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加速佈局純電動車市場,Panasonic收購歐系廠商

為加快在純電動車市場的布局,根據 《日本經濟新聞》 的報導指出,日本家電及科技大廠松下(Panasonic)已決定收購奧地利汽車照明廠商ZKW 集團,以跨入此項業務領域。兩家企業目前已啟動最終談判,預估收購金額最多將達到1,000 億日圓的規模。

報導中指出,目前IT 和大型電子企業為了贏得隨著自動駕駛和純電動汽車 (EV) 普及而産生的商機,正在展開積極的收購,使得跨行業的汽車零組件產業的重組效應正在擴大。目前松下和ZKW 集團正在磋商收購協議的詳細內容,有可能在12 月內達成協議。ZKW 的主要産品是節能、能照射較遠和亮度高的汽車發光二極體(LED)前燈。在歐美、中國和印度擁有生産和研究基地。

ZKW 集團成立於1938 年,主要客戶包括美國通用汽車(GM)等歐美傳統大型車廠。2016 年的銷售額預計達到約9 億歐元,全球員工人數約為7,500 人。而在此產業領域,排在首位的日本小糸製作所和法國法雷奧集團)Valeo),兩家公司合計掌握近5 成市佔率。至於,ZKW 集團的市佔率為5% 上下。

報導進一步分析指出,在自動駕駛時代,車燈將成為左右安全性的重要關鍵零組件。因為車輛在行進時,必須預測前進的方向而改變照射方向,並且調整亮度的技術開發正在不斷進化中。由於,松下在傳感器等領域擁有豐富經驗,收購了ZKW 集團之後,將有助於開發辨識度提高的新型車燈,以追趕上產業中的領先企業。

目前,松下的汽車相關業務以車載導航系統和車用電池做為主力。尤其,在車用電池發展上,目前正在與美國電動汽車龍頭特斯拉(TESLA)汽車進行量産計畫,在車用電池領域的投資總額高達5,000 億日圓。

而為了達到2018 會計年度(截至2019 年3 月止),汽車相關業務合併收達到2 兆日圓,較2015 會計年度成長5 成的目標,松下正在積極收購在此領域聚酯性與技術的零組件廠商。2015 年,松下曾經向西班牙汽車零組件廠商法可賽集團(Ficosa International, S.A.)投資持股49%,兩家公司合作在電子後視鏡上的共同開發。

目前在汽車產業中,跨產業的零組件企業重組正在積極進行中。包括韓國三星電子11月決定以80 億美元收購在車載終端領域具有優勢的美國哈曼國際 (Harman International),德國西門子與法雷奧集團成立了生産電動汽車驅動器零組件的合資企業,而美國Google 則收購了有助於開發自動駕駛的相關企業。

(本文內容由授權提供。首圖來源: CC BY 2.0)

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東元拚南向,特種電動車打入菲律賓/越南市場

東元(1504)集團積極南向力拓東協市場,旗下電動三輪車、電動車、風機等三項綠能產品成為布局主軸,目前東元4加1電動三輪車已打入菲律賓市場,並規劃在蘇比克灣建立電動生產據點;另外,東元也敲定與越南胡志明市運輸機械公司SAMCO合作,雙方將共同進行21人座中型電動車開發案。

東元表示,將與菲律賓第三大機車公司Ropali合資,在蘇比克灣設立電動車生產據點,生產4加1電動三輪車和21人座電動車等特種電動車,以菲國做為東元進入東協電動車市場、搶攻當地淘汰舊改裝三輪車商機的基地。東元也指出,最近已交貨第一批50輛4加1電動三輪車,預定明年更將交貨3,500輛,2018年目標為5,000輛,同時並將設立一條年產能1萬輛的生產線,以達成五年出貨8.8萬輛的供應合約目標。

此外,東元也指出,最近已經與越南胡志明市運輸機械公司SAMCO談定合作,雙方將共同進行21人座中型電動車開發案,由東元提供動力底盤,並攜手搶攻胡志明市的中型電動公車市場。

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北京力拱電動車 擬促停車場全面配建充電基礎設施

中新網消息,大陸北京市地方標準《電動汽車充電基礎設施規劃設計規程》已完成徵求意見稿,近日將公開徵求意見。前述《規程》中要求,城市建成區按照平均服務半徑5公里的要求,進行充電基礎設施規劃佈置;居住、商業、辦公、醫院、文化體育場館,加油站、高速公路服務區、旅遊場所,其停車場將全部配建電動汽車充電基礎設施。

根據該《規程》,在城市建成區按照平均服務半徑5公里的要求進行充電基礎設施規劃佈置,無論是居住、商業、辦公、醫院、文化體育場館,還是加油站、高速公路服務區、旅遊場所,其停車場將全部配建電動汽車充電基礎設施,形成「統一規劃、適度超前、合理佈局、方便使用」的充電網路體系。

同時,上述《規程》中對辦公類建築、商業類建築、旅遊場所配建停車場、社會公共停車場、換乘停車場充電樁設置也做出了最低安裝比例要求,如新建加油站中宜設置不低於4個電動汽車停車位及快速充電設施。《規程》中亦明定,新建居住區要預留充電樁安裝條件,標準規定,根據居住公共服務配套設施設置標準中對停車位數量的要求,將有不低於18%的居住區停車位安裝充電樁並達到投入使用條件。

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2016AICVCE之全球及亞太地區智慧網聯汽車產業政策及未來發展趨勢

2016AICVCE(亞太智能網聯汽車國際峰會)於2016年12月8-9日在上海世紀皇冠假日酒店順利召開。兩天的會議共四個主題,聚集200左右的智慧網聯汽車業內人士,其中半數來自整車廠。

首先發表演講的是來自中國自動化學會的副理事長兼秘書長王飛躍教授,王教授的另一職位為中科院自動化所複雜系統管理與控制國家重點實驗室的主任,本屆峰會上他向大家分享了智慧網聯汽車技術新思路:平行駕駛與平行測試系統的開發與驗證。

接下來發表演講的是來自貝恩諮詢公司的全球合夥人Stephen W. Dyer博士,W. Dyer博士能說一口流利的中文,本屆峰會上他向大家分享了全球智慧網聯汽車和交通發展趨勢,闡述了消費者的消費特徵;高級駕駛輔助系統將穿透35-60%車輛,到2025年市場規模高達〜44億美元;當然智慧汽車的發展是離不開傳統整車廠和互聯網造車企業以及政府政策的共同推動,同時他們也面對著巨大的挑戰。

來自寶馬中國無人駕駛技術負責人Maximilian Doemling先生,Doemling先生是當天第一個到會場的嘉賓,比工作人員還要早。本屆峰會上他向大家分享了寶馬在中國的無人駕駛技術路徑,主要從四個方面闡述,分別為:寶馬自動化駕駛的願景、中國獨特特徵促使自動駕駛的必要性、寶馬中國高度自動駕駛系統尖端技術、寶馬中國所面對的挑戰和對未來的展望。

來自蔚來資本合夥人及投委會委員張君毅先生,張先生曾擔任羅蘭貝格管理諮詢全球合夥人及汽車業務負責人。本屆峰會上他向大家分享了自動駕駛發展趨勢,主要從三方面闡述,分別為自動駕駛的設備技術、自動駕駛市場發展及自動駕駛生態系統中的企業角色分工。

來自科爾尼諮詢公司全球合夥人許健先生,為大家分享了全球智慧汽車市場發展趨勢和挑戰。

來自北汽集團新技術研究院楊海軍先生,本屆峰會上為大家分享了大資料助力汽車智慧化和網聯化,主要闡述了在“互聯網+”和汽車行業的智慧化、網聯化成為發展趨勢的背景下,智慧網聯汽車大資料平臺的總體架構、平臺技術方向。汽車大資料的資料內容、大資料組織結構、大資料平臺涵蓋的技術方向,如通信閘道、大資料獲取、大資料ETL處理、大資料組織管理等,以及對大資料的應用方向。

上午的會議在濃濃的政策、技術研討中結束。我們為各位大會主席和發言嘉賓點贊,也為各位到會聆聽的嘉賓點贊。

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福特CES 2017推七款電動車上市時間表

敲響每年電子產業鐘聲的美國消費性電子展(CES)已在賭城熱鬧開鑼。由於電動車風潮日興,CES 2017隨處可見電動車技術的身影;美國車商福特(Ford)更是在展會中發下豪語,目標五年內於全球上市旗下七款電動車。

目前擁有13款電動車的福特於CES 2017展會上宣布,目標在五年內要讓七款電動車產品上市,包括將在美國推出的F-150皮卡、搭配了V8引擎的Mustang跑車的油電混和款。在歐洲,福特目標於2019年推出插電式油電混和廂型車Transit Custom。而在亞洲、北美、歐洲等全球範圍的市場,福特則目標於2020年前正式推出全電動小型休旅車,續航力至少可達483公里。

福特將優勢產品視為電動車事業發展的關鍵,因此從最受歡迎的商用車、貨卡車、休旅車、性能跑車等車款開始進行電動化,並提升性能表現與駕駛經驗。

布局新充電技術

福特已在歐洲與數家車商簽訂合作協議,共同建立超快速充電網絡,初步規劃在歐洲設置400個充電站。到了2020年,則目標拓展到上千個充電站點。

在美國與歐洲,福特今年將開始測試電動車的無線充電技術,只要駕駛將車輛停到特定停車位,就能透過無線充電功能進行充電。這能避免車主忘記充電,也能幫助短距離通勤者利用零碎的停車時間為車子充電,延長行駛距離。

此外,福特也宣布響應美國新總統川普的政策,取消在墨西哥投資16億美元興建新工廠的計畫,轉而投資7億美元擴大美國密西根州的工廠規模,同時提高電動車與自動駕駛車輛的產能。

(照片來源:)

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Ford 回美發展電動車技術,取消墨西哥設廠計畫

福特汽車(Ford Motor) 執行長Mark Fields 1月5日投下震撼彈,宣布取消墨西哥設廠計畫,回到美國投資,增加700 個工作機會,市場第一個反應是川普效應,直指福特汽車收起選舉期間與川普的砲火,向權力低頭。但事實上,福特汽車回美國並非為了川普,而是著眼於未來汽車所需要的科技發展,以及自動化考量。

華盛頓郵報(Washington Post) 報導,福特汽車在美國密西哥州Flat Rock 的工廠未來將以生產自動駕駛汽車與電動車為主,需要具有電腦能力以及高中以上學歷的勞工。新的雇用機會,被視為是進入中產階級的門票,已經與過去截然不同。

經濟學家表示,汽車製造以及其他製造業會逐漸增加自動化,需要的人力更少,且都是較高技術性勞工。雖然福特執行長與川普互相讚揚彼此,聲稱是為了保護美國人的工作,但分析師認為,福特回美計畫是基於長遠的目標,而不是奉獻給美國政府與勞工。

福特計劃在2020 年前在電動車領域投資45 億美元,認為未來10 年消費者對電動車的接受度會大幅改變,現在福特在密西根州Dearborn 工廠的工程師就擔負創造模型的工作,他們工作的地點距離Flat Rock 的組裝廠只有20 英里 ,若把組裝廠移到墨西哥的話,會增加研發與製造工作的溝通難度。

汽車研究中心分析師表示,「至少對第一代產品來說,將新科技留在工程師身邊是很重要的事,讓工程師可以掌握與監控系統運作。」福特在密西根的擴廠計畫符合大趨勢走向,而勞工要確保工作機會,必須不斷的學習,分析師說,「現在已經不像以前,擁有一個技術就可以做40 年。」

華盛頓智庫Brookings Institution 研究員也表示,在美國比在墨西哥更容易找到技術勞工。墨西哥提供的勞力是低成本、堪用的勞力,但不適合創新含量高或做新產品開發。福特會保留汽油引擎的Focus 在墨西哥工廠製造。福特執行長也說,他們取消在墨西哥16 億美元的建廠計畫,最主要的原因是小型車的需求愈來愈低。

看來川普喜歡往自己臉上貼金,但生意人算盤打得更精,表面上的花言巧語只是一場政治秀罷了。

(合作媒體:。圖:福特汽車位於密西根的總部 Glass House。)

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不只搶衛生紙!紐約民眾瘋「認養寵物」…收容所全沒毛孩了

摘錄自2020年3月26日ETtoday報導

新型肺炎疫情近日在美大爆發,紐約州長古莫(Andrew Cuomo)要求居民盡可能待在家,結果因民眾在家防疫需要寵物陪伴紓壓,導致出現收容所的狗全被認養走的情況。

紐約市動物福利組織「Muddy Paws Rescue」、「Best Friends Animal Society」近日即指出,在這兩星期內,申請認領犬貓的數量比平常多出10倍,紐約民眾顯然是將飼養貓狗視為防疫紓解壓力的方法。

「Muddy Paws Rescue」總監安娜(Anna Lai)表示,現在我們機構完全沒有狗可供認領,這是個大問題。「Best Friends Animal Society」執行官朱莉(Julie Castle)說,民眾成群結隊的來認養寵物,我沒看過美國人民這麼團結。

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用剛果童工挖鈷致死或殘 5科技巨頭挨告

摘錄自2019年12月17日聯合報報導

特斯拉、蘋果、微軟、戴爾、Google母公司字母(Alphabet)以共謀罪名被告上法庭。這是科技業首次因其鈷來源,共同面臨法律訴訟。

代表剛果民主共和國14個家庭擔任原告的美國人權組織「國際權利倡議」(International Rights Advocates)15日提告五家全球大型科技公司,指強迫勞動的體系導致這些家庭的小孩死亡或重傷,而五家科技業者是這個體系的一部分。

這起訴訟說,案件裡的兒童,最小的才6歲,因為出身赤貧家庭,不得不休學到嘉能可的礦坑挖鈷。他們每周要工作六天,有些人領的日薪低到只有1.5美元(約台幣45元)。

鈷是製造科技產品內部可重複使用鋰電池的必要材料。全球一半以上的鈷產自剛果民主共和國。根據歐盟執委會2018年的一份研究,未來10年全球鈷需求料將每年增加7%到13%。原告主張,挨告的科技業者全都有能力徹底整頓旗下鈷供應鏈,以確保更安全的工作條件。

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跟殺蟑盒一樣的殺蜂盒 日網友:不分蜂類都傷害到怎麼辦呢?

文:宋瑞文

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關於 JOIN 耐心總結,學不會你打我系列

現在隨着各種數據庫框架的盛行,在提高效率的同時也讓我們忽略了很多底層的連接過程,這篇文章是對 SQL 連接過程梳理,並涉及到了現在常用的 SQL 標準。

其實標準就是在不同的時間,制定的一些寫法或規範。

從 SQL 標準說起

在編寫 SQL 語句前,需要先了解在不同版本的規範,因為隨着版本的變化,在具體編寫 SQL 時會有所不同。對於 SQL 來說,SQL92 和 SQL99 是最常見的兩個 SQL 標準,92 和 99 對應其提出的年份。除此之外,還存在 SQL86、SQL89、SQL2003、SQL2008、SQL2011,SQL2016等等。

但對我們來說,SQL92 和 SQL99 是最常用的兩個標準,主要學習這兩個就可以了。

為了演示方便,現在數據庫中加入如下三張表:

每個學生屬於一個班級,通過班級的人數來對應班級的類型。

-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `Student`;
CREATE TABLE `Student` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',
  `birth` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',
  `sex` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '',
  `class_id` int(11) NOT NULL COMMENT '班級ID',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=9 DEFAULT CHARSET=utf8;

-- ----------------------------
-- Records of Student
-- ----------------------------
INSERT INTO `Student` VALUES ('1', '胡一', '1994.1.1', '男', '1');
INSERT INTO `Student` VALUES ('3', '王阿', '1992.1.1', '女', '1');
INSERT INTO `Student` VALUES ('5', '王琦', '1993.1.2', '男', '1');
INSERT INTO `Student` VALUES ('7', '劉偉', '1998.2.2', '女', '1');
INSERT INTO `Student` VALUES ('11', '張使', '1994.1.1', '男', '3');
INSERT INTO `Student` VALUES ('13', '王阿', '1992.1.1', '女', '3');
INSERT INTO `Student` VALUES ('15', '夏琪', '1993.1.2', '男', '3');
INSERT INTO `Student` VALUES ('17', '劉表', '1998.2.2', '女', '3');
INSERT INTO `Student` VALUES ('19', '諸葛', '1994.1.1', '男', '3');
INSERT INTO `Student` VALUES ('21', '王前', '1992.1.1', '女', '3');
INSERT INTO `Student` VALUES ('23', '王意識', '1993.1.2', '男', '3');
INSERT INTO `Student` VALUES ('25', '劉等待', '1998.2.2', '女', '3');
INSERT INTO `Student` VALUES ('27', '胡是一', '1994.1.1', '男', '5');
INSERT INTO `Student` VALUES ('29', '王阿請', '1992.1.1', '女', '5');
INSERT INTO `Student` VALUES ('31', '王消息', '1993.1.2', '男', '5');
INSERT INTO `Student` VALUES ('33', '劉全', '1998.2.2', '女', '5');
INSERT INTO `Student` VALUES ('35', '胡愛', '1994.1.1', '男', '5');
INSERT INTO `Student` VALUES ('37', '王表', '1992.1.1', '女', '5');
INSERT INTO `Student` VALUES ('39', '王華', '1993.1.2', '男', '5');
INSERT INTO `Student` VALUES ('41', '劉偉以', '1998.2.2', '女', '5');
INSERT INTO `Student` VALUES ('43', '胡一彪', '1994.1.1', '男', '5');
INSERT INTO `Student` VALUES ('45', '王阿符', '1992.1.1', '女', '5');
INSERT INTO `Student` VALUES ('47', '王琦刪', '1993.1.2', '男', '5');
INSERT INTO `Student` VALUES ('49', '劉達達', '1998.2.2', '女', '5');

-- ----------------------------
-- Table structure for `Class`
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `Class`;
CREATE TABLE `Class` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',
  `number` int(11) NOT NULL DEFAULT '',
  `class_type_id` int(11) NOT NULL COMMENT '班級類型ID',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8;

-- ----------------------------
-- Records of Class
-- ----------------------------
INSERT INTO `Class` VALUES ('1', '1年1班', 4, '1');
INSERT INTO `Class` VALUES ('3', '1年2班', 8, '3');
INSERT INTO `Class` VALUES ('5', '1年3班', 12, '5');

CREATE TABLE `ClassType`(
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '',
  `minimum_number` int(11) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '最少的班級人數',
  `maximum_number` int(11) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '最多的班級人數',
  PRIMARY KEY(`id`)
);
INSERT INTO `ClassType` VALUES ('1', '小班', '1', '4');
INSERT INTO `ClassType` VALUES ('3', '中班', '5', '8');
INSERT INTO `ClassType` VALUES ('5', '大班', '9', '12');

SQL92

笛卡爾積(交叉連接)

笛卡爾積是一個數學上的概念,表示如果存在 X,Y 兩個集合,則 X,Y 的笛卡爾積記為 X * Y. 表示由 X,Y 組成有序對的所有情況。

對應在 SQL 中,就是將兩張表中的每一行進行組合。而且在連接時,可以沒有任何限制,可將沒有關聯關係的任意表進行連接。

這裏拿學生表和班級表舉例,在學生表中我們插入了20名學生的數據,課程表中插入三個班級。則學生和班級的笛卡爾結果就是將兩表的每行數據一一組合,最後就是有 24 * 3 = 72 行的結果,如下圖所示。

並且需要知道的是,下面學習的外連接,自連接,等值連接等都是在笛卡爾積的基礎上篩選得到的。

對應的 SQL92 寫法為:

select * from Student, Class;

等值連接(內連接)

等值連接就是將兩張表中都存在的列進行連接,具體來說就是 where 後面通過 = 進行篩選。

比如查詢 Student 和其所屬 Class 信息的關係:

SELECT * FROM Student as s, Class as c where s.class_id = c.id;

非等值連接

非等值連接就是將等值連接中的等號換成其他的過濾條件。

比如這裏查詢每個班級的信息以及所屬的班級類別。

SELECT * FROM Class as c, ClassType t where c.number between t.minimum_number and maximum_number;

外連接

對於 SQL92 的外連接來說,在連接時會將兩張表分為主表和從表,主表显示所有的數據,從表显示匹配到的數據,沒有匹配到的則显示 None. 用 + 表示從表的位置。

左外連接:左表是主表,右表時從表。

SELECT * FROM Student as s , Class as c where s.class_id = c.id(+);

右外連接:左表是從表,右表時主表。

SELECT * FROM Class as c, Student as s  where c.id = s.class_id(+);

注意 SQL92 中並沒有全外連接。

自連接

自連接一般用於連接本身這張表,由於常見的 DBMS 都會對自連接做一些優化,所以一般在子查詢和自連接的情況下都使用自連接。

比如想要查詢比1年1班人數多的班級:

子查詢:

SELECT * FROM Class WHERE number > (SELECT number FROM Class WHERE name="1年1班"); 

自連接:

SELECT c2.* FROM Class c1, Class c2 WHERE c1.number < c2.number and c1.name = "1年1班"; 

SQL99

交叉連接

SELECT * FROM Student CROSS JOIN Class;

還可以對多張表進行交叉連接,比如連接 Student,Class,ClassType 三張表,結果為 24 * 3 * 3 = 216 條。

相當於嵌套了三層 for 循環。

自然連接

其實就是 SQL92 中的等值連接,只不過連接的對象是具有相同列名,並且值也相同的內容。

SELECT * FROM Student NATURAL JOIN CLASS;
SELECT * FROM Student as s, Class as c where s.id = c.id;

如果想用 NATURAL JOIN 時,建議為兩表設置相同的列名,比如 Student 表中的班級列為 class_id, 則在 Class 表中,id 也應改為 class_id. 這樣連接更合理一些。

如果大家嘗試,自然連接的話,會發現查出來的結果集為空,不要奇怪,下面說一下原因:

這是因為,NATURAL JOIN 會自動連接兩張表中相同的列名,而對於 Student 和 Class 兩張表來說,id 和 name 在這兩張表都是相同的,所以既滿足 id 又滿足 name 的行是不存在的。

相當於 SQL 變成了這樣

SELECT * FROM Student as s, Class as c where s.id = c.id and s.name = c.name;

ON 連接

ON 連接其實對了 SQL92 中的等值連接和非等值連接:

等值連接:

SELECT * FROM Student as s JOIN Class as c ON s.class_id = c.id;

or

SELECT * FROM Student as s INNER JOIN Class as c ON s.class_id = c.id;

非等值連接:

SELECT * FROM Class as c JOIN ClassType t ON c.number between t.minimum_number and maximum_number;

USING 連接

和 NATURAL JOIN 很像,可以手動指定具有相同列名的列進行連接:

SELECT * FROM Student JOIN Class USING(id);

這時就解決了之前列存在重名,無法連接的情況。

外連接

左外連接: 左表是主表,右表時從表。

SELECT * FROM Student as s LEFT JOIN Class as c on s.class_id = c.id;
OR
SELECT * FROM Student as s LEFT OUTER JOIN Class as c on s.class_id = c.id;

右外連接:左表是從表,右表時主表。

SELECT * FROM Student as s RIGHT JOIN Class as c on s.class_id = c.id;
OR
SELECT * FROM Student as s RIGHT OUTER JOIN Class as c on s.class_id = c.id;

全外連接: 左外連接 + 右外的連接的合集

SELECT * FROM Student as s FULL JOIN Class as c ON s.class_id = c.id; 

MySQL 中沒有全外連接的概念。

自連接:

SELECT c2.* FROM Class c1 JOIN Class c2 ON c1.number < c2.number and c1.name = "1年1班"; 

SQL92 和 SQL99 的對比

  1. SQL92 中的等值連接(內連接),非等值連接,自連接對應了 SQL99 的 ON 連接,用於篩選滿足連接條件的數據行。

  2. SQL92 的笛卡爾積連接,對應了 SQL99 的交叉連接。

  3. SQL92 中的外連接並不包含全外連接,而 SQL99 支持,並且將 SQL92 中 WHERE 換為 SQL99 的 ON. 這樣的好處可以更清晰的表達連接表的過程,更直觀。

    SELECT ...
    FROM table1
        JOIN table2 ON filter_condition
            JOIN table3 ON filter_condition
    
  4. SQL99 多了自然連接和 USING 連接的過程,兩者的區別是是否需要顯式的指定列名。

總結

我們知道,在 SQL 中,按照年份劃分了不同的標準,其中最為常用的是 SQL-92 和 SQL-99 兩個標準。

接着,對比了 92 和 99 兩者的不同,發現 99 的標準在連接時,更加符合邏輯並且更加直觀。

最後,上一張各種連接的示意圖, 方便梳理複習:

參考

各種連接的不同

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