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SQL：JOIN 进阶

news 来源：原创 2025/7/15 21:41:12

JOIN 是什么？

🔹OUTER JOIN（外连接）

外连接的分类

外连接与内连接的区别

🔹USING 子句

语法结构

和 ON 的对比

📘USING 的内部逻辑

🧩 多个字段的 USING

USING 的 SELECT 特性（字段可见性）

配合 JOIN 类型的效果

🔹NATURAL JOIN（自然连接）

基本语法：

🔄 执行机制

🔍 对比示例

隐藏风险 ⚠️

字段选择行为（结果特征）

自然连接的变体语法（扩展）

NATURAL JOIN vs USING vs ON

🧩 JOIN 的本质回顾：有条件的笛卡尔积

JOIN 是什么？

JOIN 本质上是“笛卡尔积 + 条件筛选”。

在关系数据库中，两个表的连接最原始的操作就是笛卡尔积，即将表 A 和表 B 的所有行做组合，然后通过连接条件筛选我们真正需要的数据。

本篇文章将从以下几个方面，带你走进 JOIN 的进阶世界：

外连接的完整逻辑
更优雅的连接方式：USING 子句
自动化但需谨慎使用的 NATURAL JOIN

🔹OUTER JOIN（外连接）

在实际开发中，我们常常使用 INNER JOIN 来筛选匹配成功的数据行。然而，这种连接方式默认忽

略未匹配的记录，在某些业务场景（如数据缺失分析、审计对比、错误检测）中反而是不利的。

外连接是一种可以保留未匹配记录的连接方式，它不仅保留匹配成功的行，还会保留某一方或双方

表中未能匹配的行，并对缺失部分用 NULL 补全。

外连接的分类

类型	含义说明
LEFT OUTER JOIN	保留左表所有记录，右表无法匹配的补 `NULL`
RIGHT OUTER JOIN	保留右表所有记录，左表无法匹配的补 `NULL`
FULL OUTER JOIN	保留左右两表所有记录，无法匹配部分用 `NULL` 补全

📌 注意：通常 SQL 中 OUTER 关键字可以省略。

外连接与内连接的区别

比较维度	INNER JOIN	OUTER JOIN（LEFT/RIGHT/FULL）
匹配条件	只保留匹配成功的行	匹配成功 + 不匹配的行（补 NULL）
连接结果	小于等于原始行数	大于等于参与表的行数
典型使用场景	严格一一匹配需求	需要查看未关联数据

⚠️ MySQL 不直接支持 FULL OUTER JOIN

🔹`USING` 子句

我们在之前的 JOIN 中，经常会写出类似 ON a.id = b.id 的重复性语句。USING 是一种语法糖，

当连接字段在两个表中字段名完全一致时，它可以大幅度简化写法。

USING 子句是 JOIN 中的语法简写，用于当连接字段在两个表中字段名相同时，代替 ON a.col = b.col 的写法。

语法结构

SELECT column_list
FROM table1
JOIN table2
USING (column_name);

多个字段：

SELECT column_list
FROM table1
JOIN table2
USING (column1, column2);

🔸 支持：INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL OUTER JOIN
🔸 不支持：CROSS JOIN（因为它没有连接条件）

⚠️ 注意事项

USING 中指定的字段必须在两个表中都存在且字段名一致
仅支持等值连接（=）
SELECT 出来的结果中，这些字段只会显示一次（不是 table1.col 和 table2.col，而是一个简化字段）

和 ON 的对比

使用 ON 的写法：

SELECT *
FROM employees e
JOIN departments d
ON e.dept_id = d.dept_id;

等价的 USING 写法：

SELECT *
FROM employees
JOIN departments
USING (dept_id);

💡 两者效果一致，差异是：

ON 写法结果中会保留 e.dept_id 和 d.dept_id 两列；
USING 写法只保留一列 dept_id，更整洁。

📘USING 的内部逻辑

在执行阶段，SQL 引擎会将：

JOIN USING (col)

转换为：

JOIN ON table1.col = table2.col

然后只保留一个 col 字段，不显示来源表名。

🧩 多个字段的 `USING`

你可以使用多个字段作为连接条件（必须字段名都一样）：

SELECT *
FROM orders o
JOIN deliveries d
USING (order_id, delivery_date);

这相当于：

ON o.order_id = d.order_id AND o.delivery_date = d.delivery_date

USING 的 SELECT 特性（字段可见性）

考虑如下例子：

SELECT *
FROM employees
JOIN departments
USING (dept_id);

结果中：

dept_id 只出现一次
你不能在 SELECT 中写 employees.dept_id 或 departments.dept_id，会报错

💡 所以在使用 USING 时，如果你需要区分字段来源，就不要用 USING，用 ON 更灵活

配合 JOIN 类型的效果

JOIN 类型	是否支持 USING	非匹配字段是否保留	输出字段
INNER JOIN	✅	否	公共字段只显示一次
LEFT JOIN	✅	左表全部保留	同上
RIGHT JOIN	✅	右表全部保留	同上
FULL OUTER JOIN	✅（部分数据库）	两表全部保留	同上

🔹NATURAL JOIN（自然连接）

NATURAL JOIN 是一种自动基于两个表中相同列名进行连接的语法，无需显式指定连接条件。

基本语法：

SELECT column_list
FROM table1
NATURAL JOIN table2;

支持的连接类型有：

NATURAL JOIN（即自然内连接）
NATURAL LEFT JOIN
NATURAL RIGHT JOIN
NATURAL FULL OUTER JOIN（部分数据库支持）

🔄 执行机制

自然连接的执行过程分为三步：

自动识别两个表中字段名相同的列
对这些列执行等值连接（相当于 ON a.col = b.col）
结果中只保留一份这些列，不重复显示

注意：这是隐式行为，你无法控制哪些字段被用于连接，只要名字一样，它就会加入连接条件中。

🔍 对比示例

我们以两个表为例：

表A：students

id	name	class_id
1	Alice	101
2	Bob	102

表B：classes

class_id	teacher
101	Zhang
102	Wang

使用 NATURAL JOIN：

SELECT *
FROM students
NATURAL JOIN classes;

相当于：

SELECT students.id, students.name, students.class_id, classes.teacher
FROM students
JOIN classes
ON students.class_id = classes.class_id;

但注意：

class_id 只显示一列，不是 students.class_id 和 classes.class_id 两列。

隐藏风险 ⚠️

虽然语法简洁，但 NATURAL JOIN 有两个致命隐患：

1️⃣ 字段名意外冲突

如果两个表中存在同名但不相关的列，它们也会被自动用于连接，可能导致：

错误连接逻辑
无结果
数据误导

示例：

-- students 和 exams 表都有 name 字段，但不是用于连接的
SELECT *
FROM students
NATURAL JOIN exams;

这里 name 字段会被用于连接，结果可能完全不符合预期。

2️⃣ 表结构变动敏感

只要某个字段名在两个表中变得相同（或不同），NATURAL JOIN 的行为会自动改变，增加 SQL 的不可预测性与维护难度。

字段选择行为（结果特征）

所有同名字段：只显示一列（不带表前缀）
非同名字段：分别显示原始表字段

自然连接的变体语法（扩展）

类型	说明
`NATURAL JOIN`	自然内连接（只返回匹配行）
`NATURAL LEFT JOIN`	左自然外连接（左表全部保留）
`NATURAL RIGHT JOIN`	右自然外连接（右表全部保留）
`NATURAL FULL OUTER JOIN`	全自然外连接（两个表全部保留）

⚠️ FULL OUTER 在 MySQL 中不支持。

NATURAL JOIN vs USING vs ON

特性	NATURAL JOIN	USING 子句	ON 子句
连接字段是否自动识别	✅（自动找同名字段）	❌（手动指定）	❌（完全手动）
是否必须字段名一致	✅ 必须一致	✅ 仅 USING 中字段需一致	❌ 不要求一致
连接条件是否灵活	❌ 只能等值	❌ 只能等值	✅ 任意逻辑、范围比较等
SELECT 中字段出现情况	同名字段只出现一次	USING 字段只出现一次	字段全部保留
可控性	❌ 极低	✅ 中等	✅✅ 极高
推荐使用	❌ 不推荐	✅ 推荐	✅✅ 强烈推荐

🧩 JOIN 的本质回顾：有条件的笛卡尔积

JOIN 的底层其实是生成两个表的笛卡尔积，再通过连接条件进行筛选，不同 JOIN 类型只是在“保留未匹配数据”的策略上不同。

SQL：JOIN 进阶

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