left join 的一些问题，不一定以左表为准，数据行数减少或者数据增多

最新推荐文章于 2025-07-21 12:09:30 发布
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left join 完，行数一定等于左表行数吗？ 不一定！！

实验如下：

SELECT * FROM hdd_test1 a LEFT JOIN hdd_test2 b ON a.a_id = b.b_id LIMIT 144

8 rows (134ms)

idcreated_atupdated_ata_ididcreated_atupdated_atb_id
12018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.0112018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.01
22018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.0222018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.02
12018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.0132018-11-05 20:44:00.02018-11-05 20:44:00.01
12018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.0142018-11-05 20:44:04.02018-11-05 20:44:04.01
32018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.03    
42018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.04    
52018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.05    
62018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.06    

hdd_test1有6条记录， hdd_test2 有4条记录，直接left join ，产生6条记录，别高兴太早，看下面的查询：

SELECT * FROM hdd_test1 a LEFT JOIN hdd_test2 b ON a.a_id = b.b_id WHERE b.b_id > 1 LIMIT 144

1 row (37ms)查看CSV

idcreated_atupdated_ata_ididcreated_atupdated_atb_id
22018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.0222018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.02

 

如图所示，当where 条件在外，会先聚合后过滤，所以结果会变少

 

还有一种情况需要注意,left join 结果的行数也可能大于左表：

SELECT * FROM hdd_test1 LIMIT 144

2 rows (33ms)查看CSV

idcreated_atupdated_ata_id
12018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.01
22018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.02
SELECT * FROM hdd_test2 LIMIT 144

4 rows (34ms)查看CSV

idcreated_atupdated_atb_id
12018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.01
22018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.02
32018-11-05 20:44:00.02018-11-05 20:44:00.01
42018-11-05 20:44:04.02018-11-05 20:44:04.01
SELECT * FROM hdd_test1 a LEFT JOIN hdd_test2 b ON a.a_id = b.b_id LIMIT 144

4 rows (110ms)查看CSV

idcreated_atupdated_ata_ididcreated_atupdated_atb_id
12018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.0112018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.01
22018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.0222018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.02
12018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.0132018-11-05 20:44:00.02018-11-05 20:44:00.01
12018-10-09 10:10:10.02018-10-09 10:10:10.0142018-11-05 20:44:04.02018-11-05 20:44:04.01

看到没？ 产生了四条记录，因为这个时候b 有重复的b_id，如果这时候计算a表值的count 或者sum ，结果会比预想的大。

虽然很简单，但是很容易犯错误

spark，在左表右表都有重复数据的情况下，left join之后数据数量等于左表
Love-Coding
04-14 1334
给左表人工加一个id列， 最后按这个id列distinct就行了。
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