via: http://blog.csdn.net/muxiaoshan/article/details/7617533
select * from td
left join (
select case_id as sup_case_id , count(*) supervise_number from td_kcdc_case_sup_info group by case_id
) sup
on sup.sup_case_id = td.case_id
where 1=1 /*不能去掉，否则认为and后的条件为联合查询时的条件，不能起过滤作用，由于left join因此td表中记录将全部查出来*/
and td.con = 'xxxx'
总结：
1. 对于left join，不管on后面跟什么条件，左表的数据全部查出来，因此要想过滤需把条件放到where后面
2. 对于inner join，满足on后面的条件表的数据才能查出，可以起到过滤作用。也可以把条件放到where后面。
SQL中on条件与where条件的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时，都会生成一张中间的临时表，然后再将这张临时表返回给用户。
在使用left jion时，on和where条件的区别如下：
1、on条件是在生成临时表时使用的条件，它不管on中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录。
2、where条件是在临时表生成好后，再对临时表进行过滤的条件。这时已经没有left join的含义（必须返回左边表的记录）了，条件不为真的就全部过滤掉。
假设有两张表：
tab1
id |size
---------------
1 |10
---------------
2 |20
---------------
3 |30
tab2
size |name
---------------
10 |AAA
---------------
20 |BBB
---------------
30 |CCC
两条SQL:
1、select * form tab1 left join tab2 on (tab1.size = tab2.size) where tab2.name=’AAA’
2、select * form tab1 left join tab2 on (tab1.size = tab2.size and tab2.name=’AAA’)
第一条SQL的过程：
1、中间表 on条件: tab1.size = tab2.size
tab1.id |tab1.size |tab2.size |tab2.name
--------------------------------------------------
1 |10 |10 |AAA
--------------------------------------------------
2 |20 |20 |BBB
--------------------------------------------------
2 |20 |20 |CCC
--------------------------------------------------
3 |30 |null |null
2、再对中间表过滤 where 条件： tab2.name=’AAA’
tab1.id |tab1.size |tab2.size |tab2.name
--------------------------------------------------
1 |10 |10 |AAA
第二条SQL的过程：
1、中间表 on条件: tab1.size = tab2.size and tab2.name=’AAA’ (条件不为真也会返回左表中的记录)
tab1.id |tab1.size |tab2.size |tab2.name
--------------------------------------------------
1 |10 |10 |AAA
--------------------------------------------------
2 |20 |null |null
--------------------------------------------------
3 |30 |null |null
其实以上结果的关键原因就是left join,right join,full join的特殊性，不管on上的条件是否为真都会返回left或right表中的记录，full则具有left和right的特性的并集。
而inner jion没这个特殊性，则条件放在on中和where中，返回的结果集是相同的。
on、where、having的区别
on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后。有时候如果这先后顺序不影响中间结果的话，那最终结果是相同的。但因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的。
根据上面的分析，可以知道where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum，所以having是最慢的。但也不是说having没用，因为有时在步骤3还没出来都不知道那个记录才符合要求时，就要用having了。
在两个表联接时才用on的，所以在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度上后者要慢。
如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而having就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。
在多表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里
JOIN联表中ON,WHERE后面跟条件的区别
对于JOIN的连表操作，这里就不细述了，当我们在对表进行JOIN关联操作时，对于ON和WHERE后面的条件，不清楚大家有没有注意过，有什么区别，可能有的朋友会认为跟在它们后面的条件是一样的，你可以跟在ON后面，如果愿意，也可以跟在WHERE后面。它们在ON和WHERE后面究竟有一个什么样的区别呢？
在JOIN操作里，有几种情况。LEFT JOIN,RIGHT JOIN,INNER JOIN等。
为了清楚的表达主题所描述的问题，我简要的对LEFT,RIGHT,INNER这几种连接方式作一个说明。
下面就拿一个普通的博客系统的日志表(post)和分类表(category)来描述吧。
这里我们规定有的日志可能没有分类，有的分类可能目前没有属于它的文章。
1.LEFT JOIN: （保证找出左联表中的所有行）
查出所有文章，并显示出他们的分类：
SELECT p.title,c.category_name FROM post p LEFT JOIN category c ON p.cid = c.cid
2.RIGHT JOIN: （保证找出右联表中的所有行）
查询所有的分类，并显示出该分类所含有的文章数。
SELECT COUNT(p.id),c.category_name FROM post p RIGHTJOIN category c ON p.pid = c.cid
3.INNER JOIN （找出两表中关联相等的行）
查询有所属分类的日志。（即那些没有所性分类的日志文章将不要我们的查询范围之内）。
SELECT p.title,c.category_name FROM post p INNER JOIN category c ON p.cid = c.cid.
这种情况和直接两表硬关联等价。
现在我们回过头来看上面的问题。 对于第一种情况，如果我们所ON 的条件写在WHERE 后面，将会出现什么情况呢？
即： SELECT p.title,c.category_name FROM post p LEFT JOIN category c WHERE p.cid = c.cid
对于第二种情况，我们同样按照上面的书写方式。
SELECT COUNT(p.id),c.category_name FROM post p RIGHTJOIN category c WHERE p.pid = c.cid
如果运行上面的SQL语句，就会发现，它们已经过滤掉了一些不满足条件的记录，可能在这里，大家会产生疑问了，不是用了LEFT和RIGHT吗？它们可以保证左边或者右边的所有行被全部查询出来，为什么现在不管用了呢？对于出现这种的问题，呵呵！是不是觉得有些不可思议。
出现这种的问题，原因就在WHERE和ON这两个关键字后面跟条件。
对于JOIN参与的表的关联操作，如果需要不满足连接条件的行也在我们的查询范围内的话，我们就必需把连接条件放在ON后面，而不能放在WHERE后面，如果我们把连接条件放在了WHERE后面，那么所有的LEFT,RIGHT,等这些操作将不起任何作用，对于这种情况，它的效果就完全等同于INNER连接。对于那些不影响选择行的条件，放在ON或者WHERE后面就可以。
记住：所有的连接条件都必需要放在ON后面，不然前面的所有LEFT,和RIGHT关联将作为摆设，而不起任何作用。
JOIN关联表中ON,WHERE后面跟条件的区别:
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