JOIN vs. UNION: Wann sollte ich die einzelnen SQL-Operationen verwenden?

Hauptunterschiede zwischen JOIN und UNION

Im Bereich der Datenbankabfrage sind JOIN und UNION zwei Grundoperationen. Obwohl beide Daten aus mehreren Tabellen oder Abfragen kombinieren, sind die zugrunde liegenden Mechanismen und Ergebnisse recht unterschiedlich.

JOIN-Vorgang

JOIN verbindet, wie der Name schon sagt, Tabellen basierend auf angegebenen Bedingungen und erstellt abgeleitete Zeilen, die diese Bedingungen erfüllen. Dieser Vorgang ähnelt der Bildung eines kartesischen Produkts der Eingabetabellen und der anschließenden Anwendung eines Filters zur Auswahl der gewünschten Kombination. Betrachten Sie beispielsweise die folgende Abfrage:

JOIN
(SELECT * FROM Customers) AS cust
JOIN (SELECT * FROM Products) AS prod
ON (cust.id = prod.customer_id)

Diese Abfrage führt Kunden- und Produktdaten basierend auf einer gemeinsamen „customer_id“ zusammen und stellt so effektiv Querverweise zwischen diesen Tabellen her.

UNION-Operation

Im Gegensatz dazu werden bei UNION die Ergebnisse mehrerer Abfragen nacheinander angehängt. Im Gegensatz zu JOIN führt es keine Tabellenzusammenführung oder -filterung durch. Das Hauptziel von UNION besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen einheitlichen Ergebnissatz zu kombinieren. Ein Beispiel für UNION ist wie folgt:

UNION
(SELECT * FROM Sales)
UNION
(SELECT * FROM Returns)

Diese Abfrage erstellt einen Datensatz mit Verkaufs- und Retourendatensätzen und behält dabei die ursprüngliche Datenintegrität bei.

Zusammenfassung der Hauptunterschiede

Die Hauptunterschiede zwischen JOIN und UNION sind unten zusammengefasst:

• JOIN: Verknüpfen Sie Tabellen basierend auf Bedingungen und erstellen Sie abgeleitete Zeilen basierend auf übereinstimmenden Datensätzen.
• UNION: Hängt die Ergebnisse mehrerer Abfragen nacheinander an, ohne eine Filterung oder Zusammenführung durchzuführen.
• Zweck: JOIN wird verwendet, um Daten mit einer bestimmten Beziehung zusammenzuführen, während UNION verwendet wird, um nicht verwandte Daten zusammenzuführen.

Das Verständnis dieser Unterschiede ist entscheidend, um die Leistungsfähigkeit von SQL effektiv zu nutzen und Daten so zu bearbeiten, dass sie Ihren spezifischen Anforderungen entsprechen.

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