Sql не работает full join

Почему этот Full Outer Join не работает?

Я использовал Full Outer Joins раньше, чтобы получить желаемые результаты, но, возможно, я не полностью понимаю концепцию, потому что я не могу выполнить то, что должно быть простым соединением.

У меня есть 2 таблицы (которые я называю t1 и t2) с двумя полями:

То, что я пытаюсь сделать, — получить сумму Премиум и Сумма убытков из обеих таблиц, а также Policy_Number. Код, который я использую:

Вышеприведенный код вернет правильные суммы, но он сгруппирует все записи, если в поле «NULL» policy_number нет совпадения с номером policy_number.

Я хочу, чтобы мой результат выглядел следующим образом

Мне не нужен результат, который показывает NULL policy_number, как показано ниже (так как нет такой вещи, как NULL policy_number. Это всего лишь итоговое значение, когда policy_number из обеих таблиц не соответствует):

Если I Select и group by t2.policy_number вместо t1.policy_number, я получаю что-то вроде ниже как запись.

Опять же, я не против видеть NULL под Prem_Sum или под Loss_sum, но я не хочу NULL в поле Policy_Number. Я хотел бы, чтобы мои результаты были чем-то вроде

Я думал, что полное внешнее соединение выполнит это, но я думаю, что я чего-то не хватает. Я думал, может быть, я мог бы выбрать и сгруппировать как t1.policy_number, так и t2.policy_number в качестве вспомогательного запроса, а затем, возможно, сделать CASE во внешнем запросе или что-то в этом роде . Я не думаю, что это должно быть так сложно.

Источник

FULL JOIN в MySQL – не поддерживается, как реализовать?

Приветствую Вас на сайте Info-Comp.ru! В данном материале я расскажу Вам о том, как реализовать соединение FULL JOIN в MySQL, т.е. чем его можно заменить, ведь в данной СУБД этот тип соединения не поддерживается.

Соединения JOIN в SQL

В SQL для объединения данных нескольких таблиц используется секция JOIN оператора SELECT, при этом существует несколько типов такого соединения таблиц.

FULL JOIN – это своего рода соединение и LEFT, и RIGHT, которое применили в одном запросе.

К сожалению, в MySQL данный тип соединения не поддерживается, возможно, потому, что разработчики считают его немного избыточным, хотя во всех других популярных СУБД, например, в Microsoft SQL Server или в PostgreSQL, соединение FULL JOIN реализовано. С другой стороны, на практике действительно соединение FULL JOIN требуется достаточно редко.

Однако данное соединение все-таки может потребоваться, поэтому в данном материале я расскажу, как его реализовать в MySQL.

Реализуем FULL JOIN в MySQL

Реализовать FULL JOIN на самом деле достаточно просто, ведь, как было уже отмечено ранее, это по сути объединённое соединение LEFT и RIGHT. Поэтому, чтобы получить точно такой же результат, как и при соединении FULL JOIN, мы должны объединить два результирующих набора данных, в одном использовать LEFT JOIN, а в другом RIGHT JOIN.

Для объединения нескольких результирующих наборов в SQL используются операторы UNION и UNION ALL. Именно их мы и будем использовать.

Исходные данные для примера

Чтобы было наглядно видно, как работает соединение FULL JOIN, давайте создадим тестовые данные, в частности две таблицы, данные которых мы и будем объединять с помощью FULL JOIN.

Давайте представим, что у нас есть таблица с товарами, а также таблица с категориями товаров:

• products – товары;
• categories – категории товаров.

В таблице с товарами будет ссылка на таблицу с категориями, при этом у нас будут товары, для которых категория еще не определена, кроме этого в таблице с категориями у нас будут категории, в которых нет еще ни одного товара.

Инструкция для создания таких данных.

Таблица products

Таблица categories

Соединение LEFT JOIN и RIGHT JOIN

Теперь давайте посмотрим, как будет происходить объединение данных при помощи LEFT JOIN и RIGHT JOIN.

LEFT JOIN

Как видим, у нас вывелись все записи из таблицы с товарами, а у товаров, у которых категория еще не определена, из таблицы categories вывелось значение NULL.

RIGHT JOIN

Теперь изменим LEFT на RIGHT и посмотрим на результат.

В данном случае у нас вывелись все записи из таблицы с категориями, а рядом с теми категориями, в которых нет ни одного товара, в столбцах из таблицы товаров вывелось значение NULL.

Как Вы понимаете, в первом случая с LEFT JOIN мы не видим категории, в которых нет еще товаров, а во втором с RIGHT JOIN, мы не видим товары, не относящиеся ни к одной категории.

FULL JOIN

Теперь представим, что нам потребовалось сформировать такие данные, чтобы было видно и товары без категорий и категории без единого товара.

В других СУБД мы могли бы легко заменить LEFT или RIGHT на FULL и тем самым получили бы тот результат, который нам нужен.

Пример FULL JOIN в Microsoft SQL Server (те же самые данные)

Заметка! Если Вас интересует язык SQL, то рекомендую почитать книгу «SQL код» – это самоучитель по языку SQL для начинающих программистов. В ней очень подробно рассмотрены основные конструкции языка.

Теперь мы видим, какие товары без категорий, и какие категории без товаров.

Давайте попробуем реализовать то же самое, но в MySQL.

Реализация FULL JOIN в MySQL с помощью UNION

Как было уже отмечено ранее, мы можем реализовать FULL JOIN, объединив два запроса при помощи UNION, в первом мы будем использовать LEFT JOIN, а во втором RIGHT JOIN.

По факту мы берем те же самые запросы, которые мы использовали чуть ранее, и объединяем их с помощью UNION.

Как видим, мы получили точно такой же результат, как и в случае с FULL JOIN.

Реализация FULL JOIN в MySQL с помощью UNION ALL

Как Вы, наверное, знаете, запросы с UNION выполняются достаточно медленно, за счет сортировки и удаления дублирующих строк.

Чтобы немного увеличить производительность, мы можем использовать оператор UNION ALL. Однако он выведет все данные двух запросов, что приведет к наличию дублированных строк, но это мы можем легко исправить, если во втором запросе с RIGHT JOIN мы поставим условие, которое уберет повторяющиеся строки, и в итоге мы получим тот же самый результат.

На сегодня это все, надеюсь, материал был Вам полезен, пока!

Источник

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:

• id – идентификатор сотрудника
• Имя
• Отдел – идентификатор отдела, в котором работает сотрудник

id	Имя	Отдел
1	Юлия	1
2	Федор	2
3	Алексей	NULL
4	Светлана	2

Таблица «Отделы», содержит поля:

• id – идентификатор отдела
• Наименование

id	Наименование
1	Кухня
2	Бар
3	Администрация

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:

• Каждая строка из одной таблицы сравнивается с каждой строкой из другой таблицы
• Строка возвращается, если условие сравнения является истинным

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:

• Строка из Table_1 соединилась со строкой из Table_2 по условию первого JOIN. Давайте назовем ее «объединенной строкой» из двух таблиц;
• Объединенная строка успешно соединилась с Table_3 по условию второго JOIN и теперь состоит из трех таблиц;
• Для объединенной строки не нашлось строки из Table_1 по условию третьего JOIN, поэтому она не выводится вообще.

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:

Источник