Hive中left join 中的where 和 on的区别

目录

一、知识点

二、测试验证

三、引申


一、知识点

left join中关于where和on条件的知识点:

  • 多表left join 是会生成一张临时表。
  • on后面: 一般是对left join 的右表进行条件过滤,会返回左表中的所有行,而右表中没有匹配上的数据直接补为null。
  • on后面:如果存在对左表的筛选条件,无论条件真假,仍返回左表中的所有行,只是会影响右表的匹配值。即:on中针对左表的限制条件只会影响右表的匹配内容,并不影响返回的左表行数。
  • where后面:是对两表连接后的数据进行筛选,一般是针对左表的筛选条件。

例如下面的sql:关联表(右表)的筛选条件如果放置在on后面,则下面sql的执行顺序是:B先按照条件进行过滤,再与A表关联;

sql 复制代码
#主表:A; 关联表:B  关联条件:A.id = B.id  筛选条件:B.id >1
A left join B on A.id = B.id and B.id >1;

筛选条件如果放置在where后面,则下面sql的执行顺序是:A和B先关联,基于生成的临时表再进行where条件过滤。

sql 复制代码
#主表:A; 关联表:B  关联条件:A.id = B.id  过滤条件
A left join B on A.id = B.id  where  A.id <> 1

二、测试验证

创建t1 ,t2 两张表

sql 复制代码
create table if not exists test1( id int comment '用户id',name string comment '用户姓名');

insert overwrite table test1
values (1,'a1'),
       (2,'a2'),
       (3,'a3'),
       (4,'a4');

create table if not exists test2( id int comment '用户id',province string comment '用户所在省份');

insert overwrite table test1
values (1,'hainan'),
       (2,'beijing'),
       (5,'sichuan'),
       (6,'chongqing');
复制代码
测试1:返回左表所有行,右表符合on条件可匹配上,不满足条件的直接补null
sql 复制代码
select
    test1.id,
    test1.name,
    test2.id,
    test2.province
from test1
left join test2
 on test1.id = test2.id;
复制代码
测试2:on后面增加对右表的限制条件;结论:左表记录全部返回,右表筛选条件生效
sql 复制代码
select
    test1.id,
    test1.name,
    test2.id,
    test2.province
from test1
left join test2
  on test1.id = test2.id and test2.province = 'beijing';
复制代码
测试3:where后面增加对右表的限制条件:where test2.province = 'beijing';
   结论:where后面是对最后的临时表进行记录筛选,行数可能会减少
sql 复制代码
select
    test1.id,
    test1.name,
    test2.id,
    test2.province
from test1
left join test2
  on test1.id = test2.id  where test2.province = 'beijing';
复制代码
测试4:on中增加对左表的限制条件,不影响返回的行数,只影响右表的匹配内容。
sql 复制代码
select
    test1.id,
    test1.name,
    test2.id,
    test2.province
from test1
left join test2
  on test1.id = test2.id and test1.name = 'a1';
复制代码
测试5:where后面增加对左表的限制条件:where test1.name ='a4' 
  结论:where条件是在最后临时表的基础上进行筛选,返回满足条件的行
sql 复制代码
select
    test1.id,
    test1.name,
    test2.id,
    test2.province
from test1
left join test2
  on test1.id = test2.id
 where test1.name = 'a4';

三、引申

由上述的where和on之间的区别,引申出来的面试题: t1表和t2表的字段如图,计算以下两个sql的值。

sql 复制代码
--1.输出结果
select  t1.id,t2.id
from t1
left join t2 on t1.id = t2.id and t2.id <>2;

--2.输出结果
select  t1.id,t2.id
from t1
left join t2 on t1.id = t2.id 
where t2.id <>2;

解析:

(1) on后面:跟着的是对右表的限制条件 t2.id <>2;

结论:左表记录全部返回,右表筛选条件生效

sql 复制代码
  
with t1 as (
  select 1 as id union all
  select 2 as id union all
  select 3 as id
),
    t2 as (
        select 1 as id union all
        select 2 as id union all
        select 2 as id
    )

select  t1.id,t2.id
from t1
left join t2 on t1.id = t2.id and t2.id <>2;

输出结果为:

(2)where 后面:跟着的是对右表的限制条件 where t2.id <>2;

结论:最后临时表的基础上进行筛选,最终返回符合where过滤条件的行;

ps: sql中比较的结果一般有:true, false, null; 而where条件只会过滤出true的结果。

sql 复制代码
with t1 as (
  select 1 as id union all
  select 2 as id union all
  select 3 as id
),
    t2 as (
        select 1 as id union all
        select 2 as id union all
        select 2 as id
    )

select  t1.id,t2.id
from t1
left join t2 on t1.id = t2.id
where t2.id <>2;

输出结果为:

补充:

sql 复制代码
select (1>2)  --> FALSE
select (1<2)  --> true
select (1<null) --> null

--所以,sql比较的结果会有三种:false, true, null
相关推荐
isfox8 小时前
Google GFS 深度解析:分布式文件系统的开山之作
大数据·hadoop
鼠鼠我捏,要死了捏10 小时前
Hadoop NameNode内存泄漏与GC停顿问题排查与解决方案
hadoop·问题排查·jvm优化
嘉禾望岗50313 小时前
Yarn介绍与HA搭建
大数据·hadoop·yarn
IT研究室14 小时前
大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的国家药品采集药品数据可视化分析系统-Spark-Hadoop-Bigdata
大数据·hadoop·信息可视化·spark·毕业设计·数据可视化·bigdata
Lx35215 小时前
Hadoop性能瓶颈分析:从JVM到磁盘IO的全链路优化
大数据·hadoop
DashingGuy15 小时前
数仓建模理论
数据仓库
BYSJMG18 小时前
计算机毕业设计选题:基于Spark+Hadoop的健康饮食营养数据分析系统【源码+文档+调试】
大数据·vue.js·hadoop·分布式·spark·django·课程设计
励志成为糕手19 小时前
Hadoop进程:深入理解分布式计算引擎的核心机制
大数据·hadoop·分布式·mapreduce·yarn
像豆芽一样优秀19 小时前
Hive和Flink数据倾斜问题
大数据·数据仓库·hive·hadoop·flink
计算机毕业设计木哥21 小时前
计算机毕业设计 基于Python+Django的医疗数据分析系统
开发语言·hadoop·后端·python·spark·django·课程设计