简短的回答

这取决于连接类型是INNER还是OUTER。

对于INNER JOIN，答案是肯定的，因为INNER JOIN语句可以重写为带有WHERE子句的CROSS JOIN，该子句与您在INNER JOIN查询的ON子句中使用的条件相同。

但是，这只适用于INNER JOIN，不适用于OUTER JOIN。

长回答

考虑到我们有如下的post和post_comment表:

该职位有以下记录:

| id | title     |
|----|-----------|
| 1  | Java      |
| 2  | Hibernate |
| 3  | JPA       |

并且post_comment有以下三行:

| id | review    | post_id |
|----|-----------|---------|
| 1  | Good      | 1       |
| 2  | Excellent | 1       |
| 3  | Awesome   | 2       |

SQL内部连接

SQL JOIN子句允许您关联属于不同表的行。例如，CROSS JOIN将创建一个笛卡尔积(Cartesian Product)，其中包含两个连接表之间所有可能的行组合。

虽然CROSS JOIN在某些场景中很有用，但大多数情况下，您希望基于特定的条件来连接表。这就是INNER JOIN发挥作用的地方。

SQL INNER JOIN允许我们根据通过on子句指定的条件筛选连接两个表的笛卡尔积。

SQL内部连接-对“始终为真”的条件

如果您提供了一个“always true”条件，INNER JOIN将不会过滤连接的记录，结果集将包含两个连接表的笛卡尔积。

例如，如果我们执行下面的SQL INNER JOIN查询:

SELECT
   p.id AS "p.id",
   pc.id AS "pc.id"
FROM post p
INNER JOIN post_comment pc ON 1 = 1

我们将得到post和post_comment记录的所有组合:

| p.id    | pc.id      |
|---------|------------|
| 1       | 1          |
| 1       | 2          |
| 1       | 3          |
| 2       | 1          |
| 2       | 2          |
| 2       | 3          |
| 3       | 1          |
| 3       | 2          |
| 3       | 3          |

因此，如果ON子句条件为"always true"， INNER JOIN就相当于一个CROSS JOIN查询:

SELECT
   p.id AS "p.id",
   pc.id AS "pc.id"
FROM post p
CROSS JOIN post_comment
WHERE 1 = 1
ORDER BY p.id, pc.id

SQL INNER JOIN - ON "always false"条件

另一方面，如果On子句条件为“always false”，则所有连接的记录将被过滤掉，结果集将为空。

因此，如果我们执行下面的SQL INNER JOIN查询:

SELECT
   p.id AS "p.id",
   pc.id AS "pc.id"
FROM post p
INNER JOIN post_comment pc ON 1 = 0
ORDER BY p.id, pc.id

我们不会得到任何结果:

| p.id    | pc.id      |
|---------|------------|

这是因为上面的查询相当于下面的CROSS JOIN查询:

SELECT
   p.id AS "p.id",
   pc.id AS "pc.id"
FROM post p
CROSS JOIN post_comment
WHERE 1 = 0
ORDER BY p.id, pc.id

SQL INNER JOIN - ON子句使用外键和主键列

最常见的ON子句条件是子表中的外键列与父表中的主键列相匹配的条件，如下面的查询所示:

SELECT
   p.id AS "p.id",
   pc.post_id AS "pc.post_id",
   pc.id AS "pc.id",
   p.title AS "p.title",
   pc.review  AS "pc.review"
FROM post p
INNER JOIN post_comment pc ON pc.post_id = p.id
ORDER BY p.id, pc.id

当执行上面的SQL INNER JOIN查询时，我们得到以下结果集:

| p.id    | pc.post_id | pc.id      | p.title    | pc.review |
|---------|------------|------------|------------|-----------|
| 1       | 1          | 1          | Java       | Good      |
| 1       | 1          | 2          | Java       | Excellent |
| 2       | 2          | 3          | Hibernate  | Awesome   |

因此，只有匹配ON子句条件的记录才包含在查询结果集中。在我们的例子中，结果集包含了所有的帖子及其post_comment记录。没有关联post_comment的发布行将被排除，因为它们不能满足ON子句条件。

同样，上面的SQL INNER JOIN查询等价于下面的CROSS JOIN查询:

SELECT
   p.id AS "p.id",
   pc.post_id AS "pc.post_id",
   pc.id AS "pc.id",
   p.title AS "p.title",
   pc.review  AS "pc.review"
FROM post p, post_comment pc
WHERE pc.post_id = p.id

未取消的行是满足WHERE子句的行，结果集中只包括这些记录。这是可视化INNER JOIN子句如何工作的最好方法。

| p.id | pc.post_id | pc.id | p.title   | pc.review |
|------|------------|-------|-----------|-----------|
| 1    | 1          | 1     | Java      | Good      |
| 1    | 1          | 2     | Java      | Excellent |
| 1    | 2          | 3     | Java      | Awesome   |
| 2    | 1          | 1     | Hibernate | Good      |
| 2    | 1          | 2     | Hibernate | Excellent |
| 2    | 2          | 3     | Hibernate | Awesome   |
| 3    | 1          | 1     | JPA       | Good      |
| 3    | 1          | 2     | JPA       | Excellent |
| 3    | 2          | 3     | JPA       | Awesome   |

结论

INNER JOIN语句可以重写为带有WHERE子句的CROSS JOIN，该子句与在INNER JOIN查询的ON子句中使用的条件相同。

并不是说这只适用于INNER JOIN，而不适用于OUTER JOIN。

对于内部连接，WHERE和ON可以互换使用。事实上，可以在相关子查询中使用ON。例如:

update mytable
set myscore=100
where exists (
select 1 from table1
inner join table2
on (table2.key = mytable.key)
inner join table3
on (table3.key = table2.key and table3.key = table1.key)
...
)

这(恕我直言)完全让人困惑，而且很容易忘记将table1链接到任何东西(因为“driver”表没有“on”子句)，但这是合法的。

您正在尝试连接数据还是过滤数据?

为了可读性，将这些用例分别隔离到ON和WHERE是最有意义的。

在ON中联接数据 在WHERE中过滤数据

如果where子句中存在JOIN条件和过滤条件，那么读取查询将变得非常困难。

性能方面，你应该看不到区别，尽管不同类型的SQL有时处理查询计划的方式不同，所以值得尝试¯\_()_/¯(注意缓存会影响查询速度)

另外，正如其他人注意到的那样，如果使用外部连接，如果将筛选条件放在ON子句中，则会得到不同的结果，因为它只影响其中一个表。

我在这里写了一篇更深入的文章: https://dataschool.com/learn/difference-between-where-and-on-in-sql

这就是我的解。

SELECT song_ID,songs.fullname, singers.fullname
FROM music JOIN songs ON songs.ID = music.song_ID  
JOIN singers ON singers.ID = music.singer_ID
GROUP BY songs.fullname

你必须有GROUP BY才能让它工作。

希望这对你有所帮助。

让我们考虑一下这些表格:

A

id | SomeData

B

id | id_A | SomeOtherData

id_A是表a的外键

写这个查询:

SELECT *
FROM A
LEFT JOIN B
ON A.id = B.id_A;

将提供如下结果:

/ : part of the result
                                       B
                      +---------------------------------+
            A         |                                 |
+---------------------+-------+                         |
|/////////////////////|///////|                         |
|/////////////////////|///////|                         |
|/////////////////////|///////|                         |
|/////////////////////|///////|                         |
|/////////////////////+-------+-------------------------+
|/////////////////////////////|
+-----------------------------+

A中有而B中没有的东西意味着B中有空值。

---

现在，让我们考虑B.id_A中的一个特定部分，并从前面的结果中突出显示它:

/ : part of the result
* : part of the result with the specific B.id_A
                                       B
                      +---------------------------------+
            A         |                                 |
+---------------------+-------+                         |
|/////////////////////|///////|                         |
|/////////////////////|///////|                         |
|/////////////////////+---+///|                         |
|/////////////////////|***|///|                         |
|/////////////////////+---+---+-------------------------+
|/////////////////////////////|
+-----------------------------+

---

写这个查询:

SELECT *
FROM A
LEFT JOIN B
ON A.id = B.id_A
AND B.id_A = SpecificPart;

将提供如下结果:

/ : part of the result
* : part of the result with the specific B.id_A
                                       B
                      +---------------------------------+
            A         |                                 |
+---------------------+-------+                         |
|/////////////////////|       |                         |
|/////////////////////|       |                         |
|/////////////////////+---+   |                         |
|/////////////////////|***|   |                         |
|/////////////////////+---+---+-------------------------+
|/////////////////////////////|
+-----------------------------+

因为这将在内部连接中删除不在B.id_A = SpecificPart中的值

---

现在，让我们把查询改为这样:

SELECT *
FROM A
LEFT JOIN B
ON A.id = B.id_A
WHERE B.id_A = SpecificPart;

结果是:

/ : part of the result
* : part of the result with the specific B.id_A
                                       B
                      +---------------------------------+
            A         |                                 |
+---------------------+-------+                         |
|                     |       |                         |
|                     |       |                         |
|                     +---+   |                         |
|                     |***|   |                         |
|                     +---+---+-------------------------+
|                             |
+-----------------------------+

因为整个结果是根据B. id_a = SpecificPart过滤的，删除了B. id_a为NULL的部分，这些部分在A中，但不在B中

它们不是一回事。

考虑一下这些问题:

SELECT *
FROM Orders
LEFT JOIN OrderLines ON OrderLines.OrderID=Orders.ID
WHERE Orders.ID = 12345

and

SELECT *
FROM Orders
LEFT JOIN OrderLines ON OrderLines.OrderID=Orders.ID 
    AND Orders.ID = 12345

第一个将返回订单及其行(如果有的话)，订单号为12345。 第二个将返回所有订单，但只有订单12345有与之关联的行。

使用INNER JOIN，这两个子句实际上是等效的。然而，仅仅因为它们在功能上相同，产生相同的结果，并不意味着这两种子句具有相同的语义。