LEFT JOIN SQL как объединить две таблицы с возвратом строк из левой при отсутствии нужного предиката


Содержание материала:

Соединение таблиц или действие оператора SQL JOIN на примерах

Оператор JOIN используется для соединения двух или нескольких таблиц. Соединение таблиц может быть внутренним (INNER) или внешним (OUTER), причем внешнее соединение может быть левым (LEFT), правым (RIGHT) или полным (FULL). Далее на примере двух таблиц рассмотрим различные варианты их соединения.

Синтаксис соединения таблиц оператором JOIN имеет вид:

Предикат в этой конструкции определяет условие соединения строк из разных таблиц.

Допустим есть две таблицы (Auto слева и Selling справа), в каждой по четыре записи. Одна таблица содержит названия марок автомобилей (Auto), вторая количество проданных автомобилей (Selling):

Далее соединим эти таблицы по полю id несколькими различными способами. Совпадающие значения выделены красным для лучшего восприятия.

1. Внутреннее соединение (INNER JOIN) означает, что в результирующий набор попадут только те соединения строк двух таблиц, для которых значение предиката равно TRUE. Обычно используется для объединения записей, которые есть и в первой и во второй таблице, т. е. получения пересечения таблиц:

Красным выделена область, которую мы должны получить.

Итак, сам запрос:

Ключевое слово INNER в запросе можно опустить.

В итоге запрос отбирает и соединяет те записи, у которых значение поля id в обоих таблицах совпадает.

2. Внешнее соединение (OUTER JOIN) бывает нескольких видов. Первым рассмотрим полное внешнее объединение (FULL OUTER JOIN), которое объединяет записи из обоих таблиц (если условие объединения равно true) и дополняет их всеми записями из обоих таблиц, которые не имеют совпадений. Для записей, которые не имеют совпадений из другой таблицы, недостающее поле будет иметь значение NULL. Граф выборки записей будет иметь вид:

Переходим к запросу:

То есть мы получили все записи, которые есть в обоих таблицах. Записи у которых значение поля id совпадает соединяются, а у записей для которых совпадений не найдено недостающие поля заполняются значением NULL.

Ключевое слово OUTER можно опустить.

3. Левое внешнее объединение (LEFT OUTER JOIN). В этом случае получаем все записи удовлетворяющие условию объединения, плюс все оставшиеся записи из внешней таблицы, которые не удовлетворяют условию объединения. Граф выборки:

Запрос также можно писать без ключевого слова OUTER.

В итоге здесь мы получили все записи таблицы Auto. Записи для которых были найдены совпадения по полю id в таблице Selling соединяются, для остальных недостающие поля заполняются значением NULL.

Еще существует правое внешнее объединение (RIGHT OUTER JOIN). Оно работает точно также как и левое объединение, только в качестве внешней таблицы будет использоваться правая (в нашем случае таблица Selling или таблица Б на графе).

Далее рассмотрим остальные возможные выборки с использованием объединения двух таблиц.

4. Получить все записи из таблицы А, которые не имеют объединения из таблицы Б. Граф:

То есть в нашем случае, нам надо получить все автомобили из таблицы Auto, которые не имеют продаж в таблице Selling.

5. И последний вариант, получить все записи из таблицы А и Таблицы Б, которые не имеют объединений. Граф:

В нашем случае мы должны получить все записи из таблицы Auto, которые не связаны с таблицей Selling, и все записи из таблицы Selling, которые не имеют сопоставления из таблицы Auto.

На этом все, до новых встреч на страницах блога.

лабы по информатике, егэ

лабораторные работы и задачи по программированию и информатике, егэ по информатике

SQL урок 3. Запросы sql INNER JOIN (объединение таблиц)

Выборка из нескольких таблиц (неявная операция соединения)

В sql выборка из нескольких таблиц или неявная операция соединения допускается в предложении FROM, но при этом перечисление таблиц, как правило, сопровождается условием соединения записей из разных таблиц.

Рассмотрим пример неявной операции соединения:

SELECT DISTINCT группы.`Преподаватель` , список.`Учебная группа` , список.`курс` FROM группы, список WHERE группы.`Учебная группа` = список.`Учебная группа` AND курс

SELECT DISTINCT pc.Номер, Производитель FROM pc, product WHERE pc.Номер = product.Номер AND Цена

SELECT DISTINCT A.`Курс` AS номер_курса1, B.`Курс` AS номер_курса2 FROM список AS A, список AS B WHERE A.`Год рождения` = B.`Год рождения` AND A.Курс A.Курс используется для того, чтобы не выводились одинаковые пары, отличающиеся только перестановкой курса.
В общем случае можно использовать условие A.Курс <> B.Курс !

SELECT DISTINCT A.Номер AS модель1, B.Номер AS модель2 FROM pc AS A, pc AS B WHERE A.Цена = B.Цена AND A.Номер A.Номер используется для того, чтобы не выводились одинаковые пары, отличающиеся только перестановкой номера:

Запросы sql INNER JOIN

В предложении FROM может использоваться явная операция соединения двух и более таблиц.

Разберем пример. Имеем две таблицы: teachers (учителя) и lessons (уроки):

teachers lessons

SELECT t.name,t.code,l.course FROM teachers t INNER JOIN lessons l ON t. >

В запросе буквы l и t являются псевдонимами таблиц lessons (l) и teachers (t).

Inner Join — это внутреннее объединение ( JOIN — с англ. «объединение», ключевое слово INNER можно опустить).

При внутреннем объединении выбираются только совпадающие данные из объединяемых таблиц.

Запросы sql OUTER JOIN

При использовании внутреннего объединения inner join выбираются только совпадающие данные из объединяемых таблиц. Для того чтобы получить данные, которые подходят по условию частично, необходимо использовать внешнее объединение.

OUTER JOIN — внешнее объединение, которое возвращает данные из обеих таблиц (совпадающие по условию объединения), ПЛЮС выборка дополнится оставшимися данными из внешней таблицы, которые по условию не подходят, заполнив недостающие данные значением NULL .

Существует два типа внешнего объединения — LEFT OUTER JOIN («внешней» таблицей будет находящаяся слева) и RIGHT OUTER JOIN («внешней» таблицей будет находящаяся справа).

Рисунок относится к объединению типа Left Outer Join:

SELECT t.name, t.code, l.course FROM teachers t LEFT OUTER JOIN lessons l ON t. >


С тем же примером (выбрать имена учителей и курсы, которые они ведут) фильтрация по RIGHT OUTER JOIN вернет полный список уроков по курсам (правая таблица) и сопоставленных учителей. Но так как нет таких уроков, которые бы не соответствовали определенным учителям, то выборка будет состоять только из двух строк:

SELECT t.name, t.code, l.course FROM teachers t RIGHT OUTER JOIN lessons l ON t. >

Выбрать фамилии студентов и их оценки по Word. В случае отсутствия оценки, все равно выводить фамилию.

В приведенных примерах можно вводить фильтры для более точной фильтрации:

SELECT t.name, t.code, l.course FROM teachers t LEFT OUTER JOIN lessons l ON t. >

Объединение с подзапросом

При использовании объединения часто бывает необходимо, чтобы результирующая выборка содержала данные только по одной конкретной строке

SELECT t1.*, t2.* from left_table t1 left join (select * from right_table where some_column = 1 limit 1) t2 ON t1. >

SELECT t1.*, t2.* from left_table t1 inner join (select * from right_table where some_column = 1 limit 1) t2 ON t1. >

SELECT t1.*, t2.* from teachers t1 inner join (select * from lessons where course = «php» limit 1) t2 ON t1. >

Разберем еще один пример:

SELECT t1.производитель, t1.Тип, t2 . * FROM pc t2 INNER JOIN ( SELECT * FROM product WHERE Тип = «Компьютер» ) t1 ON t2.Номер = t1.Номер

Так как в таблице product находятся данные не только по компьютерам, то мы использовали подзапрос, при этом сохранив внутреннее соединение таблиц.
Результат:

Left join (SQL) — пример, подробное описание, ошибки использования

В любой реальной реляционной базе данных вся информация распределяется по отдельным таблицам. Многие из таблиц имеют зафиксированные в схеме установленные связи друг с другом. Однако с помощью запросов Sql вполне реально проложить связь между данными, не заложенную в схеме. Это осуществляется путем выполнения операции соединения join, которая позволяет выстроить отношения между любым количеством таблиц и соединить даже, казалось бы, разрозненные данные.

В данной статье пойдет речь конкретно о левом внешнем соединении. Прежде чем приступить к описанию данного типа соединения, добавим в базу данных некоторые таблицы.

Подготовка необходимых таблиц

Допустим, в нашей базе данных имеется информация о людях и их недвижимом имуществе. Основная информация основывается на трех таблицах: Peoples (люди), Realty (недвижимость), Realty_peoples (таблица с отношениями, кому из людей какая недвижимость принадлежит). Предположим, в таблицах хранятся следующие данные по людям:

Несколько LEFT JOIN для одной и той же таблицы в одном запросе

Здравствуйте,можно ли в одной SQL запросе написать несколько LEFT JOIN для одной и той же таблицы? Например:

и еще один запрос

1 ответ 1

Да, такое вполне приемлемо, как я понимаю в Вашем случае один товар может иметь несколько атрибутов хранящихся в одной таблице, приходится конечно же джойнить ее несколько раз что бы получить строку с товаром и всеми атрибутами. Для примера: таблица с атрибутами:

таблица с товарами:

запрос будет выглядеть следующим образом:

Таким образом для одного товара Вы имеете одну запись в таблице товаров и две записи в таблице аттрибутов, но в рузультирующей выборке получаете одну строку для каждого товара и LIMIT в таком случае должен отрабатывать корректно. И как уже было сказано выше, не забудьте правильно расставить индексы)

Выполнение объединений с помощью SQL Access Perform joins using Access SQL

В реляционной системе баз данных, такой как доступ, часто требуется извлекать данные из нескольких таблиц за раз. In a relational database system like Access, you often need to extract information from more than one table at a time. Для этого можно использовать инструкцию SQL Join , которая позволяет извлекать записи из таблиц с определенными связями независимо от того, являются ли они одними, одними и многими. This can be accomplished by using an SQL JOIN statement, which enables you to retrieve records from tables that have defined relationships, whether they are one-to-one, one-to-many, or many-to-many.

ВНУТРЕННИЕ соединения INNER JOINs

Внутреннее соединение, которое также называется эквивалентным объединением, является наиболее часто используемым типом объединения. The INNER JOIN, also known as an equi-join, is the most commonly used type of join. Это соединение используется для получения строк из двух или более таблиц, сопоставляя значение поля, которое является общим для таблиц. This join is used to retrieve rows from two or more tables by matching a field value that is common between the tables. Объединяемые поля должны иметь похожие типы данных, и вы не можете присоединиться к типам данных мемо или OLEOBJECT. The fields you join on must have similar data types, and you cannot join on MEMO or OLEOBJECT data types.

Топ-пост этого месяца:  Что такое UXUI дизайн сходства и отличия, применение

Чтобы создать оператор inner join , используйте ключевые слова inner join в предложении from инструкции SELECT . To build an INNER JOIN statement, use the INNER JOIN keywords in the FROM clause of a SELECT statement.

В этом примере используется внутреннее соединение для создания набора результатов всех клиентов, у которых есть счета, а также даты и суммы этих счетов. This example uses the INNER JOIN to build a result set of all customers who have invoices, in addition to the dates and amounts of those invoices.

Обратите внимание на то, что имена таблиц делятся на ключевые слова inner join и что реляционное сравнение выполняется после ключевого слова On . Be aware that the table names are divided by the INNER JOIN keywords and that the relational comparison is after the ON keyword. Для реляционных сравнений можно также использовать операторы , = или <> , а также использовать ключевое слово between . For the relational comparisons, you can also use the , =, or <> operators, and you can also use the BETWEEN keyword. Кроме того, обратите внимание, что поля ID из обеих таблиц используются только в реляционном сравнении; они не являются частью результирующего набора. Also note that the ID fields from both tables are used only in the relational comparison; they are not part of the final result set.

Для дальнейшей квалификации оператора SELECT можно использовать предложение WHERE после сравнения JOIN в предложении On . To further qualify the SELECT statement, you can use a WHERE clause after the join comparison in the ON clause.

В приведенном ниже примере набор результатов сужается, чтобы включить только счета, выпущенные после 1 января 1998 г. The following example narrows the result set to include only invoices dated after January 1, 1998.

Если необходимо присоединиться к нескольким таблицам, можно вложить условия inner join . When you must join more than one table, you can nest the INNER JOIN clauses. Следующий пример строится на предыдущем операторе SELECT для создания набора результатов, но также включает город и состояние каждого клиента, добавляя внутреннее соединение для таблицы тблшиппинг. The following example builds on a previous SELECT statement to create the result set, but also includes the city and state of each customer by adding the INNER JOIN for the tblShipping table.

Обратите внимание, что первое предложение Join заключено в круглые скобки, чтобы оно было логически отделено от второго предложения Join . Be aware that the first JOIN clause is enclosed in parentheses to keep it logically separated from the second JOIN clause. Кроме того, можно присоединить таблицу к самой себе с помощью псевдонима для имени второй таблицы в предложении from . It is also possible to join a table to itself by using an alias for the second table name in the FROM clause. Предположим, вы хотите найти все записи клиентов, содержащие повторяющиеся фамилии. Suppose that you want to find all customer records that have duplicate last names. Это можно сделать, создав псевдоним «A» для второй таблицы и проверив имена, которые отличаются. You can do this by creating the alias «A» for the second table and checking for first names that are different.

ВНЕШНИЕ соединения OUTER JOINs

Внешнее объединение используется для получения записей из нескольких таблиц, сохраняя записи из одной из таблиц, даже если в другой таблице нет соответствующей записи. An OUTER JOIN is used to retrieve records from multiple tables while preserving records from one of the tables, even if there is no matching record in the other table. Существует два типа внешних объединений , поддерживаемых ядром баз данных Access: левые внешние соединения и правая внешние соединения. There are two types of OUTER JOINs that the Access database engine supports: LEFT OUTER JOINs and RIGHT OUTER JOINs.

Вспомните две таблицы, расположенные рядом друг с другом, таблица слева и таблица справа. Think of two tables that are beside each other, a table on the left and a table on the right. Левое внешнее соединение выбирает все строки в правой таблице, которые совпадают с условиями реляционного сравнения, а также выбирает все строки из левой таблицы, даже если в правой таблице нет соответствия. The LEFT OUTER JOIN selects all rows in the right table that match the relational comparison criteria, and also selects all rows from the left table, even if no match exists in the right table. Правое внешнее соединение просто является обратным по отношению к левому внешнему соединению; Вместо этого сохраняются все строки в правой таблице. The RIGHT OUTER JOIN is simply the reverse of the LEFT OUTER JOIN; all rows in the right table are preserved instead.

Например, предположим, что вы хотите определить общую сумму выставленных счетов для каждого клиента, но если у клиента нет накладных, вы хотите отобразить его, отображая слово «нет». As an example, suppose that you want to determine the total amount invoiced to each customer, but if a customer has no invoices, you want to show it by displaying the word «NONE.»

В предыдущей инструкции SQL возникают некоторые события. Several things occur in the previous SQL statement. Первый — использование оператора сцепления строк «&». The first is the use of the string concatenation operator «&». Этот оператор позволяет объединить два поля вместе с одной строкой. This operator allows you to join two or more fields together as one string. Второй оператор — непосредственный оператор if (IIf), который проверяет, имеет ли значение значение null. The second is the immediate if (IIf) statement, which checks to see if the total is null. Если это так, оператор возвращает слово «NONE». If it is, the statement returns the word «NONE.» Если параметр Total имеет значение, отличное от NULL, возвращается значение. If the total is not null, the value is returned. Последним является предложение OUTER JOIN . The final thing is the OUTER JOIN clause. Использование левого внешнего соединения сохраняет строки в левой таблице, чтобы видеть всех клиентов, даже тех, у которых нет счетов. Using the LEFT OUTER JOIN preserves the rows in the left table so that you see all customers, even those who do not have invoices.

Внешние соединения могут быть вложены в внутренние соединения при объединении с несколькими таблицами, но внутренние соединения не могут быть вложены в внешние соединения. OUTER JOINs can be nested inside INNER JOINs in a multi-table join, but INNER JOINs cannot be nested inside OUTER JOINs.

Декартово произведение The Cartesian product

Термин, с которым часто приходится обсуждать соединения, это декартово произведение. A term that often comes up when discussing joins is the Cartesian product. Декартово-продукт определяется как «все возможные сочетания всех строк во всех таблицах». A Cartesian product is defined as «all possible combinations of all rows in all tables.» Например, если вы присоединяетесь к двум таблицам без какого бы то ни было какого типа квалификации или присоединения, вы получите декартово произведение. For example, if you were to join two tables without any kind of qualification or join type, you would get a Cartesian product.

Это не хорошая вещь, особенно с таблицами, содержащими сотни или тысячи строк. This is not a good thing, especially with tables that contain hundreds or thousands of rows. Не создавайте декартово продукты, всегда выполняя присоединение. You should avoid creating Cartesian products by always qualifying your joins.

Оператор UNION The UNION operator

Несмотря на то, что оператор Union , также называемый запросом на объединение, не является объединением, он включается здесь, так как он включает в себя объединение данных из нескольких источников данных в один набор результатов, что аналогично некоторым типам соединений. Although the UNION operator, also known as a union query, is not technically a join, it is included here because it does involve combining data from multiple sources of data into one result set, which is similar to some types of joins. Оператор Union используется для объединения данных в таблицах, инструкциях SELECT или запросах, при этом не удаляются повторяющиеся строки. The UNION operator is used to splice together data from tables, SELECT statements, or queries, while leaving out any duplicate rows. Оба источника данных должны иметь одинаковое число полей, но эти поля не обязательно должны иметь одинаковый тип данных. Both data sources must have the same number of fields, but the fields do not have to be the same data type. Предположим, у вас есть таблица Employees, имеющая ту же структуру, что и таблица Customers, и вы хотите создать список имен и адресов электронной почты, объединив обе таблицы. Suppose that you have an Employees table that has the same structure as the Customers table, and you want to build a list of names and email addresses by combining both tables.

Чтобы получить все поля из обеих таблиц, можно использовать ключевое слово Table , как показано ниже. To retrieve all fields from both tables, you could use the TABLE keyword, like this.


Оператор Union не будет отображать записи, которые являются точными дубликатами в обеих таблицах, но их можно переопределить с помощью предиката ALL после ключевого слова Union , как показано ниже: The UNION operator will not display any records that are exact duplicates in both tables, but this can be overridden by using the ALL predicate after the UNION keyword, like this:

Оператор TRANSFORM The TRANSFORM statement

Несмотря на то, что инструкция Transform , также называемая перекрестным запросом, также не считается присоединением, она включается здесь, так как она включает в себя объединение данных из нескольких источников данных в один набор результатов, что аналогично некоторым типам соединений. Although the TRANSFORM statement, also known as a crosstab query, is also not technically considered a join, it is included here because it does involve combining data from multiple sources of data into one result set, which is similar to some types of joins.

Оператор Transform используется для вычисления суммы, среднего, количества или другого типа итогового значения для записей. A TRANSFORM statement is used to calculate a sum, average, count, or other type of aggregate total on records. Затем сведения отображаются в сетке или электронном формате с данными, сгруппированными по вертикали (строкам) и горизонтали (столбцам). It then displays the information in a grid or spreadsheet format with data grouped both vertically (rows) and horizontally (columns). Ниже приведена общая форма для оператора Transform . The general form for a TRANSFORM statement is the following.

Примером может служить создание таблицы, отображающей итоговые значения по счетам для каждого клиента на основе года. An example scenario could be if you want to build a datasheet that displays the invoice totals for each customer on a year-by-year basis. В качестве вертикальных заголовков будут использоваться имена клиентов, а для горизонтальных заголовков — годы. The vertical headings will be the customer names, and the horizontal headings will be the years. Вы можете изменить предыдущую инструкцию SQL, чтобы она соответствовала оператору Transform. You can modify a previous SQL statement to fit the transform statement.

Топ-пост этого месяца:  Расширения по отображению комментариев в Joomla. Часть 3. Компонент JComments

Обратите внимание, что функция статистической обработки является функцией Sum , вертикальными заголовками являются предложение Group By оператора SELECT , а горизонтальные заголовки определяются полем, указанным после ключевого слова Pivot . Be aware that the aggregating function is the Sum function, the vertical headings are in the GROUP BY clause of the SELECT statement, and the horizontal headings are determined by the field listed after the PIVOT keyword.

Поддержка и обратная связь Support and feedback

Есть вопросы или отзывы, касающиеся Office VBA или этой статьи? Have questions or feedback about Office VBA or this documentation? Руководство по другим способам получения поддержки и отправки отзывов см. в статье Поддержка Office VBA и обратная связь. Please see Office VBA support and feedback for guidance about the ways you can receive support and provide feedback.

SQL – Оператор LEFT JOIN

Это означает, что левое соединение возвращает все значения из левой таблицы, плюс совпавших значений из таблицы справа или NULL в случае отсутствия согласования предиката.

Синтаксис

Основной синтаксис LEFT JOIN следующий:

Здесь, данное условие может быть любое данное выражение основанное на вашем требовании.

Пример

Рассмотрим следующие две таблицы,

Таблица 1 – Таблица CUSTOMERS выглядит следующим образом:

Таблица 2 – Заказы ORDERS:

Теперь, давайте объединим эти две таблицы с помощью LEFT JOIN следующим образом.

Это произведет следующий результат:

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть четвертая

Предыдущие части

В данной части мы рассмотрим

Добавим немного новых данных

Для демонстрационных целей добавим несколько отделов и должностей:

JOIN-соединения – операции горизонтального соединения данных

Здесь нам очень пригодится знание структуры БД, т.е. какие в ней есть таблицы, какие данные хранятся в этих таблицах и по каким полям таблицы связаны между собой. Первым делом всегда досконально изучайте структуру БД, т.к. нормальный запрос можно написать только тогда, когда ты знаешь, что откуда берется. У нас структура состоит из 3-х таблиц Employees, Departments и Positions. Приведу здесь диаграмму из первой части:

Если суть РДБ – разделяй и властвуй, то суть операций объединений снова склеить разбитые по таблицам данные, т.е. привести их обратно в человеческий вид.

Если говорить просто, то операции горизонтального соединения таблицы с другими таблицами используются для того, чтобы получить из них недостающие данные. Вспомните пример с еженедельным отчетом для директора, когда при запросе из таблицы Employees, нам для получения окончательного результата недоставало поля «Название отдела», которое находится в таблице Departments.

Начнем с теории. Есть пять типов соединения:

  1. JOIN – левая_таблица JOIN правая_таблица ON условия_соединения
  2. LEFT JOIN – левая_таблица LEFT JOIN правая_таблица ON условия_соединения
  3. RIGHT JOIN – левая_таблица RIGHT JOIN правая_таблица ON условия_соединения
  4. FULL JOIN – левая_таблица FULL JOIN правая_таблица ON условия_соединения
  5. CROSS JOIN – левая_таблица CROSS JOIN правая_таблица

Краткий синтаксис Полный синтаксис Описание (Это не всегда всем сразу понятно. Так что, если не понятно, то просто вернитесь сюда после рассмотрения примеров.)
JOIN INNER JOIN Из строк левой_таблицы и правой_таблицы объединяются и возвращаются только те строки, по которым выполняются условия_соединения.
LEFT JOIN LEFT OUTER JOIN Возвращаются все строки левой_таблицы (ключевое слово LEFT). Данными правой_таблицы дополняются только те строки левой_таблицы, для которых выполняются условия_соединения. Для недостающих данных вместо строк правой_таблицы вставляются NULL-значения.
RIGHT JOIN RIGHT OUTER JOIN Возвращаются все строки правой_таблицы (ключевое слово RIGHT). Данными левой_таблицы дополняются только те строки правой_таблицы, для которых выполняются условия_соединения. Для недостающих данных вместо строк левой_таблицы вставляются NULL-значения.
FULL JOIN FULL OUTER JOIN Возвращаются все строки левой_таблицы и правой_таблицы. Если для строк левой_таблицы и правой_таблицы выполняются условия_соединения, то они объединяются в одну строку. Для строк, для которых не выполняются условия_соединения, NULL-значения вставляются на место левой_таблицы, либо на место правой_таблицы, в зависимости от того данных какой таблицы в строке не имеется.
CROSS JOIN Объединение каждой строки левой_таблицы со всеми строками правой_таблицы. Этот вид соединения иногда называют декартовым произведением.

Как видно из таблицы полный синтаксис от краткого отличается только наличием слов INNER или OUTER.

Лично я всегда при написании запросов использую только краткий синтаксис, по той причине:

  1. Это короче и не засоряет запрос лишними словами;
  2. По словам LEFT, RIGHT, FULL и CROSS и так понятно о каком соединении идет речь, так же и в случае просто JOIN;
  3. Считаю слова INNER и OUTER в данном случае ненужными рудиментами, которые больше путают начинающих.

Но конечно, это мое личное предпочтение, возможно кому-то нравится писать длинно, и он видит в этом свои прелести.

Понимание каждого вида соединения очень важно, т.к. от применения того или иного вида, результат запроса может отличаться. Сравните результаты одного и того же запроса с применением разного типа соединения, попробуйте пока просто увидеть разницу и идите дальше (мы сюда еще вернемся):

ID Name DepartmentID ID Name
1000 Иванов И.И. 1 1 Администрация
1001 Петров П.П. 3 3 ИТ
1002 Сидоров С.С. 2 2 Бухгалтерия
1003 Андреев А.А. 3 3 ИТ
1004 Николаев Н.Н. 3 3 ИТ
ID Name DepartmentID ID Name
1000 Иванов И.И. 1 1 Администрация
1001 Петров П.П. 3 3 ИТ
1002 Сидоров С.С. 2 2 Бухгалтерия
1003 Андреев А.А. 3 3 ИТ
1004 Николаев Н.Н. 3 3 ИТ
1005 Александров А.А. NULL NULL NULL
ID Name DepartmentID ID Name
1000 Иванов И.И. 1 1 Администрация
1002 Сидоров С.С. 2 2 Бухгалтерия
1001 Петров П.П. 3 3 ИТ
1003 Андреев А.А. 3 3 ИТ
1004 Николаев Н.Н. 3 3 ИТ
NULL NULL NULL 4 Маркетинг и реклама
NULL NULL NULL 5 Логистика
ID Name DepartmentID ID Name
1000 Иванов И.И. 1 1 Администрация
1001 Петров П.П. 3 3 ИТ
1002 Сидоров С.С. 2 2 Бухгалтерия
1003 Андреев А.А. 3 3 ИТ
1004 Николаев Н.Н. 3 3 ИТ
1005 Александров А.А. NULL NULL NULL
NULL NULL NULL 4 Маркетинг и реклама
NULL NULL NULL 5 Логистика
ID Name DepartmentID ID Name
1000 Иванов И.И. 1 1 Администрация
1001 Петров П.П. 3 1 Администрация
1002 Сидоров С.С. 2 1 Администрация
1003 Андреев А.А. 3 1 Администрация
1004 Николаев Н.Н. 3 1 Администрация
1005 Александров А.А. NULL 1 Администрация
1000 Иванов И.И. 1 2 Бухгалтерия
1001 Петров П.П. 3 2 Бухгалтерия
1002 Сидоров С.С. 2 2 Бухгалтерия
1003 Андреев А.А. 3 2 Бухгалтерия
1004 Николаев Н.Н. 3 2 Бухгалтерия
1005 Александров А.А. NULL 2 Бухгалтерия
1000 Иванов И.И. 1 3 ИТ
1001 Петров П.П. 3 3 ИТ
1002 Сидоров С.С. 2 3 ИТ
1003 Андреев А.А. 3 3 ИТ
1004 Николаев Н.Н. 3 3 ИТ
1005 Александров А.А. NULL 3 ИТ
1000 Иванов И.И. 1 4 Маркетинг и реклама
1001 Петров П.П. 3 4 Маркетинг и реклама
1002 Сидоров С.С. 2 4 Маркетинг и реклама
1003 Андреев А.А. 3 4 Маркетинг и реклама
1004 Николаев Н.Н. 3 4 Маркетинг и реклама
1005 Александров А.А. NULL 4 Маркетинг и реклама
1000 Иванов И.И. 1 5 Логистика
1001 Петров П.П. 3 5 Логистика
1002 Сидоров С.С. 2 5 Логистика
1003 Андреев А.А. 3 5 Логистика
1004 Николаев Н.Н. 3 5 Логистика
1005 Александров А.А. NULL 5 Логистика

Настало время вспомнить про псевдонимы таблиц

Пришло время вспомнить про псевдонимы таблиц, о которых я рассказывал в начале второй части.

В многотабличных запросах, псевдоним помогает нам явно указать из какой именно таблицы берется поле. Посмотрим на пример:

В нем поля с именами ID и Name есть в обоих таблицах и в Employees, и в Departments. И чтобы их различать, мы предваряем имя поля псевдонимом и точкой, т.е. «emp.ID», «emp.Name», «dep.ID», «dep.Name».

Вспоминаем почему удобнее пользоваться именно короткими псевдонимами – потому что, без псевдонимов наш запрос бы выглядел следующим образом:

По мне, стало очень длинно и хуже читаемо, т.к. имена полей визуально потерялись среди повторяющихся имен таблиц.

В многотабличных запросах, хоть и можно указать имя без псевдонима, в случае если имя не дублируется во второй таблице, но я бы рекомендовал всегда использовать псевдонимы в случае соединения, т.к. никто не гарантирует, что поле с таким же именем со временем не добавят во вторую таблицу, а тогда ваш запрос просто сломается, ругаясь на то что он не может понять к какой таблице относится данное поле.

Только используя псевдонимы, мы сможем осуществить соединения таблицы самой с собой. Предположим встала задача, получить для каждого сотрудника, данные сотрудника, который был принят прямо до него (табельный номер отличается на единицу меньше). Допустим, что у нас табельные номера выдаются последовательно и без дырок, тогда мы можем это сделать примерно следующим образом:

Т.е. здесь одной таблице Employees, мы дали псевдоним «e1», а второй «e2».


Разбираем каждый вид горизонтального соединения

Для этой цели рассмотрим 2 небольшие абстрактные таблицы, которые так и назовем LeftTable и RightTable:

Посмотрим, что в этих таблицах:

LCode LDescr
1 L-1
2 L-2
3 L-3
5 L-5
RCode RDescr
2 B-2
3 B-3
4 B-4
LCode LDescr RCode RDescr
2 L-2 2 B-2
3 L-3 3 B-3

Здесь были возвращены объединения строк для которых выполнилось условие (l.LCode=r.RCode)

LEFT JOIN

LCode LDescr RCode RDescr
1 L-1 NULL NULL
2 L-2 2 B-2
3 L-3 3 B-3
5 L-5 NULL NULL

Здесь были возвращены все строки LeftTable, которые были дополнены данными строк из RightTable, для которых выполнилось условие (l.LCode=r.RCode)

RIGHT JOIN

LCode LDescr RCode RDescr
2 L-2 2 B-2
3 L-3 3 B-3
NULL NULL 4 B-4

Здесь были возвращены все строки RightTable, которые были дополнены данными строк из LeftTable, для которых выполнилось условие (l.LCode=r.RCode)

По сути если мы переставим LeftTable и RightTable местами, то аналогичный результат мы получим при помощи левого соединения:

LCode LDescr RCode RDescr
2 L-2 2 B-2
3 L-3 3 B-3
NULL NULL 4 B-4

Я за собой заметил, что я чаще применяю именно LEFT JOIN, т.е. я сначала думаю, данные какой таблицы мне важны, а потом думаю, какая таблица/таблицы будет играть роль дополняющей таблицы.

FULL JOIN – это по сути одновременный LEFT JOIN + RIGHT JOIN

LCode LDescr RCode RDescr
1 L-1 NULL NULL
2 L-2 2 B-2
3 L-3 3 B-3
5 L-5 NULL NULL
NULL NULL 4 B-4

Вернулись все строки из LeftTable и RightTable. Строки для которых выполнилось условие (l.LCode=r.RCode) были объединены в одну строку. Отсутствующие в строке данные с левой или правой стороны заполняются NULL-значениями.

CROSS JOIN

LCode LDescr RCode RDescr
1 L-1 2 B-2
2 L-2 2 B-2
3 L-3 2 B-2
5 L-5 2 B-2
1 L-1 3 B-3
2 L-2 3 B-3
3 L-3 3 B-3
5 L-5 3 B-3
1 L-1 4 B-4
2 L-2 4 B-4
3 L-3 4 B-4
5 L-5 4 B-4

Каждая строка LeftTable соединяется с данными всех строк RightTable.

Возвращаемся к таблицам Employees и Departments

Надеюсь вы поняли принцип работы горизонтальных соединений. Если это так, то возвратитесь на начало раздела «JOIN-соединения – операции горизонтального соединения данных» и попробуйте самостоятельно понять примеры с объединением таблиц Employees и Departments, а потом снова возвращайтесь сюда, обсудим это вместе.

Давайте попробуем вместе подвести резюме для каждого запроса:

Запрос Резюме
По сути данный запрос вернет только сотрудников, у которых указано значение DepartmentID.
Т.е. мы можем использовать данное соединение, в случае, когда нам нужны данные по сотрудникам числящихся за каким-нибудь отделом (без учета внештаткиков).
Вернет всех сотрудников. Для тех сотрудников у которых не указан DepartmentID, поля «dep.ID» и «dep.Name» будут содержать NULL.
Вспоминайте, что NULL значения в случае необходимости можно обработать, например, при помощи ISNULL(dep.Name,’вне штата’).
Этот вид соединения можно использовать, когда нам важно получить данные по всем сотрудникам, например, чтобы получить список для начисления ЗП.
Здесь мы получили дырки слева, т.е. отдел есть, но сотрудников в этом отделе нет.
Такое соединение можно использовать, например, когда нужно выяснить, какие отделы и кем у нас заняты, а какие еще не сформированы. Эту информацию можно использовать для поиска и приема новых работников из которых будет формироваться отдел.
Этот запрос важен, когда нам нужно получить все данные по сотрудникам и все данные по имеющимся отделам. Соответственно получаем дырки (NULL-значения) либо по сотрудникам, либо по отделам (внештатники).
Данный запрос, например, может использоваться в целях проверки, все ли сотрудники сидят в правильных отделах, т.к. может у некоторых сотрудников, которые числятся как внештатники, просто забыли указать отдел.
В таком виде даже сложно придумать где это можно применить, поэтому пример с CROSS JOIN я покажу ниже.
Топ-пост этого месяца:  Что такое микроразметка Shema.org и как ее внедрить на свой сайт

Обратите внимание, что в случае повторения значений Department >

В нашем случае все получилось правильно, т.е. мы дополнили таблицу Employees, данными таблицы Departments. Я специально заострил на этом внимание, т.к. бывают случаи, когда такое поведение нам не нужно. Для демонстрации поставим задачу – для каждого отдела вывести последнего принятого сотрудника, если сотрудников нет, то просто вывести название отдела. Возможно напрашивается такое решение – просто взять предыдущий запрос и поменять условие соединение на RIGHT JOIN, плюс переставить поля местами:

ID Name ID Name
1 Администрация 1000 Иванов И.И.
2 Бухгалтерия 1002 Сидоров С.С.
3 ИТ 1001 Петров П.П.
3 ИТ 1003 Андреев А.А.
3 ИТ 1004 Николаев Н.Н.
4 Маркетинг и реклама NULL NULL
5 Логистика NULL NULL

Но мы для ИТ-отдела получили три строчки, когда нам нужна была только строчка с последним принятым сотрудником, т.е. Николаевым Н.Н.

Задачу такого рода, можно решить, например, при помощи использования подзапроса:

ID Name ID Name
1 Администрация 1000 Иванов И.И.
2 Бухгалтерия 1002 Сидоров С.С.
3 ИТ 1004 Николаев Н.Н.
4 Маркетинг и реклама NULL NULL
5 Логистика NULL NULL

При помощи предварительного объединения Employees с данными подзапроса, мы смогли оставить только нужных нам для соединения с Departments сотрудников.

Здесь мы плавно переходим к использованию подзапросов. Я думаю использование их в таком виде должно быть для вас понятно на интуитивном уровне. То есть подзапрос подставляется на место таблицы и играет ее роль, ничего сложного. К теме подзапросов мы еще вернемся отдельно.

Посмотрите отдельно, что возвращает подзапрос:

MaxEmployeeID
1005
1000
1002
1004

Т.е. он вернул только идентификаторы последних принятых сотрудников, в разрезе отделов.

Соединения выполняются последовательно сверху-вниз, наращиваясь как снежный ком, который катится с горы. Сначала происходит соединение «Employees emp JOIN (Подзапрос) lastEmp», формируя новый выходной набор:

Потом идет объединение набора, полученного «Employees emp JOIN (Подзапрос) lastEmp» (назовем его условно «ПоследнийРезультат») с Departments, т.е. «ПоследнийРезультат RIGHT JOIN Departments dep»:

Самостоятельная работа для закрепления материала

Если вы новичок, то вам обязательно нужно прорабатывать каждую JOIN-конструкцию, до тех пор, пока вы на 100% не будете понимать, как работает каждый вид соединения и правильно представлять результат какого вида будет получен в итоге.

Для закрепления материала про JOIN-соединения сделаем следующее:

Посмотрим, что в таблицах:

LCode LDescr
1 L-1
2 L-2a
2 L-2b
3 L-3
5 L-5
RCode RDescr
2 B-2a
2 B-2b
3 B-3
4 B-4

А теперь попытайтесь сами разобрать, каким образом получилась каждая строчка запроса с каждым видом соединения (Excel вам в помощь):

LCode LDescr RCode RDescr
2 L-2a 2 B-2a
2 L-2a 2 B-2b
2 L-2b 2 B-2a
2 L-2b 2 B-2b
3 L-3 3 B-3

LCode LDescr RCode RDescr
1 L-1 NULL NULL
2 L-2a 2 B-2a
2 L-2a 2 B-2b
2 L-2b 2 B-2a
2 L-2b 2 B-2b
3 L-3 3 B-3
5 L-5 NULL NULL

LCode LDescr RCode RDescr
2 L-2a 2 B-2a
2 L-2b 2 B-2a
2 L-2a 2 B-2b
2 L-2b 2 B-2b
3 L-3 3 B-3
NULL NULL 4 B-4

LCode LDescr RCode RDescr
1 L-1 NULL NULL
2 L-2a 2 B-2a
2 L-2a 2 B-2b
2 L-2b 2 B-2a
2 L-2b 2 B-2b
3 L-3 3 B-3
5 L-5 NULL NULL
NULL NULL 4 B-4

LCode LDescr RCode RDescr
1 L-1 2 B-2a
2 L-2a 2 B-2a
2 L-2b 2 B-2a
3 L-3 2 B-2a
5 L-5 2 B-2a
1 L-1 2 B-2b
2 L-2a 2 B-2b
2 L-2b 2 B-2b
3 L-3 2 B-2b
5 L-5 2 B-2b
1 L-1 3 B-3
2 L-2a 3 B-3
2 L-2b 3 B-3
3 L-3 3 B-3
5 L-5 3 B-3
1 L-1 4 B-4
2 L-2a 4 B-4
2 L-2b 4 B-4
3 L-3 4 B-4
5 L-5 4 B-4

Еще раз про JOIN-соединения

Еще один пример с использованием нескольких последовательных операций соединении. Здесь повтор получился не специально, так получилось – не выбрасывать же материал. 😉 Но ничего «повторение – мать учения».

Если используется несколько операций соединения, то в таком случае они применяются последовательно сверху-вниз. Грубо говоря, после каждого соединения создается новый набор и следующее соединение уже происходит с этим расширенным набором. Рассмотрим простой пример:

Первым делом выбрались все записи таблицы Employees:

Дальше произошло соединение с таблицей Departments:

Дальше уже идет соединение этого набора с таблицей Positions:

Т.е. это выглядит примерно так:

И в последнюю очередь идет возврат тех данных, которые мы просим вывести:

Соответственно, ко всему этому полученному набору можно применить фильтр WHERE и сортировку ORDER BY:


ID EmployeeName PositionName DepartmentName
1004 Николаев Н.Н. Программист ИТ
1001 Петров П.П. Программист ИТ

То есть последний полученный набор – представляет собой такую же таблицу, над которой можно выполнять базовый запрос:

То есть если раньше в роли источника выступала только одна таблица, то теперь на это место мы просто подставляем наше выражение:

В результате чего получаем тот же самый базовый запрос:

А теперь, применим группировку:

Видите, мы все так же крутимся вокруг да около базовых конструкций, теперь надеюсь понятно, почему очень важно в первую очередь хорошо понять их.

И как мы увидели, в запросе на месте любой таблицы может стоять подзапрос. В свою очередь подзапросы могут быть вложены в подзапросы. И все эти подзапросы тоже представляют из себя базовые конструкции. То есть базовая конструкция, это кирпичики, из которых строится любой запрос.

Обещанный пример с CROSS JOIN

Давайте используем соединение CROSS JOIN, чтобы подсчитать сколько сотрудников, в каком отделе и на каких должностях числится. Для каждого отдела перечислим все существующие должности:

В данном случае сначала выполнилось соединение при помощи CROSS JOIN, а затем к полученному набору сделалось соединение с данными из подзапроса при помощи LEFT JOIN. Вместо таблицы в LEFT JOIN мы использовали подзапрос.

Подзапрос заключается в скобки и ему присваивается псевдоним, в данном случае это «e». То есть в данном случае объединение происходит не с таблицей, а с результатом следующего запроса:

DepartmentID PositionID EmplCount
NULL NULL 1
2 1 1
1 2 1
3 3 2
3 4 1

Вместе с псевдонимом «e» мы можем использовать имена DepartmentID, PositionID и EmplCount. По сути дальше подзапрос ведет себя так же, как если на его месте стояла таблица. Соответственно, как и у таблицы,
все имена колонок, которые возвращает подзапрос, должны быть заданы явно и не должны повторяться.

Связь при помощи WHERE-условия

Для примера перепишем следующий запрос с JOIN-соединением:

Через WHERE-условие он примет следующую форму:

Здесь плохо то, что происходит смешивание условий соединения таблиц (emp.Department >
Теперь посмотрим, как сделать CROSS JOIN:

Через WHERE-условие он примет следующую форму:

Т.е. в этом случае мы просто не указали условие соединения таблиц Employees и Departments. Чем плох этот запрос? Представьте, что кто-то другой смотрит на ваш запрос и думает «кажется тот, кто писал запрос забыл здесь дописать условие (emp.Department >
Для оптимизатора запроса может быть и без разницы как вы реализуете соединение (при помощи WHERE или JOIN), он их может выполнить абсолютно одинаково. Но из соображения понимаемости кода, я бы рекомендовал в современных СУБД стараться никогда не делать соединение таблиц при помощи WHERE-условия. Использовать WHERE-условия для соединения, в том случае, если в СУБД реализованы конструкции JOIN, я бы назвал сейчас моветоном. WHERE-условия служат для фильтрации набора, и не нужно перемешивать условия служащие для соединения, с условиями отвечающими за фильтрацию. Но если вы пришли к выводу, что без реализации соединения через WHERE не обойтись, то конечно приоритет за решеной задачей и «к черту все устои».

UNION-объединения – операции вертикального объединения результатов запросов

Я специально использую словосочетания горизонтальное соединение и вертикальное объединение, т.к. заметил, что новички часто недопонимают и путают суть этих операций.

Давайте первым делом вспомним как мы делали первую версию отчета для директора:

Так вот, если бы мы не знали, что существует операция группировки, но знали бы, что существует операция объединения результатов запроса при помощи UNION ALL, то мы могли бы склеить все эти запросы следующим образом:

Т.е. UNION ALL позволяет склеить результаты, полученные разными запросами в один общий результат.

Соответственно количество колонок в каждом запросе должно быть одинаковым, а также должны быть совместимыми и типы этих колонок, т.е. строка под строкой, число под числом, дата под датой и т.п.

Немного теории

В MS SQL реализованы следующие виды вертикального объединения:

Операция Описание
UNION ALL В результат включаются все строки из обоих наборов. (A+B)
UNION В результат включаются только уникальные строки двух наборов. DISTINCT(A+B)
EXCEPT В результат попадают уникальные строки верхнего набора, которые отсутствуют в нижнем наборе. Разница 2-х множеств. DISTINCT(A-B)
INTERSECT В результат включаются только уникальные строки, присутствующие в обоих наборах. Пересечение 2-х множеств. DISTINCT(A&B)

Все это проще понять на наглядном примере.

Создадим 2 таблицы и наполним их данными:

Посмотрим на содержимое:

T1 T2
1 Text 1
1 Text 1
2 Text 2
3 Text 3
4 Text 4
5 Text 5
B1 B2
2 Text 2
3 Text 3
6 Text 6
6 Text 6

UNION ALL

UNION

По сути UNION можно представить, как UNION ALL, к которому применена операция DISTINCT:

Поддерживаемые Oracle типы соединений в SQL: JOIN и другие

В Oracle поддерживается несколько типов соединений, отличающихся способом, которым производится объединение строк из двух или более таблиц или представлений. В этой заметке моего блога будут описаны типы соединений, применяемые в Oracle наиболее часто.

Эквисоединение

При эквисоединении (equi-join) две или более таблиц соединяются на основании условия равенства между столбцами. Другими словами, один и тот же столбец имеет одинаковое значение во всех соединяемых таблицах. Ниже приведен пример применения эквисоединения:

Для показанного выше оператора соединения также можно использовать и следующий новый синтаксис:

При желании соединить несколько столбцов, можно перечислить их имена в виде разделенного запятыми списка, например: USING ( dept_id , emp_name ).

Естественное соединение

Естественным соединением (natural join) называется эквисоединение, при котором столбцы, которые должны сопоставляться для выполнения соединения, специально не указываются. Oracle автоматически определяет подлежащие соединению столбцы на основании совпадающих столбцов в двух таблицах. Ниже приведен пример применения естественного соединения:

В этом примере условием для выполнения соединения служит наличие идентичных значений в столбце last_name в таблицах emp и dept .

Рефлексивное соединение

Под рефлексивным соединением (self join) подразумевается соединение таблицы с самой собой за счет использования псевдонимов. В следующем примере осуществляется соединение таблицы employees с самой собой при помощи псевдонима с удалением всех дублированных строк.

Внутреннее соединение

Внутреннее соединение (inner join), также называемое простым соединением (simple join), предусматривает возврат всех строк, которые удовлетворяют указанному условию соединения. Раньше в синтаксисе внутреннего соединения для указания того, каким образом должны соединяться таблицы, нужно было использовать конструкцию WHERE , например, так:

Теперь Oracle позволяет задавать критерии соединения в синтаксисе внутреннего (или простого) соединения за счет применения новой конструкции ON или USING , например:

Внешнее соединение

Внешнее соединение (outer join) применяется для возврата всех строк, которые удовлетворяют указанному условию соединения, плюс некоторых или всех строк из таблицы, в которой нет подходящих строк, удовлетворяющих указанному условию соединения. Существуют три вида внешнего соединения: левое внешнее соединение (left outer join), правое внешнее соединение (right outer join) и полное внешнее соединение (full outer join). В операторе полного внешнего соединения слово OUTER обычно опускается.

Oracle позволяет использовать операцию внешнего соединения, подразумевающую применение знака плюс (+) для обозначения недостающих значений в одной таблице, но рекомендует лучше использовать вместо нее более новый синтаксис соединения ISO/ANSI. Ниже приведен пример типичного запроса с оператором полного внешнего соединения:

Добавить комментарий