到目前为止，我们的查询一次只访问了一个表。 查询可以一次访问多个表，或者用某种方式访问一个表，而同时处理该表的多个行。 一个同时访问同一个或者不同表的多个行的查询叫连接（join）查询。 举例来说，比如你想列出所有天气记录以及这些记录相关的城市。 要实现这个目标，我们需要拿 weather表每行的city 字段和cities表所有行的name字段进行比较， 并选取那些这些数值相匹配的行。
注意: 这里只是一个概念上的模型。实际的连接可以以更高效的方式执行， 但这些是用户看不到的。
这个任务可以用下面的查询来实现：
SELECT *
FROM weather, cities
WHERE city = name;
city | temp_lo | temp_hi | prcp | date | name | location ---------------+---------+---------+------+------------+---------------+----------- San Francisco | 46 | 50 | 0.25 | 1994-11-27 | San Francisco | (-194,53) San Francisco | 43 | 57 | 0 | 1994-11-29 | San Francisco | (-194,53) (2 rows)
观察结果集的两个方面：
没有城市Hayward的结果行。这是因为在 cities 表里面没有 Hayward的匹配行，所以连接忽略 weather表里的不匹配行。我们稍后将看到如何修补这个毛病。
有两个字段包含城市名字。这是正确的， 因为 weather 和 cities 表的字段是接在一起的。不过，实际上我们不想要这些， 因此你将可能希望明确列出输出字段而不是使用 *：
SELECT city, temp_lo, temp_hi, prcp, date, location
FROM weather, cities
WHERE city = name;
练习：. 看看省略 WHERE 子句的语义是什么。
因为这些字段的名字都不一样，所以分析器自动找出它们属于哪个表， 但是在连接查询里使用字段全称是很好的风格：
SELECT weather.city, weather.temp_lo, weather.temp_hi,
weather.prcp, weather.date, cities.location
FROM weather, cities
WHERE cities.name = weather.city;
到目前为止，这种类型的连接查询也可以用下面这样的形式写出来：
SELECT *
FROM weather INNER JOIN cities ON (weather.city = cities.name);这个语法并非象上面那个那么常用，我们在这里写出来是为了让你更容易了解后面的主题。
现在我们将看看如何能把Hayward记录找回来。 我们想让查询干的事是扫描 weather 表， 并且对每一行都找出匹配的 cities 表里面的行。 如果我们没有找到匹配的行，那么我们需要一些"空值"代替cities表的字段。 这种类型的查询叫外连接。 （我们在此之前看到的连接都是内部连接。）这样的命令看起来象这样：
SELECT *
FROM weather LEFT OUTER JOIN cities ON (weather.city = cities.name);
city | temp_lo | temp_hi | prcp | date | name | location
---------------+---------+---------+------+------------+---------------+-----------
Hayward | 37 | 54 | | 1994-11-29 | |
San Francisco | 46 | 50 | 0.25 | 1994-11-27 | San Francisco | (-194,53)
San Francisco | 43 | 57 | 0 | 1994-11-29 | San Francisco | (-194,53)
(3 rows)这个查询是一个左手边外连接， 因为在连接操作符（译注∶LEFT OUTER JOIN）左手边的表中的行在输出中至少要出现一次， 而在右手边的行将只输出那些与左手边行有对应匹配的行。 如果输出的左手边表的行没有对应匹配的右手边表的行，那么在右手边行的字段将填充空（NULL）。
练习：. 还有右连接和全连接。试着找出来它们能干什么。
我们也可以把一个表和自己连接起来。这叫做自连接。 比如，假设我们想找出那些在其它天气记录的温度范围之外的天气记录。 这样我们就需要拿 weather 表里每行的 temp_lo 和 temp_hi 字段与 weather 表里其它行的 temp_lo 和 temp_hi 字段进行比较。我们可以用下面的查询实现这个目标：
SELECT W1.city, W1.temp_lo AS low, W1.temp_hi AS high,
W2.city, W2.temp_lo AS low, W2.temp_hi AS high
FROM weather W1, weather W2
WHERE W1.temp_lo < W2.temp_lo
AND W1.temp_hi > W2.temp_hi;
city | low | high | city | low | high
---------------+-----+------+---------------+-----+------
San Francisco | 43 | 57 | San Francisco | 46 | 50
Hayward | 37 | 54 | San Francisco | 46 | 50
(2 rows)在这里我们把weather表重新标记为 W1 和 W2 以区分连接的左手边和右手边。 你还可以用这样的别名在其它查询里节约一些敲键，比如：
SELECT *
FROM weather w, cities c
WHERE w.city = c.name;你以后会经常碰到这样的缩写的。