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Mysql 的join on上的过滤和在where上过滤的区别

由 ぃ、小莉子 提交于 2020-08-05 10:38:23

测试如下：

（1）创建两张表，并插入数据，sql语句如下：

a表：

CREATE TABLE `a` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(50) DEFAULT '',
  `grade` int(11) DEFAULT NULL,
  `dept` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB  CHARSET=utf8mb4


insert into `a` (`id`, `name`, `grade`, `dept`) values('1','LIJIE1','100','10');
insert into `a` (`id`, `name`, `grade`, `dept`) values('2','LIJIE2','90','20');
insert into `a` (`id`, `name`, `grade`, `dept`) values('3','LIJIE3','60','10');
insert into `a` (`id`, `name`, `grade`, `dept`) values('4','LIJIE4','80','10');
insert into `a` (`id`, `name`, `grade`, `dept`) values('5','LIJIE5','70','20');

b表：

CREATE TABLE `b` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `NAME` varchar(50) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB CHARSET=utf8mb4

insert into `b` (`id`, `NAME`) values('10','IT');
insert into `b` (`id`, `NAME`) values('20','IT2');

表数据显示：

a表：

id  name    grade   dept
1   lijie1  100     10
2   lijie2  90      20
3   lijie3  60      10
4   lijie4  80      10
5   lijie5  70      20

b表：

id  name
10  IT1
20  IT2

(2)left join 中on和where条件的对比

1.两张表join并且筛选分数大于等于80的，条件放在join on上面

select 
    A.id,A.name,A.grade,A.dept,B.id,B.name 
from
    A left outer join B
on
    A.dept = B.id 
and 
    A.grade >=80

查询结果：

2.两张表join并且筛选分数大于等于80的，条件放在where上面

select 
    A.id,A.name,A.grade,A.dept,B.id,B.name 
from
    A left outer join B
on
    A.dept = B.id
where
    A.grade >=80

查询结果：

  • 结论

当把过滤条件写在left join on上面会让基表所有数据都能显示(不管是否在on条件中如何限定了基表，最多只对基表进行分组，而不是过滤，即不论on条件中如果限制基表，基表的记录都会显示，但是on中会过滤非基表的记录)不满足条件的右表会以null填充，当过滤条件写在where上只会让符合筛选条件的数据显示。

多表join时条件写在where和on的区别(总结篇)

在开发过程中经常遇到这种情况：
多表关联join时，到底限制的条件是写在where后面效率高还是写在on后面，又或者是先对表过滤使表的数据量减少，到底这三种效率哪种更高，看了一堆网上说的，都没有说到具体点上，现在对这三种情况专门做以下详细说明，你就会明白到底是怎么回事了

干货总结：(以下只适用于left join，right join，full join，不适合inner join)
1、left join where + 基表过滤条件：先对基表执行过滤，然后进行left join；
2、left join where + 被关联表过滤条件：先执行left join，然后执行关联表的过滤条件；
3、left join on+基表过滤条件：满足过滤的基表记录执行left join，不满足的基表记录后面补null，然后两集合并一起；
4、left join on+被关联表过滤条件：先执行被关联表的过滤条件，然后执行left join；

示例：

sql:

CREATE TABLE app_test_01 (
	id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
	city VARCHAR(50) DEFAULT ''
)

INSERT INTO app_test_01 VALUES
(NULL,'北京'),(NULL,'上海'),(NULL,'深圳'),(NULL,'上海'),(NULL,'湖南'),(NULL,'湖北'),(NULL,'武汉');


CREATE TABLE app_test_02 (
	id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
	stu VARCHAR(50) DEFAULT '',
	city VARCHAR(50) DEFAULT ''
)

INSERT INTO app_test_02 VALUES
(NULL,'一','北京'),(NULL,'二','北京'),
(NULL,'三','上海'),(NULL,'四','北京'),
(NULL,'五','深圳'),(NULL,'六','深圳'),
(NULL,'七','湖南'),(NULL,'八','湖北');

on和where对比：

一、第一种情况：

（1）表条件写在where后面:

SELECT 
  a.id,
  b.stu 
FROM
  app_test_01 a 
  LEFT JOIN app_test_02 b 
    ON a.id = b.id 
WHERE a.`city` = '深圳' ;

结果：

（2）先对基表进行过滤，然后关联

SELECT 
  a.id,
  b.stu 
FROM
  (SELECT 
    id 
  FROM
    app_test_01 
  WHERE city = '深圳') a 
  LEFT JOIN app_test_02 b 
    ON a.id = b.id ;

结果：

这两种写法的执行顺序是一样的，都是先执行过滤，然后执行关联；所以运行效率是一样的！

二、第二种情况：

(1)where条件放基表

SELECT 
  a.id,
  b.stu 
FROM
  app_test_01 a 
  LEFT JOIN app_test_02 b 
    ON a.id = b.id
    WHERE a.city = '深圳';

结果：

(2)where条件放关联表

SELECT 
  a.id,
  b.stu 
FROM
  app_test_01 a 
  LEFT JOIN app_test_02 b 
    ON a.id = b.id 
WHERE b.city = '深圳' ;

结果：

第一种执行顺序：<1>先对a表进行where过滤，<2>再对过滤后的a表与b表进行关联
第二种执行顺序：<1>先a表和b表进行关联，<2>再对关联的结果执行where后面b表的条件

三、第三种情况

(1)第一种：基表过滤条件写where后面

SELECT 
  a.id,
  b.stu 
FROM
  app_test_01 a 
  LEFT JOIN app_test_02 b 
    ON a.id = b.id 
WHERE a.city = '深圳' ;

结果：

(2)第二种：基表条件写on后面

SELECT 
  a.id,
  b.stu 
FROM
  app_test_01 a 
  LEFT JOIN app_test_02 b 
    ON a.id = b.id 
    AND a.city = '深圳' ;

结果：

（3）第三种情况：基表过滤条件和被关联表的过滤条件都写在on后面

SELECT 
  a.id,
  b.stu 
FROM
  app_test_01 a 
  LEFT JOIN app_test_02 b 
    ON a.id = b.id 
    AND a.city = '深圳' 
    AND b.`city` = '深圳'

结果：

第一种执行顺序是：

    <1>先对a表执行过滤条件，
    <2>然后过滤后的a表和b表进行关联；
第二种执行顺序：

<1>先使用a.city='深圳'的过滤条件将a表分为两部分，一部分满足过滤条件，一部分不满足过滤条件(即on后面基表的条件只是用来和被关联表进行关联)，
<2>对满足条件的与b表关联，不满足条件的后面字段补null，然后将满足和不满足的两部分集union起来成最后结果集；

第三种执行顺序：

<1>先对b表进行b.city=‘上海’条件对b表进行过滤，
<2>使用a.city='深圳'条件将a表分为满足和不满足条件的两部分集
<3>对满足集合与过滤后的b表进行关联，不满足集后面字段直接补null，最后将两个集合union起来成最终结果集

示例：

SELECT l.id FROM 
eprj_price_material l ,eprj_price_common p,eprj_list_norm_consumption c,eprj_list_norm_items m
 WHERE c.`EPRJ_LIST_NORM_ITEMS_ID` = m.id  AND c.`EPRJ_PRICE_COMMON_ID` = p.`ID` 
 AND l.`EPRJ_PRICE_COMMON_ID` = p.id 
 AND m.id = 886168

定额表eprj_list_norm_items中有多个消耗eprj_list_norm_consumption，每个消耗对应一种实物eprj_price_material，每个实物属于唯一一个工料机eprj_price_common，每个实物在运输途中可能有关税eprj_export_customs_ei，也可能没有关税，如何查找出没有关税的实物？

1.最初的做法：

SELECT ei.EPRJ_PRICE_MATERIAL_ID FROM 
(eprj_price_material l,eprj_price_common p,eprj_list_norm_consumption c,eprj_list_norm_items m) LEFT JOIN eprj_export_customs_ei ei 
 ON c.`EPRJ_LIST_NORM_ITEMS_ID` = m.id  AND c.`EPRJ_PRICE_COMMON_ID` = p.`ID` AND ei.`EPRJ_PRICE_MATERIAL_ID` = l.`ID`
 AND l.`EPRJ_PRICE_COMMON_ID` = p.id 
 WHERE m.id = 886168

这样属于大表驱动小表，查询时间过长，半天没查询出结果，没去看查询结果了。。。

2.以小表驱动大表，把主表作为材料表，其余表以括号放一起，作为从表：

SELECT DISTINCT l.id,m.id FROM 
eprj_price_material l LEFT JOIN (eprj_price_common p,eprj_list_norm_consumption c,eprj_list_norm_items m,eprj_export_customs_ei ei) 
 ON c.`EPRJ_LIST_NORM_ITEMS_ID` = m.id  AND c.`EPRJ_PRICE_COMMON_ID` = p.`ID` AND ei.`EPRJ_PRICE_MATERIAL_ID` = l.`ID`
 AND l.`EPRJ_PRICE_COMMON_ID` = p.id AND m.id = 886168 
 WHERE m.id = 886168

这样查询速度很快，但是遗憾的是，只查询出有关税的材料，因为作为从表，以（）放一起的话，那么（）中的从表之间是内连接，即从表在以on条件过滤之后，只剩下有关税的工料机，再由工料机和主表关联，做join，然后通过where条件过滤，只剩下有关税的材料。。。

3.最后一种，以子查询，先查询出在该定额下的消耗，然后以该消耗的查询结果作为子查询，并以子查询做为主表，以关税作为从表，顺利查询出结果，速度还可以：

SELECT t.id,ei.`id`,ei.EPRJ_PRICE_MATERIAL_ID
FROM
  (SELECT l.id,l.`EPRJ_INFO_ID` FROM
    eprj_price_common p,
    eprj_list_norm_consumption c,
    eprj_list_norm_items m,
    eprj_price_material l 
  WHERE 
    c.`EPRJ_LIST_NORM_ITEMS_ID` = m.id 
    AND c.`EPRJ_PRICE_COMMON_ID` = p.`ID` 
    AND l.`EPRJ_PRICE_COMMON_ID` = p.id 
    AND m.id = 886168 ) t 
  LEFT JOIN eprj_export_customs_ei ei ON ei.`EPRJ_PRICE_MATERIAL_ID` = t.id 
  WHERE ei.`eprj_info_id` IS  NULL;

所以在做主表的时候可能考虑先筛选作为子查询，然后再作为主表(因为主表在join的时候不会过滤的，只会分组，符合分组的时候在进行join的时候就放入匹配的从表记录；不符合分组在从表数据出就放入null，所以在join的时候，如果有必要，可以先把主表使用子查询过滤一下，筛选出符合条件的记录，再使用left join)

以上都是经过查看执行计划并且经过具体测试得出的结论，所以针对不同的业务场景可以选择不同的写法来提高执行效率。

我相信有了上面几种情况的掌握，无论在怎么添加条件，都能很快的判断出代码的执行顺序！！！

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