Snowpark Migration Accelerator: Verknüpfung (Join)¶

Beschreibung¶

Merges rows from two table references using specified join conditions. For more details, see the Databricks SQL Language Reference JOIN.

A JOIN combines data from two sources (such as tables or views) into a single result set. Each row in the result contains columns from both sources based on a specified condition. For a detailed explanation of joins, see Working with Joins. (Snowflake SQL Language Reference JOIN)

Syntax¶

left_table_reference { [ join_type ] JOIN right_table_reference join_criteria |
           NATURAL join_type JOIN right_table_reference |
           CROSS JOIN right_table_reference }

join_type
  { [ INNER ] |
    LEFT [ OUTER ] |
    [ LEFT ] SEMI |
    RIGHT [ OUTER ] |
    FULL [ OUTER ] |
    [ LEFT ] ANTI |
    CROSS }

join_criteria
  { ON boolean_expression |
    USING ( column_name [, ...] ) }

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

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

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

Beispielhafte Quellcode-Muster¶

Datenkonfiguration¶

Databricks¶

-- Use employee and department tables to demonstrate different type of joins.
CREATE TEMP VIEW employee(id, name, deptno) AS
     VALUES(105, 'Chloe', 5),
           (103, 'Paul', 3),
           (101, 'John', 1),
           (102, 'Lisa', 2),
           (104, 'Evan', 4),
           (106, 'Amy', 6);

CREATE TEMP VIEW department(deptno, deptname) AS
    VALUES(3, 'Engineering'),
          (2, 'Sales'      ),
          (1, 'Marketing'  );

Snowflake¶

-- Use employee and department tables to demonstrate different type of joins.
CREATE TEMPORARY TABLE employee(id, name, deptno) AS
SELECT id, name, deptno
  FROM (VALUES (105, 'Chloe', 5),
           (103, 'Paul' , 3),
           (101, 'John' , 1),
           (102, 'Lisa' , 2),
           (104, 'Evan' , 4),
           (106, 'Amy'  , 6)) AS v1 (id, name, deptno);

CREATE TEMP VIEW department(deptno, deptname) AS
SELECT deptno, deptname
  FROM (VALUES(3, 'Engineering'),
          (2, 'Sales'      ),
          (1, 'Marketing'  )) AS v1 (deptno, deptname);

Muster-Code¶

Databricks¶

-- 1. Use employee and department tables to demonstrate inner join.
SELECT id, name, employee.deptno, deptname
   FROM employee
   INNER JOIN department ON employee.deptno = department.deptno;

-- 2. We will use the employee and department tables to show how a left join works. This example will help you understand how to combine data from two tables while keeping all records from the left (first) table.
SELECT id, name, employee.deptno, deptname
   FROM employee
   LEFT JOIN department ON employee.deptno = department.deptno;

-- 3. Demonstrate a RIGHT JOIN using employee and department tables. This query retrieves all departments and matching employees.
SELECT id, name, employee.deptno, deptname
    FROM employee
    RIGHT JOIN department ON employee.deptno = department.deptno;

-- 4. Demonstrate a FULL JOIN operation using the employee and department tables.
SELECT id, name, employee.deptno, deptname
    FROM employee
    FULL JOIN department ON employee.deptno = department.deptno;

-- 5. Demonstrate a cross join operation using the employee and department tables. This query returns all possible combinations of employees and departments.
SELECT id, name, employee.deptno, deptname
    FROM employee
    CROSS JOIN department;

-- 6. This example shows how to use a semi join between employee and department tables. A semi join returns records from the first table (employee) where there is a matching record in the second table (department).
```{code} sql
SELECT *
    FROM employee
    SEMI JOIN department ON employee.deptno = department.deptno;

Wir werden zwei Beispieltabellen - „employee“ and „department“ - verwenden, um zu zeigen, wie eine innere Verknüpfung (Inner Join) funktioniert. Eine innere Verknüpfung (Inner Join) kombiniert Zeilen aus beiden Tabellen, wenn eine Übereinstimmung zwischen den angegebenen Spalten besteht.


id	name	deptno	deptname
103	Paul	3	Engineering
101	John	1	Marketing
102	Lisa	2	Sales

Wir werden die Tabellen „employee“ und „department“ verwenden, um zu zeigen, wie eine linke Verknüpfung (Left Join) funktioniert. Dieses Beispiel verdeutlicht, wie Sie Daten aus zwei Tabellen kombinieren und dabei alle Datensätze aus der linken (ersten) Tabelle beibehalten können.


id	name	deptno	deptname
105	Chloe	5	null
103	Paul	3	Engineering
101	John	1	Marketing
102	Lisa	2	Sales
104	Evan	4	null
106	Amy	6	null

Verwenden wir die Tabellen „employee” und „department ”, um zu zeigen, wie eine RIGHT JOIN in SQL funktioniert.


id	name	deptno	deptname
103	Paul	3	Engineering
102	Lisa	2	Sales
101	John	1	Marketing

Lassen Sie uns anhand der Tabellen „employee” und „department ” zeigen, wie eine vollständige Verknüpfung (Full Join) funktioniert. Eine vollständige Verknüpfung (Full Join) kombiniert alle Datensätze aus beiden Tabellen, einschließlich nicht übereinstimmender Zeilen aus beiden Tabellen.


id	name	deptno	deptname
101	John	1	Marketing
102	Lisa	2	Sales
103	Paul	3	Engineering
104	Evan	4	null
105	Chloe	5	null
106	Amy	6	null

Erstellen Sie eine Kreuzverknüpfung (Cross Join) zwischen den Tabellen „employee” und „department ”, um zu zeigen, wie jede Zeile aus einer Tabelle mit jeder Zeile aus einer anderen Tabelle kombiniert wird.


id	name	deptno	deptname
105	Chloe	5	Engineering
105	Chloe	5	Sales
105	Chloe	5	Marketing
103	Paul	3	Engineering
103	Paul	3	Sales
103	Paul	3	Marketing
101	John	1	Engineering
101	John	1	Sales
101	John	1	Marketing
102	Lisa	2	Engineering
102	Lisa	2	Sales
102	Lisa	2	Marketing
104	Evan	4	Engineering
104	Evan	4	Sales
104	Evan	4	Marketing
106	Amy	6	Engineering
106	Amy	6	Sales
106	Amy	6	Marketing

Lassen Sie uns anhand der Tabellen „employee” und „department ” zeigen, wie eine Semi-Verknüpfung (Semi Join) funktioniert. Eine Semi-Verknüpfung (Semi Join) gibt Datensätze aus der ersten Tabelle zurück, in denen es einen übereinstimmenden Datensatz in der zweiten Tabelle gibt.


id	name	deptno
103	Paul	3
101	John	1
102	Lisa	2

Snowflake¶

-- 1. Use employee and department tables to demonstrate inner join.
SELECT id, name, employee.deptno, deptname
   FROM employee
   INNER JOIN department ON employee.deptno = department.deptno;

-- 2. Use employee and department tables to demonstrate left join.
SELECT id, name, employee.deptno, deptname
   FROM employee
   LEFT JOIN department ON employee.deptno = department.deptno;


-- 3. Use employee and department tables to demonstrate right join.
SELECT id, name, employee.deptno, deptname
    FROM employee
    RIGHT JOIN department ON employee.deptno = department.deptno;


-- 4. Use employee and department tables to demonstrate full join.
SELECT id, name, employee.deptno, deptname
    FROM employee
    FULL JOIN department ON employee.deptno = department.deptno;


-- 5. Use employee and department tables to demonstrate cross join.
SELECT id, name, employee.deptno, deptname
    FROM employee
    CROSS JOIN department;

-- 6. Use employee and department tables to demonstrate semi join.
SELECT e.*
    FROM employee e, department d
    WHERE e.deptno = d.deptno;

Wir werden zwei Beispieltabellen - „employee“ and „department“ - verwenden, um zu zeigen, wie eine innere Verknüpfung (Inner Join) funktioniert. Ein innere Verknüpfung (Inner Join) kombiniert Datensätze aus beiden Tabellen, bei denen in den angegebenen Spalten ein übereinstimmender Wert vorhanden ist.


id	name	deptno	deptname
103	Paul	3	Engineering
101	John	1	Marketing
102	Lisa	2	Sales

Verwenden Sie Tabellen „employee” und „department”, um linke Verknüpfung (Left Join) zu veranschaulichen.


id	name	deptno	deptname
105	Chloe	5	null
103	Paul	3	Engineering
101	John	1	Marketing
102	Lisa	2	Sales
104	Evan	4	null
106	Amy	6	null

Verwenden wir die Tabellen „employee” und „department”, um zu zeigen, wie eine linke Verknüpfung (Left Join) funktioniert.


id	name	deptno	deptname
103	Paul	3	Engineering
102	Lisa	2	Sales
101	John	1	Marketing

Lassen Sie uns anhand der Tabellen „employee” und „department ” zeigen, wie eine vollständige Verknüpfung (Full Join) funktioniert. Eine vollständige Verknüpfung (Full Join) kombiniert alle Datensätze aus beiden Tabellen, einschließlich nicht übereinstimmender Zeilen aus beiden Tabellen.


id	name	deptno	deptname
105	Chloe	5	null
103	Paul	3	Engineering
101	John	1	Marketing
102	Lisa	2	Sales
104	Evan	4	null
106	Amy	6	null

Erstellen Sie eine Kreuzverknüpfung (Cross Join) zwischen den Tabellen „employee” und „department”, um zu zeigen, wie jeder Mitarbeiter jeder Abteilung zugeordnet werden kann. Dieses Beispiel veranschaulicht die Funktionsweise von Kreuzverknüpfung (Cross Join), indem alle möglichen Kombinationen von Zeilen aus beiden Tabellen kombiniert werden.


id	name	deptno	deptname
105	Chloe	5	Engineering
105	Chloe	5	Sales
105	Chloe	5	Marketing
103	Paul	3	Engineering
103	Paul	3	Sales
103	Paul	3	Marketing
101	John	1	Engineering
101	John	1	Sales
101	John	1	Marketing
102	Lisa	2	Engineering
102	Lisa	2	Sales
102	Lisa	2	Marketing
104	Evan	4	Engineering
104	Evan	4	Sales
104	Evan	4	Marketing
106	Amy	6	Engineering
106	Amy	6	Sales
106	Amy	6	Marketing

Lassen Sie uns anhand der Tabellen „employee” und „department ” zeigen, wie eine Semi-Verknüpfung (Semi Join) funktioniert. Eine Semi-Verknüpfung (Semi Join) gibt Datensätze aus der ersten Tabelle zurück, in denen es einen übereinstimmenden Datensatz in der zweiten Tabelle gibt.


id	name	deptno
103	Paul	3
101	John	1
102	Lisa	2

Bekannte Probleme¶

Es wurden keine Probleme gefunden

Snowpark Migration Accelerator: Verknüpfung (Join)¶

Beschreibung¶

Syntax¶

Beispielhafte Quellcode-Muster¶

Datenkonfiguration¶

Databricks¶

Snowflake¶

Muster-Code¶

Databricks¶

Snowflake¶

Bekannte Probleme¶

Zugehörige EWIs¶