Outer join postgresql описание
OUTER JOIN или внешнее соединение позволяет возвратить все строки одной или двух таблиц, которые участвуют в соединении.
Outer Join имеет следующий формальный синтаксис:
Перед оператором JOIN указывается одно из ключевых слов LEFT , RIGHT или FULL , которые определяют тип соединения:
LEFT : выборка будет содержать все строки из первой или левой таблицы
RIGHT : выборка будет содержать все строки из второй или правой таблицы
FULL : выборка будет содержать все строки из обеих таблиц
Перед оператором JOIN может указываться ключевое слово OUTER , но его применение необязательно. После JOIN указывается присоединяемая таблица, а затем идет условие соединения после оператора ON.
К примеру, возьмем следующие таблицы:
И соединим таблицы Orders и Customers:
Таблица Orders является первой или левой таблицей, а таблица Customers — правой таблицей. Поэтому, так как здесь используется выборка по левой таблице, то вначале будут выбираться все строки из Orders, а затем к ним по условию Orders.CustomerId = Customers.Id будут добавляться связанные строки из Customers.
По вышеприведенному результату может показаться, что левостороннее соединение аналогично INNER Join, но это не так. Inner Join объединяет строки из дух таблиц при соответствии условию. Если одна из таблиц содержит строки, которые не соответствуют этому условию, то данные строки не включаются в выходную выборку. Left Join выбирает все строки первой таблицы и затем присоединяет к ним строки правой таблицы. К примеру, возьмем таблицу Customers и добавим к покупателям информацию об их заказах:
Изменим в примере выше тип соединения на правостороннее:
Теперь будут выбираться все строки из Customers, а к ним уже будет присоединяться связанные по условию строки из таблицы Orders:
Поскольку один из покупателей из таблицы Customers не имеет связанных заказов из Orders, то соответствующие столбцы, которые берутся из Orders, будут иметь значение NULL.
Полное соединение (FULL JOIN) объединяет обе таблицы:
Используем левостороннее соединение для добавления к заказам информации о пользователях и товарах:
И также можно применять более комплексные условия с фильтрацией и сортировкой. Например, выберем все заказы с информацией о клиентах и товарах по тем товарам, у которых цена больше 55000, и отсортируем по дате заказа:
Или выберем всех пользователей из Customers, у которых нет заказов в таблице Orders:
Также можно комбинировать Inner Join и Outer Join:
Вначале по условию к таблице Orders через Inner Join присоединяется связанная информация из Products, затем через Outer Join добавляется информация из таблицы Customers.
Cross Join
Cross Join или перекрестное соединение создает набор строк, где каждая строка из одной таблицы соединяется с каждой строкой из второй таблицы. Например, соединим таблицу заказов Orders и таблицу покупателей Customers:
Если в таблице Orders 3 строки, а в таблице Customers то же три строки, то в результате перекрестного соединения создается 3 * 3 = 9 строк вне зависимости, связаны ли данные строки или нет.
При неявном перекрестном соединении можно опустить оператор CROSS JOIN и просто перечислить все получаемые таблицы:
PostgreSQL Joins
Summary: in this tutorial, you will learn about various kinds of PostgreSQL joins including inner join, left join, right join, and full outer join.
PostgreSQL join is used to combine columns from one (self-join) or more tables based on the values of the common columns between related tables. The common columns are typically the primary key columns of the first table and foreign key columns of the second table.
Setting up sample tables
Suppose you have two tables called basket_a and basket_b that store fruits:
The tables have some common fruits such as apple and orange .
The following statement returns data from the basket_a table:
And the following statement returns data from the basket_b table:
PostgreSQL inner join
The following statement joins the first table ( basket_a ) with the second table ( basket_b ) by matching the values in the fruit_a and fruit_b columns:
The inner join examines each row in the first table ( basket_a ). It compares the value in the fruit_a column with the value in the fruit_b column of each row in the second table ( basket_b ). If these values are equal, the inner join creates a new row that contains columns from both tables and adds this new row the result set.
The following Venn diagram illustrates the inner join:
PostgreSQL left join
The following statement uses the left join clause to join the basket_a table with the basket_b table. In the left join context, the first table is called the left table and the second table is called the right table.
The left join starts selecting data from the left table. It compares values in the fruit_a column with the values in the fruit_b column in the basket_b table.
If these values are equal, the left join creates a new row that contains columns of both tables and adds this new row to the result set. (see the row #1 and #2 in the result set).
In case the values do not equal, the left join also creates a new row that contains columns from both tables and adds it to the result set. However, it fills the columns of the right table ( basket_b ) with null. (see the row #3 and #4 in the result set).
The following Venn diagram illustrates the left join:
To select rows from the left table that do not have matching rows in the right table, you use the left join with a WHERE clause. For example:
Note that the LEFT JOIN is the same as the LEFT OUTER JOIN so you can use them interchangeably.
The following Venn diagram illustrates the left join that returns rows from the left table that do not have matching rows from the right table:
PostgreSQL right join
The right join is a reversed version of the left join. The right join starts selecting data from the right table. It compares each value in the fruit_b column of every row in the right table with each value in the fruit_a column of every row in the fruit_a table.
If these values are equal, the right join creates a new row that contains columns from both tables.
In case these values are not equal, the right join also creates a new row that contains columns from both tables. However, it fills the columns in the left table with NULL.
The following statement uses the right join to join the basket_a table with the basket_b table:
Here is the output:
The following Venn diagram illustrates the right join:
Similarly, you can get rows from the right table that do not have matching rows from the left table by adding a WHERE clause as follows:
The RIGHT JOIN and RIGHT OUTER JOIN are the same therefore you can use them interchangeably.
The following Venn diagram illustrates the right join that returns rows from the right table that do not have matching rows in the left table:
PostgreSQL full outer join
The full outer join or full join returns a result set that contains all rows from both left and right tables, with the matching rows from both sides if available. In case there is no match, the columns of the table will be filled with NULL.
The following Venn diagram illustrates the full outer join:
To return rows in a table that do not have matching rows in the other, you use the full join with a WHERE clause like this:
Here is the result:
The following Venn diagram illustrates the full outer join that returns rows from a table that do not have the corresponding rows in the other table:
The following picture shows all the PostgreSQL joins that we discussed so far with the detailed syntax:
In this tutorial, you have learned how to use various kinds of PostgreSQL joins to combine data from multiple related tables.
Outer join postgresql описание
До этого все наши запросы обращались только к одной таблице. Однако запросы могут также обращаться сразу к нескольким таблицам или обращаться к той же таблице так, что одновременно будут обрабатываться разные наборы её строк. Запросы, обращающиеся к разным таблицам (или нескольким экземплярам одной таблицы), называются соединениями (JOIN). Такие запросы содержат выражение, указывающее, какие строки одной таблицы нужно объединить со строками другой таблицы. Например, чтобы вернуть все погодные события вместе с координатами соответствующих городов, база данных должна сравнить столбец city каждой строки таблицы weather со столбцом name всех строк таблицы cities и выбрать пары строк, для которых эти значения совпадают. [4] Это можно сделать с помощью следующего запроса:
Обратите внимание на две особенности полученных данных:
В результате нет строки с городом Хейуорд (Hayward). Так получилось потому, что в таблице cities нет строки для данного города, а при соединении все строки таблицы weather , для которых не нашлось соответствие, опускаются. Вскоре мы увидим, как это можно исправить.
Название города оказалось в двух столбцах. Это правильно и объясняется тем, что столбцы таблиц weather и cities были объединены. Хотя на практике это нежелательно, поэтому лучше перечислить нужные столбцы явно, а не использовать * :
Так как все столбцы имеют разные имена, анализатор запроса автоматически понимает, к какой таблице они относятся. Если бы имена столбцов в двух таблицах повторялись, вам пришлось бы дополнить имена столбцов, конкретизируя, что именно вы имели в виду:
Вообще хорошим стилем считается указывать полные имена столбцов в запросе соединения, чтобы запрос не поломался, если позже в таблицы будут добавлены столбцы с повторяющимися именами.
Запросы соединения, которые вы видели до этого, можно также записать в другом виде:
Этот синтаксис появился до синтаксиса JOIN / ON , принятого в SQL-92. Таблицы просто перечисляются в предложении FROM , а выражение сравнения добавляется в предложение WHERE . Результаты, получаемые с использованием старого неявного синтаксиса и нового явного синтаксиса JOIN / ON , будут одинаковыми. Однако, читая запрос, понять явный синтаксис проще: условие соединения вводится с помощью специального ключевого слова, а раньше это условие включалось в предложение WHERE наряду с другими условиями.
Сейчас мы выясним, как вернуть записи о погоде в городе Хейуорд. Мы хотим, чтобы запрос просканировал таблицу weather и для каждой её строки нашёл соответствующую строку в таблице cities . Если же такая строка не будет найдена, мы хотим, чтобы вместо значений столбцов из таблицы cities были подставлены « пустые значения » . Запросы такого типа называются внешними соединениями. (Соединения, которые мы видели до этого, называются внутренними.) Эта команда будет выглядеть так:
Этот запрос называется левым внешним соединением, потому что из таблицы в левой части оператора будут выбраны все строки, а из таблицы справа только те, которые удалось сопоставить каким-нибудь строкам из левой. При выводе строк левой таблицы, для которых не удалось найти соответствия в правой, вместо столбцов правой таблицы подставляются пустые значения (NULL).
Упражнение: Существуют также правые внешние соединения и полные внешние соединения. Попробуйте выяснить, что они собой представляют.
В соединении мы также можем замкнуть таблицу на себя. Это называется замкнутым соединением. Например, представьте, что мы хотим найти все записи погоды, в которых температура лежит в диапазоне температур других записей. Для этого мы должны сравнить столбцы temp_lo и temp_hi каждой строки таблицы weather со столбцами temp_lo и temp_hi другого набора строк weather . Это можно сделать с помощью следующего запроса:
Здесь мы ввели новые обозначения таблицы weather: W1 и W2 , чтобы можно было различить левую и правую стороны соединения. Вы можете использовать подобные псевдонимы и в других запросах для сокращения:
Вы будете встречать сокращения такого рода довольно часто.
[4] Это не совсем точная модель. Обычно соединения выполняются эффективнее (сравниваются не все возможные пары строк), но это скрыто от пользователя.