为了获得更好的性能，表应该有一个用于join的特殊索引列。

所以如果你的条件列不是那些索引列之一，那么我怀疑最好把它保存在WHERE。

所以你使用索引列来JOIN，然后在JOIN之后你在无索引列上运行条件。

我认为这种区别可以通过SQL中操作的逻辑顺序来最好地解释，这是简化的:

FROM(包括连接) 在哪里 集团 聚合 有 窗口 选择 截然不同的 并，相交，除 命令 抵消 获取

联接不是select语句的子句，而是FROM语句中的操作符。因此，当逻辑处理到达WHERE子句时，属于相应JOIN运算符的所有ON子句在逻辑上“已经发生”。这意味着在LEFT JOIN的情况下，例如，在应用WHERE子句时，外部连接的语义已经发生。

我已经在这篇博文中更深入地解释了下面的例子。运行此查询时:

SELECT a.actor_id, a.first_name, a.last_name, count(fa.film_id)
FROM actor a
LEFT JOIN film_actor fa ON a.actor_id = fa.actor_id
WHERE film_id < 10
GROUP BY a.actor_id, a.first_name, a.last_name
ORDER BY count(fa.film_id) ASC;

LEFT JOIN实际上没有任何有用的效果，因为即使演员没有在电影中演出，演员也会被过滤，因为它的FILM_ID将为NULL, WHERE子句将过滤这样的一行。结果是这样的:

ACTOR_ID  FIRST_NAME  LAST_NAME  COUNT
--------------------------------------
194       MERYL       ALLEN      1
198       MARY        KEITEL     1
30        SANDRA      PECK       1
85        MINNIE      ZELLWEGER  1
123       JULIANNE    DENCH      1

也就是说，就好像我们内部连接了两个表。如果我们移动ON子句中的筛选谓词，它现在成为外部连接的标准:

SELECT a.actor_id, a.first_name, a.last_name, count(fa.film_id)
FROM actor a
LEFT JOIN film_actor fa ON a.actor_id = fa.actor_id
  AND film_id < 10
GROUP BY a.actor_id, a.first_name, a.last_name
ORDER BY count(fa.film_id) ASC;

这意味着结果将包含没有任何影片的演员，或者没有任何影片且FILM_ID < 10的演员

ACTOR_ID  FIRST_NAME  LAST_NAME     COUNT
-----------------------------------------
3         ED          CHASE         0
4         JENNIFER    DAVIS         0
5         JOHNNY      LOLLOBRIGIDA  0
6         BETTE       NICHOLSON     0
...
1         PENELOPE    GUINESS       1
200       THORA       TEMPLE        1
2         NICK        WAHLBERG      1
198       MARY        KEITEL        1

简而言之

总是把谓词放在逻辑上最有意义的地方。

a. WHERE子句:加入后，记录将被过滤。

b. ON子句-在加入之前，记录(来自右边表格)将被过滤。

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。

我认为这是连接序列效应。 在左上角连接的情况下，SQL先做左连接，然后做where过滤器。 在沮丧的情况下，找到订单。首先ID=12345，然后加入。

从字面上看，它们是等价的。

在大多数开源数据库(最著名的例子是MySql和postgresql)中，查询计划是出现在关系数据库管理系统中的访问路径选择(Selinger et al, 1979)中的经典算法的变体。在这种方法中，条件有两种类型

引用单个表的条件(用于筛选) 引用两个表的条件(不管它们出现在哪里，都被视为连接条件)

特别是在MySql中，通过跟踪优化器，您可以看到自己的join ..On条件在解析过程中被等价的where条件替换。类似的事情也发生在postgresql中(虽然没有办法通过日志看到它，你必须阅读源代码描述)。

无论如何，主要的一点是，这两种语法变体之间的差异在解析/查询-重写阶段就消失了，甚至没有达到查询计划和执行阶段。因此，就性能而言，它们是否相同是毫无疑问的，它们在进入执行阶段之前就已经完全相同了。

你可以用explain来验证他们的计划是否相同。例如，在postgres中，计划将包含一个join子句，即使你没有在语法中使用join..on。

Oracle和SQL server不是开源的，但是，据我所知，它们基于等价规则(类似于关系代数中的规则)，并且它们在这两种情况下也产生相同的执行计划。

显然，对于外部连接，这两种语法风格是不相等的，对于那些你必须使用join…在语法