首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在oracle树查询中加入其他表

在 Oracle 数据库的树查询中,您可以通过加入其他表以创建更复杂的查询结构。以下是在子查询或连接中包含其他表的基本方法:

  1. 内连接(INNER JOIN):连接两个表格中的匹配行,同时显示不相匹配的行。

例如,如果您想要看到所有 "雇员"(employees)和 "部门"(departments)的联合信息,可以使用以下查询:

代码语言:sql
复制
SELECT employees.*
FROM employees
INNER JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id;
  1. 左连接(LEFT JOIN):与内连接类似,但返回所有表左边的数据。

例如,如果需要查看所有 "雇员"(employees)和 "部门"(departments)的联合信息,并且包括没有相应的部门的雇员,则可以使用以下查询:

代码语言:sql
复制
SELECT employees.*
FROM employees
LEFT JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id;
  1. 右连接(RIGHT JOIN):与左连接类似,但是返回所有表右边的数据。

例如,如果您想要查看所有 "雇员"(employees)和 "部门"(departments)的联合信息,但只能看到与给定部门关联的雇员,则可以使用以下查询:

代码语言:sql
复制
SELECT employees.*
FROM employees
RIGHT JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id;
  1. 完全连接(FULL OUTER JOIN):连接左连接和右连接的结果集。

例如,如果您需要查看所有 "雇员"(employees)和 "部门"(departments)的联合信息,且显示缺少部门记录的全职员工和没有员工的部门,则可以使用以下查询:

代码语言:sql
复制
SELECT
  employees.employee_id,
  employees.employee_name,
  departments.department_name
FROM employees
FULL OUTER JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id;
  1. 子查询(SUBQUERY):在查询中嵌入另一个查询以获得更灵活的数据结构。

例如,查看所有部门的员工数量:

代码语言:sql
复制
SELECT COUNT(*) as numberOfEmployees
FROM employees
WHERE department_id IN (
  SELECT department_id FROM departments
WHERE department_name = 'Marketing'
);
  1. 自连接(SELF JOIN):将一个表与其自身进行连接,以获取与当前行同公司的其他员工行。

例如,返回所有与当前员工同名员工的信息:

代码语言:sql
复制
WITH employee_names (employee_name) AS (VALUES 'John Doe'),
     other_employees AS (SELECT * FROM employees)
SELECT e.employee_id, e.employee_name
FROM other_employees e
JOIN employee_names en ON e.employee_name = en.employee_name;

这些是使用树查询在 Oracle 数据库中包含其他表的一些基本方法。您可以尝试将这些概念组合起来,并根据实际需求构建更复杂的查询。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • Oracle事务和对象详解

    一、Oracle事务 ·事务的含义:事务是业务上的一个逻辑单元,为了保证数据的所有操作要么全部完成,要么全部失败。 1、事务的开始是从一条SQL语句开始,结束于下面的几种情况: 1)显示提交:输入commit指令,事务完成提交 2)显示回滚:输入rollback指令,未提交的事务丢掉,回滚到事务开始时的状态。 3)DDL语句:即create、drop等语句,这些语句会使事务自动隐式提交 4)结束程序:输入exit退出数据库,则自动提交事务;或者意外终止、出现程序崩溃,则事务自动回滚。 2、事务的特点-ACID特性 1)原则性:要么同时成功,要么同时失败的原则 2)一致性:如,a转账给b,最总结果a+b的金钱总数是不变的 3)隔离性:当出现多个事务出现,它们之间是互相隔离、互不影响的 4)持久性:事务一旦提交,则数据永久修改。 3、关于事务的三个命令 commit :立即提交事务 rollback :回滚事务 set autocommit on/off :设置/关闭自动提交 二、索引 ·索引是Oracle的一个对象,是与表关联的可选结构,用于加快查询速度,提高检索性能。 1、特点 1)适当使用索引可以提高查询速度、建立索引的数量无限制 2)可以对表的一列或者多列建立索引 3)索引是需要磁盘空间,可以指定表空间存储索引。 4)是否使用索引有Oracle决定 2、索引的分类 B树索引:从顶部为根,逐渐向下一级展开 唯一索引:定义索引的列没有任何重复 非唯一索引:与唯一索引相反 反向键索引:对与数字列作用较大,会将1234生成4321进行查询的索引 位图索引:应用于数据仓库和决策支持系统中。优点是相对于b树索引,可以减少响应时间;相对于其他索引,其空间占用少。 函数索引:使用函数涉及正在创建索引的列的索引 3、创建索引 操作时我们可以使用Oracle的scott用户进行测试,首先解锁,在改一个密码,登陆进去就可以操作了

    02

    sql解析的一些计划

    关于sql解析的一些概述: 因为最近在研究如何将oracle的sql语句迁移到hive上去,前期是准备写一些udf函数去弥补hive缺失oracle函数的遗憾, 其次会使用python开始开发一套轮子去实现转换。目前是实现了DDL建表语句的迁移,之后会慢慢不上DML的迁移。 目前的整体架构和一般的sql解析引擎无异,有如下几个部分: Catalog:这部分相当于字典表,使用了pyhs2去检查hive是否存在这张表,后续的话,应该也会利用pyhs2直接建表。 DDL_parser:现在只是实现了建表语句的互换 sql_parser:打算是正常的select语句,不支持insert语句。解析关键字,生成一棵树。主要是对oracle语句和hive语句的join做出处理,变成一个逻辑执行计划。 analyzer:将逻辑执行计划,重新组装成hive sql语句。 具体细节如下: 逻辑执行计划主要是树的数据结构,分为三种节点: 一元节点:主要是存放Project,Sort,Limit,Filter这四种操作。一个子节点 二元节点:主要是Except(也就是类似于not in),Intersect(也就是join,这里目测实现难度会最大),两个子节点 parser的设计: 对于传入的语句将\r\n\t这些都替换为空格,设为空格标识符。 对sql语句进行拆分,会使用stack的结构,处理子查询。 DDL的解析:对create和table进行匹配,create table设为DDL标识符。表名就是identifier,再就是匹配括号,将括号里面的语句进行处理转换成hive的语句。 其中特别提到的是数据类型的转换,通常来讲是会全部转成string类型,number会转成decimal类型。 sql_parser:会对里面的函数进行匹配,使用字典的形式去匹配,赋值相应的标识符。将相应的字段名,处理到keyword的执行计划中,放入树中。会处理oracle的一些特殊表示连接 的方式 analyzer:目前再将sql_parser的数再拼接回来,将oracle简写的sql语句变成hive的。

    02
    领券