Mysql高手系列 - 第11篇：深入瞭解連線查詢及原理
阿新 • • 發佈：2019-09-19
這是Mysql系列第11篇。
環境：mysql5.7.25，cmd命令中進行演示。
當我們查詢的資料來源於多張表的時候，我們需要用到連線查詢，連線查詢使用率非常高，希望大家都務必掌握。
本文內容
- 笛卡爾積
- 內連線
- 外連線
- 左連線
- 右連線
- 表連線的原理
- 使用java實現連線查詢，加深理解
準備資料
2張表：
t_team：組表。
t_employee：員工表，內部有個team_id引用組表的id。
drop table if exists t_team; create table t_team( id int not null AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY comment '組id', team_name varchar(32) not null default '' comment '名稱' ) comment '組表'; drop table if exists t_employee; create table t_employee( id int not null AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY comment '部門id', emp_name varchar(32) not null default '' comment '員工名稱', team_id int not null default 0 comment '員工所在組id' ) comment '員工表表'; insert into t_team values (1,'架構組'),(2,'測試組'),(3,'java組'),(4,'前端組'); insert into t_employee values (1,'路人甲Java',1),(2,'張三',2),(3,'李四',3),(4,'王五',0),(5,'趙六',0);
t_team表4條記錄，如下：
mysql> select * from t_team;
+----+-----------+
| id | team_name |
+----+-----------+
| 1 | 架構組 |
| 2 | 測試組 |
| 3 | java組 |
| 4 | 前端組 |
+----+-----------+
4 rows in set (0.00 sec)t_employee表5條記錄，如下：
mysql> select * from t_employee; +----+---------------+---------+ | id | emp_name | team_id | +----+---------------+---------+ | 1 | 路人甲Java | 1 | | 2 | 張三 | 2 | | 3 | 李四 | 3 | | 4 | 王五 | 0 | | 5 | 趙六 | 0 | +----+---------------+---------+ 5 rows in set (0.00 sec)
笛卡爾積
介紹連線查詢之前，我們需要先了解一下笛卡爾積。
笛卡爾積簡單點理解：有兩個集合A和B，笛卡爾積表示A集合中的元素和B集合中的元素任意相互關聯產生的所有可能的結果。
假如A中有m個元素，B中有n個元素，A、B笛卡爾積產生的結果有m*n個結果，相當於迴圈遍歷兩個集合中的元素，任意組合。
java偽程式碼表示如下：
for(Object eleA : A){
for(Object eleB : B){
System.out.print(eleA+","+eleB);
}
}過程：拿A集合中的第1行，去匹配集合B中所有的行，然後再拿集合A中的第2行，去匹配集合B中所有的行，最後結果數量為m*n。
sql中笛卡爾積語法
select 欄位 from 表1,表2[,表N];
或者
select 欄位 from 表1 join 表2 [join 表N];示例：
mysql> select * from t_team,t_employee;
+----+-----------+----+---------------+---------+
| id | team_name | id | emp_name | team_id |
+----+-----------+----+---------------+---------+
| 1 | 架構組 | 1 | 路人甲Java | 1 |
| 2 | 測試組 | 1 | 路人甲Java | 1 |
| 3 | java組 | 1 | 路人甲Java | 1 |
| 4 | 前端組 | 1 | 路人甲Java | 1 |
| 1 | 架構組 | 2 | 張三 | 2 |
| 2 | 測試組 | 2 | 張三 | 2 |
| 3 | java組 | 2 | 張三 | 2 |
| 4 | 前端組 | 2 | 張三 | 2 |
| 1 | 架構組 | 3 | 李四 | 3 |
| 2 | 測試組 | 3 | 李四 | 3 |
| 3 | java組 | 3 | 李四 | 3 |
| 4 | 前端組 | 3 | 李四 | 3 |
| 1 | 架構組 | 4 | 王五 | 0 |
| 2 | 測試組 | 4 | 王五 | 0 |
| 3 | java組 | 4 | 王五 | 0 |
| 4 | 前端組 | 4 | 王五 | 0 |
| 1 | 架構組 | 5 | 趙六 | 0 |
| 2 | 測試組 | 5 | 趙六 | 0 |
| 3 | java組 | 5 | 趙六 | 0 |
| 4 | 前端組 | 5 | 趙六 | 0 |
+----+-----------+----+---------------+---------+
20 rows in set (0.00 sec)t_team表4條記錄，t_employee表5條記錄，笛卡爾積結果輸出了20行記錄。
內連線
語法：
select 欄位 from 表1 inner join 表2 on 連線條件;
或
select 欄位 from 表1 join 表2 on 連線條件;
或
select 欄位 from 表1, 表2 [where 關聯條件];內連線相當於在笛卡爾積的基礎上加上了連線的條件。
當沒有連線條件的時候，內連線上升為笛卡爾積。
過程用java虛擬碼如下：
for(Object eleA : A){
for(Object eleB : B){
if(連線條件是否為true){
System.out.print(eleA+","+eleB);
}
}
}示例1：有連線條件
查詢員工及所屬部門
mysql> select t1.emp_name,t2.team_name from t_employee t1 inner join t_team t2 on t1.team_id = t2.id;
+---------------+-----------+
| emp_name | team_name |
+---------------+-----------+
| 路人甲Java | 架構組 |
| 張三 | 測試組 |
| 李四 | java組 |
+---------------+-----------+
3 rows in set (0.00 sec)
mysql> select t1.emp_name,t2.team_name from t_employee t1 join t_team t2 on t1.team_id = t2.id;
+---------------+-----------+
| emp_name | team_name |
+---------------+-----------+
| 路人甲Java | 架構組 |
| 張三 | 測試組 |
| 李四 | java組 |
+---------------+-----------+
3 rows in set (0.00 sec)
mysql> select t1.emp_name,t2.team_name from t_employee t1, t_team t2 where t1.team_id = t2.id;
+---------------+-----------+
| emp_name | team_name |
+---------------+-----------+
| 路人甲Java | 架構組 |
| 張三 | 測試組 |
| 李四 | java組 |
+---------------+-----------+
3 rows in set (0.00 sec)上面相當於獲取了2個表的交集，查詢出了兩個表都有的資料。
示例2：無連線條件
無條件內連線，上升為笛卡爾積，如下：
mysql> select t1.emp_name,t2.team_name from t_employee t1 inner join t_team t2;
+---------------+-----------+
| emp_name | team_name |
+---------------+-----------+
| 路人甲Java | 架構組 |
| 路人甲Java | 測試組 |
| 路人甲Java | java組 |
| 路人甲Java | 前端組 |
| 張三 | 架構組 |
| 張三 | 測試組 |
| 張三 | java組 |
| 張三 | 前端組 |
| 李四 | 架構組 |
| 李四 | 測試組 |
| 李四 | java組 |
| 李四 | 前端組 |
| 王五 | 架構組 |
| 王五 | 測試組 |
| 王五 | java組 |
| 王五 | 前端組 |
| 趙六 | 架構組 |
| 趙六 | 測試組 |
| 趙六 | java組 |
| 趙六 | 前端組 |
+---------------+-----------+
20 rows in set (0.00 sec)示例3：組合條件進行查詢
查詢架構組的員工，3種寫法
mysql> select t1.emp_name,t2.team_name from t_employee t1 inner join t_team t2 on t1.team_id = t2.id and t2.team_name = '架構組';
+---------------+-----------+
| emp_name | team_name |
+---------------+-----------+
| 路人甲Java | 架構組 |
+---------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select t1.emp_name,t2.team_name from t_employee t1 inner join t_team t2 on t1.team_id = t2.id where t2.team_name = '架構組';
+---------------+-----------+
| emp_name | team_name |
+---------------+-----------+
| 路人甲Java | 架構組 |
+---------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select t1.emp_name,t2.team_name from t_employee t1, t_team t2 where t1.team_id = t2.id and t2.team_name = '架構組';
+---------------+-----------+
| emp_name | team_name |
+---------------+-----------+
| 路人甲Java | 架構組 |
+---------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)上面3中方式解說。
方式1：on中使用了組合條件。
方式2：在連線的結果之後再進行過濾，相當於先獲取連線的結果，然後使用where中的條件再對連線結果進行過濾。
方式3：直接在where後面進行過濾。
總結
內連線建議使用第3種語法，簡潔：
select 欄位 from 表1, 表2 [where 關聯條件];外連線
外連線涉及到2個表，分為：主表和從表，要查詢的資訊主要來自於哪個表，誰就是主表。
外連線查詢結果為主表中所有記錄。如果從表中有和它匹配的，則顯示匹配的值，這部分相當於內連線查詢出來的結果；如果從表中沒有和它匹配的，則顯示null。
最終：外連線查詢結果 = 內連線的結果 + 主表中有的而內連線結果中沒有的記錄。
外連線分為2種：
左外連結：使用left join關鍵字，left join左邊的是主表。
右外連線：使用right join關鍵字，right join右邊的是主表。
左連線
語法
select 列 from 主表 left join 從表 on 連線條件;示例1:
查詢所有員工資訊，並顯示員工所在組，如下：
mysql> SELECT
t1.emp_name,
t2.team_name
FROM
t_employee t1
LEFT JOIN
t_team t2
ON
t1.team_id = t2.id;
+---------------+-----------+
| emp_name | team_name |
+---------------+-----------+
| 路人甲Java | 架構組 |
| 張三 | 測試組 |
| 李四 | java組 |
| 王五 | NULL |
| 趙六 | NULL |
+---------------+-----------+
5 rows in set (0.00 sec)上面查詢出了所有員工，員工team_id=0的，team_name為NULL。
示例2：
查詢員工姓名、組名，返回組名不為空的記錄，如下：
mysql> SELECT
t1.emp_name,
t2.team_name
FROM
t_employee t1
LEFT JOIN
t_team t2
ON
t1.team_id = t2.id
WHERE
t2.team_name IS NOT NULL;
+---------------+-----------+
| emp_name | team_name |
+---------------+-----------+
| 路人甲Java | 架構組 |
| 張三 | 測試組 |
| 李四 | java組 |
+---------------+-----------+
3 rows in set (0.00 sec)上面先使用內連接獲取連線結果，然後再使用where對連線結果進行過濾。
右連線
語法
select 列 from 從表 right join 主表 on 連線條件;示例
我們使用右連線來實現上面左連線實現的功能，如下：
mysql> SELECT
t2.team_name,
t1.emp_name
FROM
t_team t2
RIGHT JOIN
t_employee t1
ON
t1.team_id = t2.id;
+-----------+---------------+
| team_name | emp_name |
+-----------+---------------+
| 架構組 | 路人甲Java |
| 測試組 | 張三 |
| java組 | 李四 |
| NULL | 王五 |
| NULL | 趙六 |
+-----------+---------------+
5 rows in set (0.00 sec)
mysql> SELECT
t2.team_name,
t1.emp_name
FROM
t_team t2
RIGHT JOIN
t_employee t1
ON
t1.team_id = t2.id
WHERE
t2.team_name IS NOT NULL;
+-----------+---------------+
| team_name | emp_name |
+-----------+---------------+
| 架構組 | 路人甲Java |
| 測試組 | 張三 |
| java組 | 李四 |
+-----------+---------------+
3 rows in set (0.00 sec)理解表連線原理
準備資料
drop table if exists test1;
create table test1(
a int
);
drop table if exists test2;
create table test2(
b int
);
insert into test1 values (1),(2),(3);
insert into test2 values (3),(4),(5);mysql> select * from test1;
+------+
| a |
+------+
| 1 |
| 2 |
| 3 |
+------+
3 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from test2;
+------+
| b |
+------+
| 3 |
| 4 |
| 5 |
+------+
3 rows in set (0.00 sec)我們來寫幾個連線，看看效果。
示例1：內連線
mysql> select * from test1 t1,test2 t2;
+------+------+
| a | b |
+------+------+
| 1 | 3 |
| 2 | 3 |
| 3 | 3 |
| 1 | 4 |
| 2 | 4 |
| 3 | 4 |
| 1 | 5 |
| 2 | 5 |
| 3 | 5 |
+------+------+
9 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from test1 t1,test2 t2 where t1.a = t2.b;
+------+------+
| a | b |
+------+------+
| 3 | 3 |
+------+------+
1 row in set (0.00 sec)9條資料正常。
示例2：左連線
mysql> select * from test1 t1 left join test2 t2 on t1.a = t2.b;
+------+------+
| a | b |
+------+------+
| 3 | 3 |
| 1 | NULL |
| 2 | NULL |
+------+------+
3 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from test1 t1 left join test2 t2 on t1.a>10;
+------+------+
| a | b |
+------+------+
| 1 | NULL |
| 2 | NULL |
| 3 | NULL |
+------+------+
3 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from test1 t1 left join test2 t2 on 1=1;
+------+------+
| a | b |
+------+------+
| 1 | 3 |
| 2 | 3 |
| 3 | 3 |
| 1 | 4 |
| 2 | 4 |
| 3 | 4 |
| 1 | 5 |
| 2 | 5 |
| 3 | 5 |
+------+------+
9 rows in set (0.00 sec)上面的左連線第一個好理解。
第2個sql連線條件t1.a>10，這個條件只關聯了test1表，再看看結果，是否可以理解？不理解的繼續向下看，我們用java程式碼來實現連線查詢。
第3個sql中的連線條件1=1值為true，返回結果為笛卡爾積。
java程式碼實現連線查詢
下面是一個簡略版的實現
package com.itsoku.sql;
import org.junit.Test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
import java.util.stream.Collectors;
public class Test1 {
public static class Table1 {
int a;
public int getA() {
return a;
}
public void setA(int a) {
this.a = a;
}
public Table1(int a) {
this.a = a;
}
@Override
public String toString() {
return "Table1{" +
"a=" + a +
'}';
}
public static Table1 build(int a) {
return new Table1(a);
}
}
public static class Table2 {
int b;
public int getB() {
return b;
}
public void setB(int b) {
this.b = b;
}
public Table2(int b) {
this.b = b;
}
public static Table2 build(int b) {
return new Table2(b);
}
@Override
public String toString() {
return "Table2{" +
"b=" + b +
'}';
}
}
public static class Record<R1, R2> {
R1 r1;
R2 r2;
public R1 getR1() {
return r1;
}
public void setR1(R1 r1) {
this.r1 = r1;
}
public R2 getR2() {
return r2;
}
public void setR2(R2 r2) {
this.r2 = r2;
}
public Record(R1 r1, R2 r2) {
this.r1 = r1;
this.r2 = r2;
}
@Override
public String toString() {
return "Record{" +
"r1=" + r1 +
", r2=" + r2 +
'}';
}
public static <R1, R2> Record<R1, R2> build(R1 r1, R2 r2) {
return new Record(r1, r2);
}
}
public static enum JoinType {
innerJoin, leftJoin
}
public static interface Filter<R1, R2> {
boolean accept(R1 r1, R2 r2);
}
public static <R1, R2> List<Record<R1, R2>> join(List<R1> table1, List<R2> table2, JoinType joinType, Filter<R1, R2> onFilter, Filter<R1, R2> whereFilter) {
if (Objects.isNull(table1) || Objects.isNull(table2) || joinType == null) {
return new ArrayList<>();
}
List<Record<R1, R2>> result = new CopyOnWriteArrayList<>();
for (R1 r1 : table1) {
List<Record<R1, R2>> onceJoinResult = joinOn(r1, table2, onFilter);
result.addAll(onceJoinResult);
}
if (joinType == JoinType.leftJoin) {
List<R1> r1Record = result.stream().map(Record::getR1).collect(Collectors.toList());
List<Record<R1, R2>> leftAppendList = new ArrayList<>();
for (R1 r1 : table1) {
if (!r1Record.contains(r1)) {
leftAppendList.add(Record.build(r1, null));
}
}
result.addAll(leftAppendList);
}
if (Objects.nonNull(whereFilter)) {
for (Record<R1, R2> record : result) {
if (!whereFilter.accept(record.r1, record.r2)) {
result.remove(record);
}
}
}
return result;
}
public static <R1, R2> List<Record<R1, R2>> joinOn(R1 r1, List<R2> table2, Filter<R1, R2> onFilter) {
List<Record<R1, R2>> result = new ArrayList<>();
for (R2 r2 : table2) {
if (Objects.nonNull(onFilter) ? onFilter.accept(r1, r2) : true) {
result.add(Record.build(r1, r2));
}
}
return result;
}
@Test
public void innerJoin() {
List<Table1> table1 = Arrays.asList(Table1.build(1), Table1.build(2), Table1.build(3));
List<Table2> table2 = Arrays.asList(Table2.build(3), Table2.build(4), Table2.build(5));
join(table1, table2, JoinType.innerJoin, null, null).forEach(System.out::println);
System.out.println("-----------------");
join(table1, table2, JoinType.innerJoin, (r1, r2) -> r1.a == r2.b, null).forEach(System.out::println);
}
@Test
public void leftJoin() {
List<Table1> table1 = Arrays.asList(Table1.build(1), Table1.build(2), Table1.build(3));
List<Table2> table2 = Arrays.asList(Table2.build(3), Table2.build(4), Table2.build(5));
join(table1, table2, JoinType.leftJoin, (r1, r2) -> r1.a == r2.b, null).forEach(System.out::println);
System.out.println("-----------------");
join(table1, table2, JoinType.leftJoin, (r1, r2) -> r1.a > 10, null).forEach(System.out::println);
}
}程式碼中的innerJoin()方法模擬了下面的sql：
mysql> select * from test1 t1,test2 t2;
+------+------+
| a | b |
+------+------+
| 1 | 3 |
| 2 | 3 |
| 3 | 3 |
| 1 | 4 |
| 2 | 4 |
| 3 | 4 |
| 1 | 5 |
| 2 | 5 |
| 3 | 5 |
+------+------+
9 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from test1 t1,test2 t2 where t1.a = t2.b;
+------+------+
| a | b |
+------+------+
| 3 | 3 |
+------+------+
1 row in set (0.00 sec)執行一下innerJoin()輸出如下：
Record{r1=Table1{a=1}, r2=Table2{b=3}}
Record{r1=Table1{a=1}, r2=Table2{b=4}}
Record{r1=Table1{a=1}, r2=Table2{b=5}}
Record{r1=Table1{a=2}, r2=Table2{b=3}}
Record{r1=Table1{a=2}, r2=Table2{b=4}}
Record{r1=Table1{a=2}, r2=Table2{b=5}}
Record{r1=Table1{a=3}, r2=Table2{b=3}}
Record{r1=Table1{a=3}, r2=Table2{b=4}}
Record{r1=Table1{a=3}, r2=Table2{b=5}}
-----------------
Record{r1=Table1{a=3}, r2=Table2{b=3}}對比一下sql和java的結果，輸出的結果條數、資料基本上一致，唯一不同的是順序上面不一樣，順序為何不一致，稍微介紹。
程式碼中的leftJoin()方法模擬了下面的sql：
mysql> select * from test1 t1 left join test2 t2 on t1.a = t2.b;
+------+------+
| a | b |
+------+------+
| 3 | 3 |
| 1 | NULL |
| 2 | NULL |
+------+------+
3 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from test1 t1 left join test2 t2 on t1.a>10;
+------+------+
| a | b |
+------+------+
| 1 | NULL |
| 2 | NULL |
| 3 | NULL |
+------+------+
3 rows in set (0.00 sec)執行leftJoin()，結果如下：
Record{r1=Table1{a=3}, r2=Table2{b=3}}
Record{r1=Table1{a=1}, r2=null}
Record{r1=Table1{a=2}, r2=null}
-----------------
Record{r1=Table1{a=1}, r2=null}
Record{r1=Table1{a=2}, r2=null}
Record{r1=Table1{a=3}, r2=null}效果和sql的效果完全一致，可以對上。
現在我們來討論java輸出的順序為何和sql不一致？
上面java程式碼中兩個表的連線查詢使用了巢狀迴圈，外迴圈每執行一次，內迴圈的表都會全部遍歷一次，如果放到mysql中，就相當於內標全部掃描了一次（一次全表io讀取操作），主表（外迴圈）如果有n條資料，那麼從表就需要全表掃描n次，表的資料是儲存在磁碟中，每次全表掃描都需要做io操作，io操作是最耗時間的，如果mysql按照上面的java方式實現，那效率肯定很低。
那mysql是如何優化的呢？
msql內部使用了一個記憶體快取空間，就叫他
join_buffer吧，先把外迴圈的資料放到join_buffer中，然後對從表進行遍歷，從表中取一條資料和join_buffer的資料進行比較，然後從表中再取第2條和join_buffer資料進行比較，直到從表遍歷完成，使用這方方式來減少從表的io掃描次數，當join_buffer足夠大的時候，大到可以存放主表所有資料，那麼從表只需要全表掃描一次（即只需要一次全表io讀取操作）。mysql中這種方式叫做
Block Nested Loop。
java程式碼改進一下，來實現join_buffer的過程。
java程式碼改進版本
package com.itsoku.sql;
import org.junit.Test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
import java.util.stream.Collectors;
import com.itsoku.sql.Test1.*;
public class Test2 {
public static int joinBufferSize = 10000;
public static List<?> joinBufferList = new ArrayList<>();
public static <R1, R2> List<Record<R1, R2>> join(List<R1> table1, List<R2> table2, JoinType joinType, Filter<R1, R2> onFilter, Filter<R1, R2> whereFilter) {
if (Objects.isNull(table1) || Objects.isNull(table2) || joinType == null) {
return new ArrayList<>();
}
List<Test1.Record<R1, R2>> result = new CopyOnWriteArrayList<>();
int table1Size = table1.size();
int fromIndex = 0, toIndex = joinBufferSize;
toIndex = Integer.min(table1Size, toIndex);
while (fromIndex < table1Size && toIndex <= table1Size) {
joinBufferList = table1.subList(fromIndex, toIndex);
fromIndex = toIndex;
toIndex += joinBufferSize;
toIndex = Integer.min(table1Size, toIndex);
List<Record<R1, R2>> blockNestedLoopResult = blockNestedLoop((List<R1>) joinBufferList, table2, onFilter);
result.addAll(blockNestedLoopResult);
}
if (joinType == JoinType.leftJoin) {
List<R1> r1Record = result.stream().map(Record::getR1).collect(Collectors.toList());
List<Record<R1, R2>> leftAppendList = new ArrayList<>();
for (R1 r1 : table1) {
if (!r1Record.contains(r1)) {
leftAppendList.add(Record.build(r1, null));
}
}
result.addAll(leftAppendList);
}
if (Objects.nonNull(whereFilter)) {
for (Record<R1, R2> record : result) {
if (!whereFilter.accept(record.r1, record.r2)) {
result.remove(record);
}
}
}
return result;
}
public static <R1, R2> List<Record<R1, R2>> blockNestedLoop(List<R1> joinBufferList, List<R2> table2, Filter<R1, R2> onFilter) {
List<Record<R1, R2>> result = new ArrayList<>();
for (R2 r2 : table2) {
for (R1 r1 : joinBufferList) {
if (Objects.nonNull(onFilter) ? onFilter.accept(r1, r2) : true) {
result.add(Record.build(r1, r2));
}
}
}
return result;
}
@Test
public void innerJoin() {
List<Table1> table1 = Arrays.asList(Table1.build(1), Table1.build(2), Table1.build(3));
List<Table2> table2 = Arrays.asList(Table2.build(3), Table2.build(4), Table2.build(5));
join(table1, table2, JoinType.innerJoin, null, null).forEach(System.out::println);
System.out.println("-----------------");
join(table1, table2, JoinType.innerJoin, (r1, r2) -> r1.a == r2.b, null).forEach(System.out::println);
}
@Test
public void leftJoin() {
List<Table1> table1 = Arrays.asList(Table1.build(1), Table1.build(2), Table1.build(3));
List<Table2> table2 = Arrays.asList(Table2.build(3), Table2.build(4), Table2.build(5));
join(table1, table2, JoinType.leftJoin, (r1, r2) -> r1.a == r2.b, null).forEach(System.out::println);
System.out.println("-----------------");
join(table1, table2, JoinType.leftJoin, (r1, r2) -> r1.a > 10, null).forEach(System.out::println);
}
}執行innerJoin()，輸出：
Record{r1=Table1{a=1}, r2=Table2{b=3}}
Record{r1=Table1{a=2}, r2=Table2{b=3}}
Record{r1=Table1{a=3}, r2=Table2{b=3}}
Record{r1=Table1{a=1}, r2=Table2{b=4}}
Record{r1=Table1{a=2}, r2=Table2{b=4}}
Record{r1=Table1{a=3}, r2=Table2{b=4}}
Record{r1=Table1{a=1}, r2=Table2{b=5}}
Record{r1=Table1{a=2}, r2=Table2{b=5}}
Record{r1=Table1{a=3}, r2=Table2{b=5}}
-----------------
Record{r1=Table1{a=3}, r2=Table2{b=3}}執行leftJoin()，輸出：
Record{r1=Table1{a=3}, r2=Table2{b=3}}
Record{r1=Table1{a=1}, r2=null}
Record{r1=Table1{a=2}, r2=null}
-----------------
Record{r1=Table1{a=1}, r2=null}
Record{r1=Table1{a=2}, r2=null}
Record{r1=Table1{a=3}, r2=null}結果和sql的結果完全一致。
擴充套件
表連線中還可以使用前面學過的group by、having、order by、limit。
這些關鍵字相當於在表連線的結果上在進行操作，大家下去可以練習一下，加深理解。
Mysql系列目錄
- 第1篇：mysql基礎知識
- 第2篇：詳解mysql資料型別（重點）
- 第3篇：管理員必備技能(必須掌握)
- 第4篇：DDL常見操作
- 第5篇：DML操作彙總（insert,update,delete）
- 第6篇：select查詢基礎篇
- 第7篇：玩轉select條件查詢，避免採坑
- 第8篇：詳解排序和分頁(order by & limit)
- 第9篇：分組查詢詳解（group by & having）
- 第10篇：常用的幾十個函式詳解
mysql系列大概有20多篇，喜歡的請關注一下，歡迎大家加我微信itsoku或者留言交流mysql相關技術!
