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。
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
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
其他回答
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。
关于你的问题,
只要你的服务器能得到它,内部连接的'on'和'where'都是一样的:
select * from a inner join b on a.c = b.c
and
select * from a inner join b where a.c = b.c
并非所有口译员都知道“where”选项,所以可能应该避免使用。当然,“on”从句更清楚。
对于内连接,它们的含义相同。但是,在外部连接中将得到不同的结果,这取决于您将连接条件放在WHERE子句中还是on子句中。看看这个相关的问题和答案(由我)。
我认为习惯总是把连接条件放在ON子句中是最有意义的(除非它是一个外部连接,而且你确实想把它放在where子句中),因为它使阅读你的查询的任何人都更清楚表是在什么条件下被连接的,而且它还有助于防止where子句长几十行。
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 |