大家好，因为最近项目里面涉及多张表，会使用到很多联表查询，所以今天给大家分享一下联表查询里面的JOIN的相关知识。

一、背景介绍

MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。

关系型数据库三范式：

第一范式(1NF)：字段值具有原子性,不能再分(所有关系型数据库系统都满足第一范式);

例如：姓名字段,其中姓和名是一个整体,如果区分姓和名那么必须设立两个独立字段;

第二范式(2NF)：一个表必须有主键,即每行数据都能被唯一的区分;

备注：必须先满足第一范式;主键可以将表格变为一个聚集索引

第三范式(3NF)：一个表中不能包涵其他相关表中非关键字段的信息,即数据表不能有沉余字段;

备注：必须先满足第二范式;往往我们在设计表中不能遵守第三范式,因为合理的沉余字段将会给我们减少join的查询;典型的以空间换时间思想

例如：相册表中会添加图片的点击数字段,在相册图片表中也会添加图片的点击数字段;

因为第三范式和关系型数据库的原因，所以，我们在查询一张表时往往不能得到所有我们需要的数据，这时候，就需要使用联查。

当然，你说我不想用联查，也没关系，可以分步单表查询，如果事先知道关系字段的值，可以直接两步就查询到结果，如果不知道的话，就需要先查出来，再用循环来查询第二张表，就会很麻烦

但是，Mysql可以直接帮我们联查两张表，只需要你知道两张表的共同字段是什么。

二、知识刨析

JOIN：select语句的条件之一，可以根据某些连接条件从其他表中获取数据。

JOIN的含义就如英文单词“join”一样，连接两张表，大致分为内连接，外连接，右连接，左连接，自然连接。

当然你也可以连接三张表四张表，但是这将大大降低数据库性能，为什么这么说呢？

这是因为所有的连接在筛选之前都会先计算所有表的笛卡尔积

笛卡尔积，也叫交叉连接：CROSS JOIN

要理解各种JOIN首先要理解笛卡尔积。笛卡尔积就是将A表的每一条记录与B表的每一条记录强行拼在一起。所以，如果A表有n条记录，B表有m条记录，笛卡尔积产生的结果就会产生n*m条记录。

下面的例子，book有10条记录，book_type有5条记录，所有他们俩的笛卡尔积有50条记录。

首先我们看一下这两张表的数据

第一张book表

第二张book_type表

孔乙己曾说过：茴香豆的茴有四种写法，我们的笛卡尔积也有四种方法得到，分别是：

SELECT * FROM book CROSS JOIN book_type;
SELECT * FROM book INNER JOIN book_type;
SELECT * FROM book,book_type;
SELECT * FROM t_blog NATURE JOIN book_type;

此时，四种语句都可以得到相同的结果，如下

可以看到这四种方法都会产生同样的结果，如果此时我用数学上的一个圆表示一张表，圆相交的部分标识两张表重合数据的话，其结果就如下韦恩图所示

那么笛卡尔积cross join就是上图中的第？张图，其实都不是，上图中并没有corss join适合的图

但是事实上我们一般不会直接来求这个，因为当两张表数据量都很大的情况下，直接求这个数据量就非常惊人了。

接下来，就是我们最常用的内连接

内连接：INNER JOIN

内连接INNER JOIN是最常用的连接操作。从数学的角度讲就是求两个表的交集，从笛卡尔积的角度讲就是从笛卡尔积中挑出ON子句条件成立的记录。有INNER JOIN，WHERE（等值连接），STRAIGHT_JOIN,JOIN(省略INNER)四种写法。

SELECT * FROM book INNER JOIN book_type ON book.type_id=book_type.type_id;
SELECT * FROM book,book_type WHERE book.type_id=book_type.type_id;
SELECT * FROM book STRAIGHT_JOIN book_type ON book.type_id=book_type.type_id; //注意STRIGHT_JOIN有个下划线
SELECT * FROM book JOIN book_type ON book.type_id=book_type.type_id;

其得到结果如下

可以看到，其只筛选了9行数据，为什么呢？因为我的筛选条件是type_id相等，而book表中有一条数据的type_id是6，在book_type表中没有记录。其在韦恩图就是中间那幅。

左连接：LEFT JOIN

左连接LEFT JOIN的含义就是求两个表的交集外加左表剩下的数据。依旧从笛卡尔积的角度讲，就是先从笛卡尔积中挑出ON子句条件成立的记录，然后加上左表中剩余的记录。

SELECT * FROM book LEFT JOIN book_type ON book.type_id=book_type.type_id;

其结果如下

可以看到，相比之前的内连接，id=8的数据出来了，只不过后面的属性都是null，因为其找不到type_id相匹配的数据。左连接在韦恩图中就是第一幅

右连接：RIGHT JOIN

同理右连接RIGHT JOIN就是求两个表的交集外加右表剩下的数据。再次从笛卡尔积的角度描述，右连接就是从笛卡尔积中挑出ON子句条件成立的记录，然后加上右表中剩余的记录。

SELECT * FROM book RIGHT JOIN book_type ON book.type_id=book_type.type_id;

其结果如下

可以看到，其也是产生10条数据，只不过和左连接不同的是其中有一条是左边数据为Null，其实在两表联查时可以用左连接的情况都可以使用右连接来代替，同理亦然，只不过将表的顺序换一下罢了。

外连接：OUTER JOIN

外连接就是求两个集合的并集。从笛卡尔积的角度讲就是从笛卡尔积中挑出ON子句条件成立的记录，然后加上左表中剩余的记录，最后加上右表中剩余的记录。另外MySQL不支持OUTER JOIN，但是我们可以对左连接和右连接的结果做UNION操作来实现。

SELECT * FROM book LEFT JOIN book_type ON book.type_id=book_type.type_id
UNION
SELECT * FROM book RIGHT JOIN book_type ON book.type_id=book_type.type_id;

结果如下

可以看到，这里产生了11条数据，因为公共部分是9条，左边剩余1，右边剩余1，那么全部加起来之后，就变成了11条数据，其相当于数学中的并集，区别于内连接的交集。

USING子句

MySQL中连接SQL语句中，ON子句的语法格式为：table1.column_name = table2.column_name。当模式设计对联接表的列采用了相同的命名样式时，就可以使用 USING 语法来简化 ON 语法，格式为：USING(column_name)。

所以，USING的功能相当于ON，区别在于USING指定一个属性名用于连接两个表，而ON指定一个条件。另外，SELECT *时，USING会去除USING指定的列，而ON不会。

select * from book inner join book_type using(type_id);

结果如下

可以看到，和内连接是一样的结果，只不过排序上有点区别。

自然连接：NATURAL JOIN

自然连接就是USING子句的简化版，它找出两个表中相同的列作为连接条件进行连接。有左自然连接，右自然连接和普通自然连接之分。

select * from book natural join book_type;
select * from book natural left join book_type;
select * from book natural right join book_type;

就不展示结果了，但是除非你也像我一样把其中的一个id列换名字或者都换名字，否则尽量不要用自然连接。

补充

从之前的图我们可以看到还有三种情况我们没有讲到，分别是4.5.7

要怎么做才能达到筛选出图4.5.7的效果呢？

图4是使用where子句来在左连接的基础上筛选where book_type.type_id is null;

SELECT * FROM book LEFT JOIN book_type ON book.type_id=book_type.type_id where book_type.type_id is null;

图5同理，只是在右连接基础上换一下就好

select * from book right join book_type on book.type_id=book_type.type_id where book.id is null;

图7的话，使用union拼接上面两句即可

三、常见问题

1.join联表查询和单表查询，效率上究竟有多大差距?

2.怎么优化呢？

3.我们应该怎么选择？

四、解决方案

其实在数据量比较小的情况下，而且联表的数据都有索引的情况下，联表查询肯定是更快的，因为分表查询还要考虑网络开销，多次调用数据库等情况。

但是在数据量特别大的情况下，而且索引优化也做的不好的话，还是单表会快一点。

所以，总的来说，还是要综合考虑各种情况。然后需要注意的是sql内联时的一个顺序

1、执行FROM语句

2、执行ON过滤

3、添加外部行

4、执行where条件过滤

5、执行group by分组语句

6、执行having

7、select列表

8、执行distinct去重复数据

9、执行order by字句

10、执行limit字句

因为内联之后数据量是几何倍的增加，所以如果可以，有些分语句可以在单表的时候执行。

我们以后的重点其实还是在优化性能上，毕竟联表查询肯定是要方便很多的。

最后的最后，重复一遍，

不要连接三张以上的表！！！

每张表1000条数据，产生的连接数据就是1000000000条！

五、更多讨论

1.为什么说不要用or？

如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，但是使用union的话即使一个没有也不会影响整体

2.对于多表联查是先分页再查询还是先查询再分页好？

要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。

3.select count(*) from table为什么不能使用，不是只是统计数量吗？

这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的

六、参考文献

https://www.cnblogs.com/fudashi/p/7491039.html

https://blog.csdn.net/Tim_phper/article/details/78344444?locationNum=9&fps=1

今天的分享就到这了，大家有什么问题可以评论里留言，觉得不错也可以点个赞哦~

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