在关系型数据库中，数据通常被分散存储在多个相互关联的表中，以遵循规范化设计原则，减少数据冗余、保证数据一致性，在实际应用中，我们经常需要从这些关联的表中同时提取数据，这就必须使用多表查询技术，SQL（Structured Query Language）通过 JOIN 子句提供了强大而灵活的多表连接功能,是实现复杂数据检索的核心。
理解连接的基础：ON 子句
无论使用哪种类型的连接，ON 子句都是其灵魂所在，它指定了两个表之间如何关联，即连接的条件，这个条件是基于主键和外键的关系，一个学生表（students）可能有一个班级ID（class_id）字段，它引用了班级表（classes）的主键id。ON 子句的写法就是 ON students.class_id = classes.id，它告诉数据库系统：“请将学生表中class_id与班级表中id相等的行匹配在一起”，只有正确设置了ON条件,连接才能产生有意义的结果。
最常用的连接类型
SQL标准定义了多种连接类型，以满足不同的数据查询需求，理解它们之间的区别至关重要,以下是一个简明对比：
| 连接类型 | 描述 | 核心理念 |
|---|---|---|
内连接 (INNER JOIN) |
只返回两个表中连接字段相匹配的行。 | 取交集，双方都有的才显示。 |
左连接 (LEFT JOIN) |
返回左表的所有行，以及右表中与左表匹配的行，如果右中没有匹配项，则结果为NULL。 | 以左表为准，左表有的一定显示，右表没有的补NULL。 |
右连接 (RIGHT JOIN) |
返回右表的所有行，以及左表中与右表匹配的行，如果左表中没有匹配项，则结果为NULL。 | 以右表为准，与左连接逻辑相反。 |
全外连接 (FULL OUTER JOIN) |
返回左右表中的所有行，当某一行在另一表中没有匹配时，则另一表的列显示为NULL。 | 取并集，双方的数据都显示，没有匹配的补NULL。 |
实践示例与语法
为了更直观地理解，我们假设有两张表：学生表(students)和班级表(classes)。
students 表结构:
| id (INT) | name (VARCHAR) | class_id (INT) |
|---|---|---|
| 1 | 张三 | 1 |
| 2 | 李四 | 1 |
| 3 | 王五 | 2 |
| 4 | 赵六 | NULL |
classes 表结构:
| id (INT) | class_name (VARCHAR) |
|---|---|
| 1 | 一班 |
| 2 | 二班 |
| 3 | 三班 |
内连接 (INNER JOIN)
查询所有已分配班级的学生及其班级名称。
SELECT
s.name,
c.class_name
FROM
students AS s
INNER JOIN
classes AS c ON s.class_id = c.id;
结果: | name | class_name | |---|---| | 张三 | 一班 | | 李四 | 一班 | | 王五 | 二班 |
注意：赵六因为没有class_id，不满足连接条件，所以不会出现在结果中。
左连接 (LEFT JOIN)
查询所有学生及其班级名称,即使他们没有分配班级。
SELECT
s.name,
c.class_name
FROM
students AS s
LEFT JOIN
classes AS c ON s.class_id = c.id;
结果: | name | class_name | |---|---| | 张三 | 一班 | | 李四 | 一班 | | 王五 | 二班 | | 赵六 | NULL |
注意：赵六出现在结果中，但因为他没有匹配的班级，class_name列为NULL。
连接多个表
多表查询的魅力在于可以连接超过两个表，假设我们还有一个成绩表(scores)，包含student_id和score字段，现在要查询学生姓名、班级名称和对应的成绩。
SELECT
s.name,
c.class_name,
sc.score
FROM
students AS s
INNER JOIN
classes AS c ON s.class_id = c.id
INNER JOIN
scores AS sc ON s.id = sc.student_id;
通过链式JOIN，我们可以将任意数量的表按照它们的关系连接起来，从而整合出完整的信息视图，掌握多表查询是每一位数据库使用者和开发者从数据库中高效、准确提取数据的必备技能，通过灵活运用不同类型的JOIN,可以应对从简单的数据匹配到复杂的报表生成的各种业务场景。
相关问答 (FAQs)
Q1: 在查询中，WHERE 子句和 ON 子句有什么区别？
A: 这是一个非常关键的区别,主要体现在执行逻辑和作用范围上。
ON子句：用于JOIN操作，它定义了表与表之间的连接条件，数据库系统在执行连接时，会根据ON子句的条件来“匹配”不同表的行，生成一个临时的、连接后的虚拟表。WHERE子句：用于对连接后生成的虚拟表进行过滤,它筛选的是最终结果集中的行。
ON 决定“如何把表拼在一起”，WHERE 决定“从拼好的表中要哪些行”。LEFT JOIN ... ON ... WHERE ... 会先执行左连接，保证左表所有行都在，然后再用 WHERE 条件从这个结果中过滤，如果在 ON 子句中放入右表的过滤条件（如 ON a.id = b.a_id AND b.status = 'active'），对于左连接而言，这会影响哪些右表行被连接，但不会过滤掉左表的行；而把这个条件放在 WHERE 子句中（WHERE b.status = 'active'），则会过滤掉那些右表 status 不为 active 的左表行。
Q2: 如果我在写 JOIN 时忘记了 ON 子句会发生什么？
A: 如果在 JOIN 关键字后省略了 ON 子句，大多数数据库系统（如MySQL, PostgreSQL）会将其视为 CROSS JOIN（交叉连接），交叉连接会返回左表中的每一行与右表中的每一行组合后的结果,即两个表的笛卡尔积。
如果一个有1000行记录的表与另一个有1000行记录的表进行交叉连接，结果将产生 1000 * 1000 = 1,000,000 行数据！这通常是无意义的，并且会消耗大量的数据库资源和计算时间，可能导致性能问题甚至系统崩溃，在编写多表查询时，务必确保 JOIN 语句后跟有明确的 ON 连接条件。