Mysql的left join无效及使用
今天写sql发现使用left join 没有把左边表的数据全部查询出来,让我郁闷了一会,后来仔细研究了一会才知道自己犯了个常识性的错误(我是菜鸟)
这是原sql
这样的查询并不能将tb_line这张表的数据都查询出来,好尴尬...
后面我才知道原来当我们进行多表查询,在执行到where之前,会先形成一个临时表
而on就是临时表中的条件筛选,使用left join则不管条件是否为真,都会查询出左边表的数据,条件为假的,则显示为null
where则是在临时表生成之后的过滤条件
在第一张图中,我将tb_vehicle这张表的过滤条件放在where之中,那left join所产生条件为假的数据,则会在where 的 v.del_flag='0'中被过滤掉(因为条件为假的数据,del_flag都为空)
所以我看似使用了left join ,实际上这样写与使用inner join的结果是一样的
正确sql如下:
在临时表中就做好条件筛选,这样就能够得到左边表的数据
总结:
使用left join 并需要做条件查询的时候,需要仔细斟酌改条件筛选放在on后面还是where后面
Mysql left join 避坑指南
现象
left join在我们使用mysql查询的过程中可谓非常常见,比如博客里一篇文章有多少条评论、商城里一个货物有多少评论、一条评论有多少个赞等等。但是由于对join、on、where等关键字的不熟悉,有时候会导致查询结果与预期不符,所以今天我就来总结一下,一起避坑。
这里我先给出一个场景,并抛出两个问题,如果你都能答对那这篇文章就不用看了。
假设有一个班级管理应用,有一个表classes,存了所有的班级;有一个表students,存了所有的学生,具体数据如下:
那么现在有两个需求:
找出每个班级的名称及其对应的女同学数量
找出一班的同学总数
对于需求1,大多数人不假思索就能想出如下两种sql写法,请问哪种是对的?
SELECT c.name, count(s.name) as num
FROM classes c left join students s
on s.class_id = c.id
and s.gender = 'F'
group by c.name
或者
SELECT c.name, count(s.name) as num
FROM classes c left join students s
on s.class_id = c.id
where s.gender = 'F'
group by c.name
对于需求2,大多数人也可以不假思索的想出如下两种sql写法,请问哪种是对的?
SELECT c.name, count(s.name) as num
FROM classes c left join students s
on s.class_id = c.id
where c.name = '一班'
group by c.name
或者
SELECT c.name, count(s.name) as num
FROM classes c left join students s
on s.class_id = c.id
and c.name = '一班'
group by c.name
请不要继续往下翻 !!先给出你自己的答案,正确答案就在下面。
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答案是两个需求都是第一条语句是正确的,要搞清楚这个问题,就得明白mysql对于left join的执行原理,下节进行展开。
根源
mysql 对于left join的采用类似嵌套循环的方式来进行从处理,以下面的语句为例:
SELECT * FROM LT LEFT JOIN RT ON P1(LT,RT)) WHERE P2(LT,RT)
其中P1是on过滤条件,缺失则认为是TRUE,P2是where过滤条件,缺失也认为是TRUE,该语句的执行逻辑可以描述为:
FOR each row lt in LT {// 遍历左表的每一行
BOOL b = FALSE;
FOR each row rt in RT such that P1(lt, rt) {// 遍历右表每一行,找到满足join条件的行
IF P2(lt, rt) {//满足 where 过滤条件
t:=lt||rt;//合并行,输出该行
}
b=TRUE;// lt在RT中有对应的行
}
IF (!b) { // 遍历完RT,发现lt在RT中没有有对应的行,则尝试用null补一行
IF P2(lt,NULL) {// 补上null后满足 where 过滤条件
t:=lt||NULL; // 输出lt和null补上的行
}
}
}
当然,实际情况中MySQL会使用buffer的方式进行优化,减少行比较次数,不过这不影响关键的执行流程,不在本文讨论范围之内。
从这个伪代码中,我们可以看出两点:
如果想对右表进行限制,则一定要在on条件中进行,若在where中进行则可能导致数据缺失,导致左表在右表中无匹配行的行在最终结果中不出现,违背了我们对left join的理解。因为对左表无右表匹配行的行而言,遍历右表后b=FALSE,所以会尝试用NULL补齐右表,但是此时我们的P2对右表行进行了限制,NULL若不满足P2(NULL一般都不会满足限制条件,除非IS NULL这种),则不会加入最终的结果中,导致结果缺失。
如果没有where条件,无论on条件对左表进行怎样的限制,左表的每一行都至少会有一行的合成结果,对左表行而言,若右表若没有对应的行,则右表遍历结束后b=FALSE,会用一行NULL来生成数据,而这个数据是多余的。所以对左表进行过滤必须用where。
下面展开两个需求的错误语句的执行结果和错误原因:
需求1
需求2
需求1由于在where条件中对右表限制,导致数据缺失(四班应该有个为0的结果)
需求2由于在on条件中对左表限制,导致数据多余(其他班的结果也出来了,还是错的)
总结
通过上面的问题现象和分析,可以得出了结论:在left join语句中,左表过滤必须放where条件中,右表过滤必须放on条件中,这样结果才能不多不少,刚刚好。
SQL 看似简单,其实也有很多细节原理在里面,一个小小的混淆就会造成结果与预期不符,所以平时要注意这些细节原理,避免关键时候出错。
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。
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