Snowpark Migration Accelerator: 結合¶

説明¶

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)

構文¶

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>
[ ... ]

サンプルソースパターン¶

セットアップデータ¶

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);

パターンコード¶

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;

ここでは、「employee」と「department」の2つのサンプルテーブルを使用して、内部結合の仕組みを説明します。内側結合は、指定した列が一致する両方のテーブルの行を結合します。


id	name	deptno	deptname
103	Paul	3	エンジニアリング
101	John	1	マーケティング
102	Lisa	2	販売

employeeテーブルとdepartmentテーブルを使用して、左結合の仕組みを説明します。この例では、左（最初の）テーブルのすべての記録を保持しながら、2つのテーブルのデータを結合する方法を理解するのに役立ちます。


id	name	deptno	deptname
105	Chloe	5	null
103	Paul	3	エンジニアリング
101	John	1	マーケティング
102	Lisa	2	販売
104	Evan	4	null
106	Amy	6	null

employeeテーブルとdepartmentテーブルを使用して、 SQL で RIGHT JOIN がどのように機能するかを見てみましょう。


id	name	deptno	deptname
103	Paul	3	エンジニアリング
102	Lisa	2	販売
101	John	1	マーケティング

employeeテーブルとdepartmentテーブルを使用して、完全結合がどのように機能するかを見てみましょう。完全結合は、どちらかのテーブルの一致しない行を含め、両方のテーブルのすべての記録を結合します。


id	name	deptno	deptname
101	John	1	マーケティング
102	Lisa	2	販売
103	Paul	3	エンジニアリング
104	Evan	4	null
105	Chloe	5	null
106	Amy	6	null

employeeテーブルとdepartmentテーブルの間に交差結合を作成し、あるテーブルのすべての行と別のテーブルのすべての行を結合する方法を示します。


id	name	deptno	deptname
105	Chloe	5	エンジニアリング
105	Chloe	5	販売
105	Chloe	5	マーケティング
103	Paul	3	エンジニアリング
103	Paul	3	販売
103	Paul	3	マーケティング
101	John	1	エンジニアリング
101	John	1	販売
101	John	1	マーケティング
102	Lisa	2	エンジニアリング
102	Lisa	2	販売
102	Lisa	2	マーケティング
104	Evan	4	エンジニアリング
104	Evan	4	販売
104	Evan	4	マーケティング
106	Amy	6	エンジニアリング
106	Amy	6	販売
106	Amy	6	マーケティング

employeeテーブルとdepartmentテーブルを使用して、半結合がどのように機能するかを見てみましょう。半結合は、2つ目のテーブルに一致する記録がある場合、1つ目のテーブルから記録を返します。


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;

ここでは、「employee」と「department」の2つのサンプルテーブルを使用して、内部結合の仕組みを説明します。内部結合は、指定された列に一致する値がある両方のテーブルの記録を結合します。


id	name	deptno	deptname
103	Paul	3	エンジニアリング
101	John	1	マーケティング
102	Lisa	2	販売

employeeテーブルとdepartmentテーブルを使用して左結合を示します。


id	name	deptno	deptname
105	Chloe	5	null
103	Paul	3	エンジニアリング
101	John	1	マーケティング
102	Lisa	2	販売
104	Evan	4	null
106	Amy	6	null

employeeテーブルとdepartmentテーブルを使用して、右結合がどのように機能するかを見てみましょう。


id	name	deptno	deptname
103	Paul	3	エンジニアリング
102	Lisa	2	販売
101	John	1	マーケティング

employeeテーブルとdepartmentテーブルを使用して、完全結合がどのように機能するかを見てみましょう。完全結合は、どちらかのテーブルの一致しない行を含め、両方のテーブルのすべての記録を結合します。


id	name	deptno	deptname
105	Chloe	5	null
103	Paul	3	エンジニアリング
101	John	1	マーケティング
102	Lisa	2	販売
104	Evan	4	null
106	Amy	6	null

employeeテーブルとdepartmentテーブルの間に交差結合を作成し、各従業員がどの部門とペアになるかを示します。この例では、両方のテーブルの行の可能なすべての組み合わせを結合して、交差結合がどのように機能するかを示しています。


id	name	deptno	deptname
105	Chloe	5	エンジニアリング
105	Chloe	5	販売
105	Chloe	5	マーケティング
103	Paul	3	エンジニアリング
103	Paul	3	販売
103	Paul	3	マーケティング
101	John	1	エンジニアリング
101	John	1	販売
101	John	1	マーケティング
102	Lisa	2	エンジニアリング
102	Lisa	2	販売
102	Lisa	2	マーケティング
104	Evan	4	エンジニアリング
104	Evan	4	販売
104	Evan	4	マーケティング
106	Amy	6	エンジニアリング
106	Amy	6	販売
106	Amy	6	マーケティング

employeeテーブルとdepartmentテーブルを使用して、半結合がどのように機能するかを見てみましょう。半結合は、2つ目のテーブルに一致する記録がある場合、1つ目のテーブルから記録を返します。


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

既知の問題¶

問題は見つかりませんでした

Snowpark Migration Accelerator: 結合¶

説明¶

構文¶

サンプルソースパターン¶

セットアップデータ¶

Databricks¶

Snowflake¶

パターンコード¶

Databricks¶

Snowflake¶

既知の問題¶

関連 EWIs¶