MySQL中关于join的一个误区

本文通过具体实例对比了MySQL中LEFT JOIN使用ON与WHERE条件的区别,解释了为何ON条件仅用于指定连接方式而不进行数据过滤,而WHERE则用于进一步筛选结果。

我估计应该有一部分MySQL的小白用户跟我一样,以为 A left join B on a.key=b.key and condition 等价于 A left join B on a.key = b.key where condition

假设我们有两张表,分别存放某个对象的信息1+信息2、信息3+信息4,表结构如下:

CREATE TABLE `part1` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `info1` int(11) NOT NULL,
  `info2` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) 

CREATE TABLE `part2` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `info3` int(11) NOT NULL,
  `info4` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) 

然后我们往其中插入一些数据:

insert into part1(id,info1,info2)values(1,10,10),(2,20,20),(3,30,30);
insert into part2(id,info3,info4)values(1,10,null),(4,40,40),(2,20,20);

最终2张表的数据如下:

mysql> select * from part1;
+----+-------+-------+
| id | info1 | info2 |
+----+-------+-------+
|  1 |    10 |    10 |
|  2 |    20 |    20 |
|  3 |    30 |    30 |
+----+-------+-------+

 select * from part2;
+----+-------+-------+
| id | info3 | info4 |
+----+-------+-------+
|  1 |    10 |  NULL |
|  2 |    20 |    20 |
|  4 |    40 |    40 |
+----+-------+-------+

接下来我们看一个查询:

select * from part1 a left join part2 b on a.id = b.id and b.info4 = 20 order by a.id;

其结果如下:

+----+-------+-------+------+-------+-------+
| id | info1 | info2 | id   | info3 | info4 |
+----+-------+-------+------+-------+-------+
|  1 |    10 |    10 | NULL |  NULL |  NULL |
|  2 |    20 |    20 |    2 |    20 |    20 |
|  3 |    30 |    30 | NULL |  NULL |  NULL |
+----+-------+-------+------+-------+-------+

呵呵,我明明写着b.info4=20嘛,为啥第一行和第三行冒出来了呢?

好吧,我错了,我改:


select * from part1 a left join part2 b on a.id = b.id where b.info4 = 20 order by a.id;

这下结果对了:

+----+-------+-------+------+-------+-------+
| id | info1 | info2 | id   | info3 | info4 |
+----+-------+-------+------+-------+-------+
|  2 |    20 |    20 |    2 |    20 |    20 |
+----+-------+-------+------+-------+-------+

同样的一些类似的“奇怪”的SQL结果如下:

mysql> select * from part1 a left join part2 b on a.id = b.id and b.info4 is not null order by a.id;
+----+-------+-------+------+-------+-------+
| id | info1 | info2 | id   | info3 | info4 |
+----+-------+-------+------+-------+-------+
|  1 |    10 |    10 | NULL |  NULL |  NULL |
|  2 |    20 |    20 |    2 |    20 |    20 |
|  3 |    30 |    30 | NULL |  NULL |  NULL |
+----+-------+-------+------+-------+-------+

(b.info4 is not null嘛,这结果明显很诡异)

知道是我理解错了,错在这里:

MySQL的连接查询中,ON后面的condition只是指定了从B表检索数据的方式,并不做任何的过滤,如果B表没有匹配的数据,则以NULL填充(注意,关键点在这里,并不做where过滤)。数据填充返回了以后,再执行where条件的过滤,如果没有where条件,就不做任何过滤了


注:以上测试使用的MySQL版本为:

mysql> select version();
+------------+
| version()  |
+------------+
| 5.6.20-log |
+------------+






Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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