Join в mysql: inner, left, right, full, cross. что это и как использовать

Example of SQL Left Join

To get company name and company id columns from company table and company id, item name, item unit columns from foods table, after an OUTER JOINING with these mentioned tables, the following SQL statement can be used :

Sample table: foods

Sample table: company

SQL Code:

Explanation:

This SQL statement would return all rows from the company table and only those rows from the foods table where the joined fields are equal and if the ON clause matches no records in the ‘foods’ table, the join will still return rows, but the NULL in each column of the right table.

Output:

COMPANY_ID COMPANY_NAME              COMPANY_CITY              COMPANY_ID ITEM_NAME
---------- ------------------------- ------------------------- ---------- --------------
16         Akas Foods                Delhi                     16         Chex Mix
15         Jack Hill Ltd             London                    15         Cheez-It
15         Jack Hill Ltd             London                    15         BN Biscuit
17         Foodies.                  London                    17         Mighty Munch
15         Jack Hill Ltd             London                    15         Pot Rice
18         Order All                 Boston                    18         Jaffa Cakes
19         sip-n-Bite.               New York

Pictorial Presentation of the above example:

JOIN и индексы

Посмотрите еще раз на план исполнения запроса. Заметьте, он использует кластерные индексы для обеих таблиц. Использование индексов – лучший способ ускорить выполнение запросов

Но нужно обращать внимание на ряд деталей

При создании запросов мы ожидаем, что SQL Server Query Optimizer будет использовать индексы таблиц для увеличения производительности. Мы также можем помочь Query Optimizer-у выбрать индексированные поля, являющиеся частью запроса.

Например, при использовании оператора JOIN, идеальный подход состоит в том, чтобы соединение основывалось на индексированных полях. Посмотрев в план исполнения, можно заметить, что используется кластерный индекс для Table2 . Этот индекс был автоматически создан по key2 при создании таблицы, поскольку key2 – это первичный ключ этой таблицы.

С другой стороны, таблица Table1 не индексирована по полю key2 . Из-за этого оптимизатор запросов пытается быть умным и увеличить производительность запроса к key2, используя единственный доступный индекс. Это табличный кластерный индекс, основанный на key1 , первичном ключе Table1 . Как видите, оптимизатор запросов – действительно умное средство. Но вы сильно поможете ему, если создадите новый (некластерный) индекс по key2 .

Если не забывать о ссылочной целостности, поле key2 должно быть внешним ключом Table1 , поскольку оно связано с другим полем другой таблицы (то есть Table2.key2 ).

Лично я считаю, что внешние ключи должны присутствовать во всех реальных моделях БД. Причем это хорошая идея – создавать некластерные индексы для всех внешних ключей. Вы всегда будете исполнять множество запросов, а также использовать оператор JOIN, основываясь на первичных и внешних ключах.

Важно: SQL Server автоматически создает кластерный индекс для первичных ключей. Однако по умолчанию он ничего не делает с внешними ключами

Проверьте, что ваша СУБД настроена надлежащим образом.

SQL Справочник

SQL Ключевые слова
ADD
ADD CONSTRAINT
ALTER
ALTER COLUMN
ALTER TABLE
ALL
AND
ANY
AS
ASC
BACKUP DATABASE
BETWEEN
CASE
CHECK
COLUMN
CONSTRAINT
CREATE
CREATE DATABASE
CREATE INDEX
CREATE OR REPLACE VIEW
CREATE TABLE
CREATE PROCEDURE
CREATE UNIQUE INDEX
CREATE VIEW
DATABASE
DEFAULT
DELETE
DESC
DISTINCT
DROP
DROP COLUMN
DROP CONSTRAINT
DROP DATABASE
DROP DEFAULT
DROP INDEX
DROP TABLE
DROP VIEW
EXEC
EXISTS
FOREIGN KEY
FROM
FULL OUTER JOIN
GROUP BY
HAVING
IN
INDEX
INNER JOIN
INSERT INTO
INSERT INTO SELECT
IS NULL
IS NOT NULL
JOIN
LEFT JOIN
LIKE
LIMIT
NOT
NOT NULL
OR
ORDER BY
OUTER JOIN
PRIMARY KEY
PROCEDURE
RIGHT JOIN
ROWNUM
SELECT
SELECT DISTINCT
SELECT INTO
SELECT TOP
SET
TABLE
TOP
TRUNCATE TABLE
UNION
UNION ALL
UNIQUE
UPDATE
VALUES
VIEW
WHERE

MySQL Функции
Функции строк
ASCII
CHAR_LENGTH
CHARACTER_LENGTH
CONCAT
CONCAT_WS
FIELD
FIND_IN_SET
FORMAT
INSERT
INSTR
LCASE
LEFT
LENGTH
LOCATE
LOWER
LPAD
LTRIM
MID
POSITION
REPEAT
REPLACE
REVERSE
RIGHT
RPAD
RTRIM
SPACE
STRCMP
SUBSTR
SUBSTRING
SUBSTRING_INDEX
TRIM
UCASE
UPPER
Функции чисел
ABS
ACOS
ASIN
ATAN
ATAN2
AVG
CEIL
CEILING
COS
COT
COUNT
DEGREES
DIV
EXP
FLOOR
GREATEST
LEAST
LN
LOG
LOG10
LOG2
MAX
MIN
MOD
PI
POW
POWER
RADIANS
RAND
ROUND
SIGN
SIN
SQRT
SUM
TAN
TRUNCATE
Функции дат
ADDDATE
ADDTIME
CURDATE
CURRENT_DATE
CURRENT_TIME
CURRENT_TIMESTAMP
CURTIME
DATE
DATEDIFF
DATE_ADD
DATE_FORMAT
DATE_SUB
DAY
DAYNAME
DAYOFMONTH
DAYOFWEEK
DAYOFYEAR
EXTRACT
FROM_DAYS
HOUR
LAST_DAY
LOCALTIME
LOCALTIMESTAMP
MAKEDATE
MAKETIME
MICROSECOND
MINUTE
MONTH
MONTHNAME
NOW
PERIOD_ADD
PERIOD_DIFF
QUARTER
SECOND
SEC_TO_TIME
STR_TO_DATE
SUBDATE
SUBTIME
SYSDATE
TIME
TIME_FORMAT
TIME_TO_SEC
TIMEDIFF
TIMESTAMP
TO_DAYS
WEEK
WEEKDAY
WEEKOFYEAR
YEAR
YEARWEEK
Функции расширений
BIN
BINARY
CASE
CAST
COALESCE
CONNECTION_ID
CONV
CONVERT
CURRENT_USER
DATABASE
IF
IFNULL
ISNULL
LAST_INSERT_ID
NULLIF
SESSION_USER
SYSTEM_USER
USER
VERSION

SQL Server функции
Функции строк
ASCII
CHAR
CHARINDEX
CONCAT
Concat with +
CONCAT_WS
DATALENGTH
DIFFERENCE
FORMAT
LEFT
LEN
LOWER
LTRIM
NCHAR
PATINDEX
QUOTENAME
REPLACE
REPLICATE
REVERSE
RIGHT
RTRIM
SOUNDEX
SPACE
STR
STUFF
SUBSTRING
TRANSLATE
TRIM
UNICODE
UPPER
Функции чисел
ABS
ACOS
ASIN
ATAN
ATN2
AVG
CEILING
COUNT
COS
COT
DEGREES
EXP
FLOOR
LOG
LOG10
MAX
MIN
PI
POWER
RADIANS
RAND
ROUND
SIGN
SIN
SQRT
SQUARE
SUM
TAN
Функции дат
CURRENT_TIMESTAMP
DATEADD
DATEDIFF
DATEFROMPARTS
DATENAME
DATEPART
DAY
GETDATE
GETUTCDATE
ISDATE
MONTH
SYSDATETIME
YEAR
Функции расширений
CAST
COALESCE
CONVERT
CURRENT_USER
IIF
ISNULL
ISNUMERIC
NULLIF
SESSION_USER
SESSIONPROPERTY
SYSTEM_USER
USER_NAME

MS Access функции
Функции строк
Asc
Chr
Concat with &
CurDir
Format
InStr
InstrRev
LCase
Left
Len
LTrim
Mid
Replace
Right
RTrim
Space
Split
Str
StrComp
StrConv
StrReverse
Trim
UCase
Функции чисел
Abs
Atn
Avg
Cos
Count
Exp
Fix
Format
Int
Max
Min
Randomize
Rnd
Round
Sgn
Sqr
Sum
Val
Функции дат
Date
DateAdd
DateDiff
DatePart
DateSerial
DateValue
Day
Format
Hour
Minute
Month
MonthName
Now
Second
Time
TimeSerial
TimeValue
Weekday
WeekdayName
Year
Другие функции
CurrentUser
Environ
IsDate
IsNull
IsNumeric

SQL ОператорыSQL Типы данныхSQL Краткий справочник

Demo Database

In this tutorial we will use the well-known Northwind sample database.

Below is a selection from the «Customers» table:

CustomerID	CustomerName	ContactName	Address	City	PostalCode	Country
1	Alfreds Futterkiste	Maria Anders	Obere Str. 57	Berlin	12209	Germany
2	Ana Trujillo Emparedados y helados	Ana Trujillo	Avda. de la Constitución 2222	México D.F.	05021	Mexico
3	Antonio Moreno Taquería	Antonio Moreno	Mataderos 2312	México D.F.	05023	Mexico

And a selection from the «Orders» table:

OrderID	CustomerID	EmployeeID	OrderDate	ShipperID
10308	2	7	1996-09-18	3
10309	37	3	1996-09-19	1
10310	77	8	1996-09-20	2

SQL Учебник

SQL ГлавнаяSQL ВведениеSQL СинтаксисSQL SELECTSQL SELECT DISTINCTSQL WHERESQL AND, OR, NOTSQL ORDER BYSQL INSERT INTOSQL Значение NullSQL Инструкция UPDATESQL Инструкция DELETESQL SELECT TOPSQL MIN() и MAX()SQL COUNT(), AVG() и …SQL Оператор LIKESQL ПодстановочныйSQL Оператор INSQL Оператор BETWEENSQL ПсевдонимыSQL JOINSQL JOIN ВнутриSQL JOIN СлеваSQL JOIN СправаSQL JOIN ПолноеSQL JOIN СамSQL Оператор UNIONSQL GROUP BYSQL HAVINGSQL Оператор ExistsSQL Операторы Any, AllSQL SELECT INTOSQL INSERT INTO SELECTSQL Инструкция CASESQL Функции NULLSQL ХранимаяSQL Комментарии

Объединение SQL CROSS JOIN

CROSS JOIN – это объединение SQL по которым каждая строка одной таблицы объединяется с каждой строкой другой таблицы. Лично у меня это объединение редко требуется, но все равно иногда требуется, поэтому Вы также должны уметь его использовать. Например, в нашем случае получится, конечно, не понятно что, но все равно давайте попробуем, тем более синтаксис немного отличается:

Здесь у нас каждой строке таблицы test_table соответствует каждая строка из таблицы test_table_2, т.е. в таблице test_table у нас 4 строки, а в таблице test_table_2 3 строки 4 умножить 3 и будет 12, как и у нас вывелось 12 строк.

И напоследок, давайте покажу, как можно объединять несколько таблиц, для этого я, просто для примера, несколько раз объединю нашу первую таблицу со второй, смысла в объединение в данном случае, конечно, нет но, Вы увидите, как можно это делать и так приступим:

Как видите, я здесь объединяю и по left и по right и по inner просто, для того чтобы это было наглядно.

С объединениями я думаю достаточно, тем более ничего сложного в них нет. Но на этом изучение SQL не закончено в следующих статьях мы продолжим, а пока тренируйтесь и пишите свои запросы. Удачи!

JOIN — оператор языка SQL, который является реализацией операции соединения реляционной алгебры. Входит в предложение FROM операторов SELECT, UPDATE и DELETE.

Операция соединения, как и другие бинарные операции, предназначена для обеспечения выборки данных из двух таблиц и включения этих данных в один результирующий набор. Отличительными особенностями операции соединения являются следующие:

в схему таблицы-результата входят столбцы обеих исходных таблиц (таблиц-операндов), то есть схема результата является «сцеплением» схем операндов;
каждая строка таблицы-результата является «сцеплением» строки из одной таблицы-операнда со строкой второй таблицы-операнда.

Определение того, какие именно исходные строки войдут в результат и в каких сочетаниях, зависит от типа операции соединения и от явно заданного условия соединения. Условие соединения, то есть условие сопоставления строк исходных таблиц друг с другом, представляет собой логическое выражение (предикат).

При необходимости соединения не двух, а нескольких таблиц, операция соединения применяется несколько раз (последовательно).

SQL-операция JOIN является реализацией операции соединения реляционной алгебры только в некотором приближении, поскольку в реляционной модели данных соединение выполняется над отношениями, которые являются множествами, а в SQL — над таблицами, которые являются мультимножествами. Результаты операций тоже, в общем случае, различны: в реляционной алгебре результат соединения даёт отношение (множество), а в SQL — таблицу (мультимножество).

Changes in the data

Before we compare INNER JOIN vs LEFT JOIN, let’s see what we currently know. So far, in this series, we’ve explained database basics – how to create database and tables, how to populate tables with data and check what’s stored in them using simple queries. We’ve even joined two tables in the previous article. Now we’re ready for the next step.

But before we move to it, let’s make just one minor change to our data. We’ll add 2 rows in the
country table, using the following INSERT INTO commands:

1 2	INSERTINTOcountry (country_name,country_name_eng,country_code)VALUES(‘España’,’Spain’,’ESP’); INSERTINTOcountry (country_name,country_name_eng,country_code)VALUES(‘Rossiya’,’Russia’,’RUS’);

Now we’ll check the contents of both tables:

You can easily notice that we have 2 new rows in the table country, one for Spain and one for
Russia. Their ids are 6 and 7. Also notice, that in the city table there is no
country_id with value 6 or 7. This simply means that we don’t have a city from Russia or Spain in
our database. We’ll use this fact later.

Внешнее соединение

В предшествующих примерах естественного соединения, результирующий набор содержал только те строки с одной таблицы, для которых имелись соответствующие строки в другой таблице. Но иногда кроме совпадающих строк бывает необходимым извлечь из одной или обеих таблиц строки без совпадений. Такая операция называется внешним соединением (outer join).

В примере ниже показана выборка всей информации для сотрудников, которые проживают и работают в одном и том же городе. Здесь используется таблица EmployeeEnh, которую мы создали в статье «Инструкция SELECT: расширенные возможности» при обсуждении оператора UNION.

Результат выполнения этого запроса:

В этом примере получение требуемых строк осуществляется посредством естественного соединения. Если бы в этот результат потребовалось включить сотрудников, проживающих в других местах, то нужно было применить левое внешнее соединение. Данное внешнее соединение называется левым потому, что оно возвращает все строки из таблицы с левой стороны оператора сравнения, независимо от того, имеются ли совпадающие строки в таблице с правой стороны. Иными словами, данное внешнее соединение возвратит строку с левой таблицы, даже если для нее нет совпадения в правой таблице, со значением NULL соответствующего столбца для всех строк с несовпадающим значением столбца другой, правой, таблицы. Для выполнения операции левого внешнего соединения компонент Database Engine использует оператор LEFT OUTER JOIN.

Операция правого внешнего соединения аналогична левому, но возвращаются все строки таблицы с правой части выражения. Для выполнения операции правого внешнего соединения компонент Database Engine использует оператор RIGHT OUTER JOIN.

В этом примере происходит выборка сотрудников (с включением полной информации) для таких городов, в которых сотрудники или только проживают (столбец City в таблице EmployeeEnh), или проживают и работают. Результат выполнения этого запроса:

Как можно видеть в результате выполнения запроса, когда для строки из левой таблицы (в данном случае EmployeeEnh) нет совпадающей строки в правой таблице (в данном случае Department), операция левого внешнего соединения все равно возвращает эту строку, заполняя значением NULL все ячейки соответствующего столбца для несовпадающего значения столбца правой таблицы. Применение правого внешнего соединения показано в примере ниже:

В этом примере происходит выборка отделов (с включением полной информации о них) для таких городов, в которых сотрудники или только работают, или проживают и работают. Результат выполнения этого запроса:

Кроме левого и правого внешнего соединения, также существует полное внешнее соединение, которое является объединением левого и правого внешних соединений. Иными словами, результирующий набор такого соединения состоит из всех строк обеих таблиц. Если для строки одной из таблиц нет соответствующей строки в другой таблице, всем ячейкам строки второй таблицы присваивается значение NULL. Для выполнения операции полного внешнего соединения используется оператор FULL OUTER JOIN.

Любую операцию внешнего соединения можно эмулировать, используя оператор UNION совместно с функцией NOT EXISTS. Таким образом, запрос, показанный в примере ниже, эквивалентен запросу левого внешнего соединения, показанному ранее. В данном запросе осуществляется выборка сотрудников (с включением полной информации) для таких городов, в которых сотрудники или только проживают или проживают и работают:

Первая инструкция SELECT объединения определяет естественное соединение таблиц EmployeeEnh и Department по столбцам соединения City и Location. Эта инструкция возвращает все города для всех сотрудников, в которых сотрудники и проживают и работают. Дополнительно, вторая инструкция SELECT объединения возвращает все строки таблицы EmployeeEnh, которые не отвечают условию в естественном соединении.

Полное множество

MySQL не знает соединения FULL OUTER JOIN. Что если нужно получить полное множество?

Первый способ — объединение запросов LEFT и RIGHT.

(SELECT p.id, p.name `Имя сотрудника`, ps.id `pos.id`, ps.name `Должность`
FROM `persons` p
LEFT OUTER JOIN `positions` ps ON ps.id = p.post_id)
UNION
(SELECT p.id, p.name `Имя сотрудника`, ps.id `pos.id`, ps.name `Должность`
FROM `persons` p
RIGHT OUTER JOIN `positions` ps ON ps.id = p.post_id)

1
2
3
4
5
6
7

(SELECTp.id,p.name`Имясотрудника`,ps.id`pos.id`,ps.name`Должность`

FROM`persons`p

LEFT OUTER JOIN`positions`ps ON ps.id=p.post_id)

UNION

(SELECTp.id,p.name`Имясотрудника`,ps.id`pos.id`,ps.name`Должность`

FROM`persons`p

RIGHT OUTER JOIN`positions`ps ON ps.id=p.post_id)

При таком вызове UNION, после слияния результатов, SQL отсечет дубли (как DISTINCT). Для отсечения дублей SQL прибегает к сортировке. Это может сказываться на быстродействии.

Второй способ — объединение LEFT и RIGHT, но в одном из запросов мы исключаем часть, соответствующую INNER. А объединение задаём как UNION ALL, что позволяет движку SQL обойтись без сортировки.

(SELECT p.id, p.name `Имя сотрудника`, ps.id `pos.id`, ps.name `Должность`
FROM `persons` p
LEFT OUTER JOIN `positions` ps ON ps.id = p.post_id)
UNION ALL
(SELECT p.id, p.name `Имя сотрудника`, ps.id `pos.id`, ps.name `Должность`
FROM `persons` p
RIGHT OUTER JOIN `positions` ps ON ps.id = p.post_id
WHERE p.id IS NULL)

1
2
3
4
5
6
7
8

(SELECTp.id,p.name`Имясотрудника`,ps.id`pos.id`,ps.name`Должность`

FROM`persons`p

LEFT OUTER JOIN`positions`ps ON ps.id=p.post_id)

UNION ALL

(SELECTp.id,p.name`Имясотрудника`,ps.id`pos.id`,ps.name`Должность`

FROM`persons`p

RIGHT OUTER JOIN`positions`ps ON ps.id=p.post_id

WHEREp.id ISNULL)

Этот пример показывает нам как исключить пересечение и получить только левую или правую часть множества.

MySQL RIGHT JOIN clause

The right join clause is similar to the left join clause except that the treatment of left and right tables is reversed. The right join starts selecting data from the right table instead of the left table.

The right join clause selects all rows from the right table and matches rows in the left table. If a row from the right table does not have matching rows from the left table, the column of the left table will have in the final result set.

Here is the syntax of the right join:

Similar to the left join clause, the right clause also supports the syntax:

To find rows in the right table that does not have corresponding rows in the left table, you also use a clause with the operator:

This statement uses the right join to join the and tables:

This Venn diagram illustrates the right join:

The following statement uses the right join clause with the syntax:

To find the committee members who are not in the table, you use this query:

This Venn diagram illustrates how to use the right join to select data that exists only in the right table:

SQL References

SQL Keywords
ADD
ADD CONSTRAINT
ALTER
ALTER COLUMN
ALTER TABLE
ALL
AND
ANY
AS
ASC
BACKUP DATABASE
BETWEEN
CASE
CHECK
COLUMN
CONSTRAINT
CREATE
CREATE DATABASE
CREATE INDEX
CREATE OR REPLACE VIEW
CREATE TABLE
CREATE PROCEDURE
CREATE UNIQUE INDEX
CREATE VIEW
DATABASE
DEFAULT
DELETE
DESC
DISTINCT
DROP
DROP COLUMN
DROP CONSTRAINT
DROP DATABASE
DROP DEFAULT
DROP INDEX
DROP TABLE
DROP VIEW
EXEC
EXISTS
FOREIGN KEY
FROM
FULL OUTER JOIN
GROUP BY
HAVING
IN
INDEX
INNER JOIN
INSERT INTO
INSERT INTO SELECT
IS NULL
IS NOT NULL
JOIN
LEFT JOIN
LIKE
LIMIT
NOT
NOT NULL
OR
ORDER BY
OUTER JOIN
PRIMARY KEY
PROCEDURE
RIGHT JOIN
ROWNUM
SELECT
SELECT DISTINCT
SELECT INTO
SELECT TOP
SET
TABLE
TOP
TRUNCATE TABLE
UNION
UNION ALL
UNIQUE
UPDATE
VALUES
VIEW
WHERE

MySQL Functions
String Functions
ASCII
CHAR_LENGTH
CHARACTER_LENGTH
CONCAT
CONCAT_WS
FIELD
FIND_IN_SET
FORMAT
INSERT
INSTR
LCASE
LEFT
LENGTH
LOCATE
LOWER
LPAD
LTRIM
MID
POSITION
REPEAT
REPLACE
REVERSE
RIGHT
RPAD
RTRIM
SPACE
STRCMP
SUBSTR
SUBSTRING
SUBSTRING_INDEX
TRIM
UCASE
UPPER

Numeric Functions
ABS
ACOS
ASIN
ATAN
ATAN2
AVG
CEIL
CEILING
COS
COT
COUNT
DEGREES
DIV
EXP
FLOOR
GREATEST
LEAST
LN
LOG
LOG10
LOG2
MAX
MIN
MOD
PI
POW
POWER
RADIANS
RAND
ROUND
SIGN
SIN
SQRT
SUM
TAN
TRUNCATE

Date Functions
ADDDATE
ADDTIME
CURDATE
CURRENT_DATE
CURRENT_TIME
CURRENT_TIMESTAMP
CURTIME
DATE
DATEDIFF
DATE_ADD
DATE_FORMAT
DATE_SUB
DAY
DAYNAME
DAYOFMONTH
DAYOFWEEK
DAYOFYEAR
EXTRACT
FROM_DAYS
HOUR
LAST_DAY
LOCALTIME
LOCALTIMESTAMP
MAKEDATE
MAKETIME
MICROSECOND
MINUTE
MONTH
MONTHNAME
NOW
PERIOD_ADD
PERIOD_DIFF
QUARTER
SECOND
SEC_TO_TIME
STR_TO_DATE
SUBDATE
SUBTIME
SYSDATE
TIME
TIME_FORMAT
TIME_TO_SEC
TIMEDIFF
TIMESTAMP
TO_DAYS
WEEK
WEEKDAY
WEEKOFYEAR
YEAR
YEARWEEK

Advanced Functions
BIN
BINARY
CASE
CAST
COALESCE
CONNECTION_ID
CONV
CONVERT
CURRENT_USER
DATABASE
IF
IFNULL
ISNULL
LAST_INSERT_ID
NULLIF
SESSION_USER
SYSTEM_USER
USER
VERSION

SQL Server Functions
String Functions
ASCII
CHAR
CHARINDEX
CONCAT
Concat with +
CONCAT_WS
DATALENGTH
DIFFERENCE
FORMAT
LEFT
LEN
LOWER
LTRIM
NCHAR
PATINDEX
QUOTENAME
REPLACE
REPLICATE
REVERSE
RIGHT
RTRIM
SOUNDEX
SPACE
STR
STUFF
SUBSTRING
TRANSLATE
TRIM
UNICODE
UPPER

Numeric Functions
ABS
ACOS
ASIN
ATAN
ATN2
AVG
CEILING
COUNT
COS
COT
DEGREES
EXP
FLOOR
LOG
LOG10
MAX
MIN
PI
POWER
RADIANS
RAND
ROUND
SIGN
SIN
SQRT
SQUARE
SUM
TAN

Date Functions
CURRENT_TIMESTAMP
DATEADD
DATEDIFF
DATEFROMPARTS
DATENAME
DATEPART
DAY
GETDATE
GETUTCDATE
ISDATE
MONTH
SYSDATETIME
YEAR

Advanced Functions
CAST
COALESCE
CONVERT
CURRENT_USER
IIF
ISNULL
ISNUMERIC
NULLIF
SESSION_USER
SESSIONPROPERTY
SYSTEM_USER
USER_NAME

MS Access Functions
String Functions
Asc
Chr
Concat with &
CurDir
Format
InStr
InstrRev
LCase
Left
Len
LTrim
Mid
Replace
Right
RTrim
Space
Split
Str
StrComp
StrConv
StrReverse
Trim
UCase

Numeric Functions
Abs
Atn
Avg
Cos
Count
Exp
Fix
Format
Int
Max
Min
Randomize
Rnd
Round
Sgn
Sqr
Sum
Val

Date Functions
Date
DateAdd
DateDiff
DatePart
DateSerial
DateValue
Day
Format
Hour
Minute
Month
MonthName
Now
Second
Time
TimeSerial
TimeValue
Weekday
WeekdayName
Year

Other Functions
CurrentUser
Environ
IsDate
IsNull
IsNumeric

SQL Quick Ref

Introduction to MySQL LEFT JOIN clause

The allows you to query data from two or more tables. Similar to the clause, the is an optional clause of the statement, which appears immediately after the clause.

Suppose that you want to join two tables and .

The following statement shows how to use the clause to join the two tables:

When you use the clause, the concepts of the left table and the right table are introduced.

In the above syntax, is the left table and is the right table.

The clause selects data starting from the left table (). It matches each row from the left table () with every row from the right table() based on the .

If the rows from both tables cause the join condition evaluates to , the combine columns of rows from both tables to a new row and includes this new row in the result rows.

In case the row from the left table () does not match with any row from the right table(), the still combines columns of rows from both tables into a new row and includes the new row in the result rows. However, it uses for all the columns of the row from the right table.

In other words, returns all rows from the left table regardless of whether a row from the left table has a matching row from the right table or not.

If there is no match, the columns of the row from the right table will contain .

The following Venn diagram helps you visualize how the clause works:

MySQL LEFT JOIN – Venn Diagram

MySQL Left Join Syntax

The basic syntax of Left Join in MySQL is as shown below:

Let us see the visual representation of the MySQL Left Outer join for better understanding.

TIP: Left Outer join can also call as Left Join. So it is optional for you to use the Outer Keyword.

From the above image, you can understand easily that the MySQL Left Outer join displays all the records present in Table A, and matching records from Table B.

NOTE: All the Unmatched rows from MySQL right table will fill with NULL Values.

To demonstrate the Left Outer Join, we are going to use Employ, and Department tables present in our company Database. The data present in employ table is:

Data present in the Department Table is:

MySQL Left Join Examples

The following are the list of ways we can use this MySQL Left Outer Join to combine two tables or get information (records) from two or more tables.

MySQL Left Join Select * Example

The following left outer join example query will display all the columns present in the employ table and matching records from the Department table.

If you observe the below screenshot, Left Outer Join is displaying all the 15 records from the Employ table. But for , Department Name, and Standard_Salary, it is displaying NULL Values for the EmpID number 4, 5, 9, 11, and 15.

It is because DeptID for those records in the Employ table is NULL. So there are no matching records in the right table.

NOTE: The DeptID column repeated twice, which might be annoying to the end-user. To avoid unwanted columns, I suggest you select individual column names. Please avoid SELECT * Statement in Left Join

MySQL Left Join select Few Columns Example

As we said before, please use the required columns after the SELECT Statement to avoid unwanted columns

Ambiguous Columns in MySQL Left Join Example

The above-specified query will work entirely as long as the column names from both employ and Department are different like above. What happens if they had the same column names in both the tables? Well, with the above-specified approach, you will end up in a mess. Let us see how to resolve the issue.

Let me show you one practical example. As you can see, we are using the same left join query. But, we added DepID from the department table as an additional column.

As you can see, it is throwing an error: Ambiguous column DeptID. It is because, DeptID column is present in both tables, and MySQL query doesn’t know which column you are asking it to display.

To resolve this kind of issue, always use the table name before the column name. The following query is using the ALIAS table name before the column names.

By this approach, we can inform the query that we are looking for DepID belonging to the department table.

We can simply write the above query as:

It is always a best practice to use the table name before the Column name in MySQL Left Outer Join. For example, SELECT employ.First_Name

Left Join using Keyword

If the common column name in both the tables is the same, then you can use the USING keyword. Since DeptID is the common column name in both the tables, above MySQL left outer join query can also return as

MySQL Left Join Multiple Conditions

Until now, we are showing the = operator as the condition to the left outer join employ and department table. But you can replace = with < (less than), > (greater than), or not equal to operators.

To join those two tables, this example, we are using two conditions in the left outer join. The following query will display all the records from the employ table and matching records from the department table. Here matching records means, DeptID of both tables should match, and Standard Salary should be greater than 1000000

I think you are confused about the result. Let me replace the greater than symbol with less than. It means, DeptID of both tables should match, and Standard Salary should be less than 1000000

In this example, we will show you how to use Where clause (to apply filter) along with the Left outer Join. I suggest you refer MySQL Where Clause article.

SQL References

Advanced Functions
BIN
BINARY
CASE
CAST
COALESCE
CONNECTION_ID
CONV
CONVERT
CURRENT_USER
DATABASE
IF
IFNULL
ISNULL
LAST_INSERT_ID
NULLIF
SESSION_USER
SYSTEM_USER
USER
VERSION

Numeric Functions
ABS
ACOS
ASIN
ATAN
ATN2
AVG
CEILING
COUNT
COS
COT
DEGREES
EXP
FLOOR
LOG
LOG10
MAX
MIN
PI
POWER
RADIANS
RAND
ROUND
SIGN
SIN
SQRT
SQUARE
SUM
TAN

Date Functions
CURRENT_TIMESTAMP
DATEADD
DATEDIFF
DATEFROMPARTS
DATENAME
DATEPART
DAY
GETDATE
GETUTCDATE
ISDATE
MONTH
SYSDATETIME
YEAR

Advanced Functions
CAST
COALESCE
CONVERT
CURRENT_USER
IIF
ISNULL
ISNUMERIC
NULLIF
SESSION_USER
SESSIONPROPERTY
SYSTEM_USER
USER_NAME

MS Access Functions
String Functions
Asc
Chr
Concat with &
CurDir
Format
InStr
InstrRev
LCase
Left
Len
LTrim
Mid
Replace
Right
RTrim
Space
Split
Str
StrComp
StrConv
StrReverse
Trim
UCase

Numeric Functions
Abs
Atn
Avg
Cos
Count
Exp
Fix
Format
Int
Max
Min
Randomize
Rnd
Round
Sgn
Sqr
Sum
Val

Date Functions
Date
DateAdd
DateDiff
DatePart
DateSerial
DateValue
Day
Format
Hour
Minute
Month
MonthName
Now
Second
Time
TimeSerial
TimeValue
Weekday
WeekdayName
Year

Other Functions
CurrentUser
Environ
IsDate
IsNull
IsNumeric

SQL Quick Ref

RIGHT OUTER JOIN

Another type of join is called a MySQL RIGHT OUTER JOIN. This type of join returns all rows from the RIGHT-hand table specified in the ON condition and only those rows from the other table where the joined fields are equal (join condition is met).

Syntax

The syntax for the RIGHT OUTER JOIN in MySQL is:

SELECT columns
FROM table1
RIGHT  JOIN table2
ON table1.column = table2.column;

In some databases, the RIGHT OUTER JOIN keywords are replaced with RIGHT JOIN.

Visual Illustration

In this visual diagram, the MySQL RIGHT OUTER JOIN returns the shaded area:

The MySQL RIGHT OUTER JOIN would return the all records from table2 and only those records from table1 that intersect with table2.

Example

Here is an example of a MySQL RIGHT OUTER JOIN:

SELECT orders.order_id, orders.order_date, suppliers.supplier_name
FROM suppliers
RIGHT JOIN orders
ON suppliers.supplier_id = orders.supplier_id;

This RIGHT OUTER JOIN example would return all rows from the orders table and only those rows from the suppliers table where the joined fields are equal.

If a supplier_id value in the orders table does not exist in the suppliers table, all fields in the suppliers table will display as <null> in the result set.

Let’s look at some data to explain how RIGHT OUTER JOINS work:

We have a table called suppliers with two fields (supplier_id and supplier_name). It contains the following data:

supplier_id	supplier_name
10000	Apple
10001

We have a second table called orders with three fields (order_id, supplier_id, and order_date). It contains the following data:

order_id	supplier_id	order_date
500125	10000	2013/08/12
500126	10001	2013/08/13
500127	10002	2013/08/14

If we run the SELECT statement (that contains a RIGHT OUTER JOIN) below:

SELECT orders.order_id, orders.order_date, suppliers.supplier_name
FROM suppliers
RIGHT JOIN orders
ON suppliers.supplier_id = orders.supplier_id;

Our result set would look like this:

order_id	order_date	supplier_name
500125	2013/08/12	Apple
500126	2013/08/13
500127	2013/08/14	<null>

The row for 500127 (order_id) would be included because a RIGHT OUTER JOIN was used. However, you will notice that the supplier_name field for that record contains a <null> value.