지금까지, 우리의 쿼리는 한 번에 하나의 젠 토토에만 액세스했습니다. 쿼리는 한 번에 여러 젠 토토에 액세스하거나 젠 토토의 여러 행이 동시에 처리되는 방식으로 동일한 젠 토토에 액세스 할 수 있습니다. 한 번에 동일하거나 다른 젠 토토의 여러 행에 액세스하는 쿼리를 A라고합니다.Join쿼리. 예를 들어, 모든 날씨 기록을 관련 도시의 위치와 함께 나열하고 싶다고 가정 해보십시오. 그렇게하려면를 비교해야합니다.City각 행의 열날씨젠 토토이름도시젠 토토,이 값이 일치하는 행 쌍을 선택합니다.
참고 :이것은 개념적 모델 일뿐입니다. 결합은 일반적으로 가능한 각 행 쌍을 실제로 비교하는 것보다보다 효율적인 방식으로 수행되지만 사용자에게는 보이지 않습니다.
이것은 다음 쿼리에 의해 달성됩니다 :
선택 *
날씨, 도시
여기서 도시 = 이름;
도시 | temp_lo | temp_hi | prcp | 날짜 | 이름 | 위치 --------------+--------+---------+-------+---------------------------------------------------------------------- 샌프란시스코 | 46 | 50 | 0.25 | 1994-11-27 | 샌프란시스코 | (-194,53) 샌프란시스코 | 43 | 57 | 0 | 1994-11-29 | 샌프란시스코 | (-194,53) (2 줄)
결과 세트에 대해 두 가지를 관찰하십시오.
Hayward시에 대한 결과 행은 없습니다. 이것은에 일치하는 항목이 없기 때문입니다.도시Hayward의 젠 토토이므로 결합은의 타의 추종을 불허하는 행을 무시합니다날씨젠 토토. 우리는 이것이 어떻게 해결 될 수 있는지 곧 볼 것입니다.
도시 이름을 포함하는 두 개의 열이 있습니다. 이것은의 열 목록이기 때문에 정확합니다.날씨및도시젠 토토이 연결되었습니다. 실제로 이것은 바람직하지 않기 때문에 사용하기보다는 출력 열을 명시 적으로 나열하고 싶을 것입니다.*:
City, Temp_lo, Temp_hi, PRCP, 날짜, 위치
날씨, 도시
여기서 도시 = 이름;운동 :이 쿼리의 의미론을 결정하려고 시도합니다여기서절이 생략 됨.
열에는 모두 다른 이름을 가지기 때문에 구문 분석기는 자신이 속한 젠 토토을 자동으로 발견했습니다. 두 젠 토토에 중복 열 이름이있는 경우Qualify당신이 의미하는 것을 보여줄 열 이름,
Weather.city, Weather.temp_lo, Weather.temp_hi, 선택
Weather.prcp, weather.date, 도시
날씨, 도시
여기서 도시 .name = weather.city;
가입 쿼리의 모든 열 이름을 자격을 갖추는 것은 좋은 스타일로 간주되므로 중복 열 이름이 나중에 젠 토토 중 하나에 추가되면 쿼리가 실패하지 않도록합니다..
지금까지 보이는 종류의 쿼리 가입 도이 대안 형식으로 작성할 수 있습니다.
선택 *
날씨 내부에서 도시로 가입합니다 (weather.city = cities.name);
이 구문은 위의 것만 큼 일반적으로 사용되지는 않지만 다음 주제를 이해하는 데 도움이되도록 여기에 표시합니다.
이제 Hayward 레코드를 다시 얻을 수있는 방법을 알아낼 것입니다. 쿼리가 원하는 것은를 스캔하는 것입니다.날씨젠 토토과 각 행마다 일치하는 것을 찾습니다도시행 (S). 일치하는 행이 발견되지 않으면 일부를 원합니다"빈 값"도시젠 토토의 열. 이런 종류의 쿼리는입니다.외부 조인. (지금까지 본 조인은 내부 조인입니다.) 명령은 다음과 같습니다.
선택 *
날씨에서 왼쪽 외부의 도시에 가입 (weather.city = cities.name);
도시 | temp_lo | temp_hi | prcp | 날짜 | 이름 | 위치
--------------+--------+---------+-------+----------------------------------------------------------------------
헤이워드 | 37 | 54 | | 1994-11-29 | |
샌프란시스코 | 46 | 50 | 0.25 | 1994-11-27 | 샌프란시스코 | (-194,53)
샌프란시스코 | 43 | 57 | 0 | 1994-11-29 | 샌프란시스코 | (-194,53)
(3 줄)
이 쿼리는 A라고합니다.왼쪽 외부 조인조인 연산자의 왼쪽에 언급 된 젠 토토은 적어도 한 번은 출력에 각 행을 갖기 때문에 오른쪽의 젠 토토은 왼쪽 젠 토토의 일부 행과 일치하는 행 출력 만 갖습니다. 오른쪽 젠 토토 일치가없는 왼쪽 젠 토토 행을 출력 할 때 비어있는 (NULL) 값이 오른쪽 젠 토토 열에 대체됩니다.
운동 :오른쪽 외부 조인 및 전체 외부 조인도 있습니다. 그 일이 무엇을하는지 알아보십시오.
우리는 또한 젠 토토에 합류 할 수 있습니다. 이것을 A라고합니다.셀프 조인. 예를 들어, 다른 날씨 기록의 온도 범위에있는 모든 날씨 기록을 찾고 싶다고 가정 해 봅시다. 그래서 우리는를 비교해야합니다.temp_loandtemp_hi각각의 열날씨행으로 행temp_loandtemp_hi기타 모든 열날씨행. 다음 쿼리 로이 작업을 수행 할 수 있습니다.
w1.city, w1.temp_lo는 낮은 상태, w1.temp_hi As High, W1.temp_lo를 선택하십시오.
w2.city, w2.temp_lo는 낮고, w2.temp_hi는 높다
날씨 W1, 날씨 W2에서
여기서 w1.temp_lo <w2.temp_lo
및 w1.temp_hi w2.temp_hi;
도시 | 낮음 | 높은 | 도시 | 낮음 | 높은
---------------+-----+-------+-----------------------------------
샌프란시스코 | 43 | 57 | 샌프란시스코 | 46 | 50
헤이워드 | 37 | 54 | 샌프란시스코 | 46 | 50
(2 줄)
여기서 우리는 날씨 젠 토토을로 바 꾸었습니다.W1andW2가입의 왼쪽과 오른쪽을 구별 할 수 있습니다. 다른 쿼리에서 이러한 종류의 별명을 사용하여 일부 타이핑을 저장할 수도 있습니다 (예 :
선택 *
날씨 W, 도시 c
여기서 w.city = c.name;
당신은이 스타일의 약어를 자주 만날 것입니다.