Union / Inner Join / Left Outer Join 
Bei einem Union werden die Daten mehrerer Provider zusammengefasst, wodurch die Vereinigungsmenge der beteiligten Daten gebildet wird. Es werden also alle Werte zusammengeführt.
Bei einem Join werden zwei Tabellen unter bestimmten Kriterien zusammengeführt. Sie können zwischen Inner Join und Left Outer Join wählen.
Der Inner Join führt Datensätze aus den beiden Tabelle genau dann zusammen, wenn die angegebenen Kriterien alle erfüllt sind. Ist eines oder mehrere der Kriterien nicht erfüllt, so entsteht kein Datensatz in der Ergebnismenge.
Der Left Outer Join nimmt alle Werte der „linken” Tabelle und kombiniert sie mit den Werten der „rechten“ Tabelle, die die Kriterien erfüllen. Die Werte der linken Tabelle werden alle in die Ergebnismenge genommen, auch wenn sie die Kriterien nicht erfüllen. Wenn die linke Tabelle eine Zeile zurückgibt und die rechte Tabelle mehr als eine passende Zeile dazu zurückgibt, dann werden die Werte der linken Tabelle für jede Zeile der rechten Tabelle wiederholt.
Vergleich Inner Join mit Left Outer Join
Wenn beispielsweise ein Produkt keiner Produktgruppe zugeordnet wurde, dann wird bei einem Inner Join dieses Produkt nicht angezeigt, bei einem Left Outer Join wird es angezeigt.
Kennzahlvervielfachung bei Joins
Wenn der per Join verknüpfte Provider z.B. ein Merkmal enthält, das in den per Union verbundenen Providern nicht enthalten ist, dann kann es zu einer Vervielfachung von Kennzahlen kommen, und somit zu falschen Query-Ergebnissen.
Für weitere Beispiele siehe: “What's New with SAP NetWeaver BW 7.30 and BW Accelerator 7.20” unter der Internetadresse http://www.sdn.sap.com/irj/sdn/bwa?rid=/library/uuid/70950003-f7ef-2d10-b1bc-ee483800b25c
Beispiel:
In den per Union verbundenen InfoCubes ist das Merkmal Vertriebsweg und die Kennzahl verkaufte Menge enthalten, aber nicht das Merkmal Produkt. Per Join kommt nun noch das Merkmal Produkt dazu. Pro Produkt wird nun in der Ergebnismenge der Gesamtwert für die verkaufte Menge angezeigt, da nicht definiert ist, wie viel davon auf jedes Produkt umzulegen ist. Die verkaufte Menge wird dadurch vervielfacht und es entsteht ein falsches Ergebnis.
Die InfoCubes enthalten fogende Datensätze:
Das Ergebnis des Unions ist:
Das Ergebnis des Joins ist:
In der Query sieht es nun so aus, als wurden über Vertriebsweg 1 450 Laptops und 450 Tastaturen verkauft, in Wirklichkeit waren es insgesamt 450 Stück von beiden Produkten.
