SQL सामील होण्यासाठी एक व्यापक मार्गदर्शक: INNER विरुद्ध. OUTER

SQL समजून घेणे तपशीलवार सामील होते

SQL सह काम करताना, कार्यक्षम डेटा पुनर्प्राप्तीसाठी विविध प्रकारचे जॉइन्स समजून घेणे महत्त्वाचे आहे. INNER Join आणि OUTER Join या मूलभूत संकल्पना आहेत ज्या विशिष्ट परिस्थितींवर आधारित एकाधिक सारण्यांमधून डेटा एकत्र करण्यात मदत करतात.

या लेखात, आम्ही इनर जॉइन आणि आउटर जॉइन मधील फरक शोधू, त्यांच्या उपप्रकारांसह: डावे बाह्य सामील, उजवे बाहेरील सामील आणि पूर्ण बाह्य सामील. SQL क्वेरी आणि डेटाबेस व्यवस्थापनामध्ये प्रभुत्व मिळवू पाहणाऱ्या प्रत्येकासाठी हे ज्ञान आवश्यक आहे.

एसक्यूएल जॉइन ऑपरेशन्सचे स्पष्टीकरण

प्रदान केलेल्या स्क्रिप्ट्स एकाधिक सारण्यांमधून डेटा एकत्र करण्यासाठी विविध प्रकारचे SQL जॉइन्स कसे वापरायचे ते प्रदर्शित करतात. पहिली स्क्रिप्ट an वापरते INNER JOIN दोन्ही सारण्यांमध्ये जुळणारी मूल्ये असलेल्या पंक्ती आणण्यासाठी. जेव्हा आपल्याला फक्त टेबल्समधील आच्छादित डेटाची आवश्यकता असते तेव्हा या प्रकारची जोडणी आवश्यक असते. द १ विधान पुनर्प्राप्त करण्यासाठी स्तंभ निर्दिष्ट करते आणि FROM क्लॉज गुंतलेली तक्ते दर्शवते. द ON क्लॉज सामील होण्याची स्थिती परिभाषित करण्यासाठी वापरला जातो.

त्यानंतरच्या स्क्रिप्ट विविध प्रकारचे बाह्य जोड दर्शवितात. ए LEFT OUTER JOIN डाव्या तक्त्यातील सर्व पंक्ती आणि उजव्या सारणीतून जुळलेल्या पंक्ती पुनर्प्राप्त करते, जुळत नसताना भरून. याउलट, द ५ उजव्या सारणीतून सर्व पंक्ती आणि डाव्या सारणीतून जुळलेल्या पंक्ती पुनर्प्राप्त करते. शेवटी, द FULL OUTER JOIN दोन्ही सारण्यांमधून सर्व पंक्ती परत करते, जेथे जुळत नाहीत अशा ठिकाणी सह. हे जोडणे सर्वसमावेशक डेटासेट पुनर्प्राप्त करण्यासाठी उपयुक्त आहेत जिथे तुम्हाला जुळणाऱ्या परिस्थितीकडे दुर्लक्ष करून, सर्व संभाव्य डेटा पॉइंट समाविष्ट करणे आवश्यक आहे.

SELECT
    employees.name,
    departments.department_name
FROM
    employees
INNER JOIN
    departments
ON
    employees.department_id = departments.id;

१

SELECT
    employees.name,
    departments.department_name
FROM
    employees
RIGHT OUTER JOIN
    departments
ON
    employees.department_id = departments.id;

SELECT
    employees.name,
    departments.department_name
FROM
    employees
FULL OUTER JOIN
    departments
ON
    employees.department_id = departments.id;

एसक्यूएल जॉइन प्रकारांवर विस्तार करत आहे

मधील मूलभूत फरक समजून घेण्याव्यतिरिक्त INNER JOIN आणि OUTER JOIN, प्रत्येक प्रकार प्रभावीपणे कधी वापरायचा हे जाणून घेणे देखील महत्त्वाचे आहे. उदाहरणार्थ, एक INNER JOIN जेव्हा तुम्हाला दोन्ही तक्त्यांमध्ये जुळणारी मूल्ये असणाऱ्या रेकॉर्ड्सची गरज असते तेव्हाच वापरला जातो, कॉम्पॅक्ट आणि संबंधित परिणाम सेटची खात्री करून. दुसरीकडे, LEFT OUTER JOIN, ५, आणि FULL OUTER JOIN अशा परिस्थितीत मौल्यवान आहेत जिथे तुम्हाला एक किंवा दोन्ही सारण्यांवरील सर्व डेटा राखून ठेवण्याची आवश्यकता आहे, जरी जुळत नसले तरीही.

शिवाय, सामील होण्याचा प्रकार निवडताना कार्यक्षमतेचा विचार करणे आवश्यक आहे. INNER JOIN ऑपरेशन्स सामान्यतः जलद असतात कारण ते फक्त जुळणाऱ्या पंक्ती पुनर्प्राप्त करतात. याउलट, OUTER JOIN मूल्ये आणि न जुळणाऱ्या पंक्तींच्या समावेशामुळे ऑपरेशन्सना अतिरिक्त प्रक्रिया शक्ती आणि वेळ आवश्यक असू शकतो. डेटा स्ट्रक्चर आणि तुमच्या क्वेरीच्या विशिष्ट आवश्यकता समजून घेतल्याने तुम्हाला तुमच्या गरजांसाठी सर्वात कार्यक्षम जॉइन प्रकार निवडण्यात मदत होईल.

एसक्यूएल जॉईन प्रकार एक्सप्लोर करणे

प्रदान केलेल्या स्क्रिप्ट्स एकाधिक सारण्यांमधून डेटा एकत्र करण्यासाठी विविध प्रकारचे SQL जॉइन्स कसे वापरायचे ते प्रदर्शित करतात. पहिली स्क्रिप्ट an वापरते INNER JOIN दोन्ही सारण्यांमध्ये जुळणारी मूल्ये असलेल्या पंक्ती आणण्यासाठी. जेव्हा आपल्याला फक्त टेबल्समधील आच्छादित डेटाची आवश्यकता असते तेव्हा या प्रकारची जोडणी आवश्यक असते. द १ विधान पुनर्प्राप्त करण्यासाठी स्तंभ निर्दिष्ट करते आणि FROM क्लॉज गुंतलेली तक्ते दर्शवते. द ON क्लॉज सामील होण्याची स्थिती परिभाषित करण्यासाठी वापरला जातो.

त्यानंतरच्या स्क्रिप्ट वेगवेगळ्या प्रकारच्या बाह्य जोडणीचे वर्णन करतात. ए LEFT OUTER JOIN डाव्या तक्त्यातील सर्व पंक्ती आणि उजव्या सारणीतून जुळलेल्या पंक्ती पुनर्प्राप्त करते, जुळत नसताना भरून. याउलट, द ५ उजव्या सारणीतून सर्व पंक्ती आणि डाव्या सारणीतून जुळलेल्या पंक्ती पुनर्प्राप्त करते. शेवटी, द FULL OUTER JOIN दोन्ही सारण्यांमधून सर्व पंक्ती परत करते, जेथे जुळत नाहीत अशा ठिकाणी सह. हे जोडणे सर्वसमावेशक डेटासेट पुनर्प्राप्त करण्यासाठी उपयुक्त आहेत जिथे तुम्हाला जुळणाऱ्या परिस्थितीकडे दुर्लक्ष करून, सर्व संभाव्य डेटा पॉइंट समाविष्ट करणे आवश्यक आहे.