


Beherrschen von SQL-Joins: LEFT JOIN vs. RIGHT JOIN anhand von Beispielen erklärt
Hier ist eine klare und strukturierte Erklärung von LEFT JOIN und RIGHT JOIN unter Verwendung von Tabellen auf lesbare Weise:
LEFT JOIN und RIGHT JOIN in SQL verstehen
LEFT JOIN und RIGHT JOIN sind Arten von SQL OUTER JOINs. Sie werden verwendet, um Daten aus zwei Tabellen basierend auf einer Übereinstimmungsbedingung abzurufen und gleichzeitig nicht übereinstimmende Zeilen aus einer der Tabellen einzubeziehen.
1. LINKS BEITRETEN
- Der LEFT JOIN gibt alle Zeilen aus der linken Tabelle und die übereinstimmenden Zeilen aus der rechten Tabelle zurück.
- Wenn es keine Übereinstimmung gibt, enthält das Ergebnis NULL für die Spalten der rechten Tabelle.
Syntax:
SELECT columns FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.column = table2.column;
Beispiel:
Tabelle: Mitarbeiter
EmployeeID | Name | DepartmentID |
---|---|---|
1 | Alice | 101 |
2 | Bob | 102 |
3 | Charlie | NULL |
4 | Diana | 104 |
Tabelle: Abteilungen
DepartmentID | DepartmentName |
---|---|
101 | HR |
102 | IT |
103 | Finance |
Abfrage:
SELECT Employees.Name, Departments.DepartmentName FROM Employees LEFT JOIN Departments ON Employees.DepartmentID = Departments.DepartmentID;
Ergebnis:
Name | DepartmentName |
---|---|
Alice | HR |
Bob | IT |
Charlie | NULL |
Diana | NULL |
- Alle Zeilen von „Mitarbeiter“ sind enthalten.
- Zeilen ohne Übereinstimmung in Abteilungen (wie Charlie und Diana) zeigen NULL.
2. RECHTS BEITRETEN
- Der RIGHT JOIN gibt alle Zeilen aus der rechten Tabelle und die übereinstimmenden Zeilen aus der linken Tabelle zurück.
- Wenn es keine Übereinstimmung gibt, enthält das Ergebnis NULL für die Spalten der linken Tabelle.
Syntax:
SELECT columns FROM table1 RIGHT JOIN table2 ON table1.column = table2.column;
Beispiel:
Verwendung der gleichen TabellenMitarbeiter und Abteilungen.
Abfrage:
SELECT Employees.Name, Departments.DepartmentName FROM Employees RIGHT JOIN Departments ON Employees.DepartmentID = Departments.DepartmentID;
Ergebnis:
Name | DepartmentName |
---|---|
Alice | HR |
Bob | IT |
NULL | Finance |
- Alle Zeilen aus Abteilungen sind enthalten.
- Zeilen ohne Übereinstimmung in „Mitarbeiter“ (z. B. Finanzen) zeigen NULL an.
Hauptunterschiede
Feature | LEFT JOIN | RIGHT JOIN |
---|---|---|
Included Rows | All rows from the left table. | All rows from the right table. |
Unmatched Rows | NULL for unmatched right table. | NULL for unmatched left table. |
Primary Use | Ensure all rows from the left table appear. | Ensure all rows from the right table appear. |
Nicht übereinstimmende Zeilen
- Wann verwenden?
- LEFT JOIN : Verwenden Sie diese Option, wenn Sie alle Daten aus der linken Tabelle benötigen, unabhängig von Übereinstimmungen in der rechten Tabelle.
RIGHT JOIN
: Verwenden Sie diese Option, wenn Sie alle Daten aus der rechten Tabelle benötigen, unabhängig von Übereinstimmungen in der linken Tabelle.
Durch die übersichtliche Darstellung der Tabellen und die Erläuterung wichtiger Konzepte anhand von Beispielen bleibt die Struktur leicht verständlich und optisch ansprechend.
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Die String -Datentypen in MySQL umfassen Zeichen, Varchar, Binär, Varbarin, Blob und Text. Die Kollationen bestimmen den Vergleich und die Sortierung von Saiten. 1.Ch ist für Zeichenfolgen mit fester Länge geeignet. Varchar ist für Zeichenfolgen variabler Länge geeignet. 2. Für Binärdaten werden immer wieder variäarisch verwendet, und Blob und Text werden für große Objektdaten verwendet. 3.. Sortierregeln wie UTF8MB4_unicode_ci ignoriert den oberen und unteren Fall und eignet sich für Benutzernamen. UTF8MB4_BIN ist fallempfindlich und für Felder geeignet, die einen genauen Vergleich erfordern.

Die beste Auswahl der MySQLVarchar -Spaltenlänge sollte auf der Datenanalyse basieren, zukünftiges Wachstum berücksichtigen, die Leistungsauswirkungen bewerten und die Anforderungen an den Charaktersatz bewerten. 1) Analyse der Daten, um typische Längen zu bestimmen; 2) zukünftige Expansionsraum reservieren; 3) Auf die Auswirkungen großer Länge auf die Leistung achten; 4) Betrachten Sie die Auswirkungen von Zeichensätzen auf die Speicherung. Durch diese Schritte können die Effizienz und Skalierbarkeit der Datenbank optimiert werden.


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