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join 用于多表中字段之间的联系，语法如下：
... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona
table1:左表；table2:右表。
JOIN 按照功能大致分为如下三类：
INNER JOIN（内连接,或等值连接）：取得两个表中存在连接匹配关系的记录。
LEFT JOIN（左连接）：取得左表（table1）完全记录，即是右表（table2）并无对应匹配记录。
RIGHT JOIN（右连接）：与 LEFT JOIN 相反，取得右表（table2）完全记录，即是左表（table1）并无匹配对应记录。
注意：mysql不支持Full join,不过可以通过UNION 关键字来合并 LEFT JOIN 与 RIGHT JOIN来模拟FULL join.
接下来给出一个列子用于解释下面几种分类。如下两个表(A,B)
mysql> select A.id,A.name,B.name from A,B where A.id=B.id; +----+-----------+-------------+ | id | name | name | +----+-----------+-------------+ | 1 | Pirate | Rutabaga | | 2 | Monkey | Pirate | | 3 | Ninja | Darth Vader | | 4 | Spaghetti | Ninja | +----+-----------+-------------+ 4 rows in set (0.00 sec)
内连接，也叫等值连接，inner join产生同时符合A和B的一组数据。
mysql> select * from A inner join B on A.name = B.name; +----+--------+----+--------+ | id | name | id | name | +----+--------+----+--------+ | 1 | Pirate | 2 | Pirate | | 3 | Ninja | 4 | Ninja | +----+--------+----+--------+
mysql> select * from A left join B on A.name = B.name; #或者：select * from A left outer join B on A.name = B.name; +----+-----------+------+--------+ | id | name | id | name | +----+-----------+------+--------+ | 1 | Pirate | 2 | Pirate | | 2 | Monkey | NULL | NULL | | 3 | Ninja | 4 | Ninja | | 4 | Spaghetti | NULL | NULL | +----+-----------+------+--------+ 4 rows in set (0.00 sec)
left join,（或left outer join:在Mysql中两者等价，推荐使用left join.）左连接从左表(A)产生一套完整的记录,与匹配的记录(右表(B)) .如果没有匹配,右侧将包含null。
如果想只从左表(A)中产生一套记录，但不包含右表(B)的记录，可以通过设置where语句来执行，如下：
mysql> select * from A left join B on A.name=B.name where A.id is null or B.id is null; +----+-----------+------+------+ | id | name | id | name | +----+-----------+------+------+ | 2 | Monkey | NULL | NULL | | 4 | Spaghetti | NULL | NULL | +----+-----------+------+------+ 2 rows in set (0.00 sec)
同理，还可以模拟inner join. 如下：
mysql> select * from A left join B on A.name=B.name where A.id is not null and B.id is not null; +----+--------+------+--------+ | id | name | id | name | +----+--------+------+--------+ | 1 | Pirate | 2 | Pirate | | 3 | Ninja | 4 | Ninja | +----+--------+------+--------+ 2 rows in set (0.00 sec)
求差集：
根据上面的例子可以求差集，如下：
SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON A.name = B.name WHERE B.id IS NULL union SELECT * FROM A right JOIN B ON A.name = B.name WHERE A.id IS NULL; # 结果 +------+-----------+------+-------------+ | id | name | id | name | +------+-----------+------+-------------+ | 2 | Monkey | NULL | NULL | | 4 | Spaghetti | NULL | NULL | | NULL | NULL | 1 | Rutabaga | | NULL | NULL | 3 | Darth Vader | +------+-----------+------+-------------+
mysql> select * from A right join B on A.name = B.name; +------+--------+----+-------------+ | id | name | id | name | +------+--------+----+-------------+ | NULL | NULL | 1 | Rutabaga | | 1 | Pirate | 2 | Pirate | | NULL | NULL | 3 | Darth Vader | | 3 | Ninja | 4 | Ninja | +------+--------+----+-------------+ 4 rows in set (0.00 sec)
同left join。
cross join：交叉连接，得到的结果是两个表的乘积，即笛卡尔积
笛卡尔（Descartes）乘积又叫直积。假设集合A={a,b}，集合B={0,1,2}，则两个集合的笛卡尔积为{(a,0),(a,1),(a,2),(b,0),(b,1), (b,2)}。
可以扩展到多个集合的情况。类似的例子有，如果A表示某学校学生的集合，B表示该学校所有课程的集合，则A与B的笛卡尔积表示所有可能的选课情况。
mysql> select * from A cross join B; +----+-----------+----+-------------+ | id | name | id | name | +----+-----------+----+-------------+ | 1 | Pirate | 1 | Rutabaga | | 2 | Monkey | 1 | Rutabaga | | 3 | Ninja | 1 | Rutabaga | | 4 | Spaghetti | 1 | Rutabaga | | 1 | Pirate | 2 | Pirate | | 2 | Monkey | 2 | Pirate | | 3 | Ninja | 2 | Pirate | | 4 | Spaghetti | 2 | Pirate | | 1 | Pirate | 3 | Darth Vader | | 2 | Monkey | 3 | Darth Vader | | 3 | Ninja | 3 | Darth Vader | | 4 | Spaghetti | 3 | Darth Vader | | 1 | Pirate | 4 | Ninja | | 2 | Monkey | 4 | Ninja | | 3 | Ninja | 4 | Ninja | | 4 | Spaghetti | 4 | Ninja | +----+-----------+----+-------------+ 16 rows in set (0.00 sec) #再执行：mysql> select * from A inner join B; 试一试 #在执行mysql> select * from A cross join B on A.name = B.name; 试一试
实际上，在 MySQL 中（仅限于 MySQL） CROSS JOIN 与 INNER JOIN 的表现是一样的，在不指定 ON 条件得到的结果都是笛卡尔积，反之取得两个表完全匹配的结果。
INNER JOIN 与 CROSS JOIN 可以省略 INNER 或 CROSS 关键字，因此下面的 SQL 效果是一样的：
... FROM table1 INNER JOIN table2 ... FROM table1 CROSS JOIN table2 ... FROM table1 JOIN table2
mysql> select * from A left join B on B.name = A.name -> union -> select * from A right join B on B.name = A.name; +------+-----------+------+-------------+ | id | name | id | name | +------+-----------+------+-------------+ | 1 | Pirate | 2 | Pirate | | 2 | Monkey | NULL | NULL | | 3 | Ninja | 4 | Ninja | | 4 | Spaghetti | NULL | NULL | | NULL | NULL | 1 | Rutabaga | | NULL | NULL | 3 | Darth Vader | +------+-----------+------+-------------+ 6 rows in set (0.00 sec)
全连接产生的所有记录（双方匹配记录）在表A和表B。如果没有匹配,则对面将包含null。
如：
select * from table a inner join table b on a.id = b.id;
VS
select a.*, b.* from table a, table b where a.id = b.id;
我在数据库中比较(10w数据)得之，它们用时几乎相同，第一个是显示的inner join，后一个是隐式的inner join。
参照:Explicit vs implicit SQL joins
尽量用inner join.避免 LEFT JOIN 和 NULL.
在使用left join（或right join）时，应该清楚的知道以下几点：
ON 条件（“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON）用来决定如何从 B 表中检索数据行。如果 B 表中没有任何一行数据匹配 ON 的条件,将会额外生成一行所有列为 NULL 的数据,
在匹配阶段 WHERE 子句的条件都不会被使用。仅在匹配阶段完成以后，WHERE 子句条件才会被使用。它将从匹配阶段产生的数据中检索过滤。
所以我们要注意：在使用Left (right) join的时候，一定要在先给出尽可能多的匹配满足条件，减少Where的执行。如：
PASS
select * from A inner join B on B.name = A.name left join C on C.name = B.name left join D on D.id = C.id where C.status>1 and D.status=1;
Great
select * from A inner join B on B.name = A.name left join C on C.name = B.name and C.status>1 left join D on D.id = C.id and D.status=1
从上面例子可以看出，尽可能满足ON的条件，而少用Where的条件。从执行性能来看第二个显然更加省时。
如作者举了一个列子：
mysql> SELECT * FROM product LEFT JOIN product_details ON (product.id = product_details.id) AND product_details.id=2; +----+--------+------+--------+-------+ | id | amount | id | weight | exist | +----+--------+------+--------+-------+ | 1 | 100 | NULL | NULL | NULL | | 2 | 200 | 2 | 22 | 0 | | 3 | 300 | NULL | NULL | NULL | | 4 | 400 | NULL | NULL | NULL | +----+--------+------+--------+-------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> SELECT * FROM product LEFT JOIN product_details ON (product.id = product_details.id) WHERE product_details.id=2; +----+--------+----+--------+-------+ | id | amount | id | weight | exist | +----+--------+----+--------+-------+ | 2 | 200 | 2 | 22 | 0 | +----+--------+----+--------+-------+ 1 row in set (0.01 sec)
从上可知，第一条查询使用 ON 条件决定了从 LEFT JOIN的 product_details表中检索符合的所有数据行。
第二条查询做了简单的LEFT JOIN，然后使用 WHERE 子句从 LEFT JOIN的数据中过滤掉不符合条件的数据行。
往往性能这玩意儿，更多时候体现在数据量比较大的时候，此时，我们应该避免复杂的子查询。如下：
PASS
insert into t1(a1) select b1 from t2 where not exists(select 1 from t1 where t1.id = t2.r_id);
Great
insert into t1(a1) select b1 from t2 left join (select distinct t1.id from t1 ) t1 on t1.id = t2.r_id where t1.id is null;
这个可以参考mysql的exists与inner join 和 not exists与 left join 性能差别惊人
长话短说：straight_join实现强制多表的载入顺序，从左到右，如：
...A straight_join B on A.name = B.name
straight_join完全等同于inner join 只不过，join语法是根据“哪个表的结果集小，就以哪个表为驱动表”来决定谁先载入的，而straight_join 会强制选择其左边的表先载入。
往往我们在分析mysql处理性能时，如(Explain),如果发现mysql在载入顺序不合理的情况下，可以使用这个语句，但往往mysql能够自动的分析并处理好。
更多内容参考：MySQL STRAIGHT_JOIN 与 NATURAL JOIN
和MySQL优化的奇技淫巧之STRAIGHT_JOIN
A Visual Explanation of SQL Joins
转自：http://www.cnblogs.com/BeginMan/p/3754322.html
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原文地址：http://www.cnblogs.com/duhuo/p/4676693.html
