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Eine durchsuchbare, druckbare Referenz zu SQL-Joins: Inner, Left, Right, Full, Anti- und Semi-Joins, Self-Joins, ON vs. WHERE und LATERAL. Kostenlos.

Basic join types

9
SELECT * FROM a INNER JOIN b ON a.id = b.a_id;
Only rows with a match in BOTH tables
SELECT * FROM a LEFT JOIN b ON a.id = b.a_id;
All left rows, NULLs where no match
SELECT * FROM a RIGHT JOIN b ON a.id = b.a_id;
All right rows, NULLs where no match
SELECT * FROM a FULL OUTER JOIN b ON a.id = b.a_id;
All rows from both, NULLs if unmatched
JOIN = INNER JOIN
Plain JOIN defaults to INNER
LEFT OUTER JOIN = LEFT JOIN
The OUTER keyword is optional
LEFT JOIN ... UNION ... RIGHT JOIN ...
Emulate FULL JOIN in MySQL (none native)
ON a.id = b.a_id AND a.type = b.type
Compound (multi-column) join condition
ON a.qty BETWEEN p.min_qty AND p.max_qty
Non-equi join: match on a range

Anti-joins (no match)

8
LEFT JOIN b ON a.id = b.a_id WHERE b.a_id IS NULL
Left rows with NO match on the right
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM b WHERE b.a_id = a.id)
Anti-join; safe with NULLs
WHERE a.id NOT IN (SELECT a_id FROM b)
One NULL in the list = empty result!
WHERE a.id NOT IN (SELECT a_id FROM b WHERE a_id IS NOT NULL)
NOT IN made NULL-safe
RIGHT JOIN a ... WHERE a.id IS NULL
Right rows with no match on the left
SELECT id FROM a EXCEPT SELECT a_id FROM b;
Set difference (Postgres, MySQL 8.0.31+)
users without orders = LEFT JOIN + IS NULL
The classic anti-join use case
Prefer NOT EXISTS over NOT IN
Same plan, none of the NULL traps

Semi-joins (has a match)

8
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM b WHERE b.a_id = a.id)
Left rows having a match; never duplicates
WHERE a.id IN (SELECT a_id FROM b)
Same intent; fine for short value lists
JOIN b ... GROUP BY a.id
JOIN duplicates 1-to-many; dedupe needed
SELECT DISTINCT a.* FROM a JOIN b ON ...
Semi-join via JOIN; EXISTS is cleaner
EXISTS stops at the first match
Often faster than joining everything
EXISTS (SELECT 1 ...) vs (SELECT * ...)
Selected columns are ignored; 1 is idiomatic
IN: uncorrelated / EXISTS: correlated
Optimizers usually rewrite them the same
users WITH orders = EXISTS subquery
The classic semi-join use case

Self joins

8
FROM emp e JOIN emp m ON e.manager_id = m.id
Each employee paired with their manager
FROM emp e LEFT JOIN emp m ON e.manager_id = m.id
Keeps top-level rows (manager is NULL)
SELECT e.name, m.name AS manager FROM ...
Aliases are REQUIRED to tell copies apart
ON a.id < b.id
Unique pairs: no self-match, no mirrors
ON a.id <> b.id
All ordered pairs except self-matches
ON b.day = a.day + INTERVAL 1 DAY
Adjacent rows (gaps and islands)
ON a.city = b.city AND a.id <> b.id
Other rows sharing the same value
WITH RECURSIVE tree AS (... UNION ALL ...)
Whole hierarchy: recursive CTE, not a join

Cross & multi-table joins

8
SELECT * FROM sizes CROSS JOIN colors;
Every combination: m x n rows, no ON
FROM sizes, colors
Implicit cross join; avoid this syntax
FROM users u JOIN orders o ON ... JOIN items i ON ...
Chain joins; each needs its own ON
JOIN dates d CROSS JOIN users u LEFT JOIN ...
Calendar x users grid, then fill data
u LEFT JOIN o ON ... LEFT JOIN i ON i.o_id = o.id
Keep LEFT down the chain to keep all users
u LEFT JOIN o ... INNER JOIN i ON i.o_id = o.id
INNER after LEFT drops the NULL rows!
FROM a JOIN (b LEFT JOIN c ON ...) ON ...
Parentheses control join grouping
Written order is logical, not execution order
The optimizer reorders inner joins freely

ON vs WHERE (the gotcha)

8
LEFT JOIN b ON a.id = b.a_id AND b.status = 1
Filters RIGHT side; all left rows kept
LEFT JOIN b ON a.id = b.a_id WHERE b.status = 1
NULL fails the test: LEFT becomes INNER!
WHERE b.a_id IS NULL OR b.status = 1
Keep unmatched rows despite a WHERE filter
LEFT JOIN b ON ... AND a.type = 'x'
Left-side filter in ON does NOT drop rows
WHERE a.type = 'x'
Filter the LEFT table in WHERE instead
INNER JOIN: ON and WHERE are equivalent
The trap only exists for outer joins
COALESCE(b.total, 0)
Replace outer-join NULLs with a default
COUNT(b.id) vs COUNT(*)
COUNT(col) skips NULLs: 0 for no match

USING, NATURAL & set ops

9
JOIN b USING (user_id)
Equi-join on a same-named column
USING outputs ONE shared column
ON keeps both a.user_id and b.user_id
NATURAL JOIN b
Auto-joins ALL same-named columns; fragile
Avoid NATURAL JOIN in production
A new column silently changes the join
SELECT ... UNION SELECT ...
Stack rows vertically, duplicates removed
UNION ALL
Keep duplicates; much faster than UNION
JOIN adds columns, UNION adds rows
Widen vs lengthen the result set
INTERSECT
Rows present in both result sets
UNION needs same column count and types
Names come from the first SELECT

LATERAL & performance

9
CROSS JOIN LATERAL (SELECT ... WHERE b.a_id = a.id LIMIT 3) t
Per-row subquery: top-N per group
LEFT JOIN LATERAL (...) t ON TRUE
Keep left rows whose subquery is empty
CROSS APPLY / OUTER APPLY
SQL Server spelling of LATERAL joins
LATERAL sees columns of preceding tables
A plain subquery in FROM cannot
CREATE INDEX idx ON orders (user_id);
Index the FK side of every frequent join
EXPLAIN SELECT ...;
Check join order, type, and index usage
Filter early: join the smallest set first
Less rows carried through each join
ON DATE(a.created_at) = b.day
Function on a column kills index use
Join on same-type, same-collation columns
Implicit casts also disable indexes

Kein Eintrag passt zu „:q“.


Über SQL-Joins-Spickzettel

Dieses SQL-Joins-Cheat-Sheet erledigt eine Sache gründlich: Es erklärt jede Art, Tabellen zu kombinieren. Acht Abschnitte behandeln die grundlegenden Join-Typen, Anti-Joins für Zeilen ohne Übereinstimmung, Semi-Joins für Zeilen mit Übereinstimmung, Self-Joins, Cross- und Multi-Table-Joins, die klassische ON-versus-WHERE-Falle, USING, NATURAL und die Mengenoperationen sowie LATERAL-Joins mit Leistungshinweisen.

Bei Joins gehen SQL-Ergebnisse still und leise schief: Ein im WHERE-Teil gefilterter LEFT JOIN wird unbemerkt zu einem INNER JOIN, und NOT IN mit einem NULL liefert gar nichts zurück. Diese Fallen erhalten hier eigene Zeilen, direkt neben dem stattdessen zu verwendenden korrekten Muster.

Wie jedes Cheat-Sheet in dieser Gruppe ist es kostenlos und clientseitig: Filtern Sie Zeilen live mit dem Suchfeld, springen Sie mit dem fixierten Inhaltsverzeichnis zwischen Abschnitten, kopieren Sie jede Anweisung mit einem Klick und drucken Sie die Seite als Referenz für Ihren Schreibtisch.

So verwenden Sie SQL-Joins-Spickzettel

  1. Öffnen Sie das Sheet und sehen Sie sich die Abschnitte an, von den grundlegenden Join-Typen bis zu LATERAL & Performance.
  2. Suchen Sie nach einem Stichwort wie LEFT JOIN, EXISTS oder NOT IN, um alle Zeilen live zu filtern.
  3. Lesen Sie den Abschnitt ON vs WHERE, bevor Sie einen LEFT JOIN debuggen, der zu wenige Zeilen liefert.
  4. Klicken Sie auf eine Anweisung oder ihr Kopiersymbol, um das SQL in Ihre Zwischenablage zu kopieren.
  5. Nutzen Sie Drucken für eine Papierkopie der vollständigen Joins-Referenz.

Häufig gestellte Fragen

Inner, Left, Right und Full Outer Joins, plus Anti-Joins, Semi-Joins, Self-Joins, Cross-Joins, Multi-Table-Joins, USING- und NATURAL-Joins, die UNION-Familie der Mengenoperationen sowie LATERAL-Joins.

Eine Bedingung in ON filtert die verbundene Tabelle, bevor der Outer Join nicht übereinstimmende Zeilen behält; dieselbe Bedingung in WHERE läuft danach und verwirft die NULL-Zeilen, wodurch der LEFT JOIN zu einem INNER JOIN wird. Das Sheet hat einen Abschnitt genau dazu.

Der Anti-Join-Abschnitt zeigt die Muster LEFT JOIN … WHERE right.id IS NULL und NOT EXISTS und erklärt, warum sich NOT IN falsch verhält, wenn die Unterabfrage NULL zurückgeben kann.

Ja. Die Syntax ist Standard-SQL und funktioniert in MySQL, PostgreSQL, SQL Server und SQLite, wobei die wenigen datenbankspezifischen Hinweise direkt in der Zeile genannt werden.

Ja, sie ist vollständig kostenlos und läuft in Ihrem Browser ohne Anmeldung.


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