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。

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

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。

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

就优化器而言，使用ON或WHERE定义连接子句应该没有区别。

然而，恕我直言，我认为在执行连接时使用ON子句更清楚。这样，您就有了查询的特定部分，该部分规定了如何处理连接，而不是与其余WHERE子句混合。

通常，一旦两个表已经连接，就在WHERE子句中处理筛选。这是有可能的，不过您可能希望在连接它们之前过滤一个或两个表。 也就是说，where子句适用于整个结果集，而on子句只适用于相关的连接。