SnowConvert AI – Oracle – Joins¶

Ein Join ist eine Abfrage, die Zeilen aus zwei oder mehr Tabellen, Ansichten oder materialisierten Ansichten kombiniert. Oracle Database führt eine Verknüpfung durch, wenn mehrere Tabellen in der FROM-Klausel der Abfrage erscheinen. (Oracle SQL Language Reference JOINS)

Antijoin¶

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Beschreibung¶

Ein Antijoin gibt Zeilen auf der linken Seite des Prädikats zurück, für die es keine entsprechenden Zeilen auf der rechten Seite des Prädikats gibt. Er gibt Zeilen zurück, die nicht mit der Unterabfrage auf der rechten Seite übereinstimmen (NOT IN). Die Antijoin-Transformation kann nicht durchgeführt werden, wenn sich die Unterabfrage auf einem OR-Zweig der WHERE-Klausel befindet. (Oracle SQL Language Reference Anti Join).

Für diese Art von Join wird keine spezielle Transformation durchgeführt, da Snowflake dieselbe Syntax unterstützt.

Beispielhafte Quellcode-Muster¶

Bemerkung

Die ORDER BY-Klausel hinzugefügt, da die Reihenfolge der Ergebnisse zwischen Oracle und Snowflake variieren kann.

Bemerkung

Da die Ergebnismenge zu groß ist, wurde die Zeilenbegrenzungsklausel hinzugefügt. Sie können es entfernen, um das gesamte Resultset abzurufen.

Bemerkung

Prüfen Sie diesen Abschnitt SnowConvert AI – Oracle – Beispieldaten, um die Beispieldatenbank einzurichten.

Nicht enthalten¶

Oracle¶

SELECT e.employee_id, e.first_name, e.last_name FROM hr.employees e
WHERE e.department_id NOT IN

    (SELECT h.department_id FROM hr.departments h WHERE location_id = 1700)
    
ORDER BY e.last_name
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME
174	Ellen	Abel
166	Sundar	Ande
130	Mozhe	Atkinson
105	David	Austin
204	Hermann	Baer
167	Amit	Banda
172	Elizabeth	Bates
192	Sarah	Bell
151	David	Bernstein
129	Laura	Bissot

Snowflake¶

SELECT e.employee_id, e.first_name, e.last_name FROM
    hr.employees e
WHERE e.department_id NOT IN
        !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0108 - THE FOLLOWING SUBQUERY MATCHES AT LEAST ONE OF THE PATTERNS CONSIDERED INVALID AND MAY PRODUCE COMPILATION ERRORS ***/!!!
    (SELECT h.department_id FROM
            hr.departments h WHERE location_id = 1700)

ORDER BY e.last_name
    FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME
174	Ellen	Abel
166	Sundar	Ande
130	Mozhe	Atkinson
105	David	Austin
204	Hermann	Baer
167	Amit	Banda
172	Elizabeth	Bates
192	Sarah	Bell
151	David	Bernstein
129	Laura	Bissot

Nicht vorhanden¶

Oracle¶

SELECT   d.department_id, d.department_name
FROM     hr.departments d
WHERE    NOT EXISTS
         
         (SELECT 1 FROM hr.employees E WHERE
         e.department_id = d.department_id)
         
ORDER BY d.department_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME
120	Schatzamt
130	Unternehmenssteuer
140	Controlling und Credit
150	Aktionärsdienste
160	Vorteile
170	Manufacturing
180	Konstruktion
190	Verträge
200	Operationen
210	Unterstützung von IT

Snowflake¶

SELECT   d.department_id, d.department_name
FROM
         hr.departments d
WHERE    NOT EXISTS
                  !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0108 - THE FOLLOWING SUBQUERY MATCHES AT LEAST ONE OF THE PATTERNS CONSIDERED INVALID AND MAY PRODUCE COMPILATION ERRORS ***/!!!
         (SELECT 1 FROM
                           hr.employees E WHERE
         e.department_id = d.department_id)

ORDER BY d.department_id
         FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME
120	Schatzamt
130	Unternehmenssteuer
140	Controlling und Credit
150	Aktionärsdienste
160	Vorteile
170	Manufacturing
180	Konstruktion
190	Verträge
200	Operationen
210	Unterstützung von IT

Bekannte Probleme¶

1. Results ordering mismatch between languages¶

Das Ergebnis der Abfrage hat in beiden Datenbank-Engines den gleichen Inhalt, aber die Reihenfolge kann unterschiedlich sein, wenn in der Abfrage keine ORDER BY-Klausel definiert ist.

Band Join¶

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Beschreibung¶

Ein Band Join ist ein spezieller Typ von nonequijoin, bei dem die Schlüsselwerte in einem Datensatz in den angegebenen Bereich („Band“) des zweiten Datensatzes fallen müssen. Dieselbe Tabelle kann sowohl als erster als auch als zweiter Datensatz dienen. (Oracle SQL Language Reference BandJoin)

In diesem Abschnitt werden wir sehen, wie ein Band Join in Snowflake ausgeführt wird. Der Ausführungsplan ist der verbesserten Version von Oracle sehr ähnlich.

Beispielhafte Quellcode-Muster¶

Bemerkung

ORDER BY-Klausel hinzugefügt, da die Reihenfolge der Ergebnisse zwischen Oracle und Snowflake variieren kann.

Bemerkung

Da die Ergebnismenge zu groß ist, wurde die Zeilenbegrenzungsklausel hinzugefügt. Sie können es entfernen, um das gesamte Resultset abzurufen.

Bemerkung

Prüfen Sie diesen Abschnitt SnowConvert AI – Oracle – Beispieldaten, um die Beispieldatenbank einzurichten.

Warnung

Wenn Sie diesen Code ohne die Tabellenerstellung migrieren, kann der Konverter die semantischen Informationen der Spalten nicht laden und es wird eine Warnung bei den arithmetischen Operationen angezeigt.

Einfacher Band-Join-Fall¶

Oracle¶

SELECT  e1.last_name || 
        ' has salary between 100 less and 100 more than ' || 
        e2.last_name AS "SALARY COMPARISON"
FROM    employees e1, 
        employees e2
WHERE   e1.salary 
BETWEEN e2.salary - 100 
AND     e2.salary + 100
ORDER BY "SALARY COMPARISON"
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY

Copy

Ergebnis¶

SALARY-COMPARISON
Abels Gehalt liegt zwischen 100 weniger und 100 mehr als das von Abel
Abels Gehalt liegt zwischen 100 weniger und 100 mehr als das von Cambrault
Abels Gehalt liegt zwischen 100 weniger und 100 mehr als das von Raphaely
Andes Gehalt liegt zwischen 100 weniger und 100 mehr als das von Ande
Andes Gehalt liegt zwischen 100 weniger und 100 mehr als das von Mavris
Andes Gehalt liegt zwischen 100 weniger und 100 mehr als das von Vollman
Atkinsons Gehalt liegt zwischen 100 weniger und 100 mehr als das von Atkinson
Atkinsons Gehalt liegt zwischen 100 weniger und 100 mehr als das von Baida
Atkinsons Gehalt liegt zwischen 100 weniger und 100 mehr als das von Gates
Atkinsons Gehalt liegt zwischen 100 weniger und 100 mehr als das von Geoni

Snowflake¶

SELECT
                NVL(  e1.last_name :: STRING, '') ||
                ' has salary between 100 less and 100 more than ' || NVL(
                e2.last_name :: STRING, '') AS "SALARY COMPARISON"
FROM
                employees e1,
                employees e2
WHERE   e1.salary
BETWEEN
        !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '-' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN unknown AND Number ***/!!! e2.salary - 100
AND
        !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '+' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN unknown AND Number ***/!!!     e2.salary + 100
ORDER BY "SALARY COMPARISON"
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

SALARY-COMPARISON
Abels Gehalt liegt zwischen 100 weniger und 100 mehr als das von Abel
Abels Gehalt liegt zwischen 100 weniger und 100 mehr als das von Cambrault
Abels Gehalt liegt zwischen 100 weniger und 100 mehr als das von Raphaely
Andes Gehalt liegt zwischen 100 weniger und 100 mehr als das von Ande
Andes Gehalt liegt zwischen 100 weniger und 100 mehr als das von Mavris
Andes Gehalt liegt zwischen 100 weniger und 100 mehr als das von Vollman
Atkinsons Gehalt liegt zwischen 100 weniger und 100 mehr als das von Atkinson
Atkinsons Gehalt liegt zwischen 100 weniger und 100 mehr als das von Baida
Atkinsons Gehalt liegt zwischen 100 weniger und 100 mehr als das von Gates
Atkinsons Gehalt liegt zwischen 100 weniger und 100 mehr als das von Geoni

Warnung

Die Migration einiger SELECT-Anweisungen ohne die entsprechenden Tabellen könnte zu einem SSC-EWI-OR0036 führen: Probleme bei der Auflösung von Typen. Um diese Warnung zu vermeiden, fügen Sie CREATE TABLE innerhalb der Datei ein.

Die Ergebnisse sind die gleichen, so dass BAND JOIN funktional gleichwertig ist.

Ausführungsplan

Als zusätzliche Information ist das Besondere an Band Joins der Ausführungsplan.

Das folgende Bild zeigt den erweiterten Ausführungsplan (implementiert seit Oracle 12c) für die Testabfrage:

Und im folgenden Bild sehen wir den Ausführungsplan in Snowflake:

Bemerkung

Der Ausführungsplan in Snowflake ist der optimierten Version von Oracle sehr ähnlich. Die endgültige Dauer und Leistung der Abfrage wird von vielen anderen Faktoren beeinflusst und hängt vollständig von der internen Funktionalität der einzelnen DBMS ab.

Bekannte Probleme¶

1. Results ordering mismatch between languages¶

Das Ergebnis der Abfrage hat in beiden Datenbank-Engines den gleichen Inhalt, aber die Reihenfolge kann unterschiedlich sein, wenn in der Abfrage keine ORDER BY-Klausel definiert ist.

Zugehörige EWIs¶

SSC-EWI-OR0036 : Bei Problemen mit der Auflösung von Typen verhält sich die arithmetische Operation zwischen Zeichenfolge und Datum möglicherweise nicht korrekt.

Kartesische Produkte¶

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Wenn zwei Tabellen in einer Datenbankabfrage keine Join-Bedingung haben, dann gibt Oracle Database ihr kartesisches Produkt zurück. Oracle kombiniert jede Zeile der einen Tabelle mit jeder Zeile der anderen. (Oracle SQL-Referenz: Unterabschnitt „Kartesische Produkte“)

Oracle und Snowflake sind auch mit der ANSI-Cross Join-Syntax kompatibel, die die gleiche Verhaltensweise wie ein kartesisches Produkt hat.

Für diese Art von Join wird keine spezielle Transformation durchgeführt, da Snowflake dieselbe Syntax unterstützt.

Beispielhafte Quellcode-Muster¶

Bemerkung

Die ORDER BY-Klausel wurde hinzugefügt, weil die Reihenfolge der Ergebnisse zwischen Oracle und Snowflake variieren kann.

Bemerkung

Da die Ergebnismenge zu groß ist, wurde die Zeilenbegrenzungsklausel hinzugefügt. Sie können es entfernen, um das gesamte Resultset abzurufen.

Bemerkung

Prüfen Sie diesen Abschnitt SnowConvert AI – Oracle – Beispieldaten, um die Beispieldatenbank einzurichten.

Implizite Syntax¶

Oracle¶

-- Resulting rows
SELECT * FROM hr.employees, hr.departments
ORDER BY first_name
FETCH FIRST 5 ROWS ONLY;

-- Resulting total rows
SELECT COUNT(*) FROM hr.employees, hr.departments;

Copy

Ergebnis 1¶

EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	MANAGER_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	10	Administration	200	1700
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	50	Versand	121	1500
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	40	Human Resources	203	2400
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	30	Purchasing	114	1700
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	20	Marketing	201	1800

Ergebnis 2¶

COUNT(*)
2889

Snowflake¶

-- Resulting rows
SELECT * FROM
hr.employees,
hr.departments
ORDER BY first_name
FETCH FIRST 5 ROWS ONLY;

-- Resulting total rows
SELECT COUNT(*) FROM
hr.employees,
hr.departments;

Copy

Ergebnis 1¶

EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	MANAGER_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10	ST_MAN	8200.00	100	50	40	Human Resources	203	2400
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10	ST_MAN	8200.00	100	50	20	Marketing	201	1800
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10	ST_MAN	8200.00	100	50	10	Administration	200	1700
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10	ST_MAN	8200.00	100	50	50	Versand	121	1500
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10	ST_MAN	8200.00	100	50	30	Purchasing	114	1700

Ergebnis 2¶

COUNT(*)
2889

Syntax für Kreuzverknüpfungen (Cross Join Syntax)¶

Oracle¶

-- Resulting rows
SELECT * FROM hr.employees CROSS join hr.departments
ORDER BY first_name
FETCH FIRST 5 ROWS ONLY;

-- Resulting total rows
SELECT COUNT(*) FROM hr.employees CROSS join hr.departments;

Copy

Ergebnis 1¶

EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	MANAGER_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	10	Administration	200	1700
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	50	Versand	121	1500
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	40	Human Resources	203	2400
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	30	Purchasing	114	1700
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	20	Marketing	201	1800

Ergebnis 2¶

COUNT(*)
2889

Snowflake¶

-- Resulting rows
SELECT * FROM
hr.employees
CROSS join hr.departments
ORDER BY first_name
FETCH FIRST 5 ROWS ONLY;

-- Resulting total rows
SELECT COUNT(*) FROM
hr.employees
CROSS join hr.departments;

Copy

Bekannte Probleme¶

1. Results ordering mismatch between languages¶

Das Ergebnis der Abfrage hat in beiden Datenbank-Engines den gleichen Inhalt, aber die Reihenfolge kann unterschiedlich sein, wenn in der Abfrage keine ORDER BY-Klausel definiert ist.

Zugehörige EWIs¶

Keine zugehörigen EWIs.

Equijoin¶

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Beschreibung¶

Ein Equijoin ist eine implizite Form der Verknüpfung mit einer Join-Bedingung, die einen Gleichheitsoperator enthält. Weitere Informationen zu Oracle Equijoin finden Sie hier.

Für diese Art von Join wird keine spezielle Transformation durchgeführt, da Snowflake dieselbe Syntax unterstützt.

Beispielhafte Quellcode-Muster¶

Bemerkung

Die ORDER BY-Klausel hinzugefügt, da die Reihenfolge der Ergebnisse zwischen Oracle und Snowflake variieren kann.

Bemerkung

Da das Resultset zu groß ist, wurde die Zeilenbegrenzungsklausel hinzugefügt. Sie können es entfernen, um das gesamte Resultset abzurufen.

Bemerkung

Prüfen Sie diesen Abschnitt SnowConvert AI – Oracle – Beispieldaten, um die Beispieldatenbank einzurichten.

Grundlegender Equijoin-Fall¶

Oracle¶

 SELECT last_name, job_id, hr.departments.department_id, department_name
FROM hr.employees, hr.departments
WHERE hr.employees.department_id = hr.departments.department_id
ORDER BY last_name
FETCH FIRST 5 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

LAST_NAME	JOB_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME
Abel	SA_REP	80	Sales
Ande	SA_REP	80	Sales
Atkinson	ST_CLERK	50	Versand
Austin	IT_PROG	60	IT
Baer	PR_REP	70	Public Relations

Snowflake¶

 SELECT last_name, job_id, hr.departments.department_id, department_name
FROM
hr.employees,
hr.departments
WHERE hr.employees.department_id = hr.departments.department_id
ORDER BY last_name
FETCH FIRST 5 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

LAST_NAME	JOB_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME
Abel	SA_REP	80	Sales
Ande	SA_REP	80	Sales
Atkinson	ST_CLERK	50	Versand
Austin	IT_PROG	60	IT
Baer	PR_REP	70	Public Relations

Bekannte Probleme¶

1. Results ordering mismatch between languages¶

Das Ergebnis der Abfrage hat in beiden Datenbank-Engines den gleichen Inhalt, aber die Reihenfolge kann unterschiedlich sein, wenn in der Abfrage keine ORDER BY-Klausel definiert ist.

Zugehörige EWIs¶

Keine zugehörigen EWIs.

Innere Verknüpfung (Inner Join)¶

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Beschreibung¶

Ein Inner Join (manchmal auch einfacher Join genannt) ist eine Verknüpfung von zwei oder mehr Tabellen, die nur die Zeilen zurückgibt, die die Join-Bedingung erfüllen. (Oracle SQL Referenz: Unterabschnitt Inner Join).

{ [ INNER ] JOIN table_reference
 { ON condition
 | USING (column [, column ]...)
 }
| { CROSS
 | NATURAL [ INNER ]
 }
 JOIN table_reference
}

Copy

Beispielhafte Quellcode-Muster¶

Bemerkung

ORDER BY-Klausel hinzugefügt, da die Reihenfolge der Ergebnisse zwischen Oracle und Snowflake variieren kann.

Bemerkung

Da die Ergebnismenge zu groß ist, wurde die Zeilenbegrenzungsklausel hinzugefügt. Sie können diese Klausel entfernen, um die Ergebnismenge abzurufen.

Bemerkung

Prüfen Sie diesen Abschnitt SnowConvert AI – Oracle – Beispieldaten, um die Beispieldatenbank einzurichten.

Grundlegender Inner Join¶

In der INNER JOIN-Klausel ist INNER ein optionales Schlüsselwort. Die folgenden Abfragen haben zwei Selects, die denselben Datensatz abrufen.

Oracle¶

 SELECT 
    *
FROM 
    hr.employees
INNER JOIN hr.departments ON
    hr.departments.department_id = hr.employees.department_id
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

SELECT 
    *
FROM 
    hr.employees
JOIN hr.departments ON
    hr.departments.department_id = hr.employees.department_id
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	MANAGER_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000		90	90	Executive	100	1700
101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21 00:00:00.000	AD_VP	17000	100	90	90	Executive	100	1700
102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13 00:00:00.000	AD_VP	17000	100	90	90	Executive	100	1700
103	Alexander	Hunold	AHUNOLD	590.423.4567	2006-01-03 00:00:00.000	IT_PROG	9000	102	60	60	IT	103	1400
104	Bruce	Ernst	BERNST	590.423.4568	2007-05-21 00:00:00.000	IT_PROG	6000	103	60	60	IT	103	1400
105	David	Austin	DAUSTIN	590.423.4569	2005-06-25 00:00:00.000	IT_PROG	4800	103	60	60	IT	103	1400
106	Valli	Pataballa	VPATABAL	590.423.4560	2006-02-05 00:00:00.000	IT_PROG	4800	103	60	60	IT	103	1400
107	Diana	Lorentz	DLORENTZ	590.423.5567	2007-02-07 00:00:00.000	IT_PROG	4200	103	60	60	IT	103	1400
108	Nancy	Greenberg	NGREENBE	515.124.4569	2002-08-17 00:00:00.000	FI_MGR	12008	101	100	100	Finanzen	108	1700
109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	9000	108	100	100	Finanzen	108	1700

Snowflake¶

 SELECT
    *
FROM
hr.employees
INNER JOIN
    hr.departments
    ON
    hr.departments.department_id = hr.employees.department_id
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

SELECT
    *
FROM
    hr.employees
JOIN
    hr.departments
    ON
    hr.departments.department_id = hr.employees.department_id
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	MANAGER_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00		90	90	Executive	100	1700
101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21	AD_VP	17000.00	100	90	90	Executive	100	1700
102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13	AD_VP	17000.00	100	90	90	Executive	100	1700
103	Alexander	Hunold	AHUNOLD	590.423.4567	2006-01-03	IT_PROG	9000.00	102	60	60	IT	103	1400
104	Bruce	Ernst	BERNST	590.423.4568	2007-05-21	IT_PROG	6000.00	103	60	60	IT	103	1400
105	David	Austin	DAUSTIN	590.423.4569	2005-06-25	IT_PROG	4800.00	103	60	60	IT	103	1400
106	Valli	Pataballa	VPATABAL	590.423.4560	2006-02-05	IT_PROG	4800.00	103	60	60	IT	103	1400
107	Diana	Lorentz	DLORENTZ	590.423.5567	2007-02-07	IT_PROG	4200.00	103	60	60	IT	103	1400
108	Nancy	Greenberg	NGREENBE	515.124.4569	2002-08-17	FI_MGR	12008.00	101	100	100	Finanzen	108	1700
109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16	FI_ACCOUNT	9000.00	108	100	100	Finanzen	108	1700

INNER JOIN mit Klausel¶

Oracle¶

SELECT 
    *
FROM 
    hr.employees
INNER JOIN hr.departments
    USING(department_id)
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

DEPARTMENT_ID	EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	MANAGER_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
90	100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000		Executive	100	1700
90	101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21 00:00:00.000	AD_VP	17000	100	Executive	100	1700
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60	105	David	Austin	DAUSTIN	590.423.4569	2005-06-25 00:00:00.000	IT_PROG	4800	103	IT	103	1400
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Snowflake¶

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    *
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    hr.departments
    USING(department_id)
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Ergebnis¶

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Cross Inner Join¶

Oracle¶

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    hr.employees
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Ergebnis¶

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102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13 00:00:00.000	AD_VP	17000	100	90	110	Buchhaltung	205	1700
103	Alexander	Hunold	AHUNOLD	590.423.4567	2006-01-03 00:00:00.000	IT_PROG	9000	102	60	110	Buchhaltung	205	1700
104	Bruce	Ernst	BERNST	590.423.4568	2007-05-21 00:00:00.000	IT_PROG	6000	103	60	110	Buchhaltung	205	1700
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107	Diana	Lorentz	DLORENTZ	590.423.5567	2007-02-07 00:00:00.000	IT_PROG	4200	103	60	110	Buchhaltung	205	1700
108	Nancy	Greenberg	NGREENBE	515.124.4569	2002-08-17 00:00:00.000	FI_MGR	12008	101	100	110	Buchhaltung	205	1700
109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	9000	108	100	110	Buchhaltung	205	1700

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    *
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Ergebnis¶

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100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00		90	110	Buchhaltung	205	1700
101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21	AD_VP	17000.00	100	90	110	Buchhaltung	205	1700
102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13	AD_VP	17000.00	100	90	110	Buchhaltung	205	1700
103	Alexander	Hunold	AHUNOLD	590.423.4567	2006-01-03	IT_PROG	9000.00	102	60	110	Buchhaltung	205	1700
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106	Valli	Pataballa	VPATABAL	590.423.4560	2006-02-05	IT_PROG	4800.00	103	60	110	Buchhaltung	205	1700
107	Diana	Lorentz	DLORENTZ	590.423.5567	2007-02-07	IT_PROG	4200.00	103	60	110	Buchhaltung	205	1700
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Natural Inner Join¶

Oracle¶

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    *
FROM 
    hr.employees
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ORDER BY employee_id
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Ergebnis¶

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100	90	101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21 00:00:00.000	AD_VP	17000	Executive	1700
100	90	102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13 00:00:00.000	AD_VP	17000	Executive	1700
103	60	104	Bruce	Ernst	BERNST	590.423.4568	2007-05-21 00:00:00.000	IT_PROG	6000	IT	1400
103	60	105	David	Austin	DAUSTIN	590.423.4569	2005-06-25 00:00:00.000	IT_PROG	4800	IT	1400
103	60	106	Valli	Pataballa	VPATABAL	590.423.4560	2006-02-05 00:00:00.000	IT_PROG	4800	IT	1400
103	60	107	Diana	Lorentz	DLORENTZ	590.423.5567	2007-02-07 00:00:00.000	IT_PROG	4200	IT	1400
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108	100	111	Ismael	Sciarra	ISCIARRA	515.124.4369	2005-09-30 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	7700	Finanzen	1700
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Snowflake¶

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    *
FROM
hr.employees
NATURAL JOIN
    hr.departments
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

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Ergebnis¶

MANAGER_ID	DEPARTMENT_ID	EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	DEPARTMENT_NAME	LOCATION_ID
100	90	101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21	AD_VP	17000.00	Executive	1700
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Cross Natural Join¶

Oracle¶

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    *
FROM 
    hr.employees
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ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

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Ergebnis¶

MANAGER_ID	DEPARTMENT_ID	EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	DEPARTMENT_NAME	LOCATION_ID
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108	100	112	Jose Manuel	Urman	JMURMAN	515.124.4469	2006-03-07 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	7800	Finanzen	1700

Snowflake¶

SELECT
    *
FROM
    hr.employees
    NATURAL JOIN
        hr.departments
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

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Ergebnis¶

MANAGER_ID	DEPARTMENT_ID	EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	DEPARTMENT_NAME	LOCATION_ID
100	90	101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21	AD_VP	17000.00	Executive	1700
100	90	102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13	AD_VP	17000.00	Executive	1700
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103	60	105	David	Austin	DAUSTIN	590.423.4569	2005-06-25	IT_PROG	4800.00	IT	1400
103	60	106	Valli	Pataballa	VPATABAL	590.423.4560	2006-02-05	IT_PROG	4800.00	IT	1400
103	60	107	Diana	Lorentz	DLORENTZ	590.423.5567	2007-02-07	IT_PROG	4200.00	IT	1400
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108	100	111	Ismael	Sciarra	ISCIARRA	515.124.4369	2005-09-30	FI_ACCOUNT	7700.00	Finanzen	1700
108	100	112	Jose Manuel	Urman	JMURMAN	515.124.4469	2006-03-07	FI_ACCOUNT	7800.00	Finanzen	1700

Natural Cross Join¶

Oracle¶

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    *
FROM 
    hr.employees
NATURAL CROSS JOIN hr.departments
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

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Ergebnis¶

EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	10	Administration	200	1700
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100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	90	Executive	100	1700
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100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	60	IT	103	1400
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	50	Versand	121	1500
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	40	Human Resources	203	2400
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	30	Purchasing	114	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	20	Marketing	201	1800

Snowflake¶

SELECT
    *
FROM
    hr.employees
    CROSS JOIN hr.departments
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

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Ergebnis¶

EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	80	Sales	145	2500
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	20	Marketing	201	1800
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100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	70	Public Relations	204	2700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	90	Executive	100	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	30	Purchasing	114	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	10	Administration	200	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	100	Finanzen	108	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	50	Versand	121	1500
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	40	Human Resources	203	2400

Bekannte Probleme¶

1. Results ordering mismatch between languages¶

Das Ergebnis der Abfrage hat in beiden Datenbank-Engines den gleichen Inhalt, aber die Reihenfolge kann unterschiedlich sein, wenn in der Abfrage keine ORDER BY-Klausel definiert ist.

Zugehörige EWIs¶

Keine zugehörigen EWIs.

Äußerer Verknüpfung (Outer Join)¶

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Beschreibung¶

Ein Outer Join erweitert das Ergebnis einer einfachen Verknüpfung. Ein Outer Join gibt alle Zeilen zurück, die die Join-Bedingung erfüllen und gibt einige oder alle Zeilen aus einer Tabelle zurück, für die keine Zeilen aus der anderen Tabelle die Join-Bedingung erfüllen. (Oracle SQL Language Reference Outer Joins Subsection).

Oracle ANSI-Syntax¶

[ query_partition_clause ] [ NATURAL ]
outer_join_type JOIN table_reference
 [ query_partition_clause ]
 [ ON condition
 | USING ( column [, column ]...)
 ]

Copy

outer_join_type
{ FULL | LEFT | RIGHT } [ OUTER ]

Copy

Oracle unterstützt auch den (+)-Operator, der für Outer Joins verwendet werden kann. Dieser Operator wird in der WHERE-Klausel zu einem Spaltenausdruck hinzugefügt.

column_expression (+)

Copy

Snowflake ANSI-Syntax¶

Snowflake unterstützt auch die ANSI-Syntax für OUTER JOINS, genau wie Oracle. Die Verhaltensweise bei der Verwendung des (+)-Operators kann jedoch je nach Verwendung unterschiedlich sein. Weitere Informationen zu Snowflake Joins finden Sie hier.

Die Snowflake-Grammatik ist eine der folgenden:

SELECT ...
FROM <object_ref1> [
                     {
                       INNER
                       | { LEFT | RIGHT | FULL } [ OUTER ]
                     }
                   ]
                   JOIN <object_ref2>
  [ ON <condition> ]
[ ... ]

Copy

SELECT *
FROM <object_ref1> [
                     {
                       INNER
                       | { LEFT | RIGHT | FULL } [ OUTER ]
                     }
                   ]
                   JOIN <object_ref2>
  [ USING( <column_list> ) ]
[ ... ]

Copy

SELECT ...
FROM <object_ref1> [
                     {
                       | NATURAL [ { LEFT | RIGHT | FULL } [ OUTER ] ]
                       | CROSS
                     }
                   ]
                   JOIN <object_ref2>
[ ... ]

Copy

Beispielhafte Quellcode-Muster¶

Bemerkung

ORDER BY-Klausel hinzugefügt, da die Reihenfolge der Ergebnisse zwischen Oracle und Snowflake variieren kann.

Bemerkung

Da die Ergebnismenge zu groß ist, wurde die Zeilenbegrenzungsklausel hinzugefügt. Sie können es entfernen, um das gesamte Resultset abzurufen.

Bemerkung

Prüfen Sie diesen Abschnitt SnowConvert AI – Oracle – Beispieldaten, um die Beispieldatenbank einzurichten.

Bemerkung

Für die folgenden Beispiele wurden diese Einfügungen und ALTER-Anweisungen ausgeführt, um das Ergebnis für jede Art von JOIN besser unterscheiden zu können:

INSERT INTO hr.regions VALUES (5, 'Oceania');
ALTER TABLE hr.countries DROP CONSTRAINT countr_reg_fk;
INSERT INTO hr.countries VALUES ('--', 'Unknown Country', 0);

Copy

1. ANSI syntax¶

Snowflake unterstützt die ANSI-Syntax für SQL JOINS vollständig. Die Verhaltensweise ist für beide Datenbank-Engines identisch.

Linker Outer Join in¶

Oracle¶

SELECT * FROM
hr.countries c
LEFT OUTER JOIN hr.regions r ON c.region_id = r.region_id
ORDER BY country_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–	Unbekanntes Land	0
AR	Argentinien	2	2	Amerika
AU	Australien	3	3	Asien
BE	Belgien	1	1	Europa
BR	Brasilien	2	2	Amerika
CA	Kanada	2	2	Amerika
CH	Schweiz	1	1	Europa
CN	China	3	3	Asien
DE	Deutschland	1	1	Europa
DK	Dänemark	1	1	Europa

Snowflake¶

SELECT * FROM
hr.countries c
LEFT OUTER JOIN
hr.regions r ON c.region_id = r.region_id
ORDER BY country_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–	Unbekanntes Land	0.0000000000000000000
AR	Argentinien	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	Amerika
AU	Australien	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	Asien
BE	Belgien	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europa
BR	Brasilien	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	Amerika
CA	Kanada	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	Amerika
CH	Schweiz	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europa
CN	China	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	Asien
DE	Deutschland	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europa
DK	Dänemark	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europa

Rechter Outer Join in¶

Oracle¶

SELECT * FROM
hr.countries c
RIGHT OUTER JOIN hr.regions r ON c.region_id = r.region_id
ORDER BY country_id DESC
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–			5	Ozeanien
ZW	Simbabwe	4	4	Naher Osten und Afrika
ZM	Sambia	4	4	Naher Osten und Afrika
US	Vereinigte Staaten von Amerika	2	2	Amerika
UK	Großbritannien	1	1	Europa
SG	Singapur	3	3	Asien
NL	Niederlande	1	1	Europa
NG	Nigeria	4	4	Naher Osten und Afrika
MX	Mexiko	2	2	Amerika
ML	Malaysia	3	3	Asien

Snowflake¶

SELECT * FROM
hr.countries c
RIGHT OUTER JOIN
hr.regions r ON c.region_id = r.region_id
ORDER BY country_id DESC
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–		5.0000000000000000000	Ozeanien
ZW	Simbabwe	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Naher Osten und Afrika
ZM	Sambia	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Naher Osten und Afrika
US	Vereinigte Staaten von Amerika	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	Amerika
UK	Großbritannien	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europa
SG	Singapur	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	Asien
NL	Niederlande	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europa
NG	Nigeria	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Naher Osten und Afrika
MX	Mexiko	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	Amerika
ML	Malaysia	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	Asien

Vollständiger Outer Join in¶

Oracle¶

SELECT * FROM
hr.countries c
FULL OUTER JOIN hr.regions r ON c.region_id = r.region_id
ORDER BY r.region_name DESC, c.country_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–	Unbekanntes Land	0
–			5	Ozeanien
EG	Ägypten	4	4	Naher Osten und Afrika
IL	Israel	4	4	Naher Osten und Afrika
KW	Kuwait	4	4	Naher Osten und Afrika
NG	Nigeria	4	4	Naher Osten und Afrika
ZM	Sambia	4	4	Naher Osten und Afrika
ZW	Simbabwe	4	4	Naher Osten und Afrika
BE	Belgien	1	1	Europa
CH	Schweiz	1	1	Europa

Snowflake¶

SELECT * FROM
hr.countries c
FULL OUTER JOIN
hr.regions r ON c.region_id = r.region_id
ORDER BY r.region_name DESC, c.country_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–	Unbekanntes Land	0.0000000000000000000
–			5.0000000000000000000	Ozeanien
EG	Ägypten	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Naher Osten und Afrika
IL	Israel	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Naher Osten und Afrika
KW	Kuwait	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Naher Osten und Afrika
NG	Nigeria	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Naher Osten und Afrika
ZM	Sambia	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Naher Osten und Afrika
ZW	Simbabwe	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Naher Osten und Afrika
BE	Belgien	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europa
CH	Schweiz	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europa

2. Natural Outer Join¶

Sowohl Oracle als auch Snowflake unterstützen den Natural Outer Join und sie verhalten sich gleich.

Ein NATURALJOIN ist identisch mit einem expliziten JOIN für die gemeinsamen Spalten der beiden Tabellen, mit der Ausnahme, dass die gemeinsamen Spalten nur einmal in der Ausgabe enthalten sind. (Eine natürliche Verknüpfung (Natural Join) geht davon aus, dass Spalten mit demselben Namen, aber in verschiedenen Tabellen, entsprechende Daten enthalten.) (Snowflake SQL-Referenz: JOIN)

Natürliche linke äußere Verknüpfung (Natural Left Outer Join)¶

Oracle¶

SELECT * FROM
hr.countries c
NATURAL LEFT OUTER JOIN hr.regions r
ORDER BY country_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
0	–	Unbekanntes Land
2	AR	Argentinien	Amerika
3	AU	Australien	Asien
1	BE	Belgien	Europa
2	BR	Brasilien	Amerika
2	CA	Kanada	Amerika
1	CH	Schweiz	Europa
3	CN	China	Asien
1	DE	Deutschland	Europa
1	DK	Dänemark	Europa

Snowflake¶

SELECT * FROM
hr.countries c
NATURAL LEFT OUTER JOIN
hr.regions r
ORDER BY country_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
0.0000000000000000000	–	Unbekanntes Land
2.0000000000000000000	AR	Argentinien	Amerika
3.0000000000000000000	AU	Australien	Asien
1.0000000000000000000	BE	Belgien	Europa
2.0000000000000000000	BR	Brasilien	Amerika
2.0000000000000000000	CA	Kanada	Amerika
1.0000000000000000000	CH	Schweiz	Europa
3.0000000000000000000	CN	China	Asien
1.0000000000000000000	DE	Deutschland	Europa
1.0000000000000000000	DK	Dänemark	Europa

Natürliche rechte äußere Verknüpfung (Natural Right Outer Join)¶

Oracle¶

SELECT * FROM
hr.countries c
NATURAL RIGHT OUTER JOIN hr.regions r
ORDER BY country_id DESC
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
5			Ozeanien
4	ZW	Simbabwe	Naher Osten und Afrika
4	ZM	Sambia	Naher Osten und Afrika
2	US	Vereinigte Staaten von Amerika	Amerika
1	UK	Großbritannien	Europa
3	SG	Singapur	Asien
1	NL	Niederlande	Europa
4	NG	Nigeria	Naher Osten und Afrika
2	MX	Mexiko	Amerika
3	ML	Malaysia	Asien

Snowflake¶

SELECT * FROM
hr.countries c
NATURAL RIGHT OUTER JOIN
hr.regions r
ORDER BY country_id DESC
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
5.0000000000000000000			Ozeanien
4.0000000000000000000	ZW	Simbabwe	Naher Osten und Afrika
4.0000000000000000000	ZM	Sambia	Naher Osten und Afrika
2.0000000000000000000	US	Vereinigte Staaten von Amerika	Amerika
1.0000000000000000000	UK	Großbritannien	Europa
3.0000000000000000000	SG	Singapur	Asien
1.0000000000000000000	NL	Niederlande	Europa
4.0000000000000000000	NG	Nigeria	Naher Osten und Afrika
2.0000000000000000000	MX	Mexiko	Amerika
3.0000000000000000000	ML	Malaysia	Asien

3. Basic Outer Join with USING¶

Tabellenspalten können mit dem Schlüsselwort USING verbunden werden. Die Ergebnisse sind die gleichen wie bei einem einfachen OUTER JOIN mit dem Schlüsselwort ON.

Linker äußere Verknüpfung mit¶

Oracle¶

SELECT * FROM
hr.countries c
LEFT OUTER JOIN hr.regions r USING (region_id)
ORDER BY country_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
0	–	Unbekanntes Land
2	AR	Argentinien	Amerika
3	AU	Australien	Asien
1	BE	Belgien	Europa
2	BR	Brasilien	Amerika
2	CA	Kanada	Amerika
1	CH	Schweiz	Europa
3	CN	China	Asien
1	DE	Deutschland	Europa
1	DK	Dänemark	Europa

Snowflake¶

SELECT * FROM
hr.countries c
LEFT OUTER JOIN
hr.regions r USING (region_id)
ORDER BY country_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
0.0000000000000000000	–	Unbekanntes Land
2.0000000000000000000	AR	Argentinien	Amerika
3.0000000000000000000	AU	Australien	Asien
1.0000000000000000000	BE	Belgien	Europa
2.0000000000000000000	BR	Brasilien	Amerika
2.0000000000000000000	CA	Kanada	Amerika
1.0000000000000000000	CH	Schweiz	Europa
3.0000000000000000000	CN	China	Asien
1.0000000000000000000	DE	Deutschland	Europa
1.0000000000000000000	DK	Dänemark	Europa

4. (+) Operator¶

Oracle und Snowflake haben einen (+)-Operator, der auch für äußere Verknüpfungen verwendet werden kann. In manchen Fällen kann Snowflake bei Verwendung dieses Operators nicht richtig funktionieren.

Weitere Informationen zu diesem Anbieter in Snowflake finden Sie hier.

Linke äußere Verknüpfung mit (+) Operator¶

Oracle¶

SELECT * FROM hr.countries c, hr.regions r
WHERE c.region_id = r.region_id(+)
ORDER BY country_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–	Unbekanntes Land	0
AR	Argentinien	2	2	Amerika
AU	Australien	3	3	Asien
BE	Belgien	1	1	Europa
BR	Brasilien	2	2	Amerika
CA	Kanada	2	2	Amerika
CH	Schweiz	1	1	Europa
CN	China	3	3	Asien
DE	Deutschland	1	1	Europa
DK	Dänemark	1	1	Europa

Snowflake¶

SELECT * FROM
hr.countries c,
hr.regions r
WHERE c.region_id = r.region_id(+)
ORDER BY country_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–	Unbekanntes Land	0.0000000000000000000
AR	Argentinien	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	Amerika
AU	Australien	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	Asien
BE	Belgien	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europa
BR	Brasilien	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	Amerika
CA	Kanada	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	Amerika
CH	Schweiz	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europa
CN	China	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	Asien
DE	Deutschland	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europa
DK	Dänemark	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europa

Rechte äußere Verknüpfung mit (+) Operator¶

Oracle¶

SELECT * FROM hr.countries c, hr.regions r
WHERE c.region_id (+) = r.region_id
ORDER BY country_id DESC
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–			5	Ozeanien
ZW	Simbabwe	4	4	Naher Osten und Afrika
ZM	Sambia	4	4	Naher Osten und Afrika
US	Vereinigte Staaten von Amerika	2	2	Amerika
UK	Großbritannien	1	1	Europa
SG	Singapur	3	3	Asien
NL	Niederlande	1	1	Europa
NG	Nigeria	4	4	Naher Osten und Afrika
MX	Mexiko	2	2	Amerika
ML	Malaysia	3	3	Asien

Snowflake¶

SELECT * FROM
hr.countries c,
hr.regions r
WHERE c.region_id (+) = r.region_id
ORDER BY country_id DESC
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–			5.0000000000000000000	Ozeanien
ZW	Simbabwe	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Naher Osten und Afrika
ZM	Sambia	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Naher Osten und Afrika
US	Vereinigte Staaten von Amerika	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	Amerika
UK	Großbritannien	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europa
SG	Singapur	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	Asien
NL	Niederlande	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europa
NG	Nigeria	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Naher Osten und Afrika
MX	Mexiko	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	Amerika
ML	Malaysia	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	Asien

Einzelne Tabelle verbunden mit mehreren Tabellen mit (+)¶

In Oracle können Sie mit dem Operator (+) eine einzelne Tabelle mit mehreren Tabellen verbinden. Snowflake unterstützt dies jedoch nicht. Abfragen mit dieser Art von äußeren Verknüpfungen werden in die ANSI-Syntax geändert.

Oracle¶

SELECT
c.country_id,
c.country_name,
r.region_id,
r.region_name,
l.location_id,
l.street_address,
l.postal_code,
l.city
FROM
hr.countries c, hr.regions r,  hr.locations l
WHERE
c.region_id(+) = r.region_id AND
l.country_id = c.country_id(+)
ORDER BY r.region_id, l.city
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

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Ergebnis¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_NAME	LOCATION_ID	STREET_ADDRESS	POSTAL_CODE	CITY
		1	Europa	2000	40-5-12 Laogianggen	190518	Beijing
CH	Schweiz	1	Europa	3000	Murtenstrasse 921	3095	Bern
		1	Europa	2100	1298 Vileparle (E)	490231	Mumbai
CH	Schweiz	1	Europa	2900	20 Rue des Corps-Saints	1730	Genf
		1	Europa	1300	9450 Kamiya-cho	6823	Hiroshima
UK	Großbritannien	1	Europa	2400	8204 Arthur St		London
		1	Europa	3200	Mariano Escobedo 9991	11932	Mexiko-Stadt
DE	Deutschland	1	Europa	2700	Schwanthalerstr. 7031	80925	München
UK	Großbritannien	1	Europa	2500	Magdalen Centre, The Oxford Science Park	OX9-9ZB	Oxford
IT	Italien	1	Europa	1000	1297 Via Cola di Rie	00989	Rom

Snowflake¶

SELECT
c.country_id,
c.country_name,
r.region_id,
r.region_name,
l.location_id,
l.street_address,
l.postal_code,
l.city
FROM
hr.regions r
CROSS JOIN hr.locations l
LEFT OUTER JOIN
hr.countries c
ON
c.region_id = r.region_id
AND
l.country_id = c.country_id
ORDER BY r.region_id, l.city
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Copy

Ergebnis¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_NAME	LOCATION_ID	STREET_ADDRESS	POSTAL_CODE	CITY
		1.0000000000000000000	Europa	2000	40-5-12 Laogianggen	190518	Beijing
CH	Schweiz	1.0000000000000000000	Europa	3000	Murtenstrasse 921	3095	Bern
		1.0000000000000000000	Europa	2100	1298 Vileparle (E)	490231	Mumbai
CH	Schweiz	1.0000000000000000000	Europa	2900	20 Rue des Corps-Saints	1730	Genf
		1.0000000000000000000	Europa	1300	9450 Kamiya-cho	6823	Hiroshima
UK	Großbritannien	1.0000000000000000000	Europa	2400	8204 Arthur St		London
		1.0000000000000000000	Europa	3200	Mariano Escobedo 9991	11932	Mexiko-Stadt
DE	Deutschland	1.0000000000000000000	Europa	2700	Schwanthalerstr. 7031	80925	München
UK	Großbritannien	1.0000000000000000000	Europa	2500	Magdalen Centre, The Oxford Science Park	OX9-9ZB	Oxford
IT	Italien	1.0000000000000000000	Europa	1000	1297 Via Cola di Rie	00989	Rom

Verwendung des (+)-Operators mit einer Spalte aus einer nicht verknüpften Tabelle und einem Nicht-Spaltenwert¶

In Oracle können Sie den Operator (+) mit einer Spalte verwenden und diese mit einem Wert verknüpfen, der keine Spalte aus einer anderen Tabelle ist. Snowflake kann dies auch tun, aber es schlägt fehl, wenn die Tabelle der Spalte nicht mit einer anderen Tabelle verbunden wurde. Um dieses Problem zu lösen, wird der (+)-Operator aus der Abfrage entfernt, wenn dieses Szenario eintritt, und das Ergebnis ist dasselbe wie in Oracle.

Oracle¶

SELECT * FROM hr.regions r
WHERE
r.region_name (+) LIKE 'A%'
ORDER BY region_id;

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Ergebnis¶

REGION_ID	REGION_NAME
2	Amerika
3	Asien

Snowflake¶

SELECT * FROM
hr.regions r
WHERE
r.region_name LIKE 'A%'
ORDER BY region_id;

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Ergebnis¶

REGION_ID	REGION_NAME
2.0000000000000000000	Amerika
3.0000000000000000000	Asien

Bekannte Probleme¶

Für alle nicht unterstützten Fälle sehen Sie bitte unter EWIs nach, um Empfehlungen und mögliche Umgehungen zu erhalten.

1. Converted Outer Joins to ANSI syntax might reorder de columns¶

Wenn eine Abfrage mit einer nicht-ANSI-konformen äußeren Verknüpfung in eine ANSI-konformen äußere Verknüpfung konvertiert wird, kann sich die Reihenfolge der Spalten in der konvertierten Abfrage ändern. Um dieses Problem zu beheben, versuchen Sie, die Spalten in der gewünschten Reihenfolge auszuwählen.

Oracle¶

SELECT
*
FROM
hr.countries c, hr.regions r,  hr.locations l
WHERE
c.region_id(+) = r.region_id AND
l.country_id = c.country_id(+)
ORDER BY r.region_id, l.city
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

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Ergebnis¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME	LOCATION_ID	STREET_ADDRESS	POSTAL_CODE	CITY	STATE_PROVINCE	COUNTRY_ID
			1	Europa	2000	40-5-12 Laogianggen	190518	Beijing		CN
CH	Schweiz	1	1	Europa	3000	Murtenstrasse 921	3095	Bern	BE	CH
			1	Europa	2100	1298 Vileparle (E)	490231	Mumbai	Maharashtra	IN
CH	Schweiz	1	1	Europa	2900	20 Rue des Corps-Saints	1730	Genf	Genf	CH
			1	Europa	1300	9450 Kamiya-cho	6823	Hiroshima		JP
UK	Großbritannien	1	1	Europa	2400	8204 Arthur St		London		UK
			1	Europa	3200	Mariano Escobedo 9991	11932	Mexiko-Stadt	Distrito Federal,	MX
DE	Deutschland	1	1	Europa	2700	Schwanthalerstr. 7031	80925	München	Bayern	DE
UK	Großbritannien	1	1	Europa	2500	Magdalen Centre, The Oxford Science Park	OX9-9ZB	Oxford	Oxford	UK
IT	Italien	1	1	Europa	1000	1297 Via Cola di Rie	00989	Rom		IT

Snowflake¶

SELECT
*
FROM
hr.regions r
CROSS JOIN hr.locations l
LEFT OUTER JOIN
hr.countries c
ON
c.region_id = r.region_id
AND
l.country_id = c.country_id
ORDER BY r.region_id, l.city
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

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Ergebnis¶

REGION_ID	REGION_NAME	LOCATION_ID	STREET_ADDRESS	POSTAL_CODE	CITY	STATE_PROVINCE	COUNTRY_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID
1.0000000000000000000	Europa	2000	40-5-12 Laogianggen	190518	Beijing		CN
1.0000000000000000000	Europa	3000	Murtenstrasse 921	3095	Bern	BE	CH	CH	Schweiz	1.0000000000000000000
1.0000000000000000000	Europa	2100	1298 Vileparle (E)	490231	Mumbai	Maharashtra	IN
1.0000000000000000000	Europa	2900	20 Rue des Corps-Saints	1730	Genf	Genf	CH	CH	Schweiz	1.0000000000000000000
1.0000000000000000000	Europa	1300	9450 Kamiya-cho	6823	Hiroshima		JP
1.0000000000000000000	Europa	2400	8204 Arthur St		London		UK	UK	Großbritannien	1.0000000000000000000
1.0000000000000000000	Europa	3200	Mariano Escobedo 9991	11932	Mexiko-Stadt	Distrito Federal,	MX
1.0000000000000000000	Europa	2700	Schwanthalerstr. 7031	80925	München	Bayern	DE	DE	Deutschland	1.0000000000000000000
1.0000000000000000000	Europa	2500	Magdalen Centre, The Oxford Science Park	OX9-9ZB	Oxford	Oxford	UK	UK	Großbritannien	1.0000000000000000000
1.0000000000000000000	Europa	1000	1297 Via Cola di Rie	00989	Rom		IT	IT	Italien	1.0000000000000000000

2. Outer joined between predicate with an interval with multiple tables¶

Between-Prädikate können für nicht-ANSI OUTER JOINS verwendet werden. In Oracle können Spalten innerhalb des Intervalls mit einer äußeren Verknüpfung werden, auch wenn sie aus verschiedenen Tabellen stammen. Snowflake unterstützt dies jedoch nicht. In diesen Fällen wird das Prädikat BETWEEN auskommentiert.

Oracle¶

SELECT
*
FROM 
hr.countries c, hr.regions r,  hr.locations l WHERE 
l.location_id  BETWEEN r.region_id(+) AND c.region_id(+)
ORDER BY r.region_id, l.city
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

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Ergebnis¶

REGION_ID	REGION_NAME	LOCATION_ID	STREET_ADDRESS	POSTAL_CODE	CITY	STATE_PROVINCE	COUNTRY_ID
1	Europa	2000	40-5-12 Laogianggen	190518	Beijing		CN
1	Europa	3000	Murtenstrasse 921	3095	Bern	BE	CH
1	Europa	2100	1298 Vileparle (E)	490231	Mumbai	Maharashtra	IN
1	Europa	2900	20 Rue des Corps-Saints	1730	Genf	Genf	CH
1	Europa	1300	9450 Kamiya-cho	6823	Hiroshima		JP
1	Europa	2400	8204 Arthur St		London		UK
1	Europa	3200	Mariano Escobedo 9991	11932	Mexiko-Stadt	Distrito Federal,	MX
1	Europa	2700	Schwanthalerstr. 7031	80925	München	Bayern	DE
1	Europa	2500	Magdalen Centre, The Oxford Science Park	OX9-9ZB	Oxford	Oxford	UK
1	Europa	1000	1297 Via Cola di Rie	00989	Rom		IT

Snowflake¶

SELECT
*
FROM
hr.countries c,
hr.regions r,
hr.locations l WHERE
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0090 - INVALID NON-ANSI OUTER JOIN BETWEEN PREDICATE CASE FOR SNOWFLAKE. ***/!!!
l.location_id  BETWEEN r.region_id(+) AND c.region_id(+)
ORDER BY r.region_id, l.city
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

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Zugehörige EWIs¶

SSC-EWI-OR0090: Nicht-ANSI Outer Join hat ein ungültiges Between-Prädikat.

Selbstverknüpfung (Self Join)¶

Bemerkung

Einige Teile in den Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Beschreibung¶

Ein Self-Join ist eine Verknüpfung einer Tabelle mit sich selbst. Diese Tabelle erscheint zweimal in der FROM-Klausel und wird von Tabellenaliasen gefolgt, die Spaltennamen in der Join-Bedingung qualifizieren. (Oracle SQL Language Reference Self Join Subsection)

Beispielhafte Quellcode-Muster¶

Bemerkung

ORDER BY-Klausel hinzugefügt, da die Reihenfolge der Ergebnisse zwischen Oracle und Snowflake variieren kann.

Bemerkung

Prüfen Sie diesen Abschnitt SnowConvert AI – Oracle – Beispieldaten, um die Beispieldatenbank einzurichten.

Grundlegender Self-Join-Fall¶

Oracle¶

SELECT e1.last_name||' works for '||e2.last_name 
   "Employees and Their Managers"
   FROM hr.employees e1, hr.employees e2 
   WHERE e1.manager_id = e2.employee_id
      AND e1.last_name LIKE 'R%'
   ORDER BY e1.last_name;

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Ergebnis¶

Mitarbeiter und ihre Vorgesetzten
Rajs arbeitet für Mourgos
Raphaely arbeitet für King
Rogers arbeitet für Kaufling
Russell arbeitet für King

Snowflake¶

SELECT
   NVL( e1.last_name :: STRING, '') || ' works for ' || NVL(e2.last_name :: STRING, '') "Employees and Their Managers"
FROM
   hr.employees e1,
   hr.employees e2
   WHERE e1.manager_id = e2.employee_id
      AND e1.last_name LIKE 'R%'
   ORDER BY e1.last_name;

Copy

Ergebnis¶

Mitarbeiter und ihre Vorgesetzten
Rajs arbeitet für Mourgos
Raphaely arbeitet für King
Rogers arbeitet für Kaufling
Russell arbeitet für King

Bemerkung

Wie bereits bewiesen, ist die Selbstverknüpfung (Self Join) in Oracle funktional gleichwertig mit Snowflake.

Bekannte Probleme¶

Es wurden keine Probleme gefunden.

Zugehörige EWIs¶

Keine zugehörigen EWIs.

Semijoin¶

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Beschreibung¶

Ein Semijoin gibt Zeilen zurück, die einer EXISTS Unterabfrage entsprechen, ohne Zeilen von der linken Seite des Prädikats zu duplizieren, wenn mehrere Zeilen auf der rechten Seite die Kriterien der Unterabfrage erfüllen. Die Semijoin-Transformation kann nicht durchgeführt werden, wenn sich die Unterabfrage auf einem OR-Zweig der WHERE-Klausel befindet. (Oracle SQL Language Reference Semijoin Subsection)

Beispielhafte Quellcode-Muster¶

Bemerkung

ORDER BY-Klausel hinzugefügt, da die Reihenfolge der Ergebnisse zwischen Oracle und Snowflake variieren kann.

Bemerkung

Prüfen Sie diesen Abschnitt SnowConvert AI – Oracle – Beispieldaten, um die Beispieldatenbank einzurichten.

Grundlegender Semijoin-Fall¶

Oracle¶

SELECT * FROM hr.departments 
   WHERE EXISTS 
   (SELECT * FROM hr.employees 
       WHERE departments.department_id = employees.department_id 
       AND employees.salary > 2500)
   ORDER BY department_name;

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Ergebnis¶

DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
110	Buchhaltung	205	1700
10	Administration	200	1700
90	Executive	100	1700
100	Finanzen	108	1700
40	Human Resources	203	2400
60	IT	103	1400
20	Marketing	201	1800
70	Public Relations	204	2700
30	Purchasing	114	1700
80	Sales	145	2500
50	Versand	121	1500

Snowflake¶

SELECT * FROM
   hr.departments
   WHERE EXISTS
   (SELECT * FROM
         hr.employees
       WHERE departments.department_id = employees.department_id
       AND employees.salary > 2500)
   ORDER BY department_name;

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Ergebnis¶

DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
110	Buchhaltung	205	1700
10	Administration	200	1700
90	Executive	100	1700
100	Finanzen	108	1700
40	Human Resources	203	2400
60	IT	103	1400
20	Marketing	201	1800
70	Public Relations	204	2700
30	Purchasing	114	1700
80	Sales	145	2500
50	Versand	121	1500

Bemerkung

Wie bereits bewiesen, ist der Semijoin in Oracle funktional äquivalent zu Snowflake.

Bekannte Probleme¶

Es wurden keine Probleme gefunden.

Zugehörige EWIs¶

Keine zugehörigen EWIs.