SnowConvert AI - Oracle - Junções¶

Uma junção é uma consulta que combina linhas de duas ou mais tabelas, exibições ou exibições materializadas. O Oracle Database realiza uma junção sempre que várias tabelas aparecem na cláusula FROM da consulta. (Referência da linguagem Oracle SQL JOINS)

Antijoin¶

Nota

Algumas partes do código de saída foram omitidas por motivos de clareza.

Descrição¶

Um antijoin retorna linhas do lado esquerdo do predicado para as quais não há linhas correspondentes no lado direito do predicado. Ele retorna as linhas que não correspondem (NOT IN) à subconsulta no lado direito. A transformação antijoin não pode ser feita se a subconsulta estiver em um ramo OR da cláusula WHERE. (Referência da linguagem Oracle SQL Antijoint).

Nenhuma transformação especial é realizada para esse tipo de Join, pois o Snowflake suporta a mesma sintaxe.

Amostra de padrões da origem¶

Nota

A cláusula Order by foi adicionada porque a ordem dos resultados pode variar entre o Oracle e o Snowflake.

Nota

Como o conjunto de resultados é muito grande, foi adicionada a cláusula Row Limiting. Você pode removê-lo para recuperar todo o conjunto de resultados.

Nota

Verifique esta seção para configurar o banco de dados de amostra.

Where Not em¶

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

Resultado¶

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

Resultado¶

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

Where Not existe¶

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

Resultado¶

DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME
120	Treasury
130	Imposto corporativo
140	Controle e crédito
150	Serviços ao anunciante
160	Benefícios
170	Fabricação
180	Construção
190	Contratante
200	Operações
210	Suporte 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

Resultado¶

DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME
120	Treasury
130	Imposto corporativo
140	Controle e crédito
150	Serviços ao anunciante
160	Benefícios
170	Fabricação
180	Construção
190	Contratante
200	Operações
210	Suporte IT

Problemas conhecidos¶

1. Results ordering mismatch between languages¶

O resultado da consulta terá o mesmo conteúdo em ambos os mecanismos de banco de dados, mas a ordem poderá ser diferente se nenhuma cláusula Order By for definida na consulta.

Band Join¶

Nota

Algumas partes do código de saída foram omitidas por motivos de clareza.

Descrição¶

Uma band join é um tipo especial de nonequijoin em que os valores-chave em um conjunto de dados devem estar dentro do intervalo especificado («banda») do segundo conjunto de dados. A mesma tabela pode servir tanto para o primeiro quanto para o segundo conjunto de dados. (Referência da linguagem Oracle SQL BandJoin)

Nesta seção, veremos como uma band join é executada no Snowflake, e o plano de execução é muito semelhante à versão aprimorada do Oracle.

Amostra de padrões da origem¶

Nota

A cláusula Order by foi adicionada porque a ordem dos resultados pode variar entre o Oracle e o Snowflake.

Nota

Como o conjunto de resultados é muito grande, foi adicionada a cláusula Row Limiting. Você pode removê-lo para recuperar todo o conjunto de resultados.

Nota

Verifique esta seção para configurar o banco de dados de amostra.

Aviso

Se você migrar esse código sem criar tabelas, o conversor não conseguirá carregar as informações semânticas das colunas e será exibido um aviso sobre as operações aritméticas.

Caso básico de Band Join¶

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

Resultado¶

SALARY COMPARISON
Abel tem salário entre 100 a menos e 100 a mais do que Abel
Abel tem salário entre 100 a menos e 100 a mais do que Cabrault
Abel tem salário entre 100 a menos e 100 a mais que Raphaely
Ande tem salário entre 100 a menos e 100 a mais do que de Ande
Ande tem salário entre 100 a menos e 100 a mais do que Mavris
Ande tem salário entre 100 a menos e 100 a mais do que Vollman
Atkinson tem salário entre 100 a menos e 100 a mais de que Atkinson
Atkinson tem salário entre 100 a menos e 100 a mais do que Baida
Atkinson tem salário entre 100 a menos e 100 a mais que Gates
Atkinson tem salário entre 100 a menos e 100 a mais que 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

Resultado¶

SALARY COMPARISON
Abel tem salário entre 100 a menos e 100 a mais do que Abel
Abel tem salário entre 100 a menos e 100 a mais do que Cabrault
Abel tem salário entre 100 a menos e 100 a mais que Raphaely
Ande tem salário entre 100 a menos e 100 a mais do que de Ande
Ande tem salário entre 100 a menos e 100 a mais do que Mavris
Ande tem salário entre 100 a menos e 100 a mais do que Vollman
Atkinson tem salário entre 100 a menos e 100 a mais de que Atkinson
Atkinson tem salário entre 100 a menos e 100 a mais do que Baida
Atkinson tem salário entre 100 a menos e 100 a mais que Gates
Atkinson tem salário entre 100 a menos e 100 a mais que Geoni

Aviso

A migração de algumas instruções SELECT sem as tabelas correspondentes poderia gerar SSC-EWI-OR0036: Problemas de resolução de tipos. Para evitar este aviso, inclua o CREATE TABLE dentro do arquivo.

Os resultados são os mesmos, tornando BAND JOIN funcional equivalente.

Plano de execução

Como informação extra, o que há de especial nas junções de bandas é o plano de execução.

A imagem a seguir mostra o plano de execução aprimorado (implementado desde o Oracle 12c) para a consulta de teste:

E na imagem a seguir, veremos o plano de execução no Snowflake:

Nota

O plano de execução no Snowflake é muito semelhante à versão otimizada do Oracle. A duração final e o desempenho da consulta serão afetados por muitos outros fatores e dependem totalmente de cada funcionalidade interna do DBMS.

Problemas conhecidos¶

1. Results ordering mismatch between languages¶

O resultado da consulta terá o mesmo conteúdo em ambos os mecanismos de banco de dados, mas a ordem poderá ser diferente se nenhuma cláusula Order By for definida na consulta.

EWIs relacionados¶

SSC-EWI-OR0036 : Types resolution issues, the arithmetic operation may not behave correctly between string and date.

Produtos cartesianos¶

Nota

Algumas partes do código de saída foram omitidas por motivos de clareza.

Se duas tabelas em uma consulta de junção não tiverem condição de junção, o Oracle Database retornará o produto cartesiano delas. O Oracle combina cada linha de uma tabela com cada linha da outra. (Subseção Cartesian Products da referência da linguagem Oracle SQL)

O Oracle e o Snowflake também são compatíveis com a sintaxe ANSI de Cross Join, que tem o mesmo comportamento de um produto cartesiano.

Nenhuma transformação especial é realizada para esse tipo de Join, pois o Snowflake suporta a mesma sintaxe.

Amostra de padrões da origem¶

Nota

A cláusula Order by foi adicionada porque a ordem dos resultados pode variar entre o Oracle e o Snowflake.

Nota

Como o conjunto de resultados é muito grande, foi adicionada a cláusula Row Limiting. Você pode removê-lo para recuperar todo o conjunto de resultados.

Nota

Verifique esta seção para configurar o banco de dados de amostra.

Sintaxe implícita¶

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

Resultado 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	Administração	200	1700
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	50	Envio	121	1500
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	40	Recursos Humanos	203	2400
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	30	Compras	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

Resultado 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

Resultado 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	Recursos Humanos	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	Administração	200	1700
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10	ST_MAN	8200.00	100	50	50	Envio	121	1500
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10	ST_MAN	8200.00	100	50	30	Compras	114	1700

Resultado 2¶

COUNT(*)
2889

Sintaxe de Cross Join¶

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

Resultado 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	Administração	200	1700
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	50	Envio	121	1500
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	40	Recursos Humanos	203	2400
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	30	Compras	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

Resultado 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

Problemas conhecidos¶

1. Results ordering mismatch between languages¶

O resultado da consulta terá o mesmo conteúdo em ambos os mecanismos de banco de dados, mas a ordem poderá ser diferente se nenhuma cláusula Order By for definida na consulta.

EWIs relacionados¶

Sem EWIs relacionados.

Equijoin¶

Nota

Algumas partes do código de saída foram omitidas por motivos de clareza.

Descrição¶

Um equijoin é uma forma implícita de junção com uma condição de junção que contém um operador de igualdade. Para obter mais informações sobre o Oracle Equijoin, veja aqui.

Nenhuma transformação especial é realizada para esse tipo de Join, pois o Snowflake suporta a mesma sintaxe.

Amostra de padrões da origem¶

Nota

A cláusula Order by foi adicionada porque a ordem dos resultados pode variar entre o Oracle e o Snowflake.

Nota

Como o conjunto de resultados é muito grande, foi adicionada a Row Limiting Clause. Você pode removê-lo para recuperar todo o conjunto de resultados.

Nota

Verifique esta seção para configurar o banco de dados de amostra.

Caso básico de Equijoin¶

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

Resultado¶

LAST_NAME	JOB_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME
Abel	SA_REP	80	Vendas
Ande	SA_REP	80	Vendas
Atkinson	ST_CLERK	50	Envio
Austin	IT_PROG	60	IT
Baer	PR_REP	70	Relações públicas

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

Resultado¶

LAST_NAME	JOB_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME
Abel	SA_REP	80	Vendas
Ande	SA_REP	80	Vendas
Atkinson	ST_CLERK	50	Envio
Austin	IT_PROG	60	IT
Baer	PR_REP	70	Relações públicas

Problemas conhecidos¶

1. Results ordering mismatch between languages¶

O resultado da consulta terá o mesmo conteúdo em ambos os mecanismos de banco de dados, mas a ordem poderá ser diferente se nenhuma cláusula Order By for definida na consulta.

EWIs relacionados¶

Sem EWIs relacionados.

Junção interna¶

Nota

Algumas partes do código de saída foram omitidas por motivos de clareza.

Descrição¶

Uma junção interna (às vezes chamada de junção simples) é uma junção de duas ou mais tabelas que retorna apenas as linhas que satisfazem a condição de junção. (Subseção Inner Join da referência do Oracle SQL).

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

Copy

Amostra de padrões da origem¶

Nota

A cláusula Order by foi adicionada porque a ordem dos resultados pode variar entre o Oracle e o Snowflake.

Nota

Como o conjunto de resultados é muito grande, foi adicionada a cláusula Row Limiting. Você pode remover essa cláusula para recuperar todo o conjunto de resultados.

Nota

Verifique esta seção para configurar o banco de dados de amostra.

Inner Join básico¶

Na cláusula Inner Join «INNER» é uma palavra-chave opcional, as consultas a seguir têm dois selects que recuperam o mesmo conjunto de dados.

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

Resultado¶

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	Executivo	100	1700
101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21 00:00:00.000	AD_VP	17000	100	90	90	Executivo	100	1700
102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13 00:00:00.000	AD_VP	17000	100	90	90	Executivo	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	Finance	108	1700
109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	9000	108	100	100	Finance	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

Resultado¶

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	Executivo	100	1700
101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21	AD_VP	17000.00	100	90	90	Executivo	100	1700
102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13	AD_VP	17000.00	100	90	90	Executivo	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	Finance	108	1700
109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16	FI_ACCOUNT	9000.00	108	100	100	Finance	108	1700

Inner Join com cláusula using¶

Oracle¶

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

Copy

Resultado¶

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		Executivo	100	1700
90	101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21 00:00:00.000	AD_VP	17000	100	Executivo	100	1700
90	102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13 00:00:00.000	AD_VP	17000	100	Executivo	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	David	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	Finance	108	1700
100	109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	9000	108	Finance	108	1700

Snowflake¶

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

Copy

Resultado¶

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		Executivo	100	1700
90	101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21	AD_VP	17000.00	100	Executivo	100	1700
90	102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13	AD_VP	17000.00	100	Executivo	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	David	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	Finance	108	1700
100	109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16	FI_ACCOUNT	9000.00	108	Finance	108	1700

Cross Inner Join¶

Oracle¶

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

Copy

Resultado¶

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

Snowflake¶

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

Copy

Resultado¶

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

Natural Inner Join¶

Oracle¶

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

Copy

Resultado¶

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

Snowflake¶

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

Copy

Resultado¶

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

Cross Natural Join¶

Oracle¶

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

Copy

Resultado¶

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

Snowflake¶

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

Copy

Resultado¶

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

Natural Cross Join¶

Oracle¶

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

Copy

Resultado¶

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	Administração	200	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	100	Finance	108	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	90	Executivo	100	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	80	Vendas	145	2500
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	70	Relações públicas	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	Envio	121	1500
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	40	Recursos Humanos	203	2400
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	30	Compras	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;

Copy

Resultado¶

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	Vendas	145	2500
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	20	Marketing	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	Relações públicas	204	2700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	90	Executivo	100	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	30	Compras	114	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	10	Administração	200	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	100	Finance	108	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	50	Envio	121	1500
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	40	Recursos Humanos	203	2400

Problemas conhecidos¶

1. Results ordering mismatch between languages¶

O resultado da consulta terá o mesmo conteúdo em ambos os mecanismos de banco de dados, mas a ordem poderá ser diferente se nenhuma cláusula Order By for definida na consulta.

EWIs relacionados¶

Sem EWIs relacionados.

Junção externa¶

Nota

Algumas partes do código de saída foram omitidas por motivos de clareza.

Descrição¶

Uma junção externa amplia o resultado de uma junção simples. Uma junção externa retorna todas as linhas que satisfazem a condição de junção e retorna algumas ou todas as linhas de uma tabela para as quais nenhuma linha da outra tabela satisfaz a condição de junção. (Subseção Outer Joins da Referência da linguagem Oracle SQL).

Sintaxe do Oracle ANSI¶

[ 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

O Oracle também oferece suporte ao operador (+), que pode ser usado para fazer junções externas. Esse operador é adicionado a uma expressão de coluna na cláusula WHERE.

column_expression (+)

Copy

Sintaxe do Snowflake ANSI¶

O Snowflake também suporta a sintaxe ANSI para OUTER JOINS, assim como o Oracle. No entanto, o comportamento ao usar o operador (+) pode ser diferente, dependendo do uso. Para obter mais informações sobre Snowflake Joins, veja aqui.

A gramática do Snowflake é uma das seguintes:

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

Amostra de padrões da origem¶

Nota

A cláusula Order by foi adicionada porque a ordem dos resultados pode variar entre o Oracle e o Snowflake.

Nota

Como o conjunto de resultados é muito grande, foi adicionada a cláusula Row Limiting. Você pode removê-lo para recuperar todo o conjunto de resultados.

Nota

Verifique esta seção para configurar o banco de dados de amostra.

Nota

Nos exemplos a seguir, as instruções inserts e alter foram executadas para distinguir melhor o resultado de cada tipo de JOIN:

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¶

O Snowflake é totalmente compatível com a sintaxe ANSI para SQL JOINS. O comportamento é o mesmo para ambos os mecanismos de banco de dados.

Left Outer Join On¶

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

Resultado¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–	País desconhecido	0
AR	Argentina	2	2	Américas
AU	Austrália	3	3	Asia
BE	Bélgica	1	1	Europe
BR	Brasil	2	2	Américas
CA	Canadá	2	2	Américas
CH	Suíça	1	1	Europe
CN	China	3	3	Asia
DE	Alemanha	1	1	Europe
DK	Dinamarca	1	1	Europe

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

Resultado¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–	País desconhecido	0.0000000000000000000
AR	Argentina	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	Américas
AU	Austrália	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	Asia
BE	Bélgica	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europe
BR	Brasil	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	Américas
CA	Canadá	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	Américas
CH	Suíça	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europe
CN	China	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	Asia
DE	Alemanha	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europe
DK	Dinamarca	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europe

Right Outer Join On¶

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

Resultado¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–			5	Oceania
ZW	Zimbábue	4	4	Oriente Médio e Ásia
ZM	Zâmbia	4	4	Oriente Médio e Ásia
US	Estados Unidos da América	2	2	Américas
UK	Reino Unido	1	1	Europe
SG	Cingapura	3	3	Asia
NL	Países Baixos	1	1	Europe
NG	Nigéria	4	4	Oriente Médio e Ásia
MX	México	2	2	Américas
ML	Malásia	3	3	Asia

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

Resultado¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–		5.0000000000000000000	Oceania
ZW	Zimbábue	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Oriente Médio e Ásia
ZM	Zâmbia	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Oriente Médio e Ásia
US	Estados Unidos da América	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	Américas
UK	Reino Unido	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europe
SG	Cingapura	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	Asia
NL	Países Baixos	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europe
NG	Nigéria	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Oriente Médio e Ásia
MX	México	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	Américas
ML	Malásia	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	Asia

Full Outer Join On¶

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

Resultado¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–	País desconhecido	0
–			5	Oceania
EG	Egito	4	4	Oriente Médio e Ásia
IL	Israel	4	4	Oriente Médio e Ásia
KW	Kuwait	4	4	Oriente Médio e Ásia
NG	Nigéria	4	4	Oriente Médio e Ásia
ZM	Zâmbia	4	4	Oriente Médio e Ásia
ZW	Zimbábue	4	4	Oriente Médio e Ásia
BE	Bélgica	1	1	Europe
CH	Suíça	1	1	Europe

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

Resultado¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–	País desconhecido	0.0000000000000000000
–			5.0000000000000000000	Oceania
EG	Egito	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Oriente Médio e Ásia
IL	Israel	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Oriente Médio e Ásia
KW	Kuwait	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Oriente Médio e Ásia
NG	Nigéria	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Oriente Médio e Ásia
ZM	Zâmbia	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Oriente Médio e Ásia
ZW	Zimbábue	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Oriente Médio e Ásia
BE	Bélgica	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europe
CH	Suíça	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europe

2. Natural Outer Join¶

Tanto o Oracle quanto o Snowflake suportam o Natural Outer Join e se comportam da mesma forma.

A NATURALJOIN é idêntica a uma JOIN explícita nas colunas comuns das duas tabelas, exceto que as colunas comuns são incluídas apenas uma vez na saída. (Uma junção natural pressupõe que colunas com o mesmo nome, mas em tabelas diferentes, contêm dados correspondentes.)(Referência da linguagem Snowflake SQL JOIN)

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

Resultado¶

REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
0	–	País desconhecido
2	AR	Argentina	Américas
3	AU	Austrália	Asia
1	BE	Bélgica	Europe
2	BR	Brasil	Américas
2	CA	Canadá	Américas
1	CH	Suíça	Europe
3	CN	China	Asia
1	DE	Alemanha	Europe
1	DK	Dinamarca	Europe

Snowflake¶

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

Copy

Resultado¶

REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
0.0000000000000000000	–	País desconhecido
2.0000000000000000000	AR	Argentina	Américas
3.0000000000000000000	AU	Austrália	Asia
1.0000000000000000000	BE	Bélgica	Europe
2.0000000000000000000	BR	Brasil	Américas
2.0000000000000000000	CA	Canadá	Américas
1.0000000000000000000	CH	Suíça	Europe
3.0000000000000000000	CN	China	Asia
1.0000000000000000000	DE	Alemanha	Europe
1.0000000000000000000	DK	Dinamarca	Europe

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

Resultado¶

REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
5			Oceania
4	ZW	Zimbábue	Oriente Médio e Ásia
4	ZM	Zâmbia	Oriente Médio e Ásia
2	US	Estados Unidos da América	Américas
1	UK	Reino Unido	Europe
3	SG	Cingapura	Asia
1	NL	Países Baixos	Europe
4	NG	Nigéria	Oriente Médio e Ásia
2	MX	México	Américas
3	ML	Malásia	Asia

Snowflake¶

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

Copy

Resultado¶

REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
5.0000000000000000000			Oceania
4.0000000000000000000	ZW	Zimbábue	Oriente Médio e Ásia
4.0000000000000000000	ZM	Zâmbia	Oriente Médio e Ásia
2.0000000000000000000	US	Estados Unidos da América	Américas
1.0000000000000000000	UK	Reino Unido	Europe
3.0000000000000000000	SG	Cingapura	Asia
1.0000000000000000000	NL	Países Baixos	Europe
4.0000000000000000000	NG	Nigéria	Oriente Médio e Ásia
2.0000000000000000000	MX	México	Américas
3.0000000000000000000	ML	Malásia	Asia

3. Basic Outer Join with USING¶

As colunas da tabela podem ser unidas usando a palavra-chave USING. Os resultados serão os mesmos de um OUTER JOIN básico com a palavra-chave ON.

Left Outer Join usando¶

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

Resultado¶

REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
0	–	País desconhecido
2	AR	Argentina	Américas
3	AU	Austrália	Asia
1	BE	Bélgica	Europe
2	BR	Brasil	Américas
2	CA	Canadá	Américas
1	CH	Suíça	Europe
3	CN	China	Asia
1	DE	Alemanha	Europe
1	DK	Dinamarca	Europe

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

Resultado¶

REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
0.0000000000000000000	–	País desconhecido
2.0000000000000000000	AR	Argentina	Américas
3.0000000000000000000	AU	Austrália	Asia
1.0000000000000000000	BE	Bélgica	Europe
2.0000000000000000000	BR	Brasil	Américas
2.0000000000000000000	CA	Canadá	Américas
1.0000000000000000000	CH	Suíça	Europe
3.0000000000000000000	CN	China	Asia
1.0000000000000000000	DE	Alemanha	Europe
1.0000000000000000000	DK	Dinamarca	Europe

4. (+) Operator¶

O Oracle e o Snowflake têm um operador (+) que também pode ser usado para junções externas. Em alguns casos, o Snowflake pode não funcionar corretamente ao usar esse operador.

Para obter mais informações sobre esse operador no Snowflake, verifique isto.

Left Outer Join com o operador (+)¶

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

Resultado¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–	País desconhecido	0
AR	Argentina	2	2	Américas
AU	Austrália	3	3	Asia
BE	Bélgica	1	1	Europe
BR	Brasil	2	2	Américas
CA	Canadá	2	2	Américas
CH	Suíça	1	1	Europe
CN	China	3	3	Asia
DE	Alemanha	1	1	Europe
DK	Dinamarca	1	1	Europe

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

Resultado¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–	País desconhecido	0.0000000000000000000
AR	Argentina	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	Américas
AU	Austrália	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	Asia
BE	Bélgica	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europe
BR	Brasil	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	Américas
CA	Canadá	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	Américas
CH	Suíça	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europe
CN	China	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	Asia
DE	Alemanha	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europe
DK	Dinamarca	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europe

Right Outer Join com o operador (+)¶

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

Resultado¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–			5	Oceania
ZW	Zimbábue	4	4	Oriente Médio e Ásia
ZM	Zâmbia	4	4	Oriente Médio e Ásia
US	Estados Unidos da América	2	2	Américas
UK	Reino Unido	1	1	Europe
SG	Cingapura	3	3	Asia
NL	Países Baixos	1	1	Europe
NG	Nigéria	4	4	Oriente Médio e Ásia
MX	México	2	2	Américas
ML	Malásia	3	3	Asia

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

Resultado¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–			5.0000000000000000000	Oceania
ZW	Zimbábue	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Oriente Médio e Ásia
ZM	Zâmbia	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Oriente Médio e Ásia
US	Estados Unidos da América	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	Américas
UK	Reino Unido	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europe
SG	Cingapura	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	Asia
NL	Países Baixos	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	Europe
NG	Nigéria	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	Oriente Médio e Ásia
MX	México	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	Américas
ML	Malásia	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	Asia

Tabela única unida a várias tabelas com (+)¶

No Oracle, você pode unir uma única tabela a várias tabelas usando o operador (+); no entanto, o Snowflake não oferece suporte a isso. As consultas com esse tipo de junções externas serão alteradas para a sintaxe ANSI.

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;

Copy

Resultado¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_NAME	LOCATION_ID	STREET_ADDRESS	POSTAL_CODE	CITY
		1	Europe	2000	40-5-12 Laogianggen	190518	China
CH	Suíça	1	Europe	3000	Murtenstrasse 921	3095	Bern
		1	Europe	2100	1298 Vileparle (E)	490231	Bombaim
CH	Suíça	1	Europe	2900	20 Rue des Corps-Saints	1730	Genebra
		1	Europe	1300	9450 Cambia-cho	6823	Hiroshima
UK	Reino Unido	1	Europe	2400	8204 Arthur St		Londres
		1	Europe	3200	Mariano Escobedo 9991	11932	Mexico City
DE	Alemanha	1	Europe	2700	Schwanthalerstr. 7031	80925	Munique
UK	Reino Unido	1	Europe	2500	Magdalen Centre, The Oxford Science Park	OX9 9ZB	Oxford
IT	Itália	1	Europe	1000	1297 Via Cola di Rie	00989	Roma

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

Resultado¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_NAME	LOCATION_ID	STREET_ADDRESS	POSTAL_CODE	CITY
		1.0000000000000000000	Europe	2000	40-5-12 Laogianggen	190518	China
CH	Suíça	1.0000000000000000000	Europe	3000	Murtenstrasse 921	3095	Bern
		1.0000000000000000000	Europe	2100	1298 Vileparle (E)	490231	Bombaim
CH	Suíça	1.0000000000000000000	Europe	2900	20 Rue des Corps-Saints	1730	Genebra
		1.0000000000000000000	Europe	1300	9450 Cambia-cho	6823	Hiroshima
UK	Reino Unido	1.0000000000000000000	Europe	2400	8204 Arthur St		Londres
		1.0000000000000000000	Europe	3200	Mariano Escobedo 9991	11932	Mexico City
DE	Alemanha	1.0000000000000000000	Europe	2700	Schwanthalerstr. 7031	80925	Munique
UK	Reino Unido	1.0000000000000000000	Europe	2500	Magdalen Centre, The Oxford Science Park	OX9 9ZB	Oxford
IT	Itália	1.0000000000000000000	Europe	1000	1297 Via Cola di Rie	00989	Roma

Uso do operador (+) com uma coluna de uma tabela não unida e um valor que não é de uma coluna¶

No Oracle, você pode usar o operador (+) com uma coluna e uni-la a um valor que não seja uma coluna de outra tabela. O Snowflake também pode fazer isso, mas falhará se a tabela da coluna não tiver sido unida a outra tabela. Para resolver esse problema, o operador (+) é removido da consulta quando esse cenário ocorre e o resultado será o mesmo que no Oracle.

Oracle¶

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

Copy

Resultado¶

REGION_ID	REGION_NAME
2	Américas
3	Asia

Snowflake¶

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

Copy

Resultado¶

REGION_ID	REGION_NAME
2.0000000000000000000	Américas
3.0000000000000000000	Asia

Problemas conhecidos¶

Para todos os casos sem suporte, consulte os EWIs relacionados para obter recomendações e possíveis soluções alternativas.

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

Quando uma consulta com uma junção externa não ANSI é convertida em uma junção externa ANSI, ela pode alterar a ordem das colunas na consulta convertida. Para corrigir esse problema, tente selecionar as colunas na ordem específica necessária.

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;

Copy

Resultado¶

COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME	LOCATION_ID	STREET_ADDRESS	POSTAL_CODE	CITY	STATE_PROVINCE	COUNTRY_ID
			1	Europe	2000	40-5-12 Laogianggen	190518	China		CN
CH	Suíça	1	1	Europe	3000	Murtenstrasse 921	3095	Bern	BE	CH
			1	Europe	2100	1298 Vileparle (E)	490231	Bombaim	Maharashtra	IN
CH	Suíça	1	1	Europe	2900	20 Rue des Corps-Saints	1730	Genebra	Genebra	CH
			1	Europe	1300	9450 Cambia-cho	6823	Hiroshima		JP
UK	Reino Unido	1	1	Europe	2400	8204 Arthur St		Londres		UK
			1	Europe	3200	Mariano Escobedo 9991	11932	Mexico City	Distrito Federal,	MX
DE	Alemanha	1	1	Europe	2700	Schwanthalerstr. 7031	80925	Munique	Bavária	DE
UK	Reino Unido	1	1	Europe	2500	Magdalen Centre, The Oxford Science Park	OX9 9ZB	Oxford	Oxford	UK
IT	Itália	1	1	Europe	1000	1297 Via Cola di Rie	00989	Roma		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;

Copy

Resultado¶

REGION_ID	REGION_NAME	LOCATION_ID	STREET_ADDRESS	POSTAL_CODE	CITY	STATE_PROVINCE	COUNTRY_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID
1.0000000000000000000	Europe	2000	40-5-12 Laogianggen	190518	China		CN
1.0000000000000000000	Europe	3000	Murtenstrasse 921	3095	Bern	BE	CH	CH	Suíça	1.0000000000000000000
1.0000000000000000000	Europe	2100	1298 Vileparle (E)	490231	Bombaim	Maharashtra	IN
1.0000000000000000000	Europe	2900	20 Rue des Corps-Saints	1730	Genebra	Genebra	CH	CH	Suíça	1.0000000000000000000
1.0000000000000000000	Europe	1300	9450 Cambia-cho	6823	Hiroshima		JP
1.0000000000000000000	Europe	2400	8204 Arthur St		Londres		UK	UK	Reino Unido	1.0000000000000000000
1.0000000000000000000	Europe	3200	Mariano Escobedo 9991	11932	Mexico City	Distrito Federal,	MX
1.0000000000000000000	Europe	2700	Schwanthalerstr. 7031	80925	Munique	Bavária	DE	DE	Alemanha	1.0000000000000000000
1.0000000000000000000	Europe	2500	Magdalen Centre, The Oxford Science Park	OX9 9ZB	Oxford	Oxford	UK	UK	Reino Unido	1.0000000000000000000
1.0000000000000000000	Europe	1000	1297 Via Cola di Rie	00989	Roma		IT	IT	Itália	1.0000000000000000000

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

Predicados Between podem ser usado para OUTER JOINS não ANSI. No Oracle, as colunas dentro do intervalo podem ser unidas externamente, mesmo que venham de tabelas diferentes; no entanto, o Snowflake não oferece suporte a isso. Para esses casos, o predicado between será comentado.

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;

Copy

Resultado¶

REGION_ID	REGION_NAME	LOCATION_ID	STREET_ADDRESS	POSTAL_CODE	CITY	STATE_PROVINCE	COUNTRY_ID
1	Europe	2000	40-5-12 Laogianggen	190518	China		CN
1	Europe	3000	Murtenstrasse 921	3095	Bern	BE	CH
1	Europe	2100	1298 Vileparle (E)	490231	Bombaim	Maharashtra	IN
1	Europe	2900	20 Rue des Corps-Saints	1730	Genebra	Genebra	CH
1	Europe	1300	9450 Cambia-cho	6823	Hiroshima		JP
1	Europe	2400	8204 Arthur St		Londres		UK
1	Europe	3200	Mariano Escobedo 9991	11932	Mexico City	Distrito Federal,	MX
1	Europe	2700	Schwanthalerstr. 7031	80925	Munique	Bavária	DE
1	Europe	2500	Magdalen Centre, The Oxford Science Park	OX9 9ZB	Oxford	Oxford	UK
1	Europe	1000	1297 Via Cola di Rie	00989	Roma		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;

Copy

EWIs relacionados¶

SSC-EWI-OR0090: Junção externa não Apsi tem um predicado Between inválido.

Self Join¶

Nota

Algumas partes dos códigos de saída foram omitidas por motivos de clareza.

Descrição¶

Uma self join é uma junção de uma tabela com ela mesma. Essa tabela aparece duas vezes na cláusula FROM e é seguida por aliases de tabela que qualificam os nomes de coluna na condição de junção. (Subseção Self Join da referência da linguagem Oracle SQL)

Amostra de padrões da origem¶

Nota

A cláusula Order by foi adicionada porque a ordem dos resultados pode variar entre o Oracle e o Snowflake.

Nota

Verifique esta seção para configurar o banco de dados de amostra.

Caso de Self Join básico¶

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;

Copy

Resultado¶

Funcionários e seus gerentes
Rajs trabalha para Mourgos
Raphaely trabalha para King
Rogers trabalha para Kaufling
Russell trabalha para 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

Resultado¶

Funcionários e seus gerentes
Rajs trabalha para Mourgos
Raphaely trabalha para King
Rogers trabalha para Kaufling
Russell trabalha para King

Nota

Como provado anteriormente, self join no Oracle é funcionalmente equivalente ao Snowflake.

Problemas conhecidos¶

Não foram encontrados problemas.

EWIs relacionados¶

Sem EWIs relacionados.

Semijoin¶

Nota

Algumas partes do código de saída foram omitidas por motivos de clareza.

Descrição¶

Um semijoin retorna linhas que correspondem a uma subconsulta EXISTS sem duplicar as linhas do lado esquerdo do predicado quando várias linhas do lado direito satisfazem os critérios da subconsulta. A transformação semijoin não pode ser feita se a subconsulta estiver em um ramo OR da cláusula WHERE. (Subseção Semijoin da referência da linguagem Oracle SQL)

Amostra de padrões da origem¶

Nota

A cláusula Order by foi adicionada porque a ordem dos resultados pode variar entre o Oracle e o Snowflake.

Nota

Verifique esta seção para configurar o banco de dados de amostra.

Caso básico de Semijoin¶

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;

Copy

Resultado¶

DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
110	Accounting	205	1700
10	Administração	200	1700
90	Executivo	100	1700
100	Finance	108	1700
40	Recursos Humanos	203	2400
60	IT	103	1400
20	Marketing	201	1800
70	Relações públicas	204	2700
30	Compras	114	1700
80	Vendas	145	2500
50	Envio	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;

Copy

Resultado¶

DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
110	Accounting	205	1700
10	Administração	200	1700
90	Executivo	100	1700
100	Finance	108	1700
40	Recursos Humanos	203	2400
60	IT	103	1400
20	Marketing	201	1800
70	Relações públicas	204	2700
30	Compras	114	1700
80	Vendas	145	2500
50	Envio	121	1500

Nota

Como provado anteriormente, o semijoin no Oracle é funcionalmente equivalente ao Snowflake.

Problemas conhecidos¶

Não foram encontrados problemas.

EWIs relacionados¶

Sem EWIs relacionados.