在阅读它之后,这不是显式与隐式SQL连接的副本。 答案可能相关(甚至相同),但问题是不同的。


它们之间有什么不同?每一种都应该有什么不同?

如果我正确地理解了这个理论,那么查询优化器应该能够互换地使用这两种方法。


当前回答

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。

其他回答

在INNER join中,它们是可互换的,优化器会随意重新排列它们。

在OUTER连接上,它们不一定是可互换的,这取决于它们所依赖的连接的哪一侧。

我把它们放在任意一个位置,取决于可读性。

内连接不重要吗 外部连接的注意事项 a. WHERE从句:加入后。在连接发生后,将过滤记录。 b. ON条款-加入前。记录(来自右表)将在加入之前被过滤。这可能在结果中以null结束(因为OUTER连接)。

示例:考虑以下表格:

文档: id 的名字 1 Document1 2 Document2 3. Document3 4 Document4 5 Document5 下载: id document_id 用户名 1 1 sandeep 2 1 思米 3. 2 sandeep 4 2 •拉赫曼 5 3. 思米

a) WHERE从句内:

   SELECT documents.name, downloads.id
     FROM documents
     LEFT OUTER JOIN downloads
       ON documents.id = downloads.document_id
     WHERE username = 'sandeep'

对于上述查询,中间连接表将如下所示。

id(from documents) name id (from downloads) document_id username
1 Document1 1 1 sandeep
1 Document1 2 1 simi
2 Document2 3 2 sandeep
2 Document2 4 2 reya
3 Document3 5 3 simi
4 Document4 NULL NULL NULL
5 Document5 NULL NULL NULL

在应用WHERE子句并选择列出的属性后,结果将是:

name id
Document1 1
Document2 3

b)在JOIN子句内

   SELECT documents.name, downloads.id
   FROM documents
     LEFT OUTER JOIN downloads
       ON documents.id = downloads.document_id
         AND username = 'sandeep'

对于上述查询,中间连接表将如下所示。

id(from documents) name id (from downloads) document_id username
1 Document1 1 1 sandeep
2 Document2 3 2 sandeep
3 Document3 NULL NULL NULL
4 Document4 NULL NULL NULL
5 Document5 NULL NULL NULL

注意文档中不符合这两个条件的行是如何用NULL值填充的。

选择列出的属性后,结果将是:

name id
Document1 1
Document2 3
Document3 NULL
Document4 NULL
Document5 NULL

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。

当涉及到左连接时,where子句和on子句之间有很大的区别。

这里有一个例子:

mysql> desc t1; 
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id    | int(11)     | NO   |     | NULL    |       |
| fid   | int(11)     | NO   |     | NULL    |       |
| v     | varchar(20) | NO   |     | NULL    |       |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+

fid是表t2的id。

mysql> desc t2;
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id    | int(11)     | NO   |     | NULL    |       |
| v     | varchar(10) | NO   |     | NULL    |       |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

查询“on子句”:

mysql> SELECT * FROM `t1` left join t2 on fid = t2.id AND t1.v = 'K' 
    -> ;
+----+-----+---+------+------+
| id | fid | v | id   | v    |
+----+-----+---+------+------+
|  1 |   1 | H | NULL | NULL |
|  2 |   1 | B | NULL | NULL |
|  3 |   2 | H | NULL | NULL |
|  4 |   7 | K | NULL | NULL |
|  5 |   5 | L | NULL | NULL |
+----+-----+---+------+------+
5 rows in set (0.00 sec)

where子句查询:

mysql> SELECT * FROM `t1` left join t2 on fid = t2.id where t1.v = 'K';
+----+-----+---+------+------+
| id | fid | v | id   | v    |
+----+-----+---+------+------+
|  4 |   7 | K | NULL | NULL |
+----+-----+---+------+------+
1 row in set (0.00 sec)

很明显, 第一个查询从t1返回一条记录,从t2返回与t1相关的行(如果有的话)。v = 'K'。

第二个查询返回来自t1的行,但只针对t1。v = 'K'将有任何与它相关的行。

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。