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第四篇：SQL多表关联JOIN，4种连接一次讲清，再也不怕写复杂查询

第四篇：SQL多表关联JOIN，4种连接一次讲清，再也不怕写复杂查询开头上一篇我们学了GROUP BY分组聚合，今天来讲SQL的另一个重难点——JOIN多表关联。很多人学到这里就懵了：什么内连接、左连接、右连接，完全搞不清。其实没那么复杂。

本文将从流处理 Join 的背景挑战出发，系统剖析 Flink SQL 支持的四种核心 Join 方式，通过多维对比给出最佳实践。一、背景介绍在离线批处理场景中，编写一个 Join SQL 是再平常不过的操作——两张有限的数据集，在某个键上关联，输出结果。

在JOIN操作中，我们需要指定两个表之间的连接条件，通常是通过在SELECT语句中使用关键字JOIN来实现。

在关系型数据库中支持多表关联，不同场景下通过不同join方式让分布在不同表中的数据呈现在同一个结果里。熟练使用sql联合查询是日常开发的基础工作。为了方便演示讲解，假设有两个表，一张是保存学生踢足球的表football，一张是保存学生打篮球的表basketball。

我们当时的场景是，一张销售商品表(SPU维度)，一张商品SKU表，和一张活动表，我当时做了三表关联，全部都用到索引的，期初跑的很好，SQL都执行的很快，直到某一天，流量陡增后，连接池里的数据库连接突然突然不够用了，导致所有其他的接口的响应速度都变很慢。整个系统不可用了。

Join（连接）用来获得相关数据表的数据。表之间的关联是通过“主键”和“外键”来关联的。有四种类型的Join：1. Inner Join2. Left Join3. Right Join4.

一、JOIN算法原理1、JOIN回顾JOIN 是 MySQL 用来进行联表操作的，用来匹配两个表的数据，筛选并合并出符合我们要求的结果集。JOIN 操作有多种方式，取决于最终数据的合并效果。常用连接方式的有以下几种:2、驱动表的定义什么是驱动表?

无论在 OLAP 还是 OLTP 领域，Join 都是业务常会涉及到且优化规则比较复杂的 SQL 语句。对于离线计算而言，经过数据库领域多年的积累，Join 语义以及实现已经十分成熟，然而对于近年来刚兴起的 Streaming SQL 来说 Join 却处于刚起步的状态。