Co to jest FULL OUTER JOIN?
FULL OUTER JOIN to rodzaj połączenia w SQL, które zwraca wszystkie wiersze z obu łączonych tabel, w tym dopasowane i niedopasowane wiersze. Dopasowane wiersze z obu tabel są łączone, a niedopasowane wiersze z każdej tabeli są uwzględniane z wartościami NULL wypełniającymi brakujące pola.
W BigQuery FULL OUTER JOIN działa podobnie jak w innych dialektach SQL, ale ma pewne specyficzne cechy:
- W BigQuery, w przypadku FULL OUTER JOIN, kolumny wyjściowe są wypełniane przez scalanie wartości z lewej i prawej tabeli, w tej kolejności.
- BigQuery obsługuje klauzulę USING, która pozwala na połączenie tabel na podstawie jednej lub wielu kolumn.
Zastosowanie FULL OUTER JOIN
FULL OUTER JOIN jest przydatny w wielu scenariuszach analizy danych, w tym:
- **Porównywanie danych z dwóch tabel:** FULL OUTER JOIN pozwala na identyfikację wszystkich różnic między dwoma tabelami, w tym wierszy obecnych tylko w jednej tabeli.
- **Łączenie danych z różnych źródeł:** FULL OUTER JOIN umożliwia połączenie danych z różnych źródeł, nawet jeśli dane nie są w pełni dopasowane.
- **Tworzenie kompletnych zestawów danych:** FULL OUTER JOIN może być użyty do utworzenia kompletnego zestawu danych, który zawiera wszystkie wiersze z obu tabel.
Przykład użycia w BigQuery
Załóżmy, że mamy dwie tabele w BigQuery:
| Tabela: Produkty | Kolumna: ID | Kolumna: Nazwa | Kolumna: Cena |
|---|---|---|---|
| 1 | Produkt A | 10 | |
| 2 | Produkt B | 20 | |
| 3 | Produkt C | 30 |
| Tabela: Zamówienia | Kolumna: ID | Kolumna: Nazwa | Kolumna: Ilość |
|---|---|---|---|
| 1 | Produkt A | 2 | |
| 2 | Produkt D | 1 |
Chcemy połączyć te dwie tabele, aby uzyskać listę wszystkich produktów i ich zamówień, w tym produkty, które nie zostały zamówione, i zamówienia na produkty, które nie są w tabeli produktów.
Poniższy kod SQL pokazuje przykład użycia FULL OUTER JOIN w BigQuery:
SELECT
p.ID AS Produkt_ID,
p.Nazwa AS Produkt_Nazwa,
p.Cena AS Produkt_Cena,
o.ID AS Zamówienie_ID,
o.Nazwa AS Zamówienie_Nazwa,
o.Ilość AS Zamówienie_Ilość
FROM
`projekt.dataset.Produkty` AS p
FULL OUTER JOIN
`projekt.dataset.Zamówienia` AS o
ON
p.Nazwa = o.Nazwa
Wynik tego zapytania będzie zawierał następujące wiersze:
| Produkt_ID | Produkt_Nazwa | Produkt_Cena | Zamówienie_ID | Zamówienie_Nazwa | Zamówienie_Ilość |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Produkt A | 10 | 1 | Produkt A | 2 |
| 2 | Produkt B | 20 | NULL | NULL | NULL |
| 3 | Produkt C | 30 | NULL | NULL | NULL |
| NULL | NULL | NULL | 2 | Produkt D | 1 |
Najczęstsze błędy i sposoby ich unikania
Najczęstsze błędy popełniane przy użyciu FULL OUTER JOIN w BigQuery to:
- **Niepoprawne użycie klauzul ON lub USING:** Upewnij się, że klauzula ON lub USING określa poprawne warunki łączenia tabel.
- **Brak uwzględnienia wszystkich kolumn:** Upewnij się, że wszystkie kolumny, które chcesz wyświetlić w wyniku zapytania, są uwzględnione w klauzuli SELECT.
- **Nieprawidłowe nazwy tabel lub kolumn:** Upewnij się, że nazwy tabel i kolumn są poprawne.
Optymalizacje i najlepsze praktyki
Aby zoptymalizować zapytania z użyciem FULL OUTER JOIN w BigQuery, należy:
- **Użyj klauzul ON lub USING do określenia warunków łączenia tabel:** Ułatwi to BigQuery optymalizację zapytania.
- **Ogranicz liczbę kolumn w klauzuli SELECT:** Im mniej kolumn, tym szybciej BigQuery będzie mógł przetworzyć zapytanie.
- **Użyj klauzul WHERE i HAVING do filtrowania danych:** Pomoże to zmniejszyć liczbę wierszy, które BigQuery musi przetworzyć.
- **Użyj funkcji agregujących, takich jak COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX, aby zgrupować dane:** Pomoże to zmniejszyć rozmiar wyniku zapytania.
Porównanie z innymi dialektami SQL
FULL OUTER JOIN działa podobnie w innych dialektach SQL, takich jak MySQL, PostgreSQL i Oracle. Różnice mogą dotyczyć składni lub sposobu obsługi wartości NULL. Na przykład w niektórych dialektach SQL, aby wyświetlić wszystkie wiersze z obu tabel, należy użyć klauzul LEFT JOIN i RIGHT JOIN razem.
