发布于 2015-07-12 03:00:57 | 296 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理
PostgreSQL的联接(Joins)子句用于从两个或多个数据库中的表的记录相结合。一个JOIN是一种手段,从两个表中使用常见于每个值相结合的字段。
在PostgreSQL的Join 类型是::
CROSS JOIN
INNER JOIN
LEFT OUTER JOIN
RIGHT OUTER JOIN
FULL OUTER JOIN
在我们开始之前,让我们考虑两个表COMPANY 和DEPARTMENT。我们已经看到了INSERT语句来填充COMPANY表。所以只是让我们假设公司表的记录列表:
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
另一张表是部门有以下定义:
CREATE TABLE DEPARTMENT(
ID INT PRIMARY KEY NOT NULL,
DEPT CHAR(50) NOT NULL,
EMP_ID INT NOT NULL
);
这里是填充DEPARTMENT表的INSERT语句列表:
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 );
最后,我们已经按照部门表中的记录列表:
id | dept | emp_id
----+-------------+--------
1 | IT Billing | 1
2 | Engineering | 2
3 | Finance | 7
交叉连接匹配的第一个表与第二个表中的每一行的每一行。如果输入表,结果表x和y列,分别有X + Y列。由于交叉联接有可能产生非常大的表,必须谨慎,只在适当的时候使用它们。
以下是CROSS JOIN的语法:
SELECT ... FROM table1 CROSS JOIN table2 ...
根据上面的表上,我们可以写一个交叉连接如下:
testdb=# SELECT EMP_ID, NAME, DEPT FROM COMPANY CROSS JOIN DEPARTMENT;
上面的查询会产生以下结果:
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创建一个新的结果表,通过结合两个表(表1和表2)根据联接谓词的列值。查询比较table1中的每一行,每一行表2,找到所有对满足连接谓词的行。当联接谓词满足table1和table2每个对相匹配的行,列的值合并成一个结果行。
内部联接联接类型是最常见的,并且是默认的联接类型。您可以使用可选INNER关键字。
以下是INNER JOIN的语法:
SELECT table1.column1, table2.column2...
FROM table1
INNER JOIN table2
ON table1.common_filed = table2.common_field;
根据上面的表,我们可以写一个内部联接如下:
testdb=# SELECT EMP_ID, NAME, DEPT FROM COMPANY INNER JOIN DEPARTMENT
ON COMPANY.ID = DEPARTMENT.EMP_ID;
上面的查询会产生以下结果:
emp_id | name | dept
--------+-------+------------
1 | Paul | IT Billing
2 | Allen | Engineering
OUTER JOIN是一个扩展的INNER JOIN。 SQL标准定义了三种类型的外联接:左,右,并充分和PostgreSQL支持所有这些。
LEFT OUTER JOIN的情况下,先进行内部联接。然后,表T1中的每一行并不满足连接条件的T2表中的任何行,参加行加上T2的列中的空值。因此,加入表总是至少有一个排T1中的每一行。
以下是LEFT OUTER JOIN的语法:
SELECT ... FROM table1 LEFT OUTER JOIN table2 ON conditional_expression ...
根据上面的表上,我们可以写一个内部联接如下:
testdb=# SELECT EMP_ID, NAME, DEPT FROM COMPANY LEFT OUTER JOIN DEPARTMENT
ON COMPANY.ID = DEPARTMENT.EMP_ID;
上面的查询会产生以下结果:
emp_id | name | dept
--------+-------+------------
1 | Paul | IT Billing
2 | Allen | Engineering
| James |
| David |
| Paul |
| Mark |
| Teddy |
| James |
首先,进行内部联接。然后,T2表中的每一行并不满足连接条件的在T1表中的任何行,参加行添加T1的列中的空值。这是跟左连接相反的,将永远有一个结果表行T2中的每一行。
以下是LEFT OUTER JOIN的语法:
SELECT ... FROM table1 RIGHT OUTER JOIN table2 ON conditional_expression ...
根据上面的表上,我们可以写一个内部联接如下:
testdb=# SELECT EMP_ID, NAME, DEPT FROM COMPANY RIGHT OUTER JOIN DEPARTMENT
ON COMPANY.ID = DEPARTMENT.EMP_ID;
上面的查询会产生以下结果:
emp_id | name | dept
--------+-------+--------
1 | Paul | IT Billing
2 | Allen | Engineering
7 | | Finance
首先,进行内部联接。然后,表T1中的每一行并不满足连接条件的T2表中的任何行,参加行加上T2的列中的空值。此外,T2的每一行并不满足连接条件的T1中的任何行,在T1的列用空值添加一个连接行。
以下是FULL OUTER JOIN的语法:
SELECT ... FROM table1 FULL OUTER JOIN table2 ON conditional_expression ...
根据上面的表上,我们可以写一个内部联接如下:
testdb=# SELECT EMP_ID, NAME, DEPT FROM COMPANY FULL OUTER JOIN DEPARTMENT
ON COMPANY.ID = DEPARTMENT.EMP_ID;
上面的查询会产生以下结果:
emp_id | name | dept
--------+-------+---------------
1 | Paul | IT Billing
2 | Allen | Engineering
7 | | Finance
| James |
| David |
| Paul |
| Mark |
| Teddy |
| James |