为了使用 LEFT OUTER JOIN 来排除 表1 中那些 id 在 表2 中有匹配的记录，我们可以按照以下步骤进行操作：
数据表：
表1（table1）：
| id | name |
|---|---|
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 4 |
表2（table2）：
| id |
|---|
| 1 |
| 2 |
目标：
我们希望排除 table1 中那些在 table2 中有匹配的 id，即排除 id = 1 和 id = 2 的记录，最终返回的是 id = 3 的记录。
SQL 查询：
SELECT t1.id, t1.name
FROM table1 t1
LEFT OUTER JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id
WHERE t2.id IS NULL;
解释：
1.LEFT OUTER JOIN：我们将 table1 和 table2 根据 id 进行左外连接。左外连接会返回 table1 中的所有记录，并尝试将 table2 中与之匹配的记录关联上。如果 table2 中没有对应的 id，则该列的值为 NULL。
2.WHERE t2.id IS NULL：我们在 WHERE 子句中添加了一个条件，确保只返回 table1 中那些没有在 table2 中找到匹配记录的行。也就是说，table1 中的 id 必须没有出现在 table2 中。
结果：
| id | name |
|---|---|
| 3 | 4 |
解释：
3.id = 1 和 id = 2 在 table2 中找到了匹配的记录，因此它们被排除在结果之外。
4.只有 id = 3 的记录没有在 table2 中找到匹配，因此它被保留在结果中。
总结：
通过 LEFT OUTER JOIN 和 WHERE t2.id IS NULL 的组合，我们可以排除 table1 中那些在 table2 中有匹配的记录，最终得到不在 table2 中出现的 table1 的记录。
和not in区别
实际上，使用 LEFT OUTER JOIN 和 WHERE t2.id IS NULL 这种查询方式，效果上等同于使用 NOT IN 来排除 table2 中存在的 id。它们都能够排除 table1 中那些在 table2 中有匹配记录的行。
通过 NOT IN 来排除记录
使用 NOT IN 进行同样的查询，可以改写为：
SELECT id, name
FROM table1
WHERE id NOT IN (SELECT id FROM table2);
解释：
1.NOT IN 子查询：首先从 table2 中获取所有的 id 值，然后在 table1 中排除那些 id 出现在 table2 中的记录。
2.只有 table1 中那些不在 table2 中的 id 才会被返回。
结果：
| id | name |
|---|---|
| 3 | 4 |
为什么 LEFT OUTER JOIN 和 NOT IN 在这个场景下是等价的？
3.LEFT OUTER JOIN 和 WHERE t2.id IS NULL：
- LEFT OUTER JOIN 返回 table1 中的所有记录，同时尝试与 table2 中的 id 进行匹配。
- 对于没有匹配的行（即 table2.id 为 NULL），我们通过 WHERE t2.id IS NULL 来过滤，只保留那些在 table2 中找不到匹配的记录。
6.NOT IN：
- NOT IN 直接排除 table2 中的所有 id，返回 table1 中那些 id 不在 table2 中的记录。
区别：
虽然它们在这个特定场景下是等价的，但 LEFT OUTER JOIN 和 NOT IN 在性能和处理空值（NULL）方面可能会有所不同。以下是一些关键的区别：
8.性能差异：
9.在某些情况下，NOT IN 可能会导致性能问题，尤其是当子查询返回 NULL 值时，NOT IN 可能会产生意外的结果。在使用 NOT IN 时，如果 table2 中存在 NULL 值，查询结果可能会不符合预期。
10.LEFT OUTER JOIN + WHERE t2.id IS NULL 通常可以更好地处理这种情况，并且对大型数据集的表现可能更稳定。
11.空值处理：
- 如果 table2.id 中包含 NULL 值，NOT IN 会导致整个查询返回空结果，因为 NOT IN 在处理 NULL 时表现得比较特殊。
- LEFT OUTER JOIN 和 WHERE t2.id IS NULL 在遇到空值时更具容错性。
总结：
- 在您的例子中，LEFT OUTER JOIN 和 NOT IN 可以实现相同的功能：排除 table1 中那些在 table2 中有匹配 id 的记录。
- 然而，在实际应用中，选择哪种方式可能会受到性能、可读性、空值处理等因素的影响。如果数据集非常大或有 NULL 值，LEFT OUTER JOIN 可能是一个更可靠的选择。