En lett innføring i foreninger (JOINs) i SQL

Transkript

1 En lett innføring i foreninger (JOINs) i SQL Noen ord om forening (JOIN)! 2 JOINs til gjennomgang! 3 1. INNER JOIN! 3 Eksempel på [INNER] JOIN! 4 NATURAL JOIN! 5 Eksempel på NATURAL JOIN! 5 2. LEFT [OUTER] JOIN! 6 Eksempel på LEFT [OUTER] JOIN! 6 3. RIGHT [OUTER] JOIN! 8 Eksempel på RIGHT [OUTER] JOIN! 8 4. FULL OUTER JOIN! 10 Eksempel på FULL OUTER JOIN! CROSS JOIN! 11 Eksempel på CROSS JOIN! 11 Referanser! 13 Revisjoner av dette dokumentet! 13 Mikael Brevik! Side: 1 av 13

2 Noen ord om forening (JOIN) En forening, eller JOIN som det heter i SQL, er en rasjonell operator på lik linje som utvelgelse av kolonner (projeksjon) eller rader (seleksjon) som skal vises. Det er en operasjon på relasjons-databaser som brukes til å koble sammen to eller flere tabeller i en database - igjennom en felles kolonne. Ofte vil det være primærnøkkelen og fremmednøkkelen som blir brukt som bindeledd, men det er også mulig å forene tabeller med bruk av andre felt. Utover i denne artikkelen kommer jeg til å bruke en rød tråd av eksempler. Det betyr at jeg tar utgangspunkt i de samme tabellene gjennom hele teksten. Disse tabellene ser slik ut (på rasjonell form):! postal_no(zip, place);! person (pid, name, surname, address, zip*); Vi vet at understreket attributter er primærnøkler og de merket med en astriks (*) er fremmednøkler. Zip-feltet person i er valgfritt (NULL). Vi har her en en-til-mange sammenheng. Tabellen postal_no inneholder informasjon over alle postnummer i Norge og ser slik ut: SELECT zip, place FROM postal_no; zip place ASKIM 1815 ASKIM 1816 SKIPTVET 1820 SPYDEBERG rows in set (0.00 sec) Tabellen person inneholder forskjellige personer: SELECT * FROM person; pid name surname zip address Kari Berg 6490 Eideveien 2 Ola Nordmann 7030 E.C. Dahls Gate 3 John Doe NULL NULL Mikael Brevik! Side: 2 av 13

3 JOINs til gjennomgang 1. INNER JOIN og NATURAL JOIN 2. LEFT OUTER JOIN 3. RIGHT OUTER JOIN 4. FULL OUTER JOIN 5. CROSS JOIN (noen kjappe ord) I gjennomgangen vil jeg for JOIN-setningene (1. til 4.) alltid starte med å vise et Venndiagram for å illustrere mengen som vil bli hentet ut med type forening. 1. INNER JOIN INNER JOIN er nok en av de foreningene som kommer til å bli brukt mest. Det er noe som kalles equijoin og betyr rett og slett at man henter ut informasjonen bundet sammen av to felles verdier i en kolonne/attributt. Det som gjør INNER JOIN forskjellig fra noen OUTER JOIN (som LEFT/RIGHT) er at vi henter kun ut de radene (også kalt «tupler») som har verdier i begge de kolonnene som vi forener om. Vi skal se mer på dette i eksemplet. I SQL vil INNER som regel være et valgfritt nøkkelord. Man kan med andre ord sløyfe det og kun skrive JOIN. Mange mener videre at det er god praksis å ha med nøkkelordet for å lettere tolke spørringene når man leser de. Mikael Brevik! Side: 3 av 13

4 Eksempel på [INNER] JOIN Dersom vi nå vil sende ut et brev til personene vi har i databasen vår må vi hente ut en liste av personer med registrert adresse. Som vi vet er zip et NULL felt i person-tabellen, så det er ikke alle personer som har registrert adresse til seg. Vi bruker INNER JOIN med seleksjon for å vise til hvilke felt som skal brukes til å knytte dataen sammen. SELECT * FROM person p INNER JOIN postal_no pn ON p.zip = pn.zip; pid name surname zip address zip place Kari Berg 6490 Eideveien 6490 EIDE 2 Ola Nordmann 7030 E.C. Dahls Gate 7030 TRONDHEIM rows in set (0.00 sec) Vi kan også skrive dette på en alternativ måte. SELECT * FROM person p, postal_no pn WHERE pn.zip = p.zip; pid name surname zip address zip place Kari Berg 6490 Eideveien 6490 EIDE 2 Ola Nordmann 7030 E.C. Dahls Gate 7030 TRONDHEIM rows in set (0.00 sec) Hva som vil skje dersom man ikke bruker seleksjon her vil vi få vite mer om under «5. CROSS JOIN». Om vi husker fra utlistingen av personer ovenfor vet vi at det er 3 innlegg i denne tabellen, mens her er det 2. Vi får ikke listet ut alle poststedene som ikke er bebodd av noen medlemmer i person-tabellen vår, og vi får heller ikke listet ut personer som ikke har noe poststed registrert. Merk videre at vi får skrevet ut kolonnen «zip» to ganger. Dette er en gang for postal_no og en gang for person. Mikael Brevik! Side: 4 av 13

5 NATURAL JOIN NATURAL JOIN er i all basis det samme som en INNER JOIN. Eneste forskjellen er at vi fjerner duplikatkolonner. Som påpekt i slutten av forrige avsnitt vil vi få frem zip-kolonnen to ganger med bruk av INNER JOIN (uten projeksjon). NATURAL JOIN vil skrive ut kun en kolonne for alle par av kolonner med samme navn. Eksempel på NATURAL JOIN SELECT * FROM person NATURAL JOIN postal_no; zip pid name surname address place Kari Berg Eideveien EIDE Ola Nordmann E.C. Dahls Gate TRONDHEIM 2 rows in set (0.00 sec) Vi ser her at ZIP kommer kun ut som en kolonne. Desverre støtter ikke JavaDB NATURAL JOIN. Så da må man supplementere med en projeksjon: SELECT p.zip, pid, name, surname, address, place FROM person p INNER JOIN postal_no pn USING(zip); zip pid name surname address place Kari Berg Eideveien EIDE Ola Nordmann E.C. Dahls Gate TRONDHEIM 2 rows in set (0.00 sec) (Se bort i fra USING() her. Den er brukt for å korte ned SQL-spørringen. USING() kan bli brukt siden begge attributtene har samme navn i disse tabellene. Så det blir en slags snarvei for «ON field = field2») Mikael Brevik! Side: 5 av 13

6 2. LEFT [OUTER] JOIN Nå har vi beveget oss ut på ytterforening. I motsetning til INNER JOIN vil en LEFT OUTER JOIN favorisere en side av tabellene. Det er fortsatt en såkalt «equijoin». Relatert til det eksemplet vi har brukt tidligere vil det bety at vi kan hente ut alle postkodene uavhengig av om de har personer registrert til seg eller ikke - eller motsatt; alle personer uavhengig om de har registrert postkode. Her er OUTER et valgfritt nøkkelord i spørringen. LEFT JOIN er såvidt jeg vet det samme som LEFT OUTER JOIN. Eksempel på LEFT [OUTER] JOIN Nå vil vi bare hente ut en komplett liste av alle personer vi har i databasen. Uavhengig om de har registrert postnummer eller ei. SELECT p.zip, pid, name, surname, address, place FROM person p LEFT JOIN postal_no pn ON pn.zip = p.zip; zip pid name surname address place Kari Berg Eideveien EIDE Ola Nordmann E.C. Dahls Gate TRONDHEIM NULL 3 John Doe NULL NULL 3 rows in set (0.00 sec) Mikael Brevik! Side: 6 av 13

7 Du ser her at tabellen person er den tabellen som står etter FROM-nøkkelordet. Dette gjør den til en venstrestilt tabell, og det er den vi favoriserer ved å bruke LEFT JOIN. Her vil vi altså i motsetning til INNER JOIN også hente ut personene uten registrert postnummer. Mikael Brevik! Side: 7 av 13

8 3. RIGHT [OUTER] JOIN RIGHT OUTER JOIN er i praksis veldig lik LEFT OUTER JOIN. Eneste forskjellen på disse er hvilken side vi vil favorisere. Vi ser fra forrige punkt om LEFT JOIN at det er person som blir favorisert. Dersom jeg bruker RIGHT JOIN, på samme spørring, er det postal-tabellen som blir hovedtabellen. Resultatet vil være en tabell over alle postkoder og tilhørende personer som er registrert. Siden vi ikke grupperer vil vi få flere resultater av samme postkode, da «tuplene» er av forskjellige kombinasjoner (forskjellige personer til samme postkode). Eksempel på RIGHT [OUTER] JOIN Vi vil nå hente ut alle postnummer og personer som er knyttet til disse. SELECT pn.zip, pid, name, surname, address, place FROM person p RIGHT JOIN postal_no pn ON pn.zip = p.zip; zip pid name surname address place NULL NULL NULL NULL HARØY 6488 NULL NULL NULL NULL MYKLEBOST Kari Berg Eideveien EIDE 6493 NULL NULL NULL NULL LYNGSTAD 6494 NULL NULL NULL NULL VEVANG NULL NULL NULL NULL NULL TRONDHEIM Ola Nordmann E.C. Dahls Gate TRONDHEIM NULL NULL NULL NULL NULL TRONDHEIM rows in set (0.01 sec) Mikael Brevik! Side: 8 av 13

9 Som vi ser er det mange steder som ikke har noen personer knyttet til seg og verdiene vises med NULL. Som nevnt i forrige avsnitt vil det komme flere tupler med samme postnummer dersom vi har flere personer knyttet til det samme nummeret. For å illustrere dette legger vil til en person til fra Eide (6490). INSERT INTO person (name, surname, zip, address) VALUES ('Mikael', 'Brevik', 6490, 'Adresseveien 2'); Dersom vi kjører forrige spørring igjen vil vi få ut dette: SELECT pn.zip, pid, name, surname, address, place FROM person p RIGHT JOIN postal_no pn ON pn.zip = p.zip; zip pid name surname address place NULL NULL NULL NULL HARØY 6488 NULL NULL NULL NULL MYKLEBOST Kari Berg Eideveien EIDE Mikael Brevik Adresseveien 2 EIDE 6493 NULL NULL NULL NULL LYNGSTAD 6494 NULL NULL NULL NULL VEVANG NULL NULL NULL NULL NULL TRONDHEIM Ola Nordmann E.C. Dahls Gate TRONDHEIM NULL NULL NULL NULL NULL TRONDHEIM rows in set (0.01 sec) Mikael Brevik! Side: 9 av 13

10 4. FULL OUTER JOIN Siden dette også er en OUTER JOIN kan vi kanskje se for oss hva vi kommer til å få. Dette er en ytterforening som ikke favoriserer noen side. Den kommer til å vise poststeder med og uten personer og personer med og uten poststed. Eksempel på FULL OUTER JOIN SELECT pn.zip, pid, name, surname, address, place FROM person p FULL OUTER JOIN postal_no pn ON pn.zip = p.zip; Nå er det slik at hverken JavaDB eller MySQL støtter FULL OUTER JOIN, så jeg vil ikke få vist eksempel på resultat her. Resultatet ville i vårt eksempel være veldig likt RIGHT JOIN bare med en ekstra tuppel; den uten registrert postnummer. Mikael Brevik! Side: 10 av 13

11 5. CROSS JOIN Denne foreningen er litt anderledes enn de vi har sett på til nå. På norsk kalles dette gjerne kryssprodukt eller kartesisk produkt. Her har vi en forening uten noe nøkkelord som JOIN. Vi bruker rett og slett flere tabeller adskilt av komma etter FROM. Uten noe seleksjon (i praksis WHERE-nøkkelordet) vil dette gi alle mulige kombinasjoner av de to tabellene sammenlagt. Dette er det samme som INNER JOIN vil gjøre dersom man ikke har en seleksjon eller seleksjonen alltid resulterer til «sant» (true). Eksempel på CROSS JOIN For å illustrere dette bedre lager jeg to nye tabeller. En av disse tabellene er cross_test_1 som har kun én kolonne/attributt; numb. Denne tabellen inneholder følgende data: 1, 2, 3. Jeg har også en annen tabell med navn cross_test_2 som inneholder akkurat samme data. Vi tester det ut: SELECT * FROM cross_test_1, cross_test_2; numb numb rows in set (0.00 sec) Vi kan oppnå samme resultat med INNER JOIN (dersom seleksjonen mangler eller alltid resulterer i true): Mikael Brevik! Side: 11 av 13

12 SELECT * from cross_test_1 INNER JOIN cross_test_2; numb numb rows in set (0.00 sec) Mikael Brevik! Side: 12 av 13

13 Referanser Jeg er særdeles dårlig på norske uttrykk når det gjelder programmering. Til dette har jeg brukt boka Databaser som er skrevet av Kjell Toft Hansen og Tore Mallaug. Revisjoner av dette dokumentet Versjon Endringer Dato 1.0 Dokumentet opprettet Rettet opp i noen feil og lagt til resultater på spørringer Mikael Brevik! Side: 13 av 13