Sql join where: Как ведет себя JOIN & WHERE? — Хабр Q&A

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

Предыдущие части

В данной части мы рассмотрим

Многотабличные запросы:

• Операции горизонтального соединения таблиц – JOIN
• Связь таблиц при помощи WHERE-условия
• Операции вертикального объединения результатов запросов – UNION

Работу с подзапросами:

• Подзапросы в блоках FROM, SELECT
• Подзапрос в конструкции APPLY
• Использование предложения WITH
• Подзапросы в блоке WHERE:
  • Групповое сравнение — ALL, ANY
  • Условие EXISTS
  • Условие IN

Добавим немного новых данных

Для демонстрационных целей добавим несколько отделов и должностей:

SET IDENTITY_INSERT Departments ON
INSERT Departments(ID,Name) VALUES(4,N'Маркетинг и реклама')
INSERT Departments(ID,Name) VALUES(5,N'Логистика')
SET IDENTITY_INSERT Departments OFF

SET IDENTITY_INSERT Positions ON
INSERT Positions(ID,Name) VALUES(5,N'Маркетолог')
INSERT Positions(ID,Name) VALUES(6,N'Логист')
INSERT Positions(ID,Name) VALUES(7,N'Кладовщик')
SET IDENTITY_INSERT Positions OFF

JOIN-соединения – операции горизонтального соединения данных

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

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

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

Начнем с теории. Есть пять типов соединения:

1. JOIN – левая_таблица JOIN правая_таблица ON условия_соединения
2. LEFT JOIN – левая_таблица LEFT JOIN правая_таблица ON условия_соединения
3. RIGHT JOIN – левая_таблица RIGHT JOIN правая_таблица ON условия_соединения
4. FULL JOIN – левая_таблица FULL JOIN правая_таблица ON условия_соединения
5. CROSS JOIN – левая_таблица CROSS JOIN правая_таблица

Краткий синтаксис	Полный синтаксис	Описание (Это не всегда всем сразу понятно. Так что, если не понятно, то просто вернитесь сюда после рассмотрения примеров.)
JOIN	INNER JOIN	Из строк левой_таблицы и правой_таблицы объединяются и возвращаются только те строки, по которым выполняются условия_соединения.
LEFT JOIN	LEFT OUTER JOIN	Возвращаются все строки левой_таблицы (ключевое слово LEFT). Данными правой_таблицы дополняются только те строки левой_таблицы, для которых выполняются условия_соединения. Для недостающих данных вместо строк правой_таблицы вставляются NULL-значения.
RIGHT JOIN	RIGHT OUTER JOIN	Возвращаются все строки правой_таблицы (ключевое слово RIGHT). Данными левой_таблицы дополняются только те строки правой_таблицы, для которых выполняются условия_соединения. Для недостающих данных вместо строк левой_таблицы вставляются NULL-значения.
FULL JOIN	FULL OUTER JOIN	Возвращаются все строки левой_таблицы и правой_таблицы. Если для строк левой_таблицы и правой_таблицы выполняются условия_соединения, то они объединяются в одну строку. Для строк, для которых не выполняются условия_соединения, NULL-значения вставляются на место левой_таблицы, либо на место правой_таблицы, в зависимости от того данных какой таблицы в строке не имеется.
CROSS JOIN	—	Объединение каждой строки левой_таблицы со всеми строками правой_таблицы. Этот вид соединения иногда называют декартовым произведением.

Как видно из таблицы полный синтаксис от краткого отличается только наличием слов INNER или OUTER.

Лично я всегда при написании запросов использую только краткий синтаксис, по той причине:

1. Это короче и не засоряет запрос лишними словами;
2. По словам LEFT, RIGHT, FULL и CROSS и так понятно о каком соединении идет речь, так же и в случае просто JOIN;
3. Считаю слова INNER и OUTER в данном случае ненужными рудиментами, которые больше путают начинающих.

Но конечно, это мое личное предпочтение, возможно кому-то нравится писать длинно, и он видит в этом свои прелести.

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

-- JOIN вернет 5 строк
SELECT emp.ID,emp.Name,emp.DepartmentID,dep.ID,dep.Name
FROM Employees emp
JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID

ID	Name	DepartmentID	ID	Name
1000	Иванов И.И.	1	1	Администрация
1001	Петров П.П.	3	3	ИТ
1002	Сидоров С.С.	2	2	Бухгалтерия
1003	Андреев А. А.	3	3	ИТ
1004	Николаев Н.Н.	3	3	ИТ

-- LEFT JOIN вернет 6 строк
SELECT emp.ID,emp.Name,emp.DepartmentID,dep.ID,dep.Name
FROM Employees emp
LEFT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID

ID	Name	DepartmentID	ID	Name
1000	Иванов И.И.	1	1	Администрация
1001	Петров П.П.	3	3	ИТ
1002	Сидоров С.С.	2	2	Бухгалтерия
1003	Андреев А.А.	3	3	ИТ
1004	Николаев Н.Н.	3	3	ИТ
1005	Александров А. А.	NULL	NULL	NULL

-- RIGHT JOIN вернет 7 строк
SELECT emp.ID,emp.Name,emp.DepartmentID,dep.ID,dep.Name
FROM Employees emp
RIGHT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID

-- FULL JOIN вернет 8 строк
SELECT emp. ID,emp.Name,emp.DepartmentID,dep.ID,dep.Name
FROM Employees emp
FULL JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID

-- CROSS JOIN вернет 30 строк - (6 строк таблицы Employees) * (5 строк таблицы Departments)
SELECT emp. ID,emp.Name,emp.DepartmentID,dep.ID,dep.Name
FROM Employees emp
CROSS JOIN Departments dep

ID	Name	DepartmentID	ID	Name
1000	Иванов И.И.	1	1	Администрация
1001	Петров П.П.	3	1	Администрация
1002	Сидоров С.С.	2	1	Администрация
1003	Андреев А.А.	3	1	Администрация
1004	Николаев Н.Н.	3	1	Администрация
1005	Александров А.А.	NULL	1	Администрация
1000	Иванов И.И.	1	2	Бухгалтерия
1001	Петров П. П.	3	2	Бухгалтерия
1002	Сидоров С.С.	2	2	Бухгалтерия
1003	Андреев А.А.	3	2	Бухгалтерия
1004	Николаев Н.Н.	3	2	Бухгалтерия
1005	Александров А.А.	NULL	2	Бухгалтерия
1000	Иванов И.И.	1	3	ИТ
1001	Петров П.П.	3	3	ИТ
1002	Сидоров С.С.	2	3	ИТ
1003	Андреев А.А.	3	3	ИТ
1004	Николаев Н.Н.	3	3	ИТ
1005	Александров А. А.	NULL	3	ИТ
1000	Иванов И.И.	1	4	Маркетинг и реклама
1001	Петров П.П.	3	4	Маркетинг и реклама
1002	Сидоров С.С.	2	4	Маркетинг и реклама
1003	Андреев А.А.	3	4	Маркетинг и реклама
1004	Николаев Н.Н.	3	4	Маркетинг и реклама
1005	Александров А.А.	NULL	4	Маркетинг и реклама
1000	Иванов И.И.	1	5	Логистика
1001	Петров П.П.	3	5	Логистика
1002	Сидоров С. С.	2	5	Логистика
1003	Андреев А.А.	3	5	Логистика
1004	Николаев Н.Н.	3	5	Логистика
1005	Александров А.А.	NULL	5	Логистика

Настало время вспомнить про псевдонимы таблиц

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

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

SELECT emp.ID,emp.Name,emp.DepartmentID,dep.ID,dep.Name
FROM Employees emp
JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID

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

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

SELECT Employees.ID,Employees.Name,Employees.DepartmentID,Departments.ID,Departments.Name
FROM Employees
JOIN Departments ON Employees.DepartmentID=Departments.ID

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

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

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

SELECT
  e1.ID EmpID1,
  e1.Name EmpName1,
  e2.ID EmpID2,
  e2.Name EmpName2   
FROM Employees e1
LEFT JOIN Employees e2 ON e1.ID=e2.ID+1 -- получить данные предыдущего сотрудника

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

Разбираем каждый вид горизонтального соединения

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

CREATE TABLE LeftTable(
  LCode int,
  LDescr varchar(10)
)
GO

CREATE TABLE RightTable(
  RCode int,
  RDescr varchar(10)
)
GO

INSERT LeftTable(LCode,LDescr)VALUES
(1,'L-1'),
(2,'L-2'),
(3,'L-3'),
(5,'L-5')

INSERT RightTable(RCode,RDescr)VALUES
(2,'B-2'),
(3,'B-3'),
(4,'B-4')

Посмотрим, что в этих таблицах:

SELECT * FROM LeftTable

SELECT * FROM RightTable

JOIN

SELECT l. *,r.*
FROM LeftTable l
JOIN RightTable r ON l.LCode=r.RCode

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

LEFT JOIN

SELECT l.*,r.*
FROM LeftTable l
LEFT JOIN RightTable r ON l.LCode=r.RCode

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

RIGHT JOIN

SELECT l.*,r.*
FROM LeftTable l
RIGHT JOIN RightTable r ON l.LCode=r.RCode

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

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

SELECT l.*,r.*
FROM RightTable r
LEFT JOIN LeftTable l ON l.LCode=r.RCode

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

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

SELECT l.*,r.*
FROM LeftTable l
FULL JOIN RightTable r ON l.LCode=r.RCode

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

CROSS JOIN

SELECT l.*,r.*
FROM LeftTable l
CROSS JOIN RightTable r

Каждая строка LeftTable соединяется с данными всех строк RightTable.

Возвращаемся к таблицам Employees и Departments

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

Давайте попробуем вместе подвести резюме для каждого запроса:

Запрос	Резюме
-- JOIN вернет 5 строк SELECT emp.ID,emp.Name,emp.DepartmentID,dep.ID,dep.Name FROM Employees emp JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID	По сути данный запрос вернет только сотрудников, у которых указано значение DepartmentID. Т.е. мы можем использовать данное соединение, в случае, когда нам нужны данные по сотрудникам числящихся за каким-нибудь отделом (без учета внештаткиков).
-- LEFT JOIN вернет 6 строк SELECT emp. ID,emp.Name,emp.DepartmentID,dep.ID,dep.Name FROM Employees emp LEFT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID	Вернет всех сотрудников. Для тех сотрудников у которых не указан DepartmentID, поля «dep.ID» и «dep.Name» будут содержать NULL. Вспоминайте, что NULL значения в случае необходимости можно обработать, например, при помощи ISNULL(dep.Name,’вне штата’). Этот вид соединения можно использовать, когда нам важно получить данные по всем сотрудникам, например, чтобы получить список для начисления ЗП.
-- RIGHT JOIN вернет 7 строк SELECT emp.ID,emp.Name,emp.DepartmentID,dep.ID,dep.Name FROM Employees emp RIGHT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID	Здесь мы получили дырки слева, т.е. отдел есть, но сотрудников в этом отделе нет. Такое соединение можно использовать, например, когда нужно выяснить, какие отделы и кем у нас заняты, а какие еще не сформированы. Эту информацию можно использовать для поиска и приема новых работников из которых будет формироваться отдел.
-- FULL JOIN вернет 8 строк SELECT emp.ID,emp.Name,emp.DepartmentID,dep.ID,dep.Name FROM Employees emp FULL JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID	Этот запрос важен, когда нам нужно получить все данные по сотрудникам и все данные по имеющимся отделам. Соответственно получаем дырки (NULL-значения) либо по сотрудникам, либо по отделам (внештатники). Данный запрос, например, может использоваться в целях проверки, все ли сотрудники сидят в правильных отделах, т.к. может у некоторых сотрудников, которые числятся как внештатники, просто забыли указать отдел.
-- CROSS JOIN вернет 30 строк - (6 строк таблицы Employees) * (5 строк таблицы Departments) SELECT emp.ID,emp.Name,emp.DepartmentID,dep.ID,dep.Name FROM Employees emp CROSS JOIN Departments dep	В таком виде даже сложно придумать где это можно применить, поэтому пример с CROSS JOIN я покажу ниже.

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

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

SELECT dep.ID,dep.Name,emp.ID,emp.Name
FROM Employees emp
RIGHT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID

ID	Name	ID	Name
1	Администрация	1000	Иванов И.И.
2	Бухгалтерия	1002	Сидоров С.С.
3	ИТ	1001	Петров П. П.
3	ИТ	1003	Андреев А.А.
3	ИТ	1004	Николаев Н.Н.
4	Маркетинг и реклама	NULL	NULL
5	Логистика	NULL	NULL

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

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

SELECT dep.ID,dep.Name,emp.ID,emp.Name
FROM Employees emp

/*
  объединяем с подзапросом возвращающим последний (максимальный - MAX(ID))
  идентификатор сотрудника для каждого отдела (GROUP BY DepartmentID)
*/
JOIN
  (
    SELECT MAX(ID) MaxEmployeeID
    FROM Employees
    GROUP BY DepartmentID
  ) lastEmp
ON emp.ID=lastEmp.MaxEmployeeID

RIGHT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID -- все данные Departments

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

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

Посмотрите отдельно, что возвращает подзапрос:

SELECT MAX(ID) MaxEmployeeID
FROM Employees
GROUP BY DepartmentID

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

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

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

Самостоятельная работа для закрепления материала

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

Для закрепления материала про JOIN-соединения сделаем следующее:

-- очистим таблицы LeftTable и RightTable
TRUNCATE TABLE LeftTable
TRUNCATE TABLE RightTable
GO

-- и зальем в них другие данные
INSERT LeftTable(LCode,LDescr)VALUES
(1,'L-1'),
(2,'L-2a'),
(2,'L-2b'),
(3,'L-3'),
(5,'L-5')

INSERT RightTable(RCode,RDescr)VALUES
(2,'B-2a'),
(2,'B-2b'),
(3,'B-3'),
(4,'B-4')

Посмотрим, что в таблицах:

SELECT *
FROM LeftTable

SELECT *
FROM RightTable

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

SELECT l.*,r.*
FROM LeftTable l
JOIN RightTable r ON l.LCode=r.RCode

SELECT l.*,r.*
FROM LeftTable l
LEFT JOIN RightTable r ON l.LCode=r.RCode

SELECT l.*,r.*
FROM LeftTable l
RIGHT JOIN RightTable r ON l.LCode=r.RCode

SELECT l.*,r.*
FROM LeftTable l
FULL JOIN RightTable r ON l.LCode=r.RCode

SELECT l.*,r.*
FROM LeftTable l
CROSS JOIN RightTable r

Еще раз про JOIN-соединения

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

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

SELECT
  e.ID,
  e.Name EmployeeName,
  p.Name PositionName,
  d.Name DepartmentName
FROM Employees e
LEFT JOIN Departments d ON e.DepartmentID=d.ID
LEFT JOIN Positions p ON e.PositionID=p.ID

Первым делом выбрались все записи таблицы Employees:

SELECT
  e.*
FROM Employees e -- 1

Дальше произошло соединение с таблицей Departments:

SELECT
  e.*, -- к полям Employees
  d.*  -- добавились соответствующие (e.DepartmentID=d.ID) поля Departments
FROM Employees e -- 1
LEFT JOIN Departments d ON e.DepartmentID=d.ID -- 2

Дальше уже идет соединение этого набора с таблицей Positions:

SELECT
  e.*, -- к полям Employees
  d.*, -- добавились соответствующие (e.DepartmentID=d.ID) поля Departments
  p.*  -- добавились соответствующие (e.PositionID=p.ID) поля Positions
FROM Employees e -- 1
LEFT JOIN Departments d ON e.DepartmentID=d.ID -- 2
LEFT JOIN Positions p ON e.PositionID=p.ID -- 3

Т.е. это выглядит примерно так:

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

SELECT
  e.ID, -- 1. идентификатор сотрудника
  e.Name EmployeeName, -- 2. имя сотрудника
  p.Name PositionName, -- 3. название должности
  d.Name DepartmentName -- 4. название отдела
FROM Employees e
LEFT JOIN Departments d ON e.DepartmentID=d.ID
LEFT JOIN Positions p ON e.PositionID=p.ID

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

SELECT
  e.ID, -- 1. идентификатор сотрудника
  e.Name EmployeeName, -- 2. имя сотрудника
  p.Name PositionName, -- 3. название должности
  d.Name DepartmentName -- 4. название отдела
FROM Employees e
LEFT JOIN Departments d ON e.DepartmentID=d.ID
LEFT JOIN Positions p ON e.PositionID=p.ID
WHERE d.ID=3 -- используем поля из поле ID из Departments
  AND p.ID=3 -- используем для фильтрации поле ID из Positions
ORDER BY e.Name -- используем для сортировки поле Name из Employees

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

SELECT [DISTINCT] список_столбцов или *
FROM источник
WHERE фильтр
ORDER BY выражение_сортировки

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

Employees e
LEFT JOIN Departments d ON e.DepartmentID=d.ID
LEFT JOIN Positions p ON e.PositionID=p.ID

В результате чего получаем тот же самый базовый запрос:

SELECT
  e.ID,
  e.Name EmployeeName,
  p.Name PositionName,
  d.Name DepartmentName
FROM

      /* источник - начало */
      Employees e
      LEFT JOIN Departments d ON e.DepartmentID=d.ID
      LEFT JOIN Positions p ON e.PositionID=p.ID
      /* источник - конец */

WHERE d.ID=3
  AND p.ID=3
ORDER BY e.Name

А теперь, применим группировку:

SELECT
  ISNULL(dep.Name,'Прочие') DepName,
  COUNT(DISTINCT emp.PositionID) PositionCount,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(emp.Salary) SalaryAmount,
  AVG(emp.Salary) SalaryAvg -- плюс выполняем пожелание директора
FROM

    /* источник - начало */
    Employees emp
    LEFT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID
    /* источник - конец */

GROUP BY emp.DepartmentID,dep.Name
ORDER BY DepName

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

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

Обещанный пример с CROSS JOIN

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

SELECT
  d.Name DepartmentName,
  p.Name PositionName,
  e.EmplCount
FROM Departments d
CROSS JOIN Positions p
LEFT JOIN
  (
    /*
      здесь я использовал подзапрос для подсчета сотрудников
      в разрезе групп (DepartmentID,PositionID)
    */
    SELECT DepartmentID,PositionID,COUNT(*) EmplCount
    FROM Employees
    GROUP BY DepartmentID,PositionID
  ) e
ON e.DepartmentID=d.ID AND e.PositionID=p.ID
ORDER BY DepartmentName,PositionName

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

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

SELECT DepartmentID,PositionID,COUNT(*) EmplCount
FROM Employees
GROUP BY DepartmentID,PositionID

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

Связь при помощи WHERE-условия

Для примера перепишем следующий запрос с JOIN-соединением:

SELECT emp.ID,emp.Name,emp.DepartmentID,dep.ID,dep.Name
FROM Employees emp
JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID -- условие соединения таблиц
WHERE emp.DepartmentID=3 -- условие фильтрации данных

Через WHERE-условие он примет следующую форму:

SELECT emp.ID,emp.Name,emp.DepartmentID,dep.ID,dep.Name
FROM
  Employees emp,
  Departments dep
WHERE emp.DepartmentID=dep.ID -- условие соединения таблиц
  AND emp.DepartmentID=3 -- условие фильтрации данных

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

Теперь посмотрим, как сделать CROSS JOIN:

SELECT emp.ID,emp.Name,emp.DepartmentID,dep.ID,dep.Name
FROM Employees emp
CROSS JOIN Departments dep -- декартово соединение (соединение без условия)
WHERE emp.DepartmentID=3 -- условие фильтрации данных

Через WHERE-условие он примет следующую форму:

SELECT emp.ID,emp.Name,emp.DepartmentID,dep.ID,dep.Name
FROM
  Employees emp,
  Departments dep
WHERE emp.DepartmentID=3 -- условие фильтрации данных

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

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

UNION-объединения – операции вертикального объединения результатов запросов

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

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

SELECT
  'Администрация' Info,
  COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
WHERE DepartmentID=1 -- данные по Администрации

SELECT
  'Бухгалтерия' Info,
  COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
WHERE DepartmentID=2 -- данные по Бухгалтерии

SELECT
  'ИТ' Info,
  COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
WHERE DepartmentID=3 -- данные по ИТ отделу

SELECT
  'Прочие' Info,
  COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
WHERE DepartmentID IS NULL -- и еще не забываем данные по внештатникам

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

SELECT
  'Администрация' Info,
  COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
WHERE DepartmentID=1 -- данные по Администрации
UNION ALL
SELECT
  'Бухгалтерия' Info,
  COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
WHERE DepartmentID=2 -- данные по Бухгалтерии
UNION ALL
SELECT
  'ИТ' Info,
  COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
WHERE DepartmentID=3 -- данные по ИТ отделу
UNION ALL
SELECT
  'Прочие' Info,
  COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
WHERE DepartmentID IS NULL -- и еще не забываем данные по внештатникам

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

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

Немного теории

В MS SQL реализованы следующие виды вертикального объединения:

Все это проще понять на наглядном примере.

Создадим 2 таблицы и наполним их данными:

CREATE TABLE TopTable(
  T1 int,
  T2 varchar(10)
)
GO

CREATE TABLE BottomTable(
  B1 int,
  B2 varchar(10)
)
GO

INSERT TopTable(T1,T2)VALUES
(1,'Text 1'),
(1,'Text 1'),
(2,'Text 2'),
(3,'Text 3'),
(4,'Text 4'),
(5,'Text 5')


INSERT BottomTable(B1,B2)VALUES
(2,'Text 2'),
(3,'Text 3'),
(6,'Text 6'),
(6,'Text 6')

Посмотрим на содержимое:

SELECT *
FROM TopTable

SELECT *
FROM BottomTable

UNION ALL

SELECT T1 x,T2 y
FROM TopTable

UNION ALL

SELECT B1,B2
FROM BottomTable

UNION

SELECT T1 x,T2 y
FROM TopTable

UNION

SELECT B1,B2
FROM BottomTable

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

EXCEPT

SELECT T1 x,T2 y
FROM TopTable

EXCEPT

SELECT B1,B2
FROM BottomTable

INTERSECT

SELECT T1 x,T2 y
FROM TopTable

INTERSECT

SELECT B1,B2
FROM BottomTable

Завершаем разговор о UNION-соединениях

Вот в принципе и все, что касается вертикальных объединений, это намного проще, чем JOIN-соединения.

Чаще всего в моей в практике находит применение UNION ALL, но и другие виды вертикальных объединений находят свое применение.

При нескольких операциях вертикально объединения, не гарантируется, что они будут выполняться последовательно сверху-вниз. Создадим еще одну таблицу и рассмотрим это на примере:

CREATE TABLE NextTable(
  N1 int,
  N2 varchar(10)
)
GO

INSERT NextTable(N1,N2)VALUES
(1,'Text 1'),
(4,'Text 4'),
(6,'Text 6')

Например, если мы напишем просто:

SELECT T1 x,T2 y
FROM TopTable

EXCEPT

SELECT B1,B2
FROM BottomTable

INTERSECT

SELECT N1,N2
FROM NextTable

То мы получим:

Т.е. получается сначала выполнился INTERSECT, а после EXCEPT. Хотя логически будто должно было быть наоборот, т.е. идти сверху-вниз.

Я редко использую эти операции объединений, а тем более в таком виде, поэтому, чтобы не думать не гадать, в какой очередности он выполняет объединения, можно просто при помощи скобок явно указать последовательность объединений, давайте скажем, что сначала нужно сделать EXCEPT, а потом INTERSECT:

(
  SELECT T1 x,T2 y
  FROM TopTable

  EXCEPT

  SELECT B1,B2
  FROM BottomTable
)

INTERSECT

SELECT N1,N2
FROM NextTable

Вот теперь я получил то, что и хотел.

Я не знаю работает ли такой синтаксис в других СУБД, но если что используйте подзапрос:

SELECT x,y
FROM
  (
    SELECT T1 x,T2 y
    FROM TopTable

    EXCEPT

    SELECT B1,B2
    FROM BottomTable
  ) q

INTERSECT

SELECT N1,N2
FROM NextTable

При использовании ORDER BY сортировка применяется к окончательному набору:

SELECT T1 x,T2 y
FROM TopTable

UNION ALL

SELECT B1,B2
FROM BottomTable  

UNION ALL

SELECT B1,B2
FROM BottomTable  

ORDER BY x DESC

Для задания сортировки здесь удобней использовать псевдоним колонки, заданный в первом запросе.

Самое главное про UNION-объединения я вроде написал, если что поиграйте с UNION-объединениями самостоятельно.

Примечание. В СУБД Oracle тоже есть такие же виды соединения, разница только в операции EXCEPT, там она называется MINUS.

Использование подзапросов

Подзапросы я оставил на последнюю очередь, т.к. прежде чем их использовать нужно научиться правильно строить запросы. К тому же в некоторых случаях можно вообще избежать использования подзапросов и обойтись базовыми конструкциями.

Косвенно мы уже использовали подзапросы в блоке FROM. Там результат, возвращаемый подзапросом по сути играет роль новой таблицы. Думаю, большого смысла останавливаться здесь нет смысла. Просто рассмотрим абстрактный пример с объединением 2-х подзапросов:

SELECT q1.x1,q1.y1,q2.x2,q2.y2
FROM
  (
    SELECT T1 x1,T2 y1
    FROM TopTable

    EXCEPT

    SELECT B1,B2
    FROM BottomTable
  ) q1
JOIN
  (
    SELECT T1 x2,T2 y2
    FROM TopTable

    EXCEPT

    SELECT N1,N2
    FROM NextTable
  ) q2
ON q1.x1=q2.x2

Если не понятно, сразу, то разбирайте такие запросы по частям. Т.е. сначала посмотрите, что возвращает первый подзапрос «q1», потом, что возвращает второй подзапрос «q2», а затем выполните операцию JOIN над результатами подзапросов «q1» и «q2».

Конструкция WITH

Это достаточно полезная конструкция особенно в случае работы с большими подзапросами.

Сравним:

SELECT q1.x1,q1.y1,q2.x2,q2.y2
FROM
  (
    SELECT T1 x1,T2 y1
    FROM TopTable

    EXCEPT

    SELECT B1,B2
    FROM BottomTable
  ) q1
JOIN
  (
    SELECT T1 x2,T2 y2
    FROM TopTable

    EXCEPT

    SELECT N1,N2
    FROM NextTable
  ) q2
ON q1.x1=q2.x2

То же самое написанное при помощи WITH:

WITH q1 AS(
    SELECT T1 x1,T2 y1
    FROM TopTable

    EXCEPT

    SELECT B1,B2
    FROM BottomTable
),
q2 AS(
    SELECT T1 x2,T2 y2
    FROM TopTable

    EXCEPT

    SELECT N1,N2
    FROM NextTable
)

-- основной запрос становится более прозрачным
SELECT q1.x1,q1.y1,q2.x2,q2.y2
FROM q1
JOIN q2 ON q1.x1=q2.x2

Как видим большие подзапросы вынесены и поименованы в блоке WITH, что дало возможность разгрузить текст основного запроса и сделать его понятным.

Вспомним так же пример из предыдущей части, где использовалось представление ViewEmployeesInfo:

CREATE VIEW ViewEmployeesInfo
AS
SELECT
  emp.*, -- вернуть все поля таблицы Employees
  dep.Name DepartmentName, -- к этим полям добавить поле Name из таблицы Departments
  pos.Name PositionName -- и еще добавить поле Name из таблицы Positions
FROM Employees emp
LEFT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID
LEFT JOIN Positions pos ON emp.PositionID=pos.ID

И запрос, который использовал данное представление:

SELECT
  DepartmentName,
  COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount,
  AVG(Salary) SalaryAvg
FROM ViewEmployeesInfo emp
GROUP BY DepartmentID,DepartmentName
ORDER BY DepartmentName

По сути WITH дает нам возможность разместить текст из представления непосредственно в запросе, т.е. смысл один и тот же:

WITH cteEmployeesInfo AS(
  SELECT
    emp.*, -- вернуть все поля таблицы Employees
    dep.Name DepartmentName, -- к этим полям добавить поле Name из таблицы Departments
    pos.Name PositionName -- и еще добавить поле Name из таблицы Positions
  FROM Employees emp
  LEFT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID
  LEFT JOIN Positions pos ON emp.PositionID=pos.ID
)
SELECT
  DepartmentName,
  COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount,
  AVG(Salary) SalaryAvg
FROM cteEmployeesInfo emp
GROUP BY DepartmentID,DepartmentName
ORDER BY DepartmentName

Только в случае созданного представления мы можем использовать его из разных запросов, т.к. представление создается на уровне БД. Тогда как подзапрос оформленный в блоке WITH виден только в рамках этого запроса.

Использование WITH по-другому называет CTE-выражениями:

Общие табличные выражения (CTE — Common Table Expressions) позволяют существенно уменьшить объем кода, если многократно приходится обращаться к одним и тем же запросам. CTE играет роль представления, которое создается в рамках одного запроса и, не сохраняется как объект схемы.

У CTE есть еще одно важное назначение, с его помощью можно написать рекурсивный запрос.

Приведу только небольшой пример рекурсивного запроса. Отобразим сотрудников с учетом их подчинения другому сотруднику (если помните, у нас в таблице Employees ключ, ссылающийся на эту же таблицу).

WITH cteEmpl AS(
  SELECT ID,CAST(Name AS nvarchar(300)) Name,1 EmpLevel
  FROM Employees
  WHERE ManagerID IS NULL -- все сотрудники у которых нет вышестоящего

  UNION ALL

  SELECT emp.ID,CAST(SPACE(cte.EmpLevel*5)+emp.Name AS nvarchar(300)),cte.EmpLevel+1
  FROM Employees emp
  JOIN cteEmpl cte ON emp.ManagerID=cte.ID
)
SELECT *
FROM cteEmpl

Для наглядности пробелы заменены знаками подчеркивания.

Рассматривать, как строятся рекурсивные запросы, в рамках данного учебника я не буду. Я считаю, это достаточно специфичная тема для начинающих, и она пока совсем ни к чему им. Прежде чем приступать к изучению рекурсивных запросов нужно уверено научиться пользоваться всеми осн

Как я могу сделать инструкцию UPDATE с JOIN в SQL?

вы получите лучшую производительность, если забудете предложение where и поместите все условия в выражение ON.

Я думаю, это потому, что запрос сначала должен присоединиться к таблицам, затем запускает предложение where на этом, поэтому, если вы можете уменьшить то, что требуется для присоединения, то это быстрый способ получить результаты/сделать udpate.

пример

сценарий

у вас есть таблица пользователей. Они могут войти, используя свое имя пользователя или email или account_number. Эти учетные записи могут быть активными (1) или неактивными (0). Эта таблица имеет 50000 строк

затем у вас есть таблица пользователей, чтобы отключить на одном дыхании, потому что вы узнаете, что они все сделали что-то плохое. Однако в этой таблице есть один столбец с именами пользователей, электронными письмами и номерами счетов. Он также имеет индикатор «has_run», который должен быть установлен в 1 (true), когда он был запущен

запрос

UPDATE users User
    INNER JOIN
        blacklist_users BlacklistUser
        ON
        (
            User.username = BlacklistUser.account_ref
            OR
            User.email = BlacklistedUser.account_ref
            OR
            User.phone_number = BlacklistUser.account_ref
            AND
            User.is_active = 1
            AND
            BlacklistUser.has_run = 0
        )
    SET
        User.is_active = 0,
        BlacklistUser.has_run = 1;

мышление

Если бы нам пришлось присоединиться только в условиях OR необходимо будет проверить каждую строку 4 раза, чтобы увидеть, следует ли ей присоединиться, и потенциально вернуть намного больше строк. Однако, давая ему больше условий, он может «пропустить» много строк, если они не соответствуют всем условиям при присоединении.

бонус

Это более читабельным. Все условия находятся в одном месте, а строки для обновления-в одном месте

SQL: Как понять, когда надо писать условие в JOIN-условие, а когда в WHERE

Это в общем-то важно только для LEFT JOIN, для INNER JOIN тут могут быть только теоретические различия в производительности, хотя думаю, что парсер их решит.

Допустим у нас есть сотрудники, оборудование и таблица связи между ними.

CREATE TABLE Employee (
`id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`login` VARCHAR(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY ( `login` )
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `Equipment` (
`id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`inv_number` VARCHAR(255) NOT NULL,
`employee_equipment_id` INT(10) UNSIGNED,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY ( `inv_number` )
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS EmployeeEquipment (
`employee_id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
`equipment_id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
`handed_at` DATETIME NOT NULL,
`returned_at` DATETIME,
PRIMARY KEY (`employee_id`, `equipment_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

Для простоты убрал внешние ключи и лишние столбцы.

Если нам нужно вывести оборудование, которое ещё ни разу никому не выдавалось, то нам нужен запрос:

SELECT
eq.*,
e.id AS employee_id,
e.name AS employee_name,
ee.handed_at
FROM Equipment as eq
LEFT JOIN EmployeeEquipment AS ee
ON ee.equipment_id = eq.id
LEFT JOIN Employee AS e
ON e.id = ee.employee_id
WHERE ee.handed_at IS NULL;

Если нам нужен полный список оборудования, но при этом для оборудования «на руках» нужно выводить дату, когда оно было выдано, и сотрудника, которому оно было выдано:

SELECT
eq.*,
e.id AS employee_id,
e.name AS employee_name,
ee.handed_at
FROM Equipment as eq
LEFT JOIN EmployeeEquipment AS ee
ON ee.equipment_id = eq.id AND ee.returned_at IS NULL
LEFT JOIN Employee AS e
ON e.id = ee.employee_id;

Хитрость второго запроса — в том, что он учитывает ситуации, когда оборудование было выдано сотруднику, а потом его возвратили обратно.

То есть первый запрос ограничивает всю выборку (поэтому условие пишется в WHERE), а второй запрос ограничивает «участие LEFTJOINed таблицы» в выборке, поэтому условие пишется в условии ON.

Выполнение объединений с помощью SQL Access

• 
  06/08/2017
• Чтение занимает 5 мин

В этой статье

В реляционной системе баз данных, такой как доступ, часто требуется извлекать данные из нескольких таблиц за раз.In a relational database system like Access, you often need to extract information from more than one table at a time. Для этого можно использовать инструкцию SQL Join , которая позволяет извлекать записи из таблиц с определенными связями независимо от того, являются ли они одними, одними и многими.This can be accomplished by using an SQL JOIN statement, which enables you to retrieve records from tables that have defined relationships, whether they are one-to-one, one-to-many, or many-to-many.

ВНУТРЕННИЕ соединенияINNER JOINs

Внутреннее соединение, которое также называется эквивалентным объединением, является наиболее часто используемым типом объединения.The INNER JOIN, also known as an equi-join, is the most commonly used type of join. Это соединение используется для получения строк из двух или более таблиц, сопоставляя значение поля, которое является общим для таблиц.This join is used to retrieve rows from two or more tables by matching a field value that is common between the tables. Объединяемые поля должны иметь похожие типы данных, и вы не можете присоединиться к типам данных мемо или OLEOBJECT.The fields you join on must have similar data types, and you cannot join on MEMO or OLEOBJECT data types.

Чтобы создать оператор inner join , используйте ключевые слова inner join в предложении from инструкции SELECT .To build an INNER JOIN statement, use the INNER JOIN keywords in the FROM clause of a SELECT statement.

В этом примере используется внутреннее соединение для создания набора результатов всех клиентов, у которых есть счета, а также даты и суммы этих счетов.This example uses the INNER JOIN to build a result set of all customers who have invoices, in addition to the dates and amounts of those invoices.

SELECT [Last Name], InvoiceDate, Amount 
   FROM tblCustomers INNER JOIN tblInvoices 
   ON tblCustomers.CustomerID=tblInvoices.CustomerID 
   ORDER BY InvoiceDate 

Обратите внимание на то, что имена таблиц делятся на ключевые слова inner join и что реляционное сравнение выполняется после ключевого слова On .Be aware that the table names are divided by the INNER JOIN keywords and that the relational comparison is after the ON keyword. Для реляционных сравнений можно также использовать операторы <, >, <=, >= или <> , а также использовать ключевое слово between .For the relational comparisons, you can also use the <, >, <=, >=, or <> operators, and you can also use the BETWEEN keyword. Кроме того, обратите внимание, что поля ID из обеих таблиц используются только в реляционном сравнении; они не являются частью результирующего набора.Also note that the ID fields from both tables are used only in the relational comparison; they are not part of the final result set.

Для дальнейшей квалификации оператора SELECT можно использовать предложение WHERE после сравнения JOIN в предложении On .To further qualify the SELECT statement, you can use a WHERE clause after the join comparison in the ON clause.

В приведенном ниже примере набор результатов сужается, чтобы включить только счета, выпущенные после 1 января 1998 г.The following example narrows the result set to include only invoices dated after January 1, 1998.

SELECT [Last Name], InvoiceDate, Amount 
   FROM tblCustomers INNER JOIN tblInvoices 
   ON tblCustomers.CustomerID=tblInvoices.CustomerID 
   WHERE tblInvoices.InvoiceDate > #01/01/1998# 
   ORDER BY InvoiceDate 

Если необходимо присоединиться к нескольким таблицам, можно вложить условия inner join .When you must join more than one table, you can nest the INNER JOIN clauses. Следующий пример строится на предыдущем операторе SELECT для создания набора результатов, но также включает город и состояние каждого клиента, добавляя внутреннее соединение для таблицы тблшиппинг.The following example builds on a previous SELECT statement to create the result set, but also includes the city and state of each customer by adding the INNER JOIN for the tblShipping table.

SELECT [Last Name], InvoiceDate, Amount, City, State 
   FROM (tblCustomers INNER JOIN tblInvoices 
   ON tblCustomers.CustomerID=tblInvoices.CustomerID) 
      INNER JOIN tblShipping 
      ON tblCustomers.CustomerID=tblShipping.CustomerID 
   ORDER BY InvoiceDate 

Обратите внимание, что первое предложение Join заключено в круглые скобки, чтобы оно было логически отделено от второго предложения Join .Be aware that the first JOIN clause is enclosed in parentheses to keep it logically separated from the second JOIN clause. Кроме того, можно присоединить таблицу к самой себе с помощью псевдонима для имени второй таблицы в предложении from .It is also possible to join a table to itself by using an alias for the second table name in the FROM clause. Предположим, вы хотите найти все записи клиентов, содержащие повторяющиеся фамилии.Suppose that you want to find all customer records that have duplicate last names. Это можно сделать, создав псевдоним «A» для второй таблицы и проверив имена, которые отличаются.You can do this by creating the alias «A» for the second table and checking for first names that are different.

SELECT tblCustomers.[Last Name], 
   tblCustomers.[First Name] 
   FROM tblCustomers INNER JOIN tblCustomers AS A 
   ON tblCustomers.[Last Name]=A.[Last Name] 
   WHERE tblCustomers.[First Name]<>A.[First Name] 
   ORDER BY tblCustomers.[Last Name] 

ВНЕШНИЕ соединенияOUTER JOINs

Внешнее объединение используется для получения записей из нескольких таблиц, сохраняя записи из одной из таблиц, даже если в другой таблице нет соответствующей записи.An OUTER JOIN is used to retrieve records from multiple tables while preserving records from one of the tables, even if there is no matching record in the other table. Существует два типа внешних объединений , поддерживаемых ядром баз данных Access: левые внешние соединения и правая внешние соединения.There are two types of OUTER JOINs that the Access database engine supports: LEFT OUTER JOINs and RIGHT OUTER JOINs.

Вспомните две таблицы, расположенные рядом друг с другом, таблица слева и таблица справа.Think of two tables that are beside each other, a table on the left and a table on the right. Левое внешнее соединение выбирает все строки в правой таблице, которые совпадают с условиями реляционного сравнения, а также выбирает все строки из левой таблицы, даже если в правой таблице нет соответствия.The LEFT OUTER JOIN selects all rows in the right table that match the relational comparison criteria, and also selects all rows from the left table, even if no match exists in the right table. Правое внешнее соединение просто является обратным по отношению к левому внешнему соединению; Вместо этого сохраняются все строки в правой таблице.The RIGHT OUTER JOIN is simply the reverse of the LEFT OUTER JOIN; all rows in the right table are preserved instead.

Например, предположим, что вы хотите определить общую сумму выставленных счетов для каждого клиента, но если у клиента нет накладных, вы хотите отобразить его, отображая слово «нет».As an example, suppose that you want to determine the total amount invoiced to each customer, but if a customer has no invoices, you want to show it by displaying the word «NONE.»

SELECT [Last Name] & ', ' &  [First Name] AS Name, 
   IIF(Sum(Amount) IS NULL,'NONE',Sum(Amount)) AS Total 
   FROM tblCustomers LEFT OUTER JOIN tblInvoices 
   ON tblCustomers.CustomerID=tblInvoices.CustomerID 
   GROUP BY [Last Name] & ', ' &  [First Name] 

В предыдущей инструкции SQL возникают некоторые события.Several things occur in the previous SQL statement. Первый — использование оператора сцепления строк «&».The first is the use of the string concatenation operator «&». Этот оператор позволяет объединить два поля вместе с одной строкой.This operator allows you to join two or more fields together as one string. Второй оператор — непосредственный оператор if (IIf), который проверяет, имеет ли значение значение null.The second is the immediate if (IIf) statement, which checks to see if the total is null. Если это так, оператор возвращает слово «NONE».If it is, the statement returns the word «NONE.» Если параметр Total имеет значение, отличное от NULL, возвращается значение.If the total is not null, the value is returned. Последним является предложение OUTER JOIN .The final thing is the OUTER JOIN clause. Использование левого внешнего соединения сохраняет строки в левой таблице, чтобы видеть всех клиентов, даже тех, у которых нет счетов.Using the LEFT OUTER JOIN preserves the rows in the left table so that you see all customers, even those who do not have invoices.

Внешние соединения могут быть вложены в внутренние соединения при объединении с несколькими таблицами, но внутренние соединения не могут быть вложены в внешние соединения.OUTER JOINs can be nested inside INNER JOINs in a multi-table join, but INNER JOINs cannot be nested inside OUTER JOINs.

Декартово произведениеThe Cartesian product

Термин, с которым часто приходится обсуждать соединения, это декартово произведение.A term that often comes up when discussing joins is the Cartesian product. Декартово-продукт определяется как «все возможные сочетания всех строк во всех таблицах».A Cartesian product is defined as «all possible combinations of all rows in all tables.» Например, если вы присоединяетесь к двум таблицам без какого бы то ни было какого типа квалификации или присоединения, вы получите декартово произведение.For example, if you were to join two tables without any kind of qualification or join type, you would get a Cartesian product.

SELECT * 
   FROM tblCustomers, tblInvoices 

Это не хорошая вещь, особенно с таблицами, содержащими сотни или тысячи строк.This is not a good thing, especially with tables that contain hundreds or thousands of rows. Не создавайте декартово продукты, всегда выполняя присоединение.You should avoid creating Cartesian products by always qualifying your joins.

Оператор UNIONThe UNION operator

Несмотря на то, что оператор Union , также называемый запросом на объединение, не является объединением, он включается здесь, так как он включает в себя объединение данных из нескольких источников данных в один набор результатов, что аналогично некоторым типам соединений.Although the UNION operator, also known as a union query, is not technically a join, it is included here because it does involve combining data from multiple sources of data into one result set, which is similar to some types of joins. Оператор Union используется для объединения данных в таблицах, инструкциях SELECT или запросах, при этом не удаляются повторяющиеся строки.The UNION operator is used to splice together data from tables, SELECT statements, or queries, while leaving out any duplicate rows. Оба источника данных должны иметь одинаковое число полей, но эти поля не обязательно должны иметь одинаковый тип данных.Both data sources must have the same number of fields, but the fields do not have to be the same data type. Предположим, у вас есть таблица Employees, имеющая ту же структуру, что и таблица Customers, и вы хотите создать список имен и адресов электронной почты, объединив обе таблицы.Suppose that you have an Employees table that has the same structure as the Customers table, and you want to build a list of names and email addresses by combining both tables.

SELECT [Last Name], [First Name], Email 
   FROM tblCustomers 
UNION 
SELECT [Last Name], [First Name], Email 
   FROM tblEmployees 

Чтобы получить все поля из обеих таблиц, можно использовать ключевое слово Table , как показано ниже.To retrieve all fields from both tables, you could use the TABLE keyword, like this.

TABLE tblCustomers 
UNION 
TABLE tblEmployees 

Оператор Union не будет отображать записи, которые являются точными дубликатами в обеих таблицах, но их можно переопределить с помощью предиката ALL после ключевого слова Union , как показано ниже:The UNION operator will not display any records that are exact duplicates in both tables, but this can be overridden by using the ALL predicate after the UNION keyword, like this:

SELECT [Last Name], [First Name], Email 
   FROM tblCustomers 
UNION ALL 
SELECT [Last Name], [First Name], Email 
   FROM tblEmployees 

Оператор TRANSFORMThe TRANSFORM statement

Несмотря на то, что инструкция Transform , также называемая перекрестным запросом, также не считается присоединением, она включается здесь, так как она включает в себя объединение данных из нескольких источников данных в один набор результатов, что аналогично некоторым типам соединений.Although the TRANSFORM statement, also known as a crosstab query, is also not technically considered a join, it is included here because it does involve combining data from multiple sources of data into one result set, which is similar to some types of joins.

Оператор Transform используется для вычисления суммы, среднего, количества или другого типа итогового значения для записей.A TRANSFORM statement is used to calculate a sum, average, count, or other type of aggregate total on records. Затем сведения отображаются в сетке или электронном формате с данными, сгруппированными по вертикали (строкам) и горизонтали (столбцам).It then displays the information in a grid or spreadsheet format with data grouped both vertically (rows) and horizontally (columns). Ниже приведена общая форма для оператора Transform .The general form for a TRANSFORM statement is the following.

   TRANSFORM aggregating function 
   SELECT statement 
   PIVOT column heading field 

Примером может служить создание таблицы, отображающей итоговые значения по счетам для каждого клиента на основе года.An example scenario could be if you want to build a datasheet that displays the invoice totals for each customer on a year-by-year basis. В качестве вертикальных заголовков будут использоваться имена клиентов, а для горизонтальных заголовков — годы.The vertical headings will be the customer names, and the horizontal headings will be the years. Вы можете изменить предыдущую инструкцию SQL, чтобы она соответствовала оператору Transform.You can modify a previous SQL statement to fit the transform statement.

TRANSFORM 
IIF(Sum([Amount]) IS NULL,'NONE',Sum([Amount])) 
   AS Total 
SELECT [Last Name] & ', ' & [First Name] AS Name 
      FROM tblCustomers LEFT JOIN tblInvoices 
      ON tblCustomers.CustomerID=tblInvoices.CustomerID 
      GROUP BY [Last Name] & ', ' & [First Name] 
PIVOT Format(InvoiceDate, 'yyyy') 
   IN ('1996','1997','1998','1999','2000') 

Обратите внимание, что функция статистической обработки является функцией Sum , вертикальными заголовками являются предложение Group By оператора SELECT , а горизонтальные заголовки определяются полем, указанным после ключевого слова Pivot .Be aware that the aggregating function is the Sum function, the vertical headings are in the GROUP BY clause of the SELECT statement, and the horizontal headings are determined by the field listed after the PIVOT keyword.

Поддержка и обратная связьSupport and feedback

Есть вопросы или отзывы, касающиеся Office VBA или этой статьи?Have questions or feedback about Office VBA or this documentation? Руководство по другим способам получения поддержки и отправки отзывов см. в статье Поддержка Office VBA и обратная связь.Please see Office VBA support and feedback for guidance about the ways you can receive support and provide feedback.

SQL optimization. Join против In и Exists. Что использовать?

«Раньше было проще» — Подумал я, садясь за оптимизацию очередного запроса в SQL management studio. Когда я писал под MySQL, реально все было проще — или работает, или нет. Или тормозит или нет. Explain решал все мои проблемы, больше ничего не требовалось. Сейчас у меня есть мощная среда разработки, отладки и оптимизации запросов и процедур/функций, и все это нагромождение создает по-моему только больше проблем. А все почему? Потому что встроенный оптимизатор запросов — зло. Если в MySQL и PostgreSQL я напишу

select * from a, b, c where a.id = b.id, b.id = c.id

и в каждой из табличек будет хотя бы по 5к строк — все зависнет. И слава богу! Потому что иначе в разработчике, в лучшем случае, вырабатывается ленность писать правильно, а в худшем он вообще не понимает что делает! Ведь этот же запрос в MSSQL пройдет аналогично

select * from a join b on a.id = b.id join c on b.id = c.id

Встроенный оптимизатор причешет быдлозапрос и все будет окей.

Он так же сам решит, что лучше делать — exist или join и еще много чего. И все будет работать максимально оптимально.

Только есть одно НО. В один прекрасный момент оптимизатор споткнется о сложный запрос и спасует, и тогда вы получите большущую проблему. И получите вы ее, возможно, не сразу, а когда вес таблиц достигнет критической массы.

Так вот к сути статьи. exists и in — очень тяжелые операции. Фактически это отдельный подзапрос для каждой строчки результата. А если еще и присутствует вложенность, то это вообще туши свет. Все будет окей, когда возвращается 1, 10, 50 строк. Вы не почувствуете разницы, а возможно join  будет даже медленнее. Но когда вытаскивается 500 — начнутся проблемы. 500 подзапросов в рамках одного запроса — это серьезно.

Пусть с точки зрения человеческого понимания in и exists лучше, но с точки зрения временных затрат для запросов, возвращающих 50+ строк — они не допустимы.

Нужно оговориться, что естественно, если где-то убывает — где-то должно прибывать. Да, join более ресурсоемок по памяти, ведь держать единовременно всю таблицу значений и оперировать ею — накладнее, чем дергать подзапросы для каждой строки, быстро освобождая память. Нужно смотреть конкретно по запросу и замерять — критично ли будет использование лишней памяти в угоду времени или нет.

Приведу примеры полных аналогий. Вообще говоря, я не встречал еще запросов такой степени сложности, которые не могли бы быть раскручены в каскад join’ов. Пусть на это уйдет день, но все можно раскрыть.

select * from a where a.id in (select id from b)

select * from a where exists (select top 1 1 from b where b.id = a.id)

select * from a join b on a.id = b.id

select * from a where a.id not in (select id from b)

select * from a where not exists (select top 1 1 from b where b.id = a.id)

select * from a left join b on a.id = b.id where b.id is null

Повторюсь — данные примеры MSSQL оптимизатор оптимизирует под максимальную производительность и на таких простейших запросах тупняков не будет никогда.

Рассмотрим теперь пример реального запроса, который пришлось переписывать из-за того что на некоторых выборках он просто намертво зависал (структура очень упрощена и понятия заменены, не нужно пугаться некоей не оптимальности структуры бд).

Нужно вытащить все дубликаты «продуктов» в разных аккаунтах, ориентируясь на параметры продукта, его группы, и группы-родителя, если таковая есть.

select d.PRODUCT_ID
from PRODUCT s, PRODUCT_GROUP sg
left join M_PG_DEPENDENCY sd on (sg.PRODUCT_GROUP_ID = sd.M_PG_DEPENDENCY_CHILD_ID),
PRODUCT d, PRODUCT_GROUP dg
left join M_PG_DEPENDENCY dd on (dg.PRODUCT_GROUP_ID = dd.M_PG_DEPENDENCY_CHILD_ID)
where s.PRODUCT_GROUP_ID=sg.PRODUCT_GROUP_ID
and d.PRODUCT_GROUP_ID=dg.PRODUCT_GROUP_ID
and sg.PRODUCT_GROUP_PERSPEC=dg.PRODUCT_GROUP_PERSPEC
and sg.PRODUCT_GROUP_NAME=dg.PRODUCT_GROUP_NAME
and s.PRODUCT_NAME=d.PRODUCT_NAME
and s.PRODUCT_TYPE=d.PRODUCT_TYPE
and s.PRODUCT_IS_SECURE=d.PRODUCT_IS_SECURE
and s.PRODUCT_MULTISELECT=d.PRODUCT_MULTISELECT
and dg.PRODUCT_GROUP_IS_TMPL=0
and (
(
	    sd.M_PG_DEPENDENCY_CHILD_ID is null
	    and
	    dd.M_PG_DEPENDENCY_CHILD_ID is null
	  )
	  or exists
	  (
		select 1 from PRODUCT_GROUP sg1, PRODUCT_GROUP dg1
		 where sd.M_PG_DEPENDENCY_PARENT_ID = sg1.PRODUCT_GROUP_ID and
		       dd.M_PG_DEPENDENCY_PARENT_ID = dg1.PRODUCT_GROUP_ID and
		       sg1.PRODUCT_GROUP_PERSPEC=dg1.PRODUCT_GROUP_PERSPEC and
		       sg1.PRODUCT_GROUP_NAME=dg1.PRODUCT_GROUP_NAME and
	  )
	)

Так вот это тот случай, когда оптимизатор спасовал. И для каждой строчки выполнялся тяжеленный exists, что убивало базу.

select d.PRODUCT_ID
from PRODUCT s
join PRODUCT d on
    s.PRODUCT_TYPE=d.PRODUCT_TYPE
    and s.PRODUCT_NAME=d.PRODUCT_NAME
    and s.PRODUCT_IS_SECURE=d.PRODUCT_IS_SECURE
    and s.PRODUCT_MULTISELECT=d.PRODUCT_MULTISELECT
join PRODUCT_GROUP sg on s.PRODUCT_GROUP_ID=sg.PRODUCT_GROUP_ID
join PRODUCT_GROUP dg on d.PRODUCT_GROUP_ID=dg.PRODUCT_GROUP_ID
    and sg.PRODUCT_GROUP_NAME=dg.PRODUCT_GROUP_NAME
    and sg.PRODUCT_GROUP_PERSPEC=dg.PRODUCT_GROUP_PERSPEC
left join M_PG_DEPENDENCY sd on sg.PRODUCT_GROUP_ID = sd.M_PG_DEPENDENCY_CHILD_ID
left join M_PG_DEPENDENCY dd on dg.PRODUCT_GROUP_ID = dd.M_PG_DEPENDENCY_CHILD_ID
left join PRODUCT_GROUP sgp on sgp.PRODUCT_GROUP_ID = sd.M_PG_DEPENDENCY_PARENT_ID
left join PRODUCT_GROUP dgp on
    dgp.PRODUCT_GROUP_ID = dd.M_PG_DEPENDENCY_PARENT_ID
    and sgp.PRODUCT_GROUP_NAME = dgp.PRODUCT_GROUP_NAME
    and isnull(sgp.PRODUCT_GROUP_IS_TMPL, 0) = isnull(dgp.PRODUCT_GROUP_IS_TMPL, 0)
where
	  (
		sd.M_PG_DEPENDENCY_CHILD_ID is null
		and
		dd.M_PG_DEPENDENCY_CHILD_ID is null
	  )
	  or
	  (
		sgp.PRODUCT_GROUP_NAME is not null
		and
		dgp.PRODUCT_GROUP_NAME is not null
	  )
go

После данных преобразований производительность вьюхи увеличилась экспоненциально количеству найденных продуктов. Вернее сказать, время поиска оставалось практически независимым от числа совпадений и было всегда очень маленьким. Как и должно быть.

Это наглядный пример того, как доверие MSSQL оптимизатору может сыграть злую шутку. Не доверяйте ему, не ленитесь, join’те ручками, каждый раз думайте что лучше в данной ситуации — exists, in или join.

SQL JOIN, JOIN Syntax, JOIN Differences, 3 таблицы — с примерами

Как получить данные из нескольких таблиц?

SQL JOIN объединяет записи из двух таблиц.
JOIN находит связанные значения столбцов в двух таблицах.
Запрос может содержать ноль, одну или несколько операций JOIN.
INNER JOIN — это то же самое, что JOIN; ключевое слово INNER необязательно.

Четыре различных типа JOIN

1. (INNER) JOIN: выберите записи, значения которых совпадают в обеих таблицах.
2. ПОЛНОЕ (ВНЕШНЕЕ) СОЕДИНЕНИЕ: выбирает все записи, соответствующие либо левой, либо правой записям таблицы.
3. LEFT (OUTER) JOIN: выберите записи из первой (самой левой) таблицы с соответствующими записями правой таблицы.
4. RIGHT (OUTER) JOIN: выберите записи из второй (самой правой) таблицы с соответствующими записями левой таблицы.

Примечание. Все ключевые слова INNER и OUTER необязательны.
Подробная информация о различных соединениях доступна на следующих страницах руководства.

Синтаксис SQL JOIN

Общий синтаксис

ВЫБЕРИТЕ имена столбцов
  FROM table-name1 ПРИСОЕДИНЯТЬСЯ к table-name2
    ON имя-столбца1 = имя-столбца2
 ГДЕ условие
 

Общий синтаксис INNER:

ВЫБЕРИТЕ имена столбцов
  ИЗ имя-таблицы1 ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ имя-таблицы2
    ON имя-столбца1 = имя-столбца2
 ГДЕ условие
 

Примечание. Ключевое слово INNER является необязательным: оно используется по умолчанию, а также является наиболее часто используемой операцией JOIN.

Дата заказа

Примеры SQL JOIN

Проблема: Список всех заказов с информацией о клиенте

ВЫБЕРИТЕ OrderNumber, TotalAmount, FirstName, LastName, City, Country
  ОТ [Заказ] ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к клиенту
    На заказ].CustomerId = Customer.Id
 

В этом примере может оказаться полезным использование псевдонимов таблицы для [Заказ] и клиента.

Результат: 830 записей.

OrderId

CustomerId

Задача: Список всех заказов
с названиями продуктов,
количества и цены

ВЫБЕРИТЕ O.OrderNumber, CONVERT (date, O.OrderDate) AS Date,
       P.ProductName, I.Quantity, I.UnitPrice
  ОТ [Заказ] O
  JOIN OrderItem I ON O.Id = I.OrderId
  ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к продукту P ON P.Id = I.ProductId
ЗАКАЗ ПО O.O.OrderNumber
 

Результат: 2155 записей

SQL JOIN

Соединение SQL ڸ е ֮ ĹϵЩвѯ ݡ

Ключ присоединения

ʱΪ˵õĽҪıлȡǾҪ ִ присоединяйтесь

ݿ еıͨ˴ϵПервичный ключһУеÿһе ֵ Ψһġ ڱ Уÿ ֵ ΨһġĿ ڲظ ÿе ݵ £ ѱ ݽ һ

뿴 «Персоны»

)

ע ⣬ «Id_P» Лица еĵζû ܹ ӵͬ Id_Pʹ˵ȫͬId_P Ҳǡ

뿴 «Заказы»

ע ⣬ «Ид_О» Заказы е «Приказы» е «Id_P» «Лица»

⣬ «Id_P» аϵ

ǿͨķʽлȡ ݣ

номер

ВЫБЕРИТЕ людей.Фамилия, Лиц.Фамилия, Заказы.Номер заказа
ОТ Лиц, Заказы
ГДЕ Persons.Id_P = Orders.Id_P
 

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

SQL JOIN — ʹ Присоединиться к

ķҲʹù ؼ ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ лȡ ݡ

ϣг˵Ķʹ ВЫБРАТЬ 䣺

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

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

ͬ SQL JOIN

шт. ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ

гʹх JOIN ͣԼ ֮ IJ 졣

• ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ: һƥ 䣬 򷵻
• ЛЕВАЯ СОЕДИНЕНИЕ: ʹұûƥ 䣬 Ҳе
• ПРАВО ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ: ʹûƥ 䣬 Ҳұе
• ПОЛНОЕ СОЕДИНЕНИЕ: ֻ Ҫһдƥ 䣬 ͷ

SQL ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ ؼ

SQL INNER JOIN ؼ

ڱ дһƥʱINNER JOIN ؼ ַ С

INNER JOIN ؼ�

ВЫБЕРИТЕ имя_столбца
FROM table_name1
INNER JOIN table_name2
ON имя_таблицы1.имя_столбца = имя_таблицы2.имя_столбца
 

עͣ INNER JOIN JOIN ͬġ

ԭʼı (е)

«Персоны»

)

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

«Заказы»

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

ӣINNER JOINʵ

ڣ ϣг˵Ķ

ʹ ВЫБРАТЬ 䣺

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

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

INNER JOIN ؼڱ дһƥʱС «Лица» е «Заказы» ûƥ 䣬 ͲгЩС

SQL INNER JOIN — SQL

На языке SQL, который используется для INNER JOIN, применяется к EQUIJOIN, является типом соединения, объединяющим коммуны для более крупных входных таблиц.Cette commande retourne les enregistrements lorsqu’il y a au moins une ligne dans chaque Colonne qui соответствует à la condition.

Intersection de 2 ensembles

Syntaxe

Pour utiliser ce type de jointure il удобный d’utiliser un Requête SQL avec cette syntaxe:

 SELECT *
ИЗ table1
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ table2 ON table1.id = table2.fk_id 

Синтаксис ci-dessus stipule qu’il faut sélectionner les enregistrements des tables table1 et table2 lorsque les données de la colonne «id» de table1 est égal aux de la Colonne fk_id de table2.

La jointure SQL peux aussi écrite de la façon suivante:

 SELECT *
ИЗ table1
INNER JOIN table2
WHERE table1.id = table2.fk_id 

Синтаксис с условием WHERE is un manière alternate de faire la jointure mais qui possible l’inconvénient d’être moins easy à lire s’il y a déjà plusieurs conditions dans le WHERE.

Exemple

Imaginons — это приложение, которое может быть таблицей utilisateur ainsi qu’une table command qui contient toutes les comandes effectuées par les utilisateurs.

Table utilisateur:

id	prenom	nom	email	ville
1	Aimée	Marechal	[email protected]
2	Esmée	Lefort	[email protected]	Lyon
3	Marine	Prevost	м[email protected]	Lille
4	Luc	Rolland	[email protected]	Marseille

Командный стол:

utilisateur_id	utilisateur_id	utilisateur_id	num_facture	prix_total
1	2013-01-23	A00103	203,14
1	2013-02-14	A00104	124.00
2	2013-02-17	A00105	149,45
2	2013-02-21	A00106	235,35
5	2013-03-02	A00107	47,58

Вылейте дополнительные сведения о командах, связанных с утилизаторами, если это возможно, по запросу:

 SELECT id, prenom, nom, date_achat, num_facture, prix_total
ОТ утилизатора
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ ЗАПРЕЩАЕТСЯ НА utilisateur.id = commande.utilisateur_id 

Результаты:

cha

cha

id	prenom	nom	date_achat	num_facture	prix_total
prix_total
01-23	A00103	203,14
1	Aimée	Marechal	2013-02-14	A00104	124.00
2	Esmée	Lefort	2013-02-17	A00105	149,45
2	Esmée	Lefort	2013-02-21	A00106	235,35

Результаты поиска на двух столах. Les utilisateurs 3 et 4 ne sont pas affichés puisqu’il n’y a pas de commandes associés à ces utilisateurs.

Внимание: очень важно для того, чтобы узнать, что утилизатор в этом дополнении, не может не возвращаться в прошлый раз, когда задан список результатов ВНУТРЕННЯЯ СОЕДИНЕНИЕ повторяет уникальные результаты или состояние, которое находится в двух таблицах.

SQL JOIN — Учебное пособие по SQL

Предложение SQL JOIN используется всякий раз, когда нам нужно выбрать данные из 2 или более таблиц.

Чтобы иметь возможность использовать предложение SQL JOIN для извлечения данных из 2 (или более) таблиц, нам нужна связь между определенными столбцами в этих таблицах.

Мы собираемся проиллюстрировать наш пример SQL JOIN следующими двумя таблицами:

Клиентов:

Идентификатор клиента	Имя	Фамилия	Электронная почта	DOB	Телефон
1	Джон	Смит	Джон[email protected]	04.02.1968	626 222-2222
2	Стивен	Золотая рыбка	[email protected]	04.04.1974	323 455-4545
3	Паула	Коричневый	[email protected]	24.05.1978	416 323-3232
4	Джеймс	Смит	джим @ supergig.co.uk	20.10.1980	416 323-8888

В продаже:

Идентификатор клиента	Дата	ПродажаКоличество
2	06.05.2004	$ 100,22
1	07.05.2004	99 $.95
3	07.05.2004	$ 122.95
3	13.05.2004	100,00
4	22.05.2004	$ 555,55

Как вы можете видеть, эти 2 таблицы имеют общее поле с именем CustomerID, и благодаря этому мы можем извлекать информацию из обеих таблиц, сопоставляя их столбцы CustomerID.

Рассмотрим следующий оператор SQL:

ВЫБЕРИТЕ Customers.FirstName, Customers.LastName, SUM (Sales.SaleAmount) AS SalesPerCustomer FROM Customers, Sales WHERE Customers.CustomerID = Sales.CustomerID GROUP BY Customers.FirstName, Customers.LastName

Выражение SQL, приведенное выше, выберет всех отдельных клиентов (их имя и фамилию) и соответствующую общую сумму потраченных ими долларов.
Условие SQL JOIN было указано после предложения SQL WHERE и гласит, что две таблицы должны соответствовать их соответствующим столбцам CustomerID.

Вот результат этого оператора SQL:

Имя	Фамилия	SalesPerCustomers
Джон	Смит	99 $.95
Стивен	Золотая рыбка	$ 100,22
Паула	Коричневый	$ 222.95
Джеймс	Смит	$ 555,55

Приведенный выше оператор SQL можно переписать с помощью предложения SQL JOIN следующим образом:

ВЫБЕРИТЕ клиентов.FirstName, Customers.LastName, SUM (Sales.SaleAmount) AS SalesPerCustomer FROM Customers JOIN Sales ON Customers.CustomerID = Sales.CustomerID GROUP BY Customers.FirstName, Customers.LastName

Существует 2 типа SQL JOINS INNER JOINS и OUTER JOINS . Если вы не помещаете ключевые слова INNER или OUTER перед ключевым словом SQL JOIN , тогда используется INNER JOIN . Вкратце «INNER JOIN» = «JOIN» (обратите внимание, что разные базы данных имеют разный синтаксис для своих предложений JOIN).

INNER JOIN выберет все строки из обеих таблиц до тех пор, пока есть совпадение между столбцами, по которым мы сопоставляем. В случае, если у нас есть клиент в таблице «Клиенты», который до сих пор не сделал никаких заказов (для этого клиента нет записей в таблице «Продажи»), этот клиент не будет указан в результате нашего запроса SQL выше.

Если в таблице продаж есть следующие строки:

Идентификатор клиента	Дата	ПродажаКоличество
2	06.05.2004	100 $.22
1	06.05.2004	$ 99.95

И мы используем тот же оператор SQL JOIN , указанный выше:

ВЫБЕРИТЕ Customers.FirstName, Customers.LastName, SUM (Sales.SaleAmount) AS SalesPerCustomer FROM Customer JOIN Sales ON Customers.CustomerID = Sales.CustomerID GROUP BY Customer.FirstName, Customers.LastName

Получим следующий результат:

Имя	Фамилия	SalesPerCustomers
Джон	Смит	$ 99.95
Стивен	Золотая рыбка	100 $.22

Несмотря на то, что Паула и Джеймс указаны как клиенты в таблице «Клиенты», они не будут отображаться, потому что они еще ничего не купили.

Но что, если вы хотите отобразить всех клиентов и их продажи, независимо от того, заказали они что-то или нет? Сделайте это с помощью предложения SQL OUTER JOIN .

Второй тип SQL JOIN называется SQL OUTER JOIN и имеет 2 подтипа: LEFT OUTER JOIN и RIGHT OUTER JOIN .

LEFT OUTER JOIN или просто LEFT JOIN (вы можете опустить ключевое слово OUTER в большинстве баз данных), выбирает все строки из первой таблицы, перечисленной после предложения FROM, независимо от того, есть ли у них совпадения во второй таблице.

Если мы немного изменим наш последний оператор SQL на:

ВЫБЕРИТЕ Customers.FirstName, Customers.LastName, SUM (Sales.SaleAmount) AS SalesPerCustomer FROM Customer LEFT JOIN Sales ON Customers.CustomerID = Sales.CustomerID GROUP BY Customers.FirstName, Customers.LastName

а в таблице продаж по-прежнему есть следующие строки:

Идентификатор клиента	Дата	ПродажаКоличество
2	06.05.2004	100 $.22
1	06.05.2004	$ 99.95

Результат будет следующий:

Имя	Фамилия	SalesPerCustomers
Джон	Смит	$ 99.95
Стивен	Золотая рыбка	100 $.22
Паула	Коричневый	НЕТ
Джеймс	Смит	НЕТ

Как видите, мы выбрали все из Заказчиков (первая таблица). Для всех строк от клиентов, которым нет совпадений в продажах (вторая таблица), столбец SalesPerCustomer имеет значение NULL (NULL означает, что столбец ничего не содержит).

RIGHT OUTER JOIN или просто RIGHT JOIN ведет себя точно так же, как SQL LEFT JOIN , за исключением того, что он возвращает все строки из второй таблицы (правая таблица в нашем операторе SQL JOIN ).

.

No related posts.