SnowConvert AI : Oracle - 結合¶

結合は、2つ以上のテーブル、ビュー、またはマテリアライズドビューの行を結合するクエリです。Oracleデータベースは、複数のテーブルがクエリの FROM 句に現れるたびに結合を実行します。(Oracle SQL 言語リファレンス JOINS)

アンチ結合¶

注釈

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

説明¶

アンチ結合は、述語の左辺から、述語の右辺に対応する行がない行を返します。これは、右側のサブクエリにマッチしない（NOT IN）行を返します。サブクエリが WHERE 句の OR ブランチ上にある場合、アンチ結合変換は実行できません。(Oracle SQL 言語リファレンスアンチ結合)。

Snowflakeは同じ構文をサポートしているため、この種の結合では特別な変換は行われません。

サンプルソースパターン¶

注釈

結果の順序がOracleとSnowflakeで異なる可能性があるため、Order by句 を追加しました。

注釈

結果セットが大きすぎるため、行制限句 が追加されました。これを削除すると、結果セット全体を取得できます。

注釈

このセクションを確認して、サンプルデータベースをセットアップします。

Where Not In¶

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;

結果¶


EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME
174	Ellen	Abel
166	Sundar	Ande
130	Mozhe	Atkinson
105	デイビッド	Austin
204	Hermann	Baer
167	Amit	Banda
172	Elizabeth	Bates
192	Sarah	Bell
151	デイビッド	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;

結果¶


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

Where Not Exists¶

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;

結果¶


DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME
120	財務省
130	法人税
140	管理と信用
150	株主サービス
160	利点
170	製造
180	構築
190	契約
200	操作
210	IT サポート

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;

結果¶


DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME
120	財務省
130	法人税
140	管理と信用
150	株主サービス
160	利点
170	製造
180	構築
190	契約
200	操作
210	IT サポート

既知の問題¶

1.言語間の結果の順序の不一致¶

クエリの結果は両方のデータベースエンジンで同じ内容になりますが、クエリに Order By 句が定義されていない場合、順序が異なる可能性があります。

バンド結合¶

注釈

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

説明¶

バンド結合 は、1つのデータセットのキー値が2番目のデータセットの指定された範囲（「バンド」）内に収まっていなければならない特殊なタイプの非等価結合です。同じテーブルを1つ目と2つ目のデータセットとして使用できます。(Oracle SQL 言語リファレンス BandJoin)

このセクションでは、Snowflakeでバンド結合がどのように実行されるかを見ていきますが、実行プランはOracleの改良バージョンと非常によく似ています。

サンプルソースパターン¶

注釈

結果の順序がOracleとSnowflakeで異なる可能性があるため、Order by 句を追加しました。

注釈

結果セットが大きすぎるため、行制限句 が追加されました。これを削除すると、結果セット全体を取得できます。

注釈

このセクションを確認して、サンプルデータベースをセットアップします。

警告

テーブルを作成せずにこのコードを移行した場合、コンバータは列のセマンティック情報を読み込むことができず、演算処理で警告が表示されます。

ベーシックバンド結合ケース¶

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

結果¶


SALARY に COMPARISON
Abelの給与はAbelより100少ない場合もあれば、100多い場合もある
Abelの給与はCambraultより100少ない場合もあれば、100多い場合もある
Abelの給与はRaphaelyより100少ない場合もあれば、100多い場合もある
Andeの給与は、Andeより100少ない場合もあれば、100多い場合もある
Andeの給与はMavrisより100少ない場合もあれば、100多い場合もある
Andeの給与はVollmanより100少ない場合もあれば、100多い場合もある
Atkinsonの給与は、Atkinsonより100少ない場合もあれば、100多い場合もある
Atkinsonの給与は、Baidaより100少ない場合もあれば、100多い場合もある
Atkinsonの給与は、Gatesより100少ない場合もあれば、100多い場合もある
Atkinsonの給与は、Geoniより100少ない場合もあれば、100多い場合もある

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;

結果¶


SALARY に COMPARISON
Abelの給与はAbelより100少ない場合もあれば、100多い場合もある
Abelの給与はCambraultより100少ない場合もあれば、100多い場合もある
Abelの給与はRaphaelyより100少ない場合もあれば、100多い場合もある
Andeの給与は、Andeより100少ない場合もあれば、100多い場合もある
Andeの給与はMavrisより100少ない場合もあれば、100多い場合もある
Andeの給与はVollmanより100少ない場合もあれば、100多い場合もある
Atkinsonの給与は、Atkinsonより100少ない場合もあれば、100多い場合もある
Atkinsonの給与は、Baidaより100少ない場合もあれば、100多い場合もある
Atkinsonの給与は、Gatesより100少ない場合もあれば、100多い場合もある
Atkinsonの給与は、Geoniより100少ない場合もあれば、100多い場合もある

警告

一部の SELECT ステートメントを対応するテーブルなしで移行すると、[SSC-EWI-OR0036]（../../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/conversion-issues/oracleEWI.md#ssc-ewi-or0036）が発生する可能性があります。型解決の問題。この警告を避けるには、CREATE TABLE をファイル内に含めます。

結果は同じで、BAND JOIN は機能的に同等です。

実行計画

追加情報として、バンド結合の特別な点は実行計画です。

次の画像は、テストクエリの拡張実行計画（Oracle 12c以降に実装）を示しています。

そして次の画像では、Snowflakeでの実行計画を見てみましょう。

注釈

Snowflakeの実行プランは、Oracleの最適化バージョンと非常によく似ています。クエリの最終的な期間とパフォーマンスは、その他多くの要因に影響され、各 DBMS の内部機能に完全に依存します。

既知の問題¶

1.言語間の結果の順序の不一致¶

デカルト積¶

注釈

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

結合クエリ内の2つのテーブルに結合条件がない場合、Oracleデータベースはそれらのデカルト積を返します。Oracleは、一方のテーブルの各行を他方のテーブルの各行に結合します。(Oracle SQL リファレンスデカルト積サブセクション)

OracleとSnowflakeは、デカルト積と同じ動作をする ANSI クロス結合構文にも対応しています。

Snowflakeは同じ構文をサポートしているため、この種の結合では特別な変換は行われません。

サンプルソースパターン¶

注釈

結果の順序がOracleとSnowflakeで異なる可能性があるため、Order by句 を追加しました。

注釈

結果セットが大きすぎるため、行制限句 が追加されました。これを削除すると、結果セット全体を取得できます。

注釈

このセクションを確認して、サンプルデータベースをセットアップします。

暗黙構文¶

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;

結果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	管理	200	1700
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	50	配送	121	1500
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	40	人事	203	2400
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	30	購買	114	1700
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	20	マーケティング	201	1800

結果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;

結果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	人事	203	2400
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10	ST_MAN	8200.00	100	50	20	マーケティング	201	1800
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10	ST_MAN	8200.00	100	50	10	管理	200	1700
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10	ST_MAN	8200.00	100	50	50	配送	121	1500
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10	ST_MAN	8200.00	100	50	30	購買	114	1700

結果2¶


COUNT(*)
2889

クロス結合構文¶

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;

結果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	管理	200	1700
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	50	配送	121	1500
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	40	人事	203	2400
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	30	購買	114	1700
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	20	マーケティング	201	1800

結果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;

既知の問題¶

1.言語間の結果の順序の不一致¶

等価結合¶

注釈

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

説明¶

An equijoin is an implicit form of the join with a join condition containing an equality operator. For more information, see the Oracle Equijoin documentation.

Snowflakeは同じ構文をサポートしているため、この種の結合では特別な変換は行われません。

サンプルソースパターン¶

注釈

結果の順序がOracleとSnowflakeで異なる可能性があるため、Order by句 を追加しました。

注釈

結果セットが大きすぎるため、行制限句 が追加されました。これを削除すると、結果セット全体を取得できます。

注釈

このセクションを確認して、サンプルデータベースをセットアップします。

ベーシック等価結合ケース¶

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;

結果¶


LAST_NAME	JOB_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME
Abel	SA_REP	80	販売
Ande	SA_REP	80	販売
Atkinson	ST_CLERK	50	配送
Austin	IT_PROG	60	IT
Baer	PR_REP	70	広報活動

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;

結果¶


LAST_NAME	JOB_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME
Abel	SA_REP	80	販売
Ande	SA_REP	80	販売
Atkinson	ST_CLERK	50	配送
Austin	IT_PROG	60	IT
Baer	PR_REP	70	広報活動

既知の問題¶

1.言語間の結果の順序の不一致¶

内部結合¶

注釈

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

説明¶

内部結合（単純結合と呼ばれることもあります）は、結合条件を満たす行のみを返す2つ以上のテーブルの結合です。(Oracle SQL リファレンス内部結合サブセクション)。

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

サンプルソースパターン¶

注釈

結果の順序がOracleとSnowflakeで異なる可能性があるため、Order by 句を追加しました。

注釈

結果セットが大きすぎるため、行制限句 が追加されました。この句を削除すると、結果セット全体を取得できます。

注釈

このセクションを確認して、サンプルデータベースをセットアップします。

ベーシック内部結合¶

Inner Join句の "INNER" はオプションのキーワードです。以下のクエリには、同じデータセットを取得する2つのselectがあります。

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;

結果¶


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	経営	100	1700
101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21 00:00:00.000	AD_VP	17000	100	90	90	経営	100	1700
102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13 00:00:00.000	AD_VP	17000	100	90	90	経営	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	デイビッド	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	ファイナンス	108	1700
109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	9000	108	100	100	ファイナンス	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;

結果¶


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	経営	100	1700
101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21	AD_VP	17000.00	100	90	90	経営	100	1700
102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13	AD_VP	17000.00	100	90	90	経営	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	デイビッド	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	ファイナンス	108	1700
109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16	FI_ACCOUNT	9000.00	108	100	100	ファイナンス	108	1700

using句を含む内部結合¶

Oracle¶

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

結果¶


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		経営	100	1700
90	101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21 00:00:00.000	AD_VP	17000	100	経営	100	1700
90	102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13 00:00:00.000	AD_VP	17000	100	経営	100	1700
60	103	Alexander	Hunold	AHUNOLD	590.423.4567	2006-01-03 00:00:00.000	IT_PROG	9000	102	IT	103	1400
60	104	Bruce	Ernst	BERNST	590.423.4568	2007-05-21 00:00:00.000	IT_PROG	6000	103	IT	103	1400
60	105	デイビッド	Austin	DAUSTIN	590.423.4569	2005-06-25 00:00:00.000	IT_PROG	4800	103	IT	103	1400
60	106	Valli	Pataballa	VPATABAL	590.423.4560	2006-02-05 00:00:00.000	IT_PROG	4800	103	IT	103	1400
60	107	Diana	Lorentz	DLORENTZ	590.423.5567	2007-02-07 00:00:00.000	IT_PROG	4200	103	IT	103	1400
100	108	Nancy	Greenberg	NGREENBE	515.124.4569	2002-08-17 00:00:00.000	FI_MGR	12008	101	ファイナンス	108	1700
100	109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	9000	108	ファイナンス	108	1700

Snowflake¶

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

結果¶


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	AD_PRES	24000.00		経営	100	1700
90	101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21	AD_VP	17000.00	100	経営	100	1700
90	102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13	AD_VP	17000.00	100	経営	100	1700
60	103	Alexander	Hunold	AHUNOLD	590.423.4567	2006-01-03	IT_PROG	9000.00	102	IT	103	1400
60	104	Bruce	Ernst	BERNST	590.423.4568	2007-05-21	IT_PROG	6000.00	103	IT	103	1400
60	105	デイビッド	Austin	DAUSTIN	590.423.4569	2005-06-25	IT_PROG	4800.00	103	IT	103	1400
60	106	Valli	Pataballa	VPATABAL	590.423.4560	2006-02-05	IT_PROG	4800.00	103	IT	103	1400
60	107	Diana	Lorentz	DLORENTZ	590.423.5567	2007-02-07	IT_PROG	4200.00	103	IT	103	1400
100	108	Nancy	Greenberg	NGREENBE	515.124.4569	2002-08-17	FI_MGR	12008.00	101	ファイナンス	108	1700
100	109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16	FI_ACCOUNT	9000.00	108	ファイナンス	108	1700

クロス内部結合¶

Oracle¶

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

結果¶


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	110	会計	205	1700
101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21 00:00:00.000	AD_VP	17000	100	90	110	会計	205	1700
102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13 00:00:00.000	AD_VP	17000	100	90	110	会計	205	1700
103	Alexander	Hunold	AHUNOLD	590.423.4567	2006-01-03 00:00:00.000	IT_PROG	9000	102	60	110	会計	205	1700
104	Bruce	Ernst	BERNST	590.423.4568	2007-05-21 00:00:00.000	IT_PROG	6000	103	60	110	会計	205	1700
105	デイビッド	Austin	DAUSTIN	590.423.4569	2005-06-25 00:00:00.000	IT_PROG	4800	103	60	110	会計	205	1700
106	Valli	Pataballa	VPATABAL	590.423.4560	2006-02-05 00:00:00.000	IT_PROG	4800	103	60	110	会計	205	1700
107	Diana	Lorentz	DLORENTZ	590.423.5567	2007-02-07 00:00:00.000	IT_PROG	4200	103	60	110	会計	205	1700
108	Nancy	Greenberg	NGREENBE	515.124.4569	2002-08-17 00:00:00.000	FI_MGR	12008	101	100	110	会計	205	1700
109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	9000	108	100	110	会計	205	1700

Snowflake¶

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

結果¶


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	110	会計	205	1700
101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21	AD_VP	17000.00	100	90	110	会計	205	1700
102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13	AD_VP	17000.00	100	90	110	会計	205	1700
103	Alexander	Hunold	AHUNOLD	590.423.4567	2006-01-03	IT_PROG	9000.00	102	60	110	会計	205	1700
104	Bruce	Ernst	BERNST	590.423.4568	2007-05-21	IT_PROG	6000.00	103	60	110	会計	205	1700
105	デイビッド	Austin	DAUSTIN	590.423.4569	2005-06-25	IT_PROG	4800.00	103	60	110	会計	205	1700
106	Valli	Pataballa	VPATABAL	590.423.4560	2006-02-05	IT_PROG	4800.00	103	60	110	会計	205	1700
107	Diana	Lorentz	DLORENTZ	590.423.5567	2007-02-07	IT_PROG	4200.00	103	60	110	会計	205	1700
108	Nancy	Greenberg	NGREENBE	515.124.4569	2002-08-17	FI_MGR	12008.00	101	100	110	会計	205	1700
109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16	FI_ACCOUNT	9000.00	108	100	110	会計	205	1700

自然内部結合¶

Oracle¶

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

結果¶


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 00:00:00.000	AD_VP	17000	経営	1700
100	90	102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13 00:00:00.000	AD_VP	17000	経営	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	デイビッド	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
108	100	109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	9000	ファイナンス	1700
108	100	110	John	Chen	JCHEN	515.124.4269	2005-09-28 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	8200	ファイナンス	1700
108	100	111	Ismael	Sciarra	ISCIARRA	515.124.4369	2005-09-30 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	7700	ファイナンス	1700
108	100	112	Jose Manuel	Urman	JMURMAN	515.124.4469	2006-03-07 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	7800	ファイナンス	1700

Snowflake¶

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

結果¶


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	経営	1700
100	90	102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13	AD_VP	17000.00	経営	1700
103	60	104	Bruce	Ernst	BERNST	590.423.4568	2007-05-21	IT_PROG	6000.00	IT	1400
103	60	105	デイビッド	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
108	100	109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16	FI_ACCOUNT	9000.00	ファイナンス	1700
108	100	110	John	Chen	JCHEN	515.124.4269	2005-09-28	FI_ACCOUNT	8200.00	ファイナンス	1700
108	100	111	Ismael	Sciarra	ISCIARRA	515.124.4369	2005-09-30	FI_ACCOUNT	7700.00	ファイナンス	1700
108	100	112	Jose Manuel	Urman	JMURMAN	515.124.4469	2006-03-07	FI_ACCOUNT	7800.00	ファイナンス	1700

クロス自然結合¶

Oracle¶

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

結果¶


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 00:00:00.000	AD_VP	17000	経営	1700
100	90	102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13 00:00:00.000	AD_VP	17000	経営	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	デイビッド	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
108	100	109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	9000	ファイナンス	1700
108	100	110	John	Chen	JCHEN	515.124.4269	2005-09-28 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	8200	ファイナンス	1700
108	100	111	Ismael	Sciarra	ISCIARRA	515.124.4369	2005-09-30 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	7700	ファイナンス	1700
108	100	112	Jose Manuel	Urman	JMURMAN	515.124.4469	2006-03-07 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	7800	ファイナンス	1700

Snowflake¶

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

結果¶


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	経営	1700
100	90	102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13	AD_VP	17000.00	経営	1700
103	60	104	Bruce	Ernst	BERNST	590.423.4568	2007-05-21	IT_PROG	6000.00	IT	1400
103	60	105	デイビッド	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
108	100	109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16	FI_ACCOUNT	9000.00	ファイナンス	1700
108	100	110	John	Chen	JCHEN	515.124.4269	2005-09-28	FI_ACCOUNT	8200.00	ファイナンス	1700
108	100	111	Ismael	Sciarra	ISCIARRA	515.124.4369	2005-09-30	FI_ACCOUNT	7700.00	ファイナンス	1700
108	100	112	Jose Manuel	Urman	JMURMAN	515.124.4469	2006-03-07	FI_ACCOUNT	7800.00	ファイナンス	1700

自然クロス結合¶

Oracle¶

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

結果¶


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	管理	200	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	100	ファイナンス	108	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	90	経営	100	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	80	販売	145	2500
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	70	広報活動	204	2700
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	配送	121	1500
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	40	人事	203	2400
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	30	購買	114	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	20	マーケティング	201	1800

Snowflake¶

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

結果¶


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	販売	145	2500
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	20	マーケティング	201	1800
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	60	IT	103	1400
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	70	広報活動	204	2700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	90	経営	100	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	30	購買	114	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	10	管理	200	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	100	ファイナンス	108	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	50	配送	121	1500
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	40	人事	203	2400

既知の問題¶

1.言語間の結果の順序の不一致¶

外部結合¶

注釈

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

説明¶

外部結合は単純結合の結果を拡張します。外部結合は、結合条件を満たす全ての行を返し、一方のテーブルから、もう一方のテーブルから結合条件を満たす行がない場合、その一部または全ての行を返します。(Oracle SQL 言語リファレンス外部結合サブセクション)。

Oracle ANSI 構文¶

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

outer_join_type
{ FULL | LEFT | RIGHT } [ OUTER ]

Oracleは、外部結合に使用できる(+)演算子もサポートしています。この演算子は、WHERE 句の列式に追加されます。

column_expression (+)

Snowflake ANSI 構文¶

Snowflake also supports the ANSI syntax for OUTER JOINS, just like Oracle. However, the behavior when using the (+) operator might be different depending on the usage. For more information, see the Snowflake JOIN documentation.

Snowflakeの文法は以下のいずれかです。

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¶

注釈

結果の順序がOracleとSnowflakeで異なる可能性があるため、Order by 句を追加しました。

注釈

結果セットが大きすぎるため、行制限句 が追加されました。これを削除すると、結果セット全体を取得できます。

注釈

このセクションを確認して、サンプルデータベースをセットアップします。

注釈

以下の例では、JOIN の種類ごとに結果をより適切に区別するために、これらの挿入と変更ステートメントを実行しました。

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

1.ANSI 構文¶

Snowflakeは SQL JOINS の ANSI 構文を完全にサポートしています。どちらのデータベースエンジンでも動作は同じです。

に左外部結合¶

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;

結果¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
--	国名不明	0
AR	アルゼンチン	2	2	米州
AU	オーストラリア	3	3	アジア
BE	ベルギー	1	1	ヨーロッパ
BR	ブラジル	2	2	米州
CA	カナダ	2	2	米州
CH	スイス	1	1	ヨーロッパ
CN	中国	3	3	アジア
DE	ドイツ	1	1	ヨーロッパ
DK	デンマーク	1	1	ヨーロッパ

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;

結果¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
--	国名不明	0.0000000000000000000
AR	アルゼンチン	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	米州
AU	オーストラリア	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	アジア
BE	ベルギー	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	ヨーロッパ
BR	ブラジル	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	米州
CA	カナダ	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	米州
CH	スイス	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	ヨーロッパ
CN	中国	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	アジア
DE	ドイツ	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	ヨーロッパ
DK	デンマーク	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	ヨーロッパ

に右外部結合¶

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;

結果¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
--			5	オセアニア
ZW	ジンバブエ	4	4	中東、アフリカ
ZM	ザンビア	4	4	中東、アフリカ
US	アメリカ合衆国	2	2	米州
UK	英国	1	1	ヨーロッパ
SG	シンガポール	3	3	アジア
NL	オランダ	1	1	ヨーロッパ
NG	ナイジェリア	4	4	中東、アフリカ
MX	メキシコ	2	2	米州
ML	マレーシア	3	3	アジア

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;

結果¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
--		5.0000000000000000000	オセアニア
ZW	ジンバブエ	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	中東、アフリカ
ZM	ザンビア	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	中東、アフリカ
US	アメリカ合衆国	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	米州
UK	英国	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	ヨーロッパ
SG	シンガポール	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	アジア
NL	オランダ	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	ヨーロッパ
NG	ナイジェリア	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	中東、アフリカ
MX	メキシコ	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	米州
ML	マレーシア	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	アジア

に完全外部結合¶

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;

結果¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
--	国名不明	0
--			5	オセアニア
EG	エジプト	4	4	中東、アフリカ
IL	イスラエル	4	4	中東、アフリカ
KW	クウェート	4	4	中東、アフリカ
NG	ナイジェリア	4	4	中東、アフリカ
ZM	ザンビア	4	4	中東、アフリカ
ZW	ジンバブエ	4	4	中東、アフリカ
BE	ベルギー	1	1	ヨーロッパ
CH	スイス	1	1	ヨーロッパ

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;

結果¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
--	国名不明	0.0000000000000000000
--			5.0000000000000000000	オセアニア
EG	エジプト	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	中東、アフリカ
IL	イスラエル	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	中東、アフリカ
KW	クウェート	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	中東、アフリカ
NG	ナイジェリア	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	中東、アフリカ
ZM	ザンビア	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	中東、アフリカ
ZW	ジンバブエ	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	中東、アフリカ
BE	ベルギー	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	ヨーロッパ
CH	スイス	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	ヨーロッパ

2.自然外部結合¶

OracleもSnowflakeも自然外部結合をサポートしており、動作は同じです。

NATURAL JOIN は、2つのテーブルの共通列の明示的な JOIN と同じですが、共通列は出力に1回だけ含まれます。（自然結合は、異なるテーブルにある同じ名前の列が、対応するデータを含んでいると仮定します。）(Snowflake SQL 言語リファレンス JOIN)

自然左外部結合¶

Oracle¶

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

結果¶


REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
0	--	国名不明
2	AR	アルゼンチン	米州
3	AU	オーストラリア	アジア
1	BE	ベルギー	ヨーロッパ
2	BR	ブラジル	米州
2	CA	カナダ	米州
1	CH	スイス	ヨーロッパ
3	CN	中国	アジア
1	DE	ドイツ	ヨーロッパ
1	DK	デンマーク	ヨーロッパ

Snowflake¶

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

結果¶


REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
0.0000000000000000000	--	国名不明
2.0000000000000000000	AR	アルゼンチン	米州
3.0000000000000000000	AU	オーストラリア	アジア
1.0000000000000000000	BE	ベルギー	ヨーロッパ
2.0000000000000000000	BR	ブラジル	米州
2.0000000000000000000	CA	カナダ	米州
1.0000000000000000000	CH	スイス	ヨーロッパ
3.0000000000000000000	CN	中国	アジア
1.0000000000000000000	DE	ドイツ	ヨーロッパ
1.0000000000000000000	DK	デンマーク	ヨーロッパ

自然右外部結合¶

Oracle¶

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

結果¶


REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
5			オセアニア
4	ZW	ジンバブエ	中東、アフリカ
4	ZM	ザンビア	中東、アフリカ
2	US	アメリカ合衆国	米州
1	UK	英国	ヨーロッパ
3	SG	シンガポール	アジア
1	NL	オランダ	ヨーロッパ
4	NG	ナイジェリア	中東、アフリカ
2	MX	メキシコ	米州
3	ML	マレーシア	アジア

Snowflake¶

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

結果¶


REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
5.0000000000000000000			オセアニア
4.0000000000000000000	ZW	ジンバブエ	中東、アフリカ
4.0000000000000000000	ZM	ザンビア	中東、アフリカ
2.0000000000000000000	US	アメリカ合衆国	米州
1.0000000000000000000	UK	英国	ヨーロッパ
3.0000000000000000000	SG	シンガポール	アジア
1.0000000000000000000	NL	オランダ	ヨーロッパ
4.0000000000000000000	NG	ナイジェリア	中東、アフリカ
2.0000000000000000000	MX	メキシコ	米州
3.0000000000000000000	ML	マレーシア	アジア

3.USING を使用したベーシック外部結合¶

テーブル列は、 USING キーワードを使用して結合できます。結果は、 ON キーワードを使った基本的な OUTER JOIN と同じになります。

を使用した左外部結合¶

Oracle¶

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

結果¶


REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
0	--	国名不明
2	AR	アルゼンチン	米州
3	AU	オーストラリア	アジア
1	BE	ベルギー	ヨーロッパ
2	BR	ブラジル	米州
2	CA	カナダ	米州
1	CH	スイス	ヨーロッパ
3	CN	中国	アジア
1	DE	ドイツ	ヨーロッパ
1	DK	デンマーク	ヨーロッパ

Snowflake¶

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

結果¶


REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
0.0000000000000000000	--	国名不明
2.0000000000000000000	AR	アルゼンチン	米州
3.0000000000000000000	AU	オーストラリア	アジア
1.0000000000000000000	BE	ベルギー	ヨーロッパ
2.0000000000000000000	BR	ブラジル	米州
2.0000000000000000000	CA	カナダ	米州
1.0000000000000000000	CH	スイス	ヨーロッパ
3.0000000000000000000	CN	中国	アジア
1.0000000000000000000	DE	ドイツ	ヨーロッパ
1.0000000000000000000	DK	デンマーク	ヨーロッパ

4. (+) Operator¶

OracleとSnowflakeには、外部結合にも使用できる(+)演算子があります。この演算子を使用すると、Snowflakeが正常に動作しない場合があります。

Snowflakeのこの演算子に関する詳細情報については、こちらをご覧ください。

(+)演算子による左外部結合¶

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;

結果¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
--	国名不明	0
AR	アルゼンチン	2	2	米州
AU	オーストラリア	3	3	アジア
BE	ベルギー	1	1	ヨーロッパ
BR	ブラジル	2	2	米州
CA	カナダ	2	2	米州
CH	スイス	1	1	ヨーロッパ
CN	中国	3	3	アジア
DE	ドイツ	1	1	ヨーロッパ
DK	デンマーク	1	1	ヨーロッパ

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;

結果¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
--	国名不明	0.0000000000000000000
AR	アルゼンチン	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	米州
AU	オーストラリア	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	アジア
BE	ベルギー	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	ヨーロッパ
BR	ブラジル	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	米州
CA	カナダ	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	米州
CH	スイス	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	ヨーロッパ
CN	中国	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	アジア
DE	ドイツ	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	ヨーロッパ
DK	デンマーク	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	ヨーロッパ

(+)演算子による右外部結合¶

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;

結果¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
--			5	オセアニア
ZW	ジンバブエ	4	4	中東、アフリカ
ZM	ザンビア	4	4	中東、アフリカ
US	アメリカ合衆国	2	2	米州
UK	英国	1	1	ヨーロッパ
SG	シンガポール	3	3	アジア
NL	オランダ	1	1	ヨーロッパ
NG	ナイジェリア	4	4	中東、アフリカ
MX	メキシコ	2	2	米州
ML	マレーシア	3	3	アジア

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;

結果¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
--			5.0000000000000000000	オセアニア
ZW	ジンバブエ	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	中東、アフリカ
ZM	ザンビア	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	中東、アフリカ
US	アメリカ合衆国	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	米州
UK	英国	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	ヨーロッパ
SG	シンガポール	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	アジア
NL	オランダ	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	ヨーロッパ
NG	ナイジェリア	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	中東、アフリカ
MX	メキシコ	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	米州
ML	マレーシア	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	アジア

複数のテーブルを(+)で結合した単一テーブル¶

Oracleでは、(+)演算子を使って1つのテーブルと複数のテーブルを結合することができますが、Snowflakeではサポートしていません。この種の外部結合を持つクエリは、 ANSI 構文に変更されます。

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;

結果¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_NAME	LOCATION_ID	STREET_ADDRESS	POSTAL_CODE	CITY
		1	ヨーロッパ	2000	40-5-12 Laogianggen	190518	北京
CH	スイス	1	ヨーロッパ	3000	Murtenstrasse 921	3095	ベルン
		1	ヨーロッパ	2100	1298 Vileparle（E）	490231	ボンベイ
CH	スイス	1	ヨーロッパ	2900	20 Rue des Corps-Saints	1730	ジュネーブ
		1	ヨーロッパ	1300	9450 Kamiya-cho	6823	広島
UK	英国	1	ヨーロッパ	2400	8204 Arthur St		ロンドン
		1	ヨーロッパ	3200	Mariano Escobedo 9991	11932	メキシコシティ
DE	ドイツ	1	ヨーロッパ	2700	Schwanthalerstr.7031	80925	ミュンヘン
UK	英国	1	ヨーロッパ	2500	Magdalen Centre, The Oxford Science Park	OX9 に 9ZB	オックスフォード
IT	イタリア	1	ヨーロッパ	1000	1297 Via Cola di Rie	00989	ローマ

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;

結果¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_NAME	LOCATION_ID	STREET_ADDRESS	POSTAL_CODE	CITY
		1.0000000000000000000	ヨーロッパ	2000	40-5-12 Laogianggen	190518	北京
CH	スイス	1.0000000000000000000	ヨーロッパ	3000	Murtenstrasse 921	3095	ベルン
		1.0000000000000000000	ヨーロッパ	2100	1298 Vileparle（E）	490231	ボンベイ
CH	スイス	1.0000000000000000000	ヨーロッパ	2900	20 Rue des Corps-Saints	1730	ジュネーブ
		1.0000000000000000000	ヨーロッパ	1300	9450 Kamiya-cho	6823	広島
UK	英国	1.0000000000000000000	ヨーロッパ	2400	8204 Arthur St		ロンドン
		1.0000000000000000000	ヨーロッパ	3200	Mariano Escobedo 9991	11932	メキシコシティ
DE	ドイツ	1.0000000000000000000	ヨーロッパ	2700	Schwanthalerstr.7031	80925	ミュンヘン
UK	英国	1.0000000000000000000	ヨーロッパ	2500	Magdalen Centre, The Oxford Science Park	OX9 に 9ZB	オックスフォード
IT	イタリア	1.0000000000000000000	ヨーロッパ	1000	1297 Via Cola di Rie	00989	ローマ

結合されていないテーブルの列と、列以外の値を持つ(+)演算子の使用¶

Oracleでは、(+)演算子を列で使用し、他のテーブルの列ではない値と結合することができます。Snowflakeでも可能ですが、列のテーブルが他のテーブルと結合されていない場合は失敗します。この問題を解決するため、このシナリオが発生した場合はクエリから(+)演算子を削除し、Oracleと同じ結果を得るようにします。

Oracle¶

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

結果¶


REGION_ID	REGION_NAME
2	米州
3	アジア

Snowflake¶

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

結果¶


REGION_ID	REGION_NAME
2.0000000000000000000	米州
3.0000000000000000000	アジア

既知の問題¶

サポートされていないすべてのケースについては、関連する EWIs を参照して、推奨事項と可能な回避策を入手してください。

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

ANSI 外部結合ではないクエリを ANSI 外部結合に変換すると、変換後のクエリの列の順序が変更されることがあります。この問題を解決するには、列を特定の順序で選択してください。

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;

結果¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME	LOCATION_ID	STREET_ADDRESS	POSTAL_CODE	CITY	STATE_PROVINCE	COUNTRY_ID
			1	ヨーロッパ	2000	40-5-12 Laogianggen	190518	北京		CN
CH	スイス	1	1	ヨーロッパ	3000	Murtenstrasse 921	3095	ベルン	BE	CH
			1	ヨーロッパ	2100	1298 Vileparle（E）	490231	ボンベイ	マハーラーシュトラ	IN
CH	スイス	1	1	ヨーロッパ	2900	20 Rue des Corps-Saints	1730	ジュネーブ	ジュネーブ	CH
			1	ヨーロッパ	1300	9450 Kamiya-cho	6823	広島		JP
UK	英国	1	1	ヨーロッパ	2400	8204 Arthur St		ロンドン		UK
			1	ヨーロッパ	3200	Mariano Escobedo 9991	11932	メキシコシティ	ブラジリア連邦直轄区	MX
DE	ドイツ	1	1	ヨーロッパ	2700	Schwanthalerstr.7031	80925	ミュンヘン	バイエルン	DE
UK	英国	1	1	ヨーロッパ	2500	Magdalen Centre, The Oxford Science Park	OX9 に 9ZB	オックスフォード	オックスフォード	UK
IT	イタリア	1	1	ヨーロッパ	1000	1297 Via Cola di Rie	00989	ローマ		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;

結果¶


REGION_ID	REGION_NAME	LOCATION_ID	STREET_ADDRESS	POSTAL_CODE	CITY	STATE_PROVINCE	COUNTRY_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID
1.0000000000000000000	ヨーロッパ	2000	40-5-12 Laogianggen	190518	北京		CN
1.0000000000000000000	ヨーロッパ	3000	Murtenstrasse 921	3095	ベルン	BE	CH	CH	スイス	1.0000000000000000000
1.0000000000000000000	ヨーロッパ	2100	1298 Vileparle（E）	490231	ボンベイ	マハーラーシュトラ	IN
1.0000000000000000000	ヨーロッパ	2900	20 Rue des Corps-Saints	1730	ジュネーブ	ジュネーブ	CH	CH	スイス	1.0000000000000000000
1.0000000000000000000	ヨーロッパ	1300	9450 Kamiya-cho	6823	広島		JP
1.0000000000000000000	ヨーロッパ	2400	8204 Arthur St		ロンドン		UK	UK	英国	1.0000000000000000000
1.0000000000000000000	ヨーロッパ	3200	Mariano Escobedo 9991	11932	メキシコシティ	ブラジリア連邦直轄区	MX
1.0000000000000000000	ヨーロッパ	2700	Schwanthalerstr.7031	80925	ミュンヘン	バイエルン	DE	DE	ドイツ	1.0000000000000000000
1.0000000000000000000	ヨーロッパ	2500	Magdalen Centre, The Oxford Science Park	OX9 に 9ZB	オックスフォード	オックスフォード	UK	UK	英国	1.0000000000000000000
1.0000000000000000000	ヨーロッパ	1000	1297 Via Cola di Rie	00989	ローマ		IT	IT	イタリア	1.0000000000000000000

2.複数のテーブルを持つ間隔を持つ外部結合されたBetween述語¶

Between述語は、ANSI OUTER JOINS 以外の場合に使用できます。Oracleでは、間隔内の列は異なるテーブルからのものであっても外部結合できますが、Snowflakeはこれをサポートしていません。このような場合、Between述語はコメントアウトされます。

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;

結果¶


REGION_ID	REGION_NAME	LOCATION_ID	STREET_ADDRESS	POSTAL_CODE	CITY	STATE_PROVINCE	COUNTRY_ID
1	ヨーロッパ	2000	40-5-12 Laogianggen	190518	北京		CN
1	ヨーロッパ	3000	Murtenstrasse 921	3095	ベルン	BE	CH
1	ヨーロッパ	2100	1298 Vileparle（E）	490231	ボンベイ	マハーラーシュトラ	IN
1	ヨーロッパ	2900	20 Rue des Corps-Saints	1730	ジュネーブ	ジュネーブ	CH
1	ヨーロッパ	1300	9450 Kamiya-cho	6823	広島		JP
1	ヨーロッパ	2400	8204 Arthur St		ロンドン		UK
1	ヨーロッパ	3200	Mariano Escobedo 9991	11932	メキシコシティ	ブラジリア連邦直轄区	MX
1	ヨーロッパ	2700	Schwanthalerstr.7031	80925	ミュンヘン	バイエルン	DE
1	ヨーロッパ	2500	Magdalen Centre, The Oxford Science Park	OX9 に 9ZB	オックスフォード	オックスフォード	UK
1	ヨーロッパ	1000	1297 Via Cola di Rie	00989	ローマ		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;

自己結合¶

注釈

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

説明¶

自己結合はテーブルとそれ自身との結合です。このテーブルは FROM 句に2回登場し、結合条件の列名を修飾するテーブルエイリアスが続きます。(Oracle SQL 言語リファレンス自己結合サブセクション)

サンプルソースパターン¶

注釈

結果の順序がOracleとSnowflakeで異なる可能性があるため、Order by 句を追加しました。

注釈

このセクションを確認して、サンプルデータベースをセットアップします。

ベーシック自己結合ケース¶

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;

結果¶


従業員とそのマネージャー
RajsはMourgosのために働く
RaphaelyはKingのために働く
RogersはKauflingのために働く
RusselはKingのために働く

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;

結果¶


従業員とそのマネージャー
RajsはMourgosのために働く
RaphaelyはKingのために働く
RogersはKauflingのために働く
RusselはKingのために働く

注釈

以前に証明したように、Oracleの 自己結合 はSnowflakeと機能的に同等です。

既知の問題¶

問題は見つかりませんでした。

準結合¶

注釈

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

説明¶

準結合は、右側の複数の行がサブクエリの条件を満たす場合、述語の左側の行を重複させることなく、 EXISTS サブクエリにマッチする行を返します。サブクエリが WHERE 句の OR ブランチ上にある場合は、準結合変換を実行できません。(Oracle SQL 言語リファレンス準結合サブセクション)

サンプルソースパターン¶

注釈

結果の順序がOracleとSnowflakeで異なる可能性があるため、Order by 句を追加しました。

注釈

このセクションを確認して、サンプルデータベースをセットアップします。

ベーシック準結合ケース¶

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;

結果¶


DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
110	会計	205	1700
10	管理	200	1700
90	経営	100	1700
100	ファイナンス	108	1700
40	人事	203	2400
60	IT	103	1400
20	マーケティング	201	1800
70	広報活動	204	2700
30	購買	114	1700
80	販売	145	2500
50	配送	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;

結果¶


DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
110	会計	205	1700
10	管理	200	1700
90	経営	100	1700
100	ファイナンス	108	1700
40	人事	203	2400
60	IT	103	1400
20	マーケティング	201	1800
70	広報活動	204	2700
30	購買	114	1700
80	販売	145	2500
50	配送	121	1500

注釈

以前に証明したように、Oracleの 準結合 はSnowflakeと機能的に同等です。

既知の問題¶

問題は見つかりませんでした。

SnowConvert AI : Oracle - 結合¶

アンチ結合¶

説明¶

サンプルソースパターン¶

Where Not In¶

Oracle¶

結果¶

Snowflake¶

結果¶

Where Not Exists¶

Oracle¶

結果¶

Snowflake¶

結果¶

既知の問題¶

1.言語間の結果の順序の不一致¶

関連 EWIs¶

バンド結合¶

説明¶

サンプルソースパターン¶

ベーシックバンド結合ケース¶

Oracle¶

結果¶

Snowflake¶

結果¶

実行計画

既知の問題¶

1.言語間の結果の順序の不一致¶

関連 EWIs¶

デカルト積¶

サンプルソースパターン¶

暗黙構文¶

Oracle¶

結果1¶

結果2¶

Snowflake¶

結果1¶

結果2¶

クロス結合構文¶

Oracle¶

結果1¶

結果2¶

Snowflake¶

既知の問題¶

1.言語間の結果の順序の不一致¶

関連 EWIs¶

等価結合¶

説明¶

サンプルソースパターン¶

ベーシック等価結合ケース¶

Oracle¶

結果¶

Snowflake¶

結果¶

既知の問題¶

1.言語間の結果の順序の不一致¶

関連 EWIs¶

内部結合¶

説明¶

サンプルソースパターン¶

ベーシック内部結合¶

Oracle¶

結果¶

Snowflake¶

結果¶

using句を含む内部結合¶

Oracle¶

結果¶

Snowflake¶

結果¶

クロス内部結合¶

Oracle¶

結果¶

Snowflake¶

結果¶

自然内部結合¶

Oracle¶

結果¶

Snowflake¶

結果¶