Left Join & Right Join & Full Join & Join

本文详细介绍了SQL中不同连接类型的特点及使用场景,包括左连接、右连接、全连接及内连接,并通过具体示例展示了如何在实际应用中选择合适的连接方式。
Foreword: TBL_BPM_HK_PINS save house keep process instances(contains all outdated pins and uptodate pins), TBL_BPM_PMAP save process maps. Maybe the process map has been deleted, so if want to provider a page to manage these pins, cannot use the common join, or there will be some pins cannot be searched.
Use left join instead.

select m.PMAP_ID, m.PMAP_NAME, m.PMAP_VERSION, i.PINS_ID, i.PINS_STATUS, i.CREATED_BY, i.CREATED_DT, i.UPDATED_DT
from TBL_BPM_PMAP m right join TBL_BPM_HK_PINS i on i.PMAP_ID = m.PMAP_ID
where i.PINS_STATUS like '%status%'
and m.PMAP_NAME like '%process_map_name%'


The difference of several join mode.
Example:
Table1, City(cityId,cityName)
Table2, Company(companyId,companyName,cityId)
[color=blue]1. Left (Out) Join[/color]
returns ALL CITIES no matter whether existing a company in this city.

SELECT ct.cityId, ct.cityName, cp.companyName
FROM City ct LEFT JOIN Company cp ON ct.cityId = cp.cityId

[color=blue]2. Right (Out)Join[/color]
returns ALL COMPANIES no matter whether this company located where.

SELECT cp.companyId, cp.companyName, ct.cityName
FROM City ct RIGHT JOIN Company cp ON ct.cityId = cp.cityId

[color=blue]3. Full (Out) Join[/color]
returns ALL CITY'names and COMPANY'names.

SELECT ct.cityName, cp.companyName
FROM City ct FULL JOIN Company cp ON ct.cityId = cp.cityId

Note: Mysql dosen't support full join operation. Use below instead.
SELECT ct.cityName, cp.companyName
FROM City ct LEFT JOIN Company cp ON ct.cityId = cp.cityId
union
SELECT ct.cityName, cp.companyName
FROM City ct RIGHT JOIN Company cp ON ct.cityId = cp.cityId

[color=blue]4. (Inner) Join[/color]
return the city'name and the company'name if the company loacted on this city.

SELECT ct.cityName, cp.companyName
FROM City ct JOIN Company cp ON ct.cityId = cp.cityId
潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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