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这是Mysql系列第11篇。
环境：mysql5.7.25，cmd命令中进行演示。
当我们查询的数据来源于多张表的时候，我们需要用到连接查询，连接查询使用率非常高，希望大家都务必掌握。
本文内容
- 笛卡尔积
- 内连接
- 外连接
- 左连接
- 右连接
- 表连接的原理
- 使用java实现连接查询，加深理解
准备数据
2张表：
t_team：组表。
t_employee：员工表，内部有个team_id引用组表的id。
drop table if exists t_team;create table t_team(id int not null AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY comment '组id',team_name varchar(32) not null default '' comment '名称') comment '组表';drop table if exists t_employee;create table t_employee(id int not null AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY comment '部门id',emp_name varchar(32) not null default '' comment '员工名称',team_id int not null default 0 comment '员工所在组id') comment '员工表表';insert into t_team values (1,'架构组'),(2,'测试组'),(3,'java组'),(4,'前端组');insert into t_employee values (1,'路人甲Java',1),(2,'张三',2),(3,'李四',3),(4,'王五',0),(5,'赵六',0);
t_team表4条记录，如下：
mysql> select * from t_team;+----+-----------+| id | team_name |+----+-----------+| 1 | 架构组 || 2 | 测试组 || 3 | java组 || 4 | 前端组 |+----+-----------+4 rows in set (0.00 sec)
t_employee表5条记录，如下：
mysql> select * from t_employee;+----+---------------+---------+| id | emp_name | team_id |+----+---------------+---------+| 1 | 路人甲Java | 1 || 2 | 张三 | 2 || 3 | 李四 | 3 || 4 | 王五 | 0 || 5 | 赵六 | 0 |+----+---------------+---------+5 rows in set (0.00 sec)
笛卡尔积
介绍连接查询之前，我们需要先了解一下笛卡尔积。
笛卡尔积简单点理解：有两个集合A和B，笛卡尔积表示A集合中的元素和B集合中的元素任意相互关联产生的所有可能的结果。
假如A中有m个元素，B中有n个元素，A、B笛卡尔积产生的结果有m*n个结果，相当于循环遍历两个集合中的元素，任意组合。
java伪代码表示如下：
for(Object eleA : A){for(Object eleB : B){System.out.print(eleA+","+eleB);}}
过程：拿A集合中的第1行，去匹配集合B中所有的行，然后再拿集合A中的第2行，去匹配集合B中所有的行，最后结果数量为m*n。
sql中笛卡尔积语法
select 字段 from 表1,表2[,表N];或者select 字段 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 | 架构组 | 1 | 路人甲Java | 1 || 2 | 测试组 | 1 | 路人甲Java | 1 || 3 | java组 | 1 | 路人甲Java | 1 || 4 | 前端组 | 1 | 路人甲Java | 1 || 1 | 架构组 | 2 | 张三 | 2 || 2 | 测试组 | 2 | 张三 | 2 || 3 | java组 | 2 | 张三 | 2 || 4 | 前端组 | 2 | 张三 | 2 || 1 | 架构组 | 3 | 李四 | 3 || 2 | 测试组 | 3 | 李四 | 3 || 3 | java组 | 3 | 李四 | 3 || 4 | 前端组 | 3 | 李四 | 3 || 1 | 架构组 | 4 | 王五 | 0 || 2 | 测试组 | 4 | 王五 | 0 || 3 | java组 | 4 | 王五 | 0 || 4 | 前端组 | 4 | 王五 | 0 || 1 | 架构组 | 5 | 赵六 | 0 || 2 | 测试组 | 5 | 赵六 | 0 || 3 | java组 | 5 | 赵六 | 0 || 4 | 前端组 | 5 | 赵六 | 0 |+----+-----------+----+---------------+---------+20 rows in set (0.00 sec)
t_team表4条记录，t_employee表5条记录，笛卡尔积结果输出了20行记录。
内连接
语法：
select 字段 from 表1 inner join 表2 on 连接条件;或select 字段 from 表1 join 表2 on 连接条件;或select 字段 from 表1, 表2 [where 关联条件];
内连接相当于在笛卡尔积的基础上加上了连接的条件。
当没有连接条件的时候，内连接上升为笛卡尔积。
过程用java伪代码如下：
for(Object eleA : A){for(Object eleB : B){if(连接条件是否为true){System.out.print(eleA+","+eleB);}}}
示例1：有连接条件
查询员工及所属部门
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 | 架构组 || 张三 | 测试组 || 李四 | java组 |+---------------+-----------+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 | 架构组 || 张三 | 测试组 || 李四 | java组 |+---------------+-----------+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 | 架构组 || 张三 | 测试组 || 李四 | java组 |+---------------+-----------+3 rows in set (0.00 sec)
上面相当于获取了2个表的交集，查询出了两个表都有的数据。
示例2：无连接条件
无条件内连接，上升为笛卡尔积，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 | 架构组 || 路人甲Java | 测试组 || 路人甲Java | java组 || 路人甲Java | 前端组 || 张三 | 架构组 || 张三 | 测试组 || 张三 | java组 || 张三 | 前端组 || 李四 | 架构组 || 李四 | 测试组 || 李四 | java组 || 李四 | 前端组 || 王五 | 架构组 || 王五 | 测试组 || 王五 | java组 || 王五 | 前端组 || 赵六 | 架构组 || 赵六 | 测试组 || 赵六 | java组 || 赵六 | 前端组 |+---------------+-----------+20 rows in set (0.00 sec)
示例3：组合条件进行查询
查询架构组的员工，3种写法
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 = '架构组';+---------------+-----------+| emp_name | team_name |+---------------+-----------+| 路人甲Java | 架构组 |+---------------+-----------+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 = '架构组';+---------------+-----------+| emp_name | team_name |+---------------+-----------+| 路人甲Java | 架构组 |+---------------+-----------+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 = '架构组';+---------------+-----------+| emp_name | team_name |+---------------+-----------+| 路人甲Java | 架构组 |+---------------+-----------+1 row in set (0.00 sec)
上面3中方式解说。
方式1：on中使用了组合条件。
方式2：在连接的结果之后再进行过滤，相当于先获取连接的结果，然后使用where中的条件再对连接结果进行过滤。
方式3：直接在where后面进行过滤。
总结
内连接建议使用第3种语法，简洁：
select 字段 from 表1, 表2 [where 关联条件];
外连接
外连接涉及到2个表，分为：主表和从表，要查询的信息主要来自于哪个表，谁就是主表。
外连接查询结果为主表中所有记录。如果从表中有和它匹配的，则显示匹配的值，这部分相当于内连接查询出来的结果；如果从表中没有和它匹配的，则显示null。
最终：外连接查询结果 = 内连接的结果 + 主表中有的而内连接结果中没有的记录。
外连接分为2种：
左外链接：使用left join关键字，left join左边的是主表。
右外连接：使用right join关键字，right join右边的是主表。
左连接
语法
select 列 from 主表 left join 从表 on 连接条件;
示例1:
查询所有员工信息，并显示员工所在组，如下：
mysql> SELECTt1.emp_name,t2.team_nameFROMt_employee t1LEFT JOINt_team t2ONt1.team_id = t2.id;+---------------+-----------+| emp_name | team_name |+---------------+-----------+| 路人甲Java | 架构组 || 张三 | 测试组 || 李四 | java组 || 王五 | NULL || 赵六 | NULL |+---------------+-----------+5 rows in set (0.00 sec)
上面查询出了所有员工，员工team_id=0的，team_name为NULL。
示例2：
查询员工姓名、组名，返回组名不为空的记录，如下：
mysql> SELECTt1.emp_name,t2.team_nameFROMt_employee t1LEFT JOINt_team t2ONt1.team_id = t2.idWHEREt2.team_name IS NOT NULL;+---------------+-----------+| emp_name | team_name |+---------------+-----------+| 路人甲Java | 架构组 || 张三 | 测试组 || 李四 | java组 |+---------------+-----------+3 rows in set (0.00 sec)
上面先使用内连接获取连接结果，然后再使用where对连接结果进行过滤。
右连接
语法
select 列 from 从表 right join 主表 on 连接条件;
示例
我们使用右连接来实现上面左连接实现的功能，如下：
mysql> SELECTt2.team_name,t1.emp_nameFROMt_team t2RIGHT JOINt_employee t1ONt1.team_id = t2.id;+-----------+---------------+| team_name | emp_name |+-----------+---------------+| 架构组 | 路人甲Java || 测试组 | 张三 || java组 | 李四 || NULL | 王五 || NULL | 赵六 |+-----------+---------------+5 rows in set (0.00 sec)mysql> SELECTt2.team_name,t1.emp_nameFROMt_team t2RIGHT JOINt_employee t1ONt1.team_id = t2.idWHEREt2.team_name IS NOT NULL;+-----------+---------------+| team_name | emp_name |+-----------+---------------+| 架构组 | 路人甲Java || 测试组 | 张三 || java组 | 李四 |+-----------+---------------+3 rows in set (0.00 sec)
理解表连接原理
准备数据
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)
我们来写几个连接，看看效果。
示例1：内连接
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条数据正常。
示例2：左连接
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)
上面的左连接第一个好理解。
第2个sql连接条件t1.a>10，这个条件只关联了test1表，再看看结果，是否可以理解？不理解的继续向下看，我们用java代码来实现连接查询。
第3个sql中的连接条件1=1值为true，返回结果为笛卡尔积。
java代码实现连接查询
下面是一个简略版的实现
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;}@Overridepublic 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);}@Overridepublic 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;}@Overridepublic 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;}@Testpublic 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);}@Testpublic 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);}}
代码中的innerJoin()方法模拟了下面的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)
运行一下innerJoin()输出如下：
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}}
对比一下sql和java的结果，输出的结果条数、数据基本上一致，唯一不同的是顺序上面不一样，顺序为何不一致，稍微介绍。
代码中的leftJoin()方法模拟了下面的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)
运行leftJoin()，结果如下：
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，可以对上。
现在我们来讨论java输出的顺序为何和sql不一致？
上面java代码中两个表的连接查询使用了嵌套循环，外循环每执行一次，内循环的表都会全部遍历一次，如果放到mysql中，就相当于内表（被驱动表）全部扫描了一次（一次全表io读取操作），主表（外循环）如果有n条数据，那么从表就需要全表扫描n次，表的数据是存储在磁盘中，每次全表扫描都需要做io操作，io操作是最耗时间的，如果mysql按照上面的java方式实现，那效率肯定很低。
那mysql是如何优化的呢？
msql内部使用了一个内存缓存空间，就叫他
join_buffer吧，先把外循环的数据放到join_buffer中，然后对从表进行遍历，从表中取一条数据和join_buffer的数据进行比较，然后从表中再取第2条和join_buffer数据进行比较，直到从表遍历完成，使用这方方式来减少从表的io扫描次数，当join_buffer足够大的时候，大到可以存放主表所有数据，那么从表只需要全表扫描一次（即只需要一次全表io读取操作）。mysql中这种方式叫做
Block Nested Loop。
java代码改进一下，来实现join_buffer的过程。
java代码改进版本
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;}@Testpublic 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);}@Testpublic 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);}}
执行innerJoin()，输出：
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}}
执行leftJoin()，输出：
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}
结果和sql的结果完全一致。
扩展
表连接中还可以使用前面学过的group by、having、order by、limit。
这些关键字相当于在表连接的结果上在进行操作，大家下去可以练习一下，加深理解。
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