SQLite | Join 语句
文章目錄
- 1. Join
- 1.1 表聯合
- 1.2 內聯合
- 1.3 左聯合
- 1.4 其他聯合類型
- 1.5 多表聯合
- 1.6 分組聯合
- 參考資料
1. Join
我們在上一篇中介紹了 Case 子句
，接下來我們將使用 join ，對表格進行合并。
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使用Jupyter Notebook 運行 SQL 語句需安裝 ipython-sql
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%sql 以及 %%sql 為在 Notebook 中運行 SQL 語句，在 SQLite 命令行或 SQLite Stiduo 中不需要 %sql 或 %%sql
載入 SQL 以及連接 SQLite：
%load_ext sql %sql sqlite:///DataBase/rexon_metals.db 'Connected: @DataBase/rexon_metals.db'本文將使用 rexon_metals.db 數據庫，其中包含了 CUSTOMER、CUSTOMER_ORDER 和 PRODUCT 三張表。
1.1 表聯合
Joining 是 SQL 內置的一個子句，但卻和其他的子句不同。當我們討論一個關系數據庫時，
里面通常有著幾張表，表與表之間通過某一列數據相聯系。舉個例子，在這樣 CUSTOMER_ORDER
表中，有這 CUSTOMER_ID 這一列：
| 1 | 2015-05-15 | 2015-05-18 | 1 | 1 | 450 | false |
| 2 | 2015-05-18 | 2015-05-21 | 3 | 2 | 600 | false |
| 3 | 2015-05-20 | 2015-05-23 | 3 | 5 | 300 | false |
| 4 | 2015-05-18 | 2015-05-22 | 5 | 4 | 375 | false |
| 5 | 2015-05-17 | 2015-05-20 | 3 | 2 | 500 | false |
這一列是我們和 CUSTOMER 表聯系起來的鍵（key），因此你也能猜出，在
CUSTOMER 表中，也有 CUSTOMER_ID 這一列數據：
| 1 | LITE Industrial | Southwest | 729 Ravine Way | Irving | TX | 75014 |
| 2 | Rex Tooling Inc | Southwest | 6129 Collie Blvd | Dallas | TX | 75201 |
| 3 | Re-Barre Construction | Southwest | 9043 Windy Dr | Irving | TX | 75032 |
| 4 | Prairie Construction | Southwest | 264 Long Rd | Moore | OK | 62104 |
| 5 | Marsh Lane Metal Works | Southeast | 9143 Marsh Ln | Avondale | LA | 79782 |
我們可以按順序從這一個表中讀取客戶的信息，這與 Excel 中的 VLOOKUP 非常相似。
下面是 CUSTOMER_ORDER 表與 CUSTOMER 表之間關系的示意圖，我們可以說 CUSTOMER 表是 CUSTOMER_ORDER 表的父表，因為 CUSTOMER_ORDER 表依賴于 CUSOMER 表中的信息，因此它是一個子表。相反的，CUSTOMER 不可能是 CUSTOMER_ORDER 的子表，因為它沒有什么信息是依賴于
CUSTOMER_ORDER 表的。
箭頭顯示了 CUSTOMER 表同過 CUSTOMER_ID 這一列數據與 CUSTOMER_ORDER 表聯系。
我們也可以從另一個方面來考慮兩個表之間的關系，那就是對于兩個表相同的列，子表中的數據通常是重復的，而父表中的數據通常是唯一的。還是以這兩張表為例，在下面這張圖中你可以看到
一對多的關系：一位 CUSTOMER_ID 為 3 的 Re-Barre Construction 的客戶對應著三張訂單。
一對多是最常見的數據關系，因為這符合大多數商業需要，如一個客戶對應著多張訂單。最不常見的關系就是一對一和多對多的關系。
1.2 內聯合
理解了表的關系，我們來考慮下將兩張表聯合到一起，這樣我們可以在同一張表內即看到 CUSTOMER 的數據，又看到 CUSTOMER_ORDER 的數據。
INNER JOIN 讓你能夠將兩張表聯合到一起，但如果我們要聯合表，就需要定義一個或多個兩張表都有的列作為鍵。如果我們要查詢 CUSTOMER_ORDER 并用 CUSTOMER 表來補充客戶的信息，我們可以將共同的 CUSTOMER_ID 作為鍵：
%%sql SELECT order_id, -- CUSTOMER_ORDER customer.customer_id, -- CUSTOMER order_date, -- CUSTOMER_ORDER ship_date, -- CUSTOMER_ORDER name, -- CUSTOMER street_address, -- CUSTOMER city, -- CUSTOMER state, -- CUSTOMER zip, -- CUSTOMER product_id, -- CUSTOMER_ORDER order_qty -- CUSTOMER_ORDERFROM customer INNER JOIN customer_order ON customer.customer_id = customer_order.customer_id LIMIT 0,5 * sqlite:///DataBase/rexon_metals.db Done.| 1 | 1 | 2015-05-15 | 2015-05-18 | LITE Industrial | 729 Ravine Way | Irving | TX | 75014 | 1 | 450 |
| 2 | 3 | 2015-05-18 | 2015-05-21 | Re-Barre Construction | 9043 Windy Dr | Irving | TX | 75032 | 2 | 600 |
| 3 | 3 | 2015-05-20 | 2015-05-23 | Re-Barre Construction | 9043 Windy Dr | Irving | TX | 75032 | 5 | 300 |
| 4 | 5 | 2015-05-18 | 2015-05-22 | Marsh Lane Metal Works | 9143 Marsh Ln | Avondale | LA | 79782 | 4 | 375 |
| 5 | 3 | 2015-05-17 | 2015-05-20 | Re-Barre Construction | 9043 Windy Dr | Irving | TX | 75032 | 2 | 500 |
你可能注意到了我們可以同時從 CUSTOMER 和 CUSTOMER_ORDER 兩張表中提取列，并將它們合并。
讓我們看看剛才的查詢是怎么完成的，首先我們從兩張表中提取出我們想要的數據：
SELECT order_id, -- CUSTOMER_ORDER customer.customer_id, -- CUSTOMER order_date, -- CUSTOMER_ORDER ship_date, -- CUSTOMER_ORDER name, -- CUSTOMER street_address, -- CUSTOMER city, -- CUSTOMER state, -- CUSTOMER zip, -- CUSTOMER product_id, -- CUSTOMER_ORDER order_qty -- CUSTOMER_ORDER這樣我們可以在每一個訂單中看見客戶的地址信息。同時也要注意到：由于兩張表都具有 ORDER_ID ，所以需要指定使用某一章表的數據。在這個例子中，我們選擇了 COSTOMER 表中的 CUSTOMER_ID 數據：
customer.customer_id最后我們用 select … inner join … 語句臨時將兩張表合并為一張表。指定了從 CUSTOMER 表中提取數據并加入到 CUSTOMER_ORDER 表中，而它們共同的列就是 CUSTOMER_ID：
FROM customer INNER JOIN customer_order ON customer.customer_id = customer_order.customer_id正因為我們是將根據 CUSTOMER_ORDER 上的 CUSTOMER_ID 添加 CUSTOMER 的信息，因此并不是CUSTOMER 上所有的信息都會出現在 CUSTOMER_ORDER 上，以下圖為例，當我們合并兩張表時，合并的結果中只出現了三個顧客的名字，而由于 CUSTOMER_ORDER 中并沒有 Rex Tooling Inc 和 Prairie Construction，因此合并表中也就不會出現這兩家公司了。
圖3 inner join 示意圖1.3 左聯合
考慮下我們剛才說到的問題，在內聯合中，Rex Tooling Inc 和 Prairie Construction 兩家公司由于沒有訂單而沒有呈現在最后的合并結果中。但如果我就是想要在合并結果中保留它們呢（盡管沒有數據）？
如果你對我們剛才所介紹 inner join 能接受的話，那么 left 或 out join 也就依葫蘆畫瓢了。你可以將前面代碼中的 inner 換成 left ，你會發現左表（CUSTOMER）中所有信息都被保留下來了：
%%sql SELECT order_id, -- CUSTOMER_ORDER customer.customer_id, -- CUSTOMER order_date, -- CUSTOMER_ORDER ship_date, -- CUSTOMER_ORDER name, -- CUSTOMER street_address, -- CUSTOMER city, -- CUSTOMER state, -- CUSTOMER zip, -- CUSTOMER product_id, -- CUSTOMER_ORDER order_qty -- CUSTOMER_ORDERFROM customer LEFT JOIN customer_order ON customer.customer_id = customer_order.customer_id LIMIT 0,5 * sqlite:///DataBase/rexon_metals.db Done.| 1 | 1 | 2015-05-15 | 2015-05-18 | LITE Industrial | 729 Ravine Way | Irving | TX | 75014 | 1 | 450 |
| None | 2 | None | None | Rex Tooling Inc | 6129 Collie Blvd | Dallas | TX | 75201 | None | None |
| 5 | 3 | 2015-05-17 | 2015-05-20 | Re-Barre Construction | 9043 Windy Dr | Irving | TX | 75032 | 2 | 500 |
| 2 | 3 | 2015-05-18 | 2015-05-21 | Re-Barre Construction | 9043 Windy Dr | Irving | TX | 75032 | 2 | 600 |
| 3 | 3 | 2015-05-20 | 2015-05-23 | Re-Barre Construction | 9043 Windy Dr | Irving | TX | 75032 | 5 | 300 |
可以看到雖然 Rex Tooling Inc 并沒有訂單數據，但會以缺失值的顯示出現在結果中，如下圖過程所示：
圖4 left join 示意圖left join 也經常被用于檢查是否有 “孤兒（orphaned）”數據，即子數據無父數據，或相反的父數據無子數據。如用于查找是否有客戶沒有訂單的或訂單丟失客戶的：
%%sql SELECT customer.customer_id, name AS customer_nameFROM customer LEFT JOIN customer_order ON customer.customer_id == customer_order.customer_idWHERE order_id IS null * sqlite:///DataBase/rexon_metals.db Done.| 2 | Rex Tooling Inc |
| 4 | Prairie Construction |
1.4 其他聯合類型
我們已經介紹了內聯合于左聯合，SQL 中還包含了其他聯合方法，如 right join、out join 等方法。
圖5 SQL 表聯合方法right join 與 left join 幾乎相同，不過是換了個方向：將右表的所有數據都包含了進來。然而 right join 很少使用，而且你也得避免使用它。要習慣于將保留所有數據的表作為左表！
SQLite 并不支持 right join 和 outer join，但大多數的數據庫都支持
1.5 多表聯合
由于表與表之間存在著關系，因此關系數據庫可以變得異常的復雜。一張子表可能存在著多張父表，同時是其他表的子表（貴圈也挺亂的hhhh），所以它們之間是如何協作的呢？
%%sql select * from product limit 0,5 * sqlite:///DataBase/rexon_metals.db Done.| 1 | Copper | 7.51 |
| 2 | Aluminum | 2.58 |
| 3 | Silver | 15 |
| 4 | Steel | 12.31 |
| 5 | Bronze | 4 |
我們已經探索了 CUSTOMER 和 CUSTOMER_ID 兩張表了，但在這個數據庫中還有一張 PRODUCT 表我們沒用到。在 CUSTOMER_ORDER 和 PRODUCT 兩張表中都存在著 PRODUCT_ID 這一列數據，因此我們不僅可以為 CUSTOMER_ORDER 表添加顧客信息，還能添加產品信息。
圖6 多表聯合我們可以利用這兩個關系將顧客信息和產品信息同時添加到訂單中：
%%sql SELECT order_id, -- CUSTOMER_ORDER customer.customer_id, -- CUSTOMER name AS customer_name, -- CUSTOMER street_address, -- CUSTOMER city, -- CUSTOMER state, -- CUSTOMER zip, -- CUSTOMER order_date, -- CUSTOMER_ORDER product.product_id, -- PRODUCT description, -- PRODUCT order_qty, -- CUSTOMER_ORDER order_qty * price as revenue -- CUSTOMER_ORDER, PRODUCTFROM customer LEFT JOIN customer_order ON customer.customer_id = customer_order.customer_idLEFT JOIN product ON customer_order.product_id = product.product_idLIMIT 0,5 * sqlite:///DataBase/rexon_metals.db Done.| 1 | 1 | LITE Industrial | 729 Ravine Way | Irving | TX | 75014 | 2015-05-15 | 1 | Copper | 450 | 3379.5 |
| None | 2 | Rex Tooling Inc | 6129 Collie Blvd | Dallas | TX | 75201 | None | None | None | None | None |
| 5 | 3 | Re-Barre Construction | 9043 Windy Dr | Irving | TX | 75032 | 2015-05-17 | 2 | Aluminum | 500 | 1290.0 |
| 2 | 3 | Re-Barre Construction | 9043 Windy Dr | Irving | TX | 75032 | 2015-05-18 | 2 | Aluminum | 600 | 1548.0 |
| 3 | 3 | Re-Barre Construction | 9043 Windy Dr | Irving | TX | 75032 | 2015-05-20 | 5 | Bronze | 300 | 1200 |
1.6 分組聯合
還是以上面的查詢為例，加入我們想要計算每一個顧客的總收入，我們可以在之前查詢的基礎上使用 group by 子句。為了簡便，我們省去了其他的列：
%%sql select customer.customer_id, name as customer_name, sum(order_qty * price) as total_revenuefrom customer inner join customer_order on customer.customer_id = customer_order.customer_idinner join product on customer_order.product_id = product.product_idgroup by 1,2 * sqlite:///DataBase/rexon_metals.db Done.| 1 | LITE Industrial | 3379.5 |
| 3 | Re-Barre Construction | 4038.0 |
| 5 | Marsh Lane Metal Works | 4616.25 |
注意到上面的結果中并沒有 Rex Tooling 和 Prairie Construction 兩家公司的數據，這是因為它們并沒有訂單。如果你想要保留著部分缺失值，可以使用 left join：
%%sql select customer.customer_id, name as customer_name, sum(order_qty * price) as total_revenuefrom customer left join customer_order on customer.customer_id = customer_order.customer_idleft join product on customer_order.product_id = product.product_idgroup by 1,2 * sqlite:///DataBase/rexon_metals.db Done.| 1 | LITE Industrial | 3379.5 |
| 2 | Rex Tooling Inc | None |
| 3 | Re-Barre Construction | 4038.0 |
| 4 | Prairie Construction | None |
| 5 | Marsh Lane Metal Works | 4616.25 |
我們對兩次聯合都使用了 LEFT JOIN 而不是 LEFT JOIN 與 INNER JOIN 混合使用，這是因為 INNER JOIN 會過濾缺失值，而 LEFT JOIN 可以保留缺失值。當我們先使用 LEFT JOIN 并產生缺失值時，如果我們再使用 INNER JOIN，會導致部分缺失值丟失
我們在之前的文章中提過，sum 函數會對非缺失值的數據進行加總，因此如果你想要在查詢結果中保留該公司的總收入為 0 的話，可以使用 coalesce 函數將缺失值替換為 0：
%%sql select customer.customer_id, name as customer_name, coalesce(sum(order_qty * price), 0) as total_revenuefrom customer left join customer_order on customer.customer_id = customer_order.customer_idleft join product on customer_order.product_id = product.product_idgroup by 1,2 * sqlite:///DataBase/rexon_metals.db Done.| 1 | LITE Industrial | 3379.5 |
| 2 | Rex Tooling Inc | 0 |
| 3 | Re-Barre Construction | 4038.0 |
| 4 | Prairie Construction | 0 |
| 5 | Marsh Lane Metal Works | 4616.25 |
參考資料
[1] Thomas Nield.Getting Started with SQL[M].US: O’Reilly, 2016: 53-66
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的SQLite | Join 语句的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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