MSSQL Join的使用
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了MSSQL Join的使用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
假设我们有下面两张表。表A在左边,表B在右边。我们给它们各四条记录。
id name id name -- ---- -- ---- 1 Pirate 1 Rutabaga 2 Monkey 2 Pirate 3 Ninja 3 Darth Vader 4 Spaghetti 4 Ninja
1、内联合(inner join)只生成同时匹配表A和表B的记录集。结果如下:
SELECT * FROM TableA INNER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name id name id name -- ---- -- ---- 1 Pirate 2 Pirate 3 Ninja 4 Ninja
2、全外联合(full outer join)生成表A和表B里的记录全集,包括两边都匹配的记录。如果有一边没有匹配的,缺失的这一边为null。结果如下:
SELECT * FROM TableA FULL OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name id name id name -- ---- -- ---- 1 Pirate 2 Pirate 2 Monkey null null 3 Ninja 4 Ninja 4 Spaghetti null null null null 1 Rutabaga null null 3 Darth Vader
3、左外联合(left outer join)生成表A的所有记录,包括在表B里匹配的记录。如果没有匹配的,右边将是null。结果如下:
SELECT * FROM TableA LEFT OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name id name id name -- ---- -- ---- 1 Pirate 2 Pirate 2 Monkey null null 3 Ninja 4 Ninja 4 Spaghetti null null
为了生成只在表A里而不在表B里的记录集,我们用同样的左外联合,然后用where语句排除我们不想要的记录。结果如下:
SELECT * FROM TableA LEFT OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name WHERE TableB.id IS null id name id name -- ---- -- ---- 2 Monkey null null 4 Spaghetti null null
4、右外联合(right outer join)生成表B的所有记录,包括在表A里匹配的记录。如果没有匹配的,左边将是null。结果如下:
SELECT * FROM TableA
RIGHT OUTER JOIN TableB
ON TableA.name = TableB.name
id name id name
-- ---- -- ----
null null 1 Rutabaga
1 Pirate 2 Pirate
null null 3 Darth Vader
3 Ninja 4 Ninja
5、为了生成对于表A和表B唯一的记录集,我们用同样的全外联合,然后用where语句排除两边都不想要的记录。结果如下:
SELECT * FROM TableA FULL OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name WHERE TableA.id IS null OR TableB.id IS null id name id name -- ---- -- ---- 2 Monkey null null 4 Spaghetti null null null null 1 Rutabaga null null 3 Darth Vader
6、还有一种笛卡尔积或者交叉联合(cross join),这个把“所有”联接到“所有”,产生4乘4=16行,远多于原始的集合。
下表显示每种外部联接(outer join)匹配时保留数据行的情况:
联接类型 |
保留数据行 |
A left outer join B |
all A rows |
A right outer join B |
all B rows |
A full outer join B |
all A and B rows |
以上是关于MSSQL Join的使用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
MSSql (Compact) DELETE-Query with JOIN
spark关于join后有重复列的问题(org.apache.spark.sql.AnalysisException: Reference '*' is ambiguous)(代码片段