php left join примеры
Разбираемся с mySQL JOIN, визуальное представление.
На протяжении немалого времени, в начале своей карьеры веб-разработчика, я работал с базой данный как умел, а умел я не многое. Составлял простые примитивные запросы, а порою даже вставлял запросы в циклы. На тот момент мне к сожалению не попалась в руки правильная книжка по mySQL и учить приходилось методом проб и ошибок. Множество статей в интернете как-то не сразу донесли до меня замечательный mySQL запрос — JOIN.
В этой публикации я расскажу о всех возможных вариантах работы с JOIN и более того, представлю принцип работы каждой команды — визуально.
Рассматривать мы будем:
Отдельно стоит отметить пункты 5,6 и 7. На самом деле эти запросы не соединяют две таблицы, а наоборот исключают из одной таблицы столбцы присутствующие в другой. На деле это может оказать очень полезным.
Inner JOIN
Один из самых распространенных запросов, встречается предельно часто. Этот запрос вернет все записи из левой таблицы (таб. А) и записи из (таб. В), но при этом возвращены будут только совпадающие столбцы.
Left JOIN
Данный запрос вернет все столбцы из левой таблицы (таб. А), а также все столбцы из правой таблицы (таб. В) но только которые совпадают со столбцами из левой таблицы.
Right JOIN
Аналогичен предыдущему запросу, но уже вернет все столбцы из правой таблицы (таб. В), а также все столбцы из левой таблицы (таб. А) которые совпадают со столбцами из правой таблицы.
Outer JOIN
Часто данный запрос записывают как FULL OUTER JOIN или FULL JOIN, все вариации выполняют одно действие, а именно возвращают все столбцы из обоих таблиц, при этом совпадающие столбцы будут перекрыты столбцами из левой таблицы.
Left Excluding JOIN
Этот запрос вернет все столбцы из левой таблицы (таб. А), которые не совпадают со столбцами из правой таблицы (таб. В).
Right Excluding JOIN
Почти как и предыдущий, но этот запрос вернет все столбцы из правой таблицы (таб. В), которые не совпадают со столбцами из левой таблицы (таб. А).
Outer Excluding JOIN
Этот запрос вернет все записи из левой и правой таблицы, но при этом исключит совпадающие столбцы.
Надеюсь этот пост пригодится многим начинающий веб-разработчикам, ведь запомнить сразу все отличия запросов друг от друга очень сложно, ввиду чего многие пользуются одним, двумя типами запросов и забывают про силу и мощь mySQL.
В качестве шпаргалки приведу изображение со всеми типами JOIN запросов и кратким примером кода.
Похожие записи
9 комментариев to “Разбираемся с mySQL JOIN, визуальное представление.”
Есть 3 таблицы(A,B,C), в таблице A есть данные как и из B, так и из C. Как можно получить эти записи?
Спасибо
Добрый день, сформулируйте вопрос правильно, уточните что вы подразумеваете под словами «эти записи»?
Если вы хотите сделать выборку из таблицы А, совместно подтянув данные из В и С, то запрос будет такой
SELECT a.*, b.*, c.*
FROM a
LEFT JOIN b ON a.field1 = b.field1
LEFT JOIN c ON a.field2 = c.fiel2
Возможно вы хотите при выборки соблюсти какие-то условия?
A B C
id name id name id name
1 John 1 Alisa 1 Paul
2 Paul 2 John
3 Alisa
4 Jeff
Надо выбрать из таблицы A имена которые есть в таблицах B и C, т.е по итогу получить результат Alisa Paul John
SELECT a.name
FROM a
WHERE (SELECT count(id) FROM b WHERE a.name=b.name) > 0 OR (SELECT count(id) FROM c WHERE a.name=c.name) > 0
Наверняка если поразмыслить, протестировать и сделать замеры, то найдется более быстрый и оптимальный запрос.
Это то, что пришло в голову, впрочем тоже достаточно эффективно.
A
| id name |
| 1 John |
| 2 Paul |
| 3 Alisa |
| 4 Jeff |
|_________|
B
| id name |
| 1 Alisa |
|_________|
C
| id name |
| 1 Paul |
| 2 John |
|_________|
Чуть более корректные таблицы
Через JOIN это менее эффективно?
JOIN тут не подходит)
Готов поспорить: что мешает обернуть в OUTER JOIN результаты двух INNER JOIN?
Вставлю свои пять копеек. Вот еще вариант решения:
SELECT name
FROM A
WHERE name IN (SELECT name FROM B) OR name IN (SELECT name FROM D)
Оставить комментарий
Друзья, всем привет!
Меня зовут Роман Чернышов, я веб-разработчик и данный блог посвящен моим проектам и бизнесу.
Тут я делюсь личным опытом
и отвечаю на вопросы. Я всегда готов к сотрудничеству с вами, готов реализовать проект любой сложности( опыт 10+ лет ).
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.
Оператор LEFT JOIN MySQL
В этой статье мы расскажем об операторе LEFT JOIN MySQL и том, как применять его для запроса данных из двух или более таблиц базы данных.
Введение в LEFT JOIN MySQL
Другими словами, условие LEFT JOIN MySQL позволяет выбирать строки обеих таблиц, которые совпадают, плюс все строки из левой таблицы ( t1 ) даже без совпадения со строками правой таблицы ( t2 ).
Примеры использования LEFT JOIN MySQL
Использование оператора LEFT JOIN MySQL для объединения двух таблиц
Возьмем две таблицы клиентов и заказов из демонстрационной базы данных :
В базе данных, описанной на диаграмме:
Чтобы найти заказы, принадлежащие каждому клиенту, можно использовать LEFT JOIN MySQL пример:
Поскольку мы использовали одно и то же имя столбца ( orderNumber ) для объединения двух таблиц, можно сделать запрос короче, используя приведенный ниже синтаксис:
Использование оператора LEFT JOIN MySQL для поиска несовпадающих строк
Например, чтобы найти всех клиентов, которые не оформили ни одного заказа, используется следующий запрос:
Объяснение SQL объединений JOIN: LEFT/RIGHT/INNER/OUTER
Разберем пример. Имеем две таблицы: пользователи и отделы.
В результате отсутствуют:
Внутреннее объединение INNER JOIN (синоним JOIN, ключевое слово INNER можно опустить).
Выбираются только совпадающие данные из объединяемых таблиц.
Чтобы получить данные, которые подходят по условию частично, необходимо использовать
Такое объединение вернет данные из обеих таблиц (совпадающие по условию объединения) ПЛЮС дополнит выборку оставшимися данными из внешней таблицы, которые по условию не подходят, заполнив недостающие данные значением NULL.
Получаем полный список пользователей и сопоставленные департаменты.
в выборке останется только 3#Александр, так как у него не назначен департамент.
рис. Left outer join с фильтрацией по полю
RIGHT OUTER JOIN вернет полный список департаментов (правая таблица) и сопоставленных пользователей.
Дополнительно можно отфильтровать данные, проверяя их на NULL.
В нашем примере указав WHERE u.id IS null, мы выберем департаменты, в которых не числятся пользователи. (3#Финансы)
Все примеры вы можете протестировать здесь:
Cross/Full Join
FULL JOIN возвращает `объединение` объединений LEFT и RIGHT таблиц, комбинируя результат двух запросов.
CROSS JOIN возвращает перекрестное (декартово) объединение двух таблиц. Результатом будет выборка всех записей первой таблицы объединенная с каждой строкой второй таблицы. Важным моментом является то, что для кросса не нужно указывать условие объединения.
Дублирование строк при использовании JOIN
При использовании объединения новички часто забывают что результирующая выборка может содержать дублирующиеся данные!
Если вам нужна одна запись, делайте объединение с подзапросом
Self Join
Выборка из одной и той же таблицы для нескольких условий.
Рассмотрим задачку от яндекса:
Есть таблица товаров.
Она содержит следующие значения.
Напишите запрос, выбирающий уникальные пары `id` товаров с одинаковыми `name`, например:
При решении задачи необходимо учесть, что пары (x,y) и (y,x) — одинаковы.
— или без группировки (быстрее)
Объединяем таблицы ya_goods по одинаковому полю `name`, группируем по уникальным idентификаторам и получаем результат.
Множественное объединение multi join
Пригодится нам, если необходимо выбрать более одного значения из таблиц для нескольких условий.
Пример: выбрать товары,
добавленные после 17/01/2009 в следующих вариантах:
— вес=310, объем=300
— вес=35, объем=15
— вес=45, объем=25
— вес=200, объем=250
INNER JOIN product2options p2o1 ON p.id = p2o1.product_id
INNER JOIN product_options po1 ON po1.id = p2o1.option_id
INNER JOIN product2options p2o2 ON p.id = p2o2.product_id
INNER JOIN product_options po2 ON po2.id = p2o2.option_id
id title created_at P1 value P2 value
2 Ложка 2009-01-18 20:00:00 Вес 35 Объем 15
3 Тарелка 2009-01-19 20:00:00 Вес 310 Объем 300
2 Ложка 2009-01-18 20:00:00 Вес 45 Объем 25
— не попадает по дате
1 Кружка 2009-01-17 20:00:00 Объем 250 Вес 200
UPDATE и JOIN
Объединение можно использовать совместно с UPDATE.
Например, имеем таблицу houses (id, title, area). Нужно выбрать title, если в нем встречается `число м2`, заменить поле area, если оно меньше. Т.к. в mysql отстутсутствует поддержка регулярных выражений, нужно немного поколдовать с locate и substr.
В подзапросе выбираем интересующие нас данные, и в финальной стадии осуществляем обновление данных подходящий по критерию (p5 > area).
FROM ga_pageviews
WHERE title like ‘ % м2 % ‘
) calc USING ( `id` )
SET base. area = calc.p5
WHERE base. area calc.p5
DELETE и JOIN
Рассмотрим пример с удалением дубликатов. Есть таблица tableWithDups (id, email). Нужно удалить строки с одинаковыми email:
Последние два примера не совместимы с ANSI SQL, но работают в mySQL.
За бортом статьи остались смежные объединениям (а также специфичные для определенных базданных темы):
SELF JOIN, FULL OUTER JOIN, CROSS JOIN (CROSS [OUTER] APPLY), операции над множествами UNION [ALL], INTERSECT, EXCEPT и т.д.
@tags: sql, mysql, sql server, oracle, sqlite, postgresql
Labdes
Кроме обычных простых запросов с простыми условиями язык SQL позволяет составлять довольно сложные выражения, на вил которых порой страшно смотреть, такими непонятными они выглядят. Однако такие запросы встречаются не очень часто, и следующий уровень сложности после обычного SELECT на мой взгляд идет команда JOIN. Давайте разберемся как с ней работать.
Для начала давайте посмотрим простейшие часто употребимые запросы.
Теперь перейдем непосредственно к примерам JOIN:
Очень популярная задача где используется команда JOIN это объединение нескольких таблиц имеющий какой то общий признак. Рассмотрим пример. Допустим у нас есть две таблицы. В первой хранятся данные об имени и адресе юзера и также есть колонка user_id. Во второй колонке у нас также есть колонка user_id и колонка с домашним индексом юзера.
Чтобы было еще понятнее, то этот запрос можно переписать классическим образом:
Таким образом можно получить данные из нескольких таблиц, а если есть дополнительное условие то допишем и его:
Если окунуться в теорию, то добавим что есть следующие варианты JOIN:
Тут будет уместно нарисовать знаменитые кружочки:
INNER JOIN
возвращает пересечение двух множеств
Отражением INNER JOIN является OUTER JOIN. Нам предоставлено три типа OUTER JOIN – FULL, LEFT и RIGHT. Слово OUTER писать не обязательно.
FULL JOIN
Объединяет два множества
FULL JOIN вернет ВСЕ записи из таблиц table и table2, без повторяющихся данных. Где данных нет, будет подставленно NULL.
LEFT JOIN
Возвращает данные из левой таблицы, а также данные из правой, которые пересекаются с левой.
Если данных из правой таблицы будет не хватать, то подставится NULL значение.
RIGHT JOIN – как вы наверное поняли, вернет все значения из правой таблицы и пересекающиеся данные из левой.
Исключения
Если нам понадобятся данные из первой таблицы для которых нет данных в правой, то нам просто надо добавить условие WHERE
Множественные JOIN
С помощью JOIN можно соединить не только 2 таблицы, а сколько надо. Если вам надо соединить 2 таблицы, то потребуется 2 команды JOIN. Но не стоит впадать в крайность и объединять кучу таблиц, все это ощутимо скажется на производительности, поэтому иногда лучше выполнить несколько подзапросов. Пример соединения трех таблиц:
Что же, надеюсь перечисленные простые примеры JOIN помогли вам разобраться с этим оператором.