Full Outer Join详解

什么是Full Outer Join？

Full Outer Join（全外连接）是SQL中一种常见的关联方式，可以在两个表中查找相匹配或不匹配的行。与Inner Join或Left/Right Outer Join不同，Full Outer Join返回的结果集包含了左表和右表中所有的数据行，即使没有匹配的数据也会返回NULL值。

Full Outer Join用法

Full Outer Join语法为：

SELECT column_name(s)
FROM table1
FULL OUTER JOIN table2
ON table1.column_name = table2.column_name;

在这个例子中，Full Outer Join将返回table1和table2中所有存在的记录，无论是匹配的还是不匹配的。如果在某个表中不存在匹配行，则对应位置的值将返回NULL。

Full Outer Join太慢了？

如果Full Outer Join对于大型表格来说太慢了，那么可以考虑使用缓存、对表格进行分片或者使用索引以加速查询。在实际使用中，对于表格的大小和查询的复杂度需要进行平衡，需要根据具体情况决定是否使用Full Outer Join。

Full Outer Join有重复值么？

Full Outer Join有可能返回含有重复值的行。如果对于这个问题感到疑惑，可以使用DISTINCT关键字去重。

Full Outer Join后concat函数hive

在Hive中，可以使用concat函数将Full Outer Join的结果连接起来。concat函数有一个或多个表达式作为参数，并返回连接后的字符串。

SELECT concat(column1, column2)
FROM (
SELECT column1, column2 FROM table1
FULL OUTER JOIN table2
ON table1.column_name = table2.column_name
) t;

Full Outer Join在Python

在Python中，Full Outer Join可以通过pandas库实现。使用pandas的merge方法，可以按照指定的列进行连接，参数中需指定连接方式为outer（外连接）。

import pandas as pd
table1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'value': [1, 2, 3, 4]})
table2 = pd.DataFrame({'key': ['C', 'D', 'E', 'F'],
'value': [1, 2, 3, 4]})
result = pd.merge(table1, table2, on='key', how='outer')
print(result)

以上代码将返回table1和table2按照key列连接后的结果，result中包含了table1和table2中所有的行。

Full Outer Join与Full Join的区别

Full Outer Join和Full Join实际上是同一种关联方式。在不同的数据库中，Full Outer Join和Full Join的语法有所不同，在MySQL中只能使用Full Outer Join，而在SQL Server和Oracle中则可以使用Full Outer Join和Full Join。无论是使用Full Outer Join还是Full Join，都可以将两个表格中所有的数据行进行连接，包括了匹配和非匹配的行，并且NULL值在结果集中出现的条件是相同的。