一．Join语法概述

join 用于多表中字段之间的联系，语法如下：

SELECT * FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona

table1:左表；table2:右表。

JOIN 按照功能大致分为如下三类：

INNER JOIN（内连接,或等值连接）：取得两个表中存在连接匹配关系的记录。

LEFT JOIN（左连接）：取得左表（table1）完全记录，即是右表（table2）并无对应匹配记录。

RIGHT JOIN（右连接）：与 LEFT JOIN 相反，取得右表（table2）完全记录，即是左表（table1）并无匹配对应记录。

注意：mysql不支持Full join,不过可以通过UNION 关键字来合并 LEFT JOIN 与 RIGHT JOIN来模拟FULL join.

接下来给出一个列子用于解释下面几种分类。如下两个表(A,B)

mysql> select A.id,A.name,B.name from A,B where A.id=B.id;+----+-----------+-------------+| id | name       | name             |+----+-----------+-------------+|  1 | Pirate       | Rutabaga      ||  2 | Monkey    | Pirate            ||  3 | Ninja         | Darth Vader ||  4 | Spaghetti  | Ninja             |+----+-----------+-------------+4 rows in set (0.00 sec)

二.Inner join

内连接，也叫等值连接，inner join产生同时符合A和B的一组数据。

mysql> select * from A inner join B on A.name = B.name;+----+--------+----+--------+| id | name   | id | name   |+----+--------+----+--------+|  1 | Pirate |  2 | Pirate ||  3 | Ninja  |  4 | Ninja  |+----+--------+----+--------+

三.Left join

mysql> select * from A left join B on A.name = B.name;#或者：select * from A left outer join B on A.name = B.name;+----+-----------+------+--------+| id | name      | id   | name   |+----+-----------+------+--------+|  1 | Pirate    |    2 | Pirate ||  2 | Monkey    | NULL | NULL   ||  3 | Ninja     |    4 | Ninja  ||  4 | Spaghetti | NULL | NULL   |+----+-----------+------+--------+4 rows in set (0.00 sec)

left join,（或left outer join:在Mysql中两者等价，推荐使用left join.）左连接从左表(A)产生一套完整的记录,与匹配的记录(右表(B)) .如果没有匹配,右侧将包含null。

如果想只从左表(A)中产生一套记录，但不包含右表(B)的记录，可以通过设置where语句来执行，如下：

mysql> select * from A left join B on A.name=B.name where A.id is null or B.id is null;+----+-----------+------+------+| id | name      | id   | name |+----+-----------+------+------+|  2 | Monkey    | NULL | NULL ||  4 | Spaghetti | NULL | NULL |+----+-----------+------+------+2 rows in set (0.00 sec)

同理，还可以模拟inner join. 如下：

mysql> select * from A left join B on A.name=B.name where A.id is not null and B.id is not null;+----+--------+------+--------+| id | name   | id   | name   |+----+--------+------+--------+|  1 | Pirate |    2 | Pirate ||  3 | Ninja  |    4 | Ninja  |+----+--------+------+--------+2 rows in set (0.00 sec)

求差集：

根据上面的例子可以求差集，如下：

SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON A.name = B.nameWHERE B.id IS NULLunionSELECT * FROM A right JOIN B ON A.name = B.nameWHERE A.id IS NULL;# 结果    +------+-----------+------+-------------+| id   | name      | id   | name        |+------+-----------+------+-------------+|    2 | Monkey    | NULL | NULL        ||    4 | Spaghetti | NULL | NULL        || NULL | NULL      |    1 | Rutabaga    || NULL | NULL      |    3 | Darth Vader |+------+-----------+------+-------------+

四.Right join

mysql> select * from A right join B on A.name = B.name;+------+--------+----+-------------+| id   | name   | id | name        |+------+--------+----+-------------+| NULL | NULL   |  1 | Rutabaga    ||    1 | Pirate |  2 | Pirate      || NULL | NULL   |  3 | Darth Vader ||    3 | Ninja  |  4 | Ninja       |+------+--------+----+-------------+4 rows in set (0.00 sec)

同left join。

五.Cross join

cross join：交叉连接，得到的结果是两个表的乘积，即笛卡尔积

笛卡尔（Descartes）乘积又叫直积。假设集合A={a,b}，集合B={0,1,2}，则两个集合的笛卡尔积为{(a,0),(a,1),(a,2),(b,0),(b,1), (b,2)}。可以扩展到多个集合的情况。类似的例子有，如果A表示某学校学生的集合，B表示该学校所有课程的集合，则A与B的笛卡尔积表示所有可能的选课情况。

mysql> select * from A cross join B;+----+-----------+----+-------------+| id | name      | id | name        |+----+-----------+----+-------------+|  1 | Pirate    |  1 | Rutabaga    ||  2 | Monkey    |  1 | Rutabaga    ||  3 | Ninja     |  1 | Rutabaga    ||  4 | Spaghetti |  1 | Rutabaga    ||  1 | Pirate    |  2 | Pirate      ||  2 | Monkey    |  2 | Pirate      ||  3 | Ninja     |  2 | Pirate      ||  4 | Spaghetti |  2 | Pirate      ||  1 | Pirate    |  3 | Darth Vader ||  2 | Monkey    |  3 | Darth Vader ||  3 | Ninja     |  3 | Darth Vader ||  4 | Spaghetti |  3 | Darth Vader ||  1 | Pirate    |  4 | Ninja       ||  2 | Monkey    |  4 | Ninja       ||  3 | Ninja     |  4 | Ninja       ||  4 | Spaghetti |  4 | Ninja       |+----+-----------+----+-------------+16 rows in set (0.00 sec)#再执行：mysql> select * from A inner join B; 试一试#在执行mysql> select * from A cross join B on A.name = B.name; 试一试

实际上，在 MySQL 中（仅限于 MySQL） CROSS JOIN 与 INNER JOIN 的表现是一样的，在不指定 ON 条件得到的结果都是笛卡尔积，反之取得两个表完全匹配的结果。
INNER JOIN 与 CROSS JOIN 可以省略 INNER 或 CROSS 关键字，因此下面的 SQL 效果是一样的：

... FROM table1 INNER JOIN table2... FROM table1 CROSS JOIN table2... FROM table1 JOIN table2

六.Full join

mysql> select * from A left join B on B.name = A.name     -> union     -> select * from A right join B on B.name = A.name;+------+-----------+------+-------------+| id   | name      | id   | name        |+------+-----------+------+-------------+|    1 | Pirate    |    2 | Pirate      ||    2 | Monkey    | NULL | NULL        ||    3 | Ninja     |    4 | Ninja       ||    4 | Spaghetti | NULL | NULL        || NULL | NULL      |    1 | Rutabaga    || NULL | NULL      |    3 | Darth Vader |+------+-----------+------+-------------+6 rows in set (0.00 sec)

全连接产生的所有记录（双方匹配记录）在表A和表B。如果没有匹配,则对面将包含null。

七.性能优化

1.显示(explicit) inner join VS 隐式(implicit) inner join

如：

select * fromtable a inner join table bon a.id = b.id;

VS

select a.*, b.*from table a, table bwhere a.id = b.id;

我在数据库中比较(10w数据)得之，它们用时几乎相同，第一个是显示的inner join，后一个是隐式的inner join。

参照:Explicit vs implicit SQL joins

2.left join/right join VS inner join

尽量用inner join.避免 LEFT JOIN 和 NULL.

在使用left join（或right join）时，应该清楚的知道以下几点：

(1). on与 where的执行顺序

ON 条件（“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON）用来决定如何从 B 表中检索数据行。如果 B 表中没有任何一行数据匹配 ON 的条件,将会额外生成一行所有列为 NULL 的数据,在匹配阶段 WHERE 子句的条件都不会被使用。仅在匹配阶段完成以后，WHERE 子句条件才会被使用。它将从匹配阶段产生的数据中检索过滤。

所以我们要注意：在使用Left (right) join的时候，一定要在先给出尽可能多的匹配满足条件，减少Where的执行。如：

PS, 这部分有些不妥，感谢 wxweven 指正：

这部分的内容，博主写的有些欠妥当，不知道博主有没有实际运行测试过，下面说说我的看法：

（1）首先关于on和where的用法，如果直接把where里面的条件拿到on里面去，结果是跟原来的不一致的，所以博主说的“在使用Left (right) join的时候，一定要在先给出尽可能多的匹配满足条件，减少Where的执行”是不成立的，因为筛选条件放在on或者where，产生的是不同的结果，不能说为了性能就把where中的条件放到on中。

可参考sql语句中join on和where用法的区别和联系

PASS

select * from Ainner join B on B.name = A.nameleft join C on C.name = B.nameleft join D on D.id = C.idwhere C.status>1 and D.status=1;

Great

select * from Ainner join B on B.name = A.nameleft join C on C.name = B.name and C.status>1left join D on D.id = C.id and D.status=1

从上面例子可以看出，尽可能满足ON的条件，而少用Where的条件。从执行性能来看第二个显然更加省时。

(2).注意ON 子句和 WHERE 子句的不同

如作者举了一个列子：

mysql> SELECT * FROM product LEFT JOIN product_details       ON (product.id = product_details.id)       AND product_details.id=2;+----+--------+------+--------+-------+| id | amount | id   | weight | exist |+----+--------+------+--------+-------+|  1 |    100 | NULL |   NULL |  NULL ||  2 |    200 |    2 |     22 |     0 ||  3 |    300 | NULL |   NULL |  NULL ||  4 |    400 | NULL |   NULL |  NULL |+----+--------+------+--------+-------+4 rows in set (0.00 sec) mysql> SELECT * FROM product LEFT JOIN product_details       ON (product.id = product_details.id)       WHERE product_details.id=2;+----+--------+----+--------+-------+| id | amount | id | weight | exist |+----+--------+----+--------+-------+|  2 |    200 |  2 |     22 |     0 |+----+--------+----+--------+-------+1 row in set (0.01 sec)

从上可知，第一条查询使用 ON 条件决定了从 LEFT JOIN的 product_details表中检索符合的所有数据行。第二条查询做了简单的LEFT JOIN，然后使用 WHERE 子句从 LEFT JOIN的数据中过滤掉不符合条件的数据行。

(3).尽量避免子查询，而用join

往往性能这玩意儿，更多时候体现在数据量比较大的时候，此时，我们应该避免复杂的子查询。如下：

PASS

insert into t1(a1) select b1 from t2 where not exists(select 1 from t1 where t1.id = t2.r_id); 

Great

insert into t1(a1)  select b1 from t2  left join (select distinct t1.id from t1 ) t1 on t1.id = t2.r_id   where t1.id is null;  

这个可以参考mysql的exists与inner join 和 not exists与 left join 性能差别惊人

补充：MySQL STRAIGHT_JOIN 与 NATURAL JOIN的使用

感谢网友** 折翼的鸟** 给出的提醒。

长话短说：straight_join实现强制多表的载入顺序，从左到右，如：

...A straight_join B on A.name = B.name 

straight_join完全等同于inner join 只不过，join语法是根据“哪个表的结果集小，就以哪个表为驱动表”来决定谁先载入的，而straight_join 会强制选择其左边的表先载入。

往往我们在分析mysql处理性能时，如(Explain),如果发现mysql在载入顺序不合理的情况下，可以使用这个语句，但往往mysql能够自动的分析并处理好。

更多内容参考：MySQL STRAIGHT_JOIN 与 NATURAL JOIN
和MySQL优化的奇技淫巧之STRAIGHT_JOIN

Mysql Join语法解析与性能分析