Snowpark Migration Accelerator: Join¶

설명¶

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)

구문¶

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>
[ ... ]

샘플 소스 패턴¶

설정 데이터¶

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);

패턴 코드¶

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;

내부 조인이 어떻게 작동하는지 보여주기 위해 “employee” 및 “department”라는 2개의 샘플 테이블을 사용하겠습니다. Inner 조인은 지정된 열 간에 일치하는 항목이 있는 두 테이블의 행을 결합합니다.


id	이름	deptno	deptname
103	Paul	3	Engineering
101	John	1	마케팅
102	Lisa	2	Sales

직원 및 부서 테이블을 사용하여 왼쪽 조인이 어떻게 작동하는지 보여 드리겠습니다. 이 예는 왼쪽(첫 번째) 테이블의 모든 레코드를 유지하면서 두 테이블의 데이터를 결합하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.


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

직원 및 부서 테이블을 사용하여 SQL 에서 RIGHT JOIN 이 어떻게 작동하는지 보여 드리겠습니다.


id	이름	deptno	deptname
103	Paul	3	Engineering
102	Lisa	2	Sales
101	John	1	마케팅

직원 및 부서 테이블을 사용하여 전체 조인이 어떻게 작동하는지 보여 드리겠습니다. 전체 조인은 두 테이블의 일치하지 않는 행을 포함하여 두 테이블의 모든 레코드를 결합합니다.


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

직원 테이블과 부서 테이블 간에 교차 조인을 생성할어 한 테이블의 모든 행을 다른 테이블의 모든 행과 결합하는 방법을 보여 줍니다.


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

직원 및 부서 테이블을 사용하여 세미 조인이 어떻게 작동하는지 보여 드리겠습니다. 세미 조인은 두 번째 테이블에 일치하는 레코드가 있는 경우 첫 번째 테이블에서 레코드를 반환합니다.


id	이름	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;

내부 조인이 어떻게 작동하는지 보여주기 위해 “employee” 및 “department”라는 2개의 샘플 테이블을 사용하겠습니다. 내부 조인은 지정된 열에 일치하는 값이 있는 두 테이블의 레코드를 결합합니다.


id	이름	deptno	deptname
103	Paul	3	Engineering
101	John	1	마케팅
102	Lisa	2	Sales

직원 및 부서 테이블을 사용하여 왼쪽 조인을 시연합니다.


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

직원 및 부서 테이블을 사용하여 올바른 조인이 어떻게 작동하는지 보여 드리겠습니다.


id	이름	deptno	deptname
103	Paul	3	Engineering
102	Lisa	2	Sales
101	John	1	마케팅

직원 및 부서 테이블을 사용하여 전체 조인이 어떻게 작동하는지 보여 드리겠습니다. 전체 조인은 두 테이블의 일치하지 않는 행을 포함하여 두 테이블의 모든 레코드를 결합합니다.


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

직원과 부서 테이블 간에 교차 조인을 생성할어 각 직원이 모든 부서와 어떻게 짝을 이룰 수 있는지 보여 줍니다. 이 예에서는 두 테이블에서 가능한 모든 행 조합을 결합하여 교차 조인이 작동하는 방식을 보여 줍니다.


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

직원 및 부서 테이블을 사용하여 세미 조인이 어떻게 작동하는지 보여 드리겠습니다. 세미 조인은 두 번째 테이블에 일치하는 레코드가 있는 경우 첫 번째 테이블에서 레코드를 반환합니다.


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

Known Issues¶

발견된 문제 없음

Snowpark Migration Accelerator: Join¶

설명¶

구문¶

샘플 소스 패턴¶

설정 데이터¶

Databricks¶

Snowflake¶

패턴 코드¶

Databricks¶

Snowflake¶

Known Issues¶

관련 EWIs¶