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DBMS join操作详解

DBMSDBMSjoin操作

且仅当满足给定的连接条件时, Join操作才会组合来自不同关系的相关元组。用?表示。
例：
【DBMS join操作详解】雇员

EMP_CODE EMP_NAME
101 Stephan
102 Jack
103 Harry
薪水
EMP_CODE 薪水
101 50000
102 30000
103 25000
Operation: (EMPLOYEE ? SALARY)

结果：
EMP_CODE EMP_NAME 薪水
101 Stephan 50000
102 Jack 30000
103 Harry 25000
联接操作的类型
DBMS join操作详解

文章图片
1.自然加入：
  • 自然联接是R和S中所有组合的元组集合, 它们的公共属性名称相同。
  • 用?表示。
示例：让我们使用上面的EMPLOYEE表和SALARY表：
输入：
∏EMP_NAME, SALARY (EMPLOYEE ? SALARY)

输出：
EMP_NAME 薪水
Stephan 50000
Jack 30000
Harry 25000
2.外加入：
外部联接操作是联接操作的扩展。它用于处理丢失的信息。
例：
雇员
EMP_NAME 街 市
Ram 民用线 Mumbai
Shyam 公园街 Kolkata
Ravi 硕士街 Delhi
Hari Nehru nagar Hyderabad
FACT_WORKERS
EMP_NAME 科 薪水
Ram Infosys 10000
Shyam Wipro 20000
Kuber HCL 30000
Hari TCS 50000
输入：
(EMPLOYEE ? FACT_WORKERS)

输出：
EMP_NAME 街 市 科 薪水
Ram 民用线 Mumbai Infosys 10000
Shyam Park street Kolkata Wipro 20000
Hari Nehru nagar Hyderabad TCS 50000
外部联接基本上分为三种类型：
  1. 左外连接
  2. 右外连接
  3. 完全外部联接
一种。左外连接：
  • 左外部联接包含R和S中所有组合的元组集合, 它们的公共属性名称相同。
  • 在左外部联接中, R中的元组没有S中的匹配元组。
  • 用?表示。
示例：使用上面的EMPLOYEE表和FACT_WORKERS表
输入：
EMPLOYEE ? FACT_WORKERS


EMP_NAME 街 市 科 薪水
Ram 民用线 Mumbai Infosys 10000
Shyam 公园街 Kolkata Wipro 20000
Hari 尼赫鲁街 Hyderabad TCS 50000
Ravi 硕士街 Delhi NULL NULL
b。右外连接：
  • 右外连接包含R和S中所有组合的元组集合, 它们的公共属性名称相同。
  • 在右外部联接中, S中的元组在R中没有匹配的元组。
  • 用?表示。
示例：使用上面的EMPLOYEE表和FACT_WORKERS关系
输入：
EMPLOYEE ? FACT_WORKERS

输出：
EMP_NAME 科 薪水 街 市
Ram Infosys 10000 Civil line Mumbai
Shyam Wipro 20000 公园街 Kolkata
Hari TCS 50000 尼赫鲁街 Hyderabad
Kuber HCL 30000 NULL NULL
C。完全外部联接：
  • 完全外部联接类似于左联接或右联接, 但它包含两个表中的所有行。
  • 在完全外部联接中, R的公共属性名称中的元组在S中没有匹配的元组, 而S的元组在R中没有匹配的元组。
  • 用?表示。
示例：使用上面的EMPLOYEE表和FACT_WORKERS表
输入：
EMPLOYEE ? FACT_WORKERS

输出：
EMP_NAME 街 市 科 薪水
Ram 民用线 Mumbai Infosys 10000
Shyam Park street Kolkata Wipro 20000
Hari Nehru street Hyderabad TCS 50000
Ravi 硕士街 Delhi NULL NULL
Kuber NULL NULL HCL 30000
3.平等加入：
也称为内部联接。这是最常见的连接。它根据相等条件基于匹配的数据。等值联接使用比较运算符（=）。
例：
客户关系
班级号 NAME
1 John
2 Harry
3 Jackson
产品
PRODUCT_ID 市
1 Delhi
2 Mumbai
3 Noida
输入：
CUSTOMER ? PRODUCT

输出：
班级号 NAME PRODUCT_ID 市
1 John 1 Delhi
2 Harry 2 Mumbai
3 Harry 3 Noida

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