Select left join: Оператор MySQL LEFT JOIN

Содержание

Mysql LEFT JOIN : примеры запросов, схемы, объяснение

LEFT JOIN используется для построения сложных объектов из нескольких таблиц.

Однако, сложно вообразить процесс выборки записей из mysql.

Сегодня, мы детально рассмотрим запросы и схемы.

Разберемся с LEFT JOIN на практических примерах.

Что нам известно о LEFT JOIN ?

используется при select запросах из нескольких таблиц
можно подключать данные из не ограниченного количества таблиц
при построении весьма сложных таблиц, 5 и более, — лучше разбить на отдельные запросы (мы покажем как, на примере).

Пример

Допустим у нас есть две таблицы: отзывы, и пользователи сайта (которые пишут отзывы).

При построении списка отзывов, нужно указать кто его автор. Здесь и поможет нам запрос с LEFT JOIN , который прицепит нужные поля из таблицы пользователя к отзыву!

Таблица отзывы:

review

id, dt, text, id_customer

Таблица пользователи:

customer

id, login, email, avatar

Теперь сформируем обьекты для вывода данных.

SELECT r.id as r_id, r.text, r.dt, c.login, c.email, c.avatar 
FROM review r 
LEFT JOIN customer c ON r.id_customer = c.id

Что получилось?

В запросе мы использовали алиасы таблиц review -> r , customer -> c

Чтобы избежать конфликта одинаковых названий столбиков.

Также мы указали r_id для идентификатора отзыва. Если нужно выбрать id пользвателя, просто допишите к SELECT c.id as c_id.

Давайте рассмотрим запрос подробнее на схематическом примере:

Как уточнить выборку с LEFT JOIN запросом?

Все просто.. вы можете исопльзовать привычные WHERE, GROUP BY, HAVING

Например, нужно выбрать отзывы только определенных пользователей:

SELECT r.id as r_id, r.text, r.dt, c.login, c.email, c.avatar 
FROM review r 
LEFT JOIN customer c ON r. id_customer = c.id
WHERE r.id_customer IN (1,2,3)

Выберет отзывы с дополненными полями логин, емайл, аватар, — но только для пользователей с id 1,2,3

Давайте уточним дату:

SELECT r.id as r_id, r.text, r.dt, c.login, c.email, c.avatar 
FROM review r 
LEFT JOIN customer c ON r.id_customer = c.id
WHERE r.id_customer IN (1,2,3) AND (r.dt BETWEEN '2015-08-01 16:55:48' AND '2020-08-01 16:55:48')

Отлично! Теперь имеем отзывы пользователей 1,2,3 за 5 лет.

А что если их больше 50? Необходимо сортировать по дате, лимитировать, и выводить пагинацию…

SELECT r.id as r_id, r.text, r.dt, c.login, c.email, c.avatar 
FROM review r 
LEFT JOIN customer c ON r.id_customer = c.id
WHERE r.id_customer IN (1,2,3) AND (r.dt BETWEEN '2015-08-01 16:55:48' AND '2020-08-01 16:55:48') 
ORDER BY r.dt DESC 
LIMIT 0, 10

Выберет последние 10 по дате.

Как соединять 3, 4, 5 и более таблиц при помощи LEFT JOIN

Для этого нужно просто дописать столько LEFT JOIN таблиц сколько нужно.

Кстати, таблицы соединять можно по промежуточным! Это весьма удобно на практике… такая свзяь называется многие-ко-многим.

Рассмотрим пример, основываясь на предыдущих:

SELECT 
 r.id as r_id, r.text, r.dt, 
 c.login, c.email, c.avatar,
 ll.dt as last_login,
 co.is_online 
FROM review r 
LEFT JOIN customer c ON r.id_customer = c.id
LEFT JOIN last_login ll ON ll.id_customer = c.id 
LEFT JOIN customer_online co ON co.id_customer = c.id

К запросу мы добавили еще данные о последнем входе пользователя и статусе онлайн.

Надеемся, теперь вам будет проще писать сложные запросы.

Задавайте вопросы в комментариях, ведь каждая задача уникальна.

Постараемся помочь в решении.

Дальше: Разработка интернет-проектов в Берлине, — поддержка русскоязычным в Германии

Как собрать данные из нескольких связанных таблиц с помощью Join

Реляционная модель данных подразумевает отдельное хранение и
возможность независимой обработки данных для каждой сущности.

Вместе с тем, часто возникает потребность собрать данные из нескольких связанных таблиц.

Как правило, сущности (таблицы) связаны друг с другом
внешними связями по принципу (primary key — foreign key).

Связи могут быть типа «1 к 1» или «1
ко многим» (с вариантами «1 к 0 или 1», «1 к
0 или более», «1 к 2» и пр).
Связь «многие-ко-многим»
в реляционной модели обеспечивается с помощью дополнительной таблицы связей
(другие названия: Link-таблица, Bridge-таблица, xref-таблица).

В зависимости от характера связей между таблицами, операция соединения может быть:

внутренним соединением (INNER JOIN). При этом:
- если для описания связи между наборами данных используются корреляционные подзапросы, то такой INNER JOIN называют CROSS APPLY
- если условие соединения отсутствует, то такой INNER JOIN называют “декартовым произведением” (CROSS JOIN, CARTESIAN PRODUCT)
внешним соединением (OUTER JOIN). Разновидности — LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN
- если для описания связи между наборами данных используются корреляционные подзапросы, то такой OUTER JOIN называют OUTER APPLY

Новичку порой
трудно разобраться, когда и какой тип джоинов нужно использовать и чем одни из
них лучше других.

В этой статье мы попробуем решить разными способами несколько практических задач, отмечая плюсы и минусы каждого решения.

Пример логической модели данных:

Обратите внимание на характер данных в наших таблицах.

У некоторых спортсменов нет категории, клуба или тренера (возможно, они
неизвестны).
Встречаются
спортсмены, которых ведёт несколько тренеров.

Про одни сущности есть чуть больше информации чем про другие.

Знакомство с данными.

In [1]:

use tempdb go --содержимое таблиц: select * from dbo.SwimmingClub select * from dbo.Swimmer select * from dbo.Category (3 rows affected) (7 rows affected) (3 rows affected)

Out [1]:

Пример #1. Найти всех спортсменов из клуба Янтарь, имеющих II спортивный разряд.

Используя старую нотацию:

In [2]:

use tempdb go select s.SwimmerID, s.FirstName, s.LastName, s.YearOfBirth, s.Gender, sc.[Name] Club, sc.City, c.[Name] Category from dbo.SwimmingClub sc, dbo.Swimmer s, dbo.Category c where sc.[Name] like N'%Янтарь%' and sc.SwimmingClubID = s.SwimmingClubID and s.CategoryID = c.CategoryID and c.[Name] = N'II' (1 row affected)

Out [2]:

В этой форме записи WHERE-часть перегружена
условиями. Часть из них относятся к логической модели данных (у. 2 и 3), часть – к
логике текущей задачи (у. 1 и 4).

В сложных запросах WHERE-часть может стать просто огромной!

Используя новую нотацию:

In [3]:

use tempdb go select s.SwimmerID, s.FirstName, s.LastName, s.YearOfBirth, s. Gender, sc.[Name] Club, sc.City, c.[Name] Category from dbo.SwimmingClub sc inner join dbo.Swimmer s on s.SwimmingClubID = sc.SwimmingClubID inner join dbo.Category c on s.CategoryID = c.CategoryID where sc.[Name] like N'%Янтарь%' and c.[Name] = N'II' (1 row affected)

Out [3]:

Преимуществом этой формы записи
является “разгрузка” WHERE-части от условий, определенных логической моделью данных, при этом четко
видно какое из условий используется для реализации связи между какими
таблицами.

В сложных запросах новая форма записи позволяет добиться существенно лучшей читаемости кода (а, как увидим позже, еще и лучшей готовности кода к рефакторингу).

Используя CROSS JOIN:

In [4]:

use tempdb go select s.SwimmerID, s.FirstName, s.LastName, s.YearOfBirth, s.Gender, sc.[Name] Club, sc.City, c.[Name] Category from dbo.SwimmingClub sc cross join dbo.Swimmer s cross join dbo. Category c where sc.[Name] like N'%Янтарь%' and sc.SwimmingClubID = s.SwimmingClubID and s.CategoryID = c.CategoryID and c.[Name] = N'II' (1 row affected)

Out [4]:

Обратите внимание на то, как запрос с CROSS JOIN похож на вариант решения в старой нотации!
На самом деле, ничего удивительного, т. к. логически они выражают один и тот же подход к решению задачи: “все источники данных — в FROM, все условия — в WHERE. При отсутствии условий каждая таблица декартово перемножается с каждой”.

Вообще, вариантов решения задачи много. Но, как можно догадаться, не все они оптимальны;).

Например, порой начинающие программисты для решения первой задачи создают что-то вроде этого:

In [5]:

use tempdb go declare @ClubId int, @ClubCity nvarchar(30), @ClubName nvarchar(100), @CategoryId int set @ClubId = ( select SwimmingClubId from dbo. SwimmingClub where [Name] like N'%Янтарь%' ) set @ClubCity = ( select City from dbo.SwimmingClub where [Name] like N'%Янтарь%' ) set @ClubName = ( select [Name] from dbo.SwimmingClub where [Name] like N'%Янтарь%' ) set @CategoryId = ( select CategoryId from dbo.Category where [Name] = N'II' ) select SwimmerID, FirstName, LastName, YearOfBirth, Gender, @ClubName Club, @ClubCity City, N'II' Category from dbo.Swimmer where SwimmingClubID = @ClubId and CategoryId = @CategoryId (1 row affected)

Out [5]:

Идея за этим кодом такова.

Чтобы найти всех спортсменов из клуба Янтарь, имеющих II спортивный разряд, нужно:

dbo.SwimmingClub

найти код клуба Янтарь (значение внешнего ключа SwimmingClubId)

2. dbo.Category

найти код категории, указывающей на II разряд (значение внешнего ключа CategoryId)

3. dbo.Swimmer

зная эти два значения, найти соответствующих пловцов

Приведенный выше алгоритм “напрашивается” сам собой. Именно поэтому разработчики, далекие от SQL, пишут такие решения.

Недостатком этого подхода являются:

длинный код (объявление переменных + 5 инструкций SELECT)
худшая производительность (пять селектов явно медленнее одного)
неизолированность от конкурирующих транзакций (пока мы рассчитываем значения переменных, данные в любой из таблиц могут быть изменены кем-то другим)
если есть несколько клубов со словом “Янтарь” в названии, любой из трех первых селектов упадет.

Пример #2. Вывести спортсменов из клуба Янтарь с теми же атрибутами что и выше, но без требования иметь II спортивный разряд.

Используя старую нотацию:

In [6]:

use tempdb go --это код с багом! в случае если у спортсмена нет разряда, запись о нем не выводится select s.SwimmerID, s.FirstName, s.LastName, s.YearOfBirth, s.Gender, sc.[Name] Club, sc.City, c.[Name] Category from dbo. SwimmingClub sc, dbo.Swimmer s, dbo.Category c where sc.[Name] like N'%Янтарь%' and sc.SwimmingClubID = s.SwimmingClubID and s.CategoryID = c.CategoryID --подправленный код (один из вариантов) select s.SwimmerID, s.FirstName, s.LastName, s.YearOfBirth, s.Gender, sc.[Name] Club, sc.City, (select c.[Name] from dbo.Category c where c.CategoryID = s.CategoryID) Category from dbo.SwimmingClub sc, dbo.Swimmer s where sc.[Name] like N'%Янтарь%' and sc.SwimmingClubID = s.SwimmingClubID (2 rows affected) (3 rows affected)

Out [6]:

Интуитивно напрашивающееся решение
адаптировать старый код под новые требования удалением соответствующего условия
не работает!

В старой нотации нужно существенно менять сам код при незначительных изменениях в требованиях.

Используя новую нотацию:

In [7]:

use tempdb go select s.SwimmerID, s.FirstName, s.LastName, s. YearOfBirth, s.Gender, sc.[Name] Club, sc.City, c.[Name] Category from dbo.SwimmingClub sc inner join dbo.Swimmer s on s.SwimmingClubID = sc.SwimmingClubID left join dbo.Category c on s.CategoryID = c.CategoryID where sc.[Name] like N'%Янтарь%' (3 rows affected)

Out [7]:

В отличии от старой, после удаления уже ненужного требования, в новой
нотации нужно лишь поменять слово inner на left.

Вот и все!

Вариант решения задачи с outer apply:

In [8]:

use tempdb go select s.SwimmerID, s.FirstName, s.LastName, s.YearOfBirth, s.Gender, sc.[Name] Club, sc.City, c.[Name] Category from dbo.SwimmingClub sc inner join dbo.Swimmer s on s.SwimmingClubID = sc.SwimmingClubID outer apply (select [Name] from dbo.Category c where c.CategoryID = s.CategoryId) c where sc.[Name] like N'%Янтарь%' (3 rows affected)

Out [8]:

Несмотря на запись запроса, похожую на вариант с LEFT JOIN, этот способ не
оптимален из-за имеющегося корреляционного подзапроса.
Последний приводит к тому, что выполнение идет по принципу row—by—row вместо set—based. Логически, мы
выполняем корреляционный подзапрос с внешним параметром s.CategoryId столько раз, сколько строчек в таблице dbo.Swimmer.

Корреляционные запросы существенно ухудшают производительность!

Вариант решения задачи с пользовательской скалярной функцией:

In [9]:

use tempdb go create or alter function dbo.fn_GetCategoryName(@CategoryID int) returns nvarchar as begin return (select [Name] from dbo.Category where CategoryId = @CategoryID) end go select s.SwimmerID, s.FirstName, s.LastName, s.YearOfBirth, s.Gender, sc.[Name] Club, sc.City, dbo.fn_GetCategoryName(s.CategoryId) Category from dbo.SwimmingClub sc inner join dbo.Swimmer s on s.SwimmingClubID = sc.SwimmingClubID where sc.[Name] like N'%Янтарь%' (3 rows affected)

Out [9]:

Использование
пользовательской функции, на первый взгляд, помогает упростить решение задачи
и, опять же, масса разработчиков идет этим путем, следуя привычке разбивать
сложный функционал на отдельные блоки.

Вместе с тем, это решение в условиях баз данных, скорее всего, еще хуже предыдущего:

корреляционный подзапрос никуда не делся, он лишь мигрировал в тело функции
в ходе выполнения запроса функция будет вызвана множество раз, что негативно влияет на производительность (из-за особенностей работы СУБД и интерпретатора языка SQL)
для решения одной конкретной задачи понадобилось создать дополнительный постоянный объект БД – пользовательскую скалярную функцию.

Если пользоваться таким подходом постоянно, то скоро БД будет завалена множеством непонятных программных объектов!

Вывод.

В рассмотренных примерах победителем стал запрос, созданный в новой нотации без использования корреляционных подзапросов. Он максимально читабельный, легко меняется в случае изменения требований, производительный и не требует создания дополнительных объектов в БД.

Автор материала – Тимофей Гавриленко, преподаватель Тренинг центра ISsoft.

Образование: окончил с отличием математический факультет Гомельского Государственного Университета им. Франциска Скорины.

Microsoft Certified Professional (70-464, 70-465).

Работа: c 2011 года работает в компании ISsoft (ETL/BI Developer, Release Manager, Data Analyst/Architect, SQL Training Manager), на протяжении 10 лет до этого выступал как Sysadmin, DBA, Software Engineer.

В свободное время ведет бесплатные образовательные курсы для детей и взрослых, желающих повысить свой уровень компьютерной грамотности и переквалифицироваться в IT-специалиста.

MySQL. Вложеные запросы. JOIN LEFT/RIGHT….

SQL подзапрос — это запрос, вложенный в другой запрос.

Подзапрос используется для возврата данных, которые будут использоваться в основном запросе, в качестве условия для дальнейшей фильтрации данных, подлежащих извлечению.

Существует несколько правил, которые применяются к подзапросам:

`SELECT`

Подзапросы чаще всего используются с инструкцией SELECT. При этом используется следующий синтаксис


					
    SELECT имя_столбца FROM имя_таблицы WHERE часть условия IN
        (SELECT имя_столбца FROM имя_таблицы WHERE часть условия IN
            (SELECT имя_столбца FROM имя_таблицы WHERE условие)
                ...
		)
		;

Ниже представлена струтура таблицы для демонстрации примеров

Пример таблицы продавцов `SALES`
snum	sname	city	comm
1	Колованов	Москва	10
2	Петров	Тверь	25
3	Плотников	Москва	22
4	Кучеров	Санкт-Петербург	28
5	Малкин	Санкт-Петербург	18
6	Шипачев	Челябинск	30
7	Мозякин	Одинцово	25
8	Проворов	Москва	25

Пример таблицы покупателей `CUSTOMERS`
cnum	cname	city	rating	snum
1	Деснов	Москва	90	6
2	Краснов	Москва	95	7
3	Кириллов	Тверь	96	3
4	Ермолаев	Обнинск	98	3
5	Колесников	Серпухов	98	5
6	Пушкин	Челябинск	90	4
7	Белый	Одинцово	85	1
8	Чудинов	Москва	89	3
9	Проворов	Москва	95	2
10	Лосев	Одинцово	75	8

Пример таблицы заказов `ORDERS`
onum	amt	odate(YEAR)	cnum	snum
1001	420	2013	9	4
1002	653	2005	10	7
1003	960	2016	2	1
1004	320	2016	3	3
1005	200	2015	5	4
1006	2560	2014	5	4
1007	1200	2013	7	1
1008	50	2017	1	3
1009	564	2012	3	7
1010	900	2018	6	8

Вывести суммы заказов и даты, которые проводил продавец с фамилией «Плотников».

Начнем с такого примера и для начала вспомним, как бы делали этот запрос ранее: посмотрели бы в таблицу SALES(или выполнили отдельный запрос), определили бы snum продавца «Плотников» — он равен 3. И выполнили бы запрос SQL с помощью условия WHERE.


					
    SELECT amt, odate
    FROM orders 
    WHERE snum = 3

Результат работы
amt	odate
320	2016
50	2017

Такой запрос, очевидно, не очень универсален, если нам захочется выбрать тоже самое для другого продавца, то всегда придется определять его snum. В SQL предусмотрена возможность объединять такие запросы в один путем превращения одного из них в подзапрос (вложенный запрос).


					
    SELECT amt, odate
    FROM orders
    WHERE snum = (  SELECT snum
                    FROM sales
                    WHERE sname = 'Плотников')

В этом примере мы определяем с помощью вложенного запроса идентификатор snum по фамилии из таблицы SALES, а затем, в таблице ORDERS определяем по этому идентификатору нужные нам значения.

Показать уникальные номера и фамилии продавцов, которые провели сделки в 2016 году.


					
    SELECT snum, sname
    FROM sales
    WHERE snum IN ( SELECT snum
                    FROM orders
                    WHERE odate = 2016)

Этот SQL запрос отличается тем, что вместо знака = здесь используется оператор IN.

Оператор IN следует использовать в том случае, если вложенный подзапрос SQL возвращает несколько значений.

То есть в запросе происходит проверка, содержится ли идентификатор snum из таблицы SALES в массиве значений, который вернул вложенный запрос. Если содержится, то SQL выдаст фамилию этого продавца.

Результат запроса
snum	sname
1	Колованов
3	Плотников

Предыдущие примеры, которые мы уже рассмотрели, сравнивали в условии WHERE одно поле. Это конечно хорошо, но стоит отметить, что в SQL предусмотрена возможность сравнения сразу нескольких полей, то есть можно использовать вложенный запрос с несколькими параметрами.

Вывести пары покупателей и продавцов, которые осуществили сделку между собой, но не позднее 2014 года

Запрос чем то похож на предыдущий, только теперь мы добавляем еще одно поле для сравнения.


					
    SELECT cname as 'Покупатель', sname as 'Продавец'
    FROM customers cus, sales sal
    WHERE (cus.cnum, sal.snum) IN ( SELECT cnum, snum
                                    FROM orders
                                    WHERE odate < 2014 )

Список пар покупатель — продавец
Покупатель	Продавец
Проворов	Кучеров
Лосев	Мозякин
Белый	Колованов
Кириллов	Мозякин

В этом примере мы сравниваем сразу два поля одновременно по идентификаторам. То есть из таблицы ORDERS берутся те строки, которые удовлетворяют условию не позднее 2014 года, затем вместо идентификаторов подставляются значение имен покупателей и продавцов.

На самом деле, такой запрос SQL используется крайне редко, обычно используют оператор INNER JOIN.

Оператор as нужен для того, чтобы при выводе SQL показывал не имена полей, а то, что мы зададим. И после оператора FROM за именами таблиц стоят сокращения, которые потом используются — это псевдонимы. Псевдонимы можно называть любыми именами, в этом запросе они используются для явного определения поля, так как мы несколько раз обращаемся к одному и тому же полю, только из разных таблиц.

Подзапросы могут использоваться с инструкциями SELECT, INSERT, UPDATE и DELETE вместе с операторами типа =, <, >, >=, <=, IN, BETWEEN и т.д.

Далее будут показы примеры использования вложеных запросов с использованием базы данных world. БД находится в папке _lec\7\db вместе с лекцией.

`CREATE`

Данный пример несовсем относится к теме занятия, но по жизни он очень может пригодиться.

Задача — создать копию существующей таблицы.

Копия существующей таблицы может быть создана с помощью комбинации CREATE TABLE и SELECT.

Новая таблица будет имеет те же определение столбцов, могут быть выбраны все столбцы или отдельные столбцы. При создании новой таблицы с помощью существующей таблицы, новая таблица будет заполняться с использованием существующих значений в старой таблице.


					
    CREATE TABLE NEW_TABLE_NAME AS
                                    SELECT [ column1, column2...columnN ]
                                    FROM EXISTING_TABLE_NAME
                                    [ WHERE ]

Создадим копию таблицы city. Вопрос — почему 1=0?


					
    CREATE TABLE city_bkp AS
                            SELECT *
                            FROM city
                            WHERE 1=0

`INSERT`

Задача — создать копию существующей таблицы.

Подзапросы также могут использоваться с инструкцией INSERT. Инструкция INSERT использует данные, возвращаемые из подзапроса, для вставки в другую таблицу. Выбранные в подзапросе данные могут быть изменены. Основной синтаксис следующий.


					
    INSERT INTO table_name [ (column1 [, column2 ]) ]
                SELECT [ *|column1 [, column2 ]
                FROM table1 [, table2 ]
                [ WHERE VALUE OPERATOR ]

Копирование всей таблицы полностью


					
    INSERT INTO city_bkp SELECT * FROM city

Копируем города которые находся в стране с численостью не меньше 500тыс.человек, но не больше 1 миллиона.


					
    INSERT INTO city_bkp 
                SELECT * FROM city 
                WHERE CountryCode IN 
                                (SELECT Code FROM country 
                                 WHERE Population < 1000000 AND Population > 500000)

`UPDATE`

Подзапрос может использоваться в сочетании с инструкцией UPDATE. Один или несколько столбцов в таблице могут быть обновлены при использовании подзапроса с помощью инструкции UPDATE. Основной синтаксис следующий.


					
    UPDATE table
    SET column_name = new_value
        [ WHERE OPERATOR [ VALUE ]
        (SELECT COLUMN_NAME
         FROM TABLE_NAME)
         [ WHERE) ]

Исходя из того, что у нас есть таблица CITY_BKP, которая является резервной копией таблицы CITY, в следующем примере для всех записей, для которых Population больше или равно 100000, применяет коэффициент 0,25.


					
    UPDATE city_bkp SET Population = Population * 0.25 
    WHERE Population IN (
                         SELECT Population FROM city 
                         WHERE Population >= 100000 )

`DELETE`

Подзапрос может использоваться в сочетании с инструкцией DELETE, так же как и со всеми описанными выше инструкциями. Основной синтаксис следующий.


					
    DELETE FROM TABLE_NAME
    [ WHERE OPERATOR [ VALUE ]
        (SELECT COLUMN_NAME
         FROM TABLE_NAME)
         [ WHERE) ]

Объединение таблиц при запросе (JOIN) в SQL

С помощью команды SELECT можно выбрать данные не только из одной таблицы, но и нескольких. Такая задача появляется довольно часто, потому что принято разносить данные по разным таблицам в зависимости от хранимой в них информации. К примеру, в одной таблице хранится информация о пользователях, во второй таблице о должностях компании, а в третьей и четвёртой о поставщиках и клиентах. Данные разбивают на таблицы так, чтобы с одной стороны получить самую высокую скорость выполнения запроса, а с другой стороны избежать ненужных объединений, которые снижают производительность.

Чем больше столбцов в таблице — тем сильнее падает скорость выборки из неё. Поэтому стараются делать в каждой таблице не больше 5-10 столбцов. Но чем сильнее данные разбиваются на разные таблицы, тем больше придётся делать объединений внутри запросов, что тоже снизит скорость получения выборки и увеличит нагрузку на базу.

Приведём пример запроса с объединением данных из двух таблиц. Для этого предположим, что существует две таблицы. Первая таблица будет иметь название USERS и будет иметь два столбца: ID и именами пользователей:

+-----------+
|   USERS   |
+-----------+
| ID | NAME |
+----+------+
| 1  | Мышь |
+----+------+
| 2  | Кот  |
+----+------+

Вторая таблица будет называться FOOD и будет содержать два столбца: USER_ID и NAME. В этой таблице будет содержаться список любимых блюд пользователей из первой таблицы. В столбце USER_ID содержится ID пользователя, а в столбце PRODUCT находится название любимого блюда.

+-------------------+
|        FOOD       |
+-------------------+
| USER_ID | PRODUCT |
+---------+---------+
| 1       | Сыр     |
+---------+---------+
| 2       | Молоко  |
+---------+---------+

Условимся что поле ID в таблице USERS и поле USER_ID в таблице FOOD являются первичными ключами (то есть имеют уникальные значения, которые не повторяются). Теперь попробуем использовать логику и найти любимое блюдо пользователя «Мышь», используя обе таблицы. Для этого мы сначала посмотрим в первую таблицу и найдём ID пользователя под именем «Мышь», а затем найдём название продукта под таким же ID во второй таблице. Объединяющие SQL запросы работают по такой же логике: нужен столбец, в по которому таблицы могут быть объединены.

Продемонстрируем запрос, объединяющий таблицы по столбцам ID и USER_ID:

SELECT * FROM `USERS` INNER JOIN `FOOD` ON `USERS`.`ID`=`FOOD`.`USER_ID`;

Разберём команду по словам. Начинается она как обычная выборка из одной таблицы со слов «SELECT * FROM USERS». Но затем идёт слово INNER, которое означает тип объединения. Существует три типа объединения таблиц: INNER, LEFT, RIGHT. Все они связаны с тем, что некоторым строкам в одной таблице может не найтись соответствующей строки во второй таблице. В таком случае при использовании «INNER» из результатов запроса будет удалены все строки, которым не нашлась соответствующая пара в другой таблице. Если же использовать вместо «INNER» слово «LEFT» или «RIGHT», то будут удалены строки, которые не нашли совпадение из первой (левой) или второй (правой) таблицы.

После слова «INNER» стоит слово «JOIN» (которое переводится с английского как «ПРИСОЕДИНИТЬ»). После слова «JOIN» стоит название таблицы, которая будет присоединена. В нашем случае это таблица FOOD. После названия таблицы стоит слово «ON» и равенство USERS.ID=FOOD.USER_ID, которое задаёт правило присоединения. При выполнении выборки будут объединены две таблицы так, чтобы значения в столбце ID таблицы USERS равнялось значению USER_ID таблицы FOOD.

В результате выполнения этого SQL запроса мы получим таблицу с четырьмя столбцами:

+----+------+---------+---------+
| ID | NAME | USER_ID | PRODUCT |
+----+------+---------+---------+
| 1  | Мышь | 1       | Сыр     |
+----+------+---------+---------+
| 2  | Кот  | 2       | Молоко  |
+----+------+---------+---------+

Предлагаем модифицировать запрос, потому что нам не нужны все четыре столбца. Уберём столбцы ID и USER_ID. Для этого вместо * в команде SELECT поставим название столбцов. Но необходимо сделать это, ставя сначала название таблицы и через точку название столбца. Чтобы получилось так:

SELECT `USERS`.`NAME`, `FOOD`.`PRODUCT` 
FROM `USERS` INNER JOIN `FOOD` ON `USERS`.`ID`=`FOOD`.`USER_ID`;

Теперь результат будет компактнее. И благодаря уменьшенному количеству запрашиваемых данных, результат будет получаться из базы быстрее:

+------+---------+
| NAME | PRODUCT |
+------+---------+
| Мышь | Сыр     |
+------+---------+
| Кот  | Молоко  |
+------+---------+

Если в двух таблицах имеются столбцы с одинаковыми названиями, то будет показан только последний столбце с таким названием. Чтобы этого не происходило, выбирайте определённый столбцы и используйте команду «AS» с помощью которой можно переименовать столбец в результатах выборки.

Давайте теперь решим логическую задачу, которую поставили в начале статьи. Попробуем выбрать в этой объединённой таблице только одну строку, которая соответствует пользователю «Мышь». Для этого используем условие WHERE в SQL запросе:

SELECT `USERS`.`NAME`, `FOOD`.`PRODUCT` 
FROM `USERS` INNER JOIN `FOOD` ON `USERS`.`ID`=`FOOD`.`USER_ID`
WHERE `USERS`.`NAME` LIKE 'Мышь';

Обратите внимание, что в условии WHERE название полей так же необходимо ставить вместе с названием таблицы через точку: USERS.NAME. В результате выполнения этого запроса появится такой результат:

+------+---------+
| NAME | PRODUCT |
+------+---------+
| Мышь | Сыр     |
+------+---------+

Отлично! Теперь мы знаем, как делать объединение таблиц.

SQL ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ ؼ

SQL LEFT JOIN ؼ

LEFT JOIN ؼ ֻ (table_name1) ﷵ еУﷵ (table_name2) ûƥС

LEFT JOIN ؼ�

ВЫБЕРИТЕ имя_столбца
ИЗ имя_таблицы1
LEFT JOIN имя_таблицы2
ON имя_таблицы1.имя_столбца = имя_таблицы2.имя_столбца

עͣ ĳЩ ݿ У LEFT JOIN Ϊ LEFT OUTER JOIN

ԭʼı (е)

«Персоны»

)

Id_P	Фамилия	Имя	Адрес	Город
1	Адамс	Джон	Оксфорд-стрит,	Лондон
2	Втулка	Георгий	Пятая авеню	Нью-Йорк
3	Картер	Томас	Чанган улица (индекс	Пекин

«Заказы»

Ид_О	ЗаказатьNo	Id_P
1	77895	3
2	44678	3
3	22456	1
4	24562	1
5	34764	65

ӣLEFT JOINʵ

ڣ ϣгеˣ Լ ǵĶ — еĻ

ʹ ВЫБРАТЬ 䣺

ВЫБЕРИТЕ людей.Фамилия, Лиц.Фамилия, Заказы.Номер заказа
ОТ Лиц
LEFT JOIN Заказы
ON Persons.Id_P = Orders.Id_P
ЗАКАЗАТЬ ПО Persons.LastName

Фамилия	Имя	ЗаказатьNo
Адамс	Джон	22456
Адамс	Джон	24562
Картер	Томас	77895
Картер	Томас	44678
Втулка	Георгий

LEFT JOIN ؼ ֻ (Лица) ﷵ еУʹұ (Заказы) ûƥС

Oracle / PLSQL: присоединяется к

В этом руководстве Oracle объясняется, как использовать JOINS (внутренний и внешний) в Oracle с синтаксисом, визуальными иллюстрациями и примерами.

Описание

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

Существует 4 различных типа объединений Oracle:

Oracle INNER JOIN (или иногда называемое простым соединением)
Oracle LEFT OUTER JOIN (или иногда называется LEFT JOIN)
Oracle RIGHT OUTER JOIN (или иногда называется RIGHT JOIN)
Oracle FULL OUTER JOIN (или иногда называемый FULL JOIN)

Итак, давайте обсудим синтаксис Oracle JOIN, посмотрим на визуальные иллюстрации Oracle JOINS и рассмотрим примеры Oracle JOIN.

INNER JOIN (простое соединение)

Скорее всего, вы уже написали инструкцию, в которой используется Oracle INNER JOIN. Это наиболее распространенный тип соединения. Oracle INNER JOINS возвращает все строки из нескольких таблиц, в которых выполнено условие соединения.

Синтаксис

Синтаксис INNER JOIN в Oracle / PLSQL:

 ВЫБРАТЬ столбцы
ИЗ table1
INNER JOIN table2
НА table1.column = table2.column;

Визуальная иллюстрация

На этой визуальной диаграмме Oracle INNER JOIN возвращает заштрихованную область:

Oracle INNER JOIN вернет записи, в которых пересекаются table1 и table2 .

Пример

Вот пример Oracle INNER JOIN:

 ВЫБЕРИТЕ поставщиков.supplier_id, поставщиков.supplier_name, orders.order_date
ОТ поставщиков
INNER JOIN заказы
ON поставщиков.supplier_id = orders.supplier_id;

В этом примере Oracle INNER JOIN будут возвращены все строки из таблиц поставщиков и заказов, в которых есть совпадающее значение supplier_id как в таблицах поставщиков, так и в таблицах заказов.

Давайте посмотрим на некоторые данные, чтобы объяснить, как работают INNER JOINS:

У нас есть таблица поставщиков с двумя полями (supplier_id и supplier_name).Он содержит следующие данные:

ID поставщика	имя_поставщика
10000	IBM
10001	Hewlett Packard
10002	Microsoft
10003	NVIDIA

У нас есть еще одна таблица с названием orders с тремя полями (order_id, supplier_id и order_date).Он содержит следующие данные:

ID заказа	supplier_id	дата заказа
500125	10000	12.05.2003
500126	10001	13.05.2003
500127	10004	14.05.2003

Если мы запустим оператор Oracle SELECT (который содержит INNER JOIN) ниже:

 ВЫБЕРИТЕ поставщиков.идентификатор_ поставщика, имя_поставщика.имя_поставщика, заказ_дата_поставщика
ОТ поставщиков
INNER JOIN заказы
ON поставщиков.supplier_id = orders.supplier_id;

Наш набор результатов будет выглядеть так:

ID поставщика	название	дата заказа
10000	IBM	12.05.2003
10001	Hewlett Packard	13.05.2003

Строки для Microsoft и NVIDIA из таблицы поставщиков будут опущены, так как идентификаторы 10002 и 10003 поставщика_id не существуют в обеих таблицах.Строка для 500127 (идентификатор_заказа) из таблицы заказов будет опущена, поскольку идентификатор поставщика 10004 не существует в таблице поставщиков.

Старый синтаксис

В заключение стоит упомянуть, что приведенный выше пример Oracle INNER JOIN может быть переписан с использованием старого неявного синтаксиса следующим образом (но мы все же рекомендуем использовать синтаксис ключевого слова INNER JOIN):

 ВЫБЕРИТЕ поставщиков.supplier_id, поставщиков.supplier_name, orders.order_date
ОТ поставщиков, заказы
ГДЕ поставщики.поставщик_id = orders.supplier_id;

ЛЕВОЕ НАРУЖНОЕ СОЕДИНЕНИЕ

Другой тип соединения называется Ora

SQLite Self-join — Присоединение таблицы к самой себе

Резюме : в этом руководстве вы узнаете об особом типе соединения, называемом самосоединением SQLite, которое позволяет вам присоединиться стол себе.

Обратите внимание, что вы должны быть знакомы с предложениями INNER JOIN и LEFT JOIN , прежде чем переходить к этому руководству.

Введение в самосоединение SQLite

Самосоединение — это особый вид объединений, которые позволяют вам присоединить таблицу к самой себе с помощью предложения LEFT JOIN или INNER JOIN .Вы используете самосоединение для создания набора результатов, который объединяет строки с другими строками в той же таблице.

Поскольку вы не можете ссылаться на одну и ту же таблицу более чем на одну в запросе, вам нужно использовать псевдоним таблицы, чтобы присвоить таблице другое имя, когда вы используете самосоединение.

При самосоединении сравниваются значения одного и того же или разных столбцов в одной таблице. В самосоединении участвует только одна таблица.

Самосоединение часто используется для запроса родительско-дочерних отношений, хранящихся в таблице, или для получения промежуточных итогов.

Примеры самосоединения SQLite

Мы будем использовать таблицу сотрудников в образце базы данных для демонстрации.

Таблица сотрудников хранит не только данные сотрудников, но и данные организации. Столбец ReportsTo определяет отношения отчетности между сотрудниками.

Если сотрудник подчиняется руководителю, значение столбца ReportsTo строки сотрудника равно значению столбца EmployeeId строки менеджера.Если сотрудник никому не подчиняется, в столбце ReportsTo будет NULL .

Чтобы получить информацию о том, кто кому подчиняется, используйте следующую инструкцию:

   SELECT m.firstname || '' || m.lastname AS 'Manager',
       e.firstname || '' || e.lastname AS 'Прямой отчет'
ОТ сотрудников e
Сотрудники INNER JOIN m ON m.employeeid = e.reportsto
ЗАКАЗАТЬ от менеджера;

Попробуй

В заявлении использовалось предложение INNER JOIN , чтобы объединить сотрудников с собой.Таблица сотрудников имеет две роли: сотрудники и менеджеры.

Поскольку мы использовали предложение INNER JOIN для присоединения таблицы employee к самой себе, в результирующем наборе нет строки, столбец которой содержит значение NULL .

Обратите внимание, что оператор конкатенации || объединяет несколько строк в одну. В этом примере мы используем оператор конкатенации для получения полных имен сотрудников путем конкатенации имени, пробела и фамилии.

Если вы хотите запросить генерального директора, который никому не подчиняется, вам нужно изменить предложение INNER JOIN на предложение LEFT JOIN в запросе выше.

Эндрю Адамс — генеральный директор, потому что он никого не сообщает.

Вы можете использовать метод самосоединения, чтобы найти сотрудников, находящихся в том же городе, как следующий запрос:

   SELECT DISTINCT
e1.city,
e1.firstName || '' || e1.lastname AS полное имя
ИЗ
сотрудники e1
INNER JOIN сотрудники e2 НА e2.city = e1.city
   И (e1.firstname <> e2.firstname AND e1.lastname <> e2.lastname)
СОРТИРОВАТЬ ПО
e1.city;

Попробуй

Условие соединения имеет два выражения:

e1.city = e2.city , чтобы убедиться, что оба сотрудника находятся в одном городе
e.firstname <> e2.firstname AND e1.lastname <> e2.lastname , чтобы гарантировать, что e1 и e2 не являются одним и тем же сотрудником, при условии, что нет сотрудников с одинаковыми именем и фамилией.

В этом руководстве мы показали вам, как использовать метод самосоединения SQLite, чтобы присоединить таблицу к самой себе.

Было ли это руководство полезным?
Да Нет

Из SQL в DAX: объединение таблиц

Язык SQL предлагает следующие типы JOIN:

ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ
НАРУЖНОЕ СОЕДИНЕНИЕ
КРЕСТОВОЕ СОЕДИНЕНИЕ

Результат JOIN не зависит от наличия связи в модели данных.Вы можете использовать любой столбец таблицы в условии JOIN.

В DAX есть два способа получить поведение JOIN. Во-первых, вы можете использовать существующие связи в модели данных для запроса данных, включенных в разные таблицы, точно так же, как вы написали соответствующие условия JOIN в запросе DAX. Во-вторых, вы можете писать выражения DAX, дающие результат, эквивалентный определенным типам JOIN. В любом случае не все операции JOIN, доступные в SQL, поддерживаются в DAX.

Вы можете протестировать примеры, показанные в этой статье, загрузив файлы примеров (см. Кнопки в конце статьи) и используя DAX Studio для выполнения запросов DAX.

Использование отношений в модели данных

Общий подход к получению поведения JOIN в DAX заключается в неявном использовании существующих отношений. Например, рассмотрим простую модель с таблицами Sales, Product и Date. Существует связь между Sales и каждой из трех других таблиц. Если вы хотите увидеть количество продаж, разделенное на год и цвет продукта, вы можете написать:

ОЦЕНИТЬ
ADDCOLUMNS (
    СУММИРОВАТЬ (
        Продажи,
        'Дата' [Год],
        Продукт [Цвет]
    ),
    «Общее количество», РАССЧИТАТЬ (СУММА (Продажи [Количество]))
)

Три таблицы автоматически объединяются с помощью ЛЕВОГО СОЕДИНЕНИЯ между таблицей «Продажи» (используется в выражении для столбца «Общее количество») и двумя другими таблицами, «Дата» и «Продукт».

ВЫБРАТЬ
    d.Year, p.Color, SUM (s.Quantity) КАК [Общее количество]
ИЗ
    Продажи s
    LEFT JOIN Date d ON d.DateKey = s.DateKey
    LEFT JOIN Product p ON p.ProductKey = s.ProductKey
ГРУППА ПО
    г. год, стр. цвет

Обратите внимание, что направление ЛЕВОГО СОЕДИНЕНИЯ находится между продажами и датой, поэтому все строки, включенные в таблицу продаж, которые не имеют соответствующей строки в датах или продуктах, сгруппированы в значение ПУСТО (что соответствует концепции NULL в SQL).

Если вы не хотите агрегировать строки, вы можете просто использовать RELATED для доступа к столбцам в таблицах поиска — на «единичной» стороне отношения. Например, рассмотрим следующий синтаксис в SQL:

ВЫБРАТЬ
    s. *, d. год, p. цвет
ИЗ
    Продажи s
    LEFT JOIN Date d ON d.DateKey = s.DateKey
    LEFT JOIN Product p ON p.ProductKey = s.ProductKey

Вы получаете такое же поведение, используя следующий запрос DAX:

ОЦЕНИТЬ
ADDCOLUMNS (
    Продажи,
    "Год", СВЯЗАННЫЙ ('Дата' [Год]),
    "Цвет", СВЯЗАННЫЙ (Продукт [Цвет])
)

Вы можете получить поведение, подобное INNER JOIN, применив фильтр к результату ADDCOLUMNS, который вы видели до сих пор, удалив строки, которые имеют пустое значение в таблице поиска — при условии, что пустое значение не является значением, которое вы могли бы есть в данных этого столбца.

Вы не можете получить поведение CROSS JOIN в DAX, просто используя отношения в модели данных.

Использование NATURALLEFTOUTERJOIN и NATURALINNERJOIN с отношениями

Рассмотрите эти синтаксисы в SQL:

ВЫБРАТЬ *
Из
ЛЕВОЕ ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ b
    НА a.key = b.key

ВЫБРАТЬ *
Из
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ b
    НА a.key = b.key

Вы можете написать эквивалентные синтаксисы в DAX с помощью функций NATURALLEFTOUTERJOIN и NATURALINNERJOIN, соответственно, если существует связь, связывающая две задействованные таблицы.

Например, этот запрос возвращает все строки в Sales, которым соответствуют строки в Product, включая все столбцы двух таблиц.

ОЦЕНИТЬ
NATURALINNERJOIN (Продажи, Продукт)

Следующий запрос возвращает все строки в Product, показывая также продукты, у которых нет продаж.

ОЦЕНИТЬ
NATURALLEFTOUTERJOIN (продукт, продажи)

Функции NATURALLEFTOUTERJOIN и NATURALINNERJOIN также можно использовать с таблицами, которые не имеют отношений, но в этом случае столбцы не должны иметь происхождение данных, соответствующее физическим столбцам модели данных, как объясняется далее в этой статье.

Объединение таблиц без отношений в DAX

Использование CROSSJOIN

Рассмотрим этот синтаксис в SQL:

ВЫБРАТЬ *
Из
КРЕСТНОЕ СОЕДИНЕНИЕ b

Вы можете написать эквивалентный синтаксис в DAX с помощью функции CROSSJOIN:

ОЦЕНИТЬ
CROSSJOIN (а, б)

Использование NATURALLEFTOUTERJOIN и NATURALINNERJOIN без взаимосвязей

Функции NATURALLEFTOUTERJOIN и NATURALINNERJOIN могут объединять таблицы, которые также не имеют отношений.В этом случае условие соединения основано на столбцах с одинаковыми именами в задействованных таблицах, но столбцы не должны иметь происхождение данных, соответствующее физическим столбцам модели данных. Это может создать путаницу при запросе физических таблиц модели данных.

Например, рассмотрим две физические таблицы с именами P_A (столбцы ProductKey, Code и Color) и P_B (ProductKey, Name и Brand) без какой-либо связи.

Вы не можете объединить эти две таблицы с помощью ProductKey, потому что эти столбцы имеют одинаковое имя, но разные источники данных в модели.Фактически следующий код генерирует ошибку:

ОЦЕНИТЬ
NATURALLEFTOUTERJOIN (P_A, P_B)

Сгенерированная ошибка говорит: «Общие столбцы соединения не обнаружены. Для функции соединения NATURALLEFTOUTERJOIN требуется хотя бы один общий столбец соединения. Аналогичное сообщение отображается в случае выполнения NATURALINNERJOIN.

Чтобы объединить два столбца с одинаковым именем и без отношений, необходимо, чтобы эти столбцы не имели происхождения данных. Для этого необходимо записать столбец, используя выражение, которое прерывает происхождение данных, как в следующем примере.

ОЦЕНИТЬ
VAR A =
    SELECTCOLUMNS (
        P_A,
        «ProductKey», P_A [ProductKey] +0,
        «Код», P_A [Код],
        «Цвет», P_A [Цвет]
    )
VAR B =
    SELECTCOLUMNS (
        P_B,
        «ProductKey», P_B [ProductKey] +0,
        «Имя», P_B [Имя],
        «Бренд», П_Б [Бренд]
    )
VAR Результат =
    NATURALLEFTOUTERJOIN (A, B)
ВОЗВРАЩЕНИЕ
    Результат

С точки зрения производительности лучшее решение включает использование TREATAS:

ОЦЕНИТЬ
VAR B_TreatAs =
    TREATAS (P_A, P_B [ProductKey], P_A [код], P_A [цвет])
VAR Результат =
    NATURALLEFTOUTERJOIN (B_TreatAs, P_B)
ВОЗВРАЩЕНИЕ
    Результат

Эти два решения имеют общую цель: предоставить функции соединения в DAX две таблицы, которые имеют один или несколько столбцов с одинаковым происхождением данных.Такие столбцы будут использоваться для объединения двух таблиц и получения результата.

Использование DAX в Excel 2013 и Analysis Services 2012/2014

Предыдущие версии DAX не имеют NATURALLEFTJOIN и NATURALINNERJOIN. Вы можете получить эквивалент INNER, встроив выражение CROSSJOIN в фильтр, хотя это не рекомендуется, если вам нужно агрегировать результат (как мы увидим позже). Рассмотрим следующее INNER JOIN в SQL:

ВЫБРАТЬ *
Из
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ b НА a.key = b.key

Вы могли бы написать эквивалентный синтаксис в DAX, используя следующее выражение:

ОЦЕНИТЬ
ФИЛЬТР (
    CROSSJOIN (a, b),
    a [ключ] = b [ключ]
)

Нет простого способа получить синтаксис в более старых версиях DAX — до 2014 года — соответствующий LEFT JOIN в SQL. Тем не менее, у вас есть альтернатива, если вы можете предположить, что у вас есть отношение «многие к одному» между таблицей с левой стороны и таблицей с правой стороны.Это был случай LEFT JOIN с использованием отношений в DAX, и вы видели решение в DAX с использованием RELATED. Если связь не существует, вы можете использовать вместо нее функцию LOOKUPVALUE.

Например, рассмотрим тот же SQL-запрос, который рассматривался ранее.

ВЫБРАТЬ
    s. *, d. год, p. цвет
ИЗ
    Продажи s
    LEFT JOIN Date d ON d.DateKey = s.DateKey
    LEFT JOIN Product p ON p.ProductKey = s.ProductKey

Вы можете записать его в DAX следующим образом:

ОЦЕНИТЬ
ADDCOLUMNS (
    Продажи,
    "Год", LOOKUPVALUE (
        'Дата' [Год],
        "Дата" [DateKey], Продажи [DateKey]
    ),
    "Цвет", LOOKUPVALUE (
        Продукт [Цвет],
        Продукт [ProductKey], Продажи [ProductKey]
    )
)

Версия с использованием RELATED более эффективна, но последняя может быть хорошей альтернативой, если взаимосвязь не существует.
Наконец, рассмотрим запрос, который объединяет результат LEFT JOIN в SQL, как и тот, который мы видели ранее (мы добавили только предложение ORDER BY):

ВЫБРАТЬ
    d.Year, p.Color, SUM (s.Quantity) КАК [Общее количество]
ИЗ
    Продажи s
    LEFT JOIN Date d ON d.DateKey = s.DateKey
    LEFT JOIN Product p ON p.ProductKey = s.ProductKey
ГРУППА ПО
    г. год, стр. цвет
СОРТИРОВАТЬ ПО
    г. год, стр. цвет

Здесь можно использовать два подхода.Первый — использовать синтаксис LOOKUPVALUE, агрегируя результат, как показано в следующем синтаксисе DAX:

ОЦЕНИТЬ
СУММИРОВАТЬ (
    ADDCOLUMNS (
        Продажи,
        «Продажи [год]», LOOKUPVALUE (
            'Дата' [Год],
            "Дата" [DateKey], Продажи [DateKey]
        ),
        "Продажи [цвет]", LOOKUPVALUE (
            Продукт [Цвет],
            Продукт [ProductKey], Продажи [ProductKey]
        )
    ),
    Продажи [год],
    Продажи [Цвет],
    «Общее количество», РАССЧИТАТЬ (СУММА (Продажи [Количество]))
)
ЗАКАЗАТЬ ПО продажам [год], продажам [цвет]

Однако, если количество комбинаций агрегированных столбцов невелико, а количество строк в агрегированной таблице велико, вы можете рассмотреть этот подход — v

MySQL LEFT JOIN

LEFT JOIN используется для возврата данных из нескольких таблиц.В частности, часть «LEFT» означает, что будут возвращены все строки из левой таблицы, даже если в правой таблице нет соответствующей строки. Это может привести к появлению значений NULL в любых столбцах, возвращаемых из правой таблицы.

Рассмотрим следующие таблицы:

Вернем список всех клиентов (из таблицы customer ). И если у клиента та же фамилия, что и у актера (из таблицы субъект ), давайте также отобразим данные этого актера.

Но важно то, что мы отображаем всех клиентов — независимо от того, разделяют ли они свою фамилию с актером. Следовательно, если у клиента нет той же фамилии, что и у актера, он все равно будет указан.

Мы можем получить это с помощью следующего запроса:

ВЫБРАТЬ
c.customer_id,
c.first_name,
c.last_name,
а.актер_ид,
a.first_name,
a.last_name
ОТ клиента c
LEFT JOIN, актер а
ВКЛ c.last_name = a.last_name
ЗАКАЗАТЬ ПО c.last_name;

Результат будет выглядеть так:

Вы можете видеть, что перечислены все клиенты, даже если у них нет фамилии с актером. Если они не разделяют фамилию с актером, поля актера будут NULL ,

Разница между типами соединения проста.

ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ: Будут возвращены все строки из левой таблицы , даже если в правой таблице нет соответствующей строки.
ПРАВОЕ СОЕДИНЕНИЕ: Будут возвращены все строки из правой таблицы , даже если в левой таблице нет соответствующей строки.
ВНУТРЕННИЙ СОЕДИНЕНИЕ: Возвращает только те строки, в которых есть совпадающая строка в обеих таблицах .

Ниже приведены некоторые демонстрационные примеры.

`ПРАВОЕ СОЕДИНЕНИЕ`

Если мы изменим приведенный выше пример на RIGHT JOIN (и упорядочим его по a.actor_id ), вот результат:

`ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ`

Если мы изменим соединение на INNER JOIN , вот результат:

Квалификация полей

Вы заметите, что в приведенном выше примере мы уточнили имена некоторых полей соответствующими именами таблиц.Собственно, мы квалифицировали их псевдонимами. В частности, бит, который читает c .last_name = a .last_name , использует псевдонимы для уточнения имени столбца с псевдонимом таблицы.

Мы делаем это, потому что имена полей совпадают ( last_name ). Если бы мы не уточняли его именами таблиц (т.е. если бы мы набрали last_name = last_name; ), MySQL не узнал бы, к какому столбцу мы обращаемся — тот, что в таблице клиента или тот, что в действующем субъекте таблица.

Если мы не квалифицируем столбцы, MySQL выдаст неоднозначную ошибку столбца. Это будет примерно так:

В примерах на этой странице используется образец базы данных Sakila.

Декабрь 2024
Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
						1
2	3	4	5	6	7	8
9	10	11	12	13	14	15
16	17	18	19	20	21	22
23	24	25	26	27	28	29
30	31

Select left join: Оператор MySQL LEFT JOIN | MySQL

Mysql LEFT JOIN : примеры запросов, схемы, объяснение

Что нам известно о LEFT JOIN ?

Пример

Как уточнить выборку с LEFT JOIN запросом?

Как собрать данные из нескольких связанных таблиц с помощью Join

MySQL. Вложеные запросы. JOIN LEFT/RIGHT….

SELECT

CREATE

INSERT

UPDATE

DELETE

Объединение таблиц при запросе (JOIN) в SQL

SQL ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ ؼ

SQL LEFT JOIN ؼ

LEFT JOIN ؼ�

ԭʼı (е)

ӣLEFT JOINʵ

Oracle / PLSQL: присоединяется к

Описание

INNER JOIN (простое соединение)

Синтаксис

Визуальная иллюстрация

Пример

Старый синтаксис

ЛЕВОЕ НАРУЖНОЕ СОЕДИНЕНИЕ

SQLite Self-join — Присоединение таблицы к самой себе

Введение в самосоединение SQLite

Примеры самосоединения SQLite

Из SQL в DAX: объединение таблиц

Использование отношений в модели данных

Использование NATURALLEFTOUTERJOIN и NATURALINNERJOIN с отношениями

Объединение таблиц без отношений в DAX

Использование CROSSJOIN

Использование NATURALLEFTOUTERJOIN и NATURALINNERJOIN без взаимосвязей

Использование DAX в Excel 2013 и Analysis Services 2012/2014

MySQL LEFT JOIN

ПРАВОЕ СОЕДИНЕНИЕ

ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ

Квалификация полей

Добавить комментарий Отменить ответ

`SELECT`

`CREATE`

`INSERT`

`UPDATE`

`DELETE`

`ПРАВОЕ СОЕДИНЕНИЕ`

`ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ`