MySQL中join语句的基本使用教程及其字段对性能的影响

join语句的基本使用

SQL（mysql/' target='_blank'>mysql） JOIN 用于根据两个或多个表中的字段之间的关系，从这些表中得到数据。

JOIN 通常与 ON 关键字搭配使用，基本语法如下：

... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona
table1 通常称为左表，table2 称为右表。ON 关键字用于设定匹配条件，用于限定在结果集合中想要哪些行。如果需要指定其他条件，后面可以加上 WHERE 条件 或者 LIMIT 以限制记录返回数目等。

下面以最常见的两表连接来说明 MySQL JOIN 的用法，关于多表 JOIN 请参见《MySQL JOIN 多表》。

MySQL JOIN 分类

JOIN 按照功能大致分为如下三类：

INNER JOIN（内连接）：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。

关于 MySQL FULL JOIN 全连接

MySQL 没有提供 SQL 标准中的 FULL JOIN（全连接）：两个表记录都取出，而不管彼此是否有对应记录。要解决此问题，可以使用 UNION 关键字来合并 LEFT JOIN 与 RIGHT JOIN，达到模拟 FULL JOIN 的目的。

MySQL INNER JOIN

INNER JOIN 用于取得两个表中存在连接匹配关系的记录。下面是两个原始数据表：

article 表中文章的所属用户是通过 uid 这个字段与 user 表关联起来的。通过观察数据不难发现，对于 uid=3 的用户，并没有发表任何文章；而文章中 aid=4 却无法在 uid 表中找到对应记录（可能是该用户被删除而其所属的文章却被保留了下来）。

我们列出所用文章与用户一一对应的数据。

SELECT … INNER JOIN … ON 语句如下：

SELECT article.aid,article.title,user.username FROM article INNER JOIN user ON article.uid = user.uid

返回查询结果如下：

对于 INNER JOIN，等同与下面的 SQL 语句：

SELECT article.aid,article.title,user.username FROM article,user WHERE article.uid = user.uid

CROSS JOIN

CROSS JOIN 即交叉连接，在不指定 ON 条件下：

SELECT article.aid,article.title,user.username FROM article CROSS JOIN user

得到的结果是被连接的两个数据表的乘积，即笛卡尔积。

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：

平板视图打印？

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

join的字段字符集编码对性能的影响

先来看一下示例代码：

建utf-8编码的表 t1:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `t1` ( `name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '', KEY `name` (`name`)) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

随便插入些数据，数量大一点，后面实验结果更清晰，偷个懒，构造随机字符串插入语句

insert into t1(name) select concat(char(round((rand())*25)+97),char(round((rand())*25)+65),char(round((rand())*25)+65),char(round((rand())*25)+97),char(round((rand())*25)+65),char(round((rand())*25)+65),char(round((rand())*25)+97),char(round((rand())*25)+65))

每次执行插入一条记录，用你熟悉的脚本(python/' target='_blank'>python,php,shell等都行)写个循环，执行一万次以上。

将该表复制成一个新表t2，删除一部分数据，1000条左右即可。（推荐使用phpMyAdmin）

再将t2复制为t3，并将字段改为gb2312编码。

使用一个left join语句，写一个语句，查出t2/t3比t1少了哪些记录。

语句很简单，如下：

SELECT SQL_NO_CACHE t1.name, t2.nameFROM t1LEFT JOIN t2 ON t1.name = t2.nameWHERE t2.name IS NULL LIMIT 0 , 30

注意加入 SQL_NO_CACHE ，禁用mysql缓存。

先看编码一致的t2表，phpMyAdmin里执行结果：

显示行 0 - 29 ( 1,129 总计, 查询花费 0.0010 秒)
平均耗时大概为0.0010秒

SELECT SQL_NO_CACHE t1.name, t3.nameFROM t1LEFT JOIN t3 ON t1.name = t3.nameWHERE t2.name IS NULL LIMIT 0 , 30

phpMyAdmin执行结果：

显示行 0 - 29 ( 30 总计, 查询花费 0.1871 秒)
差两个数量级！

查询语句解释：