Join виды sql: Joins (SQL Server) — SQL Server

Операторы слияния таблиц SQL JOIN в Excel PowerQuery

Смотрите видео к статье:

Или операторы объединения таблиц SQL JOIN в Excel Power Query (начиная с Excel 2016)

Как известно самым популярным и эффективным инструментом работы с табличными данными (или просто таблицами) является программа Microsoft Excel.

При этом также известно, что самым мощным и распространённым языком программирования для работы с табличными данными является язык Structured Query Language = SQL = Язык структурированных запросов

Исходя из этого факта, логично предположить, что Microsoft Excel должен поддерживать язык SQL по умолчанию. Но, как правило, SQL поддерживается только базами данных (СУБД).

Несмотря на это, для Excel (начиная с 2010 версии) появилась бесплатная надстройка Power Query, которая позволяет имитировать часть полезного функционала языка SQL, а именно:

В языке SQL есть очень интересный оператор «SELECT», который позволяет делать запросы к табличным данным в базе данных. В результате запроса возвращается набор данных (выборка из базы данных), удовлетворяющий заданному условию выборки.

Как правило, выборка данных делается из нескольких таблиц в базе данных. Для связи таблиц в языке программирования SQL существует оператор «JOIN», который выполняет различные операции соединения реляционных таблиц (в основе этого принципа лежат законы реляционной алгебры)

Различают следующие виды оператора «JOIN»:
  • INNER JOIN — Оператор внутреннего соединения двух таблиц
  • LEFT OUTER JOIN — Оператор левого внешнего соединения двух таблиц
  • RIGHT OUTER JOIN — Оператор правого внешнего соединения двух таблиц
  • FULL OUTER JOIN — Оператор полного внешнего соединения двух таблиц
  • CROSS JOIN — Оператор перекрёстного соединения (декартово произведение) двух таблиц

С выходом надстройки Power Query для Excel (это один из инструментов уровня Self-Service BI) в Excel появилась поддержка функционала всех видов операторов «JOIN» языка SQL:

Рассмотрим операторов «JOIN» в Excel на примерах:

Представим, что у нас в Excel есть две Таблицы: A «Люди» и B «Города»

Теперь давайте объединим данные таблицы с помощью различных операторов «JOIN»:
(объединяем таблицы через столбцы: A. Cityid = B.id)

Оператор INNER JOIN вернет следующий результат:

Оператор LEFT JOIN вернет следующий результат:

Оператор RIGHT JOIN вернет следующий результат:

Оператор FULL OUTER JOIN вернет следующий результат:

Оператор CROSS JOIN вернет следующий результат:

В надстройке Power Query для Excel данная функция «JOIN» называется «Слияние» — слияние запросов, где:

Оператору слияния INNER JOIN соответствует тип соединения: Внутреннее (только совпадающие строки)

Оператору слияния LEFT JOIN соответствует тип соединения: Внешнее соединение слева (все из первой таблицы, совпадающие из второй)

Оператору слияния RIGHT JOIN соответствует тип соединения: Внешнее соединение справа (все из второй таблицы, совпадающие из первой)

Оператору слияния FULL OUTER JOIN соответствует тип соединения: Полное внешнее (все строки из обеих таблиц)

Оператора слияния CROSS JOIN в интерфейсе Power Query нет, но его можно создать из оператора слияния FULL OUTER JOIN, убрав связи таблиц

Скачать Excel файл с примерами объединения SQL JOIN (функция «Слияние» в Power Query) можно скачать здесь

Пошаговая инструкция использования функции «Слияние»/«Объединения» в Power Query находится в видеоуроке к данной статье

Оператор SQL FULL JOIN: синтаксис, примеры

Оператор SQL FULL JOIN осуществляет формирование таблицы из записей двух или нескольких таблиц. В операторе SQL FULL JOIN не важен порядок следования таблиц, он никак не влияет на окончательный результат, так как оператор является симметричным.

Оператор SQL FULL JOIN можно воспринимать как сочетание операторов SQL INNER JOIN + SQL LEFT JOIN + SQL RIGHT JOIN. Алгоритм его работы следующий:

  1. Сначала формируется таблица на основе внутреннего соединения (оператор SQL INNER JOIN).
  2. Затем, в таблицу добавляются значения не вошедшие в результат формирования из правой таблицы (оператор SQL LEFT JOIN). Для них, соответствующие записи из правой таблицы заполняются значениями NULL.
  3. Наконец, в таблицу добавляются значения не вошедшие в результат формирования из левой таблицы (оператор SQL RIGHT JOIN). Для них, соответствующие записи из левой таблицы заполняются значениями NULL.

Оператор SQL FULL JOIN имеет следующий синтаксис:

SELECT
    column_names [,... n]
FROM
    Table_1 FULL JOIN Table_2
ON condition

Примеры оператора SQL FULL JOIN.  Имеются две таблицы:

Authors — содержит в себе информацию об авторах книг:

AuthorIDAuthorName
1Bruce Eckel
2Robert Lafore
3Andrew Tanenbaum

Books — содержит в себе информацию о названии книг:

BookIDBookName
3Modern Operating System
1Thinking in Java
3Computer Architecture
4Programming in Scala

В таблице Books поле BookID являются внешним ключом и ссылаются на таблицу Authors.

Пример 1. Используя оператор SQL FULL JOIN вывести авторов всех книг и книги всех авторов:

SELECT *
FROM Authors FULL JOIN Books
ON Authors.AuthorID = Books.BookID

Результирующая таблица будет выглядеть следующим образом:

Authors.AuthorIDAuthors.AuthorNameBooks.BookIDBooks.BookName
1Bruce Eckel1Thinking in Java
2Robert LaforeNULLNULL
3Andrew Tanenbaum3Modern Operating System
3Andrew Tanenbaum3Computer Architecture
NULLNULL4Programming in Scala

типов соединений SQL. В этом блоге мы подведем итоги ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ… | по MKorhanKosece | baakademi

Опубликовано в

·

Чтение: 5 мин.

·

11 октября 2020 г.

В этом блоге мы подытожим параметры JOIN, которые являются одной из основных тем системы управления реляционными базами данных. ( РСУБД ) вообще и SQL Server в частности.

Базы данных не состоят только из одной таблицы, чтобы избежать дублирования данных . В базах данных, состоящих из таких таблиц, разделенных на части, « Table Merge ” операция выполняется для того, чтобы использовать значения в таблицах по отношению друг к другу.

Этот процесс слияния также может иметь место для 2 или более разных таблиц. Следует отметить, что таблицы должны быть связаны с первичным ключом и внешними ключами .

Первичный, вторичный ключ Пример

В этом блоге я собираюсь использовать в качестве примера старую базу данных Northwind Database от Microsoft.

Не буду вдаваться в подробности про ключи в этом блоге. Я попытался кратко объяснить на примере выше.

SQL Join — это особая форма генерирования значимых данных путем объединения нескольких таблиц, связанных друг с другом с использованием « Key ». Если вам нужен результирующий набор, включающий связанные строки из нескольких таблиц, вам нужно будет использовать соединение SQL для этого столбца .

Познакомьтесь с объединениями

Вы должны начать с выбора типа соединения в соответствии с вашими потребностями.

Типы соединений SQL

Существуют следующие типы соединений SQL;

1. Внутреннее соединение SQL

2. Внешнее соединение SQL

  • Левое внешнее соединение
  • Правое внешнее соединение
  • Полное внешнее соединение

3. Перекрестное соединение SQL

4. Самосоединение SQL

Я хочу сказать уже, я не собираюсь использовать клише диаграммы Венна в моих определениях. Не пытайтесь найти что-то вроде круга.

Внутреннее соединение является наиболее часто используемым типом соединения и возвращает общие записи из обеих таблиц. Другими словами, он возвращает пересечение двух таблиц.

Также используется как Join вместо Inner Join.

Приведем пример, попытавшись объединить таблицу категорий и товаров. Кстати, я сам добавлю несколько товаров и категорий в таблицы, чтобы мои примеры были понятны.

Таблица продуктов

 SELECT * FROM Products 
 WHERE ProductID <8 OR ProductID > 75

Я собираюсь использовать предложение WHERE, потому что у меня слишком много данных.

Таблица категорий

 SELECT 
 p.ProductID, 
 p.ProductName, 
 c.CategoryName 
 FROM Products AS p 
 INNER JOIN Categories AS c ON p.CategoryID = c.CategoryID

Вот результат;

Образец внутреннего соединения

Как вы можете видеть, таблицы объединены по ключам по желанию, и появилась новая таблица . Важным моментом является то, что, поскольку мы использовали внутренних соединений , наши продукты без категорий или категории без продуктов были не перечислены .

При использовании внешнего соединения SQL будут перечислены не только совпадающие строки, такие как внутреннее соединение SQL, но и несопоставленные строки из других таблиц.

Мы также можем использовать внешние соединения без внешней фразы.

Левое внешнее соединение

Если бы мы хотели просто добавить информацию о категориях в нашу таблицу продуктов, независимо от того, размещает ли продукт категорию или нет, мы бы использовали левое соединение. Левое соединение возвращает все записи из таблицы продуктов и любые совпадающие записи из таблицы категорий.

 SELECT 
 p.ProductID, 
 p.ProductName, 
 c.CategoryName 
 FROM Products AS p 
 LEFT OUTER JOIN Categories AS c ON p.CategoryID = c.CategoryID 
 WHERE ProductID <8 or ProductID > 75

Давайте проверим результат;

Образец левого соединения

Правое внешнее соединение

Правое соединение является зеркальной версией левого соединения и позволяет получить список всех категорий, дополненный информацией о продукте.

 ВЫБРАТЬ 
 p.ProductID, 
 p.ProductName, 
 c.CategoryName 
 FROM Products AS p 
 RIGHT OUTER JOIN Categories AS c ON p.CategoryID = c.CategoryID

Я не использовал предыдущее предложение where, потому что оно мешало мне перечислить нулевые значения.

Образец правого соединения

Полное внешнее соединение

Как и следовало ожидать, эта опция используется для возврата всех значений обеих таблиц.

 ВЫБЕРИТЕ 
 p.ProductID, 
 p.ProductName, 
 c.CategoryName 
 FROM Products AS p 
 FULL OUTER JOIN Categories AS c ON p.CategoryID = c.CategoryID

Результат:

Да, я не использовал диаграмму Венна как дополнительный наглядный пример. Но у меня есть более сильное оружие, которое облегчит вам понимание.

Лучший наглядный пример для соединений

Этот метод мало используется. Этот параметр, также известный как декартово произведение, выводит список всех сопоставлений между двумя таблицами без указания общего поля. Количество строк в этой таблице результатов является декартовым произведением полей.
(10 строк из категорий * 79 строк из продуктов = результат 790 строк)

 SELECT 
 p.ProductID, 
 p.ProductName, 
 c.CategoryName 
 FROM Products AS p 
 CROSS JOIN Categories AS c

Этот результат также может

 SELECT 
 p.ProductID, 
 p.ProductName, 
 c.CategoryName 
 FROM Products AS p,Categories AS c

Я слышал, вам тоже нужен наглядный пример этого типа.

Это слияние таблицы данных с сам и на самом деле это механизм, не тип соединения . Но зачем использовать что-то подобное?

Давайте посмотрим на наш образец таблицы

Таблица сотрудников

Если мы хотим увидеть, какой сотрудник отчитывается перед каким сотрудником в одной таблице по имени, имеет смысл использовать самообъединение .

 SELECT 
 e.EmployeeID, 
 e.FirstName+' '+e.LastName AS Per1, 
 e. ReportsTo, 
 ed.FirstName+' '+ed.LastName AS Per2 
 FROM Employees AS e 
 LEFT JOIN Employees AS ed ВКЛ ed.EmployeeID = e.ReportsTo

Вот результат ;

Self Join Sample

Я постарался максимально кратко изложить типы соединений, надеюсь, вам понравится это читать.

Внешние соединения SQL | Промежуточный SQL

Начиная здесь? Этот урок является частью полного учебника по использованию SQL для анализа данных. Проверьте начало.

В этом уроке мы рассмотрим:

  • Внешние соединения
  • Набор данных Crunchbase

Наружные соединения

Внешние соединения — это соединения, которые возвращают совпадающие значения и несовпадающие значения из одной или обеих таблиц.
Существует несколько типов внешних соединений:

  • LEFT JOIN возвращает только несовпадающие строки из левой таблицы, а также совпавшие строки в обеих таблицах.
  • RIGHT JOIN возвращает только несопоставленные строки из правой таблицы, а также совпадающие строки в обеих таблицах.
  • FULL OUTER JOIN возвращает несопоставленные строки из обеих таблиц, а также совпадающие строки в обеих таблицах.

Примечание: ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ также упоминается как ВНЕШНЕЕ ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ . ПРАВОЕ СОЕДИНЕНИЕ также упоминается как ВНЕШНЕЕ ПРАВОЕ СОЕДИНЕНИЕ . ПОЛНОЕ ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ также упоминается как ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ .

Внешнее соединение и внутреннее соединение

При выполнении внутреннего соединения строки из любой таблицы, не имеющие соответствия в другой таблице, не возвращаются. При внешнем соединении могут быть возвращены несопоставленные строки в одной или обеих таблицах.

Когда вы будете работать над следующими уроками, посвященными внешним соединениям, вам может быть полезно обратиться к этой визуализации JOIN Патрика Спатона.

Набор данных Crunchbase

Данные для следующих уроков были взяты из Crunchbase, краудсорсингового индекса стартапов, основателей, инвесторов и деятельности всех трех. Он был собран 5 февраля 2014 г., и большая часть обеих таблиц была случайно удалена ради этого урока. В первой таблице перечислены многие компании в базе данных; одна строка на компанию. 9Поле 0238 permalink является уникальным идентификатором для каждой строки, а также показывает веб-адрес. Для каждой компании в таблице вы можете просмотреть ее онлайн-профиль Crunchbase, скопировав/вставив ее постоянную ссылку после веб-домена Crunchbase. Например, третья компания в таблице, «.Club Domains», имеет постоянную ссылку «/company/club-domains», поэтому адрес ее профиля будет http://www.crunchbase.com/company/club-domains. Поля со словом «финансирование» в названии относятся к тому, сколько внешних инвестиций (в долларах США) взяла на себя каждая компания. Остальные поля говорят сами за себя.

 ВЫБЕРИТЕ *
  ОТ tutorial.crunchbase_companies

Во второй таблице перечислены приобретения — по одной строке на приобретение. company_permalink в этой таблице соответствует полю permalink в tutorial.