Left join sql: LEFT JOIN — Учебник SQL

LEFT JOIN — Учебник SQL — Schoolsw3.com

schoolsw3.com

САМОСТОЯТЕЛЬНОЕ ОБУЧЕНИЕ ДЛЯ ВЕБ РАЗРАБОТЧИКОВ

❮ Назад Далее ❯

LEFT JOIN

Ключевое слово LEFT JOIN возвращает все записи из левой таблицы (table1) и соответствующие записи из правой таблицы (table2). Результат будет нулевым с правой стороны, если нет совпадения.

Синтаксис LEFT JOIN

SELECT column_name(s)
FROM table1
LEFT JOIN table2
ON table1.column_name = table2.column_name;

Примечание: В некоторых базах данных LEFT JOIN называется левым внешним соединением.

Демо база данных

В этом уроке мы будем использовать хорошо известный пример базы данных Northwind.

Ниже приведен выбор из таблицы «Customers»:

CustomerID	CustomerName	ContactName	Address	City	PostalCode	Country
1	Alfreds Futterkiste	Maria Anders	Obere Str. 57	Berlin	12209	Germany
2	Ana Trujillo Emparedados y helados	Ana Trujillo	Avda. de la Constitución 2222	México D.F.	05021	Mexico
3	Antonio Moreno Taquería	Antonio Moreno	Mataderos 2312	México D.F.	05023	Mexico

И выбор из таблицы «Orders»:

OrderID	CustomerID	EmployeeID	OrderDate	ShipperID
10308	2	7	1996-09-18	3
10309	37	3	1996-09-19	1
10310	77	8	1996-09-20	2

Пример SQL LEFT JOIN

В следующей инструкции SQL будут выбраны все клиенты и любые заказы, которые они могут иметь:

Пример

SELECT Customers.CustomerName, Orders.OrderID
FROM Customers
LEFT JOIN Orders ON Customers. CustomerID = Orders.CustomerID
ORDER BY Customers.CustomerName;

Попробуйте сами »

Примечание: Ключевое слово LEFT JOIN возвращает все записи из левой таблицы (Customers), даже если в правой таблице (Orders) нет совпадений.

❮ Назад Далее ❯

ВЫБОР ЦВЕТА

ТОП Учебники

HTML Учебник
CSS Учебник
JavaScript Учебник
КАК Учебник

SQL Учебник
Python Учебник
W3.CSS Учебник
Bootstrap Учебник
PHP Учебник
Java Учебник
C++ Учебник
jQuery Учебник

ТОП Справочники

HTML Справочник
CSS Справочник
JavaScript Справочник
SQL Справочник
Python Справочник
W3.CSS Справочник
Bootstrap Справочник
PHP Справочник
HTML Цвета
Java Справочник
Angular Справочник
jQuery Справочник

ТОП Примеры

HTML Примеры
CSS Примеры
JavaScript Примеры
КАК Примеры
SQL Примеры
Python Примеры
W3.

CSS Примеры
Bootstrap Примеры
PHP Примеры
Java Примеры
XML Примеры
jQuery Примеры

Форум | О SchoolsW3

SchoolsW3 оптимизирован для бесплатного обучения, проверки и подготовки знаний. Примеры в редакторе упрощают и улучшают чтение и базовое понимание. Учебники, ссылки, примеры постоянно пересматриваются, чтобы избежать ошибок, но не возможно гарантировать полную правильность всего содержания. Некоторые страницы сайта могут быть не переведены на РУССКИЙ язык, можно отправить страницу как ошибку, так же можете самостоятельно заняться переводом. Используя данный сайт, вы соглашаетесь прочитать и принять Условия к использованию, Cookies и политика конфиденциальности.

Авторское право 1999- Все права защищены.
SchoolsW3 работает на площадке от SW3.CSS.

Эквивалент SQL Left Join в Python и его использование при очистке данных

Если вы работали с реляционными базами данных, вы должны знать SQL joins — у них много вариантов использования, но в в данной статье мы сосредоточимся на очистке данных.

При выполнении left, right или full outer joins вы создаете таблицы, в которых присутствуют либо все записи, либо только записи из определенных таблиц. Для строки, в которой нет совпадений, помещается нулевое значение. Таким образом, соединения (Join) чрезвычайно полезны для определения отсутствующих или не связанных значений.

Представьте, что у вас есть таблица users в вашей базе данных, которая содержит всех ваших пользователей. Кроме того, у вас есть несколько других таблиц, которые ссылаются на идентификаторы таблицы users, такие как posts, logins, subscriptions и т.д. Вы заинтересованы в том, чтобы выяснить, кто из пользователей может быть удален из базы данных, поскольку они не взаимодействовали с вашим сайтом осмысленно. Это можно сделать, проверив, есть ли ссылки на идентификаторы в другом месте.

SELECT 
  u.userID AS 'User ID', 
  p.userID AS 'Post table' 
FROM users AS u
  LEFT JOIN posts AS p ON u. userID = p.userID
-- as users can have multiple posts
GROUP BY p.userID;

User ID      Post table   
---------    ----------  
1            Null   
2            Null   
3            3
4            4
5            Null

Приведенная выше таблица показывает, что пользователи 1, 2, 5 не создали никаких сообщений. Возможно, вы захотите продолжить расследование и добавить logins и subscriptions — это нормально, но если у вас много дополнительных таблиц, к которым вы хотите присоединиться таким образом, у вас могут возникнуть некоторые проблемы с производительностью. СОВЕТ: если вы играете со скриптами SQL, никогда не делайте этого в своей рабочей базе данных, создайте сначала локальная копия.

Анализ таблиц на Python

Если у вас возникают проблемы с производительностью или вам нужны лучшие инструменты для анализа вашей базы данных, одна из идей — обратиться к python, поскольку у него прекрасная экосистема для обработки данных.

Вы можете использовать, например, SQLAlchemy или функции SQL magic от Jupyter Notebook для получения записей и сохранения их в списках (или словарях).

Чтобы продемонстрировать, как выполнить левое внешнее соединение в python, в данном случае мы не собираемся подключаться к базе данных, вместо этого создадим некоторые случайные данные и сохраним их в словаре. У нас будет таблица users со всеми возможными идентификаторами пользователей и пять других таблиц, случайным образом ссылающихся на идентификаторы:

import random
import pandas as pd
# defining range for userIDs, one to ten
r = (1, 11)
s, e  = r
# creating dict to hold 'tables' and adding all possible user IDs 
tables = {}
tables['users'] = list(range(*r))
# generating ten tables with random IDs from the initial defined range of userIDs
for i in range(1, 6):
   table = random.sample(range(*r), random.randint(s-1, e-1))
   tables[f'table{i}'] = table

Pandas

Может показаться очевидным использовать pandas, поскольку это основной пакет для данных в python.

У него есть две функции для объединения таблиц, pd.merge() и pd.join() (также pd.concat() — обратите внимание, что это работает немного по-другому), но эти функции работают лучше всего, если у вас есть по крайней мере два столбца, один из которых вы объединяете, а другой содержит ваш ценности. Но это не наш случай, поскольку у нас есть только списки идентификаторов.

Давайте посмотрим, что произойдет, если мы объединим два из этих списков, tables['users'] и tables['table1']:

df_users = pd.DataFrame(tables['users'])
df_table1 = pd.DataFrame(tables['table1'])
pd.merge(df_users, df_table1, how='left')

Что ж, результат разочаровывает, похоже, это ничего не дало. По умолчанию функция объединяет два DataFrames в единственном столбце, таким образом, мы получаем все идентификаторы пользователей и ничего больше (кроме индекса). Под капотом он действительно выполняет правильное соединение, но поскольку у нас нет дополнительных столбцов, отображать нечего. Нам нужно добавить параметр indicator=True, чтобы увидеть результат:

pd.merge(df_users, df_table1, how='left', indicator=True)

OUTPUT:
            0      _merge
    ---------   ---------
0           1   left_only
1           2   left_only
2           3        both
3           4        both
4           5   left_only
5           6   left_only
6           7        both
7           8   left_only
8           9   left_only
9          10        both

Столбец

_merge показывает, существует ли запись в обоих списках или только в первом. Мы можем сделать результат еще лучше, установив индексы исходных фреймов данных для единственного существующего столбца и объединив их:

pd.merge(df_users.set_index(0), df_table1.set_index(0), how='left',
  left_index=True, right_index=True, indicator=True)

OUTPUT:
       _merge
    ---------
0 
1   left_only
2   left_only
3        both
4        both
5   left_only
6   left_only
7        both
8   left_only
9   left_only
10       both

Хотя этот подход работает, он действительно неуклюж, если вы хотите объединить несколько списков (таблиц).

Set

Хотя это не объединение, с помощью наборов Python (обратите внимание, наборы не могут содержать дублирующиеся значения) может быть достигнут желаемый результат — идентификация значений, на которые нет ссылок.

set_users = set(tables['users'])
set_table1 = set(tables['table1'])
unreferenced_ids = set_users - set_table1

Вычтя один набор из другого, вы можете найти разницу между двумя Set — элементами, присутствующими в users, но не в Set table1. Это можно повторить и с остальными таблицами.

Использование loop

Решение, которое сработало лучше всего, — это перебирать списки (таблицы) и добавлять значения None для идентификаторов без ссылок. Это возможно, потому что списки упорядочены, и мы можем перебирать все идентификаторы пользователей и проверять, существуют ли они в других таблицах.

# creating a new dict
final_tables = {}
# transfering user IDs
final_tables['users'] = tables.pop('users')
# looping through the tables
for key, value in tables. items():
    # creating a new column
    column = []
    # checking values against all user IDs
    for user in final_tables['users']:
        # adding True if ID is referenced
        if user in value:
            column.append(True)
        # adding None if ID is not referenced
        else:
            column.append(None)
    final_tables[key] = column
 
# converting the new dict holding the processed tables to a dataframe
df = pd.DataFrame.from_dict(final_tables).set_index('users')

OUTPUT:
         table1   table2   table3   table4   table5
        ------   ------   ------   ------   ------
users     
    1     True     True     True     True     True
    2     True     None     Nooe     True     None
    3     None     True     True     None     True
    4     None     None     True     True     True
    5     True     None     None     True     None
    6     True     True     True     None     True
    7     None     None     True     True     True
    8     True     True     None     True     None
    9     True     None     True     None     None
   10     None     None     True     True     None

Таблица, показывающая, как идентификаторы пользователей ссылаются на другие таблицы в фрейме данных pandas.

Подводя итог, если вы привыкли выполнять left table joins в своей реляционной базе данных и хотите достичь чего-то подобного в Python, у вас есть несколько вариантов. Существует pandas, но, на удивление, выполнить объединение двух отдельных столбцов, чтобы найти значения без ссылок, непросто. В качестве альтернативы вы можете использовать наборы, чтобы получить разницу уникальных значений двух столбцов. Но, вероятно, ваш лучший вариант — использовать простые циклы, особенно если вы хотите идентифицировать несопоставимые записи в нескольких таблицах.

SQL LEFT JOIN (с примерами)

В этом руководстве мы узнаем о SQL LEFT JOIN с помощью примеров.

SQL LEFT JOIN объединяет две таблицы на основе общего столбца и выбирает записи, имеющие совпадающие значения в этих столбцах и оставшихся строках из левой таблицы.

Пример

 ВЫБЕРИТЕ Customers.customer_id, Customers.first_name, Orders.amount
ОТ клиентов
ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ Заказы
ON Customers. customer_id = Orders.customer;

Вот как работает этот код:

Пример: SQL LEFT JOIN

Здесь команда SQL выбирает столбцы customer_id и first_name (из таблицы Customers ) и столбец amount (из таблицы Orders ) .

И результирующий набор будет содержать те строки, в которых есть совпадение между customer_id (из таблицы Customers ) и customer (из таблицы Orders ) вместе со всеми остальными строками из Клиенты табл.

Синтаксис LEFT JOIN

Синтаксис LEFT JOIN :

 SELECT columns
ИЗ таблицы1
ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ таблица2
ON table1.column_name = table2.column_name;

LEFT JOIN с оператором WHERE

Команда SQL может иметь необязательное предложение WHERE с оператором LEFT JOIN . Например,

 SELECT Customers. customer_id, Customers.first_name, Orders.amount
ОТ клиентов
ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ Заказы
ON Customers.customer_id = Orders.customer
ГДЕ Orders.amount >= 500;

Здесь команда SQL объединяет две таблицы и выбирает строки, в которых сумма на больше или равна 500 .

SQL LEFT JOIN With AS Alias

Мы можем использовать псевдонимы AS внутри LEFT JOIN , чтобы сделать наш фрагмент коротким и чистым. Например,

 SELECT C.cat_name, P.prod_title
ИЗ Категории1 КАК С
LEFT JOIN Продукты AS P
ON C.cat_id= P.cat_id;

Здесь команда SQL выбирает общие строки между категорией и Изделия табл.

Левое соединение и другие соединения

Мы также можем использовать LEFT OUTER JOIN вместо LEFT JOIN . По сути, эти два пункта одинаковы.

Это означает,

 SELECT Customers.customer_id, Customers.first_name, Orders.amount
ОТ клиентов
ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ Заказы
ON Customers. customer_id = Orders.customer;

аналогично

 ВЫБЕРИТЕ Customers.customer_id, Customers.first_name, Orders.amount
ОТ клиентов
ЛЕВОЕ ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ Заказы
ON Customers.customer_id = Orders.customer;

LEFT JOIN выбирает общие строки, а также все остальные строки из левой таблицы . В то время как INNER JOIN выбирает только общие строки между двумя таблицами.

Давайте рассмотрим пример,

LEFT JOIN

 SELECT Customers.customer_id, Customers.first_name, Orders.amount
ОТ клиентов
ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ Заказы
ON Customers.customer_id = Orders.customer;

Вывод

Пример: SQL LEFT JOIN Вывод

ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ

 ВЫБРАТЬ Customers.customer_id, Customers.first_name, Orders.amount
ОТ клиентов
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ Заказы
ON Customers.customer_id = Orders.customer;

Вывод

Пример: SQL INNER JOIN Вывод

LEFT JOIN выбирает общие строки, а также все оставшиеся строки из левой таблицы . В то время как RIGHT JOIN выбирает общие строки, а также все остальные строки из правой таблицы .

Давайте рассмотрим пример,

LEFT JOIN

 SELECT Customers.customer_id, Customers.first_name, Orders.amount
ОТ клиентов
ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ Заказы
ON Customers.customer_id = Orders.customer;

Вывод

Пример: SQL LEFT JOIN Вывод

RIGHT JOIN

 SELECT Customers.customer_id, Customers.first_name, Orders.amount
ОТ клиентов
ПРАВОЕ СОЕДИНЕНИЕ Заказы
ON Customers.customer_id = Orders.customer;

Вывод

Пример: SQL RIGHT JOIN Вывод

LEFT JOIN выбирает общие строки, а также все оставшиеся строки из левой таблицы . В то время как FULL OUTER JOIN выбирает все строки из обеих таблиц.

Давайте рассмотрим пример,

LEFT JOIN

 SELECT Customers.customer_id, Customers. first_name, Orders.amount
ОТ клиентов
ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ Заказы
ON Customers.customer_id = Orders.customer;

Вывод

Пример: SQL LEFT JOIN Вывод

ПОЛНОЕ ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ

 SELECT Customers.customer_id, Customers.first_name, Orders.amount
ОТ клиентов
ПОЛНОЕ ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ Заказы
ON Customers.customer_id = Orders.customer;

Выходные данные

Пример: SQL FULL OUTER JOIN Выходные данные

Рекомендуемые показания

SQL JOIN
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ SQL
SQL ПРАВОЕ СОЕДИНЕНИЕ
SQL ПОЛНОЕ ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ

Содержание

Операции LEFT JOIN, RIGHT JOIN (Microsoft Access SQL)

Редактировать

Твиттер LinkedIn Фейсбук Электронная почта

Статья
17. 08.2022
2 минуты на чтение

Применяется к : Access 2013, Office 2013

Объединяет записи исходной таблицы при использовании в любом предложении FROM.

Синтаксис

FROM table1 [LEFT | RIGHT ] JOIN table2 ON table1.field1 compopr table2.field2

The LEFT JOIN and RIGHT JOIN operations have these parts:

table1 , table2	Имена таблиц, из которых объединяются записи.
поле1 , поле2	Имена объединяемых полей. Поля должны иметь один и тот же тип данных и содержать одинаковые данные, но они не обязательно должны иметь одно и то же имя.
композит	Любой оператор реляционного сравнения: «=», «<», «>», «<=», «>=» или «<>».

Используйте операцию LEFT JOIN для создания левого внешнего соединения. Левые внешние соединения включают все записи из первой (левой) из двух таблиц, даже если нет совпадающих значений для записей во второй (правой) таблице.

Используйте операцию RIGHT JOIN для создания правильного внешнего соединения. Правое внешнее соединение включает все записи из второй (правой) из двух таблиц, даже если нет совпадающих значений для записей в первой (левой) таблице.

Например, вы можете использовать LEFT JOIN с таблицами «Отделы» (слева) и «Сотрудники» (справа), чтобы выбрать все отделы, включая те, которым не назначены сотрудники. Чтобы выбрать всех сотрудников, включая тех, кто не относится к отделу, вы должны использовать RIGHT JOIN.

В следующем примере показано, как можно соединить таблицы «Категории» и «Продукты» в поле «Код категории». Запрос выдает список всех категорий, включая те, которые не содержат продуктов:

 SELECT CategoryName,
Наименование товара
ИЗ Категории LEFT JOIN Продукты
ON Categories. CategoryID = Products.CategoryID;

В этом примере CategoryID является присоединяемым полем, но оно не включается в результаты запроса, поскольку не включено в инструкцию SELECT. Чтобы включить объединенное поле, введите имя поля в операторе SELECT — в данном случае, Categories.CategoryID.

Примечание

Чтобы создать запрос, включающий только те записи, в которых данные в объединенных полях совпадают, используйте операцию INNER JOIN.
ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ или ПРАВОЕ СОЕДИНЕНИЕ могут быть вложены во ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ, но ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ не может быть вложено в ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ или ПРАВОЕ СОЕДИНЕНИЕ. См. обсуждение вложения в разделе INNER JOIN, чтобы узнать, как вкладывать соединения в другие соединения.
Вы можете связать несколько предложений ON. См. обсуждение связывания предложений в теме INNER JOIN, чтобы увидеть, как это делается.
При попытке объединить поля, содержащие данные Memo или OLE Object, возникает ошибка.

Пример

Этот пример:

Предполагается существование гипотетических полей «Название отдела» и «Идентификатор отдела» в таблице «Сотрудники». Обратите внимание, что эти поля фактически не существуют в таблице сотрудников базы данных Northwind.
Выбирает все отделы, в том числе без сотрудников.
Вызывает процедуру EnumFields, которую можно найти в примере инструкции SELECT.

 Sub LeftRightJoinX() 
 Dim dbs как база данных, сначала как набор записей 
 ' Измените эту строку, чтобы включить путь к Northwind
 ' на твоем компьютере.
 Установить dbs = OpenDatabase("Борей.mdb") 
 ' Выбрать все отделы, включая те
 ' без наемных работников.
 Установить рст = dbs.OpenRecordset _
 ("ВЫБЕРИТЕ [Имя отдела], " _
 & "Имя и Хр(32) и Фамилия КАК Имя" _
 & "ОТ отделов ОСТАВШИСЬ ПРИСОЕДИНИТЬСЯ к сотрудникам" _
 & "Отделы ON.

Штирлиц — Сеть печатных салонов в Перми

Left join sql: LEFT JOIN — Учебник SQL — Schoolsw3.com

LEFT JOIN — Учебник SQL — Schoolsw3.com

LEFT JOIN

Синтаксис LEFT JOIN

Демо база данных

Пример SQL LEFT JOIN

Пример

ВЫБОР ЦВЕТА

ТОП Учебники

ТОП Справочники

ТОП Примеры

Эквивалент SQL Left Join в Python и его использование при очистке данных

Анализ таблиц на Python

Pandas

Set

Использование loop

SQL LEFT JOIN (с примерами)

Пример

Синтаксис LEFT JOIN

LEFT JOIN с оператором WHERE

SQL LEFT JOIN With AS Alias

Левое соединение и другие соединения

Содержание

Операции LEFT JOIN, RIGHT JOIN (Microsoft Access SQL)

Синтаксис

Пример

Добавить комментарий Отменить ответ

Left join sql: LEFT JOIN — Учебник SQL — Schoolsw3.com

LEFT JOIN — Учебник SQL — Schoolsw3.com

LEFT JOIN

Синтаксис LEFT JOIN

Демо база данных

Пример SQL LEFT JOIN

Пример

ВЫБОР ЦВЕТА

ТОП Учебники

ТОП Справочники

ТОП Примеры

Эквивалент SQL Left Join в Python и его использование при очистке данных

Анализ таблиц на Python

Pandas

Set

Использование loop

SQL LEFT JOIN (с примерами)

Пример

Синтаксис LEFT JOIN

LEFT JOIN с оператором WHERE

SQL LEFT JOIN With AS Alias ​​

Левое соединение и другие соединения

Содержание

Операции LEFT JOIN, RIGHT JOIN (Microsoft Access SQL)

Синтаксис

Пример

Добавить комментарий Отменить ответ

SQL LEFT JOIN With AS Alias