MySql 别犯糊涂了! LEFT JOIN 的 ON 后接上筛选条件,多个条件会出事!

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS PostgreSQL,集群系列 2核4GB
简介: MySql 别犯糊涂了! LEFT JOIN 的 ON 后接上筛选条件,多个条件会出事!

很多时候我们在使用  LEFT JOIN   ...... ON .... 时, 除了连接两个表的字段条件外,我们往往还需要一些等值或者范围 等等类似的数据筛选条件。


那么对于初学者,往往会犯一个错误,就是 想当然 地 认为, ON 后面的条件是逐一执行的,因为没有了解清楚 ON 后面接条件的规则。

是个什么样的场景?


看实例讲解:


userinfo 表 :


(找兼职的人员名单信息表)


image.png


jobinfo表 :


(兼职工作信息及职业要求表)


image.png


业务需求:


根据职业要求 给 找兼职的人员 匹配上 目前 可以做的兼职,输出数据条。


例如,李三是一个程序员,他迫于经济压力,不得不向社会低头,想找一些自己能做的兼职。


使用 WHERE


如果我们不用  left join ...... on ... , 仅仅使用 where,那么简单写下sql是:


SELECT * 
FROM userinfo AS u ,jobinfo AS j 
WHERE u.userProfession=j.professionRequire
AND j.professionRequire='程序员'


查询出来的结果如下:


image.png


是我们需要的结果,可以看的,程序员李三能做的兼职有,送外卖或者当保安。


使用 LEFT JOIN ...... ON  ......


初学者(罪过)写的SQL :


想当然地把筛选条件 职业要求为 ‘ 程序员’  直接 拼接在 ON 后面


SELECT * 
FROM userinfo AS u 
LEFT JOIN   
jobinfo AS j 
ON u.userProfession=j.professionRequire
AND j.professionRequire='程序员'


这样地拼接筛选条件其实是达不到所想要的效果的,先来看看这样的执行结果:


image.png


可以看到查询出来很多我们不想要的数据,为什么会这样?


原因:


因为如果直接把关联表的筛选条件拼接在 ON 后, 执行的顺序其实是:


先将 jobinfo 表 按照筛选条件  professionRequire='程序员'  执行后作为子查询,再执行 LEFT JOIN ...... ON 。


也就是第一步变成了执行  SELECT *  FROM jobinfo AS j  WHERE


j.professionRequire='程序员'


 image.png


然后再进行连接查询,也就是


整个sql语句其实变成了:


SELECT * 
FROM userinfo AS u 
LEFT JOIN   
(SELECT *  FROM jobinfo  WHERE jobinfo.professionRequire='程序员') AS j 
ON 
u.userProfession=j.professionRequire


这样查询出来,显然不是我们想要的结果。


那么我们在使用 LEFT JOIN ...... ON  ...... 拼接筛选条件时,我们应该怎么做?


配合 WHERE 使用:


SELECT * 
FROM userinfo AS u 
LEFT JOIN   jobinfo AS j 
ON u.userProfession=j.professionRequire
WHERE j.professionRequire='程序员'


结果:


image.png我们把筛选条件配合where去使用, 执行的逻辑就是:


先执行LEFT JOIN ...... ON  ......  先将关联两个表之后的数据查询出来;


再按照 professionRequire='程序员'   条件,进行数据筛选。


所以这是我们想要得到的结果。


这是一个使用 LEFT JOIN 的 ON  初学者很容易犯的错误,大家稍微注意点。

相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
5月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
mysql中的left join、right join 、inner join的详细用法
【8月更文挑战第16天】在MySQL中,`INNER JOIN`、`LEFT JOIN`与`RIGHT JOIN`用于连接多表。`INNER JOIN`仅返回两表中匹配的行;`LEFT JOIN`保证左表所有行出现于结果中,右表无匹配时以NULL填充;`RIGHT JOIN`则相反,保证右表所有行出现于结果中。例如,查询学生及其成绩时,`INNER JOIN`仅显示有成绩的学生;`LEFT JOIN`显示所有学生及他们对应的成绩,无成绩者成绩列为空;`RIGHT JOIN`显示所有成绩及对应学生信息,无学生信息的成绩条目则为空。
172 1
|
5月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Mysql中from多表跟join表的区别
Mysql中from多表跟join表的区别
372 0
|
6月前
|
SQL Java 数据库
MySQL设计规约问题之为什么应尽量避免使用子查询,而可以考虑将其优化为join操作
MySQL设计规约问题之为什么应尽量避免使用子查询,而可以考虑将其优化为join操作
|
7月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
蓝易云 - Mysql join加多条件与where的区别
总的来说,JOIN和WHERE都是SQL查询的重要部分,但它们用于处理不同的问题:JOIN用于连接表,而WHERE用于过滤结果。
41 2
|
6月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
学习mysql中使用inner join,left join 等
学习mysql中使用inner join,left join 等
|
7月前
|
算法 关系型数据库 MySQL
深入理解MySQL中的JOIN算法
深入理解MySQL中的JOIN算法
|
17天前
|
存储 Oracle 关系型数据库
数据库传奇:MySQL创世之父的两千金My、Maria
《数据库传奇:MySQL创世之父的两千金My、Maria》介绍了MySQL的发展历程及其分支MariaDB。MySQL由Michael Widenius等人于1994年创建,现归Oracle所有,广泛应用于阿里巴巴、腾讯等企业。2009年,Widenius因担心Oracle收购影响MySQL的开源性,创建了MariaDB,提供额外功能和改进。维基百科、Google等已逐步替换为MariaDB,以确保更好的性能和社区支持。掌握MariaDB作为备用方案,对未来发展至关重要。
44 3
|
17天前
|
安全 关系型数据库 MySQL
MySQL崩溃保险箱:探秘Redo/Undo日志确保数据库安全无忧!
《MySQL崩溃保险箱:探秘Redo/Undo日志确保数据库安全无忧!》介绍了MySQL中的三种关键日志:二进制日志(Binary Log)、重做日志(Redo Log)和撤销日志(Undo Log)。这些日志确保了数据库的ACID特性,即原子性、一致性、隔离性和持久性。Redo Log记录数据页的物理修改,保证事务持久性;Undo Log记录事务的逆操作,支持回滚和多版本并发控制(MVCC)。文章还详细对比了InnoDB和MyISAM存储引擎在事务支持、锁定机制、并发性等方面的差异,强调了InnoDB在高并发和事务处理中的优势。通过这些机制,MySQL能够在事务执行、崩溃和恢复过程中保持
47 3
|
17天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
数据库灾难应对:MySQL误删除数据的救赎之道,技巧get起来!之binlog
《数据库灾难应对:MySQL误删除数据的救赎之道,技巧get起来!之binlog》介绍了如何利用MySQL的二进制日志(Binlog)恢复误删除的数据。主要内容包括: 1. **启用二进制日志**:在`my.cnf`中配置`log-bin`并重启MySQL服务。 2. **查看二进制日志文件**:使用`SHOW VARIABLES LIKE 'log_%';`和`SHOW MASTER STATUS;`命令获取当前日志文件及位置。 3. **创建数据备份**:确保在恢复前已有备份,以防意外。 4. **导出二进制日志为SQL语句**:使用`mysqlbinlog`
60 2
|
1月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
Python处理数据库:MySQL与SQLite详解 | python小知识
本文详细介绍了如何使用Python操作MySQL和SQLite数据库,包括安装必要的库、连接数据库、执行增删改查等基本操作,适合初学者快速上手。
206 15
下一篇
开通oss服务