Какой тип соединения является самым распространенным sql

¿Qué es un inner JOIN?

Объединяет записи из двух таблиц, если в связующих полях этих таблиц содержатся одинаковые значения.

В чем разница join и inner join?

Чаще всего ответ примерно такой: “inner join — это как бы пересечение множеств, т. е. остается только то, что есть в обеих таблицах, а left join — это когда левая таблица остается без изменений, а от правой добавляется пересечение множеств.

Для чего используется join?

JOIN — это команда в языке запросов SQL, необходимом для работы с базами данных. Объединяет данные из двух разных таблиц в базе. Цель использования команды — получить нужное подмножество данных.

В чем разница между JOIN и left JOIN?

Замечания Операция LEFT JOIN создает левое внешнее соединение. С помощью левого внешнего соединения выбираются все записи первой (левой) таблицы, даже если они не соответствуют записям во второй (правой) таблице. Операция RIGHT JOIN создает правое внешнее соединение.

Что делает full join?

Оператор FULL JOIN осуществляет формирование таблицы из записей двух или нескольких таблиц. В этом операторе не важен порядок следования таблиц, он никак не влияет на окончательный результат, так как оператор является симметричным.

Зачем нужен Outer join?

Операция OUTER JOIN позволяет нам включить в результат строки одной таблицы, для которых не были найдены соответствующие строки в другой таблице. Ключевое слово «OUTER» является необязательным, поэтому мы его не указываем.

Для чего нужен cross join?

Оператор SQL CROSS JOIN формирует таблицу перекрестным соединением (декартовым произведением) двух таблиц. При использовании оператора SQL CROSS JOIN каждая строка левой таблицы сцепляется с каждой строкой правой таблицы. В результате получается таблица со всеми возможными сочетаниями строк обеих таблиц.

В чем разница между cross join и full join?

FULL OUTER JOIN , не совпадающие строки из обеих таблиц возвращаются в дополнение к совпадающим строкам. CROSS JOIN , производит декартово произведение таблиц целиком, ключи соединения не указываются.

Что лучше join или Where?

Предложение where накладывает на выборку некое условие, а join — объединяет данные некоторых таблиц по некоторым условиям. Но если свести задачу к выводу данных из двух (или более) таблиц по условию, то результат будет в обоих случаях окажется идентичным.

Что такое join lateral?

Ключевое слово LATERAL применяется в качестве префикса для правого операнда любой операции JOIN (в том числе INNER JOIN, LEFT OUTER JOIN и т. д.) и позволяет правому операнду получить доступ к столбцам левого операнда.

Как работает метод join?

Метод join объединяет элементы массива в строку с указанным разделителем (он будет вставлен между элементами массива). Разделитель задается параметром метода и не является обязательным. Если он не задан – по умолчанию в качестве разделителя возьмется запятая.

Что означает join в Питоне?

Метод join в Python отвечает за объединение списка строк с помощью определенного указателя. Часто это используется при конвертации списка в строку. Например, так можно конвертировать список букв алфавита в разделенную запятыми строку для сохранения.

Что такое Inner Join MySQL?

INNER JOIN (простое соединение) Это наиболее распространенный тип соединения. MySQL INNER JOINS возвращает все строки из нескольких таблиц, где выполняется условия соединения.

Что делает Union SQL?

В языке SQL операция UNION применяется для объединения двух наборов строк, возвращаемых SQL-запросами. Оба запроса должны возвращать одинаковое число столбцов, и столбцы с одинаковым порядковым номером должны иметь совместимые типы данных.

Что делает full join?

Оператор FULL JOIN осуществляет формирование таблицы из записей двух или нескольких таблиц. В этом операторе не важен порядок следования таблиц, он никак не влияет на окончательный результат, так как оператор является симметричным.

Зачем нужен Outer Join?

Операция OUTER JOIN позволяет нам включить в результат строки одной таблицы, для которых не были найдены соответствующие строки в другой таблице. Ключевое слово «OUTER» является необязательным, поэтому мы его не указываем.

Сколько таблиц можно связать через JOIN?

Язык SQL — очень мощное и гибкое средство, позволяющее работа с реляционными базами данных. Одной из самых интересных возможностей языка SQL является возможность объединения двух и более таблиц в одну при помощи команды SELECT и ключевого слова JOIN.

Чем заменить left join?

Замена Left Join на Union Производятся, перемножения таблиц PayTableN и с увеличением таблиц производительность будет падать, даже если данных немного.

Какой тип соединения является самым распространенным?

Эквисоединение является наиболее распространенным типом соединения., но существуют и другие.

Как объединить 3 таблицы в SQL?

Объединение трех таблиц, синтаксис в SQL Эта формула может быть распространена на более чем 3 -х таблиц в N таблиц, Вам просто нужно убедиться, что SQL — запрос должен иметь N-1 join, чтобы присоединить N таблиц. Как для объединения двух таблиц мы требуем 1 join а для присоединения 3 таблиц нам нужно 2 join.

В чем разница между where и having?

Главное отличие HAVING от WHERE в том, что в HAVING можно наложить условия на результаты группировки, потому что порядок исполнения запроса устроен таким образом, что на этапе, когда выполняется WHERE, ещё нет групп, а HAVING выполняется уже после формирования групп.

Для чего применяется предложение Where?

Предложение where используется в выражении запроса для того, чтобы указать, какие элементы из источника данных будут возвращаться в выражении запроса.

Что определяет предложение Where?

Where определяет, какие записи выбраны. Точно так же при группировке записей с помощью группировки GROUP BY having определяет отображаемую запись. Предложение WHERE можно использовать для исключения записей, которые не требуется группировать с помощью предложения GROUP BY.

Что такое Join PostgreSQL?

PostgreSQL JOINS используется для извлечения данных из нескольких таблиц. PostgreSQL JOIN выполняется всякий раз, когда две или более таблицы объединяются в операторе SQL. Существуют разные типы соединений PostgreSQL: PostgreSQL INNER JOIN (или иногда называется простым соединением)

Как работает left join PostgreSQL?

Условие LEFT JOIN возвращает все строки из левой таблицы (A), которые объединены со строками в правой таблице (B), даже если в правой таблице (B) нет соответствующих строк. Условие LEFT JOIN также называется LEFT OUTER JOIN.

Какой тип соединения является самым распространенным sql

Табличное выражение вычисляет таблицу. Это выражение содержит предложение FROM , за которым могут следовать предложения WHERE , GROUP BY и HAVING . Тривиальные табличные выражения просто ссылаются на физическую таблицу, её называют также базовой, но в более сложных выражениях такие таблицы можно преобразовывать и комбинировать самыми разными способами.

Необязательные предложения WHERE , GROUP BY и HAVING в табличном выражении определяют последовательность преобразований, осуществляемых с данными таблицы, полученной в предложении FROM . В результате этих преобразований образуется виртуальная таблица, строки которой передаются списку выборки, вычисляющему выходные строки запроса.

7.2.1. Предложение FROM

Предложение FROM образует таблицу из одной или нескольких ссылок на таблицы, разделённых запятыми.

FROM табличная_ссылка [, табличная_ссылка [, . ]]

Здесь табличной ссылкой может быть имя таблицы (возможно, с именем схемы), производная таблица, например подзапрос, соединение таблиц или сложная комбинация этих вариантов. Если в предложении FROM перечисляются несколько ссылок, для них применяется перекрёстное соединение (то есть декартово произведение их строк; см. ниже). Список FROM преобразуется в промежуточную виртуальную таблицу, которая может пройти через преобразования WHERE , GROUP BY и HAVING , и в итоге определит результат табличного выражения.

Когда в табличной ссылке указывается таблица, являющаяся родительской в иерархии наследования, в результате будут получены строки не только этой таблицы, но и всех её дочерних таблиц. Чтобы выбрать строки только одной родительской таблицы, перед её именем нужно добавить ключевое слово ONLY . Учтите, что при этом будут получены только столбцы указанной таблицы — дополнительные столбцы дочерних таблиц не попадут в результат.

Если же вы не добавляете ONLY перед именем таблицы, вы можете дописать после него * , тем самым указав, что должны обрабатываться и все дочерние таблицы. Добавлять * не обязательно, так как теперь это поведение подразумевается по умолчанию (если только вы не измените параметр конфигурации sql_inheritance). Однако такая запись может быть полезна тем, что подчеркнёт использование дополнительных таблиц.

7.2.1.1. Соединённые таблицы

Соединённая таблица ­­­­­­— это таблица, полученная из двух других (реальных или производных от них) таблиц в соответствии с правилами соединения конкретного типа. Общий синтаксис описания соединённой таблицы:

T1 тип_соединения T2 [ условие_соединения ]

Соединения любых типов могут вкладываются друг в друга или объединяться: и T1 , и T2 могут быть результатами соединения. Для однозначного определения порядка соединений предложения JOIN можно заключать в скобки. Если скобки отсутствуют, предложения JOIN обрабатываются слева направо.

Типы соединений Перекрёстное соединение

T1 CROSS JOIN T2

Соединённую таблицу образуют все возможные сочетания строк из T1 и T2 (т. е. их декартово произведение), а набор её столбцов объединяет в себе столбцы T1 со следующими за ними столбцами T2 . Если таблицы содержат N и M строк, соединённая таблица будет содержать N * M строк.

FROM T1 CROSS JOIN T2 равнозначно FROM T1 INNER JOIN T2 ON TRUE (см. ниже). Эта запись также равнозначна FROM T1 , T2 .

Примечание

Последняя запись не полностью эквивалентна первым при указании более чем двух таблиц, так как JOIN связывает таблицы сильнее, чем запятая. Например, FROM T1 CROSS JOIN T2 INNER JOIN T3 ON условие не равнозначно FROM T1 , T2 INNER JOIN T3 ON условие , так как условие может ссылаться на T1 в первом случае, но не во втором.

Соединения с сопоставлениями строк

T1 < [INNER] | < LEFT | RIGHT | FULL >[OUTER] > JOIN T2 ON логическое_выражение T1 < [INNER] | < LEFT | RIGHT | FULL >[OUTER] > JOIN T2 USING ( список столбцов соединения ) T1 NATURAL < [INNER] | < LEFT | RIGHT | FULL >[OUTER] > JOIN T2

Слова INNER и OUTER необязательны во всех формах. По умолчанию подразумевается INNER (внутреннее соединение), а при указании LEFT , RIGHT и FULL — внешнее соединение.

Условие соединения указывается в предложении ON или USING , либо неявно задаётся ключевым словом NATURAL . Это условие определяет, какие строки двух исходных таблиц считаются « соответствующими » друг другу (это подробно рассматривается ниже).

Возможные типы соединений с сопоставлениями строк:

INNER JOIN

Для каждой строки R1 из T1 в результирующей таблице содержится строка для каждой строки в T2, удовлетворяющей условию соединения с R1. LEFT OUTER JOIN

Сначала выполняется внутреннее соединение (INNER JOIN). Затем в результат добавляются все строки из T1, которым не соответствуют никакие строки в T2, а вместо значений столбцов T2 вставляются NULL. Таким образом, в результирующей таблице всегда будет минимум одна строка для каждой строки из T1. RIGHT OUTER JOIN

Сначала выполняется внутреннее соединение (INNER JOIN). Затем в результат добавляются все строки из T2, которым не соответствуют никакие строки в T1, а вместо значений столбцов T1 вставляются NULL. Это соединение является обратным к левому (LEFT JOIN): в результирующей таблице всегда будет минимум одна строка для каждой строки из T2. FULL OUTER JOIN

Сначала выполняется внутреннее соединение. Затем в результат добавляются все строки из T1, которым не соответствуют никакие строки в T2, а вместо значений столбцов T2 вставляются NULL. И наконец, в результат включаются все строки из T2, которым не соответствуют никакие строки в T1, а вместо значений столбцов T1 вставляются NULL.

Предложение ON определяет наиболее общую форму условия соединения: в нём указываются выражения логического типа, подобные тем, что используются в предложении WHERE . Пара строк из T1 и T2 соответствуют друг другу, если выражение ON возвращает для них true.

USING — это сокращённая запись условия, полезная в ситуации, когда с обеих сторон соединения столбцы имеют одинаковые имена. Она принимает список общих имён столбцов через запятую и формирует условие соединения с равенством этих столбцов. Например, запись соединения T1 и T2 с USING (a, b) формирует условие ON T1 .a = T2 .a AND T1 .b = T2 .b .

Более того, при выводе JOIN USING исключаются избыточные столбцы: оба сопоставленных столбца выводить не нужно, так как они содержат одинаковые значения. Тогда как JOIN ON выдаёт все столбцы из T1 , а за ними все столбцы из T2 , JOIN USING выводит один столбец для каждой пары (в указанном порядке), за ними все оставшиеся столбцы из T1 и, наконец, все оставшиеся столбцы T2 .

Наконец, NATURAL — сокращённая форма USING : она образует список USING из всех имён столбцов, существующих в обеих входных таблицах. Как и с USING , эти столбцы оказываются в выходной таблице в единственном экземпляре. Если столбцов с одинаковыми именами не находится, NATURAL JOIN действует как JOIN . ON TRUE и выдаёт декартово произведение строк.

Примечание

Предложение USING разумно защищено от изменений в соединяемых отношениях, так как оно связывает только явно перечисленные столбцы. NATURAL считается более рискованным, так как при любом изменении схемы в одном или другом отношении, когда появляются столбцы с совпадающими именами, при соединении будут связываться и эти новые столбцы.

Для наглядности предположим, что у нас есть таблицы t1 :

num | name -----+------ 1 | a 2 | b 3 | c

num | value -----+------- 1 | xxx 3 | yyy 5 | zzz

С ними для разных типов соединений мы получим следующие результаты:

=> SELECT * FROM t1 CROSS JOIN t2; num | name | num | value -----+------+-----+------- 1 | a | 1 | xxx 1 | a | 3 | yyy 1 | a | 5 | zzz 2 | b | 1 | xxx 2 | b | 3 | yyy 2 | b | 5 | zzz 3 | c | 1 | xxx 3 | c | 3 | yyy 3 | c | 5 | zzz (9 rows) => SELECT * FROM t1 INNER JOIN t2 ON t1.num = t2.num; num | name | num | value -----+------+-----+------- 1 | a | 1 | xxx 3 | c | 3 | yyy (2 rows) => SELECT * FROM t1 INNER JOIN t2 USING (num); num | name | value -----+------+------- 1 | a | xxx 3 | c | yyy (2 rows) => SELECT * FROM t1 NATURAL INNER JOIN t2; num | name | value -----+------+------- 1 | a | xxx 3 | c | yyy (2 rows) => SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.num = t2.num; num | name | num | value -----+------+-----+------- 1 | a | 1 | xxx 2 | b | | 3 | c | 3 | yyy (3 rows) => SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 USING (num); num | name | value -----+------+------- 1 | a | xxx 2 | b | 3 | c | yyy (3 rows) => SELECT * FROM t1 RIGHT JOIN t2 ON t1.num = t2.num; num | name | num | value -----+------+-----+------- 1 | a | 1 | xxx 3 | c | 3 | yyy | | 5 | zzz (3 rows) => SELECT * FROM t1 FULL JOIN t2 ON t1.num = t2.num; num | name | num | value -----+------+-----+------- 1 | a | 1 | xxx 2 | b | | 3 | c | 3 | yyy | | 5 | zzz (4 rows)

Условие соединения в предложении ON может также содержать выражения, не связанные непосредственно с соединением. Это может быть полезно в некоторых запросах, но не следует использовать это необдуманно. Рассмотрите следующий запрос:

=> SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.num = t2.num AND t2.value = 'xxx'; num | name | num | value -----+------+-----+------- 1 | a | 1 | xxx 2 | b | | 3 | c | | (3 rows)

Заметьте, что если поместить ограничение в предложение WHERE , вы получите другой результат:

=> SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.num = t2.num WHERE t2.value = 'xxx'; num | name | num | value -----+------+-----+------- 1 | a | 1 | xxx (1 row)

Это связано с тем, что ограничение, помещённое в предложение ON , обрабатывается до операции соединения, тогда как ограничение в WHERE — после . Это не имеет значения при внутренних соединениях, но важно при внешних.

7.2.1.2. Псевдонимы таблиц и столбцов

Таблицам и ссылкам на сложные таблицы в запросе можно дать временное имя, по которому к ним можно будет обращаться в рамках запроса. Такое имя называется псевдонимом таблицы.

Определить псевдоним таблицы можно, написав

FROM табличная_ссылка AS псевдоним 

FROM табличная_ссылка псевдоним 

Ключевое слово AS является необязательным. Вместо псевдоним здесь может быть любой идентификатор.

Псевдонимы часто применяются для назначения коротких идентификаторов длинным именам таблиц с целью улучшения читаемости запросов. Например:

SELECT * FROM "очень_длинное_имя_таблицы" s JOIN "другое_длинное_имя" a ON s.id = a.num;

Псевдоним становится новым именем таблицы в рамках текущего запроса, т. е. после назначения псевдонима использовать исходное имя таблицы в другом месте запроса нельзя. Таким образом, следующий запрос недопустим:

SELECT * FROM my_table AS m WHERE my_table.a > 5; -- неправильно

Хотя в основном псевдонимы используются для удобства, они бывают необходимы, когда таблица соединяется сама с собой, например:

SELECT * FROM people AS mother JOIN people AS child ON mother.id = child.mother_id;

Кроме того, псевдонимы обязательно нужно назначать подзапросам (см. Подраздел 7.2.1.3).

В случае неоднозначности определения псевдонимов можно использовать скобки. В следующем примере первый оператор назначает псевдоним b второму экземпляру my_table , а второй оператор назначает псевдоним результату соединения:

SELECT * FROM my_table AS a CROSS JOIN my_table AS b . SELECT * FROM (my_table AS a CROSS JOIN my_table) AS b .

В другой форме назначения псевдонима временные имена даются не только таблицам, но и её столбцам:

FROM табличная_ссылка [AS] псевдоним ( столбец1 [, столбец2 [, . ]] )

Если псевдонимов столбцов оказывается меньше, чем фактически столбцов в таблице, остальные столбцы сохраняют свои исходные имена. Эта запись особенно полезна для замкнутых соединений или подзапросов.

Когда псевдоним применяется к результату JOIN , он скрывает оригинальные имена таблиц внутри JOIN . Например, это допустимый SQL-запрос:

SELECT a.* FROM my_table AS a JOIN your_table AS b ON .

SELECT a.* FROM (my_table AS a JOIN your_table AS b ON . ) AS c

ошибочный, так как псевдоним таблицы a не виден снаружи определения псевдонима c .

7.2.1.3. Подзапросы

Подзапросы, образующие таблицы, должны заключаться в скобки и им обязательно должны назначаться псевдонимы (как описано в Подразделе 7.2.1.2). Например:

FROM (SELECT * FROM table1) AS псевдоним

Этот пример равносилен записи FROM table1 AS псевдоним . Более интересные ситуации, которые нельзя свести к простому соединению, возникают, когда в подзапросе используются агрегирующие функции или группировка.

Подзапросом может также быть список VALUES :

FROM (VALUES ('anne', 'smith'), ('bob', 'jones'), ('joe', 'blow')) AS names(first, last)

Такому подзапросу тоже требуется псевдоним. Назначать псевдонимы столбцам списка VALUES не требуется, но вообще это хороший приём. Подробнее это описано в Разделе 7.7.

7.2.1.4. Табличные функции

Табличные функции — это функции, выдающие набор строк, содержащих либо базовые типы данных (скалярных типов), либо составные типы (табличные строки). Они применяются в запросах как таблицы, представления или подзапросы в предложении FROM . Столбцы, возвращённые табличными функциями, можно включить в выражения SELECT , JOIN или WHERE так же, как столбцы таблиц, представлений или подзапросов.

Табличные функции можно также скомбинировать, используя запись ROWS FROM . Результаты функций будут возвращены в параллельных столбцах; число строк в этом случае будет наибольшим из результатов всех функций, а результаты функций с меньшим количеством строк будут дополнены значениями NULL.

вызов_функции [WITH ORDINALITY] [[AS] псевдоним_таблицы [(псевдоним_столбца [, . ])]] ROWS FROM( вызов_функции [, . ] ) [WITH ORDINALITY] [[AS] псевдоним_таблицы [(псевдоним_столбца [, . ])]]

Если указано предложение WITH ORDINALITY , к столбцам результатов функций будет добавлен ещё один, с типом bigint . В этом столбце нумеруются строки результирующего набора, начиная с 1. (Это обобщение стандартного SQL-синтаксиса UNNEST . WITH ORDINALITY .) По умолчанию, этот столбец называется ordinality , но ему можно присвоить и другое имя с помощью указания AS .

Специальную табличную функцию UNNEST можно вызвать с любым числом параметров-массивов, а возвращает она соответствующее число столбцов, как если бы UNNEST (Раздел 9.18) вызывалась для каждого параметра в отдельности, а результаты объединялись с помощью конструкции ROWS FROM .

UNNEST( выражение_массива [, . ] ) [WITH ORDINALITY] [[AS] псевдоним_таблицы [(псевдоним_столбца [, . ])]]

Если псевдоним_таблицы не указан, в качестве имени таблицы используется имя функции; в случае с конструкцией ROWS FROM() — имя первой функции.

Если псевдонимы столбцов не указаны, то для функции, возвращающей базовый тип данных, именем столбца будет имя функции. Для функций, возвращающих составной тип, имена результирующих столбцов определяются индивидуальными атрибутами типа.

CREATE TABLE foo (fooid int, foosubid int, fooname text); CREATE FUNCTION getfoo(int) RETURNS SETOF foo AS $$ SELECT * FROM foo WHERE fooid = $1; $$ LANGUAGE SQL; SELECT * FROM getfoo(1) AS t1; SELECT * FROM foo WHERE foosubid IN ( SELECT foosubid FROM getfoo(foo.fooid) z WHERE z.fooid = foo.fooid ); CREATE VIEW vw_getfoo AS SELECT * FROM getfoo(1); SELECT * FROM vw_getfoo;

В некоторых случаях бывает удобно определить табличную функцию, возвращающую различные наборы столбцов при разных вариантах вызова. Это можно сделать, объявив функцию, не имеющую выходных параметров ( OUT ) и возвращающую псевдотип record . Используя такую функцию, ожидаемую структуру строк нужно описать в самом запросе, чтобы система знала, как разобрать запрос и составить его план. Записывается это так:

вызов_функции [AS] псевдоним (определение_столбца [, . ]) вызов_функции AS [псевдоним] (определение_столбца [, . ]) ROWS FROM( . вызов_функции AS (определение_столбца [, . ]) [, . ] )

Без ROWS FROM() список определения_столбцов заменяет список псевдонимов, который можно также добавить в предложении FROM ; имена в определениях столбцов служат псевдонимами. С ROWS FROM() список определения_столбцов можно добавить к каждой функции отдельно, либо в случае с одной функцией и без предложения WITH ORDINALITY , список определения_столбцов можно записать вместо списка с псевдонимами столбцов после ROWS FROM() .

Взгляните на этот пример:

SELECT * FROM dblink('dbname=mydb', 'SELECT proname, prosrc FROM pg_proc') AS t1(proname name, prosrc text) WHERE proname LIKE 'bytea%';

Здесь функция dblink (из модуля dblink) выполняет удалённый запрос. Она объявлена как функция, возвращающая тип record , так как он подойдёт для запроса любого типа. В этом случае фактический набор столбцов функции необходимо описать в вызывающем её запросе, чтобы анализатор запроса знал, например, как преобразовать * .

В этом примере используется конструкция ROWS FROM :

SELECT * FROM ROWS FROM ( json_to_recordset('[,]') AS (a INTEGER, b TEXT), generate_series(1, 3) ) AS x (p, q, s) ORDER BY p; p | q | s -----+-----+--- 40 | foo | 1 100 | bar | 2 | | 3

Она объединяет результаты двух функций в одном отношении FROM . В данном случае json_to_recordset() должна выдавать два столбца, первый integer и второй text , а результат generate_series() используется непосредственно. Предложение ORDER BY упорядочивает значения первого столбца как целочисленные.

7.2.1.5. Подзапросы LATERAL

Перед подзапросами в предложении FROM можно добавить ключевое слово LATERAL . Это позволит ссылаться в них на столбцы предшествующих элементов списка FROM . (Без LATERAL каждый подзапрос выполняется независимо и поэтому не может обращаться к другим элементам FROM .)

Перед табличными функциями в предложении FROM также можно указать LATERAL , но для них это ключевое слово необязательно; в аргументах функций в любом случае можно обращаться к столбцам в предыдущих элементах FROM .

Элемент LATERAL может находиться на верхнем уровне списка FROM или в дереве JOIN . В последнем случае он может также ссылаться на любые элементы в левой части JOIN , справа от которого он находится.

Когда элемент FROM содержит ссылки LATERAL , запрос выполняется следующим образом: сначала для строки элемента FROM с целевыми столбцами, или набора строк из нескольких элементов FROM , содержащих целевые столбцы, вычисляется элемент LATERAL со значениями этих столбцов. Затем результирующие строки обычным образом соединяются со строками, из которых они были вычислены. Эта процедура повторяется для всех строк исходных таблиц.

LATERAL можно использовать так:

SELECT * FROM foo, LATERAL (SELECT * FROM bar WHERE bar.id = foo.bar_id) ss;

Здесь это не очень полезно, так как тот же результат можно получить более простым и привычным способом:

SELECT * FROM foo, bar WHERE bar.id = foo.bar_id;

Применять LATERAL имеет смысл в основном, когда для вычисления соединяемых строк необходимо обратиться к столбцам других таблиц. В частности, это полезно, когда нужно передать значение функции, возвращающей набор данных. Например, если предположить, что vertices(polygon) возвращает набор вершин многоугольника, близкие вершины многоугольников из таблицы polygons можно получить так:

SELECT p1.id, p2.id, v1, v2 FROM polygons p1, polygons p2, LATERAL vertices(p1.poly) v1, LATERAL vertices(p2.poly) v2 WHERE (v1 v2) < 10 AND p1.id != p2.id;

Этот запрос можно записать и так:

SELECT p1.id, p2.id, v1, v2 FROM polygons p1 CROSS JOIN LATERAL vertices(p1.poly) v1, polygons p2 CROSS JOIN LATERAL vertices(p2.poly) v2 WHERE (v1 v2) < 10 AND p1.id != p2.id;

или переформулировать другими способами. (Как уже упоминалось, в данном примере ключевое слово LATERAL не требуется, но мы добавили его для ясности.)

Особенно полезно бывает использовать LEFT JOIN с подзапросом LATERAL , чтобы исходные строки оказывались в результате, даже если подзапрос LATERAL не возвращает строк. Например, если функция get_product_names() выдаёт названия продуктов, выпущенных определённым производителем, но о продукции некоторых производителей информации нет, мы можем найти, каких именно, примерно так:

SELECT m.name FROM manufacturers m LEFT JOIN LATERAL get_product_names(m.id) pname ON true WHERE pname IS NULL;

7.2.2. Предложение WHERE

WHERE условие_ограничения 

где условие_ограничения — любое выражение значения (см. Раздел 4.2), выдающее результат типа boolean .

После обработки предложения FROM каждая строка полученной виртуальной таблицы проходит проверку по условию ограничения. Если результат условия равен true, эта строка остаётся в выходной таблице, а иначе (если результат равен false или NULL) отбрасывается. В условии ограничения, как правило, задействуется минимум один столбец из таблицы, полученной на выходе FROM . Хотя строго говоря, это не требуется, но в противном случае предложение WHERE будет бессмысленным.

Примечание

Условие для внутреннего соединения можно записать как в предложении WHERE , так и в предложении JOIN . Например, это выражение:

FROM a, b WHERE a.id = b.id AND b.val > 5

FROM a INNER JOIN b ON (a.id = b.id) WHERE b.val > 5

и возможно, даже этому:

FROM a NATURAL JOIN b WHERE b.val > 5

Какой вариант выбрать, в основном дело вкуса и стиля. Вариант с JOIN внутри предложения FROM , возможно, не лучший с точки зрения совместимости с другими СУБД, хотя он и описан в стандарте SQL. Но для внешних соединений других вариантов нет: их можно записывать только во FROM . Предложения ON и USING во внешних соединениях не равнозначны условию WHERE , так как они могут добавлять строки (для входных строк без соответствия), а также удалять их из конечного результата.

Несколько примеров запросов с WHERE :

SELECT . FROM fdt WHERE c1 > 5 SELECT . FROM fdt WHERE c1 IN (1, 2, 3) SELECT . FROM fdt WHERE c1 IN (SELECT c1 FROM t2) SELECT . FROM fdt WHERE c1 IN (SELECT c3 FROM t2 WHERE c2 = fdt.c1 + 10) SELECT . FROM fdt WHERE c1 BETWEEN (SELECT c3 FROM t2 WHERE c2 = fdt.c1 + 10) AND 100 SELECT . FROM fdt WHERE EXISTS (SELECT c1 FROM t2 WHERE c2 > fdt.c1)

fdt — название таблицы, порождённой в предложении FROM . Строки, которые не соответствуют условию WHERE , исключаются из fdt . Обратите внимание, как в качестве выражений значения используются скалярные подзапросы. Как и любые другие запросы, подзапросы могут содержать сложные табличные выражения. Заметьте также, что fdt используется в подзапросах. Дополнение имени c1 в виде fdt.c1 необходимо только, если в порождённой таблице в подзапросе также оказывается столбец c1 . Полное имя придаёт ясность даже там, где без него можно обойтись. Этот пример показывает, как область именования столбцов внешнего запроса распространяется на все вложенные в него внутренние запросы.

7.2.3. Предложения GROUP BY и HAVING

Строки порождённой входной таблицы, прошедшие фильтр WHERE , можно сгруппировать с помощью предложения GROUP BY , а затем оставить в результате только нужные группы строк, используя предложение HAVING .

SELECT список_выборки FROM . [WHERE . ] GROUP BY группирующий_столбец [, группирующий_столбец].

Предложение GROUP BY группирует строки таблицы, объединяя их в одну группу при совпадении значений во всех перечисленных столбцах. Порядок, в котором указаны столбцы, не имеет значения. В результате наборы строк с одинаковыми значениями преобразуются в отдельные строки, представляющие все строки группы. Это может быть полезно для устранения избыточности выходных данных и/или для вычисления агрегатных функций, применённых к этим группам. Например:

=> SELECT * FROM test1; x | y ---+--- a | 3 c | 2 b | 5 a | 1 (4 rows) => SELECT x FROM test1 GROUP BY x; x --- a b c (3 rows)

Во втором запросе мы не могли написать SELECT * FROM test1 GROUP BY x , так как для столбца y нет единого значения, связанного с каждой группой. Однако столбцы, по которым выполняется группировка, можно использовать в списке выборки, так как они имеют единственное значение в каждой группе.

Вообще говоря, в группированной таблице столбцы, не включённые в список GROUP BY , можно использовать только в агрегатных выражениях. Пример такого агрегатного выражения:

=> SELECT x, sum(y) FROM test1 GROUP BY x; x | sum ---+----- a | 4 b | 5 c | 2 (3 rows)

Здесь sum — агрегатная функция, вычисляющая единственное значение для всей группы. Подробную информацию о существующих агрегатных функциях можно найти в Разделе 9.20.

Подсказка

Группировка без агрегатных выражений по сути выдаёт набор различающихся значений столбцов. Этот же результат можно получить с помощью предложения DISTINCT (см. Подраздел 7.3.3).

Взгляните на следующий пример: в нём вычисляется общая сумма продаж по каждому продукту (а не общая сумма по всем продуктам):

SELECT product_id, p.name, (sum(s.units) * p.price) AS sales FROM products p LEFT JOIN sales s USING (product_id) GROUP BY product_id, p.name, p.price;

В этом примере столбцы product_id , p.name и p.price должны присутствовать в списке GROUP BY , так как они используются в списке выборки. Столбец s.units может отсутствовать в списке GROUP BY , так как он используется только в агрегатном выражении ( sum(. ) ), вычисляющем сумму продаж. Для каждого продукта этот запрос возвращает строку с итоговой суммой по всем продажам данного продукта.

Если бы в таблице products по столбцу product_id был создан первичный ключ, тогда в данном примере было бы достаточно сгруппировать строки по product_id , так как название и цена продукта функционально зависят от кода продукта и можно однозначно определить, какое название и цену возвращать для каждой группы по ID.

В стандарте SQL GROUP BY может группировать только по столбцам исходной таблицы, но расширение Postgres Pro позволяет использовать в GROUP BY столбцы из списка выборки. Также возможна группировка по выражениям, а не просто именам столбцов.

Если таблица была сгруппирована с помощью GROUP BY , но интерес представляют только некоторые группы, отфильтровать их можно с помощью предложения HAVING , действующего подобно WHERE . Записывается это так:

SELECT список_выборки FROM . [WHERE . ] GROUP BY . HAVING логическое_выражение 

В предложении HAVING могут использоваться и группирующие выражения, и выражения, не участвующие в группировке (в этом случае это должны быть агрегирующие функции).

=> SELECT x, sum(y) FROM test1 GROUP BY x HAVING sum(y) > 3; x | sum ---+----- a | 4 b | 5 (2 rows) => SELECT x, sum(y) FROM test1 GROUP BY x HAVING x < 'c'; x | sum ---+----- a | 4 b | 5 (2 rows)

И ещё один более реалистичный пример:

SELECT product_id, p.name, (sum(s.units) * (p.price - p.cost)) AS profit FROM products p LEFT JOIN sales s USING (product_id) WHERE s.date > CURRENT_DATE - INTERVAL '4 weeks' GROUP BY product_id, p.name, p.price, p.cost HAVING sum(p.price * s.units) > 5000;

В данном примере предложение WHERE выбирает строки по столбцу, не включённому в группировку (выражение истинно только для продаж за последние четыре недели), тогда как предложение HAVING отфильтровывает группы с общей суммой продаж больше 5000. Заметьте, что агрегатные выражения не обязательно должны быть одинаковыми во всех частях запроса.

Если в запросе есть вызовы агрегатных функций, но нет предложения GROUP BY , строки всё равно будут группироваться: в результате окажется одна строка группы (или возможно, ни одной строки, если эта строка будет отброшена предложением HAVING ). Это справедливо и для запросов, которые содержат только предложение HAVING , но не содержат вызовы агрегатных функций и предложение GROUP BY .

7.2.4. GROUPING SETS , CUBE и ROLLUP

Более сложные, чем описанные выше, операции группировки возможны с концепцией наборов группирования. Данные, выбранные предложениями FROM и WHERE , группируются отдельно для каждого заданного набора группирования, затем для каждой группы вычисляются агрегатные функции как для простых предложений GROUP BY , и в конце возвращаются результаты. Например:

=> SELECT * FROM items_sold; brand | size | sales -------+------+------- Foo | L | 10 Foo | M | 20 Bar | M | 15 Bar | L | 5 (4 rows) => SELECT brand, size, sum(sales) FROM items_sold GROUP BY GROUPING SETS ((brand), (size), ()); brand | size | sum -------+------+----- Foo | | 30 Bar | | 20 | L | 15 | M | 35 | | 50 (5 rows)

В каждом внутреннем списке GROUPING SETS могут задаваться ноль или более столбцов или выражений, которые воспринимаются так же, как если бы они были непосредственно записаны в предложении GROUP BY . Пустой набор группировки означает, что все строки сводятся к одной группе (которая выводится, даже если входных строк нет), как описано выше для агрегатных функций без предложения GROUP BY .

Ссылки на группирующие столбцы или выражения заменяются в результирующих строках значениями NULL для тех группирующих наборов, в которых эти столбцы отсутствуют. Чтобы можно было понять, результатом какого группирования стала конкретная выходная строка, предназначена функция, описанная в Таблице 9.55.

Для указания двух распространённых видов наборов группирования предусмотрена краткая запись. Предложение формы

ROLLUP ( e1, e2, e3, . )

представляет заданный список выражений и всех префиксов списка, включая пустой список; то есть оно равнозначно записи

GROUPING SETS ( ( e1, e2, e3, . ), . ( e1, e2 ), ( e1 ), ( ) )

Оно часто применяется для анализа иерархических данных, например, для суммирования зарплаты по отделам, подразделениям и компании в целом.

CUBE ( e1, e2, . )

представляет заданный список и все его возможные подмножества (степень множества). Таким образом, запись

CUBE ( a, b, c )

GROUPING SETS ( ( a, b, c ), ( a, b ), ( a, c ), ( a ), ( b, c ), ( b ), ( c ), ( ) )

Элементами предложений CUBE и ROLLUP могут быть либо отдельные выражения, либо вложенные списки элементов в скобках. Вложенные списки обрабатываются как атомарные единицы, с которыми формируются отдельные наборы группирования. Например:

CUBE ( (a, b), (c, d) )

GROUPING SETS ( ( a, b, c, d ), ( a, b ), ( c, d ), ( ) )

ROLLUP ( a, (b, c), d )

GROUPING SETS ( ( a, b, c, d ), ( a, b, c ), ( a ), ( ) )

Конструкции CUBE и ROLLUP могут применяться либо непосредственно в предложении GROUP BY , либо вкладываться внутрь предложения GROUPING SETS . Если одно предложение GROUPING SETS вкладывается внутрь другого, результат будет таким же, как если бы все элементы внутреннего предложения были записаны непосредственно во внешнем.

Если в одном предложении GROUP BY задаётся несколько элементов группирования, окончательный список наборов группирования образуется как прямое произведение этих элементов. Например:

GROUP BY a, CUBE (b, c), GROUPING SETS ((d), (e))

GROUP BY GROUPING SETS ( (a, b, c, d), (a, b, c, e), (a, b, d), (a, b, e), (a, c, d), (a, c, e), (a, d), (a, e) )

Примечание

Конструкция (a, b) обычно воспринимается в выражениях как конструктор строки. Однако в предложении GROUP BY на верхнем уровне выражений запись (a, b) воспринимается как список выражений, как описано выше. Если вам по какой-либо причине нужен именно конструктор строки в выражении группирования, используйте запись ROW(a, b) .

7.2.5. Обработка оконных функций

Если запрос содержит оконные функции (см. Раздел 3.5, Раздел 9.21 и Подраздел 4.2.8), эти функции вычисляются после каждой группировки, агрегатных выражений и фильтрации HAVING . Другими словами, если в запросе есть агрегатные функции, предложения GROUP BY или HAVING , оконные функции видят не исходные строки, полученные из FROM / WHERE , а сгруппированные.

Когда используются несколько оконных функций, все оконные функции, имеющие в своих определениях синтаксически равнозначные предложения PARTITION BY и ORDER BY , гарантированно обрабатывают данные за один проход. Таким образом, они увидят один порядок сортировки, даже если ORDER BY не определяет порядок однозначно. Однако относительно функций с разными формулировками PARTITION BY и ORDER BY никаких гарантий не даётся. (В таких случаях между проходами вычислений оконных функций обычно требуется дополнительный этап сортировки и эта сортировка может не сохранять порядок строк, равнозначный с точки зрения ORDER BY .)

В настоящее время оконные функции всегда требуют предварительно отсортированных данных, так что результат запроса будет отсортирован согласно тому или иному предложению PARTITION BY / ORDER BY оконных функций. Однако полагаться на это не следует. Если вы хотите, чтобы результаты сортировались определённым образом, явно добавьте предложение ORDER BY на верхнем уровне запроса.

10 вопросов на собеседовании по SQL JOIN с ответами и примерами

Задумывались ли Вы когда-нибудь о том, какие вопросы по SQL JOIN Вам могут задать на собеседовании? Насколько Вы подготовлены к ответам на них? В этой статье рассматриваются наиболее распространенные вопросы на собеседовании по SQL JOIN и варианты ответа на них.

Если вы устраиваетесь на работу в качестве аналитика данных или разработчика программного обеспечения, вас, скорее всего, спросят о ваших знаниях в области команд SQL JOIN. Такие команды – излюбленная тема интервьюеров. Существует множество разновидностей операций JOIN, и каждая из них выполняет свою функцию.

Ищите работу Junior QA - тогда вам в наш телеграм канал QA Вакансии. Каждую неделю 7 лучших вакансий с телеграм контактом HR компании. 

В этой статье мы подходим к теме с точки зрения собеседования и рассматриваем некоторые наиболее распространенные вопросы по SQL JOIN, с которыми вы можете столкнуться.

Содержание:

• Что такое команда SQL JOIN и когда она используется?
• Как бы вы написали запрос для объединения этих двух таблиц?
• Какиетипы JOINвы знаете ?
• Что такое OUTER JOIN?
• В чем разница между SQL INNER JOIN и SQL LEFT JOIN?
• В чем разница между LEFT JOIN и FULL JOIN?
• Напишите запрос, который объединит две таблицы таким образом, чтобы все строки из таблицы 1 попали в результат.
• Как объединить более двух таблиц?
• Как присоединить таблицу к самой себе?
• Должно ли условие JOIN быть равенством?

1. Что такое команда SQL JOIN и когда она используется?

Команду SQL JOIN применяют для объединения данных из двух таблиц в SQL. Она часто используется в ситуациях, когда таблицы имеют хотя бы один общий столбец данных.

Обычно условием JOIN является равенство столбцов из разных таблиц, но возможны и другие условия. Используя последовательные условия команды можно объединить более двух таблиц,

Существуют различные типы JOIN: INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN и другие. Работа команды JOIN проиллюстрирована на рисунке ниже:

2. Как бы вы написали запрос для объединения этих двух таблиц?

В течение собеседования вам могут предложить применить свои знания на практике, написав команду JOIN. Давайте рассмотрим пример, чтобы вам было проще справиться с этой задачей.

У нас есть две таблицы:

Если вас попросят объединить таблицы, постарайтесь найти столбец, который является общим для каждой из таблиц. В данном примере это столбец department_id.

SELECT * FROM employees JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id;

Выполнение этого кода приведет к следующему результату:

Условие ON указывает, как именно следует объединить две таблицы (одну после FROM и вторую после JOIN). В приведенном примере видно, что обе таблицы содержат столбец department_id. Наш SQL-запрос вернет строки, в которых employee.department_id равен department.department_id.

Иногда реляционные поля бывают не столь очевидны. Например, у вас может быть таблица employees с полем id, которое можно объединить с полем employee_id в любой другой таблице.

Вы также можете указать, какие именно столбцы вы хотите вернуть из каждой таблицы, включенной в вашу команду JOIN. Когда вы включаете имя столбца, существующего в обеих таблицах, вы должны указать точную таблицу, из которой хотите его получить.

Мы не можем написать department_id, поскольку это приведет к ошибке двусмысленности в SQL. Мы должны написать employees.department_id или departments.department_id. Рассмотрим пример ниже:

SELECT employees.department_id, employee_name, department_name FROM employees JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id;

Обратите внимание на оператор SELECT. Мы указали точное имя таблицы для столбца department_id, поскольку этот столбец существует в обеих таблицах, составляющих команду JOIN. Для столбцов employee_name и department_name этого делать не нужно, поскольку они уникальны. Выполнение этого SQL-запроса дает следующий результат:

При написании команд SQL JOIN мы также можем использовать псевдонимы SQL. Имена столбцов могут быть весьма техническими и не очень понятными. Это порой затрудняет понимание вывода запроса. Ниже приведены некоторые правила, которых следует придерживаться при реализации SQL-псевдонимов:

• Чтобы дать столбцу описательное имя, можно использовать псевдоним столбца.
• Чтобы присвоить псевдоним столбцу, используйте ключевое слово AS, за которым указывается псевдоним.
• Если псевдоним содержит пробелы, его необходимо заключить в кавычки.

Псевдоним SQL может применяться как к именам таблиц, так и к именам столбцов. Если мы перепишем наш предыдущий запрос, включив в него псевдоним для каждого имени столбца, он может выглядеть примерно так:

SELECT employees.department_id AS ID, employee_name AS ‘Employee Name’, department_name AS Department FROM employees JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id;

Обратите внимание, что нам пришлось использовать кавычки для столбца ‘Employee Name’, поскольку новое имя содержит пробелы.

Если мы перепишем приведенный выше код, на этот раз используя псевдоним для каждого имени таблицы, то получим следующий результат:

SELECT * FROM employees AS emp JOIN departments AS dep ON emp.department_id = dep.department_id;

Оператор AS, используемый здесь, также является совершенно необязательным. Его можно убрать из запроса. Реализация этого небольшого изменения приведет к тому, что наш код будет выглядеть так:

SELECT * FROM employees emp JOIN departments dep ON emp.department_id = dep.department_id;

Мы рассмотрели всю необходимую информацию по объединению двух таблиц и дали ответы на все вопросы, которые могут возникнуть в связи с основным синтаксисом JOIN.

3. Какие типы JOIN вы знаете ?

Как уже говорилось в начале статьи, существует множество разновидностей оператора SQL JOIN. Демонстрация того, что вы владеете каждой командой, — это один из лучших способов показать ваши знания по данной теме. Вот некоторые из наиболее часто встречающихся типов предложений JOIN:

SQL INNER JOIN

Команда INNER JOIN является стандартной командой JOIN в SQL. Если вы посмотрите на наш предыдущий пример (SELECT * FROM employees JOIN departments), то на самом деле это и был INNER JOIN.

INNER JOIN используется для возврата строк из обеих таблиц, удовлетворяющих заданному условию. Он сопоставляет строки из первой и второй таблиц, удовлетворяющие условию ON.

На этом рисунке показана связь между двумя таблицами, включенными в наше предложение INNER JOIN:

Давайте подробнее рассмотрим синтаксис и функциональность INNER JOIN на практическом примере с использованием двух таблиц – employees и departments, описанных выше.

Следующий SQL-код ищет совпадения между таблицами employees и departments на основе столбца department_id.

SELECT * from employees emp INNER JOIN departments dep ON emp.department_id = dep.department_id;

Выполнение этого кода приведет к такому результату:

При просмотре таблицы можно заметить, что сотрудник по имени Moe Szyslak отсутствует. В нашей таблице employees у этого сотрудника нет текущего идентификатора отдела (department_id). Поэтому при попытке выполнить JOIN таблицы departments по этому столбцу не было найдено ни одного совпадения. Таким образом, сотрудник исключается из результата. Мы решим эту проблему с помощью следующего типа JOIN – LEFT JOIN.

SQL LEFT JOIN

Подобно оператору INNER JOIN, LEFT JOIN позволяет запрашивать данные из двух таблиц. Но в чем ключевое различие между этими двумя операторами? LEFT JOIN возвращает все строки, которые находятся в первой (левой) таблице. Также возвращаются соответствующие строки из правой таблицы.

При использовании предложения LEFT JOIN выводится общее представление левой и правой таблиц.

На приведенной схеме таблица 1 является левой таблицей, а таблица 2 – правой.

LEFT JOIN выбирает данные, начиная с левой таблицы. При этом каждая строка из левой таблицы сопоставляется со строками из правой таблицы на основании условия, заданного оператором JOIN.

Оператор SQL LEFT JOIN возвращает все строки из левой таблицы, даже если в правой таблице нет совпадений. Это означает, что если в предложении ON нет ни одной записи в правой таблице, то JOIN все равно вернет в результат строку, но со значением NULL в каждом столбце из правой таблицы.

SQL LEFT JOIN возвращает все значения из левой таблицы плюс совпавшие значения из правой таблицы. Если совпадения не найдено, LEFT JOIN возвращает значение NULL.

Синтаксис предложения SQL LEFT JOIN выглядит следующим образом:

SELECT * FROM employees emp LEFT JOIN departments dep ON emp.department_id = dep.department_id;

Мы указываем, что хотим получить LEFT JOIN, что прописывается одинаково для всех типов JOIN. Перед ключевым словом JOIN укажите, какой именно вариант вы хотите использовать.

Ключевое слово ON работает так же, как и в нашем примере с INNER JOIN. Мы ищем совпадающие значения между столбцом department_id нашей таблицы employees и столбцом department_id нашей таблицы departments.

Здесь таблица employees будет выступать в качестве левой таблицы, поскольку это первая таблица, которую мы указываем.

В результате выполнения этого SQL-запроса мы получим следующий результат:

Обратите внимание, что сотрудник, Мо Шислак (Moe Szyslak) был включен в итоговую таблицу, несмотря на то, что в таблице departments нет совпадения с department_id. Именно в этом и заключается смысл предложения LEFT JOIN – включить все данные из левой таблицы, независимо от наличия совпадений.

SQL RIGHT JOIN

RIGHT JOIN аналогичен LEFT JOIN, за исключением того, что действия, выполняемые над объединенными таблицами, меняются на противоположные. Это означает, что RIGHT JOIN возвращает все значения из правой таблицы, плюс совпадающие значения из левой таблицы или NULL в случае отсутствия совпадающего предиката JOIN.

На приведенной ниже схеме таблица 2 – это правая таблица, а таблица 1 – левая:

Мы применяем следующий запрос к таблицам employee и departments:

SELECT * FROM employees emp RIGHT JOIN departments dep ON emp.department_id = dep.department_id;

Синтаксис аналогичен синтаксису LEFT JOIN. Мы указываем, что хотим выполнить RIGHT JOIN, для поиска совпадений между таблицей departments и таблицей employees.

Здесь таблица employee будет выступать в качестве левой таблицы, поскольку это первая таблица, которую мы указываем. Таблица departments будет правой таблицей. В результате выполнения этого запроса SQL JOIN будет получен следующий результат:

Оператор RIGHT JOIN начинает выборку данных из правой таблицы (departments). При этом каждая строка из правой таблицы сопоставляется с каждой строкой из левой таблицы. Если в обеих строках условие JOIN оценивается как истинное, то столбцы объединяются в новую строку и эта новая строка включается в набор результатов.

SQL FULL JOIN

SQL FULL JOIN объединяет результаты левых и правых внешних объединений. Объединенная таблица будет содержать все записи из обеих таблиц и заполнится значениями NULL для отсутствующих совпадений с обеих сторон.

Следует иметь в виду, что в результате FULL JOIN может получиться очень большой набор данных. При полном объединении возвращаются все строки из объединенных таблиц, независимо от того, совпадают они или нет.

SQL FULL JOIN является разновидностью OUTER JOIN (мы рассмотрим его позже), поэтому его также можно называть FULL OUTER JOIN.

Ниже представлена наглядная иллюстрация концепции SQL FULL JOIN:

Обратите внимание, что в нашей диаграмме возвращается каждый ряд из обеих таблиц.

Рассмотрим синтаксис оператора SQL FULL JOIN на примере кода.

SELECT * FROM employees emp FULL JOIN departments dep ON emp.department_id = dep.department_id;

При выполнении этого SQL-запроса к таблицам employees и departments получается следующий результат:

Если сравнить этот результат с результатами вышеописанных LEFT JOIN и RIGHT JOIN, можно увидеть, что эти данные представляют собой комбинацию таблиц, полученных в наших предыдущих примерах. Этот тип предложения JOIN позволяет получить весьма обширный набор данных. Хорошо подумайте, прежде чем его использовать.

CROSS JOIN

Оператор SQL CROSS JOIN используется, когда нужно выяснить все возможности объединения двух таблиц, где набор результатов включает в себя каждую строку из каждой участвующей таблицы. CROSS JOIN возвращает декартово произведение строк из объединенных таблиц.

Приведенная ниже диаграмма хорошо иллюстрирует процесс объединения строк:

При использовании CROSS JOIN получается набор результатов, размер которого равен количеству строк в первой таблице, умноженному на количество строк во второй таблице. Такой результат называется декартовым продуктом двух таблиц (Таблица 1 x Таблица 2).

Рассмотрим две наши таблицы:

Чтобы выполнить CROSS JOIN с использованием этих таблиц, мы должны написать SQL-запрос следующим образом:

SELECT * FROM employees CROSS JOIN departments;

Обратите внимание, что в CROSS JOIN не используется ON или USING. Этим он отличается от рассмотренных нами ранее вариаций JOIN.

После выполнения CROSS JOIN мы получим следующий результат:

Наш результат содержит все возможные комбинации между двумя таблицами. Даже если используемые таблицы содержат мало данных, как, например, наши таблицы employees и departments, они могут дать огромный набор результатов, если их использовать в сочетании с предложением SQL CROSS JOIN.

SQL NATURAL JOIN

NATURAL JOIN – это тип JOIN, который объединяет таблицы на основе столбцов с одинаковым именем и типом данных. При использовании NATURAL JOIN создается неявное предложение JOIN, основанное на общих столбцах двух объединяемых таблиц.

Общие столбцы – это столбцы, которые имеют одинаковое имя в обеих таблицах. Не обязательно указывать имена столбцов для объединения, поскольку итоговая таблица и так не будет содержать повторяющихся столбцов.

Синтаксис NATURAL JOIN достаточно прост:

SELECT * FROM employees NATURAL JOIN departments;

При выполнении этого запроса будет получен следующий результат:

NATURAL JOIN выполняется по столбцу, который является общим для обеих таблиц. В данном случае это department_id, который отображается в нашем результате только один раз.

4. Что такое OUTER JOIN?

С помощью SQL OUTER JOIN можно вернуть несовпадающие строки в одной или обеих таблицах. Существует несколько разновидностей этого оператора, некоторые из которых мы уже рассматривали выше. Далее перечислены распространенные типы предложений OUTER JOIN:

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

LEFT JOIN является синонимом LEFT OUTER JOIN. Функциональность обоих типов одинакова. Кстати, это может быть одним из вопросов по SQL JOIN на собеседовании! То же самое можно сказать о RIGHT JOIN и RIGHT OUTER JOIN, а также о FULL JOIN и FULL OUTER JOIN. Рассмотрим пример каждого из них.

SQL LEFT OUTER JOIN

Используйте LEFT OUTER JOIN, если вам нужны все результаты, находящиеся в первой таблице. LEFT OUTER JOIN вернет из второй таблицы только совпадающие строки .

Синтаксис предложения LEFT OUTER JOIN следующий:

SELECT * FROM employees emp LEFT OUTER JOIN departments dep ON emp.department_id = dep.department_id;

В результате выполнения этого SQL-запроса будет получен следующий результат:

Обратите внимание, что сотрудник по имени Moe Syzslak был включен в итоговую таблицу, несмотря на то, что в таблице departments нет совпадения с department_id. Именно в этом и заключается смысл предложения LEFT OUTER JOIN – включить все данные из левой таблицы, независимо от наличия совпадений.

SQL RIGHT OUTER JOIN

RIGHT OUTER JOIN аналогичен LEFT OUTER JOIN, за исключением того, что действие, выполняемое над объединенными таблицами, является обратным. Это означает, что RIGHT OUTER JOIN возвращает все значения из правой таблицы, плюс совпавшие значения из левой таблицы или NULL в случае отсутствия совпадений.

Если мы применим RIGHT OUTER JOIN к таблицам employees и departments, то код будет выглядеть следующим образом:

SELECT * FROM employees emp RIGHT OUTER JOIN departments dep ON emp.department_id = dep.department_id;

Здесь таблица employees будет выступать в качестве левой таблицы, поскольку это первая таблица, которую мы указываем.

В результате выполнения этого SQL-запроса будет получен следующий результат:

RIGHT OUTER JOIN начинает выборку данных из правой таблицы, в нашем случае из таблицы departments. При этом каждая строка из правой таблицы сопоставляется с каждой строкой из левой таблицы. Если в обеих строках условие JOIN оценивается как истинное, то столбцы объединяются в новую строку и эта строка включается в итоговую таблицу.

SQL FULL OUTER JOIN

SQL FULL OUTER JOIN объединяет результаты левого и правого внешних объединений. В итоге таблица будет содержать все записи из обеих таблиц и заполнять отсутствующие совпадения с обеих сторон значением NULL. В результате FULL OUTER JOIN возвращает все строки из объединенных таблиц, независимо от того, совпадают они или нет.

Рассмотрим синтаксис предложения SQL FULL OUTER JOIN:

SELECT * FROM employees emp FULL OUTER JOIN departments dep ON emp.department_id = dep.department_id;

При выполнении этого SQL-запроса к таблицам employees и departments получается следующий результат:

Обратите внимание, что этот набор данных представляет собой комбинацию наших предыдущих запросов LEFT OUTER JOIN и RIGHT OUTER JOIN.

5. В чем разница между SQL INNER JOIN и SQL LEFT JOIN?

Следует помнить о некоторых ключевых различиях между этими вариантами JOIN. INNER JOIN возвращает строки, если в обеих таблицах есть совпадения. LEFT JOIN возвращает все строки из левой таблицы и все совпадающие строки из правой таблицы.

Рассмотрим эти различия на практическом примере, чтобы вы могли уверенно ответить на этот вопрос на собеседовании.

Допустим, у нас есть две таблицы:

Следующий SQL-код ищет соответствия между таблицами employees и departments на основе столбца department_id:

SELECT * from employees emp INNER JOIN departments dep ON emp.department_id = dep.department_id;

Выполнение этого кода приведет к следующему результату:

При просмотре результата можно заметить, что сотрудник Moe Szyslak отсутствует. В таблице employees этот сотрудник не имеет текущего department_id. Поэтому при попытке присоединиться к таблице departments по этому столбцу не было найдено ни одного совпадения. Таким образом, сотрудник исключается из результата.

Теперь давайте воспользуемся LEFT JOIN и посмотрим, каким будет результат. В SQL LEFT JOIN возвращаются все значения из левой таблицы плюс совпадающие значения из правой таблицы. Если совпадения не найдено, LEFT JOIN возвращает значение NULL.

Синтаксис нашего предложения SQL LEFT JOIN выглядит следующим образом:

В данном случае Moe Szyslak был включен в этот набор результатов, несмотря на то, что в таблице departments нет совпадения с department_id. Именно в этом и заключается смысл LEFT JOIN – включить все данные из левой таблицы, независимо от того, были ли найдены совпадения.

6. В чем разница между LEFT JOIN и FULL JOIN?

Это один из популярных вопросов по SQL JOIN, с которым вы можете столкнуться в процессе собеседования.

Как мы уже говорили, SQL LEFT JOIN возвращает все значения из левой таблицы плюс совпадающие значения из правой таблицы. Если совпадения не найдено, LEFT JOIN возвращает значение NULL. SQL FULL JOIN возвращает все строки из объединенных таблиц, независимо от того, совпали они или нет. По сути, он объединяет в себе функциональность LEFT JOIN и RIGHT JOIN.

Давайте сравним набор результатов, полученных с помощью предложения LEFT JOIN, с набором результатов, полученных с помощью FULL JOIN.

Ниже приведен запрос, в котором используется LEFT JOIN:

SELECT * FROM employees emp LEFT JOIN departments dep ON emp.department_id = dep.department_id;

Здесь в качестве левой таблицы будет выступать таблица employees, поскольку это первая таблица, которую мы указываем.

Результат выполнения этого SQL-запроса следующий:

Рассмотрим, чем он отличается от SQL FULL JOIN. Синтаксис аналогичен, что демонстрирует данный код:

SELECT * FROM employees emp FULL JOIN departments dep ON emp.department_id = dep.department_id;

При выполнении этого SQL-запроса к таблицам employees и departments получается следующий результат:

Сравните этот набор результатов с результатами наших запросов LEFT JOIN и RIGHT JOIN. Легко заметить, что для отдела Engineering не было найдено ни одного совпадения, но данные все равно были возвращены. Этот специфический тип предложения JOIN позволяет получить обширный набор данных.

7. Напишите запрос, который объединит две таблицы таким образом, чтобы в результат попали все строки из таблицы 1.

На собеседовании при приеме на должность аналитика данных или разработчика программного обеспечения вас могут попросить решить техническую задачу, связанную с SQL. Самым распространенным заданием является написание запроса, который соединяет две таблицы определенным образом. Представим, что вас просят написать запрос, который объединит две таблицы таким образом, чтобы в результате были получены все строки из таблицы 1.

Прежде всего, необходимо понять концепцию правых и левых таблиц.

На приведенной схеме таблица 1 – это левая таблица, а таблица 2 – правая. Другими словами, левая таблица стоит на первом месте в запросе; она получила свое название из-за того, что находится слева от условия объединения. Правая таблица идет после ключевого слова JOIN.

Оператор LEFT JOIN выбирает данные, начиная с левой таблицы. Она сопоставляет каждую строку из левой таблицы со строками из правой таблицы, исходя из условия JOIN. Возвращаются все значения из левой таблицы плюс совпавшие значения из правой таблицы. Если совпадения не найдено, LEFT JOIN возвращает значение NULL. Это означает, что если в предложении ON не найдено ни одной записи в правой таблице, то JOIN все равно вернет эту строку, но со значением NULL в каждом столбце правой таблицы.

В нашем практическом примере мы будем использовать уже известные нам таблицы employees и departments:

Если мы хотим сохранить все строки из таблицы 1 (в данном случае – employees), мы должны указать ее в качестве левой таблицы.

Синтаксис этого предложения LEFT JOIN следующий:

SELECT * FROM employees emp LEFT JOIN departments dep ON emp.department_id = dep.department_id;

Выполнение этого запроса дает следующий результат:

Обратите внимание, что сотрудник Moe Szyslak был включен в этот набор данных, несмотря на то, что в таблице departments нет совпадающего идентификатора department_id. Именно в этом и заключается смысл предложения LEFT JOIN – включить все данные из левой таблицы, независимо от того, были ли найдены совпадения в правой таблице.

8. Как объединить более двух таблиц?

Объединение более двух таблиц в одном SQL-запросе может быть довольно сложной задачей для новичков в этой сфере. Следующий пример поможет прояснить ситуацию.

JOIN выполняется для более чем двух таблиц, когда данные, которые вы хотите включить в результат, существуют в трех или более таблицах. Многотабличное соединение требует последовательных операций JOIN: сначала соединяются первая и вторая таблицы и получается виртуальный набор результатов, а затем к этой виртуальной таблице присоединяется другая таблица. Рассмотрим пример.

Для примера множественного JOIN представим, что у нас есть три таблицы:

departments – Эта таблица содержит идентификатор и название каждого отдела.

office – В этой таблице содержится адрес каждого офиса.

department_office – Эта таблица связывает информацию об офисе с соответствующим отделом. Отделы могут включать в себя несколько офисов.

В нашем случае мы использовали таблицу связей department_office, которая связывает или соотносит отделы с офисами.

Чтобы написать SQL-запрос, который выводит атрибуты department_name и address рядом друг с другом, нам необходимо объединить три таблицы:

• Первый оператор JOIN соединит отделы и department_office и создаст временную таблицу, которая будет содержать столбец office_id.
• Второй оператор JOIN соединит эту временную таблицу с таблицей office по столбцу office_id, чтобы получить желаемый результат.
  Рассмотрим приведенный ниже SQL-запрос:

SELECT department_name, address FROM departments d JOIN department_office do ON d.department_id=do.department_id JOIN office o ON do.office_id=o.id;

Нам нужно получить только два столбца – название отдела и связанный с ним адрес. Мы присоединяемся к таблице department_office, которая имеет связь с таблицами department и office. Это позволяет нам затем присоединиться к таблице office, которая содержит столбец адреса в нашем операторе SELECT.

Выполнение этого кода дает следующий набор результатов:

Вот и все! Мы получили желаемый результат – каждый отдел и соответствующий ему адрес. Обратите внимание, что самым крупным является отдел продаж, который охватывает три разных офиса. Второй по величине отдел – отдел кадров, который охватывает два разных офиса.

Вы видите, как можно использовать предложение JOIN для нескольких таблиц, чтобы создать связи между таблицами, имеющими общие столбцы. Существует множество различных ситуаций, когда объединение нескольких таблиц может быть полезным.

9. Как присоединить таблицу к самой себе?

Многие начинающие пользователи даже не знают, что таблицу можно присоединить к самой себе. Такую операцию обычно называют самоприсоединением. Она полезна при запросах к иерархическим данным или при сравнении строк в одной таблице. При использовании самоприсоединения важно использовать SQL-псевдоним для каждой таблицы.

Для нашего примера мы будем использовать следующую таблицу:

employee – В этой таблице хранятся имена всех сотрудников компании, идентификаторы их отделов и идентификаторы их руководителей.

Допустим, мы хотим получить набор результатов, в котором будут показаны только сотрудники с их руководителями. Это можно легко сделать с помощью псевдонимов таблиц в сочетании с самоприсоединением. Мы будем использовать SQL LEFT JOIN. Посмотрите на приведенный ниже код:

SELECT e.employee_name AS 'Employee', m.employee_name AS 'Manager' FROM employee e LEFT JOIN employee m ON m.id = e.manager_id

Остерегайтесь ошибки двусмысленного столбца, которая может легко возникнуть, если вы не будете внимательны при написании такого запроса. Чтобы ее избежать, необходимо правильно использовать псевдонимы SQL, т.е. присваивать псевдоним каждому вхождению таблицы в SQL-запрос. Это легко демонстрируется следующим фрагментом приведенного выше запроса:

FROM employee e LEFT JOIN employee m

Имена столбцов также должны быть снабжены псевдонимом таблицы, чтобы было понятно, на какую таблицу ссылается каждый столбец. Мы явно указали e.employee_name и m.employee_name.

Эти правила помогут успешно выполнить SQL-запрос с самоприсоединением и избежать ошибок.

Выполнение приведенного выше запроса дает следующий результат:

Все получилось! Вы можете четко видеть каждого сотрудника и соответствующего ему менеджера. Большинство сотрудников подчиняются мистеру Бернсу, хотя менеджером Фрэнка Граймса является Гомер Симпсон. Обратите внимание на значение NULL в столбце Manager для Монтгомери Бернса. Дело в том, что у Монтгомери Бернса нет менеджера – он сам себе начальник.

Давайте немного изменим запрос и на этот раз используем INNER JOIN:

SELECT e.employee_name AS 'Employee', m.employee_name AS 'Manager' FROM employee e INNER JOIN tbl_employee m ON m.id = e.manager_id

Единственным существенным отличием является отсутствие Montgomery Burns в столбце Employee. Это объясняется тем, что значение manager_id для него было NULL; INNER JOIN возвращает только совпадающие столбцы, при этом NULL-значения исключаются.

10. Должно ли условие JOIN быть равенством?

Неравным соединением считается любое предложение JOIN, в котором в качестве условия JOIN не используется равенство ( = ). В сочетании с условиями соединения можно использовать обычные операторы сравнения (например, , >, , >=, != и <>). Также можно использовать оператор BETWEEN.

SELECT e1.id, e1.employee_name, e2.id, e2.employee_name FROM employee e1 JOIN employee e2 ON e1.employee_name = e2.employee_name AND e1.id < e2.id

SELECT CategoryName, ProductName FROM Categories INNER JOIN Products ON Categories.CategoryID = Products.CategoryID; 

 Sub InnerJoinX() Dim dbs As Database, rst As Recordset ' Modify this line to include the path to Northwind ' on your computer. Set dbs = OpenDatabase("Northwind.mdb") ' Create a join between the Order Details and ' Orders tables and another between the Orders and ' Employees tables. Get a list of employees and ' their total sales. Set rst = dbs.OpenRecordset("SELECT DISTINCTROW " _ & "Sum(UnitPrice * Quantity) AS Sales, " _ & "(FirstName & Chr(32) & LastName) AS Name " _ & "FROM Employees INNER JOIN(Orders " _ & "INNER JOIN [Order Details] " _ & "ON [Order Details].OrderID = " _ & "Orders.OrderID ) " _ & "ON Orders.EmployeeID = " _ & "Employees.EmployeeID " _ & "GROUP BY (FirstName & Chr(32) & LastName);") ' Populate the Recordset. rst.MoveLast ' Call EnumFields to print the contents of the ' Recordset. Pass the Recordset object and desired ' field width. EnumFields rst, 20 dbs.Close End Sub