在阅读它之后，这不是显式与隐式SQL连接的副本。 答案可能相关(甚至相同)，但问题是不同的。
它们之间有什么不同?每一种都应该有什么不同?
如果我正确地理解了这个理论，那么查询优化器应该能够互换地使用这两种方法。
当前回答
当涉及到左连接时，where子句和on子句之间有很大的区别。
这里有一个例子:
mysql> desc t1;
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id | int(11) | NO | | NULL | |
| fid | int(11) | NO | | NULL | |
| v | varchar(20) | NO | | NULL | |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
fid是表t2的id。
mysql> desc t2;
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id | int(11) | NO | | NULL | |
| v | varchar(10) | NO | | NULL | |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
查询“on子句”:
mysql> SELECT * FROM `t1` left join t2 on fid = t2.id AND t1.v = 'K'
-> ;
+----+-----+---+------+------+
| id | fid | v | id | v |
+----+-----+---+------+------+
| 1 | 1 | H | NULL | NULL |
| 2 | 1 | B | NULL | NULL |
| 3 | 2 | H | NULL | NULL |
| 4 | 7 | K | NULL | NULL |
| 5 | 5 | L | NULL | NULL |
+----+-----+---+------+------+
5 rows in set (0.00 sec)
where子句查询:
mysql> SELECT * FROM `t1` left join t2 on fid = t2.id where t1.v = 'K';
+----+-----+---+------+------+
| id | fid | v | id | v |
+----+-----+---+------+------+
| 4 | 7 | K | NULL | NULL |
+----+-----+---+------+------+
1 row in set (0.00 sec)
很明显， 第一个查询从t1返回一条记录，从t2返回与t1相关的行(如果有的话)。v = 'K'。
第二个查询返回来自t1的行，但只针对t1。v = 'K'将有任何与它相关的行。
其他回答
就优化器而言，使用ON或WHERE定义连接子句应该没有区别。
然而，恕我直言，我认为在执行连接时使用ON子句更清楚。这样，您就有了查询的特定部分，该部分规定了如何处理连接，而不是与其余WHERE子句混合。
为了补充Joel Coehoorn的回答，我将添加一些特定于sqlite的优化信息(其他SQL风格的行为可能不同)。在原来的例子中，LEFT JOIN有不同的结果，这取决于你是否使用JOIN on…在哪里或加入…和。下面是一个稍微修改过的例子:
SELECT *
FROM Orders
LEFT JOIN OrderLines ON Orders.ID = OrderLines.OrderID
WHERE Orders.Username = OrderLines.Username
与
SELECT *
FROM Orders
LEFT JOIN OrderLines ON Orders.ID = OrderLines.OrderID
AND Orders.Username = OrderLines.Username
现在，最初的答案指出，如果使用普通的内部连接而不是左连接，两个查询的结果将是相同的，但执行计划将有所不同。我最近意识到，两者之间的语义差异是，前者强制查询优化器使用与ON子句关联的索引，而后者允许优化器选择ON子句中的任何索引……AND子句，这取决于它认为最有效的方式。
有时，优化器会猜错，您会想强制执行某个执行计划。在本例中，假设SQLite优化器错误地得出结论，认为执行此连接的最快方法是使用Orders上的索引。用户名，当您从经验测试中知道，对订单的索引。ID可以更快地传递查询。
在这种情况下，前者JOIN ON…WHERE语法实际上允许您强制对ID参数执行主连接操作，只有在主连接完成之后才对Username执行辅助过滤。相反，JOIN ON…AND语法允许优化器选择是否在Orders上使用索引。ID或订单。用户名，理论上有可能它会选择一个速度较慢的。
我认为这种区别可以通过SQL中操作的逻辑顺序来最好地解释，这是简化的:
FROM(包括连接) 在哪里 集团 聚合 有 窗口 选择 截然不同的 并，相交，除 命令 抵消 获取
联接不是select语句的子句，而是FROM语句中的操作符。因此，当逻辑处理到达WHERE子句时，属于相应JOIN运算符的所有ON子句在逻辑上“已经发生”。这意味着在LEFT JOIN的情况下，例如，在应用WHERE子句时，外部连接的语义已经发生。
我已经在这篇博文中更深入地解释了下面的例子。运行此查询时:
SELECT a.actor_id, a.first_name, a.last_name, count(fa.film_id)
FROM actor a
LEFT JOIN film_actor fa ON a.actor_id = fa.actor_id
WHERE film_id < 10
GROUP BY a.actor_id, a.first_name, a.last_name
ORDER BY count(fa.film_id) ASC;
LEFT JOIN实际上没有任何有用的效果，因为即使演员没有在电影中演出，演员也会被过滤，因为它的FILM_ID将为NULL, WHERE子句将过滤这样的一行。结果是这样的:
ACTOR_ID FIRST_NAME LAST_NAME COUNT
--------------------------------------
194 MERYL ALLEN 1
198 MARY KEITEL 1
30 SANDRA PECK 1
85 MINNIE ZELLWEGER 1
123 JULIANNE DENCH 1
也就是说，就好像我们内部连接了两个表。如果我们移动ON子句中的筛选谓词，它现在成为外部连接的标准:
SELECT a.actor_id, a.first_name, a.last_name, count(fa.film_id)
FROM actor a
LEFT JOIN film_actor fa ON a.actor_id = fa.actor_id
AND film_id < 10
GROUP BY a.actor_id, a.first_name, a.last_name
ORDER BY count(fa.film_id) ASC;
这意味着结果将包含没有任何影片的演员，或者没有任何影片且FILM_ID < 10的演员
ACTOR_ID FIRST_NAME LAST_NAME COUNT
-----------------------------------------
3 ED CHASE 0
4 JENNIFER DAVIS 0
5 JOHNNY LOLLOBRIGIDA 0
6 BETTE NICHOLSON 0
...
1 PENELOPE GUINESS 1
200 THORA TEMPLE 1
2 NICK WAHLBERG 1
198 MARY KEITEL 1
简而言之
总是把谓词放在逻辑上最有意义的地方。
a. WHERE子句:加入后，记录将被过滤。
b. ON子句-在加入之前，记录(来自右边表格)将被过滤。
让我们考虑一下这些表格:
A
id | SomeData
B
id | id_A | SomeOtherData
id_A是表a的外键
写这个查询:
SELECT *
FROM A
LEFT JOIN B
ON A.id = B.id_A;
将提供如下结果:
/ : part of the result
B
+---------------------------------+
A | |
+---------------------+-------+ |
|/////////////////////|///////| |
|/////////////////////|///////| |
|/////////////////////|///////| |
|/////////////////////|///////| |
|/////////////////////+-------+-------------------------+
|/////////////////////////////|
+-----------------------------+
A中有而B中没有的东西意味着B中有空值。
现在，让我们考虑B.id_A中的一个特定部分，并从前面的结果中突出显示它:
/ : part of the result
* : part of the result with the specific B.id_A
B
+---------------------------------+
A | |
+---------------------+-------+ |
|/////////////////////|///////| |
|/////////////////////|///////| |
|/////////////////////+---+///| |
|/////////////////////|***|///| |
|/////////////////////+---+---+-------------------------+
|/////////////////////////////|
+-----------------------------+
写这个查询:
SELECT *
FROM A
LEFT JOIN B
ON A.id = B.id_A
AND B.id_A = SpecificPart;
将提供如下结果:
/ : part of the result
* : part of the result with the specific B.id_A
B
+---------------------------------+
A | |
+---------------------+-------+ |
|/////////////////////| | |
|/////////////////////| | |
|/////////////////////+---+ | |
|/////////////////////|***| | |
|/////////////////////+---+---+-------------------------+
|/////////////////////////////|
+-----------------------------+
因为这将在内部连接中删除不在B.id_A = SpecificPart中的值
现在，让我们把查询改为这样:
SELECT *
FROM A
LEFT JOIN B
ON A.id = B.id_A
WHERE B.id_A = SpecificPart;
结果是:
/ : part of the result
* : part of the result with the specific B.id_A
B
+---------------------------------+
A | |
+---------------------+-------+ |
| | | |
| | | |
| +---+ | |
| |***| | |
| +---+---+-------------------------+
| |
+-----------------------------+
因为整个结果是根据B. id_a = SpecificPart过滤的，删除了B. id_a为NULL的部分，这些部分在A中，但不在B中
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