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Mysql系列 - 第11篇:深入了解连接查询及原理

打算提升sql技能的,可以加我微信itsoku,带你成为sql高手。

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

  1. 笛卡尔积
  2. 内连接
  3. 外连接
  4. 左连接
  5. 右连接
  6. 表连接的原理
  7. 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 from1,表2[,表N];
或者
select 字段 from1 join2 [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 from1 inner join2 on 连接条件;
或
select 字段 from1 join2 on 连接条件;
或
select 字段 from1, 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 from1, 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

selectfrom 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> 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> 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

selectfrom 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> 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> 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;
        }

        @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);
    }

}

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,就相当于内标全部扫描了一次(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;
    }

    @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);
    }
}

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 byhavingorder bylimit

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。

Mysql系列目录

  1. 第1篇:mysql基础知识
  2. 第2篇:详解mysql数据类型(重点)
  3. 第3篇:管理员必备技能(必须掌握)
  4. 第4篇:DDL常见操作
  5. 第5篇:DML操作汇总(insert,update,delete)
  6. 第6篇:select查询基础篇
  7. 第7篇:玩转select条件查询,避免采坑
  8. 第8篇:详解排序和分页(order by & limit)
  9. 第9篇:分组查询详解(group by & having)
  10. 第10篇:常用的几十个函数详解

mysql系列大概有20多篇,喜欢的请关注一下,欢迎大家加我微信itsoku或者留言交流mysql相关技术!

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