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select * from A full join B on a.col1=b.col1
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left join C on a.col2=c.col2;
是不是你要的效果、C又是什么join呢，是在搞不清你可以把子查询括号括起来再join你的C表
select * from (
select * from A full join B on a.col1=b.col1
) left join C on a.col2=c.col2;
改为：
SELECT count(*) as num FROM (income as i join outgo as o on i.areaid=o.areaid) join centeroutgo as c on i.areaid =c.areaid
还有就是确保income表、outgo表和centeroutgo表这三个表的areaid字段类型一致。
我没见过有Full outer join的，查了下手册，也没看见。
join_table:
table_reference [INNER | CROSS] JOIN table_factor [join_condition]
| table_reference STRAIGHT_JOIN table_factor
| table_reference STRAIGHT_JOIN table_factor ON condition
| table_reference LEFT [OUTER] JOIN table_reference join_condition
| table_reference NATURAL [LEFT [OUTER]] JOIN table_factor
| table_reference RIGHT [OUTER] JOIN table_reference join_condition
| table_reference NATURAL [RIGHT [OUTER]] JOIN table_factor
数据库多表关联，一般采用外键比较方便，也可以额外建一个连接表做多表关联的连接，但这样稍微有点儿复杂，这些是建表方面的关联。查询关联，可以采用多表查询的方式关联查询，这点要求稍高点儿，但关联后再操作单表时，别的表不用受太大的影响，这点特好。
常听说MySQL中3表 join 的执行流程并不是前两张表 join 得出结果，再与第三张表进行 join；而是3表嵌套的循环连接。那这个3表嵌套的循环连接具体又是个什么流程呢？与前两张表 join 得出结果再与第三张表进行 join 的执行效率相比如何呢？下面通过一个例子来分析分析。
set optimizer_switch='block_nested_loop=off';
关联字段无索引的情况下强制使用索引嵌套循环连接算法，目的是更好的观察扫描行数。
表结构和数据如下：
示例SQL：
通过 slow log 得知一共扫描 24100 行：
执行计划显示用的索引嵌套循环连接算法：
扫描行数构成：
总行数=100+4000+20000=24100。
从这个结果来看，join 过程像是先 t1 和 t3 join 得出 20 行中间结果，再与 t2 进行 join 得出结果。这结论与我们通常认为的 3表 join 实际上是3表嵌套的循环连接不一样，接着往下看。
查看执行计划成本：
mysql explain format=json select * from t1 join t2 on t1.b=t2.b join t3 on t1.b=t3.b where t1.a21\G
其他信息：
IO成本= 1*1.0 =1
CPU成本= 100*0.2 =20
t1总成本=21
IO成本= 1*1.0 =1
CPU成本= 200*0.2 =40
t3表总成本= 驱动表扇出*(IO成本+CPU成本) = 20*(1+40) =820
阶段性总成本= 21+820 =841
此处 eval_cost=80，实则为 驱动表扇出*被驱动每次扫描行数*filtered*成本常数 ，即 20*200*10%*0.2 。
简化公式为： eval_cost=rows_produced_per_json*成本常数
IO成本= 4*1.0 =4
CPU成本= 1000*0.2 =200
t2表总成本= 前2表join的扇出*(IO成本+CPU成本) = 400*(4+200) =81600
阶段性总成本= 841+81600 =82441
此处 eval_cost=8000，即 rows_produced_per_json*成本常数 ，即 40000*0.2
根据执行计划成本分析：
这样看，3表 join 流程是：
注意，由于造的数据比较特殊，所以第 3 步得出的中间结果集实际上只有 1行，所以最终 t2 表的查找次数是 20*1=20 ，所以扫描总行数是 20*1000 。所以单看 slow log 中显示的 24100 行，会误认为是先得出 t1 和 t3 join 的结果，再去和 t2 进行 join。
当我调整 t3 的数据，删除20行，再插入20行，使满足 b21 的数据翻倍，这样“第 3 步得出的中间结果集”变成 2 行：
再来看slow log 中扫描的总行数为44100，t1、t3的扫描行数不变，t2 的扫描行数变为 20*2*1000=40000 ：
为什么执行计划中分析得到的是 t2 表查找 400 次呢？
因为执行计划对t1 join t3 的扇出是个估算值，不准确。而 slow log 是真实执行后统计的，是个准确值。
为什么执行计划中，t2表的执行次数是用“t1 join t3 的扇出”表示的？这不是说明 t1 先和 t3 join，结果再和 t2 join？
其实拆解来看，“3表嵌套循环” 和 “前2表 join 的结果和第3张表 join” 两种算法，成本是一样的，而且如果要按3表嵌套循环的方式展示每张表的成本将非常复杂，可读性不强。所以执行计划中这么表示没有问题。
总的来说，对于3表join或者多表join 来说，“3表嵌套循环” 和 “先2表 join，结果和第3张表join” 两种算法，成本是一样的。要注意的一点是3表嵌套循环成本并非如下图写的：n m x，而是 n (m+a x)，其中 a 为 t2 满足单个等值条件的平均值。
当被驱动表的关联字段不是唯一索引，或者没有索引，每次扫描行数会大于1时，其扇出误差会非常大。比如在上面的示例中：
t3 实际的扇出只有 20，但优化器估算值是 总扫描行数的 10%，由于t3表的关联字段没有索引，所以每次都要全表扫描200行，总的扫描行数= 20*200 =4000，扇出= 4000*10% =400，比实际的20大了20倍。尤其对于后续表的 join 来说，成本估算会产生更严重的偏差。
如果是 left join，每个被驱动表的 filtered 都会被优化器认定为 100%，误差更大！
通常建议join不超过2表，就是因为优化器估算成本误差大导致选择不好的执行计划，如果要用，一定要记住：关联字段必须要有索引，最好有唯一性或者基数大。
---table1指的是第一张表，table2指的是第二张表，table3指的是第三张表，
select a.uid,a.uname,a.upsw,a.urealname,a.utel,a.remark,b.rname,b.rremark,c.deptname,c.deptremark from table1 a,table2 b, table3 c where a.sems_role_rid=b.rid and a.udeptid=c.deptid
假设三张表结构一样，题主可以参考下列sql语句,A表与B表union,然后将联合后的结果集再与C表union all
select t.* from
(select * from A union select * from B) t
union all
select * from C;
