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Página Inicial > Glossários > J

Junção de Tabelas

Escrito por Redator
Publicado 24 de fevereiro de 2025, às 00:42
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3 min de leitura

O que é Junção de Tabelas?

A junção de tabelas é uma operação fundamental em bancos de dados relacionais, permitindo combinar dados de duas ou mais tabelas com base em uma condição específica. Essa técnica é amplamente utilizada em consultas SQL para extrair informações que estão distribuídas em diferentes tabelas, facilitando a análise e a visualização de dados de forma integrada.

Tipos de Junção de Tabelas

Existem vários tipos de junção de tabelas, sendo os mais comuns:

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  • Inner Join: Retorna apenas as linhas que têm correspondência em ambas as tabelas.
  • Left Join (ou Left Outer Join): Retorna todas as linhas da tabela à esquerda e as linhas correspondentes da tabela à direita. Se não houver correspondência, os resultados da tabela à direita serão nulos.
  • Right Join (ou Right Outer Join): O oposto do Left Join, retorna todas as linhas da tabela à direita e as correspondentes da tabela à esquerda.
  • Full Join (ou Full Outer Join): Retorna todas as linhas quando há uma correspondência em uma das tabelas. Se não houver correspondência, os resultados serão nulos.

Como Funciona a Junção de Tabelas?

A junção de tabelas é realizada utilizando a cláusula JOIN em uma consulta SQL. A sintaxe básica envolve especificar as tabelas que deseja unir e a condição de junção, geralmente baseada em chaves primárias e estrangeiras. Por exemplo, para unir uma tabela de clientes com uma tabela de pedidos, você pode usar:

            SELECT clientes.nome, pedidos.data
            FROM clientes
            INNER JOIN pedidos ON clientes.id = pedidos.cliente_id;
        

Esse comando retornará os nomes dos clientes junto com as datas de seus pedidos, desde que haja correspondência entre as tabelas.

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Importância da Junção de Tabelas na Análise de Dados

A junção de tabelas é crucial para a análise de dados, pois permite que analistas e cientistas de dados integrem informações de diferentes fontes. Isso é especialmente relevante em contextos de inteligência artificial, onde a qualidade e a abrangência dos dados são fundamentais para o treinamento de modelos. A capacidade de unir dados de diversas tabelas possibilita insights mais profundos e decisões mais informadas.

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