HiveQL-選択-結合

JOINは、各テーブルに共通の値を使用して2つのテーブルの特定のフィールドを結合するために使用される句です。 データベース内の2つ以上のテーブルのレコードを結合するために使用されます。

構文

join_table:

   table_reference JOIN table_factor [join_condition]
   | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference
   join_condition
   | table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition
   | table_reference CROSS JOIN table_reference [join_condition]

この章では、次の2つの表を使用します。 CUSTOMERS。という名前の次の表を検討してください。

+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME     | AGE | ADDRESS   | SALARY   |
+----+----------+-----+-----------+----------+
| 1  | Ramesh   | 32  | Ahmedabad | 2000.00  |
| 2  | Khilan   | 25  | Delhi     | 1500.00  |
| 3  | kaushik  | 23  | Kota      | 2000.00  |
| 4  | Chaitali | 25  | Mumbai    | 6500.00  |
| 5  | Hardik   | 27  | Bhopal    | 8500.00  |
| 6  | Komal    | 22  | MP        | 4500.00  |
| 7  | Muffy    | 24  | Indore    | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+

次のように別のテーブルORDERSを検討します。

+-----+---------------------+-------------+--------+
|OID  | DATE                | CUSTOMER_ID | AMOUNT |
+-----+---------------------+-------------+--------+
| 102 | 2009-10-08 00:00:00 |           3 | 3000   |
| 100 | 2009-10-08 00:00:00 |           3 | 1500   |
| 101 | 2009-11-20 00:00:00 |           2 | 1560   |
| 103 | 2008-05-20 00:00:00 |           4 | 2060   |
+-----+---------------------+-------------+--------+

次のようなさまざまなタイプの結合があります。

  • JOIN
  • 左外部結合
  • 右アウタージョイン
  • フルアウタージョイン

JOIN

JOIN句は、複数のテーブルからレコードを結合および取得するために使用されます。 JOINは、SQLのOUTER JOINと同じです。 JOIN条件は、テーブルの主キーと外部キーを使用して発生します。

次のクエリは、CUSTOMERテーブルとORDERテーブルでJOINを実行し、レコードを取得します。

hive> SELECT c.ID, c.NAME, c.AGE, o.AMOUNT
FROM CUSTOMERS c JOIN ORDERS o
ON (c.ID = o.CUSTOMER_ID);

クエリが正常に実行されると、次の応答が表示されます。

+----+----------+-----+--------+
| ID | NAME     | AGE | AMOUNT |
+----+----------+-----+--------+
| 3  | kaushik  | 23  | 3000   |
| 3  | kaushik  | 23  | 1500   |
| 2  | Khilan   | 25  | 1560   |
| 4  | Chaitali | 25  | 2060   |
+----+----------+-----+--------+

左外部結合

HiveQL LEFT OUTER JOINは、右側のテーブルに一致するものがない場合でも、左側のテーブルのすべての行を返します。 つまり、ON句が右側のテーブルの0(ゼロ)レコードと一致する場合、JOINは結果に行を返しますが、右側のテーブルの各列にはNULLを返します。

LEFT JOINは、左側のテーブルのすべての値と、右側のテーブルの一致した値を返します。一致するJOIN述語がない場合はNULLを返します。

次のクエリは、CUSTOMERテーブルとORDERテーブル間のLEFT OUTER JOINを示しています。

hive> SELECT c.ID, c.NAME, o.AMOUNT, o.DATE
FROM CUSTOMERS c
LEFT OUTER JOIN ORDERS o
ON (c.ID = o.CUSTOMER_ID);

クエリが正常に実行されると、次の応答が表示されます。

+----+----------+--------+---------------------+
| ID | NAME     | AMOUNT | DATE                |
+----+----------+--------+---------------------+
| 1  | Ramesh   | NULL   | NULL                |
| 2  | Khilan   | 1560   | 2009-11-20 00:00:00 |
| 3  | kaushik  | 3000   | 2009-10-08 00:00:00 |
| 3  | kaushik  | 1500   | 2009-10-08 00:00:00 |
| 4  | Chaitali | 2060   | 2008-05-20 00:00:00 |
| 5  | Hardik   | NULL   | NULL                |
| 6  | Komal    | NULL   | NULL                |
| 7  | Muffy    | NULL   | NULL                |
+----+----------+--------+---------------------+

右アウタージョイン

HiveQL RIGHT OUTER JOINは、左のテーブルに一致するものがない場合でも、右のテーブルからすべての行を返します。 ON句が左側のテーブルの0(ゼロ)レコードと一致する場合、JOINは結果に行を返しますが、左側のテーブルの各列にはNULLを返します。

RIGHT JOINは、右側のテーブルのすべての値と、左側のテーブルの一致した値を返します。一致する結合述語がない場合はNULLを返します。

次のクエリは、CUSTOMERテーブルとORDERテーブル間のRIGHT OUTER JOINを示しています。

クエリが正常に実行されると、次の応答が表示されます。

+------+----------+--------+---------------------+
| ID   | NAME     | AMOUNT | DATE                |
+------+----------+--------+---------------------+
| 3    | kaushik  | 3000   | 2009-10-08 00:00:00 |
| 3    | kaushik  | 1500   | 2009-10-08 00:00:00 |
| 2    | Khilan   | 1560   | 2009-11-20 00:00:00 |
| 4    | Chaitali | 2060   | 2008-05-20 00:00:00 |
+------+----------+--------+---------------------+

フルアウタージョイン

HiveQL FULL OUTER JOINは、JOIN条件を満たす、左右の外側のテーブルのレコードを結合します。 結合されたテーブルには、両方のテーブルのすべてのレコードが含まれているか、どちらかの側で欠落している一致に対してNULL値が入力されます。

次のクエリは、CUSTOMERテーブルとORDERテーブル間のFULL OUTER JOINを示しています。

hive> SELECT c.ID, c.NAME, o.AMOUNT, o.DATE
FROM CUSTOMERS c
FULL OUTER JOIN ORDERS o
ON (c.ID = o.CUSTOMER_ID);

クエリが正常に実行されると、次の応答が表示されます。

+------+----------+--------+---------------------+
| ID   | NAME     | AMOUNT | DATE                |
+------+----------+--------+---------------------+
| 1    | Ramesh   | NULL   | NULL                |
| 2    | Khilan   | 1560   | 2009-11-20 00:00:00 |
| 3    | kaushik  | 3000   | 2009-10-08 00:00:00 |
| 3    | kaushik  | 1500   | 2009-10-08 00:00:00 |
| 4    | Chaitali | 2060   | 2008-05-20 00:00:00 |
| 5    | Hardik   | NULL   | NULL                |
| 6    | Komal    | NULL   | NULL                |
| 7    | Muffy    | NULL   | NULL                |
| 3    | kaushik  | 3000   | 2009-10-08 00:00:00 |
| 3    | kaushik  | 1500   | 2009-10-08 00:00:00 |
| 2    | Khilan   | 1560   | 2009-11-20 00:00:00 |
| 4    | Chaitali | 2060   | 2008-05-20 00:00:00 |
+------+----------+--------+---------------------+