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到目前为止我们已经学会了如何做一个单表的查询，但是在现实数据库中往往包含一组相关的数据表，这些表一般会符合数据库范式(normalization)[1].
让我们先了解下关系数据库的范式
数据库范式(normalization)
数据库范式是数据表设计的规范，在范式规范下，数据库里每个表存储的重复数据降到最少（这有助于数据的一致性维护），同时在数据库范式下，表和表之间不再有很强的数据耦合，可以独立的增长 (ie. 比如汽车引擎的增长和汽车的增长是完全独立的). 范式带来了很多好处，但随着数据表的分离，意味着我们要查询多个数据属性时，需要更复杂的SQL语句，也就是本节开始介绍的多表连接技术。这样SQL的性能也会面临更多的挑战，特别是当大数据量的表很多的情况下.
如果一个实体（比如Dog）的属性数据被分散到多个数据表中，我们就需要学习如何通过 JOIN连表技术来整合这些数据并找到我们想要查询的数据项.
用JOINs进行多表联合查询
主键(primary key), 一般关系数据表中，都会有一个属性列设置为 主键(primary key)。主键是唯一标识一条数据的，不会重复复（想象你的身份证号码)。一个最常见的主键就是auto-incrementing
integer(自增ID，每写入一行数据ID+1, 当然字符串，hash值等只要是每条数据是唯一的也可以设为主键.
借助主键(primary key)（当然其他唯一性的属性也可以），我们可以把两个表中具有相同 主键ID的数据连接起来（因为一个ID可以简要的识别一条数据，所以连接之后还是表达的同一条数据）（你可以想象一个左右连线游戏）。具体我们用到 JOIN
关键字。我们先来学习 INNER JOIN.
SELECT column, another_table_column, …
FROM mytable （主表）
INNER JOIN another_table （要连接的表）
ON mytable.id = another_table.id (想象一下刚才讲的主键连接，两个相同的连成1条)
WHERE condition(s)
ORDER BY column, … ASC/DESC
LIMIT num_limit OFFSET num_offset;
通过ON条件描述的关联关系;INNER JOIN 先将两个表数据连接到一起. 两个表中如果通过ID互相找不到的数据将会舍弃。此时，你可以将连表后的数据看作两个表的合并，SQL中的其他语句会在这个合并基础上
继续执行（想一下和之前的单表操作就一样了）.
还有一个理解INNER JOIN的方式，就是把 INNER JOIN 想成两个集合的交集。
INNER JOIN 可以简写做 JOIN. 两者是相同的意思，但我们还是会继续写作 INNER JOIN 以便和后面的 LEFT JOIN， RIGHT JOIN等相比较.
练习
还会用到之前的Movies表，但我们给数据库加了一张表 BoxOffice 存储着市场相关的信息，比如 收视率和销售数量等，这张表里有一个字段Movie_id
和Movies表的 Id是1-对-1的关系. 尝试下用 INNER JOIN 来解决下面的问题吧！.
| id | title | director | year | length_minutes |
| 1 | Toy Story | John Lasseter | 1995 | 81 |
| 2 | A Bug's Life | John Lasseter | 1998 | 95 |
| 3 | Toy Story 2 | John Lasseter | 1999 | 93 |
| 4 | Monsters, Inc. | Pete Docter | 2001 | 92 |
| 5 | Finding Nemo | Andrew Stanton | 2003 | 107 |
| 6 | The Incredibles | Brad Bird | 2004 | 116 |
| 7 | Cars | John Lasseter | 2006 | 117 |
| 8 | Ratatouille | Brad Bird | 2007 | 115 |
| 9 | WALL-E | Andrew Stanton | 2008 | 104 |
| 10 | Up | Pete Docter | 2009 | 101 |
| 11 | Toy Story 3 | Lee Unkrich | 2010 | 103 |
| 12 | Cars 2 | John Lasseter | 2011 | 120 |
| 13 | Brave | Brenda Chapman | 2012 | 102 |
| 14 | Monsters University | Dan Scanlon | 2013 | 110 |
| movie_id | rating | domestic_sales | international_sales |
| 5 | 8.2 | 380843261 | 555900000 |
| 14 | 7.4 | 268492764 | 475066843 |
| 8 | 8 | 206445654 | 417277164 |
| 12 | 6.4 | 191452396 | 368400000 |
| 3 | 7.9 | 245852179 | 239163000 |
| 6 | 8 | 261441092 | 370001000 |
| 9 | 8.5 | 223808164 | 297503696 |
| 11 | 8.4 | 415004880 | 648167031 |
| 1 | 8.3 | 191796233 | 170162503 |
| 7 | 7.2 | 244082982 | 217900167 |
| 10 | 8.3 | 293004164 | 438338580 |
| 4 | 8.1 | 289916256 | 272900000 |
| 2 | 7.2 | 162798565 | 200600000 |
| 13 | 7.2 | 237283207 | 301700000 |
