你认为自己已对 MySQL 的 LEFT JOIN 理解深刻,这篇文章,我想让你能多学会点东西!

  • ON 子句与 WHERE 子句的不同
  • 一种更好地理解带有 WHERE ... IS NULL 子句的复杂匹配条件的简单方法
  • Matching-Conditions 与 Where-conditions 的不同

你一定知道关于 “A LEFT JOIN B ON 条件表达式” 的基础用法

ON 条件(“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON)用来决定如何从 B 表中检索数据行。

如果 B 表中没有任何一行数据匹配 ON 的条件,将会额外生成一行所有列为 NULL 的数据

在匹配阶段 WHERE 子句的条件都不会被使用。仅在匹配阶段完成以后,WHERE 子句条件才会被使用。它将从匹配阶段产生的数据中检索过滤。

例如:news 与 news_category表的结构如下,news表的category_id与news_category表的id是对应关系。

显示news表记录,并显示news的category名称,查询语句如下

select a.id,a.title,b.name as category_name,a.content,a.addtime,a.lastmodify
from news as a left join news_category as b
on a.category_id = b.id;

因 news_category 表没有id=4的记录,因此news 表中category_id=4的记录的category_name=NULL

使用left join, A表与B表所显示的记录数为 1:1 或 1:0,A表的所有记录都会显示,B表只显示符合条件的记录。

但如果B表符合条件的记录数大于1条,就会出现1:n的情况,这样left join后的结果,记录数会多于A表的记录数。

例如:member与member_login_log表的结构如下,member记录会员信息,member_login_log记录会员每日的登入记录。member表的id与member_login_log表的uid是对应关系。

查询member用户的资料及最后登入日期:

如果直接使用left join

select a.id, a.username, b.logindate
from member as a
left join member_login_log as b on a.id = b.uid;

保证B表的符合条件的记录是空或唯一,我们可以使用group by来实现。

select a.id, a.username, b.logindate
from member as a
left join (select uid, max(logindate) as logindate from member_login_log group by uid) as b
on a.id = b.uid;

小结:使用left join的两个表,最好是1:1 或 1:0的关系,这样可以保证A表的记录全部显示,B表显示符合条件的记录。

创建表及测试数据

mysql> CREATE TABLE `product` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL auto_increment,
`amount` int(10) unsigned default NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=latin1 mysql> CREATE TABLE `product_details` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL,
`weight` int(10) unsigned default NULL,
`exist` int(10) unsigned default NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1 mysql> INSERT INTO product (id,amount)
VALUES (1,100),(2,200),(3,300),(4,400);
Query OK, 4 rows affected (0.00 sec)
Records: 4 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> INSERT INTO product_details (id,weight,exist)
VALUES (2,22,0),(4,44,1),(5,55,0),(6,66,1);
Query OK, 4 rows affected (0.00 sec)
Records: 4 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> SELECT * FROM product;
+----+--------+
| id | amount |
+----+--------+
| 1 | 100 |
| 2 | 200 |
| 3 | 300 |
| 4 | 400 |
+----+--------+
4 rows in set (0.00 sec) mysql> SELECT * FROM product_details;
+----+--------+-------+
| id | weight | exist |
+----+--------+-------+
| 2 | 22 | 0 |
| 4 | 44 | 1 |
| 5 | 55 | 0 |
| 6 | 66 | 1 |
+----+--------+-------+
4 rows in set (0.00 sec) mysql> SELECT * FROM product LEFT JOIN product_details
ON (product.id = product_details.id);
+----+--------+------+--------+-------+
| id | amount | id | weight | exist |
+----+--------+------+--------+-------+
| 1 | 100 | NULL | NULL | NULL |
| 2 | 200 | 2 | 22 | 0 |
| 3 | 300 | NULL | NULL | NULL |
| 4 | 400 | 4 | 44 | 1 |
+----+--------+------+--------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

ON 子句和 WHERE 子句有什么不同?

一个问题:下面两个查询的结果集有什么不同么?

1. SELECT
*
FROM
product
LEFT JOIN product_details ON (
product.id = product_details.id
)
AND product_details.id = 2;
2. SELECT
*
FROM
product
LEFT JOIN product_details ON (
product.id = product_details.id
)
WHERE
product_details.id = 2;

第一条查询使用 ON 条件决定了从 LEFT JOIN的 product_details表中检索符合的所有数据行。

第二条查询做了简单的LEFT JOIN,然后使用 WHERE 子句从 LEFT JOIN的数据中过滤掉不符合条件的数据行。

再看一个示例:

SELECT
*
FROM
product
LEFT JOIN product_details ON product.id = product_details.id
AND product.amount = 100;

有来自product表的数据行都被检索到了,但没有在product_details表中匹配到记录(product.id = product_details.id AND product.amount=100 条件并没有匹配到任何数据)

SELECT * FROM product LEFT JOIN product_details
ON (product.id = product_details.id)
AND product.amount=200;

同样,所有来自product表的数据行都被检索到了,有一条数据匹配到了。

使用 WHERE ... IS NULL 子句的 LEFT JOIN 会发生什么呢?

WHERE 条件查询发生在 匹配阶段之后,这意味着 WHERE ... IS NULL 子句将从匹配阶段后的数据中过滤掉不满足匹配条件的数据行。

纸面上看起来很清楚,但是当你在 ON 子句中使用多个条件时就会感到困惑了。

我总结了一种简单的方式来理解上述情况:

  • 将 IS NULL 作为否定匹配条件
  • 使用 !(A and B) == !A OR !B 逻辑判断 看看下面的示例:
SELECT a.* FROM product a LEFT JOIN product_details b
ON a.id=b.id AND b.weight!=44 AND b.exist=0
WHERE b.id IS NULL;

检查一下 ON 匹配子句:我们可以把 IS NULL 子句 看作是否定匹配条件。

这意味着我们将检索到以下行:

!( exist(b.id that equals to a.id) AND b.weight !=44 AND b.exist=0 )
!exist(b.id that equals to a.id) || !(b.weight !=44) || !(b.exist=0)
!exist(b.id that equals to a.id) || b.weight =44 || b.exist=1

就像在C语言中的逻辑 AND 和 逻辑 OR表达式一样,其操作数是从左到右求值的。如果第一个参数做够判断操作结果,那么第二个参数便不会被计算求值(短路效果)

看看别的示例:

SELECT a.* FROM product a LEFT JOIN product_details b
ON a.id=b.id AND b.weight!=44 AND b.exist=1
WHERE b.id IS NULL;

Matching-Conditions 与 Where-conditions 之战

如果把基本的查询条件放在 ON 子句中,把剩下的否定条件放在 WHERE 子句中,那么你会获得相同的结果。

SELECT a.* FROM product a LEFT JOIN product_details b
ON a.id=b.id AND b.weight!=44 AND b.exist=0
WHERE b.id IS NULL;

可以改为:

SELECT a.* FROM product a LEFT JOIN product_details b
ON a.id=b.id
WHERE b.id is null OR b.weight=44 OR b.exist=1;

又如:

SELECT a.* FROM product a LEFT JOIN product_details b
ON a.id=b.id AND b.weight!=44 AND b.exist!=0
WHERE b.id IS NULL;

可以改为:

SELECT a.* FROM product a LEFT JOIN product_details b
ON a.id=b.id
WHERE b.id is null OR b.weight=44 OR b.exist=0;

只需要第一个表中的数据的话,这些查询会返回相同的结果集。

有一种情况就是,如果你从 LEFT JOIN的表中检索数据时,查询的结果就不同了。

如前所述,WHERE 子句是在匹配阶段之后用来过滤的。

示例

SELECT * FROM product a LEFT JOIN product_details b
ON a.id=b.id AND b.weight!=44 AND b.exist=1
WHERE b.id is null; SELECT * FROM product a LEFT JOIN product_details b
ON a.id=b.id
WHERE b.id IS NULL OR b.weight=44 OR b.exist=0;

注:

如果使用 LEFT JOIN 来寻找在一些表中不存在的记录,需要做下面的测试:WHERE 部分的 col_name IS NULL(其中 col_name 列被定义为 NOT NULL),MYSQL 在查询到一条匹配 LEFT JOIN 条件后将停止搜索更多行(在一个特定的组合键下)

关于 MySQL LEFT JOIN 不可不知的事的更多相关文章

  1. ES6 你可能不知道的事 – 基础篇

    序 ES6,或许应该叫 ES2015(2015 年 6 月正式发布),对于大多数前端同学都不陌生. 首先这篇文章不是工具书,不会去过多谈概念,而是想聊聊关于每个特性 你可能不知道的事,希望能为各位同学 ...

  2. MySQL中join的用法

    近期用phpcms v9做项目,初期没有问题,后期随着数据量的增大,phpcms v9后台出现的栏目更新不动的情况,初期我以为是程序的问题,进行了程序排查,没有发现任何问题,登录上centos服务器后 ...

  3. Java你可能不知道的事(3)HashMap

    概述 HashMap对于做Java的小伙伴来说太熟悉了.估计你们每天都在使用它.它为什么叫做HashMap?它的内部是怎么实现的呢?为什么我们使用的时候很多情况都是用String作为它的key呢?带着 ...

  4. java你可能不知道的事(2)--堆和栈

    在java语言的学习和使用当中你可能已经了解或者知道堆和栈,但是你可能没有完全的理解它们.今天我们就一起来学习堆.栈的特点以及它们的区别.认识了这个之后,你可能对java有更深的理解. Java堆内存 ...

  5. MySQL Left Join,Right Join

    魂屁,东西发这里了关于Left Join,Right Join的 在讲MySQL的Join语法前还是先回顾一下联结的语法,呵呵,其实连我自己都忘得差不多了,那就大家一起温习吧(如果内容有错误或有疑问, ...

  6. MySQL Full Join的实现

    MySQL Full Join的实现 由于MySQL不支持FULL JOIN,以下是替代方法 left join + union(可去除反复数据)+ right join select * from ...

  7. overflow:hidden 你所不知道的事

    overflow:hidden 你所不知道的事 overflow:hidden这个CSS样式是大家常用到的CSS样式,但是大多数人对这个样式的理解仅仅局限于隐藏溢出,而对于清除浮动这个含义不是很了解. ...

  8. mysql left join

    MySQL左连接不同于简单连接.MySQL LEFT JOIN提供该表额外字段在左侧. 如果使用LEFT JOIN,得到的所有记录的匹配方式相同, 在左边表中得到的每个记录不匹配也会有一个额外的记录. ...

  9. MySQL的JOIN(一):用法

    JOIN的含义就如英文单词"join"一样,连接两张表,大致分为内连接,外连接,右连接,左连接,自然连接.这里描述先甩出一张用烂了的图,然后插入测试数据. CREATE TABLE ...

随机推荐

  1. Java中的权限学习笔记

    1.Java中的权限有两个层次,一个是类这一层,另一个是类成员那一层. 类这一层: public class可以在本包内被访问,也可以在包外被访问.而没有被public修饰的class只能在本包内被调 ...

  2. HDOJ 1297 Children’s Queue

    版权声明:来自: 码代码的猿猿的AC之路 http://blog.csdn.net/ck_boss https://blog.csdn.net/u012797220/article/details/3 ...

  3. 最新apache多域名多站点配置

    httpd.conf===> Listen Listen ServerName 用IP地址作为servername LoadModule rewrite_module modules/mod_r ...

  4. oracle-锁概念

    http://liwenshui322.iteye.com/blog/1166934 ORACLE DDL锁介绍 在DDL操作中会自动为对象加DDL锁(DDL Lock),从而保护这些对象不会被其他会 ...

  5. 在sorted range上的操作(includes,set_union,set_intersection,set_difference)

    includes //版本一:用operator <比较元素 template <class InputerIterator1,class InputerIterator2> boo ...

  6. openstack--4--控制节点安装配置glance

    Glance相关介绍 image Service 的功能是管理 Image,让用户能够发现.获取和保存 Image.在 OpenStack 中,提供 Image Service 的是 Glance,其 ...

  7. kafka重复数据问题排查记录

    问题 向kafka写数据,然后读kafka数据,生产的数据量和消费的数据量对不上. 开始怀疑人生,以前奠定的基础受到挑战... 原来的测试为什么没有覆盖生产量和消费量的对比? 消费者写的有问题?反复检 ...

  8. Oracle和SQL语句的优化策略(基础篇)

    转载自: http://blog.csdn.net/houpengfei111/article/details/9245337 http://blog.csdn.net/uniqed/article/ ...

  9. 用monit监控mongodb,崩溃后自动重启mongdb

    什么是monit Monit是一个跨平台的用来监控Unix/linux系统(比如Linux.BSD.OSX.Solaris)的工具.Monit特别易于安装,而且非常轻量级(只有500KB大小),并且不 ...

  10. idea补丁破解

    1.下载JetbrainsCrack-2.9-release-enc.jar破解补丁,下载地址:http://idea.lanyus.com 2.将其放在你的安装 idea下面的根目录下面 3.修改根 ...