Sql объединение двух таблиц: Объединение таблиц в SQL и базах данных SQLite: JOIN и SELECT в SQLite

T-SQL — Соединение таблиц — CoderLessons.com

Предложение MS SQL Server Joins используется для объединения записей из двух или более таблиц в базе данных. JOIN — это средство для объединения полей из двух таблиц с использованием значений, общих для каждой.

Рассмотрим следующие две таблицы: (а) таблица CUSTOMERS выглядит следующим образом —

ID  NAME       AGE       ADDRESS             SALARY 
1   Ramesh     32        Ahmedabad           2000.00 
2   Khilan     25        Delhi               1500.00 
3   kaushik    23        Kota                2000.00 
4   Chaitali   25        Mumbai              6500.00 
5   Hardik     27        Bhopal              8500.00 
6   Komal      22        MP                  4500.00 
7   Muffy      24        Indore              10000.00 

(б) Другая таблица — это ЗАКАЗЫ в следующем порядке:

OID  DATE                       CUSTOMER_ID        AMOUNT 
100  2009-10-08 00:00:00.000    3                  1500. 00 
101  2009-11-20 00:00:00.000    2                  1560.00 
102  2009-10-08 00:00:00.000    3                  3000.00 
103  2008-05-20 00:00:00.000    4                  2060.00 

Давайте объединим эти две таблицы в нашем операторе SELECT следующим образом:

SELECT ID, NAME, AGE, AMOUNT 
   FROM CUSTOMERS, ORDERS 
   WHERE  CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID 
OR 
SELECT A.ID, A.NAME, A.AGE, B.AMOUNT 
   FROM CUSTOMERS A inner join  ORDERS B on A.ID = B.Customer_ID 

Приведенная выше команда выдаст следующий вывод.

ID   NAME      AGE    AMOUNT 
2    Khilan    25     1560.00 
3    kaushik   23     1500.00 
3    kaushik   23     3000.00 
4    Chaitali  25     2060.00 

Заметно, что соединение выполняется в предложении WHERE. Для объединения таблиц можно использовать несколько операторов, например =, <,>, <>, <=,> =,! =, BETWEEN, LIKE и NOT; все они могут быть использованы для объединения таблиц. Однако наиболее распространенным оператором является символ равенства.

MS SQL Server Типы соединения —

В MS SQL Server доступны разные типы объединений —

INNER JOIN — возвращает строки, если в обеих таблицах есть совпадение.

LEFT JOIN — возвращает все строки из левой таблицы, даже если в правой таблице нет совпадений.

RIGHT JOIN — возвращает все строки из правой таблицы, даже если в левой таблице нет совпадений.

FULL JOIN — возвращает строки, если в одной из таблиц есть совпадение.

SELF JOIN — используется для соединения таблицы с самим собой, как если бы эта таблица была двумя таблицами, временно переименовывая хотя бы одну таблицу в операторе MS SQL Server.

CARTESIAN JOIN — Возвращает декартово произведение наборов записей из двух или более объединенных таблиц.

Объединение таблиц и запросов — Access

При включении нескольких источников данных в запрос Access вы можете использовать соединения для отбора записей, которые нужно просмотреть, в зависимости от того, как источники данных связаны друг с другом. Соединения также используются для объединения записей из источников данных, так что каждая пара записей из источников становится одной записью в результатах запроса.

В этой статье описаны различные типы соединений и показано, как их использовать в запросе. По умолчанию соединение создается автоматически, если в запросе уже есть связь между двумя источниками данных, которые вы используете. Соединение также создается, если есть поля, которые четко соответствуют друг другу. Вы можете удалить автоматически созданное соединение. В этой статье приводятся основные сведения о связях между таблицами, в том числе о том, как ее создать.

Примечание: Вы можете присоединяться к запросам таким же образом, как и к таблицам, а также присоединяться к ним.

В этой статье

Обзор

База данных — это набор таблиц с данными, которые являются логическими связями друг с другом. Связи используются для соединения таблиц с помощью полей, которые они используют чаще всего. Таблица может быть частью любого количества связей, но каждая связь всегда имеет ровно две таблицы. В запросе связь представляется соединением.

При добавлении таблиц в запрос Access создает соединения на основе связей, определенных между таблицами. Вы можете вручную создавать соединения в запросах, даже если они не представляют собой связи, которые уже были определены. Если вы используете другие запросы (вместо или в дополнение к таблицам) в качестве источников данных для запроса, вы можете создавать соединения между исходными запросами, а также между этими запросами и таблицами, которые используются в качестве источников данных.

Объединение работает аналогично условиям запроса в том случае, если они устанавливают правила, которым данные должны соответствовать для включения в операции запроса. В отличие от условий, соединения также указывают на то, что каждая пара строк, удовлетворяющая условиям соединения, будет объединена в наборе записей для формирования одной строки.

Существует четыре основных типа соединений: внутренние соединения, внешние соединения, перекрестные соединения и неодинаковые соединения. В этой статье рассказывается о каждом типе соединения, который можно использовать, зачем использовать каждый из них, а также создавать соединения.

Соединения предназначены для запроса связей с таблицами: сведения о том, как данные в двух источниках можно сочетать на основе значений данных, которые они используют. Ниже приведена иллюстрация соединения в режиме конструктора запросов с диалоговым окном свойств соединения, которое открывается в окне.

Эта строка между таблицами представляет соединение. Дважды щелкните соединение, чтобы открыть диалоговое окно Свойства соединения (показано) и просмотреть или изменить соединение.

Иногда соединения являются направленными. В этой области диалогового окна показано, какая таблица, в которой выполняется объединение, и какие поля используются для присоединения к таблицам.

В этой области определяется тип соединения: вариант 1 — это внутреннее соединение, 2 — левое внешнее соединение, а 3 — правое внешнее соединение.

Можно использовать поля из обеих таблиц, и данные, относящиеся к определенной задаче, отображаются в каждом из них. При внутреннем соединении никакие другие данные не включаются. При внешнем объединении несвязанные записи из одной таблицы также включаются в результаты запроса.

К началу страницы

Типы соединений

Существует четыре основных типа соединений: внутренние соединения, внешние соединения, перекрестные соединения и неодинаковые соединения. Перекрестные соединения и неодинаковые соединения — это сложные типы объединений, которые редко используются, но вам следует знать, чтобы они могли понять, как работают соединения.

Внутренние соединения: объединены только связанные данные из обеих таблиц.

Внутреннее соединение — это один из них, в котором Access включает только данные из таблицы, если есть соответствующие данные в связанной таблице, и наоборот. В большинстве случаев вы будете использовать внутреннее соединение. Если вы создаете соединение и не указали тип соединения, то Access считает, что вы хотите использовать внутреннее соединение. Внутренние соединения удобны, так как они позволяют объединять данные из двух источников на основе общих значений, так что вы видите данные только при полном рисунке.

Внешние соединения: все связанные данные правильно объединены и все оставшиеся записи из одной таблицы

Внешнее соединение аналогично внутреннему соединению, но суммирует оставшиеся строки из одной из таблиц. Внешние соединения являются направленными: левое внешнее соединение включает в себя все записи из левой таблицы — первая таблица в соединении — и правое внешнее соединение включает все записи из таблицы справа — Вторая таблица в соединении.

Полные внешние соединения: все данные, в сочетании с возможными возможностями

В некоторых системах внешнее соединение может включать все строки из обеих таблиц с объединением строк, в которых они совпадают. Это называется полным внешним соединением, и Access не поддерживает их явным образом. Однако вы можете использовать перекрестное соединение и условия, чтобы добиться того же эффекта.

Перекрестные соединения: все данные объединены каждый из возможных способов

В большинстве случаев перекрестное соединение является побочным эффектом добавления двух таблиц в запрос и последующего их присоединения. Access считает это таким образом, что вы хотите, чтобы все записи из одной таблицы отображались вместе с каждой записью из другой таблицы — каждое из возможных сочетаний записей. Поскольку никакие данные нельзя объединять, этот вариант соединения редко дает полезные результаты. Однако существует несколько случаев, когда перекрестное соединение является именно тем, что вам нужно.

Объединение по несовпадению: как обычное соединение, но с использованием другого сравнения для объединения строк

Соединения «неодинаковые» используют оператор, отличный от знака равенства (=), для сравнения значений и определения того, следует ли комбинировать данные. Неодинаковые соединения не поддерживаются явно, но вы можете использовать перекрестное соединение и условия для достижения такого эффекта.

Показывать строки, в которых есть общее значение в обеих Объединенных таблицах

Если вы хотите, чтобы в присоединенном поле отображались только те строки, которые содержат совпадающие значения, используется внутреннее соединение. Microsoft Access автоматически создает внутреннее соединение.

Внутреннее объединение — это самый распространенный тип объединения. Они указывают на то, что строки из одной из Объединенных таблиц соответствуют строкам другой таблицы на основе данных в Объединенных полях. При выполнении запроса с внутренним соединением в операции запроса будут включены только те строки, в которых есть общее значение в обеих Объединенных таблицах.

Как использовать внутреннее соединение?

В большинстве случаев вам не нужно ничего делать, чтобы использовать внутреннее соединение. Если таблицы, добавленные в запрос, уже имеют отношения, Access автоматически создает внутреннее соединение между каждой парой связанных таблиц при добавлении таблиц. Если целостность данных применяется, Access также отображает «1» над линией соединения, чтобы показать, какая таблица находится на стороне «один» в отношение «один-ко-многим» и символ бесконечности (∞), чтобы показать, какая таблица находится на стороне «многие».

Даже если вы не создали связи, Access автоматически создает внутреннее соединение при добавлении двух таблиц в запрос, и эти таблицы содержат поле с одинаковым или совместимым типом данных, а одно из полей объединения — первичный ключ. В этом случае символы «один» и «многие» не отображаются, так как целостность данных не применяется.

Если вы добавите запросы в запрос и не создали связь между этими запросами, Access не будет автоматически создавать внутренние соединения между этими запросами или между запросами и таблицами. Как правило, вы должны создать их самостоятельно. Вы можете создать внутреннее соединение, перетащив поле из одного источника данных в поле другого источника данных. Access добавит линию между двумя полями, чтобы показать, что они соединены.

Синтаксис SQL для внутреннего соединения

Внутренние соединения задаются в SQL в предложении FROM, как показано ниже.

FROM таблица1 INNER JOIN таблица2 ON таблица1.field1 сравнить Table2.поле2

Операция INNER JOIN состоит из следующих элементов:

Дополнительные сведения о синтаксисе INNER JOIN можно найти в разделе Операция INNER JOINдля темы.

К началу страницы

Показать все строки из одной таблицы и соответствующие строки другой таблицы

Внешние соединения сообщают, что хотя некоторые строки на обеих сторонах соединения точно соответствуют друг другу, в запросе должны содержаться все строки из одной таблицы, а также строки другой таблицы, которые имеют общее значение на обеих сторонах соединения.

Внешние соединения могут быть левыми внешними соединениями или раздельными внешними соединениями. В левом внешнем соединении запрос включает все строки из первой таблицы в предложении SQL FROM, и только те строки из другой таблицы, в которых присоединено поле, содержащее значения, которые являются общими для обеих таблиц. В правом внешнем соединении запрос включает все строки из второй таблицы в предложении SQL FROM, и только те строки из другой таблицы, в которых присоединено поле, содержащее значения, которые являются общими для обеих таблиц.

Примечание: Вы можете легко узнать, какая таблица является левой или правой таблицей в данном соединении, дважды щелкнув соединение и просматривая диалоговое окно » Свойства объединения «. Вы также можете переключиться в режим SQL, а затем проверить предложение FROM.

Так как некоторые строки на одной стороне внешнего соединения не будут содержать соответствующие строки из другой таблицы, некоторые поля, возвращенные в результатах запроса из этой таблицы, будут пустыми, если строки не соответствуют друг другу.

Как использовать внешнее соединение?

Вы создаете внешнее соединение, изменяя существующее внутреннее соединение. Если внутреннее соединение не существует, создайте его, а затем измените на внешнее соединение.

Изменение внутреннего объединения на внешнее соединение

1. В режиме конструктора запроса дважды щелкните соединение, которое вы хотите изменить.

   Откроется диалоговое окно Параметры соединения.

2. В диалоговом окне Свойства объединения Обратите внимание на варианты, указанные в разделе Параметры 2 и 3.

3. Выберите нужный вариант и нажмите кнопку ОК.

4. Приложение Access выведет соединение и отобразит стрелку, указывающую на источник данных, в который будут включены все строки, в которых будут включены только те строки, которые удовлетворяют условию соединения.

Неоднозначные внешние соединения

Если вы создаете запрос с левым СОЕДИНЕНИЕм и ВНУТРЕННим СОЕДИНЕНИЕм, Access не сможет определить, какую операцию соединения нужно выполнить в первую очередь. Так как результаты различаются в зависимости от того, выполняется ли левое соединение или внутреннее соединение, Access выводит сообщение об ошибке:

Чтобы исправить эту ошибку, измените запрос так, чтобы он не был понятен для выполнения первой операции.

Синтаксис SQL для внешнего соединения

Внешние соединения задаются в SQL в предложении FROM, как показано ниже.

FROM Таблица1 [Left | RIGHT] JOIN Таблица2
для Table1. field1 Compare Table2. поле2

Операции LEFT JOIN и RIGHT JOIN состоят из следующих элементов:

Дополнительные сведения о синтаксисе OUTER JOIN можно найти в разделе Выполнение операций соединения LEFT JOIN и RIGHT JOIN.

К началу страницы

Показать все строки из обеих таблиц и присоединиться к ним, где есть общее значение

Если вы хотите отобразить все строки из двух таблиц и присоединиться к ним на основе часто используемых значений, используйте полное внешнее соединение. Приложение Access явно не поддерживает полные внешние соединения, но вы можете добиться того же эффекта с помощью запроса на объединение. В приведенной ниже процедуре объясняется, как это сделать, но если вам нужны дополнительные сведения о запросах на объединение, ознакомьтесь с разделом » см .

Использование запроса на объединение для выполнения полного внешнего соединения:

1. Создайте запрос, который содержит левое внешнее соединение в поле, которое вы хотите использовать для полного внешнего объединения.

2. На вкладке Главная в группе Режимы выберите команду Режим, а затем — Режим SQL.

3. Нажмите клавиши CTRL + C, чтобы скопировать код SQL.

4. Удалите точку с запятой в конце предложения FROM и нажмите клавишу ВВОД.

5. Введите слово UNION и нажмите клавишу ВВОД.

   
   Примечание: Не используйте ключевое слово ALL при выполнении полного внешнего соединения с помощью запроса на объединение.

6. Нажмите клавиши CTRL + V, чтобы вставить код SQL, скопированный в действии 3.

7. В коде, который вы вставили, измените левое соединение на right.

8. Удалите точку с запятой в конце второго предложения FROM и нажмите клавишу ВВОД.

9. Добавьте предложение WHERE, которое указывает, что значение поля соединения равно NULL в первой таблице, указанной в предложении FROM (Левая таблица).

   Например, если предложение FROM имеет следующее:

   
   

   FROM Products RIGHT JOIN [Order Details] 
   ON Products.ID = [Order Details].[Product ID]
   

   


   Вы добавите следующее предложение WHERE:

   
   WHERE Products.ID IS NULL

10. Введите точку с запятой (;) в конце предложения WHERE, чтобы обозначить конец запроса на объединение.

11. На вкладке Конструктор в группе Результаты нажмите кнопку Выполнить.

Перекрестные соединения

Перекрестные соединения отличаются от внутренних и внешних объединений тем, что они не представлены явным образом в Access. В перекрестном соединении каждая строка из одной таблицы объединяется с каждой строкой из другой таблицы, что приводит к перекрестному продукту или декартово произведение. Каждый раз при выполнении запроса с таблицами, которые не присоединены явным образом, результат может быть перекрестным продуктом. Перекрестные соединения обычно непреднамеренно, но в некоторых случаях они могут быть полезными.

Зачем использовать перекрестное соединение?

Если вы хотите проверить все возможные сочетания строк между двумя таблицами или запросами, используйте перекрестное соединение. Например, предположим, что у вашей компании есть Spectacular год, и вы собираетесь предоставить клиентам бонусные бонусы. Вы можете создать запрос, который суммирует продажи каждого клиента, создавать небольшие таблицы с несколькими возможными процентами бонусов и объединять два из них в другом запросе, выполняющем перекрестное соединение. Вы закончите запрос, отображающий набор гипотетических бонусов для каждого клиента.

Как использовать перекрестное соединение?

Перекрестное соединение создается, когда вы включаете в запрос таблицы или запросы и не создаете по крайней мере одно явное соединение для каждой таблицы или запроса. Microsoft Access объединяет все строки из каждой таблицы или запроса, которые не были явно объединены с другими таблицами или запросами в другие строки результатов. Рассматривайте ситуацию с бонусом из предыдущего абзаца. Предположим, что у вас есть клиенты 91 и хотите просмотреть пять возможных процентов бонусов. Перекрестное соединение формирует строки 455 (произведение 91 и 5).

Как вы можете представить, непреднамеренное перекрестное соединение может создать огромное количество строк в результатах запроса. Кроме того, эти результаты, как правило, не имеют смысла, так как если вам действительно не нужно объединять каждую строку с каждой другой строкой, большинство Объединенных строк, которые отображаются в результатах, не будут иметь смысла. Наконец, выполнение запросов, использующих непреднамеренное перекрестное соединение, может занять очень много времени.

1. поля с кругами должны быть соединены друг с другом.

1. Обратите внимание на очень большое количество записей.

1. Обратите внимание на то, что количество записей гораздо меньше.

К началу страницы

Объединение таблиц на основе неравенства значений полей

Соединения не должны основываться на эквивалентности Объединенных полей. Соединение может быть основано на операторе сравнения, например больше (>), меньше чем (<) или не равно (<>). Соединения, не основанные на эквивалентности, называются неравенствными соединениями.

Если вы хотите объединить строки из двух источников данных на основе значений полей, которые не равны, используйте соединение по несовпадению. Как правило, неодинаковые соединения основываются на значениях операторов сравнения «больше (>)», «<меньше», «больше» или «равно» (>=) или меньше или равно (<=). Неодинаковые соединения, основанные на операторе is Not Equals (<>), могут возвращать практически столько строк, сколько перекрестное соединение, и результаты могут быть трудно интерпретировать.

Как использовать соединение по несовпадению?

Соединения «неодинаковые» в конструкторе не поддерживаются. Если вы хотите использовать их, необходимо выполнить эти действия с помощью режима SQL. Однако вы можете создать соединение в конструкторе, перейти в режим SQL, найти оператор равенства (=), а затем изменить его на оператор, который вы хотите использовать. После этого вы можете снова открыть запрос в конструкторе, если сначала изменить оператор сравнения на равно (=) в режиме SQL.

Удаление соединения

Если Access автоматически создает соединение, которое вы не хотите, или вы создаете соединение по ошибке, например соединение между двумя полями, которые имеют непохожие типы данных, вы можете удалить соединение.

1. В бланке запроса щелкните соединение, которое вы хотите удалить.

2. Нажмите клавишу Delete.

ИЛИ

• В бланке запроса щелкните соединение, которое нужно удалить, правой кнопкой мыши и выберите команду Удалить.

К началу страницы

Примечание: 
Эта страница переведена автоматически, поэтому ее текст может содержать неточности и грамматические ошибки. Для нас важно, чтобы эта статья была вам полезна. Была ли информация полезной? Для удобства также приводим ссылку на оригинал (на английском языке).

См. также

Добавление записей в таблицу с помощью запроса на добавление

объединение результатов нескольких запросов на выборку с помощью запроса на объединение

Создание запроса на основе нескольких таблиц

Создание, изменение и удаление связей

SQL Соединение таблиц в запросе SELECT

Одна из наиболее важных черт запросов SQL состоит в их способности определять связи между множеством таблиц и отображать содержащуюся в них информацию в терминах этих связей в рамках единственной команды. Операция такого рода называется соединением (соединение таблиц). Фактически, наличие операции соединения является едва ли не самым главным, что отличает реляционные системы от систем других типов.
При операции соединения таблицы перечисляются в предложении запроса FROM; имена таблиц разделяются запятыми. Предикат запроса может ссылаться на любой столбец любой из соединяемых таблиц и, следовательно, может использоваться для установления связей между ними. Обычно предикат сравнивает значения в столбцах различных таблиц для того, чтобы определить, удовлетворяется ли условие WHERE.

1. Предположим, нужно установить связь между продавцами (Salespeople) и покупателями (Customers) в соответствии с местом их проживания, чтобы получить все возможные комбинации продавцов и покупателей из одного города. Для этого необходимо взять продавца из таблицы Salespeople и выполнить по таблице Customers поиск всех покупателей, имеющих то же значение в столбце city:

SELECT Customers.cname, Salespeople.sname, Salespeople.city FROM Salespeople, Customers WHERE Salespeople.city = Customers.city;

Во избежание двусмысленности в выборке ссылки на поля во фразе WHERE должны уточняться именами содержащих их таблиц.

Операция соединения таблиц посредством ссылочной целостности применяется для использования связей, встроенных в базу данных.
2. Например, чтобы показать соответствие имен покупателей именам продавцов, обслуживающих этих покупателей, используется следующий запрос:

SELECT Customers.cname, Salespeople.sname FROM Customers, Salespeople WHERE Salespeople.snum = Customers.snum;

Соединение, использующее предикаты, основанные на равенствах, называется эквисоединением. Рассмотренные выше примеры относятся именно к этой категории, поскольку все условия в предложении WHERE базируются на математических выражениях, использующих символ равенства. Эквисоединение является наиболее распространенным типом соединения., но существуют и другие. Фактически в соединении можно использовать любой оператор сравнения.

3. Например, следующее соединение генерирует все комбинации имен продавцов и покупателей так, что первые предшествуют последним в алфавитном порядке, а последние имеют рейтинг меньше 200:

SELECT sname, cname FROM Salespeople, Customers WHERE sname

4. Можно конструировать запросы путем соединения более чем двух таблиц. Например, нам нужно найти все заявки покупателей, не находящихся в том же городе, что и их продавец. Для потребуется связать все три рассматриваемые таблицы:

SELECT onum, cname, Orders.cnum, Orders.snum FROM Salespeople, Customers, Orders WHERE Customers.city Salespeople.city AND Orders.cnum = Customers.cnum AND Orders.snum = Salespeople.snum;

Хотя команда выглядит достаточно сложно, следуя ее логике, легко убедиться, что в выходных данных будут перечислены покупатели и продавцы, расположенные в разных городах (они сравниваются по полю snum), и что указанные заказы сделаны именно этими покупателями (подбор заказов устанавливается в соответствие с полями cnum и snum таблицы Orders).

В некоторых, довольно часто встречающихся на практике случаях, необходимо выбрать данные из таблицы, основываясь на результатах дополнительных выборок из этой же таблицы. Такие выборки называются коррелированными. Для их выполнения используются псевдонимы таблиц (алиасные имена), которые следуют непосредственно за именем таблицы в выборке. В приведенном ниже примере используются псевдонимы таблицы CUSTOMERS: first и second.

5. Выбрать все пары продавцов, имеющих одинаковый рейтинг, можно следующей командой:

SELECT first.cname, second.cname, first.rating FROM Customers first, Customers second WHERE first.rating = second.rating AND first.cname

В приведенном примере команда SQL ведет себя так, как будто в операции соединения участвуют две таблицы, называемые «first» и «second». Обе они в действительности являются таблицей Customers, но алиасы позволяют рассматривать ее как две независимые таблицы. Алиасы first и second были определены в предложении запроса FROM непосредственно за именем таблицы. Алиасы применяются также в предложении SELECT, несмотря на то, что они не определены вплоть до предложения FROM. Это совершенно оправдано. SQL сначала примет какой-либо из таких алиасов на веру, но затем отвергнет команду, если в предложении FROM запроса алиасы не определены. Время жизни алиаса зависит от времени выполнения команды. После выполнения запроса используемые в нем алиасы теряют свои значения. Получив две копии таблицы Customers для работы, SQL выполняет операцию JOIN, как для двух разных таблиц: выбирает очередную строку из одного алиаса и соединяет ее с каждой строкой другого алиаса. Для исключения повторений необходимо задать порядок для двух значений так, чтобы одно значение было меньше, чем другое, или предшествовало в алфавитном порядке.

Чтобы соединение возвращало данные одной таблицы даже при отсутствии соответствующей записи в другой таблице, можно создать внешнее соединение с помощью строки символов (+) в сравнении, формирующем соединение таблиц.
6. В данном примере выбираются строки, содержащие имена и должности сотрудников с указанием названий отделов, в которых они работают. При этом в результирующую выборку попадает также отдел OPERATIONS, в котором не работает ни одного служащего

SELECT ename, job, dept. deptno, dname FROM emp, dept WHERE emp.deptno (+) = dept.deptno;

Результат выполнения данного запроса:

SQL Соединение таблиц

SQL Соединение таблиц.

sql — Соединение двух таблиц на основе оператора Case

У меня есть две таблицы. Я хочу объединить их в одном столбце, но значения, используемые для их объединения, отличаются.

Например, выберите * из таблицы A, присоединитесь к таблице B на A.name = B.name

Но в моем случае A.name и B.name не совпадают A.name = ‘apple’ должен присоединиться к каждой строке в B, где B.name = ‘apple’ или B.name = ‘orange’. Возможно ли это с помощью оператора Case или как-то иначе?

1

Disha

20 Май 2020 в 01:18

3 ответа

You can make similar WHEN conditions if you have more combinations in B table  
that you would like to join like apple and orange.  However if it's only apple 
and orange then this can be done using below.

SELECT A.*,B.* 
FROM tbl_A A 
JOIN tbl_B B on A.name = CASE WHEN B.Name in ('Apple','Orange')
                              THEN 'Apple'
                              ELSE B.Name
                              END

0

VarunTiwari
19 Май 2020 в 22:53

Вы можете использовать более сложную логику в предложении on:

from a join
     b
     on a.name = 'apple and b.name in ('apple', 'orange')

1

Gordon Linoff
19 Май 2020 в 22:21

Попробуйте такой подход:

SELECT * FROM A a
    INNER JOIN B b ON a. name = 'Apple' AND b.name IN ('Apple', 'Orange')

0

Marko Radivojević
19 Май 2020 в 22:59

61901714

JOIN – соединение таблиц. Курс «Введение в реляционные базы данных»

При выборке данных из таблицы pages мы можем увидеть номер темы, к которой относится та или иная страницы, но не название темы. Чтобы увидеть названия тем, надо вывести вторую таблицу.

Как получить сводную таблицу, в которой для каждой страницы будет указано название ее темы? Фактически нам надо вывести два столбца. Столбец title из таблицы pages и столбец name из таблицы sections.

При этом должно быть выполнено сопоставление по номеру темы, который в одной таблице является внешним ключом, а в другой – первичным. Так, если в записи таблицы pages в поле theme указан внешний ключ 1, то из таблицы sections должна выбираться запись, чье значение поля первичного ключа _id равно 1. Далее из этой записи берется значение поля name.

В SQL для соединения данных из разных таблиц используется оператор JOIN. В случае с нашим примером запрос будет выглядеть так:

sqlite> SELECT pages.title, 
   ...> sections.name AS theme
   ...> FROM pages JOIN sections
   ...> ON pages.theme == sections._id;

Подвыражение AS theme можно опустить. Тогда в качестве заголовка столбца будет указано его оригинальное имя – name.

После SELECT указываются столбцы, которые необходимо вывести. Перед именем столбца пишется имя таблицы. Указывать таблицу не обязательно, если имя столбца уникальное:

sqlite> SELECT title, name 
   ...> FROM pages JOIN sections
   ...> ON theme = sections._id;

Здесь имя таблицы используется только с _id, так как столбец с таким именем есть в обоих таблицах.

Если после SELECT будет стоять звездочка, будут выведены все столбцы из обоих таблиц.

После FROM указываются обе сводимые таблицы через JOIN. В данном случае неважно, какую указывать до JOIN, какую после.

После ключевого слова ON записывается условие сведения. Условие сообщает, как соединять строки разных таблиц. В данном случае каждая запись из таблицы pages дополняется полями той записи из таблицы sections, чье поле _id содержит такое же значение, какое содержит поле theme таблицы pages.

Если записать команду без части ON, то каждая строка первой таблицы будет соединена по очереди со всеми строками второй. В сводной таблице каждое соединение будет отдельной записью.

Однако если часть ON заменить на WHERE с тем же условием, то соединение таблиц вернет нужный нам результат.

sqlite> SELECT pages.title, sections.name
   ...> FROM sections JOIN pages
   ...> WHERE pages.theme == sections._id;
title                name       
-------------------  -----------
What is Information  Information
Amount of Informati  Information
Binary System        Digital Sys
Boolean Lows         Boolean Alg

На самом деле здесь выполняется фильтрация результата предыдущего примера.

JOIN писать не обязательно. После FROM таблицы можно перечислить через запятую (это верно как при использовании WHERE, так и ON):

sqlite> SELECT pages.title, sections.name
   ...> FROM pages, sections
   ...> WHERE pages.theme == sections._id;

Можно комбинировать WHERE и JOIN ON. Например, мы хотим вывести страницы только второй и третьей тем:

sqlite> SELECT pages.title, sections.name
   ...> FROM pages JOIN sections
   ...> ON pages.theme == sections._id
   ...> WHERE pages.theme == 2 
   ...> OR pages.theme == 3;
title          name           
-------------  ---------------
Binary System  Digital Systems
Boolean Lows   Boolean Algebra

Соединение можно использовать совместно с группировкой. Узнаем, сколько в каждой теме статей:

sqlite> SELECT sections.name AS theme, 
   ...> count() AS qty_articles
   ...> FROM pages JOIN sections 
   ...> ON pages.theme == sections._id
   ...> GROUP BY sections. name
   ...> ORDER BY sections._id;
theme        qty_articles
-----------  ------------
Information  2           
Digital Sys  1           
Boolean Alg  1

В этом запросе сначала была получена сводная таблица, в которой была выполнена группировка по столбцу name и с помощью функции count() посчитано количество записей в каждой группе.

Допустим, мы хотим получить данные только по первой теме:

sqlite> SELECT sections.name AS theme, 
   ...> count() AS qty_articles
   ...> FROM pages JOIN sections 
   ...> ON pages.theme == sections._id
   ...> GROUP BY sections.name
   ...> WHERE sections._id == 1;
Error: near "WHERE": syntax error

С условием WHERE запрос возвращает ошибку, потому что WHERE выполняется до агрегации и группировки.

В этих случаях вместо WHERE используется условие HAVING:

sqlite> SELECT sections.name AS theme, 
   ...> count() AS qty_articles
   ...> FROM pages JOIN sections 
   . ..> ON pages.theme == sections._id
   ...> GROUP BY sections.name
   ...> HAVING sections._id == 2 
   ...> OR sections._id == 3;
theme            qty_articles
---------------  ------------
Boolean Algebra  1           
Digital Systems  1 

Существует несколько разновидностей оператора JOIN. Для простого JOIN (на самом деле это сокращение от INNER JOIN) условие (pages.theme = sections._id) работало так, что в результате запроса было только то, что однозначно соответствует условию. Однако JOIN может быть внешним левосторонним или внешним правосторонним.

В таблице sections есть четвертая тема, но страниц на эту тему в таблице pages нет. Когда мы соединяли таблицы и считали количество статей, четвертая тема просто отбрасывалась, потому что ее запись ни разу не удовлетворяла условию pages.theme = sections._id.

Как быть если надо увидеть, что в базе данных есть темы, в некоторых нет статей? В таком случае мы должны одну из таблиц сделать как бы основной, более главной. Сводная таблица будет содержать все записи, удовлетворяющие условию, плюс записи «главной» таблицы, для которой не нашлось соответствий во второй. То есть в результирующей таблице будут представлены все строки одной из таблиц.

Поскольку SQLite не поддерживает RIGHT JOIN, то «главную» таблицу следует указывать до LEFT JOIN. Так как нам важны все темы из таблицы sections, именно она будет первой.

sqlite> SELECT sections.name, 
   ...> count(pages.title)
   ...> FROM sections LEFT JOIN pages
   ...> ON pages.theme == sections._id
   ...> GROUP BY sections.name;
name        count(pages.title)
----------  ------------------
Algorithm   0                 
Boolean Al  1                 
Digital Sy  1                 
Informatio  2 

Обратите внимание, что также в функцию count() мы передаем имя столбца. В этом случае будут считаться количество его не NULL значений в каждой группе. Если аргумент не передать, то напротив Algorithm будет стоять число 1, потому что без группировки сводная таблица содержит одну запись, где тема – Algorithm.

Функция count() без аргумента просто посчитает количество строк в каждой группе. Передавая ей имя столбца, мы заставляем ее считать не NULL значения в этом столбце в каждой группе.

Кроме оператора JOIN в SQL есть оператор UNION. Если JOIN выполняет соединение по горизонтали, то есть добавляет столбцы одной таблице к столбцам другой, то UNION – это объединение таблиц по вертикали, когда строки одной таблицы добавляются к строкам другой. Так объединяют похожие таблицы, имеющие одинаковые или почти одинаковые схемы.

Как объединить данные из двух столбцов в один без использования UNION и JOIN?

    Моисеенко С.И. (22-08-2008)

Такие вопросы с завидной регулярностью появляются на страницах различных форумов. К слову сказать, для меня до сих пор остается загадкой, почему при этом ставится дополнительное условие не использовать UNION и/или JOIN. Могу лишь предположить, что это вопросы, которые задают на собеседовании при приеме на работу.

Лирическое отступление. Догадываюсь, как ответил бы на этот вопрос Джо Селко: налицо ошибка проектирования, состоящая в том, что один атрибут расщеплен на два. Однако оставим в стороне вопросы проектирования и перейдем к решению этой задачи.

Создадим тестовую таблицу и добавим в нее немного данных:

CREATE TABLE T (
col1 INT
, col2 INT
)
GO
INSERT INTO T
SELECT 1, 1
UNION ALL SELECT 1, 3
UNION ALL SELECT NULL, NULL
UNION ALL SELECT NULL, 2
GO

Итак, имеется таблица T, которая содержит два столбца с данными одного типа:

SELECT col1, col2
FROM T

col1     col2
 1        1
 1        3
NULL     NULL
NULL      2

Требуется получить следующий результат:

col 
1
1
NULL
NULL
1
3
NULL
2

Мне известны три способа, реализуемых стандартными средствами интерактивного языка SQL.

1. UNION ALL

Очевидное решение, не требующее комментариев. Заметим лишь, что UNION не подходит для решения этой задачи, т. к. устраняет дубликаты.

SELECT col1 col FROM T
UNION ALL
SELECT col2 FROM T

2. FULL JOIN

Чтобы не потерять дубликаты, находящиеся в разных столбцах, выполним полное соединение (FULL JOIN) по заведомо ложному предикату, скажем, 1 = 2:

SELECT T.col1,T1.col2
FROM T FULL JOIN T AS T1 ON 1=2

Результат:

col1  col2
  1   NULL
  1   NULL
NULL  NULL
NULL  NULL
NULL   1
NULL   3
NULL  NULL
NULL   2

Далее используем функцию COALESCE, которая даст нам все, что нужно:

SELECT COALESCE(T.col1,T1.col2) col
FROM T FULL JOIN T AS T1 ON 1=2

3. UNPIVOT

Конструкции PIVOT и UNPIVOT появились в последних версиях стандарта SQL и были реализованы SQL Server, начиная с версии 2005. Первая из них позволяет значения в столбце вытянуть в строку, а вторая поможет нам выполнить обратную операцию:

SELECT col
FROM
   (SELECT col1, col2
   FROM T) p
UNPIVOT
   (col FOR xxx IN
      (col1, col2)
)AS unpvt

Значения из столбцов col1 и col2 собираются в одном столбце col вспомогательной таблицы unpvt. Однако есть одна особенность в использовании операторов PIVOT и UNPIVOT — они не учитывают NULL-значения. Результат последнего запроса будет таким:

col
1
1
1
3
2

Это препятствие на пути к решению нашей задачи можно преодолеть, если заменить NULL-значение на входе оператора UNPIVOT псевдозначением, т.е. значением, которого заведомо не может быть в исходных данных, а потом выполнить обратное преобразование:

SELECT  NULLIF(col,777)
FROM
   (SELECT COALESCE(col1,777) col1, COALESCE(col2,777) col2
   FROM T) p
UNPIVOT
   (col FOR xxx IN
      (col1, col2)
)AS unpvt

Здесь COALESCE(colx,777) заменяет NULL-значения в столбце colx на 777, а функция NULLIF(col,777) выполняет обратное преобразование.

Последнее решение дает нам требуемый результат, однако содержит один изъян — значение 777 может рано или поздно появиться в данных, что будет приводить к неверным результатам. Чтобы устранить этот огрех, можно использовать значение другого типа, которого заведомо не может присутствовать в целочисленном столбце, например, символ ‘x’. Естественно, чтобы применить этот подход, для совместимости типов целочисленный тип столбцов следует конвертировать к символьному типу, выполнив при необходимости обратное преобразование конечного результата:

SELECT  CAST(NULLIF(col,'x') AS INT)
FROM
   (SELECT COALESCE(CAST(col1 AS VARCHAR),'x') col1,
           COALESCE(CAST(col2 AS VARCHAR),'x') col2
   FROM T) p
UNPIVOT
   (col FOR xxx IN
      (col1, col2)
)AS unpvt

Несколько слов об эффективности представленных решений. Согласно плану выполнения запроса, основные затраты обусловлены чтением данных (операция сканирования таблицы — Table scan). Для двух первых решений сканирование выполняется дважды, в то время как для последнего (UNPIVOT) — один раз, чем и обусловлено его двойное преимущество в производительности.

DROP TABLE T

Комментарии

Н.Петров (aka sql chuvak) 28-08-2008

Есть еще один вариант, который я использую:

SELECT
CASE a WHEN 1 THEN col1 ELSE col2 END col
FROM T, (SELECT 1 a UNION ALL SELECT 2) B

Декартово произведение таблицы T с выборкой из 2-х строк дает «удвоение» (каждая строка таблицы повторяется 2 раза — для а=1 и а=2). Для первого случая берем значение из col1, а для второго — из col2.

Тут, конечно, есть и union, и join, но, по-моему, в данном вопросе интересует именно единственное сканирование таблицы.

Объединение таблиц в Pandas: merge, join и concatenate

Время прочтения: 5 мин.

Люди, которые работают с sql, знают, что для объединения таблиц используется операция join. В библиотеке Pandas также предусмотрен join, но помимо него, есть еще такие табличные функции объединения, как merge и concatenate. Когда только-только знакомишься с этими функциями разница между ними неочевидна, поэтому я предлагаю вам краткий обзор отличительных особенностей всех этих операций.

Join

DataFrame.join(self, other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='', sort=False) 

Из трех операций объединения датафреймов join является наиболее простым и предлагает минимум «средств управления» объединения ваших таблиц.

Он объединит все столбцы из двух таблиц с общими столбцами, переименованными в определенные lsuffix и rsuffix. Способ объединения строк из двух таблиц определяется с помощью how – inner, outer, right, left (по умолчанию) аналогично sql. Визуализировать понимание соединения таблиц всеми этими способами могут схемы, изображенные с помощью кругов Эйлера:

Рассмотрим как работает объединение с помощью Join на примере:

df1 = pd.DataFrame({'A': ['5', '87', '42', '43'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                     'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                     'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

df2 = pd.DataFrame({'A1': ['43', '3', '80', '5'],
                     'B1': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                     'C1': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                     'D1': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

Merge

DataFrame. merge(self, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None) 

Аналогично предыдущей функции merge также объединяет все столбцы из двух таблиц с общими столбцами, переименованными в определенные suffixes. Но в отличие от join, merge уже предлагает три способа организации построчного выравнивания. Первый способ заключается в использовании on = «НАЗВАНИЕ СТОЛБЦА», в этом случае столбец должен быть общим столбцом в обеих таблицах. Второй способ — использовать left_on = «НАЗВАНИЕ СТОЛБЦА» и right_on = «НАЗВАНИЕ СТОЛБЦА». Такой способ позволяет объединить две таблицы, используя два разных столбца. Третий способ — использовать left_index = True и right_index = True, в данном случае таблицы будут объединены по индексам.

Рассмотрим на примере:

df2 = pd.DataFrame({'A1': ['43', '3', '80', '5'],
                     'B1': ['B0', 'B1', 'B5', 'B3'],
                     'C1': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                     'D1': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})
df1 = pd. DataFrame({'A': ['5', '87', '42', '43'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                     'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                     'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

Concatenate

pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=None, copy=True)

В отличии от join и merge, которые по умолчанию работают со столбцами, concat позволяет выбрать, хотим ли мы выполнять объединение по столбцам или по строкам. Для этого в аргументе функции необходимо прописать axis=0 или axis=1, в первом случае вторая таблица будет присоединена к первой снизу, во втором – справа.

Рассмотрим на примере:

df2 = pd.DataFrame({'A1': ['43', '3', '80', '5'],
                     'B1': ['B0', 'B1', 'B5', 'B3'],
                     'C1': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                     'D1': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})
df1 = pd. DataFrame({'A': ['5', '87', '42', '43'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                     'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                     'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

Append

DataFrame.append(self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False)

Напоследок будет уместно упомянуть такую функцию как append().  Она несколько выбивается из перечня ранее упомянутых функций, но тем не менее ее также можно считать инструментом объединения таблиц. Append() используется для добавления строк одного датафрейма в конец другого, возвращая новый датафрейм. Столбцы, не входящие в исходный датафрейм, добавляются как новые столбцы, а новые ячейки заполняются значениями NaN.

Рассмотрим на примере:

df2 = pd.DataFrame({'A1': ['43', '3', '80', '5'],
                     'B1': ['B0', 'B1', 'B5', 'B3'],
                     'C1': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                     'D1': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})
df1 = pd. DataFrame({'A': ['5', '87', '42', '43'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                     'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                     'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

Мы рассмотрели основные различия функций объединения датафреймов в Pandas. Join и merge работают со столбцами, и переименовывает общие столбцы, используя заданный суффикс. Но merge позволяет более гибко настроить построчное выравнивание. В отличии от join и merge, concat позволяет работать как со столбцами, так и со строками, но не дает переименовывать строки/столбцы.

Как соединить две таблицы в SQL

Запросы данных из нескольких таблиц очень распространены при работе с реляционными базами данных. Это несложно, если вы знаете, как использовать для этого специальные операторы SQL. В этой статье вы узнаете, как объединить две таблицы с помощью WHERE и специального оператора JOIN, а также узнаете, как фильтровать строки в наборе результатов.

Как запросить отдельную таблицу

Во-первых, напомню, как выбирать данные из одной таблицы. Рассмотрим следующую таблицу: продукт :

Чтобы выбрать данные из всех столбцов и всех строк в этой таблице, вы можете использовать запрос:

ВЫБЕРИТЕ id, имя, цену
ОТ продукта;
 

В этом простом запросе имена столбцов, из которых вы хотите получить данные, перечислены после SELECT .Далее идет ключевое слово ИЗ и имя таблицы, в которой хранятся данные.

Вы также можете фильтровать строки, чтобы возвращать только те записи, которые соответствуют заданным критериям. Взгляните на следующий код SQL:

ВЫБЕРИТЕ название, цену
ОТ ПРОДУКТА
ГДЕ цена

 
 В этом случае набор результатов состоит только из двух строк с именем столбца и  ценой : 

 

Столбцы перечислены после SELECT , тогда ключевое слово FROM помогает указать таблицу, из которой вы извлекаете данные. В конце запроса за ключевым словом WHERE следует условие фильтрации. В этом примере условие сравнивает значение в столбце цена с 250,00. Запрос возвращает сведения о продукте, только если цена этого продукта меньше 250.00.

Запрос данных из нескольких таблиц с помощью WHERE

Реляционные базы данных состоят из нескольких таблиц, которые ссылаются друг на друга. Строки из одной таблицы относятся к определенным строкам в другой таблице, которые связаны некоторым столбцом (столбцами) идентификатора. Теперь мы посмотрим, как объединить данные из одной таблицы с данными из другой таблицы.

Рассмотрим следующие две таблицы, товар и категория , в базе данных о товарах на складе:

товар

категория

Допустим, вам нужны некоторые данные из этой складской базы данных, такие как название продуктов, цена и их соответствующие категории. Вы можете объединить строки из таблицы , продукт со строками из таблицы категории , используя предложение WHERE. Взгляните на запрос ниже:

ВЫБЕРИТЕ product.product_name, product.price, category.category_name
ОТ продукта, категории
ГДЕ product.category_id = category.id;
 

Вот результат:

SELECT в этом запросе перечисляет столбцы из обеих таблиц: product_name и price из таблицы product и category_name из таблицы category . Каждому имени столбца предшествует имя соответствующей таблицы, разделенное точкой.

Далее имена таблиц перечислены после ключевого слова FROM , разделенных запятыми.

Последняя часть этого запроса — это WHERE с условием, определяющим, как объединить строки из обеих таблиц. Здесь значения столбца category_id из таблицы product соответствуют значениям в столбце id из таблицы category , а строки объединяются, когда значения равны ( product.category_id = category.id ). Умные часы в таблице продукт имеет идентификатор категории 2. То же значение в столбце id в таблице категория указывает на «игрушки», как выделено синим цветом выше.

Если в обеих таблицах есть столбцы с одинаковыми именами, их необходимо различать при присвоении им имени в SELECT . Вы делаете это, называя таблицу, ставя точку, а затем имя столбца. В нашем примере, однако, таблицы имеют разные имена столбцов, у которых нет общих имен.Мы можем использовать только имена столбцов в SELECT , не указывая, из каких таблиц они берутся, как в запросе ниже:

ВЫБЕРИТЕ product_name, price, category_name
ОТ продукта, категории
ГДЕ product.category_id = category.id;
 

Использование WHERE — это один из способов запроса данных из нескольких таблиц. Это более старый стандарт SQL; хотя он все еще доступен, он редко используется. В следующем разделе мы рассмотрим другой метод.

Запрос данных из нескольких таблиц с помощью JOIN

Сегодня наиболее распространенным методом объединения данных из нескольких таблиц является специальный оператор JOIN , также известный как INNER JOIN .Чтобы увидеть, как это работает, мы будем использовать те же две таблицы из базы данных хранилища, которые вы можете найти ниже для удобства.

товар

категория

Взгляните на следующий запрос, который присваивает категорию из таблицы категорию каждому названию продукта в таблице product .

ВЫБРАТЬ
  product.name AS product_name,
  имя_категории AS имя_категории
ОТ ПРОДУКТА
ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к категории НА product.category_id = category.id;
 

Соединение выполняется оператором JOIN . В предложении FROM за именем первой таблицы ( продукт ) следует ключевое слово JOIN , а затем имя второй таблицы ( категория ). Затем следует ключевое слово ON и условие объединения строк из разных таблиц.Имя категории присваивается на основе столбца id таблицы d, что эквивалентно category_id в таблице product (product.category_id = category.id).

Вот результат:

Умные часы имеют значение category_id , равное 2. В столбце id таблицы категории значение 2 связано с электроникой, поэтому смарт-часы относятся к электронике.

Использование оператора JOIN — наиболее распространенный метод объединения нескольких таблиц в базе данных. В статье «Иллюстрированное руководство по SQL INNER JOIN» я подробно рассказываю об этом операторе. Статья «SQL INNER JOIN, объясненная простыми словами» также углубляется в эту тему. Как упоминалось ранее, оператор INNER JOIN эквивалентен JOIN ; вы можете использовать их как взаимозаменяемые.

Выбор данных из таблиц с помощью JOIN и WHERE

Использование операторов JOIN для извлечения данных из нескольких таблиц также упрощает фильтрацию набора результатов. Взгляните на следующий запрос, который является вариантом предыдущего запроса и основан на тех же данных:

ВЫБРАТЬ
  product.name AS product_name,
  имя_категории AS имя_категории
ОТ ПРОДУКТА
ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к категории НА product. category_id = category.id
ГДЕ category.name! = ’Toys’;
 

Вот результат:

Первая часть этого запроса такая же, как и последняя.Однако в этом запросе исключаются товары категории «игрушки». Мы фильтруем строки в наборе результатов, используя предложение WHERE , чтобы проверить, не является ли категория отличной от «игрушки» ( category.name! = ’Toys’ ).

Чтобы узнать больше о JOIN в SQL, я приглашаю вас прочитать статью «Как практиковать SQL JOIN» или посмотреть видео «Основы SQL JOIN» из серии «Мы изучаем SQL».

Есть также другие операторы JOIN . Помимо JOIN или INNER JOIN , есть LEFT JOIN , RIGHT JOIN и FULL JOIN .Узнайте больше о них в разделе «Соединения SQL для начинающих» и узнайте, как их использовать, в нашем курсе «Основы SQL».

Объединение таблиц в SQL

Мы видели, как можно получить полную информацию об объектах, объединив несколько таблиц, которые ссылаются друг на друга в реляционной базе данных. Вы можете сделать это, используя WHERE или JOIN . Чтобы узнать больше о различиях между этими методами, я рекомендую очень интересную статью «В чем разница между наличием нескольких таблиц в FROM и использованием JOIN?».

Я дал вам только беглое представление об этой теме, так что продолжайте учиться!

SQL LEFT JOIN vs LEFT OUTER JOIN — с примерами

Что такое LEFT JOIN в SQL?

LEFT JOIN выполняет соединение, начиная с первой (самой левой) таблицы.
Затем будут включены все совпавшие записи из второй таблицы (самой правой).
LEFT JOIN и LEFT OUTER JOIN — это одно и то же.

Синтаксис SQL LEFT JOIN

Общий синтаксис LEFT JOIN —

ВЫБЕРИТЕ имена столбцов
  FROM имя-таблицы1 LEFT JOIN имя-таблицы2
    ON имя-столбца1 = имя-столбца2
 ГДЕ условие
 

Общий синтаксис LEFT OUTER JOIN —

ВЫБЕРИТЕ имена столбцов
  FROM имя-таблицы1 ЛЕВОЕ ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ имя-таблицы2
    ON имя-столбца1 = имя-столбца2
 ГДЕ условие
 

Фамилия

SQL, пример LEFT JOIN

Задача: Список всех клиентов и
общая сумма, которую они потратили независимо от
размещали ли они какие-либо заказы
или нет.

ВЫБЕРИТЕ OrderNumber, TotalAmount, FirstName, LastName, City, Country
  ОТ клиента C LEFT JOIN [Заказ] O
    ON O.CustomerId = C.Id
 ЗАКАЗАТЬ ПО TotalAmount
 

Примечание: ORDER BY TotalAmount сначала показывает клиентов без заказов (т.е. TotalMount имеет значение NULL).

Результат: 832 записи

Номер для заказа	Всего	Имя	Фамилия	Город	Страна
ПУСТО	НЕТ	Диего	Роэль	Мадрид	Испания
ПУСТО	НЕТ	Мари	Бертран	Париж	Франция
542912	12. 50	Патрисио	Симпсон	Буэнос-Айрес	Аргентина
542937	18,40	Паоло	Accorti	Турин	Италия
542897	28,00	Паскаль	Картрейн	Шарлеруа	Бельгия
542716	28.00	Маурицио	Мороний	Реджо-Эмилия	Италия
543028	30,00	Ивонн	Монкада	Буэнос-Айрес	Аргентина
543013	36,00	Fran	Уилсон	Портленд	США

Синтаксис

SQL Full JOIN, FULL OUTER JOIN — с примерами

Что возвращает SQL FULL JOIN?

FULL JOIN возвращает все совпадающие записи из обеих таблиц независимо от того, совпадает ли другая таблица или нет.
Имейте в виду, что ПОЛНОЕ СОЕДИНЕНИЕ потенциально может возвращать очень большие наборы данных.
Эти два: FULL JOIN и FULL OUTER JOIN одинаковы.

Синтаксис SQL FULL JOIN

Общий синтаксис:

ВЫБЕРИТЕ имена столбцов
  FROM имя-таблицы1 ПОЛНОЕ СОЕДИНЕНИЕ имя-таблицы2
    ON имя-столбца1 = имя-столбца2
 ГДЕ условие
 

Общий синтаксис ПОЛНОГО ВНЕШНЕГО СОЕДИНЕНИЯ:

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

ЗАКАЗЧИК 900 Id

Примеры полного соединения SQL

Задача: Сопоставить всех клиентов
и поставщики по странам

ВЫБЕРИТЕ C. FirstName, C.LastName, C.Country AS CustomerCountry,
       S.Country AS SupplierCountry, S.CompanyName
  ОТ клиента C ПОЛНОЕ СОЕДИНЕНИЕ с поставщиком S
    ON C.Country = S.Country
 ЗАКАЗ ОТ C.Country, S.Country
 

Это возвращает поставщиков, у которых нет клиентов в их стране,
и клиенты, у которых нет поставщиков в своей стране,
а также клиенты и поставщики из одной страны.

Результат: 195 записей

SQL Self JOIN, MAX — с примерами

Что такое SQL Self JOIN?

Самостоятельное СОЕДИНЕНИЕ происходит, когда таблица принимает «селфи», то есть СОЕДИНЯЕТСЯ сама с собой.
Самостоятельное соединение — это обычное соединение, но таблица, к которой оно присоединяется, является самой собой.

Это может быть полезно при моделировании иерархий.
САМОСОЕДИНЕНИЯ также полезны для сравнений внутри таблицы.

Синтаксис SQL Self JOIN

Общий синтаксис:

ВЫБЕРИТЕ имена столбцов
  FROM имя-таблицы T1 JOIN имя-таблицы T2
 ГДЕ условие
 

T1 и T2 — разные псевдонимы таблицы для одной и той же таблицы

Примеры самостоятельного соединения SQL

Задача: Подобрать клиентов из
тот же город и страна

ВЫБЕРИТЕ B. FirstName AS FirstName1, B.LastName AS LastName1,
       A.FirstName AS FirstName2, A.LastName AS LastName2,
       B.City, B.Country
  ОТ клиента A ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к клиенту B
    ON A.Id B.Id
   И A.City = B.City
   И A.Country = B.Country
 ЗАКАЗ ОТ A.Country
 

A и B — это псевдонимы для одной и той же таблицы Customer.

Результат: 88 записей

Изучение SQL: объединение нескольких таблиц

Если вы хотите извлечь что-то значимое из данных, вам почти всегда нужно объединить несколько таблиц. В этой статье мы покажем, как это сделать с помощью различных типов объединений. Для этого мы объединим ВНУТРЕННИЕ СОЕДИНЕНИЯ и
LEFT JOINs. Итак, начнем.

Модель

На картинке ниже вы можете увидеть существующую модель. Он состоит из 6 таблиц, и мы уже, более или менее,
описал это в предыдущих статьях.

Тем не менее, даже без описания, если база данных смоделирована и представлена ​​в хорошей форме (разумный выбор имен,
используя соглашение об именах, следуя одним и тем же правилам во всей модели, линии / отношения в схеме не перекрываются больше, чем необходимо), вы сможете сделать вывод, где вы можете найти нужные данные.Это очень важно, потому что перед тем, как вы присоединитесь к нескольким таблицам, вам нужно сначала идентифицировать эти таблицы.

О соглашении об именах и советах о том, как думать при написании SQL-запросов, мы поговорим позже в этой серии. Пока что давайте жить с тем фактом, что эта модель довольно проста, и мы можем сделать это довольно легко.

Что мы знаем на данный момент?

В этой серии мы рассмотрели:

Мы воспользуемся знаниями из обеих этих статей и объединим их, чтобы написать более сложные операторы SELECT, которые будут
присоединиться к нескольким столам.

Соединение нескольких таблиц с помощью INNER JOIN

Первый пример, который мы проанализируем, — это получение данных из нескольких таблиц, используя только ВНУТРЕННИЕ СОЕДИНЕНИЯ. В каждом примере мы будем приводить определение проблемы, которую мы должны решить, и запрос, который выполняет эту работу. Итак, начнем с первой проблемы.

# 1 Нам нужно перечислить все вызовы с указанием времени их начала и окончания. Для каждого вызова мы хотим отображать, что было
результат, а также имя и фамилия сотрудника, который звонил.Мы отсортируем звонки по началу
время по возрастанию.

Прежде чем писать запрос, мы определим таблицы, которые нам нужно использовать. Для этого нам нужно определить, какие таблицы содержат нужные нам данные, и включить их. Кроме того, мы должны включить все таблицы по пути между этими таблицами —
таблицы, которые не содержат необходимых данных, но служат связью между таблицами, которые содержат (в данном случае это не так).

Запрос, выполняющий эту работу, приведен ниже:

Результат запроса представлен ниже:

Здесь я хотел бы отметить несколько моментов:

• Таблицы, которые мы объединили, находятся здесь, потому что нужные нам данные находятся в этих трех таблицах.
• Каждый раз, когда я упоминаю какой-либо атрибут из любой таблицы, я использую формат table_name.attribute_name (например,
  employee.first_name ). Хотя в этом нет необходимости, это хорошая практика, потому что иногда в двух или более таблицах в одном запросе могут использоваться одни и те же имена атрибутов, что может привести к ошибке.
• Мы использовали INNER JOIN 2 раза, чтобы объединить 3 таблицы. Это приведет к возврату только строк, имеющих пары в другой таблице
• Когда вы используете только ВНУТРЕННИЕ СОЕДИНЕНИЯ для объединения нескольких таблиц, порядок этих таблиц в объединениях не имеет значения.Единственное, что важно, это то, что вы используете соответствующие условия соединения после «ON» (соединение с использованием внешних ключей).

Поскольку все звонки связаны с сотрудником и результатом звонка, мы получили бы тот же результат, если бы вместо этого использовали LEFT JOIN
ВНУТРЕННЕГО СОЕДИНЕНИЯ.

Соедините несколько таблиц с помощью LEFT JOIN

Написание запросов с использованием LEFT JOIN не сильно отличается от написания запросов с использованием INNER JOIN.Результат, конечно, был бы другим (по крайней мере, в тех случаях, когда некоторые записи не имеют пары в других таблицах).

Это проблема, которую мы хотим решить.

# 2 Перечислите все округа и клиентов, связанных с этими странами. Для каждой страны отображается ее название на английском языке,
имя города-покупателя, а также имя этого покупателя. Вернуть даже страны без
родственные города и заказчики.

Таблицы, содержащие нужные нам данные, представлены на картинке ниже:

Во-первых, давайте быстро проверим, что содержится в этих трех таблицах.

Мы можем отметить две важные вещи:

• Хотя каждому городу соответствует страна , не все страны имеют связанные города.
  (В Испании и России их нет)
• То же самое и с покупателями. Каждому клиенту определено значение city_id ,
  но используются только 3 города (Берлин, Загреб и Нью-Йорк)

Давайте сначала запишем запрос, используя INNER JOIN:

Результат запроса показан на картинке ниже:

В нашей базе данных 7 округов и 6 городов, но наш запрос возвращает только 4 строки. Это результат того, что в нашей базе всего 4 клиента.Каждый из этих 4 связан со своим городом, а город связан со страной. Таким образом, INNER JOIN устранил все эти страны и города без клиентов. Но как включить их в результат?

Для этого мы будем использовать LEFT JOIN. Мы просто заменим все «INNER» на «LEFT», чтобы наш запрос был следующим:

Результат показан на картинке ниже:

Вы можете легко заметить, что теперь у нас есть все страны, даже без родственных городов (Россия и Испания),
а также все города, даже те, где нет клиентов (Варшава, Белград и Лос-Анджелес). Остальные 4 строки такие же, как в запросе с использованием INNER JOIN.

LEFT JOIN — Порядок таблиц имеет значение

Хотя порядок JOIN во INNER JOIN не важен, он не относится к LEFT JOIN. Когда мы используем LEFT
JOIN, чтобы объединить несколько таблиц, важно помнить, что это объединение будет включать все строки из таблицы с ЛЕВОЙ стороны JOIN. Давайте изменим предыдущий запрос:

Сначала можно было легко сказать, что этот запрос и предыдущий совпадают (это верно при использовании INNER
ПРИСОЕДИНИТЬСЯ). Мы использовали те же таблицы, LEFT JOIN и те же условия соединения. Давайте сначала посмотрим на результат:

Итак, что здесь произошло? Почему у нас 4 строки (те же 4, что и при использовании INNER JOIN)?

Ответ прост, и он связан с тем, как работает LEFT JOIN.Берется первая таблица ( заказчик )
и объединяет все свои строки (4 из них) в следующую таблицу ( город ). В результате получается 4 строки, потому что покупатель может принадлежать только 1 городу. Затем мы соединяем эти 4 строки со следующей таблицей ( страна ),
и снова у нас есть 4 строки, потому что город может принадлежать только 1 стране.

Причина, по которой мы не стали бы объединять эти 3 таблицы таким образом, объясняется текстом примера №2. Запрос написан таким образом, что он возвращает 4 строки, которые будут ответом на следующее: Возвращение имен всех клиентов, а также городов и стран, в которых они находятся.Возвращайте даже клиентов без родственных городов и стран.

• Примечание: Когда вы используете LEFT JOIN, порядок таблиц в этом операторе важен, и запрос вернет другой результат, если вы измените этот порядок. Порядок на самом деле зависит от того, что вы хотите вернуть в результате.

Объедините несколько таблиц, используя оба — INNER JOIN и LEFT JOIN

Это тоже возможно. Давайте снова приведем пример.

# 3 Вернуть список всех стран и городов, у которых есть пара (исключить страны, на которые не ссылаются никакие
город).По таким парам возвращаются все покупатели. Возвращайте четные пары, не имея ни одного покупателя.

Запрос, выполняющий эту работу:

Результат запроса представлен на картинке ниже:

Вы можете легко заметить, что у нас нет стран, в которых нет родственных городов (это были Испания и Россия).В
INNER JOIN удалил эти строки. Тем не менее, у нас есть сайты без клиентов (Белград, Лос-Анджелес и
Варшава). Это результат того факта, что мы использовали LEFT JOIN между таблицами city и
заказчик .

Заключение

Когда вам нужно объединить несколько таблиц, в вашем распоряжении есть INNER & LEFT JOIN (RIGHT JOIN используется редко и может быть легко заменен LEFT JOIN). Какое соединение вы будете использовать, напрямую зависит от задачи, которую вам нужно решить, и вы почувствуете это в процессе.В следующих статьях мы обсудим, как думать и организовывать себя, когда вам нужно писать более сложные запросы.

Содержание

Эмиль — профессионал в области баз данных с более чем 10-летним опытом работы во всем, что связано с базами данных. В течение многих лет он работал в сфере информационных технологий и финансов, а сейчас работает фрилансером.

Его прошлые и настоящие занятия варьируются от дизайна и программирования баз данных до обучения, консультирования и написания статей о базах данных.Также не забывайте, BI, создание алгоритмов, шахматы, филателия, 2 собаки, 2 кошки, 1 жена, 1 ребенок …

Вы можете найти его в LinkedIn

Посмотреть все сообщения Эмиля Drkusic

Последние сообщения Эмиля Drkusic (увидеть все)

SQL | Соединение (внутреннее, левое, правое и полное объединение)

SQL | Соединение (внутреннее, левое, правое и полное соединение)

Оператор SQL Join используется для объединения данных или строк из двух или более таблиц на основе общего поля между ними.Различные типы соединений:

• ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ
• ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ
• ПРАВИЛЬНОЕ СОЕДИНЕНИЕ
• ПОЛНОЕ СОЕДИНЕНИЕ

Рассмотрим две таблицы ниже:

Студент

Студенческий курс

Самым простым соединением является ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ.

1. INNER JOIN: Ключевое слово INNER JOIN выбирает все строки из обеих таблиц, пока выполняется условие.Это ключевое слово создаст набор результатов путем объединения всех строк из обеих таблиц, которым удовлетворяет условие, т.е. значение общего поля будет таким же.
   Синтаксис :

    ВЫБРАТЬ table1.column1, table1.column2, table2.column1, ....
   ИЗ table1
   INNER JOIN table2
   ON table1.matching_column = table2.matching_column;
   
   
     table1 : Первая таблица.
     table2 : Второй стол
     соответствующий_столбец : столбец, общий для обеих таблиц.

   Примечание : мы также можем написать JOIN вместо INNER JOIN. JOIN — это то же самое, что и INNER JOIN.

   Примеры запросов (INNER JOIN)

   • Этот запрос покажет имена и возраст студентов, обучающихся на разных курсах.

      ВЫБЕРИТЕ StudentCourse.COURSE_ID, Student.NAME, Student.AGE ОТ студента
     INNER JOIN StudentCourse
     ВКЛ Student.ROLL_NO = StudentCourse.ROLL_NO;
      

     Выход :

2. LEFT JOIN : это соединение возвращает все строки таблицы с левой стороны соединения и соответствующие строки для таблицы с правой стороны соединения.Строки, для которых нет соответствующей строки с правой стороны, набор результатов будет содержать null . LEFT JOIN также известен как LEFT OUTER JOIN. Синтаксис:

    ВЫБРАТЬ table1.column1, table1.column2, table2.column1, ....
   ИЗ table1
   LEFT JOIN table2
   ON table1.matching_column = table2.matching_column;
   
   
   table1: Первая таблица.
   table2: Вторая таблица
   Match_column: столбец, общий для обеих таблиц.
    

   Примечание : мы также можем использовать LEFT OUTER JOIN вместо LEFT JOIN, оба они одинаковы.

   Примеры запросов (LEFT JOIN) :

    ВЫБЕРИТЕ Student.NAME, StudentCourse.COURSE_ID
   ОТ Студента
   ВЛЕВО ПРИСОЕДИНЯТЬСЯ к курсу студента
   НА StudentCourse.ROLL_NO = Student.ROLL_NO;
    

   Выход :

3. RIGHT JOIN : RIGHT JOIN аналогично LEFT JOIN. Это соединение возвращает все строки таблицы с правой стороны соединения и соответствующие строки для таблицы с левой стороны соединения. Строки, для которых нет соответствующей строки с левой стороны, набор результатов будет содержать null .RIGHT JOIN также известен как RIGHT OUTER JOIN. Синтаксис:

    ВЫБРАТЬ table1.column1, table1.column2, table2.column1, ....
   ИЗ table1
   RIGHT JOIN table2
   ON table1.matching_column = table2.matching_column;
   
   
   table1: Первая таблица.
   table2: Вторая таблица
   Match_column: столбец, общий для обеих таблиц.
    

   Примечание : мы также можем использовать RIGHT OUTER JOIN вместо RIGHT JOIN, оба они одинаковы.

   Примеры запросов (RIGHT JOIN) :

    ВЫБРАТЬ Студент.ИМЯ, StudentCourse.COURSE_ID
   ОТ Студента
   ПРАВО ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к курсу студента
   НА StudentCourse.ROLL_NO = Student.ROLL_NO;
    

   Выход:

4. FULL JOIN: FULL JOIN создает набор результатов путем объединения результатов LEFT JOIN и RIGHT JOIN. Набор результатов будет содержать все строки из обеих таблиц. Строки, для которых нет соответствия, набор результатов будет содержать NULL значений. Синтаксис:

    ВЫБРАТЬ таблицу1.column1, table1.column2, table2.column1, ....
   ИЗ table1
   FULL JOIN table2
   ON table1.matching_column = table2.matching_column;
   
   
   table1: Первая таблица.
   table2: Вторая таблица
   Match_column: столбец, общий для обеих таблиц.
    

   Примеры запросов (ПОЛНОЕ СОЕДИНЕНИЕ) :

    ВЫБЕРИТЕ Student.NAME, StudentCourse.COURSE_ID
   ОТ Студента
   FULL JOIN StudentCourse
   НА StudentCourse.ROLL_NO = Student.ROLL_NO;
    

   Выход:

Левое СОЕДИНЕНИЕ (видео)
Правое СОЕДИНЕНИЕ (видео)
Полное СОЕДИНЕНИЕ (видео)
SQL | JOIN (декартово соединение, самосоединение)

Автор статьи: Harsh Agarwal .Если вам нравится GeeksforGeeks, и вы хотели бы внести свой вклад, вы также можете написать статью с помощью provide.geeksforgeeks.org или отправить ее по электронной почте на [email protected]. Посмотрите, как ваша статья появляется на главной странице GeeksforGeeks, и помогите другим гикам.

Пожалуйста, напишите комментарий, если вы обнаружите что-то неправильное, или если вы хотите поделиться дополнительной информацией по теме, обсужденной выше.

Вниманию читателя! Не прекращайте учиться сейчас. Ознакомьтесь со всеми важными концепциями теории CS для собеседований SDE с помощью курса CS Theory Course по доступной для студентов цене и подготовьтесь к работе в отрасли.

SQL объединяет две таблицы, связанные одним первичным ключом столбца или парой внешнего ключа, используя пункт where

Последнее обновление 26 февраля 2020 г. 08:07:43 (UTC / GMT +8 часов)

Описание

На этой странице мы собираемся обсудить использование двух или более таблиц в объединении с одним столбцом PRIMARY KEY и FOREIGN KEY.

Пример:

Образец таблицы: продукты

Образец таблицы: компания

Чтобы получить ‘item_name’ и ‘item_unit’ из таблицы ‘food’ и ‘company_name’ и ‘company_city’ из таблицы ‘company’ после соединения со следующими условиями —

1. ‘company_id’ — первичный ключ в таблице ‘company’,

2. ‘company_id’ — внешний ключ в таблице ‘food’, который ссылается на первичный ключ таблицы ‘company’,

3. «company_id» для «company» и «food» должны совпадать,

4. «город_компании» в графе «компания» должно быть «Лондон»,

можно использовать следующий оператор SQL:

Код SQL:

  ВЫБЕРИТЕ foods.tem_name, foods.item_unit,
company.company_name, company.company_city
ИЗ продуктов, компании
ГДЕ food.company_id = company.company_id
И company.company_city = 'Лондон';  

Выход

 ITEM_NAME ITEM_UNIT COMPANY_NAME COMPANY_CITY
------------------------- ---------- --------------- ---------- -------------
Cheez-It Pcs Jack Hill Ltd Лондон
BN Biscuit Pcs Jack Hill Ltd Лондон
Mighty Munch Pcs Foodies.Лондон
Pot Rice Pcs Jack Hill Ltd Лондон
 

См. Нашу базу данных моделей

Это новый документ, который представляет собой сборник вопросов с короткими и простыми ответами, который полезен для изучения SQL, а также для интервью.

Практические упражнения по SQL

Хотите улучшить статью выше? Публикуйте свои заметки / комментарии / примеры через Disqus.

Предыдущий: Объединение таблиц с группировкой по и порядком по
Следующий: Объединение двух таблиц, связанных составным первичным ключом или парой внешних ключей

.