总的来说,四种JOIN的使用/区别可以描述为:

left join 会从左表(shop)那里返回所有的记录,即使在右表(sale_detail)中没有匹配的行。

right outer join 右连接,返回右表中的所有记录,即使在左表中没有记录与它匹配

full outer join 全连接,返回左右表中的所有记录

在表中存在至少一个匹配时,inner join 返回行。 关键字inner可省略。

具体可以看stackoverflow上,Difference between Inner Join & Full join这个问题,说得蛮清楚的,我就搬运一下这个问题的答案好了。

Join

一共有三种OUTER

LEFT OUTER JOIN

RIGHT OUTER JOIN

FULL OUTER JOIN

关键字OUTER是可选择的,取决于具体语言,在实现上它们都是遵循标准的,因此FULL JOIN和FULL OUTER JOIN是一样的。

接着将以简化的数据集来说明这些JOIN语句。考虑有如下两个数据集,注意到有些元素在A中有,在B中没有,反过来也是。

Set "A"    Set "B"
 

 
 AA         BB
 
--------   --------
 
 Item 1     Item 3
 
 Item 2     Item 4
 
 Item 3     Item 5
 
 Item 4     Item 6
 

Set "A"    Set "B"

 AA         BB
--------   --------
 Item 1     Item 3
 Item 2     Item 4
 Item 3     Item 5
 Item 4     Item 6

LEFT OUTER JOIN

现在执行如下SQL语句(左连接,LEFT OUTER JOIN):

SELECT * FROM A LEFT OUTER JOIN B ON AA = BB
 
SELECT * FROM A LEFT OUTER JOIN B ON AA = BB

将会得到如下的结果(空白的元素表示NULL):

AA         BB
 
--------   --------
 
 Item 1
 
 Item 2
 
 Item 3     Item 3
 
 Item 4     Item 4
 

AA         BB
--------   --------
 Item 1
 Item 2
 Item 3     Item 3
 Item 4     Item 4

左连接(LEFT OUTER JOIN)会输出左边的表中的所有结果,如果右边的表中有相应项,则会输出,否则为NULL

因此,如果要找出在AA(左边的表)中有,而在BB(右边的表)中没有的数据项,可以使用如下的SQL语句:

SELECT * FROM A LEFT OUTER JOIN B ON AA = BB
 
WHERE BB is NULL
 

SELECT * FROM A LEFT OUTER JOIN B ON AA = BB
WHERE BB is NULL

RIGHT OUTER JOIN

如果使用右连接,结果将会输出BB中所有的数据项和AA中相应的匹配项(注意你现在是获取了右边的表中的所有数据项):

SELECT * FROM A RIGHT OUTER JOIN B ON AA = BB
 

 
 AA         BB
 
--------   --------
 
 Item 3     Item 3
 
 Item 4     Item 4
 
            Item 5
 
            Item 6
 

SELECT * FROM A RIGHT OUTER JOIN B ON AA = BB

 AA         BB
--------   --------
 Item 3     Item 3
 Item 4     Item 4
            Item 5
            Item 6

FULL OUTER JOIN

如果想要取得所有的元素项,则可以使用FULL JOIN:

SELECT * FROM A FULL JOIN B ON AA = BB
 

 
 AA         BB
 
--------   --------
 
 Item 1            <-----+
 
 Item 2                  |
 
 Item 3     Item 3       |
 
 Item 4     Item 4       |
 
            Item 5       +--- empty holes are NULL's
 
            Item 6       |
 
   ^                     |
 
   |                     |
 
   +---------------------+
 

SELECT * FROM A FULL JOIN B ON AA = BB

 AA         BB
--------   --------
 Item 1            <-----+
 Item 2                  |
 Item 3     Item 3       |
 Item 4     Item 4       |
            Item 5       +--- empty holes are NULL's
            Item 6       |
   ^                     |
   |                     |
   +---------------------+

再次注意,缺失的数据项的值是NULL。

INNER JOIN

INNER JOIN跟JOIN是一样的,一般INNER关键字可以省略。INNER JOIN将只会返回相匹配的元素项,即不会返回结果为NULL的数据项。

SELECT * FROM A INNER JOIN B ON AA = BB
 

 
 AA         BB
 
--------   --------
 
 Item 3     Item 3
 
 Item 4     Item 4
 

SELECT * FROM A INNER JOIN B ON AA = BB

 AA         BB
--------   --------
 Item 3     Item 3
 Item 4     Item 4

CROSS JOIN

最后还有一个CROSS JOIN,笛卡儿积,将会返回A中每个元素分别匹配B中所有元素的结果,即N*M组合。

SELECT * FROM A CROSS JOIN B
 

 
 AA         BB
 
--------   --------
 
 Item 1     Item 3      ^
 
 Item 1     Item 4      +--- A中第一个元素, 匹配B中所有元素
 
 Item 1     Item 5      |
 
 Item 1     Item 6      v
 
 Item 2     Item 3      ^
 
 Item 2     Item 4      +--- A中第二个元素, 匹配B中所有元素
 
 Item 2     Item 5      |
 
 Item 2     Item 6      v
 
 Item 3     Item 3      ... and so on
 
 Item 3     Item 4
 
 Item 3     Item 5
 
 Item 3     Item 6
 
 Item 4     Item 3
 
 Item 4     Item 4
 
 Item 4     Item 5
 
 Item 4     Item 6
 

SELECT * FROM A CROSS JOIN B

 AA         BB
--------   --------
 Item 1     Item 3      ^
 Item 1     Item 4      +--- A中第一个元素, 匹配B中所有元素
 Item 1     Item 5      |
 Item 1     Item 6      v
 Item 2     Item 3      ^
 Item 2     Item 4      +--- A中第二个元素, 匹配B中所有元素
 Item 2     Item 5      |
 Item 2     Item 6      v
 Item 3     Item 3      ... and so on
 Item 3     Item 4
 Item 3     Item 5
 Item 3     Item 6
 Item 4     Item 3
 Item 4     Item 4
 Item 4     Item 5
 Item 4     Item 6

图解SQL的JOIN操作

这边也有一张图清楚的说明了每个JOIN操作。建议把上面的内容浏览一边后,再好好看下这张图片,相信对JOIN的操作应该就完全明白了。

图解SQL的JOIN操作

参考资料

  • Difference between Inner Join & Full join – stackoverflow
  • Join(SQL) – Wikipedia