Sql пример join: Оператор SQL LEFT JOIN: синтаксис, примеры

SQL: работа с JOIN’ами — Подсказки разработчика

Главная » SQL




На чтение: 2 минРубрика: SQL














Рассмотрим таблицу А и Б

id name        id  name
-- ----        --  ----
1  Pirate      1   Rutabaga
2  Monkey      2   Pirate
3  Ninja       3   Darth Vader
4  Spaghetti   4   Ninja

1) Inner join выбирает записи которые одновременно присутствуют в обоих таблицах

SELECT * FROM TableA INNER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name
id  name       id   name
--  ----       --   ----
1   Pirate     2    Pirate
3   Ninja      4    Ninja

2) Full outer join выбирает все данные из обоих таблиц возвращая Null для несвязанных полей

SELECT * FROM TableA FULL OUTER JOIN TableB ON TableA. name = TableB.name
id    name       id    name
--    ----       --    ----
1     Pirate     2     Pirate
2     Monkey     null  null
3     Ninja      4     Ninja
4     Spaghetti  null  null
null  null       1     Rutabaga       
null  null       3     Darth Vader

3) Left outer join выбирает все записи из таблицы А сравнивая их с полями из таблицы Б. Если записи для таблицы А не найдены в таблице Б, то возвращается NULL

SELECT * FROM TableA LEFT OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name
id  name       id    name
--  ----       --    ----
1   Pirate     2     Pirate
2   Monkey     null  null
3   Ninja      4     Ninja
4   Spaghetti  null  null

4) LEFT OUTER JOIN с исключением записей. Выборка данных только из таблицы А

SELECT * FROM TableA LEFT OUTER JOIN TableB ON TableA. name = TableB.name WHERE TableB.id IS null
id  name       id     name
--  ----       --     ----
2   Monkey     null   null
4   Spaghetti  null   null

5) FULL OUTER JOIN с выбором уникальных записей. Выбираем данные из таблиц А и Б, записи которых не совпали и вернули NULL

SELECT * FROM TableA FULL OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name WHERE TableA.id IS null OR TableB.id IS null
id    name       id    name
--    ----       --    ----
2     Monkey     null  null
4     Spaghetti  null  null
null  null       1     Rutabaga
null  null       3     Darth Vader

 

6) CROSS JOIN выборка перекрестного соединения с выбором всех вариантов. Диаграммы для него нет.

SELECT * FROM TableA CROSS JOIN TableB

Выбирает записи по принципу «все ко всему».

Рейтинг

( Пока оценок нет )





464 просмотров
Join SQL




Понравилась статья? Поделиться с друзьями:






Эквивалент SQL Left Join в Python и его использование при очистке данных

Если вы работали с реляционными базами данных, вы должны знать SQL joins — у них много вариантов использования, но в в данной статье мы сосредоточимся на очистке данных.

При выполнении left, right или full outer joins вы создаете таблицы, в которых присутствуют либо все записи, либо только записи из определенных таблиц. Для строки, в которой нет совпадений, помещается нулевое значение. Таким образом, соединения (Join) чрезвычайно полезны для определения отсутствующих или не связанных значений.

Представьте, что у вас есть таблица users в вашей базе данных, которая содержит всех ваших пользователей. Кроме того, у вас есть несколько других таблиц, которые ссылаются на идентификаторы таблицы users, такие как posts, logins, subscriptions и т.д. Вы заинтересованы в том, чтобы выяснить, кто из пользователей может быть удален из базы данных, поскольку они не взаимодействовали с вашим сайтом осмысленно. Это можно сделать, проверив, есть ли ссылки на идентификаторы в другом месте.

SELECT 
  u.userID AS 'User ID', 
  p.userID AS 'Post table' 
FROM users AS u
  LEFT JOIN posts AS p ON u.userID = p.userID
-- as users can have multiple posts
GROUP BY p.userID;
User ID      Post table   
---------    ----------  
1            Null   
2            Null   
3            3
4            4
5            Null

Приведенная выше таблица показывает, что пользователи 1, 2, 5 не создали никаких сообщений. Возможно, вы захотите продолжить расследование и добавить logins и subscriptions — это нормально, но если у вас много дополнительных таблиц, к которым вы хотите присоединиться таким образом, у вас могут возникнуть некоторые проблемы с производительностью. СОВЕТ: если вы играете со скриптами SQL, никогда не делайте этого в своей рабочей базе данных, создайте сначала локальная копия.

Анализ таблиц на Python

Если у вас возникают проблемы с производительностью или вам нужны лучшие инструменты для анализа вашей базы данных, одна из идей — обратиться к python, поскольку у него прекрасная экосистема для обработки данных. Вы можете использовать, например, SQLAlchemy или функции SQL magic от Jupyter Notebook для получения записей и сохранения их в списках (или словарях).

Чтобы продемонстрировать, как выполнить левое внешнее соединение в python, в данном случае мы не собираемся подключаться к базе данных, вместо этого создадим некоторые случайные данные и сохраним их в словаре. У нас будет таблица users со всеми возможными идентификаторами пользователей и пять других таблиц, случайным образом ссылающихся на идентификаторы:

import random
import pandas as pd
# defining range for userIDs, one to ten
r = (1, 11)
s, e  = r
# creating dict to hold 'tables' and adding all possible user IDs 
tables = {}
tables['users'] = list(range(*r))
# generating ten tables with random IDs from the initial defined range of userIDs
for i in range(1, 6):
   table = random. sample(range(*r), random.randint(s-1, e-1))
   tables[f'table{i}'] = table

Pandas

Может показаться очевидным использовать pandas, поскольку это основной пакет для данных в python. У него есть две функции для объединения таблиц, pd.merge() и pd.join() (также pd.concat() — обратите внимание, что это работает немного по-другому), но эти функции работают лучше всего, если у вас есть по крайней мере два столбца, один из которых вы объединяете, а другой содержит ваш ценности. Но это не наш случай, поскольку у нас есть только списки идентификаторов.

Давайте посмотрим, что произойдет, если мы объединим два из этих списков, tables['users'] и tables['table1']:

df_users = pd.DataFrame(tables['users'])
df_table1 = pd.DataFrame(tables['table1'])
pd.merge(df_users, df_table1, how='left')
OUTPUT:
     0
   ---
 0   1
 1   2
 2   3
 3   4
 4   5
 5   6
 6   7
 7   8
 8   9
 9  10

Что ж, результат разочаровывает, похоже, это ничего не дало. По умолчанию функция объединяет два DataFrames в единственном столбце, таким образом, мы получаем все идентификаторы пользователей и ничего больше (кроме индекса). Под капотом он действительно выполняет правильное соединение, но поскольку у нас нет дополнительных столбцов, отображать нечего. Нам нужно добавить параметр indicator=True, чтобы увидеть результат:

pd.merge(df_users, df_table1, how='left', indicator=True)
OUTPUT:
            0      _merge
    ---------   ---------
0           1   left_only
1           2   left_only
2           3        both
3           4        both
4           5   left_only
5           6   left_only
6           7        both
7           8   left_only
8           9   left_only
9          10        both

Столбец _merge показывает, существует ли запись в обоих списках или только в первом. Мы можем сделать результат еще лучше, установив индексы исходных фреймов данных для единственного существующего столбца и объединив их:

pd. merge(df_users.set_index(0), df_table1.set_index(0), how='left',
  left_index=True, right_index=True, indicator=True)
OUTPUT:
       _merge
    ---------
0 
1   left_only
2   left_only
3        both
4        both
5   left_only
6   left_only
7        both
8   left_only
9   left_only
10       both

Хотя этот подход работает, он действительно неуклюж, если вы хотите объединить несколько списков (таблиц).

Set

Хотя это не объединение, с помощью наборов Python (обратите внимание, наборы не могут содержать дублирующиеся значения) может быть достигнут желаемый результат — идентификация значений, на которые нет ссылок.

set_users = set(tables['users'])
set_table1 = set(tables['table1'])
unreferenced_ids = set_users - set_table1

Вычтя один набор из другого, вы можете найти разницу между двумя Set — элементами, присутствующими в users, но не в Set table1. Это можно повторить и с остальными таблицами.

Использование loop

Решение, которое сработало лучше всего, — это перебирать списки (таблицы) и добавлять значения None для идентификаторов без ссылок. Это возможно, потому что списки упорядочены, и мы можем перебирать все идентификаторы пользователей и проверять, существуют ли они в других таблицах.

# creating a new dict
final_tables = {}
# transfering user IDs
final_tables['users'] = tables.pop('users')
# looping through the tables
for key, value in tables.items():
    # creating a new column
    column = []
    # checking values against all user IDs
    for user in final_tables['users']:
        # adding True if ID is referenced
        if user in value:
            column.append(True)
        # adding None if ID is not referenced
        else:
            column.append(None)
    final_tables[key] = column
 
# converting the new dict holding the processed tables to a dataframe
df = pd.DataFrame.from_dict(final_tables).set_index('users')
OUTPUT:
         table1   table2   table3   table4   table5
        ------   ------   ------   ------   ------
users     
    1     True     True     True     True     True
    2     True     None     Nooe     True     None
    3     None     True     True     None     True
    4     None     None     True     True     True
    5     True     None     None     True     None
    6     True     True     True     None     True
    7     None     None     True     True     True
    8     True     True     None     True     None
    9     True     None     True     None     None
   10     None     None     True     True     None

Таблица, показывающая, как идентификаторы пользователей ссылаются на другие таблицы в фрейме данных pandas.

Подводя итог, если вы привыкли выполнять left table joins в своей реляционной базе данных и хотите достичь чего-то подобного в Python, у вас есть несколько вариантов. Существует pandas, но, на удивление, выполнить объединение двух отдельных столбцов, чтобы найти значения без ссылок, непросто. В качестве альтернативы вы можете использовать наборы, чтобы получить разницу уникальных значений двух столбцов. Но, вероятно, ваш лучший вариант — использовать простые циклы, особенно если вы хотите идентифицировать несопоставимые записи в нескольких таблицах.

Соединения SQL — типы, синтаксис и примеры

В этом руководстве будут рассмотрены следующие темы:

  • Что такое соединения в SQL?
  • Синтаксис соединения SQL
  • Пример соединения SQL
  • типов соединений SQL
    • Внутренние соединения в SQL
    • Левые соединения в SQL
    • Правые соединения в SQL
    • ПОЛНЫЕ соединения в SQL

Что такое объединения в SQL?

Как следует из самого термина, SQL Joins относится к предложению в SQL, которое используется для объединения строк двух или более таблиц с использованием общих значений. Он учитывает записи из двух или более таблиц в базе данных и объединяет их. SQL Join обычно используется в ситуациях, когда вы хотите получить доступ к одной или нескольким таблицам с помощью оператора select.

Синтаксис соединения SQL

Соединение SQL (также называемое INNER JOIN) — наиболее часто используемый метод соединения данных из нескольких таблиц. Синтаксис для SQL Join приведен ниже:

Рассмотрим приведенный ниже пример, синтаксис, используемый для объединения данных из этих таблиц, будет следующим:

 SELECT Name, City, Marks, Phone_no
ОТ Student_detail, Personal_detail
ГДЕ Student_details.Name=Personal_detail.Name; 

Пример соединения SQL:

Теперь давайте разберемся с SQL Join на подробном примере: 

Рассмотрим эту таблицу со сведениями об ученике:

Имя Рулон № Знаки
Акшай 1 57
Чару 2 68
Диша 3 52
Ева 4 68
Химаншу 5 75
Джитеш 6 88

Ниже приведена другая таблица с личными данными:

Имя Город Телефон № Идентификатор электронной почты
Акшай Джайпур 9543846521 [электронная почта защищена]
Диша Бомбей 8532465892 [электронная почта защищена]
Джитеш Банглор 9684365125 [электронная почта защищена]

Подготовьтесь к работе в отрасли, ответив на эти лучшие вопросы и ответы на собеседовании по SQL!

Теперь, используя следующий синтаксис, две таблицы объединяются вместе, чтобы сформировать новую таблицу, которая показывает имя учащегося, его/ее город, полученные оценки и номер телефона.

 ВЫБЕРИТЕ Имя, Город, Метки, Телефон_номер
ОТ Student_detail, Personal_detail
ГДЕ Student_details.Name=Personal_detail.Name;
 

Результат приведенного выше синтаксиса соединения SQL приведен ниже:

Имя Город Знаки Телефон №
Акшай Джайпур 57 9543846521
Диша Бомбей 52 8532465892
Джитеш Банглор 88 9684365125

Типы соединений SQL

В SQL доступны различные типы соединений:

  • Внутреннее соединение в SQL
  • Левое соединение в SQL
  • Правое соединение в SQL
  • Полное соединение в SQL

Внутренние соединения в SQL:

Внутренний запрос на соединение SQL возвращает значение, если в обеих таблицах есть совпадение. Внутреннее соединение является наиболее часто используемым методом, когда речь идет о соединении таблиц. Термины «внутреннее соединение» и «соединение SQL» иногда используются как синонимы. Ниже приведен синтаксис для внутреннего соединения. Это также тот же синтаксис, который используется в случае SQL Join.

Синтаксис:

 SELECT Column_list
ИЗ ТАБЛИЦЫ 1
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ ТАБЛИЦА 2
ON Table1.ColName = Table2.ColName 
 Смотреть это внутреннее соединение в видео SQL 

Соединения SQL — типы, синтаксис и примеры Соединения SQL — типы, синтаксис и примеры
ОТ student_data
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ student_mark ON student_data.RollNo = student_mark.RollNo;

Левое соединение в SQL:

Левое соединение SQL возвращает все значения левой таблицы и сопоставляет строки из правой таблицы. Теперь, если с правой стороны нет совпадающего значения, левое соединение вернет значение с правой стороны как NULL. В большинстве случаев результат левого соединения почти такой же, как и результат правого соединения, за исключением того, что включаются все строки из левой таблицы.

 Смотреть это видео Left Join в SQL 

Соединения SQL — типы, синтаксис и примеры Соединения SQL — типы, синтаксис и примеры

Синтаксис:

 SELECT имя_столбца
ИЗ таблицы1
ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ таблица2
ON table1.column_name=table2.column_name;
 

Пример:

 SELECT Student_details.Name, Address, Roll_no, Email_id
ОТ Student_details
ВЛЕВО ПРИСОЕДИНЯЙСЯ
ON Student_details.Name= Personal_details.Name;
 

У нас есть идеальный курс профессионального обучения SQL для вас!

Имя Рулон № Адрес Идентификатор электронной почты
Акшай 1 Джайпур [электронная почта защищена]
Чару 2 НУЛЕВОЙ НУЛЕВОЙ
Диша 3 Бомбей [электронная почта защищена]
Ева 4 НУЛЕВОЙ НУЛЕВОЙ
Химаншу 5 НУЛЕВОЙ НУЛЕВОЙ
Джитеш 6 Банглор [электронная почта защищена]

Правое соединение в SQL:

Правое соединение SQL Запрос возвращает все строки правой таблицы, даже если в левой таблице нет совпадений. По сути, правое соединение вернет все значения из правой таблицы вместе с соответствующими значениями из левой таблицы. Кроме того, если совпадающее значение не найдено, результатом будет NULL.

 Смотреть это видео Right Join in SQL 

Соединения SQL — типы, синтаксис и примеры Соединения SQL — типы, синтаксис и примеры

Синтаксис:

 SELECT имя_столбца
ИЗ таблицы1
ПРАВОЕ СОЕДИНЕНИЕ таблица2
ON table1.column_name=table2.column_name;
 

Пример:

 ВЫБЕРИТЕ Personal_details.Name, Address, Roll_no, Email_id
ОТ Student_details
ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ ПРАВО Personal_details
 

Приходите в сообщество SQL Intellipaat, если у вас есть еще вопросы по SQL!

 ON Student_details.Name= Personal_details.Name; 
Имя Адрес Рулон № Идентификатор электронной почты
Акшай Джайпур 1 [электронная почта защищена]
Диша Бомбей 3 [электронная почта защищена]
Джитеш Банглор 6 [электронная почта защищена]

Полное соединение в SQL:

Полное соединение SQL Запрос возвращает все строки из левой и правой таблиц. Результирующий набор создается путем объединения всех строк обеих таблиц. Результаты LEFT JOIN и RIGHT JOIN объединяются для получения результата FULL JOIN.

 Посмотреть полное видео о присоединении к SQL 

Соединения SQL — типы, синтаксис и примеры Соединения SQL — типы, синтаксис и примеры

Синтаксис:

 SELECT имя_столбца
ИЗ таблицы1
ПОЛНОЕ ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ table2
ON table1.column_name=table2.column_name;
 

Пример:

 SELECT Student_details.Name, Roll_no, Address
ОТ Student_details
ПОЛНОЕ ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ Personal_details
ON Student_details.Name= Personal_details.Name; 
Имя Рулон № Адрес
Акшай 1 Джайпур
Чару 2 НУЛЕВОЙ
Диша 3 Бомбей
Ева 4 НУЛЕВОЙ
Химаншу 5 НУЛЕВОЙ
Джитеш 6 Банглор

Хотите пройти сертификацию по SQL! Изучайте SQL у лучших экспертов по SQL и добейтесь успеха в своей карьере благодаря сертификации Intellipaat по SQL.

Расписание курсов

Учебное пособие по соединению SQL — Как использовать JOIN Multiple Tables в запросе SQL? Пример MySQL

Здравствуйте, ребята, если вам интересно, как объединить несколько таблиц в SQL, чтобы получить результат объединения, который содержит столбцы из всех таблиц, но не знаете, как это сделать, то вы попали в нужное место. SQL Join — одна из основных концепций при работе с базами данных или таблицами, но менее понятная и наиболее запутанная тема для начинающих и даже разработчиков среднего уровня. Я сравниваю соединения в SQL с рекурсией в программировании с точки зрения путаницы, потому что я обнаружил, что эти две темы особенные по своей природе, и вы не сможете правильно понять это при случайном чтении, пока не поймете концепцию и ее различные аспекты. Все становится еще хуже, когда таблица блокируется из-за таких запросов SQL Join, которые были запущены, не зная, сколько времени это займет и насколько большим может быть набор результатов.

Это наиболее распространенная проблема, с которой мы сталкиваемся в нашей среде базы данных. Я бы посоветовал не запускать какие-либо запросы на соединение в производственной среде, пока вы не протестируете ее в производственной среде с аналогичным объемом данных.

Я прочитал много хороших статей, объясняющих SQL-соединения для нескольких таблиц с примерами соединений, но большинство из них не фокусируется на важности данных, которые я считаю наиболее важными для понимания соединений.

На мой взгляд, чтобы понять SQL Joins, вам сначала нужно понять, когда вам нужны соединения, а затем как часть соединений, и мы будем следовать тому же подходу, поскольку я упомянул, что данные более важны, я предлагаю ознакомиться с примерами данных, представленными в этом Пример объединения SQL: после получения данных будет проще написать запрос на объединение SQL и понять вывод Query.

1. Зачем нам нужно соединять таблицы в SQL?  

Много раз нам нужны данные из нескольких таблиц или по крайней мере из двух таблиц для целей отчетности. В SQL соединение используется для выборки данных из нескольких таблиц. Так что если вам нужны данные из более чем одной таблицы, используйте соединения.

2. Типы соединений SQL

В SQL существует три основных категории соединений: внутреннее соединение, внешнее соединение и перекрестное соединение. Внешнее соединение далее делится на три: левое внешнее соединение, правое внешнее соединение и полное внешнее соединение.

Внутреннее соединение: только Сопоставление данных из двух таблиц, включенных в набор результатов.

Левое внешнее соединение: Все данные из левых таблиц и соответствующие данные из правой таблицы. null будет использоваться для заполнения строк, которые не имеют совпадений с правой стороны.

Правое внешнее соединение: Все данные из правой таблицы и соответствующие данные из левой таблицы. снова null будет использоваться для заполнения ячеек, которые не имеют совпадающих данных с левой стороны.

Полное внешнее соединение:  Все данные из обеих таблиц

Перекрестное соединение:  Это умножение, которое приводит к 8×8 = 64 строкам, если обе таблицы имеют 8 столбцов, и будьте очень осторожны, прежде чем запускать это даже случайно на большой таблице, что может потенциально заблокировать таблицу на долгое время.

3. Как работает объединение SQL?

Чтобы предсказать результат запросов SQL Join, необходимо понимать, как работает Join. Насколько я понимаю, это может быть не совсем так, как база данных будет выполнять соединение. В SQL Join у нас есть общий столбец между двумя таблицами, и данные этого столбца используются при сравнении.

Как я понял, соединение состоит в том, чтобы взять одну строку из таблицы1 и сравнить ее со всеми строками в таблице2, в зависимости от типа соединения я включаю строку в набор результатов. например, если мы выполняем внутреннее соединение, то в ResultSet будут включены только строки с совпадающими значениями ключа.

4. Неявное соединение и явное соединение

Это два разных способа написания SQL-запросов на соединение.

Явное соединение соединяется с предложением ON:

 выберите a.*, b.* из таблицы a внутреннюю таблицу соединения b по a.id = b.id; 

Неявное соединение — это соединение без предложения ON, вместо которого в качестве условия используется предложение WHERE.

 выберите a.*, b.* из таблицы a, таблицы b, где a.id = b.id; 

Хотя их синтаксис немного отличается по производительности, они одинаковы. Я рекомендую использовать предложение «ON» или явное соединение, потому что, как только вы увидите это предложение «ON», вы сразу поймете, что это соединение, и мы присоединяемся к двум таблицам.

5. Пример соединения Equi в MySQL

Объединение Equi — это не другой тип соединения, а термин, используемый для обозначения запросов, которые включают два экземпляра одной и той же таблицы для соединения в SQL. Один из лучших примеров Equi Join, который я помню, следующий. у нас есть следующая таблица Employee, которая содержит идентификатор менеджера.

Теперь нам нужно распечатать отчет с именем сотрудника и его менеджером. Если вы внимательно посмотрите, вся информация, которая нам нужна, например, имя сотрудника и имя менеджера, это всего лишь одна таблица EMP, хотя у нас нет столбца для имени менеджера, поэтому создать отчет непросто.

Эту проблему можно легко решить, объединив два экземпляра одной и той же таблицы и выбрав имя менеджера из второго экземпляра на основе условия, указанного в пункте ON.

Теперь давайте рассмотрим примеры различных типов соединения в классе SQL. Для всех этих примеров мы будем использовать следующую комбинацию таблиц Employee и Department.

 mysql> выберите из сотрудника;
+--------+----------+---------+
| emp_id | emp_name | dept_id |
+--------+----------+---------+
| 1 | Эшвин | 101 |
| 2 | Джеймс | НУЛЕВОЙ |
| 3 | Кэти | НУЛЕВОЙ |
| 4 | Гарри | 102 |
+--------+----------+---------+
4 ряда в сете (0,00 сек)
 
 mysql> выбрать из отдела;
+---------+-----------+
| dept_id | имя_отдела |
+---------+-----------+
| 101 | Продажи |
| 102 | Маркетинг |
| 103 | НУЛЬ|
| 104 | НУЛЬ|
+---------+-----------+
4 строки в наборе (0,00 сек) 

1.

ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ Пример в MySQL

Вот пример внутреннего соединения в MySQL. Вы можете видеть, что включены только сотрудники, у которых есть соответствующие записи в таблицах отдела. Джеймс и Кэти не были включены, потому что для него dept_id был NULL. Точно так же отделы с id 103 и 104 также не были включены, потому что для них не было сотрудников.

 mysql> выберите e.emp_name, d.dept_name
       от сотрудника e
       ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ Отдел d ON e.dept_id=d.dept_id
    -> ;
+----------+------------+
| emp_name | имя_отдела |
+----------+------------+
| Эшвин | Продажи |
| Гарри | Маркетинг |
+----------+------------+
2 строки в наборе (0,00 с) 

2. Пример левого внешнего соединения в MySQL

Вот пример левого внешнего соединения в MySQL. Вы можете видеть, что в выходные данные включены все строки таблиц Employee и включены только совпадающие строки таблиц Department, поскольку таблица Employee находится в левой части оператора соединения.

 mysql> выберите e.emp_name, d.dept_name
       от сотрудника e
       ЛЕВОЕ ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ Отдел d ON e.dept_id=d.dept_id;
+----------+------------+
| emp_name | имя_отдела |
+----------+------------+
| Эшвин | Продажи |
| Джеймс | НУЛЕВОЙ |
| Кэти | НУЛЕВОЙ |
| Гарри | Маркетинг |
+----------+------------+
4 строки в наборе (0,00 с) 

3. ПРАВОЕ ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ Пример в MySQL

Это пример правого внешнего соединения, он очень похож на пример левого внешнего соединения, но на этот раз у нас есть все отдела, даже если они не являются его сотрудниками. Неважно, имеют они значения NULL или нет.

 mysql> выберите e.emp_name, d.dept_name
       от сотрудника e
       ПРАВОЕ ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ Отдел d ON e.dept_id=d.dept_id;
+----------+------------+
| emp_name | имя_отдела |
+----------+------------+
| Эшвин | Продажи |
| Гарри | Маркетинг |
| НУЛЕВОЙ | НУЛЕВОЙ |
| НУЛЕВОЙ | НУЛЕВОЙ |
+----------+------------+
4 строки в наборе (0,00 сек) 

4.

Пример CROSS JOIN в MySQL

А вот пример перекрестного соединения, очень рискованный и очень простой. Если вы запустите этот запрос, включающий таблицы с миллионами строк, он может взорвать вашу базу данных, занять целую вечность для завершения и регистрации и т. д. Короче говоря, никогда не запускайте такие запросы на соединение в рабочей среде, они предназначены только для образовательных целей или для кто-то, кто знает, что делает, и использует таблицы всего с несколькими записями.

 
 mysql> выберите e.emp_name, d.dept_name от сотрудника e, отдела d; 

+----------+-----------+
| emp_name | имя_отдела |
+----------+------------+
| Эшвин | Продажи |
| Джеймс | Продажи |
| Кэти | Продажи |
| Гарри | Продажи |
| Эшвин | Маркетинг |
| Джеймс | Маркетинг |
| Кэти | Маркетинг |
| Гарри | Маркетинг |
| Эшвин | НУЛЕВОЙ |
| Джеймс | НУЛЕВОЙ |
| Кэти | НУЛЕВОЙ |
| Гарри | НУЛЕВОЙ |
| Эшвин | НУЛЕВОЙ |
| Джеймс | НУЛЕВОЙ |
| Кэти | НУЛЕВОЙ |
| Гарри | НУЛЕВОЙ |
+----------+------------+
16 рядов в сете (0,00 сек)

Важные моменты о соединении SQL, о которых стоит помнить:

Вот несколько важных моментов о концепции соединения SQL, которые должен помнить каждый программист:

, вы также можете использовать другие условные операторы, такие как >=, <=, <>, <, > и т.