INNER JOIN 和 OUTER JOIN 是SQL中常用的两种连接方式,用于从两表活多表中提取相关的数据。两者区别主要在于返回的 结果集 如何处理 匹配 与 不匹配 的行。 目录 1、INNER JOIN 2、OUTER JOIN 3、总结 1、INNER JOIN 称为内连接,只有查询的几张表中的列值相等时,才会返回这些行数据。如果某行其中一个表没...
left join :以左表为主,右表没有的项显示null; Right Join right join:以右表为主,左表没有的项显示null; Full Outer Join full outer join : 没有主次表之分,显示所有,相当于左、右连接的组合; 在Sql server数据库中,full join 和 full outer join(其他数据库没试过) 1 select*from#table1 stufull...
Left outer join 产生表A的完全集,而B表中匹配的则有值,没有匹配的则以null值取代。 (2) SELECT * FROM TableALEFT OUTER JOINTableB ON TableA.name = TableB.nameWHERE TableB.id IS null 结果集 产生在A表中有而在B表中没有的集合。 4.RIGHT [OUTER] JOIN RIGHT OUTERJOIN 是后面的表为基础,与...
Inner join 产生的结果集中,是A和B的交集。 2.FULL [OUTER] JOIN (1) SELECT * FROM TableAFULL OUTER JOINTableB ON TableA.name = TableB.name TableA.name = TableB.name 的情况,A和B的交集有两条数据,那么 FULL OUTER JOIN的结果集, 应该是2+2+2=6条,即上面的交集,再加剩下的四条数据,没...
1、Left / Right Join left join:以左表为主表,返回所有左表的数据;left outer join = left join right join:以右表为主表,返回所有右表的数据;right outer join = right join 图示: 以left join 为例,SQL如下: select*frompersont1leftjoinscorept2ont1.uid=t2.uid ...
spark full join 可以关联几次,一、Spark的join类型和策略1.1join类型在Spark中,join操作用于将两个数据集按照指定的键进行连接。Spark支持以下几种join类型:1.InnerJoin(内连接):仅保留两个数据集中键匹配的记录。2.OuterJoin(外连接):保留两个数据集中的所有记录
join'，即right outer join，优先展示右侧表的所有数据，即使class表中没有匹配的student_class，也会在结果中保留右侧数据。最后，'outer join'，或者说是'full outer join'，是最全面的联接方式，它会同时显示class和student表中所有非空的匹配和非匹配数据，无论左右两侧是否能找到相匹配的记录。
full outer join与full join的区别 主要区别在于full outer join会返回包括左右表中所有的记录,而full join只会返回两个表都有的记录。同时,full outer join还可以保留两个表中缺失记录的值,而full join不会。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销...
1.为什么要用连接(join) 因为大部分情况下,要符合数据库设计规范,数据不可能集中在同一张表里,那样的话会产生数据冗余,但是分成多张表会造成取数比较麻烦,join(连接)就是为解决上述问题的一种语法。 2.连…
sql中的连接查询有inner join(内连接)、left join(左连接)、right join(右连接)、full join(全连接)四种方式,它们之间其实并没有太大区别,仅仅是查询出来的结果有所不同。 例如我们有两张表: 这里写图片描述 Orders表通过外键Id_P和Persons表进行关联。