SQLleftjoin左表合并去重技巧总结
建表：
CREATE TABLE `table1` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(60) DEFAULT NULL, `age` varchar(200) DEFAULT NULL,
`sponsor_id` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '业务发起⼈', `gmt_create_user` int(11) NOT NULL COMMENT '创建⼈id',
`gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `gmt_modified` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间', `gmt_modified_user` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '修改⼈id', PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=12 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='测试表1';CREATE TABLE `table2` (
`kid` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(60) DEFAULT NULL,
`sponsor_id` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '业务发起⼈', `type` int(11) NOT NULL COMMENT '创建⼈id',
`gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `gmt_modified` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间', `gmt_modified_user` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '修改⼈id', PRIMARY KEY (`kid`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=12 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='测试表2';
插⼊数据：
INSERT INTO `table1`(`id`, `name`, `age`, `sponsor_id`, `gmt_create_user`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (1, 't1', '11', '10', 1, '2018-10-10 20:34:03', NULL, NULL);INSERT INTO `table1`(`id`, `name`, `age`, `sponsor_id`, `gmt_create_user`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (2, 't2', '12', '10', 2, '2018-10-10 20:34:03', NULL, NULL);INSERT INTO `table1`(`id`, `name`, `age`, `sponsor_id`, `gmt_create_user`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (3, 't3', '13', '10', 3, '2018-10-10 20:34:03', NULL, NULL);INSERT INTO `table1`(`id`, `name`, `age`, `sponsor_id`, `gmt_create_user`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (4, 't4', '14', '20', 4, '2018-10-10 20:34:03', NULL, NULL);
INSERT INTO `table2`(`kid`, `name`, `sponsor_id`, `type`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (1, 't1', '10', 1, '2018-10-10 20:38:10', NULL, NULL);INSERT INTO `table2`(`kid`, `name`, `sponsor_id`, `type`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (2, 't2', '10', 1, '2018-10-10 20:38:10', NULL, NULL);INSERT INTO `table2`(`kid`, `name`, `sponsor_id`, `type`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (3, 't3', '10', 1, '2018-10-10 20:38:10', NULL, NULL);INSERT INTO `table2`(`kid`, `name`, `sponsor_id`, `type`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (4, 't4', '10', 1, '2018-10-10 20:38:10', NULL, NULL);INSERT INTO `table2`(`kid`, `name`, `sponsor_id`, `type`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (5, 't5', '10', 1, '2018-10-10 20:38:10', NULL, NULL);INSERT INTO `table2`(`kid`, `name`, `sponsor_id`, `type`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (6, 't6', '10', 1, '2018-10-10 20:38:10', NULL, NULL);INSERT INTO `table2`(`kid`, `name`, `sponsor_id`, `type`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (7, 't7', '10', 2, '2018-10-10 20:38:10', NULL, NULL);INSERT INTO `table2`(`kid`, `name`, `sponsor_id`, `type`, `gmt_create`, `gmt_modified`, `gmt_modified_user`) VALUES (8, 't1', '11', 1, '2018-10-10 20:38:10', NULL, NULL);
查询异常：
SELECT a.*, b.type FROM table1 a
LEFT JOIN table2 b ON a.sponsor_id = b.sponsor_id WHERE b.type = 1
AND a.sponsor_id = 10;
简单说明问题出现的原因：
MySQL left join 语句格式为： A LEFT JOIN B ON 条件表达式left join 是以A表为基础，A表即左表，B表即右表。
左表(A)的记录会全部显⽰，⽽右表(B)只会显⽰符合条件表达式的记录，如果在右表(B)中没有符合条件的记录，则记录不⾜的地⽅为NULL。
使⽤left join， A表与B表所显⽰的记录数为 1:1 或 1:0，A表的所有记录都会显⽰，B表只显⽰符合条件的记录。 但如果B表符合条件的记录数⼤于1条，就会出现1:n的情况，这样left join后的结果，记录数会多于A表的记录数。
所以解决办法 都是从⼀个出发点出发，使A表与B表所显⽰的记录数为 1:1对应关系。
解决⽅法：
使⽤⾮唯⼀标识的字段做关联1 DISTINCT
select DISTINCT(id) from a left join b on a.id=b.aid DISTINCT查询结果是 第⼀个表唯⼀的数据 重复的结果没显⽰出来
SELECT
DISTINCT(a.id), a.*, b.type FROM table1 a
LEFT JOIN table2 b ON a.sponsor_id = b.sponsor_id WHERE b.type = 1
AND a.sponsor_id = 10;
SELECT
DISTINCT a.*, b.type FROM table1 a
LEFT JOIN table2 b ON a.sponsor_id = b.sponsor_id WHERE b.type = 1
AND a.sponsor_id = 10;
2 GROUP BY
select * from a left join(select id from b group by id) as b on a.id=b.aid 拿出b表的⼀条数据关联 使A表与B表所显⽰的记录数为 1:1对应关系。
SELECT a.*, b.type FROM table1 a
LEFT JOIN ( SELECT * FROM table2 GROUP BY sponsor_id ) AS b ON a.sponsor_id = b.sponsor_id WHERE b.type = 1
AND a.sponsor_id = 10;
3 max取唯⼀
select * from a left join (select max(id) from table group by id) as b on a.id=b.aid 拿出b表的最后⼀条数据关联
SELECT a.*, b.type FROM
table1 a
LEFT JOIN ( SELECT MAX( kid ), type, sponsor_id FROM table2 GROUP BY sponsor_id ) AS b ON a.sponsor_id = b.sponsor_id WHERE b.type = 1
AND a.sponsor_id = 10;
4 IN巧⽤
SELECT a.* FROM table1 a WHERE
a.sponsor_id IN ( SELECT sponsor_id FROM table2 WHERE type = 1 AND sponsor_id = 10 );SELECT a.*, 1 FROM table1 a WHERE
a.sponsor_id IN ( SELECT sponsor_id FROM table2 WHERE type = 1 AND sponsor_id = 10 );
相信对于熟悉SQL的⼈来说，LEFT JOIN⾮常简单，采⽤的时候也很多，但是有个问题还是需要注意⼀下。假如⼀个主表M有多个从表的话A B C …..的话，并且每个表都有筛选条件，那么把筛选条件放到哪⾥，就得注意喽。⽐如有个主表M，卡号是主键。
卡号
客户号
622312345678100110016223123456781002100262231234567810031003
有个从表A，客户号、联系⽅式是联合主键，其中联系⽅式，1-座机，2-⼿机号码客户号联系⽅式1001100110021003
1211
联系号码010-7858618810123456010-837433010-837433
如果想要查询所有卡号对应的⼿机号码两个字段，很简单，SQL语句如下：
SELECT A.卡号,B.⼿机号码FROM A
LEFT JOIN B
ON A.客户号=B.客户号WHERE B.联系⽅式='2'
相信很多⼈这样写，估计实际⼯作中也会看到这样的语句，并不是说这么写⼀定会错误，实际SQL表达的思想⼀定是要符合业务逻辑的。
前⾯已经说清楚，所有卡号对应的⼿机号码。所有卡号，所以⾸先肯定以A表作为主表，并且左关联B表，这样A表所有的卡号⼀定会显⽰出来，但是如果B表的筛选条件放到最外层，这样就相当于将A表关联B表⼜做了⼀遍筛选，结果就是
卡号
⼿机号码
622312345678100118810123456
就会筛选出来这么⼀条数据，丢失了A表中其他的卡号。
实际⼯作中表结构肯定没这么简单，关联的表也会很多，当有很多条件时，最好这么写
SELECT A.卡号,B.⼿机号码FROM ALEFT JOIN (
SELECT * FROM B B.联系⽅式='2' )B
ON A.客户号=B.客户号
这么写的话，A表中的数据肯定会完全保留，⼜能与B表的匹配，不会丢失数据。PS:
1、表结构
表A 表B
2、Left Join
⽰例：2.1
Select * From A left join B on A.aid = B.bid;
left join是以A表的记录为基础的，A可以看成左表，B可以看成右表，left join是以左表为准的。 换句话说，左表A的记录将会全部表⽰出来，⽽右表B只会显⽰符合搜索条件的记录(例⼦中为: A.aid = B.bid)，B表记录不⾜的地⽅均为NULL.
A表所有记录都会显⽰，A表中没有被匹配的⾏（如aid=5、6的⾏）相应内容则为NULL。
返回的记录数⼀定⼤于A表的记录数，如A表中aid=7⾏被B表匹配了3次（因为B表有三⾏bid=7）。
注意：在Access中A.aid、B.bid不能缩写成aid、bid，否则会提⽰“不⽀持链接表达式”，这⼀点不同于Where查询。
3、Right Join
⽰例：3.1
Select * From A right join B on A.aid = B.bid;
仔细观察⼀下，就会发现，和left join的结果刚好相反，这次是以右表(B)为基础的，A表不⾜的地⽅⽤NULL填充。
4、Inner Join
⽰例：4.1
Select * From A inner join B on A.aid = B.bid;
这⾥只显⽰出了 A.aid = B.bid的记录.这说明inner join并不以谁为基础，它只显⽰符合条件的记录。inner join 等同于Where查询如：
Select * From A， B Where A.aid = B.bid
5、表的关联修改和删除
5.1修改⽰例：5.1.1
update A left join B on A.aid = B.bidset A.aname = B.bname
上述SQL实际操作的表为\"Select * From A left join B on A.aid = B.bid\"，因此Access会提⽰更新13条记录（Select查询出的记录就是13条）。对⽐“⽰例：2.1”返回的结果，分析update后的A表：
aid=5、6的记录，被更新为NULL
aid=7的记录，被更新了3次，依次是“b1997-1”、“b1997-2”、“b1997-3”，因此其结果为最后⼀次更新“b1997-3”
对于上述SQL同样可以将“A.aname = B.bname”改成“B.bname = A.aname”，执⾏后B表将会被修改，但是执⾏后B表会增加三⾏“0, a2005-1;0, a2005-2;0,a2006”，这也不难理解，因为Left Join执⾏后，B表会出现三⾏空值。⽰例：5.1.2
Where条件查询在上⾯的SQL中同样可以使⽤，其作⽤的表也是Select查询出的关联表。如下SQL
update A left join B on A.aid = B.bidset A.aname = B.bnamewhere A.aid <> 5
执⾏后A表的结果：
对⽐第⼀次update可以发现，aid=5的并没有被更新。
这⾥只讲述left join，因为right join 和 inner join的处理过程等同于left join。另外Access中update语句中不能含有From关键字，这⼀点不同于其他数据库。5.2删除
在Access中是不可以通过Left Join、Right Join、Inner Join来删除某张表的记录⽰例：5.2.2
Delete From A inner join B on A.aid = B.bidwhere B.bname = \"b1991\"
上述SQL的本意是删除A表中aid=1的记录，但执⾏后表A和表B均未发⽣任何变化。若想实现此⽬的，下述SQL可以实现
Delete From A
Where A.aid In (Select bid From B Where B.bname=\"b1991\")
6、笛卡尔积
如果A表有20条记录，B表有30条记录，则⼆者关联后的笛卡尔积⼯20*30=600条记实录。也就是说A表中的每条记录都会于B表的所有记录关联⼀次，三种关联⽅式实际上就是对“笛卡尔积”的处理⽅式不同。
