p.id

获取特定类别的所有产品（按类别 ID）：

SELECT p.*
FROM PRODUCT p
INNER JOIN ZW-CAT-PRODUCT cp ON p.id = cp.id_product
WHERE cp.id_cats = 42

相同，但按类别名称：

SELECT p.*
FROM PRODUCT p
INNER JOIN ZW-CAT-PRODUCT cp ON p.id = cp.id_product
INNER JOIN CATS c ON cp.id_cats = c.id
WHERE c.name = 'category1'

Answer 3

是的，您可以将所有 3 个查询放入 1 个查询中，但考虑拥有 3 个巨大的表，我宁愿一个一个地处理它们，而不是在 1 次内获得整个批量。 这需要更长的时间，但（在我看来）对数据更友好。