Join sql запросы: SQL и оператор JOIN

Объединение таблиц при запросе (JOIN) в SQL

С помощью команды SELECT можно выбрать данные не только из одной таблицы, но и нескольких. Такая задача появляется довольно часто, потому что принято разносить данные по разным таблицам в зависимости от хранимой в них информации. К примеру, в одной таблице хранится информация о пользователях, во второй таблице о должностях компании, а в третьей и четвёртой о поставщиках и клиентах. Данные разбивают на таблицы так, чтобы с одной стороны получить самую высокую скорость выполнения запроса, а с другой стороны избежать ненужных объединений, которые снижают производительность.

Чем больше столбцов в таблице — тем сильнее падает скорость выборки из неё. Поэтому стараются делать в каждой таблице не больше 5-10 столбцов. Но чем сильнее данные разбиваются на разные таблицы, тем больше придётся делать объединений внутри запросов, что тоже снизит скорость получения выборки и увеличит нагрузку на базу.

Приведём пример запроса с объединением данных из двух таблиц. Для этого предположим, что существует две таблицы. Первая таблица будет иметь название USERS и будет иметь два столбца: ID и именами пользователей:

+-----------+
|   USERS   |
+-----------+
| ID | NAME |
+----+------+
| 1  | Мышь |
+----+------+
| 2  | Кот  |
+----+------+

Вторая таблица будет называться FOOD и будет содержать два столбца: USER_ID и NAME. В этой таблице будет содержаться список любимых блюд пользователей из первой таблицы. В столбце USER_ID содержится ID пользователя, а в столбце PRODUCT находится название любимого блюда.

+-------------------+
|        FOOD       |
+-------------------+
| USER_ID | PRODUCT |
+---------+---------+
| 1       | Сыр     |
+---------+---------+
| 2       | Молоко  |
+---------+---------+

Условимся что поле ID в таблице USERS и поле USER_ID в таблице FOOD являются первичными ключами (то есть имеют уникальные значения, которые не повторяются). Теперь попробуем использовать логику и найти любимое блюдо пользователя «Мышь», используя обе таблицы. Для этого мы сначала посмотрим в первую таблицу и найдём ID пользователя под именем «Мышь», а затем найдём название продукта под таким же ID во второй таблице. Объединяющие SQL запросы работают по такой же логике: нужен столбец, в по которому таблицы могут быть объединены.

Продемонстрируем запрос, объединяющий таблицы по столбцам ID и USER_ID:

SELECT * FROM `USERS` INNER JOIN `FOOD` ON `USERS`.`ID`=`FOOD`.`USER_ID`;

Разберём команду по словам. Начинается она как обычная выборка из одной таблицы со слов «SELECT * FROM USERS». Но затем идёт слово INNER, которое означает тип объединения. Существует три типа объединения таблиц: INNER, LEFT, RIGHT. Все они связаны с тем, что некоторым строкам в одной таблице может не найтись соответствующей строки во второй таблице. В таком случае при использовании «INNER» из результатов запроса будет удалены все строки, которым не нашлась соответствующая пара в другой таблице. Если же использовать вместо «INNER» слово «LEFT» или «RIGHT», то будут удалены строки, которые не нашли совпадение из первой (левой) или второй (правой) таблицы.

После слова «INNER» стоит слово «JOIN» (которое переводится с английского как «ПРИСОЕДИНИТЬ»). После слова «JOIN» стоит название таблицы, которая будет присоединена. В нашем случае это таблица FOOD. После названия таблицы стоит слово «ON» и равенство USERS.ID=FOOD.USER_ID, которое задаёт правило присоединения. При выполнении выборки будут объединены две таблицы так, чтобы значения в столбце ID таблицы USERS равнялось значению USER_ID таблицы FOOD.

В результате выполнения этого SQL запроса мы получим таблицу с четырьмя столбцами:

+----+------+---------+---------+
| ID | NAME | USER_ID | PRODUCT |
+----+------+---------+---------+
| 1  | Мышь | 1       | Сыр     |
+----+------+---------+---------+
| 2  | Кот  | 2       | Молоко  |
+----+------+---------+---------+

Предлагаем модифицировать запрос, потому что нам не нужны все четыре столбца. Уберём столбцы ID и USER_ID. Для этого вместо * в команде SELECT поставим название столбцов. Но необходимо сделать это, ставя сначала название таблицы и через точку название столбца. Чтобы получилось так:

SELECT `USERS`.`NAME`, `FOOD`.`PRODUCT` 
FROM `USERS` INNER JOIN `FOOD` ON `USERS`.`ID`=`FOOD`.`USER_ID`;

Теперь результат будет компактнее. И благодаря уменьшенному количеству запрашиваемых данных, результат будет получаться из базы быстрее:

+------+---------+
| NAME | PRODUCT |
+------+---------+
| Мышь | Сыр     |
+------+---------+
| Кот  | Молоко  |
+------+---------+

Если в двух таблицах имеются столбцы с одинаковыми названиями, то будет показан только последний столбце с таким названием. Чтобы этого не происходило, выбирайте определённый столбцы и используйте команду «AS» с помощью которой можно переименовать столбец в результатах выборки.

Давайте теперь решим логическую задачу, которую поставили в начале статьи. Попробуем выбрать в этой объединённой таблице только одну строку, которая соответствует пользователю «Мышь». Для этого используем условие WHERE в SQL запросе:

SELECT `USERS`.`NAME`, `FOOD`.`PRODUCT` 
FROM `USERS` INNER JOIN `FOOD` ON `USERS`.`ID`=`FOOD`.`USER_ID`
WHERE `USERS`.`NAME` LIKE 'Мышь';

Обратите внимание, что в условии WHERE название полей так же необходимо ставить вместе с названием таблицы через точку: USERS.NAME. В результате выполнения этого запроса появится такой результат:

+------+---------+
| NAME | PRODUCT |
+------+---------+
| Мышь | Сыр     |
+------+---------+

Отлично! Теперь мы знаем, как делать объединение таблиц.

INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN

Содержание:

Говоря про соединение таблиц в SQL, обычно подразумевают один из видов операции JOIN. Не стоит путать с объединением таблиц через операцию UNION. В этой статье я постараюсь простыми словами рассказать именно про соединение, чтобы после ее прочтения Вы могли использовать джойны в работе и не допускать грубых ошибок.

Соединение – это операция, когда таблицы сравниваются между собой построчно и появляется возможность вывода столбцов из всех таблиц, участвующих в соединении.

Придумаем 2 таблицы, на которых будем тренироваться.

Таблица «Сотрудники», содержит поля:

• id – идентификатор сотрудника
• Имя
• Отдел – идентификатор отдела, в котором работает сотрудник

Таблица «Отделы», содержит поля:

• id – идентификатор отдела
• Наименование

Давайте уже быстрее что-нибудь покодим.

INNER JOIN

Самый простой вид соединения INNER JOIN – внутреннее соединение. Этот вид джойна выведет только те строки, если условие соединения выполняется (является истинным, т.е. TRUE). В запросах необязательно прописывать INNER – если написать только JOIN, то СУБД по умолчанию выполнить именно внутреннее соединение.

Давайте соединим таблицы из нашего примера, чтобы ответить на вопрос, в каких отделах работают сотрудники (читайте комментарии в запросе для понимания синтаксиса).

SELECT
  -- Перечисляем столбцы, которые хотим вывести
  Сотрудники.id,
  Сотрудники.Имя,
  Отделы.Наименование AS Отдел -- выводим наименование отдела и переименовываем столбец через as
FROM
  -- таблицы для соединения перечисляем в предложении from 
  Сотрудники
  -- обратите внимание, что мы не указали вид соединения, поэтому выполнится внутренний (inner) джойн
  JOIN Отделы
    -- условия соединения прописываются после ON
    -- условий может быть несколько, записанных через and, or и т.п.
    ON Сотрудники.Отдел = Отделы.id

Получим следующий результат:

Из результатов пропал сотрудник Алексей (id = 3), потому что условие «Сотрудники.Отдел = Отделы.id» не будет истинно для этой сроки из таблицы «Сотрудники» с каждой строкой из таблицы «Отделы». По той же логике в результате нет отдела «Администрация». Попробую это визуализировать (зеленные линии – условие TRUE, иначе линия красная):

Если не углубляться в то, как внутреннее соединение работает под капотом СУБД, то происходит примерно следующее:

• Каждая строка из одной таблицы сравнивается с каждой строкой из другой таблицы
• Строка возвращается, если условие сравнения является истинным

Если для одной или нескольких срок из левой таблицы (в рассмотренном примере левой таблицей является «Сотрудники», а правой «Отделы») истинным условием соединения будут являться одна или несколько срок из правой таблицы, то строки умножат друг друга (повторятся). В нашем примере так произошло для отдела с id = 2, поэтому строка из таблицы «Отделы» повторилась дважды для Федора и Светланы.
Перемножение таблиц проще ощутить на таком примере, где условие соединения будет всегда возвращать TRUE, например 1=1:

SELECT *
FROM
  Сотрудники
  JOIN Отделы
    ON 1=1

В результате получится 12 строк (4 сотрудника * 3 отдела), где для каждого сотрудника подтянется каждый отдел.

Также хочу сразу отметить, что в соединении может участвовать сколько угодно таблиц, можно таблицу соединить даже саму с собой (в аналитических задачах это не редкость). Какая из таблиц будет правой или левой не имеется значения для INNER JOIN (для внешних соединений типа LEFT JOIN или RIGHT JOIN это важно. Читайте далее). Пример соединения 4-х таблиц:

SELECT *
FROM
  Table_1

  JOIN Table_2
    ON Table_1.Column_1 = Table_2.Column_1

  JOIN Table_3
    ON
      Table_1.Column_1 = Table_3.Column_1
      AND Table_2.Column_1 = Table_3.Column_1

  JOIN Table_1 AS Tbl_1 -- Задаем алиас для таблицы, чтобы избежать неоднозначности
    -- Если в Table_1.Column_1 хранится порядковый номер какого-то объекта, 
    -- то так можно присоединить следующий по порядку объект
    ON Table_1.Column_1 = Tbl_1.Column_1 + 1

Как видите, все просто, прописываем новый джойн после завершения условий предыдущего соединения. Обратите внимание, что для Table_3 указано несколько условий соединения с двумя разными таблицами, а также Table_1 соединяется сама с собой по условию с использованием сложения.
Строки, которые выведутся запросом, должны совпасть по всем условиям. Например:

• Строка из Table_1 соединилась со строкой из Table_2 по условию первого JOIN. Давайте назовем ее «объединенной строкой» из двух таблиц;
• Объединенная строка успешно соединилась с Table_3 по условию второго JOIN и теперь состоит из трех таблиц;
• Для объединенной строки не нашлось строки из Table_1 по условию третьего JOIN, поэтому она не выводится вообще.

На этом про внутреннее соединение и логику соединения таблиц в SQL – всё. Если остались неясности, то спрашивайте в комментариях.
Далее рассмотрим отличия остальных видов джойнов.

LEFT JOIN и RIGHT JOIN

Левое и правое соединения еще называют внешними. Главное их отличие от внутреннего соединения в том, что строка из левой (для LEFT JOIN) или из правой таблицы (для RIGHT JOIN) попадет в результаты в любом случае.
Давайте до конца определимся с тем, какая таблица левая, а какая правая.
Левая таблица та, которая идет перед написанием ключевых слов [LEFT | RIGHT| INNER] JOIN, правая таблица – после них:

SELECT *
FROM
  Левая_таблица AS lt
  LEFT JOIN Правая_таблица AS rt
    ON lt.c = rt.c

Теперь изменим наш SQL-запрос из самого первого примера так, чтобы ответить на вопрос «В каких отделах работают сотрудники, а также показать тех, кто не распределен ни в один отдел?»:

SELECT
  Сотрудники.id,
  Сотрудники.Имя,
  Отделы.Наименование AS Отдел
FROM
  Сотрудники
  LEFT JOIN Отделы -- добавляем только left
    ON Сотрудники.Отдел = Отделы.id

Результат запроса будет следующим:

Как видите, запрос вернул все строки из левой таблицы «Сотрудники», дополнив их значениями из правой таблицы «Отделы». А вот строка для отдела «Администрация» не показана, т.к. для нее не нашлось совпадений слева.

Это мы рассмотрели пример для левого внешнего соединения. Для RIGHT JOIN будет все тоже самое, только вернутся все строки из таблицы «Отделы»:

Алексей «потерялся», Администрация «нашлась».

Вопрос для Вас. Что надо изменить в последнем приведенном SQL-запросе, чтобы результат остался тем же, но вместо LEFT JOIN, использовался RIGHT JOIN?

Ответ. Нужно поменять таблицы местами:

SELECT
  Сотрудники.id,
  Сотрудники.Имя,
  Отделы.Наименование AS Отдел
FROM
  Отделы
  RIGHT JOIN Сотрудники
    ON Сотрудники.Отдел = Отделы.id

В одном запросе можно применять и внутренние соединения, и внешние одновременно, главное соблюдать порядок таблиц, чтобы не потерять часть записей (строк).

FULL JOIN

Еще один вид соединения, который осталось рассмотреть – полное внешнее соединение.
Этот вид джойна вернет все строки из всех таблиц, участвующих в соединении, соединив между собой те, которые подошли под условие ON.

Давайте посмотрим всех сотрудников и все отделы из наших тестовых таблиц:

SELECT
  Сотрудники.id,
  Сотрудники.Имя,
  Отделы.Наименование AS Отдел
FROM
  Сотрудники
  FULL JOIN Отделы
    ON Сотрудники.Отдел = Отделы.id

Теперь мы видим все, даже Алексея без отдела и Администрацию без сотрудников.

Вместо заключения

Помните о порядке выполнения соединений и порядке таблиц, если используете несколько соединений и используете внешние соединения. Можно выполнять LEFT JOIN для сохранения всех строк из самой первой таблицы, а последним внутренним соединением потерять часть данных. На маленьких таблицах косяк заметить легко, на огромных очень тяжело, поэтому будьте внимательны.
Рассмотрим последний пример и введем еще одну таблицу «Банки», в которой обслуживаются наши придуманные сотрудники:

В таблицу «Сотрудники» добавим столбец «Банк»:

Теперь выполним такой запрос:

SELECT
  Сотрудники.id,
  Сотрудники.Имя,
  Отделы.Наименование AS Отдел,
  Банки.Наименование AS Банк
FROM
  Сотрудники

  LEFT JOIN Отделы
    ON Сотрудники.Отдел = Отделы.id

  INNER JOIN Банки
    ON Сотрудники.Банк = Банки.id

В результате потеряли информацию о Светлане, т.к. для нее не нашлось банка с id = 4 (такое происходит из-за неправильной проектировки БД):

Хочу обратить внимание на то, что любое сравнение с неизвестным значением никогда не будет истинным (даже NULL = NULL). Эту грубую ошибку часто допускают начинающие специалисты. Подробнее читайте в статье про значение NULL в SQL.

Пройдите мой тест на знание основ SQL. В нем есть задания на соединения таблиц, которые помогут закрепить материал.

Дополнить Ваше понимание соединений в SQL могут схемы, изображенные с помощью кругов Эйлера. В интернете много примеров в виде картинок.

Если какие нюансы джойнов остались не раскрытыми, или что-то описано не совсем понятно, что-то надо дополнить, то пишите в комментариях. Буду только рад вопросам и предложениям.

Привожу простыню запросов, чтобы Вы могли попрактиковаться на легких примерах, рассмотренных в статье:

-- Создаем CTE для таблиц из примеров
WITH Сотрудники AS(
  SELECT 1 AS id, 'Юлия' AS Имя, 1 AS Отдел, 2 AS Банк
  UNION ALL
  SELECT 2, 'Федор', 2, 2
  UNION ALL
  SELECT 3, 'Алексей', NULL, 3
  UNION ALL
  SELECT 4, 'Светлана', 2, 4
),
Отделы AS(
  SELECT 1 AS id, 'Кухня' AS Наименование
  UNION ALL
  SELECT 2, 'Бар'
  UNION ALL
  SELECT 3, 'Администрация'
),
Банки AS(
  SELECT 1 AS id, 'Банк №1' AS Наименование
  UNION ALL
  SELECT 2, 'Лучший банк'
  UNION ALL
  SELECT 3, 'Банк Лидер'
)

-- Если надо выполнить другие запросы, то сначала закоментируй это запрос с помощью /**/,
-- а нужный запрос расскоментируй или напиши свой.
-- Это пример внутреннего соединения
SELECT
  Сотрудники.id,
  Сотрудники.Имя,
  Отделы.Наименование AS Отдел
FROM
  Сотрудники
  JOIN Отделы
    ON Сотрудники.Отдел = Отделы.id

/*
-- Пример левого джойна
SELECT
  Сотрудники.id,
  Сотрудники.Имя,
  Отделы.Наименование AS Отдел
FROM
  Сотрудники
  LEFT JOIN Отделы
    ON Сотрудники.Отдел = Отделы.id
*/

/*
-- Результат этого запроса будет аналогичен результату запроса выше, хотя соединение отличается
SELECT
  Сотрудники.id,
  Сотрудники.Имя,
  Отделы.Наименование AS Отдел
FROM
  Отделы
  RIGHT JOIN Сотрудники
    ON Сотрудники.Отдел = Отделы.id
*/

/*
-- Правое соединение
SELECT
  Сотрудники.id,
  Сотрудники.Имя,
  Отделы.Наименование AS Отдел
FROM
  Сотрудники
  RIGHT JOIN Отделы
    ON Сотрудники.Отдел = Отделы.id
*/

/*
-- Пример с использованием разных видов JOIN
SELECT
  Сотрудники.id,
  Сотрудники.Имя,
  Отделы.Наименование AS Отдел
FROM
  Отделы
  RIGHT JOIN Сотрудники
    ON Сотрудники.Отдел = Отделы.id
  LEFT JOIN Банки
    ON Банки.id = Сотрудники.Банк
*/

/*
-- Полное внешние соединение
SELECT
  Сотрудники.id,
  Сотрудники.Имя,
  Отделы.Наименование AS Отдел
FROM
  Сотрудники
  FULL JOIN Отделы
    ON Сотрудники.Отдел = Отделы.id
*/

/*
-- Пример с потерей строки из-за последнего внутреннего соединения
SELECT
  Сотрудники.id,
  Сотрудники.Имя,
  Отделы.Наименование AS Отдел,
  Банки.Наименование AS Банк
FROM
  Сотрудники

  LEFT JOIN Отделы
    ON Сотрудники.Отдел = Отделы.id

  INNER JOIN Банки
    ON Сотрудники.Банк = Банки.id
*/

/*
-- Запрос с условием, которое всегда будет True
SELECT *
FROM
  Сотрудники
  JOIN Отделы
    ON 1=1
*/

• < Назад
• Вперёд >

Если материалы office-menu.ru Вам помогли, то поддержите, пожалуйста, проект, чтобы я мог развивать его дальше.

Добавить комментарий

SQL Запрос Справки-Несколько JOINS — CodeRoad

возникли проблемы с этим запросом SQL. Вот такая ситуация:

У меня есть три таблицы, структурированные следующим образом:

Events -> fields ID and Name, 
Players -> fields ID and Name, 
Matches -> fields ID, EventID, Player1ID, Player2ID

Я хотел бы выполнить запрос, который показывает мне таблицу совпадений, но заменяет EventID на Event.Name, Player1ID на Players.Name и Player2ID на Players.Name.

Мне легко получить одного игрока и событие, используя это:

SELECT 
   Players.Name as Player1, Events.Name 
FROM 
   (Matches 
INNER JOIN 
   Events ON (Matches.EventID=Events.ID))  
INNER JOIN 
   Players ON (Matches.Player1ID = Player.ID) ;

Но как мне узнать имя игрока 2?

sql

Поделиться

Источник

user3617201    

08 мая 2014 в 15:57

4 ответа

• Множественное внутреннее JOINs SQL Server компактное издание

  Я пытаюсь сделать несколько соединений в одном запросе в SQL Server CE. Я знаю, что SQL Server CE не поддерживает несколько SELECTs, но я не могу найти никакой информации о нескольких внутренних JOINs. Я продолжаю получать ошибки токенов на ProjectItemMaster (после FROM) и первом INNER JOIN….

• mysql JOINS запрос

  У меня есть 3 таблицы: usersonline , mobsters и gangs . Я пытаюсь создать запрос для страницы онлайн-пользователей, который будет проходить через записи в таблице usersonline , связывая IDs с соответствующей записью в таблице mobsters . Если гангстер состоит в банде, я хочу, чтобы он также…

5

Добавьте второй JOIN в таблицу Players :

SELECT 
   Players.Name as Player1, Events.Name, 
   p2.Name as Player2
FROM 
   Matches 
INNER JOIN 
   Events ON Matches.EventID = Events.ID
INNER JOIN 
   Players ON Matches.Player1ID = Player.ID
INNER JOIN 
   Players p2 ON Matches.Player2ID = p2.ID;

Поделиться

marc_s    

08 мая 2014 в 16:00

1

Вы можете сделать это, соединив таблицы вместе. Хитрость заключается в том, что вы должны включить таблицу Players дважды. Это тот случай, когда вам нужны псевдонимы таблиц, чтобы различать эти две ссылки на таблицу в предложении from :

select m.matchid, e.name as event_name, p1.name as player1_name, p2.name as player2_name
from matches m join
     events e
     on m.eventid = e.id join
     players p1
     on m.player1 = p1.id join
     players p2
     on m.player2 = p2.id;

Я также добавил псевдонимы таблиц для других таблиц, что облегчает чтение запроса.

Поделиться

Gordon Linoff    

08 мая 2014 в 16:01

0

SELECT p1.Name, p2.Name, Events.Name
FROM Matches
    INNER JOIN Events ON (Matches.EventID=Events.ID))  
    INNER JOIN Players p1 ON (Matches.Player1ID = p1.ID)
    INNER JOIN Players p2 ON (Matches.Player2ID = p2.ID)

Поделиться

Karl Bartel    

08 мая 2014 в 16:03

• SQL запрос с несколькими JOINs и сравнением

  Я пытаюсь построить запрос, который извлекает данные из нескольких разных таблиц (используя JOINs), и у меня просто возникли некоторые проблемы. Вот запрос SQL… SELECT Import_Values.id, Import_Values.base_vehicle_id, Import_Values.part_type_id, Import_Values.position, Import_Values.part_id,…

• Как преобразовать этот оператор sql joins/count в чистый ruby ActiveRecord

  Я пытаюсь безрезультатно преобразовать свой оператор find_by_sql в чистый запрос ActiveRecord. Это: Corner.find_by_sql(‘SELECT corners.id, corners.name, count(members.*) FROM corners LEFT JOIN places ON corners.id = places.ubicacion_id LEFT JOIN members ON places.id = members.place_id GROUP BY…

0

Вам нужно снова соединить запрос с таблицей Players в поле Player2ID . Поэтому измените свой запрос на:

SELECT one.Name as Player1, two.Name as Player2, Events.Name 
FROM  
Matches INNER JOIN 
Events ON Matches.EventID=Events.ID INNER JOIN 
Players one ON Matches.Player1ID = one.ID INNER JOIN
Players two ON Matches.Player1ID = two.ID

Поделиться

shree.pat18    

08 мая 2014 в 16:03

Похожие вопросы:

Хорошие методы или учебники для понимания JOINs в SQL

Как мы знаем, существуют различные типы JOINs в любом RDBMS, например: — левый join, внешний join, внутренний join, левый внешний join и т. д. Мы неизменно используем JOINs для многих наших…

Как использовать несколько левых JOINs в SQL?

Можно ли использовать несколько левых соединений в запросе sql? LEFT JOIN ab ON ab.sht = cd.sht я хочу добавить, чтобы прикрепить к нему еще один такой запрос? сработает ли это? LEFT JOIN ab AND aa…

Оптимизируйте мой (простой) запрос SQL (joins)

У меня есть запрос, который, кажется, слишком долго выполняется. Прошло уже некоторое время (годы) с тех пор, как я делал что-то гораздо большее, чем очень простой select/update и v.simple joins,…

Множественное внутреннее JOINs SQL Server компактное издание

Я пытаюсь сделать несколько соединений в одном запросе в SQL Server CE. Я знаю, что SQL Server CE не поддерживает несколько SELECTs, но я не могу найти никакой информации о нескольких внутренних…

mysql JOINS запрос

У меня есть 3 таблицы: usersonline , mobsters и gangs . Я пытаюсь создать запрос для страницы онлайн-пользователей, который будет проходить через записи в таблице usersonline , связывая IDs с…

SQL запрос с несколькими JOINs и сравнением

Я пытаюсь построить запрос, который извлекает данные из нескольких разных таблиц (используя JOINs), и у меня просто возникли некоторые проблемы. Вот запрос SQL… SELECT Import_Values.id,…

Как преобразовать этот оператор sql joins/count в чистый ruby ActiveRecord

Я пытаюсь безрезультатно преобразовать свой оператор find_by_sql в чистый запрос ActiveRecord. Это: Corner.find_by_sql(‘SELECT corners.id, corners.name, count(members.*) FROM corners LEFT JOIN…

SQL Server JOINs выполнение очень медленно с большими таблицами

Ниже у меня есть запрос, который берет электронное письмо из одной таблицы и соединяет три другие таблицы, чтобы соответствовать этому электронному письму. Он также фильтрует по двум столбцам (…

SQL запрос справки с использованием двух предложений WHERE

У меня есть таблица с данными, охватывающими около двух недель. Я хочу увидеть среднее значение за первые 7 дней, а затем за следующие 8. Я пробовал различные JOINS, но безуспешно. Я новичок в SQL,…

Параметризация метода ActiveRecord #joins

Я рефакторинга довольно сложный запрос, который предполагает подключение нескольких .joins методов вместе. В одном из этих соединений я использую необработанный запрос SQL, который использует…

Почему много JOIN в запросе это плохо или не мешайте оптимизатору / Хабр

Недавно столкнулся с одним приложением, которое генерировало запросы к БД. Я понимаю, что этим никого не удивишь, но когда приложение стало тормозить и мне пришло задание разобраться в чём причина, я был сильно удивлён, обнаружив эти запросы. Вот с чем иногда приходится иметь дело SQL Server:

SELECT COUNT(DISTINCT "pr"."id") FROM  ((((((((((((((((("SomeTable" "pr"
LEFT OUTER JOIN "SomeTable1698" "uf_pr_id_698" ON "uf_pr_id_698"."request" = "pr"."id") 
LEFT OUTER JOIN "SomeTable1700" "ufref3737_i2" ON "ufref3737_i2"."request" = "pr"."id") 
LEFT OUTER JOIN "SomeTable1666" "x0" ON "x0"."request" = "ufref3737_i2"."f6_callerper")
LEFT OUTER JOIN "SomeTable1666" "uf_ufref4646_i3_f58__666" ON "uf_ufref4646_i3_f58__666"."request" = "ufref3737_i2"."f58_")
LEFT OUTER JOIN "SomeTable1694" "x1" ON "x1"."request" = "ufref3737_i2"."f38_servicep")
LEFT OUTER JOIN "SomeTable3754" "ufref3754_i12" ON "pr"."id" = "ufref3754_i12"."request")
LEFT OUTER JOIN "SomeTable1698" "uf_ufref3754_i12_reference_698" ON "uf_ufref3754_i12_reference_698"."request" = "ufref3754_i12"."reference")
LEFT OUTER JOIN "SomeTable1698" "x2" ON "x2"."request" = "ufref3737_i2"."f34_parentse")
LEFT OUTER JOIN "SomeTable4128" "ufref3779_4128_i14" ON "ufref3737_i2"."f34_parentse" = "ufref3779_4128_i14"."request")
LEFT OUTER JOIN "SomeTable1859" "x3" ON "x3"."request" = "ufref3779_4128_i14"."reference")
LEFT OUTER JOIN "SomeTable3758" "ufref3758_i15" ON "pr"."id" = "ufref3758_i15"."request")
LEFT OUTER JOIN "SomeTable1698" "uf_ufref3758_i15_reference_698" ON "uf_ufref3758_i15_reference_698"."request" = "ufref3758_i15"."reference")
LEFT OUTER JOIN "SomeTable3758" "ufref3758_i16" ON "pr"."id" = "ufref3758_i16"."request")
LEFT OUTER JOIN "SomeTable4128" "ufref3758_4128_i16" ON "ufref3758_i16"."reference" = "ufref3758_4128_i16"."request")
LEFT OUTER JOIN "SomeTable1859" "x4" ON "x4"."request" = "ufref3758_4128_i16"."reference")
LEFT OUTER JOIN "SomeTable4128" "ufref4128_i17" ON "pr"."id" = "ufref4128_i17"."request")
LEFT OUTER JOIN "SomeTable1859" "uf_ufref4128_i17_reference_859" ON "uf_ufref4128_i17_reference_859"."request" = "ufref4128_i17"."reference")
LEFT OUTER JOIN "SomeTable1666" "uf_ufref4667_i25_f69__666" ON "uf_ufref4667_i25_f69__666"."request" = "uf_pr_id_698"."f69_"
WHERE ("uf_pr_id_698"."f1_applicant" IN (248,169,180,201,203,205,209,215,223,357,371,379,3502,3503,3506,3514,3517,3531,3740,3741)
OR "x0"."f24_useracco" IN (578872,564618,565084,566420,566422,566936,567032,567260,567689,579571,580813,594452,611522,611523,615836,621430,628371,633044,634132,634136)
OR "uf_ufref4646_i3_f58__666"."f24_useracco" IN (578872,564618,565084,566420,566422,566936,567032,567260,567689,579571,580813,594452,611522,611523,615836,621430,628371,633044,634132,634136)
OR "uf_ufref4667_i25_f69__666"."f24_useracco" IN (578872,564618,565084,566420,566422,566936,567032,567260,567689,579571,580813,594452,611522,611523,615836,621430,628371,633044,634132,634136)
OR ("uf_pr_id_698"."f10_status" Is Null OR "uf_pr_id_698"."f10_status" <> 111)  AND "ufref3737_i2"."f96_" = 0   AND (("ufref3737_i2"."f17_source"  Is Null OR "ufref3737_i2"."f17_source"  <> 566425)
AND ("ufref3737_i2"."f17_source"  Is Null OR "ufref3737_i2"."f17_source"  <> 566424)  OR ("uf_pr_id_698"."f10_status" Is Null OR "uf_pr_id_698"."f10_status" <> 56) )
AND ("uf_pr_id_698"."f12_responsi" IN (578872,564618,565084,566420,566422,566936,567032,567260,567689,579571,580813,594452,611522,611523,615836,621430,628371,633044,634132,634136)
OR "x1"."f19_restrict" IN (578872,564618,565084,566420,566422,566936,567032,567260,567689,579571,580813,594452,611522,611523,615836,621430,628371,633044,634132,634136)
OR "uf_ufref3754_i12_reference_698"."f12_responsi" IN (578872,564618,565084,566420,566422,566936,567032,567260,567689,579571,580813,594452,611522,611523,615836,621430,628371,633044,634132,634136)
OR "x2"."f12_responsi" IN (578872,564618,565084,566420,566422,566936,567032,567260,567689,579571,580813,594452,611522,611523,615836,621430,628371,633044,634132,634136)
OR "x3"."f5_responsib" IN (578872,564618,565084,566420,566422,566936,567032,567260,567689,579571,580813,594452,611522,611523,615836,621430,628371,633044,634132,634136) 
OR "uf_ufref3758_i15_reference_698"."f12_responsi" IN (578872,564618,565084,566420,566422,566936,567032,567260,567689,579571,580813,594452,611522,611523,615836,621430,628371,633044,634132,634136) 
OR "x4"."f5_responsib" IN (578872,564618,565084,566420,566422,566936,567032,567260,567689,579571,580813,594452,611522,611523,615836,621430,628371,633044,634132,634136)
OR "uf_ufref4128_i17_reference_859"."f5_responsib" IN (578872,564618,565084,566420,566422,566936,567032,567260,567689,579571,580813,594452,611522,611523,615836,621430,628371,633044,634132,634136))
AND ("uf_pr_id_698"."f12_responsi"  Is Null OR "uf_pr_id_698"."f12_responsi"  <> 579420)  ) AND "pr"."area" IN (700) AND "pr"."area" IN (700) AND "pr"."deleted_by_user"=0 AND "pr"."temporary" = 0

Название объектов было изменено.

Больше всего бросается в глаза то, что одна и та же таблица используется множество раз, а количество скобок сводит с ума. Но не только мне не понравился такой код, SQL Server то же не в восторге и тратит много ресурсов на создание плана для него. Запрос может выполняться от 50 до 150 мс, а построение плана может занимать до 2,5 секунд. Сегодня я не буду рассматривать варианты исправления ситуации, скажу только что в моём случае исправить генерацию запроса в приложении было невозможно.

Я бы хотел рассмотреть почему же SQL Server так долго строит план запроса. В любой СУБД, SQL Server не исключение, главным вопросом оптимизации является способ соединения таблиц друг с другом. Кроме непосредственно самого способа соединения, очень важен порядок соединения таблиц.

Давайте поговорим о порядке соединения таблиц подробнее. В данном вопросе очень важно понять — возможное количество соединений таблиц растёт по экспоненте, а не линейно. Например, для 2-х таблиц число возможных вариантов соединения всего 2, для 3-х это число может доходить до 12-и. Разный порядок соединения, может иметь разную стоимость запроса и оптимизатор SQL Server должен выбрать «оптимальный» способ, но при большем количестве таблиц, это становится ресурсоёмкой задачей. В случае если SQL Server начнёт перебирать все возможные варианты, то такой запрос может никогда не выполнится, по этой причине SQL Server этого никогда не делает и всегда ищет «достаточно хороший план», а не «наилучший». SQL Server всегда пытается найти компромисс между временем выполнения и качеством плана.

Вот наглядный пример роста количества вариантов соединения по экспоненте. SQL Server может выбирать разные способы соединения (left-deep, right-deep, bushy trees).

Визуально это выглядит следующим образом:

Таблица показывает возможное количество вариантов соединения при увеличении количество таблиц:
Вы можете самостоятельно получить эти значения:

Для left-deep: 5! = 5 x 4 x 3 x 2 x 1 = 120

Для bushy tree: (2n–2)!/(n–1)!

Вывод: Относитесь более аккуратно к количеству JOIN в запрос и не мешайте оптимизатору. Если у вас не получается добиться нужного результата в запросе, где много JOIN, разбейте его на несколько, более мелких запросов и вы удивитесь на сколько лучше может получиться результат.

P.S. Конечно, мы должны понимать, что кроме определения порядка соединения таблиц, оптимизатор запросов должен так же выбрать какой тип соединения использовать, выбрать способ доступа к данным (Scan, Seek) и тд.

php — Запрос с join из 4 таблиц

У вас есть таблица новостей, каждая новость может иметь несколько комментариев. Один пользователь может оставить несколько комментариев и несколько жалоб. На один комментарий может поступить несколько жалоб. Связи можно изобразить так:

users \
news  — comments — complaints
           users /

Ключевая таблица — news, с нее и начинаем сбор данных.

    SELECT n.id newsID,
           c.id commentID,
           uc.id commentatorID,
           ucm.id complainerID
      FROM news n
 LEFT JOIN comments c ON n.id = c.news_id
 LEFT JOIN complaints cm ON c.id = cm.comment_id
 LEFT JOIN users uc ON uc.id = c.user_id
 LEFT JOIN users ucm ON ucm.id = cm.user_id
     WHERE cm.id IS NOT NULL
  ORDER BY n.id,
           c.id;

LEFT JOIN здесь чтобы ничего не потерять по пути. У комментариев и жалоб по умолчанию есть авторы, но вот могут быть статьи без комментариев и комментарии без жалоб. WHERE cm.id IS NOT NULL отсекает новости без комментариев, а также новости с комментариями, на которые не было жалоб.

В роли группировки здесь выступает сортировка.

Эффективность будет зависеть от структуры БД, объемов, используемого движка, наличия индексов.

UPD (Немного о том, почему все-таки начинаем сбор данных от таблицы news, а не от complaints). Задачи доступа к данным имеют тенденцию часто меняться. Поэтому выгоднее построить один SQL-запрос, который можно тюнинговать при помощи условий WHERE…, чем строить каждый раз новый запрос.

Запрос выше легко модифицировать под несколько задач, только лишь поменяв условие WHERE…:

• найти все жалобы на комментарии,
• найти все комментарии без жалоб,
• найти все новости без комментариев вообще,
• найти жалобщиков, которые жалуются на определенных комментаторов.

Второй довод из области предметно-ориентированного проектирования. В данном примере ключевая сущность — новости. Сами по себе комментарии и жалобы на комментарии не существуют.

Оптимизация JOIN с помощью временных таблиц

Когда тормозит база данных

Многие разработчики рано или поздно при работе с MySQL сталкиваются с проблемами производительности. Одна из частых причин — много запросов с блокировкой ресурсов в очереди с долгой отработкой запросов, либо из-за deadlocks.

Обычно проблем с простыми SELECT-запросами не возникает. Они выплоняются довольно быстро, а если не быстро — то оптимизируются с помощью добавления правильных индексов или переопределения логики. А вот запросы с использованием JOIN довольно часто начинают необъяснимо тормозить, даже если использовать исключительное присоединение таблиц по Primary Key. Давайте посмотрим подробнее как происходит выполнение JOIN-запроса в MySQL.

Как выполняется JOIN

Любой SELECT-запрос начинает выполняться именно с открытия учавствующих в запросе таблиц и их соединения по JOIN и WHERE условиям. При соединении учавствующих таблиц MySQL создает новую TEMPORARY таблицу, подходящую под все условия. После соединения к TEMPORARY таблице применяются остальные части запроса — GROUP BY, ORDER BY, HAVING, LIMIT, SELECT (выборка определеных столбцов).

Теперь графически на примере.

Как выполняется JOIN таблиц в MySQL.

Имеется две таблицы — таблица image со столбцами id, src, type_id и таблица type со столбцами id, name, wiki_info. Столбцы id (в обеих таблицах), type_id имеют тип INT и занимают по 4 байта. Столбцы src и src имеют тип varchar(64) и занимают в среднем по 40 байт. А столбец wiki_info имеет тип varchar(1024) и занимает в среднем 500 байт. В таблице image 1 миллион строк, а в таблице type 3 строки. Нетрудно посчитать что image занимает на диске порядка 50 Мб пространства, а type около полутора килобайт.

Теперь предположим что мы хотим выгрузить список источников (image.src) изображений и рядом с каждым — его название типа (type.name). Любой разработчик сделает это с легкостью одним запросом:

SELECT i.src, t.name
FROM image i
JOIN type t ON t.id = i.type_id

Как обработает такой запрос MySQL? Как и было описано выше — первым выплоняется JOIN по условиям и создает новую таблицу склеивая две другие по условию t.id = i.type_id. Получится такая таблица:

TEMPORARY таблица после выполнения JOIN.

Таким образом после соединения у MySQL будет таблица длиной в 1 миллион строк и шириной в 6 столбцов. Нетрудно посчитать что в среднем каждая строчка имеет длину в 550 байт. А значит суммарный объем таблицы составит ~ 670 Мб. После этого из таблицы будут выбраны столбцы i.src и t.name и информация объемом в ~ 100 Мб отправлена клиенту. В том случае если значение tmp_table_size будет больше чем размер временной таблицы — запрос отработает достаточно быстро, но если же значение tmp_table_size будет недостаточным — MySQL эту же таблицу будет создавать на диске. А запись такого количества информации на диск — весьма медленная операция, получим долгий запрос, к тому же бесполезно нагружающий дисковую систему. Согласитесь, было бы правильно сначала выделить нужные столбцы, а потом уже соединить таблицы.

Оптимизация JOIN путем уменьшения потребления памяти

Первым шагом создадим вспомогательную таблицу с типами с требуемыми нам столбцами и индексами. Далее выполним сам запрос:

#Создаем вспомогательную таблицу
CREATE TEMPORARY TABLE tmp_type
(PRIMARY KEY (id))
SELECT id, name FROM type;
#Выполняем непосредственно запрос
SELECT i.src, t.name
FROM image i
JOIN tmp_type t ON t.id = i.type_id

Созданная во время выполнения SELECT вспомогательная таблица будет иметь теперь всего 5 столбцов, а вся таблица будет иметь размер около 110 Мб, из которых 100 Мб будет отправлено клиентскому приложению. При таком выполнении запроса мы сильно снизили вероятность выхода за рамки tmp_table_size, но если даже и вышли — работа с диском отнимет у MySQL в 6 раз меньше времени чем в случае неоптимального варианта.

Проверка на реальных данных

Для проверки возьмем аналог приведенную выше таблицу, которая используется в реальном проекте. Количество строк — 48 млн. Вторая таблица будет аналогичная той что в рассматриваемом выше примере. Добавим инструкцию LIMIT чтоб увеличить сложность довольно простого запроса и показать какой потенциальный выигрыш можно получить.

SELECT i.src, t.name
FROM image i
JOIN type t ON t.id = i.type_id
LIMIT 20000000, 100;

Время выполнения — ~ 19,3 сек.
При том что в это время у нас залочено 2 таблицы одновременно. Итого 38,6 условных «таблицо-секунд» блокировки.

CREATE TEMPORARY TABLE tmp_type
(PRIMARY KEY (id))
SELECT id, name FROM type;
SELECT i.src, t.name
FROM image i
JOIN tmp_type t ON t.id = i.type_id
LIMIT 20000000, 100;

Время выполнения — ~ 11,6 сек

Выигрыш очевиден, хоть и условия не выглядят как реальные. Но на реальных задачах, на более широких (множество столбцов) таблицах с множеством JOIN-ов можно достичь многократного роста скорости выполнения запросов и превратить те запросы, которые выполняются по несколько секунд в те, которые выполняются почти мгновенно. Кроме того, несомненным плюсом будет и отсутствие каскадных блокировок таблиц, т.к. они не будут участвовать одновременно в одном запросе, а будут блокироваться последовательно на маленькие промежутки времени.

Оптимизация JOIN с группировкой

Предположим, нам надо выгрузить список тысячи клиентов с максимальной суммой заказа. Напишем несложный запрос:

SELECT u.id, u.name, sum(p.price) order_sum
FROM user u
JOIN product p ON p.user_id = u.id
GROUP BY p.user_id
ORDER BY order_sum DESC
LIMIT 1000;

На тестовом стенде из нескольких миллионов user и несколько десятков миллионов product запрос выполняется ~50 сек. Оптимизируем с помощью временной таблицы, чтоб MySQL проводил группировку до JOIN с использованием более узкой таблицы:

CREATE TEMPORARY TABLE t1
(PRIMARY KEY (user_id))
SELECT user_id, sum(price) order_sum
FROM product
GROUP BY user_id;
SELECT SQL_NO_CACHE u.id, u.name, p.order_sum
FROM user u
JOIN t1 p ON p.user_id = u.id
ORDER BY order_sum DESC
LIMIT 1000;

Суммарный итог: 10 сек. Выигрыш по скорости в 5 раз.

Оптимизация JOIN с подзапросами

Еще один тип проблемных JOIN-ов — это запросы с наличием подзапросов. Например, вам требуется выгрузить список клиентов и напротив каждого отобразить, количество и сумму его заказов и количество привлеченных им других клиентов по клиентской программе. В наличии две большие таблицы — user и order, в user есть внешний ключ user_id к самой себе.

Типичный запрос который составит разработчик будет выглядеть вот так:

SELECT u.id, u.name, t1.order_sum, t1.order_count, t2.new_users
FROM user u
LEFT JOIN (
SELECT user_id, sum(price) order_sum, count(*) order_count
FROM product
GROUP BY user_id
) t1 ON t1.user_id = u.id
LEFT JOIN (
SELECT user_id, count(*) new_users
FROM user
WHERE user_id != 0
GROUP BY user_id
) t2 ON t2.user_id = u.id;

MySQL при выполнении такого запроса сперва создаст две временные таблицы из подзапросов, потом создаст третью временную таблицу из JOIN-ов. Потом вернет результат клиенту. Проблема в том что таблицы из подзапросов не имеют индексов, поэтому для присоединения каждой таблицы движку придется выполнить очень много сравнений. Например если в таблице user около 1000 записей из них 400 человек привлечены другими, а заказы имеют 500 человек, то MySQL сделает 1000*400*500 = 200млн сравнений прежде чем будет готова итоговая таблица. Так же на всех учавствующих в запросе таблицах будет висать read lock всё время выплонения запроса.

Между тем, можно сделать вот так:

CREATE TEMPORARY TABLE t1
(PRIMARY KEY (user_id))
SELECT user_id, sum(price) order_sum, count(*) order_count
FROM product
GROUP BY user_id;
CREATE TEMPORARY TABLE t2
(PRIMARY KEY (user_id))
SELECT user_id, count(*) new_users
FROM user
WHERE user_id != 0
GROUP BY user_id;
SELECT u.id, u.name, t1.order_sum, t1.order_count, t2.new_users
FROM user u
LEFT JOIN t1 ON t1.user_id = u.id
LEFT JOIN t2 ON t2.user_id = u.id;

В этом случае все JOIN будут проходить по уникальным ключам и достаточно быстро. Кроме того таблицы будут получать read lock на более короткие промежутки времени и только по одной.

Проверка на реальных данных

На тестовом стенде была сгенерирована таблица user со 100000 записей, внешний ключ user_id есть у ~70000 записей и ссылается (с неравномерным распределением) на ~30000 записей из user. Таблица product имееет 300000 записей и ее внешний ключ user_id ссылается (с неравномерным распределением) на ~60000 записей из user.

Тесты на SSD дисках, ненагруженной MySQL версии 5.5 и идеальных только что созданных таблицах показали 10% рост производительности. На HDD дисках оптимизация более заметна — 9сек на варианте с временнными таблицами и 14 секунд без них. Немного если смотреть с точки зрения скорости, но отстуствие длогих lock-операций может дать приличный суммарный выигрыш в случае большого количества парралельных запросов. Еще одним неоспоримым приемуществом будет возможность в рамках одной MySQL-сессии использовать эти данные несколько раз.

Кстати, если у Вас есть большие статичные таблицы, то Вы можете легко ускорить работу сделав из них compressed-таблицы.

Вообще, с помощью временных таблиц можно еще, например, оптимизировать случайную выборку или ускорить выборку при больших LIMIT.

Уроки PHP — урок 3.6 — Работа с БД MySQL. Виды оператора JOIN.

В MySQL выборку с помощью JOIN можно производить разными способами. Мы постараемся рассмотреть все эти виды запросов. Вот список всех запросов с участием JOIN:

1. INNER JOIN
2. LEFT JOIN
3. LEFT JOIN без пересечений с правой таблицей
4. RIGHT JOIN
5. RIGHT JOIN без пересечений с левой таблицей
6. FULL OUTER
7. FULL OUTER где левая или правая таблица пустая

А вот иллюстрация к этим видам JOIN:

Я прикреплю к статье файлы нашего сайта, среди которых будет join.php в которых я буду выводить все записи с помощью разных операторов JOIN.

INNER JOIN

Начнем мы с этого оператора INNER JOIN, потому что этот оператор срабатывает по умолчанию, если вы пишите в запросе просто JOIN. Этот оператор выбирает все записи из двух таблиц, где выполняется условие идущее после оператора ON. У нас есть две таблицы Files и Messages:

Таблица Messages:

 Таблица Files:

Запрос с JOIN будет следующий:

SELECT * FROM Messages INNER JOIN Files ON Messages.fid=Files.fid

В результате будут выведены такие записи

То есть там где fid совпадает, то mysql выведит эти строки.

LEFT JOIN

При LEFT JOIN мы выводим все записи в которых в таблице слева (у нас это Messages),  в том числе и те записи в которых эти значения fid есть в таблице Files.

Таблица Messages:

 Таблица Files:

Запрос с LEFT JOIN будет следующий:

SELECT * FROM Messages LEFT JOIN Files ON Messages.fid=Files.fid

В результате будут выведены такие записи

LEFT JOIN будет нужен когда выводим все записи сообщений, а есть или нет прикрепленный файл, мы проверим уже через PHP.

LEFT JOIN без пересечений с правой таблицей

LEFT JOIN выводит все записи из левой таблицы, кроме тех в которых fid совпадают в правой таблице.

Таблица Messages:

 Таблица Files:

Запрос с LEFT JOIN без пересечений будет следующий:

SELECT * FROM Messages LEFT JOIN Files ON Messages.fid=Files.fid WHERE Files.fid IS NULL

В результате мы получим вот такую вот выборку:

LEFT JOIN без перечений будет нужен когда выводим все записи без прикрепленных файлов.

RIGHT JOIN

RIGHT JOIN выводит все записи из правой таблицы, если есть пересечения, то выводится данные из левой таблицы.

Таблица Messages:

 Таблица Files:

Запрос с RIGHT JOIN будет следующий:

SELECT * FROM Messages RIGHT JOIN Files ON Messages.fid=Files.fid

В результате мы получим вот такую вот выборку:

RIGHT JOIN будет нужен когда выводим все прикрепленные файлы без разницы используются они или нет, просто все файлы.

RIGHT JOIN без пересечений

RIGHT JOIN без пересечений выводит все записи из правой таблицы, кроме тех где есть пересечения с левой таблицей.

Таблица Messages:

Таблица Files:

Запрос с RIGHT JOIN без пересечений будет следующий:

SELECT * FROM Messages RIGHT JOIN Files ON Messages.fid=Files.fid WHERE Messages.fid IS NULL

Таким образом мы получим следующие данные:

RIGHT JOIN будет нужен когда выводим все прикрепленные файлы, которые не прикреплены ни к каким сообщениям. Например, если мы хотим вывести файлы которые не используются.

FULL OUTER JOIN

Несмотря на то что в языке SQL есть FULL OUTER JOIN, в MySQL этого оператора нет. Дело в том что подобный оператор это огромная нагрузка на сервер. Сейчас у нас 3 файла и 3 сообщения, при этом образуется 4 строк в результате выполнения запроса. Я не уверен, что это хорошая идея писать запрос, который дает в совокупности два запроса LEFT JOIN и RIGHT JOIN. Но все же есть возможность эмулировать запрос FULL OUTER JOIN.

Таблица Messages:

Таблица Files:

Эмуляция запроса с FULL OUTER JOIN будет следующей:

SELECT * FROM Messages LEFT JOIN Files ON Messages.fid = Files.fid UNION SELECT * FROM Messages RIGHT JOIN Files ON Messages.fid = Files.fid

В этом запросе мы используем оператор UNION, чтобы объединить два запроса LEFT JOIN и RIGHT JOIN.

В результате мы получим следующие записи:

И здесь я уже затрудняюсь сказать зачем потребуется FULL OUTER JOIN. Но раз это есть в SQL, то видимо потребуется потом.

FULL OUTER JOIN без пересечений

Еще один вид JOIN еще более безумный, чем просто FULL OUTER JOIN, а именно FULL OUTER JOIN без пересечений. Я даже не могу предложить где можно использовать этот вид JOIN. Потому что в результате мы получаем файлы которые не используются и сообщения без файлов. И как вы наверно уже догадались этого оператора тоже нет в MySQL. Остается его только эмулировать с помощью двух операторов LEFT JOIN без перечений и RIGHT JOIN без пересечений.

Эмуляция запроса FULL OUTER JOIN без пересечений:

$sql = 'SELECT * FROM Messages LEFT JOIN Files ON Messages.fid = Files.fid WHERE Files.fid IS NULL 
UNION 
SELECT * FROM Messages RIGHT JOIN Files ON Messages.fid = Files.fid WHERE Messages.fid IS NULL';

В результате (исходные таблицы те же что и в примере с FULL OUTER JOIN) мы получим:

Вот наверно и все, в следующих уроках мы начнем писать еще более сложные запросы к нескольким таблицам сразу.

SQL RIGHT JOIN vs RIGHT OUTER JOIN, несколько таблиц — с примерами

Что такое ПРАВИЛЬНОЕ СОЕДИНЕНИЕ в SQL?

ПРАВОЕ СОЕДИНЕНИЕ выполняет соединение, начиная со второй (самой правой) таблицы
а затем любые совпадающие первые (крайние слева) записи таблицы.
RIGHT JOIN и RIGHT OUTER JOIN — это одно и то же.

Синтаксис SQL RIGHT JOIN

Общий синтаксис:

ВЫБЕРИТЕ имена столбцов
  ИЗ имя-таблицы1 ПРАВИЛЬНОЕ СОЕДИНЕНИЕ имя-таблицы2
    ON имя-столбца1 = имя-столбца2
 ГДЕ условие
 

Общий синтаксис RIGHT OUTER JOIN:

ВЫБЕРИТЕ имена столбцов
  ИЗ имя-таблицы1 ПРАВОЕ ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ имя-таблицы2
    ON имя-столбца1 = имя-столбца2
 ГДЕ условие
 

OrderDate

Примеры SQL RIGHT JOIN

Проблема: Список клиентов, которые не разместили заказы

ВЫБЕРИТЕ TotalAmount, FirstName, LastName, City, Country
  ОТ [Заказ] ПРАВО ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ К клиенту C
    ПО О.CustomerId = C.Id
ГДЕ TotalAmount ЕСТЬ NULL
 

Это возвращает клиентов, которые при присоединении не имеют подходящего заказа.

Результат: 2 записи

Задача: Перечислить всех клиентов (с заказами или без) и подсчитать
заказов, которые включают коробку 2 кг с Konbu (продукт с Id = 13).

Дата заказа

ВЫБРАТЬ ОТЛИЧИТЕЛЬНЫЙ (C.Id), Firstname, LastName, COUNT (O.Id) AS заказов
  ОТ [Заказ] O
  JOIN OrderItem I ON O.Id = I.OrderId AND I.ProductId = 13
 ПРАВО ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ К клиенту C НА C.Id = O.CustomerId
 ГРУППА ПО C.Id, FirstName, LastName
 ЗАКАЗ ПО КОЛИЧЕСТВУ (O.Id)
 

Это возвращает всех клиентов, независимо от того, есть у них заказы или нет. Те, у которых есть заказы, мы проверяем, присутствует ли productId = 13.

Результат: 91 запись (все заказчики)

Синтаксис

SQL Full JOIN, FULL OUTER JOIN — с примерами

Что возвращает SQL FULL JOIN?

FULL JOIN возвращает все совпадающие записи из обеих таблиц независимо от того, совпадает ли другая таблица или нет.
Имейте в виду, что ПОЛНОЕ СОЕДИНЕНИЕ потенциально может возвращать очень большие наборы данных.
Эти два: FULL JOIN и FULL OUTER JOIN одинаковы.

Синтаксис SQL FULL JOIN

Общий синтаксис:

ВЫБЕРИТЕ имена столбцов
  ИЗ имя-таблицы1 ПОЛНОЕ СОЕДИНЕНИЕ имя-таблицы2
    ON имя-столбца1 = имя-столбца2
 ГДЕ условие
 

Общий синтаксис ПОЛНОГО ВНЕШНЕГО СОЕДИНЕНИЯ:

    ВЫБЕРИТЕ имена столбцов
  ИЗ имя-таблицы1 ПОЛНОЕ ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ имя-таблицы2
    ON имя-столбца1 = имя-столбца2
 ГДЕ условие
 

Id

Примеры полного соединения SQL

Задача: Сопоставить всех клиентов
и поставщики по странам

ВЫБЕРИТЕ C.FirstName, C.LastName, C.Country AS CustomerCountry,
       S.Country AS SupplierCountry, S.CompanyName
  ОТ Заказчика C ПОЛНОЕ СОЕДИНЕНИЕ Поставщик S
    ON C.Country = S.Country
 ЗАКАЗ ОТ C.Country, S.Country
 

Это возвращает поставщиков, у которых нет клиентов в их стране,
и клиенты, у которых нет поставщиков в своей стране,
а также клиенты и поставщики из одной страны.

Результат: 195 записей

SQL Self JOIN, MAX — с примерами

Что такое SQL Self JOIN?

Самостоятельное СОЕДИНЕНИЕ происходит, когда таблица принимает «селфи», то есть СОЕДИНЯЕТСЯ сама с собой.
Самостоятельное соединение — это обычное соединение, но таблица, к которой оно присоединяется, является самой собой.

Это может быть полезно при моделировании иерархий.
САМОСОЕДИНЕНИЯ также полезны для сравнений внутри таблицы.

Синтаксис SQL Self JOIN

Общий синтаксис:

ВЫБЕРИТЕ имена столбцов
  FROM имя-таблицы T1 JOIN имя-таблицы T2
 ГДЕ условие
 

T1 и T2 — разные псевдонимы таблицы для одной и той же таблицы

Примеры самостоятельного соединения SQL

Проблема: Подобрать клиентов из
тот же город и страна

ВЫБЕРИТЕ B.FirstName AS FirstName1, B.LastName AS LastName1,
       A.FirstName AS FirstName2, A.LastName AS LastName2,
       B.City, B.Country
  ОТ КЛИЕНТА А ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ К КЛИЕНТУ Б
    ON A.Id B.Id
   И A.City = B.City
   И A.Country = B.Country
 ЗАКАЗ ОТ A.Country
 

A и B — это псевдонимы для одной и той же таблицы Customer.

Результат: 88 записей

SQL множественные соединения для новичков с примерами

ТАБЛИЦА УДАЛЕНИЙ, ЕСЛИ СУЩЕСТВУЕТ продажи

GO

ТАБЛИЦА УДАЛЕНИЯ, ЕСЛИ СУЩЕСТВУЕТ заказы

GO

ТАБЛИЦА УДАЛЕНИЙ, ЕСЛИ СУЩЕСТВУЕТ onlinecustomers

GO

СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ СОЗДАНИЯ КЛИЕНТОВ 1,1), CustomerName VARCHAR (100)

, CustomerCity VARCHAR (100), Customermail VARCHAR (100))

GO

CREATE TABLE orders (orderId INT PRIMARY KEY IDENTITY (1,1), Customerid INT,

ordertotal float, Discountrate float, orderdate DATETIME)

GO

CREATE TABLE sales (salesId INT PRIMARY KEY IDENTITY (1,1),

orderId INT,

salestotal FLOAT)

S GO

IN

[dbo].[onlinecustomers] ([CustomerName], [CustomerCity], [Customermail]) ЗНАЧЕНИЯ (N’Salvador ‘, N’Philadelphia’, N’tyiptqo.wethls @ chttw.org ‘)

INSERT INTO [dbo]. [onlinecustomers] ([CustomerName], [CustomerCity], [Customermail]) ЗНАЧЕНИЯ (N’Gilbert ‘, N’San Diego’, N’rrvyy.wdumos @ lklkj.org ‘)

INSERT INTO [dbo]. [Onlinecustomers] ([ CustomerName], [CustomerCity], [Customermail]) ЗНАЧЕНИЯ (N’Ernest ‘, N’New York’, N’ymuea.pnxkukf @ dwv.org ‘)

INSERT INTO [dbo]. [Onlinecustomers] ([CustomerName] , [CustomerCity], [Customermail]) ЗНАЧЕНИЯ (N’Stella ‘, N’Phoenix’, N’[email protected] ‘)

INSERT INTO [dbo]. [onlinecustomers] ([CustomerName], [CustomerCity], [Customermail]) ЗНАЧЕНИЯ (N’Jorge’, N’Los Angeles ‘, N’oykbo.vlxopp @ nmwhv.org ‘)

INSERT INTO [dbo]. [onlinecustomers] ([CustomerName], [CustomerCity], [Customermail]) ЗНАЧЕНИЯ (N’Jerome’, N’San Antonio ‘, N’wkabc.ofmhetq @ gtmh. co ‘)

INSERT INTO [dbo]. [onlinecustomers] ([CustomerName], [CustomerCity], [Customermail]) ЗНАЧЕНИЯ (N’Edward’, N’Chicago ‘, N’wguexiymy.nnbdgpc @ juc.co’)

GO

ВСТАВИТЬ В [dbo].[заказы] ([Customerid], [ordertotal], [Discountrate], [orderdate]) VALUES (3,1910,64,5,49, CAST (’03 -Dec-2019 ‘AS DATETIME))

INSERT INTO [dbo]. [ заказы] ([Customerid], [ordertotal], [Discountrate], [orderdate]) VALUES (4 150,89,15,33, CAST (’11 -Jun-2019 ‘AS DATETIME))

INSERT INTO [dbo]. [orders] ( [Customerid], [ordertotal], [Discountrate], [orderdate]) VALUES (5,912,55,13,74, CAST (’15 -Sep-2019 ‘AS DATETIME))

INSERT INTO [dbo]. [orders] ([customerid] , [итого заказа], [ставка скидки], [дата заказа]) ЗНАЧЕНИЯ (7 418.24,14.53, CAST (’28 -May-2019 ‘AS DATETIME))

INSERT INTO [dbo]. [Orders] ([Customerid], [ordertotal], [Discountrate], [orderdate]) VALUES (55,512,55,13,74 , CAST (’15 -Jun-2019 ‘AS DATETIME))

INSERT INTO [dbo]. [Orders] ([Customerid], [ordertotal], [Discountrate], [orderdate]) VALUES (57,118,24,14,53, CAST ( ’28 -Dec-2019 ‘AS DATETIME))

GO

INSERT INTO [dbo]. [Sales] ([orderId], [salestotal]) VALUES (3,370.95)

INSERT INTO [dbo]. [Sales] ] ([orderId], [salestotal]) ЗНАЧЕНИЯ (4,882.13)

ВСТАВИТЬ В [dbo]. [Sales] ([orderId], [salestotal]) ЗНАЧЕНИЯ (12,370.95)

INSERT INTO [dbo]. [Sales] ([orderId], [salestotal]) VALUES (13,882,13)

ВСТАВИТЬ В [dbo]. [Sales] ([orderId], [salestotal]) ЗНАЧЕНИЯ (55,170.95)

INSERT INTO [dbo]. [Sales] ([orderId], [salestotal]) VALUES (57,382,13) ​​

Соединение SQL: Обзор типов соединения SQL с примерами — Управление базами данных — Блоги

SQL JOIN — это предложение, которое используется для объединения нескольких таблиц и извлечения данных на основе общего поля в реляционных базах данных.Специалисты по базам данных используют нормализацию для обеспечения и улучшения целостности данных. В различных формах нормализации данные распределяются по нескольким логическим таблицам. Эти таблицы используют ссылочные ограничения — первичный ключ и внешние ключи — для обеспечения целостности данных в таблицах SQL Server. На изображении ниже мы видим процесс нормализации базы данных.

Понимание различных типов SQL JOIN

SQL JOIN генерирует значимые данные путем объединения нескольких реляционных таблиц.Эти таблицы связаны с помощью ключа и имеют отношения «один к одному» или «один ко многим». Чтобы получить правильные данные, вы должны знать требования к данным и правильные механизмы соединения. SQL Server поддерживает несколько объединений, и каждый метод имеет определенный способ извлечения данных из нескольких таблиц. На изображении ниже указаны поддерживаемые соединения SQL Server.

Внутреннее соединение SQL

Внутреннее соединение SQL включает строки из таблиц, для которых выполнены условия соединения. Например, на приведенной ниже диаграмме Венна внутреннее соединение возвращает совпадающие строки из таблиц A и B.

В приведенном ниже примере обратите внимание на следующее:

• У нас есть две таблицы — [Сотрудники] и [Адрес].
• SQL-запрос объединяется в столбцы [Сотрудники]. [EmpID] и [Адрес]. [ID].

Выходные данные запроса возвращают записи сотрудников для EmpID, которые существуют в обеих таблицах.

Внутреннее соединение возвращает совпадающие строки из обеих таблиц; поэтому оно также известно как Equi join. Если мы не укажем ключевое слово inner, SQL Server выполнит операцию внутреннего соединения.

В другом типе внутреннего соединения, тета-соединении, мы не используем оператор равенства (=) в предложении ON. Вместо этого мы используем операторы неравенства, такие как <и>.

ВЫБРАТЬ * ИЗ Table1 T1, Table2 T2 ГДЕ T1.Price

Самостоятельное присоединение к SQL

При самосоединении SQL Server соединяет таблицу с самим собой. Это означает, что имя таблицы появляется дважды в предложении from.

Ниже у нас есть таблица [Emp], в которой есть данные о сотрудниках, а также их менеджеры.Самосоединение полезно для запроса иерархических данных. Например, в таблице сотрудников мы можем использовать самообъединение, чтобы узнать имя каждого сотрудника и имя его руководителя.

Приведенный выше запрос помещает самосоединение в таблицу [Emp]. Он соединяет столбец EmpMgrID со столбцом EmpID и возвращает соответствующие строки.

перекрестное соединение SQL

При перекрестном соединении SQL Server возвращает декартово произведение из обеих таблиц. Например, на изображении ниже мы выполнили перекрестное соединение для таблиц A и B.

Перекрестное соединение объединяет каждую строку из таблицы A с каждой строкой, доступной в таблице B. Следовательно, результат также известен как декартово произведение обеих таблиц. На изображении ниже обратите внимание на следующее:

• Таблица [Сотрудник] содержит три строки для Emp ID 1,2 и 3.
• Таблица [Адрес] содержит записи для Emp ID 1,2,7 и 8.

В выходных данных перекрестного объединения строка 1 таблицы [Сотрудник] объединяется со всеми строками таблицы [Адрес] и следует тому же шаблону для остальных строк.

Если первая таблица содержит x строк, а вторая таблица имеет n строк, перекрестное соединение дает x * n количество строк на выходе. Вам следует избегать перекрестного соединения для больших таблиц, поскольку оно может возвращать огромное количество записей, а SQL Server требует больших вычислительных мощностей (ЦП, память и ввод-вывод) для обработки таких обширных данных.

Внешнее соединение SQL

Как мы объясняли ранее, внутреннее соединение возвращает совпадающие строки из обеих таблиц. При использовании внешнего соединения SQL оно не только выводит список совпадающих строк, но также возвращает несогласованные строки из других таблиц.Непревзойденная строка зависит от левого, правого или полного ключевых слов.

На изображении ниже в общих чертах описываются левое, правое и полное внешнее соединение.

Левое внешнее соединение

Левое внешнее соединение SQL возвращает совпадающие строки обеих таблиц вместе с несовпадающими строками из левой таблицы. Если запись из левой таблицы не имеет совпадающих строк в правой таблице, она отображает запись со значениями NULL.

В приведенном ниже примере левое внешнее соединение возвращает следующие строки:

• Соответствующие строки: Emp ID 1 и 2 существует как в левой, так и в правой таблицах.
• Несопоставленная строка: Emp ID 3 не существует в правой таблице. Следовательно, в выходных данных запроса у нас есть значение NULL.

Правое внешнее соединение

Правое внешнее соединение SQL возвращает совпадающие строки обеих таблиц вместе с несовпадающими строками из правой таблицы. Если запись из правой таблицы не имеет совпадающих строк в левой таблице, она отображает запись со значениями NULL.

В приведенном ниже примере у нас есть следующие выходные строки:

• Соответствующие строки: Emp ID 1 и 2 существует в обеих таблицах; следовательно, эти строки являются совпадающими строками.
• Несопоставленные строки: в правой таблице у нас есть дополнительные строки для Emp ID 7 и 8, но эти строки недоступны в левой таблице. Следовательно, мы получаем значение NULL в правом внешнем соединении для этих строк.

Полное внешнее соединение

Полное внешнее соединение возвращает следующие строки на выходе:

• Соответствие строк между двумя таблицами.
• Несопоставленные строки, аналогичные левому внешнему соединению: значения NULL для несовпадающих строк из правой таблицы.
• Несопоставленные строки, аналогичные правому внешнему соединению: нулевые значения для несовпадающих строк из левой таблицы.

SQL объединяет несколько таблиц

В предыдущих примерах мы использовали две таблицы в запросе SQL для выполнения операций соединения. Чаще всего мы объединяем несколько таблиц вместе, и это возвращает соответствующие данные.

В приведенном ниже запросе используется несколько внутренних соединений.

 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ [AdventureWorks2019]
ИДТИ
ВЫБРАТЬ
     д. [BusinessEntityID]
     ,п.[Имя]
     , стр. [MiddleName]
     , стр. [Фамилия]
     , д. [JobTitle]
     , д. [Название] AS [Отдел]
     , d. [GroupName]
     , edh. [Дата начала]
ОТ [HumanResources]. [Сотрудник] e
     INNER JOIN [Человек]. [Человек] p
     НА стр. [BusinessEntityID] = e. [BusinessEntityID]
     ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ [HumanResources]. [EmployeeDepartmentHistory] edh
     НА e. [BusinessEntityID] = edh. [BusinessEntityID]
     INNER JOIN [HumanResources]. [Department] d
     НА edh.[DepartmentID] = d. [DepartmentID]
ГДЕ edh.EndDate ЕСТЬ NULL
ИДТИ
 

Давайте проанализируем запрос, выполнив следующие шаги:

• Промежуточный результат 1: Первое внутреннее соединение между таблицей [HumanResources]. [Employees] и [Person]. [Person].
• Промежуточный результат 2: Внутреннее соединение между таблицей [Промежуточный результат 1] и [HumanResources]. [EmployeeDepartmentHistory].
• Промежуточный результат 3: Внутреннее соединение между [Промежуточный результат 2] и [HumanResources].Таблица [Отделение].

После выполнения запроса с несколькими объединениями оптимизатор запросов подготавливает план выполнения. Он подготавливает оптимизированный по стоимости план выполнения, удовлетворяющий условиям соединения с использованием ресурсов — например, в приведенном ниже фактическом плане выполнения мы можем посмотреть на несколько вложенных циклов (внутреннее соединение) и хэш-соответствие (внутреннее соединение), объединяющее данные из нескольких объединяемых таблиц. .

значений NULL и SQL объединяет

Предположим, что у нас есть значения NULL в столбцах таблицы, и мы объединяем таблицы в этих столбцах.Соответствует ли SQL Server значениям NULL?

Значения NULL не соответствуют друг другу. Таким образом SQL Server не может вернуть соответствующую строку. В приведенном ниже примере у нас есть NULL в столбце EmpID таблицы [Сотрудники]. Следовательно, в выходных данных он возвращает соответствующую строку только для [EmpID] 2.

Мы можем получить эту NULL-строку в выходных данных в случае внешнего соединения SQL, потому что она также возвращает несовпадающие строки.

SQL присоединяйтесь к лучшим практикам

В этой статье мы исследовали различные типы соединений SQL.Вот несколько важных рекомендаций, которые следует помнить и применять при использовании соединений SQL.

• Внутренние соединения выводят совпадающие строки из условия соединения в обеих таблицах.
• Перекрестное соединение возвращает декартово произведение обеих таблиц.
• Внешнее соединение возвращает совпадающие и несовпадающие строки в зависимости от левого, правого и полного ключевых слов.
• Самосоединение SQL объединяет таблицу с самой собой.
• При использовании объединений в запросах всегда следует использовать псевдоним таблицы.
• Всегда используйте формат имени [псевдоним таблицы]. [Столбец], состоящий из двух частей, для столбцов в запросах.
• В случае нескольких соединений SQL в запросе следует использовать логический порядок таблиц таким образом, чтобы удовлетворить ваши требования к данным и минимизировать поток данных между различными операторами плана выполнения.
• Вы можете комбинировать несколько соединений, таких как внутреннее соединение, внешнее соединение и самосоединение. Однако вы должны использовать объединения и их заказы для получения требуемых данных.

Внутреннее объединение SQL Server на практических примерах

Резюме : в этом руководстве вы узнаете, как использовать предложение SQL Server INNER JOIN для запроса данных из нескольких таблиц.

Введение в SQL Server

ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ

Внутреннее соединение — одно из наиболее часто используемых соединений в SQL Server. Предложение внутреннего соединения позволяет запрашивать данные из двух или более связанных таблиц.

См. Следующие продукты и категории таблицы:

Следующий оператор извлекает информацию о продукте из производства.продукты таблица:

 
  ВЫБРАТЬ
    наименование товара,
    список цен,
    category_id
ИЗ
    production.products
СОРТИРОВАТЬ ПО
    product_name DESC;
  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)  

Запрос вернул только список идентификационных номеров категорий, но не имена категорий. Чтобы включить имена категорий в набор результатов, используйте предложение INNER JOIN следующим образом:

 
  SELECT
    наименование товара,
    category_name,
    список цен
ИЗ
    производство.продукты p
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ production.categories c
    ВКЛ c.category_id = p.category_id
СОРТИРОВАТЬ ПО
    product_name DESC;
  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)  

В этом запросе:

c и p — это псевдонимы таблиц production.categories и production.products таблицы . Таким образом, когда вы ссылаетесь на столбец в этой таблице, вы можете использовать псевдоним . имя_столбца вместо использования имя_таблицы.имя_столбца . Например, запрос использует c.category_id вместо production.categories.category_id . Следовательно, это избавляет вас от набора текста.

Для каждой строки в таблице production.products предложение внутреннего соединения сопоставляет его с каждой строкой в ​​таблице product.categories на основе значений столбца category_id :

• Если в обеих строках есть то же значение в столбце category_id , внутреннее соединение образует новую строку, столбцы которой взяты из строк продукции .категории и production.products таблицы в соответствии со столбцами в списке выбора и включают эту новую строку в набор результатов.
• Если строка в таблице production.products не соответствует строке из таблицы production.categories , предложение внутреннего соединения просто вставляет эти строки и не включает их в набор результатов.

SQL Server

INNER JOIN Синтаксис

Ниже показан синтаксис предложения SQL Server INNER JOIN :

 
  SELECT
    select_list
ИЗ
    Т1
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ T2 ON join_predicate;
  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)  

В этом синтаксисе запрос извлекает данные из таблиц T1 и T2:

• Сначала укажите основную таблицу (T1) в FROM clause
• Во-вторых, укажите вторую таблицу в предложении INNER JOIN (T2) и предикат соединения.В набор результатов включаются только строки, которые приводят к тому, что предикат соединения оценивается как ИСТИНА .

Предложение INNER JOIN сравнивает каждую строку таблицы T1 со строками таблицы T2, чтобы найти все пары строк, которые удовлетворяют предикату соединения. Если предикат соединения оценивается как ИСТИНА , значения столбцов совпадающих строк T1 и T2 объединяются в новую строку и включаются в набор результатов.

В следующей таблице показано внутреннее соединение двух таблиц T1 (1,2,3) и T2 (A, B, C).Результат включает строки: (2, A) и (3, B), поскольку они имеют одинаковые шаблоны.

Обратите внимание, что ключевое слово INNER необязательно, его можно пропустить, как показано в следующем запросе:

 
  SELECT
    select_list
ИЗ
    Т1
ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к T2 ON join_predicate;
  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)  

Дополнительные примеры внутреннего соединения SQL Server

См. Следующие продукты , категории и таблицы брендов :

В следующем операторе используются два INNER JOIN предложений для запроса данных из трех таблиц:

 
  SELECT
    наименование товара,
    category_name,
    название бренда,
    список цен
ИЗ
    производство.продукты p
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ production.categories c ON c.category_id = p.category_id
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ production.brands b ON b.brand_id = p.brand_id
СОРТИРОВАТЬ ПО
    product_name DESC;
  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)  

В этом руководстве вы узнали, как использовать предложение SQL Server INNER JOIN для запроса данных из нескольких таблиц.

Как объединить три таблицы в запросе SQL — пример MySQL

Три таблицы JOIN Пример SQL
Объединение трех таблиц в один запрос SQL может быть очень сложным, если вы не разбираетесь в концепции объединения SQL.Соединения SQL всегда были сложной задачей не только для начинающих программистов, но и для многих других, которые занимаются программированием и SQL более 2–3 лет. Есть достаточно, чтобы запутать кого-то в SQL JOIN, начиная от различных типов SQL JOIN, таких как INNER и OUTER, внешнее соединение LEFT и RIGHT, CROSS соединение и т. Д. Среди всех этих основ наиболее важным в Join является объединение нескольких таблиц. Если вам нужны данные из нескольких таблиц в одном запросе SELECT, вам нужно использовать либо подзапрос, либо JOIN. В большинстве случаев мы объединяем только две таблицы, такие как «Сотрудник» и «Отдел», но иногда может потребоваться объединение более двух таблиц, и популярным случаем является объединение трех таблиц в SQL.

В случае объединения трех таблиц таблица 1 относится к таблице 2, а затем таблица 2 относится к таблице 3. Если вы внимательно посмотрите, то обнаружите, что таблица 2 является таблицей объединения, которая содержит первичный ключ из таблицы 1 и таблицы 2. Поскольку Я сказал, что понимание объединения трех или более таблиц может быть очень запутанным.

Я обнаружил, что понимание отношений между таблицами как первичного и внешнего ключей помогает устранить путаницу, чем классическая парадигма сопоставления строк.

SQL Join также является очень популярной темой в собеседованиях по SQL, и всегда были некоторые вопросы от Joins, такие как разница между INNER и OUTER JOIN, SQL-запрос с JOIN e.грамм. Взаимоотношения между сотрудниками и различие между LEFT и RIGHT OUTER JOIN и т. Д. Короче говоря, это одна из самых важных тем в SQL как с точки зрения опыта, так и с точки зрения собеседования.

Но, если вы новичок в мире SQL, лучше начать с всеобъемлющего курса SQL, такого как курс The Complete SQL Bootcamp от Jose Portilla на Udemy. Это поможет вам изучать SQL лучше и быстрее, и такие статьи также будут иметь больше смысла, если у вас есть некоторые знания SQL за плечами.

Синтаксис JOIN с тремя таблицами в SQL

Вот общий синтаксис SQL-запроса для объединения трех или более таблиц. Этот SQL-запрос должен работать во всех основных базах данных, например. MySQL, Oracle, Microsoft SQLServer, Sybase и PostgreSQL:

SELECT t1.col, t3.col FROM table1 join table2 ON table1.primarykey = table2.foreignkey
join table3 ON table2.primarykey = table3.foreignkey

Сначала мы соединяем таблицу 1 и таблицу 2, которые создают временную таблицу с объединенными данными из таблиц table1 и table2, которые затем присоединяются к table3. Эта формула может быть расширена на более чем 3 таблицы до N таблиц. Вам просто нужно убедиться, что в SQL-запросе должен быть оператор соединения N-1, чтобы объединить N таблиц. например, для объединения двух таблиц нам нужен 1 оператор соединения, а для объединения 3 таблиц нам нужно 2 оператора соединения.

Вот хорошая диаграмма, которая также показывает, как разные типы JOINs e.грамм. внутренние, левые внешние, правые внешние и перекрестные соединения работают в SQL:

SQL-запрос для СОЕДИНЕНИЯ трех таблиц в MySQL

Чтобы лучше понять соединение трех таблиц в SQL-запросе , давайте посмотрим на пример. Рассмотрим популярный пример схемы «Сотрудник и отдел». В нашем случае мы использовали таблицу ссылок под названием Register, которая связывает или связывает сотрудников с отделом. Первичный ключ таблицы сотрудников (emp_id) является внешним ключом в регистре, и аналогично первичный ключ таблицы отдела (dept_id) является внешним ключом в таблице регистров.

Кстати, единственный способ освоить SQL-соединение — это как можно больше упражнений. Если бы вы могли решить большинство SQL-головоломок из классической книги Джо Селко «SQL-головоломки и ответы», 2-е издание, вы были бы более уверены в работе с SQL-соединениями, будь то две, три или четыре таблицы.

Чтобы написать SQL-запрос для печати имени сотрудника и названия отдела , нам нужно соединить 3 таблицы . Первый оператор JOIN соединит Employee и Register и создаст временную таблицу, в которой dept_id будет другим столбцом.Теперь второй оператор JOIN объединит эту временную таблицу с таблицей Department на dept_id, чтобы получить желаемый результат.

Вот полный пример SQL-запроса SELECT для объединения 3 таблиц, который может быть расширен для объединения более 3 или N таблиц.

mysql> ВЫБРАТЬ * ИЗ Сотрудника;
+ ——— + ———- + ——— +
| emp_id | emp_name | зарплата |
+ ——— + ———- + ——— +
| 1 | Джеймс | 2000 |
| 2 | Джек | 4000 |
| 3 | Генри | 6000 |
| 4 | Том | 8000 |
+ ——— + ———- + ——— +
4 ряда IN SET (0.00 сек)

mysql> ВЫБРАТЬ * ОТ Отдел;
+ ——— + ———— +
| dept_id | dept_name |
+ ——— + ———— +
| 101 | Продажи |
| 102 | Маркетинг |
| 103 | Финансы |
+ ——— + ———— +
3 строки IN SET (0,00 сек)

mysql> SELECT * FROM Регистр;
+ ——— + ——— +
| emp_id | dept_id |
+ ——— + ——— +
| 1 | 101 |
| 2 | 102 |
| 3 | 103 |
| 4 | 102 |
+ ——— + ——— +
4 ряда IN SET (0.00 сек)

mysql> SELECT emp_name, dept_name FROM Employee e JOIN Register r ON e.emp_id = r.emp_id JOIN Department d ON r.dept_id = d.dept_id;
+ ———- + ———— +
| emp_name | dept_name |
+ ———- + ———— +
| Джеймс | Продажи |
| Джек | Маркетинг |
| Генри | Финансы |
| Том | Маркетинг |
+ ———- + ———— +
4 ряда IN SET (0.01 сек)

Если вы хотите понять это даже лучше, чем попробуйте присоединяться к столам шаг за шагом. Поэтому вместо того, чтобы объединять 3 таблицы за один раз, сначала объедините 2 таблицы и посмотрите, как будет выглядеть таблица результатов. Это все о том, как объединить три таблицы в один запрос SQL в реляционной базе данных.

Кстати, в этом примере SQL JOIN мы использовали ANSI SQL, и он также будет работать в другой реляционной базе данных, например. Oracle, SQL Server, Sybase, PostgreSQL и т.