Sql left: LEFT (Transact-SQL)

Содержание

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.

Spark SQL Левое внешнее соединение с примером

Spark SQL Левое внешнее соединение (левое, левое внешнее, левое_внешнее) объединение возвращает все строки из левого фрейма данных независимо от совпадения, найденного в правом фрейме данных, когда выражение соединения не совпадает, оно присваивает null для этой записи и удаляет записи справа, где совпадение не найдено.

В этой статье Spark я объясню, как выполнить левое внешнее соединение (left, leftouter, left_outer) на двух кадрах данных с помощью примера Scala.

Прежде чем мы прыгнем в 9Примеры 0007 Spark Left Outer Join . Во-первых, давайте создадим кадры данных emp и dept. здесь столбец emp_id уникален для emp, а dept_id уникален для набора данных отдела, а emp_dept_id из emp имеет ссылку на dept_id в наборе данных отдела.

     импортировать org.apache.spark.sql.SparkSession
     val искра = SparkSession.builder
       .appName("sparkbyexamples.com")
       .мастер("местный")
       .getOrCreate()
  val emp = Seq((1,"Смит",-1,"2018","10","M",3000),
    (2,"Роза",1,"2010","20","М",4000),
    (3, "Уильямс", 1, "2010", "10", "М", 1000),
    (4, «Джонс», 2, «2005», «10», «Ж», 2000),
    (5,"Браун",2,"2010","40","",-1),
      (6,"Браун",2,"2010","50","",-1)
  )
  val empColumns = Seq("emp_id","имя","uperior_emp_id","year_joined",
       "emp_dept_id", "пол", "зарплата")
  импортировать spark.sqlContext.implicits._
  val empDF = emp.toDF(empColumns:_*)
  empDF.show(ложь)
  val отдел = Seq(("Финансы",10),
    («Маркетинг», 20),
    («Продажи», 30),
    ("ИТ", 40)
  )
  val deptColumns = Seq("dept_name", "dept_id")
  val deptDF = dept. toDF("deptColumns")
  deptDF.show(ложь)

Выводит на консоль

emp и dept DataFrame.

Эмп набор данных
+------+--------+----------------+-----------+----- ------+------+------+
|emp_id|имя |superior_emp_id|year_joined|emp_dept_id|пол|зарплата|
+------+--------+----------------+-----------+----- ------+------+------+
|1 |Смит |-1 |2018 |10 |М |3000 |
|2 |Роза |1 |2010 |20 |М |4000 |
|3 |Уильямс|1 |2010 |10 |М |1000 |
|4 |Джонс |2 |2005 |10 |F |2000 |
|5 |Коричневый |2 |2010 |40 | |-1 |
|6 |Коричневый |2 |2010 |50 | |-1 |
+------+--------+----------------+-----------+----- ------+------+------+
Набор данных отдела
+---------+-------+
|имя_отдела|идентификатор_отдела|
+---------+-------+
|Финансы |10 |
|Маркетинг|20 |
|Продажи |30 |
|ИТ |40 |
+---------+-------+

Пример левого внешнего соединения Spark DataFrame

Ниже приведен пример использования левого внешнего соединения (left, leftouter, left_outer) в Spark DataFrame.

 empDF.join(deptDF,empDF("emp_dept_id") === deptDF("dept_id"),"left")
    .show(ложь)
  empDF.join(deptDF,empDF("emp_dept_id") === deptDF("dept_id"),"leftouter")
    .show(false)

Из нашего набора данных emp_dept_id 6o не имеет записи в наборе данных отдела, следовательно, эта запись содержит нуль в столбцах отдела (dept_name и dept_id). и dept_id 30 из набора данных отдела удалены из результатов. Ниже приведен результат приведенного выше выражения Join.

+------+--------+----------------+-----------+----- ------+------+------+---------+-------+
|emp_id|имя |superior_emp_id|year_joined|emp_dept_id|пол|зарплата|dept_name|dept_id|
+------+--------+----------------+-----------+----- ------+------+------+---------+-------+
|1 |Смит |-1 |2018 |10 |M |3000 |Финансы |10 |
|2 |Роза |1 |2010 |20 |M |4000 |Маркетинг|20 |
|3 |Уильямс|1 |2010 |10 |M |1000 |Финансы |10 |
|4 |Джонс |2 |2005 |10 |F |2000 |Финансы |10 |
|5 |Коричневый |2 |2010 |40 | |-1 |ИТ |40 |
|6 |Коричневый |2 |2010 |50 | |-1 |нуль |нуль |
+------+--------+----------------+-----------+----- ------+------+

Использование левого внешнего соединения Spark SQL

Давайте посмотрим, как использовать левое внешнее соединение в выражении Spark SQL . Для этого сначала давайте создадим временное представление для таблиц EMP и DEPT.

empDF.createOrReplaceTempView("EMP")
deptDF.createOrReplaceTempView("ОТДЕЛ")
val joinDF2 = spark.sql("SELECT e.* FROM EMP e LEFT OUTER JOIN DEPT d ON e.emp_dept_id == d.dept_id")
  .show(усечение=ложь)

Это также возвращает тот же вывод, что и выше.

Вывод

В этой статье Spark вы узнали, что левое внешнее соединение используется для получения всех строк из левого набора данных независимо от совпадения, найденного в правом наборе данных, когда выражение соединения не совпадает.

Надеюсь, вам понравится !!

Пример кадра данных внутреннего соединения Spark SQL
Примеры самостоятельного соединения Spark SQL
Примеры Spark SQL Left Anti Join
Полное внешнее соединение Spark SQL с примером
Spark SQL Правое внешнее соединение с примером
Spark SQL like() Пример с использованием подстановочных знаков
Spark SQL like() Пример с использованием подстановочных знаков

Ссылки:

https://spark. apache.org/docs/latest/sql-ref-syntax-qry- select-join.html

0 Акции

Более

Помощник SQL Server

Сообщения об ошибках SQL Server — сообщение 537

Сообщение об ошибке

 Сервер: сообщение 537, уровень 16, состояние 2, строка 1
Неверный параметр длины передан в LEFT или SUBSTRING
функция.

Причины

Строковая функция LEFT возвращает левую часть строки символов с указанным количеством символов. Точно так же строковая функция SUBSTRING возвращает часть строки символов из заданного начального местоположения и с указанным количеством символов. Синтаксис каждой строковой функции следующий:

 ЛЕВЫЙ ( ,  )

ПОДСТРОКА (<выражение_символа>, <начало>, <длина>)

В обеих функциях — это выражение символьных или двоичных данных, а — положительное целое число, указывающее, сколько символов или байтов будет возвращено. В случае строковой функции SUBSTRING параметр представляет собой целое число, указывающее, где начинается подстрока.

Если значение, переданное параметру , отрицательное, появится это сообщение об ошибке. Вот сценарий, использующий функцию строки LEFT, которая не выдает эту ошибку:

ОБЪЯВИТЬ @FullName VARCHAR(50)
DECLARE @Length INT

SET @FullName = 'Микки Маус'
SET @Length = CHARINDEX(' ', @FullName)

SELECT LEFT(@FullName, @Length - 1) AS [Имя]

А это вывод этого скрипта.

 Имя
----------
Микки

При использовании этого скрипта и изменении значения анализируемой строки, в данном случае полного имени, и присвоении ему значения, в котором нет пробела, будет сгенерирована эта ошибка.

 ЗАЯВИТЬ @FullName VARCHAR(50)
DECLARE @Length INT

SET @FullName = 'Гуфи'
SET @Length = CHARINDEX(' ', @FullName)

SELECT LEFT(@FullName, @Length - 1) AS [Имя]

 Сообщение 537, уровень 16, состояние 2, строка 12
В функцию LEFT или SUBSTRING передан недопустимый параметр длины.

Поскольку в значении @FullName нет пробела, строковая функция CHARINDEX вернет значение 0, так как не смогла найти строку поиска (в данном случае пробел) из переданного строкового выражения. Вычитание из него 1 дает значение -1, что недопустимо в качестве длины в функции LEFT.

Изменение сценария для использования функции строки SUBSTRING вместо функции строки LEFT также приведет к тому же сообщению об ошибке:

 ЗАЯВИТЬ @FullName VARCHAR(50)
DECLARE @Length INT

SET @FullName = 'Плутон'
SET @Length = CHARINDEX(' ', @FullName)

ВЫБЕРИТЕ ПОДСТРОКУ(@FullName, 1, @Length - 1) КАК [Имя]

 Сообщение 537, уровень 16, состояние 2, строка 12
В функцию LEFT или SUBSTRING передан недопустимый параметр длины.

Штирлиц — Сеть печатных салонов в Перми

Sql left: LEFT (Transact-SQL) — SQL Server