SQL查询中的 JOIN 操作是数据库开发和数据分析中最常见的概念之一。然而，即便是一些有经验的程序员，在面对 JOIN 时还是容易混淆，尤其是在 INNER JOIN、LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 之间做选择时。一不小心，可能就会让查询跑错了方向。

今天，我们就借助这张经典的 SQL JOIN 解释图，帮你彻底吃透各类 JOIN 的用法和区别，不仅帮助你在实际开发中做出正确选择，还能在面试时自信从容。

一、INNER JOIN（内连接）：交集部分

解释：
INNER JOIN 会返回两个表中匹配的 交集 数据。没有匹配的数据行会被直接过滤掉。
查询语法：

SELECT *  
FROM A  
INNER JOIN B ON A.key = B.key;

图解要点：
从图中可以看到，INNER JOIN 的结果是两个圆形重叠的部分，即A 与 B 中键值相等的记录。

使用场景：

• 当你只关心 A 和 B 表中匹配的数据时，使用 INNER JOIN 是最佳选择。
• 比如：在订单表（A）和用户表（B）中查询“下过单的用户”。

二、FULL JOIN（全连接）：并集部分

解释：
FULL JOIN 会返回两个表中的所有数据行，无论是否匹配，对于没有匹配到的行，会用 NULL 进行填充。
查询语法：

SELECT *  
FROM A  
FULL JOIN B ON A.key = B.key;

图解要点：
结果是整个 A 和 B 的集合，包括中间重叠的部分（匹配的数据）和外圈不匹配的部分。

使用场景：

• 当你需要看到两个表中所有数据，且知道哪些行存在于单个表中时，FULL JOIN 就派上用场了。
• 比如：要查看订单表和库存表的所有记录，不遗漏任何数据。

三、FULL JOIN + WHERE A.key IS NULL OR B.key IS NULL：非匹配部分

解释：
通过在 FULL JOIN 之后增加过滤条件，保留那些 没有匹配 的数据行。
查询语法：

SELECT *  
FROM A  
FULL JOIN B ON A.key = B.key  
WHERE A.key IS NULL OR B.key IS NULL;

图解要点：
这一步将结果缩小为 A 和 B 非重叠的部分，也就是“对称差集”。

使用场景：

• 当你想排查“不匹配”的数据，比如找出不匹配的订单记录或缺失的数据行。

四、LEFT JOIN（左连接）：以 A 表为主

解释：
LEFT JOIN 返回 A 表中的所有数据，即使在 B 表中找不到匹配的行，结果中也会显示 A 表的数据，B 表用 NULL 填充。
查询语法：

SELECT *  
FROM A  
LEFT JOIN B ON A.key = B.key;

图解要点：
LEFT JOIN 的结果是 A 表中的所有数据行，加上与 B 表中匹配的数据。若 B 表中没有匹配的数据，则结果为 NULL。

使用场景：

• 当 A 表是主要数据源，你需要看到所有 A 表的数据，且需要 B 表中匹配的信息时。
• 比如：查询所有用户（A 表）及其最近的订单记录（B 表），即使某些用户没有下过订单。

五、LEFT JOIN + WHERE B.key IS NULL：A 表独有数据

解释：
通过 LEFT JOIN 并加上 WHERE 条件，筛选出 A 表中 没有匹配到 B 表的数据。
查询语法：

SELECT *  
FROM A  
LEFT JOIN B ON A.key = B.key  
WHERE B.key IS NULL;

图解要点：
结果是 A 表中那些 独有的记录，它们不在 B 表中出现。

使用场景：

• 比如：查找所有没有下过订单的用户。

六、RIGHT JOIN（右连接）：以 B 表为主

解释：
RIGHT JOIN 与 LEFT JOIN 相反，返回 B 表中的所有数据，匹配 A 表的数据，如果没有匹配，则用 NULL 填充。
查询语法：

SELECT *  
FROM A  
RIGHT JOIN B ON A.key = B.key;

图解要点：
RIGHT JOIN 的结果以 B 表为主，包含所有 B 表的数据，加上 A 表中匹配的数据。

使用场景：

• 适用于 B 表是主要数据源的场景，比如：查询所有产品（B 表）及其供应商信息（A 表）。

七、RIGHT JOIN + WHERE A.key IS NULL：B 表独有数据

解释：
通过 RIGHT JOIN 并加上 WHERE 条件，筛选出 B 表中 没有匹配到 A 表的数据。
查询语法：

SELECT *  
FROM A  
RIGHT JOIN B ON A.key = B.key  
WHERE A.key IS NULL;

图解要点：
结果是 B 表中那些 独有的记录，它们不在 A 表中出现。

使用场景：

• 比如：查找所有没有被供应商关联的产品。

总结：面试与实际开发中的思考

1. INNER JOIN 用于查找两个表中都存在的数据，关注“匹配”。
2. LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 用于保留主表的数据，且可筛选出非匹配数据。
3. FULL JOIN 则用于获取完整的集合，并可进一步分析“匹配”与“非匹配”关系。

在实际开发中，理解业务逻辑后再选择合适的 JOIN 操作，才能写出既高效又清晰的 SQL 代码。对于面试来说，这张图就是你展示 JOIN 理解深度的 必备武器。记住这些用法，面试官再怎么“刁钻”也难不倒你！

最后的彩蛋：
你能通过 SQL JOIN 找出哪些用户同时是 VIP 会员又是忠实订单客户吗？
欢迎留言分享你的思路和代码！