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SQL的FULLOUTERJOIN是什么?全外连接的实现方法

看不見的法師
发布: 2025-09-06 13:21:03
原创
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FULL OUTER JOIN返回两表所有行,包含匹配及不匹配的记录,不匹配部分以NULL填充。它兼具LEFT JOIN和RIGHT JOIN的结果,适用于数据比对、审计、发现缺失或独有数据。当数据库不支持时,可用LEFT JOIN与RIGHT JOIN加WHERE条件筛选NULL后UNION ALL实现。

sql的fullouterjoin是什么?全外连接的实现方法

SQL的

FULL OUTER JOIN
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(全外连接)是一种连接类型,它会返回两个表中所有匹配的行,同时也会包含那些在一个表中存在但在另一个表中没有匹配的行。对于没有匹配的行,来自另一张表的列会以
NULL
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值填充。简单来说,它就是把左连接和右连接的结果合并起来,确保没有任何一个表的数据被遗漏。

FULL OUTER JOIN
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的核心思想,我觉得用“兼顾并包”来形容最恰当不过了。它不像
INNER JOIN
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那样只关注两边都有的“交集”,也不像
LEFT JOIN
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RIGHT JOIN
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那样偏袒某一方。它就像一个数据界的“大熔炉”,把所有能找到的关联都展示出来,同时对于那些“孤儿”数据(即只存在于一个表而另一个表没有对应项的数据),也一样会把它们拎出来,只是没有对应的那部分会用
NULL
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来补位。

在实际操作中,如果你有两张表,比如一张是“客户信息表”,另一张是“订单记录表”,你可能想知道所有客户的信息,以及他们下过的订单;同时,你也想看看那些下了订单但可能因为某种原因(比如数据录入错误)在客户信息表里找不到对应客户的订单。反过来,你可能还想知道那些有客户信息但从未下过订单的“潜在客户”。这种情况下,

FULL OUTER JOIN
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就能一次性满足你的所有需求。

它的语法结构通常是这样的:

SELECT
    列名1, 列名2, ...
FROM
    表A
FULL OUTER JOIN
    表B
ON
    表A.匹配列 = 表B.匹配列;
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举个例子,假设我们有两张简单的表:

Employees
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表: | EmployeeID | Name | |------------|--------| | 1 | Alice | | 2 | Bob | | 3 | Charlie|

Projects
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表: | ProjectID | ProjectName | EmployeeID | |-----------|-------------|------------| | 101 | Alpha | 1 | | 102 | Beta | 2 | | 103 | Gamma | 4 |

如果我们执行一个

FULL OUTER JOIN
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SELECT
    E.EmployeeID, E.Name, P.ProjectID, P.ProjectName
FROM
    Employees E
FULL OUTER JOIN
    Projects P
ON
    E.EmployeeID = P.EmployeeID;
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结果会是这样:

EmployeeID Name ProjectID ProjectName
1 Alice 101 Alpha
2 Bob 102 Beta
3 Charlie NULL NULL
NULL NULL 103 Gamma

可以看到,Alice和Bob因为在两张表都有匹配,所以数据完整显示。Charlie在

Employees
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表有,但在
Projects
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表没有对应的项目,所以
ProjectID
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ProjectName
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NULL
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。而ProjectID为103的Gamma项目,在
Projects
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表有,但在
Employees
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表没有对应的员工(EmployeeID=4不存在),所以
EmployeeID
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Name
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NULL
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。这就是
FULL OUTER JOIN
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的魅力所在,它真的做到了“一个都不能少”。

FULL OUTER JOIN
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LEFT JOIN
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RIGHT JOIN
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有何不同?

这三者之间的区别,我觉得用一个简单的“包含关系”来理解会更直观。

FULL OUTER JOIN
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可以说是
LEFT JOIN
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RIGHT JOIN
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的“超集”,它包含了这两者的所有信息,并且在处理方式上有着本质的不同。

  • LEFT JOIN
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    (左外连接):以左表为基准。它会返回左表中的所有行,以及右表中与左表匹配的行。如果右表中没有匹配的行,那么右表的列会显示为
    NULL
    登录后复制
    。想象一下,你只关心左边的数据,右边有就拿,没有也无所谓,左边的数据必须全在。

  • RIGHT JOIN
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    (右外连接):与
    LEFT JOIN
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    对称,以右表为基准。它会返回右表中的所有行,以及左表中与右表匹配的行。如果左表中没有匹配的行,那么左表的列会显示为
    NULL
    登录后复制
    。这次你关心的是右边的数据,左边有就拿,没有也无所谓,右边的数据必须全在。

  • FULL OUTER JOIN
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    (全外连接):它不偏袒任何一方。它会返回左表和右表中所有匹配的行。更重要的是,它还会返回那些只存在于左表但右表没有匹配的行,以及那些只存在于右表但左表没有匹配的行。对于没有匹配的行,对应的列会填充
    NULL
    登录后复制
    。它追求的是“大团圆”,任何一方的独特数据都不会被舍弃。

简单来说:

  • LEFT JOIN
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    = 左表全部 + 左右表交集。
  • RIGHT JOIN
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    = 右表全部 + 左右表交集。
  • FULL OUTER JOIN
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    = 左表独有 + 右表独有 + 左右表交集。

从实际应用的角度来看,当你明确知道你主要关心哪个表的数据,并且想把另一个表的数据“附加”上去时,

LEFT JOIN
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RIGHT JOIN
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是首选。但当你需要一个全面的视图,既要看到所有关联数据,又要找出两边各自“缺失”或“独有”的数据时,
FULL OUTER JOIN
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就显得不可替代了。它能帮你发现数据不一致、数据录入遗漏等问题,是数据审计和数据清洗的好帮手。

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FULL OUTER JOIN
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在实际业务场景中如何应用?

FULL OUTER JOIN
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在实际业务中用途广泛,尤其是在需要全面比对、发现数据差异或进行数据整合的场景。我个人觉得,它最能体现价值的地方,就是它能帮助我们“发现异常”和“填补空白”。

一个非常典型的场景是数据同步或数据审计。假设你有一个老系统和一个新系统,它们都存储了客户信息,但数据可能存在不一致。你想找出:

  1. 在新老系统中都存在的客户(匹配)。
  2. 只存在于老系统但新系统没有的客户(可能需要迁移或已废弃)。
  3. 只存在于新系统但老系统没有的客户(新注册或新导入)。 这时候,对两个系统的客户表执行
    FULL OUTER JOIN
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    ,通过检查
    NULL
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    值,就能清晰地识别出这些不同类别的客户,为数据迁移、清洗或同步提供依据。

再比如,在销售和库存管理中。你可能有一张“产品销售记录表”和一张“当前库存表”。

  • FULL OUTER JOIN
    登录后复制
    可以帮你找出:
    • 既有销售记录又有库存的产品(正常销售中)。
    • 有销售记录但目前库存为零的产品(可能已售罄,需补货)。
    • 有库存但从未有销售记录的产品(滞销品,可能需要促销)。 这种全面分析对于制定销售策略、优化库存结构非常有帮助。

另外,在用户行为分析中,比如你有一张“用户注册表”和一张“用户登录日志表”。通过

FULL OUTER JOIN
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,你可以:

  • 找出既注册又登录的用户(活跃用户)。
  • 只注册但从未登录的用户(流失用户或注册未激活用户)。
  • 只存在登录日志但无注册信息的用户(这可能是一个数据异常,比如游客登录、匿名访问,或者数据源不一致)。 这种分析能帮助产品经理理解用户生命周期,优化用户引导流程。

它还能用于合并不同来源的数据集。比如,你有两个供应商提供的商品列表,它们可能有一些共同的商品,也有一些是各自独有的。你希望得到一个包含所有商品的综合列表,并且能清晰地看出哪些商品是哪个供应商提供的,哪些是两个供应商都有的。

FULL OUTER JOIN
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就能很优雅地实现这一点。

总之,每当你的业务需求是“我需要看到所有相关数据,包括那些不完全匹配的部分,并且想知道哪些是独有的,哪些是共同的”,那么

FULL OUTER JOIN
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就是你手里的那把“瑞士军刀”。

如果数据库不支持
FULL OUTER JOIN
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,有哪些替代实现方法?

虽然大多数现代关系型数据库(如SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL 8.0+)都支持

FULL OUTER JOIN
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,但如果你不幸遇到不支持它的数据库(比如某些旧版本的MySQL或者特定的嵌入式数据库),或者出于某些特定性能考虑,你仍然有办法实现同样的效果。最常见且最标准的方法是结合使用
LEFT JOIN
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RIGHT JOIN
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UNION ALL
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这个替代方案的逻辑是这样的:

  1. 首先,我们用一个
    LEFT JOIN
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    来获取所有左表的数据,以及它们在右表中的匹配项。如果右表没有匹配,右表列就为
    NULL
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  2. 然后,我们需要获取那些只存在于右表,但在左表中没有匹配的行。这部分数据是
    LEFT JOIN
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    无法捕捉到的。我们可以通过一个
    RIGHT JOIN
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    来获取,但为了避免重复,我们需要筛选出那些在左表中没有匹配的行。

具体实现步骤和SQL代码如下:

假设我们有表

TableA
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TableB
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,通过
id
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列进行连接。

-- 步骤1: 使用LEFT JOIN获取所有左表数据及其匹配项
-- 包含:TableA独有 + TableA与TableB交集
SELECT
    A.id AS A_id, A.value AS A_value,
    B.id AS B_id, B.value AS B_value
FROM
    TableA A
LEFT JOIN
    TableB B ON A.id = B.id

UNION ALL

-- 步骤2: 使用RIGHT JOIN获取所有右表数据,但只选择那些在左表中没有匹配的行
-- 包含:TableB独有
SELECT
    A.id AS A_id, A.value AS A_value,
    B.id AS B_id, B.value AS B_value
FROM
    TableA A
RIGHT JOIN
    TableB B ON A.id = B.id
WHERE
    A.id IS NULL; -- 关键:只选择右表有,但左表没有匹配的行
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让我来详细解释一下

WHERE A.id IS NULL
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这一句。在第二个
RIGHT JOIN
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中,当
TableA
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id
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NULL
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时,就意味着
TableB
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的当前行在
TableA
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中没有找到匹配项。这正是我们想要捕获的“只存在于右表”的数据。
UNION ALL
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则负责将这两个结果集简单地堆叠在一起,因为它不会去除重复行,而我们的两个查询已经设计成互斥的(第一个查询包含交集和左独有,第二个查询只包含右独有),所以不会产生重复。

这种方法虽然能达到

FULL OUTER JOIN
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的效果,但它通常会涉及两次全表扫描或索引扫描(取决于优化器和索引情况),并且需要
UNION ALL
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来合并结果,这可能会比原生支持
FULL OUTER JOIN
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的数据库直接执行一次操作的性能稍差。在数据量非常大的情况下,这一点需要特别注意。不过,对于大多数中小型数据集,或者在没有原生支持的情况下,这绝对是一个可靠且实用的替代方案。在选择时,我通常会优先考虑原生支持的
FULL OUTER JOIN
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,因为它语义更清晰,也更可能得到数据库优化器的最佳处理。但如果条件不允许,上述方法是我的首选备胎。

以上就是SQL的FULLOUTERJOIN是什么?全外连接的实现方法的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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