एसक्यूएल जॉइन डेटाबेस को क्वेरी करने के लिए मौलिक हैं, जो उपयोगकर्ताओं को निर्दिष्ट शर्तों के आधार पर कई तालिकाओं से डेटा को संयोजित करने की अनुमति देता है। जोड़ को दो मुख्य प्रकारों में वर्गीकृत किया गया है: तार्किक जुड़ाव और भौतिक जुड़ाव। तार्किक जोड़ उस वैचारिक तरीके का प्रतिनिधित्व करते हैं जिसमें तालिकाओं से डेटा संयुक्त होता है, जबकि भौतिक जुड़ाव आरडीएस (रिलेशनल डेटाबेस सर्विस) या अन्य एसक्यूएल सर्वर जैसे डेटाबेस सिस्टम के भीतर इन जोड़ों के वास्तविक कार्यान्वयन को संदर्भित करता है। आज के ब्लॉग पोस्ट में, हम SQL जॉइन के रहस्यों को उजागर करेंगे।

आइए कूदें!

तार्किक जुड़ाव

एसक्यूएल में विभिन्न प्रकार के लॉजिकल जॉइन हैं। दो सबसे आम हैं इनर जॉइन और आउटर जॉइन। जब हमें तालिकाओं से डेटा पुनर्प्राप्त करने की आवश्यकता होती है तो हम इन जॉइन का उपयोग करते हैं।

शारीरिक जुड़ाव

भौतिक जोड़ आरडीएस के अंदर लागू किए जाते हैं। उपयोगकर्ता लॉजिकल जॉइन का उपयोग करके क्वेरी लिखता है और आरडीएस जॉइन ऑपरेशन करने के लिए भौतिक जॉइन का उपयोग करता है। भौतिक जोड़ विभिन्न प्रकार के होते हैं जैसे
1. नेस्टेड लूप जॉइन
2. हैश जॉइन
3. मर्ज जॉइन वगैरह

नेस्टेड लूप जॉइन

यह एक प्रकार का जुड़ाव है जहां कम रिकॉर्ड वाली एक छोटी तालिका का चयन किया जाता है और एक मिलान मिलने तक दूसरी तालिका के माध्यम से लूप किया जाता है। इस प्रकार का जुड़ाव MySQL, Postgres और यहां तक ​​कि SQL सर्वर में भी उपलब्ध है। हालाँकि, यह बड़ी तालिकाओं के लिए एक स्केलेबल विकल्प नहीं है। इसका उपयोग मुख्य रूप से उन मामलों में किया जाता है जहां जॉइन ऑपरेटर समानता का उपयोग नहीं करता है।

उदाहरण के लिए, भू-स्थानिक प्रश्न: भौगोलिक डेटा से निपटते समय, आप अन्य बिंदुओं की एक निश्चित दूरी के भीतर बिंदु ढूंढना चाह सकते हैं। इसमें बिंदुओं के प्रत्येक संयोजन के बीच की दूरी की तुलना करना शामिल हो सकता है, जिसे नेस्टेड लूप जॉइन के साथ हासिल किया जा सकता है।

SELECT *
FROM cities
JOIN landmarks ON distance(cities.location, landmarks.location) 




  
  
  हैश जॉइन


हैश जॉइन मैच रिकॉर्ड खोजने के लिए हैश तालिका का उपयोग करके जॉइन निष्पादित करने की एक विधि है। मेमोरी में एक हैश टेबल बनाई जाती है। यदि बड़ी मात्रा में डेटा है और इसे संग्रहीत करने के लिए पर्याप्त मेमोरी नहीं है, तो इसे डिस्क पर लिखा जाता है। नेस्टेड लूप जॉइन की तुलना में हैश जॉइन अधिक कुशल है। निष्पादन के दौरान, आरडीएस इन-मेमोरी हैश तालिका बनाता है जहां कुंजी के रूप में जॉइन विशेषता का उपयोग करके जॉइन टेबल से पंक्तियां संग्रहीत की जाती हैं। निष्पादन के बाद, सर्वर अन्य तालिका से पंक्तियों को पढ़ना शुरू करता है और हैश तालिका से संबंधित पंक्ति ढूंढता है। यह विधि आमतौर पर तब उपयोग की जाती है जब जॉइन ऑपरेटर समानता का उपयोग करता है।

मान लीजिए कि आपके पास आईडी, नाम और विभाग आईडी जैसे कर्मचारी विवरण के साथ एक "कर्मचारी" तालिका है, और आईडी और नाम जैसे विभाग विवरण के साथ एक "विभाग" तालिका है। प्रत्येक कर्मचारी जिस विभाग से संबंधित है, उसे पाने के लिए आप इन तालिकाओं में शामिल होना चाहते हैं


SELECT *
FROM Employee
JOIN Department ON Employee.department_id = Department.department_id;




इस उदाहरण में जुड़ने की स्थिति स्तंभों के बीच समानता पर आधारित है, जो इसे हैश जॉइन के लिए उपयुक्त बनाती है। यह विधि कुशल है, खासकर बड़े डेटासेट के साथ काम करते समय, क्योंकि यह हैश तालिका का उपयोग करके रिकॉर्ड का तुरंत मिलान कर सकती है। हालाँकि, किसी भी जुड़ने की विधि की तरह, इष्टतम प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए डेटासेट के आकार और उपलब्ध मेमोरी पर विचार करना महत्वपूर्ण है।


  
  
  मर्ज करें, जुड़ें


मर्ज जॉइन एसक्यूएल क्वेरी निष्पादन में उपयोग की जाने वाली एक विधि है जब जॉइन की स्थिति एक समानता ऑपरेटर को नियोजित करती है और जॉइन के दोनों पक्ष बड़े होते हैं। यह तकनीक क्रमबद्ध डेटा इनपुट पर निर्भर करती है। यदि जॉइन कॉलम में प्रयुक्त अभिव्यक्तियों पर कोई इंडेक्स मौजूद है, तो इसका उपयोग क्रमबद्ध डेटा को कुशलतापूर्वक प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है। हालाँकि, यदि सर्वर को डेटा को स्पष्ट रूप से सॉर्ट करने की आवश्यकता है, तो इंडेक्स का विश्लेषण करना और बेहतर प्रदर्शन के लिए उन्हें अनुकूलित करने पर विचार करना महत्वपूर्ण है।

उदाहरण:

ऐसे परिदृश्य पर विचार करें जिसमें बिक्री लेनदेन के साथ एक "बिक्री" तालिका शामिल हो, जिसमें बिक्री आईडी, ग्राहक आईडी और बिक्री राशि शामिल हो, और एक "ग्राहक" तालिका जिसमें ग्राहक आईडी, नाम और स्थान जैसे ग्राहक विवरण शामिल हों।


SELECT *
FROM Sales
JOIN Customers ON Sales.customer_id = Customers.customer_id;




इस मामले में, "बिक्री" और "ग्राहक" दोनों तालिकाएं पर्याप्त हैं, और जुड़ने की स्थिति "ग्राहक_आईडी" कॉलम की समानता पर निर्भर करती है। एक कुशल मर्ज जॉइन के लिए, दोनों इनपुट तालिकाओं को जॉइन कॉलम ("ग्राहक_आईडी") द्वारा क्रमबद्ध करने की आवश्यकता है। यदि "ग्राहक_आईडी" कॉलम पर कोई मौजूदा इंडेक्स नहीं है, तो सर्वर को अतिरिक्त सॉर्टिंग ऑपरेशन करने की आवश्यकता हो सकती है, जो प्रदर्शन को प्रभावित कर सकता है।

मर्ज जॉइन को अनुकूलित करने के लिए, दोनों तालिकाओं में "ग्राहक_आईडी" कॉलम पर इंडेक्स बनाने या संशोधित करने की सलाह दी जाती है। इन सूचकांकों के उचित रखरखाव और अनुकूलन को सुनिश्चित करने से क्वेरी प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार हो सकते हैं, विशेष रूप से "ग्राहक_आईडी" कॉलम के आधार पर अक्सर जुड़ने वाले प्रश्नों के लिए।

इंडेक्स का प्रभावी ढंग से लाभ उठाकर और सॉर्ट किए गए डेटा इनपुट को सुनिश्चित करके, मर्ज जॉइन समानता-आधारित जॉइन शर्तों के साथ बड़ी तालिकाओं के बीच जॉइन को कुशलतापूर्वक संभाल सकते हैं, जो बेहतर क्वेरी प्रदर्शन और समग्र सिस्टम दक्षता में योगदान करते हैं।

पहलू
नेस्टेड लूप जॉइन
हैश जॉइन
मर्ज जॉइन
जुड़ने की शर्त
गैर-समानता
समानता
समानता
इनपुट डेटा आकार
छोटे से मध्यम
मध्यम से बड़ा
बड़ा
डेटा सॉर्टिंग
आवश्यक नहीं
आवश्यक नहीं
आवश्यक
स्मृति प्रयोग
कम
मध्यम से उच्च
मध्यम से उच्च
सूचकांक उपयोग
प्राथमिक चिंता का विषय नहीं
लाभकारी
अनुक्रमणिका पर निर्भर करता है
प्रदर्शन(बड़े डेटासेट)
और धीमा
कुशल
कुशल
स्केलेबिलिटी
कम स्केलेबल
स्केलेबल
स्केलेबल
विशिष्ट उपयोग के मामले
छोटी से मध्यम आकार की टेबलें
समानता जोड़ने वाली बड़ी टेबलें
समानता जोड़ने वाली बड़ी टेबलें