sql что такое cross join
Crossjoin (многомерные выражения)
Возвращает перекрестное произведение двух или нескольких наборов.
Синтаксис
Аргументы
Set_Expression1
Допустимое многомерное выражение, возвращающее набор.
Set_Expression2
Допустимое многомерное выражение, возвращающее набор.
Remarks
Функция с перекрестным соединением Возвращает перекрестное произведение двух или более заданных наборов. Порядок кортежей в результирующем наборе зависит от порядка соединяемых наборов и от порядка их элементов. Например, если первый набор состоит из
Если наборы в перекрестном соединении состоят из кортежей из различных иерархий атрибутов одного измерения, функция вернет только те кортежи, которые действительно существуют. Дополнительные сведения см. в разделе Основные понятия в многомерных выражениях (Analysis Services).
Примеры
В следующем запросе показаны простые примеры использования функции Crossjoin по осям Columns и Rows запроса:
FROM [Adventure Works]
WHERE Measures.[Internet Sales Amount]
В следующем примере показана автоматическая фильтрация, которая выполняется при перекрестном соединении различных иерархий из одного измерения:
Measures.[Internet Sales Amount]
//Only the dates in Calendar Years 2003 and 2004 will be returned here
FROM [Adventure Works]
В следующих трех примерах возвращается одинаковый результат — значение меры Internet Sales Amount по штатам в США. В первых двух примерах используются два синтаксиса перекрестного соединения, а в третьем демонстрируется применение предложения WHERE для извлечения тех же сведений.
SQL JOIN: руководство по объединению таблиц
Перевод первой части статьи «SQL Joins Tutorial: Cross Join, Full Outer Join, Inner Join, Left Join, and Right Join».
Операции объединения в SQL позволяют нашим реляционным базам данных быть… хм… реляционными (англ. relational — «относительный»). Они дают нам возможность реконструировать наши отдельные базы данных с учетом отношений между ними, а это важно для наших приложений.
В этой статье вы рассмотрим все виды JOIN в SQL и расскажем, как ими пользоваться.
В первой части статьи:
(Спойлер: мы рассмотрим пять разных видов объединений, но на самом деле вам нужно знать только два из них!)
Что такое JOIN?
JOIN это операция объединения двух строк в одну. Эти строки обычно бывают из двух разных таблиц, но это не обязательно.
Прежде чем мы разберем, как писать JOIN-ы, давайте посмотрим, как выглядит объединение таблиц.
Возьмем для примера систему, в которой хранится информация о пользователях и их адресах.
Таблица, хранящая информацию о пользователях, может выглядеть следующим образом:
А таблица с адресами может быть такой:
Чтобы получить информацию и о пользователе, и о его адресе, мы можем написать два разных запроса. Но в идеале можно написать один запрос и получить все необходимые сведения в одном ответе.
Именно для этого, собственно, и нужны операции объединения!
Чуть позже мы рассмотрим, как составлять подобные запросы, а пока взгляните, как может вы глядеть результат объединения таблиц:
Мы видим всех наших пользователей сразу с их адресами.
Но операции объединения позволяют не просто выводить такие вот комбинированные сведения. У них есть еще одна важная функция: с их помощью можно получать отфильтрованные результаты.
Теперь, когда вы поняли, для чего вообще нужны операции объединения, давайте приступим к написанию запросов!
Настройка базы данных
Прежде чем писать какие-либо запросы, нужно настроить базу данных.
Для примеров в этой статье будет использоваться PostgreSQL, но запросы и концепции, показанные здесь, легко применимы в любой другой современной СУБД (MySQL, SQL Server и т. д.).
Для работы с нашей базой данных PostgreSQL мы будем пользоваться интерактивной cli-программой psql. Если у вас установлен другой клиент, вы прекрасно можете работать с ним!
Теперь давайте воспользуемся интерактивной консолью (запустив команду psql ) и подключимся к только что созданной базе данных при помощи команды \c :
Примечание: в примерах я подчистил вывод, чтобы их было легче читать. Поэтому не волнуйтесь, что показанный здесь output не в точности совпадает с тем, что вы видите в своем терминале.
Я советую вам прорабатывать запросы, которые мы будем составлять, писать их вместе со мной и запускать. Работая с примерами, вы поймете и запомните куда больше, чем если будете просто читать.
CROSS JOIN (перекрестное объединение)
Самое простое объединение, которое мы можем сделать, это CROSS JOIN (перекрестное объединение) или «декартово произведение».
При этом объединении мы берем каждую строку одной таблицы и соединяем ее с каждой строкой другой таблицы.
Каждое значение из первого списка соединено с каждым значением второго списка.
Давайте перепишем этот пример в виде SQL-запроса.
Для начала создадим две очень похожих таблицы и внесем в них данные:
Наши таблицы letters и numbers имеют по одному столбцу с простыми текстовыми полями.
Теперь давайте объединим эти таблицы, используя CROSS JOIN:
Хотя этот пример часто упоминается как чисто учебный, и для него есть практическое применение: покрытие диапазона дат.
CROSS JOIN с диапазонами дат
Хороший вариант использования CROSS JOIN — брать каждую строку таблицы и объединять ее с каждым днем из диапазона дат.
Скажем, вы создаете приложение, которое должно отслеживать ежедневную рутину (чистка зубов, завтрак, душ).
Если вы хотите генерировать запись для каждой задачи за каждый день прошлой недели, вы можете использовать CROSS JOIN с диапазоном дат.
Чтобы создать диапазон дат, мы можем воспользоваться функцией generate_series:
Функция generate_series принимает три параметра.
Второй параметр — текущая дата ( CURRENT_DATE ).
Третий параметр — шаг. То есть, на сколько мы хотим инкрементировать значение. Поскольку это ежедневные задачи, мы устанавливаем в качестве интервала один день ( INTERVAL ‘1 day’ ).
Все вместе генерирует серию дат, начиная с даты пятидневной давности и заканчивая сегодняшним днем, по дню за раз.
Результат запроса за последние пять дней плюс сегодняшний:
Возвращаемся к нашему примеру с ежедневными задачами. Давайте создадим простую таблицу, в которой будут содержаться наши задачи (и добавим несколько):
В нашей таблице tasks есть только один столбец — name — в который мы добавили несколько задач.
Теперь давайте осуществим перекрестное объединение наших задач с запросом на генерацию дат:
(Поскольку наш запрос для генерации дат по сути не является таблицей, мы просто написали его в виде подзапроса).
В результате мы получаем название задачи и день. Выглядит это следующим образом:
Как и ожидалось, мы получили по строке для каждой задачи на каждый день из нашего диапазона дат.
CROSS JOIN это простейшее объединение. Дальнейшие примеры потребуют более «жизненной» настройки таблиц.
Создание таблиц directors и movies
Чтобы проиллюстрировать следующие виды объединений, мы воспользуемся примером с фильмами (movies) и режиссерами (movie directors).
Каждый фильм имеет режиссера, но это не является обязательным условием. Может быть ситуация, когда фильм уже анонсировали, но режиссер еще не выбран.
В нашей таблице directors будут храниться имена всех режиссеров, а в таблице movies — названия фильмов, а также отсылка к режиссеру (если он известен).
Давайте создадим эти таблицы и внесем в них необходимые данные:
У нас есть пять режиссеров и пять фильмов, причем для трех фильмов указаны режиссеры. У режиссера с ID 1 есть два фильма, а у режиссера с ID 2 — один фильм.
FULL OUTER JOIN (полное внешнее объединение)
Теперь у нас есть данные, с которыми можно работать, так что переходим к следующему виду объединения — FULL OUTER JOIN.
FULL OUTER JOIN похоже на CROSS JOIN, но имеет важные отличия.
Первое отличие состоит в том, что для FULL OUTER JOIN требуется условие объединения.
Это условие определяет, как именно связаны строки разных таблиц и по какому критерию они должны объединяться.
Вот как это выглядит в коде:
Наш результат выглядит, как некое странное декартово произведение:
Сначала идут несколько строк с фильмами, для которых указаны режиссеры: здесь наше условие явно соблюдается.
Но после мы видим оставшиеся строки из каждой таблицы, но со значениями NULL в тех местах, где в другой таблице не нашлось совпадений.
Примечание: если вы не знакомы со значениями NULL, объяснение можно почитать здесь.
Здесь мы также видим второе различие между перекрестным и полным внешним объединением. FULL OUTER JOIN соединяет одну строку первой таблицы с определенной строкой второй таблицы, а при CROSS JOIN каждая строка одной таблицы соединяется с каждой строкой другой.
INNER JOIN
Следующий вид объединения — внутреннее, INNER JOIN. Внутреннее объединение является наиболее используемым.
INNER JOIN возвращает только те строки, где соблюдается условие объединения.
Если брать наш пример с таблицами movies и directors, внутреннее объединение вернет только те записи, где у фильма есть указанный режиссер.
Синтаксис практически тот же:
В результирующую выборку попали только фильмы с режиссерами:
Поскольку внутреннее объединение дает нам только те строки, для которых соблюдается условие объединения, порядок указания таблиц не имеет значения.
Если мы поменяем местами названия таблиц в запросе, результат будет тот же:
Единственное отличие в том, что поскольку мы выбрали все столбцы ( SELECT * ) и сначала указали таблицу directors, то в результате первыми будут идти данные из этой таблицы, а дальше — из таблицы movies. Но данные, попавшие в выборку, те же.
Это полезное свойство операции внутреннего объединения: не у всех видов объединений оно есть.
Конец первой части. Читайте во второй части:
Осмысляем работу джойнов в SQL: от реляционной алгебры до наглядных картинок
Выбираем, какие фильмы посмотреть, с помощью соединения данных в SQL.
Опять эта проблема — выбрать кино на вечер. Благодаря стриминговым сервисам доступны едва ли не все фильмы мира: это бесконечное полотно с постерами и фильтры, фильтры, фильтры…
МОЗГ: Поставлю-ка я фильтр по стране: пусть будет Дания, и добавлю ограничение по жанру — триллер… Ну вот — другое дело, относительно небольшой список.
— Мозг, а знаешь почему? Да потому что здесь только фильмы, которые сняты в Дании И помечены как триллеры.
— Да не знаю я, как задать такие критерии в этом сервисе. Вот если бы можно было писать на SQL — тут бы решение нашлось для любой комбинации признаков.
— Легко! Ещё и картинки будут. У меня и база фильмов уже спарсена — тренируйся не хочу.
Фулстек-разработчик. Любимый стек: Java + Angular, но в хорошей компании готова писать хоть на языке Ада.
Договоримся об обозначениях
Назовём множество датских фильмов — D, а множество триллеров — T. У каждого фильма будет уникальный номер, он же ключ. Раз ключ — пусть зовётся Key.
Заодно вспомним, как на SQL пишется простой запрос для связывания данных из двух таблиц:
INNER JOIN
Если не уточнить тип соединения ( JOIN), то по умолчанию применяется INNER JOIN — как раз тот вариант, который сработал в нашем кинофильтре. Это он выбирает и триллеры, и датские фильмы одновременно.
Cross join sql описание
Продолжаем изучать основы SQL, и пришло время поговорить о простых объединениях JOIN. И сегодня мы рассмотрим, как объединяются данные по средствам операторов LEFT JOIN, RIGHT JOIN, CROSS JOIN и INNER JOIN, другими словами, научимся писать запросы, которые объединяют данные, и как обычно изучать все это будем на примерах.
Объединения JOIN очень важны в SQL, так как без умения писать запросы с объединением данных разных объектов, просто не обойтись программисту SQL, да и просто админу который время от времени выгружает какие-то данные из базы данных, поэтому это относится к основам SQL и каждый человек, который имеет дело с SQL, должен иметь представление, что это такое.
Примечание! Все примеры будем писать в Management Studio SQL Server 2008.
Мы с Вами уже давно изучаем основы SQL, и если вспомнить начинали мы с оператора select, и вообще было уже много материала на этом сайте по SQL, например:
И много другого, даже уже рассматривали объединения union и union all, но, так или иначе, более подробно именно об объединениях join мы с Вами не разговаривали, поэтому сегодня мы восполним этот пробел в наших знаниях.
И начнем мы как обычно с небольшой теории.
Объединения JOIN — это объединение двух или более объектов базы данных по средствам определенного ключа или ключей или в случае cross join и вовсе без ключа. Под объектами здесь подразумевается различные таблицы, представления (views), табличные функции или просто подзапросы sql, т.е. все, что возвращает табличные данные.
Объединение SQL LEFT и RIGHT JOIN
LEFT JOIN – это объединение данных по левому ключу, т.е. допустим, мы объединяем две таблицы по left join, и это значит что все данные из второй таблицы подтянутся к первой, а в случае отсутствия ключа выведется NULL значения, другими словами выведутся все данные из левой таблицы и все данные по ключу из правой таблицы.
RIGHT JOIN – это такое же объединение как и Left join только будут выводиться все данные из правой таблицы и только те данные из левой таблицы в которых есть ключ объединения.
Теперь давайте рассматривать примеры, и для начала создадим две таблицы:
Вот такие простенькие таблицы, И я для примера заполнил их вот такими данными:
Теперь давайте напишем запрос с объединением этих таблиц по ключу number, для начала по LEFT:
Как видите, здесь данные из таблицы t1 вывелись все, а данные из таблицы t2 не все, так как строки с number = 4 там нет, поэтому и вывелись NULL значения.
А что будет, если бы мы объединяли по средствам right join, а было бы вот это:
Другими словами, вывелись все строки из таблицы t2 и соответствующие записи из таблицы t1, так как все те ключи, которые есть в таблице t2, есть и в таблице t1, и поэтому у нас нет NULL значений.
Объединение SQL INNER JOIN
Inner join – это объединение когда выводятся все записи из одной таблицы и все соответствующие записи из другой таблице, а те записи которых нет в одной или в другой таблице выводиться не будут, т.е. только те записи которые соответствуют ключу. Кстати сразу скажу, что inner join это то же самое, что и просто join без Inner. Пример:
А теперь давайте попробуем объединить наши таблицы по двум ключам, для этого немного вспомним, как добавлять колонку в таблицу и как обновить данные через update, так как в наших таблицах всего две колонки, и объединять по текстовому полю как-то не хорошо. Для этого добавим колонки:
Обновим наши данные, просто проставим в колонку number2 значение 1:
И давайте напишем запрос с объединением по двум ключам:
И результат будет таким же, как и в предыдущем примере:
Но если мы, допустим во второй таблице в одной строке изменим, поле number2 на значение скажем 2, то результат будет уже совсем другой.
Запрос тот же самый, а вот результат:
Как видите, по второму ключу у нас одна строка не вывелась.
Объединение SQL CROSS JOIN
CROSS JOIN – это объединение SQL по которым каждая строка одной таблицы объединяется с каждой строкой другой таблицы. Лично у меня это объединение редко требуется, но все равно иногда требуется, поэтому Вы также должны уметь его использовать. Например, в нашем случае получится, конечно, не понятно что, но все равно давайте попробуем, тем более синтаксис немного отличается:
Здесь у нас каждой строке таблицы test_table соответствует каждая строка из таблицы test_table_2, т.е. в таблице test_table у нас 4 строки, а в таблице test_table_2 3 строки 4 умножить 3 и будет 12, как и у нас вывелось 12 строк.
И напоследок, давайте покажу, как можно объединять несколько таблиц, для этого я, просто для примера, несколько раз объединю нашу первую таблицу со второй, смысла в объединение в данном случае, конечно, нет но, Вы увидите, как можно это делать и так приступим:
Как видите, я здесь объединяю и по left и по right и по inner просто, для того чтобы это было наглядно.
С объединениями я думаю достаточно, тем более ничего сложного в них нет. Но на этом изучение SQL не закончено в следующих статьях мы продолжим, а пока тренируйтесь и пишите свои запросы. Удачи!
JOIN — оператор языка SQL, который является реализацией операции соединения реляционной алгебры. Входит в предложение FROM операторов SELECT, UPDATE и DELETE.
Операция соединения, как и другие бинарные операции, предназначена для обеспечения выборки данных из двух таблиц и включения этих данных в один результирующий набор. Отличительными особенностями операции соединения являются следующие:
Определение того, какие именно исходные строки войдут в результат и в каких сочетаниях, зависит от типа операции соединения и от явно заданного условия соединения. Условие соединения, то есть условие сопоставления строк исходных таблиц друг с другом, представляет собой логическое выражение (предикат).
При необходимости соединения не двух, а нескольких таблиц, операция соединения применяется несколько раз (последовательно).
SQL-операция JOIN является реализацией операции соединения реляционной алгебры только в некотором приближении, поскольку в реляционной модели данных соединение выполняется над отношениями, которые являются множествами, а в SQL — над таблицами, которые являются мультимножествами. Результаты операций тоже, в общем случае, различны: в реляционной алгебре результат соединения даёт отношение (множество), а в SQL — таблицу (мультимножество).
Содержание
Описание оператора [ править | править код ]
Для перекрёстного соединения (декартова произведения) CROSS JOIN в некоторых реализациях SQL используется оператор «запятая» (,):
Виды оператора JOIN [ править | править код ]
Для дальнейших пояснений будут использоваться следующие таблицы:
| Name | CityId |
|---|---|
| Андрей | 1 |
| Леонид | 2 |
| Сергей | 1 |
| Григорий | 4 |
INNER JOIN [ править | править код ]
Оператор внутреннего соединения INNER JOIN соединяет две таблицы. Порядок таблиц для оператора неважен, поскольку оператор является коммутативным.
Заголовок таблицы-результата является объединением (конкатенацией) заголовков соединяемых таблиц.
Тело результата логически формируется следующим образом. Каждая строка одной таблицы сопоставляется с каждой строкой второй таблицы, после чего для полученной «соединённой» строки проверяется условие соединения (вычисляется предикат соединения). Если условие истинно, в таблицу-результат добавляется соответствующая «соединённая» строка.
Описанный алгоритм действий является строго логическим, то есть он лишь объясняет результат, который должен получиться при выполнении операции, но не предписывает, чтобы конкретная СУБД выполняла соединение именно указанным образом. Существует несколько способов реализации операции соединения, например, соединение вложенными циклами (англ. inner loops join ), соединение хешированием (англ. hash join ), соединение слиянием (англ. merge join ). Единственное требование состоит в том, чтобы любая реализация логически давала такой же результат, как при применении описанного алгоритма.
| Person.Name | Person.CityId | City.Id | City.Name |
|---|---|---|---|
| Андрей | 1 | 1 | Москва |
| Леонид | 2 | 2 | Санкт-Петербург |
| Сергей | 1 | 1 | Москва |
OUTER JOIN [ править | править код ]
Соединение двух таблиц, в результат которого обязательно входят все строки либо одной, либо обеих таблиц.
LEFT OUTER JOIN [ править | править код ]
Оператор левого внешнего соединения LEFT OUTER JOIN соединяет две таблицы. Порядок таблиц для оператора важен, поскольку оператор не является коммутативным.
Заголовок таблицы-результата является объединением (конкатенацией) заголовков соединяемых таблиц.
Тело результата логически формируется следующим образом. Пусть выполняется соединение левой и правой таблиц по предикату (условию) p.
RIGHT OUTER JOIN [ править | править код ]
Оператор правого внешнего соединения RIGHT OUTER JOIN соединяет две таблицы. Порядок таблиц для оператора важен, поскольку оператор не является коммутативным.
Заголовок таблицы-результата является объединением (конкатенацией) заголовков соединяемых таблиц.
Тело результата логически формируется следующим образом. Пусть выполняется соединение левой и правой таблиц по предикату (условию) p.
FULL OUTER JOIN [ править | править код ]
Оператор полного внешнего соединения FULL OUTER JOIN соединяет две таблицы. Порядок таблиц для оператора неважен, поскольку оператор является коммутативным.
Заголовок таблицы-результата является объединением (конкатенацией) заголовков соединяемых таблиц.
Тело результата логически формируется следующим образом. Пусть выполняется соединение первой и второй таблиц по предикату (условию) p. Слова «первой» и «второй» здесь не обозначают порядок в записи выражения (который неважен), а используются лишь для различения таблиц.
CROSS JOIN [ править | править код ]
Оператор перекрёстного соединения, или декартова произведения CROSS JOIN соединяет две таблицы. Порядок таблиц для оператора неважен, поскольку оператор является коммутативным.
Заголовок таблицы-результата является объединением (конкатенацией) заголовков соединяемых таблиц.
Тело результата логически формируется следующим образом. Каждая строка одной таблицы соединяется с каждой строкой второй таблицы, давая тем самым в результате все возможные сочетания строк двух таблиц.
| Person.Name | Person.CityId | City.Id | City.Name |
|---|---|---|---|
| Андрей | 1 | 1 | Москва |
| Андрей | 1 | 2 | Санкт-Петербург |
| Андрей | 1 | 3 | Казань |
| Леонид | 2 | 1 | Москва |
| Леонид | 2 | 2 | Санкт-Петербург |
| Леонид | 2 | 3 | Казань |
| Сергей | 1 | 1 | Москва |
| Сергей | 1 | 2 | Санкт-Петербург |
| Сергей | 1 | 3 | Казань |
| Григорий | 4 | 1 | Москва |
| Григорий | 4 | 2 | Санкт-Петербург |
| Григорий | 4 | 3 | Казань |
Если в предложении WHERE добавить условие соединения (предикат p), то есть ограничения на сочетания кортежей, то результат эквивалентен операции INNER JOIN с таким же условием:
Автор: Wagner Crivelini
Опубликовано: 09.07.2010
Версия текста: 1.1
Первое, что мы узнаем об SQL – это как писать выражения SELECT для выборки данных из таблицы. Такие выражения выглядят просто и очень похоже на обычный разговорный язык.
Но настоящие запросы зачастую гораздо сложнее, чем простые выражения SELECT.
Во-первых, нужные данные обычно разбиты на несколько разных таблиц. Это естественное следствие нормализации данных, которая является характерным свойством любой хорошо спланированной модели БД. SQL позволяет объединить эти данные.
В прошлом администраторы БД и разработчики помещали все нужные таблицы и/или представления в оператор FROM, а затем использовали оператор WHERE, чтобы определить, как должны комбинироваться записи из одной таблицы с записями из другой (чтобы сделать этот текст чуть-чуть более читаемым, я в дальнейшем буду писать просто «таблица», а не «таблица и/или представление»).
Однако, чтобы стандартизовать объединение данных, понадобилось довольно много времени. Это было сделано с помощью оператора JOIN (ANSI-SQL 92). К сожалению, некоторые детали использования оператора JOIN так и остаются неизвестными очень многим.
Прежде чем показать различный синтаксис JOIN, поддерживаемый T-SQL (в SQL Server 2008), я опишу несколько концепций, которые не следует забывать при любом соединении данных из двух или нескольких таблиц.
Начало: одна таблица, никакого JOIN
Если запрос обращается только к одному объекту, синтаксис будет очень простым, и никакое соединение не потребуется. Выражение будет старым добрым » SELECT fields FROM object » с другими необязательными операторами (то есть WHERE, GROUP BY, HAVING или ORDER BY).
Однако конечные пользователи не знают, что администраторы БД обычно прячут множество сложных соединений за одним красивым и простым в использовании представлением. Это делается по разным причинам, от безопасности данных до производительности БД. Например, администратор может дать конечному пользователю разрешение на доступ к одному представлению вместо нескольких рабочих таблиц, что, очевидно, повышает сохранность данных. А если говорить о производительности, можно создать представление, используя правильные параметры для соединения записей из разных таблиц, правильно использовать индексы и тем самым повысит производительность запроса.
Как бы то ни было, соединения в БД всегда есть, даже если конечный пользователь их и не видит.
Логика, стоящая за соединением таблиц
Много лет назад, когда я начинал работать с SQL, я узнал, что есть несколько типов соединения данных. Но мне потребовалось некоторое время, чтобы точно понять, что я делаю, соединяя таблицы. Возможно из-за того, что люди боятся математики, не часто можно услышать, что вся идея соединений таблиц – это теория множеств. Несмотря на заковыристое название, концепция так проста, что изучается в начальной школе.
Рисунок 1 очень похож на картинки из учебника для первого класса. Идея в том, чтобы найти в разных множествах соответствующие объекты. Это как раз то, чем занимается JOIN в SQL!
Рисунок 1. Комбинируем объекты из разных множеств.
Если вы поняли эту аналогию, все становится более осмысленным.
Представьте, что 2 множества на рисунке 1 – это таблицы, а цифры – это ключи, используемые для соединения таблиц. Таким образом, в каждом из множеств вместо целой записи мы видим только ключевые поля каждой таблицы. Результирующий набор комбинаций будет определяться типом используемого соединения, и это я как раз и собираюсь показать. Чтобы проиллюстрировать примеры, возьмем 2 таблицы, показанные ниже:
Скрипт для создания и заполнения таблиц приведен ниже:
Как можно заметить, этот скрипт не полностью обеспечивает ссылочную целостность. Я намеренно оставил таблицы без внешних ключей, чтобы лучше объяснить функциональность разных типов JOIN. Но я сделал это исключительно в целях обучения. Внешние ключи крайне полезны для обеспечения непротиворечивости данных, и их нельзя исключить ни из одной реальной БД.
Теперь мы готовы. Давайте рассмотрим типы JOIN, имеющиеся в T-SQL, их синтаксис и результаты, генерируемые ими.
INNER JOIN
Это наиболее часто используемое в SQL соединение. Оно возвращает пересечение двух множеств. В терминах таблиц, оно возвращает только записи из обеих таблиц, отвечающие указанному критерию.
На рисунке 2 показана диаграмма Венна, иллюстрирующая пересечение двух таблиц. Результат операции – закрашенная область.
Рисунок 2. INNER JOIN.
Теперь посмотрите на синтаксис объединения данных из таблиц Table1 и Table2 с использованием INNER JOIN.
Вот набор результатов, возвращаемый этим выражением:
Противоположностью INNER JOIN является OUTER JOIN. Существует три типа OUTER JOIN – полный, левый и правый. Рассмотрим каждый из них.
FULL JOIN
Полностью это соединение называется FULL OUTER JOIN (зарезервированное слово OUTER необязательно). FULL JOIN работает как объединение двух множеств. На рисунке 3 показана диаграмма Венна для FULL JOIN двух таблиц. Результатом операции опять же является закрашенная область.
Рисунок 3. FULL JOIN.
Синтаксис почти такой же, как показанный выше:
Набор результатов, возвращаемых этим выражением, выглядит так:
LEFT JOIN
Также известен как LEFT OUTER JOIN, и является частным случаем FULL JOIN. Дает все запрошенные данные из таблицы в левой части JOIN плюс данные из правой таблицы, пересекающиеся с первой таблицей. На рисунке 4 показана диаграмма Венна, иллюстрирующая LEFT JOIN для двух таблиц.
Рисунок 4. LEFT JOIN.
Результатом этого выражения будет:
RIGHT JOIN
Также известен как RIGHT OUTER JOIN, и является еще одним частным случаем FULL JOIN. Он выдает все запрошенные данные из таблицы, стоящей в правой части оператора JOIN, плюс данные из левой таблицы, пересекающиеся с правой. Диаграмма Венна для RIGHT JOIN двух таблиц показана на рисунке 5.
Рисунок 5. RIGHT JOIN.
Как видите, синтаксис очень похож на показанный выше:
Результатом этого выражения будет:
CROSS JOIN
Я не верю, что есть какой-то способ представить этот результат в виде диаграммы Венна. Я предполагаю, что это должно быть трехмерное изображение. Если это действительно так, то диаграмма будет более запутывающей, чем объяснение.
Синтаксис CROSS JOIN таков:
Поскольку в Table1 содержится 5 записей, а в Table2 – еще 7, результат этого запроса будет содержать 35 записей (5 x 7).
Совершенно честно, я не могу сейчас припомнить ни одной реальной ситуации, когда мне понадобилось бы сгенерировать декартово произведение двух таблиц. Но если оно вам понадобится, есть CROSS JOIN.
Кроме всего прочего, стоит подумать и о производительности. Допустим, что вы случайно запустили на рабочем сервере запрос, содержащий CROSS JOIN для двух таблиц по миллиону записей в каждой. Это, несомненно, добавит вам головной боли. Возможно, у вашего сервера начнутся проблемы с производительностью, поскольку это запрос будет исполняться долго, и потреблять при этом существенное количество ресурсов сервера.
SELF JOIN
Оператор JOIN можно использовать для комбинирования любой пары таблиц, включая комбинацию таблицы с самой собой. Это и есть «SELF JOIN».
Посмотрите на классический пример, возвращающий имя начальника сотрудника (по таблице 1). В этом примере мы полагаем, что значение в field2 – фактически кодовый номер босса, следовательно, он связан с key1.
А вот результат запроса:
Последняя запись в данном примере показывает, что у Гарри нет начальника, другими словами, он №1 в иерархии компании.
Исключение пересечения множеств
Рисунок 6. Непересекающиеся записи в Таблице 1.
Можно в этом запросе написать LEFT JOIN, например:
И, наконец, набор результатов будет выглядеть так:
При выполнении таких запросов нужно правильно выбирать поле для оператора WHERE. Нужно использовать поле, не допускающее NULL-значений. В противном случае набор результатов может содержать ненужные записи. Поэтому я и предложил использовать ключ второй таблицы, точнее, ее первичный ключ. Поскольку первичные ключи не могут содержать NULL-значения, это гарантирует, что набор результатов будет таким, как и предполагалось.
Слово о планах исполнения
По ходу действия мы подошли к важному моменту. Обычно мы не задумываемся об этом, но нужно знать, что планы исполнения SQL-запросов сперва вычисляют результат операторов FROM и JOIN (если таковой имеется), а только затем исполняют оператор WHERE.
Это верно как для SQL Server, так и для любой другой РСУБД.
Базовое понимание работы SQL важно для любого администратора БД или разработчика. Это помогает в работе. Если вам интересно, посмотрите на план выполнения запроса, приведенного выше (рисунок 7).
Рисунок 7. План исполнения запроса, использующего LEFT JOIN.
JOIN и индексы
Посмотрите еще раз на план исполнения запроса. Заметьте, он использует кластерные индексы для обеих таблиц. Использование индексов – лучший способ ускорить выполнение запросов. Но нужно обращать внимание на ряд деталей.
При создании запросов мы ожидаем, что SQL Server Query Optimizer будет использовать индексы таблиц для увеличения производительности. Мы также можем помочь Query Optimizer-у выбрать индексированные поля, являющиеся частью запроса.
Лично я считаю, что внешние ключи должны присутствовать во всех реальных моделях БД. Причем это хорошая идея – создавать некластерные индексы для всех внешних ключей. Вы всегда будете исполнять множество запросов, а также использовать оператор JOIN, основываясь на первичных и внешних ключах.
Важно: SQL Server автоматически создает кластерный индекс для первичных ключей. Однако по умолчанию он ничего не делает с внешними ключами. Проверьте, что ваша СУБД настроена надлежащим образом.