关于left join

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left join  的on 后面可以加条件过滤的，但是条件只能对右边的表起作用，如下sql

select * from tbl_mcht_base b left join tbl_mcht_comp t on b.mcht_no=t.mcht_no and b.mcht_no='001310172990001';


结果是  tbl_mcht_base 完全展示， tbl_mcht_comp 只有mcht_no='001310172990001'的才会有数据，

要想过滤左表的数据，只能写在where 后面

【Hive】关于left join的问题
littlemichelle
04-28 1195
大表的记录数远远大于小表的记录数。 目录 构造小表 小表内容 构造大表 大表内容 大表 left join 小表 结论 小表 left join 大表 结论 构造小表 CREATE TABLE dev.dev_small_t1 AS SELECT '1' AS id, 'ss' AS s1, 'sss' AS s2 小表内容 构造大表 CREATE TABLE dev.dev_big_t2 AS SELECT '1' AS id, 'c' AS b1, 'ccc' AS
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在 SQL 中，‌连续的 LEFT JOIN 操作的左表是前面所有 JOIN 操作后的中间结果‌，而右表是当前 LEFT JOIN 指定的表。结果集‌: 保留所有 A + B 的记录，并附加匹配的 C 记录（未匹配的 C 字段为 NULL）。最终结果‌：保留所有 A 的记录，依次附加 B、C、D 的匹配数据（未匹配的字段为 NULL）。结果集‌: 包含所有 A 的记录，以及匹配的 B 记录（未匹配的 B 字段为 NULL）。左表‌: 第一次 LEFT JOIN 后的结果集（即 A + B 的数据）
关于Left Join On的使用
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在进行公司项目超猿的CRMPC端后台会员列表页面开发时，初始为了省事方便，直接使用全表查询，由于该功能项设计了三个表的数据，全表查询导致了查询速度过于长久，被测试人员驳回优化 当我在数据库进行查询的时候，发现查询时间也是达到了令人惊悚的5.5s 首先想到的就是通过explain来查看慢sql，针对性优化 由上可见，多个全表查询导致效率变得迟缓，经过网上查找，请教同事，决定用Left Join的语句来对表进行拼接，而不是全表查询。 Left Join俗称左连接，也就是吧left join左边的表的记录全
关于Left join，你可能不知道这些
泡^泡
04-05 1590
关于Left join，你可能不知道这些
关于 left join on where的优化方法
qq_38215991的博客
07-25 2778
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
left join 基本用法
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wheredata的博客
02-13 15万+
废话不多说，来看例子 一、建表，导入测试数据 create table temp1 ( aid VARCHAR2(5) not null, car VARCHAR2(10) not null ); create table temp2 ( bid VARCHAR2(5) not null, username VARCH...
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02-24 4529
准备数据 u1文件中的数据如下： 1,a 2,b 3,c 4,d 7,y 8,u u2文件中的数据如下： 2,bb 3,cc 7,yy 9,pp create table if not exists u1( id int, name string ) row format delimited fields terminated by ',' ; create table if not exists u2( id int, name string ) row format delimited fiel
关于left join 使用结果出现inner join的情况
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05-14 1220
原因：我们在left join的时候是想以左表为主去匹配右边 如果匹配不到则显示为null，正常情况下是这样的。但是当我们在表关联的时候添加了where条件 就不一样了。首先，程序会对join两边的表进行一个按on条件 形成的一个全部关联，之后在根据where条件进行过滤，从而会出现我们想要的数据变少了的情况。 解决方案，最主要是是过滤的时机，我们可以选择先过滤在join 通过临时表的方式去实现。比如需要过滤右边的表 我们先对右边的表用where去过滤 然后注册为临时表 ，再让主表和这个临时表join
oracle关于left Join中on条件有标识符无效的原因
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04-18 5242
我有一个project项目表，还有一个他的明细project_info表。我们需要通过project关联查出，info表里面的单位对象，和其他对象。select p.code projectCode , p.name projectNamefrom project p, project_info infoleft join user u on u.id = info.managerleft joi...
关于Left Join逻辑丢失数据问题（丢失数据）
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建基础表 --表1： 姓名 create table app.test_boa_1 (id string ,name string ); insert into app.test_boa_1 values (1,'安妮'); insert into app.test_boa_1 values (2,'盖伦'); insert into app.test_boa_1 values (3,'光辉'); --表2：工资 create table app.test_boa_2 (id string ,sal
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SQL语句优化对于大型数据库系统至关重要，特别是在涉及多表查询时，JOIN、LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 的高效运用能显著提升查询速度。以下将详细探讨这些JOIN类型以及相关的优化策略。 JOIN原理： JOIN操作实际上是...
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MySQL中的LEFT JOIN是一种关联多个表的方法，用于返回左表的所有记录以及右表匹配的记录。在某些场景下，我们可能需要连接多个表来获取全面的数据信息。本篇文章将深入探讨MySQL多个LEFT JOIN连接查询的用法，通过...
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【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab的鳄鱼伏击算法（CAOA）在多无人机协同集群三维路径规划中的应用，重点解决动态环境下的避障问题。该方法以最低成本为目标函数，综合考虑路径长度、飞行高度、威胁等级和转弯角度等因素，通过优化算法实现无人机集群的安全、高效路径规划。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与改进，适用于复杂环境下的无人机协同任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法或协同控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机在复杂三维环境中的协同避障路径规划；②验证和改进鳄鱼伏击算法（CAOA）在实际路径规划中的性能；③实现以最低综合成本为目标的智能路径优化，提升无人机集群的任务执行效率与安全性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解目标函数构建、约束条件处理及算法迭代过程，同时可尝试将算法扩展至更多动态障碍物或更大规模无人机集群场景中进行测试与优化。
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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应滑模控制方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性，用于解决复杂系统的控制问题，尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程，并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外，文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用，涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域，展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员； 使用场景及目标：①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法；②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中，提升控制精度与鲁棒性； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路，注重理论分析与仿真验证相结合。
关于left join详细讲解，举例3张表的操作，也举例a left b on a.xx = b.xx left join c on a.xx = c.xx 如果不查询a表，结果是什么样的，a left b on a.xx = b.xx left join c on a.xx = c.xx 和 a left b on a.xx = b.xx left join c on b.xx = c.xx的区别
07-30
<think>首先，用户要求用中文回答问题。问题涉及LEFT JOIN的详细讲解，包括三张表的操作示例，以及两个特定场景的对比。 关键点： - 详细讲解LEFT JOIN。 - 举例三张表的操作：使用A LEFT JOIN B ON A.xx = B.xx LEFT JOIN C ON A.xx = C.xx。 - 解释如果不查询A表，结果会是什么样。 - 对比两个查询的区别： 1. A LEFT JOIN B ON A.xx = B.xx LEFT JOIN C ON A.xx = C.xx 2. A LEFT JOIN B ON A.xx = B.xx LEFT JOIN C ON B.xx = C.xx 我的回答必须包括： - 对LEFT JOIN的讲解。 - 示例代码或描述。 - 解释特定场景。 - 在末尾输出“§§相关问题§§”，然后提出3-5个相关问题。 - 相关问题必须基于用户的问题和我的回答。 - 第一行必须是完整的“§§相关问题§§”，禁止换行分散。 结构： 1. 讲解LEFT JOIN。 2. 举例三张表操作。 3. 解释如果不查询A表的结果。 4. 对比两个查询的区别。 5. 输出相关问题。 详细内容： - **LEFT JOIN讲解**：LEFT JOIN返回左表的所有行，即使右表中没有匹配的行。如果右表没有匹配，则结果为NULL。 - **三张表示例**：使用表A、B、C。 - 示例查询：A LEFT JOIN B ON A.id = B.id LEFT JOIN C ON A.id = C.id - 描述表结构和结果。 - **不查询A表**：如果查询中没有选择A表的列，只选择B或C的列，那么结果中A的行仍然存在，但由于没有选择A的列，只显示匹配的B和C的列，不匹配的为NULL。 - **对比查询**： - 查询1：A LEFT JOIN B ON A.id = B.id LEFT JOIN C ON A.id = C.id - 这里C的JOIN条件是A.id = C.id，所以C的匹配基于A的id。 - 查询2：A LEFT JOIN B ON A.id = B.id LEFT JOIN C ON B.id = C.id - 这里C的JOIN条件是B.id = C.id，所以C的匹配基于B的id。 - 区别：在查询1中，C直接基于A连接；在查询2中，C基于B连接。如果B中没有匹配，C可能不匹配，导致更多NULL。 在回答中，使用中文。由于是文本描述，不需要实际SQL代码，但可以给出示例。 最后，相关问题： - 必须3-5个。 - 基于用户问题和我的回答。 - 例如： 1. LEFT JOIN和INNER JOIN有什么区别？ 2. 在多表JOIN时，如何优化性能？ 3. 如果使用RIGHT JOIN，结果会如何变化？ 4. 在LEFT JOIN中，如何处理NULL值？ 5. 等。 确保输出格式： - 回答完问题后，直接输出“§§相关问题§§”。 - 然后列出相关问题，用数字或点号。 - 禁止换行分散，意思是一行输出“§§相关问题§§”，然后相关问题紧跟着。 完整回答结构： 1. LEFT JOIN讲解。 2. 三表示例。 3. 不查询A表的结果。 4. 两个查询的区别。 5. §§相关问题§§ 6. 1. ... 2. ... 3. ...</think>### LEFT JOIN 详细讲解 LEFT JOIN（左连接）是一种SQL连接操作，用于从左表返回所有行，无论右表是否有匹配的行。如果右表没有匹配，则结果中右表列显示为NULL。其基本语法为： ```sql SELECT 列名 FROM 左表 LEFT JOIN 右表 ON 连接条件; ``` - **核心特性**： - 保证左表所有行都出现在结果中。 - 右表匹配失败时，填充NULL。 - 适用于需要保留左表完整数据的场景，如统计所有用户及其订单（即使无订单）。 #### 三张表操作示例 假设有三张表： - **表A**：员工表（id, name），数据：`(1, '张三'), (2, '李四'), (3, '王五')` - **表B**：部门表（id, dept_name），数据：`(1, '销售'), (2, '技术')`（注意：id=3在B中无匹配） - **表C**：项目表（id, project_name），数据：`(1, '项目A'), (2, '项目B')`（注意：id=3在C中无匹配） **查询示例：A LEFT JOIN B ON A.id = B.id LEFT JOIN C ON A.id = C.id** ```sql SELECT A.id AS a_id, A.name, B.dept_name, C.project_name FROM A LEFT JOIN B ON A.id = B.id LEFT JOIN C ON A.id = C.id; ``` **结果**： | a_id | name | dept_name | project_name | |------|-------|-----------|--------------| | 1 | 张三 | 销售 | 项目A | | 2 | 李四 | 技术 | 项目B | | 3 | 王五 | NULL | NULL | - **解释**：表A的所有行都保留。id=1和2在B和C中匹配，显示数据；id=3在B和C无匹配，显示NULL。 #### 如果不查询A表，结果是什么样的 如果查询中不选择A表的列，只选择B或C的列，例如： ```sql SELECT B.dept_name, C.project_name -- 不选择A的列 FROM A LEFT JOIN B ON A.id = B.id LEFT JOIN C ON A.id = C.id; ``` **结果**： | dept_name | project_name | |-----------|--------------| | 销售 | 项目A | | 技术 | 项目B | | NULL | NULL | - **解释**：结果仍包含A的所有行（3行），但由于未选择A的列，只显示B和C的列。其中： - 匹配的行（如id=1和2）显示B和C的数据。 - 不匹配的行（如id=3）显示NULL。 - 关键点：LEFT JOIN 保证左表行数不变，即使不查询A表，结果行数也等于A的行数（这里是3行），不匹配部分为NULL。 #### 两个查询的区别：`A LEFT JOIN B ON A.xx = B.xx LEFT JOIN C ON A.xx = C.xx` vs `A LEFT JOIN B ON A.xx = B.xx LEFT JOIN C ON B.xx = C.xx` 假设表A、B、C数据同上，但表C的id改为与B关联：`(1, '项目A'), (2, '项目B')`（B.id=1对应C.id=1，B.id=2对应C.id=2）。 - **查询1：`A LEFT JOIN B ON A.id = B.id LEFT JOIN C ON A.id = C.id`** ```sql SELECT A.id AS a_id, B.id AS b_id, C.id AS c_id FROM A LEFT JOIN B ON A.id = B.id LEFT JOIN C ON A.id = C.id; -- C直接基于A.id连接 ``` **结果**（基于A.id匹配C）： | a_id | b_id | c_id | |------|------|------| | 1 | 1 | 1 | | 2 | 2 | 2 | | 3 | NULL | NULL | - **查询2：`A LEFT JOIN B ON A.id = B.id LEFT JOIN C ON B.id = C.id`** ```sql SELECT A.id AS a_id, B.id AS b_id, C.id AS c_id FROM A LEFT JOIN B ON A.id = B.id LEFT JOIN C ON B.id = C.id; -- C基于B.id连接 ``` **结果**（基于B.id匹配C）： | a_id | b_id | c_id | |------|------|------| | 1 | 1 | 1 | | 2 | 2 | 2 | | 3 | NULL | NULL | -- 与查询1相同，因为B.id为NULL，C无法匹配 - **关键区别**： - **连接基础不同**：查询1中，C的JOIN条件直接基于A.xx，因此C的匹配取决于A的值（即使B无匹配，C仍可能匹配A）。查询2中，C的JOIN条件基于B.xx，因此C的匹配取决于B的值（如果B无匹配或B.xx为NULL，C无法匹配）。 - **实际影响**：如果B中有匹配但C基于B连接失败，查询2可能导致更多NULL。例如，假设B.id=2在C中无对应（C数据改为`(1, '项目A')`）： - 查询1结果：id=2的行，c_id可能为2（如果C有A.id=2的数据）。 - 查询2结果：id=2的行，c_id为NULL（因为基于B.id=2连接C，但C中无B.id=2）。 - 总结：查询1更依赖左表A，查询2更依赖中间表B。在数据不完整时，查询2可能丢失更多C的匹配。
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