Community join html что это

Понимание джойнов сломано. Это точно не пересечение кругов, честно

Так получилось, что я провожу довольно много собеседований на должность веб-программиста. Один из обязательных вопросов, который я задаю — это чем отличается INNER JOIN от LEFT 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 всех остальных строк добавляется null». Еще, бывает, рисуют пересекающиеся круги.

Я так устал от этих ответов с пересечениями множеств и кругов, что даже перестал поправлять людей.

Дело в том, что этот ответ в общем случае неверен. Ну или, как минимум, не точен.

Давайте рассмотрим почему, и заодно затронем еще парочку тонкостей join-ов.

Во-первых, таблица — это вообще не множество. По математическому определению, во множестве все элементы уникальны, не повторяются, а в таблицах в общем случае это вообще-то не так. Вторая беда, что термин «пересечение» только путает.

(Update. В комментах идут жаркие споры о теории множеств и уникальности. Очень интересно, много нового узнал, спасибо)

INNER JOIN

Давайте сразу пример.

Итак, создадим две одинаковых таблицы с одной колонкой id, в каждой из этих таблиц пусть будет по две строки со значением 1 и еще что-нибудь.

Давайте, их, что ли, поджойним

Если бы это было «пересечение множеств», или хотя бы «пересечение таблиц», то мы бы увидели две строки с единицами.

На практике ответ будет такой:

Для начала рассмотрим, что такое CROSS JOIN. Вдруг кто-то не в курсе.

CROSS JOIN — это просто все возможные комбинации соединения строк двух таблиц. Например, есть две таблицы, в одной из них 3 строки, в другой — 2:

Тогда CROSS JOIN будет порождать 6 строк.

Так вот, вернемся к нашим баранам.
Конструкция

— это, можно сказать, всего лишь синтаксический сахар к

Небольшой disclaimer: хотя inner join логически эквивалентен cross join с фильтром, это не значит, что база будет делать именно так, в тупую: генерить все комбинации и фильтровать. На самом деле там более интересные алгоритмы.

LEFT JOIN

Если вы считаете, что левая таблица всегда остается неизменной, а к ней присоединяется или значение из правой таблицы или null, то это в общем случае не так, а именно в случае когда есть повторы данных.

Опять же, создадим две таблицы:

Теперь сделаем LEFT JOIN:

Результат будет содержать 5 строк, а не по количеству строк в левой таблице, как думают очень многие.

Так что, LEFT JOIN — это тоже самое что и INNER JOIN (т.е. все комбинации соединений строк, отфильтрованных по какому-то условию), и плюс еще записи из левой таблицы, для которых в правой по этому фильтру ничего не совпало.

LEFT JOIN можно переформулировать так:

Сложноватое объяснение, но что поделать, зато оно правдивее, чем круги с пересечениями и т.д.

Условие ON

Удивительно, но по моим ощущениям 99% разработчиков считают, что в условии ON должен быть id из одной таблицы и id из второй. На самом деле там любое булево выражение.

Например, есть таблица со статистикой юзеров users_stats, и таблица с ip адресами городов.
Тогда к статистике можно прибавить город

где && — оператор пересечения (см. расширение посгреса ip4r)

Если в условии ON поставить true, то это будет полный аналог CROSS JOIN

Производительность

Есть люди, которые боятся join-ов как огня. Потому что «они тормозят». Знаю таких, где есть полный запрет join-ов по проекту. Т.е. люди скачивают две-три таблицы себе в код и джойнят вручную в каком-нибудь php.

Это, прямо скажем, странно.

Если джойнов немного, и правильно сделаны индексы, то всё будет работать быстро. Проблемы будут возникать скорее всего лишь тогда, когда у вас таблиц будет с десяток в одном запросе. Дело в том, что планировщику нужно определить, в какой последовательности осуществлять джойны, как выгоднее это сделать.

Сложность этой задачи O(n!), где n — количество объединяемых таблиц. Поэтому для большого количества таблиц, потратив некоторое время на поиски оптимальной последовательности, планировщик прекращает эти поиски и делает такой план, какой успел придумать. В этом случае иногда бывает выгодно вынести часть запроса в подзапрос CTE; например, если вы точно знаете, что, поджойнив две таблицы, мы получим очень мало записей, и остальные джойны будут стоить копейки.

Кстати, Еще маленький совет по производительности. Если нужно просто найти элементы в таблице, которых нет в другой таблице, то лучше использовать не ‘LEFT JOIN… WHERE… IS NULL’, а конструкцию EXISTS. Это и читабельнее, и быстрее.

Выводы

Как мне кажется, не стоит использовать диаграммы Венна для объяснения джойнов. Также, похоже, нужно избегать термина «пересечение».

Как объяснить на картинке джойны корректно, я, честно говоря, не представляю. Если вы знаете — расскажите, плиз, и киньте в коменты. А мы обсудим это в одном из ближайших выпусков подкаста «Цинковый прод». Не забудьте подписаться.

Источник

Russian (Pусский) translation by Yuri Yuriev (you can also view the original English article)

Сегодня мы продолжаем наше путешествие в мир SQL и связанных баз данных. В третьей части этой серии мы узнаем, как работать с несколькими таблицами, которые имеют отношения друг с другом. Во-первых, мы рассмотрим некоторые базовые концепции, а затем начнем работать с JOIN queries в SQL.

Вы также можете увидеть базы данных SQL в действии, просмотрев SQL scripts, apps and add-ons на рынке Envato.

Напоминание

Введение

При создании базы данных здравый смысл подсказывает, что мы используем отдельные таблицы для разных типов сущностей. Например: клиенты, заказы, предметы, сообщения. Но нам также нужно иметь отношения между этими таблицами. Например, клиенты делают заказы, а заказы содержат предметы. Эти отношения должны быть представлены в базе данных. Кроме того, при получении данных с помощью SQL нам нужно использовать определённые типы запросов JOIN, чтобы получить то, что нам нужно.

Существует несколько типов отношений базы данных. Сегодня мы рассмотрим следующее:

При выборе данных из нескольких таблиц с отношениями мы будем использовать запрос JOIN. Существует несколько типов JOIN, и мы собираемся узнать следующее:

Мы также узнаем об оговорках ON и USING.

Отношения один к одному

Предположим, у вас есть таблица для клиентов:

Мы можем поместить информацию об адресе клиента в отдельную таблицу:

Теперь мы имеем отношение между таблицей Customers и таблицей Addresses. Если каждый адрес может принадлежать только одному клиенту, это отношение «Один к одному». Имейте в виду, что такого рода отношения не очень распространены. Наша начальная таблица, которая включала адрес вместе с клиентом, в большинстве случаев могла работать нормально.

Обратите внимание: теперь в таблице Customers есть поле с именем «address_id», которое ссылается на запись соответствия в таблице Address. Это называется «Foreign Key» и используется для всех видов отношений баз данных. Мы рассмотрим этот вопрос позже.

Мы можем показать отношения между клиентскими и адресными записями следующим образом:

Обратите внимание, что существование отношений может быть необязательным, например, есть запись клиента, у которой нет связанной записи адреса.

Отношения «один ко многим» и «многие к одному»

Это наиболее часто используемый тип отношений. Рассмотрим веб-сайт e-commerce со следующим:

В этих случаях нам необходимо создать отношения «один ко многим». Вот пример:

У каждого клиента может быть ноль, один или несколько заказов. Но заказ может принадлежать только одному клиенту.

Отношения «многие ко многим»

В некоторых случаях вам может потребоваться несколько экземпляров с обеих сторон. Например, каждый заказ может содержать несколько элементов. И каждый элемент также может быть в нескольких заказах.

Для этих отношений нам нужно создать дополнительную таблицу:

Таблица Items_Orders имеет только одну цель, а именно, чтобы создать отношение «многие ко многим» между элементами и заказами.

Вот картинка таких отношений:

Если вы хотите включить записи items_orders в график, это может выглядеть так:

Самостоятельные ссылки

Это используется, когда таблица должна иметь отношения с самой собой. Например, у вас есть реферальная программа. Клиенты могут направлять других клиентов на ваш веб-сайт. Таблица может выглядеть так:

Клиенты 102 и 103 были переданы клиентом 101.

На самом деле это может быть похоже на отношение «один ко многим», поскольку один клиент может ссылаться на нескольких клиентов. Также он может выглядеть, как древовидная структура:

Один клиент может ссылаться на ноль, одного или несколько клиентов. К каждому клиенту может обращаться только один клиент, или вообще никто.

Если вы хотите создать самостоятельную ссылку «многие ко многим», вам понадобится дополнительная таблица, вроде той, что мы говорили в предыдущем разделе.

Foreign Keys

До сих пор мы узнали только о некоторых концепциях. Теперь пришло время воплотить их в жизнь с помощью SQL. Для этой части нам нужно понять, что такое Foreign Keys.

В приведённых выше примерах отношений мы всегда имели эти поля «**** _ id», которые ссылались на столбец в другой таблице. В этом примере столбец customer_id в таблице Orders является столбцом Foreign Key:

В базе данных типа MySQL есть два способа создания столбцов внешних ключей:

Чёткое определение Foreign Key

Давайте создадим простую таблицу клиентов:

Теперь таблицу заказов, в которой будет Foreign Key:

Оба столбца (customers.customer_id и orders.customer_id) должны иметь одинаковую структуру данных. Если один является INT, другой не должен быть BIGINT, например.

Обратите внимание, что в MySQL только механизм InnoDB имеет полную поддержку Foreign Keys. Но другие механизмы хранения данных по-прежнему позволят вам указывать их без каких-либо ошибок. Кроме того, столбец Foreign Key индексируется автоматически, если не указать для него другой индекс.

Без явной декларации

Та же таблица заказов может быть создана без явного объявления столбца customer_id как Foreign Key:

Далее мы собираемся узнать о JOIN-запросах.

Визуализация отношений

Моим любимым программным обеспечением для проектирования баз данных и визуализации отношений Foreign Key является MySQL Workbench.

После разработки базы данных вы можете экспортировать SQL и запустить его на своем сервере. Это очень удобно для больших и сложных баз данных.

JOIN Queries

Для извлечения данных из базы, имеющей отношения, нам часто приходится использовать JOIN queries.

Прежде чем начать, давайте создадим таблицы и некоторые образцы данных для работы.

У нас 4 клиента. У одного клиента два заказа, у двух клиентов по одному заказу, а у одного клиента нет заказа. Теперь давайте посмотрим различные виды JOIN queries, которые мы можем запустить в этих таблицах.

Перекрестное соединение

Это тип JOIN query по умолчанию, если условие не указано.

Результатом является так называемый «Cartesian product» таблиц. Это означает, что каждая строка из первой таблицы сопоставляется с каждой строкой второй таблицы. Так как каждая таблица имела 4 строки, мы получили результат из 16 строк.

Ключевое слово JOIN может быть опционально заменено запятой.

Конечно, такой результат не очень полезен. Давайте посмотрим на другие типы соединений.

Обычное соединение

При таком типе JOIN query таблицы должны иметь имя соответствующего столбца. В нашем случае обе таблицы имеют столбец customer_id. Таким образом, MySQL будет присоединяться к записям только тогда, когда значение этого столбца соответствует двум записям.

Внутреннее соединение

Когда указано условие соединения, выполняется Inner Join. В этом случае было бы неплохо иметь поле customer_id в обеих таблицах. Результаты должны быть похожими на Natural Join.

Результаты те же, за исключением небольшой разницы. Столбец customer_id повторяется дважды, один раз для каждой таблицы. Причина в том, что мы просто попросили базу данных соответствовать значениям этих двух столбцов. Но сами они не знают, что представляют одну и ту же информацию.

Давайте добавим еще несколько условий в запрос.

ON Clause

Прежде чем перейти к другим типам соединений, нам нужно посмотреть ON clause. Это полезно для помещения условий JOIN в отдельное предложение.

Теперь мы можем отличить условие JOIN от условий WHERE. Но есть и небольшая разница в функциональности. Мы увидим это в примерах LEFT JOIN.

USING Clause

USING clause похоже на предложение ON, но оно короче. Если столбец имеет одинаковое имя в обеих таблицах, мы можем указать его здесь.

На самом деле это похоже на NATURAL JOIN, поэтому столбец join (customer_id) не повторяется дважды в результатах.

Левое (внешнее) соединение

Хотя у Энди нет заказов, его запись все ещё отображается. Значения под столбцами второй таблицы имеют значение NULL.

Это полезно для поиска записей, которые не имеют отношений. Например, мы можем искать клиентов, которые не разместили какие-либо заказы.

Всё, что мы сделали, это нашли NULL для order_id.

Также обратите внимание, что ключевое слово OUTER является необязательным. Вы можете просто использовать LEFT JOIN вместо LEFT OUTER JOIN.

Условия

Теперь давайте рассмотрим запрос с условием.

Так что случилось с Энди и Сэнди? LEFT JOIN должен был вернуть клиентов без соответствующих заказов. Проблема в том, что предложение WHERE блокирует эти результаты. Чтобы их получить, мы можем попытаться включить условие NULL.

У нас Энди, но нет Сэнди. Тем не менее это выглядит не так. Чтобы получить то, что мы хотим, нам нужно использовать ON clause.

Правое (внешнее) соединение

RIGHT OUTER JOIN работает точно так же, но порядок таблиц обратный.

На этот раз у нас нет результатов NULL, потому что каждый заказ имеет соответствующую запись клиента. Мы можем изменить порядок таблиц и получить те же результаты, что и в LEFT OUTER JOIN.

Теперь у нас есть эти значения NULL, потому что таблица Customers находится на правой стороне соединения.

Заключение

Спасибо, что прочитали статью. Надеюсь, вам понравилось! Пожалуйста, оставляйте свои комментарии и вопросы, и хорошего дня!

Не забудьте проверить SQL scripts, apps and add-ons на рынке Envato. Вы получите представление о возможностях баз данных SQL, и сможете найти идеальное решение, которое поможет вам в текущем проекте разработки.

Следуйте за нами на Twitter или подпишитесь на Nettuts + RSS Feed для получения лучших обучающих материалов по веб-разработке в Интернете.

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:

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:

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:

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»:

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:

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:

В таблицу «Сотрудники» добавим столбец «Банк»:

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):

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