データの結合とジョイン

Microsoft Fabricでデータを変換して分析する

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

データ結合のツール

3つのツール（SQL、Spark、Dataflows）のアイコン

データ結合の基本

共通列でテーブルを結合します。
スタースキーマ作成で有用です。
基本操作: 左右2テーブルのJOIN。

データ結合の基本

共通列でテーブルを結合します。
スタースキーマ作成で有用です。
基本操作: 左右2テーブルのJOIN。

2つのテーブルの結合を示す図

ジョインの種類

INNER JOIN: 両方のテーブルで一致する行を返します。

2つのテーブル（左・右）を示し、交差部分を強調した内部結合の結果の図

ジョインの種類

INNER JOIN: 両方のテーブルで一致する行を返します。
LEFT OUTER JOIN: 左テーブルの全行と、右テーブルの一致行を返します。

2つのテーブル（左・右）を示し、左テーブルと交差部分を強調した左外部結合の結果の図

ジョインの種類

INNER JOIN: 両方のテーブルで一致する行を返します。
LEFT OUTER JOIN: 左テーブルの全行と、右テーブルの一致行を返します。
RIGHT OUTER JOIN: 右テーブルの全行と、左テーブルの一致行を返します。

2つのテーブル（左・右）を示し、右テーブルと交差部分を強調した右外部結合の結果の図

ジョインの種類

INNER JOIN: 両方のテーブルで一致する行を返します。
LEFT OUTER JOIN: 左テーブルの全行と、右テーブルの一致行を返します。
RIGHT OUTER JOIN: 右テーブルの全行と、左テーブルの一致行を返します。
FULL OUTER JOIN: 左右いずれかで一致があれば、すべての行を返します。

2つのテーブル（左・右）を示し、全体の和集合を強調した完全外部結合の結果の図

SQLでのテーブル結合

JOIN ステートメント

構文:

SELECT 
  <columns> 
  ... 
FROM <Left_Table>
INNER | LEFT | RIGHT | FULL JOIN <Right_Table> 
  ON <Left_Table>.<Join_Column> = <Right_Table>.<Join_Column>;

PySparkでのテーブル結合

join() 関数

構文:

<df_left>.join(
  <df_right,
  [<df_left>.<join_column> == <df_right>.<join_column>],
  how='inner' | 'left' | 'right | 'outer'
)

Dataflowsでのテーブル結合

クエリのマージ
新規としてマージ

Dataflow の「Merge queries」ダイアログのスクリーンショット

練習に進みましょう！

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