为简单起见，假设所有相关字段都为NOT NULL。
你可以:
SELECT
table1.this, table2.that, table2.somethingelse
FROM
table1, table2
WHERE
table1.foreignkey = table2.primarykey
AND (some other conditions)
否则:
SELECT
table1.this, table2.that, table2.somethingelse
FROM
table1 INNER JOIN table2
ON table1.foreignkey = table2.primarykey
WHERE
(some other conditions)
这两者在MySQL中工作方式相同吗?
当前回答
如果您经常编写动态存储过程，那么您会爱上第二个示例(使用where)。如果你有各种各样的输入参数和大量的变形混乱，那么这是唯一的方法。否则，它们将运行相同的查询计划，因此在经典查询中肯定没有明显的区别。
其他回答
INNER JOIN是你应该使用的ANSI语法。
它通常被认为更具可读性，特别是当您连接许多表时。
当需要时，还可以轻松地用OUTER JOIN替换它。
WHERE语法更面向关系模型。
两个表连接的结果是应用筛选器的表的笛卡尔积，筛选器只选择连接列匹配的行。
使用WHERE语法更容易看到这一点。
至于你的例子，在MySQL中(通常在SQL中)，这两个查询是同义词。
另外，请注意MySQL也有一个STRAIGHT_JOIN子句。
使用这个子句，可以控制JOIN顺序:在外部循环中扫描哪个表，在内部循环中扫描哪个表。
在MySQL中不能使用WHERE语法来控制这一点。
一旦需要向查询中添加更多的表，隐式连接(第一个查询就是隐式连接)将变得更加混乱、难以阅读和维护。想象一下，在四五个不同的表上执行相同的查询和类型的连接……这是一场噩梦。
使用显式连接(第二个示例)可读性更强，也更容易维护。
我还将指出，使用旧语法更容易出错。如果使用不带ON子句的内部连接，则会出现语法错误。如果您使用旧的语法并且忘记了where子句中的一个连接条件，那么您将得到一个交叉连接。开发人员通常通过添加不同的关键字来解决这个问题(而不是修复连接，因为他们仍然没有意识到连接本身已经损坏)，这可能看起来解决了问题，但会大大降低查询速度。
此外，对于维护，如果您在旧语法中有一个交叉连接，维护者如何知道您是否有意要有一个交叉连接(在需要交叉连接的情况下)，或者这是一个应该修复的意外?
让我向您指出这个问题，看看为什么使用左连接时隐式语法不好。 Sybase *= Ansi标准与2个不同的外部表相同的内部表
另外，使用显式连接的标准已经超过20年了，这意味着隐式连接语法在这20年里已经过时了。你会使用已经过时20年的语法来编写应用程序代码吗?为什么要编写数据库代码呢?
我知道你说的是MySQL，但不管怎样: 在Oracle 9中，显式连接和隐式连接将生成不同的执行计划。AFAIK在Oracle 10+中已经解决了:不再有这样的区别了。
在ON / WHERE中应用条件语句
在这里，我解释了逻辑查询处理步骤。
参考:Microsoft®SQL Server™2005 T-SQL查询 出版社:微软出版社 时间:2006年3月7日 打印ISBN-10: 0-7356-2313-9 打印ISBN-13: 978-0-7356-2313-2 页:640
Microsoft®SQL Server™2005 T-SQL查询内部
(8) SELECT (9) DISTINCT (11) TOP <top_specification> <select_list>
(1) FROM <left_table>
(3) <join_type> JOIN <right_table>
(2) ON <join_condition>
(4) WHERE <where_condition>
(5) GROUP BY <group_by_list>
(6) WITH {CUBE | ROLLUP}
(7) HAVING <having_condition>
(10) ORDER BY <order_by_list>
SQL与其他编程语言不同的第一个值得注意的方面是代码处理的顺序。在大多数编程语言中，代码是按照编写的顺序处理的。在SQL中，处理的第一个子句是FROM子句，而首先出现的SELECT子句几乎是最后处理的。
每一步生成一个虚拟表，用作下一步的输入。这些虚拟表对调用方(客户端应用程序或外部查询)不可用。只有最后一步生成的表返回给调用者。如果在查询中没有指定某个子句，则简单地跳过相应的步骤。
逻辑查询处理阶段简要描述
如果对步骤的描述现在看起来没有多大意义，也不要太担心。这些都是作为参考提供的。场景示例之后的部分将更详细地介绍这些步骤。
FROM: A Cartesian product (cross join) is performed between the first two tables in the FROM clause, and as a result, virtual table VT1 is generated. ON: The ON filter is applied to VT1. Only rows for which the <join_condition> is TRUE are inserted to VT2. OUTER (join): If an OUTER JOIN is specified (as opposed to a CROSS JOIN or an INNER JOIN), rows from the preserved table or tables for which a match was not found are added to the rows from VT2 as outer rows, generating VT3. If more than two tables appear in the FROM clause, steps 1 through 3 are applied repeatedly between the result of the last join and the next table in the FROM clause until all tables are processed. WHERE: The WHERE filter is applied to VT3. Only rows for which the <where_condition> is TRUE are inserted to VT4. GROUP BY: The rows from VT4 are arranged in groups based on the column list specified in the GROUP BY clause. VT5 is generated. CUBE | ROLLUP: Supergroups (groups of groups) are added to the rows from VT5, generating VT6. HAVING: The HAVING filter is applied to VT6. Only groups for which the <having_condition> is TRUE are inserted to VT7. SELECT: The SELECT list is processed, generating VT8. DISTINCT: Duplicate rows are removed from VT8. VT9 is generated. ORDER BY: The rows from VT9 are sorted according to the column list specified in the ORDER BY clause. A cursor is generated (VC10). TOP: The specified number or percentage of rows is selected from the beginning of VC10. Table VT11 is generated and returned to the caller.
(在ON / WHERE中应用条件语句在少数情况下不会有太大区别。这取决于你连接了多少个表，以及每个连接表中可用的行数)
