UNION和Natural join的区别

UNION和NATURAL JOIN是SQL中两种不同的操作。

UNION是用于合并两个或多个SELECT语句的结果集，返回一个包含所有结果的新结果集。UNION操作要求两个SELECT语句的列数和数据类型必须相同，且结果集中的列名将使用第一个SELECT语句中的列名。

NATURAL JOIN是一种JOIN操作，它根据两个表之间的相同列名自动匹配这些列，并返回一个包含匹配行的新结果集。NATURAL JOIN不需要使用ON子句来指定连接条件，因为它使用相同列名自动匹配行。

区别：
1. UNION操作合并两个或多个结果集，而NATURAL JOIN操作连接两个表。
2. UNION要求两个SELECT语句的列数和数据类型必须相同，而NATURAL JOIN不需要指定连接条件，因为它使用相同列名自动匹配行。
3. UNION返回一个包含所有结果的新结果集，而NATURAL JOIN返回一个包含匹配行的新结果集。

相关问题

SELECT get_json_object(exploded_object, '$.a') AS first_object FROM (select '[{"a":"123"},{"a":"124"}]' as a) LATERAL VIEW explode(get_json_object(a, '$')) exploded AS exploded_object;Query failed (#20230711_031746_10218_yax59@QHetu@HetuEngine): line 7:9: mismatched input 'VIEW'. Expecting: '(', ',', 'CROSS', 'EXCEPT', 'FETCH', 'FULL', 'GROUP', 'HAVING', 'INNER', 'INTERSECT', 'JOIN', 'LEFT', 'LIMIT', 'NATURAL', 'OFFSET', 'ORDER', 'RIGHT', 'TABLESAMPLE', 'UNION', 'WHERE', <EOF>

抱歉，我之前的回答中有一些错误。在 Hive 中，Lateral View 不能用于直接处理字符串中的 JSON 数组。相反，你可以使用 `json_tuple()` 函数来解析 JSON 字符串，并获取其中的字段值。

以下是一个示例查询，通过使用 `json_tuple()` 函数从 JSON 数组中获取所有对象的第一个数据对象：

SELECT first_object
FROM (
    SELECT get_json_object(json, '$[0].a') AS first_object
    FROM (
        SELECT get_json_object(exploded_object, '$') AS json
        FROM (
            SELECT explode(split(your_json_array, '},')) AS exploded_object
            FROM your_table
        ) t
    ) t2
) t3;

在这个示例中，`your_table` 是包含 JSON 数组的表名，`your_json_array` 是包含 JSON 数组的列名。首先，我们使用 `split()` 函数将 JSON 数组拆分为多个对象。然后，我们使用 `explode()` 函数将拆分后的对象转换为行。接下来，我们使用 `get_json_object()` 函数从每个对象中提取 JSON 字符串，并通过嵌套查询将它们作为新的表处理。最后，我们再次使用 `get_json_object()` 函数从新的表中提取第一个数据对象的值。

请注意，这个查询假设 JSON 对象之间是通过逗号 `,` 分隔的。如果你的 JSON 对象之间是通过其他字符分隔的，你需要相应地修改 `split()` 函数中的分隔符参数。

希望这次的回答对你有帮助！如有其他问题，请随时提问。

实验内容：给定两个数据库表 A 和 B，如下图 1 所示，假设 A 表的第三属性 和 B 表的第一属性相同，用已学过的线性表的知识编程实现表 A 和 B 的自然连结。图 2 给出了表 A 和表 B 的自然连结的结果。C语言数据结构

在C语言中，要实现两个数据库表A和B的自然连接（也称为笛卡尔积或等值连接），你需要创建一个新的结构体来表示结果，并使用链表或者其他数组数据结构来存储。这里是一个简化的步骤：

1. 定义一个联合数据结构`Union`，它包含A表和B表共同的属性（例如，如果它们的第一个属性相同，我们可以只保留这个属性）。

typedef struct {
   int common_attribute; // 示例中共同的属性
} Union;

2. 创建一个结构体`TableJoin`来存储A表和B表的行，以及它们的关联信息。这通常包括指向A表、B表元素的指针以及一个标志来标记它们是否匹配。

typedef struct {
   Union a;
   Union b;
   char matched; // 如果A和B的该属性相等，则matched为1
} TableJoin;

3. 编写函数`natural_join()`来遍历A表和B表，比较每个属性并创建新的`TableJoin`实例。如果匹配，将新实例添加到结果列表。

void natural_join(Table *a_list, Table *b_list, TableJoin **result) {
    TableJoin *new_node = NULL;
    for (Table *a = a_list->head; a != NULL; a = a->next) {
        for (Table *b = b_list->head; b != NULL; b = b->next) {
            if (a->data.common_attribute == b->data.common_attribute) {
                new_node = (TableJoin*)malloc(sizeof(TableJoin));
                new_node->a = a->data;
                new_node->b = b->data;
                new_node->matched = 1;
                *result = insert_to_list(new_node, result);
            }
        }
    }
}

4. `insert_to_list()`函数用于将新的`TableJoin`实例插入到结果列表中。