Что такое джойны в sql

Oracle PL/SQL •MySQL •MariaDB •SQL Server •SQLite

Базы данных

SQL оператор JOINS

В этом учебном материале вы узнаете, как использовать SQL JOINS с синтаксисом и примерами.

Описание

SQL JOINS используются для извлечения данных из нескольких таблиц. SQL JOIN выполняется всякий раз, когда две или более таблицы перечислены в операторе SQL.

Существует 4 различных типа соединений SQL:

Итак, давайте обсудим синтаксис SQL JOIN, рассмотрим наглядные иллюстрации SQL JOINS и рассмотрим несколько примеров.

SQL INNER JOIN (простое соединение)

Скорее всего, вы уже писали SQL запрос, который использует SQL INNER JOIN. Это наиболее распространенный тип соединения SQL. INNER JOIN возвращает все строки из нескольких таблиц, где выполняется условие соединения.

Синтаксис

Синтаксис INNER JOIN в SQL:

Рисунок.

Пример

Давайте рассмотрим пример использования INNER JOIN в запросе.

В этом примере у нас есть таблица customer и следующими данными:

И таблица orders со следующими данными:

Выполним следующий SQL оператор:

Будет выбрано 4 записи. Вот результаты, которые вы должны получить:

SQL LEFT OUTER JOIN

Другой тип соединения называется LEFT OUTER JOIN. Этот тип соединения возвращает все строки из таблиц с левосторонним соединением, указанным в условии ON, и только те строки из другой таблицы, где объединяемые поля равны (выполняется условие соединения).

Синтаксис

Синтаксис для LEFT OUTER JOIN в SQL:

В некоторых базах данных ключевое слово OUTER опущено и записывается просто как LEFT JOIN.

Рисунок

Пример

Теперь давайте рассмотрим пример, который показывает, как использовать LEFT OUTER JOIN в операторе SELECT.

И таблицу orders со следующими данными:

Введите следующий SQL оператор:

Будет выбрано 6 записей. Вот результаты, которые вы получите:

SQL RIGHT OUTER JOIN JOIN

Другой тип соединения называется SQL RIGHT OUTER JOIN. Этот тип соединения возвращает все строки из таблиц с правосторонним соединением, указанным в условии ON, и только те строки из другой таблицы, где объединяемые поля равны (выполняется условие соединения).

Синтаксис

Синтаксис для RIGHT OUTER JOIN в SQL:

В некоторых базах данных ключевое слово OUTER опущено и записывается просто как RIGHT JOIN.

Рисунок

На этом рисунке SQL RIGHT OUTER JOIN возвращает затененную область:

Пример

Теперь давайте рассмотрим пример, который показывает, как использовать RIGHT OUTER JOIN в операторе SELECT.

И таблицу orders со следующими данными:

Введите следующий SQL оператор:

Будет выбрано 5 записей. Вот результаты, которые вы должны получить:

SQL FULL OUTER JOIN

Другой тип объединения называется SQL FULL OUTER JOIN. Этот тип объединения возвращает все строки из LEFT таблицы и RIGHT таблицы со значениями NULL в месте, где условие соединения не выполняется.

Синтаксис

Синтаксис для SQL FULL OUTER JOIN:

В некоторых базах данных ключевое слово OUTER опускается и записывается просто как FULL JOIN.

Рисунок

Пример

Давайте рассмотрим пример, который показывает, как использовать FULL OUTER JOIN в операторе SELECT.

И таблицу orders со следующими данными:

Введите следующий SQL оператор:
SELECT customers.customer_id,
orders.order_id,
orders.order_date
FROM customers
FULL OUTER JOIN orders
ON customers.customer_id = orders.customer_id
ORDER BY customers.customer_id;

Будет выбрано 7 записей. Вот результаты, которые вы получите:

Как видите, строки, где customer_id равен 6000 и 9000, будут включены, но поля order_id и order_date для этих записей содержат значение NULL. Строка, где order_id равен 5, также будет включена, но поле customer_id для этой записи имеет значение NULL.

Источник

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть четвертая

Предыдущие части

В данной части мы рассмотрим

Добавим немного новых данных

Для демонстрационных целей добавим несколько отделов и должностей:

JOIN-соединения – операции горизонтального соединения данных

Здесь нам очень пригодится знание структуры БД, т.е. какие в ней есть таблицы, какие данные хранятся в этих таблицах и по каким полям таблицы связаны между собой. Первым делом всегда досконально изучайте структуру БД, т.к. нормальный запрос можно написать только тогда, когда ты знаешь, что откуда берется. У нас структура состоит из 3-х таблиц Employees, Departments и Positions. Приведу здесь диаграмму из первой части:

Если суть РДБ – разделяй и властвуй, то суть операций объединений снова склеить разбитые по таблицам данные, т.е. привести их обратно в человеческий вид.

Если говорить просто, то операции горизонтального соединения таблицы с другими таблицами используются для того, чтобы получить из них недостающие данные. Вспомните пример с еженедельным отчетом для директора, когда при запросе из таблицы Employees, нам для получения окончательного результата недоставало поля «Название отдела», которое находится в таблице Departments.

Понимание каждого вида соединения очень важно, т.к. от применения того или иного вида, результат запроса может отличаться. Сравните результаты одного и того же запроса с применением разного типа соединения, попробуйте пока просто увидеть разницу и идите дальше (мы сюда еще вернемся):

Настало время вспомнить про псевдонимы таблиц

Пришло время вспомнить про псевдонимы таблиц, о которых я рассказывал в начале второй части.

В многотабличных запросах, псевдоним помогает нам явно указать из какой именно таблицы берется поле. Посмотрим на пример:

В нем поля с именами ID и Name есть в обоих таблицах и в Employees, и в Departments. И чтобы их различать, мы предваряем имя поля псевдонимом и точкой, т.е. «emp.ID», «emp.Name», «dep.ID», «dep.Name».

Вспоминаем почему удобнее пользоваться именно короткими псевдонимами – потому что, без псевдонимов наш запрос бы выглядел следующим образом:

По мне, стало очень длинно и хуже читаемо, т.к. имена полей визуально потерялись среди повторяющихся имен таблиц.

В многотабличных запросах, хоть и можно указать имя без псевдонима, в случае если имя не дублируется во второй таблице, но я бы рекомендовал всегда использовать псевдонимы в случае соединения, т.к. никто не гарантирует, что поле с таким же именем со временем не добавят во вторую таблицу, а тогда ваш запрос просто сломается, ругаясь на то что он не может понять к какой таблице относится данное поле.

Только используя псевдонимы, мы сможем осуществить соединения таблицы самой с собой. Предположим встала задача, получить для каждого сотрудника, данные сотрудника, который был принят прямо до него (табельный номер отличается на единицу меньше). Допустим, что у нас табельные номера выдаются последовательно и без дырок, тогда мы можем это сделать примерно следующим образом:

Т.е. здесь одной таблице Employees, мы дали псевдоним «e1», а второй «e2».

Разбираем каждый вид горизонтального соединения

Для этой цели рассмотрим 2 небольшие абстрактные таблицы, которые так и назовем LeftTable и RightTable:

Посмотрим, что в этих таблицах:

Здесь были возвращены объединения строк для которых выполнилось условие (l.LCode=r.RCode)

LEFT JOIN

Здесь были возвращены все строки LeftTable, которые были дополнены данными строк из RightTable, для которых выполнилось условие (l.LCode=r.RCode)

RIGHT JOIN

Здесь были возвращены все строки RightTable, которые были дополнены данными строк из LeftTable, для которых выполнилось условие (l.LCode=r.RCode)

По сути если мы переставим LeftTable и RightTable местами, то аналогичный результат мы получим при помощи левого соединения:

Я за собой заметил, что я чаще применяю именно LEFT JOIN, т.е. я сначала думаю, данные какой таблицы мне важны, а потом думаю, какая таблица/таблицы будет играть роль дополняющей таблицы.

FULL JOIN – это по сути одновременный LEFT JOIN + RIGHT JOIN

Вернулись все строки из LeftTable и RightTable. Строки для которых выполнилось условие (l.LCode=r.RCode) были объединены в одну строку. Отсутствующие в строке данные с левой или правой стороны заполняются NULL-значениями.

CROSS JOIN

Каждая строка LeftTable соединяется с данными всех строк RightTable.

Возвращаемся к таблицам Employees и Departments

Надеюсь вы поняли принцип работы горизонтальных соединений. Если это так, то возвратитесь на начало раздела «JOIN-соединения – операции горизонтального соединения данных» и попробуйте самостоятельно понять примеры с объединением таблиц Employees и Departments, а потом снова возвращайтесь сюда, обсудим это вместе.

Давайте попробуем вместе подвести резюме для каждого запроса:

Обратите внимание, что в случае повторения значений DepartmentID в таблице Employees, произошло соединение каждой такой строки со строкой из таблицы Departments с таким же ID, то есть данные Departments объединились со всеми записями для которых выполнилось условие (emp.DepartmentID=dep.ID):

В нашем случае все получилось правильно, т.е. мы дополнили таблицу Employees, данными таблицы Departments. Я специально заострил на этом внимание, т.к. бывают случаи, когда такое поведение нам не нужно. Для демонстрации поставим задачу – для каждого отдела вывести последнего принятого сотрудника, если сотрудников нет, то просто вывести название отдела. Возможно напрашивается такое решение – просто взять предыдущий запрос и поменять условие соединение на RIGHT JOIN, плюс переставить поля местами:

Но мы для ИТ-отдела получили три строчки, когда нам нужна была только строчка с последним принятым сотрудником, т.е. Николаевым Н.Н.

Задачу такого рода, можно решить, например, при помощи использования подзапроса:

При помощи предварительного объединения Employees с данными подзапроса, мы смогли оставить только нужных нам для соединения с Departments сотрудников.

Здесь мы плавно переходим к использованию подзапросов. Я думаю использование их в таком виде должно быть для вас понятно на интуитивном уровне. То есть подзапрос подставляется на место таблицы и играет ее роль, ничего сложного. К теме подзапросов мы еще вернемся отдельно.

Посмотрите отдельно, что возвращает подзапрос:

Т.е. он вернул только идентификаторы последних принятых сотрудников, в разрезе отделов.

Соединения выполняются последовательно сверху-вниз, наращиваясь как снежный ком, который катится с горы. Сначала происходит соединение «Employees emp JOIN (Подзапрос) lastEmp», формируя новый выходной набор:

Потом идет объединение набора, полученного «Employees emp JOIN (Подзапрос) lastEmp» (назовем его условно «ПоследнийРезультат») с Departments, т.е. «ПоследнийРезультат RIGHT JOIN Departments dep»:

Самостоятельная работа для закрепления материала

Если вы новичок, то вам обязательно нужно прорабатывать каждую JOIN-конструкцию, до тех пор, пока вы на 100% не будете понимать, как работает каждый вид соединения и правильно представлять результат какого вида будет получен в итоге.

Для закрепления материала про JOIN-соединения сделаем следующее:

Посмотрим, что в таблицах:

А теперь попытайтесь сами разобрать, каким образом получилась каждая строчка запроса с каждым видом соединения (Excel вам в помощь):

Еще раз про JOIN-соединения

Еще один пример с использованием нескольких последовательных операций соединении. Здесь повтор получился не специально, так получилось – не выбрасывать же материал. 😉 Но ничего «повторение – мать учения».

Если используется несколько операций соединения, то в таком случае они применяются последовательно сверху-вниз. Грубо говоря, после каждого соединения создается новый набор и следующее соединение уже происходит с этим расширенным набором. Рассмотрим простой пример:

Первым делом выбрались все записи таблицы Employees:

Дальше произошло соединение с таблицей Departments:

Дальше уже идет соединение этого набора с таблицей Positions:

Т.е. это выглядит примерно так:

И в последнюю очередь идет возврат тех данных, которые мы просим вывести:

Соответственно, ко всему этому полученному набору можно применить фильтр WHERE и сортировку ORDER BY:

То есть последний полученный набор – представляет собой такую же таблицу, над которой можно выполнять базовый запрос:

То есть если раньше в роли источника выступала только одна таблица, то теперь на это место мы просто подставляем наше выражение:

В результате чего получаем тот же самый базовый запрос:

А теперь, применим группировку:

Видите, мы все так же крутимся вокруг да около базовых конструкций, теперь надеюсь понятно, почему очень важно в первую очередь хорошо понять их.

И как мы увидели, в запросе на месте любой таблицы может стоять подзапрос. В свою очередь подзапросы могут быть вложены в подзапросы. И все эти подзапросы тоже представляют из себя базовые конструкции. То есть базовая конструкция, это кирпичики, из которых строится любой запрос.

Обещанный пример с CROSS JOIN

Давайте используем соединение CROSS JOIN, чтобы подсчитать сколько сотрудников, в каком отделе и на каких должностях числится. Для каждого отдела перечислим все существующие должности:

В данном случае сначала выполнилось соединение при помощи CROSS JOIN, а затем к полученному набору сделалось соединение с данными из подзапроса при помощи LEFT JOIN. Вместо таблицы в LEFT JOIN мы использовали подзапрос.

Подзапрос заключается в скобки и ему присваивается псевдоним, в данном случае это «e». То есть в данном случае объединение происходит не с таблицей, а с результатом следующего запроса:

Вместе с псевдонимом «e» мы можем использовать имена DepartmentID, PositionID и EmplCount. По сути дальше подзапрос ведет себя так же, как если на его месте стояла таблица. Соответственно, как и у таблицы,
все имена колонок, которые возвращает подзапрос, должны быть заданы явно и не должны повторяться.

Связь при помощи WHERE-условия

Для примера перепишем следующий запрос с JOIN-соединением:

Через WHERE-условие он примет следующую форму:

Здесь плохо то, что происходит смешивание условий соединения таблиц (emp.DepartmentID=dep.ID) с условием фильтрации (emp.DepartmentID=3).

Теперь посмотрим, как сделать CROSS JOIN:

Через WHERE-условие он примет следующую форму:

Т.е. в этом случае мы просто не указали условие соединения таблиц Employees и Departments. Чем плох этот запрос? Представьте, что кто-то другой смотрит на ваш запрос и думает «кажется тот, кто писал запрос забыл здесь дописать условие (emp.DepartmentID=dep.ID)» и с радостью, что обнаружил косяк, дописывает это условие. В результате чего задуманное вами может сломаться, т.к. вы подразумевали CROSS JOIN. Так что, если вы делаете декартово соединение, то лучше явно укажите, что это именно оно, используя конструкцию CROSS JOIN.

Для оптимизатора запроса может быть и без разницы как вы реализуете соединение (при помощи WHERE или JOIN), он их может выполнить абсолютно одинаково. Но из соображения понимаемости кода, я бы рекомендовал в современных СУБД стараться никогда не делать соединение таблиц при помощи WHERE-условия. Использовать WHERE-условия для соединения, в том случае, если в СУБД реализованы конструкции JOIN, я бы назвал сейчас моветоном. WHERE-условия служат для фильтрации набора, и не нужно перемешивать условия служащие для соединения, с условиями отвечающими за фильтрацию. Но если вы пришли к выводу, что без реализации соединения через WHERE не обойтись, то конечно приоритет за решеной задачей и «к черту все устои».

UNION-объединения – операции вертикального объединения результатов запросов

Я специально использую словосочетания горизонтальное соединение и вертикальное объединение, т.к. заметил, что новички часто недопонимают и путают суть этих операций.

Давайте первым делом вспомним как мы делали первую версию отчета для директора:

Так вот, если бы мы не знали, что существует операция группировки, но знали бы, что существует операция объединения результатов запроса при помощи UNION ALL, то мы могли бы склеить все эти запросы следующим образом:

Т.е. UNION ALL позволяет склеить результаты, полученные разными запросами в один общий результат.

Соответственно количество колонок в каждом запросе должно быть одинаковым, а также должны быть совместимыми и типы этих колонок, т.е. строка под строкой, число под числом, дата под датой и т.п.

Немного теории

В MS SQL реализованы следующие виды вертикального объединения:

Все это проще понять на наглядном примере.

Создадим 2 таблицы и наполним их данными:

Посмотрим на содержимое:

UNION ALL

UNION

По сути UNION можно представить, как UNION ALL, к которому применена операция DISTINCT:

Источник