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

SQL объединения — Java программирование

• Один-к-одному (1:1) – в каждый момент времени каждому кортежу отношения А соответствует 1 или 0 кортежей отношения В.
• Один-ко-многим (1:М) – в каждый момент времени каждому кортежу отношения А соответствует 0, 1 или несколько кортежей отношения В.
• Многие-ко-многим (M:N) – связи между отношениями А и В существуют в обоих направлениях.

При разработке веб-проектов с участием базы данных нам часто необходимо в запросах объединять таблицы базы, чтобы получить необходимые данные.

• INNER JOIN — внутреннее (перекрёстное) объединение;
• LEFT JOIN — левостороннее внешнее объединение;
• RIGHT JOIN — правостороннее внешнее объединение;
• декартово произведение.

Соответствующие понятия в теории множеств:

Рассмотрим объединения на примере. Допустим у нас есть две связанные таблицы:

Выбираются только те записи, которые совпадают в обеих таблицах.  CROSS JOIN или JOIN — это эквивалент INNER JOIN.

SELECT tableA.name as food,tableB.name as food_type
FROM tableA INNER JOIN tableB 
ON tableA.type = tableB.id

INNER JOIN можно заменить условием объединения в WHERE:

SELECT tableA.name as food,tableB.name as food_type 
FROM tableA, tableB 
WHERE tableA.type = tableB.id

Результат:

LEFT OUTER JOIN (LEFT JOIN) указывает, что левая таблица управляющая (в нашем случае TableA) и производит из нее полную выборку, осуществляя поиск соответствующих записей в таблице TableB. Если таких соответствий не найдено, то база вернет пустой указатель — NULL. Указание OUTER — не обязательно.

SELECT tableA.name as food, tableB. name as food_type 
FROM tableA LEFT JOIN tableB 
ON tableA.type = tableB.id

Результат:

Чтобы произвести выборку записей из таблицы TableA, которых не существует в таблице TableB, мы выполняем LEFT JOIN. Но затем из результата исключаем записи, которые не хотим видеть, путем указания, что TableB.id является нулем (указывая, что записи нет в таблице TableB).

SELECT tableA.name as food, tableB.name as food_type
FROM tableA LEFT JOIN tableB 
ON tableA.type = tableB.id 
WHERE tableB.id IS null

Результат:

RIGHT JOIN выполняет те же самые функции, что и LEFT JOIN, за исключением того, что правая таблица будет прочитана первой. Таким образом, если в запросах из предыдущей главы LEFT заменить на RIGHT, то таблица результатов, грубо говоря, отразится по вертикали. То есть, в результате вместо значений TableA будут записи TableB и наоборот.

SELECT tableA.name as food,tableB.name as food_type
FROM tableA RIGHT OUTER JOIN tableB 
ON tableA.type = tableB.id

Результат:

При декартовом произведении (CARTESIAN JOIN) каждая строка из первой таблицы соединяется с каждой строкой второй таблицы.

SELECT tableA.name as food,tableB.name as food_type
FROM tableA, tableB

Результат:

Previous

Next

Read also:

• Базы Данных
• Нормализация БД
• MySQL типы данных
• SQL оператор CREATE
• SQL оператор SELECT
• SQL оператор INSERT
• Изменение таблиц
• Типы ключей баз данных
• Функции, используемые в операторах SELECT и WHERE
• Задания

Trustpilot

Trustpilot

Визуальное представление JOIN’ов в SQL — Записи веб-разработчика

Давно хотел понять для себя смысл и принцип работы JOIN. Особо с ними не работал, так как весь необходимый функционал работы с БД при создании сайтов на MODx у меня всегда был под рукой в виде API. А в те несколько случаев необходимости использования JOIN я обошолся LEFT JOIN‘ом, а дальше лишнее обрабатывал уже в PHP. Знаю, это совсем неправильно, однако оно работало и мне было этого достаточно.

Сейчас я решил улучшить свои знания MySQL.  Почитал литературу, узнал много о типах БД, о настройке и т.п. Теперь пришло время разобраться с JOIN. Я нашел статью по теме, которая наглядно показывает что из себя представляет результат работы JOIN. Представляю вашему вниманию вольный ее перевод (http://www.codinghorror.com/blog/2007/10/a-visual-explanation-of-sql-joins.html).

Итак, мы имеем 2 таблицы.

id name id name
— —- — —-
1 Вася 1 Виталий
2 Алексей 2 Вася
3 Гена 3 Никита
4 Александр 4 Гена

Далее, для этих таблиц мы рассмотрим несколько видов JOIN и увидим представление их результатов в виде диаграмм Эйлера-Венна.

1. INNER JOIN

SQL:

SELECT * FROM TableA
INNER JOIN TableB
ON TableA.name = TableB.name

Представление в виде таблиц:

id name   id name
— —-   — —-
1 Вася  2 Вася
3 Гена   4 Гена

Пояснение результата с помощью диаграмм Эйлера-Венна:

INNER JOIN — диаграмма Эйлера — Венна

Пояснение словами:

Результатом объединения таблиц с помощью INNER JOIN являются записи, общие для левой и правой таблиц.

2. FULL OUTER JOIN

SQL:

SELECT * FROM TableA
FULL OUTER JOIN TableB
ON TableA. name = TableB.name

Представление в виде таблиц:

id name      id name
— —-      — —-
1 Вася     2 Вася
2 Алексей     null null
3 Гена      4 Гена
4 Александр  null null
null null    1 Виталий
null null    3 Никита

Пояснение результата с помощью диаграмм Эйлера-Венна:

FULL OUTER JOIN — диаграмма Эйлера — Венна

Пояснение словами:

Результатом объединения таблиц с помощью FULL OUTER JOIN являются все записи, которые присутствуют в каждой из таблиц.

3. LEFT OUTER JOIN

SQL:

SELECT * FROM TableA
LEFT OUTER JOIN TableB
ON TableA.name = TableB.name

Представление в виде таблиц:

id name      id name
— —-      — —-
1 Вася     2 Вася
2 Алексей    null null
3 Гена      4 Гена
4 Александр  null null

Пояснение результата с помощью диаграмм Эйлера-Венна:

LEFT OUTER JOIN — диаграмма Эйлера — Венна

4.

LEFT OUTER JOIN за исключением записей, которые присутствую в правой таблице

SQL:

SELECT * FROM TableA
LEFT OUTER JOIN TableB
ON TableA.name = TableB.name
WHERE TableB.id IS null

Представление в виде таблиц:

id name      id name
— —-      — —-
2 Алексей    null null
4 Александр  null null

Пояснение результата с помощью диаграмм Эйлера-Венна:

LEFT OUTER JOIN без записей из правой таблицы — диаграмма Эйлера — Венна

5.

FULL OUTER JOIN за исключением записей, которые присутствуют в обоих таблицах

SQL:

SELECT * FROM TableA
FULL OUTER JOIN TableB
ON TableA.name = TableB.name
WHERE TableA.id IS null
OR TableB.id IS null

Представление в виде таблиц:

id name      id name
— —-      — —-
2 Алексей    null null
4 Александр  null null
null null    1 Виталий
null null    3 Никита

Пояснение результата с помощью диаграмм Эйлера-Венна:

FULL OUTER JOIN без записей, общих для двух таблиц — диаграмма Эйлера — Венна

Как мы видим, диаграммы наглядно показывают смысл объединения таблиц различными способами. Надеюсь данный материал будет вам полезен в разработке.

Спонсор поста:
Хотите знать когда ваш сайт был оффлайн? Используйте мониторинг сайтов и будете знать что происходило с вашим сайтом.

PHP Developer

Опубликовано

внешних соединений 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

Внешние 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 несопоставленные строки из левой таблицы, а также совпадающие 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 о внешних соединениях, может оказаться полезным 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. Поле постоянной ссылки 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.crunchbase_companies , как описано в предыдущем уроке. Объединение этих двух полей добавит информацию о приобретаемой компании.

Вы заметите, что есть отдельное поле с именем acquirer_permalink . Это также может быть сопоставлено с постоянная ссылка поле tutorial.crunchbase_companies для добавления дополнительной информации о приобретающей компании.

 ВЫБЕРИТЕ *
  ИЗ tutorial.crunchbase_acquisitions
 

Внешний ключ, который вы используете для соединения этих двух таблиц, полностью зависит от того, хотите ли вы добавить информацию о компании-покупателе или о компании, которая была приобретена.

Стоит отметить, что такая структура распространена. Например, таблица, показывающая список отправленных электронных писем, может включать sender_email_address и Receiver_email_address , оба из которых сопоставляются с таблицей, в которой перечислены адреса электронной почты и имена их владельцев.

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

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

Базы данных не состоят только из одной таблицы, чтобы избежать дублирование данных . В базах данных, состоящих из таких таблиц, разделенных на части, выполняется операция « Table Merge », 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 от Microsoft.

Я не буду вдаваться в подробности о ключах в этом блоге. Я попытался кратко объяснить на примере выше.

SQL Join — это особая форма создания 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

• Левый внешний соединение
• Правое внешнее соединение
• Полный внешний соединение

3. Крест Cross

4. SQL Self

I чтобы 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 ИЛИ 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 внутренние соединения , наши продукты без категорий или категории без продуктов были не указаны .

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 Let 

‘s

check 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.

 SELECT 
 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 row)

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

Этот результат также можно назвать следующим образом

 SELECT 
 p.01ProductID5, 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 самим 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.