MySQL 之 LEFT JOIN 避坑指南

小伙伴们有没有觉得学习数据库很有意思？有意思就对了！今天就给大家带来《MySQL 之 LEFT JOIN 避坑指南》，以下内容将会涉及到MySQL、join，若是在学习中对其中部分知识点有疑问，或许看了本文就能帮到你！

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（感谢廖雪峰的在线SQL）：

SELECT * FROM classes;

id    name
1    一班
2    二班
3    三班
4    四班

SELECT * FROM students;

id  class_id  name   gender
1    1        小明        M
2    1        小红        F
3    1        小军        M
4    1        小米        F
5    2        小白        F
6    2        小兵        M
7    2        小林        M
8    3        小新        F
9    3        小王        M
10    3        小丽        F

那么现在有两个需求：

1. 找出每个班级的名称及其对应的女同学数量
2. 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：

1. 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。
2. 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

name    num
一班    2
二班    1
三班    2

需求2

name    num
一班    4
二班    0
三班    0
四班    0

1. 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）
2. 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。

理论要掌握，实操不能落！以上关于《MySQL 之 LEFT JOIN 避坑指南》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！