что такое left join в sql
Оператор LEFT JOIN MySQL
В этой статье мы расскажем об операторе LEFT JOIN MySQL и том, как применять его для запроса данных из двух или более таблиц базы данных.
Введение в LEFT JOIN MySQL
Другими словами, условие LEFT JOIN MySQL позволяет выбирать строки обеих таблиц, которые совпадают, плюс все строки из левой таблицы ( t1 ) даже без совпадения со строками правой таблицы ( t2 ).
Примеры использования LEFT JOIN MySQL
Использование оператора LEFT JOIN MySQL для объединения двух таблиц
Возьмем две таблицы клиентов и заказов из демонстрационной базы данных :
В базе данных, описанной на диаграмме:
Чтобы найти заказы, принадлежащие каждому клиенту, можно использовать LEFT JOIN MySQL пример:
Поскольку мы использовали одно и то же имя столбца ( orderNumber ) для объединения двух таблиц, можно сделать запрос короче, используя приведенный ниже синтаксис:
Использование оператора LEFT JOIN MySQL для поиска несовпадающих строк
Например, чтобы найти всех клиентов, которые не оформили ни одного заказа, используется следующий запрос:
Операции LEFT JOIN, RIGHT JOIN (Microsoft Access SQL)
Область применения: Access 2013, Office 2013
Объединяют записи исходных таблиц при использовании в любом предложении FROM.
Синтаксис
FROM таблица1 [ LEFT | RIGHT ] JOIN таблица2 ON таблица1.поле1 оператор_сравнения таблица2.поле2
Операции LEFT JOIN и RIGHT JOIN состоят из следующих элементов:
Имена таблиц, содержащих объединяемые записи.
Имена объединяемых полей. Поля должны относиться к одному типу данных и содержать данные одного вида. Однако имена этих полей могут быть разными.
Примечания
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. С помощью правого внешнего соединения выбираются все записи второй (правой) таблицы, даже если они не соответствуют записям в первой (левой) таблице.
Например, в случае с таблицами «Отделы» (левая) и «Сотрудники» (правая) можно воспользоваться операцией LEFT JOIN для выбора всех отделов (включая те, в которых нет сотрудников). Чтобы выбрать всех сотрудников (в том числе и не закрепленных за каким-либо отделом), используйте RIGHT JOIN.
В следующем примере показано, как можно объединить таблицы Categories и Products по полю CategoryID. Результат запроса представляет собой список категорий, включая те, которые не содержат товаров.
В этом примере CategoryID является объединенным полем, но оно не включается в результаты запроса, поскольку не указано в инструкции SELECT. Чтобы включить объединенное поле в результаты запроса, укажите его имя в инструкции SELECT. В данном случае это Categories.CategoryID.
Пример
Предполагается существование гипотетических полей Department Name (Название отдела) и Department ID (Код отдела) в таблице Employees (Сотрудники). Обратите внимание, что эти поля на самом деле не существуют в таблице Employees (Сотрудники) базы данных Northwind.
Выбираются все отделы, в том числе без сотрудников.
Выполняется вызов процедуры EnumFields, которую можно найти в примере для инструкции SELECT.
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.
Оператор языка SQL JOIN предназначен для соединения двух или более таблиц базы данных по совпадающему условию. Этот оператор существует только в реляционных базах данных. Именно благодаря JOIN реляционные базы данных обладают такой мощной функциональностью, которая позволяет вести не только хранение данных, но и их, хотя бы простейший, анализ с помощью запросов. Разберём основные нюансы написания SQL-запросов с оператором JOIN, которые являются общими для всех СУБД (систем управления базами данных). Для соединения двух таблиц оператор SQL JOIN имеет следующий синтаксис:
После одного или нескольких звеньев с оператором JOIN может следовать необязательная секция WHERE или HAVING, в которой, также, как в простом SELECT-запросе, задаётся условие выборки. Общим для всех СУБД является то, что в этой конструкции вместо JOIN может быть указано INNER JOIN, LEFT OUTER JOIN, RIGHT OUTER JOIN, FULL OUTER JOIN, CROSS JOIN (или, как вариант, запятая).
INNER JOIN (внутреннее соединение)
Запрос с оператором INNER JOIN предназначен для соединения таблиц и вывода результирующей таблицы, в которой данные полностью пересекаются по условию, указанному после ON.
Если вы хотите выполнить запросы к базе данных из этого урока на MS SQL Server, но эта СУБД не установлена на вашем компьютере, то ее можно установить, пользуясь инструкцией по этой ссылке .
Таблицы этой базы данных с заполненными данными имеют следующий вид.
Catnumb | Cat_name | Price |
10 | Стройматериалы | 105,00 |
505 | Недвижимость | 210,00 |
205 | Транспорт | 160,00 |
30 | Мебель | 77,00 |
45 | Техника | 65,00 |
Part_ID | Part | Cat |
1 | Квартиры | 505 |
2 | Автомашины | 205 |
3 | Доски | 10 |
4 | Шкафы | 30 |
5 | Книги | 160 |
Результатом выполнения запроса будет следующая таблица:
Part | Cat | Price |
Квартиры | 505 | 210,00 |
Автомашины | 205 | 160,00 |
Доски | 10 | 105,00 |
Шкафы | 30 | 77,00 |
В результирующей таблице нет Книг, так как эта запись ссылается на категорию, которой нет в таблице Categories, и Техники, так как эта запись имеет внешний ключ в таблице Categories, на который нет ссылки в таблице Parts.
В ряде случаев при соединениях таблиц составить менее громоздкие запросы можно с помощью предиката EXISTS и без использования JOIN.
Написать запросы SQL с JOIN самостоятельно, а затем посмотреть решения
Пример 2. Определить самого востребованного актёра за последние 5 лет.
Оператор JOIN использовать 2 раза. Использовать COUNT(), CURDATE(), LIMIT 1.
Пример 3. Вывести список актеров, которые в одном спектакле играют более одной роли, и количество их ролей.
Оператор JOIN использовать 1 раз. Использовать HAVING, GROUP BY.
Подсказка. Оператор HAVING применяется к числу ролей, подсчитанных агрегатной функцией COUNT.
LEFT OUTER JOIN (левое внешнее соединение)
Запрос с оператором LEFT OUTER JOIN предназначен для соединения таблиц и вывода результирующей таблицы, в которой данные полностью пересекаются по условию, указанному после ON, и дополняются записями из первой по порядку (левой) таблицы, даже если они не соответствуют условию. У записей левой таблицы, которые не соответствуют условию, значение столбца из правой таблицы будет NULL (неопределённым).
Для получения результирующей таблицы, в которой данные из двух таблиц полностью пересекаются по условию и дополняются всеми данными из таблицы Parts, которые не соответствуют условию, пишем следующий запрос:
Результатом выполнения запроса будет следующая таблица:
Part | Cat | Price |
Квартиры | 505 | 210,00 |
Автомашины | 205 | 160,00 |
Доски | 10 | 105,00 |
Шкафы | 30 | 77,00 |
Книги | 160 | NULL |
RIGHT OUTER JOIN (правое внешнее соединение)
Запрос с оператором RIGHT OUTER JOIN предназначен для соединения таблиц и вывода результирующей таблицы, в которой данные полностью пересекаются по условию, указанному после ON, и дополняются записями из второй по порядку (правой) таблицы, даже если они не соответствуют условию. У записей правой таблицы, которые не соответствуют условию, значение столбца из левой таблицы будет NULL (неопределённым).
Для получения результирующей таблицы, в которой данные из двух таблиц полностью пересекаются по условию и дополняются всеми данными из таблицы Categories, которые не соответствуют условию, пишем следующий запрос:
Результатом выполнения запроса будет следующая таблица:
Part | Cat | Price |
Квартиры | 505 | 210,00 |
Автомашины | 205 | 160,00 |
Доски | 10 | 105,00 |
Шкафы | 30 | 77,00 |
NULL | 45 | 65,00 |
FULL OUTER JOIN (полное внешнее соединение)
Запрос с оператором FULL OUTER JOIN предназначен для соединения таблиц и вывода результирующей таблицы, в которой данные полностью пересекаются по условию, указанному после ON, и дополняются записями из первой (левой) и второй (правой) таблиц, даже если они не соответствуют условию. У записей, которые не соответствуют условию, значение столбцов из другой таблицы будет NULL (неопределённым).
Для получения результирующей таблицы, в которой данные из двух таблиц полностью пересекаются по условию и дополняются всеми данными как из таблицы Parts, так и из таблицы Categories, которые не соответствуют условию, пишем следующий запрос:
Результатом выполнения запроса будет следующая таблица:
Part | Cat | Price |
Квартиры | 505 | 210,00 |
Автомашины | 205 | 160,00 |
Доски | 10 | 105,00 |
Шкафы | 30 | 77,00 |
Книги | 160 | NULL |
NULL | 45 | 65,00 |
Псевдонимы соединяемых таблиц
Пример 7. Переписать запрос из примера 1 с использованием псевдонимов соединяемых таблиц.
Запрос будет следующим:
Запрос вернёт то же самое, что и запрос в примере 1, но он гораздо компактнее.
JOIN и соединение более двух таблиц
A_Id | Part_ID | Date_start | Date_end | Text |
21 | 1 | ‘2018-02-11’ | ‘2018-04-20’ | «Продаю. « |
22 | 1 | ‘2018-02-11’ | ‘2018-05-12’ | «Продаю. « |
. | . | . | . | . |
27 | 1 | ‘2018-02-11’ | ‘2018-04-02’ | «Продаю. « |
28 | 2 | ‘2018-02-11’ | ‘2018-04-21’ | «Продаю. « |
29 | 2 | ‘2018-02-11’ | ‘2018-04-02’ | «Продаю. « |
30 | 3 | ‘2018-02-11’ | ‘2018-04-22’ | «Продаю. « |
31 | 4 | ‘2018-02-11’ | ‘2018-05-02’ | «Продаю. « |
32 | 4 | ‘2018-02-11’ | ‘2018-04-13’ | «Продаю. « |
33 | 3 | ‘2018-02-11’ | ‘2018-04-12’ | «Продаю. « |
34 | 4 | ‘2018-02-11’ | ‘2018-04-23’ | «Продаю. « |
Запрос будет следующим:
Cat_name |
Недвижимость |
Транспорт |
CROSS JOIN (перекрестное соединение)
Запрос будет следующим:
Запрос вернёт таблицу из 5 * 5 = 25 строк, фрагмент которой приведён ниже:
Catnumb | Cat_name | Price | Part_ID | Part | Cat |
10 | Стройматериалы | 105,00 | 1 | Квартиры | 505 |
10 | Стройматериалы | 105,00 | 2 | Автомашины | 205 |
10 | Стройматериалы | 105,00 | 3 | Доски | 10 |
10 | Стройматериалы | 105,00 | 4 | Шкафы | 30 |
10 | Стройматериалы | 105,00 | 5 | Книги | 160 |
. | . | . | . | . | . |
45 | Техника | 65,00 | 1 | Квартиры | 505 |
45 | Техника | 65,00 | 2 | Автомашины | 205 |
45 | Техника | 65,00 | 3 | Доски | 10 |
45 | Техника | 65,00 | 4 | Шкафы | 30 |
45 | Техника | 65,00 | 5 | Книги | 160 |
Как видно из примера, если результат такого запроса и имеет какую-либо ценность, то это, возможно, наглядная ценность в некоторых случаях, когда не требуется вывести структурированную информацию, тем более, даже самую простейшую аналитическую выборку. Кстати, можно указать выводимые столбцы из каждой таблицы, но и тогда информационная ценность такого запроса не повысится.
Но для CROSS JOIN можно задать условие соединения! Результат будет совсем иным. При использовании оператора «запятая» вместо явного указания CROSS JOIN условие соединения задаётся не словом ON, а словом WHERE.
Запрос будет следующим:
Запрос вернёт то же самое, что и запрос в примере 1:
Part | Cat | Price |
Квартиры | 505 | 210,00 |
Автомашины | 205 | 160,00 |
Доски | 10 | 105,00 |
Шкафы | 30 | 77,00 |
Соединение таблиц – операция JOIN и ее виды
Говоря про соединение таблиц в SQL, обычно подразумевают один из видов операции JOIN. Не стоит путать с объединением таблиц через операцию UNION. В этой статье я постараюсь простыми словами рассказать именно про соединение, чтобы после ее прочтения Вы могли использовать джойны в работе и не допускать грубых ошибок.
Соединение – это операция, когда таблицы сравниваются между собой построчно и появляется возможность вывода столбцов из всех таблиц, участвующих в соединении.
Придумаем 2 таблицы, на которых будем тренироваться.
Таблица «Сотрудники», содержит поля:
Таблица «Отделы», содержит поля:
Давайте уже быстрее что-нибудь покодим.
INNER JOIN
Самый простой вид соединения INNER JOIN – внутреннее соединение. Этот вид джойна выведет только те строки, если условие соединения выполняется (является истинным, т.е. TRUE). В запросах необязательно прописывать INNER – если написать только JOIN, то СУБД по умолчанию выполнить именно внутреннее соединение.
Давайте соединим таблицы из нашего примера, чтобы ответить на вопрос, в каких отделах работают сотрудники (читайте комментарии в запросе для понимания синтаксиса).
Получим следующий результат:
id | Имя | Отдел |
---|---|---|
1 | Юлия | Кухня |
2 | Федор | Бар |
4 | Светлана | Бар |
Из результатов пропал сотрудник Алексей (id = 3), потому что условие «Сотрудники.Отдел = Отделы.id» не будет истинно для этой сроки из таблицы «Сотрудники» с каждой строкой из таблицы «Отделы». По той же логике в результате нет отдела «Администрация». Попробую это визуализировать (зеленные линии – условие TRUE, иначе линия красная):
Если не углубляться в то, как внутреннее соединение работает под капотом СУБД, то происходит примерно следующее:
Если для одной или нескольких срок из левой таблицы (в рассмотренном примере левой таблицей является «Сотрудники», а правой «Отделы») истинным условием соединения будут являться одна или несколько срок из правой таблицы, то строки умножат друг друга (повторятся). В нашем примере так произошло для отдела с поэтому строка из таблицы «Отделы» повторилась дважды для Федора и Светланы.
Перемножение таблиц проще ощутить на таком примере, где условие соединения будет всегда возвращать TRUE, например 1=1:
В результате получится 12 строк (4 сотрудника * 3 отдела), где для каждого сотрудника подтянется каждый отдел.
Также хочу сразу отметить, что в соединении может участвовать сколько угодно таблиц, можно таблицу соединить даже саму с собой (в аналитических задачах это не редкость). Какая из таблиц будет правой или левой не имеется значения для INNER JOIN (для внешних соединений типа LEFT JOIN или RIGHT JOIN это важно. Читайте далее). Пример соединения 4-х таблиц:
Как видите, все просто, прописываем новый джойн после завершения условий предыдущего соединения. Обратите внимание, что для Table_3 указано несколько условий соединения с двумя разными таблицами, а также Table_1 соединяется сама с собой по условию с использованием сложения.
Строки, которые выведутся запросом, должны совпасть по всем условиям. Например:
На этом про внутреннее соединение и логику соединения таблиц в SQL – всё. Если остались неясности, то спрашивайте в комментариях.
Далее рассмотрим отличия остальных видов джойнов.
LEFT JOIN и RIGHT JOIN
Левое и правое соединения еще называют внешними. Главное их отличие от внутреннего соединения в том, что строка из левой (для LEFT JOIN) или из правой таблицы (для RIGHT JOIN) попадет в результаты в любом случае. Давайте до конца определимся с тем, какая таблица левая, а какая правая.
Левая таблица та, которая идет перед написанием ключевых слов [LEFT | RIGHT| INNER] JOIN, правая таблица – после них:
Теперь изменим наш SQL-запрос из самого первого примера так, чтобы ответить на вопрос «В каких отделах работают сотрудники, а также показать тех, кто не распределен ни в один отдел?»:
Результат запроса будет следующим:
id | Имя | Отдел |
---|---|---|
1 | Юлия | Кухня |
2 | Федор | Бар |
3 | Алексей | NULL |
4 | Светлана | Бар |
Как видите, запрос вернул все строки из левой таблицы «Сотрудники», дополнив их значениями из правой таблицы «Отделы». А вот строка для отдела «Администрация» не показана, т.к. для нее не нашлось совпадений слева.
Это мы рассмотрели пример для левого внешнего соединения. Для RIGHT JOIN будет все тоже самое, только вернутся все строки из таблицы «Отделы»:
id | Имя | Отдел |
---|---|---|
1 | Юлия | Кухня |
2 | Федор | Бар |
4 | Светлана | Бар |
NULL | NULL | Администрация |
Алексей «потерялся», Администрация «нашлась».
Вопрос для Вас. Что надо изменить в последнем приведенном SQL-запросе, чтобы результат остался тем же, но вместо LEFT JOIN, использовался RIGHT JOIN?
Ответ. Нужно поменять таблицы местами:
В одном запросе можно применять и внутренние соединения, и внешние одновременно, главное соблюдать порядок таблиц, чтобы не потерять часть записей (строк).
FULL JOIN
Еще один вид соединения, который осталось рассмотреть – полное внешнее соединение.
Этот вид джойна вернет все строки из всех таблиц, участвующих в соединении, соединив между собой те, которые подошли под условие ON.
Давайте посмотрим всех сотрудников и все отделы из наших тестовых таблиц:
id | Имя | Отдел |
---|---|---|
1 | Юлия | Кухня |
2 | Федор | Бар |
3 | Алексей | NULL |
4 | Светлана | Бар |
NULL | NULL | Администрация |
Теперь мы видим все, даже Алексея без отдела и Администрацию без сотрудников.
Вместо заключения
Помните о порядке выполнения соединений и порядке таблиц, если используете несколько соединений и используете внешние соединения. Можно выполнять LEFT JOIN для сохранения всех строк из самой первой таблицы, а последним внутренним соединением потерять часть данных. На маленьких таблицах косяк заметить легко, на огромных очень тяжело, поэтому будьте внимательны.
Рассмотрим последний пример и введем еще одну таблицу «Банки», в которой обслуживаются наши придуманные сотрудники:
id | Наименование |
---|---|
1 | Банк №1 |
2 | Лучший банк |
3 | Банк Лидер |
В таблицу «Сотрудники» добавим столбец «Банк»:
id | Имя | Отдел | Банк |
---|---|---|---|
1 | Юлия | 1 | 2 |
2 | Федор | 2 | 2 |
3 | Алексей | NULL | 3 |
4 | Светлана | 2 | 4 |
Теперь выполним такой запрос:
В результате потеряли информацию о Светлане, т.к. для нее не нашлось банка с (такое происходит из-за неправильной проектировки БД):
id | Имя | Отдел | Банк |
---|---|---|---|
1 | Юлия | Кухня | Лучший банк |
2 | Федор | Бар | Лучший банк |
3 | Алексей | NULL | Банк Лидер |
Хочу обратить внимание на то, что любое сравнение с неизвестным значением никогда не будет истинным (даже NULL = NULL). Эту грубую ошибку часто допускают начинающие специалисты. Подробнее читайте в статье про значение NULL в SQL.
Пройдите мой тест на знание основ SQL. В нем есть задания на соединения таблиц, которые помогут закрепить материал.
Дополнить Ваше понимание соединений в SQL могут схемы, изображенные с помощью кругов Эйлера. В интернете много примеров в виде картинок.
Если какие нюансы джойнов остались не раскрытыми, или что-то описано не совсем понятно, что-то надо дополнить, то пишите в комментариях. Буду только рад вопросам и предложениям.
Привожу простыню запросов, чтобы Вы могли попрактиковаться на легких примерах, рассмотренных в статье: