Alle JOIN-Typen: RIGHT, FULL OUTER, CROSS, SELF

In K35a L7 hast du INNER JOIN und LEFT JOIN kennengelernt – damit kommst du in 80 % der Fälle gut aus. Aber SQL bietet noch mehr JOIN-Varianten, und für Prüfungen wie für komplexere Auswertungen ist es wichtig, sie alle zu kennen.

Diese Lektion stellt dir das vollständige JOIN-Inventar vor: RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN, CROSS JOIN und SELF JOIN – plus ein paar Spezialfälle wie NATURAL JOIN und das USING-Schlüsselwort. Du verstehst, wann welcher JOIN sinnvoll ist und wie du sie in Klausuren erkennst.

1) Wiederholung: was macht ein JOIN?

Ein JOIN verknüpft Zeilen aus zwei Tabellen anhand einer Bedingung – meistens einer Fremdschlüssel-Beziehung. Statt Daten manuell zusammenzusuchen, lässt du die Datenbank das machen.

Beispiel-Szenario, das wir die ganze Lektion über verwenden: zwei Tabellen kunden und bestellungen:

2) Überblick: die JOIN-Typen

SQL kennt im Wesentlichen sechs JOIN-Varianten. Du wählst je nach Frage, welche Zeilen behalten werden sollen, wenn auf der „anderen Seite" kein passender Eintrag existiert:

3) INNER JOIN – die Schnittmenge

Der INNER JOIN ist der häufigste Typ. Er liefert nur Zeilen zurück, für die in beiden Tabellen ein passender Eintrag existiert. Verwaiste Zeilen fallen weg:

SELECT k.name, b.artikel
FROM kunden k
INNER JOIN bestellungen b ON k.id = b.kunde_id;

Das Schlüsselwort INNER ist optional – JOIN allein bedeutet immer INNER JOIN. Trotzdem solltest du es ausschreiben, weil es den Code lesbarer macht.

4) LEFT JOIN – alles aus der linken Tabelle

Der LEFT JOIN (auch LEFT OUTER JOIN) gibt alle Zeilen der linken Tabelle zurück. Für Zeilen ohne Treffer in der rechten Tabelle werden die rechten Spalten mit NULL gefüllt:

SELECT k.name, b.artikel
FROM kunden k
LEFT JOIN bestellungen b ON k.id = b.kunde_id;

5) RIGHT JOIN – Spiegelbild von LEFT JOIN

Der RIGHT JOIN ist das Spiegelbild: alle Zeilen der rechten Tabelle, links mit NULL gefüllt wenn nötig:

SELECT k.name, b.artikel
FROM kunden k
RIGHT JOIN bestellungen b ON k.id = b.kunde_id;

In der Praxis sieht man RIGHT JOIN selten. Die meisten Entwickler schreiben den JOIN um (Tabellen tauschen und LEFT JOIN nehmen), weil das natürlicher zu lesen ist. Funktional sind beide gleichwertig.

6) FULL OUTER JOIN – alle Zeilen aus beiden Tabellen

Der FULL OUTER JOIN kombiniert LEFT und RIGHT JOIN: alle Zeilen aus beiden Tabellen, fehlende Matches als NULL:

SELECT k.name, b.artikel
FROM kunden k
FULL OUTER JOIN bestellungen b ON k.id = b.kunde_id;

7) FULL OUTER JOIN in MySQL nachbauen

Da MySQL keinen FULL OUTER JOIN kennt, muss man ihn aus LEFT JOIN und RIGHT JOIN per UNION zusammensetzen:

SELECT k.name, b.artikel
FROM kunden k
LEFT JOIN bestellungen b ON k.id = b.kunde_id
UNION
SELECT k.name, b.artikel
FROM kunden k
RIGHT JOIN bestellungen b ON k.id = b.kunde_id;

UNION entfernt Duplikate automatisch. Wenn du Duplikate behalten möchtest, nimm UNION ALL. Das ist allerdings selten gewünscht.

8) CROSS JOIN – das kartesische Produkt

Der CROSS JOIN kombiniert jede Zeile der ersten Tabelle mit jeder Zeile der zweiten – ohne Bedingung. Das Ergebnis hat die Größe n × m:

SELECT k.name, b.artikel
FROM kunden k
CROSS JOIN bestellungen b;

Wann ist das sinnvoll? Eher selten – aber doch nützlich, z. B. um jede mögliche Kombination zu erzeugen (Größe × Farbe für Produktvarianten, Datum × Filiale für Reporting-Zeilen, jeder Wochentag × jeder Mitarbeiter für Schichtplanung).

9) SELF JOIN – eine Tabelle mit sich selbst

Manchmal willst du Zeilen einer Tabelle mit anderen Zeilen derselben Tabelle verknüpfen. Klassisches Beispiel: eine Mitarbeiter-Tabelle, in der jeder Mitarbeiter einen Vorgesetzten hat (der wiederum ein Mitarbeiter ist):

Um zu jedem Mitarbeiter den Namen des Vorgesetzten anzuzeigen, joinst du die Tabelle mit sich selbst – über zwei verschiedene Aliase:

SELECT m.name AS mitarbeiter, v.name AS vorgesetzter
FROM mitarbeiter m
LEFT JOIN mitarbeiter v ON m.vorgesetzter_id = v.id;

Weitere typische SELF-JOIN-Anwendungen:

• Hierarchien (Organigramm, Kategorien-Bäume, Kommentare mit Antworten)
• Vergleich zweier Zeilen in derselben Tabelle („Welche Produkte sind teurer als andere derselben Kategorie?")
• Paare finden („Welche Mitarbeiter teilen sich denselben Vorgesetzten?")

10) JOIN-Bedingungen: ON, USING, NATURAL JOIN

Du kennst die normale ON-Bedingung. Es gibt zwei abkürzende Schreibweisen, die du in Prüfungsaufgaben oder fremdem Code sehen kannst:

-- ON: explizit, am häufigsten verwendet
SELECT * FROM a JOIN b ON a.id = b.a_id;

-- USING: kurz, wenn Spalten gleich heißen
SELECT * FROM a JOIN b USING (id);

-- NATURAL JOIN: automatisch über alle gleichnamigen Spalten
SELECT * FROM a NATURAL JOIN b;

Wann was?

• ON: immer sicher, funktioniert mit beliebigen Bedingungen (auch >, <, BETWEEN). Standard-Empfehlung.
• USING: gut lesbar, wenn die Spalten in beiden Tabellen identisch heißen (typisch: id, kunde_id). Kommt aus dem SQL-Standard, von vielen DBs unterstützt.
• NATURAL JOIN: vermeiden. Verknüpft automatisch über alle gleichnamigen Spalten – wenn jemand später eine Spalte umbenennt, ändert sich die Bedeutung der Abfrage, ohne Vorwarnung. Sehr fehleranfällig.

11) Mehrere Tabellen kombinieren

JOINs lassen sich beliebig verketten. Stell dir vor, wir haben zusätzlich eine Tabelle artikel mit Preis und Kategorie und wollen eine vollständige Auswertung:

SELECT k.name, b.id AS bestellung, a.bezeichnung, a.preis
FROM kunden k
INNER JOIN bestellungen b ON k.id = b.kunde_id
INNER JOIN artikel a    ON b.artikel_id = a.id
WHERE a.preis > 100
ORDER BY k.name, a.preis DESC;

Die JOINs werden von links nach rechts ausgeführt – aber die Datenbank kann den Plan optimieren (Reihenfolge ändern, Indizes nutzen). Wichtig für dich: jeder JOIN braucht eine eigene ON-Klausel, sonst entsteht ein versehentliches kartesisches Produkt.

12) JOIN vs. Subquery – wann was?

Vieles, was per JOIN geht, lässt sich auch per Subquery formulieren. Faustregel:

• JOIN, wenn du Spalten aus beiden Tabellen im Ergebnis brauchst
• Subquery, wenn du nur in einer Tabelle filtern willst (WHERE x IN (SELECT …))
• EXISTS-Subquery, wenn du nur prüfen willst, ob es überhaupt einen Treffer gibt – oft schneller als IN

Moderne Optimizer wandeln beide Varianten oft in denselben Ausführungsplan um. Du solltest aber wissen, dass es Alternativen gibt. Mehr dazu in L2 (Subqueries).

13) Häufige Fehler bei JOINs

Typische Stolperfallen in Klausuren und Praxis:

• WHERE statt ON bei OUTER JOINs: LEFT JOIN … WHERE b.spalte = 'x' filtert die NULL-Zeilen wieder weg und macht den OUTER JOIN faktisch zum INNER JOIN. Die Bedingung gehört in ON.
• Mehrdeutige Spalten: wenn beide Tabellen eine Spalte id haben, brauchst du in SELECT einen Tabellen-Präfix (k.id statt nur id).
• Vergessene Aliase beim SELF JOIN: ohne Aliase wird die Abfrage syntaktisch falsch.
• NULL-Falle: NULL = NULL ergibt nicht TRUE, sondern UNKNOWN. JOINs auf Spalten mit NULL-Werten verlieren diese Zeilen still.
• Versehentliches kartesisches Produkt: vergessene ON-Bedingung führt zu Millionen unsinniger Zeilen.
• Reihenfolge ignoriert: bei LEFT/RIGHT JOIN ist die Reihenfolge der Tabellen entscheidend, beim INNER/FULL OUTER/CROSS nicht.

14) Performance-Hinweise

JOINs sind teuer, je nach Tabellengröße. Ein paar grundlegende Hinweise (Details in L8 Indizes & Query-Optimierung):

• Indizes auf JOIN-Spalten beschleunigen massiv. kunde_id in bestellungen sollte indiziert sein.
• Filter früh anwenden: ein WHERE, das eine Tabelle vorab kleiner macht, reduziert die JOIN-Last.
• CROSS JOIN nur auf kleinen Tabellen. n × m wächst quadratisch.
• SELECT * vermeiden: nur die wirklich benötigten Spalten holen.

Zusammenfassung

SQL kennt sechs wichtige JOIN-Typen: INNER JOIN (Schnittmenge), LEFT/RIGHT JOIN (alle Zeilen einer Seite, fehlende Matches als NULL), FULL OUTER JOIN (alle Zeilen beider Seiten, nicht in MySQL), CROSS JOIN (kartesisches Produkt) und SELF JOIN (Tabelle mit sich selbst, über Aliase). Die JOIN-Bedingung steht in ON; alternativ USING bei gleichnamigen Spalten, NATURAL JOIN sollte vermieden werden. Wichtigster Fehler bei OUTER JOINs: Filter gehören in die ON-Klausel, nicht in WHERE – sonst werden die NULL-Zeilen wieder weggefiltert.