Join

Префикс join объединяет загруженную таблицу с существующей таблицей, для которой задано имя, или с последней созданной таблицей данных.

Эффект объединения данных заключается в расширении целевой таблицы дополнительным набором полей или атрибутов, а именно тех, которых еще нет в целевой таблице. Любые общие имена полей между исходным набором данных и целевой таблицей используются для определения того, как связать новые входящие записи. Это обычно называют «естественным объединением» (natural join). Операция объединения Qlik может привести к тому, что в результирующей целевой таблице будет больше или меньше записей, чем было изначально, в зависимости от уникальности ассоциации объединения и типа используемого объединения.

video thumbnail

Типы объединений

Существует четыре типа объединений:

Left join (левое объединение)
Inner join (внутреннее объединение)
Outer join (внешнее объединение)
Right join (правое объединение)

Примеры результирующих наборов данных от различных типов операций объединения с представлением таблиц данных до и после каждой операции. Входные данные состоят из целевой таблицы и входящего набора данных. Целевая таблица имеет два столбца с двумя записями строк для полей 'Trade ID' и 'Asset Class'. Входящие данные имеют два столбца с двумя записями строк для полей 'Trade ID' и 'Exchange'. Left Join сохраняет исходную целевую таблицу и добавляет третий столбец, где все пусто, кроме добавления одной из записей строк 'Exchange'. Inner Join создает таблицу с одной строкой Trade ID и третьим столбцом, опять же, для записи строки 'Exchange'. Outer Join сохраняет целевую таблицу и добавляет третий столбец, а также третью строку, к которой добавляется вторая строка входящего набора данных. Right Join удаляет вторую запись строки целевой таблицы и заменяет ее информацией из второй записи строки входящего набора данных, добавляя при этом третий столбец. — Примеры результирующих наборов данных от различных типов операций объединения

Left join

Left join — это самый распространенный тип объединения. Например, если у вас есть набор данных транзакций и вы хотите объединить его с эталонным набором данных, вы обычно используете Left Join. Вы сначала загружаете таблицу транзакций, а затем загружаете эталонный набор данных, объединяя его с помощью префикса Left Join с уже загруженной таблицей транзакций. Left Join сохраняет все транзакции в исходном виде и добавляет дополнительные поля эталонных данных там, где найдено совпадение.

Диаграмма, описывающая на высоком уровне комбинации данных, которые происходят во время левого объединения. — Left join

Inner join

Если у вас есть два набора данных, и вас интересуют только результаты, где есть соответствующая ассоциация, рассмотрите возможность использования Inner Join. Это исключит все записи как из загруженных исходных данных, так и из целевой таблицы, если совпадение не найдено. В результате в вашей целевой таблице может остаться меньше записей, чем до выполнения операции объединения.

Диаграмма, описывающая на высоком уровне комбинации данных, которые происходят во время внутреннего объединения. — Inner join

Outer join (по умолчанию)

Если вам нужно сохранить как целевые записи, так и все входящие записи, используйте Outer Join. Там, где совпадение не найдено, каждый набор записей все равно сохраняется, в то время как поля с противоположной стороны объединения останутся незаполненными (null).

Если ключевое слово типа опущено, типом объединения по умолчанию является внешнее объединение.

Диаграмма, описывающая на высоком уровне комбинации данных, которые происходят во время внешнего объединения. — Outer join

Right join

Этот тип объединения сохраняет все записи, которые должны быть загружены, при этом сокращая количество записей в таблице, на которую направлено объединение, только до тех записей, для которых есть совпадение ассоциации во входящих записях. Это нишевый тип объединения, который иногда используется как средство обрезки уже предварительно загруженной таблицы записей до требуемого подмножества.

Диаграмма, описывающая на высоком уровне комбинации данных, которые происходят во время правого объединения. — Right join

Cross join

Если между источником и целью операции объединения нет общих имен полей, объединение приведет к декартову произведению всех строк — это называется «перекрестным объединением» (cross join).

Сравнение входных данных до и после операции перекрестного объединения (которая может включать операцию объединения любого типа). Входные данные — это целевая таблица и входящий набор данных. Целевая таблица состоит из трех столбцов с двумя записями строк. Столбцы: 'Trade ID', 'Base Currency' и 'Amount'. Входящий набор данных имеет два столбца ('Trade Currency' и 'Rate') и две записи строк. Результирующая таблица имеет пять столбцов: 'Trade ID', 'Base Currency', 'Amount', 'Target Currency' и 'Rate'. Есть четыре записи строк, объединяющие все данные. Каждая запись 'Trade ID' имеет две строки с разными данными в других полях. — Пример результирующего набора от операции "cross join"

Синтаксис и аргументы

[inner | outer | left | right ]Join [ (tablename ) ]( loadstatement | selectstatement )

Аргументы
Аргумент	Описание
tablename	Будет выполнено сравнение именованной таблицы с загруженной таблицей.
loadstatementили selectstatement	Оператор LOAD или SELECT для загруженной таблицы.

Связанные разделы

Эти разделы могут помочь вам в работе с этой функцией:

Связанные разделы
Раздел	Описание
Объединение таблиц с помощью операторов Join и Keep	Этот раздел содержит дальнейшее объяснение концепций «объединения» (joining) и «сохранения» (keeping) наборов данных.
Keep	Префикс загрузки Keep похож на префикс Join, но он не объединяет исходный и целевой наборы данных. Вместо этого он обрезает каждый набор данных в соответствии с типом принятой операции (внутреннее, внешнее, левое или правое).

Примеры скрипта загрузки - Left join

Left join сохраняет все записи из вашей основной (целевой) таблицы и добавляет соответствующие данные из второй (исходной) таблицы. Если в источнике нет совпадения, запись основной таблицы все равно отображается, но с пустыми полями из исходной таблицы.

Добавьте образец скрипта в свое приложение и запустите. Чтобы увидеть результат, добавьте поля, перечисленные в столбце результатов, на лист в вашем приложении.

Скрипт загрузки

Table1:
Load * inline [
Column1, Column2
A, B
1, aa
2, cc
3, ee ];

Table2:
Left Join Load * inline [
Column1, Column3
A, C
1, xx
4, yy ];

Для получения дополнительной информации об использовании встроенных загрузок см. Использование встроенных загрузок для загрузки данных.

Результаты

Результирующая таблица
Column1	Column2	Column3
A	B	C
1	aa	xx
2	cc	-
3	ee	-

Этот пример демонстрирует вывод Left Join, где объединяются только значения, присутствующие в первой (левой) таблице.

Обзор

Предположим, у вас есть список заказов, но не все заказы имеют соответствующую запись клиента.

Скрипт загрузки

Orders:
Load * inline [
OrderID, CustomerID, Amount
1, 101, 200
2, 102, 150
3, 104, 400
];

Customers:
Left Join (Orders)
Load * inline [
CustomerID, Name
101, Alice
102, Bob
103, Carol
];

Результаты

Если вы развернете окно предварительного просмотра в средстве просмотра модели данных, вы увидите часть полного результирующего набора, организованного в таблицу:

Предварительный просмотр таблицы в средстве просмотра модели данных
OrderID	CustomerID	Amount	Name
1	101	200	Alice
2	102	150	Bob
3	104	400	-

OrderID 1 и 2 имеют соответствующих клиентов. OrderID 3 не имеет соответствующего клиента, поэтому Name пусто.

Обзор

Откройте редактор загрузки данных и добавьте приведенный ниже скрипт загрузки в новый раздел.

Скрипт загрузки содержит следующее:

Набор данных, представляющий записи изменений, который загружается в таблицу с именем Changes. Он включает ключевое поле Status ID.
Второй набор данных, представляющий статусы изменений, который загружается и объединяется с исходными записями изменений путем объединения его с префиксом загрузки Join с левым объединением.

Это левое объединение гарантирует, что записи изменений остаются нетронутыми, при этом добавляются атрибуты статуса там, где найдено совпадение во входящих записях статусов на основе общего Status ID.

Скрипт загрузки

Changes:
Load * inline [ 
Change ID	Status ID	Scheduled Start Date	Scheduled End Date	Business Impact 
10030	4	19/01/2022	23/02/2022	None
10015	3	04/01/2022	15/02/2022	Low
10103	1	02/04/2022	29/05/2022	Medium
10185	2	23/06/2022	08/09/2022	None
10323	1	08/11/2022	26/11/2022	High
10326	2	11/11/2022	05/12/2022	None
10138	2	07/05/2022	03/08/2022	None
10031	3	20/01/2022	25/03/2022	Low
10040	1	29/01/2022	22/04/2022	None
10134	1	03/05/2022	08/07/2022	Low
10334	2	19/11/2022	06/02/2023	Low
10220	2	28/07/2022	06/09/2022	None
10264	1	10/09/2022	17/10/2022	Medium
10116	1	15/04/2022	24/04/2022	None
10187	2	25/06/2022	24/08/2022	Low
] (delimiter is '\t');

Status:
Left Join (Changes)
Load * inline [
Status ID	Status	Sub Status
1	Open	Not Started
2	Open	Started
3	Closed	Completed
4	Closed	Cancelled
5	Closed	Obsolete			
] (delimiter is '\t');

Результаты

Откройте средство просмотра модели данных и обратите внимание на форму модели данных. Присутствует только одна денормализованная таблица. Это комбинация всех исходных записей изменений с соответствующими атрибутами статуса, присоединенными к каждой записи изменения.

Результирующая внутренняя модель данных
Changes
Change ID
Status ID
Scheduled Start Date
Scheduled End Date
Business Impact
Status
Sub Status

Если вы развернете окно предварительного просмотра в средстве просмотра модели данных, вы увидите часть этого полного результирующего набора, организованного в таблицу:

Предварительный просмотр таблицы Changes в средстве просмотра модели данных
Change ID	Status ID	Scheduled Start Date	Scheduled End Date	Business Impact	Status	Sub Status
10030	4	19/01/2022	23/02/2022	None	Closed	Cancelled
10031	3	20/01/2022	25/03/2022	Low	Closed	Completed
10015	3	04/01/2022	15/02/2022	Low	Closed	Completed
10103	1	02/04/2022	29/05/2022	Medium	Open	Not Started
10116	1	15/04/2022	24/04/2022	None	Open	Not Started
10134	1	03/05/2022	08/07/2022	Low	Open	Not Started
10264	1	10/09/2022	17/10/2022	Medium	Open	Not Started
10040	1	29/01/2022	22/04/2022	None	Open	Not Started
10323	1	08/11/2022	26/11/2022	High	Open	Not Started
10187	2	25/06/2022	24/08/2022	Low	Open	Started
10185	2	23/06/2022	08/09/2022	None	Open	Started
10220	2	28/07/2022	06/09/2022	None	Open	Started
10326	2	11/11/2022	05/12/2022	None	Open	Started
10138	2	07/05/2022	03/08/2022	None	Open	Started
10334	2	19/11/2022	06/02/2023	Low	Open	Started

Поскольку пятая строка в таблице Status (Status ID: '5', Status: 'Closed', Sub Status: 'Obsolete') не соответствует ни одной из записей в таблице Changes, информация в этой строке не отображается в результирующем наборе выше.

Вернитесь в редактор загрузки данных. Загрузите данные и откройте лист. Создайте новую таблицу и добавьте это поле как измерение: Status.

Добавьте эту меру:

=Count([Change ID])

Теперь вы можете проверить количество изменений по статусу.

Результирующая таблица
Status	=Count([Change ID])
Open	12
Closed	3

Примеры скрипта загрузки - Inner join

Inner join сохраняет только записи, которые существуют в обеих таблицах (на основе совпадающих значений полей).

Скрипт загрузки

Table1:
Load * inline [
Column1, Column2
A, B
1, aa
2, cc
3, ee ];

Table2:
Inner Join Load * inline [
Column1, Column3
A, C
1, xx
4, yy ];

Результаты

Результирующая таблица
Column1	Column2	Column3
A	B	C
1	aa	xx

Этот пример демонстрирует вывод Inner Join, где объединяются только значения, присутствующие как в первой (левой), так и во второй (правой) таблицах.

Обзор

У вас есть заказы и список отгруженных заказов. Вы хотите получить только те заказы, которые были отгружены.

Скрипт загрузки

Orders:
Load * inline [
OrderID, Amount
1, 200
2, 150
3, 400
];

Shipped:
Inner Join (Orders)
Load * inline [
OrderID, ShipDate
2, 2022-05-01
3, 2022-05-02
4, 2022-05-03
];

Результаты

Предварительный просмотр таблицы в средстве просмотра модели данных
OrderID	Amount	ShipDate
2	150	2022-05-01
3	400	2022-05-02

Отображаются только OrderID 2 и 3, потому что они существуют в обеих таблицах.

Обзор

Откройте редактор загрузки данных и добавьте приведенный ниже скрипт загрузки в новый раздел.

Скрипт загрузки содержит следующее:

Набор данных, представляющий записи изменений, который загружается в таблицу с именем Changes.
Второй набор данных, представляющий записи изменений, происходящие из исходной системы JIRA. Он загружается и объединяется с исходными записями путем объединения его с префиксом загрузки Inner Join.

Это Inner Join гарантирует, что сохраняются только пять записей изменений, которые найдены в обоих наборах данных.

Скрипт загрузки

Changes:
Load * inline [
Change ID	Status ID	Scheduled Start Date	Scheduled End Date	Business Impact
10030	4	19/01/2022	23/02/2022	None
10015	3	04/01/2022	15/02/2022	Low
10103	1	02/04/2022	29/05/2022	Medium
10185	2	23/06/2022	08/09/2022	None
10323	1	08/11/2022	26/11/2022	High
10326	2	11/11/2022	05/12/2022	None
10138	2	07/05/2022	03/08/2022	None
10031	3	20/01/2022	25/03/2022	Low
10040	1	29/01/2022	22/04/2022	None
10134	1	03/05/2022	08/07/2022	Low
10334	2	19/11/2022	06/02/2023	Low
10220	2	28/07/2022	06/09/2022	None
10264	1	10/09/2022	17/10/2022	Medium
10116	1	15/04/2022	24/04/2022	None
10187	2	25/06/2022	24/08/2022	Low
] (delimiter is '\t');

JIRA_changes:
Inner Join (Changes)
Load
  [Ticket ID] AS [Change ID],
  [Source System]
inline
[
Ticket ID	Source System
10000	JIRA					
10030	JIRA
10323	JIRA
10134	JIRA
10334	JIRA
10220	JIRA
20000	TFS
] (delimiter is '\t');

Результаты

Загрузите данные и откройте лист. Создайте новую таблицу и добавьте эти поля как измерения:

Source System
Change ID
Business Impact

Теперь вы можете проверить пять результирующих записей. Результирующая таблица от Inner Join будет включать только записи с совпадающей информацией в обоих наборах данных.

Результирующая таблица
Source System	Change ID	Business Impact
JIRA	10030	None
JIRA	10134	Low
JIRA	10220	None
JIRA	10323	High
JIRA	10334	Low

Примеры скрипта загрузки - Outer join

Outer join сохраняет все записи из обеих таблиц. Там, где нет совпадения, поля остаются пустыми.

Скрипт загрузки

Table1:
Load * inline [
Column1, Column2
A, B
1, aa
2, cc
3, ee ];

Table2:
Outer Join Load * inline [
Column1, Column3
A, C
1, xx
4, yy ];

Результаты

Результирующая таблица
Column1	Column2	Column3
A	B	C
1	aa	xx
2	cc	-
3	ee	-
4	-	yy

В этом примере две таблицы, Table1 и Table2, объединяются в одну таблицу с меткой Table1. В таких случаях префикс outer часто используется для объединения нескольких таблиц в одну для выполнения агрегирования по значениям одной таблицы.

Обзор

Вы хотите получить полный список всех клиентов и заказов, даже если у некоторых клиентов нет заказов, а у некоторых заказов нет записи клиента.

Скрипт загрузки

Orders:
Load * inline [
OrderID, CustomerID
1, 101
2, 102
3, 104
];

Customers:
Outer Join (Orders)
Load * inline [
CustomerID, Name
101, Alice
102, Bob
103, Carol
];

Результаты

Предварительный просмотр таблицы в средстве просмотра модели данных
OrderID	CustomerID	Name
1	101	Alice
2	102	Bob
3	104	-
-	103	Carol

OrderID 3 не имеет соответствующего клиента (Name пусто).

CustomerID 103 (Carol) не имеет соответствующего заказа (OrderID пусто).

Обзор

Откройте редактор загрузки данных и добавьте приведенный ниже скрипт загрузки в новый раздел.

Скрипт загрузки содержит следующее:

Набор данных, представляющий записи изменений, который загружается в таблицу с именем Changes.
Второй набор данных, представляющий записи изменений, происходящие из исходной системы JIRA, который загружается и объединяется с исходными записями путем объединения его с префиксом загрузки Outer Join.

Это гарантирует, что все перекрывающиеся записи изменений из обоих наборов данных будут сохранены.

Скрипт загрузки

// 8 Change records

Changes:
Load * inline [
Change ID	Status ID	Scheduled Start Date	Scheduled End Date	Business Impact
10030	4	19/01/2022	23/02/2022	None
10015	3	04/01/2022	15/02/2022	Low
10138	2	07/05/2022	03/08/2022	None
10031	3	20/01/2022	25/03/2022	Low
10040	1	29/01/2022	22/04/2022	None
10134	1	03/05/2022	08/07/2022	Low
10334	2	19/11/2022	06/02/2023	Low
10220	2	28/07/2022	06/09/2022	None
] (delimiter is '\t');

// 6 Change records

JIRA_changes:
Outer Join (Changes)
Load
  [Ticket ID] AS [Change ID],
  [Source System]
inline
[
Ticket ID	Source System
10030	JIRA
10323	JIRA
10134	JIRA
10334	JIRA
10220	JIRA
10597	JIRA
] (delimiter is '\t');

Результаты

Загрузите данные и откройте лист. Создайте новую таблицу и добавьте эти поля как измерения:

Source System
Change ID
Business Impact

Теперь вы можете проверить 10 результирующих записей.

Результирующая таблица
Source System	Change ID	Business Impact
JIRA	10030	None
JIRA	10134	Low
JIRA	10220	None
JIRA	10323	-
JIRA	10334	Low
JIRA	10597	-
-	10015	Low
-	10031	Low
-	10040	None
-	10138	None

Примеры скрипта загрузки - Right join

Right join сохраняет все записи из исходной таблицы и добавляет соответствующую информацию из целевой таблицы. Если в целевой таблице нет совпадения, поля из нее остаются пустыми.

Скрипт загрузки

Table1:
Load * inline [
Column1, Column2
A, B
1, aa
2, cc
3, ee ];

Table2:
Right Join Load * inline [
Column1, Column3
A, C
1, xx
4, yy ];

Результат

Результирующая таблица
Column1	Column2	Column3
A	B	C
1	aa	xx
4	-	yy

Этот пример демонстрирует вывод Right Join, где объединяются только значения, присутствующие во второй (правой) таблице.

Обзор

Ваша исходная таблица — это список клиентов; вы хотите получить всех клиентов, плюс любые соответствующие заказы.

Скрипт загрузки

Orders:
Load * inline [
OrderID, CustomerID
1, 101
2, 102
3, 104
];

Customers:
Right Join (Orders)
Load * inline [
CustomerID, Name
101, Alice
102, Bob
103, Carol
];

Результаты

Предварительный просмотр таблицы в средстве просмотра модели данных
CustomerID	Name	OrderID
101	Alice	1
102	Bob	2
103	Carol	-

Отображаются все клиенты. У Кэрол нет заказов (OrderID пусто).

Обзор

Откройте редактор загрузки данных и добавьте приведенный ниже скрипт загрузки в новый раздел.

Скрипт загрузки содержит следующее:

Набор данных, представляющий записи изменений, который загружается в таблицу с именем Changes.
Второй набор данных, представляющий записи изменений, происходящие из исходной системы Teamwork. Он загружается и объединяется с исходными записями путем объединения его с префиксом загрузки Right Join.

Это гарантирует, что сохраняются только записи изменений Teamwork, при этом не теряются никакие записи Teamwork, если в целевой таблице нет соответствующего Change ID.

Скрипт загрузки

Changes:

Load * inline [
Change ID	Status ID	Scheduled Start Date	Scheduled End Date	Business Impact
10030	4	19/01/2022	23/02/2022	None
10015	3	04/01/2022	15/02/2022	Low
10103	1	02/04/2022	29/05/2022	Medium
10185	2	23/06/2022	08/09/2022	None
10323	1	08/11/2022	26/11/2022	High
10326	2	11/11/2022	05/12/2022	None
10138	2	07/05/2022	03/08/2022	None
10031	3	20/01/2022	25/03/2022	Low
10040	1	29/01/2022	22/04/2022	None
10134	1	03/05/2022	08/07/2022	Low
10334	2	19/11/2022	06/02/2023	Low
10220	2	28/07/2022	06/09/2022	None
10264	1	10/09/2022	17/10/2022	Medium
10116	1	15/04/2022	24/04/2022	None
10187	2	25/06/2022	24/08/2022	Low
] (delimiter is '\t');

Teamwork_changes:
Right Join (Changes)
Load
  [Ticket ID] AS [Change ID],
  [Source System]
inline
[
Ticket ID	Source System
10040	Teamwork
10015	Teamwork
10103	Teamwork
10031	Teamwork
50231	Teamwork
] (delimiter is '\t');

Результаты

Загрузите данные и откройте лист. Создайте новую таблицу и добавьте эти поля как измерения:

Source System
Change ID
Business Impact

Теперь вы можете проверить пять результирующих записей.

Результирующая таблица
Source System	Change ID	Business Impact
Teamwork	10015	Low
Teamwork	10031	Low
Teamwork	10040	None
Teamwork	10103	Medium
Teamwork	50231	-

Устранение неполадок - Cross join

Обзор

Если вы объединяете две таблицы без совпадающих имен полей, каждая строка из первой таблицы будет объединена с каждой строкой из второй — потенциально создавая огромное количество записей (декартово произведение) и приводя к неожиданным ассоциациям данных.

Скрипт загрузки

TableA:
Load * inline [
A_ID, ValueA
1, foo
2, bar
];

TableB:
Join (TableA)
Load * inline [
B_ID, ValueB
10, baz
11, qux
];

Результаты

Предварительный просмотр таблицы в средстве просмотра модели данных
A_ID	ValueA	B_ID	ValueB
1	foo	10	baz
1	foo	11	qux
2	bar	10	baz
2	bar	11	qux

Каждый A_ID сопряжен с каждым B_ID (всего 4 строки).

Всегда проверяйте, что имена ваших полей совпадают должным образом, прежде чем запускать объединение.

Объединение таблиц с помощью операторов Join и Keep

Помогла ли вам эта страница?

Если вы обнаружили какую-либо проблему на этой странице или с ее содержанием — будь то опечатка, пропущенный шаг или техническая ошибка, сообщите нам об этом!

Оставьте свой отзыв здесь