跨表單查詢：用不等於（<>）當 JOIN 的 ON 條件

前幾篇的 JOIN，合併條件都是用 = 來配對，像是 ON 組別.組別ID = 組員.組別ID。

合併條件的本質就是一種篩選。

篩選的意思是：拿一筆資料裡某個欄位的值，去跟另一個值做比對。

例如 ON 組別.組別ID = 組員.組別ID，就是拿組別表的組別ID，去跟組員表的組別ID 比對。

假設組別表有前端一組（組別ID=1）和前端二組（組別ID=2），組員有 Alice（組別ID=1）和 Carol（組別ID=2）。

JOIN 會先把所有可能的配對列出來，再逐筆比對：

如果兩邊的值一樣，比對通過（回傳 true），這筆配對就保留。

如果兩邊的值不一樣，比對不通過（回傳 false），這筆配對就捨棄。

我們前面都只用 = 來做比對，也就是「兩邊相等才保留」。

但比對方式不是只有等於，還有不等於（<>）、大於（>）、小於（<）等。

這篇用兩個練習來說明：不同的比對方式會產生什麼效果，以及什麼時候會出問題。

用 <> 配對不同領域的組員

老闆說：「我現在要做一個跨領域的專案，不希望團隊裡面全是同一個領域的人。」

「你幫我列一張清單，把每個組別能配對的『不同領域的組員』都列出來，我再從裡面挑人。」

這次沿用上一篇的四張表：

注意，「領域」這個欄位出現在兩張表上：組別表有領域，技術表也有領域。

老闆說的「不同領域」，指的是組別的領域，不是技術的領域。

換句話說，老闆要的是：把每個組別，配上「來自不同領域」的「其他組別」組員。

例如 Web 領域的組別，只配機器學習或 App 領域的組員，不配同樣是 Web 領域的組員。

這裡的「領域不同」，比的是兩個不同組別的領域：

• 一邊是「目標組別的領域」（例如前端一組，領域是 Web）
• 另一邊是「這個組員原本所屬組別的領域」（例如 Dave 屬於 AI 團隊，領域是機器學習）

前端一組（組別領域為 Web）配上 AI 團隊的 Dave（組別領域為機器學習）→ 領域不同 → 保留。

前端一組（組別領域為 Web）配上前端二組的 Carol（組別領域為 Web）→ 領域相同 → 排掉。

組別表：

組員表：

老闆想看到的結果像這樣：

每個組別都列出來，旁邊配上「不同領域」的組員。

例如前端一組是 Web，所以只配到 Dave（機器學習）和 Eve（App），同樣是 Web 的 Alice、Bob、Carol 都不會出現。

分析老闆的需求

要做這個比對，我們需要知道每個組員原本所屬組別的領域。

每個組別的領域，組別表上就有。

但組員表上沒有「領域」欄位，只有組別ID。

所以第一步，要先透過組別ID 把組員的領域查出來。

第一步：拼出每個組員的領域

組員表上沒有「領域」這個欄位，但組別表有。

把組員和組別合併，就能知道每個組員屬於哪個領域：

SELECT 組員.名稱 AS 組員名稱, 組別.領域 AS 組員領域
FROM 組員
LEFT JOIN 組別 ON 組員.組別ID = 組別.組別ID

SELECT 組員.名稱 AS 組員名稱, 組別.領域 AS 組員領域
FROM 組員
LEFT JOIN 組別 ON 組員.組別ID = 組別.組別ID

結果：

Alice、Bob、Carol 都是 Web 領域，Dave 是機器學習，Eve 是 App。

第二步：用 <> 配對不同領域

現在要做的是：把每個組別和「不同領域的組員」配在一起。

關鍵在 ON 條件：不是用 =，而是用 <>。

<> 是 SQL 裡「不等於」的意思（跟 != 一樣）。

SELECT 
    組別.名稱 AS 組別名稱, 
    組別.領域 AS 組別領域,
    組員領域表.組員名稱, 
    組員領域表.組員領域
FROM 組別
LEFT JOIN (
    SELECT 組員.名稱 AS 組員名稱, 組別.領域 AS 組員領域
    FROM 組員
    LEFT JOIN 組別 ON 組員.組別ID = 組別.組別ID
) AS 組員領域表 ON 組別.領域 <> 組員領域表.組員領域

SELECT 
    組別.名稱 AS 組別名稱, 
    組別.領域 AS 組別領域,
    組員領域表.組員名稱, 
    組員領域表.組員領域
FROM 組別
LEFT JOIN (
    SELECT 組員.名稱 AS 組員名稱, 組別.領域 AS 組員領域
    FROM 組員
    LEFT JOIN 組別 ON 組員.組別ID = 組別.組別ID
) AS 組員領域表 ON 組別.領域 <> 組員領域表.組員領域

結果：

前端一組是 Web 領域，所以配對到的是 Dave（機器學習）和 Eve（App）。

同領域的 Alice、Bob、Carol 都被排掉了。

AI 團隊是機器學習領域，配對到的是所有非機器學習的組員：Alice、Bob、Carol（Web）和 Eve（App）。

為什麼可以用 <>？

回想一下，JOIN 的運作方式其實是：

1. 先把兩張表的每一筆做排列組合（所有可能的配對）
2. 再用 ON 條件篩選要保留哪些配對

當你用 = 的時候，是從所有配對中挑出「相符的」。

當你用 <> 的時候，是從所有配對中挑出「不相符的」。

所以 <> 的效果就是：把相同領域的配對排掉，留下不同領域的組合。

<> 的限制：多對多關係排不乾淨

上面的例子很順利，但 <> 不是萬能的。

老闆又來了：「我發現有些組員都沒在學新東西。你幫我看一下，每個組員在自己的領域裡面，還有哪些技術是不會的。」

換句話說：

1. 找出每個組員所屬的組別領域
2. 列出該領域的所有技術
3. 把組員已經會的技術排掉，留下還不會的

這次需要用到組員表、技術表和人員技術表：

組員表：

技術表：

人員技術表：

Alice（組員ID=1）會 TypeScript 和 React，也就是 Web 領域的技術她全部都會。

Bob（組員ID=2）只會 React，還不會 TypeScript。

所以像 Bob 不會 TypeScript 這種情況，就是老闆想要找出來的。

試試看用 <> 來排除

直覺想法：用 <> 把已經會的技術排掉，剩下的就是不會的。

我們拿 Alice 來試試看。

Alice 在人員技術表裡有兩筆資料：

Web 領域的技術有兩個：TypeScript（技術ID=1）和 React（技術ID=2）。

如果用 <> 來排除，我們要合併人員技術表和技術表。

一步一步來看。

合併人員技術表和技術表

FROM 人員技術
LEFT JOIN 技術 ON 人員技術.技術ID <> 技術.技術ID

FROM 人員技術
LEFT JOIN 技術 ON 人員技術.技術ID <> 技術.技術ID

ON 條件是 人員技術.技術ID <> 技術.技術ID，意思是「人員技術表的技術ID 不等於技術表的技術ID 的才配對」。

結果（共 18 筆，這裡只列出部分）：

每個人的每筆技術，都配上了所有「技術ID 不同」的技術。資料太多了，先縮小範圍。

篩選 Alice 的資料

FROM 人員技術
LEFT JOIN 技術 ON 人員技術.技術ID <> 技術.技術ID
WHERE 人員技術.組員ID = 1

FROM 人員技術
LEFT JOIN 技術 ON 人員技術.技術ID <> 技術.技術ID
WHERE 人員技術.組員ID = 1

加上 WHERE 人員技術.組員ID = 1，只看 Alice（共 6 筆）：

Alice 會的技術（技術ID=1 和 2），各自配上了所有「技術ID 不同」的技術。

但 Alice 屬於前端一組，組別領域是 Web，所以我們只想看 Web 領域的技術，不需要 Python 和 Swift。

篩選 Web 領域的技術

FROM 人員技術
LEFT JOIN 技術 ON 人員技術.技術ID <> 技術.技術ID
WHERE 人員技術.組員ID = 1 AND 技術.領域 = 'Web'

FROM 人員技術
LEFT JOIN 技術 ON 人員技術.技術ID <> 技術.技術ID
WHERE 人員技術.組員ID = 1 AND 技術.領域 = 'Web'

加上 AND 技術.領域 = 'Web'，只保留 Web 領域的技術（剩 2 筆）：

加上 SELECT

SELECT 
    人員技術.組員ID,
    人員技術.技術ID, 
    技術.技術ID AS 技術表的技術ID, 
    技術.名稱 AS 技術表的名稱
FROM 人員技術
LEFT JOIN 技術 ON 人員技術.技術ID <> 技術.技術ID
WHERE 人員技術.組員ID = 1 AND 技術.領域 = 'Web'

SELECT 
    人員技術.組員ID,
    人員技術.技術ID, 
    技術.技術ID AS 技術表的技術ID, 
    技術.名稱 AS 技術表的名稱
FROM 人員技術
LEFT JOIN 技術 ON 人員技術.技術ID <> 技術.技術ID
WHERE 人員技術.組員ID = 1 AND 技術.領域 = 'Web'

最終結果：

結果說 Alice 不會 React，也不會 TypeScript。

但 Alice 明明兩個都會！

為什麼排不掉？

問題在於：Alice 有兩筆技術資料，<> 每次只能比對一筆。

把所有配對的比對過程列出來：

第一筆（技術ID=1）排掉了 TypeScript，但留下了 React。

第二筆（技術ID=2）排掉了 React，但留下了 TypeScript。

兩筆各自排掉了一個，但合在一起的結果是：React 和 TypeScript 都還在。

對比 Bob 的情況

Bob 只有一筆技術資料（技術ID=2，React）。

排列組合：

用 <> 篩選：

Bob 不會 TypeScript，結果是對的。

因為 Bob 只有一筆，<> 一次就能排乾淨。

但 Alice 有兩筆，第一筆排掉的東西，第二筆又帶回來了。

規則：一對一可以，多對多不行

上一個練習之所以成功，是因為每個組員只有一個領域，是一對一的關係。

<> 每次只比對一筆，一對一的時候剛好夠用。

但組員和技術是多對多的關係，一個人可以會很多技術。

<> 每次只排掉一個，其他筆又把同樣的東西帶回來，所以排不乾淨。

這題怎麼解？

JOIN 是「橫向合併」——把不同表的欄位拼在一起。

但這題需要的是「垂直排除」——把某些資料列整列拿掉。

這需要用到其他的 SQL 工具，我們在後面的章節會學到。

其他合併條件：大於和小於

除了 = 和 <>，合併條件也可以用 <、>、<=、>=。

舉個例子：老闆想找出每個會員「上次登入之前發表的文章」。

會員表：

文章表：

用 < 來合併：

SELECT 會員.名稱, 文章.標題, 文章.發表日期
FROM 會員
LEFT JOIN 文章 ON 文章.發表日期 < 會員.上次登入

SELECT 會員.名稱, 文章.標題, 文章.發表日期
FROM 會員
LEFT JOIN 文章 ON 文章.發表日期 < 會員.上次登入

結果：

「SQL 入門」的發表日期（1/10）早於 Alice 的登入時間（1/15），所以配對成功。

「JOIN 教學」的發表日期（1/20）晚於登入時間，所以不會出現。

合併條件裡放 <，就能找出「時間在某個點之前」的資料。

小結

這篇學到了三件事：

合併條件可以用不同的運算子：

= 找相符的配對，<> 找不相符的配對，< 和 > 找時間或數值的前後關係。

<> 適合一對一關係：

當每筆資料只有一個比對點的時候，<> 可以正確排除。

像是「每個組員只有一個領域」，用 <> 就能順利找出不同領域的配對。

<> 對多對多關係無效：

當一筆資料有多個比對點的時候（像是一個人會多種技術），<> 每次只能排掉一個，其他筆又會把它帶回來。

要處理多對多的排除，需要用到後面章節會學到的「垂直操作」。