JOINs

Hasta ahora consultaste una tabla a la vez. Pero la información útil casi siempre está repartida: el pedido tiene el cliente_id, y el nombre del cliente está en otra tabla. Los JOINs combinan tablas usando sus claves. Es el tema que separa a quien "sabe un poco de SQL" de quien realmente lo domina, así que aquí lo veremos con diagramas y resultados de cada tipo.

Concepto

Un JOIN es como unir dos listas por un dato en común. Tienes una lista de pedidos con número de cliente y una libreta de clientes con su nombre; para cada pedido buscas al cliente con ese número y pegas la información en la misma fila.

txt

pedidos                            clientes
┌────┬────────────┐               ┌────┬─────────────┐
│ id │ cliente_id │──── busca ───►│ id │ nombre      │
├────┼────────────┤               ├────┼─────────────┤
│ 1  │ 1          │               │ 1  │ Ana López   │
│ 2  │ 2          │               │ 2  │ Carlos Ruiz │
└────┴────────────┘               └────┴─────────────┘
                    resultado
        ┌───────────┬────────────┬─────────────┐
        │ pedido_id │ cliente_id │ nombre      │
        ├───────────┼────────────┼─────────────┤
        │ 1         │ 1          │ Ana López   │
        │ 2         │ 2          │ Carlos Ruiz │
        └───────────┴────────────┴─────────────┘

Sintaxis general:

sql

SELECT columnas
FROM tabla_a
[INNER | LEFT | RIGHT | FULL] JOIN tabla_b
  ON tabla_a.columna = tabla_b.columna;

Los tipos de JOIN de un vistazo

txt

     INNER JOIN             LEFT JOIN             RIGHT JOIN            FULL JOIN
    ┌───┐ ┌───┐           ┌───┐ ┌───┐           ┌───┐ ┌───┐           ┌───┐ ┌───┐
    │ A ├█┤ B │           │███├█┤ B │           │ A ├█┤███│           │███├█┤███│
    └───┘ └───┘           └───┘ └───┘           └───┘ └───┘           └───┘ └───┘
  solo coincidencias    todo A + coincid.     todo B + coincid.      todo A y todo B

Tipo	Devuelve	Si no hay pareja
`INNER JOIN`	Solo filas con coincidencia en ambas tablas	Se descarta
`LEFT JOIN`	Todas las filas de la izquierda	Columnas de la derecha en NULL
`RIGHT JOIN`	Todas las filas de la derecha	Columnas de la izquierda en NULL
`FULL JOIN`	Todas las filas de ambas	NULL del lado que falte
`CROSS JOIN`	Todas las combinaciones posibles	—

Recuerda los "casos especiales" de nuestros datos: el Cable USB-C no tiene categoría, la categoría Deportes no tiene productos y Lucía no tiene pedidos. Con ellos verás la diferencia entre cada JOIN.

INNER JOIN

sql

SELECT p.nombre AS producto, c.nombre AS categoria, p.precio
FROM productos p
INNER JOIN categorias c ON p.categoria_id = c.id
ORDER BY c.nombre, p.nombre;

producto	categoria	precio
Audífonos Bluetooth	Electrónica	899.00
Monitor 24 pulgadas	Electrónica	3499.00
Teclado mecánico	Electrónica	1250.00
Lámpara de escritorio	Hogar	459.00
Taza térmica	Hogar	199.00
Cien años de soledad	Libros	289.00
Libro Aprende SQL	Libros	349.00

Son 7 filas: el Cable USB-C desaparece (no tiene categoría con la cual coincidir) y Deportes tampoco aparece (ningún producto la referencia).

Detalles de sintaxis:

productos p define un alias de tabla: escribes p.nombre en lugar de productos.nombre.
Cuando dos tablas tienen columnas con el mismo nombre (nombre, id), debes indicar de qué tabla es cada una.
JOIN a secas equivale a INNER JOIN.

Buena práctica

Usa siempre la sintaxis JOIN ... ON. La forma antigua FROM a, b WHERE a.id = b.a_id funciona, pero mezcla las condiciones de unión con los filtros y si olvidas la condición obtienes un producto cartesiano gigante.

LEFT JOIN

Devuelve todas las filas de la tabla izquierda, tengan o no pareja.

sql

SELECT c.nombre AS categoria, p.nombre AS producto
FROM categorias c
LEFT JOIN productos p ON p.categoria_id = c.id
ORDER BY c.id, p.id;

categoria	producto
Electrónica	Audífonos Bluetooth
Electrónica	Teclado mecánico
Electrónica	Monitor 24 pulgadas
Libros	Libro Aprende SQL
Libros	Cien años de soledad
Hogar	Lámpara de escritorio
Hogar	Taza térmica
Deportes	NULL

Ahora Deportes sí aparece, con NULL en el producto.

Contar incluyendo los ceros

Caso real: "pedidos por cliente, incluidos los que no han comprado".

sql

SELECT cl.nombre, COUNT(pe.id) AS pedidos
FROM clientes cl
LEFT JOIN pedidos pe ON pe.cliente_id = cl.id
GROUP BY cl.id, cl.nombre
ORDER BY pedidos DESC, cl.nombre;

nombre	pedidos
Ana López	2
Carlos Ruiz	1
Jorge Díaz	1
María Pérez	1
Lucía Gómez	0

Truco clave: se usa COUNT(pe.id) y no COUNT(*). Para Lucía la fila existe (con NULL en las columnas del pedido), así que COUNT(*) daría 1; COUNT(pe.id) ignora el NULL y da 0.

Anti-join: lo que NO tiene pareja

sql

-- Clientes que nunca han hecho un pedido
SELECT cl.nombre, cl.email
FROM clientes cl
LEFT JOIN pedidos pe ON pe.cliente_id = cl.id
WHERE pe.id IS NULL;

nombre	email
Lucía Gómez	lucia@correo.com

Muy útil para campañas de marketing ("clientes sin compras") o limpieza de datos ("categorías vacías").

Error común: filtrar la tabla derecha en el WHERE

sql

-- Intención: todos los clientes con sus pedidos ENTREGADOS (0 si no tienen)
SELECT cl.nombre, COUNT(pe.id) AS entregados
FROM clientes cl
LEFT JOIN pedidos pe ON pe.cliente_id = cl.id
WHERE pe.estado = 'entregado'          -- ¡convierte el LEFT en INNER!
GROUP BY cl.id, cl.nombre;

Solo salen Ana y Carlos: el WHERE elimina las filas con NULL. La condición sobre la tabla derecha va en el ON:

sql

SELECT cl.nombre, COUNT(pe.id) AS entregados
FROM clientes cl
LEFT JOIN pedidos pe ON pe.cliente_id = cl.id AND pe.estado = 'entregado'
GROUP BY cl.id, cl.nombre
ORDER BY cl.id;

nombre	entregados
Ana López	1
Carlos Ruiz	1
María Pérez	0
Jorge Díaz	0
Lucía Gómez	0

RIGHT JOIN

Es un LEFT JOIN al revés: conserva todas las filas de la tabla derecha.

sql

SELECT p.nombre AS producto, c.nombre AS categoria
FROM productos p
RIGHT JOIN categorias c ON p.categoria_id = c.id
ORDER BY c.id;

Da el mismo resultado que el LEFT JOIN de categorías de arriba (Deportes con producto NULL). En la práctica casi todo el mundo usa LEFT JOIN y acomoda el orden de las tablas, porque se lee más natural.

FULL OUTER JOIN

Conserva todas las filas de ambas tablas.

sql

-- PostgreSQL, SQL Server y SQLite 3.39+
SELECT p.nombre AS producto, c.nombre AS categoria
FROM productos p
FULL OUTER JOIN categorias c ON p.categoria_id = c.id
ORDER BY c.id, p.id;

producto	categoria
Audífonos Bluetooth	Electrónica
Teclado mecánico	Electrónica
Monitor 24 pulgadas	Electrónica
Libro Aprende SQL	Libros
Cien años de soledad	Libros
Lámpara de escritorio	Hogar
Taza térmica	Hogar
NULL	Deportes
Cable USB-C	NULL

Aparecen ambos casos especiales: Deportes sin producto y el Cable sin categoría.

Emulación en MySQL

MySQL no tiene FULL JOIN. Se emula uniendo un LEFT y un RIGHT con UNION (que elimina duplicados):

sql

SELECT p.nombre AS producto, c.nombre AS categoria
FROM productos p
LEFT JOIN categorias c ON p.categoria_id = c.id
UNION
SELECT p.nombre, c.nombre
FROM productos p
RIGHT JOIN categorias c ON p.categoria_id = c.id;

UNION vs UNION ALL

UNION junta los resultados de dos consultas y elimina filas repetidas. UNION ALL las conserva (y es más rápido). Ambas consultas deben tener el mismo número de columnas con tipos compatibles.

CROSS JOIN

Combina cada fila de una tabla con cada fila de la otra (producto cartesiano). Si una tabla tiene 3 filas y la otra 4, salen 12.

sql

-- Generar todas las variantes de una playera
CREATE TABLE tallas  (talla VARCHAR(5));
CREATE TABLE colores (color VARCHAR(20));
INSERT INTO tallas  VALUES ('CH'), ('M'), ('G');
INSERT INTO colores VALUES ('Negro'), ('Blanco');

SELECT t.talla, c.color
FROM tallas t
CROSS JOIN colores c
ORDER BY t.talla, c.color;

talla	color
CH	Blanco
CH	Negro
G	Blanco
G	Negro
M	Blanco
M	Negro

Útil para generar combinaciones, calendarios o matrices de reportes. Peligroso por accidente: dos tablas de 10,000 filas generan 100 millones.

SELF JOIN: una tabla consigo misma

Se une una tabla con ella misma usando dos alias. Ejemplo: parejas de clientes que viven en la misma ciudad.

sql

SELECT a.nombre AS cliente_1, b.nombre AS cliente_2, a.ciudad
FROM clientes a
JOIN clientes b
  ON a.ciudad = b.ciudad
 AND a.id < b.id;          -- evita (Ana, Ana) y parejas repetidas (Jorge, Ana)

cliente_1	cliente_2	ciudad
Ana López	Jorge Díaz	Ciudad de México

El uso más común del self join es con jerarquías: una tabla empleados con columna jefe_id que apunta a otro empleado.

sql

CREATE TABLE empleados (
  id INT PRIMARY KEY,
  nombre VARCHAR(100) NOT NULL,
  jefe_id INT NULL,
  FOREIGN KEY (jefe_id) REFERENCES empleados(id)
);
INSERT INTO empleados VALUES
  (1, 'Laura (Directora)', NULL),
  (2, 'Mario (Ventas)', 1),
  (3, 'Sofía (Sistemas)', 1),
  (4, 'Iván (Vendedor)', 2);

SELECT e.nombre AS empleado, j.nombre AS jefe
FROM empleados e
LEFT JOIN empleados j ON e.jefe_id = j.id
ORDER BY e.id;

empleado	jefe
Laura (Directora)	NULL
Mario (Ventas)	Laura (Directora)
Sofía (Sistemas)	Laura (Directora)
Iván (Vendedor)	Mario (Ventas)

Unir más de dos tablas

Los JOINs se encadenan. El detalle completo de cada pedido necesita cuatro tablas:

txt

clientes ◄── pedidos ◄── detalle_pedido ──► productos

sql

SELECT
  pe.id                              AS pedido,
  pe.fecha,
  cl.nombre                          AS cliente,
  pr.nombre                          AS producto,
  d.cantidad,
  d.precio_unitario,
  d.cantidad * d.precio_unitario     AS subtotal
FROM pedidos pe
JOIN clientes cl       ON cl.id = pe.cliente_id
JOIN detalle_pedido d  ON d.pedido_id = pe.id
JOIN productos pr      ON pr.id = d.producto_id
ORDER BY pe.id, pr.nombre;

pedido	fecha	cliente	producto	cantidad	precio_unitario	subtotal
1	2024-05-02	Ana López	Audífonos Bluetooth	1	899.00	899.00
1	2024-05-02	Ana López	Libro Aprende SQL	2	349.00	698.00
2	2024-05-10	Carlos Ruiz	Taza térmica	3	199.00	597.00
2	2024-05-10	Carlos Ruiz	Teclado mecánico	1	1250.00	1250.00
3	2024-06-01	Ana López	Monitor 24 pulgadas	1	3499.00	3499.00
4	2024-06-15	María Pérez	Cien años de soledad	1	289.00	289.00
4	2024-06-15	María Pérez	Lámpara de escritorio	1	459.00	459.00
4	2024-06-15	María Pérez	Taza térmica	2	199.00	398.00
5	2024-06-20	Jorge Díaz	Audífonos Bluetooth	1	899.00	899.00

JOIN + GROUP BY: cuánto ha gastado cada cliente

sql

SELECT
  cl.nombre,
  COUNT(DISTINCT pe.id)                          AS pedidos,
  COALESCE(SUM(d.cantidad * d.precio_unitario), 0) AS total_gastado
FROM clientes cl
LEFT JOIN pedidos pe       ON pe.cliente_id = cl.id AND pe.estado <> 'cancelado'
LEFT JOIN detalle_pedido d ON d.pedido_id = pe.id
GROUP BY cl.id, cl.nombre
ORDER BY total_gastado DESC;

nombre	pedidos	total_gastado
Ana López	2	5096.00
Carlos Ruiz	1	1847.00
María Pérez	1	1146.00
Jorge Díaz	0	0
Lucía Gómez	0	0

COALESCE(..., 0) cambia el NULL de quien no compró por un 0. Jorge aparece con 0 porque su único pedido está cancelado.

Ventas por categoría

sql

SELECT
  COALESCE(c.nombre, 'Sin categoría')   AS categoria,
  SUM(d.cantidad)                        AS piezas,
  SUM(d.cantidad * d.precio_unitario)    AS ventas
FROM detalle_pedido d
JOIN pedidos pe      ON pe.id = d.pedido_id
JOIN productos pr    ON pr.id = d.producto_id
LEFT JOIN categorias c ON c.id = pr.categoria_id
WHERE pe.estado <> 'cancelado'
GROUP BY c.nombre
ORDER BY ventas DESC;

categoria	piezas	ventas
Electrónica	3	5648.00
Hogar	6	1454.00
Libros	3	987.00

USING y NATURAL JOIN

Si la columna se llama igual en ambas tablas puedes escribir JOIN tabla USING (columna). Evita NATURAL JOIN: une automáticamente por todas las columnas con el mismo nombre (como id o nombre) y produce resultados absurdos sin avisar.

Rendimiento

Las columnas que usas en el ON deben tener índice. Las PK ya lo tienen; en PostgreSQL las FK no se indexan solas (en MySQL/InnoDB sí). Lo verás en Índices y rendimiento.

Ejercicios

Lista cada pedido con el nombre y la ciudad del cliente.
Muestra todos los productos con el nombre de su categoría; si no tiene, muestra 'Sin categoría'.
¿Qué productos nunca se han vendido? (Pista: anti-join con detalle_pedido.)
Muestra el total de cada pedido junto al nombre del cliente y el estado, ordenado por total descendente.
Lista las categorías con el número de productos de cada una, incluidas las que tienen 0.

Ver solución

sql

-- 1
SELECT pe.id, pe.fecha, cl.nombre, cl.ciudad
FROM pedidos pe
JOIN clientes cl ON cl.id = pe.cliente_id
ORDER BY pe.id;

id	fecha	nombre	ciudad
1	2024-05-02	Ana López	Ciudad de México
2	2024-05-10	Carlos Ruiz	Guadalajara
3	2024-06-01	Ana López	Ciudad de México
4	2024-06-15	María Pérez	Monterrey
5	2024-06-20	Jorge Díaz	Ciudad de México

sql

-- 2
SELECT p.nombre, COALESCE(c.nombre, 'Sin categoría') AS categoria
FROM productos p
LEFT JOIN categorias c ON c.id = p.categoria_id
ORDER BY p.id;

-- 3
SELECT p.id, p.nombre
FROM productos p
LEFT JOIN detalle_pedido d ON d.producto_id = p.id
WHERE d.producto_id IS NULL;

id	nombre
8	Cable USB-C

sql

-- 4
SELECT pe.id, cl.nombre, pe.estado,
       SUM(d.cantidad * d.precio_unitario) AS total
FROM pedidos pe
JOIN clientes cl      ON cl.id = pe.cliente_id
JOIN detalle_pedido d ON d.pedido_id = pe.id
GROUP BY pe.id, cl.nombre, pe.estado
ORDER BY total DESC;

id	nombre	estado	total
3	Ana López	enviado	3499.00
2	Carlos Ruiz	entregado	1847.00
1	Ana López	entregado	1597.00
4	María Pérez	pendiente	1146.00
5	Jorge Díaz	cancelado	899.00

sql

-- 5
SELECT c.nombre, COUNT(p.id) AS productos
FROM categorias c
LEFT JOIN productos p ON p.categoria_id = c.id
GROUP BY c.id, c.nombre
ORDER BY c.id;

nombre	productos
Electrónica	3
Libros	2
Hogar	2
Deportes	0

Resumen

INNER JOIN devuelve solo filas con pareja; LEFT JOIN conserva toda la tabla izquierda.
RIGHT JOIN es el espejo del LEFT; FULL JOIN conserva ambas (en MySQL se emula con UNION).
CROSS JOIN genera todas las combinaciones; el SELF JOIN une una tabla consigo misma (jerarquías).
Anti-join: LEFT JOIN ... WHERE derecha.id IS NULL encuentra lo que no tiene pareja.
Con LEFT JOIN usa COUNT(columna_derecha) y pon los filtros de la tabla derecha en el ON.
Encadena JOINs para reconstruir la información completa (cliente → pedido → detalle → producto).

JOINs ​

Concepto ​

Los tipos de JOIN de un vistazo ​

INNER JOIN ​

LEFT JOIN ​

Contar incluyendo los ceros ​

Anti-join: lo que NO tiene pareja ​

RIGHT JOIN ​

FULL OUTER JOIN ​

Emulación en MySQL ​

CROSS JOIN ​

SELF JOIN: una tabla consigo misma ​

Unir más de dos tablas ​

JOIN + GROUP BY: cuánto ha gastado cada cliente ​

Ventas por categoría ​

USING y NATURAL JOIN ​

Ejercicios ​

Resumen ​