mysql left( right ) join使用on 与where 筛选的差异
有这样的一个问题mysql查询使用mysql中left(right)join筛选条件在on与where查询出的数据是否有差异。 可能只看着两个关键字看不出任何的问题。那我们使用实际的例子来说到底有没有差异。 例如存在两张表结构 表结构1 Sql代码 drop table ifEXISTSA; CREATE T
有这样的一个问题mysql查询使用mysql中left(right)join筛选条件在on与where查询出的数据是否有差异。
可能只看着两个关键字看不出任何的问题。那我们使用实际的例子来说到底有没有差异。
例如存在两张表结构
表结构1
Sql代码
- drop table if EXISTS A;
- CREATE TABLE A (
- ID int(1) NOT NULL,
- PRIMARY KEY (ID)
- ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1;
表结构2
Sql代码
- drop table if EXISTS B;
- CREATE TABLE B (
- ID int(1) NOT NULL,
- PRIMARY KEY (ID)
- ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1;
表一插入数据
Sql代码
- insert into A values ( 1 );
- insert into A values ( 2 );
- insert into A values ( 3 );
- insert into A values ( 4 );
- insert into A values ( 5 );
- insert into A values ( 6 );
表二插入数据
Sql代码
- insert into B values ( 1 );
- insert into B values ( 2 );
- insert into B values ( 3 );
完成后A,B表数据如下:
语句一
Sql代码
- select A.ID as AID, B.ID as BID from A left join B on A.ID = B.ID where B.ID
语句二
Java代码
- select A.ID as AID, B.ID as BID from A left join B on A.ID = B.ID and B.ID3
以上两个语句的查询结果是否一致。
反正一切我是没有注意到这两个查询存在任何差异的【以前也没这么写过sql】。
我们看看实际结果
语句一的查询结果
语句二的查询结果为:
发现两个查询存在差异。
为什么会存在差异,这和on与where查询顺序有关。
我们知道标准查询关键字执行顺序为 from->where->group by->having->order by[ 记得不是很清楚呢]
left join 是在from范围类所以 先on条件筛选表,然后两表再做left join。
而对于where来说在left join结果再次筛选。
第一sql语句查询过程如下等价于:
1:先是left join
Sql代码
- select A.ID as AID, B.ID as BID from A left join B on A.ID = B.ID
查询结果如下
2:再查询结果中将B.ID即BID
也就是我们上面看到的结果。
第二sql语句查询过程如下等价于:
1:先按照on条件刷选表等价于先筛选B表:
2:再已上查询结果与A表做left join,这也是为什么我们看到第二个查询的sql会保留A表的原因。
ON与where的使用一定要注意场所:
(1):ON后面的筛选条件主要是针对的是关联表【而对于主表刷选条件不适用】。
例如
Sql代码
- select A.ID as AID, B.ID as BID from A left join B on A.ID = B.ID and A.ID = 3
这个的查询结果为
挺诧异的吧和我们期望的结果不一样,并为筛选出AID=3的数据。
但是我们也发现 AID 与 中AID 1 于2对应的值为NULL,关联表只取了满足A表筛刷选条件的值。
即主表条件在on后面时附表只取满足主表帅选条件的值、而主表还是取整表。
(2):对于主表的筛选条件应放在where后面,不应该放在ON后面
(3):对于关联表我们要区分对待。如果是要条件查询后才连接应该把查询件
放置于ON后。
如果是想再连接完毕后才筛选就应把条件放置于where后面
(4): 对于关联表我们其实可以先做子查询再做join
所以第二个sql等价于
Sql代码
- select A.ID as AID, B1.ID as BID
- from A left join ( select B.ID from B where B.ID on A.ID = B1.ID
以上全在mysql5.1上测试过

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.

Navicat sendiri tidak menyimpan kata laluan pangkalan data, dan hanya boleh mengambil kata laluan yang disulitkan. Penyelesaian: 1. Periksa Pengurus Kata Laluan; 2. Semak fungsi "Ingat Kata Laluan" Navicat; 3. Tetapkan semula kata laluan pangkalan data; 4. Hubungi pentadbir pangkalan data.

Buat pangkalan data menggunakan Navicat Premium: Sambungkan ke pelayan pangkalan data dan masukkan parameter sambungan. Klik kanan pada pelayan dan pilih Buat Pangkalan Data. Masukkan nama pangkalan data baru dan set aksara yang ditentukan dan pengumpulan. Sambung ke pangkalan data baru dan buat jadual dalam penyemak imbas objek. Klik kanan di atas meja dan pilih masukkan data untuk memasukkan data.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Navicat untuk MariaDB tidak dapat melihat kata laluan pangkalan data secara langsung kerana kata laluan disimpan dalam bentuk yang disulitkan. Untuk memastikan keselamatan pangkalan data, terdapat tiga cara untuk menetapkan semula kata laluan anda: Tetapkan semula kata laluan anda melalui Navicat dan tetapkan kata laluan yang kompleks. Lihat fail konfigurasi (tidak disyorkan, risiko tinggi). Gunakan alat baris perintah sistem (tidak disyorkan, anda perlu mahir dalam alat baris arahan).

Langkah -langkah untuk melaksanakan SQL di Navicat: Sambungkan ke pangkalan data. Buat tetingkap editor SQL. Tulis pertanyaan SQL atau skrip. Klik butang Run untuk melaksanakan pertanyaan atau skrip. Lihat hasilnya (jika pertanyaan dilaksanakan).

Anda boleh membuat sambungan MySQL baru di Navicat dengan mengikuti langkah -langkah: Buka aplikasi dan pilih Sambungan Baru (Ctrl N). Pilih "MySQL" sebagai jenis sambungan. Masukkan nama host/alamat IP, port, nama pengguna, dan kata laluan. (Pilihan) Konfigurasikan pilihan lanjutan. Simpan sambungan dan masukkan nama sambungan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.
