Оператор JOIN в SQL
Оператор JOIN объединяет две таблицы на основе общего столбца и выбирает записи с совпадающими значениями в этих столбцах. Например:
Вот как работает этот код:
Здесь мы выбираем столбцы customer_id и first_name (из таблицы Customers) и столбец amount (из таблицы Orders). В результате получаем те строки, в которых есть совпадение между customer_id (таблицы Customers) и customer (таблицы Orders).
Типы JOIN в SQL
Команда JOIN , которую мы выполнили выше, называется INNER JOIN . Существует 4 типа оператора JOIN :
Оператор JOIN и псевдонимы в SQL
Мы можем использовать псевдонимы (оператор AS) с именами таблиц, чтобы сделать код короче и чище. Например:
jtest.ru
Сегодня мы продолжаем наше путешествие в мире SQL и реляционных систем управления базами данных. В этой части мы научимся работать с несколькими таблицами связанными между собой. Сначала мы познакомимся с базовыми концепциями, а потом начнем работать с запросами JOIN в SQL.
Предыдущие статьи
Вступление
При проектировании базы данных, здравый смысл подсказывает нам, что мы должны использовать различные таблицы для разных данных. Пример: клиенты, заказы, записи, сообщения и т.д. Так же мы должны иметь взаимосвязи между этими таблицами. Например, клиент имеет заказы, а у заказа есть позиции (товары). Эти взаимосвязи должны быть отражены в базе данных. А также, когда мы получаем данные с помощью SQL, мы должны использовать определенные типы запросов JOIN, чтобы получить нужный результат.
Вот несколько типов отношений в базе данных. Сегодня мы рассмотрим следующие:
- Отношения один к одному
- Один ко многим и многие к одному
- Многие ко многим
- Связь с самим собой
Когда данные выбираются из нескольких связанных таблиц, мы будем использовать запрос JOIN. Есть несколько типов присоединения, мы познакомимся с этими:
- Cross Joins (Перекрестное соединение)
- Natural Joins (Естественное соединений)
- Inner Joins (Внутреннее соединений)
- Left (Outer) Joins (Левое (внешнее) соединение)
- Right (Outer) Joins (Правое (внешнее) соединение)
Также мы изучим предложения ON и USING.
Связь один к одному
Допустим есть таблица покупателей (customers):
Мы можем расположить информацию о адресе покупателя в другой таблице:
Теперь у нас есть связь между таблицами покупателей (Customers) и адресами (Addresses). Если каждый адрес может принадлежать только одному покупателю, то такая связь называется «Один к одному». Имейте ввиду, что такой тип отношений не очень распространен. Наша первоначальная таблица, в которой информация о покупателе и его адресе хранилась вместе, в большинстве случаев работает нормально.
Обратите внимание, что теперь поле с названием «address_id», в таблице покупателей, ссылается на соответствующую запись в таблице адресов. Оно называется внешним ключом (Foreign Key) и используется во всех видах связей в базе. Мы рассмотрим этот вопрос позже в этой статье.
Вот так можно отобразить отношения между покупателями и адресами:
Обратите внимание, что существование данных отношений не обязательно, например, может существовать запись о покупателе без связанной записи о его адресе.
Связь один ко многим и многие к одному
Этот тип отношений наиболее часто встречающийся. Рассмотрим такой сайт интернет магазина:
- У покупателей может быть несколько заказов.
- Заказ может содержать несколько товаров.
- Товары могут иметь описание на нескольких языках.
В этих случаях нам потребуется создать связь «Один ко многим». Пример:
Каждый покупатель может иметь 0 или более заказов. Но каждый заказ может принадлежать только одному покупателю.
Связь многие ко многим
В некоторых случаях требуется многочисленные связи по обе стороны отношений. Например, каждый заказ может содержать множество товаров. И каждый товар может присутствовать во многих заказах.
Для такой связи нам потребуется создать дополнительную таблицу:
Назначение таблицы «Items_Orders» только одно — создать связь «Многие ко многим» между товарами и заказами.
Так можно представить этот тип отношений:
Если добавить записи items_orders к диаграмме, то она будет выглядеть так:
Связь с собой
Такой тип используется когда у таблицы должны быть связь с собой. Допустим у Вас есть реферальная программа. Покупатели могут ссылаться на других покупателей на вашем сайте интернет магазина. Таблица может выглядеть так:
Покупатели 102 и 103 ссылаются на покупателя 101.
Этот тип похож на связь «Один ко многим», поскольку один покупатель может ссылаться на несколько покупателей. Это можно представить как древовидную структуру:
Один покупатель может ссылаться на одного покупателя, на нескольких покупателей, или вообще не ссылаться ни на одного.
Если Вы хотите создать связь внутри таблицы «многие ко многим», то потребуется создать дополнительную таблицу, такую же как и в предыдущей части.
Внешние ключи
Пока что мы говорили только о базовых вещах. Пришло время применить полученные знания на практике, используя SQL. В данной часть нам нужно понять, что из себя представляют внешние ключи.
В отношениях, обсуждаемых выше, у нас всегда было поле вида «****_id», которое ссылалось столбец в другой таблице. В нашем примере столбец customer_id, в таблице Orders, является внешним ключом:
В таких базах как MySQL есть два способа создания внешних ключей:
Задать внешний ключ явно
Создадим простую таблицу с покупателями:
Теперь создадим таблицу заказов, которая будет содержать вторичный ключ:
Оба столбца (customers.customer_id и orders.customer_id) должны быть одного типа. Если у первого тип INT, то второй не должен быть типа BIGINT, например.
Пожалуйста, помните, что в MySQL полностью поддерживает внешние ключи только подсистема InnoDB. Другие подсистемы хранения данных позволяют определять внешние ключи без каких либо ошибок. Столбцы с внешними ключами индексируются автоматически, если явно не задать другой индекс.
Без явного объявления
Некоторые таблицы заказов могут быть созданы без явного определения внешнего ключа:
Когда данные получают запросом JOIN, Вы можете использовать столбец как внешний ключ, хотя база данных не знает о этих связях.
Мы подошли к изучению запросов JOIN, которые обсудим далее в статье.
Отображение связей
В данный момент, моей любимой программой для проектирования баз данных и отображения связей является MySQL Workbench.
После того как Вы спроектировали базу данных, ее можно экспортировать в SQL и выполнить на сервере. Это очень удобно при создании больших и сложных баз данных.
Запросы JOIN
Чтобы получить связанные данные из базы данных следует использовать запросы JOIN.
Прежде чем мы начнем, давайте создадим для работы тестовые таблицы и данные.
У нас есть 4 покупателя. У одного из них два заказа, у двоих по одному заказу, и у одного вообще нет заказов. Теперь давайте посмотрим какие виды запросов JOIN мы можем выполнять с этими таблицами.
Cross Join (Перекрестное объединение)
Это вид JOIN запроса по-умолчанию, если не определено условие.
Результатом будет, так называемое, «Декартово объединение» таблиц. Это означает, что каждая строка из первой таблицы сопоставляется с каждой строкой второй таблицы. Т.к. в каждой таблице по 4 строки, мы получили в результате 16 строк.
Ключевое слово JOIN можно заменить на запятую, в этом случае.
Конечно такой результат почти бесполезен. Давайте взглянем на другие виды объединений.
Natural Join (Естественное объединение)
При таком виде запроса JOIN таблицы должны иметь совпадающие, по имени, столбцы. В нашем случае в обеих таблицах должен присутствовать столбец customer_id. MySQL объединит записи только в случае совпадения значений в этих столбцах.
Как Вы можете видеть, в этот раз столбец customer_id отображаются только один раз, потому что движок базы рассматривает этот столбец как общий. Мы видим два заказа Adam’а, и другие два заказа Joe и Sandy. Наконец мы получили некоторую полезную информацию.
Inner Join (Внутреннее объединение)
Если условие объединения не указан, то выполняется внутреннее объединение. В этом случае хорошей идеей будет наличие совпадений по полю customer_id в обеих таблицах. Результат должен быть аналогичен естественному объединению.
Результат почти такой же. Столбец customer_id повторяется два раза, по разу для каждой таблицы. Объясняется это тем, что мы попросили базу сравнить значение по двум столбцам. При этом не знаю, что возвращают одну и туже информацию.
Добавим побольше условий к запросу.
На этот раз возвращается только те заказы, сумма которых превышает $15.
Предложение ON
Прежде чем перейти к другим видам объединяющих запросов, нам нужно рассмотреть предложение ON. Оно служит для вставки условий JOIN в отдельные предложения.
Теперь мы можем различать условия, относящиеся к JOIN и условия в части WHERE. Но еще есть небольшая разница в функционировании. Мы увидим это, когда перейдем к примерам с LEFT JOIN.
Предложение USING
Предложение USING немного похоже на конструкцию ON. Если столбцы в таблицах называется одинаково, можно указать их здесь.
На самом деле это очень похоже на NATURAL JOIN, т.е. объединяющий столбец (customer_id) не повторяется дважды.
Left (Outer) Join (Левое внешнее соединение)
LEFT JOIN это вид внешнего соединения. В следующем запросе, если не найдены совпадения во второй таблице, записи из первой таблице все равно отобразятся.
Хотя у Andy и нет заказов, эта запись все равно отображается. Значение из второй таблицы равно NULL.
Это полезно, когда нужно найти записи, у которых нет связей. Например, мы можем найти всех покупателей, которые ничего не заказывали.
Все что мы сделали — нашли все значения NULL для order_id.
Отметим, что ключевое слово OUTER не обязательно. Вы можете использовать просто LEFT JOIN вместо LEFT OUTER JOIN.
Условия
Теперь давайте посмотрим на запросы с условиями.
Так, что случилось с Andy и Sandy? LEFT JOIN подразумевает, что мы должны получить покупателей, у которых нет заказов. Проблема в том, что условие WHERE скрывает эти результаты. Чтобы получить их, мы можем попытаться включить условие с NULL.
Появился Andy, но нет Sandy. Выглядит неправильно. Для того чтобы получить то, что мы хотим, нужно использовать предложение ON.
Теперь мы получили всех, и все заказы более $15. Как я говорил ранее, предложение ON иногда работает не так как WHERE. В таких внешних объединениях как это, столбцы включаются всегда, даже если нет совпадений в условии предложения ON.
Right (Outer) Join (Правое внешнее соединение)
Объединение RIGHT OUTER JOIN работает также, только порядок таблиц меняется на обратный.
На этот раз мы не получили результатов с NULL, потому что каждый заказ имеет сопоставление с записью покупателя. Мы можем поменять порядок таблиц и получим тот же результат, что и с LEFT OUTER JOIN.
Теперь у нас появились значения NULL, потому что таблица покупателей с правой стороны от объединения.
Разбираем базы данных и язык SQL. (Часть 5 — связи и джоины) — «Java-проект от А до Я»
Чтобы понять, что такое связи, нужно вспомнить о том, что такое внешний ключ. Кто забыл — велкам в начало серии.
Один ко многим (one-to-many)
Вспомним наш пример со странами и городами. Ясно, что у города должна быть страна. А как привязать страну к городу? Нужно к каждому городу прикрепить уникальный идентификатор (ID) страны, к которой он принадлежит: мы уже это делали. Это и называется одним из типов связей — один ко многим (еще хорошо бы знать английскую версию —one-to-many). Перефразируя, можно сказать: к одной стране может относиться несколько городов. Так и следует запоминать это: связь один ко многим. Пока что понятно, да? Если не очень, то вот первая картинка из интернетов:Здесь показано, что есть заказчики и их заказы. Ведь разумно, что у одного заказчика может быть больше одного заказа. Налицо one-to-many 🙂 Или другой пример: alt=»"Java-проект от А до Я": разбираем базы данных и язык SQL. Часть 5 — связи и джоины — 4″ width=»800″ />Есть три таблицы: издатель, автор и книга. У каждого издателя, который не хочет обанкротиться и жаждет быть успешным, есть больше одного автора, согласны? В свою очередь, у каждого автора может быть больше одной книги — тут тоже сомнений быть не может. А это значит, опять-таки, связь один автор ко многим книгам, один издатель ко многим авторам . Примеров можно еще привести великое множество. Сложность в восприятии вначале может заключаться только в том, чтобы научиться абстрактно мыслить: смотреть со стороны на таблицы и их взаимодействие.
Один к одному (one-to-one)
Многие ко многим (many-to-many)
Если у нас есть две таблицы А и В.
А может относиться к В как один ко многим.
Но и В может относиться к А, как один ко многим.
А это значит, у них связь многие ко многим.
- NOT NULL означает, что поле всегда должно быть заполнено, и если мы этого не сделаем, то SQL скажет нам об этом;
- UNIQUE говорит о том, что поле или связка полей должны быть уникальна в таблице. Часто бывает так, что помимо уникального идентификатора уникальным для каждой записи должно быть еще одно поле. И UNIQUE отвечает как раз за это дело.
Соединения (Джоины)
INNER JOIN
Самый распространенный и простой джоин. Он говорит о том, что когда у нас есть две таблицы и поле, по которому его можно соединить, будут выбраны все записи, связи которых существуют в двух таблицах. Сложно сказал как-то. Посмотрим на примере: Добавим в нашу БД cities по одной записи. Одну запись в города и одну — в страны: $ INSERT INTO country VALUES(5, «Uzbekistan», 34036800); и $ INSERT INTO city (name, population) VALUES(«Tbilisi», 1171100); Мы добавили страну, у которой нет города в нашей таблице, и город, который не привязан к стране в нашей таблице. Так вот, INNER JOIN занимается тем, что выдает все записи на те соединения, которые есть в двух таблицах. Вот как выглядит общий синтаксис, когда мы хотим соединить две таблицы table1 и table2: SELECT * FROM table1 t1 INNER JOIN table2 ON t1.id = t2.t1_id; и тогда будут выданы все записи, которые имеют связь в двух таблицах. Для нашего случая, когда мы хотим получить вместе с городами еще и информацию для стран, получится так: $ SELECT * FROM city ci INNER JOIN country co ON ci.country_id = co.id; Здесь хоть имена и совпадают, но можно отчетливо увидеть, что идут вначале поля городов, потом поля стран. А тех двух записей, которые мы добавили выше, там нет. Потому что INNER JOIN именно так и работает.
LEFT JOIN
Бывают случаи, и довольно-таки часто, когда нас не устраивает потеря полей главной таблицы из-за того, что к ней нет записи в смежной таблице. Для этого дела и нужен LEFT JOIN. Если мы в нашем предыдущем запросе укажем вместо INNER — LEFT, у нас в ответе добавится еще один город — Tbilisi: $ SELECT * FROM city ci LEFT JOIN country co ON ci.country_id = co.id; Новая запись про Тбилиси есть и все, что относится к стране, там стоит в null . Зачастую это так и используется.
RIGHT JOIN
Здесь будет отличие от LEFT JOIN в том, что выбираться все поля будут не слева, а справа в соединении. То есть, будут взяты не города, а все страны: $ SELECT * FROM city ci RIGHT JOIN country co ON ci.country_id = co.id; Теперь видно, что в этом случае Тбилиси не будет, зато будет у нас Узбекистан. Вот как-то так…))
Introduction
In a single query, JOINS are utilized to get data from several tables. In MySQL, JOINS aggregate data from several tables and get it as a single result. Each table in a relational database includes unique or common data, and each table is connected logically. JOINS are used to obtain data from tables that share a common field.
What Are JOINS in MySQL?
In MySQL, the JOIN statement is a technique of connecting data between several tables in a database based on the values of common fields in those tables. The same column name and data type are generally present in the tables being linked as common values. The join key or common key refers to the shared columns. SELECT , UPDATE , and DELETE commands can all employ JOINS.
Getting Started with JOINs
The MySQL JOIN type specifies how two tables in a query are linked. INNER JOIN, OUTER JOIN, and CROSS JOIN are the three types of JOIN clauses supported by MySQL. LEFT JOINs and RIGHT JOINs are two different types of OUTER JOINS. To show how the JOINs operate more visually, we need to create a new schema and insert some sample data.
The next thing we will do is insert some data into it. You can insert as many users into the tables as you like.
MySQL INNER JOIN Clause
Only common matched records are retrieved using INNER JOINS. The INNER JOIN clause restricts records retrieval from Table A and Table B to those that satisfy the join requirement. It is the most often used JOIN type. Examine the Venn diagram below to acquire a better understanding of INNER JOINS.
Here is the syntax for MySQL INNER JOIN:
MySQL OUTER JOINs
OUTER JOINS, in contrast to INNER JOINS, yield non-matching records as well as matching rows. If rows in a connected table don’t match, the NULL values will be shown.MySQL has two different forms of OUTER JOINS: MySQL LEFT JOIN and MySQL RIGHT JOIN. Let’s look at each of them in more detail.
MySQL LEFT JOIN Clause
LEFT JOINS allow you to get all entries from Table A and those from Table B that meet the join criteria. NULL values are displayed for records from Table A that do not fit the criteria. Examine the Venn diagram below to have a better understanding of LEFT JOINS.
Here is the syntax for MySQL LEFT JOIN:
Note: The LEFT JOIN keyword returns all records from the left table (Customers), even if there are no matches in the right table (Orders).
MySQL RIGHT JOIN Clause
As a result, RIGHT JOINS allow you to get all entries from Table B and those from Table A that meet the join criteria. The NULL values are presented for the records from Table B that do not fit the criteria. For a better understanding of RIGHT JOINS, see the Venn diagram below.
Here is the syntax for MySQL RIGHT JOIN:
Note: The RIGHT JOIN keyword returns all records from the right table (Employees), even if there are no matches in the left table (Orders).
MySQL CROSS JOIN Clause
The MySQL CROSS JOIN, commonly known as a cartesian join, returns all possible row combinations from each table. If no extra condition is provided, the result set is obtained by multiplying each row of table A with all rows in table B.Examine the Venn diagram below to learn more about CROSS JOINS.
When do you think you’ll need that kind of JOIN? Assume, for example, that you’re tasked with finding all possible combinations of a product and a color. In that scenario, a CROSS JOIN would be quite useful.
Note: CROSS JOIN might result in quite huge result sets!
Here is the syntax for MySQL CROSS JOIN:
Tips for JOINing
In MySQL, JOINs allow you to perform a single JOIN query rather than many simple queries. As a result, you’ll get improved speed, lower server overhead, and fewer data transfers between MySQL and your application. Unlike SQL Server, MySQL does not have a distinct JOIN type for FULL OUTER JOIN. You may, however, combine LEFT OUTER JOIN and RIGHT OUTER JOIN to get the same effects as FULL OUTER JOIN.
Using MySQL JOINs, you can also join more than two tables.
Why Are JOINS Useful?
- It’s a lot quicker. In a single query, JOINS allow you to get data from two or more linked database tables. JOINS are very valuable since they save time over running queries one by one to achieve the same results.
- MySQL is more efficient. Another advantage of utilizing JOINS is that MySQL performs better since joins are performed via indexing.
- Using JOINS lowers server load. Because you execute one query, you get better and faster results.
Conclusion
Any analyst or DBA must have a solid grasp of JOINs and utilize them freely in their daily job. This is when Arctype for MySQL comes in handy. Even for complicated JOIN clauses, its sophisticated code completion works flawlessly. Arctype for MySQL will present you with a full JOIN clause, so you won’t have to memorize hundreds of column names or aliases. Its feature-rich capability makes creating complicated queries and managing JOIN conditions a breeze.