2.6. Соединения таблиц

До этого все наши запросы обращались только к одной таблице. Однако запросы могут также обращаться сразу к нескольким таблицам или обращаться к той же таблице так, что одновременно будут обрабатываться разные наборы её строк. Запрос, обращающийся к разным наборам строк одной или нескольких таблиц, называется соединением (JOIN). Например, мы захотели перечислить все погодные события вместе с координатами соответствующих городов. Для этого мы должны сравнить столбец city каждой строки таблицы weather со столбцом name всех строк таблицы cities и выбрать пары строк, для которых эти значения совпадают.

Примечание

Это не совсем точная модель. Обычно соединения выполняются эффективнее (сравниваются не все возможные пары строк), но это скрыто от пользователя.

Это можно сделать с помощью следующего запроса:

SELECT *
    FROM weather, cities
    WHERE city = name;

     city     |temp_lo|temp_hi| prcp|    date   |     name     | location
--------------+-------+-------+-----+-----------+--------------+----------
 San Francisco|     46|     50| 0.25| 1994-11-27| San Francisco| (-194,53)
 San Francisco|     43|     57|    0| 1994-11-29| San Francisco| (-194,53)
(2 rows)

Обратите внимание на две особенности полученных данных:

  • В результате нет строки с городом Хейуорд (Hayward). Так получилось потому, что в таблице cities нет строки для данного города, а при соединении все строки таблицы weather, для которых не нашлось соответствие, опускаются. Вскоре мы увидим, как это можно исправить.

  • Название города оказалось в двух столбцах. Это правильно и объясняется тем, что столбцы таблиц weather и cities были объединены. Хотя на практике это нежелательно, поэтому лучше перечислить нужные столбцы явно, а не использовать *:

    SELECT city, temp_lo, temp_hi, prcp, date, location
        FROM weather, cities
        WHERE city = name;

Упражнение: Попробуйте определить, что будет делать этот запрос без предложения WHERE.

Так как все столбцы имеют разные имена, анализатор запроса автоматически понимает, к какой таблице они относятся. Если бы имена столбцов в двух таблицах повторялись, вам пришлось бы дополнить имена столбцов, конкретизируя, что именно вы имели в виду:

SELECT weather.city, weather.temp_lo, weather.temp_hi,
       weather.prcp, weather.date, cities.location
    FROM weather, cities
    WHERE cities.name = weather.city;

Вообще хорошим стилем считается указывать полные имена столбцов в запросе соединения, чтобы запрос не поломался, если позже в таблицы будут добавлены столбцы с повторяющимися именами.

Запросы соединения, которые вы видели до этого, можно также записать в другом виде:

SELECT *
    FROM weather INNER JOIN cities ON (weather.city = cities.name);

Эта запись не так распространена, как первый вариант, но мы показываем её, чтобы вам было проще понять следующие темы.

Сейчас мы выясним, как вернуть записи о погоде в городе Хейуорд. Мы хотим, чтобы запрос просканировал таблицу weather и для каждой её строки нашёл соответствующую строку в таблице cities. Если же такая строка не будет найдена, мы хотим, чтобы вместо значений столбцов из таблицы cities были подставлены «пустые значения». Запросы такого типа называются внешними соединениями. (Соединения, которые мы видели до этого, называются внутренними.) Эта команда будет выглядеть так:

SELECT *
    FROM weather LEFT OUTER JOIN cities ON (weather.city = cities.name);

     city     |temp_lo|temp_hi| prcp|    date   |     name     | location
--------------+-------+-------+-----+-----------+--------------+----------
 Hayward      |     37|     54|     | 1994-11-29|              |
 San Francisco|     46|     50| 0.25| 1994-11-27| San Francisco| (-194,53)
 San Francisco|     43|     57|    0| 1994-11-29| San Francisco| (-194,53)
(3 rows)

Этот запрос называется левым внешним соединением, потому что из таблицы в левой части оператора будут выбраны все строки, а из таблицы справа только те, которые удалось сопоставить каким-нибудь строкам из левой. При выводе строк левой таблицы, для которых не удалось найти соответствия в правой, вместо столбцов правой таблицы подставляются пустые значения (NULL).

Упражнение: Существуют также правые внешние соединения и полные внешние соединения. Попробуйте выяснить, что они собой представляют.

В соединении мы также можем замкнуть таблицу на себя. Это называется замкнутым соединением. Например, представьте, что мы хотим найти все записи погоды, в которых температура лежит в диапазоне температур других записей. Для этого мы должны сравнить столбцы temp_lo и temp_hi каждой строки таблицы weather со столбцами temp_lo и temp_hi другого набора строк weather. Это можно сделать с помощью следующего запроса:

SELECT W1.city, W1.temp_lo AS low, W1.temp_hi AS high,
    W2.city, W2.temp_lo AS low, W2.temp_hi AS high
    FROM weather W1, weather W2
    WHERE W1.temp_lo < W2.temp_lo
    AND W1.temp_hi > W2.temp_hi;

     city      | low | high |     city      | low | high
---------------+-----+------+---------------+-----+------
 San Francisco |  43 |   57 | San Francisco |  46 |   50
 Hayward       |  37 |   54 | San Francisco |  46 |   50
(2 rows)

Здесь мы ввели новые обозначения таблицы weather: W1 и W2, чтобы можно было различить левую и правую стороны соединения. Вы можете использовать подобные псевдонимы и в других запросах для сокращения:

SELECT *
    FROM weather w, cities c
    WHERE w.city = c.name;

Вы будете встречать сокращения такого рода довольно часто.

2.6. Joins Between Tables

Thus far, our queries have only accessed one table at a time. Queries can access multiple tables at once, or access the same table in such a way that multiple rows of the table are being processed at the same time. A query that accesses multiple rows of the same or different tables at one time is called a join query. As an example, say you wish to list all the weather records together with the location of the associated city. To do that, we need to compare the city column of each row of the weather table with the name column of all rows in the cities table, and select the pairs of rows where these values match.

Note

This is only a conceptual model. The join is usually performed in a more efficient manner than actually comparing each possible pair of rows, but this is invisible to the user.

This would be accomplished by the following query:

SELECT *
    FROM weather, cities
    WHERE city = name;

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date    |     name      | location
---------------+---------+---------+------+------------+---------------+-----------
 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27 | San Francisco | (-194,53)
 San Francisco |      43 |      57 |    0 | 1994-11-29 | San Francisco | (-194,53)
(2 rows)

Observe two things about the result set:

  • There is no result row for the city of Hayward. This is because there is no matching entry in the cities table for Hayward, so the join ignores the unmatched rows in the weather table. We will see shortly how this can be fixed.

  • There are two columns containing the city name. This is correct because the lists of columns from the weather and cities tables are concatenated. In practice this is undesirable, though, so you will probably want to list the output columns explicitly rather than using *:

    SELECT city, temp_lo, temp_hi, prcp, date, location
        FROM weather, cities
        WHERE city = name;
    

Exercise:  Attempt to determine the semantics of this query when the WHERE clause is omitted.

Since the columns all had different names, the parser automatically found which table they belong to. If there were duplicate column names in the two tables you'd need to qualify the column names to show which one you meant, as in:

SELECT weather.city, weather.temp_lo, weather.temp_hi,
       weather.prcp, weather.date, cities.location
    FROM weather, cities
    WHERE cities.name = weather.city;

It is widely considered good style to qualify all column names in a join query, so that the query won't fail if a duplicate column name is later added to one of the tables.

Join queries of the kind seen thus far can also be written in this alternative form:

SELECT *
    FROM weather INNER JOIN cities ON (weather.city = cities.name);

This syntax is not as commonly used as the one above, but we show it here to help you understand the following topics.

Now we will figure out how we can get the Hayward records back in. What we want the query to do is to scan the weather table and for each row to find the matching cities row(s). If no matching row is found we want some empty values to be substituted for the cities table's columns. This kind of query is called an outer join. (The joins we have seen so far are inner joins.) The command looks like this:

SELECT *
    FROM weather LEFT OUTER JOIN cities ON (weather.city = cities.name);

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date    |     name      | location
---------------+---------+---------+------+------------+---------------+-----------
 Hayward       |      37 |      54 |      | 1994-11-29 |               |
 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27 | San Francisco | (-194,53)
 San Francisco |      43 |      57 |    0 | 1994-11-29 | San Francisco | (-194,53)
(3 rows)

This query is called a left outer join because the table mentioned on the left of the join operator will have each of its rows in the output at least once, whereas the table on the right will only have those rows output that match some row of the left table. When outputting a left-table row for which there is no right-table match, empty (null) values are substituted for the right-table columns.

Exercise:  There are also right outer joins and full outer joins. Try to find out what those do.

We can also join a table against itself. This is called a self join. As an example, suppose we wish to find all the weather records that are in the temperature range of other weather records. So we need to compare the temp_lo and temp_hi columns of each weather row to the temp_lo and temp_hi columns of all other weather rows. We can do this with the following query:

SELECT W1.city, W1.temp_lo AS low, W1.temp_hi AS high,
    W2.city, W2.temp_lo AS low, W2.temp_hi AS high
    FROM weather W1, weather W2
    WHERE W1.temp_lo < W2.temp_lo
    AND W1.temp_hi > W2.temp_hi;

     city      | low | high |     city      | low | high
---------------+-----+------+---------------+-----+------
 San Francisco |  43 |   57 | San Francisco |  46 |   50
 Hayward       |  37 |   54 | San Francisco |  46 |   50
(2 rows)

Here we have relabeled the weather table as W1 and W2 to be able to distinguish the left and right side of the join. You can also use these kinds of aliases in other queries to save some typing, e.g.:

SELECT *
    FROM weather w, cities c
    WHERE w.city = c.name;

You will encounter this style of abbreviating quite frequently.