BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по PostgreSQL » Руководство по PostgreSQL » PostgreSQL - операторы JOINS

PostgreSQL - операторы JOINS

Операторы Joins используются для объединения записей из двух или более таблиц  в базе данных. JOIN - это средство объединения полей из двух таблиц с использованием значений, общих для каждой из этих таблиц.

Типы Join в PostgreSQL:

  • CROSS JOIN
  • INNER JOIN
  • LEFT OUTER JOIN
  • RIGHT OUTER JOIN
  • FULL OUTER JOIN

 

Прежде чем продвинуться дальше, рассмотрим две таблицы, COMPANY и DEPARTMENT. Мы уже видели команды INSERT для «заселения» таблицы COMPANY. Давайте представим записи в таблице COMPANY следующим образом:

 id | name  | age | address   | salary | join_date
----+-------+-----+-----------+--------+-----------
  1 | Paul  |  32 | California|  20000 | 2001-07-13
  3 | Teddy |  23 | Norway    |  20000 |
  4 | Mark  |  25 | Rich-Mond |  65000 | 2007-12-13
  5 | David |  27 | Texas     |  85000 | 2007-12-13
  2 | Allen |  25 | Texas     |        | 2007-12-13
  8 | Paul  |  24 | Houston   |  20000 | 2005-07-13
  9 | James |  44 | Norway    |   5000 | 2005-07-13
 10 | James |  45 | Texas     |   5000 | 2005-07-13

 

Другая таблица – DEPARTMENT имеет следующее описание:

CREATE TABLE DEPARTMENT(
   ID INT PRIMARY KEY      NOT NULL,
   DEPT           CHAR(50) NOT NULL,
   EMP_ID         INT      NOT NULL
);

 

Список INSERT для «заселения» таблицы DEPARTMENT:

INSERT INTO DEPARTMENT (ID, DEPT, EMP_ID)
VALUES (1, 'IT Billing', 1 );

INSERT INTO DEPARTMENT (ID, DEPT, EMP_ID)
VALUES (2, 'Engineering', 2 );
 
INSERT INTO DEPARTMENT (ID, DEPT, EMP_ID)
VALUES (3, 'Finance', 7 );

 

Наконец, в таблице DEPARTMENT появятся следующие записи:

 id | dept        | emp_id
----+-------------+--------
  1 | IT Billing  |  1
  2 | Engineering |  2
  3 | Finance     |  7

 

CROSS JOIN

CROSS JOIN сочетает каждую строку первой таблицы с каждой строкой второй таблицы. Если входные таблицы имеют столбцы x и y соответственно, результирующая таблица будет иметь столбцы x+y. Поскольку CROSS JOIN может генерировать чрезвычайно большие таблицы, следует соблюдать осторожность и использовать его только в случае необходимости.

Базовый синтаксис CROSS JOIN:

SELECT ... FROM table1 CROSS JOIN table2 ...

 

На основании приведенных выше таблиц мы можем записать CROSS JOIN следующим образом:

testdb=# SELECT EMP_ID, NAME, DEPT FROM COMPANY CROSS JOIN DEPARTMENT;

 

Результат будет следующим:

emp_id| name  |  dept
------|-------|--------------
    1 | Paul  | IT Billing
    1 | Teddy | IT Billing
    1 | Mark  | IT Billing
    1 | David | IT Billing
    1 | Allen | IT Billing
    1 | Paul  | IT Billing
    1 | James | IT Billing
    1 | James | IT Billing
    2 | Paul  | Engineering
    2 | Teddy | Engineering
    2 | Mark  | Engineering
    2 | David | Engineering
    2 | Allen | Engineering
    2 | Paul  | Engineering
    2 | James | Engineering
    2 | James | Engineering
    7 | Paul  | Finance
    7 | Teddy | Finance
    7 | Mark  | Finance
    7 | David | Finance
    7 | Allen | Finance
    7 | Paul  | Finance
    7 | James | Finance
    7 | James | Finance

 

INNER JOIN

INNER JOIN создает новую таблицу результатов, объединяя значения столбцов двух таблиц (таблица1 и таблица2) на основе предиката. Запрос сравнивает каждую строку таблицы table1 с каждой строкой таблицы table2, чтобы найти все пары строк, которые удовлетворяют предикату. Когда предикат соблюден, значения столбца для каждой совпавшей пары строк table1 и table2 объединяются в результирующую строку.

INNER JOIN – самый распространенный оператор, использующийся по умолчанию. Можете использовать ключевое слово INNER по желанию.

Базовый синтаксис INNER JOIN выглядит следующим образом:

SELECT table1.column1, table2.column2...
FROM table1
INNER JOIN table2
ON table1.common_filed = table2.common_field;

 

С учетом выше упомянутых таблиц запишем INNER JOIN следующим образом:

testdb=# SELECT EMP_ID, NAME, DEPT FROM COMPANY INNER JOIN DEPARTMENT
        ON COMPANY.ID = DEPARTMENT.EMP_ID;

 

Результат будет следующим:

 emp_id | name  | dept
--------+-------+------------
      1 | Paul  | IT Billing
      2 | Allen | Engineering

 

LEFT OUTER JOIN

OUTER JOIN - расширение INNER JOIN. Стандарт SQL определяет три типа OUTER JOIN: LEFT, RIGHT, и FULL; PostgreSQL поддерживает все эти три типа.

В случае LEFT OUTER JOIN, сначала выполняется inner join. Затем для каждой строки в таблице T1, которая не удовлетворяет условию соединения с какой-либо строкой в ​​таблице T2, добавляется присоединяемая строка со значениями NULL в столбцах T2. Таким образом, в объединенной таблице всегда есть, по крайней мере, одна строка для каждой строки в T1.

Синтаксис  LEFT OUTER JOIN:

SELECT ... FROM table1 LEFT OUTER JOIN table2 ON conditional_expression ...

 

На основе двух выше упомянутых таблиц запишем inner join следующим образом:

testdb=# SELECT EMP_ID, NAME, DEPT FROM COMPANY LEFT OUTER JOIN DEPARTMENT
   ON COMPANY.ID = DEPARTMENT.EMP_ID;

 

Результат будет следующим:

 emp_id | name  | dept
--------+-------+------------
      1 | Paul  | IT Billing
      2 | Allen | Engineering
        | James |
        | David |
        | Paul  |
        | Mark  |
        | Teddy |
        | James |

 

RIGHT OUTER JOIN

Для начала выполняется  inner join. Затем для каждой строки в таблице T2, которая не удовлетворяет условию соединения с какой-либо строкой в ​​таблице T1, добавляется присоединяемая строка со значениями NULL в столбцах T1. Это обратная сторона левого соединения; в таблице результатов всегда будет строка для каждой строки в T2.

Синтаксис RIGHT OUTER JOIN:

SELECT ... FROM table1 RIGHT OUTER JOIN table2 ON conditional_expression ...

 

Запишем inner join следующим образом:

testdb=# SELECT EMP_ID, NAME, DEPT FROM COMPANY RIGHT OUTER JOIN DEPARTMENT
   ON COMPANY.ID = DEPARTMENT.EMP_ID;

 

Результат будет следующим:

 emp_id | name  | dept
--------+-------+--------
      1 | Paul  | IT Billing
      2 | Allen | Engineering
      7 |       | Finance

 

FULL OUTER JOIN

Сначала выполняется inner join. Затем для каждой строки в таблице T1, которая не удовлетворяет условию соединения с какой-либо строкой в ​​таблице T2, добавляется присоединяемая строка со значениями NULL в столбцах T2. Кроме того, для каждой строки T2, которая не удовлетворяет условию соединения с какой-либо строкой в ​​T1, добавляется объединенная строка со значениями NULL в столбцах T1.

Синтаксис FULL OUTER JOIN:

SELECT ... FROM table1 FULL OUTER JOIN table2 ON conditional_expression ...

 

Запишем inner join следующим образом:

testdb=# SELECT EMP_ID, NAME, DEPT FROM COMPANY FULL OUTER JOIN DEPARTMENT
   ON COMPANY.ID = DEPARTMENT.EMP_ID;

 

Результат будет следующим:

 emp_id | name  | dept
--------+-------+---------------
      1 | Paul  | IT Billing
      2 | Allen | Engineering
      7 |       | Finance
        | James |
        | David |
        | Paul  |
        | Mark  |
        | Teddy |
        | James |

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Ограничения в PostgreSQL
Следующая статья →
PostgreSQL – операторы UNIONS
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • НПФ «Будущее» — один из крупнейших негосударственных пенсионных фондов России, предоставляющий услуги по пенсионному обеспечению и накоплениям. Фонд активно внедряет цифровые технологии для повышения качества обслуживания клиентов.

  • ООО "Интернэшнл Ресторант Брэндс" – это крупнейший франчайзинговый партнер компании Yum! Brands Russia & CIS в России, отвечающий за рост и развитие бренда KFC на территории РФ. На сегодняшний день у компании более 350 ресторанов. Ежедневно в рестораны приходит 200 000+ гостей.

  • «ПрофХолод» — крупнейший в России производитель сэндвич-панелей с пенополиуретаном. 

  • ООО «Модум-Транс» — независимый оператор грузовых железнодорожных перевозок, лидирующий по количеству инновационного парка на сети РЖД.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.