Sql cross join пример: Cross join sql пример — Вэб-шпаргалка для интернет предпринимателей!

Cross join sql пример — Вэб-шпаргалка для интернет предпринимателей!

Продолжаем изучать основы SQL, и пришло время поговорить о простых объединениях JOIN. И сегодня мы рассмотрим, как объединяются данные по средствам операторов LEFT JOIN, RIGHT JOIN, CROSS JOIN и INNER JOIN, другими словами, научимся писать запросы, которые объединяют данные, и как обычно изучать все это будем на примерах.

Объединения JOIN очень важны в SQL, так как без умения писать запросы с объединением данных разных объектов, просто не обойтись программисту SQL, да и просто админу который время от времени выгружает какие-то данные из базы данных, поэтому это относится к основам SQL и каждый человек, который имеет дело с SQL, должен иметь представление, что это такое.

Примечание! Все примеры будем писать в Management Studio SQL Server 2008.

Мы с Вами уже давно изучаем основы SQL, и если вспомнить начинали мы с оператора select, и вообще было уже много материала на этом сайте по SQL, например:

И много другого, даже уже рассматривали объединения union и union all, но, так или иначе, более подробно именно об объединениях join мы с Вами не разговаривали, поэтому сегодня мы восполним этот пробел в наших знаниях.

И начнем мы как обычно с небольшой теории.

Объединения JOIN — это объединение двух или более объектов базы данных по средствам определенного ключа или ключей или в случае cross join и вовсе без ключа. Под объектами здесь подразумевается различные таблицы, представления (views), табличные функции или просто подзапросы sql, т.е. все, что возвращает табличные данные.

Объединение SQL LEFT и RIGHT JOIN

LEFT JOIN – это объединение данных по левому ключу, т.е. допустим, мы объединяем две таблицы по left join, и это значит что все данные из второй таблицы подтянутся к первой, а в случае отсутствия ключа выведется NULL значения, другими словами выведутся все данные из левой таблицы и все данные по ключу из правой таблицы.

RIGHT JOIN – это такое же объединение как и Left join только будут выводиться все данные из правой таблицы и только те данные из левой таблицы в которых есть ключ объединения.

Теперь давайте рассматривать примеры, и для начала создадим две таблицы:

Вот такие простенькие таблицы, И я для примера заполнил их вот такими данными:

Теперь давайте напишем запрос с объединением этих таблиц по ключу number, для начала по LEFT:

Как видите, здесь данные из таблицы t1 вывелись все, а данные из таблицы t2 не все, так как строки с number = 4 там нет, поэтому и вывелись NULL значения.

А что будет, если бы мы объединяли по средствам right join, а было бы вот это:

Другими словами, вывелись все строки из таблицы t2 и соответствующие записи из таблицы t1, так как все те ключи, которые есть в таблице t2, есть и в таблице t1, и поэтому у нас нет NULL значений.

Объединение SQL INNER JOIN

Inner join – это объединение когда выводятся все записи из одной таблицы и все соответствующие записи из другой таблице, а те записи которых нет в одной или в другой таблице выводиться не будут, т.е. только те записи которые соответствуют ключу. Кстати сразу скажу, что inner join это то же самое, что и просто join без Inner. Пример:

А теперь давайте попробуем объединить наши таблицы по двум ключам, для этого немного вспомним, как добавлять колонку в таблицу и как обновить данные через update, так как в наших таблицах всего две колонки, и объединять по текстовому полю как-то не хорошо. Для этого добавим колонки:

Обновим наши данные, просто проставим в колонку number2 значение 1:

И давайте напишем запрос с объединением по двум ключам:

И результат будет таким же, как и в предыдущем примере:

Но если мы, допустим во второй таблице в одной строке изменим, поле number2 на значение скажем 2, то результат будет уже совсем другой.

Запрос тот же самый, а вот результат:

Как видите, по второму ключу у нас одна строка не вывелась.

Объединение SQL CROSS JOIN

CROSS JOIN – это объединение SQL по которым каждая строка одной таблицы объединяется с каждой строкой другой таблицы. Лично у меня это объединение редко требуется, но все равно иногда требуется, поэтому Вы также должны уметь его использовать. Например, в нашем случае получится, конечно, не понятно что, но все равно давайте попробуем, тем более синтаксис немного отличается:

Здесь у нас каждой строке таблицы test_table соответствует каждая строка из таблицы test_table_2, т.е. в таблице test_table у нас 4 строки, а в таблице test_table_2 3 строки 4 умножить 3 и будет 12, как и у нас вывелось 12 строк.

И напоследок, давайте покажу, как можно объединять несколько таблиц, для этого я, просто для примера, несколько раз объединю нашу первую таблицу со второй, смысла в объединение в данном случае, конечно, нет но, Вы увидите, как можно это делать и так приступим:

Как видите, я здесь объединяю и по left и по right и по inner просто, для того чтобы это было наглядно.

С объединениями я думаю достаточно, тем более ничего сложного в них нет. Но на этом изучение SQL не закончено в следующих статьях мы продолжим, а пока тренируйтесь и пишите свои запросы. Удачи!

JOIN — оператор языка SQL, который является реализацией операции соединения реляционной алгебры. Входит в предложение FROM операторов SELECT, UPDATE и DELETE.

Операция соединения, как и другие бинарные операции, предназначена для обеспечения выборки данных из двух таблиц и включения этих данных в один результирующий набор. Отличительными особенностями операции соединения являются следующие:

• в схему таблицы-результата входят столбцы обеих исходных таблиц (таблиц-операндов), то есть схема результата является «сцеплением» схем операндов;
• каждая строка таблицы-результата является «сцеплением» строки из одной таблицы-операнда со строкой второй таблицы-операнда.

Определение того, какие именно исходные строки войдут в результат и в каких сочетаниях, зависит от типа операции соединения и от явно заданного условия соединения. Условие соединения, то есть условие сопоставления строк исходных таблиц друг с другом, представляет собой логическое выражение (предикат).

При необходимости соединения не двух, а нескольких таблиц, операция соединения применяется несколько раз (последовательно).

SQL-операция JOIN является реализацией операции соединения реляционной алгебры только в некотором приближении, поскольку в реляционной модели данных соединение выполняется над отношениями, которые являются множествами, а в SQL — над таблицами, которые являются мультимножествами. Результаты операций тоже, в общем случае, различны: в реляционной алгебре результат соединения даёт отношение (множество), а в SQL — таблицу (мультимножество).

Содержание

Описание оператора [ править | править код ]

В большинстве СУБД при указании слов LEFT , RIGHT , FULL слово OUTER можно опустить. Слово INNER также в большинстве СУБД можно опустить.

В общем случае СУБД при выполнении соединения проверяет условие (предикат) condition. Если названия столбцов, по которым происходит соединение таблиц, совпадают, то вместо ON можно использовать USING . Для CROSS JOIN условие не указывается.

Для перекрёстного соединения (декартова произведения) CROSS JOIN в некоторых реализациях SQL используется оператор «запятая» (,):

Виды оператора JOIN [ править | править код ]

Для дальнейших пояснений будут использоваться следующие таблицы:

INNER JOIN [ править | править код ]

Оператор внутреннего соединения INNER JOIN соединяет две таблицы. Порядок таблиц для оператора неважен, поскольку оператор является коммутативным.

Заголовок таблицы-результата является объединением (конкатенацией) заголовков соединяемых таблиц.

Тело результата логически формируется следующим образом. Каждая строка одной таблицы сопоставляется с каждой строкой второй таблицы, после чего для полученной «соединённой» строки проверяется условие соединения (вычисляется предикат соединения). Если условие истинно, в таблицу-результат добавляется соответствующая «соединённая» строка.

Описанный алгоритм действий является строго логическим, то есть он лишь объясняет результат, который должен получиться при выполнении операции, но не предписывает, чтобы конкретная СУБД выполняла соединение именно указанным образом. Существует несколько способов реализации операции соединения, например, соединение вложенными циклами (англ. inner loops join ), соединение хешированием (англ. hash join ), соединение слиянием (англ. merge join ). Единственное требование состоит в том, чтобы любая реализация логически давала такой же результат, как при применении описанного алгоритма.

OUTER JOIN [ править | править код ]

Соединение двух таблиц, в результат которого обязательно входят все строки либо одной, либо обеих таблиц.

LEFT OUTER JOIN [ править | править код ]

Оператор левого внешнего соединения LEFT OUTER JOIN соединяет две таблицы. Порядок таблиц для оператора важен, поскольку оператор не является коммутативным.

Заголовок таблицы-результата является объединением (конкатенацией) заголовков соединяемых таблиц.

Тело результата логически формируется следующим образом. Пусть выполняется соединение левой и правой таблиц по предикату (условию) p.

1. В результат включается внутреннее соединение ( INNER JOIN ) левой и правой таблиц по предикату p.
2. Затем в результат добавляются те строки левой таблицы, которые не вошли во внутреннее соединение на шаге 1. Для таких строк столбцы, соответствующие правой таблице, заполняются значениями NULL .

RIGHT OUTER JOIN [ править | править код ]

Оператор правого внешнего соединения RIGHT OUTER JOIN соединяет две таблицы. Порядок таблиц для оператора важен, поскольку оператор не является коммутативным.

Заголовок таблицы-результата является объединением (конкатенацией) заголовков соединяемых таблиц.

Тело результата логически формируется следующим образом. Пусть выполняется соединение левой и правой таблиц по предикату (условию) p.

1. В результат включается внутреннее соединение ( INNER JOIN ) левой и правой таблиц по предикату p.
2. Затем в результат добавляются те строки правой таблицы, которые не вошли во внутреннее соединение на шаге 1. Для таких строк столбцы, соответствующие левой таблице, заполняются значениями NULL .

FULL OUTER JOIN [ править | править код ]

Оператор полного внешнего соединения FULL OUTER JOIN соединяет две таблицы. Порядок таблиц для оператора неважен, поскольку оператор является коммутативным.

Заголовок таблицы-результата является объединением (конкатенацией) заголовков соединяемых таблиц.

Тело результата логически формируется следующим образом. Пусть выполняется соединение первой и второй таблиц по предикату (условию) p. Слова «первой» и «второй» здесь не обозначают порядок в записи выражения (который неважен), а используются лишь для различения таблиц.

1. В результат включается внутреннее соединение ( INNER JOIN ) первой и второй таблиц по предикату p.
2. В результат добавляются те строки первой таблицы, которые не вошли во внутреннее соединение на шаге 1. Для таких строк столбцы, соответствующие второй таблице, заполняются значениями NULL .
3. В результат добавляются те строки второй таблицы, которые не вошли во внутреннее соединение на шаге 1. Для таких строк столбцы, соответствующие первой таблице, заполняются значениями NULL .

CROSS JOIN [ править | править код ]

Оператор перекрёстного соединения, или декартова произведения CROSS JOIN соединяет две таблицы. Порядок таблиц для оператора неважен, поскольку оператор является коммутативным.

Заголовок таблицы-результата является объединением (конкатенацией) заголовков соединяемых таблиц.

Тело результата логически формируется следующим образом. Каждая строка одной таблицы соединяется с каждой строкой второй таблицы, давая тем самым в результате все возможные сочетания строк двух таблиц.

Если в предложении WHERE добавить условие соединения (предикат p), то есть ограничения на сочетания кортежей, то результат эквивалентен операции INNER JOIN с таким же условием:

Таким образом, выражения t1, t2 WHERE p и t1 INNER JOIN t2 ON p синтаксически являются альтернативными формами записи одной и той же логической операции внутреннего соединения по предикату p. Синтаксис CROSS JOIN + WHERE для операции соединения называют устаревшим, его не рекомендует стандарт SQL ANSI [1] [2] .

Автор: Wagner Crivelini

Опубликовано: 09.07.2010

Версия текста: 1.1

Первое, что мы узнаем об SQL – это как писать выражения SELECT для выборки данных из таблицы. Такие выражения выглядят просто и очень похоже на обычный разговорный язык.

Но настоящие запросы зачастую гораздо сложнее, чем простые выражения SELECT.

Во-первых, нужные данные обычно разбиты на несколько разных таблиц. Это естественное следствие нормализации данных, которая является характерным свойством любой хорошо спланированной модели БД. SQL позволяет объединить эти данные.

В прошлом администраторы БД и разработчики помещали все нужные таблицы и/или представления в оператор FROM, а затем использовали оператор WHERE, чтобы определить, как должны комбинироваться записи из одной таблицы с записями из другой (чтобы сделать этот текст чуть-чуть более читаемым, я в дальнейшем буду писать просто «таблица», а не «таблица и/или представление»).

Однако, чтобы стандартизовать объединение данных, понадобилось довольно много времени. Это было сделано с помощью оператора JOIN (ANSI-SQL 92). К сожалению, некоторые детали использования оператора JOIN так и остаются неизвестными очень многим.

Прежде чем показать различный синтаксис JOIN, поддерживаемый T-SQL (в SQL Server 2008), я опишу несколько концепций, которые не следует забывать при любом соединении данных из двух или нескольких таблиц.

Начало: одна таблица, никакого JOIN

Если запрос обращается только к одному объекту, синтаксис будет очень простым, и никакое соединение не потребуется. Выражение будет старым добрым » SELECT fields FROM object » с другими необязательными операторами (то есть WHERE, GROUP BY, HAVING или ORDER BY).

Однако конечные пользователи не знают, что администраторы БД обычно прячут множество сложных соединений за одним красивым и простым в использовании представлением. Это делается по разным причинам, от безопасности данных до производительности БД. Например, администратор может дать конечному пользователю разрешение на доступ к одному представлению вместо нескольких рабочих таблиц, что, очевидно, повышает сохранность данных. А если говорить о производительности, можно создать представление, используя правильные параметры для соединения записей из разных таблиц, правильно использовать индексы и тем самым повысит производительность запроса.

Как бы то ни было, соединения в БД всегда есть, даже если конечный пользователь их и не видит.

Логика, стоящая за соединением таблиц

Много лет назад, когда я начинал работать с SQL, я узнал, что есть несколько типов соединения данных. Но мне потребовалось некоторое время, чтобы точно понять, что я делаю, соединяя таблицы. Возможно из-за того, что люди боятся математики, не часто можно услышать, что вся идея соединений таблиц – это теория множеств. Несмотря на заковыристое название, концепция так проста, что изучается в начальной школе.

Рисунок 1 очень похож на картинки из учебника для первого класса. Идея в том, чтобы найти в разных множествах соответствующие объекты. Это как раз то, чем занимается JOIN в SQL!

Рисунок 1. Комбинируем объекты из разных множеств.

Если вы поняли эту аналогию, все становится более осмысленным.

Представьте, что 2 множества на рисунке 1 – это таблицы, а цифры – это ключи, используемые для соединения таблиц. Таким образом, в каждом из множеств вместо целой записи мы видим только ключевые поля каждой таблицы. Результирующий набор комбинаций будет определяться типом используемого соединения, и это я как раз и собираюсь показать. Чтобы проиллюстрировать примеры, возьмем 2 таблицы, показанные ниже:

Таблица Table1

Таблица Table2

Скрипт для создания и заполнения таблиц приведен ниже:

Как можно заметить, этот скрипт не полностью обеспечивает ссылочную целостность. Я намеренно оставил таблицы без внешних ключей, чтобы лучше объяснить функциональность разных типов JOIN. Но я сделал это исключительно в целях обучения. Внешние ключи крайне полезны для обеспечения непротиворечивости данных, и их нельзя исключить ни из одной реальной БД.

Теперь мы готовы. Давайте рассмотрим типы JOIN, имеющиеся в T-SQL, их синтаксис и результаты, генерируемые ими.

INNER JOIN

Это наиболее часто используемое в SQL соединение. Оно возвращает пересечение двух множеств. В терминах таблиц, оно возвращает только записи из обеих таблиц, отвечающие указанному критерию.

На рисунке 2 показана диаграмма Венна, иллюстрирующая пересечение двух таблиц. Результат операции – закрашенная область.

Рисунок 2. INNER JOIN.

Теперь посмотрите на синтаксис объединения данных из таблиц Table1 и Table2 с использованием INNER JOIN.

Вот набор результатов, возвращаемый этим выражением:

Заметьте, что выдаются только данные из записей, имеющих одинаковые значения key2 в таблицах Table1 и Table2 .

Противоположностью INNER JOIN является OUTER JOIN. Существует три типа OUTER JOIN – полный, левый и правый. Рассмотрим каждый из них.

FULL JOIN

Полностью это соединение называется FULL OUTER JOIN (зарезервированное слово OUTER необязательно). FULL JOIN работает как объединение двух множеств. На рисунке 3 показана диаграмма Венна для FULL JOIN двух таблиц. Результатом операции опять же является закрашенная область.

Рисунок 3. FULL JOIN.

Синтаксис почти такой же, как показанный выше:

Набор результатов, возвращаемых этим выражением, выглядит так:

FULL JOIN возвращает все записи из таблиц Table1 и Table2 , без повторяющихся данных.

LEFT JOIN

Также известен как LEFT OUTER JOIN, и является частным случаем FULL JOIN. Дает все запрошенные данные из таблицы в левой части JOIN плюс данные из правой таблицы, пересекающиеся с первой таблицей. На рисунке 4 показана диаграмма Венна, иллюстрирующая LEFT JOIN для двух таблиц.

Рисунок 4. LEFT JOIN.

Результатом этого выражения будет:

Третья и четвертая записи ( key1 равен 6 и 7) содержат NULL-значения в последнем поле, потому что для них нет информации из второй таблицы. Это значит, что у нас есть значение в поле key2 в Table1 , но нет соответствующего ему значения в Table2 .

RIGHT JOIN

Также известен как RIGHT OUTER JOIN, и является еще одним частным случаем FULL JOIN. Он выдает все запрошенные данные из таблицы, стоящей в правой части оператора JOIN, плюс данные из левой таблицы, пересекающиеся с правой. Диаграмма Венна для RIGHT JOIN двух таблиц показана на рисунке 5.

Рисунок 5. RIGHT JOIN.

Как видите, синтаксис очень похож на показанный выше:

Результатом этого выражения будет:

Как видите, теперь записи с key1 , равным 6 и 7, отсутствуют в результатах, потому что для них нет соответствующих записей в правой таблице. Четыре записи содержат NULL в первом поле, поскольку для них нет данных в левой таблице.

CROSS JOIN

CROSS JOIN – это на самом деле Декартово произведение. При использовании CROSS JOIN генерируется точно тот же результат, что и при вызове двух таблиц (разделенных запятой) без всякого JOIN вообще. Это значит, что мы получим огромный набор результатов, где каждая запись из Table1 будет дублирована для каждой записи из Table2 . Если в Table1 содержится N1 записей, а в Table2 – N2 записей, в результате будет N1 х N2 записей.

Я не верю, что есть какой-то способ представить этот результат в виде диаграммы Венна. Я предполагаю, что это должно быть трехмерное изображение. Если это действительно так, то диаграмма будет более запутывающей, чем объяснение.

Синтаксис CROSS JOIN таков:

Поскольку в Table1 содержится 5 записей, а в Table2 – еще 7, результат этого запроса будет содержать 35 записей (5 x 7).

Совершенно честно, я не могу сейчас припомнить ни одной реальной ситуации, когда мне понадобилось бы сгенерировать декартово произведение двух таблиц. Но если оно вам понадобится, есть CROSS JOIN.

Кроме всего прочего, стоит подумать и о производительности. Допустим, что вы случайно запустили на рабочем сервере запрос, содержащий CROSS JOIN для двух таблиц по миллиону записей в каждой. Это, несомненно, добавит вам головной боли. Возможно, у вашего сервера начнутся проблемы с производительностью, поскольку это запрос будет исполняться долго, и потреблять при этом существенное количество ресурсов сервера.

SELF JOIN

Оператор JOIN можно использовать для комбинирования любой пары таблиц, включая комбинацию таблицы с самой собой. Это и есть «SELF JOIN».

Посмотрите на классический пример, возвращающий имя начальника сотрудника (по таблице 1). В этом примере мы полагаем, что значение в field2 – фактически кодовый номер босса, следовательно, он связан с key1.

А вот результат запроса:

Последняя запись в данном примере показывает, что у Гарри нет начальника, другими словами, он №1 в иерархии компании.

Исключение пересечения множеств

Посмотрев на последнюю диаграмму Венна из приведенных выше, можно задаться простым вопросом: что, если мне нужны все записи из Table1, кроме тех, для которых есть соответствующие записи в Table2 . Что ж, это крайне полезно в повседневной работе, но для этого, очевидно, не нужен особый оператор JOIN.

Рисунок 6. Непересекающиеся записи в Таблице 1.

Посмотрите на предыдущие наборы результатов, и вы увидите, что нужно всего лишь добавить в SQL-запрос оператор WHERE, чтобы найти записи, содержащие NULL в ключе Table2 . Это даст нам набор результатов, соответствующий диаграмме Венна, показанной на рисунке 6.

Можно в этом запросе написать LEFT JOIN, например:

И, наконец, набор результатов будет выглядеть так:

При выполнении таких запросов нужно правильно выбирать поле для оператора WHERE. Нужно использовать поле, не допускающее NULL-значений. В противном случае набор результатов может содержать ненужные записи. Поэтому я и предложил использовать ключ второй таблицы, точнее, ее первичный ключ. Поскольку первичные ключи не могут содержать NULL-значения, это гарантирует, что набор результатов будет таким, как и предполагалось.

Слово о планах исполнения

По ходу действия мы подошли к важному моменту. Обычно мы не задумываемся об этом, но нужно знать, что планы исполнения SQL-запросов сперва вычисляют результат операторов FROM и JOIN (если таковой имеется), а только затем исполняют оператор WHERE.

Это верно как для SQL Server, так и для любой другой РСУБД.

Базовое понимание работы SQL важно для любого администратора БД или разработчика. Это помогает в работе. Если вам интересно, посмотрите на план выполнения запроса, приведенного выше (рисунок 7).

Рисунок 7. План исполнения запроса, использующего LEFT JOIN.

JOIN и индексы

Посмотрите еще раз на план исполнения запроса. Заметьте, он использует кластерные индексы для обеих таблиц. Использование индексов – лучший способ ускорить выполнение запросов. Но нужно обращать внимание на ряд деталей.

При создании запросов мы ожидаем, что SQL Server Query Optimizer будет использовать индексы таблиц для увеличения производительности. Мы также можем помочь Query Optimizer-у выбрать индексированные поля, являющиеся частью запроса.

Например, при использовании оператора JOIN, идеальный подход состоит в том, чтобы соединение основывалось на индексированных полях. Посмотрев в план исполнения, можно заметить, что используется кластерный индекс для Table2 . Этот индекс был автоматически создан по key2 при создании таблицы, поскольку key2 – это первичный ключ этой таблицы.

С другой стороны, таблица Table1 не индексирована по полю key2 . Из-за этого оптимизатор запросов пытается быть умным и увеличить производительность запроса к key2, используя единственный доступный индекс. Это табличный кластерный индекс, основанный на key1 , первичном ключе Table1 . Как видите, оптимизатор запросов – действительно умное средство. Но вы сильно поможете ему, если создадите новый (некластерный) индекс по key2 .

Если не забывать о ссылочной целостности, поле key2 должно быть внешним ключом Table1 , поскольку оно связано с другим полем другой таблицы (то есть Table2.key2 ).

Лично я считаю, что внешние ключи должны присутствовать во всех реальных моделях БД. Причем это хорошая идея – создавать некластерные индексы для всех внешних ключей. Вы всегда будете исполнять множество запросов, а также использовать оператор JOIN, основываясь на первичных и внешних ключах.

Важно: SQL Server автоматически создает кластерный индекс для первичных ключей. Однако по умолчанию он ничего не делает с внешними ключами. Проверьте, что ваша СУБД настроена надлежащим образом.

Неравенства

При создании SQL-запросов, использующих оператор JOIN, мы обычно сравниваем, равно ли одно поле одной таблицы другому полю другой таблицы. Но это не обязательный синтаксис. Можно использовать любой логический оператор, например, «не равно» (<>), «больше» (>), «меньше» ( Table1 , ту, у которой key1 равен 3. Проблема в том, что есть 6 записей и Table2, удовлетворяющая условиям соединения. Посмотрите на результат запроса:

Рекомендуем к прочтению

CROSS JOIN против INNER JOIN в SQL

CROSS JOIN = (ВНУТРЕННИЙ) JOIN = запятая («,»)

TL; DR Единственная разница между SQL CROSS JOIN, (INNER) JOIN и запятой («,») (кроме запятой, имеющей более низкий приоритет для порядка оценки) состоит в том, что (INNER) JOIN имеет ON, а CROSS JOIN и запятую — нет.

Повторные промежуточные продукты

Все три производят промежуточный концептуальный реляционный «декартовский» продукт в стиле SQL, то есть перекрестное соединение, всех возможных комбинаций строки из каждой таблицы. Это включено и / или ГДЕ, что уменьшает количество строк. SQL Fiddle

Стандарт SQL определяет <запятую> через продукт (7.5 1.b.ii), <перекрестное соединение> через <запятую> (7.7 1.a) и JOIN ON <условие поиска> через <запятую> плюс WHERE (7.7 1.b ).

Как говорит Википедия:

Перекрестное соединение

CROSS JOIN возвращает декартово произведение строк из таблиц в соединении. Другими словами, он будет производить строки, которые объединяют каждую строку из первой таблицы с каждой строкой из второй таблицы.

Внутреннее соединение

[…] Результат объединения может быть определен как результат первого взятия декартова произведения (или перекрестного объединения) всех записей в таблицах (объединение каждой записи в таблице A с каждой записью в таблице B) и затем возврата все записи, которые удовлетворяют предикату соединения.

В «неявной нотации объединения» просто перечисляются таблицы для объединения в предложении FROM оператора SELECT с использованием запятых для их разделения. Таким образом, он определяет перекрестное соединение

Re OUTER JOINs и использование ON против ГДЕ в них см. Условия в LEFT JOIN (ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ) против INNER JOIN .

Зачем сравнивать столбцы между таблицами?

Когда нет повторяющихся строк:

Каждая таблица содержит строки, которые составляют истинный оператор из определенного шаблона оператора заполнения-заполненных-именованных-бланков. (Это делает истинное предложение из — удовлетворяет — определенный (характерный) предикат .)

• Базовая таблица содержит строки, которые делают истинный оператор из некоторого заданного DBA шаблона оператора:

  /* rows where
  customer C.CustomerID has age C.Age and ...
  */
  FROM Customers C

• Промежуточный продукт объединения содержит строки, которые делают истинное утверждение из AND шаблонов его операндов:

  /* rows where
      customer C.CustomerID has age C.Age and ...
  AND movie M.Movie is rented by customer M.CustomerID and ...
  */
  FROM Customers C CROSS JOIN Movies M

• ON & WHERE условия AND, чтобы дать дополнительный шаблон. Значение снова строки, которые удовлетворяют этому шаблону:

  /* rows where
      customer C.CustomerID has age C.Age and ...
  AND movie M.Movie is rented by customer M.CustomerID and ...
  AND C.CustomerID = M.CustomerID
  AND C.Age >= M.[Minimum Age]
  AND C.Age = 18
  */
  FROM Customers C INNER JOIN Movies M
  ON C.CustomerID = M.CustomerID
  AND C.Age >= M.[Minimum Age]
  WHERE C.Age = 18

В частности, сравнение столбцов для (SQL) равенства между таблицами означает, что строки, хранящиеся в продукте из частей шаблона объединенных таблиц, имеют одинаковое (не NULL) значение для этих столбцов. Это просто совпадение, что многие строки обычно удаляются путем сравнения на равенство между таблицами — что необходимо и достаточно для характеристики нужных вам строк.

Просто напишите SQL для шаблона для строк, которые вы хотите!

Значение запросов (и таблиц и условий) см. В разделе:
Как получить совпадающие данные из другой таблицы SQL для двух разных столбцов: Inner Join и / или Union?
Есть ли эмпирическое правило для построения SQL-запроса из понятного человеку описания?

Перегрузка «перекрестное соединение»

К сожалению, термин «перекрестное соединение» используется для:

• Промежуточный продукт.
• CROSS JOIN
• (ВНУТРЕННИЙ) СОЕДИНИТЕ с ON или WHERE, который не сравнивает столбцы из одной таблицы с столбцами из другой. (Так как это имеет тенденцию возвращать так много промежуточных строк продукта.)

Эти различные значения смешиваются. (Например, как в других ответах и ​​комментариях здесь.)

Использование CROSS JOIN против (INNER) JOIN против запятой

Общее соглашение:

• Используйте CROSS JOIN тогда и только тогда, когда вы не сравниваете столбцы между таблицами. Это означает, что отсутствие сравнений было преднамеренным.
• Используйте (INNER) JOIN с ON тогда и только тогда, когда вы сравниваете столбцы между таблицами. (Плюс, возможно, другие условия.)
• Не используйте запятую.

Как правило, условия не для пар таблиц сохраняются для WHERE. Но их, возможно, придется поместить в (n INNER) JOIN ON, чтобы получить соответствующие строки для аргумента RIGHT, LEFT или FULL (OUTER) JOIN.

Re «Не используйте запятую» Смешивание запятой с явным JOIN может ввести в заблуждение, потому что запятая имеет меньший приоритет. Но учитывая роль промежуточного продукта в значении CROSS JOIN, (INNER) JOIN и запятой, аргументы для соглашения выше о том, что он вообще не используется, шатки. Перекрестное соединение или запятая — это как (ВНУТРЕННЕЕ) соединение, находящееся в состоянии ИСТИНА. Промежуточный продукт, ON и WHERE, все вводят AND в соответствующем предикате. Тем не менее, можно думать о INNER JOIN ON — скажем, о создании выходной строки только при поиске пары входных строк, удовлетворяющих условию ON — тем не менее он возвращает строки перекрестного соединения, которые удовлетворяют условию. Единственная причина, по которой ON должен был дополнить запятую в SQL, это написать OUTERСоединения. Конечно, выражение должно прояснить его значение; но то, что ясно, зависит от того, что вещи означают.

Диаграммы Венна Диаграмма Венна с двумя пересекающимися кругами может иллюстрировать разницу между выходными строками для INNER, LEFT, RIGHT & FULL JOIN для одного и того же входа. И когда ВКЛЮЧЕНО, безусловно, ИСТИНА, результат ВНУТРЕННЕГО СОЕДИНЕНИЯ такой же, как ВРЕМЕННОЕ СОЕДИНЕНИЕ. Также он может иллюстрировать строки ввода и вывода для INTERSECT, UNION и EXCEPT. И когда оба входа имеют одинаковые столбцы, результат INTERSECT такой же, как для стандартного SQL NATURAL JOIN, а результат EXCEPT такой же, как для некоторых идиом, включающих LEFT & RIGHT JOIN. Но это не иллюстрирует, как (INNER) JOIN работает в целом. На первый взгляд это кажется правдоподобным . Он может определить детали ввода и / или вывода дляособые случаиON, PK (первичные ключи), FK (внешние ключи) и / или SELECT. Все, что вам нужно сделать, чтобы увидеть это, это определить, какие именно элементы наборов представлены кружками . (Какие запутанные представления никогда не проясняются.) (Помните, что обычно для выходных строк объединений заголовки отличаются от входных строк . А таблицы SQL — это пакеты, а не наборы строк с NULL .)

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

В этом учебном пособии вы узнаете, как использовать SQLite JOINS (inner и outer) с синтаксисом и примерами.

Описание

SQLite JOINS используются для извлечения данных из нескольких таблиц. SQLite JOIN выполняется всякий раз, когда две или более таблицы объединяются в операторе SQL.
Существуют различные типы SQLite JOIN:

Подсказка. В SQLite не поддерживаются RIGHT OUTER JOIN и FULL OUTER JOIN.

Итак, давайте обсудим синтаксис SQLite JOIN, рассмотрим наглядные иллюстрации SQLite JOINS и рассмотрим некоторые примеры.

INNER JOIN (Простое соединение)

SQLite INNER JOIN это самый распространенный тип объединения. SQLite INNER JOINS возвращают все строки из нескольких таблиц, где выполняется условие соединения.

Синтаксис

Синтаксис INNER JOIN в SQLite:

SELECT columns
FROM table1
INNER JOIN table2
ON table1.column = table2.column;

Рисунок

На этом рисунке SQLite INNER JOIN возвращает затененную область:

SQLite INNER JOIN будет возвращать записи, где пересекаются table1 и table2.

Пример

Вот пример SQLite INNER JOIN:

SELECT employees.employee_id,
employees.last_name,
positions.title
FROM employees
INNER JOIN positions
ON employees.position_id = positions.position_id;

В этом SQLite примере INNER JOIN будут возвращены все строки из таблиц employees и positions, где в таблицах employees и positions есть совпадающее значение position_id.

Давайте посмотрим на некоторые данные, чтобы понянть, как работает INNER JOINS:

У нас есть таблица с именем employee и четырьмя полями (employee_id, last_name, first_name и position_id). Она содержит следующие данные:

У нас есть еще одна таблица с названием position с двумя полями (position_id и title). Она содержит следующие данные:

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

SELECT employees.employee_id,
employees.last_name,
positions.title
FROM employees
INNER JOIN positions
ON employees.position_id = positions.position_id;

Наш результирующий набор будет выглядеть так:

Строка для employee_id 10003 из таблицы employees была бы опущена, так как соответствующий position_id не существует в таблице positions. Строка для position_id, равная 4, из таблицы positions будет опущена, поскольку этот positions не существует в таблице employees.

Старый синтаксис

В заключение следует отметить, что приведенный выше пример SQLite INNER JOIN можно переписать с использованием более старого неявного синтаксиса следующим образом (но мы все же рекомендуем использовать синтаксис ключевого слова INNER JOIN):

SELECT employees.employee_id,
employees.last_name,
positions.title
FROM employees, positions
WHERE employees.position_id = positions.position_id;

LEFT OUTER JOIN

Другой тип объединения SQLite 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 объединения).

Синтаксис

Синтаксис SQLite LEFT OUTER JOIN:

SELECT columns
FROM table1
LEFT [OUTER] JOIN table2
ON table1.column = table2.column;

Рисунок

На этом рисунке SQLite LEFT OUTER JOIN возвращает затененную область:

SQLite LEFT OUTER JOIN возвращает все записи из table1 и только те записи из table2, которые пересекаются с table1.

Пример

Вот пример SQLite LEFT OUTER JOIN:

SELECT employees.employee_id,
employees.last_name,
positions.title
FROM employees
LEFT OUTER JOIN positions
ON employees.position_id = positions.position_id;

В этом примере LEFT OUTER JOIN будут возвращены все строки из таблицы employees и только те строки из таблицы positions, где объединенные поля равны.

Если значение position_id в таблице employees не существует в таблице positions, все поля в таблице positions будут отображаться как в результирующем наборе.

Давайте посмотрим на некоторые данные, чтобы понять, как работает LEFT OUTER JOINS:

У нас есть таблица с employee и четырьмя полями (employee_id, last_name, first_name и position_id). Она содержит следующие данные:

У нас есть вторая таблица с position и двумя полями (position_id и title). Она содержит следующие данные:

Если мы запустим оператор SELECT (который содержит LEFT OUTER JOIN) ниже:

SELECT employees.employee_id,
employees.last_name,
positions.title
FROM employees
LEFT OUTER JOIN positions
ON employees.position_id = positions.position_id;

Наш результирующий набор будет выглядеть так:

Строка для employee_id = 10003 будет включена, поскольку был использован LEFT OUTER JOIN. Однако вы заметите, что поле заголовка для этой записи содержит значение , поскольку в таблице positions нет соответствующей строки.

CROSS JOIN

Другой тип SQLite объединения называется CROSS JOIN. Этот тип объединения возвращает комбинированный результирующий набор с каждой строкой из первой таблицы, сопоставленной с каждой строкой из второй таблицы. Это также называется декартовым произведением.

Синтаксис

Синтаксис для SQLite CROSS JOIN:

SELECT columns
FROM table1
CROSS JOIN table2;

Подсказка. В отличие от соединения INNER или OUTER, CROSS JOIN не имеет условий для объединения двух таблиц.

Рисунок

На этом рисунке SQLite CROSS JOIN возвращает каждую строку из table1, соответствующую каждой строке из table2.

Пример

Вот пример SQLite CROSS JOIN:

SELECT *
FROM positions
CROSS JOIN departments;

Этот пример CROSS JOIN вернул бы все строки из таблицы departments, соответствующие всем строкам из таблицы positions.

Давайте рассмотрим некоторые данные, чтобы объяснить, как работает CROSS JOINS:

У нас есть таблица positions содержащая следующие данные:

У нас есть вторая таблица под названием departments со следующими данными:

Если мы запустим запрос SELECT (который содержит CROSS JOIN) ниже:

SELECT *
FROM positions
CROSS JOIN departments;

Наш результирующий набор будет выглядеть так:

Поскольку таблица positions имеет 4 строки, а departments — 2 строки, перекрестное соединение вернет 8 строк (потому что 4×2 = 8). Каждая строка таблицы positions сопоставляется с каждой строкой таблицы departments.

Присоединяйтесь к Spark SQL | 7 различных типов объединений в Spark SQL (примеры)

Введение в Join в Spark SQL

Как мы знаем, объединения в SQL используются для объединения данных или строк из двух или более таблиц на основе общего поля между ними. В этой теме мы не узнаем о Join в Spark SQL Join в Spark SQL.

В Spark SQL Dataframe или Dataset представляют собой табличную структуру в памяти, имеющую строки и столбцы, которые распределены по нескольким узлам. Как и обычные таблицы SQL, мы также можем выполнять операции соединения на Dataframe или наборе данных в Spark SQL на основе общего поля между ними.

Существуют различные типы операций объединения, доступных в SQL. В зависимости от бизнес-случая мы выбираем операцию соединения. В следующем разделе мы собираемся продемонстрировать каждый тип объединения с примером.

Типы объединения в Spark SQL

Ниже приведены различные типы объединений, доступных в Spark SQL:

• ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ
• CROSS JOIN
• ЛЕВОЕ НАРУЖНОЕ СОЕДИНЕНИЕ
• ПРАВО НАРУЖНОЕ
• ПОЛНОЕ НАРУЖНОЕ СОЕДИНЕНИЕ
• ЛЕВАЯ ПОЛУЗАПИСЬ
• ЛЕВЫЙ АНТИ СОЕДИНЕНИЕ

Пример создания данных

Мы будем использовать следующие данные для демонстрации различных типов объединений:

Набор данных книги:

case class Book(book_name: String, cost: Int, writer_id:Int)
val bookDS = Seq(
Book("Scala", 400, 1),
Book("Spark", 500, 2),
Book("Kafka", 300, 3),
Book("Java", 350, 5)
).toDS()
bookDS.show()

Набор данных Writer:

case class Writer(writer_name: String, writer_id:Int)
val writerDS = Seq(
Writer("Martin", 1),
Writer("Zaharia " 2),
Writer("Neha", 3),
Writer("James", 4)
).toDS()
writerDS.show()

Типы соединений

Ниже перечислены 7 различных типов соединений:

1.

ВНУТРЕННИЕ СОЕДИНЕНИЯ

INNER JOIN возвращает набор данных, в котором есть строки с совпадающими значениями в обоих наборах данных, т.е. значение общего поля будет одинаковым.

val BookWriterInner = bookDS.join(writerDS, bookDS("writer_id") === writerDS("writer_id"), "inner")
BookWriterInner.show()

2. CROSS JOIN

CROSS JOIN возвращает набор данных, который представляет собой количество строк в первом наборе данных, умноженное на количество строк во втором наборе данных. Такой результат называется декартовым произведением.
Предварительное условие: для использования перекрестного соединения для spark.sql.crossJoin.enabled должно быть установлено значение true. В противном случае будет сгенерировано исключение.

spark.conf.set("spark.sql.crossJoin.enabled", true)
val BookWriterCross = bookDS.join(writerDS)
BookWriterCross.show()

3. ЛЕВОЕ НАРУЖНОЕ СОЕДИНЕНИЕ

LEFT OUTER JOIN возвращает набор данных, в котором есть все строки из левого набора данных, и совпадающие строки из правого набора данных.

val BookWriterLeft = bookDS.join(writerDS, bookDS("writer_id") === writerDS("writer_id"), "leftouter")
BookWriterLeft.show()

4. ПРАВО НАРУЖНОЕ СОЕДИНЕНИЕ

RIGHT OUTER JOIN возвращает набор данных, в котором есть все строки из правого набора данных, и совпадающие строки из левого набора данных.

val BookWriterRight = bookDS.join(writerDS, bookDS("writer_id") === writerDS("writer_id"), "rightouter")
BookWriterRight.show()

5. ПОЛНОЕ НАРУЖНОЕ СОЕДИНЕНИЕ

FULL OUTER JOIN возвращает набор данных, в котором есть все строки, если есть совпадение в левом или правом наборе данных.

val BookWriterFull = bookDS.join(writerDS, bookDS("writer_id") === writerDS("writer_id"), "fullouter")
BookWriterFull.show()

6. ЛЕВАЯ ПОЛУЗАПИСЬ

LEFT SEMI JOIN возвращает набор данных, в котором все строки из левого набора данных имеют свои соответствия в правом наборе данных. В отличие от LEFT OUTER JOIN, возвращенный набор данных в LEFT SEMI JOIN содержит только столбцы из левого набора данных.

val BookWriterLeftSemi = bookDS.join(writerDS, bookDS("writer_id") === writerDS("writer_id"), "leftsemi")
BookWriterLeftSemi.show()

7. ЛЕВЫЙ АНТИ ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ

ANTI SEMI JOIN возвращает набор данных, в котором есть все строки из левого набора данных, у которых нет соответствия в правом наборе данных. Он также содержит только столбцы из левого набора данных.

val BookWriterLeftAnti = bookDS.join(writerDS, bookDS("writer_id") === writerDS("writer_id"), "leftanti")
BookWriterLeftAnti.show()

Вывод — присоединяйтесь в Spark SQL

Объединение данных является одной из наиболее распространенных и важных операций для выполнения нашего бизнес-сценария. Spark SQL поддерживает все основные типы объединений. При присоединении мы также должны учитывать производительность, поскольку для этого могут потребоваться большие передачи по сети или даже создание наборов данных за пределами нашей способности обрабатывать. Для повышения производительности Spark использует оптимизатор SQL для изменения порядка или установки фильтров. Spark также ограничивает опасное соединение i. e CROSS JOIN. Для использования перекрестного соединения для spark.sql.crossJoin.enabled должно быть явно задано значение true.

Рекомендуемые статьи

Это руководство по присоединению к Spark SQL. Здесь мы обсуждаем различные типы соединений, доступных в Spark SQL, с примером. Вы также можете посмотреть на следующую статью.

1. Типы объединений в SQL
2. Таблица в SQL
3. SQL Вставить Запрос
4. Транзакции в SQL
5. PHP фильтры | Как проверить пользовательский ввод с использованием различных фильтров?

SQL.RU | Чудесный оператор CROSS APPLY

Сегодня я хочу рассказать более подробно об операторе APPLY, а конкретнее о его типе CROSS APPLY. Этот оператор появился впервые в SQL Server 2005, но к сожалению многие так и не научились им пользоваться, возможно это из-за того, что в BOL (SQL Server Books Online) этот оператор плохо описан и имеет очень «сухие» примеры его использования. В этой статье я покажу несколько интересных демонстраций, где этот оператор может пригодиться.

Основная фича оператора заключается в том, что APPLY позволяет вызывать табличную функцию для каждой строки, возвращаемой внешним табличным выражением запроса. Именно этот пример есть в BOL.
Оператор CROSS APPLY возвращает только строки из внешней таблицы, которые создает результирующий набор из возвращающего табличное значение функции. Оператор OUTER APPLY возвращает и строки, которые формируют результирующий набор, и строки, которые этого не делают, со значениями NULL в столбцах, созданных возвращающей табличное значение функцией.

Для демонстрации некоторых фич оператора APPLY, создадим тестовую БД и пару таблиц:

use master
go

--Создаю тестовую БД, 
--для демонстрации возможностей оператора CrossApply
if db_id ( 'CrossApplyDemo' ) is not null
drop database CrossApplyDemo
go
create database CrossApplyDemo
go

use CrossApplyDemo
go

--Создаю тестовую таблицу стран
if object_id ( 'dbo.Countries', 'U' ) is not null
drop table dbo.Countries
go
create table dbo.Countries ( CountryID int, Country nvarchar(255) )
go

--Добавим 5 стран, используя синтаксис SQL Server 2008
insert into dbo.Countries ( CountryID, Country )
values ( 1, N'Россия' ), ( 2, N'США' ), ( 3, N'Германия' )
     , ( 4, N'Франция' ), ( 5, N'Италия' ), ( 6, N'Испания' )
go

--Создаю тестовую таблицу городов
if object_id ( 'dbo.Cities', 'U' ) is not null
drop table dbo.Cities
go
create table dbo.Cities ( CityID int, CountryID int, City nvarchar(255) )
go

--Добавим несколько городов
insert into dbo. Cities ( CityID, CountryID, City )
values ( 1, 1, N'Москва' ), ( 2, 1, N'Санкт-Петербург' ), ( 3, 1, N'Екатеринбург' )
     , ( 4, 1, N'Новосибирс' ), ( 5, 1, N'Самара' ), ( 6, 2, N'Чикаго' )
     , ( 7, 2, N'Вашингтон' ), ( 8, 2, N'Атланта' ), ( 9, 3, N'Берлин' )
     , ( 10, 3, N'Мюнхен' ), ( 11, 3, N'Гамбург' ), ( 12, 3, N'Бремен' )
     , ( 13, 4, N'Париж' ), ( 14, 4, N'Лион' ), ( 15, 5, N'Милан' )
go  

Основное назначение оператора — это работа с табличными функциями. Создадим функцию, которая возвращает список городов по входному параметру @CountyID:

--Табличная функция
create function dbo.GetCities( @CountyID int )
returns table
as
return
(
select CityID, City from dbo.Cities 
  where CountryID = @CountyID
)
go

Результат вызова функции представлен ниже:

select * from dbo.GetCities (1)
------------------------------
--Результат:
------------------------------
--CityID      City
------------- ---------------------
--1           Москва
--2           Санкт-Петербург
--3           Екатеринбург
--4           Новосибирс
--5           Самара

А теперь с помощью оператора APPLY я выведу список городов для каждой страны из таблицы Countries

select * from dbo.Countries c 
  cross apply dbo.GetCities ( c.CountryID ) ap
------------------------------
--Результат:
------------------------------
--CountryID   Country         CityID      City
------------- --------------- ----------- ---------------
--1           Россия          1           Москва
--1           Россия          2           Санкт-Петербург
--1           Россия          3           Екатеринбург
--1           Россия          4           Новосибирс
--1           Россия          5           Самара
--2           США             6           Чикаго
--2           США             7           Вашингтон
--2           США             8           Атланта
--3           Германия        9           Берлин
--3           Германия        10          Мюнхен
--3           Германия        11          Гамбург
--3           Германия        12          Бремен
--4           Франция         13          Париж
--4           Франция         14          Лион
--5           Италия          15          Милан

Очень удобно, но подобный пример описан в БОЛ, а я покажу, как можно ещё использовать оператор CROSS APPLY.

Часто бывает задача вывести несколько первых значений из группы. Например, как вывести по 3 города для каждой страны, отсортированных по алфавиту!? С помощью оператора APPLY это сделать достаточно легко:

select * from dbo.Countries c
cross apply ( select top 3 City from dbo.Cities 
                where CountryID = c.CountryID order by City 
            ) ap
------------------------------
--Результат:
------------------------------            
--CountryID   Country         City
------------- --------------- ---------------
--1           Россия          Екатеринбург
--1           Россия          Москва
--1           Россия          Новосибирс
--2           США             Атланта
--2           США             Вашингтон
--2           США             Чикаго
--3           Германия        Берлин
--3           Германия        Бремен
--3           Германия        Гамбург
--4           Франция         Лион
--4           Франция         Париж
--5           Италия          Милан

Теперь попробуем ещё более усложнить наш запрос. Выведем первую букву каждого из 3х городов каждой страны и общее количество этих букв среди ВСЕХ городов текущей страны:

select * from dbo.Countries c
cross apply ( select top 3 City from dbo.Cities where CountryID = c.CountryID order by City 
            ) ap
cross apply ( select l 'Letter', sum (cl) 'LetterCount' 
                from
                (select left( ap.City, 1 ) l,
                        len( City ) - len ( replace ( City, left( ap.City, 1 ) ,'' ) )  cl
                   from dbo.Cities where CountryID = c.CountryID
                 ) t 
              group by l
            ) apLetters
------------------------------
--Результат:
------------------------------   
--CountryID   Country         City            Letter LetterCount
------------- --------------- --------------- ------ -----------
--1           Россия          Екатеринбург    Е      4
--1           Россия          Москва          М      2
--1           Россия          Новосибирс      Н      3
--2           США             Атланта         А      5
--2           США             Вашингтон       В      1
--2           США             Чикаго          Ч      1
--3           Германия        Берлин          Б      3
--3           Германия        Бремен          Б      3
--3           Германия        Гамбург         Г      2
--4           Франция         Лион            Л      1
--4           Франция         Париж           П      1
--5           Италия          Милан           М      1

Кроме того оператор может пригодиться для распарсивания значений из строки с разделителем. Предположим, что у нас есть таблица-помойка в которой хранится информация о каких-то людях: фамилия, Имя, Отчество, год рождения и город в котором он проживает. Все параметры разделены запятой, при этом в строке могут храниться не все эти значения.

--Создаю ещё одну тестовую таблицу 
if object_id ( 'dbo.TestTable', 'U' ) is not null
drop table dbo.TestTable
go
create table dbo.TestTable ( val nvarchar(1024) )
insert into dbo.TestTable
select N'Иванов,Иван,Иванович,1980,Москва'
union all
select N'Петров,,,1988'
union all
select N'Сидоров,Иван,Юрьевич,,Саратов'
union all
select N',Степан,,,Екатеринбург'
union all
select N'Кузнецов,,Иванович'
union all
select N'Путин'

select * from dbo.TestTable
------------------------------
--Результат:
------------------------------
--val
-----------------------------------
--Иванов,Иван,Иванович,1980,Москва
--Петров,,,1988
--Сидоров,Иван,Юрьевич,,Саратов
--,Степан,,,Екатеринбург
--Кузнецов,,Иванович
--Путин

Задача: вытащить каждое значение в отдельную колонку, своего рода попытка нормализации. Вариантов для распарсивания этих строк много, но мы попробуем это сделать с помощью оператора CROSS APPLY. Для начала мы дополним каждую строку несколькими запятыми в конце строки, а именно 5 (по максимальному кол-ву параметров в строке):

select string from dbo.TestTable
cross apply ( select string = val + ',,,,,' ) f1
------------------------------
--Результат:
------------------------------
--string
-----------------------------------
--Иванов,Иван,Иванович,1980,Москва,,,,,
--Петров,,,1988,,,,,
--Сидоров,Иван,Юрьевич,,Саратов,,,,,
--,Степан,,,Екатеринбург,,,,,
--Кузнецов,,Иванович,,,,,
--Путин,,,,,

А теперь объясню, как это нам поможет. Дополнив строку запятыми мы можем однозначно вытаскивать значения, делать мы это будем с помощью (опять же) CROSS APPLY и строковой функции CHARINDEX. Для окончательного разрезания строки, необходимо получить позицию (порядковый номер в строке) каждой запятой:

select p1, p2, p3, p4, p5 
  from dbo.TestTable
  cross apply ( select string = val + ',,,,,' ) f1
  cross apply ( select p1 = charindex( ',', string ) ) ap1
  cross apply ( select p2 = charindex( ',', string, p1 + 1 ) ) ap2
  cross apply ( select p3 = charindex( ',', string, p2 + 1 ) ) ap3
  cross apply ( select p4 = charindex( ',', string, p3 + 1 ) ) ap4
  cross apply ( select p5 = charindex( ',', string, p4 + 1 ) ) ap5
------------------------------
--Результат:
------------------------------
--string
-----------------------------------
--p1          p2          p3          p4          p5
------------- ----------- ----------- ----------- -----------
--7           12          21          26          33
--7           8           9           14          15
--8           13          21          22          30
--1           8           9           10          23
--9           10          19          20          21
--6           7           8           9           10

Теперь у нас есть все, для того, чтобы разделить нашу таблицу с одной колонкой на таблицу, где каждое значение хранится в отдельной колонке. И опять же с помощью CROSS APPLY:

select NewTable.* 
  from dbo.TestTable
  cross apply ( select string = val + ',,,,,' ) f1
  cross apply ( select p1 = charindex( ',', string ) ) ap1
  cross apply ( select p2 = charindex( ',', string, p1 + 1 ) ) ap2
  cross apply ( select p3 = charindex( ',', string, p2 + 1 ) ) ap3
  cross apply ( select p4 = charindex( ',', string, p3 + 1 ) ) ap4
  cross apply ( select p5 = charindex( ',', string, p4 + 1 ) ) ap5
  cross apply ( select LastName = substring( string, 1, p1-1 )                   
                     , MiddleName = substring( string, p1+1, p2-p1-1 )                   
                     , FirstName = substring( string, p2+1, p3-p2-1 )                   
                     , Year = substring( string, p3+1, p4-p3-1 )
                     , City = substring( string, p4+1, p5-p4-1 )
              ) NewTable

В последнем, на сегодня, примере использования оператора CROSS APPLY попробуем разделить строки на отдельные слова и посчитаем их общее количество, вот тестовые данные:

declare @t table ( Message varchar(255))
insert into @t
select 'Киев'
union all
select 'Киев Моссква'
union all
select 'Киев Моссква Екатеринбург'
union all
select 'Лондон Екатеринбург Донецк'
union all
select 'Моссква Самара Саратов Самара'
union all
select 'Киев Моссква Киев Воронеж'

select * from @t

------------------------------
--Результат:
------------------------------
--Message
--------------------------------
--Киев
--Киев Моссква
--Киев Моссква Екатеринбург
--Лондон Екатеринбург Донецк
--Моссква Самара Саратов Самара
--Киев Моссква Киев Воронеж

Ну и сам запрос, подсчитывающий сколько каждый из городов встречается в этой таблице:

select Word, count(*) cl 
from @t join master. .spt_values on substring( ' '+Message, Number, 1 ) = ' ' 
                               and Number  0
group by Word

------------------------------
--Результат:
------------------------------
--Word                 cl
---------------------- -----------
--Воронеж              1
--Донецк               1
--Екатеринбург         2
--Киев                 5
--Лондон               1
--Моссква              4
--Самара               2
--Саратов              1

Вы можете сказать, что почти все примеры, которые я рассмотрел в этой статье, можно реализовать и без оператора CROSS APPLY. Я, конечно же с вами соглашусь, но цель была показать на сколько оператор удобен в использовании и думаю этот топик найдет своих читателей.

Объединение таблиц в SQL Примеры

Лабораторная работа № 9

Соединение таблиц

ЗАДАНИЕ: Создать 2 таблицы (например “Владельцев” и “Участки” с отношениями много ко многим) предусмотреть в таблицах связь по нескольки полям и выполнить различные виды соединения таблиц. Описвть результаты выполнения запросов.

В разделе FROM оператора SELECT можно использовать соединенные таблицы. Пусть в результате некоторых операций мы получаем таблицы A и B. Такими операциями могут быть, например, оператор SELECT или другая соединенная таблица. Тогда синтаксис соединенной таблицы имеет следующий вид:

Соединенная таблица ::= Перекрестное соединение | Естественное соединение

| Соединение посредством предиката

| Соединение посредством имен столбцов | Соединение объединения Тип соединения ::=

INNER

| LEFT [OUTER] | RIGTH [OUTER] | FULL [OUTER]

Перекрестное соединение ::= Таблица А CROSS JOIN Таблица В Естественное соединение ::=

Таблица А [NATURAL] [Тип соединения] JOIN Таблица В Соединение посредством предиката ::=

Таблица А [Тип соединения] JOIN Таблица В ON Предикат Соединение посредством имен столбцов ::=

Таблица А [Тип соединения] JOIN Таблица В USING (Имя столбца. ,..) Соединение объединения ::=

Таблица А UNION JOIN Таблица В

Термины:

CROSS JOIN — Перекрестное соединение возвращает просто декартово произведение таблиц. Такое соединение в разделе FROM может быть заменено списком таблиц через запятую.

NATURAL JOIN — Естественное соединение производится по всем столбцам таблиц А и В, имеющим одинаковые имена. В результатирующую таблицу одинаковые столбцы вставляются только один раз.

JOIN Е ON — Соединение посредством предиката соединяет строки таблиц А и В посредством указанного предиката.

JOIN Е USING — Соединение посредством имен столбцов соединяет отношения подобно естественному соединению по тем общим столбцам таблиц А и Б, которые указаны в списке USING.

OUTER — Ключевое слово OUTER (внешний) не является обязательными, оно не используется ни в каких операциях с данными.

INNER — Тип соединения «внутреннее». Внутренний тип соединения используется по умолчанию, когда тип явно не задан. В таблицах А и В соединяются только те строки, для которых найдено совпадение.

LEFT (OUTER) — Тип соединения «левое (внешнее)». Левое соединение таблиц А и В включает в себя все строки из левой таблицы А и те строки из правой таблицы В, для которых обнаружено совпадение. Для строк из таблицы А, для которых не найдено соответствия в таблице В, в столбцы, извлекаемые из таблицы В, заносятся значения NULL.

RIGHT (OUTER) — Тип соединения «правое (внешнее)». Правое соединение таблиц А и В включает в себя все строки из правой таблицы В и те строки из левой таблицы А, для которых обнаружено совпадение. Для строк из таблицы В, для которых не найдено соответствия в таблице А, в столбцы, извлекаемые из таблицы А заносятся значения NULL.

FULL (OUTER) — Тип соединения «полное (внешнее)». Это комбинация левого и правого соединений. В полное соединение включаются все строки из обеих таблиц. Для совпадающих строк поля заполняются реальными значениями, для несовпадающих строк поля заполняются в соответствии с правилами левого и правого соединений.

UNION JOIN — Соединение объединения является обратным по отношению к внутреннему соединению. Оно включает только те строки из таблиц А и В, для которых не найдено совпадений. В них используются значения NULL для столбцов , полученных из другой таблицы. Если взять полное внешнее соединение и удалить из него строки, полученные в результате внутреннего соединения, то получится соединение объединения.

Использование соединенных таблиц часто облегчает восприятие оператора SELECT, особенно, когда используется естественное соединение. Если не использовать соединенные таблицы , то при выборе данных из нескольких таблиц необходимо явно указывать условия соединения в разделе

WHERE.

Пример 1. Естественное соединение таблиц (способ 1 — явное указание условий соединения):

SELECT

P.PNUM,

P.PNAME,

PD.DNUM,

PD.VOLUME

FROM P, PD

WHERE P.PNUM = PD.PNUM;

В результате получим новую таблицу, в которой строки с данными о поставщиках соединены со строками с данными о поставках деталей:

Замечание. Соединяемые таблицы перечислены в разделе FROM оператора, условие соединения приведено в разделе WHERE. Раздел WHERE, помимо условия соединения таблиц, может также содержать и условия отбора строк.

Пример 2. Естественное соединение таблиц (способ 2 — ключевые слова JOINЕ USINGЕ):

SELECT

P.PNUM,

P.PNAME,

PD.DNUM,

PD.VOLUME

FROM P JOIN PD USING PNUM;

Замечание. Ключевое слово USING позволяет явно указать, по каким из общих колонок таблиц будет производиться соединение.

Пример 3. Естественное соединение таблиц (способ 3 — ключевое слово

NATURAL JOIN):

SELECT

P.PNUM,

P.PNAME,

PD.DNUM,

PD.VOLUME

FROM P NATURAL JOIN PD;

Замечание. В разделе FROM не указано, по каким полям производится соединение. NATURAL JOIN автоматически соединяет по всем одинаковым полям в таблицах.

Пример 4. Естественное соединение трех таблиц:

SELECT

P.PNAME,

D.DNAME,

PD.VOLUME

FROM

P NATURAL JOIN PD NATURAL JOIN D;

В результате получим следующую таблицу:

Пример 5. Прямое произведение таблиц:

SELECT

P.PNUM,

P.PNAME,

D.DNUM,

D.DNAME

FROM P, D;

В результате получим следующую таблицу:

Замечание. Т.к. не указано условие соединения таблиц, то каждая строка первой таблицы соединится с каждой строкой второй таблицы.

Пример 6. Соединение таблиц по произвольному условию. Рассмотрим таблицы поставщиков и деталей, которыми присвоен некоторый статую (см. пример 8 из предыдущей главы):

Таблица 1 Отношение P (Поставщики)

Ответ на вопрос «какие поставщики имеют право поставлять какие детали?» дает следующий запрос:

SELECT

P.PNUM,

P.PNAME,

P.PSTATUS,

D.DNUM,

D.DNAME,

D.DSTATUS

FROM P, D

WHERE P.PSTATUS >= D.DSTATUS;

В результате получим следующую таблицу:

Базы данных и информационные системыТема 18.

Запросы к нескольким таблицам с использованием Join Конспект лекции

Объединение таблиц с использованием декартова произведения является мощным инструментом при выборке из нескольких таблиц. К недостаткам этого подхода можно отнести сложность написания и чтения запросов при большом количестве таблиц и отсутствие стандартного для всех СУБД синтаксиса для внешних соединений. Потому в стандарт SQL:1999 был включен способ соединения таблиц с использованием предложения JOIN. В подавляющем количестве случаев, для внутренних соединений использование декартова произведения и JOIN-синтаксиса абсолютно равнозначно вплоть до способа выполнения запроса (плана запроса) внутри СУБД. Выбор того или иного способа написания запроса зависит только от предпочтений специалиста и правил, оговоренных в рамках программного продукта. Решающее преимущество в написании запросов JOIN-синтаксис имеет только на внешних соединениях, которые в большинстве СУБД (за исключением Oracle) реализуются только таким образом.

18.1  Внутренние соединения

На слайде приведен перечень писаных в стандарте SQL:1999 join-соединений, а именно:

Приведем примеры использования всех этих соединение.

• NATURAL JOIN — внутренне эквисоединение на основе всех одноименных столбцов таблиц;
• JOINtable2USING — внутренне эквисоединение на основе перечисленных одноименных столбцов таблиц;
• JOIN table2 ON Условие — внутренне соединение таблиц на основе указанного условия.
• CROSS JOIN — декартово произведение двух таблиц
• LEFT/RIGHT/FULL [OUTER] JOIN table3 [ON|USING] — внешнее соединение таблиц.

18.1.1  CROSS JOIN

Самым простым типом соединений является CROSS JOIN. Запросы

SELECT * FROM tbl1, tbl2 

И

SELECT * FROM tbl1 CROSS JOIN tbl2

Являются равнозначными. Как в первом, так и во втором случае мы можем дополнительно отфильтровать результаты в предложении WHERE.

Этот вид соединения введен стандартом для обобщения. Обратите внимание, что в Oracle считается плохим тоном смешивать запросы с несколькими таблицами в предложении FROM и запросы, написанные с JOIN-синтаксисом.

18.1.2  NATURAL JOIN

Natural Join объединяет две таблицы на основе колонок с одинаковыми именами. Поиск таких колонок осуществляется автоматически. Представим, что у нас есть таблицы

tbl1(a integer, b varchar(20), c varchcar(20),d varchar(20))
tbl2(a1 integer, b varchar(20), c1 varchcar(20),d varchar(20))

Тогда запрос

select * from tbl1 natural join tbl2

Равнозначен

Select * from tbl1,tbl2 where tbl1.b=tbl2.b and tbl1.d=tbl2.d

Обратите внимание, eсли колонки имеют одинаковое имя, но разные типы то запрос вернет ошибку

Особенностью использования NATURAL JOIN заключается в том, что одноименные столбцы в таблицах становятся «общими». Потому, при использовании таких столбцов нельзя использовать псевдонимы таблиц.

18.1.3  JOIN USING

Конструкция JOIN … USING, дает большую гибкость, чем NATURAL JOIN. Эта конструкция позволяет указать по каким колонкам будет произведено объединение таблиц. Как и в случае с NATURAL JOIN колонки должны иметь одинаковые имена. Обратите внимание, что для столбцов, указанных в конструкции USING нельзя указывать таблицу, из которой нужно читать данные. Эти колонки становятся «общими» для объединяемых таблиц. В конструкции USING можно указывать несколько столбцов. Для этого столбцы перечисляются через запятую.

Запрос на слайде присоединяет к строкам из таблицы Сотрудники строки из таблицы Отделы по равным значениям в столбце deptno обоих таблиц. Мы указали столбец объединения в конструкции USING (deptno). Теперь, если мы попробуем записать e.deptno или dept.deptno мы получим ошибку «ORA-25154: column part of USING clause cannot have qualifier» — «Колонка, использованная в USING не может иметь префикса (квалификатора)». Попытка записать emp.deptno приведет к ошибке «объект не найден» — таблице emp дали псевдоним «e» и база данных на время выполнения запроса «забывает» старое имя.

18.1.4  JOIN … ON

Еще одним вариантом синтаксиса с использованием JOIN является конструкция JOIN…ON. Эта конструкция обеспечивает набольшую гибкость, потому что после ключевого слова ON можно указать любое логическое выражение, которое будет использоваться, как условие соединения. При этом можно использовать достаточно сложные конструкции, а не только соединение по равенству одноименных колонок.

Обратите внимание, что в отличии от NATURAL JOIN и JOIN…USING, при использовании JOIN…ON обязательно указывать из какой из таблицы читается колонка, если одноименные колонки встречаются в нескольких таблицах.

Конструкции NATURAL JOIN, JOIN…USING, JOIN…ON равнозначны для СУБД. Какую из них применять — выбор р за Вами. Все три запроса на слайде вернут одинаковый результат.

При использовании Join-соединений мы можем объединять более двух таблиц. В примере на слайде мы соединяем строки таблиц Сотрудники и Отделы по условию d.deptno = e.deptno, и таблицы Отделы и Локации по условию d.locno = l.locno. Аналогичным образом мы можем соединить любое количество таблиц. При этом нужно соблюдать правило: в условиях соединения можно использовать только ранее присоединенные таблицы. В нашем примере в первом условии соединения («ON d.deptno = e.deptno ») еще нельзя использовать колонки из таблицы locations, потому что эту таблицу мы еще не присоединили.

Интересно, что при выполнении запроса СУБД может не придерживаться указанного порядка, но при написании запроса у нас таких вольностей нет.

Запрос представленный на слайде можно переписать и при помощи конструкции JOIN … USING. При этом нужно соблюдать те же правила.

SELECT e.employee_id, l.city, d.department_name
FROM employees e
JOIN departments d USING (department_id)
JOIN locations l USING (location_id)

В отличии от конструкций NATURAL JOIN и JOIN…USING только JOIN…ON позволяет записывать само-соединения, потому что в соединяемых таблицах все колонки одноименные. Обратите внимание, что при использовании само-соединениия хотя-бы для одной из соединяемых таблиц необходимо указать псевдоним. На слайде мы соединяем таблицу Сотрудники (псевдоним worker) и таблицу Сотрудники (псевдоним manager). В результате выполнения запроса мы получим 2 столбца: имя сотрудника и имя его руководителя.

Обратите внимание, то скобочки в условии on («ON (worker.mgr = manager.empno)») не являются обязательными, а только визуально группируют условия.

При использовании JOIN…ON в условии соединения можно указать любое логическое выражение, начиная от тривиальных («1=1») и заканчивая сложными. Обратите внимание, что в случае внутреннего соединения не имеет значения, где записать условие — в условии соединения или фразе WHERE. Оба запроса приведенные на слайде равнозначны. Вероятно, даже внутренние механизмы выполнения этих запросов будут идентичны.

18.1.5  Неэквисоединения

На слайде представлен пример запроса с неэквисоединением. В запросе таблицы Сотрудники и Salesgrade объединяются по условию зарплата сотрудника лежит между двумя значениями (колонки верхний и нижний предел зарплат) из таблицы Salesgrade.

18.2  Внешние соединения

Во всех предыдущих запросах (и с декартовым произведением, и с JOIN-ами) мы использовали внутренне соединение: выбираем строки из таблицы А и соответствующие условию соединения строки из таблицы Б. Если подходящих строк в таблице Б не находится, то строка из А не попадает в результирующий набор.

Пример на слайде демонстрирует другой подход: выбираются строки из таблицы Отделы. К этим строкам присоединяются сотрудники работающие в каждом из этих отделов. Если в отделе нет сотрудников, эта строка все-равно попадает в результирующий набор.

Для выполнения внешних соединений используют:

• LEFT OUTER JOIN
• RIGHT OUTER JOIN
• FULL OUTER JOIN.

Ключевое слово OUTER является не обязательным и не несет смысловой нагрузки. Не бывает LEFT INNER JOIN. Ключевое слово LEFT, RIGHT, FULL указывает, какая из таблиц будет главной — указанная во FROM или присоединяемая. Под «главная» понимается — все строки из этой таблицы, которые подходят под условие WHERE будут добавлены в результирующий набор. К этим строкам по возможности (если таки найдутся) присоединятся строки из вспомогательной таблицы, которые соответствуют условиям соединения.

Для внешних соединений можно использовать как JOIN…ON, так и JOIN…USING.

18.2.1  RIGHT OUTER JOIN

В запросе на использован RIGHT JOIN, значит в результирующий набор попадут все строки из таблицы Отделы, которые пройдут по указанному в WHERE. К этим строкам приписываются строки из таблицы Сотрудники, которые подходят под условие (e.dept = d.dept). С помощью этого запроса мы можем найти отделы, в которых нет сотрудников, если добавить предложение WHERE e.empno is null.

18.2.2  LEFT OUTER JOIN

При левом соединении «главной» таблицей выбирается та, которая указана в предложении FROM. Первый запрос вернет всех сотрудников и названия отделов, в которых они работают, включая сотрудников, которые не работают ни в одном отделе.

Второй запрос вернет всех сотрудников и отделы в которых они работают, включая сотрудников, которые не работают ни в одном отделе и названия отделов, в которых не работает ни один сотрудник. То есть FULL JOIN выполняет и правое и левое соединение для таблиц.

Необходимость в внешних соединениях возникла задолго до стандартизации этой возможности. Потому в СУБД Oracle есть альтернативный синтаксис для их написания. В подавляющем числе случаев «старый» и «новый» синтаксис абсолютно равнозначны. В синтаксисе внешних соединений Oracle та колонка, которая может быть пустой по условиям соединения обозначается символом «(+)». Таким образом можно записать как левые, так и правые соединения. Полные (FULL OUTER JOIN) не допускаются.

Перекрестное соединение SQL Server, иллюстрированное практическими примерами

Резюме : в этом руководстве вы узнаете, как использовать SQL Server CROSS JOIN для объединения двух или более несвязанных таблиц.

Ниже показан синтаксис SQL Server CROSS JOIN двух таблиц:

 
  SELECT
select_list
ИЗ
T1
CROSS JOIN T2;  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)  

CROSS JOIN объединил каждую строку из первой таблицы (T1) с каждой строкой из второй таблицы (T2).Другими словами, перекрестное соединение возвращает декартово произведение строк из обеих таблиц.

В отличие от INNER JOIN или LEFT JOIN , перекрестное соединение не устанавливает отношения между объединенными таблицами.

Предположим, что таблица T1 содержит три строки 1, 2 и 3, а таблица T2 содержит три строки A, B и C.

CROSS JOIN получает строку из первой таблицы (T1), а затем создает новая строка для каждой строки второй таблицы (T2). Затем он делает то же самое для следующей строки в первой таблице (T1) и так далее.

На этом рисунке CROSS JOIN создает в общей сложности девять строк. В общем, если первая таблица имеет n строк, а вторая таблица имеет m строк, перекрестное соединение приведет к n x m строкам.

SQL Server

CROSS JOIN примеров

Следующая инструкция возвращает комбинации всех продуктов и магазинов. Набор результатов можно использовать для инвентаризации в конце месяца и на конец года:

 
  SELECT
    идантификационный номер продукта,
    наименование товара,
    store_id,
    0 AS количество
ИЗ
    производство.товары
КРОСС-ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к sales.stores
СОРТИРОВАТЬ ПО
    наименование товара,
    store_id;
  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)  

Вот частичный результат:

Следующий оператор находит продукты, которые не продаются в магазинах:

 
  SELECT
    s. store_id,
    p.product_id,
    ISNULL (продажи; 0) продажи
ИЗ
    sales.stores s
CROSS JOIN production.products p
LEFT JOIN (
    ВЫБРАТЬ
        s.store_id,
        p.product_id,
        СУММ (количество * я.list_price) продажи
    ИЗ
        продажи. заказы o
    ВНУТРЕННЕЕ ПРИСОЕДИНЕНИЕ sales.order_items i ON i.order_id = o.order_id
    ВНУТРЕННЕЕ ПРИСОЕДИНЕНИЕ sales.stores к s.store_id = o.store_id
    ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ production.products p ON p.product_id = i.product_id
    ГРУППА ПО
        s.store_id,
        p.product_id
) c ВКЛ c.store_id = s.store_id
И c.product_id = p.product_id
КУДА
    продажи НУЛЬ
СОРТИРОВАТЬ ПО
    идантификационный номер продукта,
    store_id;
  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)  

На следующем рисунке показан частичный набор результатов:

В этом руководстве вы узнали, как использовать SQL Server CROSS JOIN для создания декартовых продуктов строк из объединенных таблиц.

sql server — CROSS JOIN vs INNER JOIN в SQL

CROSS JOIN = (INNER) JOIN = запятая («,»)

TL; DR Единственное различие между SQL CROSS JOIN, (INNER) JOIN и запятой («,») (кроме запятой, имеющей более низкий приоритет для порядка оценки), заключается в том, что (INNER) JOIN имеет ON, а CROSS JOIN и запятую не т.

Re промежуточные продукты

Все три производят промежуточное концептуальное реляционное «декартово» произведение в стиле SQL, также известное как перекрестное соединение, всех возможных комбинаций строки из каждой таблицы.Это ON и / или WHERE, которые уменьшают количество строк. SQL Fiddle

Стандарт SQL определяет <запятую> через продукт (7.5 1.b.ii), <перекрестное соединение> иначе CROSS JOIN через <запятую> (7.7 1.a) и (INNER) JOIN ON <условие поиска> через < запятая> плюс ГДЕ (7.7 1.b).

Как сказано в Википедии:

Cross join
CROSS JOIN возвращает декартово произведение строк из таблиц в объединении. Другими словами, он будет создавать строки, которые объединяют каждую строку из первой таблицы с каждой строкой из второй таблицы.

Внутреннее соединение
[…] Результат соединения может быть определен как результат первого взятия декартова произведения (или перекрестного соединения) всех записей в таблицах (объединение каждой записи в таблице A с каждой записью в таблице B ), а затем возвращает все записи, удовлетворяющие предикату соединения.

«Нотация неявного соединения» просто перечисляет таблицы для объединения в предложении FROM оператора SELECT, используя запятые для их разделения. Таким образом, он определяет перекрестное соединение

Re OUTER JOIN см. Мой ответ
В чем разница между «INNER JOIN» и «OUTER JOIN» ?.

Re OUTER JOINs и использование ON vs WHERE в них, см. Мой ответ
Условия в LEFT JOIN (OUTER JOIN) vs INNER JOIN.

Зачем сравнивать столбцы между таблицами?

Если нет повторяющихся строк:

Каждая таблица содержит строки, которые составляют истинное утверждение из определенного шаблона оператора заполнения [именованных-] пробелов. (Это делает истинное предложение из — удовлетворяет — определенному (характеристическому) предикату .)

• Базовая таблица содержит строки, которые составляют истинное утверждение из некоторого шаблона оператора, заданного администратором баз данных:

    / * строки, где
    заказчик C.CustomerID имеет возраст C.Age и ...
    * /
    ОТ клиентов C
    

• Промежуточный продукт соединения содержит строки, которые составляют истинное утверждение на основе И шаблонов его операндов:

    / * строки, где
        Клиент C.CustomerID имеет возраст C.Age и ...
    И фильм M.Movie арендует заказчик M.CustomerID и ...
    * /
    ОТ ПОКУПАТЕЛЕЙ C CROSS JOIN Movies M
    

• Условия ON и WHERE объединяются с помощью AND, чтобы получить дополнительный шаблон. Значением снова являются строки, удовлетворяющие этому шаблону:

  .

    / * строки, где
        Клиент C.CustomerID имеет возраст C.Age и ...
    И фильм M.Movie арендует заказчик M.CustomerID и ...
    И C.CustomerID = M.CustomerID
    И C. Возраст> = M. [Минимальный возраст]
    И C. Возраст = 18
    * /
    ОТ клиентов C ВНУТРЕННИЙ ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ К фильмам M
    НА C.CustomerID = M.CustomerID
    И C. Возраст> = M. [Минимальный возраст]
    ГДЕ C.Age = 18
    

В частности, сравнение столбцов для (SQL) равенства между таблицами означает, что строки, хранящиеся в продукте из частей соединенных таблиц в шаблоне, имеют одинаковое (не NULL) значение для этих столбцов.Просто случайно, что многие строки обычно удаляются сравнениями на равенство между таблицами — что необходимо и достаточно, так это охарактеризовать строки, которые вы хотите.

Просто напишите SQL для шаблона нужных вам строк!

О значении запросов (и таблиц в сравнении с условиями) см .:
Как получить совпадающие данные из другой таблицы SQL для двух разных столбцов: Inner Join и / или Union?
Есть ли какое-нибудь практическое правило для построения SQL-запроса из понятного человеку описания?

Перегрузка «крестовина»

К сожалению, термин «перекрестное соединение» используется для:

• Промежуточный продукт.
• КРЕСТНОЕ СОЕДИНЕНИЕ.
• (INNER) JOIN с ON или WHERE, который не сравнивает никакие столбцы из одной таблицы с любыми столбцами другой. (Так как это имеет тенденцию возвращать очень много строк промежуточного продукта.)

Эти различные значения смешиваются. (Например, как в других ответах и ​​комментариях здесь.)

Использование CROSS JOIN против (INNER) JOIN против запятой

Общее соглашение:

• Используйте CROSS JOIN тогда и только тогда, когда вы не сравниваете столбцы между таблицами.Это показать, что отсутствие сравнений было намеренным.
• Используйте (INNER) JOIN с ON только тогда, когда вы сравниваете столбцы между таблицами. (Плюс, возможно, другие условия.)
• Не используйте запятую.

Обычно для WHERE также сохраняются условия, не относящиеся к парам таблиц. Но их, возможно, придется поместить в (n INNER) JOIN ON, чтобы получить соответствующие строки для аргумента RIGHT, LEFT или FULL (OUTER) JOIN.

Re «Не использовать запятую» Смешивание запятой с явным JOIN может ввести в заблуждение, потому что запятая имеет более низкий приоритет.Но, учитывая роль промежуточного продукта в смысле CROSS JOIN, (INNER) JOIN и запятой, аргументы в пользу вышеприведенного соглашения о том, что он вообще не используется, являются шаткими. КРЕСТНОЕ СОЕДИНЕНИЕ или запятая подобны (ВНУТРЕННЕМУ) СОЕДИНЕНИЮ, находящемуся в ИСТИННОМ состоянии. Промежуточный продукт ON и WHERE вводят AND в соответствующий предикат. Однако еще можно подумать о INNER JOIN ON — скажем, создание выходной строки только при нахождении пары входных строк, удовлетворяющих условию ON — тем не менее, он возвращает строки перекрестного соединения, которые удовлетворяют условию.Единственная причина, по которой ON имел для дополнения запятой в SQL, заключалась в записи OUTER JOIN. Конечно, выражение должно прояснять его значение; но то, что ясно, зависит от того, что понимать.

Re Диаграммы Венна Диаграмма Венна с двумя пересекающимися окружностями может проиллюстрировать разницу между выходными строками для ВНУТРЕННИХ, ЛЕВЫХ, ПРАВЫХ и ПОЛНЫХ СОЕДИНЕНИЙ для одного и того же входа. И когда ON безусловно TRUE, результат INNER JOIN такой же, как CROSS JOIN.Также он может проиллюстрировать входные и выходные строки для ПЕРЕСЕЧЕНИЯ, СОЕДИНЕНИЯ и ИСКЛЮЧЕНИЯ. И когда оба ввода имеют одинаковые столбцы, результат INTERSECT такой же, как для стандартного SQL NATURAL JOIN, а результат EXCEPT такой же, как для некоторых идиом, включающих LEFT & RIGHT JOIN. Но это , а не , иллюстрирует, как (INNER) JOIN работает в целом. То, что только на первый взгляд кажется правдоподобным . Он может идентифицировать частей ввода и / или вывода для особых случаев ON, PK (первичные ключи), FK (внешние ключи) и / или SELECT.Все, что вам нужно сделать, чтобы увидеть это, — это определить , что именно элементы наборов, представленных кружками . (Какие запутанные презентации никогда не проясняются.) Помните, что в целом для объединений выходные строки имеют разные заголовки от входных строк . И таблицы SQL — это пакетов , а не , наборы строк с NULL .

SQL CROSS JOIN Operation — Tutorial Republic

В этом руководстве вы узнаете, как получить данные из двух таблиц с помощью перекрестного соединения SQL.

Использование перекрестных соединений

Если вы не укажете условие соединения при объединении двух таблиц, система баз данных объединит каждую строку из первой таблицы с каждой строкой из второй таблицы. Этот тип соединения называется перекрестным соединением или декартовым произведением. На следующей диаграмме Венна показано, как работает перекрестное соединение.

Чтобы легко это понять, давайте посмотрим на следующие таблицы: сотрудников, и отделов, .

+ -------- + -------------- + ------------ + --------- +
| emp_id | emp_name | найм_дата | dept_id |
+ -------- + -------------- + ------------ + --------- +
| 1 | Итан Хант | 2001-05-01 | 4 |
| 2 | Тони Монтана | 2002-07-15 | 1 |
| 3 | Сара Коннор | 2005-10-18 | 5 |
| 4 | Рик Декард | 2007-01-03 | 3 |
| 5 | Мартин Бланк | 2008-06-24 | NULL |
+ -------- + -------------- + ------------ + --------- +
 

+ --------- + ------------------ +
| dept_id | dept_name |
+ --------- + ------------------ +
| 1 | Администрация |
| 2 | Служба поддержки клиентов |
| 3 | Финансы |
| 4 | Человеческие ресурсы |
| 5 | Продажи |
+ --------- + ------------------ +
 

Количество строк в перекрестном соединении — это произведение количества строк в каждой таблице. Вот простой пример операции перекрестного соединения.

  ВЫБРАТЬ t1.emp_id, t1.emp_name, t1.hire_date, t2.dept_name
ОТ сотрудников AS t1 ПЕРЕКРЕСТИТЬ ОТДЕЛЕНИЯ AS t2;  

Совет: Перекрестное соединение создает декартово произведение или умножение всех строк в одной таблице на все строки в другой.Так, например, если одна таблица имеет 5 строк, а другая 10 строк, запрос перекрестного соединения дает 50 строк, результат 5 и 10.

После выполнения вышеуказанной команды вы получите примерно такой результат:

+ -------- + -------------- + ------------ + ------------ ------ +
| emp_id | emp_name | найм_дата | dept_name |
+ -------- + -------------- + ------------ + ------------ ------ +
| 1 | Итан Хант | 2001-05-01 | Администрация |
| 2 | Тони Монтана | 2002-07-15 | Администрация |
| 3 | Сара Коннор | 2005-10-18 | Администрация |
| 4 | Рик Декард | 2007-01-03 | Администрация |
| 5 | Мартин Бланк | 2008-06-24 | Администрация |
| 1 | Итан Хант | 2001-05-01 | Служба поддержки клиентов |
| 2 | Тони Монтана | 2002-07-15 | Служба поддержки клиентов |
| 3 | Сара Коннор | 2005-10-18 | Служба поддержки клиентов |
| 4 | Рик Декард | 2007-01-03 | Служба поддержки клиентов |
| 5 | Мартин Бланк | 2008-06-24 | Служба поддержки клиентов |
| 1 | Итан Хант | 2001-05-01 | Финансы |
| 2 | Тони Монтана | 2002-07-15 | Финансы |
| 3 | Сара Коннор | 2005-10-18 | Финансы |
| 4 | Рик Декард | 2007-01-03 | Финансы |
| 5 | Мартин Бланк | 2008-06-24 | Финансы |
| 1 | Итан Хант | 2001-05-01 | Человеческие ресурсы |
| 2 | Тони Монтана | 2002-07-15 | Человеческие ресурсы |
| 3 | Сара Коннор | 2005-10-18 | Человеческие ресурсы |
| 4 | Рик Декард | 2007-01-03 | Человеческие ресурсы |
| 5 | Мартин Бланк | 2008-06-24 | Человеческие ресурсы |
| 1 | Итан Хант | 2001-05-01 | Продажи |
| 2 | Тони Монтана | 2002-07-15 | Продажи |
| 3 | Сара Коннор | 2005-10-18 | Продажи |
| 4 | Рик Декард | 2007-01-03 | Продажи |
| 5 | Мартин Бланк | 2008-06-24 | Продажи |
+ -------- + -------------- + ------------ + ------------ ------ +
 

Как видите, перекрестное соединение не так полезно, как другие объединения, которые мы рассмотрели в предыдущих главах. Поскольку в запросе не указано условие соединения, каждая строка из таблицы сотрудников объединяется с каждой строкой из таблицы отделов. Поэтому, если вы не уверены, что хотите получить декартово произведение, не используйте перекрестное соединение.

SQL ПЕРЕКРЕСТНОЕ СОЕДИНЕНИЕ

SQL Cross Join возвращает декартово произведение обеих таблиц. Декартово произведение означает количество строк, представленных в таблице 1, умноженное на количество строк, представленных в таблице 2.Перекрестное соединение SQL Server не требует общего столбца для соединения двух таблиц. Давайте посмотрим на визуальное представление перекрестного соединения для лучшего понимания.

Из приведенного выше снимка экрана вы можете легко понять, что перекрестное соединение SQL Server отображает декартово произведение двух таблиц. Это означает, что каждая запись в таблице A комбинируется с каждой записью в таблице B

Синтаксис перекрестного объединения SQL

Синтаксис перекрестного соединения в SQL Server:

 - Синтаксис перекрестного объединения SQL Server
ВЫБЕРИТЕ Table1.Столбец (и), Таблица 2, Столбец (и),
ИЗ Table1
 КРЕСТНОЕ СОЕДИНЕНИЕ
     Таблица 2

--ИЛИ Мы можем просто написать это как
ВЫБЕРИТЕ Table1. Столбец (и), Таблица 2. Столбец (и),
ИЗ Table1, Table2 

Для этого примера перекрестного соединения SQL Server мы используем две таблицы (Employee и Department). Данные, представленные в Таблице сотрудников

Данные, представленные в таблице отделов SQL Server:

Выбор перекрестного соединения SQL * Пример

Следующий запрос перекрестного соединения отобразит все существующие столбцы в таблицах сотрудников и отделов

 - Пример перекрестного соединения SQL Server
ИСПОЛЬЗОВАТЬ SQLTEST
ИДТИ
ВЫБРАТЬ * ОТ [Сотрудник]
   CROSS JOIN [Отдел]; 

Если вы посмотрите на снимок экрана Join ниже, он отображает 120 записей. Это означает, что 15 строк из Employee умножаются на 8 строк в таблице отдела

.

ПРИМЕЧАНИЕ: Я предлагаю вам выбрать отдельные имена столбцов. Избегайте использования инструкции SELECT * при перекрестном соединении, чтобы избежать нежелательных столбцов, таких как id, DeptID, id и т. Д.

Пример перекрестного соединения SQL для выбора нескольких столбцов

Как мы уже говорили, выберите необходимые столбцы после оператора SELECT, чтобы избежать нежелательных столбцов. Следующий запрос перекрестного соединения отобразит декартово произведение столбцов в таблицах «Сотрудник» и «Отдел».

 - Пример перекрестного соединения SQL Server
ИСПОЛЬЗОВАТЬ SQLTEST
ИДТИ
ВЫБЕРИТЕ [Имя]
      ,[Фамилия]
      ,[Название отдела]
ОТ [Сотрудник]
   CROSS JOIN [Отдел] 

Неопределенные столбцы перекрестного соединения SQL

Вышеупомянутый запрос Transact будет работать безупречно, если имена столбцов в обеих таблицах (Employee и Department) отличаются, как указано выше. Что произойдет, если у них будут одинаковые имена столбцов в обеих таблицах? Что ж, при указанном выше подходе вы получите ошибку.

Позвольте мне показать вам один практический пример.Мы добавили идентификатор из таблицы отделов в качестве дополнительного столбца к вышеуказанному запросу.

 - Пример перекрестного соединения SQL Server
ИСПОЛЬЗОВАТЬ SQLTEST
ИДТИ
ВЫБЕРИТЕ [Имя]
      ,[Фамилия]
      ,я бы
      ,[Название отдела]
ОТ [Сотрудник]
   CROSS JOIN [Отдел] 

Как видите, выдает ошибку: Неоднозначное имя столбца id. Это потому, что столбец id присутствует как в таблице сотрудников, так и в таблице отдела. И SQL Server не знает, какой столбец вы запрашиваете.

Чтобы решить такие проблемы, вы всегда должны использовать имя таблицы перед именем столбца.В следующем запросе перекрестного соединения перед именами столбцов используется имя таблицы ALIAS. При таком подходе мы можем сообщить серверу, что ищем столбец id, принадлежащий таблице отдела.

Мы можем записать вышеуказанный запрос перекрестного соединения как:

 - Пример перекрестного соединения SQL Server
ВЫБЕРИТЕ Emp. [Имя]
      , Emp. [Фамилия]
      , Dept.id
      , Отдел [Название отдела]
ОТ [Сотрудник] AS Emp
КРЕСТНОЕ СОЕДИНЕНИЕ
     [Департамент] AS Dept 

Cross Join без ключевого слова Join

Вы также можете избежать использования ключевого слова CROSS JOIN для получения результата.

 - Пример перекрестного соединения SQL Server
ВЫБЕРИТЕ Emp. [Имя] КАК [Имя]
      , Emp. [Фамилия] AS [Фамилия]
      , Отдел [Название отдела] AS [Название отдела]
ОТ [Сотрудник] AS Emp,
КРЕСТНОЕ СОЕДИНЕНИЕ
     [Департамент] AS Dept

--ИЛИ Мы можем просто написать это как
ВЫБЕРИТЕ Emp. [Имя] КАК [Имя]
      , Emp. [Фамилия] AS [Фамилия]
      , Отдел [Название отдела] AS [Название отдела]
ОТ [Сотрудник] AS Emp,
     [Департамент] AS Dept 

Предложение где перекрестное соединение SQL

Мы можем использовать предложение Where вместе с перекрестным соединением для ограничения количества строк, возвращаемых перекрестным соединением.Здесь мы используем предложение WHERE вместе с перекрестным соединением.

 - Пример перекрестного соединения SQL Server
ВЫБЕРИТЕ Emp. [Имя] КАК [Имя]
      , Emp. [Фамилия] AS [Фамилия]
      , Отдел [Название отдела] AS [Название отдела]
ОТ [Сотрудник] AS Emp,
     [Департамент] AS Dept
ГДЕ Dept. [DepartmentName] = 'Разработчик программного обеспечения' 

Пример перекрестного соединения по пунктам

Перекрестное соединение позволяет нам использовать пункт Order By Clause для изменения порядка записей.

 - Пример перекрестного соединения SQL Server
ВЫБЕРИТЕ Emp.[Имя] КАК [Имя]
      , Emp. [Фамилия] AS [Фамилия]
      , Отдел [Название отдела] AS [Название отдела]
ОТ [Сотрудник] AS Emp,
     [Департамент] AS Dept
ГДЕ Dept. [DepartmentName] = 'Разработчик программного обеспечения' 

SQL Пример CROSS JOIN | Типы запросов SQL Join

Предложение SQL CROSS JOIN используется для объединения строк из двух или более таблиц на основе связанного столбца между ними. Перекрестные соединения SQL используются для присоединения к таблице без условия, при котором все записи первой таблицы идут со всеми записями второй таблицы.

Перекрестное соединение также называется декартово произведением .

В отличие от INNER JOIN или LEFT JOIN , перекрестное соединение не устанавливает отношения между объединенными таблицами. Когда каждая строка первой таблицы объединяется с каждой строкой из второй таблицы, это называется декартовым соединением или перекрестным соединением.

SQL Пример CROSS JOIN

CROSS JOIN объединил каждую строку из первой таблицы (T1) с каждой строкой из второй таблицы (T2).

Другими словами, перекрестное соединение возвращает декартово произведение строк из обеих таблиц. Количество строк в декартовом произведении — это произведение количества строк в каждой задействованной таблице.

Допустим, у нас есть две таблицы A и B.

Следующие операторы выполняют перекрестное соединение и производят декартово произведение строк из таблиц A и B.

 ВЫБРАТЬ *
ОТ A ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к B; 

 ВЫБРАТЬ *
ИЗ
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ B; 

 ВЫБРАТЬ *
ИЗ
КРЕСТНОЕ СОЕДИНЕНИЕ B; 

 ВЫБРАТЬ *
ОТ А, Б; 

Предположим, что таблица A имеет N строк, а таблица B имеет M строк, тогда CROSS JOIN этих двух таблиц даст набор результатов, содержащий N x M строк.

Представьте, что если у вас есть третья таблица C с K строками, результат предложения CROSS JOIN этих трех таблиц будет содержать N x M x K строк, что может быть огромным. Вот почему вам нужно быть очень осторожным при использовании предложения CROSS JOIN .

Вы используете предложения INNER JOIN и LEFT JOIN чаще, чем предложения CROSS JOIN . Однако вы найдете предложение CROSS JOIN очень полезным в некоторых случаях использования.

Сходство между INNER JOIN и CROSS JOIN

Если условие используется с CROSS JOIN , то оно будет вести себя как INNER JOIN .

ПРИМЕЧАНИЕ:

Если условие Where не используется с CROSS JOIN, оно будет вести себя как декартово произведение.

Синтаксис перекрестного соединения

 SELECT COLUMNS_NAME FROM TABLE_1 CROSS JOIN TABLE_2; 

1. В приведенном выше синтаксисе COLUMNS_NAME — это имя столбцов, к которым пользователь хочет присоединиться.
2. Таблица_1 и Таблица_2 — названия таблиц.

Как вы можете видеть выше, в таблице 1 одна строка будет соответствовать всем строкам таблицы 2.

ПОКАЗАТЬ ПЕРЕКРЕСТНОЕ СОЕДИНЕНИЕ БЕЗ УСЛОВИЯ ГДЕ

См. Следующий запрос.

 Выберите * из СТУДЕНЧЕСКОГО КРОСС-КУРСА;
 

Вывод:

Вы также можете получить этот результат без использования ключевого слова CROSS JOIN.

См. Следующий запрос.

 Выберите * из СТУДЕНТ, КУРС; 

Выход

Другие примеры:

Пользователи также могут выбирать дополнительные столбцы; не все столбцы необходимы для перекрестного соединения.

См. Следующий запрос.

 Выберите student.roll_no, student.name, course.course
от студента
CROSS JOIN курс;
 

Смотрите вывод.

ПОКАЗАТЬ КРЕСТОВОЕ СОЕДИНЕНИЕ, ИСПОЛЬЗУЯ УСЛОВИЕ

См. Таблицу ниже.

Таблица_1: Сотрудник

Западная Бенгалия

3 Table_2: Департамент

 Выбрать * от сотрудника
CROSS JOIN Департамент
где Employee.emp_id = Department.emp_id;
 

 CREATE TABLE Компания
(
    CompanyId Первичный ключ идентификации TinyInt,
    CompanyName Nvarchar (50) NULL
)
ИДТИ

ВСТАВЬТЕ ЦЕННОСТИ компании ('DELL')
ВСТАВИТЬ ЦЕННОСТИ компании ('HP')
ВСТАВЬТЕ ЦЕННОСТИ компании ('IBM')
ВСТАВЬТЕ ЦЕННОСТИ компании (Microsoft)
ИДТИ

СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ кандидата
(
    CandidateId tinyint identity первичный ключ,
    FullName nvarchar (50) NULL,
    CompanyId tinyint ССЫЛКИ Компания (CompanyId)
)
ИДТИ

ВСТАВЬТЕ Кандидатские ЗНАЧЕНИЯ («Рон», 1)
ВСТАВЬТЕ Кандидатские ЗНАЧЕНИЯ («Пит», 2)
ВСТАВЬТЕ ЦЕННОСТИ кандидата («Стив», 3)
ВСТАВИТЬ Кандидат ЗНАЧЕНИЯ ('Стив', NULL)
ВСТАВЬТЕ Кандидатские ЗНАЧЕНИЯ («Рави», 1)
ВСТАВЬТЕ Кандидатские ЗНАЧЕНИЯ («Радж», 3)
ВСТАВИТЬ Кандидат ЗНАЧЕНИЯ ("Kiran", NULL)
ИДТИ