⛓️🗄️ Соединения в SQL. Часть 2. Сложные типы соединений

В первой части статьи мы узнали, что такое соединения и рассмотрели простые типы соединений: внутреннее, правое и левое. В заключение рассмотрим более сложные варианты, которые позволяют получать выборки для более интересных случаев.

Полное соединение (FULL JOIN)

Полное соединение (или полное внешнее соединение) возвращает все строки с учетом совпадений, найденных в одной из таблиц. Другими словами, мы получим результат, будто мы применили левое и правое соединения одновременно.

Вот пример полного соединения:

SELECT
  p.PetName,
  pt.PetType
FROM Pets p
FULL JOIN PetTypes pt
ON p.PetTypeId = pt.PetTypeId;

Результат:

+-----------+-----------+
| PetName   | PetType   |
|-----------+-----------|
| Fluffy    | Cat       |
| Fetch     | Dog       |
| Scratch   | Cat       |
| Wag       | Dog       |
| Tweet     | Bird      |
| Fluffy    | Dog       |
| Bark      | Dog       |
| Meow      | Cat       |
| NULL      | Rabbit    |
+-----------+-----------+
(9 rows affected)

Этот запрос возвращает тот же результат, что и при правом соединении, однако он вернул бы другой результат, если бы в левой таблице была строка без соответствующего значения в правой таблице.

Давайте поменяем местами таблицы и запустим его еще раз.

SELECT
  p.PetName,
  pt.PetType
FROM PetTypes pt
FULL JOIN Pets p
ON p.PetTypeId = pt.PetTypeId;

Как видите, результат тот же самый. Для полного соединения порядок соединяемых таблиц не имеет значения.

Перекрестное соединение (CROSS JOIN)

Перекрестное соединение возвращает строки, составленные из всех возможных комбинаций левой и правой частей, полученных их соединяемых таблиц. Иначе говоря, оно возвращает декартово произведение (Cartesian product) таблиц, которые участвуют в соединении.

SELECT
  p.PetName,
  pt.PetType
FROM Pets p
CROSS JOIN PetTypes pt;

Результат:

+-----------+-----------+
| PetName   | PetType   |
|-----------+-----------|
| Fluffy    | Bird      |
| Fetch     | Bird      |
| Scratch   | Bird      |
| Wag       | Bird      |
| Tweet     | Bird      |
| Fluffy    | Bird      |
| Bark      | Bird      |
| Meow      | Bird      |
| Fluffy    | Cat       |
| Fetch     | Cat       |
| Scratch   | Cat       |
| Wag       | Cat       |
| Tweet     | Cat       |
| Fluffy    | Cat       |
| Bark      | Cat       |
| Meow      | Cat       |
| Fluffy    | Dog       |
| Fetch     | Dog       |
| Scratch   | Dog       |
| Wag       | Dog       |
| Tweet     | Dog       |
| Fluffy    | Dog       |
| Bark      | Dog       |
| Meow      | Dog       |
| Fluffy    | Rabbit    |
| Fetch     | Rabbit    |
| Scratch   | Rabbit    |
| Wag       | Rabbit    |
| Tweet     | Rabbit    |
| Fluffy    | Rabbit    |
| Bark      | Rabbit    |
| Meow      | Rabbit    |
+-----------+-----------+
(32 rows affected)

Нетрудно себе представить, что такое соединения может быть весьма ресурсоемким, если его выполнить для достаточно больших таблиц. Например, вот так:

SELECT
  p.PetName,
  pt.PetType
FROM Pets p, PetTypes pt;

Чтобы ограничить размер выборки, в запрос нужно добавить оператор WHERE, который превратит его во внутреннее соединение:

SELECT
  p.PetName,
  pt.PetType
FROM Pets p
CROSS JOIN PetTypes pt
WHERE p.PetTypeId = pt.PetTypeId;

Результат:

+-----------+-----------+
| PetName   | PetType   |
|-----------+-----------|
| Fluffy    | Cat       |
| Fetch     | Dog       |
| Scratch   | Cat       |
| Wag       | Dog       |
| Tweet     | Bird      |
| Fluffy    | Dog       |
| Bark      | Dog       |
| Meow      | Cat       |
+-----------+-----------+
(8 rows affected)

Статьи по теме

• 🔤 Азбука SQL в примерах. Часть 1. Создаем базу данных и первую таблицу
• 🐬 ТОП-10 самых часто используемых запросов MySQL
  
• 📜 15 лучших практик SQL после 20 лет программирования
  

Источники

• https://database.guide/sql-joins-tutorial/