本文详解如何通过 sql 查询同时识别两张表中基于 dni 和 business_id 的匹配与不匹配记录，并生成含 is_match 标志的汇总结果，支持按 business_id 精确过滤。
在实际业务场景中（如用户档案同步、数据清洗或合规核验），常需对比两张结构相似但来源不同的表（例如 Table1 存储完整客户信息，Table2 仅含身份标识与业务ID），既要找出完全匹配的记录，也要暴露缺失或不一致项。直接使用 union ALL 拼接两个独立查询（如答案中所示）存在严重逻辑缺陷：它未按业务语义关联字段（如 dni_number ↔ dni、business_id），且 tblA.id != tblB.id 的条件会导致笛卡尔式误判——产生海量无意义的“不匹配”行，完全不可用。
✅ 正确解法应采用 LEFT JOIN + 条件判断，以 Table1 为主表，精准比对关键字段：
SELECT t1.id, t1.dni_number AS dni, t1.name, t1.business_id, CASE WHEN t2.id IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END AS is_match FROM Table1 t1 LEFT JOIN Table2 t2 ON t1.dni_number = t2.dni AND t1.business_id = t2.business_id WHERE t1.business_id = ?; -- 替换为具体 business_id，如 15451该查询确保：
- ✅ 仅当 dni_number 与 business_id 在两表中同时完全一致时，才标记 is_match = 1；
- ✅ 所有 Table1 记录均保留（LEFT JOIN），无匹配项则 t2.id 为 NULL，自然标记 is_match = 0；
- ✅ WHERE 子句作用于主表 Table1，高效过滤指定业务范围，避免先全量连接再筛选的性能损耗。
⚠️ 注意事项：
- 字段名需严格对应：Table1.dni_number 与 Table2.dni 类型应兼容（建议均为 VARCHAR 并统一长度）；
- 若存在空值（NULL），JOIN 条件中 NULL = NULL 不成立，需提前用 COALESCE(t1.dni_number, ”) = COALESCE(t2.dni, ”) 处理；
- 对大表务必为 Table2(dni, business_id) 创建联合索引：CREATE INDEX idx_dni_bus ON Table2(dni, business_id);，大幅提升 JOIN 效率。
此方案输出即为需求中的标准格式：每行代表 Table1 的一条记录，清晰标注其在 Table2 中是否存在双字段一致的对应项，兼具准确性、可读性与生产可用性。