Для чего используются запросы sql
Кому нужен SQL? Оказывается, всем. А зачем?
Бизнесмены, госкорпорации, государственные органы, все стремятся использовать как можно больше высоких технологий для достижения поставленных целей. Ну буквально всё, что возможно, хочется автоматизировать: бухгалтерский и управленческий учет, финансы и логистику, транспорт и продажи. На высокооплачиваемые должности привлекают специалистов подкованных в современных технологиях.
Предпочтение отдается тем сотрудникам, которые за короткий срок могут обработать большой объем информации. Потому что своевременная и точная информация стоит дорого. Современные технологии убегают от вас далеко вперед? Но на самом деле ещё есть время наверстать упущенное и получить для себя отличные перспективы карьерного роста. Востребованными становятся новые специальности, даже освобождается время на то, о чем раньше вы задумывались только вскользь — переобучение.
Мы уже рассказывали о профессиях, в которых можно успешно развиваться на сегодняшний день. А сегодня мы попробуем доходчиво, простыми словами рассказать об SQL — инструменте, с которым можно сделать первый шаг в в сферу аналитики. Хотя его использование, конечно, этим не ограничивается.
SQL — следующая ступень эволюции после общеизвестных программ Excel и Access. Но это не программа, это язык запросов, которые понимают другие приложения и базы данных в целом.
На примере Excel можно объяснить работу SQL запросов
Информация о продажах, закупках, бухгалтерских проводках хранится в связанных между собой таблицах (например, таких как база 1С или база данных вашей товароучетной программы).
Данные имеют свои идентификаторы (id). Благодаря этому вся информация структурирована не в одной громоздкой таблице, а в множестве маленьких и «легких», связанных между собой особенными отношениями таблиц. Таким образом уменьшается объем файла с информацией. Он занимает меньше места на диске, время выполнения запросов сокращается, система работает быстрее.
На языке SQL пишутся специальные запросы (так называемые SQL инструкции) к базе данных с целью получения данных или для манипулирования ими.
Задав правильный запрос к базам, вы можете создавать таблицы, извлекать данные, удалять, фильтровать и т.п.
Плюсы SQL запросов:
Жизненная необходимость SQL инструментов
SQL активно используется при работе специалистами разных сфер. Например, маркетологами (чтобы реклама била точно в цель) или журналистами, стремящимися подкрепить свои статьи фактами.
Но он также нужен экономисту банка или торговой сети, который хочет стать ведущим аналитиком. Т.е. первая причина для освоения — карьерный рост.
В растущей компании объем данных увеличивается в геометрической прогрессии, чтобы информацию обработать и не потерять, да еще и проанализировать требуются финансовые аналитики, умеющие говорить на SQL.
В экселе можно долго и упорно настраивать фильтры, сортировать, но на специальном языке запросов компьютер вас поймет быстрее и точнее.
Простые ответы на сложные вопросы с помощью SQL
В огромной сети магазинов, типа Ашан, товаровед решает, сколько товаров нужно заказать у поставщиков для выполнения текущих заказов. Для решения потребуется выполнить множество расчетов: нужно посчитать остатки товара с учетом нормы запаса, посчитать дефицит товара, вывести название продукта и название поставщика. Такую многошаговую задачу решают SQL-запросы.
Для экономиста базы данных выведут список чеков за выбранный день дороже или дешевле нужной суммы и покажут, на каких кассах их пробили.
Финансовый аналитик с помощью SQL получает правильные исходные данные для построения дальнейших гипотез развития бизнеса. Он сможет верно определить причинно-следственных связи в поведении исследуемых реалий.
Можно долго перечислять возможности вашей базы данных после внедрения SQL-запросов, быстрее научиться и решать непосредственно свои задачи.
Как освоить SQL
Приятная новость в том, что в изучении SQL нет ничего сложного, это быстро, а синтаксис запросов прост и понятен.
Исторически SQL создавали, как инструмент для отбора и управления данными, которые закопаны в связанных таблицах. Перед создателями стояла цель — разработать эффективный и простой инструмент. Он должен быть понятен тем, кто не разбирается в языках программирования. Сегодня операторами SQL-запросов могут быть и экономисты, и бухгалтера, и финансисты, даже товароведы и другие специалисты.
Изучив новый язык запросов, вы никогда не останетесь без работы в современном технологичном мире. Наоборот получите шансы подняться вверх по карьерной лестнице или даже выйти на международный уровень.
Истории выпускников Нетологии
Арсений Сова, выпускник курсов по аналитике в Нетологии:
Например, исследование активности пользователей на проекте; исследования аудитории; получение данных для первичного анализа. Частая история, что менеджер продукта готовит отчетность, и соответственно, данные как-то собирать нужно. Даже проведение А/Б-тестирование — это все начинается с SQL.
Да и вообще, подводя итог, без SQL, на мой взгляд, никуда, уже скоро требование знаний по excel станет для всех — смех-смехом, все чаще вижу, что нужно знание sql, хотя бы на базовом уровне.
Я работаю в строительном секторе руководителем проектов. За последние 3 года мы реализовали три крупных проекта на территории Москвы в сфере гражданского строительства.
И я пошёл на курс SQL по нескольким причинам. Во-первых, данный инструмент является одним из самых важных в арсенале аналитика в современном мире. На мой взгляд, не зная SQL, невозможно в дальнейшем развиваться как аналитик.
Во-вторых, во многих современных компаниях, которые работают с большим объемом информации (большими данными) требуют знания SQL. Так как в дальнейшем я хочу развиваться в финансовой сфере или сфере ритейла, знание данного инструмента просто необходимо для меня.
SQL — что это такое простым языком
SQL — простыми словами, это язык программирования структурированных запросов (SQL, Structured Query Language), который используется в качестве эффективного способа сохранения данных, поиска их частей, обновления, извлечения из базы и удаления.
Произносится как «Эскуэль/ЭсКьюЭль», реже «СиКуЭль/СиКьюЭль», но чаще всего можно услышать жаргонное «Сиквэл/Сиквел».
Главный инструмент оптимизации и обслуживания базы данных — вот, для чего нужен SQL, хотя он и не ограничен этими целями. Возможности обработки охватывают команды определения представлений, указания прав доступа, схем отношений (в том числе, их удаления и изменения), взаимодействие с другими языками программирования, проверку целостности, задание начала и завершения транзакций.
Для чего нужен SQL на конкретном примере
Чтобы непрофессионалу понять, что значит SQL для ИТ-отрасли, приведём простой пример.
Представьте таблицу с информацией о студентах: имена, возраст, предмет обучения и так далее. В ней есть определённое количество строк и столбцов. Один из рядов содержит успеваемость студентов.
Как только все данные будут внесены в таблицу, каждая из записей попадает в разные категории (столбцы или «аттрибуты»). Это и есть организованная база данных. Вся организованная внутри неё информация, которой можно управлять, называется Database Schema (схема данных).
Если вы захотите выдать стипендии учащимся, которые получают оценку 90% или выше, то выполняется запрос данных в SQL, что простыми словами значит «попросить базу данных предоставить информацию о студентах, получающих 90% и более баллов».
Команда будет иметь синтаксический вид:
SELECT * FROM Student WHERE Percentage>=90;
Когда количество данных мало (скажем, 10 студентов), то можно всё легко посчитать и написать на клочке бумаге. Но когда объём данных увеличивается до тысяч записей, становится нужен SQL — он помогает управлять огромными данными эффективно, то есть быстро получать расчёты на их основе.
Как используется SQL и в чём его польза?
С 1974 года, когда язык структурированных запросов только появился, он обеспечивает взаимодейтсвие с системами управления базами данных (СУБД) во всём мире.
SQL, как простой и лёгкий в изучении язык из области свободного программного обеспечения, сегодня активно применяется:
Язык универсален и обладает чётко определённой структурой за счёт устоявшихся стандартов. Взаимодействие с базами данных происходит быстро даже в ситуациях, когда объёмы данных велики (Big Data). Кроме того, эффективное управление возможно даже без особых познаний кода.
Области применения и где используется SQL:
SQL DDL
В качестве языка определения данных (DDL) он даёт возможность независимо создавать базу данных, определять её структуру, использовать, а затем cбрасывать по завершению манипуляций.
SQL DML
В качестве языка управления данными (DML) — для поддержки уже существующих баз данных на эффективном с точки зрения трудозатрат и производительности языке ввода, изменения и извлечения данных в отношении базы данных.
SQL DCL
Как язык контроля данных (DCL), когда нужно защитить свою базу данных от повреждения и неправильного использования.
SQL клиент/сервер
Открывают единую систему входа (SSO) с проверкой подлинности пользователя в нескольких веб-приложениях в рамках единого сеанса.
SQL трёхуровневой архитектуры
Гарантирует защиту информационной составляющей от несанкционированного использования и копирования в цифровом виде.
Почти все реляционные базы данных используют SQL. Некоторые из них даже включают аббревиатуру языка в своём названии: Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Non Stop SQL, SQLite. Но есть и те, кто именуется независимо, как Oracle, DB/2, Ingres. Есть ещё «NoSQL» — это собирательный термин, который относят ко всем нереляционным базам данных без SQL (либо, когда это не единственный язык запросов).
Видеолекция о том, как и где именно используется SQL, а также каким образом работают базы данных в реальных условиях, простым и доступным русским языком:
Обратитесь в компанию ИТ-аутсорсинга для дальнейшей экспертной поддержки и консультации по этой теме и любым другим техническим вопросам.
Кому нужен SQL? Всем! Зачем — разбираемся в статье
Но зачем тому, кто хочет устроиться на работу в области данных, тратить время на изучение этого «древнего» языка в 2021 году?
Почему бы не потратить все свое время на освоение Python / R или не сосредоточиться на «более привлекательных» навыках работы с данными, таких как Deep Learning, Scala и Spark?
Хотя знание основ более универсального языка, такого как Python или R, имеет решающее значение, игнорирование SQL значительно усложнит работу с данными. Сейчас расскажем, почему.
Итак, что можно делать с помощью SQL?
• создавать таблицы данных;
• получать, изменять и хранить данные;
• изменять структуру данных;
• обеспечивать защиту данных.
Получается что, СУБД — это SQL плюс комплекс программного обеспечения. Очень часто базы данных путают с системой управления базой данных. Это нормально: понятия неразрывны, сама по себе БД без системы управления мало чем отличается от текстового файла со строчками. Важно не только хранить данные, но и управлять ими. СУБД применяются везде, где нужно структурировано хранить данные — от простого блога до проектов Data Science.
И речь не только о высокотехнологичных компаниях: и большие и маленькие компании используют SQL. Например, быстрый поиск работы в LinkedIn покажет вам, что больше компаний ищут навыки SQL, чем навыки Python или R. SQL может быть и старый, но он повсеместен.
«SQL настолько распространен, что пронизывает всё здесь. Это похоже на то, как синтаксис SQL сохраняется во времени и пространстве. Всё использует SQL или производные от SQL».
Знание SQL – один из важных навыков, который стоит освоить наравне с Python, php, javа и Power BI. Ведь практически любой сайт, от маленького блога до крупнейшего интернет-ресурса, используют базы данных. Чтение почты, перевод денег другу, покупки в интернет-магазинах или регистрация на сайте – всё это происходит через обращение к различным базам данным.
SQL — новая ступень эволюции после известных программ Excel и Access. Но это не программа, это язык запросов, которые понимают другие приложения и базы данных в целом.
При разработке веб-приложений практически всегда используются базы данных. Там хранится информация, необходимая для работы сайта – контент, логины/пароли, настройки и данные о посетителях и клиентах. С помощью SQL разработчик записывает и выводит данные из базы. Таким образом, SQL – связующее звено, которое обеспечивает взаимодействие приложения с базой данных и информацией, которая там хранится.
Если вы хотите получить работу в области анализа данных, ваше внимание должно быть сосредоточено на навыках, которые нужны работодателям.
Интересно, что доля вакансий, в которых перечисляется SQL, на самом деле, кажется, увеличивается!
Если вы ищете работу в области данных, окажется, что знание SQL еще более важно.
Для ролей аналитика данных SQL снова является наиболее востребованным навыком, занимающим 57,4% всех должностей аналитика данных. SQL появляется в 1,5 раза больше объявлениях о вакансиях «аналитик данных», чем Python, и почти в 2,5 раза чаще, чем в сообщениях R.
Нет сомнений в том, что если вы ищете роль аналитика данных, изучение SQL должно быть первым пунктом вашего списка.
Фактически, даже если вас интересуют более продвинутые роли, навыки SQL имеют решающее значение.
Анализ в объявлениях о вакансиях «Data Scientist» и «Data Engineer» показал похожую картину, хотя SQL не является основным навыком для любой из этих вакансий, по-прежнему фигурирует в 58,2% объявлений о вакансиях специалистов по данным и 56,4% данных в объявлениях о вакансиях инженера.
Мы предлагаем нашим студентам обучиться SQL с MVP от MICROSOFT, научиться писать запросы, работать с инструкциями, функциями и процедурами и так далее, а затем узнать о Power BI из курса Аналитик BI, его возможностях и важности для аналитиков.
Иными словами, Power BI автоматически создаёт краткий конспект всего, что содержится в SQL, но при этом конспект может обновляться и изменяться, как только захотите, и не теряет возможности детализации, если вдруг вам потребуется обратиться к полной информации.
Для чего используются запросы sql
SQL — это язык запросов, созданный для того, чтобы получать из базы данных необходимую информацию. Если описать схему работы SQL простыми словами, то специалист формирует запрос и направляет его в базу. Та в свою очередь обрабатывает эту информацию, «понимает», что именно нужно специалисту, и отправляет ответ.
Данные хранятся в виде таблиц, они структурированы и разложены по строкам и столбцам, чтобы ими легче было оперировать. Такой способ хранения информации называют реляционными базами данных (от англ. relation — «отношения»). Название указывает на то, что объекты в такой базе связаны определенными отношениями.
Например, у маркетолога есть база, в которой собрана информация обо всех пиццериях в городе: названия, ассортимент, цены, график работы и прочее. Во время анализа конкурентов он решил выяснить, сколько пиццерий готовят пиццу с ананасами и оформляют доставку после 23:00. Для того чтобы получить такой список из базы, достаточно написать грамотный SQL-запрос.
Для чего нужен SQL
SQL — это не язык программирования, поэтому написать приложение или сайт с его помощью не получится, но при этом внутренняя работа сайта (backend) невозможна без запросов. Поиск информации в Google — это тоже модель использования SQL. Пользователь задает параметры, которые его интересуют, и отправляет запрос на сервер; затем происходит магия и в поисковой выдаче появляются результаты, соответствующие именно этому запросу.
SQL используют разные виды специалистов:
Как работают запросы
Чтобы разобраться, как именно работает магия запроса, давайте представим его путь от пользователя до нужных ему данных:
Пользователь → Клиент → Запрос → Система управления → База данных → Таблица с базами данных
Данные для работы с SQL хранятся в таблицах. Как именно они устроены — разберемся ниже; пока же просто представим их. На пути от пользователя к таблице находится несколько посредников:
Получите все необходимые знания и навыки аналитика данных: от от Google-таблиц до SQL и Power BI.
Скидка 45% по промокоду BLOG.
Что такое база данных в SQL
SQL-запросы обращаются к данным в виде таблиц, то есть к реляционным базам данных. Упрощенный вариант такой базы — это таблицы Excel, в которых информация также упорядочена в столбцы и строки.
Основные понятия реляционной модели:
1. Отношение — это сама таблица, она двумерная и состоит из столбцов и строк.
2. Атрибут — столбец в таблице, который содержит один конкретный параметр: название, тип, дату, стоимость или другую характеристику.
3. Домен — это допустимые значения для каждого атрибута. Например, в столбце «Имя» или «Название» значения должны представлять собой набор буквенных символов, но они не могут начинаться с «ь» или «ъ» и не могут быть записаны числами.
4. Кортеж (строка или запись) — это табличная строка с порядковым номером, в которой содержится информация об одном конкретном объекте.
5. Значение — элемент таблицы, который находится на пересечении столбцов и строк.
6. Ключ — это самый важный столбец в таблице, за счет этих значений и происходит взаимодействие в реляционной базе данных, он связывает таблицы между собой.
Ключи бывают нескольких видов:
Например, для решения задачи — выбрать все пиццерии, которые смогут доставить пиццу с ананасами после 23:00, — кроме основной таблицы с графиками работы понадобятся также таблицы с ассортиментом каждого заведения, а также таблицы с составом каждой пиццы (чтобы понять, есть ли в ней ананасы). Все эти таблицы будут связаны между собой с помощью ключей.
SQL-операторы
Работать с данными помогают операторы — определенные слова или символы, которые используются для выполнения конкретной операции — например, для выбора из множества по конкретному параметру. Если нам нужно из всех видов пиццы отсортировать те, в которых есть пармезан, — нужно использовать оператор SELECT (выбор в соответствии с условием).
Операторы в SQL делятся на несколько групп в соответствии с задачами, которые они решают.
DDL (Data Definition Language) — операторы определения данных. Они работают с объектами, то есть с целыми таблицами. Если базу нужно дополнить таблицей с новыми данными или, наоборот, убрать одну из таблиц с ошибочными данными — используется этот набор операторов.
DML (Data Manipulation Language) — операторы манипуляции данными. Эти операторы уже работают с содержимым таблиц — строками, атрибутами и значениями. С их помощью можно вносить изменения в конкретное значение. Например, заменить поле в колонке «Фамилия» в строке с данными сотрудницы компании посте того, как она вышла замуж. Или удалить строку с данными уволенного сотрудника.
DCL (Data Control Language) — оператор определения доступа к данным. Он определяет, кто из пользователей может отправлять запросы к базе, менять объекты и значения. Например, можно отозвать доступ у сотрудника, перешедшего в другой отдел, а также открыть доступ к базе новому маркетологу или разработчику.
TCL (Transaction Control Language) — язык управления транзакциями. Транзакции — это набор команд, которые выполняются поочередно. Если все команды выполнены, транзакция считается успешной, а если где-то произошла ошибка — транзакция откатывается назад, отменяя все выполненные команды. Наглядный пример такой транзакции — оплата онлайн, когда банк просит сначала ввести сумму и получателя, затем проверить и подтвердить операцию, а после ввести одноразовый код. На каждом из этих этапов оплату можно отменить и транзакция откатится назад.
Виды СУБД
Сами по себе таблицы или база данных не способны выполнять операции, а в СУБД можно создавать новые таблицы, удалять ненужные данные, настраивать ключи и обрабатывать запросы. Основные задачи СУБД:
Существуют разные виды таких систем, которые разрабатывает и техногиганты, вроде Google, Microsoft и Amazon, и более нишевые студии. Разработчики стремятся сделать свой продукт лучше, чтобы их система быстрее и качественнее других обрабатывала данные. Из-за этого появились разные виды языка SQL — так называемые SQL-диалекты. У каждой СУБД диалект имеет что-то общее со всеми, а также свои особенности, которые не будут работать в другой системе.
СУБД могут быть коммерческими или иметь открытый код. Системы управления с открытым кодом можно бесплатно использовать в проектах, а также дополнять их документацию и совершенствовать процесс работы с системой. Коммерческие СУБД имеют платный доступ к полным версиям — как правило, такие используют крупные корпорации.
Как начать работу с SQL
Для начала работы с SQL достаточно разбираться в основах Excel, чтобы понимать принцип работы запросов, а также иметь базовый уровень английского на уровне A1-A2. Эти навыки необходимы, чтобы понимать синтаксис SQL:
Системы для работы с SQL имеют схожую структуру: есть редактор запросов, результат запросов и список таблиц, которые используются для обработки.
Самостоятельно начать изучение SQL можно с просмотра уроков на YouTube и чтения тематических статей в профильных медиа. Для более системного усвоения информации и экономии времени, потраченного на обучение, лучше записаться на курсы к опытным преподавателям, где вы сразу попадете в профессиональное сообщество и будете получать поддержку менторов.
Вам не потребуется специальной подготовки, чтобы начать обучение: вы получите все необходимые знания и навыки для работы.
SQL запросы быстро. Часть 1
Введение
Язык SQL очень прочно влился в жизнь бизнес-аналитиков и требования к кандидатам благодаря простоте, удобству и распространенности. Из собственного опыта могу сказать, что наиболее часто SQL используется для формирования выгрузок, витрин (с последующим построением отчетов на основе этих витрин) и администрирования баз данных. И поскольку повседневная работа аналитика неизбежно связана с выгрузками данных и витринами, навык написания SQL запросов может стать фактором, из-за которого кандидат или получит преимущество, или будет отсеян. Печальная новость в том, что не каждый может рассчитывать получить его на студенческой скамье. Хорошая новость в том, что в изучении SQL нет ничего сложного, это быстро, а синтаксис запросов прост и понятен. Особенно это касается тех, кому уже доводилось сталкиваться с более сложными языками.
Обучение SQL запросам я разделил на три части. Эта часть посвящена базовому синтаксису, который используется в 80-90% случаев. Следующие две части будут посвящены подзапросам, Join’ам и специальным операторам. Цель гайдов: быстро и на практике отработать синтаксис SQL, чтобы добавить его к арсеналу навыков.
Практика
Введение в синтаксис будет рассмотрено на примере открытой базы данных, предназначенной специально для практики SQL. Чтобы твое обучение прошло максимально эффективно, открой ссылку ниже в новой вкладке и сразу запускай приведенные примеры, это позволит тебе лучше закрепить материал и самостоятельно поработать с синтаксисом.
Кликнуть здесь
После перехода по ссылке можно будет увидеть сам редактор запросов и вывод данных в центральной части экрана, список таблиц базы данных находится в правой части.
Структура sql-запросов
Общая структура запроса выглядит следующим образом:
Разберем структуру. Для удобства текущий изучаемый элемент в запроса выделяется CAPS’ом.
SELECT, FROM
SELECT, FROM — обязательные элементы запроса, которые определяют выбранные столбцы, их порядок и источник данных.
Выбрать все (обозначается как *) из таблицы Customers:
Выбрать столбцы CustomerID, CustomerName из таблицы Customers:
WHERE
WHERE — необязательный элемент запроса, который используется, когда нужно отфильтровать данные по нужному условию. Очень часто внутри элемента where используются IN / NOT IN для фильтрации столбца по нескольким значениям, AND / OR для фильтрации таблицы по нескольким столбцам.
Фильтрация по одному условию и одному значению:
Фильтрация по одному условию и нескольким значениям с применением IN (включение) или NOT IN (исключение):
Фильтрация по нескольким условиям с применением AND (выполняются все условия) или OR (выполняется хотя бы одно условие) и нескольким значениям:
GROUP BY
GROUP BY — необязательный элемент запроса, с помощью которого можно задать агрегацию по нужному столбцу (например, если нужно узнать какое количество клиентов живет в каждом из городов).
При использовании GROUP BY обязательно:
Группировка количества клиентов по стране и городу:
Группировка продаж по ID товара с разными агрегатными функциями: количество заказов с данным товаром и количество проданных штук товара:
Группировка продаж с фильтрацией исходной таблицы. В данном случае на выходе будет таблица с количеством клиентов по городам Германии:
Переименование столбца с агрегацией с помощью оператора AS. По умолчанию название столбца с агрегацией равно примененной агрегатной функции, что далее может быть не очень удобно для восприятия.
HAVING
HAVING — необязательный элемент запроса, который отвечает за фильтрацию на уровне сгруппированных данных (по сути, WHERE, но только на уровень выше).
Фильтрация агрегированной таблицы с количеством клиентов по городам, в данном случае оставляем в выгрузке только те города, в которых не менее 5 клиентов:
В случае с переименованным столбцом внутри HAVING можно указать как и саму агрегирующую конструкцию count(CustomerID), так и новое название столбца number_of_clients:
Пример запроса, содержащего WHERE и HAVING. В данном запросе сначала фильтруется исходная таблица по пользователям, рассчитывается количество клиентов по городам и остаются только те города, где количество клиентов не менее 5:
ORDER BY
ORDER BY — необязательный элемент запроса, который отвечает за сортировку таблицы.
Простой пример сортировки по одному столбцу. В данном запросе осуществляется сортировка по городу, который указал клиент:
Осуществлять сортировку можно и по нескольким столбцам, в этом случае сортировка происходит по порядку указанных столбцов:
По умолчанию сортировка происходит по возрастанию для чисел и в алфавитном порядке для текстовых значений. Если нужна обратная сортировка, то в конструкции ORDER BY после названия столбца надо добавить DESC:
Обратная сортировка по одному столбцу и сортировка по умолчанию по второму:
JOIN — необязательный элемент, используется для объединения таблиц по ключу, который присутствует в обеих таблицах. Перед ключом ставится оператор ON.
Запрос, в котором соединяем таблицы Order и Customer по ключу CustomerID, при этом перед названиям столбца ключа добавляется название таблицы через точку:
Нередко может возникать ситуация, когда надо промэппить одну таблицу значениями из другой. В зависимости от задачи, могут использоваться разные типы присоединений. INNER JOIN — пересечение, RIGHT/LEFT JOIN для мэппинга одной таблицы знаениями из другой,
Внутри всего запроса JOIN встраивается после элемента from до элемента where, пример запроса:
Другие типы JOIN’ов можно увидеть на замечательной картинке ниже:
В следующей части подробнее поговорим о типах JOIN’ов и вложенных запросах.
При возникновении вопросов/пожеланий, всегда прошу обращаться!