สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
บทนำ:
SQL หรือ Structured Query Language เป็นภาษาคำสั่งสำหรับจัดการฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ที่กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับ Data Scientist ในยุคปัจจุบัน เนื่องจากข้อมูลส่วนใหญ่ที่ใช้ในการวิเคราะห์มักเก็บอยู่ในระบบฐานข้อมูลแบบนี้ การทำความเข้าใจวิธีใช้ SQL JOIN จึงเป็นการสร้างพื้นฐานที่ดีในการเข้าถึงและรวบรวมข้อมูลหลากหลายแหล่งเพื่อกระบวนการทำ Data Analysis ที่มีประสิทธิภาพ
1. INNER JOIN
INNER JOIN เป็นการรวมตารางโดยการเลือกเฉพาะเรกคอร์ดที่มีคีย์ที่ตรงกันในทั้งสองตาราง เป็นการเชื่อมต่อที่พบบ่อยที่สุดและมีความจำเป็นสูงสุดในการวิเคราะห์ข้อมูล
ตัวอย่างการใช้ INNER JOIN:
SELECT employees.name, employees.department_id, departments.name
FROM employees
INNER JOIN departments ON employees.department_id = departments.id;
2. LEFT (OUTER) JOIN
LEFT JOIN หรือที่รู้จักกันในอีกชื่อหนึ่งว่า LEFT OUTER JOIN ประสบการณ์ที่คุณต้องการข้อมูลจากตารางหลักและต้องการเห็นผลลัพธ์แม้ว่าจะไม่มีข้อมูลที่ตรงกันในตารางรองก็ตาม
ตัวอย่างการใช้ LEFT JOIN:
SELECT employees.name, departments.name
FROM employees
LEFT JOIN departments ON employees.department_id = departments.id;
3. RIGHT (OUTER) JOIN
RIGHT JOIN หรือ RIGHT OUTER JOIN ทำงานคล้ายกับ LEFT JOIN แต่ในทางกลับกัน โดยเลือกข้อมูลทั้งหมดจากตารางทางด้านขวา (รอง)
ตัวอย่างการใช้ RIGHT JOIN:
SELECT employees.name, departments.name
FROM employees
RIGHT JOIN departments ON employees.department_id = departments.id;
4. FULL (OUTER) JOIN
FULL OUTER JOIN เป็นการรวมข้อมูลจากตารางหลักและตารางรองโดยไม่สนว่าจะมีคีย์ที่ตรงกันหรือไม่ ใช้ในกรณีที่ต้องการดูภาพรวมจากทั้งสองฝั่ง
ตัวอย่างการใช้ FULL OUTER JOIN:
SELECT employees.name, departments.name
FROM employees
FULL OUTER JOIN departments ON employees.department_id = departments.id;
5. CROSS JOIN
CROSS JOIN หรือ Cartesian Join เป็นการรวมข้อมูลจากสองตารางที่ทำให้เกิดเป็นชุดคู่ของเรกคอร์ดที่เป็นไปได้ทั้งหมด โดยไม่คำนึงถึงคีย์ที่ตรงกัน เป็นการ JOIN ที่ไม่ค่อยถูกใช้บ่อยเนื่องจากผลลัพธ์อาจมีข้อมูลมหาศาลและไม่เกี่ยวข้องกัน
ตัวอย่างการใช้ CROSS JOIN:
SELECT employees.name, departments.name
FROM employees
CROSS JOIN departments;
สรุป:
SQL JOIN เป็นเครื่องมือที่ Data Scientist ควรศึกษาและเข้าใจเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ แต่ละประเภทของ JOIN มีบทบาทและความสำคัญที่แตกต่างกันและควรใช้งานอย่างถูกต้องตามบริบทของข้อมูล ขอให้ Data Scientist ทุกท่านได้ใช้เครื่องมือนี้เพื่อทำให้งานวิเคราะห์ของคุณมีความแม่นยำและคล่องตัวมากขึ้น.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: sql_join data_scientist structured_query_language inner_join left_join right_join full_outer_join cross_join database_management data_analysis
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com