JOIN 语句：一场表间“鹊桥会”的艺术与优化
各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，数据界的“红娘”，今天咱们聊聊数据库里最浪漫、也最容易让人抓狂的语句——JOIN。
想象一下，数据库里的表就像一群孤单的灵魂，它们各自记录着不同的信息，渴望着彼此连接，擦出火花。而JOIN语句，就是这场“鹊桥会”的操办者，负责将这些表巧妙地连接起来，创造出更丰富、更有价值的信息！
但是，这“鹊桥”也不是那么好搭的。用得不好，不但连接效率低下，还会让你的数据库服务器不堪重负，最终“鹊桥”崩塌，数据迷失在浩瀚的数据库星空中。
所以，今天咱们就来好好研究一下，如何用好JOIN语句，让表间的“鹊桥会”高效、优雅、充满乐趣！
一、JOIN语句的四大金刚：认识“鹊桥”的种类
就像鹊桥有不同的材质和样式一样，JOIN语句也有不同的类型，它们决定了连接的方式和结果。
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INNER JOIN：两情相悦，才得相见
INNER JOIN，又称“内连接”，是最常见也最简单的一种JOIN。它就像两个互相爱慕的人，只有当他们在指定的连接条件上匹配时，才能相遇并产生“爱情的结晶”。
SELECT * FROM 表A INNER JOIN 表B ON 表A.字段1 = 表B.字段2;这段代码的意思是：只有当表A的字段1和表B的字段2的值相等时，才会将这两条记录合并成一条新的记录。任何一方没有匹配项的记录都会被无情地抛弃。
举个例子，假设我们有两张表：
Customers（客户信息）和Orders（订单信息）。Customers 表:
CustomerID CustomerName City 1 张三 北京 2 李四 上海 3 王五 广州 4 赵六 深圳 Orders 表:
OrderID CustomerID OrderDate 101 1 2023-10-26 102 2 2023-10-27 103 1 2023-10-28 104 5 2023-10-29 如果我们使用 INNER JOIN 连接这两张表：
SELECT * FROM Customers INNER JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID;结果将会是：
CustomerID CustomerName City OrderID CustomerID OrderDate 1 张三 北京 101 1 2023-10-26 1 张三 北京 103 1 2023-10-28 2 李四 上海 102 2 2023-10-27 可以看到，只有在
Customers表和Orders表中CustomerID匹配的记录才会被保留。Customers表中的赵六 (CustomerID=4) 以及Orders表中的订单 104 (CustomerID=5) 由于没有匹配项，就被无情地抛弃了。因此，INNER JOIN 非常适合用于获取两张表中都存在且相关的记录。
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LEFT JOIN (LEFT OUTER JOIN)：“左拥右抱”，宁滥勿缺
LEFT JOIN，又称“左外连接”，就像一个痴情的男子，始终以左边的表为中心，无论右边的表是否有匹配项，左边的表的所有记录都会被保留。如果右边的表没有匹配项，则右边的表对应的字段会填充为 NULL。
SELECT * FROM 表A LEFT JOIN 表B ON 表A.字段1 = 表B.字段2;这段代码的意思是：保留表A的所有记录，如果表B中有匹配项，则将表A和表B的记录合并；如果表B中没有匹配项，则表B对应的字段填充为 NULL。
继续使用上面的例子，如果我们使用 LEFT JOIN 连接
Customers和Orders表：SELECT * FROM Customers LEFT JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID;结果将会是：
CustomerID CustomerName City OrderID CustomerID OrderDate 1 张三 北京 101 1 2023-10-26 1 张三 北京 103 1 2023-10-28 2 李四 上海 102 2 2023-10-27 3 王五 广州 NULL NULL NULL 4 赵六 深圳 NULL NULL NULL 可以看到，
Customers表中的所有记录都被保留了，即使王五和赵六没有对应的订单，他们的信息依然存在，只是Orders表相关的字段填充为 NULL。因此，LEFT JOIN 非常适合用于获取左边表的所有记录，并了解右边表是否存在相关信息。 比如，你想知道所有客户的信息以及他们的订单信息，即使有些客户没有下过订单，也要显示出来，那么 LEFT JOIN 就是你的最佳选择。
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RIGHT JOIN (RIGHT OUTER JOIN)：反客为主，右边说了算
RIGHT JOIN，又称“右外连接”，与 LEFT JOIN 正好相反，它以右边的表为中心，保留右边的表的所有记录。如果左边的表没有匹配项，则左边的表对应的字段会填充为 NULL。
SELECT * FROM 表A RIGHT JOIN 表B ON 表A.字段1 = 表B.字段2;这段代码的意思是：保留表B的所有记录，如果表A中有匹配项，则将表A和表B的记录合并；如果表A中没有匹配项，则表A对应的字段填充为 NULL。
继续使用上面的例子，如果我们使用 RIGHT JOIN 连接
Customers和Orders表：SELECT * FROM Customers RIGHT JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID;结果将会是：
CustomerID CustomerName City OrderID CustomerID OrderDate 1 张三 北京 101 1 2023-10-26 2 李四 上海 102 2 2023-10-27 1 张三 北京 103 1 2023-10-28 NULL NULL NULL 104 5 2023-10-29 可以看到，
Orders表中的所有记录都被保留了，即使订单 104 对应的客户 ID (5) 在Customers表中不存在，订单信息依然存在，只是Customers表相关的字段填充为 NULL。因此，RIGHT JOIN 非常适合用于获取右边表的所有记录，并了解左边表是否存在相关信息。 比如，你想知道所有订单的信息，以及这些订单对应的客户信息，即使有些订单对应的客户信息不存在，也要显示出来，那么 RIGHT JOIN 就是你的最佳选择。
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FULL JOIN (FULL OUTER JOIN)：“海纳百川”，一个都不能少
FULL JOIN，又称“全外连接”，就像一个博爱的人，它会保留左边表和右边表的所有记录。如果左边的表没有匹配项，则左边的表对应的字段会填充为 NULL；如果右边的表没有匹配项，则右边的表对应的字段会填充为 NULL。
SELECT * FROM 表A FULL JOIN 表B ON 表A.字段1 = 表B.字段2;这段代码的意思是：保留表A和表B的所有记录，如果两张表有匹配项，则将它们合并；如果没有匹配项，则对应的字段填充为 NULL。
继续使用上面的例子，如果我们使用 FULL JOIN 连接
Customers和Orders表：SELECT * FROM Customers FULL JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID;结果将会是：
CustomerID CustomerName City OrderID CustomerID OrderDate 1 张三 北京 101 1 2023-10-26 1 张三 北京 103 1 2023-10-28 2 李四 上海 102 2 2023-10-27 3 王五 广州 NULL NULL NULL 4 赵六 深圳 NULL NULL NULL NULL NULL NULL 104 5 2023-10-29 可以看到，
Customers表和Orders表中的所有记录都被保留了。王五和赵六没有对应的订单，订单 104没有对应的客户，它们的信息都存在，只是缺失的字段填充为 NULL。因此，FULL JOIN 非常适合用于获取两张表的所有记录，并了解它们之间的关联情况。 比如，你想知道所有客户的信息和所有订单的信息，无论客户是否下过订单，或者订单是否存在对应的客户，都要显示出来，那么 FULL JOIN 就是你的最佳选择。
需要注意的是，有些数据库系统（例如 MySQL）并不直接支持 FULL JOIN，需要通过 UNION 模拟实现。
SELECT * FROM 表A LEFT JOIN 表B ON 表A.字段1 = 表B.字段2 UNION ALL SELECT * FROM 表A RIGHT JOIN 表B ON 表A.字段1 = 表B.字段2 WHERE 表A.字段1 IS NULL;这段代码通过将 LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 的结果合并，并排除重复的记录，从而实现了 FULL JOIN 的效果。
二、多表连接：打造数据“变形金刚”
单表操作就像在玩单机游戏，而多表连接则像在玩大型多人在线游戏，数据之间的关系更加复杂，但也更加有趣！
我们可以将多个表连接起来，创造出更复杂、更强大的数据“变形金刚”。
例如，假设我们有三张表：Customers（客户信息）、Orders（订单信息）和 Products（产品信息）。
Products 表:
| ProductID | ProductName | Price |
|---|---|---|
| 1 | 苹果 | 5 |
| 2 | 香蕉 | 3 |
| 3 | 橙子 | 4 |
我们想知道每个客户购买了哪些产品，以及购买产品的总金额，就可以使用多表连接：
SELECT
c.CustomerName,
o.OrderID,
p.ProductName,
p.Price
FROM
Customers c
INNER JOIN
Orders o ON c.CustomerID = o.CustomerID
INNER JOIN
OrderItems oi ON o.OrderID = oi.OrderID
INNER JOIN
Products p ON oi.ProductID = p.ProductID;这段代码首先将 Customers 表和 Orders 表通过 CustomerID 连接起来，然后将 Orders 表和 OrderItems 表通过 OrderID 连接起来，最后将 OrderItems 表和 Products 表通过 ProductID 连接起来，从而将客户、订单和产品信息整合在一起。
多表连接虽然强大，但也容易导致性能问题。因此，我们需要注意以下几点：
- 明确连接条件： 确保连接条件正确，避免产生笛卡尔积（即所有可能的组合），导致结果集爆炸式增长。
- 选择合适的 JOIN 类型： 根据实际需求选择合适的 JOIN 类型，避免不必要的记录扫描。
- 优化查询语句： 使用 WHERE 子句过滤数据，减少连接的数据量。
三、JOIN 语句优化：让“鹊桥”飞起来
JOIN 语句用得好，数据“鹊桥”稳如泰山；用得不好，性能瓶颈如影随形。因此，优化 JOIN 语句至关重要。
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索引：性能加速的“助推器”
索引就像图书的目录，可以帮助数据库快速定位到需要的数据，从而提高 JOIN 的效率。
在 JOIN 操作中，连接字段（即 ON 子句中使用的字段）是最需要建立索引的。
CREATE INDEX idx_customer_id ON Customers (CustomerID); CREATE INDEX idx_order_id ON Orders (CustomerID);这两行代码分别在
Customers表的CustomerID字段和Orders表的CustomerID字段上创建了索引。有了这些索引，数据库就可以更快地找到匹配的记录，从而加速 JOIN 操作。 -
选择合适的 JOIN 顺序：让“红娘”更高效
在多表连接中，JOIN 的顺序也会影响性能。一般来说，应该先连接结果集较小的表，然后再连接结果集较大的表。
例如，假设我们有三张表：
Customers（客户信息）、Orders（订单信息）和OrderItems（订单明细）。Customers表有 1000 条记录，Orders表有 10000 条记录，OrderItems表有 100000 条记录。如果我们先连接
Customers表和Orders表，然后再连接OrderItems表，那么中间结果集的大小将会是 10000 条记录。如果先连接Orders表和OrderItems表，那么中间结果集的大小将会是 100000 条记录。显然，先连接
Customers表和Orders表的效率更高。当然，数据库优化器会自动选择最佳的 JOIN 顺序，但在某些情况下，手动指定 JOIN 顺序可能会更有效。
SELECT * FROM Customers c JOIN Orders o ON c.CustomerID = o.CustomerID JOIN OrderItems oi ON o.OrderID = oi.OrderID;可以使用
STRAIGHT_JOIN强制数据库按照指定的顺序进行 JOIN。SELECT * FROM Customers c STRAIGHT_JOIN Orders o ON c.CustomerID = o.CustomerID STRAIGHT_JOIN OrderItems oi ON o.OrderID = oi.OrderID;注意：过度使用
STRAIGHT_JOIN可能会导致性能问题，应该谨慎使用。 -
*避免使用 `SELECT `：只取所需的“精华”**
SELECT *会返回表中的所有字段，即使你只需要其中的几个字段。这会导致不必要的数据传输和内存消耗，降低 JOIN 的效率。因此，应该只选择需要的字段，避免使用
SELECT *。SELECT c.CustomerName, o.OrderID, p.ProductName FROM Customers c JOIN Orders o ON c.CustomerID = o.CustomerID JOIN Products p ON o.ProductID = p.ProductID; -
使用
WHERE子句过滤数据：让“鹊桥”更精准WHERE子句可以过滤掉不需要的记录，减少 JOIN 的数据量，提高 JOIN 的效率。例如，如果我们只需要查询北京的客户的订单信息，可以使用
WHERE子句：SELECT c.CustomerName, o.OrderID FROM Customers c JOIN Orders o ON c.CustomerID = o.CustomerID WHERE c.City = '北京'; -
避免在
ON子句中使用复杂的表达式：让“连接”更简单ON子句用于指定连接条件，如果连接条件过于复杂，会导致数据库无法有效地使用索引，降低 JOIN 的效率。因此，应该尽量避免在
ON子句中使用复杂的表达式，例如函数调用、算术运算等。-- 避免这样写 SELECT * FROM Orders o JOIN Customers c ON o.CustomerID = UPPER(c.CustomerID); -- 应该这样写 SELECT * FROM Orders o JOIN Customers c ON o.CustomerID = c.CustomerID WHERE UPPER(c.CustomerID) = o.CustomerID; -
使用
EXISTS代替IN：效率的提升在某些情况下，可以使用
EXISTS代替IN，提高 JOIN 的效率。例如：
-- 使用 IN SELECT * FROM Customers WHERE CustomerID IN (SELECT CustomerID FROM Orders); -- 使用 EXISTS SELECT * FROM Customers c WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM Orders o WHERE c.CustomerID = o.CustomerID);一般来说，
EXISTS的效率比IN更高，因为EXISTS只需要找到一个匹配的记录即可，而IN需要扫描所有记录。
四、总结：让数据“鹊桥”永固
JOIN 语句是数据库操作中不可或缺的一部分，掌握 JOIN 语句的类型和优化技巧，可以让你轻松驾驭数据，创造出更丰富、更有价值的信息。
记住，选择合适的 JOIN 类型，创建必要的索引，优化查询语句，避免不必要的字段和复杂的表达式，就可以让你的数据“鹊桥”更加坚固，让数据之间的连接更加高效、优雅、充满乐趣！
最后，希望大家在数据“鹊桥会”中找到属于自己的“真爱”，挖掘出数据的无限价值！ 谢谢大家！ 🎉