目录：
1.左表 join 后条件下推
2.左表join中条件不下推
3.右表join中条件下推
4.右表join中条件不下推
5.总结
在《SparkSql连接查询中的谓词下推处理（一）》中，我们介绍了一些基本的概念，并对内连接查询时的一些基本下推规则进行了分析。
本篇文章要介绍的是--外连接查询中的谓词下推规则，这相比内连接中的规则要复杂一些，不过使用简单的表格来进行分析也是可以分析清楚的。先上表：
我们以左外连接查询为例，先总结规矩如下:
接下来对这个表格中的规则进行详细的分析。
1.左表join后条件下推查询语句如下：
前文有提到，对于join后条件，如果放在jo****in操作后执行，是可以作为正确结果进行比对的。那么先对两表进行左连接，结果如下：
然后使用LT.id>1这个join后条件进行过滤，结果如下：
来分析一下LT.id>1下推到左表进行数据过滤的结果,经过LT.id>1过滤后，左表变为：
此时再和右表进行左连接，左表id为2的行，在右表中能找到id为2的行，则连接结果如下：
可见，两种处理方法结果一致。条件下推过滤了左表整整50%的数据（相当牛，虽然只过滤了一条）。究其原因，是因为在SparkSQL中，把以上的查询解析成了如下的子查询：
这是一个非相关子查询，即完全可以先完成子查询，再完成父查询，子查询在查询过程中和外部查询没有关联关系。
2.左表join中条件不下推查询语句如下：
来看看不下推的情况下计算出的正确结果，join过程如下：
第一步：左表id为1的行在右表中能找到相等的id，但是左表的id为1，是不满足第二个join条件（LT.id>1）的，所以左表这一条相当于没有和右表join上，所以左表的值value保留，而右表的value为null（你没满足join中条件没join上还把你的值保留，给我搞个空值？没办法，就是这么任性）。
第二步：左表id为2的行在右表中能找到，而且左表id为2的行的id大于1，两个join条件都满足，所以算是和右表join上了，所以左表和右表的value都保留。最终的查询结果如下：
那么如果把"LT.id>1"这个条件下推到做表，会得到什么结果呢？
首先左表经过"LT.id>1"过滤后，如下：