技术环境MySQL版本：8.0.28存储引擎：InnoDB隔离级别：READ-COMMITTED连接方式：使用MySQL Connector/J 8.0通过Java应用连接Bug现象在开发一个订单管理系统时，我遇到了一个奇怪的问题：当查询用户订单列表时，部分用户的订单会出现重复记录。具体表现为同一个订单在结果集中出现了两次，但直接查询订单表时该订单只存在一条记录。
业务场景需要查询用户信息及其关联的订单数据（即使用户没有订单也需要展示），因此使用了LEFT JOIN语句：
代码语言：sql复制SELECT
u.user_id,
u.username,
o.order_id,
o.order_amount,
o.create_time
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
WHERE u.account_status = 1
LIMIT 100;排查步骤第一步：验证基础数据完整性首先确认users表和orders表的基础数据是否正常：
代码语言：sql复制-- 检查特定用户的订单数量
SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE user_id = 123;
-- 检查用户表数据
SELECT * FROM users WHERE user_id = 123;确认结果是该用户确实只有3个订单，但查询结果却显示了6条记录（每个订单出现两次）。
第二步：分析执行计划使用EXPLAIN分析查询执行计划：
代码语言：sql复制EXPLAIN
SELECT
u.user_id,
u.username,
o.order_id,
o.order_amount,
o.create_time
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
WHERE u.account_status = 1;发现orders表使用了user_id索引，但出现了"Using temporary"和"Using filesort"的提示，这暗示可能存在性能问题，但不是重复数据的直接原因。
第三步：逐层排查关联逻辑我决定逐步拆解查询语句，先去掉WHERE条件：
代码语言：sql复制SELECT
u.user_id,
u.username,
o.order_id,
o.order_amount,
o.create_time
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
WHERE u.user_id = 123;结果仍然出现重复，说明问题出在JOIN环节。
第四步：检查表结构和数据关系仔细检查了两张表的结构和关系：
代码语言：sql复制-- 查看orders表结构
DESCRIBE orders;
-- 查看users表结构
DESCRIBE users;
-- 检查两表间的外键关系
SELECT
TABLE_NAME,
COLUMN_NAME,
CONSTRAINT_NAME,
REFERENCED_TABLE_NAME,
REFERENCED_COLUMN_NAME
FROM INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE
WHERE REFERENCED_TABLE_NAME = 'users';发现orders表没有直接的外键约束指向users表，但这不是问题的根源。
第五步：深入分析JOIN条件最终发现问题的关键在于orders表中存在一些"异常"数据 - 有两条订单记录的user_id字段值为NULL：
代码语言：sql复制-- 查找orders表中user_id为NULL的记录
SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE user_id IS NULL;结果确实有2条这样的记录。
问题根源当LEFT JOIN执行时，MySQL会对左表(users)中的每一行尝试与右表(orders)匹配。对于users表中的每个用户，如果在orders表中找到匹配的订单（包括user_id为NULL的记录），都会产生一条结果。
问题在于：所有user_id不为NULL的用户都会与那些user_id为NULL的订单记录匹配，因为NULL与任何值（包括其他NULL）的比较结果都是NULL（即假），但在LEFT JOIN中，右表为NULL的记录仍然会被包含在结果中。
更准确地说：users表中的每个有效用户都会与orders表中user_id为NULL的每条记录产生一次匹配，导致结果集出现重复。
解决方案方案一：过滤右表的NULL值（推荐）代码语言：sql复制SELECT
u.user_id,
u.username,
o.order_id,
o.order_amount,
o.create_time
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id AND o.user_id IS NOT NULL
WHERE u.account_status = 1;方案二：清理异常数据并添加约束代码语言：sql复制-- 首先备份异常数据（如果需要）
CREATE TABLE orphan_orders AS
SELECT * FROM orders WHERE user_id IS NULL;
-- 删除异常数据
DELETE FROM orders WHERE user_id IS NULL;
-- 添加约束防止未来出现类似问题
ALTER TABLE orders MODIFY user_id INT NOT NULL;
-- 添加外键约束（如果业务逻辑需要）
ALTER TABLE orders
ADD CONSTRAINT fk_orders_users
FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id);方案三：使用COALESCE处理NULL值如果业务上需要保留user_id为NULL的订单记录，但不想影响查询结果：
代码语言：sql复制SELECT
u.user_id,
u.username,
o.order_id,
o.order_amount,
o.create_time
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id OR (u.user_id IS NULL AND o.user_id IS NULL)
WHERE u.account_status = 1;避坑总结NULL值的陷阱：在关联查询中，NULL值与任何值的比较都不会返回TRUE，这可能导致LEFT JOIN产生意想不到的结果。数据质量至关重要：在发现问题后，应该从根本上解决数据质量问题，而不仅仅是在查询层面做修补。外键约束的价值：虽然外键约束可能影响性能，但它们能有效维护数据完整性，防止此类问题的发生。逐步验证查询结果：当遇到异常查询结果时，应该逐步拆解SQL语句，从简单到复杂地验证每个环节。理解JOIN的执行逻辑：深入理解各种JOIN操作的实际执行过程，有助于快速定位问题所在。生产环境数据监控：建立定期数据质量检查机制，及时发现和处理异常数据。这个问题的解决过程提醒我们，在编写复杂的SQL查询时，不仅要关注语法正确性，还要深入理解数据特性和数据库的执行逻辑，这样才能写出既正确又高效的查询语句。