Sql left join

Example of SQL Left Join using multiple columns

To filtered out those bill number, item name and the bill amount for each bill which bill amount exceeds the value 500 and must be available at the food stall, the following SQL statement can be used :

Sample table: foods

Sample table: counter_sale

SQL Code:

Explanation:

This SQL statement will first join all rows from the counter_sale table and only those rows from the foods table where the joined fields are equal and if the ON clause matches no records in the foods table, the join will still return rows, but the NULL in each column of right table, therefore eliminates those rows which bill amount is less than or equal to 500.

Output:

   BILL_NO ITEM_NAME                   BILL_AMT
---------- ------------------------- ----------
      1002 Chex Mix                        2000
      1006 Mighty Munch                     625
      1001 Pot Rice                         600
      1004 Pot Rice                         540
      1005 Salt n Shake                     600

Pictorial Presentation:

Example of SQL Left Join using multiple tables

To filtered out those bill number, item name, company name and city and the bill amount for each bill, which items are available in foods table, and their manufacturer must have enlisted to supply that item, and no NULL value for manufacturer are not allowed, the following SQL statement can be used:

Sample table: foods

Sample table: company

Sample table: counter_sale

SQL Code:

Explanation:

This SQL statement will first join all rows from the counter_sale table and only those rows from the foods table where the joined fields are matching and if the ON clause matches no records in the foods table, the join will still return rows, but the NULL in each column of the right table. Therefore this result will join with company table and all rows from result table and matched and unmatched rows from company table will also come, but for the unmatched rows of company table, the column value will be NULL. Therefore the WHERE clause will eliminate those rows which company name column value is NULL and after that, the ORDER BY clause will arrange the rows in ascending order according to the bill number.

Output:

   BILL_NO ITEM_NAME                 COMPANY_NAME              COMPANY_CITY                BILL_AMT
---------- ------------------------- ------------------------- ------------------------- ----------
      1001 Pot Rice                  Jack Hill Ltd             London                           600
      1002 Chex Mix                  Akas Foods                Delhi                           2000
      1003 Cheez-It                  Jack Hill Ltd             London                           300
      1004 Pot Rice                  Jack Hill Ltd             London                           540
      1006 Mighty Munch              Foodies.                  London                           625

Pictorial Presentation:

Внешнее соединение

В предшествующих примерах естественного соединения, результирующий набор содержал только те строки с одной таблицы, для которых имелись соответствующие строки в другой таблице. Но иногда кроме совпадающих строк бывает необходимым извлечь из одной или обеих таблиц строки без совпадений. Такая операция называется внешним соединением (outer join).

В примере ниже показана выборка всей информации для сотрудников, которые проживают и работают в одном и том же городе. Здесь используется таблица EmployeeEnh, которую мы создали в статье «Инструкция SELECT: расширенные возможности» при обсуждении оператора UNION.

Результат выполнения этого запроса:

В этом примере получение требуемых строк осуществляется посредством естественного соединения. Если бы в этот результат потребовалось включить сотрудников, проживающих в других местах, то нужно было применить левое внешнее соединение. Данное внешнее соединение называется левым потому, что оно возвращает все строки из таблицы с левой стороны оператора сравнения, независимо от того, имеются ли совпадающие строки в таблице с правой стороны. Иными словами, данное внешнее соединение возвратит строку с левой таблицы, даже если для нее нет совпадения в правой таблице, со значением NULL соответствующего столбца для всех строк с несовпадающим значением столбца другой, правой, таблицы. Для выполнения операции левого внешнего соединения компонент Database Engine использует оператор LEFT OUTER JOIN.

Операция правого внешнего соединения аналогична левому, но возвращаются все строки таблицы с правой части выражения. Для выполнения операции правого внешнего соединения компонент Database Engine использует оператор RIGHT OUTER JOIN.

В этом примере происходит выборка сотрудников (с включением полной информации) для таких городов, в которых сотрудники или только проживают (столбец City в таблице EmployeeEnh), или проживают и работают. Результат выполнения этого запроса:

Как можно видеть в результате выполнения запроса, когда для строки из левой таблицы (в данном случае EmployeeEnh) нет совпадающей строки в правой таблице (в данном случае Department), операция левого внешнего соединения все равно возвращает эту строку, заполняя значением NULL все ячейки соответствующего столбца для несовпадающего значения столбца правой таблицы. Применение правого внешнего соединения показано в примере ниже:

В этом примере происходит выборка отделов (с включением полной информации о них) для таких городов, в которых сотрудники или только работают, или проживают и работают. Результат выполнения этого запроса:

Кроме левого и правого внешнего соединения, также существует полное внешнее соединение, которое является объединением левого и правого внешних соединений. Иными словами, результирующий набор такого соединения состоит из всех строк обеих таблиц. Если для строки одной из таблиц нет соответствующей строки в другой таблице, всем ячейкам строки второй таблицы присваивается значение NULL. Для выполнения операции полного внешнего соединения используется оператор FULL OUTER JOIN.

Любую операцию внешнего соединения можно эмулировать, используя оператор UNION совместно с функцией NOT EXISTS. Таким образом, запрос, показанный в примере ниже, эквивалентен запросу левого внешнего соединения, показанному ранее. В данном запросе осуществляется выборка сотрудников (с включением полной информации) для таких городов, в которых сотрудники или только проживают или проживают и работают:

Первая инструкция SELECT объединения определяет естественное соединение таблиц EmployeeEnh и Department по столбцам соединения City и Location. Эта инструкция возвращает все города для всех сотрудников, в которых сотрудники и проживают и работают. Дополнительно, вторая инструкция SELECT объединения возвращает все строки таблицы EmployeeEnh, которые не отвечают условию в естественном соединении.

SQL LEFT JOIN examples

SQL LEFT JOIN two tables examples

Let’s take a look at the and tables.

Each location belongs to one and only one country while each country can have zero or more locations. The relationship between the countries and locations tables is one-to-many.

The country_id column in the locations table is the foreign key that links to the country_id column in the countries table.

To query the country names of US, UK, and China, you use the following statement.

The following query retrieves the locations located in the US, UK and China:

Now, we use the LEFT JOIN clause to join the countries table with the locations table as the following query:

The condition in the WHERE clause is applied so that the statement only retrieves the data from the US, UK, and China rows.

Because we use the LEFT JOIN clause, all rows that satisfy the condition in the WHERE clause of the countries table are included in the result set.

For each row in the countries table, the LEFT JOIN clause finds the matching rows in the locations table.

If at least one matching row found, the database engine combines the data from columns of the matching rows in both tables.

In case there is no matching row found e.g., with the country_id CN, the row in the countries table is included in the result set and the row in the locations table is filled with NULL values.

Because non-matching rows in the right table are filled with the NULL values, you can apply the LEFT JOIN clause to miss-match rows between tables.

For example, to find the country that does not have any locations in the locations table, you use the following query:

SQL LEFT JOIN 3 tables example

See the following tables: regions, countries, and locations.

One region may have zero or many countries while each country is located in the one region. The relationship between countries and regions tables is one-to-many. The region_id column in the countries table is the link between the countries and regions table.

The following statement demonstrates how to join 3 tables: regions, countries, and locations:

Now you should have a good understanding of how the SQL LEFT JOIN clause works and know how to apply the LEFT JOIN clause to query data from multiple tables.

SQL OUTER JOIN – full outer join

The syntax of the SQL full outer join is as follows:

1 2 3 4

SELECTcolumn1,column2… FROMtable_A FULLOUTERJOINtable_BONjoin_condition WHERErow_condition

SQL full outer join returns:

• all rows in the left table table_A.
• all rows in the right table table_B.
• and all matching rows in both tables.

Some database management systems do not support SQL full outer join syntax e.g., MySQL. Because SQL full outer join returns a result set that is a combined result of both SQL left join and SQL right join. Therefore you can easily emulate the SQL full outer join using SQL left join and SQL right join with UNION operator as follows:

1 2 3 4 5 6 7

SELECTcolumn1,column2… FROMtable_A LEFTJOINtable_BONjoin_condition UNION SELECTcolumn1,column2… FROMtable_A RIGHTJOINtable_BONjoin_condition

SQL OUTER JOIN –  full outer join example

The following query demonstrates the SQL full outer join:

1 2 3 4 5 6

SELECTc.customerid, c.companyName, orderid FROM customersc FULL OUTER JOIN ordersoONo.customerid=c.customerid ORDER BY orderid

The following Venn diagram illustrates how SQL full outer join works:

In this tutorial, you’ve learned about various SQL OUTER JOIN including SQL left join, SQL right join and SQL full outer join.

• Was this tutorial helpful ?

SQL OUTER JOIN – left outer join

SQL left outer join is also known as SQL left join. Suppose, we want to join two tables: A and B. SQL left outer join returns all rows in the left table (A) and all the matching rows found in the right table (B). It means the result of the SQL left join always contains the rows in the left table.

The following illustrate SQL left outer syntax of joining 2 tables: table_A and table_B:

1 2 3 4

SELECTcolumn1,column2… FROMtable_A LEFTJOINtable_BONjoin_condition WHERErow_condition

SQL OUTER JOIN – left outer join example

The following query selects all customers and their orders:

1 2 3 4 5 6

SELECTc.customerid, c.companyName, orderid FROMcustomersc LEFTJOINordersoONo.customerid=c.customerid ORDERBYorderid

All rows in the customers table are listed. In case, there is no matching row in the orders table found for the row in the customers table, the orderid column in the orders table is populated with NULL values.

We can use Venn diagram to visualize how SQL LEFT OUTER JOIN works.

SQL References

SQL Keywords
ADD
ADD CONSTRAINT
ALTER
ALTER COLUMN
ALTER TABLE
ALL
AND
ANY
AS
ASC
BACKUP DATABASE
BETWEEN
CASE
CHECK
COLUMN
CONSTRAINT
CREATE
CREATE DATABASE
CREATE INDEX
CREATE OR REPLACE VIEW
CREATE TABLE
CREATE PROCEDURE
CREATE UNIQUE INDEX
CREATE VIEW
DATABASE
DEFAULT
DELETE
DESC
DISTINCT
DROP
DROP COLUMN
DROP CONSTRAINT
DROP DATABASE
DROP DEFAULT
DROP INDEX
DROP TABLE
DROP VIEW
EXEC
EXISTS
FOREIGN KEY
FROM
FULL OUTER JOIN
GROUP BY
HAVING
IN
INDEX
INNER JOIN
INSERT INTO
INSERT INTO SELECT
IS NULL
IS NOT NULL
JOIN
LEFT JOIN
LIKE
LIMIT
NOT
NOT NULL
OR
ORDER BY
OUTER JOIN
PRIMARY KEY
PROCEDURE
RIGHT JOIN
ROWNUM
SELECT
SELECT DISTINCT
SELECT INTO
SELECT TOP
SET
TABLE
TOP
TRUNCATE TABLE
UNION
UNION ALL
UNIQUE
UPDATE
VALUES
VIEW
WHERE

MySQL Functions
String Functions
ASCII
CHAR_LENGTH
CHARACTER_LENGTH
CONCAT
CONCAT_WS
FIELD
FIND_IN_SET
FORMAT
INSERT
INSTR
LCASE
LEFT
LENGTH
LOCATE
LOWER
LPAD
LTRIM
MID
POSITION
REPEAT
REPLACE
REVERSE
RIGHT
RPAD
RTRIM
SPACE
STRCMP
SUBSTR
SUBSTRING
SUBSTRING_INDEX
TRIM
UCASE
UPPER

Numeric Functions
ABS
ACOS
ASIN
ATAN
ATAN2
AVG
CEIL
CEILING
COS
COT
COUNT
DEGREES
DIV
EXP
FLOOR
GREATEST
LEAST
LN
LOG
LOG10
LOG2
MAX
MIN
MOD
PI
POW
POWER
RADIANS
RAND
ROUND
SIGN
SIN
SQRT
SUM
TAN
TRUNCATE

Date Functions
ADDDATE
ADDTIME
CURDATE
CURRENT_DATE
CURRENT_TIME
CURRENT_TIMESTAMP
CURTIME
DATE
DATEDIFF
DATE_ADD
DATE_FORMAT
DATE_SUB
DAY
DAYNAME
DAYOFMONTH
DAYOFWEEK
DAYOFYEAR
EXTRACT
FROM_DAYS
HOUR
LAST_DAY
LOCALTIME
LOCALTIMESTAMP
MAKEDATE
MAKETIME
MICROSECOND
MINUTE
MONTH
MONTHNAME
NOW
PERIOD_ADD
PERIOD_DIFF
QUARTER
SECOND
SEC_TO_TIME
STR_TO_DATE
SUBDATE
SUBTIME
SYSDATE
TIME
TIME_FORMAT
TIME_TO_SEC
TIMEDIFF
TIMESTAMP
TO_DAYS
WEEK
WEEKDAY
WEEKOFYEAR
YEAR
YEARWEEK

Advanced Functions
BIN
BINARY
CASE
CAST
COALESCE
CONNECTION_ID
CONV
CONVERT
CURRENT_USER
DATABASE
IF
IFNULL
ISNULL
LAST_INSERT_ID
NULLIF
SESSION_USER
SYSTEM_USER
USER
VERSION

SQL Server Functions
String Functions
ASCII
CHAR
CHARINDEX
CONCAT
Concat with +
CONCAT_WS
DATALENGTH
DIFFERENCE
FORMAT
LEFT
LEN
LOWER
LTRIM
NCHAR
PATINDEX
QUOTENAME
REPLACE
REPLICATE
REVERSE
RIGHT
RTRIM
SOUNDEX
SPACE
STR
STUFF
SUBSTRING
TRANSLATE
TRIM
UNICODE
UPPER

Numeric Functions
ABS
ACOS
ASIN
ATAN
ATN2
AVG
CEILING
COUNT
COS
COT
DEGREES
EXP
FLOOR
LOG
LOG10
MAX
MIN
PI
POWER
RADIANS
RAND
ROUND
SIGN
SIN
SQRT
SQUARE
SUM
TAN

Date Functions
CURRENT_TIMESTAMP
DATEADD
DATEDIFF
DATEFROMPARTS
DATENAME
DATEPART
DAY
GETDATE
GETUTCDATE
ISDATE
MONTH
SYSDATETIME
YEAR

Advanced Functions
CAST
COALESCE
CONVERT
CURRENT_USER
IIF
ISNULL
ISNUMERIC
NULLIF
SESSION_USER
SESSIONPROPERTY
SYSTEM_USER
USER_NAME

MS Access Functions
String Functions
Asc
Chr
Concat with &
CurDir
Format
InStr
InstrRev
LCase
Left
Len
LTrim
Mid
Replace
Right
RTrim
Space
Split
Str
StrComp
StrConv
StrReverse
Trim
UCase

Numeric Functions
Abs
Atn
Avg
Cos
Count
Exp
Fix
Format
Int
Max
Min
Randomize
Rnd
Round
Sgn
Sqr
Sum
Val

Date Functions
Date
DateAdd
DateDiff
DatePart
DateSerial
DateValue
Day
Format
Hour
Minute
Month
MonthName
Now
Second
Time
TimeSerial
TimeValue
Weekday
WeekdayName
Year

Other Functions
CurrentUser
Environ
IsDate
IsNull
IsNumeric

SQL Quick Ref

Changes in the data

Before we compare INNER JOIN vs LEFT JOIN, let’s see what we currently know. So far, in this series, we’ve explained database basics – how to create database and tables, how to populate tables with data and check what’s stored in them using simple queries. We’ve even joined two tables in the previous article. Now we’re ready for the next step.

But before we move to it, let’s make just one minor change to our data. We’ll add 2 rows in the
country table, using the following INSERT INTO commands:

1 2	INSERTINTOcountry (country_name,country_name_eng,country_code)VALUES(‘España’,’Spain’,’ESP’); INSERTINTOcountry (country_name,country_name_eng,country_code)VALUES(‘Rossiya’,’Russia’,’RUS’);

Now we’ll check the contents of both tables:

You can easily notice that we have 2 new rows in the table country, one for Spain and one for
Russia. Their ids are 6 and 7. Also notice, that in the city table there is no
country_id with value 6 or 7. This simply means that we don’t have a city from Russia or Spain in
our database. We’ll use this fact later.

SQL Учебник

SQL ГлавнаяSQL ВведениеSQL СинтаксисSQL SELECTSQL SELECT DISTINCTSQL WHERESQL AND, OR, NOTSQL ORDER BYSQL INSERT INTOSQL Значение NullSQL Инструкция UPDATESQL Инструкция DELETESQL SELECT TOPSQL MIN() и MAX()SQL COUNT(), AVG() и …SQL Оператор LIKESQL ПодстановочныйSQL Оператор INSQL Оператор BETWEENSQL ПсевдонимыSQL JOINSQL JOIN ВнутриSQL JOIN СлеваSQL JOIN СправаSQL JOIN ПолноеSQL JOIN СамSQL Оператор UNIONSQL GROUP BYSQL HAVINGSQL Оператор ExistsSQL Операторы Any, AllSQL SELECT INTOSQL INSERT INTO SELECTSQL Инструкция CASESQL Функции NULLSQL ХранимаяSQL Комментарии

Demo Database

In this tutorial we will use the well-known Northwind sample database.

Below is a selection from the «Customers» table:

CustomerID	CustomerName	ContactName	Address	City	PostalCode	Country
1	Alfreds Futterkiste	Maria Anders	Obere Str. 57	Berlin	12209	Germany
2	Ana Trujillo Emparedados y helados	Ana Trujillo	Avda. de la Constitución 2222	México D.F.	05021	Mexico
3	Antonio Moreno Taquería	Antonio Moreno	Mataderos 2312	México D.F.	05023	Mexico

And a selection from the «Orders» table:

OrderID	CustomerID	EmployeeID	OrderDate	ShipperID
10308	2	7	1996-09-18	3
10309	37	3	1996-09-19	1
10310	77	8	1996-09-20	2

SQL References

SQL Keywords
ADD
ADD CONSTRAINT
ALTER
ALTER COLUMN
ALTER TABLE
ALL
AND
ANY
AS
ASC
BACKUP DATABASE
BETWEEN
CASE
CHECK
COLUMN
CONSTRAINT
CREATE
CREATE DATABASE
CREATE INDEX
CREATE OR REPLACE VIEW
CREATE TABLE
CREATE PROCEDURE
CREATE UNIQUE INDEX
CREATE VIEW
DATABASE
DEFAULT
DELETE
DESC
DISTINCT
DROP
DROP COLUMN
DROP CONSTRAINT
DROP DATABASE
DROP DEFAULT
DROP INDEX
DROP TABLE
DROP VIEW
EXEC
EXISTS
FOREIGN KEY
FROM
FULL OUTER JOIN
GROUP BY
HAVING
IN
INDEX
INNER JOIN
INSERT INTO
INSERT INTO SELECT
IS NULL
IS NOT NULL
JOIN
LEFT JOIN
LIKE
LIMIT
NOT
NOT NULL
OR
ORDER BY
OUTER JOIN
PRIMARY KEY
PROCEDURE
RIGHT JOIN
ROWNUM
SELECT
SELECT DISTINCT
SELECT INTO
SELECT TOP
SET
TABLE
TOP
TRUNCATE TABLE
UNION
UNION ALL
UNIQUE
UPDATE
VALUES
VIEW
WHERE

MySQL Functions
String Functions
ASCII
CHAR_LENGTH
CHARACTER_LENGTH
CONCAT
CONCAT_WS
FIELD
FIND_IN_SET
FORMAT
INSERT
INSTR
LCASE
LEFT
LENGTH
LOCATE
LOWER
LPAD
LTRIM
MID
POSITION
REPEAT
REPLACE
REVERSE
RIGHT
RPAD
RTRIM
SPACE
STRCMP
SUBSTR
SUBSTRING
SUBSTRING_INDEX
TRIM
UCASE
UPPER

Numeric Functions
ABS
ACOS
ASIN
ATAN
ATAN2
AVG
CEIL
CEILING
COS
COT
COUNT
DEGREES
DIV
EXP
FLOOR
GREATEST
LEAST
LN
LOG
LOG10
LOG2
MAX
MIN
MOD
PI
POW
POWER
RADIANS
RAND
ROUND
SIGN
SIN
SQRT
SUM
TAN
TRUNCATE

Date Functions
ADDDATE
ADDTIME
CURDATE
CURRENT_DATE
CURRENT_TIME
CURRENT_TIMESTAMP
CURTIME
DATE
DATEDIFF
DATE_ADD
DATE_FORMAT
DATE_SUB
DAY
DAYNAME
DAYOFMONTH
DAYOFWEEK
DAYOFYEAR
EXTRACT
FROM_DAYS
HOUR
LAST_DAY
LOCALTIME
LOCALTIMESTAMP
MAKEDATE
MAKETIME
MICROSECOND
MINUTE
MONTH
MONTHNAME
NOW
PERIOD_ADD
PERIOD_DIFF
QUARTER
SECOND
SEC_TO_TIME
STR_TO_DATE
SUBDATE
SUBTIME
SYSDATE
TIME
TIME_FORMAT
TIME_TO_SEC
TIMEDIFF
TIMESTAMP
TO_DAYS
WEEK
WEEKDAY
WEEKOFYEAR
YEAR
YEARWEEK

Advanced Functions
BIN
BINARY
CASE
CAST
COALESCE
CONNECTION_ID
CONV
CONVERT
CURRENT_USER
DATABASE
IF
IFNULL
ISNULL
LAST_INSERT_ID
NULLIF
SESSION_USER
SYSTEM_USER
USER
VERSION

SQL Server Functions
String Functions
ASCII
CHAR
CHARINDEX
CONCAT
Concat with +
CONCAT_WS
DATALENGTH
DIFFERENCE
FORMAT
LEFT
LEN
LOWER
LTRIM
NCHAR
PATINDEX
QUOTENAME
REPLACE
REPLICATE
REVERSE
RIGHT
RTRIM
SOUNDEX
SPACE
STR
STUFF
SUBSTRING
TRANSLATE
TRIM
UNICODE
UPPER

Numeric Functions
ABS
ACOS
ASIN
ATAN
ATN2
AVG
CEILING
COUNT
COS
COT
DEGREES
EXP
FLOOR
LOG
LOG10
MAX
MIN
PI
POWER
RADIANS
RAND
ROUND
SIGN
SIN
SQRT
SQUARE
SUM
TAN

Date Functions
CURRENT_TIMESTAMP
DATEADD
DATEDIFF
DATEFROMPARTS
DATENAME
DATEPART
DAY
GETDATE
GETUTCDATE
ISDATE
MONTH
SYSDATETIME
YEAR

Advanced Functions
CAST
COALESCE
CONVERT
CURRENT_USER
IIF
ISNULL
ISNUMERIC
NULLIF
SESSION_USER
SESSIONPROPERTY
SYSTEM_USER
USER_NAME

MS Access Functions
String Functions
Asc
Chr
Concat with &
CurDir
Format
InStr
InstrRev
LCase
Left
Len
LTrim
Mid
Replace
Right
RTrim
Space
Split
Str
StrComp
StrConv
StrReverse
Trim
UCase

Numeric Functions
Abs
Atn
Avg
Cos
Count
Exp
Fix
Format
Int
Max
Min
Randomize
Rnd
Round
Sgn
Sqr
Sum
Val

Date Functions
Date
DateAdd
DateDiff
DatePart
DateSerial
DateValue
Day
Format
Hour
Minute
Month
MonthName
Now
Second
Time
TimeSerial
TimeValue
Weekday
WeekdayName
Year

Other Functions
CurrentUser
Environ
IsDate
IsNull
IsNumeric

SQL Quick Ref

Демо база данных

В этом уроке мы будем использовать хорошо известный пример базы данных Northwind.

Ниже приведен выбор из таблицы «Orders»:

OrderID	CustomerID	EmployeeID	OrderDate	ShipperID
10308	2	7	1996-09-18	3
10309	37	3	1996-09-19	1
10310	77	8	1996-09-20	2

И выбор из таблицы «Customers»:

CustomerID	CustomerName	ContactName	Address	City	PostalCode	Country
1	Alfreds Futterkiste	Maria Anders	Obere Str. 57	Berlin	12209	Germany
2	Ana Trujillo Emparedados y helados	Ana Trujillo	Avda. de la Constitución 2222	México D.F.	05021	Mexico
3	Antonio Moreno Taquería	Antonio Moreno	Mataderos 2312	México D.F.	05023	Mexico

INNER JOIN

Самый простой вид соединения INNER JOIN – внутреннее соединение. Этот вид джойна выведет только те строки, если условие соединения выполняется (является истинным, т.е. TRUE). В запросах необязательно прописывать INNER – если написать только JOIN, то СУБД по умолчанию выполнить именно внутреннее соединение.

Давайте соединим таблицы из нашего примера, чтобы ответить на вопрос, в каких отделах работают сотрудники (читайте комментарии в запросе для понимания синтаксиса).

SELECT
— Перечисляем столбцы, которые хотим вывести
Сотрудники.id,
Сотрудники.Имя,
Отделы.Наименование AS Отдел — выводим наименование отдела и переименовываем столбец через as
FROM
— таблицы для соединения перечисляем в предложении from
Сотрудники
— обратите внимание, что мы не указали вид соединения, поэтому выполнится внутренний (inner) джойн
JOIN Отделы
— условия соединения прописываются после ON
— условий может быть несколько, записанных через and, or и т.п.
ON Сотрудники.Отдел = Отделы.id

Получим следующий результат:

id	Имя	Отдел
1	Юлия	Кухня
2	Федор	Бар
4	Светлана	Бар

Из результатов пропал сотрудник Алексей (id = 3), потому что условие «Сотрудники.Отдел = Отделы.id» не будет истинно для этой сроки из таблицы «Сотрудники» с каждой строкой из таблицы «Отделы». По той же логике в результате нет отдела «Администрация». Попробую это визуализировать (зеленные линии – условие TRUE, иначе линия красная):

Если не углубляться в то, как внутреннее соединение работает под капотом СУБД, то происходит примерно следующее:

• Каждая строка из одной таблицы сравнивается с каждой строкой из другой таблицы
• Строка возвращается, если условие сравнения является истинным

Если для одной или нескольких срок из левой таблицы (в рассмотренном примере левой таблицей является «Сотрудники», а правой «Отделы») истинным условием соединения будут являться одна или несколько срок из правой таблицы, то строки умножат друг друга (повторятся). В нашем примере так произошло для отдела с id = 2, поэтому строка из таблицы «Отделы» повторилась дважды для Федора и Светланы.Перемножение таблиц проще ощутить на таком примере, где условие соединения будет всегда возвращать TRUE, например 1=1:

SELECT *
FROM
  Сотрудники
  JOIN Отделы
    ON 1=1

В результате получится 12 строк (4 сотрудника * 3 отдела), где для каждого сотрудника подтянется каждый отдел.

Также хочу сразу отметить, что в соединении может участвовать сколько угодно таблиц, можно таблицу соединить даже саму с собой (в аналитических задачах это не редкость)

Какая из таблиц будет правой или левой не имеется значения для INNER JOIN (для внешних соединений типа LEFT JOIN или RIGHT JOIN это важно. Читайте далее)

Пример соединения 4-х таблиц:

SELECT *
FROM
  Table_1

  JOIN Table_2
    ON Table_1.Column_1 = Table_2.Column_1

  JOIN Table_3
    ON
      Table_1.Column_1 = Table_3.Column_1
      AND Table_2.Column_1 = Table_3.Column_1

  JOIN Table_1 AS Tbl_1 -- Задаем алиас для таблицы, чтобы избежать неоднозначности
    -- Если в Table_1.Column_1 хранится порядковый номер какого-то объекта, 
    -- то так можно присоединить следующий по порядку объект
    ON Table_1.Column_1 = Tbl_1.Column_1 + 1

Как видите, все просто, прописываем новый джойн после завершения условий предыдущего соединения

Обратите внимание, что для Table_3 указано несколько условий соединения с двумя разными таблицами, а также Table_1 соединяется сама с собой по условию с использованием сложения.Строки, которые выведутся запросом, должны совпасть по всем условиям. Например:

• Строка из Table_1 соединилась со строкой из Table_2 по условию первого JOIN. Давайте назовем ее «объединенной строкой» из двух таблиц;
• Объединенная строка успешно соединилась с Table_3 по условию второго JOIN и теперь состоит из трех таблиц;
• Для объединенной строки не нашлось строки из Table_1 по условию третьего JOIN, поэтому она не выводится вообще.