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• 前言
• 使用CORRESPONDING
• 使用CORRESPONDING BY

前言

我最近偶然发现了一个标准的SQL特性，令我惊讶的是，这个特性在HSQLDB中实现了。这个关键字是CORRESPONDING ，它可以和所有的集合操作一起使用，包括UNION 、INTERSECT 、和EXCEPT 。

让我们来看看sakila数据库。它有3个表：

CREATE TABLE actor (
    actor_id integer NOT NULL PRIMARY KEY,
    first_name varchar(45) NOT NULL,
    last_name varchar(45) NOT NULL,
    last_update timestamp
);

CREATE TABLE customer (
    customer_id integer NOT NULL PRIMARY KEY,
    store_id smallint NOT NULL,
    first_name varchar(45) NOT NULL,
    last_name varchar(45) NOT NULL,
    email varchar(50),
    address_id smallint NOT NULL,
    create_date date NOT NULL,
    last_update timestamp,
    active boolean
);

CREATE TABLE staff (
    staff_id integer NOT NULL PRIMARY KEY,
    first_name varchar(45) NOT NULL,
    last_name varchar(45) NOT NULL,
    address_id smallint NOT NULL,
    email varchar(50),
    store_id smallint NOT NULL,
    active boolean NOT NULL,
    username varchar(16) NOT NULL,
    password varchar(40),
    last_update timestamp,
    picture blob
);

相似，但不相同。如果我们想从我们的数据库中获得所有的 "人 "呢？在任何普通的数据库产品中，有一种方法可以做到这一点:

SELECT first_name, last_name
FROM actor
UNION ALL
SELECT first_name, last_name
FROM customer
UNION ALL
SELECT first_name, last_name
FROM staff
ORDER BY first_name, last_name

结果可能看起来像这样:

|first_name|last_name|
|----------|---------|
|AARON     |SELBY    |
|ADAM      |GOOCH    |
|ADAM      |GRANT    |
|ADAM      |HOPPER   |
|ADRIAN    |CLARY    |
|AGNES     |BISHOP   |
|AL        |GARLAND  |
|ALAN      |DREYFUSS |
|...       |...      |

使用CORRESPONDING

现在，在HSQLDB中，以及在标准SQL中，你可以使用CORRESPONDING 来完成这种任务。比如说:

SELECT *
FROM actor
UNION ALL CORRESPONDING
SELECT *
FROM customer
UNION ALL CORRESPONDING
SELECT *
FROM staff
ORDER BY first_name, last_name

其结果是这样的:

|first_name|last_name|last_update            |
|----------|---------|-----------------------|
|AARON     |SELBY    |2006-02-15 04:57:20.000|
|ADAM      |GOOCH    |2006-02-15 04:57:20.000|
|ADAM      |GRANT    |2006-02-15 04:34:33.000|
|ADAM      |HOPPER   |2006-02-15 04:34:33.000|
|ADRIAN    |CLARY    |2006-02-15 04:57:20.000|
|AGNES     |BISHOP   |2006-02-15 04:57:20.000|
|AL        |GARLAND  |2006-02-15 04:34:33.000|
|ALAN      |DREYFUSS |2006-02-15 04:34:33.000|
|...       |...      |...                    |

那么，发生了什么？列FIRST_NAME,LAST_NAME, 和LAST_UPDATE 是这三个表所共有的。换句话说，如果你针对HSQLDB中的INFORMATION_SCHEMA ，运行这个查询:

SELECT column_name
FROM information_schema.columns
WHERE table_name = 'ACTOR'
INTERSECT
SELECT column_name
FROM information_schema.columns
WHERE table_name = 'CUSTOMER'
INTERSECT
SELECT column_name
FROM information_schema.columns
WHERE table_name = 'STAFF'

你得到的正是这3个列:

|COLUMN_NAME|
|-----------|
|FIRST_NAME |
|LAST_NAME  |
|LAST_UPDATE|

换句话说，CORRESPONDING ，在集合操作的子查询中创建列的交集（即 "共享列"），投影这些，并应用该投影的集合操作。在某种程度上，这类似于一个 [NATURAL JOIN](https://blog.jooq.org/impress-your-coworkers-with-a-sql-natural-full-outer-join/)，后者也试图找到列的交集以产生一个连接谓词。然而，NATURAL JOIN ，然后投影所有的列（或列的联合），而不仅仅是共享的列。

使用CORRESPONDING BY

就像NATURAL JOIN ，这是个有风险的操作。只要一个子查询改变了它的投影（例如，由于表的列重命名），所有这些查询的结果也会改变，甚至可能不会产生语法错误，只是结果不同。

事实上，在上面的例子中，我们可能根本不关心那个LAST_UPDATE 列。它被意外地包含在UNION ALL 的集合操作中，就像NATURAL JOIN 会意外地使用LAST_UPDATE 来连接一样。

对于连接，我们可以使用JOIN .. USING (first_name, last_name) ，至少指定我们想通过哪一个共享列名来连接这两个表。使用CORRESPONDING ，我们可以为同样的目的提供可选的BY 子句:

SELECT *
FROM actor
UNION ALL CORRESPONDING BY (first_name, last_name)
SELECT *
FROM customer
UNION ALL CORRESPONDING BY (first_name, last_name)
SELECT *
FROM staff
ORDER BY first_name, last_name;

现在，这只产生了两个想要的列:

|first_name|last_name|
|----------|---------|
|AARON     |SELBY    |
|ADAM      |GOOCH    |
|ADAM      |GRANT    |
|ADAM      |HOPPER   |
|ADRIAN    |CLARY    |
|AGNES     |BISHOP   |
|AL        |GARLAND  |
|ALAN      |DREYFUSS |
|...       |...      |

事实上，这样一来，我们甚至可以有意义地使用INTERSECT和EXCEPT的语法，例如，找到与某个演员共享名字的客户:

SELECT *
FROM actor
INTERSECT CORRESPONDING BY (first_name, last_name)
SELECT *
FROM customer
ORDER BY first_name, last_name;

制作:

|first_name|last_name|
|----------|---------|
|JENNIFER  |DAVIS    |

到此这篇关于分享很少见很有用的SQL功能CORRESPONDING的文章就介绍到这了,更多相关SQL功能内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！