數學上，文氏圖常用作集合論的表達工具，在做資料庫查詢的時候，其實也常常使用到這樣的概念，交集、差集、聯集、補集…etc，都是集合代數的運算操作。

簡單的說，文氏圖關注的是集合與集合之間的交集。

集合，在資料庫被當作 Table，而 JOIN 的方式，就是一張表如何連結另外一張表的關係。

在 MySQL 中，JOIN 最常見的方式有:

• INNER JOIN
• LEFT JOIN == LEFT OUTER JOIN (相同的東西)
• RIGHT JOIN == RIGHT OUTER JOIN (相同的東西)
• FULL OUTER JOIN

本篇也會在介紹幾個特別的 JOIN:

• CROSS JOIN
• FULL JOIN = FULL OUTER JOIN
• SELF JOIN
• UNION

INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN

如果 A 表和 B 表可以有某種關聯，則會把他們的雙方都有的關聯做交集 (Intersection)，這個交集後，會出現三個區塊 LEFT JOIN, INNER JOIN, RIGHT JOIN，你可以選擇任一個區塊當作主要的集合，帶出另一個集合，像是下表:

不難想像，LEFT JOIN 區塊就是以 LEFT JOIN 存在的元素交集 RIGHT JOIN，此時要是有東西不存在 LEFT JOIN 這區，也就不會帶出來； 這件事對 RIGHT JOIN 區塊來說亦然，可是 INNER JOIN 則是只針對兩邊的交集部分進行陳列，所以只要兩邊沒有交集，資料也不會出現。 (有關聯的資料才會出現的意思)

範例資料表

為了底下舉例方便，我建立了測試的資料表:

-- A: User (使用者表)
CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    PersonalInfoId INT NOT NULL)

-- B: PersonalInfo (使用者個人資料)
CREATE TABLE PersonalInfo(
    id INT PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    identity VARCHAR(256),
    address VARCHAR(512)
)

現在，你如果確定一個 user 就一定會有一個 personal info 個人資料的資料表對應，就屬於 1 對 1 的映射關係，你就可以使用 INNER JOIN 來進行查詢，一但 user 或 personal info 它不存在各自的表，只要有一個找不到，則這筆資料就不會顯示，必須是兩邊都有才會顯示。 (user 或 personal info 存在缺漏資料時)

現在，對這兩個表填充一下資料

PersonalInfo:

Users:

然後，寫一個 1-1 關係查詢的 JOIN:

SELECT * FROM users u
INNER JOIN PersonalInfo pi ON pi.id = u.PersonalInfoId;

此時因為 2 不存在某一處 (user 2 不在 PersonalInfo)，則無法被 INNER JOIN 一對一的找到，所以連顯示都不會，因此，如果要尋找存在性就不可以使用 INNER JOIN，因為你根本找不出兩邊的映射，它也不會顯示**不完整"**的資料，就像下圖。

請參考下圖，如果想要完整的列出 左邊的表 users，但 Right 右邊可有可無，或是左右資料量不是 1-1 的大小，則使用 LEFT JOIN，換句話說，如果要以 users 尋找是否存在一個或更多 personal info，需要用 users 去 LEFT JOIN PersonalInfo。

比方說，一個使用者有很多訂單，所以要查詢一個使用者的很多筆訂單，就可以使用 LEFT JOIN 來找出多筆。

而 RIGHT 是 LEFT 的對照，只是左右互換，可以把 SELECT * FROM A LEFT JOIN B, A 跟 B 互換本身就變成 RIGHT JOIN，只是在誰大誰小的問題。

UNION 和 FULL JOIN

如果說，現在希望檢查兩張表的資料，任一邊 A, B 只要有一邊不存在，都 SHOW 出來這個狀況，請參考下表圖例:

PersonalInfo 少 2, 比 user 多一個 5

Users 有 2，但少一個 5

此時就可以使用 FULL JOIN (mysql 不支援，可使用 LEFT + RIGHT JOIN 的方法) ，或稱為 UNION。

此方法的不同之處在於兩邊資料表都有缺漏資料，或用另一個觀點看，兩邊資料不對稱，用此方法找出兩邊不對稱的地方。

針對上述資料的問題，則寫一段 SQL 呈現這個狀況:

-- LEFT 表為主的資料去查另一張表 (只差在 LEFT JOIN)，這會帶出隔壁沒有的資料
SELECT * FROM users u
LEFT JOIN PersonalInfo pi ON pi.id = u.PersonalInfoId
-- UNION 起來
UNION
-- RIGHT 表為主的資料去查令一張表 (只差在 RIGHT JOIN)，這也會帶出隔壁沒有的資料
SELECT * FROM users u
RIGHT JOIN PersonalInfo pi ON pi.id = u.PersonalInfoId

上述 SQL 中都各自帶出了隔壁沒有的資料，就容易看出缺失之處，如下圖結果:

所以，整個 FULL JOIN 是全部兩邊集合(不管大小)，不是只有中間，如下圖:

備註
顯然，以邏輯來說，Users, PersonalInfo 不應該隨便缺任一筆資料，友善對待資料，請加上 Foreign Key Check，您可以少一些白髮。

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    PersonalInfoId INT NOT NULL,
    CONSTRAINT FK_personalInfo FOREIGN KEY(PersonalInfoId) REFERENCES PersonalInfo(id)
)

SELF JOIN

SELF JOIN，表示自己 JOIN 自己，在圖表中是:

SELF JOIN 要如何示範? 假設 PersonalInfo 的資料中，想要找出同一個地址，且不同人的身分證，見下圖示。

則可以這麼查詢:

SELECT pi1.identity, pi2.identity, pi1.address 
FROM PersonalInfo pi1, PersonalInfo pi2  -- 一次查兩表
WHERE pi1.address = pi2.address AND pi1.identity <> pi2.identity; -- 處理兩表關係

地址相同，人不同，得到下方的結果，如下圖。

笛卡兒乘積與 CROSS JOIN

什麼是笛卡兒乘積 (Cartesian product) ?

最簡單的範例就是 9x9 乘法表，所以先建立一個類似 9x9 乘法表的兩個表:

CREATE TABLE A(
	num INT PRIMARY KEY
);

CREATE TABLE B(
	num INT PRIMARY KEY
);

在 A, B 表分別填入 1~9 (這裡不小心填到 10):

建立好資料後，現在要直接對 A, B 做 CROSS JOIN:

SELECT A.num as A, B.num as B, A.num * B.num as 乘積 FROM A
CROSS JOIN B
ORDER BY A.num, B.num;

現在，可以清楚知道，CROSS JOIN 就是把兩張表的每一項都 JOIN，而且不指定任何條件，即便 A, B; B, A 交換出現也會 JOIN 每一項，這個也就是笛卡兒乘積 (所有可能的情況)。

備註
使用 CROSS JOIN 產生的笛卡兒乘積絕對會對效能造成很大的負擔。

另外在本篇沒有介紹到的東西是 DISTINCT，如果你在單一張表中會出現多筆重複的資料，想要按照某個欄位只選出一筆，則可以使用 DISTINCT。

References:
[1] https://justcode.ikeepstudying.com/2016/08/mysql-%E5%9B%BE%E8%A7%A3-inner-join%E3%80%81left-join%E3%80%81right-join%E3%80%81full-outer-join%E3%80%81union%E3%80%81union-all%E7%9A%84%E5%8C%BA%E5%88%AB/
[2] https://www.chriswirz.com/materialized-views-in-mysql/
[3] https://www.educba.com/joins-in-mysql/
[4] https://www.techagilist.com/mainframe/db2/outer-join-step-by-step-walkthrough-with-examples/
[5] https://stackoverflow.com/questions/13997365/sql-joins-as-venn-diagram
[6] https://www.techonthenet.com/mysql/joins.php
[7] https://www.guru99.com/joins.html