数仓培训第七天

1.join

左连接

以左表为主，数据是全的；右表来匹配，匹配不到就null
给业务的话就不要存在null(大数据中百分之七八十的场景是做group by和join计算)

select 
a.*,
b.*
from a 
left join b on a.i=b.i; #判断条件

1	rz	北京	1	rz	18
2	jj	上海	2	jj	22
3	huhu	杭州			

#建议所有的都加ifnull

右连接

以右表为主，数据是全的；左表来匹配，匹配不到就null

select 
a.*,
ifnull(b.i,''), #不想赋0，可以放个空值 ' '
ifnull(b.name,''),
ifnull(b.age,'')
from a 
right join b on a.i=b.i;

1	rz	北京	1	rz	18
2	jj	上海	2	jj	22
			5	dd	33

内连接-等值连接

两个表都存在，才会显示出来

select 
a.*,
ifnull(b.i,''),
ifnull(b.name,''),
ifnull(b.age,'')
from a 
inner join b on a.i=b.i;
1	rz	北京	1	rz	18
2	jj	上海	2	jj	22

mysql不支持full join， 但是大数据sql支持 比如spark sql
#full是可以完全合并表，但是会存在很多空数据
select
a1.i,
b1.i
from a a1
full join b b1 on a1.i=b1.i;

#作用和full一致

select 
a.*,
ifnull(b.i,''),
ifnull(b.name,''),
ifnull(b.age,'')
from a 
left join b on a.i=b.i
union 
select 
a.*,
ifnull(b.i,''),
ifnull(b.name,''),
ifnull(b.age,'')
from a 
right join b on a.i=b.i;

1	rz	北京	1	rz	18
2	jj	上海	2	jj	22
3	huhu	杭州			
			5	dd	33

大部分是先join在groupby
生产上先确定主表
不写左右，那就是等值连接
不写后边的限制条件，则会第一个表格的每一条匹配后边表格的每一条数据 —笛卡尔积–生产慎用

2.总结

select * from a limit 1  #限制一条

select xxxxx from
t #join操作可能集合到这里
where yyyyyy #先执行选择筛选
group by xxx  having xxx#聚合
order by xxx #排序 #不放在聚合前面
limit 1;

#创建一个v命令包，就可以直接执行一部分代码-需要运行一次代码
create view v
as
select
a1.i
b1.age
from a a1 join b b1 on a1.i=b1.i;

select * from v

#雾化视图 计算速度快，不需要重复操作

进入数据库，习惯show tables；看到表
desc查看表有哪些字段

show create table user； 完整建表语句

部门表和工资等级表是维度表，不太变

union多表格合并

null和任何值计算都是null

彩蛋：
这个班级的每个学科的成绩的前三名的同学
#哪些部门的哪些职业的薪水和，薪水最高1位的职业是什么
1.每个部门的每个职业的薪水和或者平均值

drop view sal; #起别名
create view sal
as
select
deptno,job
sum(sal+ifnull(comm,0))# 注意ifnull
from emp 
group by deptno,job;

select * from sal;

2.哪些部门的哪些职业的薪水和，薪水最高1位的职业是什么

select 
a.*
from sal a
where
(
select count(*) from sal 
where a.deptno=b.deptno
and a.sal<b.sal #判断最高
)=0
order by a.deptno