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Aprende (o repasa) cómo funcionan las consultas J0IN y sus variantes en SQL.

Los conceptos que vamos a revisar hoy, aplican en general para las bases de datos relacionales.

Sin embargo, por esta vez, usaremos de forma específica SQL Server.

Antes de iniciar: ¿Qué son las consultas JOIN y por qué son importantes?

Nosotros podemos consultar el contenido de una tabla muy puntualmente:

SELECT * FROM myTable

Sin embargo, generalmente necesitamos combinar información de distintas tablas.

Obtener datos específicos de distintas tablas, y presentar la información de una mejor manera, resulta de ayuda para la toma de decisiones.

Cuando trabajamos con bases de datos relacionales:

  • Una tabla fuerte representa una entidad independiente, y una tabla débil representa una entidad que depende de otra.
  • Estas relaciones (dependencias entre tablas) consisten en columnas que tienen un mismo tipo de dato.

Entonces, la cláusula JOIN nos permite asociar 2 o más tablas, en base a una columna que tengan en común.

Ejemplo: Empleados y Departamentos

A continuación vamos a analizar la cláusula JOIN y sus variantes.

Pero primero, empecemos definiendo 2 tablas, que serán la base para nuestros ejemplos posteriores.

Por un lado vamos a tener una tabla Empleados (que almacenará una lista de empleados y el id del departamento al que pertenecen):

Nombre DepartamentoId
Rafferty 31
Jones 33
Heisenberg 33
Robinson 34
Smith 34
Williams NULL

Y por otro lado, una tabla Departamentos (con la lista de departamentos que existen en la empresa).

Id Nombre
31 Sales
33 Engineering
34 Clerical
35 Marketing

Entonces, si quieres seguir el tutorial, puedes ejecutar el siguiente script SQL para dar origen a las tablas y sus datos correspondientes:

CREATE DATABASE TestJoin
GO

USE TestJoin
GO

CREATE TABLE Departamentos
(
    Id int,
    Nombre varchar(20)
);

CREATE TABLE Empleados
(
    Nombre varchar(20),
    DepartamentoId int
);

INSERT INTO Departamentos VALUES(31, 'Sales');
INSERT INTO Departamentos VALUES(33, 'Engineering');
INSERT INTO Departamentos VALUES(34, 'Clerical');
INSERT INTO Departamentos VALUES(35, 'Marketing');

INSERT INTO Empleados VALUES('Rafferty', 31);
INSERT INTO Empleados VALUES('Jones', 33);
INSERT INTO Empleados VALUES('Heisenberg', 33);
INSERT INTO Empleados VALUES('Robinson', 34);
INSERT INTO Empleados VALUES('Smith', 34);
INSERT INTO Empleados VALUES('Williams', NULL);

En este script SQL, creamos una base de datos llamada TestJoin, y dentro de ella las 2 tablas mencionadas.

Ten en cuenta que podrías usar otro nombre para la base de datos, si así lo prefieres.

Hasta este punto, puedes confirmar que todo haya salido bien, consultando las 2 tablas correspondientes:

SELECT * FROM Empleados;
SELECT * FROM Departamentos;

Cláusula INNER JOIN

Lo más usual, lo primero que se suele aprender, es el uso de INNER JOIN, o generalmente abreviado como JOIN.

Esta cláusula busca coincidencias entre 2 tablas, en función a una columna que tienen en común. De tal modo que sólo la intersección se mostrará en los resultados.

Por ejemplo, si queremos listar a los empleados e indicar el nombre del departamento al que pertenecen, podemos hacer lo siguiente:

SELECT * 
FROM Empleados E
JOIN Departamentos D
ON E.DepartamentoId = D.Id

Con esto, nuestro resultado será:

Nombre DepartmentoId Id Nombre
Rafferty 31 31 Sales
Jones 33 33 Engineering
Heisenberg 33 33 Engineering
Robinson 34 34 Clerical
Smith 34 34 Clerical

Y apartir de aquí podemos notar lo siguiente:

  • El empleado “Williams” no aparece en los resultados, ya que no pertenece a ningún departamento existente.
  • El departamento “Marketing” tampoco aparece, ya que ningún empleado pertenece a dicho departamento.

¿Por qué ocurre esto? Porque JOIN muestra como resultado la intersección de ambas tablas.

También hay que tener en cuenta que, en los resultados vemos 4 columnas. Las 2 primeras se corresponden con la tabla Empleados y las últimas con Departamentos.

Esto ocurre porque estamos seleccionando todas las columnas con un *.

Si queremos, podemos ser específicos y seleccionar sólo 2 columnas (además de asignarles un alias):

SELECT
  E.Nombre as 'Empleado',
  D.Nombre as 'Departamento'
FROM Empleados E
JOIN Departamentos D
ON E.DepartamentoId = D.Id

Y así obtener:

Empleado Departamento
Rafferty Sales
Jones Engineering
Heisenberg Engineering
Robinson Clerical
Smith Clerical

Cláusula LEFT JOIN

A diferencia de un INNER JOIN, donde se busca una intersección respetada por ambas tablas, con LEFT JOIN damos prioridad a la tabla de la izquierda, y buscamos en la tabla derecha.

Si no existe ninguna coincidencia para alguna de las filas de la tabla de la izquierda, de igual forma todos los resultados de la primera tabla se muestran.

He aquí una consulta de ejemplo:

SELECT
  E.Nombre as 'Empleado',
  D.Nombre as 'Departamento'
FROM Empleados E
LEFT JOIN Departamentos D
ON E.DepartamentoId = D.Id
  • La tabla Empleados es la primera tabla en aparecer en la consulta (en el FROM), por lo tanto ésta es la tabla LEFT(izquierda), y todas sus filas se mostrarán en los resultados.
  • La tabla Departamentos es la tabla de la derecha (aparece luego del LEFT JOIN). Por lo tanto, si se encuentran coincidencias, se mostrarán los valores correspondientes, pero sino, aparecerá NULL en los resultados.
Empleado Departamento
Rafferty Sales
Jones Engineering
Heisenberg Engineering
Robinson Clerical
Smith Clerical
Williams NULL

Cláusula RIGHT JOIN

En el caso de RIGHT JOIN la situación es muy similar, pero aquí se da prioridad a la tabla de la derecha.

De tal modo que si usamos la siguiente consulta, estaremos mostrando todas las filas de la tabla de la derecha:

SELECT
  E.Nombre as 'Empleado',
  D.Nombre as 'Departamento'
FROM Empleados E
RIGHT JOIN Departamentos D
ON E.DepartamentoId = D.Id

La tabla de la izquierda es Empleados, mientras que Departamentos es la tabla de la derecha.

La tabla asociada al FROM será siempre la tabla LEFT, y la tabla que viene después del JOIN será la tabla RIGHT.

Entonces el resultado mostrará todos los departamentos al menos 1 vez.

Y si no hay ningún empleado trabajando en un departamento determinado, se mostrará NULL. Pero el departamento aparecerá de igual forma.

Empleado Departamento
Rafferty Sales
Jones Engineering
Heisenberg Engineering
Robinson Clerical
Smith Clerical
NULL Marketing

Cláusula FULL JOIN

Mientras que LEFT JOIN muestra todas las filas de la tabla izquierda, y RIGHT JOIN muestra todas las correspondientes a la tabla derecha, FULL OUTER JOIN (o simplemente FULL JOIN) se encarga de mostrar todas las filas de ambas tablas, sin importar que no existan coincidencias (usará NULL como un valor por defecto para dichos casos).

Para nuestro ejemplo, ocurre lo siguiente:

SELECT
  E.Nombre as 'Empleado',
  D.Nombre as 'Departamento'
FROM Empleados E
FULL JOIN Departamentos D
ON E.DepartamentoId = D.Id

Se muestra el empleado “Williams” a pesasr que no está asignado a ningún departamento, y se muestra el departamento de “Marketing” a pesar que aún nadie está trabajando allí:

Empleado Departamento
Rafferty Sales
Jones Engineering
Heisenberg Engineering
Robinson Clerical
Smith Clerical
Williams NULL
NULL Marketing

Más variantes

Si prestamos atención a los diagramas de Venn, vamos a notar que es posible formar incluso más combinaciones, al momento de seleccionar datos.

Por ejemplo, tenemos el siguiente caso, conocido como Left Excluding JOIN:

Y de igual manera Right Excluding JOIN:

Estas combinaciones son posibles de lograr si añadimos algunas condiciones a nuestras consultas, haciendo uso de la cláusula WHERE.

Por ejemplo, siguiendo el ejemplo que estamos viendo (donde Empleados es la tabla izquierda y Departamentos la tabla derecha):

  • Left Excluding JOIN nos permitirá obtener la lista de empleados que aún no han sido asignados a ningún departamento de trabajo.
  • Mientras que Right Excluding JOIN nos mostrará la lista de departamentos que no tienen a ningún trabajador asociado.

Las consultas SQL son las mismas que usamos antes, pero añadiendo condiciones adicionales.

Te esperamos en los siguientes artículos en donde hablaremos mas acerca de estos temas, los cuales hoy en día son de vital importancia en el mundo de la tecnología.

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NGuerrero

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