SQL的FULLOUTERJOIN是什么？全外连接的实现方法（连接.方法.SQL.FULLOUTERJOIN...）

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

（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

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

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

那样只关注两边都有的“交集”，也不像

LEFT JOIN

或

RIGHT JOIN

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

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

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;

举个例子，假设我们有两张简单的表：

Employees

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

Projects

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

如果我们执行一个

FULL OUTER JOIN

：

SELECT
    E.EmployeeID, E.Name, P.ProjectID, P.ProjectName
FROM
    Employees E
FULL OUTER JOIN
    Projects P
ON
    E.EmployeeID = P.EmployeeID;

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

表有，但在

Projects

表没有对应的项目，所以

ProjectID

和

ProjectName

是

NULL

。而ProjectID为103的Gamma项目，在

Projects

表有，但在

Employees

表没有对应的员工（EmployeeID=4不存在），所以

EmployeeID

和

Name

是

NULL

。这就是

FULL OUTER JOIN

的魅力所在，它真的做到了“一个都不能少”。

FULL OUTER JOIN

与

LEFT JOIN

、

RIGHT JOIN

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

可以说是

LEFT JOIN

和

RIGHT JOIN

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
```
（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
```
。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
```
（右外连接）：与
```
LEFT JOIN
```
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
```
。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
```
（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
```
。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
```
= 左表全部 + 左右表交集。
```
RIGHT JOIN
```
= 右表全部 + 左右表交集。
```
FULL OUTER JOIN
```
= 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

或

RIGHT JOIN

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

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。 PIA

PIA

全面的AI聚合平台，一站式访问所有顶级AI模型

226 查看详情 PIA

FULL OUTER JOIN

在实际业务场景中如何应用？

FULL OUTER JOIN

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：

在新老系统中都存在的客户（匹配）。
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）。
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
```
，通过检查
```
NULL
```
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
```
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

，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

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

就是你手里的那把“瑞士军刀”。如果数据库不支持

FULL OUTER JOIN

，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

，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

、

RIGHT JOIN

和

UNION ALL

。

这个替代方案的逻辑是这样的：

首先，我们用一个
```
LEFT JOIN
```
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
```
。
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
```
无法捕捉到的。我们可以通过一个
```
RIGHT JOIN
```
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

和

TableB

，通过

id

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

让我来详细解释一下

WHERE A.id IS NULL

这一句。在第二个

RIGHT JOIN

中，当

TableA

的

id

为

NULL

时，就意味着

TableB

的当前行在

TableA

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

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

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

来合并结果，这可能会比原生支持

FULL OUTER JOIN

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

，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，更多请关注知识资源分享宝库其它相关文章！

相关标签： mysql oracle 注册表区别库存管理用户注册 sql mysql NULL union 堆 oracle postgresql 数据库大家都在看： SQL临时表存储聚合结果怎么做_SQL临时表存储聚合数据方法 SQL查询速度慢如何优化_复杂SQL查询性能优化十大方法 AI运行MySQL语句的方法是什么_使用AI操作MySQL数据库指南 SQL注入如何影响API安全？保护API端点的策略 SQL注入如何影响API安全？保护API端点的策略