LEFT JOIN 中 ON 条件保留左表所有行，仅对右表匹配行过滤；WHERE 则在连接后筛选，会剔除右表为 NULL 的行，使 LEFT JOIN 退化为 INNER JOIN；INNER JOIN 中 ON 与 WHERE 位置通常等效，但需注意 NULL 处理；多表连接时 ON 只作用于紧邻右表，且条件下推影响性能。
LEFT JOIN 中 ON 条件会保留左表所有行
当你写 LEFT JOIN ... ON a.id = b.id AND b.status = 'active'，数据库先尝试用全部左表记录去匹配右表中 status = 'active' 的行；没匹配上的，右表字段全为 NULL，但左表那条记录依然在结果里。这和你直觉里“只查活跃用户”可能不一致——它其实返回的是“所有用户 + 仅活跃用户的附加信息”。常见错误是把业务过滤逻辑（比如 user_type = 'vip'）塞进 ON，结果发现非 VIP 用户也出现在结果中，只是右表字段为空。
WHERE 是对连接后整张临时表的最终筛选
WHERE 执行阶段晚于 ON，此时临时表已生成，NULL 值也已确定。所以 WHERE b.status = 'active' 会直接剔除所有 b.status 为 NULL 或不等于 'active' 的行——包括原本左表有数据、但右表没匹配上的那些。这就让 LEFT JOIN 实际退化成了 INNER JOIN。典型坑点：写 WHERE b.name IS NOT NULL 后，发现左表“丢失”了没关联上的记录，其实不是丢，是被 WHERE 删掉了。
INNER JOIN 里 ON 和 WHERE 换位置通常没区别
因为内连接本就不保证任何一方的完整性，只返回匹配成功的交集。所以 INNER JOIN t1 ON t1.id = t2.id WHERE t2.deleted = 0 和把 t2.deleted = 0 移到 ON 里，结果一致。但注意：如果 t2.deleted 字段允许 NULL，而你用了 WHERE t2.deleted != 1，就可能漏掉 NULL 行；换成 ON 同样会漏——这不是位置问题，是 != 对 NULL 的语义问题。真正影响性能的是条件能否下推：数据库更倾向把能过滤掉大量右表行的条件放在 ON，减少中间表大小。
多表 LEFT JOIN 时，ON 条件只作用于紧邻的右表
像 SELECT * FROM a LEFT JOIN b ON a.id = b.aid LEFT JOIN c ON b.id = c.bid AND c.flag = 1，第二个 ON 里的 c.flag = 1 只控制 c 表参与连接的行，不影响 a 或 b。但如果写成 WHERE c.flag = 1，就会把 b 有数据但 c 不满足 flag = 1 的整行干掉——哪怕你只想保留 a 和 b 的组合。这种嵌套层级越深，ON 放错位置越容易导致意外空值或数据截断。
最易被忽略的其实是执行顺序带来的隐性依赖：ON 阶段右表还没被 WHERE 筛过，所以 ON 里引用右表字段做等值判断是安全的；但若在 ON 中写 b.created_at > '2025-01-01'，而该字段在右表中存在大量 NULL，就可能因索引失效或类型隐式转换拖慢整个连接过程——这比结果错更难排查。
