Как объединить две таблицы в sql

Как объединить две таблицы в sql

JOIN is a method of combining (joining) information from two tables. The result is a stitched set of columns from both tables, defined by the join type (INNER/OUTER/CROSS and LEFT/RIGHT/FULL, explained below) and join criteria (how rows from both tables relate).

A table may be joined to itself or to any other table. If information from more than two tables needs to be accessed, multiple joins can be specified in a FROM clause.

# Self Join

A table may be joined to itself, with different rows matching each other by some condition. In this use case, aliases must be used in order to distinguish the two occurrences of the table.

In the below example, for each Employee in the example database Employees table

(opens new window) , a record is returned containing the employee’s first name together with the corresponding first name of the employee’s manager. Since managers are also employees, the table is joined with itself:

This query will return the following data:

Employee	Manager
John	James
Michael	James
Johnathon	John

# So how does this work?

The original table contains these records:

Id	FName	LName	PhoneNumber	ManagerId	DepartmentId	Salary	HireDate
1	James	Smith	1234567890	NULL	1	1000	01-01-2002
2	John	Johnson	2468101214	1	1	400	23-03-2005
3	Michael	Williams	1357911131	1	2	600	12-05-2009
4	Johnathon	Smith	1212121212	2	1	500	24-07-2016

The first action is to create a Cartesian product of all records in the tables used in the FROM clause. In this case it’s the Employees table twice, so the intermediate table will look like this (I’ve removed any fields not used in this example):

e.Id	e.FName	e.ManagerId	m.Id	m.FName	m.ManagerId
1	James	NULL	1	James	NULL
1	James	NULL	2	John	1
1	James	NULL	3	Michael	1
1	James	NULL	4	Johnathon	2
2	John	1	1	James	NULL
2	John	1	2	John	1
2	John	1	3	Michael	1
2	John	1	4	Johnathon	2
3	Michael	1	1	James	NULL
3	Michael	1	2	John	1
3	Michael	1	3	Michael	1
3	Michael	1	4	Johnathon	2
4	Johnathon	2	1	James	NULL
4	Johnathon	2	2	John	1
4	Johnathon	2	3	Michael	1
4	Johnathon	2	4	Johnathon	2

The next action is to only keep the records that meet the JOIN criteria, so any records where the aliased e table ManagerId equals the aliased m table Id :

e.Id	e.FName	e.ManagerId	m.Id	m.FName	m.ManagerId
2	John	1	1	James	NULL
3	Michael	1	1	James	NULL
4	Johnathon	2	2	John	1

Then, each expression used within the SELECT clause is evaluated to return this table:

e.FName	m.FName
John	James
Michael	James
Johnathon	John

Finally, column names e.FName and m.FName are replaced by their alias column names, assigned with the AS

Employee	Manager
John	James
Michael	James
Johnathon	John

# Differences between inner/outer joins

SQL has various join types to specify whether (non-)matching rows are included in the result: INNER JOIN , LEFT OUTER JOIN , RIGHT OUTER JOIN , and FULL OUTER JOIN (the INNER and OUTER keywords are optional). The figure below underlines the differences between these types of joins: the blue area represents the results returned by the join, and the white area represents the results that the join will not return.

Cross Join SQL Pictorial Presentation (reference

Below are examples from this

For instance there are two tables as below :

Note that (1,2) are unique to A, (3,4) are common, and (5,6) are unique to B.

# Inner Join

An inner join using either of the equivalent queries gives the intersection of the two tables, i.e. the two rows they have in common:

# Left outer join

A left outer join will give all rows in A, plus any common rows in B:

# Right outer join

Similarly, a right outer join will give all rows in B, plus any common rows in A:

# Full outer join

A full outer join will give you the union of A and B, i.e., all the rows in A and all the rows in B. If something in A doesn’t have a corresponding datum in B, then the B portion is null, and vice versa.

# JOIN Terminology: Inner, Outer, Semi, Anti.

Let’s say we have two tables (A and B) and some of their rows match (relative to the given JOIN condition, whatever it may be in the particular case):

We can use various join types to include or exclude matching or non-matching rows from either side, and correctly name the join by picking the corresponding terms from the diagram above.

The examples below use the following test data:

# Inner Join

Combines left and right rows that match.

# Left Outer Join

Sometimes abbreviated to "left join". Combines left and right rows that match, and includes non-matching left rows.

# Right Outer Join

Sometimes abbreviated to "right join". Combines left and right rows that match, and includes non-matching right rows.

# Full Outer Join

Sometimes abbreviated to "full join". Union of left and right outer join.

# Left Semi Join

Includes left rows that match right rows.

# Right Semi Join

Includes right rows that match left rows.

As you can see, there is no dedicated IN syntax for left vs. right semi join — we achieve the effect simply by switching the table positions within SQL text.

# Left Anti Semi Join

Includes left rows that do not match right rows.

WARNING: Be careful if you happen to be using NOT IN on a NULL-able column! More details here

# Right Anti Semi Join

Includes right rows that do not match left rows.

As you can see, there is no dedicated NOT IN syntax for left vs. right anti semi join — we achieve the effect simply by switching the table positions within SQL text.

# Cross Join

A Cartesian product of all left with all right rows.

Cross join is equivalent to an inner join with join condition which always matches, so the following query would have returned the same result:

# Self-Join

This simply denotes a table joining with itself. A self-join can be any of the join types discussed above. For example, this is a an inner self-join:

# Left Outer Join

A Left Outer Join (also known as a Left Join or Outer Join) is a Join that ensures all rows from the left table are represented; if no matching row from the right table exists, its corresponding fields are NULL .

The following example will select all departments and the first name of employees that work in that department. Departments with no employees are still returned in the results, but will have NULL for the employee name:

This would return the following from the example database

Departments.Name	Employees.FName
HR	James
HR	John
HR	Johnathon
Sales	Michael
Tech	NULL

# So how does this work?

There are two tables in the FROM clause:

Id	FName	LName	PhoneNumber	ManagerId	DepartmentId	Salary	HireDate
1	James	Smith	1234567890	NULL	1	1000	01-01-2002
2	John	Johnson	2468101214	1	1	400	23-03-2005
3	Michael	Williams	1357911131	1	2	600	12-05-2009
4	Johnathon	Smith	1212121212	2	1	500	24-07-2016

Id	Name
1	HR
2	Sales
3	Tech

First a Cartesian product is created from the two tables giving an intermediate table.
The records that meet the join criteria (Departments.Id = Employees.DepartmentId) are highlighted in bold; these are passed to the next stage of the query.

As this is a LEFT OUTER JOIN all records are returned from the LEFT side of the join (Departments), while any records on the RIGHT side are given a NULL marker if they do not match the join criteria. In the table below this will return Tech with NULL

Id	Name	Id	FName	LName	PhoneNumber	ManagerId	DepartmentId	Salary	HireDate
1	HR	1	James	Smith	1234567890	NULL	1	1000	01-01-2002
1	HR	2	John	Johnson	2468101214	1	1	400	23-03-2005
1	HR	3	Michael	Williams	1357911131	1	2	600	12-05-2009
1	HR	4	Johnathon	Smith	1212121212	2	1	500	24-07-2016
2	Sales	1	James	Smith	1234567890	NULL	1	1000	01-01-2002
2	Sales	2	John	Johnson	2468101214	1	1	400	23-03-2005
2	Sales	3	Michael	Williams	1357911131	1	2	600	12-05-2009
2	Sales	4	Johnathon	Smith	1212121212	2	1	500	24-07-2016
3	Tech	1	James	Smith	1234567890	NULL	1	1000	01-01-2002
3	Tech	2	John	Johnson	2468101214	1	1	400	23-03-2005
3	Tech	3	Michael	Williams	1357911131	1	2	600	12-05-2009
3	Tech	4	Johnathon	Smith	1212121212	2	1	500	24-07-2016

Finally each expression used within the SELECT clause is evaluated to return our final table:

Departments.Name	Employees.FName
HR	James
HR	John
Sales	Richard
Tech	NULL

# Implicit Join

Joins can also be performed by having several tables in the from clause, separated with commas , and defining the relationship between them in the where clause. This technique is called an Implicit Join (since it doesn’t actually contain a join clause).

All RDBMSs support it, but the syntax is usually advised against. The reasons why it is a bad idea to use this syntax are:

• It is possible to get accidental cross joins which then return incorrect results, especially if you have a lot of joins in the query.
• If you intended a cross join, then it is not clear from the syntax (write out CROSS JOIN instead), and someone is likely to change it during maintenance.

The following example will select employee’s first names and the name of the departments they work for:

This would return the following from the example database

e.FName	d.Name
James	HR
John	HR
Richard	Sales

# Basic explicit inner join

A basic join (also called "inner join") queries data from two tables, with their relationship defined in a join clause.

The following example will select employees’ first names (FName) from the Employees table and the name of the department they work for (Name) from the Departments table:

This would return the following from the example database

Employees.FName	Departments.Name
James	HR
John	HR
Richard	Sales

# CROSS JOIN

Cross join does a Cartesian product of the two members, A Cartesian product means each row of one table is combined with each row of the second table in the join. For example, if TABLEA has 20 rows and TABLEB has 20 rows, the result would be 20*20 = 400 output rows.

d.Name	e.FName
HR	James
HR	John
HR	Michael
HR	Johnathon
Sales	James
Sales	John
Sales	Michael
Sales	Johnathon
Tech	James
Tech	John
Tech	Michael
Tech	Johnathon

It is recommended to write an explicit CROSS JOIN if you want to do a cartesian join, to highlight that this is what you want.

# Joining on a Subquery

Joining a subquery is often used when you want to get aggregate data from a child/details table and display that along with records from the parent/header table. For example, you might want to get a count of child records, an average of some numeric column in child records, or the top or bottom row based on a date or numeric field. This example uses aliases, which arguable makes queries easier to read when you have multiple tables involved. Here’s what a fairly typical subquery join looks like. In this case we are retrieving all rows from the parent table Purchase Orders and retrieving only the first row for each parent record of the child table PurchaseOrderLineItems.

# CROSS APPLY & LATERAL JOIN

A very interesting type of JOIN is the LATERAL JOIN (new in PostgreSQL 9.3+),
which is also known as CROSS APPLY/OUTER APPLY in SQL-Server & Oracle.

The basic idea is that a table-valued function (or inline subquery) gets applied for every row you join.

This makes it possible to, for example, only join the first matching entry in another table.
The difference between a normal and a lateral join lies in the fact that you can use a column that you previously joined in the subquery that you "CROSS APPLY".

left | right | inner JOIN LATERAL

CROSS | OUTER APPLY

INNER JOIN LATERAL is the same as CROSS APPLY
and LEFT JOIN LATERAL is the same as OUTER APPLY

Example usage (PostgreSQL 9.3+):

And for SQL-Server

# FULL JOIN

One type of JOIN that is less known, is the FULL JOIN.
(Note: FULL JOIN is not supported by MySQL as per 2016)

A FULL OUTER JOIN returns all rows from the left table, and all rows from the right table.

If there are rows in the left table that do not have matches in the right table, or if there are rows in right table that do not have matches in the left table, then those rows will be listed, too.

Note that if you’re using soft-deletes, you’ll have to check the soft-delete status again in the WHERE-clause (because FULL JOIN behaves kind-of like a UNION);
It’s easy to overlook this little fact, since you put AP_SoftDeleteStatus = 1 in the join clause.

Also, if you are doing a FULL JOIN, you’ll usually have to allow NULL in the WHERE-clause; forgetting to allow NULL on a value will have the same effects as an INNER join, which is something you don’t want if you’re doing a FULL JOIN.

# Recursive JOINs

Recursive joins are often used to obtain parent-child data. In SQL, they are implemented with recursive common table expressions

# Syntax

• [ < INNER | < < LEFT | RIGHT | FULL >[ OUTER ] > > ] JOIN

# Remarks

Joins, as their name suggests, are a way of querying data from several tables in a joint fashion, with the rows displaying columns taken from more than one table.

8 способов объединения (JOIN) таблиц в SQL. Часть 1

Можно смело сказать, что операция объединения (JOIN) является наиболее мощной функциональной особенностью языка SQL. Эта операция — предмет зависти для всех нереляционных СУБД, поскольку ее концепция очень проста, но при этом широко применима в случаях, когда нужно объединить два набора данных.

Простыми словами, объединение двух таблиц заключается в объединении каждой строки первой таблицы с каждой строкой второй таблицы, для которых истинно значение некоторого предиката. Иллюстрация из мастер-класса по SQL демонстрирует эту концепцию:

Обратите также внимание на следующую статью, посвященную использованию диаграмм Венна (Venn diagram) для объяснения операции JOIN.

На рисунке выше представлена схема операции внутреннего объединения (INNER JOIN) в сравнении с различными операциями внешнего объединения (OUTER JOIN), но это далеко не все возможные варианты. Далее мы рассмотрим каждый из них в отдельности.

Обратите внимание, когда в данной статье мы говорим «X следует перед Y», имеется в виду, что «X логически следует перед Y». То есть, оптимизатор СУБД может выполнить Y раньше, чем X, в целях обеспечения более высокой производительности при неизменном результате. Подробнее о синтаксическом и логическом порядке операций вы моете прочитать в следующей статье.

Итак, давайте последовательно рассмотрим все типы объединений!

Перекрестное объединение (CROSS JOIN)

CROSS JOIN является базовым вариантом объединения и представляет собой декартово произведение (Cartesian product). Эта операция просто объединяет каждую строку первой таблицы с каждой строкой второй таблицы. Лучший пример, иллюстрирующий декартово произведение, представлен в Википедии. В этом примере мы получаем колоду карт, выполнив «перекрестное объединение» таблицы достоинств и таблицы мастей.

В реальных сценариях операция CROSS JOIN может быть очень полезна при создании отчетов. Например, мы можем сгенерировать набор дат (например, дни в месяце) (days) и выполнить перекрестное объединение со всеми отделами (departments), имеющимися в базе данных. В результате мы получим полную таблицу день/отдел. Используя синтаксис PostgreSQL:

Представим себе, что мы имеем следующие данные:

Результат операции CROSS JOIN будет выглядеть следующим образом:

Теперь для каждой комбинации день/отдел мы можем вычислить дневную выручку для данного отдела или другие аналогичные показатели.

Свойства

Как мы уже сказали, операция CROSS JOIN представляет собой декартово произведение. Соответственно, в математической нотации для описания данной операции используется знак умножения: A × B, или в нашем случае days × departments.

Как и в случае «обычного» арифметического умножения, если одна из двух таблиц пустая (имеет нулевой размер), результат также будет пустым. Это абсолютно логично. Если мы объединим 31 день и 0 отделов, мы получим 0 комбинаций день/отдел. Аналогично, если мы объединим пустой диапазон дат с любым количеством отделов, мы также получим 0 комбинаций день/отдел. Другими словами:

Альтернативный синтаксис

До того, как синтаксис операции JOIN был стандартизирован ANSI, чтобы реализовать CROSS JOIN, программисты просто использовали список разделенных запятыми таблиц в предложении FROM. Рассмотренный выше запрос эквивалентен следующему:

В общем случае для выполнения перекрестного объединения настоятельно рекомендуется использовать ключевые слова CROSS JOIN вместо альтернативного синтаксиса. Благодаря этому, другой программист сможет легко понять назначение данного фрагмента кода! Кроме того, использование альтернативного синтаксиса на основе списка разделенных запятыми таблиц чревато появлением ошибок, например, может произойти ненамеренное перекрестное объединение. Нам же не нужны такие проблемы!

Внутреннее объединение (INNER JOIN) или тета-объединение (THETA JOIN)

Развивая идею предыдущей операции CROSS JOIN, операция INNER JOIN (или просто JOIN, иногда также THETA JOIN) позволяет выполнять фильтрацию результата декартова произведения на основе некоторого предиката. Как правило, мы помещаем этот предикат в предложение ON. Таким образом, запрос принимает следующий вид:

В большинстве СУБД ключевое слово INNER является необязательным, поэтому мы просто не указываем его.

Операция INNER JOIN позволяет нам использовать произвольные предикаты в предложении ON, что опять же очень удобно при создании отчетов. Аналогично CROSS JOIN мы объединяем все дни со всеми отделами, но потом оставляем только те комбинации день/отдел, для которых данный отдел уже существовал в данный день.

Используем те же исходные данные:

Получим следующий результат:

Результат операции содержит данные, начиная с 10 января. Более ранние даты были отфильтрованы.

Свойства

Операция INNER JOIN представляет собой операцию CROSS JOIN с фильтрацией. Это означает, что если одна из таблиц пустая, то результат также гарантированно будет пустым. По причине наличия предиката, результат операции INNER JOIN может быть меньшего объема, чем результат операции CROSS JOIN. Другими словами:

Альтернативный синтаксис

Несмотря на то, что предложение ON является обязательным для операции INNER JOIN, мы не обязаны указывать в нем предикат (хотя это крайне желательно в целях улучшения читаемости). Рассмотренный выше запрос эквивалентен следующему:

Безусловно, это просто запутывание кода, но ведь у нас могут быть свои причины, не так ли? Сделав еще один шаг, мы можем написать следующий запрос, который также является эквивалентным, поскольку большинство оптимизаторов способны распознать равнозначность и выполнить INNER JOIN:

Как мы уже говорили, CROSS JOIN это лишь удобный синтаксис для списка разделенных запятыми таблиц. Во фрагменте кода, представленном ниже, мы также используем предложение WHERE, чтобы сформировать запрос, которым программисты часто пользовались до того, как синтаксис JOIN был стандартизирован:

Все эти варианты альтернативного синтаксиса выполняют одну и ту же задачу, как правило, без потери производительности. Однако очевидно, что все они значительно хуже читаются по сравнению со стандартным синтаксисом INNER JOIN.

Объединение на основе равенства (EQUI JOIN)

Иногда в литературе встречается термин EQUI JOIN. На самом деле, «EQUI» не является ключевым словом SQL, а просто обозначает специальный вариант записи особого случая операции INNER JOIN.

Следует отметить, что не совсем правомерно называть EQUI JOIN особым случаем, поскольку эту операцию мы выполняем чаще всего в SQL и OLTP приложениях, когда просто объединяем таблицы на основе отношения первичного/внешнего ключа. Например:

Представленный выше запрос извлекает всех актеров и фильмы, в которых они снимались. В нем присутствуют две операции INNER JOIN. Первая из них объединяет таблицу актеров actor и соответствующие записи из таблицы film_actor, содержащей информацию об отношениях фильм/актер (поскольку каждый актер может играть во множестве фильмов, а в каждом фильме может играть множество актеров). Вторая операция INNER JOIN выполняет объединение с таблицей film, содержащей информацию о фильмах.

Свойства

Данная операция имеет те же свойства, что и «обычная» операция INNER JOIN. То есть EQUI JOIN также является декартовым произведением (CROSS JOIN) с отфильтрованным результатом. В частности, в нашем случае результат содержит только те комбинации актер/фильм, для которых данный актер действительно играл в данном фильме. Таким образом, мы снова имеем соотношение:

Объем результата может быть равен полному декартову произведению таблиц actor и film только в том случае, если каждый актер играл в каждом фильме, что маловероятно.

Альтернативный синтаксис: USING

Опять же, мы могли бы записать операцию EQUI JOIN, используя CROSS JOIN или список разделенных запятыми таблиц, но это уже не интересно. Значительно больший интерес представляют два варианта альтернативного синтаксиса, представленные ниже, один из которых является очень полезным.

Предложение USING заменяет предложение ON и позволяет указать набор столбцов, которые должны присутствовать в обеих объединяемых таблицах. Если наша база данных была хорошо спроектирована (как, например, база данных Sakila), то есть, если каждый внешний ключ имеет такое же имя, как и соответствующий первичный ключ (например, actor.actor_id = film_actor.actor_id), тогда мы можем использовать предложение USING для реализации операции EQUI JOIN, как минимум, в следующих СУБД:

• Derby
• Firebird
• HSQLDB
• Ingres
• MariaDB
• MySQL
• Oracle
• PostgreSQL
• SQLite
• Vertica

Следующие СУБД, к сожалению, не поддерживают данный синтаксис:

• Access
• Cubrid
• DB2
• H2
• HANA
• Informix
• SQL Server
• Sybase ASE
• Sybase SQL Anywhere

Запрос с предложением USING (почти) идентичен запросу с предложением ON, однако значительно более удобен для написания и восприятия. Мы сказали «почти», потому что согласно спецификации некоторых СУБД (и стандарту SQL) столбец, используемый в предложении USING, не должен иметь квалификатор. Например:

Безусловно, этот синтаксис также имеет свои ограничения. Иногда в таблице может быть внешний ключ, имя которого не соответствует первичному ключу. Например:

Если мы хотим выполнить объединение по original_language_id, нам придется использовать предложение ON.

Альтернативный синтаксис: Естественное объединение (NATURAL JOIN)

Более экстремальным и значительно менее полезным вариантом синтаксиса операции EQUI JOIN является синтаксис на основе предложения NATURAL JOIN. Рассмотренный выше синтаксис на основе USING можно «улучшить», заменив USING на NATURAL JOIN следующим образом:

Обратите внимание, в этом запросе нет необходимости указывать какие-либо критерии объединения, поскольку предложение NATURAL JOIN автоматически определяет столбцы, имеющие одинаковые имена в обеих объединяемых таблица, и помещает их в «скрытое» предложение USING. Если первичные и внешние ключи имеют одинаковые имена, этот подход может показаться полезным, однако это не так.

В базе данных Sakila, каждая таблица имеет столбец last_update, который автоматически используется предложением NATURAL JOIN. Таким образом, запрос NATURAL JOIN эквивалентен следующему запросу, который, конечно же, не имеет никакого смысла:

Итак, сразу же забудьте о NATURAL JOIN и никогда не используйте этот вариант (за исключением очень редких случаев, таких как объединение диагностических представлений Oracle, например, v$sql NATURAL JOIN v$sql_plan, в целях специализированной аналитики).

Внешнее объединение (OUTER JOIN)

Мы рассмотрели операцию INNER JOIN, возвращающую только те комбинации строк левой/правой таблицы, для которых значение предиката в предложении ON является истинным.

Операция OUTER JOIN позволяет нам включить в результат строки одной таблицы, для которых не были найдены соответствующие строки в другой таблице.

Левое внешнее объединение (LEFT OUTER JOIN)

Давайте вернемся к примеру с датами и отделами:

Ключевое слово «OUTER» является необязательным, поэтому мы его не указываем.

Этот запрос отличается от подобного запроса INNER JOIN лишь тем, что всегда будет возвращать хотя бы одну строку для каждого дня, даже если в данный день еще не существовало ни одного отдела. В частности, в нашем примере все отделы были созданы не ранее 10 января, но запрос все равно вернет строки, соответствующие 1–9 января.

Кроме строк, которые мы получили бы с помощью запроса INNER JOIN, в результате запроса LEFT OUTER JOIN также присутствуют строки, соответствующие 1–9 января, с пустыми (NULL) значениями отделов:

Как видите, каждый день хотя бы один раз присутствует в результате запроса. LEFT OUTER JOIN выполняет данную операцию для левой таблицы, то есть возвращает все строки левой таблицы.

Формально, операцию LEFT OUTER JOIN можно выразить операцией INNER JOIN с предложением UNION:

Мы обсудим NOT EXISTS далее в этой статье, когда будем рассматривать операцию SEMI JOIN.

Правое внешнее объединение (RIGHT OUTER JOIN)

Операция RIGHT OUTER JOIN выполняет ту же задачу, что и LEFT OUTER JOIN, но для правой таблицы, то есть возвращает в результате все строки правой таблицы. Немного модифицируем наши данные, добавив пару отделов:

Новые отделы 4 и 5 не попали бы в результат запроса INNER JOIN, поскольку были созданы после 31 января. Однако эти отделы появятся в результате запроса RIGHT OUTER JOIN, поскольку эта операция возвращает все строки правой таблицы.

Выполним следующий запрос:

Получим следующий результат:

В большинстве случаев (я еще не сталкивался с ситуацией, для которой это утверждение не верно), выражение LEFT OUTER JOIN можно преобразовать в эквивалентное выражение RIGHT OUTER JOIN, и наоборот. Поскольку RIGHT OUTER JOIN обеспечивает меньшее удобство восприятия, большинство программистов используют только LEFT OUTER JOIN.

Полное внешнее объединение (FULL OUTER JOIN)

Существует также операция FULL OUTER JOIN, которая возвращает в результате все строки как левой, так и правой таблицы. Для нашего примера это означает, что каждый день и каждый отдел хотя бы один раз появляются в результате запроса.

Используем те же данные:

Выполним следующий запрос:

Получим следующий результат:

Формально, операцию FULL OUTER JOIN можно выразить операцией INNER JOIN с предложением UNION:

Альтернативный синтаксис: Внешнее объединение на основе равенства (EQUI OUTER JOIN)

Рассмотренные выше операции опять же представляют собой объединения типа «декартово произведение с фильтрацией». Однако более распространенным является подход EQUI OUTER JOIN, в рамках которого мы выполняем объединение на основе отношения первичного/внешнего ключа. Используем для примера базу данных Sakila. Некоторые актеры не снялись ни в одном фильме. Мы можем извлечь их следующим образом:

В результате этого запроса каждый актер будет присутствовать хотя бы один раз, независимо от того, принимал ли он участие в каком-либо фильме. Если мы также хотим извлечь все фильмы, в которых не снимался ни один из данных актеров, мы можем применить FULL OUTER JOIN:

Безусловно, в качестве альтернативы можно было бы использовать NATURAL LEFT JOIN, NATURAL RIGHT JOIN, NATURAL FULL JOIN, но, как мы уже говорили ранее, в таком случае в объединении автоматически был бы учтен столбец last_update, присутствующий во всех таблицах базы данных Sakila (т.е. USING (…, last_update)), что лишает операцию всякого смысла.

Альтернативный синтаксис: Внешнее объединение (OUTER JOIN) в стиле Oracle и SQL Server

До введения стандартного синтаксиса СУБД Oracle и SQL Server поддерживали операцию внешнего объединения в следующем виде:

Можно смело сказать, что этот синтаксис является устаревшим.

Разработчики SQL Server поступили правильно, вначале объявив этот синтаксис нежелательным, и в дальнейшем отказавшись от него. Oracle по-прежнему поддерживает его для обратной совместимости.

Нет никаких аргументов в пользу данного альтернативного синтаксиса. Используйте вместо него стандартный синтаксис ANSI.

Внешнее объединение с разделением (PARTITIONED OUTER JOIN)

Эта операция поддерживается только Oracle. На самом деле, просто удивительно, что другие СУБД до сих пор не реализовали ее. Помните операцию CROSS JOIN, которую мы использовали, чтобы получить все комбинации день/отдел? Так вот, иногда мы хотим получить следующий результат: все комбинации, а также, если выполняется условие, поместить в данную строку соответствующее значение.

Эту операцию трудно объяснить словами. Намного легче сделать это на примере. Ниже представлен запрос, использующий синтаксис Oracle:

Предложение PARTITION BY используется в различных контекстах для решения различных задач (например, для реализации оконных функций (window function)). В нашем случае PARTITION BY означает, что мы «разделяем» наши данные по значениям столбца departments.department, создавая таким образом «подгруппу» для каждого отдела. Затем каждая «подгруппа» получает копию всех дней, независимо от того, выполняется ли условие предиката (в отличие от обычной операции LEFT OUTER JOIN, в результате которой, часть дней имели пустые значения отделов). Представленный выше запрос даст следующий результат:

Как видите, мы имеем 5 «подгрупп», соответствующих 5 отделам. Каждая «подгруппа» объединяет данный отдел с каждым днем, но в отличие от CROSS JOIN, мы получаем результат LEFT OUTER JOIN .. ON .. в том случае, когда выполняется условие предиката. Это действительно полезная функциональность для создания отчетов в Oracle!

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:

Объединение таблиц SQL

Зачастую при работе с базой данных нам требуется сделать выборку данных сразу из нескольких таблиц. Данная статья раскрывает как осуществить объединение таблиц SQL.

Пример запроса сразу к двум таблицам:

SELECT name, title FROM users, products;

Пример запроса с одноимёнными полями:

На первом месте имя таблицы или псевдоним, а на втором название поля. Если имя поля уникальное для выбранных таблиц, то указывать таблицу или псевдоним не обязательно.

SELECT users.id, name, products.id, title FROM users, products; — или SELECT us.id, name, prod.id, title FROM users AS us, products AS prod;

Объединение двух таблиц в одном запросе:

SELECT u.name, o.price FROM users u, orders o WHERE o.user_id = u.id;

Создание виртуального дубликата одной и той же таблицы:

SELECT u.name, o.surname FROM users u, users o;

Вложенные запросы

Используются для получения данных из разных таблиц.

— получение всех имён пользователей, которые делали заказы. — Выбор данных идёт из разных таблиц — Вложенный запрос должен возвращать только одно значение SELECT name FROM users WHERE id_user FROM orders WHERE user = users.name); — Если подзапрос возвращает множество: SELECT name FROM users WHERE id IN (SELECT id_user FROM orders WHERE user = users.name);

Оператор EXISTS

Определяет подзапрос как true или false

— получение всех имён пользователей, которые делали заказ и сумма заказа > 1000 — внешний запрос выполняется если подзапрос возвращает истину SELECT name FROM users WHERE EXISTS ( SELECT id_user FROM orders WHERE user = users.name AND order_price > 1000 );

SELECT * FROM users WHERE name = "Ivan" AND EXISTS ( SELECT id_user FROM orders WHERE order_price > 1000 );

Оператор UNION

Объединение полей из двух и более таблиц.

Результаты из таблиц будут выведены один под другим. То есть если в одной таблице 4 строки и в другой 4 строки, то в результирующей выборке будет 8 строк. Количество полей в обоих таблицах должно быть одинаковым!

SELECT name FROM users UNION SELECT name FROM orders;

Оператор JOIN

Бывает двух видов: внутреннее и внешнее объединение таблиц.

Оператор JOIN упрощает запрос и является альтернативой стандартного объединения данных из разных таблиц. INNER JOIN и JOIN это одно и тоже, оператор INNER может опускаться.

Внутреннее объединение INNER JOIN

Получение связанных данных из нескольких таблиц по определённому столбцу (связи полей). Не связанные данные пропускаются!

Оператор INNER JOIN

— внутреннее объединение с таблицей orders — где после ON мы указываем связи между таблицами SELECT u.name, o.order FROM users u INNER JOIN orders o ON orders.user_id = users.id WHERE u.name = ‘Ivan’;

Внешнее объединение LEFT и RIGHT OUTER JOIN

Не связанные данные так же выведутся в результате запроса. Не связанные данные получат значение NULL.