left join 必须用 joins("left join ... on ...")，preload 仅支持 inner join；on 条件需用数据库列名，select 需显式指定别名及空值类型字段，where 过滤用户侧条件会退化为 inner join。
左连接必须用 Joins，不能用 Preload
Preload 只支持 INNER JOIN 和一次性加载关联表（N+1 优化），它底层生成的是独立的 SELECT 查询，不是 JOIN。要做 LEFT JOIN，必须显式调用 Joins 并手动写 JOIN 条件。
常见错误是以为 Preload("User") 能实现左连接效果，结果发现没有关联数据的主记录直接被过滤掉了——那是 INNER JOIN 的行为，不是 LEFT JOIN。
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Joins是唯一能生成LEFT JOINSQL 的 GORM 方法（配合Find或Scan） - JOIN 条件必须完整写出，GORM 不自动推导外键关系（不像
Preload那样依赖 struct tag） - 如果只查主表字段，
Joins后仍需用Select显式指定，否则可能因字段冲突报错
Joins 写法：表名、别名、ON 条件一个都不能少
GORM 的 Joins 默认生成 INNER JOIN，要左连接必须写成 Joins("LEFT JOIN ... ON ...")，且表名建议带别名，避免字段歧义。
例如查询订单及其用户信息（用户可能为空）：
var orders []struct {
OrderID uint
Title string
Name sql.NullString // 注意：可能为 NULL
}
db.Joins("LEFT JOIN users ON users.id = orders.user_id").
Select("orders.id as order_id, orders.title, users.name").
Find(&orders)
- ON 条件里必须用原始数据库列名（如
orders.user_id），不是 struct 字段名（如UserID） - SELECT 中建议用别名（如
orders.id as order_id），否则 Go struct 字段无法绑定（GORM 不自动映射带点的列名） - 关联字段类型要用
sql.NullString、sql.NullInt64等，否则 NULL 值会触发 scan error
想复用模型结构？得用 Scan + 自定义 struct
GORM 不允许直接把 JOIN 结果 Scan 到带嵌套 struct 的模型（比如 Order{User: User{}}），因为 LEFT JOIN 后的字段扁平化了，没有嵌套层级。
正确做法是定义一个纯字段平铺的 struct，或用 map[string]interface{} 接收再手动赋值：
type OrderWithUser struct {
ID uint `gorm:"column:id"`
Title string `gorm:"column:title"`
UserID sql.NullUint64 `gorm:"column:user_id"`
UserName sql.NullString `gorm:"column:name"`
}
db.Joins("LEFT JOIN users ON users.id = orders.user_id").
Select("orders.*, users.name").
Find(&results)
- struct tag 必须用
column:明确对应 SELECT 出的列别名或原名 - 不要试图在 struct 里嵌套
User User—— GORM 不解析 JOIN 后的嵌套关系 - 如果需要返回 JSON，直接用这个平铺 struct 更稳定，避免空指针 panic
WHERE 条件写在 JOIN 后还是 ON 里，结果完全不同
LEFT JOIN 中，把过滤条件放在 ON 子句和放在 WHERE 子句，语义差异极大：
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ON users.deleted_at IS NULL：只影响 JOIN 匹配逻辑，不影响主表记录存在性 -
WHERE users.deleted_at IS NULL：等价于强制 INNER JOIN，没匹配到用户的订单会被筛掉
真正想要“查所有订单，附带未删除的用户信息”，就得把用户侧过滤写进 ON：
db.Joins("LEFT JOIN users ON users.id = orders.user_id AND users.deleted_at IS NULL").
Find(&orders)
这个细节漏掉，左连接就退化成内连接，而且很难排查——SQL 日志里看着像执行成功，但业务数据就是不对。
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