Sql join описание: SQL JOIN: руководство по объединению таблиц

Содержание

Синтаксис SQL Sub-Join — CodeRoad

При использовании sub join я заметил два разных способа получения одних и тех же результатов. Внутри суб-join используется две таблицы от ‘select’ до join, а затем дается ей псевдоним, на который ссылаются в последующих строках. Другая просто соединяет две таблицы ‘anonymously’,а последующие строки используют псевдонимы таблиц Sub-Join. У меня есть пример кода ниже. Мои вопросы таковы:

  1. Являются ли они эквивалентными, и один просто сохраняет нажатия клавиш?

  2. Создает ли тот, кто использует ‘select’, временную таблицу, а другой-нет?

  3. Будут ли какие-то различия в производительности между ними? Я не думаю, что там будет основано на анализаторе выполнения, но я подумал, что спрошу.

  4. Существует ли ‘name’ для одного или других «суб-join стиля» (например, псевдонимный суб-join против анонимного суб-join?)

  5. Что касается правил определения области действия псевдонимов имен таблиц и столбцов, есть ли какие-либо хорошие документы, на которые кто-то мог бы указать мне, которые могли бы объяснить подобные ситуации? Я искал и не могу найти ничего подходящего (хотя я не уверен, что ищу ‘correctly’)?

Вот эти два запроса:

SELECT bp1. *, b1.* 
from Bugs b1 
JOIN BugsProducts bp1 ON b1.bug_id = bp1.bug_id
LEFT OUTER JOIN (select b2.*, bp2.product_id 
                from Bugs b2 
                JOIN BugsProducts bp2 ON b2.bug_id = bp2.bug_id) AS sub1
ON (bp1.product_id = sub1.product_id AND (b1.date_reported < sub1.date_reported))
WHERE sub1.bug_id IS NULL;

SELECT bp1.*, b1.* 
from Bugs b1 
JOIN BugsProducts bp1 ON b1.bug_id = bp1.bug_id
LEFT OUTER JOIN (Bugs b2 JOIN BugsProducts bp2 ON b2.bug_id = bp2.bug_id)
ON (bp1.product_id = bp2.product_id AND (b1.date_reported < b2.date_reported))
WHERE b2.bug_id IS NULL;

sql

join

scope

alias

Поделиться

Источник


steve    

22 февраля 2013 в 19:34

2 ответа


  • sql join синтаксис

    Я вроде как новичок в написании sql, и у меня есть вопрос о соединениях. Вот пример выбора: select bb.name from big_box bb, middle_box mb, little_box lb where lb.color = ‘green’ and lb.parent_box = mb and mb.parent_box = bb; Итак, предположим, что я ищу названия всех больших коробок, которые…

  • Как применять SQL Join синтаксис в наследство вступить

    У меня возникла проблема при рефакторинге устаревшего синтаксиса join на синтаксис ANSI join, потому что большинство процедур в нашей базе данных используют устаревшее соединение. это код, который мне нужно изменить, чтобы использовать синтаксис SQL ‘JOIN’, а не обычное унаследованное соединение….



2

Я исследовал эту тему дальше и нашел ответы, которые искал. Я надеюсь, что это поможет кому-то еще в будущем.

При выполнении JOIN на ‘subquery’, как и в первом случае, необходимо указать Псевдоним для подзапроса и, следовательно, использовать этот псевдоним при обращении к данным из этого подзапроса. JOIN-ing в подзапросе дает вам более подробный контроль над тем, какие поля будут возвращены, как они отформатированы и т. Д. Поэтому Это может быть предпочтительнее в некоторых случаях, когда вам нужно ‘customize’ данных. Данные, возвращаемые из такого подзапроса, могут называться ‘virtual table’ или ‘derived table’ среди прочих.

Второй случай в моем примере-это просто ‘Mutli-Join’. В этом нет ничего особенного как такового. Это требует меньше ввода текста и может быть предпочтительнее, когда настройка полей возврата не требуется.

Оба запроса приводят к одинаковым путям выполнения в моей среде. YMMV.

Вот хорошая статья, в которой объясняются подзапросы и объединения (среди других тем подзапросов) для более полного описания:
https://www.simple-talk.com/sql/sql-training/subqueries-in-sql-server/

Поделиться


steve    

26 февраля 2013 в 17:39



0

Не могли бы вы просто воспользоваться этим? :

SELECT bp1.*, b1.* 
FROM bugs b1, bugsproducts bp1 
WHERE b1.bug_id = bp1.bug_id AND b1.bug_is IS NULL

Как псевдоним мне кажется проще и намного чище и короче код

и что должно

(b1.date_reported < b2.date_reported)

return, isnt b1 = Bugs и b2 = Bugs, таким образом, одна и та же таблица

Поделиться


JohnZ    

22 февраля 2013 в 21:43


Похожие вопросы:

Каков синтаксис для внутреннего join в LINQ — SQL?

Я пишу оператор LINQ — SQL, и мне нужен стандартный синтаксис для обычного внутреннего join с предложением ON в C#. Как вы представляете следующее в LINQ-SQL: select DealerContact.* from Dealer…

Отличается ли синтаксис Join в SQL Server 2012?

Я новичок в SQL Server и использую SQL Server Management Studio 2012. Я пытаюсь сделать очень простой join, и я даже скопировал синтаксис из видео-инструкции на PluralSight (используя SQL Server…

SQL необходим синтаксис

У меня есть 3 таблицы в sql, которые выглядят следующим образом: (нужен синтаксис sql) 1 .xy8vx_users -username -email -…. 2 .xy8vx_rsform_submissions -SubmissionId -Username -… 3…

sql join синтаксис

Я вроде как новичок в написании sql, и у меня есть вопрос о соединениях. Вот пример выбора: select bb.name from big_box bb, middle_box mb, little_box lb where lb.color = ‘green’ and lb.parent_box =…

Как применять SQL Join синтаксис в наследство вступить

У меня возникла проблема при рефакторинге устаревшего синтаксиса join на синтаксис ANSI join, потому что большинство процедур в нашей базе данных используют устаревшее соединение. это код, который…

Внутренний синтаксис join SQL в vb.net

Это мой синтаксис select SQL для отображения выбора категории, но то, что мне нужно сделать, — это отобразить соответствующую категорию, выбранную на основе equipment_id У меня есть 2 таблицы,…

Внутренний Синтаксис Join SQL

Я никогда раньше не делал внутреннего утверждения join SQL, поэтому даже не знаю, правильно ли это использовать, но вот моя ситуация. Столбцы таблицы 1: id, course_id, unit, lesson Таблица 2…

Синтаксис Postgres SQL inner join

Может ли кто-нибудь объяснить синтаксис inner join в SQL ниже: CREATE TABLE dataset AS SELECT property.id , amount.band , amount.value FROM property INNER JOIN (locality INNER JOIN amount ON…

Почему SQL Server допускает этот синтаксис JOIN?

Я только что сгенерировал несколько SQL из Cognos Report Studio. Я очистил таблицы и поля, но оставил структуру на месте. Ниже приведен родной SQL, который был сгенерирован: SELECT DISTINCT…

SQL сложность времени запроса-Join vs Sub Query

Мой вопрос касается дилеммы, когда использование методов join и sub-query дает одинаковые результаты, Какой из них лучше и быстрее? ( чисто с точки зрения временной сложности ) Занимает ли join…

Cross join sql описание — Вэб-шпаргалка для интернет предпринимателей!

Продолжаем изучать основы SQL, и пришло время поговорить о простых объединениях JOIN. И сегодня мы рассмотрим, как объединяются данные по средствам операторов LEFT JOIN, RIGHT JOIN, CROSS JOIN и INNER JOIN, другими словами, научимся писать запросы, которые объединяют данные, и как обычно изучать все это будем на примерах.

Объединения JOIN очень важны в SQL, так как без умения писать запросы с объединением данных разных объектов, просто не обойтись программисту SQL, да и просто админу который время от времени выгружает какие-то данные из базы данных, поэтому это относится к основам SQL и каждый человек, который имеет дело с SQL, должен иметь представление, что это такое.

Примечание! Все примеры будем писать в Management Studio SQL Server 2008.

Мы с Вами уже давно изучаем основы SQL, и если вспомнить начинали мы с оператора select, и вообще было уже много материала на этом сайте по SQL, например:

И много другого, даже уже рассматривали объединения union и union all, но, так или иначе, более подробно именно об объединениях join мы с Вами не разговаривали, поэтому сегодня мы восполним этот пробел в наших знаниях.

И начнем мы как обычно с небольшой теории.

Объединения JOIN — это объединение двух или более объектов базы данных по средствам определенного ключа или ключей или в случае cross join и вовсе без ключа. Под объектами здесь подразумевается различные таблицы, представления (views), табличные функции или просто подзапросы sql, т.е. все, что возвращает табличные данные.

Объединение SQL LEFT и RIGHT JOIN

LEFT JOIN – это объединение данных по левому ключу, т.е. допустим, мы объединяем две таблицы по left join, и это значит что все данные из второй таблицы подтянутся к первой, а в случае отсутствия ключа выведется NULL значения, другими словами выведутся все данные из левой таблицы и все данные по ключу из правой таблицы.

RIGHT JOIN – это такое же объединение как и Left join только будут выводиться все данные из правой таблицы и только те данные из левой таблицы в которых есть ключ объединения.

Теперь давайте рассматривать примеры, и для начала создадим две таблицы:

Вот такие простенькие таблицы, И я для примера заполнил их вот такими данными:

Теперь давайте напишем запрос с объединением этих таблиц по ключу number, для начала по LEFT:

Как видите, здесь данные из таблицы t1 вывелись все, а данные из таблицы t2 не все, так как строки с number = 4 там нет, поэтому и вывелись NULL значения.

А что будет, если бы мы объединяли по средствам right join, а было бы вот это:

Другими словами, вывелись все строки из таблицы t2 и соответствующие записи из таблицы t1, так как все те ключи, которые есть в таблице t2, есть и в таблице t1, и поэтому у нас нет NULL значений.

Объединение SQL INNER JOIN

Inner join – это объединение когда выводятся все записи из одной таблицы и все соответствующие записи из другой таблице, а те записи которых нет в одной или в другой таблице выводиться не будут, т.е. только те записи которые соответствуют ключу. Кстати сразу скажу, что inner join это то же самое, что и просто join без Inner. Пример:

А теперь давайте попробуем объединить наши таблицы по двум ключам, для этого немного вспомним, как добавлять колонку в таблицу и как обновить данные через update, так как в наших таблицах всего две колонки, и объединять по текстовому полю как-то не хорошо. Для этого добавим колонки:

Обновим наши данные, просто проставим в колонку number2 значение 1:

И давайте напишем запрос с объединением по двум ключам:

И результат будет таким же, как и в предыдущем примере:

Но если мы, допустим во второй таблице в одной строке изменим, поле number2 на значение скажем 2, то результат будет уже совсем другой.

Запрос тот же самый, а вот результат:

Как видите, по второму ключу у нас одна строка не вывелась.

Объединение SQL CROSS JOIN

CROSS JOIN – это объединение SQL по которым каждая строка одной таблицы объединяется с каждой строкой другой таблицы. Лично у меня это объединение редко требуется, но все равно иногда требуется, поэтому Вы также должны уметь его использовать. Например, в нашем случае получится, конечно, не понятно что, но все равно давайте попробуем, тем более синтаксис немного отличается:

Здесь у нас каждой строке таблицы test_table соответствует каждая строка из таблицы test_table_2, т.е. в таблице test_table у нас 4 строки, а в таблице test_table_2 3 строки 4 умножить 3 и будет 12, как и у нас вывелось 12 строк.

И напоследок, давайте покажу, как можно объединять несколько таблиц, для этого я, просто для примера, несколько раз объединю нашу первую таблицу со второй, смысла в объединение в данном случае, конечно, нет но, Вы увидите, как можно это делать и так приступим:

Как видите, я здесь объединяю и по left и по right и по inner просто, для того чтобы это было наглядно.

С объединениями я думаю достаточно, тем более ничего сложного в них нет. Но на этом изучение SQL не закончено в следующих статьях мы продолжим, а пока тренируйтесь и пишите свои запросы. Удачи!

JOIN — оператор языка SQL, который является реализацией операции соединения реляционной алгебры. Входит в предложение FROM операторов SELECT, UPDATE и DELETE.

Операция соединения, как и другие бинарные операции, предназначена для обеспечения выборки данных из двух таблиц и включения этих данных в один результирующий набор. Отличительными особенностями операции соединения являются следующие:

  • в схему таблицы-результата входят столбцы обеих исходных таблиц (таблиц-операндов), то есть схема результата является «сцеплением» схем операндов;
  • каждая строка таблицы-результата является «сцеплением» строки из одной таблицы-операнда со строкой второй таблицы-операнда.

Определение того, какие именно исходные строки войдут в результат и в каких сочетаниях, зависит от типа операции соединения и от явно заданного условия соединения. Условие соединения, то есть условие сопоставления строк исходных таблиц друг с другом, представляет собой логическое выражение (предикат).

При необходимости соединения не двух, а нескольких таблиц, операция соединения применяется несколько раз (последовательно).

SQL-операция JOIN является реализацией операции соединения реляционной алгебры только в некотором приближении, поскольку в реляционной модели данных соединение выполняется над отношениями, которые являются множествами, а в SQL — над таблицами, которые являются мультимножествами. Результаты операций тоже, в общем случае, различны: в реляционной алгебре результат соединения даёт отношение (множество), а в SQL — таблицу (мультимножество).

Содержание

Описание оператора [ править | править код ]

В большинстве СУБД при указании слов LEFT , RIGHT , FULL слово OUTER можно опустить. Слово INNER также в большинстве СУБД можно опустить.

В общем случае СУБД при выполнении соединения проверяет условие (предикат) condition. Если названия столбцов, по которым происходит соединение таблиц, совпадают, то вместо ON можно использовать USING . Для CROSS JOIN условие не указывается.

Для перекрёстного соединения (декартова произведения) CROSS JOIN в некоторых реализациях SQL используется оператор «запятая» (,):

Виды оператора JOIN [ править | править код ]

Для дальнейших пояснений будут использоваться следующие таблицы:

City (Города)

Id Name
1 Москва
2 Санкт-Петербург
3 Казань
Person (Люди)

Name CityId
Андрей 1
Леонид 2
Сергей 1
Григорий 4

INNER JOIN [ править | править код ]

Оператор внутреннего соединения INNER JOIN соединяет две таблицы. Порядок таблиц для оператора неважен, поскольку оператор является коммутативным.

Заголовок таблицы-результата является объединением (конкатенацией) заголовков соединяемых таблиц.

Тело результата логически формируется следующим образом. Каждая строка одной таблицы сопоставляется с каждой строкой второй таблицы, после чего для полученной «соединённой» строки проверяется условие соединения (вычисляется предикат соединения). Если условие истинно, в таблицу-результат добавляется соответствующая «соединённая» строка.

Описанный алгоритм действий является строго логическим, то есть он лишь объясняет результат, который должен получиться при выполнении операции, но не предписывает, чтобы конкретная СУБД выполняла соединение именно указанным образом. Существует несколько способов реализации операции соединения, например, соединение вложенными циклами (англ. inner loops join ), соединение хешированием (англ. hash join ), соединение слиянием (англ. merge join ). Единственное требование состоит в том, чтобы любая реализация логически давала такой же результат, как при применении описанного алгоритма.

Person.Name Person.CityId City.Id City.Name
Андрей 1 1 Москва
Леонид 2 2 Санкт-Петербург
Сергей 1 1 Москва

OUTER JOIN [ править | править код ]

Соединение двух таблиц, в результат которого обязательно входят все строки либо одной, либо обеих таблиц.

LEFT OUTER JOIN [ править | править код ]

Оператор левого внешнего соединения LEFT OUTER JOIN соединяет две таблицы. Порядок таблиц для оператора важен, поскольку оператор не является коммутативным.

Заголовок таблицы-результата является объединением (конкатенацией) заголовков соединяемых таблиц.

Тело результата логически формируется следующим образом. Пусть выполняется соединение левой и правой таблиц по предикату (условию) p.

  1. В результат включается внутреннее соединение ( INNER JOIN ) левой и правой таблиц по предикату p.
  2. Затем в результат добавляются те строки левой таблицы, которые не вошли во внутреннее соединение на шаге 1. Для таких строк столбцы, соответствующие правой таблице, заполняются значениями NULL .
Person.Name Person.CityId City.Id City.Name
Андрей 1 1 Москва
Леонид 2 2 Санкт-Петербург
Сергей 1 1 Москва
Григорий 4 NULL NULL
RIGHT OUTER JOIN [ править | править код ]

Оператор правого внешнего соединения RIGHT OUTER JOIN соединяет две таблицы. Порядок таблиц для оператора важен, поскольку оператор не является коммутативным.

Заголовок таблицы-результата является объединением (конкатенацией) заголовков соединяемых таблиц.

Тело результата логически формируется следующим образом. Пусть выполняется соединение левой и правой таблиц по предикату (условию) p.

  1. В результат включается внутреннее соединение ( INNER JOIN ) левой и правой таблиц по предикату p.
  2. Затем в результат добавляются те строки правой таблицы, которые не вошли во внутреннее соединение на шаге 1. Для таких строк столбцы, соответствующие левой таблице, заполняются значениями NULL .
Person.Name Person.CityId City.Id City.Name
Андрей 1 1 Москва
Сергей 1 1 Москва
Леонид 2 2 Санкт-Петербург
NULL NULL 3 Казань
FULL OUTER JOIN [ править | править код ]

Оператор полного внешнего соединения FULL OUTER JOIN соединяет две таблицы. Порядок таблиц для оператора неважен, поскольку оператор является коммутативным.

Заголовок таблицы-результата является объединением (конкатенацией) заголовков соединяемых таблиц.

Тело результата логически формируется следующим образом. Пусть выполняется соединение первой и второй таблиц по предикату (условию) p. Слова «первой» и «второй» здесь не обозначают порядок в записи выражения (который неважен), а используются лишь для различения таблиц.

  1. В результат включается внутреннее соединение ( INNER JOIN ) первой и второй таблиц по предикату p.
  2. В результат добавляются те строки первой таблицы, которые не вошли во внутреннее соединение на шаге 1. Для таких строк столбцы, соответствующие второй таблице, заполняются значениями NULL .
  3. В результат добавляются те строки второй таблицы, которые не вошли во внутреннее соединение на шаге 1. Для таких строк столбцы, соответствующие первой таблице, заполняются значениями NULL .
Person.Name Person.CityId City.Id City.Name
Андрей 1 1 Москва
Сергей 1 1 Москва
Леонид 2 2 Санкт-Петербург
NULL NULL 3 Казань
Григорий 4 NULL NULL

CROSS JOIN [ править | править код ]

Оператор перекрёстного соединения, или декартова произведения CROSS JOIN соединяет две таблицы. Порядок таблиц для оператора неважен, поскольку оператор является коммутативным.

Заголовок таблицы-результата является объединением (конкатенацией) заголовков соединяемых таблиц.

Тело результата логически формируется следующим образом. Каждая строка одной таблицы соединяется с каждой строкой второй таблицы, давая тем самым в результате все возможные сочетания строк двух таблиц.

Person.Name Person.CityId City.Id City.Name
Андрей 1 1 Москва
Андрей 1 2 Санкт-Петербург
Андрей 1 3 Казань
Леонид 2 1 Москва
Леонид 2 2 Санкт-Петербург
Леонид 2 3 Казань
Сергей 1 1 Москва
Сергей 1 2 Санкт-Петербург
Сергей 1 3 Казань
Григорий 4 1 Москва
Григорий 4 2 Санкт-Петербург
Григорий 4 3 Казань

Если в предложении WHERE добавить условие соединения (предикат p), то есть ограничения на сочетания кортежей, то результат эквивалентен операции INNER JOIN с таким же условием:

Таким образом, выражения t1, t2 WHERE p и t1 INNER JOIN t2 ON p синтаксически являются альтернативными формами записи одной и той же логической операции внутреннего соединения по предикату p. Синтаксис CROSS JOIN + WHERE для операции соединения называют устаревшим, его не рекомендует стандарт SQL ANSI [1] [2] .

Автор: Wagner Crivelini
Опубликовано: 09.07.2010

Версия текста: 1.1

Первое, что мы узнаем об SQL – это как писать выражения SELECT для выборки данных из таблицы. Такие выражения выглядят просто и очень похоже на обычный разговорный язык.

Но настоящие запросы зачастую гораздо сложнее, чем простые выражения SELECT.

Во-первых, нужные данные обычно разбиты на несколько разных таблиц. Это естественное следствие нормализации данных, которая является характерным свойством любой хорошо спланированной модели БД. SQL позволяет объединить эти данные.

В прошлом администраторы БД и разработчики помещали все нужные таблицы и/или представления в оператор FROM, а затем использовали оператор WHERE, чтобы определить, как должны комбинироваться записи из одной таблицы с записями из другой (чтобы сделать этот текст чуть-чуть более читаемым, я в дальнейшем буду писать просто «таблица», а не «таблица и/или представление»).

Однако, чтобы стандартизовать объединение данных, понадобилось довольно много времени. Это было сделано с помощью оператора JOIN (ANSI-SQL 92). К сожалению, некоторые детали использования оператора JOIN так и остаются неизвестными очень многим.

Прежде чем показать различный синтаксис JOIN, поддерживаемый T-SQL (в SQL Server 2008), я опишу несколько концепций, которые не следует забывать при любом соединении данных из двух или нескольких таблиц.

Начало: одна таблица, никакого JOIN

Если запрос обращается только к одному объекту, синтаксис будет очень простым, и никакое соединение не потребуется. Выражение будет старым добрым » SELECT fields FROM object » с другими необязательными операторами (то есть WHERE, GROUP BY, HAVING или ORDER BY).

Однако конечные пользователи не знают, что администраторы БД обычно прячут множество сложных соединений за одним красивым и простым в использовании представлением. Это делается по разным причинам, от безопасности данных до производительности БД. Например, администратор может дать конечному пользователю разрешение на доступ к одному представлению вместо нескольких рабочих таблиц, что, очевидно, повышает сохранность данных. А если говорить о производительности, можно создать представление, используя правильные параметры для соединения записей из разных таблиц, правильно использовать индексы и тем самым повысит производительность запроса.

Как бы то ни было, соединения в БД всегда есть, даже если конечный пользователь их и не видит.

Логика, стоящая за соединением таблиц

Много лет назад, когда я начинал работать с SQL, я узнал, что есть несколько типов соединения данных. Но мне потребовалось некоторое время, чтобы точно понять, что я делаю, соединяя таблицы. Возможно из-за того, что люди боятся математики, не часто можно услышать, что вся идея соединений таблиц – это теория множеств. Несмотря на заковыристое название, концепция так проста, что изучается в начальной школе.

Рисунок 1 очень похож на картинки из учебника для первого класса. Идея в том, чтобы найти в разных множествах соответствующие объекты. Это как раз то, чем занимается JOIN в SQL!

Рисунок 1. Комбинируем объекты из разных множеств.

Если вы поняли эту аналогию, все становится более осмысленным.

Представьте, что 2 множества на рисунке 1 – это таблицы, а цифры – это ключи, используемые для соединения таблиц. Таким образом, в каждом из множеств вместо целой записи мы видим только ключевые поля каждой таблицы. Результирующий набор комбинаций будет определяться типом используемого соединения, и это я как раз и собираюсь показать. Чтобы проиллюстрировать примеры, возьмем 2 таблицы, показанные ниже:

Таблица Table1

Таблица Table2

Скрипт для создания и заполнения таблиц приведен ниже:

Как можно заметить, этот скрипт не полностью обеспечивает ссылочную целостность. Я намеренно оставил таблицы без внешних ключей, чтобы лучше объяснить функциональность разных типов JOIN. Но я сделал это исключительно в целях обучения. Внешние ключи крайне полезны для обеспечения непротиворечивости данных, и их нельзя исключить ни из одной реальной БД.

Теперь мы готовы. Давайте рассмотрим типы JOIN, имеющиеся в T-SQL, их синтаксис и результаты, генерируемые ими.

INNER JOIN

Это наиболее часто используемое в SQL соединение. Оно возвращает пересечение двух множеств. В терминах таблиц, оно возвращает только записи из обеих таблиц, отвечающие указанному критерию.

На рисунке 2 показана диаграмма Венна, иллюстрирующая пересечение двух таблиц. Результат операции – закрашенная область.

Рисунок 2. INNER JOIN.

Теперь посмотрите на синтаксис объединения данных из таблиц Table1 и Table2 с использованием INNER JOIN.

Вот набор результатов, возвращаемый этим выражением:

Заметьте, что выдаются только данные из записей, имеющих одинаковые значения key2 в таблицах Table1 и Table2 .

Противоположностью INNER JOIN является OUTER JOIN. Существует три типа OUTER JOIN – полный, левый и правый. Рассмотрим каждый из них.

FULL JOIN

Полностью это соединение называется FULL OUTER JOIN (зарезервированное слово OUTER необязательно). FULL JOIN работает как объединение двух множеств. На рисунке 3 показана диаграмма Венна для FULL JOIN двух таблиц. Результатом операции опять же является закрашенная область.

Рисунок 3. FULL JOIN.

Синтаксис почти такой же, как показанный выше:

Набор результатов, возвращаемых этим выражением, выглядит так:

FULL JOIN возвращает все записи из таблиц Table1 и Table2 , без повторяющихся данных.

LEFT JOIN

Также известен как LEFT OUTER JOIN, и является частным случаем FULL JOIN. Дает все запрошенные данные из таблицы в левой части JOIN плюс данные из правой таблицы, пересекающиеся с первой таблицей. На рисунке 4 показана диаграмма Венна, иллюстрирующая LEFT JOIN для двух таблиц.

Рисунок 4. LEFT JOIN.

Результатом этого выражения будет:

Третья и четвертая записи ( key1 равен 6 и 7) содержат NULL-значения в последнем поле, потому что для них нет информации из второй таблицы. Это значит, что у нас есть значение в поле key2 в Table1 , но нет соответствующего ему значения в Table2 .

RIGHT JOIN

Также известен как RIGHT OUTER JOIN, и является еще одним частным случаем FULL JOIN. Он выдает все запрошенные данные из таблицы, стоящей в правой части оператора JOIN, плюс данные из левой таблицы, пересекающиеся с правой. Диаграмма Венна для RIGHT JOIN двух таблиц показана на рисунке 5.

Рисунок 5. RIGHT JOIN.

Как видите, синтаксис очень похож на показанный выше:

Результатом этого выражения будет:

Как видите, теперь записи с key1 , равным 6 и 7, отсутствуют в результатах, потому что для них нет соответствующих записей в правой таблице. Четыре записи содержат NULL в первом поле, поскольку для них нет данных в левой таблице.

CROSS JOIN

CROSS JOIN – это на самом деле Декартово произведение. При использовании CROSS JOIN генерируется точно тот же результат, что и при вызове двух таблиц (разделенных запятой) без всякого JOIN вообще. Это значит, что мы получим огромный набор результатов, где каждая запись из Table1 будет дублирована для каждой записи из Table2 . Если в Table1 содержится N1 записей, а в Table2 – N2 записей, в результате будет N1 х N2 записей.

Я не верю, что есть какой-то способ представить этот результат в виде диаграммы Венна. Я предполагаю, что это должно быть трехмерное изображение. Если это действительно так, то диаграмма будет более запутывающей, чем объяснение.

Синтаксис CROSS JOIN таков:

Поскольку в Table1 содержится 5 записей, а в Table2 – еще 7, результат этого запроса будет содержать 35 записей (5 x 7).

Совершенно честно, я не могу сейчас припомнить ни одной реальной ситуации, когда мне понадобилось бы сгенерировать декартово произведение двух таблиц. Но если оно вам понадобится, есть CROSS JOIN.

Кроме всего прочего, стоит подумать и о производительности. Допустим, что вы случайно запустили на рабочем сервере запрос, содержащий CROSS JOIN для двух таблиц по миллиону записей в каждой. Это, несомненно, добавит вам головной боли. Возможно, у вашего сервера начнутся проблемы с производительностью, поскольку это запрос будет исполняться долго, и потреблять при этом существенное количество ресурсов сервера.

SELF JOIN

Оператор JOIN можно использовать для комбинирования любой пары таблиц, включая комбинацию таблицы с самой собой. Это и есть «SELF JOIN».

Посмотрите на классический пример, возвращающий имя начальника сотрудника (по таблице 1). В этом примере мы полагаем, что значение в field2 – фактически кодовый номер босса, следовательно, он связан с key1.

А вот результат запроса:

Последняя запись в данном примере показывает, что у Гарри нет начальника, другими словами, он №1 в иерархии компании.

Исключение пересечения множеств

Посмотрев на последнюю диаграмму Венна из приведенных выше, можно задаться простым вопросом: что, если мне нужны все записи из Table1, кроме тех, для которых есть соответствующие записи в Table2 . Что ж, это крайне полезно в повседневной работе, но для этого, очевидно, не нужен особый оператор JOIN.

Рисунок 6. Непересекающиеся записи в Таблице 1.

Посмотрите на предыдущие наборы результатов, и вы увидите, что нужно всего лишь добавить в SQL-запрос оператор WHERE, чтобы найти записи, содержащие NULL в ключе Table2 . Это даст нам набор результатов, соответствующий диаграмме Венна, показанной на рисунке 6.

Можно в этом запросе написать LEFT JOIN, например:

И, наконец, набор результатов будет выглядеть так:

При выполнении таких запросов нужно правильно выбирать поле для оператора WHERE. Нужно использовать поле, не допускающее NULL-значений. В противном случае набор результатов может содержать ненужные записи. Поэтому я и предложил использовать ключ второй таблицы, точнее, ее первичный ключ. Поскольку первичные ключи не могут содержать NULL-значения, это гарантирует, что набор результатов будет таким, как и предполагалось.

Слово о планах исполнения

По ходу действия мы подошли к важному моменту. Обычно мы не задумываемся об этом, но нужно знать, что планы исполнения SQL-запросов сперва вычисляют результат операторов FROM и JOIN (если таковой имеется), а только затем исполняют оператор WHERE.

Это верно как для SQL Server, так и для любой другой РСУБД.

Базовое понимание работы SQL важно для любого администратора БД или разработчика. Это помогает в работе. Если вам интересно, посмотрите на план выполнения запроса, приведенного выше (рисунок 7).

Рисунок 7. План исполнения запроса, использующего LEFT JOIN.

JOIN и индексы

Посмотрите еще раз на план исполнения запроса. Заметьте, он использует кластерные индексы для обеих таблиц. Использование индексов – лучший способ ускорить выполнение запросов. Но нужно обращать внимание на ряд деталей.

При создании запросов мы ожидаем, что SQL Server Query Optimizer будет использовать индексы таблиц для увеличения производительности. Мы также можем помочь Query Optimizer-у выбрать индексированные поля, являющиеся частью запроса.

Например, при использовании оператора JOIN, идеальный подход состоит в том, чтобы соединение основывалось на индексированных полях. Посмотрев в план исполнения, можно заметить, что используется кластерный индекс для Table2 . Этот индекс был автоматически создан по key2 при создании таблицы, поскольку key2 – это первичный ключ этой таблицы.

С другой стороны, таблица Table1 не индексирована по полю key2 . Из-за этого оптимизатор запросов пытается быть умным и увеличить производительность запроса к key2, используя единственный доступный индекс. Это табличный кластерный индекс, основанный на key1 , первичном ключе Table1 . Как видите, оптимизатор запросов – действительно умное средство. Но вы сильно поможете ему, если создадите новый (некластерный) индекс по key2 .

Если не забывать о ссылочной целостности, поле key2 должно быть внешним ключом Table1 , поскольку оно связано с другим полем другой таблицы (то есть Table2.key2 ).

Лично я считаю, что внешние ключи должны присутствовать во всех реальных моделях БД. Причем это хорошая идея – создавать некластерные индексы для всех внешних ключей. Вы всегда будете исполнять множество запросов, а также использовать оператор JOIN, основываясь на первичных и внешних ключах.

Важно: SQL Server автоматически создает кластерный индекс для первичных ключей. Однако по умолчанию он ничего не делает с внешними ключами. Проверьте, что ваша СУБД настроена надлежащим образом.

Неравенства

При создании SQL-запросов, использующих оператор JOIN, мы обычно сравниваем, равно ли одно поле одной таблицы другому полю другой таблицы. Но это не обязательный синтаксис. Можно использовать любой логический оператор, например, «не равно» (<>), «больше» (>), «меньше» ( Table1 , ту, у которой key1 равен 3. Проблема в том, что есть 6 записей и Table2, удовлетворяющая условиям соединения. Посмотрите на результат запроса:

Рекомендуем к прочтению

примеры, синтаксис и специфические особенности

Разработка любой базы данных подразумевает не только создание и наполнение таблиц разнообразной информацией, но и дальнейшую работу с данными. Для корректного выполнения разнообразных задач по выбору данных из таблиц и формированию отчетов, используется стандартная конструкция Select.

Выборки данных из таблиц

Если рассматривать задачу выбора данных или построения некоторого отчета, можно определить уровень сложности данной операции. Как правило, при работе с серьезными (по объему информации) базами данных, которые формируются, например, в интернет-магазинах или крупных компаниях, выборка данных не будет ограничиваться лишь одной таблицей. Как правило, выборки могут быть из довольно большого количества не только связанных между собой таблиц, но и вложенных запросов/подзапросов, которые составляет сам программист, в зависимости от поставленной перед ним задачи. Для выборки из одной таблицы можно использовать простейшую конструкцию:

где Person – имя таблицы, из которой необходимо сделать выборку данных.

Если же будет необходимость выбрать данные из нескольких таблиц, можно использовать одну из стандартных конструкций для объединения нескольких таблиц.

Способы подключения дополнительных таблиц

Если рассматривать использование такого рода конструкций на начальном уровне, то можно выделить следующие механизмы подключения необходимого количества таблиц для выборки, а именно:

  1. Оператор Inner Join.
  2. Left Join или, это второй способ записи, Left Outer Join.
  3. Cross Join.
  4. Full Join.

Использование операторов объединения таблиц на практике можно усвоить, рассмотрев применение оператора SQL — Inner Join. Пример его использования будет выглядеть следующим образом:

Select * from Person

Inner join Subdivision on Su_Person = Pe_ID

Язык SQL и оператор Join Inner Join можно использовать не только для объединения двух и более таблиц, но и для подключения иных подзапросов, что значительно облегчает работу администраторов базы данных и, как правило, может значительно ускорить выполнение определенных, сложных по структуре запросов.

Объединение данных в таблицах построчно

Если рассматривать подключение большого количества подзапросов и сборку данных в единую таблицу строка за строкой, то можно использовать также операторы Union, и Union All.

Применение этих конструкций будет зависеть от поставленной перед разработчиком задачи и результата, которого он хочет достичь в итоге.

Описание оператора Inner Join

В большинстве случаев для объединения нескольких таблиц в языке SQL используется оператор Inner Join. Описание Inner Join в SQL довольно простое для понимания среднестатистического программиста, который только начинает разбираться в базах данных. Если рассмотреть описание механизма работы этой конструкции, то получим следующую картину. Логика оператора в целом построена на возможности пересечения и выборки только тех данных, которые есть в каждой из входящих в запрос таблиц.

Если рассмотреть такую работу с точки зрения графической интерпретации, то получим структуру оператора SQL Inner Join, пример которой можно показать с помощью следующей схемы:

К примеру, мы имеем две таблицы, схема которых показана на рисунке. Они в свою очередь, имеют разное количество записей. В каждой из таблиц есть поля, которые связаны между собой. Если попытаться пояснить работу оператора исходя из рисунка, то возвращаемый результат будет в виде набора записей из двух таблиц, где номера связанных между собой полей совпадают. Проще говоря, запрос вернет только те записи (из таблицы номер два), данные о которых есть в таблице номер один.

Синтаксис оператора Inner Join

Как уже говорилось ранее, оператор Inner Join, а именно его синтаксис, необычайно прост. Для организации связей между таблицами в пределах одной выборки достаточно будет запомнить и использовать следующую принципиальную схему построения оператора, которая прописывается в одну строчку программного SQL-кода, а именно:

  • Inner Join [Имя таблицы] on [ключевое поле из таблицы, к которой подключаем] = [Ключевому полю подключаемой таблицы].

Для связи в данном операторе используются главные ключи таблиц. Как правило, в группе таблиц, которые хранят информацию о сотрудниках, ранее описанные Person и Subdivision имеют хотя бы по одной похожей записи. Итак, рассмотрим подробнее оператор SQL Inner Join, пример которого был показан несколько ранее.

Пример и описание подключения к выборке одной таблицы

У нас есть таблица Person, где хранится информация обо всех сотрудниках, работающих в компании. Сразу отметим, что главным ключем данной таблицы является поле – Pe_ID. Как раз по нему и будет идти связка.

Вторая таблица Subdivision будет хранить информацию о подразделениях, в которых работают сотрудники. Она, в свою очередь, связана с помощью поля Su_Person с таблицей Person. О чем это говорит? Исходя из схемы данных можно сказать, что в таблице подразделений для каждой записи из таблицы «Сотрудники» будет информация об отделе, в котором они работают. Именно по этой связи и будет работать оператор Inner Join.

Для более понятного использования рассмотрим оператор SQL Inner Join (примеры его использования для одной и двух таблиц). Если рассматривать пример для одной таблицы, то тут все довольно просто:

Select * from Person

Inner join Subdivision on Su_Person = Pe_ID

Пример подключения двух таблиц и подзапроса

Оператор SQL Inner Join, примеры использования которого для выборки данных из нескольких таблиц можно организовать вышеуказанным образом, работает по чуть усложненному принципу. Для двух таблиц усложним задачу. Скажем, у нас есть таблица Depart, в которой хранится информация обо всех отделах в каждом из подразделений. В в эту таблицу записан номер подразделения и номер сотрудника и нужно дополнить выборку данных названием каждого отдела. Забегая вперед, стоит сказать, что для решения этой задачи можно воспользоваться двумя методами.

Первый способ заключается в подключении таблицы отделов к выборке. Организовать запрос в этом случае можно таким образом:

Select Pe_ID, Pe_Name, Su_Id, Su_Name, Dep_ID, Dep_Name from Person

Inner join Subdivision on Su_Person = Pe_ID

Inner join Depart on Su_Depart = Dep_ID and Pe_Depart = Dep_ID

Второй метод решения задачи – это использование подзапроса, в котором из таблицы отделов будет выбраны не все данные, а только необходимые. Это, в отличие от первого способа, позволит уменьшить время работы запроса.

Select Pe_ID, Pe_Name, Su_Id, Su_Name, Dep_ID, Dep_Name from Person

Inner join Subdivision on Su_Person = Pe_ID

Inner join (Select Dep_ID, Dep_Name, Pe_Depart from Depart) as T on Su_Depart = Dep_ID and Pe_Depart = Dep_ID

Стоит отметить, что такая конструкция не всегда может ускорить работу запроса. Иногда бывают случаи, когда приходится использовать дополнительно выборку данных во временную таблицу (если их объем слишком большой), а потом ее объединять с основной выборкой.

Пример использования оператора Inner Join для выборок из большого количества таблиц

Построение сложных запросов подразумевает использование для выборки данных значительного количества таблиц и подзапросов, связанных между собой. Этим требованиям может удовлетворить SQL Inner Join синтаксис. Примеры использования оператора в данном случаем могут усложняться не только выборками из многих мест хранения данных, но и с большого количества вложенных подзапросов. Для конкретного примера можно взять выборку данных из системных таблиц (оператор Inner Join SQL). Пример — 3 таблицы — в этом случае будет иметь довольно сложную структуру.

В данном случае подключено (к основной таблице) еще три дополнительно и введено несколько условий выбора данных.

При использовании оператора Inner Join стоит помнить о том, что чем сложнее запрос, тем дольше он будет реализовываться, поэтому стоит искать пути более быстрого выполнения и решения поставленной задачи.

Заключение

В итоге хотелось бы сказать одно: работа с базами данных — это не самое сложное, что есть в программировании, поэтому при желании абсолютно каждый человек сможет овладеть знаниями по построению баз данных, а со временем, набравшись опыта, получится работать с ними на профессиональном уровне.

Разбираемся с mySQL JOIN, визуальное представление.

На протяжении немалого времени, в начале своей карьеры веб-разработчика, я работал с базой данный как умел, а умел я не многое. Составлял простые примитивные запросы, а порою даже вставлял запросы в циклы. На тот момент мне к сожалению не попалась в руки правильная книжка по mySQL и учить приходилось методом проб и ошибок. Множество статей в интернете как-то не сразу донесли до меня замечательный mySQL запрос — JOIN.
В этой публикации я расскажу о всех возможных вариантах работы с JOIN и более того, представлю принцип работы каждой команды — визуально.

Рассматривать мы будем:

  1. INNER JOIN
  2. LEFT JOIN
  3. RIGHT JOIN
  4. OUTER JOIN
  5. LEFT JOIN EXCLUDING INNER JOIN
  6. RIGHT JOIN EXCLUDING INNER JOIN
  7. OUTER JOIN EXCLUDING INNER JOIN

Отдельно стоит отметить пункты 5,6 и 7. На самом деле эти запросы не соединяют две таблицы, а наоборот исключают из одной таблицы столбцы присутствующие в другой. На деле это может оказать очень полезным.

Inner JOIN

Один из самых распространенных запросов, встречается предельно часто. Этот запрос вернет все записи из левой таблицы (таб. А) и записи из (таб. В), но при этом возвращены будут только совпадающие столбцы.

Пример запроса:

SELECT <select_list>
FROM Table_A A
INNER JOIN Table_B B
ON A.Key = B.Key

Left JOIN

Данный запрос вернет все столбцы из левой таблицы (таб. А), а также все столбцы из правой таблицы (таб. В) но только которые совпадают со столбцами из левой таблицы.

Пример запроса:

SELECT <select_list>
FROM Table_A A
LEFT JOIN Table_B B
ON A.Key = B.Key

Right JOIN

Аналогичен предыдущему запросу, но уже вернет все столбцы из правой таблицы (таб. В), а также все столбцы из левой таблицы (таб. А) которые совпадают со столбцами из правой таблицы.

Пример запроса:

SELECT <select_list>
FROM Table_A A
RIGHT JOIN Table_B B
ON A.Key = B.Key

Outer JOIN

Часто данный запрос записывают как FULL OUTER JOIN или FULL JOIN, все вариации выполняют одно действие, а именно возвращают все столбцы из обоих таблиц, при этом совпадающие столбцы будут перекрыты столбцами из левой таблицы.

Пример запроса:

SELECT <select_list>
FROM Table_A A
FULL OUTER JOIN Table_B B
ON A.Key = B.Key

Left Excluding JOIN

Этот запрос вернет все столбцы из левой таблицы (таб. А), которые не совпадают со столбцами из правой таблицы (таб. В).

Пример запроса:

SELECT <select_list> 
FROM Table_A A
LEFT JOIN Table_B B
ON A.Key = B.Key
WHERE B.Key IS NULL

Right Excluding JOIN

Почти как и предыдущий, но этот запрос вернет все столбцы из правой таблицы (таб. В), которые не совпадают со столбцами из левой таблицы (таб. А).

Пример запроса:

SELECT <select_list>
FROM Table_A A
RIGHT JOIN Table_B B
ON A.Key = B.Key
WHERE A.Key IS NULL

Outer Excluding JOIN

Этот запрос вернет все записи из левой и правой таблицы, но при этом исключит совпадающие столбцы.

Пример запроса:

SELECT <select_list>
FROM Table_A A
FULL OUTER JOIN Table_B B
ON A.Key = B.Key
WHERE A.Key IS NULL OR B.Key IS NULL

Надеюсь этот пост пригодится многим начинающий веб-разработчикам, ведь запомнить сразу все отличия запросов друг от друга очень сложно, ввиду чего многие пользуются одним, двумя типами запросов и забывают про силу и мощь mySQL.

В качестве шпаргалки приведу изображение со всеми типами JOIN запросов и кратким примером кода.

Похожие записи

Операторы Inner Join и Outer (left, right, full) Join в SQL (Oracle)


2006-01-06

Базы данных и язык запросов SQL


Ключевое слово join в SQL используется при построении select выражений. Инструкция Join позволяет объединить колонки из нескольких таблиц в одну. Объединение происходит временное и целостность таблиц не нарушается. Существует три типа join-выражений:

  • inner join;
  • outer join;
  • cross join;

В свою очередь, outer join может быть left, right и full (слово outer обычно опускается).

В качестве примера (DBMS Oracle) создадим две простые таблицы и сконструируем для них SQL-выражения с использованием join.


В первой таблице будет хранится ID пользователя и его nick-name, а во второй — ID ресурса, имя ресурса и ID пользователя, который может этот ресурс администрировать.


create table t_users (
t_id number(11, 0),
t_nick varchar(16),
primary key (t_id) )

create table t_resources (
t_id number(11, 0),
t_name varchar(16),
t_userid number (11, 0),
primary key (t_id) )

Содержимое таблиц пусть будет таким:


T_ID  T_NICK
  1    user1     
  3    user3
  4    user4 

T_ID  T_NAME  T_USERID    
  1    res1     3           
  2    res2     1           
  3    res3     2           
  5    res5     3   

Конструкция join выглядит так:


... join_type join table_name on condition ...

Где join_type — тип join-выражения, table_name — имя таблицы, которая присоединяется к результату, condition — условие объединения таблиц.


Кострукция join располагается сразу после select-выражения. Можно использовать несколько таких конструкций подряд для объединения соответствующего кол-ва таблиц. Логичнее всего использовать join в том случае, когда таблица имеет внешний ключ (foreign key).


Inner join необходим для получения только тех строк, для которых существует соответствие записей главной таблицы и присоединяемой. Иными словами условие condition должно выполняться всегда. Пример:


select t_resources.t_name, t_users.t_nick
  from t_resources 
  inner join t_users on t_users.t_id = t_resources.t_userid

Результат будет таким:


 T_NAME  T_NICK      
  res2    user1          
  res1    user3    
  res5    user3          


В случае с left join из главной таблицы будут выбраны все записи, даже если в присоединяемой таблице нет совпадений, то есть условие condition не учитывает присоединяемую (правую) таблицу. Пример:



select t_resources.t_name, t_users.t_nick
  from t_resources 
  left join t_users on t_users.t_id = t_resources.t_userid

Результат выполнения запроса:


 T_NAME  T_NICK    
  res1    user3     
  res2    user1 
  res3    (null)    
  res5    user3     

Результат показывает все ресурсы и их администраторов, вне зависимотсти от того есть они или нет.


Right join отображает все строки удовлетворяющие правой части условия condition, даже если они не имеют соответствия в главной (левой) таблице:


select t_resources.t_name, t_users.t_nick
  from t_resources 
  right join t_users on t_users.t_id = t_resources.t_userid

А результат будет следующим:


 T_NAME  T_NICK    
  res2    user1     
  res1    user3     
  res5    user3     
  (null)  user4   

Результирующая таблица показывает ресурсы и их администраторов. Если адмнистратор не задействован, эта запись тоже будет отображена. Такое может случиться, например, если ресурс был удален.


Full outer join (ключевое слово outer можно опустить) необходим для отображения всех возможных комбинаций строк из нескольких таблиц. Иными словами, это объединение результатов left и right join.


select t_resources.t_name, t_users.t_nick
  from t_resources 
  full join t_users on t_users.t_id = t_resources.t_userid

А результат будет таким:


 T_NAME  T_NICK    
  res1      user3     
  res2      user1     
  res3      (null)    
  res5      user3     
 (null)     user4  

Некоторые СУБД не поддерживают такую функциональность (например, MySQL), в таких случаях обычно используют объединение двух запросов:


select t_resources.t_name, t_users.t_nick
  from t_resources
  left join t_users on t_users.t_id = t_resources.t_userid
union
select t_resources.t_name, t_users.t_nick
  from t_resources
  right join t_users on t_users.t_id = t_resources.t_userid

Наконец, cross join. Этот тип join еще называют декартовым произведением (на английском — cartesian product). Настоятельно рекомендую использовать его с умом, так как время выполнения запроса с увеличением числа таблиц и строк в них растет нелинейно.
Вот пример запроса, который аналогичен cross join:


select t_resources.t_name, t_users.t_nick 
  from t_resources, t_users


Конструкция Join (в сочетании с другими SQL конструкциями, например, group by) часто встречается при программировании под базы данных. Думаю, эта статья будет вам полезна.

Кстати, для проверки своих знаний в области баз данных (и в частности Oracle) рекомендую воспользоваться этим сайтом онлайн тестирования — Тесты по базам данных.

Синтаксис неявного INNER JOIN в SQL-89. Firebird РУКОВОДСТВО РАЗРАБОТЧИКА БАЗ ДАННЫХ

Читайте также








Как объединить данные из двух столбцов в один без использования UNION и JOIN?



Как объединить данные из двух столбцов в один без использования UNION и JOIN?
Моисеенко С.И. (22-08-2008)Такие вопросы с завидной регулярностью появляются на страницах различных форумов. К слову сказать, для меня до сих пор остается загадкой, почему при этом ставится






2. FULL JOIN



2. FULL JOIN
Чтобы не потерять дубликаты, находящиеся в разных столбцах, выполним полное соединение (FULL JOIN) по заведомо ложному предикату, скажем, 1 = 2:SELECT T.col1,T1.col2FROM T FULL JOIN T AS T1 ON 1=2Результат:col1 col21 NULL1 NULLNULL NULLNULL NULLNULL 1NULL 3NULL NULLNULL 2Далее используем функцию COALESCE, которая даст нам все,






29. Используйте перегрузку, чтобы избежать неявного преобразования типов



29. Используйте перегрузку, чтобы избежать неявного преобразования типов
РезюмеНе приумножайте объекты сверх необходимости (Бритва Оккама): неявное преобразование типов обеспечивает определенное синтаксическое удобство (однако см. рекомендацию 40), но в ситуации, когда






Определение подпрограмм неявного преобразования



Определение подпрограмм неявного преобразования
До этого момента мы с вами создавали пользовательские операции явного преобразования. Но что можно сказать о следующем неявном преобразовании?static void Main(string[] args) { … // Попытка выполнить неявное преобразование? Square






11.5. Ограничения на Join



11.5. Ограничения на Join
Максимальное число таблиц, которые могут быть названы в одиночном объединении, составляет 61. Это также применяется к числу таблиц, которые могут быть названы в определении






Синтаксис



Синтаксис
Синтаксис функции EXTRACT():EXTRACT (элемент FROM поле)элемент должен быть одним из допустимых элементов в типе данных поле. Не все элементы допустимы для всех типов данных дата/время. Тип данных элемента изменяется в соответствии с выделяемым элементом. Табл. 10.10






LEFT OUTER JOIN



LEFT OUTER JOIN
Левое внешнее соединение (LEFT OUTER[78] JOIN) в запросе создает набор данных, состоящий из полностью заполненных столбцов, где найдены соответствующие строки (как и во внутреннем соединении), а также частично заполненных строк для каждого экземпляра, где соответствие






RIGHT OUTER JOIN



RIGHT OUTER JOIN
Правое внешнее соединение (RIGHT OUTER JOIN) в запросе создает набор данных, содержащий полностью заполненные столбцы, где были найдены соответствующие строки (как и во внутреннем соединении), а также частично заполненные строки для каждого экземпляра, где существует






FULL OUTER JOIN



FULL OUTER JOIN
Полное внешнее соединение (FULL OUTER JOIN) является целиком включающим. Оно возвращает одну строку для каждой пары соответствующих потоков и одну частично заполненную строку для каждой строки из каждого потока, где соответствие не было найдено. Данное соединение






Двусмысленность в запросах JOIN



Двусмысленность в запросах JOIN
В различных книгах по теории баз данных сказано, что двусмысленность может существовать, только когда некоторые имена столбцов появляются в нескольких потоках. Человек, практически работающий с базами данных, может рассказать другую






11.3. Объединение файлов с помощью команды join



11.3. Объединение файлов с помощью команды join
Команда join выполняет соединение строк из двух текстовых файлов на основании совпадения указанных полей. Ее действие напоминает операцию join языка SQL. Механизм работы команды таков:   1. Каждый из двух входных файлов разбивается






Метод Join



Метод Join
Описание методовМетоды приведены для последовательности sequence of T.

function Join&lt;TInner,Key,Res&gt;(inner: sequence of TInner; outerKeySelector: T-&gt;Key; innerKeySelector: TInner-&gt;TKey; resultSelector: (T,TInner)-&gt;Res): sequence of Res;
Объединяет две последовательности на основе сопоставления ключей в третью














Работа с JOIN в Clickhouse

Clickhouse поддерживает JOIN таблиц с несколькими нюансами. Синтаксис привычный:

ELECT * FROM table1 ANY|ALL INNER|LEFT JOIN table2 USING columns

Объединение таблиц

Нужно учесть, что колонки, по которым происходит объединение должны называться одинаково в двух таблицах. Пусть две таблицы carts и checkout имеют такую структуру:

carts: cart_id | product_id | count | added_date | added_time
checkouts: cart_id | product_id | paid_date | paid_time

таблицы хранят данные о корзинах и оформленных заказах

Тогда запрос будет выглядеть так:

SELECT cart_id, product_id, added_time, paid_time
FROM carts
ANY LEFT JOIN checkouts
USING cart_id, product_id

Колонки cart_id, product_id должны быть в таблицах carts и checkouts

В результате мы увидим все товары, добавленные в корзину, и дату покупки тех товаров, которые были куплены:

┌─cart_id─┬─product_id─┬──────────added_time─┬───────────paid_time─┐
│       1 │          1 │ 2018-03-24 11:11:36 │ 0000-00-00 00:00:00 │
└─────────┴────────────┴─────────────────────┴─────────────────────┘
┌─cart_id─┬─product_id─┬──────────added_time─┬───────────paid_time─┐
│       1 │          2 │ 2018-03-24 11:11:41 │ 0000-00-00 00:00:00 │
└─────────┴────────────┴─────────────────────┴─────────────────────┘
┌─cart_id─┬─product_id─┬──────────added_time─┬───────────paid_time─┐
│       2 │          1 │ 2018-03-24 11:11:46 │ 2018-03-24 11:13:27 │
└─────────┴────────────┴─────────────────────┴─────────────────────┘
┌─cart_id─┬─product_id─┬──────────added_time─┬───────────paid_time─┐
│       3 │          3 │ 2018-03-24 11:11:50 │ 0000-00-00 00:00:00 │
└─────────┴────────────┴─────────────────────┴─────────────────────┘

Как видно, только один товар (корзина) был куплен

Подзапросы

Некоторые колонки в таблицах могут называться одинаково. Тогда стоит использовать подзапросы и псевдонимы (aliases):

SELECT cart_id, product_id, when_added, when_bought

FROM (
SELECT cart_id, product_id, added_time as when_added FROM carts
)

ANY LEFT JOIN (
SELECT cart_id, product_id, paid_time as when_bought FROM checkouts
)

USING cart_id, product_id

Можно использовать псевдонимы и для колонок, которые используются в USING

Тип объединения

LEFT|INNER

Тип LEFT сначала выберет все записи из левой таблицы, а затем добавит к ним найденные записи из правой. Это сработает так же, как и в примере выше.

Использование типа INNER приведет к тому, что в результате мы увидим только те записи, которые есть и в правой и в левой таблице:

SELECT cart_id, product_id, added_time, paid_time
FROM carts
ANY INNER JOIN checkouts
USING cart_id, product_id

В результате мы увидим только одну строку (т.к. в правой таблице всего одна запись):

┌─cart_id─┬─product_id─┬──────────added_time─┬───────────paid_time─┐
│       2 │          1 │ 2018-03-24 11:11:46 │ 2018-03-24 11:13:27 │
└─────────┴────────────┴─────────────────────┴─────────────────────┘

Строгость объединения

ANY|ALL

Использование ALL приведет к тому, что для каждого ключа из левой таблицы будут выбраны все соответствующие записи из правой:

SELECT

product_id,
added_time,
paid_time
FROM checkouts

ALL LEFT JOIN carts USING (product_id)

Довольно бессмысленный запрос 🙂

В результате увидим все купленные товары со всеми датами добавления их в корзины:

┌─product_id─┬──────────added_time─┬───────────paid_time─┐
│          1 │ 2018-03-24 11:11:36 │ 2018-03-24 11:13:27 │
│          1 │ 2018-03-24 11:11:46 │ 2018-03-24 11:13:27 │
└────────────┴─────────────────────┴─────────────────────┘

Для каждой записи из таблицы checkouts мы выбрали

Более популярным методом объединения при работе с аналитическими данными является ANY. Он выбирает первое попавшееся соответствие из правой таблицы:

SELECT

product_id,
added_time,
paid_time
FROM checkouts

ANY LEFT JOIN carts USING (product_id)

В этот раз мы увидим только одну строку (т.к. она одна в левой таблице):

┌─product_id─┬──────────added_time─┬───────────paid_time─┐
│          1 │ 2018-03-24 11:11:36 │ 2018-03-24 11:13:27 │
└────────────┴─────────────────────┴─────────────────────┘

Первая запись из правой таблицы, соответствующая записи в левой

Оптимизация JOIN

Clickhouse выполняет объединение до фильтрации WHERE. Т.е. сначала все результаты загружаются в память, а уже потом фильтруются, сортируются и группируются. Следовательно, подзапросы лучше использовать, когда нужно объединить только части таблиц. Например:

SELECT cart_id, product_id, added_time, paid_time

FROM (
SELECT * FROM carts WHERE added_date = today()
)

ANY LEFT JOIN (
SELECT * FROM checkouts
)

USING cart_id, product_id

Производительный вариант объединения при фильтрации

Это быстрый вариант запроса. А такой запрос будет работать медленнее, т.к. выгрузит данные из всей таблицы в память перед объединением и последующей фильтрацией:

SELECT cart_id, product_id, added_time, paid_time
FROM carts
ANY LEFT JOIN checkouts
USING cart_id, product_id
WHERE added_time = today()
Медленный вариант объединения при фильтрации

TL;DR

  • JOIN в Clickhouse бывает двух типов — INNER (показывает только записи, которые есть и в левой и в правой таблице) и LEFT (показывает все результаты из левой таблицы).
  • ANY позволяет выбрать только одну (первую) запись из правой таблицы, а ALL выгрузит все соответствующие записи из правой.
  • Для оптимизации объединений лучше использовать подзапросы с фильтрацией.

Этот текст был написан несколько лет назад. С тех пор упомянутые здесь инструменты и софт могли получить обновления. Пожалуйста, проверяйте их актуальность.

Визуальное объяснение SQL Server RIGHT JOIN на практических примерах

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

Введение в SQL Server

RIGHT JOIN clause

RIGHT JOIN — это часть оператора SELECT . Предложение RIGHT JOIN объединяет данные из двух или более таблиц.

Предложение RIGHT JOIN начинает выбор данных из правой таблицы и сопоставление их со строками из левой таблицы. RIGHT JOIN возвращает набор результатов, который включает все строки в правой таблице, независимо от того, есть ли у них совпадающие строки из левой таблицы.

Если строка в правой таблице не имеет совпадающих строк из левой таблицы, столбец левой таблицы в наборе результатов будет иметь пустые значения.

Ниже показан синтаксис предложения RIGHT JOIN :

 

SELECT select_list ИЗ Т1 RIGHT JOIN T2 ON join_predicate;

Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)

В этом синтаксисе T1 — это левая таблица, а T2 — правая таблица.

Обратите внимание, что RIGHT JOIN и RIGHT OUTER JOIN — это одно и то же. Ключевое слово OUTER необязательно.

Следующая диаграмма Венна иллюстрирует операцию RIGHT JOIN :

SQL Server

RIGHT JOIN example

Мы будем использовать таблицу sales.order_items и production.products из образца базы данных для демонстрации.

Следующий оператор возвращает все order_id из продаж .order_items и название продукта из production.products table:

 

SELECT наименование товара, номер заказа ИЗ sales.order_items o ПРАВО ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к production.products p ВКЛ o.product_id = p.product_id СОРТИРОВАТЬ ПО номер заказа;

Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)

Вот результат:

Запрос вернул все строки из таблицы production.products (правая таблица) и строки из sales.Таблица order_items (левая таблица). Если у продукта нет продаж, столбец order_id будет иметь значение NULL.

Чтобы получить продукты, у которых нет продаж, вы добавляете предложение WHERE в приведенный выше запрос, чтобы отфильтровать продукты, у которых есть продажи:

 

SELECT наименование товара, номер заказа ИЗ sales.order_items o ПРАВО ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к production.products p ВКЛ o.product_id = p.product_id КУДА order_id ЕСТЬ NULL СОРТИРОВАТЬ ПО наименование товара;

Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)

На следующем рисунке показан результат:

На следующей диаграмме Венна показана вышеописанная операция RIGHT JOIN :

В этом руководстве вы узнали, как использовать SQL Server RIGHT JOIN для запроса данных из двух таблиц.

SQL — внутреннее соединение (простое соединение) | Изучите SQL Online

Пред. След.
  • INNER JOIN в SQL используется для объединения двух или более таблиц вместе с использованием совпадающих столбцов из обеих таблиц. Выбираются все совпадающие записи столбца. Все выбранные столбцы из разных таблиц отображаются в единой таблице результатов.
  • Внутреннее соединение также называется простым соединением, которое часто используется в SQL для соединения таблиц.
  • INNER JOIN в SQL возможно только тогда, когда в этих таблицах доступен хотя бы один общий столбец.И мы получим записи из этих таблиц, когда совпадут значения этих двух общих столбцов.

Синтаксис SQL для внутреннего соединения (простое соединение):

Синтаксис SQL для внутреннего соединения (простое соединение) ВЫБРАТЬ table1.column1, table2.column2 и т. Д.
FROM table1
INNER JOIN table2
ON table1.column_name = table2.column_name;
Или

Другой эквивалентный синтаксис SQL для внутреннего соединения (простое соединение)

ВЫБРАТЬ таблицу1.column1, table2.column2 и т. д.
FROM table1
JOIN table2
ON table1.column_name = table2.column_name;

Обратите внимание на следующие 2 таблицы с небольшим количеством записей, как указано ниже.

Стол1:

Имя таблицы (например): student1
Имена столбцов в этой таблице: Student_ID, Student_name, City и Age
Доступные записи: 4 строки

Стол2:

Имя таблицы (например): student2
Имена столбцов в этой таблице: Student_ID, Department, College и Rank
Доступные записи: 4 строки

Пример: как использовать внутреннее соединение SQL (простое соединение):

SQL-запрос:

ВЫБРАТЬ ученика1.Student_name, student1.City, student2. Департамент, студент2.Ранг
ОТ студента1
ВНУТРЕННЕЕ ПРИСОЕДИНЕНИЕ student2
НА student1.Student_ID = student2.Student_ID;

или

ВЫБРАТЬ ученика1. Student_name, student1.City, student2. Департамент, студент2.Ранг
ОТ student1
ПРИСОЕДИНИТЬСЯ student2
ON student1.Student_ID = student2.Student_ID;

Описание:

В приведенном выше SQL INNER JOIN 4 столбца выбираются из 2 разных таблиц путем объединения общего поля «Student_ID» из обеих таблиц.В обеих таблицах доступны только 3 совпадающих «Student_ID». Таким образом, выбираются и отображаются только 3 записи.

Вывод запроса SQL:

ПРОДОЛЖИТЬ НА ДРУГИХ СОЕДИНЕНИЯХ SQL:

Щелкните каждое соединение SQL ниже, чтобы просмотреть подробное описание и примеры SQL-запросов.

Тип SQL JOINS Описание
SQL — внутреннее соединение (простое соединение) Он используется для объединения двух или более таблиц вместе с использованием совпадающих столбцов из обеих таблиц.
SQL — левое соединение (левое внешнее соединение) LEFT JOIN выбирает все записи из левой таблицы, а также выбирает все совпадающие записи из правой таблицы.
SQL — правое соединение (правое внешнее соединение) RIGHT JOIN выбирает все записи из правой таблицы, а также выбирает все совпадающие записи из левой таблицы.
SQL — полное соединение (полное внешнее соединение) FULL JOIN выбирает и возвращает все записи из левой и правой таблиц.
SQL — Самостоятельное соединение Self Join используется для присоединения таблицы к самой себе.
SQL — декартово соединение или перекрестное соединение Декартово соединение возвращает декартовы произведения двух или более таблиц, соединенных вместе.
Пред. След.

Нравится? Пожалуйста, поделитесь словом!

SQL JOIN — javatpoint

Как видно из названия, JOIN означает , чтобы объединить что-то . В случае SQL JOIN означает
«для объединения двух или более таблиц» .

Предложение SQL JOIN берет записи из двух или более таблиц в базе данных и объединяет их вместе.

Стандарт ANSI SQL определяет пять типов JOIN:

  1. внутреннее соединение,
  2. соединение левое наружное,
  3. соединение правое наружное,
  4. полное внешнее соединение и
  5. крестовое соединение.

В процессе объединения строки обеих таблиц объединяются в одну таблицу.


Почему используется SQL JOIN?

Если вы хотите получить доступ к нескольким таблицам с помощью оператора select.

Если вы хотите объединить две или более таблиц, используется оператор SQL JOIN. Он объединяет строки этих таблиц в одну таблицу, и можно получить информацию с помощью оператора SELECT.

Объединение двух или более таблиц основано на общем поле между ними.

SQL INNER JOIN, также известный как простое соединение, является наиболее распространенным типом соединения.


Как использовать соединение SQL или внутреннее соединение SQL?

Рассмотрим пример развертывания процесса SQL JOIN:

1.Рабочий стол

9032

ID Staff_NAME Staff_AGE STAFF_ADDRESS Monthley_Package
1 ARYAN 22 MUMBAI 22 MUMBAI 901 901 901 901 901 901
3 MONTY 25 MOHALI 22000
4 AMIT 20 ALLAHABAD 12000 901Таблица выплат

Payment_ID DATE Staff_ID СУММА
101 30 декабря 2009 г.
103 23.02.2010 4 3500.00

Итак, если вы последуете этому оператору JOIN, чтобы соединить эти две таблицы?

ВЫБЕРИТЕ Staff_ID, Staff_NAME, Staff_AGE, AMOUNT
ОТ ПЕРСОНАЛА, ОПЛАТА p
ГДЕ с.ID = p.STAFF_ID;

Результат будет примерно таким:

STAFF_ID НАИМЕНОВАНИЕ Staff_AGE СУММА
3 MONTY 25 2500
1

9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 901

25 3500
1 АРЯН 22 3000

SQL Join — внутреннее, левое, правое и полное объединение

В нашей базе данных хранятся большие блоки данных, состоящие из тысяч таблиц.Когда нам нужно изучить определенный набор данных, удовлетворяющий различным условиям, мы сталкиваемся с проблемами при объединении большого количества данных.

Данные распределены по нескольким таблицам, и поэтому для извлечения данных из нескольких таблиц мы используем различные объединения, чтобы преобразовать таблицы в одну.

Что такое соединения в SQL и использование соединений SQL?

Операторы соединения

SQL помогают нам объединять строки, столбцы и части различных таблиц и рассматривать их как единое целое. Используя объединения, мы можем легко объединить и представить данные в единую таблицу.

Это позволяет нам легко выполнять запросы и транзакции с данными, которые нам нужны. Мы выполняем соединения на основе одного или нескольких общих полей в двух или более таблицах.

Попробуем разобраться на примере данных школьника.

У нас есть таблица, в которой хранятся данные студента со всеми личными данными, включая данные родителя и данные о состоянии здоровья студента. С другой стороны, у нас есть таблица, в которой хранятся данные об успеваемости студента.

Теперь предположим, что мы хотим провести опрос среди наших школьников, который требует данных родителей и успеваемости ученика с течением времени. Для проведения любого анализа нам необходимо, чтобы данные присутствовали в одной таблице.

Для этого мы используем объединения в таблицах. Используя соединение, мы можем комбинировать данные, которые удовлетворяют различным условиям и логике, которые мы указываем и требуем.

Когда мы используем объединения, они выполняются по нескольким переданным параметрам и условиям. Здесь мы узнаем больше о типах и использовании доступных объединений в SQL.

Демо-база данных

Давайте посмотрим наши таблицы, то есть DataFlair_emp1 и DataFlair_emp2.
Запрос:

 ВЫБРАТЬ * ИЗ DataFlair_emp1;
 

Запрос:

 ВЫБРАТЬ * ИЗ DataFlair_emp2;
 

Типы SQL-соединений

У нас есть четыре типа соединений в SQL, и они следующие:

Старший № ПРИСОЕДИНЯТЬСЯ Описание
1 Внутреннее соединение Выбирает значение, общее для всех таблиц.
2 Левое (внешнее) соединение Выбирает все значения из левой таблицы и соответствующие записи из правой таблицы.
3 Правое (внешнее) соединение Выбирает все значения из правой таблицы и соответствующие записи из левой таблицы.
4 Полное (внешнее) соединение Выбирает значение при совпадении в правой или левой таблице.

Ниже схематически представлены все соединения SQL:

Синтаксис внутреннего объединения SQL
 ВЫБРАТЬ *
ИЗ tableName1
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ tableName2
НА tableName1.matchColumn = tableName2.matchingColumn;
 

Пример 1: [Внутреннее объединение] Давайте просмотрим все данные в обеих наших таблицах, используя внутреннее объединение.
Запрос:

 ВЫБРАТЬ *
ОТ DataFlair_emp1
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ DataFlair_emp2
ВКЛ dataflair_emp1.emp_id = dataflair_emp2.emp_id;
 

Синтаксис SQL левого (внешнего) соединения
 ВЫБРАТЬ *
ИЗ tableName1
LEFT JOIN tableName2
НА имя_таблицы1.matchingColumn = имя_таблицы2.matchColumn;
 

Пример 2: [Левое (внешнее) соединение] Давайте использовать левое соединение для обеих наших таблиц.
Запрос:

 ВЫБРАТЬ *
ОТ DataFlair_emp1
LEFT JOIN DataFlair_emp2
ВКЛ dataflair_emp1.emp_id = dataflair_emp2.emp_id;
 

Синтаксис правого (внешнего) соединения SQL
 ВЫБРАТЬ *
ИЗ tableName1
RIGHT JOIN tableName2
ON имя_таблицы1.matchingColumn = имя_таблицы2.matchingColumn;
 

Пример 3: [Правое (внешнее) соединение] Давайте использовать правое соединение для обеих наших таблиц.
Запрос:

 ВЫБРАТЬ *
ОТ DataFlair_emp1
ПРАВО ПРИСОЕДИНИТЬСЯ к DataFlair_emp2
ВКЛ dataflair_emp1.emp_id = dataflair_emp2.emp_id;
 

Синтаксис полного (внешнего) соединения SQL
 ВЫБРАТЬ *
ИЗ tableName1
RIGHT JOIN tableName2
ON имя_таблицы1.matchingColumn = имя_таблицы2.matchingColumn;
 

Пример 4: [Полное (внешнее) соединение] Давайте использовать полное соединение для обеих наших таблиц.
Запрос:

 ВЫБРАТЬ *
ОТ DataFlair_emp1
ПОЛНОЕ СОЕДИНЕНИЕ DataFlair_emp2
ПО dataflair_emp1.emp_id = dataflair_emp2.emp_id;
 

Сводка

Когда нам приходится иметь дело с большими объемами данных, нам нужно сделать множество модификаций и настроек в наших данных, чтобы извлечь некоторые значимые знания.

С помощью объединений мы можем легко объединить данные и извлечь из них полезную информацию. Мы обсудили четыре важных типа соединений: полное внешнее соединение, левое внешнее соединение, правое внешнее соединение и внутреннее соединение.

Если вы довольны DataFlair, не забудьте порадовать нас своим положительным отзывом в Google | Facebook

различных типов SQL-объединений

SQL-объединений используются для выборки / извлечения данных из двух или более таблиц данных в зависимости от условия объединения.Условие соединения — это связь между некоторыми столбцами в таблицах данных, которые участвуют в соединении SQL. В основном таблицы базы данных связаны друг с другом ключами. Мы используем это соотношение ключей в соединениях SQL.

Также см. Статью Соединения SQL с C # LINQ.

Типы соединений SQL

В Sql Server у нас есть только три типа соединений. Используя эти объединения, мы извлекаем данные из нескольких таблиц в зависимости от условий.

  1. Внутреннее объединение

    Внутреннее объединение возвращает только те записи / строки, которые совпадают / существуют в обеих таблицах.Синтаксис для внутреннего соединения:

     Выберите * из таблицы_1 как t1
    внутреннее соединение table_2 как t2
    на t1.IDcol = t2.IDcol 
  2. Внешнее соединение

    У нас есть три типа внешнего соединения.

    1. Левое внешнее объединение

      Левое внешнее объединение возвращает все записи / строки из левой таблицы, а из правой таблицы возвращает только совпавшие записи. Если в правой таблице нет совпадающих столбцов, она возвращает значения NULL. Синтаксис для левого внешнего соединения:

       Выберите * из таблицы_1 как t1
      левое внешнее соединение table_2 как t2
      на t1.IDcol = t2.IDcol 
    2. Правое внешнее соединение

      Правое внешнее соединение возвращает все записи / строки из правой таблицы, а из левой таблицы возвращает только совпавшие записи. Если в левой таблице нет совпадающих столбцов, она возвращает значения NULL. Синтаксис для правого внешнего соединения:

       Выберите * из таблицы_1 как t1
      правое внешнее соединение table_2 как t2
      на t1.IDcol = t2.IDcol 
    3. Полное внешнее соединение

      Полное внешнее соединение объединяет левое внешнее соединение и правое внешнее соединение.Это соединение возвращает все записи / строки из обеих таблиц. Если в обеих таблицах нет совпадающих столбцов, оно возвращает значения NULL. Синтаксис для полного внешнего соединения:

       Выберите * from table_1 как t1
      полное внешнее соединение table_2 как t2
      on t1.IDcol = t2.IDcol 
  3. Cross Join

    Cross join — это декартово соединение, означающее декартово произведение обеих таблиц. Это соединение не требует каких-либо условий для соединения двух таблиц. Это соединение возвращает записи / строки, которые являются умножением количества записей из обеих таблиц, что означает, что каждая строка в левой таблице будет связана с каждой строкой правой таблицы.Синтаксис для правого внешнего соединения:

     Выбрать * из таблицы_1
    cross join table_2 
  4. Self Join

    Self join используется для присоединения таблицы базы данных к самой себе, особенно когда таблица имеет внешний ключ, который ссылается на ее собственный первичный ключ. В основном у нас есть только три типа соединений: внутреннее соединение, внешнее соединение и перекрестное соединение. Мы используем любой из этих трех JOINS, чтобы присоединить таблицу к самой себе. Следовательно, самосоединение не является типом соединения Sql.

Примеры соединения

Предположим, мы следуем трем таблицам, и данные в этих трех таблицах показаны на рисунке.Вы можете скачать SQL-скрипт, использованный в этой статье, по ссылке.

Внутреннее соединение

 SELECT t1.OrderID, t0.ProductID, t0.Name, t0.UnitPrice, t1.Quantity, t1.Price
ОТ tblProduct AS t0
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ tblOrder AS t1 ON t0.ProductID = t1.ProductID
ORDER BY t1.OrderID 

Внутреннее объединение между более чем двумя таблицами

 SELECT t1.OrderID, t0.ProductID, t0.Name, t0.UnitPrice, t1.Quantity, t1.Price, t2.Name AS Customer
ОТ tblProduct AS t0
INNER JOIN tblOrder AS t1 ON t0.ProductID = t1.ProductID
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ tblCustomer AS t2 ON t1.CustomerID = t2.CustID
ORDER BY t1.OrderID 

Внутреннее соединение на нескольких условиях

 SELECT t1.OrderID, t0.ProductID, t0.Name, t0.UnitPrice, t1.Quantity, t1.Price, t2.Name AS Customer
ОТ tblProduct AS t0
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ tblOrder AS t1 ON t0.ProductID = t1.ProductID
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ tblCustomer КАК t2 НА t1.CustomerID = t2.CustID И t1.ContactNo = t2.ContactNo
ORDER BY t1.OrderID 

Левое внешнее соединение

 ВЫБРАТЬ t1.OrderID AS OrderID, t0.ProductID, t0.Name, t0.UnitPrice, t1.Quantity AS Количество, t1.Price AS Цена
ОТ tblProduct AS t0
LEFT OUTER JOIN tblOrder AS t1 ON t0.ProductID = t1.ProductID
ЗАКАЗАТЬ ПО t0.ProductID
  

Правое внешнее соединение

 SELECT t1.OrderID AS OrderID, t0.ProductID, t0.Name, t0.UnitPrice, t1.Quantity AS Количество, t1.Price AS Price
ОТ tblProduct AS t0
RIGHT OUTER JOIN tblOrder AS t1 ON t0.ProductID = t1.ProductID
ЗАКАЗ ОТ t0.ProductID 

Полное внешнее соединение

 SELECT t1.OrderID AS OrderID, t0.ProductID, t0.Name, t0.UnitPrice, t1.Quantity AS Количество, t1.Price AS Price
ОТ tblProduct AS t0
ПОЛНОЕ ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ tblOrder AS t1 ON t0.ProductID = t1.ProductID
ORDER BY t0.ProductID 

Cross Join

 SELECT t1.OrderID, t0.ProductID, t0.Name, t0.UnitPrice, t1.Quantity, t1.Price
ИЗ tblProduct AS t0, tblOrder AS t1
ЗАКАЗАТЬ ПО t0.ProductID 

Самостоятельное соединение

Чтобы понять самосоединение, предположим, что мы следуем двум таблицам, и данные в этих двух таблицах показаны на рисунке.

 СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ emp
(
id int NOT NULL первичный ключ,
имя varchar (100) NULL,
обозначение varchar (50) NULL,
supid int ссылки на внешний ключ emp (id)) - В этой таблице у нас есть supid внешнего ключа, который ссылается на его собственный идентификатор первичного ключа. Мы используем его для самостоятельного присоединения
ВСТАВИТЬ В emp (идентификатор, имя, обозначение) ЗНАЧЕНИЯ (1, 'mohan', 'Manger')
ВСТАВИТЬ В emp (id, имя, обозначение, supid) ЗНАЧЕНИЯ (2, 'raj kumar', 'SE', 1)
 ВСТАВИТЬ В emp (id, имя, обозначение) VALUES (3, 'bipul kumar', 'Manager')
 ВСТАВИТЬ В emp (id, имя, обозначение, supid) ЗНАЧЕНИЯ (4, 'mrinal kumar', 'SE', 2)
 INSERT INTO emp (id, name, designation, supid) VALUES (5, 'jitendra kumar', 'SE', 2) 
 СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ empinfo
(
id int первичный ключ,
 адрес varchar (50) NULL
)
ВСТАВИТЬ В empinfo (идентификатор, адрес) ЗНАЧЕНИЯ (1, 'Дели')
ВСТАВИТЬ В empinfo (идентификатор, адрес) ЗНАЧЕНИЯ (2, 'Нойда')
ВСТАВИТЬ empinfo (id, адрес) VALUES (4, 'Gurgaon')
ВСТАВИТЬ В empinfo (идентификатор, адрес) ЗНАЧЕНИЯ (6, 'Дели')
ВСТАВИТЬ empinfo (идентификатор, адрес) ЗНАЧЕНИЯ (7, 'Нойда')
 
 выберите e.id, e.name, e.supid как managerid, ei.name как имя менеджера из emp e left join emp ei на e.supid = ei.id;
- внешнее ключевое слово необязательно 
Как вы думаете?

Надеюсь, вам понравятся эти ценные уловки при запросе данных из базы данных, такой как SQL Server. Я хотел бы получить отзывы от читателей моего блога. Мы всегда приветствуем ваши ценные отзывы, вопросы или комментарии об этой статье.

Поделиться Артикул

Пройдите бесплатные тесты, чтобы оценить свои навыки!

Менее чем за 5 минут с помощью нашего теста навыков вы сможете определить пробелы в своих знаниях и сильные стороны.

Заявление SQL FULL JOIN — Учебник Республика

В этом руководстве вы узнаете, как получить данные из двух таблиц с помощью полного соединения SQL.

Использование полных соединений

A FULL JOIN возвращает все строки из соединенных таблиц, независимо от того, совпадают они или нет, т.е. вы можете сказать, что полное соединение сочетает в себе функции LEFT JOIN и RIGHT JOIN .Полное соединение — это тип внешнего соединения, поэтому его также называют полным внешним соединением .

На следующей диаграмме Венна показано, как работает полное соединение.

Примечание: Внешнее соединение — это соединение, которое включает строки в результирующем наборе, даже если между строками в двух объединяемых таблицах может не быть совпадения.

Чтобы понять это ясно, давайте посмотрим на следующие таблицы сотрудников и отделов .

+ -------- + -------------- + ------------ + --------- +
| emp_id | emp_name | найм_дата | dept_id |
+ -------- + -------------- + ------------ + --------- +
| 1 | Итан Хант | 2001-05-01 | 4 |
| 2 | Тони Монтана | 2002-07-15 | 1 |
| 3 | Сара Коннор | 2005-10-18 | 5 |
| 4 | Рик Декард | 2007-01-03 | 3 |
| 5 | Мартин Бланк | 2008-06-24 | NULL |
+ -------- + -------------- + ------------ + --------- +
 
+ --------- + ------------------ +
| dept_id | dept_name |
+ --------- + ------------------ +
| 1 | Администрация |
| 2 | Служба поддержки клиентов |
| 3 | Финансы |
| 4 | Человеческие ресурсы |
| 5 | Продажи |
+ --------- + ------------------ +
 
Стол: сотрудников Стол: отделов

Теперь предположим, что вы просто хотите получить имена всех сотрудников и имена доступных отделов, независимо от того, есть ли у них соответствующие строки в другой таблице. В этом случае вы можете использовать полное соединение, как показано ниже.

Следующий оператор извлекает все отделы, а также сведения обо всех сотрудниках, объединяя таблицы сотрудников и департаментов вместе с использованием общего поля dept_id .

  ВЫБРАТЬ t1.emp_id, t1.emp_name, t1.hire_date, t2.dept_name
ОТ сотрудников КАК t1 ПОЛНОЕ СОЕДИНЕНИЕ отделов КАК t2
ВКЛ t1.dept_id = t2.dept_id ЗАКАЗАТЬ ПО emp_name;  

Некоторые базы данных, такие как Oracle, MySQL, не поддерживают полные объединения.В этом случае вы можете использовать оператор UNION ALL , чтобы объединить LEFT JOIN и RIGHT JOIN следующим образом:

  ВЫБРАТЬ t1.emp_id, t1.emp_name, t1.hire_date, t2.dept_name
ОТ сотрудников AS t1 ВЛЕВО ПРИСОЕДИНИТЬСЯ к отделам AS t2
ВКЛ t1.dept_id = t2.dept_id
СОЮЗ ВСЕ
ВЫБЕРИТЕ t1.emp_id, t1.emp_name, t1.hire_date, t2.dept_name
ОТ сотрудников AS t1 ПРАВИЛЬНО ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к отделам AS t2
ВКЛ t1.dept_id = t2.dept_id ЗАКАЗАТЬ ПО emp_name;  

После выполнения вышеуказанной команды вы получите что-то вроде этого:

+ -------- + -------------- + ------------ + ------------ ------ +
| emp_id | emp_name | найм_дата | dept_name |
+ -------- + -------------- + ------------ + ------------ ------ +
| NULL | NULL | NULL | Служба поддержки клиентов |
| 1 | Итан Хант | 2001-05-01 | Человеческие ресурсы |
| 1 | Итан Хант | 2001-05-01 | Человеческие ресурсы |
| 5 | Мартин Бланк | 2008-06-24 | NULL |
| 4 | Рик Декард | 2007-01-03 | Финансы |
| 4 | Рик Декард | 2007-01-03 | Финансы |
| 3 | Сара Коннор | 2005-10-18 | Продажи |
| 3 | Сара Коннор | 2005-10-18 | Продажи |
| 2 | Тони Монтана | 2002-07-15 | Администрация |
| 2 | Тони Монтана | 2002-07-15 | Администрация |
+ -------- + -------------- + ------------ + ------------ ------ +
 

Как видите, результат включает все строки из таблицы департаментов и сотрудников .

Подсказка: В запросе соединения левая таблица — это та, которая появляется крайним левым в предложении JOIN , а правая таблица — это та, которая появляется крайней правее.

Примечание: При выполнении внешних соединений, когда СУБД (система управления базами данных) не может сопоставить ни одну строку, она помещает NULL в столбцы, чтобы указать, что данные не существуют.

присоединиться к

присоединиться к

explore: explore_name {
присоединиться: view_name {…}
}

Иерархия

присоединиться

Значение по умолчанию

Нет

Принимает

Имя существующего вида

Специальные правила
  • Этот параметр принимает имя представления, а не имя базовой таблицы представления (хотя они часто идентичны)
  • Если ваш диалект не поддерживает Simmric_aggregates , большинство типов мер исключаются из объединенных представлений
  • Вы можете присоединиться к одному и тому же представлению более одного раза, используя из

join позволяет вам определять связь соединения между исследованием и представлением, чтобы вы могли объединять данные из нескольких представлений.Вы можете присоединиться к любому количеству просмотров для любого исследования.

Напомним, что каждое представление связано с таблицей в вашей базе данных или производной таблицей, которую вы определили в Looker. Точно так же, поскольку исследование связано с представлением, оно также связано с какой-либо таблицей.

Таблица, связанная с исследованием, помещается в предложение FROM SQL, которое генерирует Looker. Таблицы, связанные с объединенными представлениями, помещаются в предложение JOIN SQL, которое генерирует Looker.

Чтобы определить отношение соединения (предложение SQL ON ) между исследованием и представлением, вам потребуется использовать join в сочетании с другими параметрами.

Требуется, чтобы вы использовали или sql_on или параметр foreign_key , чтобы установить условие SQL ON .

Вам также необходимо убедиться, что вы используете соответствующие типы соединений и отношения, хотя параметры типа и отношения не всегда явно требуются.Если их значения по умолчанию type: left_outer и Relations: many_to_one подходят для вашего варианта использования, то эти параметры можно исключить.

Эти ключевые параметры и их связь с SQL, который генерирует Looker, показаны здесь:

sql_on

sql_on позволяет установить связь соединения путем непосредственного написания предложения SQL ON . Поскольку он может выполнять те же соединения, что и foreign_key , но его легче читать и понимать, как правило, он предпочтительнее.

Для полного понимания см. Страницу документации по параметру sql_on .

foreign_key

foreign_key позволяет установить связь соединения, используя первичный ключ объединенного представления и связав его с измерением в Исследовании. Этот шаблон очень распространен в проектировании баз данных, и foreign_key — элегантный способ выразить соединение в этих случаях.

Для полного понимания см. Страницу документации по параметру foreign_key .

тип

Большинство объединений в Looker — это ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ по причинам, описанным в разделе «Не применять бизнес-логику в объединениях, если это возможно» на этой странице. Следовательно, если вы явно не добавите типа , Looker предположит, что вам нужно LEFT JOIN . Однако, если вам по какой-то причине нужен другой тип соединения, вы можете сделать это с помощью типа .

Полное объяснение см. На странице документации по параметрам типа .

отношения

На приведенной выше диаграмме отношение не оказывает прямого влияния на SQL, который генерирует Looker, но имеет критическое значение для правильного функционирования Looker. Если вы не добавляете явно отношение , Looker будет считать, что это many-to-one , то есть многие строки в Explore могут иметь одну строку в объединенном представлении. Не все соединения имеют этот тип отношений, и соединения с другими отношениями необходимо объявлять должным образом.

Для полного понимания см. Страницу документации по параметрам отношения .

Присоединитесь к представлению с именем , клиент , к исследованию с именем , заказ , где отношение присоединения равно

.

FROM order LEFT JOIN customer ON order.customer_id = customer.id :

explore: order {
присоединиться: клиент {
foreign_key: customer_id
Relationship: many_to_one # Может быть исключено, так как many_to_one по умолчанию
type: left_outer # Можно исключить, так как по умолчанию left_outer
}
}

Присоединитесь к представлению с именем , адрес , к исследованию с именем , человек , где отношение соединения равно

.

ОТ человека ОСТАЛОСЬ ПРИСОЕДИНИТЬСЯ адрес НА человека.id = address.person_id
И address.type = 'постоянный' :

explore: person {
присоединиться: адрес {
sql_on: $ {person.id} = $ {address.person_id} AND $ {address.type} = ‘постоянный’ ;;
отношения: one_to_many
type: left_outer # Можно исключить, так как по умолчанию left_outer
}
}

Присоединитесь к представлению с именем , член , к событию исследования , где отношение соединения равно

.

ОТ события INNER JOIN member ON member.id = event.member_id :

explore: event {
присоединиться: member {
sql_on: $ {event.member_id} = $ {member.id} ;;
Relationship: many_to_one # Может быть исключено, так как many_to_one по умолчанию
тип: внутренний
}
}

соединение должно использовать имена представлений, а не имена базовых таблиц

Параметр join принимает только имя представления, а не имя таблицы, связанной с этим представлением. Часто имя представления и имя таблицы идентичны, что может привести к ложному заключению, что имена таблиц могут использоваться.

Для некоторых типов мер требуются симметричные агрегаты

Если вы не используете симметричные агрегаты, большинство типов мер исключаются из объединенных представлений. Чтобы Looker поддерживал симметричные агрегаты в вашем проекте Looker, диалект вашей базы данных также должен их поддерживать. В следующей таблице показано, какие диалекты поддерживают симметричные агрегаты в Looker 21.18:

.

Без симметричных агрегатов отношения объединения, которые не являются взаимно однозначными, могут привести к неточным результатам в агрегатных функциях.Поскольку меры Looker являются агрегатными функциями, только меры типа : count (как COUNT DISTINCT ) переносятся из объединенных представлений в Explore. Если у вас есть однозначное отношение соединения, вы можете использовать параметр отношения , чтобы принудительно включить другие типы мер, например:

explore: person {
присоединиться: dna {
sql_on: $ {person.dna_id} = $ {dna.id} ;;
отношения: one_to_one
}
}

Причины, по которым Looker работает таким образом (для диалектов, не поддерживающих симметричные агрегаты), более подробно обсуждаются в сообщении блога «Агрегированные функции испортились».

Вы можете присоединиться к одному и тому же столу более одного раза, используя

из

В случаях, когда одна таблица содержит разные типы сущностей, можно присоединить представление к исследованию более одного раза. Для этого вам нужно использовать параметр из . Предположим, у вас есть заказ Explore, и вам нужно дважды присоединиться к просмотру человека : один раз для клиента и один раз для представителя службы поддержки клиентов. Вы можете сделать что-то вроде этого:

explore: order {
присоединиться: клиент {
от: человек
sql_on: $ {заказ.customer_id} = $ {customer.id} ;;
}
присоединиться: представитель {
от: человек
sql_on: $ {order.presentative_id} = $ {supplier.id} ;;
}
}

Не применяйте бизнес-логику в объединениях, если это возможно.

Стандартный подход Looker к объединению заключается в использовании LEFT JOIN , когда это возможно. Вам следует подумать о другом подходе, если вы обнаружите, что делаете что-то в этом роде:

explore: member_event {
от: событие
always_join: [участник]
присоединиться: member {
sql_on: $ {member_event.member_id} = $ {member.id} ;;
тип: внутренний
}
}

В этом примере мы создали исследование, которое только просматривает события, связанные с известными участниками. Однако предпочтительным способом выполнения этого в Looker было бы использование LEFT JOIN , чтобы просто получить данные о событиях и данные членов, склеенные вместе, например:

explore: event {
присоединиться: member {
sql_on: $ {event.member_id} = $ {member.id} ;;
}
}

Затем вы должны создать измерение, которое вы можете установить на да или нет , если вы хотите смотреть только на события участников, например:

Dimension: is_member_event {
тип: да нет
sql: $ {member.id} IS NOT NULL ;;
}

Этот подход предпочтительнее, поскольку он дает пользователям гибкость при просмотре всех событий или только событий участников по своему усмотрению. Вы не заставляли их смотреть только на события участников через соединение.

Если не используются симметричные агрегаты, избегайте объединений, вызывающих разветвление.

Этот раздел применим только к диалектам базы данных, которые не поддерживают симметричные агрегаты. См. Обсуждение симметричных агрегатов в разделе «Общие проблемы» на этой странице, чтобы определить, поддерживает ли ваш диалект симметричные агрегаты.

Если диалект вашей базы данных не поддерживает симметричные агрегаты, следует избегать объединений, которые приводят к разветвлению. Другими словами, следует избегать объединений, которые имеют отношение «один ко многим» между исследованием и представлением. Вместо этого объедините данные из представления в производную таблицу, чтобы установить взаимно однозначную связь с исследованием, а затем присоедините эту производную таблицу к исследованию.

Если это звучит сбивающе с толку, эта важная концепция разбита и объяснена в этом сообщении блога о том, что агрегатные функции испортились.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *