多表关联查询过滤条件写在On与Where后的区别

运维 数据库运维
SQL优化过程中,发现开发人员在写多表关联查询的时候,对于谓词过滤条件的写法很随意,写在on后面与where后面的情况均有,这可能会导致没有理解清楚其真正的含义而无法得到期望的结果。

[[421307]]

本文转载自微信公众号「数据和云」,作者于志军 。转载本文请联系数据和云公众号。

SQL优化过程中,发现开发人员在写多表关联查询的时候,对于谓词过滤条件的写法很随意,写在on后面与where后面的情况均有,这可能会导致没有理解清楚其真正的含义而无法得到期望的结果。

多表关联连接方式有inner join、left join、right join、full join四种,下面通过实验来说明不同连接方式谓词放在on与where后的效果与影响。

初始化测试数据

  1. create table t1(id number(10),name varchar2(30),status varchar2(2)); 
  2. create table t2(id number(10),mobile varchar2(30)); 
  3. insert into t1 values(1,'a','1'); 
  4. insert into t1 values(2,'b','1'); 
  5. insert into t1 values(3,'c','1'); 
  6. insert into t1 values(4,'d','1'); 
  7. insert into t1 values(5,'e','1'); 
  8. insert into t1 values(6,'f','0'); 
  9. insert into t1 values(7,'g','0'); 
  10. insert into t1 values(8,'h','0'); 
  11. insert into t1 values(9,'i','0'); 
  12. insert into t1 values(10,'j','0'); 
  13. insert into t2 values(1,'12345'); 
  14. insert into t2 values(2,'23456'); 
  15. insert into t2 values(3,'34567'); 
  16. insert into t2 values(6,'67890'); 
  17. insert into t2 values(7,'78901'); 

1.Inner join

SQL>select * from t1 inner join t2 on t1.id=t2.id and t1.status=‘1’;

  1. ID NAME                           ST         ID MOBILE 
  2.     1 a                              1           1 12345 
  3.     2 b                              1           2 23456 
  4.     3 c                              1           3 34567 

SQL> select * from t1 inner join t2 on t1.id=t2.id where t1.status=‘1’;

  1. ID NAME                           ST         ID MOBILE 
  2.      1 a                              1           1 12345 
  3.      2 b                              1           2 23456 
  4.      3 c                              1           3 34567 

我们发现谓词t1.status=’1’放在on后与where后结果一样,它们的执行计划相同,说明CBO对这两种情况做了相同处理。

执行计划如下图所示:

Inner join时谓词不管放在哪个位置,CBO都先对t1表过滤,再与t2表关联。

2.left join

(1)左右表谓词过滤都放在on后面:

SQL> select * from t1 left join t2 on t1.id=t2.id and t1.status=‘1’ and t2.id<3;

  1. ID NAME                           ST         ID MOBILE 
  2.     1 a                              1           1 12345  
  3.     2 b                              1           2 23456 
  4.     3 c                              1 
  5.     8 h                              0 
  6.     5 e                              1 
  7.     9 i                              0 
  8.    10 j                              0 
  9.     7 g                              0 
  10.     6 f                              0 
  11.     4 d                              1 

执行计划如下:

从执行计划可以看出,t1.status=’1’放在on后面,t1表并没有对谓词status进行过滤,结果集显示t1的全表数据。这是由left join的特性决定的,左表会显示全部数据。t2.id<3是先对t2表进行过滤再进行连接,而t1.status=’1’是作为连接条件存在,对连接时产生的笛卡尔积数据做连接过滤。

(2)左右表谓词过滤都放在where后面:

SQL>select * from t1 left join t2 on t1.id=t2.id where t1.status=‘1’ and t2.id<3;

  1. ID NAME                           ST         ID MOBILE 
  2.      1 a                              1           1 12345 
  3.      2 b                              1           2 23456 

从执行计划可以看出,谓词放在where后面,是先对表进行过滤,然后再对过滤后的数据进行连接。而且我们发现t1表上自动加上了id<3的过滤条件,这是因为有t1.id=t2.id等值连接,如果t1表上id列有索引,性能就能看出差别来了。注意连接方式变成了hash join,这是因为右表的谓词过滤条件写在where后面,CBO会把左连接等价为内连接。

(3)右表的谓词写在on后面,左表的谓词写在where后面:

SQL>select * from t1 left join t2 on t1.id=t2.id and t2.id<3

where t1.status=‘1’; 2

  1. ID NAME                           ST         ID MOBILE 
  2.     1 a                              1           1 12345  
  3.     2 b                              1           2 23456 
  4.     5 e                              1 
  5.     4 d                              1 
  6.     3 c                              1 

当把对右表的过滤写在on后面,先对两表进行过滤,再进行left join,显示结果集与写在where后面是不同的,连接方式还是左外连接,显示t1过滤后的全部数据。

(4)右表的谓词写在where后面,左表的谓词写在on后面:

SQL> select * from t1 left join t2 on t1.id=t2.id and t1.status=‘1’ where t2.id<7;

  1. ID NAME                           ST         ID MOBILE 
  2.      1 a                              1           1 12345 
  3.      2 b                              1           2 23456 
  4.      3 c                              1           3 34567 

从执行计划看这种情况左连接转换为内连接,左表的谓词条件写在哪个位置都一样。而且因为t2表过滤后数据比t1表少,CBO把t2表当成了驱动表。

接下来我们再看一个语句:

SQL> select * from t1 left join t2 on t1.id=t2.id and t1.status=‘1’

where t1.status=‘0’ ;

  1. ID NAME                           ST         ID MOBILE 
  2.    8 h                              0 
  3.    6 f                              0 
  4.    9 i                              0 
  5.   10 j                              0 
  6.    7 g                              0 

从执行计划看出,虽然t2表返回0行,步骤3上的filter条件肯定不成立,但有逻辑读消耗,所以推断它依然进行了全表扫描,所以这种语句对t2表的扫描是对资源的一种浪费,没有意义。或许你会觉得谁会这么无聊写这种SQL,但是在开发过程中,SQL语句经常是各种过滤条件组合经过拼接而成,因为返回结果是对的,他们意识不到会出现这种问题,在此说明此种情况主要是想说明一件事:不要总想着用一个语句来解决所有的功能需求,适当的拆分对性能的提升是很有必要的。

3.right join

右连接与左连接是相似的,只不过是右表显示全部数据,写在on后面谓词过滤对右表不起作用,在此不再举例说明。

4.full join

全连接在应用中似乎很少碰到,但是存在即合理,只是自己没有遇到而已。

(1)两个表的谓词都放在on的后面:

这种情况不会先对两个表过滤,而是作为连接条件过滤,符合连接就匹配上,不符合的就把左右两表的数据都显示出来,另一表的字段以空显示。

(2)两个表的谓词都放在where后面:

这种情况CBO将其转换为内连接,先过滤再关联。

(3)左表谓词放在on后面,右表放在where后面:

这种情况转换为右外连接,但是也是先对两表过滤后再关联。

(4)左表谓词放在where后面,右表放在on后面:

这种情况转换为左外连接,也是先对两表过滤后再关联。

总结

1.对于内连接inner join,两个表的谓词条件放在on与where后面相同。

2.对于left join:

左表谓词放在on后不会对左表数据进行过滤,依然显示左表全部数据,放在where后面才会对左表进行过滤

右表谓词不管放在on后还是where后都会对右表先过滤再连接,但是放在where后left join会转换为inner join。

3.对于外连接,谓词条件放的位置不同,结果集也不同,可以根据自己的需求斟酌使用。

关于作者

于志军,云和恩墨技术顾问,Oracle 12c OCM。拥有OCM、OBCA证书,曾在某大型国企做过多年数据库运维工作,现驻场于某银行,专门从事SQL性能优化工作,热衷于运维故障处理、备份恢复、升级迁移、性能优化的学习与分享。

 

责任编辑:武晓燕 来源: 数据和云
相关推荐

2009-09-25 10:22:35

Hibernate多表

2010-05-18 14:14:03

MySQL关联left

2012-06-05 02:20:24

JPAJava查询语言

2017-07-25 15:35:07

MysqlMysql优化LIMIT分页

2020-11-05 10:59:45

Mybatis

2023-05-26 14:08:00

Where 条件MySQL

2010-06-03 09:24:46

Oracle

2010-10-21 11:10:57

SQL Server查

2021-10-12 05:00:27

PandasSQL查询

2023-11-14 09:08:12

MySQL多表关联

2010-10-14 14:33:15

MySQL多表联查

2015-03-18 13:18:45

MySQLSQL优化

2011-08-23 09:45:34

SQL Server多表关联汇总查询

2011-06-28 14:02:49

表分区

2010-11-22 15:56:34

Mysql多表查询

2010-10-14 14:28:03

Mysql多表查询

2022-07-01 13:42:11

项目管理企业架构IT

2022-05-11 09:34:15

云原生集群数仓

2010-04-29 16:53:18

Oracle多表关联

2022-07-05 10:50:31

数据库查询实战
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号