在 SQL 中，为啥这个 JOIN 会两次返回键列？

Posted 2023-02-24

【中文标题】在 SQL 中，为啥这个 JOIN 会两次返回键列？

【英文标题】：in SQL, why is this JOIN returning the key column twice?在 SQL 中，为什么这个 JOIN 会两次返回键列？

【发布时间】：2017-12-31 21:12:41

【问题描述】：

如果这是一个愚蠢的问题，我很抱歉，但我似乎无法理解它。我对 SQL 很陌生，这种行为在 R 或 Pandas 或我习惯使用的其他东西中会很奇怪。

基本上，我在两个不同的数据库中有两个表，有一个公共键user_id。我想加入所有列

SELECT * FROM db1.first_table t1 
JOIN db2.second_table t2 
ON t1.user_id = t2.user_id

很好，它有效。除了有两个（相同的）列称为user_id。这并不重要，除非我在 pyspark 中执行此操作，并且当我尝试将连接的表导出到平面文件时，我收到一个错误，即其中两列具有相同的名称。有解决方法，但我只是想知道是否有人可以解释为什么连接返回 both user_id 列。看起来它是一个内部连接，所以根据定义，列是相同的。为什么会同时返回？

作为一个附带问题，有没有一种简单的方法可以避免这种行为？

提前致谢！

【问题讨论】：

因为“select *”正在返回两个表中的所有列。如果你需要限制，那么明确定义你想要的table.columns

因为您使用的是SELECT *，这意味着它会返回连接中每个表的每一列

解决方法？使用select * 实际上不是很好的做法，您应该始终定义要检索的列。这不是一种解决方法——你应该这样做！

我唯一的问题是，这两个表实际上都有超过 1000 列。我可以把它们都列出来，但它会有点乏味，更不用说丑陋了。你能做 SELECT * EXCEPT user_id 吗？

【参考方案1】：

SELECT * 返回查询的所有表中的所有列。这包括两个 user_id 列 - 一个来自表 A，一个来自表 B。

最好的做法是列出您要专门返回的列名，但缩短列表的另一种选择是：

SELECT TableA.*, 
       TableB.col1, 
       TableB.col2, 
       ...rest of B columns except user_id

【讨论】：

这不可能是最好的方法吗？在数据科学中，像提出这个问题的人一样，我经常有 1000 多列。祝你好运手动列出所有这些...

@Thomas 在 SQL 中，这是唯一的方法。有很多方法可以生成列选择，而无需手动输入，但问题是，“在 SQL 中”是否有解决此行为的方法，但没有。

this answer 怎么样？ USING 而不是 ON 似乎可以解决问题？ （诚​​实的问题，我对 SQL 的了解不够深入，无法知道任何潜在的陷阱）

另见this excellent and highly upvoted answer

@Thomas 这些都是好点，只是USING 并非在所有 SQL 风格中都可用。鉴于pyspark 标签，我认为您的答案是正确的。

【参考方案2】：

所有这些答案（除了 OP 自己写的答案）似乎都假设我们在非常小的表上进行操作，我们可以手动输入我们需要的每一列。

PySpark 中最简单的解决方案是使用 DataFrame 连接语法：

df = left_df.join(right_df, ["name"])

这不会复制列并且表现得像熊猫合并。如果没有特殊原因必须将其编写为 sql 命令，我会推荐这个。对比一下

df = left_df.join(right_df, left.name == right.name) 

其行为类似于 SQL 连接并保留两列！

这也适用于 Scala 和 R，see here。

另一种解决方案是将第二个目标列重命名为“target_dataframe2”之类的名称，然后加入 sql，然后再次简单地删除“target_dataframe2”。

【讨论】：

谢谢，这很有帮助。 spark 命令是返回两个 user_id cols 还是更像 pandas 合并（即只保留一份连接键的副本）？

这取决于你如何使用它：如果你如上所述使用它（只是列名），它的行为就像熊猫。如果您像这样提及这两个列：left_df.name == right_df.name，它会给您两个列。

【参考方案3】：

您可以减少引用所需字段的字段数量。

现在你有

  SELECT *

等于

  SELECT t1.*, t2.*

也许你想要类似的东西

  SELECT t1.*, t2.field1, t2.field2 ...

【参考方案4】：

这是因为您使用的是Select *。当在SELECT 之后仅定义* 时，它将返回两个表中的所有列。您必须定义列名。始终定义要显示的列。你可以这样做：

SELECT t1.userid, t1.ColumnName1, t2.ColumnName2
FROM db1.first_table t1 
INNER JOIN db2.second_table t2 ON t1.user_id = t2.user_id

*可以通过以下方式使用：

以下查询将返回两个表中的所有列：

SELECT *
FROM db1.first_table t1 
INNER JOIN db2.second_table t2 ON t1.user_id = t2.user_id

以下查询将返回 first_table 表中的所有列：

SELECT t1.*
FROM db1.first_table t1 
INNER JOIN db2.second_table t2 ON t1.user_id = t2.user_id

以下查询将返回 Second_table 表中的所有列：

SELECT t2.*
FROM db1.first_table t1 
INNER JOIN db2.second_table t2 ON t1.user_id = t2.user_id

此外，您可以通过这种方式从一个表中获取所有列，并从另一个表中获取某些列：

SELECT t1.*, t2.ColumnName
FROM db1.first_table t1 
INNER JOIN db2.second_table t2 ON t1.user_id = t2.user_id

【参考方案5】：

好的，我想出了一种无需输入所有列名的方法（正如我在 cmets 中提到的，总共有大约 5k 列）。

这是特定于 pyspark 的，但我只是将列名导出到 csv 并加载它们并执行以下操作：

with open("t1_cols.csv") as data_file:    
    t1_cols = data_file.read().split('\n')
with open("t2_cols.csv") as data_file:    
    t2_cols = data_file.read().split('\n')

sql = 'SELECT t1.user_id, t1.' + ', t1.'.join(t1_cols) + \
', t2.' + ', t2.'.join(t2_cols) + ' ' + \
'FROM db1.first_table t1 JOIN db2.second_table t2 ON t1.user_id = t2.user_id'

df = sqlContext.sql(sql)

有点讨厌，但它确实有效。

另外，我接受了第一个答案，因为上述所有答案在技术上都是正确的，而且那是第一个。感谢您的帮助！

【参考方案6】：

如果您只想打印一列 user_id，那么您应该使用带有 USING 关键字的内连接。

当您将USING 关键字与列名一起使用时，它会从两个表中过滤掉该公共列并仅显示一个。但是，当您将ON 与条件t1.user_id = t2.user_id 一起使用时，这只是条件中使用了同名列的巧合。

ON 也用于比较两个表的不同列，因此它不会根据条件过滤掉列。所以，如果你想在加入后只显示一次公共列，那么你应该使用USING关键字。