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🍯 Appunti SQL

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Note
Verrà aggiornato solo quando avrò voglia!

Da fare


Contenuti

Definizioni

Database

Un database è un insieme organizzato di dati. Può essere tutto, da un semplice elenco di contatti telefonici fino a un intero inventario di prodotti per un’azienda.

DBMS

Un DBMS è un software che gestisce i database. Esempi comuni sono MySQL, PostgreSQL, MongoDB e SQLite.

Relazionali

Un database relazionale è un tipo di database che organizza i dati in tabelle con righe e colonne, molto simile a come i dati sono organizzati in un foglio di calcolo. Ogni riga rappresenta un record distinto e ogni colonna rappresenta un campo di quel record. Le tabelle possono essere collegate tra loro attraverso chiavi primarie e chiavi esterne, permettendo di creare relazioni tra i dati. Questo modello di database è molto comune e largamente utilizzato in molte applicazioni. Esempi di DBMS relazionali includono MySQL, PostgreSQL e SQLite.

NoSQL

I database NoSQL, o “non solo SQL”, sono un tipo di database che non seguono il modello relazionale standard. Sono progettati per essere altamente scalabili e per gestire grandi quantità di dati distribuiti su molteplici macchine. I database NoSQL non richiedono uno schema fisso, il che significa che i dati possono essere inseriti nel database senza dover prima definire la struttura della tabella. Questo li rende molto flessibili e adatti per lavorare con dati non strutturati o semi-strutturati. Esistono diversi tipi di database NoSQL, tra cui database di documenti (come MongoDB), database di chiave-valore (come Redis), database di colonne (come Cassandra) e database di grafi (come Neo4j).

DDL

Comandi utilizzati per definire o modificare la struttura di un database o di una tabella. Esempi di comandi DDL includono CREATE, ALTER e DROP.

DML

Comandi utilizzati per manipolare i dati all’interno delle tabelle di un database. Esempi di comandi DML includono SELECT, INSERT, UPDATE e DELETE.

DCL

Comandi utilizzati per controllare l’accesso ai dati all’interno del database. Esempi di comandi DCL includono GRANT e REVOKE, che sono utilizzati per gestire i diritti e i privilegi degli utenti.


SQL

Linguaggio di interrogazione strutturato, utilizzato per gestire e manipolare i database.

Con SQL si possono fare seguenti operazioni:

DDL Creazione di tabelle
DML Aggiornamento dei dati
Cancellazione dei dati
Interrogazione dei dati
DCL Gestione dei permessi di accesso

Query

Una query SQL è un modo di comunicare con il database per ottenere le informazioni di cui hai bisogno o per effettuare **modifiche nei dati. Detto meglio: Una query è una richiesta di dati da un database.

Query clauses
select Determines which columns to include in the query's result set
from Identifies the tables from which to retrive data and how the tables should be joined
where Filters out unwanted data
group by Used to group rows together by common column values
having Filters out unwanted groups
order by Sorts the rows of the final result set by one or more columns

Primary key (chiave primaria)

Un identificatore univoco per una riga in una tabella.

Foreign key (Chiave esterna)

Un campo in una tabella che fa riferimento alla chiave primaria di un’altra tabella.

Normalizzazione

Il processo di organizzazione dei dati in un database per ridurre la ridondanza e migliorare l’integrità dei dati.

Leggi di più La normalizzazione è un concetto fondamentale nella progettazione di database. L'obiettivo della normalizzazione è di eliminare la ridondanza dei dati e di garantire l'integrità dei dati. Ci sono diverse forme di normalizzazione, ognuna delle quali è chiamata "forma normale". Le prime tre forme normali sono le più comuni. 1. **Prima forma normale (1NF)**: In questa forma, ogni colonna di una tabella deve contenere valori atomici, cioè valori indivisibili. Inoltre, ogni colonna deve essere unica. Esempio: Non normalizzato: | ID | Nome | Telefoni | |----|--------|------------------| | 1 | Mario | 123456, 789012 | | 2 | Luigi | 345678 | 1NF: | ID | Nome | Telefono | |----|--------|----------| | 1 | Mario | 123456 | | 1 | Mario | 789012 | | 2 | Luigi | 345678 | 2. **Seconda forma normale (2NF)**: Una tabella è in 2NF se è in 1NF e ogni colonna non chiave dipende interamente dalla chiave primaria. Esempio: Non 2NF: | ID | Nome | Telefono | Città | |----|--------|----------|-----------| | 1 | Mario | 123456 | Roma | | 1 | Mario | 789012 | Roma | | 2 | Luigi | 345678 | Milano | 2NF: Tabella Utenti: | ID | Nome | Città | |----|--------|---------| | 1 | Mario | Roma | | 2 | Luigi | Milano | Tabella Telefoni: | ID | Telefono | |----|----------| | 1 | 123456 | | 1 | 789012 | | 2 | 345678 | 3. **Terza forma normale (3NF)**: Una tabella è in 3NF se è in 2NF e non esistono dipendenze transitiva, cioè una colonna non chiave non dipende da altre colonne non chiave. Esempio: Non 3NF: | ID | Nome | Città | Provincia | |----|--------|---------|-----------| | 1 | Mario | Roma | Lazio | | 2 | Luigi | Milano | Lombardia | 3NF: Tabella Utenti: | ID | Nome | ID_Città | |----|--------|----------| | 1 | Mario | 1 | | 2 | Luigi | 2 | Tabella Città: | ID | Nome | Provincia | |----|--------|-----------| | 1 | Roma | Lazio | | 2 | Milano | Lombardia | 4. **Quarta forma normale (4NF):** Una tabella è in 4NF se è in 3NF e non ha dipendenze multivalutate. Una dipendenza multivalutata si verifica quando un insieme di attributi dipende da un altro insieme di attributi. 4NF: Tabella Utenti: | ID | Nome | |----|--------| | 1 | Mario | | 2 | Luigi | Tabella Lingue: | ID | Lingua | |----|--------| | 1 | Inglese | | 2 | Italiano | | 3 | Francese | Tabella Utenti_Lingue: | ID_Utente | ID_Lingua | |-----------|-----------| | 1 | 1 | | 1 | 2 | | 2 | 1 | | 2 | 3 | 5. **Quinta forma normale (5NF, AKA SWAG)**: Assicura che ogni dipendenza di join sia implicitamente rappresentata dalle dipendenze di chiave e di inclusione. Questo è un concetto avanzato che va oltre il campo di applicazione di questo esempio.

Denormalizzazione

Il processo di combinazione di tabelle per migliorare le prestazioni di lettura a scapito delle prestazioni di scrittura.

Indice

Struttura di dati che migliora la velocità delle operazioni di database.

Schema

Un modello o struttura per un database definito in un linguaggio formale supportato dal sistema di gestione del database.

Star

Questo schema è chiamato “star” perché i diagrammi delle sue tabelle sembrano una stella. Al centro c’è una tabella dei fatti, e le tabelle dimensionali si irradiano da essa come i raggi di una stella. Questo schema è comunemente usato nei data warehouse.

Snowflake

Questo schema è una variante dello schema star in cui le tabelle dimensionali sono normalizzate. Questo riduce la ridondanza dei dati, ma può rendere le query più complesse.

Flat

In questo schema, tutti i dati sono memorizzati in una singola tabella. Questo può essere semplice da implementare, ma può portare a problemi di ridondanza dei dati e di integrità dei dati.

Schema di normalizzazione

Questo schema utilizza la normalizzazione per ridurre la ridondanza dei dati e migliorare l’integrità dei dati. Questo può comportare la creazione di molte tabelle correlate.

E-R (Entity-Relationship)

Questo schema è usato per modellare le relazioni tra entità in un database. Le entità sono cose come persone, luoghi o oggetti, e le relazioni sono i modi in cui queste entità sono collegate.

swag

Object-Relational

Questo schema combina elementi dei database relazionali e dei database orientati agli oggetti. Permette di memorizzare dati complessi e relazioni tra i dati.



Consigli

CASE WHEN più esplicito

Rendi il blocco CASE WHEN più esplicito, elencando tutte le condizioni in modo chiaro.

SELECT
	Nome,
	CASE
		WHEN Età < 18 THEN 'Minorenne'
		WHEN Età >= 18 AND Età < 65 THEN 'Adulto'
		ELSE 'Anziano'
	END AS FasciaEtà
FROM
	Persone;

Struttura più chiara

Indenta il codice in modo che le clausole siano chiaramente visibili e allinea i termini per una migliore leggibilità.

SELECT
	Colonna1,
	Colonna2
FROM
	Tabella
WHERE
	Condizione = 'Valore';

Espressioni aritmetiche

Evita ambiguità nelle operazioni aritmetiche utilizzando le parentesi per definire la precedenza degli operatori.

SELECT 
	(Colonna1 + Colonna2) * Colonna3 AS Risultato
FROM
	Tabella;

Alias significativi

Usa alias significativi per rendere chiare le colonne calcolate.

SELECT
	Nome,
	(Punteggio1 + Punteggio2) / 2 AS MediaPunteggio
FROM
	Studenti;



Data Manipulation Language

La Data Manipulation Language (DML) è una parte del linguaggio SQL (Structured Query Language) utilizzata per manipolare i dati all’interno di un database relazionale.

La DML consente di eseguire le seguenti azioni principali:



Selezione dei dati

SELECT statement

Tutte colonne

Verranno mostrate tutte colonne di una specifica tabella

SELECT *
FROM nome_tabella;

Colonne specifiche

Verranno mostrate solo le colonne selezionate (colonna1 e colonna2)

SELECT 
	colonna1,
	colonna2
FROM nome_tabella;

Colonne con alias

Possiamo assegnare dei nomi più comprensibili utilizzando AS, in questo caso colonna1 verrà mostrata con il “Nome” e la colonna2 con il “Cognome”

Note
Si può anche omettere il AS, funzionerà ugualmente

SELECT
	colonna1 AS Nome,
	colonna2 AS Cognome
FROM nome_tabella;

In questa query:

SELECT
	o.OrderID,
	c.CustomerName,
	p.ProductName,
	o.Quantity
FROM
	Orders AS o
INNER JOIN
	Customers AS c ON o.CustomerID = c.CustomerID
INNER JOIN
	Products AS p ON o.ProductID = p.ProductID;

Colonne con espressioni aritmetiche

Possiamo mostrare delle colonne che effettuando dei calcoli aritmetici, molto utili poiché non ce bisogno di creare colonne inutili! Espressioni supportate: + - / * %

SELECT 
	colonna1,
	(colonna2 * 2) AS 'Doppio valore' -- spazio? mettici le ' o "
FROM nome_tabella;

Seleziona dati univoci

Verranno ignorati i valori ripetuti

SELECT DISTINCT colonna1
FROM nome_tabella;

🔼

Filtraggio dei dati

Corrispondenze parziali o pattern

Questa query seleziona i nomi dei clienti che iniziano con “Jo”.

SELECT
	Nome
FROM Clienti
WHERE Nome LIKE 'Jo%';

Questa query selezionerà i nomi dei clienti che terminano con la sequenza “son”.

SELECT
	Nome
FROM Clienti
WHERE Nome LIKE '%son';

Questa query selezionerà i titoli dei libri che contengono la parola “avventura” ovunque nel titolo.

SELECT
	Titolo
FROM Libri 
WHERE Titolo LIKE '%avventura%';

Questa query selezionerà le parole che hanno tre lettere, dove il carattere mancante può essere qualsiasi lettera. Ad esempio, potrebbe corrispondere a “cat”, “cot”, “cut”, ecc.

SELECT
	Parola
FROM Dizionario
WHERE Parola LIKE 'c_t';

Valore specifico in una colonna

Questa query seleziona tutti gli ordini in cui il prodotto è specificamente “Computer”.

SELECT
	Prodotto
FROM Ordini
WHERE Prodotto = 'Computer';

Valore NULL o non NULL

Questa query seleziona i nomi dei clienti che non hanno un indirizzo specificato, ovvero il valore della colonna “Indirizzo” è NULL.

L’operatore IS NULL viene utilizzato per verificare se un valore è nullo.

SELECT
	Nome
FROM Clienti
WHERE Indirizzo IS NULL;

Questa query selezionerà tutti i record dalla tabella “Prodotti” in cui il valore nella colonna “Descrizione” non è nullo.

SELECT *
FROM Prodotti
WHERE Descrizione IS NOT NULL;

Filtrare utilizzando una lista dei valori

Questa query seleziona tutti gli ordini in cui il prodotto è uno dei valori elencati nella lista (Libro, Computer, Cuffie).

L’operatore IN permette di filtrare i risultati in base a una lista di valori specifici.

SELECT
	Prodotto
FROM Ordini 
WHERE Prodotto IN ('Libro', 'Computer', 'Cuffie');

🔼

Operatori di confronto

Ugualianza

Questa query selezionerà i nomi dei clienti che hanno la città di residenza uguale a “Roma”.

L’operatore = viene utilizzato per confrontare i valori in modo esatto.

SELECT
	Nome
FROM Clienti
WHERE Città = 'Roma';

Disugualianza

Questa query selezionerà i prodotti nel magazzino che hanno una quantità diversa da zero.

Gli operatori <> o != indicano che il valore nella colonna “Quantità” è diverso da zero.

SELECT
	Prodotto
FROM Magazzino 
WHERE Quantità <> 0;

Maggiore di

Questa query selezionerà i nomi e le età degli studenti che hanno un’età superiore a 18 anni.

L’operatore > indica che il valore nella colonna “Età” deve essere maggiore di 18.

SELECT
	Nome,
	Età
FROM Studenti
WHERE Età > 18;

Maggiore o uguale di

Questa query selezionerà i nomi degli studenti e i voti degli esami in cui il voto è uguale o maggiore di 60.

L’operatore >= indica che il valore nella colonna “Voto” deve essere 60 o superiore.

SELECT
	Nome,
	Voto
FROM Esami
WHERE Voto >= 60;

Minore

Questa query selezionerà i nomi dei dipendenti con uno stipendio inferiore a 30.000 unità monetarie.

L’operatore < indica che il valore nella colonna “Stipendio” deve essere inferiore a 30.000.

SELECT
	Nome
FROM Dipendenti
WHERE Stipendio < 30000;

Minore o uguale di

Questa query selezionerà i nomi degli atleti e i punteggi in cui il punteggio è uguale o inferiore a 100.

L’operatore <= indica che il valore nella colonna “Punteggio” deve essere 100 o inferiore.

SELECT
	Nome,
	Punteggio
FROM Atleti
WHERE Punteggio <= 100;

🔼

Operatori logici

AND

Questa query selezionerà i nomi dei dipendenti che lavorano nel reparto “Vendite” e hanno uno stipendio superiore a 30.000 unità monetarie.

L’operatore AND combina due condizioni e richiede che entrambe siano vere per selezionare una riga.

SELECT
	Nome
FROM Dipendenti 
WHERE Reparto = 'Vendite' AND Stipendio > 30000;
Demostrazione

...

Nome Reparto Stipendio
Mario Vendite 35000
Laura Vendite 28000
Luigi Logistica 32000

Risultato:

Nome
Mario

OR

Questa query selezionerà i nomi dei clienti che appartengono alla categoria “VIP” o alla categoria “Nuovi Clienti”.

L’operatore OR consente di selezionare le righe che soddisfano almeno una delle condizioni.

SELECT
	Nome
FROM Clienti
WHERE Categoria = 'VIP' OR Categoria = 'Nuovi Clienti';
Demostrazione

...

Nome Categoria
Anna VIP
Giovanni Standard
Luca Nuovi Clienti

Risultato:

Nome
Anna
Luca

AND e OR

Questa query selezionerà i nomi dei prodotti che appartengono alle categorie “Elettronica” o “Informatica” e hanno un prezzo superiore a 500 unità monetarie.

Le parentesi sono utilizzate per definire le priorità delle condizioni.

SELECT
	Nome
FROM Prodotti
WHERE (Categoria = 'Elettronica' OR Categoria = 'Informatica') AND Prezzo > 500;
Demostrazione

...

Nome Categoria Prezzo
Prodotto A Elettronica 550
Prodotto B Informatica 450
Prodotto C Elettronica 480

Risultato:

Nome
Prodotto A

NOT

Questa query selezionerà i titoli dei libri che non appartengono al genere “Fantascienza”.

L’operatore NOT nega una condizione, selezionando le righe che non la soddisfano.

SELECT
	Titolo
FROM Libri
WHERE NOT Genere = 'Fantascienza';
Demostrazione

...

Titolo Genere
Libro 1 Fantascienza
Libro 2 Fantasy
Libro 3 Romanzo

Risultato:

Titolo
Libro 2
Libro 3

🔼

Ordinamento dei risultati

Ordinamento crescente per una colonna

Questa query selezionerà i nomi e le età degli studenti e li ordinerà in modo crescente in base all’età.

Il risultato mostrerà gli studenti dall’età più bassa alla più alta.

Note
Se non specifici alcun tipo di ordinamento (né ASC né DESC), l’ordinamento di base sarà in modo ascendente (ASC).

SELECT
	Nome,
	Età
FROM Studenti
ORDER BY Età;

Ordinamento decrescente per una colonna

Questa query selezionerà i prodotti e i loro prezzi e li ordinerà in modo decrescente in base al prezzo.

Il risultato mostrerà i prodotti con il prezzo più alto prima.

SELECT
	Prodotto,
	Prezzo
FROM Prodotti
ORDER BY Prezzo DESC;

Ordinamento per più colonne

Questa query selezionerà i nomi, i cognomi e i punteggi degli studenti e li ordinerà in modo decrescente in base al punteggio e poi in modo crescente in base al cognome.

Note
Gli studenti con punteggi più alti verranno mostrati per primi, e in caso di punteggi uguali, verranno ordinati in base al cognome in ordine alfabetico crescente.

SELECT
	Nome,
	Cognome,
	Punteggio
FROM Studenti
ORDER BY Punteggio DESC, Cognome ASC;

Ordinamento con espressioni aritmetiche

Questa query selezionerà i nomi e gli stipendi annuali calcolati moltiplicando lo stipendio mensile per 12.

I risultati verranno ordinati in modo decrescente in base allo stipendio annuale.

SELECT
	Nome,
	Stipendio * 12 AS StipendioAnnuale
FROM Dipendenti
ORDER BY StipendioAnnuale DESC;

🔼

Limitazione dei risultati

Limitazione del numero di righe restituite

Questa query restituirà i nomi e i cognomi dei primi 5 clienti nella tabella “Clienti”.

La clausola LIMIT viene utilizzata per limitare il numero di righe restituite ai primi 5 risultati.

SELECT
	Nome,
	Cognome
FROM Clienti LIMIT 5;
Demostrazione

...

Nome Cognome
John Doe

Risultato:

Nome Cognome
John Doe

Limitazione dei risultati con ordinamento

Questa query selezionerà i nomi e i prezzi dei primi 3 prodotti ordinati in modo decrescente in base al prezzo.

La combinazione di ORDER BY e LIMIT consente di ottenere i primi N risultati dell’ordinamento desiderato.

SELECT
	Prodotto,
	Prezzo
FROM Prodotti
ORDER BY Prezzo DESC LIMIT 3;
Demostrazione

...

Altri dati della tabella Prodotti ordinati per Prezzo ...
Prodotto Prezzo
Prodotto A 100

Risultato:

Altri 2 risultati della tabella Prodotti ordinati per Prezzo ...
Prodotto Prezzo
Prodotto C 80

Limitazione dei risultati con offset

Questa query restituirà i nomi e i cognomi dei dipendenti a partire dal sesto (offset di 5) fino al decimo (5 risultati successivi).

L’istruzione OFFSET specifica da quale posizione iniziare a restituire i risultati.

SELECT
	Nome,
	Cognome
FROM Dipendenti LIMIT 5 OFFSET 5;
Demostrazione

...

Dati della tabella Dipendenti ...
Nome Cognome

Risultato:

Altri 4 risultati della tabella Dipendenti (dal sesto al decimo) ...
Nome Cognome
Emily Johnson

Limitazione dei risultati con combinazione di offset e limit

Questa query restituirà i titoli dei libri a partire dal 21simo (offset di 20) fino al trentesimo (10 risultati successivi).

La combinazione di LIMIT e OFFSET consente di recuperare porzioni specifiche di dati.

SELECT
	Titolo
FROM Libri LIMIT 10 OFFSET 20;
Demostrazione

...

Dati della tabella Libri ...
Titolo

Risultato:

Altri 9 risultati della tabella Libri (dal ventunesimo al trentesimo) ...
Titolo
Libro 21

🔼

Operatori di aggregazione

Sommare i valori

Questa query calcola la somma di tutti i valori nella colonna “Quantita” della tabella “Ordini” e restituisce il risultato con il nome “TotaleQuantita”.

SELECT
	SUM(Quantita) AS TotaleQuantita
FROM Ordini;
Sommare i valori per ciascun gruppo

Questa query calcola la somma delle quantità di prodotti per ciascuna categoria nella tabella “Prodotti”.

SELECT
	Categoria,
	SUM(Quantita) AS TotaleQuantita
FROM Prodotti
GROUP BY Categoria;

Calcolare la media

Questa query calcola la media dei valori nella colonna “Prezzo” della tabella “Prodotti” e restituisce il risultato con il nome “MediaPrezzo”.

SELECT
	AVG(Prezzo) AS MediaPrezzo
FROM Prodotti;
Calcolare la media condizionale

Questa query calcola la media dei punteggi degli esami superiori a 70 per ciascun anno nella tabella “Esami”.

SELECT
	Anno,
	AVG(CASE WHEN Punteggio > 70 THEN Punteggio ELSE NULL END) AS MediaSuperiori70
FROM Esami
GROUP BY Anno;
Calcolare la media ponderata

Questa query calcola la media ponderata dei punteggi degli studenti nella tabella “Voti”, considerando il peso di ciascun voto.

SELECT
	Studente,
	AVG(Punteggio * Peso / 100) AS MediaPonderata
FROM Voti
GROUP BY Studente;

Contare

Questa query conta il numero totale di righe nella tabella “Clienti” e restituisce il risultato con il nome “NumeroClienti”.

SELECT
	COUNT(*) AS NumeroClienti
FROM Clienti;
Contare valori distinti

Questa query conta il numero di categorie distinte nella tabella “Prodotti”.

SELECT
	COUNT(DISTINCT Categoria) AS NumeroCategorie
FROM Prodotti;

Valore massimo

Questa query restituisce il valore massimo nella colonna “Punteggio” della tabella “Studenti” con il nome “PunteggioMassimo”.

SELECT
	MAX(Punteggio) AS PunteggioMassimo
FROM Studenti;
Valore massimo per ciascun gruppo

Questa query restituisce il massimo stipendio per ciascun dipartimento nella tabella “Dipendenti”.

SELECT
	Dipartimento,
	MAX(Stipendio) AS StipendioMassimo
FROM Dipendenti
GROUP BY Dipartimento;

Valore minimo

Questa query restituisce il valore minimo nella colonna “Quantita” della tabella “Magazzino” con il nome “QuantitaMinima”.

SELECT
	MIN(Quantita) AS QuantitaMinima
FROM Magazzino;
Valore minimo condizionale

Questa query restituisce il voto minimo positivo per ciascun anno nella tabella “Esami”.

SELECT Anno,
	MIN(CASE WHEN Voto > 0 THEN Voto ELSE NULL END) AS VotoMinimoPositivo
FROM Esami
GROUP BY Anno;

Arrotondamento

Questa query calcola la media dei voti nella colonna “MediaVoti” della tabella “Esami” e restituisce il risultato arrotondato a due decimali con il nome “MediaVotiArrotondata”.

SELECT
	ROUND(MediaVoti, 2) AS MediaVotiArrotondata
FROM Esami;

🔼

Join

In SQL, un “JOIN” è un metodo per combinare righe provenienti da due o più tabelle, basato su una colonna correlata tra di loro. Ci sono diversi tipi di JOIN in SQL:

INNER JOIN

The Orders table:

OrderID CustomerID OrderDate
1 3 2022-01-22
2 1 2022-03-20
3 2 2022-04-22
4 4 2022-02-10

The Customers table:

CustomerID CustomerName
1 John Doe
2 Jane Doe
3 Alice
4 Bob

If you want to combine these two tables to get a list of orders with the customer’s name, you can use an INNER JOIN. The SQL query would look like this:

SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName, Orders.OrderDate
FROM Orders
INNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID;

This will return a table that only includes orders for which a corresponding customer exists:

OrderID CustomerName OrderDate
1 Alice 2022-01-22
2 John Doe 2022-03-20
3 Jane Doe 2022-04-22
4 Bob 2022-02-10

LEFT JOIN

The Orders table:

OrderID CustomerID OrderDate
1 3 2022-01-22
2 1 2022-03-20
3 2 2022-04-22
4 5 2022-02-10

The Customers table:

CustomerID CustomerName
1 John Doe
2 Jane Doe
3 Alice

If you want to combine these two tables to get a list of orders with the customer’s name, you can use a LEFT JOIN. The SQL query would look like this:

SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName, Orders.OrderDate
FROM Orders
LEFT JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID;

This will return a table that includes all orders, but customer names will only appear for orders where a corresponding customer exists. If an order has a CustomerID that doesn’t exist in the Customers table, the CustomerName for that order will be NULL.

OrderID CustomerName OrderDate
1 Alice 2022-01-22
2 John Doe 2022-03-20
3 Jane Doe 2022-04-22
4 NULL 2022-02-10

RIGHT JOIN

The Orders table:

OrderID CustomerID OrderDate
1 3 2022-01-22
2 1 2022-03-20
3 2 2022-04-22

The Customers table:

CustomerID CustomerName
1 John Doe
2 Jane Doe
3 Alice
4 Bob

If you want to combine these two tables to get a list of customers with their orders, you can use a RIGHT JOIN. The SQL query would look like this:

SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName, Orders.OrderDate
FROM Orders
RIGHT JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID;

This will return a table that includes all customers, but orders will only appear for customers where a corresponding order exists. If a customer doesn’t have any orders in the Orders table, the OrderID and OrderDate for that customer will be NULL.

OrderID CustomerName OrderDate
1 Alice 2022-01-22
2 John Doe 2022-03-20
3 Jane Doe 2022-04-22
NULL Bob NULL

FULL JOIN

The Orders table:

OrderID CustomerID OrderDate
1 3 2022-01-22
2 1 2022-03-20
3 2 2022-04-22
4 5 2022-02-10

The Customers table:

CustomerID CustomerName
1 John Doe
2 Jane Doe
3 Alice
4 Bob

If you want to combine these two tables to get a list of all orders and all customers, you can use a FULL JOIN. The SQL query would look like this:

SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName, Orders.OrderDate
FROM Orders
FULL JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID;

This will return a table that includes all orders and all customers. If an order has a CustomerID that doesn’t exist in the Customers table, the CustomerName for that order will be NULL. Similarly, if a customer doesn’t have any orders in the Orders table, the OrderID and OrderDate for that customer will be NULL.

OrderID CustomerName OrderDate
1 Alice 2022-01-22
2 John Doe 2022-03-20
3 Jane Doe 2022-04-22
4 NULL 2022-02-10
NULL Bob NULL

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