Сложный sql запрос: Вложенные запросы (SQL Server) — SQL Server

Содержание

Примеры сложных запросов для выборки данных в СУБД MySQL

Всего лишь пару лет назад, в проектах, которые предусматривали работу с базами данных и построением статистики, основным изобилием используемых SQL-запросов, преобладало в основном множество запросов, ориентированных на стандартную выборку данных и нечасто можно было увидеть другие, которые безо всяких сомнений можно было бы отнести к “эксклюзиву”. Хотя сложность запроса и зависит от количества используемых таблиц, но если мы всего лишь возьмем и выведем данные полей трех или более таблиц имеющих стандартное объединение, то явная сложность такого запроса не выйдет за пределы стандартной.

В данной статье по мере возможности будут рассматриваться те запросы, примеры которых мне найти не удалось и которые, по моему мнению, не относятся к классу простых.

Сравнение данных за две даты

Хотя данная статистика из рода задач довольно редко встречаемых, но все-таки необходимость в ее получении иногда существует. И получить такую статистику ничуть не сложнее других.

Работать мы будем с двумя таблицами, структура которых представлена ниже:

Структура таблицы products


CREATE TABLE IF NOT EXISTS `products` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `ShopID` int(11) NOT NULL,
  `Name` varchar(150) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=10 ;

Структура таблицы statistics


CREATE TABLE IF NOT EXISTS `statistics` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `ProductID` bigint(20) NOT NULL,
  `Orders` int(11) NOT NULL,
  `Date` date NOT NULL DEFAULT '0000-00-00',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `ProductID` (`ProductID`)
) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=20 ;

Дело в том, что стандарт языка SQL допускает использование вложенных запросов везде, где разрешается использование ссылок на таблицы. Здесь вместо явно указанных таблиц, благодаря использованию псевдонимов, будут применяться результирующие таблицы вложенных запросов с имеющейся связью

один – к – одному. Результатом каждой результирующей таблицы будут данные о количестве произведенных заказов некоего товара за определенную дату, полученные путем выполнения запроса на выборку данных из таблицы statistics по требуемым критериям. Иными словами мы свяжем таблицу statistics саму с собой. Пример запроса:


SELECT stat1.Name, stat1.Orders, stat1.Date, stat2.Orders, stat2.Date FROM 
(SELECT statistics.ProductID, products.Name, statistics.Orders, statistics.Date 
FROM products JOIN statistics ON products.id = statistics.ProductID WHERE 
DATE(statistics.date) = '2014-09-04') AS stat1 JOIN (SELECT statistics.ProductID, 
statistics.Orders, statistics.Date FROM statistics WHERE DATE(statistics.date) = 
'2014-09-12') AS stat2 ON stat1.ProductID = stat2.ProductID

В итоге имеем такой результат:


+------------------------+----------+------------+----------+------------+
| Name                   | Orders1  | Date1      | Orders2  | Date2      |
+------------------------+----------+------------+----------+------------+
| Процессоры Pentium II  |        1 | 2014-09-04 |        1 | 2014-09-12 |
| Процессоры Pentium III |        1 | 2014-09-04 |       10 | 2014-09-12 |
| Оптическая мышь Atech  |       10 | 2014-09-04 |        3 | 2014-09-12 |
| DVD-R                  |        2 | 2014-09-04 |        5 | 2014-09-12 |
| DVD-RW                 |       22 | 2014-09-04 |       18 | 2014-09-12 |
| Клавиатура MS 101      |        5 | 2014-09-04 |        1 | 2014-09-12 |
| SDRAM II               |       26 | 2014-09-04 |       12 | 2014-09-12 |
| Flash RAM 8Gb          |        8 | 2014-09-04 |        7 | 2014-09-12 |
| Flash RAM 4Gb          |       18 | 2014-09-04 |       30 | 2014-09-12 |
+------------------------+----------+------------+----------+------------+

Подстановка нескольких значений из другой таблицы

Необходимость в данном запросе не является повседневной, но возникает не совсем уж и редко. Самый распространенный пример, это обычная сетевая игра. Где создается сессия на два игрока. Соответственно в таблице с данными об играх имеются два поля с идентификаторами зарегистрированных игроков. Для того чтобы вывести информацию об имеющихся играх, мы не можем обойтись стандартным объединением таблицы с данными об игроках и таблицы об имеющихся играх. Так как мы имеем два поля с идентификаторами неких игроков. Но мы можем обратиться опять за помощью к псевдонимам таблиц.

Демонстрация данного запроса будет происходить на другом примере, а не на примере сетевой игры. Это чтобы не создавать заново все необходимые таблицы. В качестве данных возьмем таблицу products из примера “сравнение данных за две даты” и создадим еще одну недостающую таблицу replace_com, структура которой представлена ниже:


CREATE TABLE IF NOT EXISTS `replace_com` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `sProductID` int(11) NOT NULL,
  `rProductID` int(11) NOT NULL,
  `Date` date NOT NULL DEFAULT '0000-00-00',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `sProductID` (`sProductID`,`rProductID`)
) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=4 ;

Предположим, что у нас есть некий компьютерный салон и мы проводим модификации некоторых компьютерных составляющих, а все операции по замене комплектующих заносим в базу данных. В таблице replace_com интересующими нас полями являются: sProductID и rProductID. Где sProductID – идентификатор заменяемого модуля, а rProductID – идентификатор заменяющего модуля. Запрос, реализующий вывод данных о совершенных операциях выглядит следующим образом:


SELECT sProducts.Name AS sProduct, rProducts.Name AS rProduct, 
replace_com.Date FROM replace_com JOIN products AS sProducts ON 
sProducts.id = replace_com.sProductID JOIN products AS rProducts ON 
rProducts.id = replace_com.rProductID

Результирующая таблица данных:


+-----------------------+------------------------+------------+
| sProduct              | rProduct               | Date       |
+-----------------------+------------------------+------------+
| Процессоры Pentium II | Процессоры Pentium III | 2014-09-15 |
| Flash RAM 4Gb         | Flash RAM 8Gb          | 2014-09-17 |
| DVD-R                 | DVD-RW                 | 2014-09-18 |
+-----------------------+------------------------+------------+

Вывод статистики с накоплением по дате

Предположим, что у нас имеется склад с некими товарами. Товары периодически поступают, и нам бы хотелось видеть в отчете остатки товаров по дням. Поскольку данные о наличии товаров необходимо накапливать, то мы введем пользовательскую переменную. Но есть одно небольшое “но”. Мы не можем использовать в запросе переменные пользователя и группировку данных одновременно (вернее можем, но в итоге получим, не то, что ожидаем), но мы можем использовать вложенный запрос, вместо явно указанной таблицы. Данные в таблице будут предварительно сгруппированы по дате. И уже затем на основе этих данных мы произведем расчет статистики с накоплением.

На первом этапе требуется установить переменную и присвоить ей нулевое значение:


SET @cvalue = 0

В следующем запросе, мы созданную ранее переменную и применим:


SELECT products.Name AS Name, (@cvalue := @cvalue + Orders) as Orders, 
Date FROM (SELECT ProductID AS ProductID, SUM(Orders) AS Orders, 
DATE(date) AS Date FROM statistics WHERE ProductID = '1' GROUP BY date) 
AS statistics JOIN products ON statistics.ProductID = products.id

Итоговый отчет:


+-----------------------+--------+------------+
| Name                  | Orders | Date       |
+-----------------------+--------+------------+
| Процессоры Pentium II |      1 | 2014-09-04 |
| Процессоры Pentium II |      2 | 2014-09-12 |
| Процессоры Pentium II |      4 | 2014-09-14 |
| Процессоры Pentium II |      6 | 2014-09-15 |
+-----------------------+--------+------------+

Получить используемую в примерах базу данных можно здесь.

SQL сложный запрос к одной таблице



Там есть стол:

event |id |timestamp
---------------------
event1|001|21-03-15
event2|001|22-03-15
event1|002|23-03-15
event2|002|24-03-15

Каким должен быть запрос на отображение результата:

id |event1  |event2  |
----------------------
001|21-03-15|22-03-15|
002|23-03-15|24-03-15|

Я думаю , что вам сначала нужно сделать выбор уникальных id :

SELECT id FROM test GROUP BY id;

А потом что-то вроде этого:

SELECT timestamp
FROM   ... 
WHERE id IN (SELECT id FROM test GROUP BY id) AND event='event1';

События известны заранее ('event1', 'event2') . Если есть повторяющиеся события под одним идентификатором, с разными или одинаковыми timestamp, добавьте столбцы к результату, например:

id |event1  |event2  |event1  |event2  |
----------------------------------------
001|21-03-15|22-03-15|23-03-15|23-03-15|
002|23-03-15|24-03-15|NULL    |NULL    |
mysql sql crosstab
Поделиться Источник venom1_     06 декабря 2015 в 11:37

3 ответа


  • Linq SQL присоединяйтесь к одной таблице с группой и суммой

    Я просмотрел StackOverflow и попробовал кое-что из нескольких постов, но полностью застрял. В основном у меня есть запрос ниже (проверенный в LinqPad), который для значений sum дает мне одно и то же значение дважды. То, что я на самом деле хочу, — это присоединиться к одной и той же таблице,…

  • Сложный SQL запрос JOIN и WHERE

    У меня есть таблица, где мне нужно получить контакты. Поэтому я использую сложный запрос, чтобы получить все контакты из моей таблицы sms. Однако он должен подсчитывать только записи для предоставленного поля imei, но мой запрос продолжает возвращать все подсчеты для конкретного контакта. Ниже…



1

Вы ищете простой трюк «pivot» или «crosstab»:

SELECT id
     , min(CASE event WHEN 'event1' THEN timestamp END) AS event1
     , min(CASE event WHEN 'event2' THEN timestamp END) AS event2
FROM   test
GROUP  BY id
ORDER  BY id;

SQL Fiddle.

Поделиться Erwin Brandstetter     06 декабря 2015 в 12:48



1

Я нашел решение, запрос выглядит так:

SELECT A.id,GROUP_CONCAT(B.timestamp) AS event1, GROUP_CONCAT(C.timestamp) AS event2 FROM (select distinct id from test) A
   LEFT JOIN test B ON B.id=A.id and B.event='event1'
   LEFT JOIN test C ON C.id=A.id and C.event='event2' GROUP BY A.id

Поделиться venom1_     06 декабря 2015 в 16:59



0

Вы можете объединить записи, имеющие event1 , с записями, имеющими event2 :

SELECT t1.id as id, t1.timestamp as event1, t2.timestamp as event2 
FROM test t1 LEFT JOIN test t2
    ON t1.id = t2.id AND t1.event = 'event1' and t2.event = 'event2'

Запрос предполагает , что у вас всегда есть event1, поэтому было использовано ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ.

Если вам нужно обрабатывать случаи, когда доступно только event2 , вы можете эмулировать ПОЛНОЕ ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ, как описано в разделе Полное внешнее соединение в MySQL

Поделиться dotnetom     06 декабря 2015 в 11:41


Похожие вопросы:


Hibernate сложный запрос

Я пытаюсь выполнить запрос к базе данных MySQL. Запрос довольно сложный, он имеет 5 внутренних соединений, включая 1 соединение с самим собой, и возвращает 3 части информации из 2 разных таблиц. Мы…


Сложный Запрос SQL

Я пытаюсь сделать запрос sql, следуя этим правилам: в основном у меня есть 2 родительские таблицы, A и B. В подчиненной таблице называется C и есть ребенок по имени Д. когда я выбираю значение из B,…


Сложный запрос SQL (сумма записей)

Мне интересно, может ли что-то подобное быть реализовано в запросе SQL. Допустим у меня есть эти таблицы: Заказы На Стол id tax 01 800 02 255 Таблица DetailOrders id price itemName 01 700 Book 01…


Linq SQL присоединяйтесь к одной таблице с группой и суммой

Я просмотрел StackOverflow и попробовал кое-что из нескольких постов, но полностью застрял. В основном у меня есть запрос ниже (проверенный в LinqPad), который для значений sum дает мне одно и то же…


Сложный SQL запрос JOIN и WHERE

У меня есть таблица, где мне нужно получить контакты. 8 | v 1 +————-+ | values | +————-+ | value | | product_id | | property_id |…


Сложный запрос DELETE SQL

Мне нужно сделать запрос SQL, который будет DELETE записью в таблице album , только если подписанный клиент соответствует этим требованиям: // Variables as a demonstration const signedClientId = 1;…


Как присоединиться к одной и той же таблице в sql?

Я хотел бы, чтобы столбец cateogry таблицы A присоединился к таблице B. Как написать соединение в одной таблице? Вот сценарий sql для таблицы A select code_id, code_desc category FROM t_setup_code…


Сложный запрос SQL к Linq

Мне нужно преобразовать следующий сложный запрос sql в Linq в C#: Select Empleador.NombreComercial as Empresa, Vacante.Puesto as Vacante, Vacante.Actividades, COUNT(Vacante.CveVacante) as Visitas…

Вложенные запросы SQL — CodeTown.ru

Здравствуйте, уважаемые читатели! В этой статье мы поговорим о том, что такое вложенные запросы в SQL. Традиционно, рассмотрим несколько примеров с той базой данных, которую создавали в первых статьях.

Введение

Итак, само название говорит о том, что запрос во что-то вложен. Так вот, вложенный запрос в SQL означает, что запрос select выполняется в еще одном запросе select — на самом деле вложенность может быть и многоуровневой, то есть select в select в select и т.д.

Такие запросы обычно используются для получения данных из двух и более таблиц. Они нужны чтобы данные из разных таблиц можно было соотнести и по зависимости осуществить выборку. У вложенных запросов есть и недостаток — зачастую слишком долгое время работы занимает запрос, потому что идет большая нагрузка на сервер. Тем не менее, саму конструкцию необходимо знать и использовать при возможности.

Структура ранее созданных таблиц

Прежде чем перейдем к простому примеру, напомним структуру наших таблиц, с которыми будем работать:

  • Таблица Salespeople (продавцы):
snumsnamecitycomm
1КоловановМосква10
2ПетровТверь25
3ПлотниковМосква22
4КучеровСанкт-Петербург28
5МалкинСанкт-Петербург18
6ШипачевЧелябинск30
7МозякинОдинцово25
8ПроворовМосква25
  • Таблица Customers (покупатели):
сnumсnamecityratingsnum
1ДесновМосква906
2КрасновМосква957
3КирилловТверь963
4ЕрмолаевОбнинск983
5КолесниковСерпухов985
6ПушкинЧелябинск904
7ЛермонтовОдинцово851
8БелыйМосква893
9ЧудиновМосква962
10ЛосевОдинцово938
  • Таблица Orders (заказы)
onumamtodatecnumsnum
10011282016-01-0194
100218002016-04-10107
10033482017-04-0821
10045002016-06-0733
10054992017-12-0454
10063202016-03-0354
1007802017-09-0271
10087802016-03-0713
10095602017-10-0737
10109002016-01-0868

Основы вложенных запросов в SQL

Вывести сумму заказов и дату, которые проводил продавец с фамилией Колованов.

Начнем с такого примера и для начала вспомним, как бы делали этот запрос ранее: посмотрели бы в таблицу Salespeople, определили бы snum продавца Колыванова — он равен 1. И выполнили бы запрос SQL с помощью условия WHERE. Вот пример такого SQL запроса:

SELECT amt, odate
FROM orders 
WHERE snum = 1

Очевидно, какой будет вывод:

amtodate
3482017-04-08
802017-09-02

Такой запрос, очевидно, не очень универсален, если нам захочется выбрать тоже самое для другого продавца, то всегда придется определять его snum. А теперь посмотрим на вложенный запрос:

SELECT amt, odate
FROM orders
where snum = (SELECT snum
              FROM salespeople
              WHERE sname = 'Колованов')

В этом примере мы определяем с помощью вложенного запроса идентификатор snum по фамилии из таблицы salespeople, а затем, в таблице orders определяем по этому идентификатору нужные нам значения. Таким образом работают вложенные запросы SQL.

Рассмотрим еще один пример:
Показать уникальные номера и фамилии продавцов, которые провели сделки в 2016 году.

SELECT snum, sname
FROM salespeople
where snum IN (SELECT snum
              FROM orders
              WHERE YEAR(odate) = 2016)

Этот SQL запрос отличается тем, что вместо знака = здесь используется оператор IN. Его следует использовать в том случае, если вложенный подзапрос SQL возвращает несколько значений. То есть в запросе происходит проверка, содержится ли идентификатор snum из таблицы salespeople в массиве значений, который вернул вложенный запрос. Если содержится, то SQL выдаст фамилию этого продавца.

Получился такой результат:

snumsname
3Плотников
4Кучеров
7Мозякин
8Проворов

Вложенные запросы SQL с несколькими параметрами

Те примеры, которые мы уже рассмотрели, сравнивали в условии WHERE одно поле. Это конечно хорошо, но стоит отметить, что в SQL предусмотрена возможность сравнения сразу нескольких полей, то есть можно использовать вложенный запрос с несколькими параметрами.

Вывести пары покупателей и продавцов, которые осуществили сделку между собой в 2017 году.

Запрос чем то похож на предыдущий, только теперь мы добавляем еще одно поле для сравнения. Итоговый запрос SQL будет выглядеть таким образом:

SELECT cname as 'Покупатель', sname as 'Продавец'
FROM customers cus, salespeople sal
where (cus.cnum, sal.snum) IN (SELECT cnum, snum
              FROM orders
              WHERE YEAR(odate) = 2017)

Вывод запроса:

ПокупательПродавец
КрасновКолованов
КолесниковКучеров
ЛермонтовКолованов
КирилловМозякин

В этом примере мы сравниваем сразу два поля одновременно по идентификаторам. То есть из таблицы orders берутся те строки, которые удовлетворяют условию по 2017 году, затем вместо идентификаторов подставляются значение имен покупателей и продавцов.

На самом деле, такой запрос SQL используется крайне редко, обычно используют оператор INNER JOIN, о котором будет сказано в следующей статье.

Дополнительно скажем о конструкциях, которые использовались в этом запросе. Оператор as нужен для того, чтобы при выводе SQL показывал не имена полей, а то, что мы зададим. И после оператора FROM за именами таблиц стоят сокращения, которые потом используются — это псевдонимы. Псевдонимы можно называть любыми именами, в этом запросе они используются для явного определения поля, так как мы несколько раз обращаемся к одному и тому же полю, только из разных таблиц.

Примеры на вложенные запросы SQL

1.Напишите запрос, который бы использовал подзапрос для получения всех Заказов для покупателя с фамилией Краснов. Предположим, что вы не знаете номера этого покупателя, указываемого в поле cnum.

SELECT *
FROM orders
where cnum = (SELECT cnum
              FROM customers
              WHERE cname = 'Краснов')

2. Напишите запрос, который вывел бы имена и рейтинг всех покупателей, которые имеют Заказы, сумма которых выше средней.

SELECT cname, rating
FROM customers
where cnum IN (SELECT cnum
              FROM orders
              WHERE amt > (SELECT AVG(amt)
                          from orders))

3. Напишите запрос, который бы выбрал общую сумму всех приобретений в Заказах для каждого продавца, у которого эта общая сумма больше, чем сумма наибольшего Заказа в таблице.

SELECT snum, SUM(AMT) 
FROM orders 
GROUP BY snum 
HAVING SUM(amt) > (SELECT MAX(amt) 
                        FROM orders)

4. Напишите запрос, который бы использовал подзапрос для получения всех Заказов для покупателей проживающих в Москве.

SELECT *
FROM orders
where cnum IN (SELECT cnum
              FROM customers
              WHERE city =  'Москва')

5. Используя подзапрос определить дату заказа, имеющего максимальное значение суммы приобретений (вывести даты и суммы приобретений).

SELECT amt, odate
FROM orders
WHERE AMT = (SELECT MAX(AMT)
             FROM orders)

6. Определить покупателей, совершивших сделки с максимальной суммой приобретений.

SELECT cname
FROM customers
WHERE cnum IN (SELECT cnum
               FROM orders
               WHERE amt = (SELECT MAX(amt)
                            FROM orders))

Заключение

На этом сегодня все, мы познакомились с вложенными запросам в SQL. Очевидно, что это достаточно удобный и понятный способ получения данных из таблиц, но не всегда рационален с точки зрения скорости и нагрузки на сервер. Основные примеры, которые мы разобрали, действительно встречаются на практике языка SQL.

Поделиться ссылкой:

Похожее

Многотабличные запросы SQL — CodeTown.ru

Здравствуйте! До сих пор в нашем курсе мы разбирали упражнения, которые оперировали данными только из одной таблицы. Сегодня мы это исправим и научимся делать запросы сразу к нескольким таблицам в одной базе данных.

Введение

Итак, в прошлых статьях, например по оператору SELECT в SQL, мы прописывали что то похожее:

SELECT cname 
FROM customers;

На самом деле изначально в языке SQL было предписано указывать поле, которое хотим выбрать в явном виде, а именно так:

SELECT customers.cname 
FROM customers;

Мы указываем через оператор доступа «точка» то поле, которое нужно. С течением времени, SQL стал гораздо умнее и понятнее, и на данный момент он сам понимает из какой таблице мы хотим выбрать поля, если речь идет о запросах с одной таблицей.

Если же обращаться к данным из нескольких таблиц, то хорошим тоном будет указывать явно поля, так как иногда в таблицах могут содержаться поля с одинаковыми названиями, а это потенциальная ошибка.

В SQL для многотабличных запросов продумали объединение таблиц несколькими способами, о них мы и поговорим подробнее.

Объединение таблиц в SQL

Начнем с самого простого способа, в котором будем явно указывать поля и условия, при котором их нужно выводить. Вот пример:

Вывести попарно продавцов и покупателей из одного города.

Поскольку, нужно вывести попарно то придется перебрать все комбинации — SQL сделает это:

SELECT salespeople.sname, customers.cname, customers.city
FROM salespeople, customers
WHERE salespeople.city = customers.city
snamecnamecity
КоловановДесновМосква
ПлотниковДесновМосква
ПроворовДесновМосква
КоловановКрасновМосква
ПлотниковКрасновМосква
ПроворовКрасновМосква
ПетровКирилловТверь
ШипачевПушкинЧелябинск
МозякинЛермонтовОдинцово
КоловановБелыйМосква
ПлотниковБелыйМосква
ПроворовБелыйМосква
КоловановЧудиновМосква
ПлотниковЧудиновМосква
ПроворовЧудиновМосква
МозякинЛосевОдинцово

Это пример объединения таблиц с использованием явного определения полей. Такой запрос вполне понятен, но в будущем если будет возможность обойтись без префиксов, мы будем обходиться без них.

Объединение таблиц с помощью отношений

В SQL используются математические относительные выражения («=», «>»,»

Вывести пары продавец — покупатель, при условии, что у продавца комиссия ниже 20%, а у покупателя рейтинг ниже 90.

SELECT sname, comm, cname, rating 
FROM salespeople, customers
WHERE rating < 90 and comm < 20
snamecommcnamerating
Колованов10Лермонтов85
Малкин18Лермонтов85
Колованов10Белый89
Малкин18Белый89

В наших таблицах существует 2 продавца с комиссией ниже 20% и 2 покупателя с рейтингом ниже 90 — SQL вывел все возможные комбинации.

Очевидно, что сейчас такой запрос кажется не очень полезным и применимым. Но на самом деле такие запросы могут быть использованы при фильтрации каких либо полей в веб приложении или на сайте в форме поиска. Главное, нужно понять как можно взаимодействовать сразу с несколькими таблицами в SQL.

Примеры на многотабличные запросы в SQL

1. Напишите запрос, который бы вывел список номеров Заказов, сопровождающихся именем заказчика, который создавал эти Заказы.

SELECT onum, cname
FROM orders, customers
WHERE orders.cnum = customers.cnum

2. Напишите запрос, который бы выдавал имена продавца и заказчика для каждого Заказа после номера Заказов.

SELECT onum, cname, sname
FROM orders, customers, salespeople
WHERE orders.cnum = customers.cnum and orders.snum = salespeople.snum

3. Напишите запрос, который бы выводил всех заказчиков, обслуживаемых продавцом с комиссионными выше 12%. Выведите имя заказчика, имя продавца и ставку комиссионных продавца.

SELECT cname, sname, comm
FROM orders, customers, salespeople
WHERE orders.cnum = customers.cnum and orders.snum = salespeople.snum and salespeople.comm > 12

4. Напишите запрос, который вычислил бы сумму комиссионных продавца для каждого Заказа заказчика с оценкой выше 90.

SELECT onum, comm
FROM orders, customers, salespeople
WHERE orders.cnum = customers.cnum and orders.snum = salespeople.snum and rating > 90
GROUP BY onum

5. Напишите запрос, который бы выдавал имена продавцов и заказчиков, проживающих в одном и том же городе.

SELECT sname, cname, salespeople.city
FROM customers, salespeople, orders
WHERE orders.cnum = customers.cnum and orders.snum = salespeople.snum and salespeople.city = customers.city

6. Напишите запрос, который бы выдавал имена продавцов и заказчиков, проживающих в одном и том же городе и суммы их приобретений.

SELECT sname, cname, salespeople.city, amt
FROM customers, salespeople, orders
WHERE orders.cnum = customers.cnum and orders.snum = salespeople.snum and salespeople.city = customers.city

Заключение

На этом будем заканчивать — сегодня мы познакомились с многотабличными запросами в SQL. Теперь нас ждут все более интересные и сложные запросы, но это уже в следующих темах. Если у вас остались вопросы, то оставляйте их в комментариях.

Поделиться ссылкой:

Похожее

Сложные sql запросы примеры — Знай свой компьютер

Освойте бесплатно наиболее простой, быстрый и гибкий способ создавать адаптивные веб-сайты.

Дизайн лендинга

Создавайте дизайн любых сайтов – для себя и на заказ!

Популярное

  • Главная
  • ->
  • Материалы
  • ->
  • БД MySQL (сложные запросы, агрегатные функции, оценка производительности)

Reg.ru: домены и хостинг

Крупнейший регистратор и хостинг-провайдер в России.

Более 2 миллионов доменных имен на обслуживании.

Продвижение, почта для домена, решения для бизнеса.

Более 700 тыс. клиентов по всему миру уже сделали свой выбор.

Бесплатный Курс «Практика HTML5 и CSS3»

Освойте бесплатно пошаговый видеокурс

по основам адаптивной верстки

на HTML5 и CSS3 с полного нуля.

Фреймворк Bootstrap: быстрая адаптивная вёрстка

Пошаговый видеокурс по основам адаптивной верстки в фреймворке Bootstrap.

Научитесь верстать просто, быстро и качественно, используя мощный и практичный инструмент.

Верстайте на заказ и получайте деньги.

Что нужно знать для создания PHP-сайтов?

Ответ здесь. Только самое важное и полезное для начинающего веб-разработчика.

Узнайте, как создавать качественные сайты на PHP всего за 2 часа и 27 минут!

Создайте свой сайт за 3 часа и 30 минут.

После просмотра данного видеокурса у Вас на компьютере будет готовый к использованию сайт, который Вы сделали сами.

Вам останется лишь наполнить его нужной информацией и изменить дизайн (по желанию).

Изучите основы HTML и CSS менее чем за 4 часа.

После просмотра данного видеокурса Вы перестанете с ужасом смотреть на HTML-код и будете понимать, как он работает.

Вы сможете создать свои первые HTML-страницы и придать им нужный вид с помощью CSS.

Бесплатный курс «Сайт на WordPress»

Хотите освоить CMS WordPress?

Получите уроки по дизайну и верстке сайта на WordPress.

Научитесь работать с темами и нарезать макет.

Бесплатный видеокурс по рисованию дизайна сайта, его верстке и установке на CMS WordPress!

Хотите изучить JavaScript, но не знаете, как подступиться?

После прохождения видеокурса Вы освоите базовые моменты работы с JavaScript.

Развеются мифы о сложности работы с этим языком, и Вы будете готовы изучать JavaScript на более серьезном уровне.

*Наведите курсор мыши для приостановки прокрутки.

БД MySQL (сложные запросы, агрегатные функции, оценка производительности)

В этом уроке мы поговорим о следующих моментах, касающихся работы с БД MySQL: вы узнаете, как составлять сложные запросы, как использовать агрегатные функции, объединения таблиц и как оценивать производительность запросов.

Связи в БД

Связи в БД – это ассоциативное отношение между сущностями (таблицами). В первую очередь связи позволяют избегать избыточности данных.

Избыточность же — это переполнение таблиц повторяющимися данными.

Для начала поговорим о виртуальных связях таблиц. Что представляет собой такая связь?

Таблица User_docs подчинена таблице Users, поэтому в ней есть ссылка на таблицу Users (user_id_ref).

У одного пользователя может быть как один, так и много документов. Поэтому мы выносим документы в отдельную таблицу, чтобы не повторялись данные по самому пользователю. Связь таблиц User и User_docs – “один-ко-многим”.

Внимание! Впредь, если подразумевается, что некоторые данные могут дублироваться, стоит их выносить в отдельную таблицу.

Запрос из двух таблиц

Функциональность MySQL не ограничивается запросом вида SELECT * FROM table. Это самый простой запрос. Такого запроса достаточно, если весь необходимый набор данных содержится в одной таблице. Но мы учимся правильно проектировать БД, поэтому и запросы у нас будут несколько сложнее и функциональнее.

Предлагаю данный момент разобрать на примерах Интернет-каталога.

Допустим, у нас задача, реализация каталога продукции в сети Интернет. Что для этого нужно сделать? Для начала спроектируем базу данных. Для этого нужно определиться с основными сущностями будущей БД. Первая и основная сущность – это Продукт. Создадим таблицу Products:

В этой таблице мы будем хранить наши продукты. Как вы заметили, я заранее добавил в таблицу поле Group_id_ref. Это поле привязывает продукт к конкретной группе. Создадим таблицу групп товаров:

Кроме того, часто встречается ситуация, когда товары имеют дополнительные свойства, такие как Цвет, Размер и пр.

Добавим таблицу Colors:

И таблицу Sizes (Размеры):

Теперь мы можем хранить все наши данные по Продукту. Заполним таблицы тестовыми данными.

Теперь мы имеем все данные для одного продукта. Но ведь не всегда у всех товаров должны быть все возможные реквизиты цвета и размера. Иногда бывают костюмы маломерки, иногда наоборот.

Добавим таблицы, связывающие товары с реквизитами:

В этой таблице мы будем хранить реквизиты для каждого продукта. Добавим тестовые данные:

Теперь наш тестовый продукт имеет два реквизита: Цвет и Размер.

Поясню, как так получилось. Для этого рассмотрим таблицу Product_values. В этой таблице нет никаких текстовых записей, присутствуют только идентификаторы.

– Record_id – уникальный идентификатор нашей таблицы. В прошлой статье я указывал на необходимость этого поля.

Product_id_ref – ссылка на продукт. Собственно “_ref” и указывает на то, что это ссылка – reference. Идентификатор товара в таблице Products (мы учимся связывать именно с помощью идентификаторов).

Value_id_ref – Ссылка на реквизиты товара.

Value_type – Тип реквизита. 1- цвет, 2- размер и пр., если у вас таковые будут.

Давайте посмотрим, как построить запрос, чтобы получить наши данные. Сначала получим список групп. Обычно в каталогах дерево продуктов начинается именно с групп.

Тут все просто. При помощи Group_id мы формируем ссылку на список товаров в группе. Формировать ссылку можно как в запросе, так и в скрипте, на котором написан ваш каталог.

Результат выборки выглядит так:

В каталоге на сайте такую выборку можно использовать в списке товаров. Product_id используем для формирования ссылки на конкретный товар.

Для конкретного товара запрос будет похожим, за исключением того, что мы укажем p.Product_ >

Немного поясню, что такое «р.» в данном запросе. Для СУБД запрос вида:

То есть всегда поле указывается с таблицей. В принципе, имя таблицы можно не писать, если поля ВО ВСЕХ(!) таблицах запроса именуются по-разному.

Но такой идеальной ситуации, как правило, не бывает и логичнее указывать не имя таблицы а ее алиас.

В этом случае p – это Products, а g – это Product_groups. Теперь в запросе нет необходимости писать имя таблицы целиком, достаточно описать только алиас.

Внимание! В громоздких запросах алиасы значительно ускоряют написание. Так же такой подход к написанию запроса более корректен.

Итак, для конкретного товара запрос будет таковым:

Теперь получим реквизиты товара. Список расцветок получаем запросом:

Подобным запросом получим и размеры.

Немного поясню запрос.

v.value_type = 1 — указываем тип реквизита. С типами нужно заранее определиться и, при добавлении товара, добавлять реквизит с соответствующим типом.

Запросы с JOIN

JOIN — оператор языка SQL, который является реализацией операции соединения реляционной алгебры. Входит в раздел FROM операторов SELECT, UPDATE или DELETE. Используется при связке двух или более таблиц.

Такое объединение выдаст нам набор записей, в котором данные таблицы Colors присутствуют в таблице Product_values. То есть только те записи, которые удовлетворяют условию c.color_ >

Но бывают такие случаи, когда нам нужно получить все данные из одной таблицы и только те данные из второй таблицы, которые присутствуют в первой. Рассмотрим на примере.

Допустим, для товаров мы будем хранить фото. Создадим таблицу для фотографий.

Представим условие, что не у всех товаров есть фото и напишем запрос для получения списка товаров с фото.

Результат выборки следующий:

Как мы видим, у товара нет фотографии. NULL означает пусто.

Но, когда мы в скриптовом языке (PHP и пр.) будем выводить список, и в тег img попадет пустое значение, фото в браузере будет потеряно.

Модифицируем запрос для того, чтобы избежать этого:

IFNULL обрабатывает как раз значение NULL. Если значение пустое, можем подставить свое значение. В данном случае мы подставим «empty.jpg». Для корректного отображения на странице добавим на сайт изображение empty.jpg и теперь мы имеем красивый список.

Внимание! Старайтесь всегда обрабатывать значения NULL. Не стоит такого рода логику обрабатывать на клиентском приложении, запросами она обрабатывается значительно легче.

Теперь непосредственно про LEFT JOIN. Так называемое «левое объединение» выводит все данные основной таблицы и только те данные второй, которые удовлетворяют условию блока ON.

Есть также RIGHT и FULL JOIN. RIGHT, по сути, аналогичен LEFT, только запрос выведет все данные второй таблицы и те записи первой, которые удовлетворяют условию блока ON.

Можно всегда использовать LEFT, только менять местами таблицы.

FULL JOIN выведет все данные обеих таблиц, но практическую реализацию подобного запроса встретишь довольно редко.

Агрегатные функции

В этой части мы перейдем от простого использования запросов к извлечению значений из базы данных и определению, как вы можете использовать эти значения чтобы получить из них информацию.

Это делается с помощью агрегатных или общих функций, которые берут группы значений из поля и сводят их до одиночного значения. Вы узнаете, как использовать эти функции, как определить группы значений, к которым они будут применяться, и как определить, какие группы выбираются для вывода.

Запросы могут производить обобщенное групповое значение полей точно так же, как и значение одного поля. Это делается с помощью агрегатных функций. Агрегатные функции производят одиночное значение для всей группы таблицы. Список этих функций:

COUNT — выводит количество полей, которые выбрал запрос;
SUM — выводит арифметическую сумму всех выбранных значений данного поля;
MAX — выводит наибольшее из всех выбранных значений данного поля;
MIN — выводит наименьшее из всех выбранных значений данного поля;
AVG — выводит усреднение всех выбранных значений данного поля.

При написании запросов с агрегатными функциями, необходимо научиться правильным образом организовать группировку (GROUP BY).

Пример запроса с группировкой:

Запрос выведет нам список групп и количество товаров в каждой:

Остальные агрегатные функции работают аналогично, и запросы выглядят идентично:

Запрос выведет нам список групп и общую стоимость товаров в каждой.

Внимание! Агрегатные функции используются только в блоке SELECT. Если мы хотим добавить агрегатную функцию в блок WHERE, нужно использовать команду HAVING.

Запрос выведет имена тех групп, в которых более одного товара. Таким же образом пишутся запросы с условием других агрегатных функций.

Оценка производительности запросов

Тут все настолько просто, насколько сложно. Для оценки производительности необходимо перед запросом добавить EXPLAIN EXTENDED.

Тогда, при выполнении запроса, мы получим план запроса. Для простых запросов данная процедура не требуется, поэтому рассматривать производительность необходимо только на крупных запросах.

Я преднамеренно убрал все индексы из запроса, чтобы план показал, что запрос неэффективен.

Значения полей possible_keys, key, key_len и ref не заполнены. Такой результат нас не устраивает. Поэтому добавим индексы на колонки Product_photos.product_id_ref и Products.product_id.

Внимание! Не стоит перегружать таблицу индексами. От того, что таблица будет вся проиндексирована, запрос не будет выполняться быстрее. К тому же размер индекса будет сопоставим с размерами таблицы.

Итог

В данной статье мы изучили:

– Связи в БД
– Запросы из двух и более таблиц
– Запросы с JOIN
– Агрегатные функции
– Оценку производительности запросов

Текущего набора знаний вполне достаточно, чтобы делать большие интернет проекты с использованием БД. Для себя вы можете доработать БД индексами и триггерами.

Материал подготовил Владимир Миняйлов специально для сайта CodeHarmony.ru

Исходники:

P.S. Хотите углубить свои знания и навыки? Присмотритесь к премиум-урокам по различным аспектам сайтостроения, включая SQL и работу с БД, а также к бесплатному курсу по созданию своей CMS-системы на PHP с нуля.

Понравился материал и хотите отблагодарить?
Просто поделитесь с друзьями и коллегами!

Всего лишь пару лет назад, в проектах, которые предусматривали работу с базами данных и построением статистики, основным изобилием используемых SQL-запросов, преобладало в основном множество запросов, ориентированных на стандартную выборку данных и нечасто можно было увидеть другие, которые безо всяких сомнений можно было бы отнести к “эксклюзиву”. Хотя сложность запроса и зависит от количества используемых таблиц, но если мы всего лишь возьмем и выведем данные полей трех или более таблиц имеющих стандартное объединение, то явная сложность такого запроса не выйдет за пределы стандартной.

В данной статье по мере возможности будут рассматриваться те запросы, примеры которых мне найти не удалось и которые, по моему мнению, не относятся к классу простых.

Сравнение данных за две даты

Хотя данная статистика из рода задач довольно редко встречаемых, но все-таки необходимость в ее получении иногда существует. И получить такую статистику ничуть не сложнее других.

Работать мы будем с двумя таблицами, структура которых представлена ниже:

Структура таблицы products

Структура таблицы statistics

Дело в том, что стандарт языка SQL допускает использование вложенных запросов везде, где разрешается использование ссылок на таблицы. Здесь вместо явно указанных таблиц, благодаря использованию псевдонимов, будут применяться результирующие таблицы вложенных запросов с имеющейся связью один – к – одному. Результатом каждой результирующей таблицы будут данные о количестве произведенных заказов некоего товара за определенную дату, полученные путем выполнения запроса на выборку данных из таблицы statistics по требуемым критериям. Иными словами мы свяжем таблицу statistics саму с собой. Пример запроса:

В итоге имеем такой результат:

Подстановка нескольких значений из другой таблицы

Необходимость в данном запросе не является повседневной, но возникает не совсем уж и редко. Самый распространенный пример, это обычная сетевая игра. Где создается сессия на два игрока. Соответственно в таблице с данными об играх имеются два поля с идентификаторами зарегистрированных игроков. Для того чтобы вывести информацию об имеющихся играх, мы не можем обойтись стандартным объединением таблицы с данными об игроках и таблицы об имеющихся играх. Так как мы имеем два поля с идентификаторами неких игроков. Но мы можем обратиться опять за помощью к псевдонимам таблиц.

Демонстрация данного запроса будет происходить на другом примере, а не на примере сетевой игры. Это чтобы не создавать заново все необходимые таблицы. В качестве данных возьмем таблицу products из примера “сравнение данных за две даты” и создадим еще одну недостающую таблицу replace_com, структура которой представлена ниже:

Предположим, что у нас есть некий компьютерный салон и мы проводим модификации некоторых компьютерных составляющих, а все операции по замене комплектующих заносим в базу данных. В таблице replace_com интересующими нас полями являются: sProductID и rProductID. Где sProductID – идентификатор заменяемого модуля, а rProductID – идентификатор заменяющего модуля. Запрос, реализующий вывод данных о совершенных операциях выглядит следующим образом:

Результирующая таблица данных:

Вывод статистики с накоплением по дате

Предположим, что у нас имеется склад с некими товарами. Товары периодически поступают, и нам бы хотелось видеть в отчете остатки товаров по дням. Поскольку данные о наличии товаров необходимо накапливать, то мы введем пользовательскую переменную. Но есть одно небольшое “но”. Мы не можем использовать в запросе переменные пользователя и группировку данных одновременно (вернее можем, но в итоге получим, не то, что ожидаем), но мы можем использовать вложенный запрос, вместо явно указанной таблицы. Данные в таблице будут предварительно сгруппированы по дате. И уже затем на основе этих данных мы произведем расчет статистики с накоплением.

На первом этапе требуется установить переменную и присвоить ей нулевое значение:

В следующем запросе, мы созданную ранее переменную и применим:

Получить используемую в примерах базу данных можно здесь.

Каждый сайт в Интернете, любой проект, обрабатывающий значительный объем информации, вынужден хранить эту информацию в тех или иных базах данных (БД). Подавляющее большинство проектов информацию сохраняют в БД реляционного типа, делая записи в различных подобиях таблиц. Как внесение новых записей, так и обращение к имеющимся, осуществляется с благодаря использованию запросов, составляемых конструкциями SQL (structured query language) – непроцедурного декларативного языка структурированных запросов. В нашем случае это подразумевает, что, используя конструкции SQL, мы будем обращаться к БД, сообщая что нужно сделать с данными, но не указывая способ, как именно это нужно сделать.

Фактически, SQL является набором стандартов, для написания запросов к БД. Последняя действующая редакция стандартов языка SQL – ISO/IEC 9075:2016.

Основываясь на указанных стандартах языка SQL, ряд организаций выпустили свои, расширенные версии стандартов указанного языка. Подобные версии иногда называют диалектами SQL.

Варианты спецификаций SQL разрабатываются компаниями и сообществами и служат, соответственно, для работы с разными СУБД (Системами Управления Базами Данных) – системами программ, заточенных под работу с продуктами из своей инфраструктуры.

Наиболее применяемые на сегодня СУБД, использующие свои стандарты (расширения) SQL:

MySQL – СУБД, принадлежащая компании Oracle.

PostgreSQL – свободная СУБД, поддерживаемая и развиваемая сообществом.

Microsoft SQL Server – СУБД, принадлежащая компании Microsoft. Применяет диалект Transact-SQL (T-SQL).

Благодаря тому, что диалекты SQL что создаются, специфицируются и используются разными организациями, имеют как общие черты, так и ряд отличий в возможностях расширений.

Общими чертами диалектов являются основные конструкции, применимые практически без отличий во многих реляционных БД. Основные отличия диалектов состоят в различиях использованных типов данных, количеством, реализацией и детальными возможностями команд. Разные диалекты применяют как разные наборы зарезервированных слов, так и разные наборы команд.

Здесь мы будем рассматривать запросы, применяя конструкции из спецификаций диалекта T-SQL.

Коснемся классификации SQL запросов.

Выделяют такие виды SQL запросов:

DDL (Data Definition Language) язык определения данных. Задачей DDL запросов является создание БД и описание ее структуры. Запросами такого вида устанавливаются правила того, в каком виде различные данные будут размещаться в БД.

DML (Data Manipulation Language) – язык манипулирования данными. В число запросов этого типа входят различные команды, используя которые непосредственно производятся некоторые манипуляции с данными. DML-запросы нужны для добавления изменений в уже внесенные данные, для получения данных из БД, для их сохранения, для обновления различных записей и для их удаления из БД. В число элементов DML-обращений входит основная часть SQL операторов.

DCL (Data Control Language) – язык управления данными. Включает в себя запросы и команды, касающиеся разрешений, прав и других настроек СУБД.

TCL (Transaction Control Language) – язык управления транзакциями. Конструкции такого типа применяют чтобы управлять изменениями, которые производятся с использованием DML запросов. Конструкции TCL позволяют нам производить объединение DML запросов в наборы транзакций.

Основные типы SQL запросов по их видам:

Ниже мы рассмотрим практические примеры применения SQL запросов для взаимодействия с БД используя запросы двух категорий – DDL и DML.

Создание и настройка базы данных

Нам нужна будет для примеров БД MS SQL Server 2017 и MS SQL Server Management Studio 2017.

Рассмотрим последовательность действий того, как создать SQL запрос. Воспользовавшись Management Studio, для начала создадим новый редактор скриптов. Чтобы это сделать, на стандартной панели инструментов выберем «Создать запрос». Или воспользуемся клавиатурной комбинацией Ctrl+N.

Нажимая кнопку «Создать запрос» в Management Studio, мы открываем тестовый редактор, используя который можно производить написание SQL запросов, сохранять их и запускать.

Используем для начала простые запросы SQL, благодаря которым можно создать и настроить новую БД, чтобы получить возможность в дальнейшем с ней работать.

Создадим новую БД с именем «b_library» для библиотеки книг. Чтобы это делать наберем в редакторе такой SQL запрос:

Далее выделим введенный текст и нажмем F5 или кнопку «Выполнить». У нас создастся БД «b_library».

Все дальнейшие манипуляции мы можем провести с этой созданной нами БД. Для этого сначала подключимся к этой базе:

В БД «b_library» создадим таблицу авторов «tAuthors» с такими столбцами: AuthorId, AuthorFirstName, AuthorLastName, AuthorAge:

Заполним нашу таблицу таким авторами: Александр Пушкин, Сергей Есенин, Джек Лондон, Шота Руставели и Рабиндранат Тагор. Для этого используем такой SQL запрос:

Мы можем посмотреть в «tAuthors» записи, путем отправления в СУБД простого SQL запроса:

В нашей БД «b_library» мы создали первую таблицу «tAuthors», заполнили «tAuthors» авторами книг и теперь можем рассмотреть различные примеры SQL запросов, которыми мы сможем взаимодействовать с БД.

Примеры простых запросов SQL к базам данных.

Рассмотрим основные запросы SQL.

SELECT

1) Выведем все имеющиеся у нас БД:

2) Выведем все таблицы в созданной нами ранее БД «b_library»:


3) Выводим еще раз имеющиеся у нас записи по авторам книг из созданной выше «tAuthors»:


4) Выведем информацию о том, сколько у нас имеется записей строк в «tAuthors»:


5) Выведем из «tAuthors» две записи, начиная с четвертой. Используя ключевое слово OFFSET, пропустим первые три записи, а благодаря использованию ключевого слова FETCH – обозначим выборку только следующих 2 строк (ONLY):


6) Выведем из «tAuthors» все записи с сортировкой в алфавитном порядке по первой букве имени автора:


7) Выведем из «tAuthors» данные, предварительно по AuthorId отсортировав их по убыванию:


8) Выберем записи из «tAuthors», значение AuthorFirstName у которых соответствует имени «Александр»:


9) Выберем из «tAuthors» записи, где имя автора AuthorFirstName начинается с «се»:


10) Выберем из «tAuthors» записи, в которых имя автора (AuthorFirstName) заканчивается на «ат»:


11) Сделаем выборку всех строк из «tAuthors», значение AuthorId в которых равняется 2 или 4:


12) Выберем в «tAuthors» такую запись AuthorAge, значение которой – наибольшее:


13) Проведем выборку из «tAuthors» по столбцам AuthorFirstName и AuthorLastName:


14) Получим из «tAuthors» все строки, у которых AuthorId не равняется трем:

INSERT

INSERT – это вид запроса SQL, при применении которого СУБД выполняет добавление новых записей в БД.

Добавим в «tAuthors» нового автора – Уильяма Шекспира, 51 год. Соответственно в поле AuthorFirstName добавится Уильям, в AuthorLastName добавится Шекспир, в AuthorAge – 51. В AuthorId, в нашем случае, автоматически добавится значение, инкрементированное от предыдущего на 1.

UPDATE

UPDATE – SQL запрос, позволяющий внести изменения или дописывать новую информацию в те записи, которые уже существуют.

Внесем корректировки в шестую запись (Author >

Затем, обратимся к БД, чтобы вывести все имеющиеся записи:

Мы видим изменения информации в записи автора под номером 6.

DELETE

DELETE – SQL запрос, выполняя который в СУБД производится операция удаления определенной строки из таблицы в БД.

Обратимся к «tAuthors» с командой на удаление строки, где Author >

Чтобы увидеть изменения, снова обратимся к базе для вывода всех записей:

Мы видим, что запись автора под номером 5 теперь отсутствует в «tAuthors» и, соответственно, не выводится с другими записями.

DROP

DROP – ключевое слово в SQL, применяемое для удаления данных с помощью запроса. К примеру удаление некоторой таблицы из БД.

После рассмотрения ряда простых запросов к БД мы можем полностью удалить нашу таблицу «tAuthors» целиком, выполнив простой SQL запрос:

Далее рассмотрим сложные запросы SQL.

Примеры сложных запросов к базе данных MS SQL

Сложные запросы SQL представляют из себя комбинации простых запросов. Выполняясь, простые запросы возвращают сгруппированные в промежуточные таблицы наборы данных. А сложный запрос уже манипулирует данными, полученными благодаря простым «подзапросам».

Сложные запросы получаются следующими способами:

  1. Помещением одного запроса в другой. В этом случае внешнее выражение будет называться основным запросом, а вложенное выражение – подзапросом.
  2. Применение с SQL запросами различных операторов объединения результатов выполнения подзапросов. Такие операторы называют реляционными.

Рассмотрим в SQL примеры сложных запросов.

Воспользуемся нашей предыдущей таблицей «tAuthors» и создадим дополнительно еще одну таблицу с книгами этих авторов – «tBooks». В качестве идентификатора авторов книг используем значение AuthorId из «tAuthors», а название книги – BookTitle.

Заполним «tBooks» такими книгами:

1) Сделаем выборку из БД всех книг, у которых имя автора – «Александр»:

2) Сделаем выборку данных из «tBooks» всех книг, авторами которых являются люди, с именами «Александр» или «Сергей»:

3) Сделаем выборку по книгам из таблицы «tBooks», у которых именами авторов являются НЕ «Сергей» и НЕ «Александр»:

4) Возьмем таблицу «tBooks» и сделаем из нее выборку всех книг с указанием как имен, так и фамилий авторов этих книг из «tAuthors»:

Выводы

Мы с вами рассмотрели несколько вариантов простых и сложных SQL запросов. Конечно эту статью не стоит рассматривать ни как учебное пособие, ни как исчерпывающий перечень возможностей запросов в T-SQL, и других диалектах. Скорее ее можно считать примером SQL запросов для начинающих. Однако она может послужить для Вас отправной точкой.

Вложенные запросы sql примеры

Здравствуйте, уважаемые читатели! В этой статье мы поговорим о том, что такое вложенные запросы в SQL. Традиционно, рассмотрим несколько примеров с той базой данных, которую создавали в первых статьях.

Введение

Итак, само название говорит о том, что запрос во что-то вложен. Так вот, вложенный запрос в SQL означает, что запрос select выполняется в еще одном запросе select — на самом деле вложенность может быть и многоуровневой, то есть select в select в select и т.д.

Такие запросы обычно используются для получения данных из двух и более таблиц. Они нужны чтобы данные из разных таблиц можно было соотнести и по зависимости осуществить выборку. У вложенных запросов есть и недостаток — зачастую слишком долгое время работы занимает запрос, потому что идет большая нагрузка на сервер. Тем не менее, саму конструкцию необходимо знать и использовать при возможности.

Структура ранее созданных таблиц

Прежде чем перейдем к простому примеру, напомним структуру наших таблиц, с которыми будем работать:

— Таблица Salespeole (продавцы):

snum sname city comm
1 Колованов Москва 10
2 Петров Тверь 25
3 Плотников Москва 22
4 Кучеров Санкт-Петербург 28
5 Малкин Санкт-Петербург 18
6 Шипачев Челябинск 30
7 Мозякин Одинцово 25
8 Проворов Москва 25

— Таблица Customers (покупатели):

сnum сname city rating snum
1 Деснов Москва 90 6
2 Краснов Москва 95 7
3 Кириллов Тверь 96 3
4 Ермолаев Обнинск 98 3
5 Колесников Серпухов 98 5
6 Пушкин Челябинск 90 4
7 Лермонтов Одинцово 85 1
8 Белый Москва 89 3
9 Чудинов Москва 96 2
10 Лосев Одинцово 93 8

— Таблица Orders (заказы)

onum amt odate cnum snum
1001 128 2016-01-01 9 4
1002 1800 2016-04-10 10 7
1003 348 2017-04-08 2 1
1004 500 2016-06-07 3 3
1005 499 2017-12-04 5 4
1006 320 2016-03-03 5 4
1007 80 2017-09-02 7 1
1008 780 2016-03-07 1 3
1009 560 2017-10-07 3 7
1010 900 2016-01-08 6 8

Основы вложенных запросов в SQL

Вывести сумму заказов и дату, которые проводил продавец с фамилией Колованов.

Начнем с такого примера и для начала вспомним, как бы делали этот запрос ранее: посмотрели бы в таблицу Salespeople, определили бы snum продавца Колыванова — он равен 1. И выполнили бы запрос SQL с помощью условия WHERE. Вот пример такого SQL запроса:

Очевидно, какой будет вывод:

amt odate
348 2017-04-08
80 2017-09-02

Такой запрос, очевидно, не очень универсален, если нам захочется выбрать тоже самое для другого продавца, то всегда придется определять его snum. А теперь посмотрим на вложенный запрос:

В этом примере мы определяем с помощью вложенного запроса идентификатор snum по фамилии из таблицы salespeople, а затем, в таблице orders определяем по этому идентификатору нужные нам значения. Таким образом работают вложенные запросы SQL.

Рассмотрим еще один пример:
Показать уникальные номера и фамилии продавцов, которые провели сделки в 2016 году.

Этот SQL запрос отличается тем, что вместо знака = здесь используется оператор IN. Его следует использовать в том случае, если вложенный подзапрос SQL возвращает несколько значений. То есть в запросе происходит проверка, содержится ли идентификатор snum из таблицы salespeople в массиве значений, который вернул вложенный запрос. Если содержится, то SQL выдаст фамилию этого продавца.

Получился такой результат:

snum sname
3 Плотников
4 Кучеров
7 Мозякин
8 Проворов

Вложенные запросы SQL с несколькими параметрами

Те примеры, которые мы уже рассмотрели, сравнивали в условии WHERE одно поле. Это конечно хорошо, но стоит отметить, что в SQL предусмотрена возможность сравнения сразу нескольких полей, то есть можно использовать вложенный запрос с несколькими параметрами.

Вывести пары покупателей и продавцов, которые осуществили сделку между собой в 2017 году.

Запрос чем то похож на предыдущий, только теперь мы добавляем еще одно поле для сравнения. Итоговый запрос SQL будет выглядеть таким образом:

Покупатель Продавец
Краснов Колованов
Колесников Кучеров
Лермонтов Колованов
Кириллов Мозякин

В этом примере мы сравниваем сразу два поля одновременно по идентификаторам. То есть из таблицы orders берутся те строки, которые удовлетворяют условию по 2017 году, затем вместо идентификаторов подставляются значение имен покупателей и продавцов.

На самом деле, такой запрос SQL используется крайне редко, обычно используют оператор INNER JOIN, о котором будет сказано в следующей статье.

Дополнительно скажем о конструкциях, которые использовались в этом запросе. Оператор as нужен для того, чтобы при выводе SQL показывал не имена полей, а то, что мы зададим. И после оператора FROM за именами таблиц стоят сокращения, которые потом используются — это псевдонимы. Псевдонимы можно называть любыми именами, в этом запросе они используются для явного определения поля, так как мы несколько раз обращаемся к одному и тому же полю, только из разных таблиц.

Примеры на вложенные запросы SQL

1.Напишите запрос, который бы использовал подзапрос для получения всех Заказов для покупателя с фамилией Краснов. Предположим, что вы не знаете номера этого покупателя, указываемого в поле cnum.

2. Напишите запрос, который вывел бы имена и рейтинг всех покупателей, которые имеют Заказы, сумма которых выше средней.

3. Напишите запрос, который бы выбрал общую сумму всех приобретений в Заказах для каждого продавца, у которого эта общая сумма больше, чем сумма наибольшего Заказа в таблице.

4. Напишите запрос, который бы использовал подзапрос для получения всех Заказов для покупателей проживающих в Москве.

5. Используя подзапрос определить дату заказа, имеющего максимальное значение суммы приобретений (вывести даты и суммы приобретений).

6. Определить покупателей, совершивших сделки с максимальной суммой приобретений.

Заключение

На этом сегодня все, мы познакомились с вложенными запросам в SQL. Очевидно, что это достаточно удобный и понятный способ получения данных из таблиц, но не всегда рационален с точки зрения скорости и нагрузки на сервер. Основные примеры, которые мы разобрали, действительно встречаются на практике языка SQL.

Приветствую Вас на сайте Info-Comp.ru! В этой заметке мы рассмотрим вложенные запросы языка SQL, я расскажу, что такое вложенные запросы, где и в каких конструкциях их можно использовать, покажу примеры их использования, а также расскажу про особенности и некоторые ограничения вложенных SQL запросов или, как еще их иногда называют, подзапросов SQL.

Что такое вложенные запросы SQL?

Вложенный SQL запрос – это отдельный запрос, который используется внутри SQL инструкции. Вложенный запрос также называют внутренним SQL запросом или подзапросом, а инструкцию, в которой используется вложенный запрос, называют внешним SQL запросом.

Вложенные SQL запросы могут быть использованы везде, где разрешено использовать SQL выражения, это может быть и секция SELECT, и FROM, и WHERE, и даже JOIN, чуть ниже я покажу примеры использования вложенных запросов в каждой из перечисленных выше секций.

Использовать вложенные запросы иногда бывает очень удобно, но обязательно стоит отметить и то, что в некоторых случаях использование вложенного SQL запроса может снизить производительность, т.е. замедлить работу всей SQL инструкции. Тем более что не редко вложенный SQL запрос можно заменить простым объединением.

Кроме того, вложенные запросы могут быть вложены друг в друга (в некоторых случаях вплоть до 32-го уровня), но тем самым значительно снижается читабельность SQL инструкций и ее понятность, а также повышается ее сложность.

Кстати, о том, как писать хорошие понятные SQL инструкции на языке T-SQL, которые будут понятны и Вам спустя время, и другим программистам, я подробно рассказал в своей книге – «Стиль программирования на T-SQL – основы правильного написания кода». Если Вы новичок и хотите освоить T-SQL с нуля, то рекомендую почитать другую мою книгу «Путь программиста T-SQL», в ней я подробно рассказываю про все конструкции языка T-SQL (включая вложенные запросы), и последовательно перехожу от простого к сложному, рекомендую ее для комплексного изучения языка T-SQL.

Особенности вложенных запросов

Вложенные SQL запросы имеют несколько важных особенностей, про которые не стоит забывать при конструировании SQL инструкций:

  • Вложенный запрос всегда заключен в скобки;
  • Вложенный запрос не может содержать предложения COMPUTE, INTO и FOR BROWSE;
  • Вложенный запрос может содержать конструкцию сортировки ORDER BY, только если он содержит оператор TOP, т.е. без TOP, ORDER BY в подзапросе использовать не получится;
  • Если вложенный запрос используется в операции сравнения (за исключением операторов EXISTS и IN), он должен возвращать одно значение и один столбец;
  • Типы данных ntext, text и image не могут участвовать в списке выбора вложенных запросов.

Примеры вложенных SQL запросов в Microsoft SQL Server

Ну а теперь пора переходить к практике, сейчас мы рассмотрим несколько примеров использования вложенных SQL запросов, при этом я, как и обещал, покажу применение вложенных запросов в разных конструкциях языка T-SQL.

Примечание! Все примеры тестовые, они сконструированы исключительно для демонстрации работы вложенных запросов.

Исходные данные для примеров

Сначала давайте определимся с исходными данными, чтобы Вы понимали, какие именно данные у нас есть, и наглядно видели, каким образом в примерах ниже получаются те или иные результаты.

Также сразу скажу, что в качестве SQL сервера у меня выступает версия Microsoft SQL Server 2017 Express.

Следующая инструкция создает таблицы, которые мы будет использовать в примерах, и добавляет в них данные.

Подробно останавливаться на том, что делает представленная выше инструкция, в этой статье я не буду, так как это совершенно другая тема, но если эта SQL инструкция Вам не понятна, и Вам интересно узнать, что конкретно она делает, можете почитать следующие статьи, а для комплексного изучения языка T-SQL — книгу, которую я уже упоминал:

Пример 1 – Вложенный запрос в секции SELECT

В этом примере мы рассмотрим стандартную ситуацию использования вложенного запроса в списке выборки оператора SELECT.

Допустим, что нам нужно получить список товаров с названием категорий, а так как названия категории в таблице Goods у нас нет, это название мы будем получать из таблицы Categories.

Это можно сделать с помощью вложенного запроса, в котором будет происходить объединение с внешним запросом в секции WHERE, посредством уточняющих псевдонимов. В данном случае вложенный запрос обязательно должен возвращать одно значение и один столбец.

А также это можно реализовать и с помощью объединения JOIN, что на самом деле предпочтительней, и в подобных случаях я рекомендую использовать именно JOIN, тем самым SQL запрос становится более читабельным и простым для понимания. Ниже я представлю оба SQL запроса.

Пример 2 – Вложенный запрос в секции FROM

Сейчас давайте я покажу, как можно использовать вложенный запрос в секции FROM в качестве источника данных. Такие вложенные запросы обычно называют – Производные таблицы, так как они возвращают табличные данные.

В данном примере в качестве источника данных в секции FROM мы указали вложенный запрос, который возвращает идентификатор и наименование товаров из первой категории.

Пример 3 – Вложенный запрос в секции JOIN

В этом примере мы используем вложенный запрос в конструкции объединения JOIN, такие вложенные запросы также называют производными таблицами, так как в этом случае они возвращают табличные данные.

Здесь во вложенном запросе мы получаем идентификатор и наименование первой категории, а затем полученные табличные данные объединяем с таблицей Goods.

Пример 4 – Вложенный запрос в секции WHERE

Очень часто вложенные запросы используют в условии WHERE, при этом здесь стоит понимать, с каким именно оператором сравнения используется вложенный запрос, так как это важно.

Например, если использовать вложенный запрос с оператором равно (=), то он не может возвращать больше одного значения, т.е. если он вернет больше одного значения, выйдет ошибка, и SQL запрос не выполнится. Однако если использовать вложенный запрос с оператором IN (включая NOT IN) или EXISTS (включая NOT EXISTS), то вложенный запрос уже может возвращать список значений.

Вложенный запрос с оператором = (равно)

В этом запросе мы выводим все товары из таблицы Goods, у которых идентификатор категории равен значению, которое возвращает вложенный запрос, а он возвращает идентификатор категории с наименованием «Комплектующие ПК», таким образом, в нашем случае вложенный запрос возвращает только одно значение.

Вложенный запрос с оператором IN

Здесь мы используем для сравнения оператор IN, поэтому вложенный запрос в таком случае может уже возвращать несколько значений, для примера мы просто уберем условие WHERE во вложенном запросе.

Пример 5 – Множественная вложенность SQL запросов

Как я уже отмечал, вложенный запрос может быть вложен в другой вложенный SQL запрос, тем самым получается множественная вложенность.

В этом примере мы в качестве источника данных укажем вложенный SQL запрос, т.е. производную таблицу, который в свою очередь также будет содержать еще один вложенный запрос.

Дополнительные примеры использования вложенных запросов, например, с использованием оператора EXISTS, можете посмотреть в статье – Логический оператор EXISTS в T-SQL – Описание и примеры.

На сегодня у меня все, надеюсь, материал был Вам полезен, пока!

Вложенный запрос – это запрос, который находится внутри другого SQL запроса и встроен внутри условного оператора WHERE.
Данный вид запросов используется для возвращения данных, которые будут использоваться в основном запросе, как условие для ограничения получаемых данных.
Вложенные запросы должны следовать следующим правилам:

  • Вложенный запрос должен быть заключён в родительский запрос.
  • Вложенный запрос может содержать только одну колонку в операторе SELECT.
  • Оператор ORDER BY не может быть использован во вложенном запросе. Для обеспечения функционала ORDER BY, во вложенном запросе может быть использован GROUP BY.
  • Вложенные запросы, возвращающие более одной записи могут использоваться с операторами нескольких значений, как оператор IN.
  • Вложенный запрос не может заканчиваться в функции.
  • SELECT не может включать никаких ссылок на значения BLOB, ARRAY, CLOB и NCLOB.
  • Оператор BETWEEN не может быть использован вместе с вложенным запросом.

Вложенный запрос имеет следующий вид:

Предположим, что у нас есть таблица developers, которая содержит следующие записи:

Попробуем выполнить следующий вложенный запрос:

Предположим, что у нас есть клон таблицы developers, который имеет имя developers_clone и имеет следующую структуру:

И не содержит данных:

Теперь попробуем выполнить для этой же таблицы следующий запрос:

В результате выполнения данного запроса таблица developers_clone будет содержать следующие данные:

Другими словами, мы скопировали все данные из таблицы developers в таблицу developers_clone.

Теперь мы изменим данные в таблице developers воспользовавшись данными из таблицы developers_clone с помощью следующего запроса:

В результате этого наша таблица содержащая изначальные данные:

Будет хранить следующие данные:

И наконец, попробуем выполнить удаление данных из таблицы с помощью вложенного запроса:

В результате таблица developers содерит следующие записи:

Очистим таблицу developers:

Теперь восстановим данные таблицы developers, с помощью резервной таблицы developers_clone используя следующий запрос:

Наша таблица developers имеет исходный вид:

На этом мы заканчиваем изучение вложенных запросов.
В следующей статье мы рассмотрим использование последовательностей.

Сложность SQL и 8 различных способов объединения таблиц

Дата публикации Oct 20, 2019

Будьте крутыми, пишите эффективные SQL-запросы

Недавно, работая над платформой Salesforce Marketing Cloud, мы с коллегой наткнулись на SQL-запрос, написанный внешним поставщиком, в форме, с которой мы были довольно незнакомы. Это выглядит так:

Неэффективный SQL-запрос

Этот запрос очень плохо выполнялся в Salesforce Marketing Cloud с очень длительным временем выполнения и частыми таймаутами, что вызывает у нас большое разочарование. В отличие от Google Bigquery, с которым мы знакомыполностью управляемая платформа данных петабайтного масштабаSalesforce Marketing Cloud обладает гораздо меньшими вычислительными возможностями и не может обрабатывать нагрузку сложного запроса.

Обратите внимание, что в неэффективном запросе два его подзапроса ссылались на основную таблицу в таблице where.

Подзапросы, ссылающиеся на основной запрос в функции where

Это вызвало интеллектуальное любопытство внутри команды;«Сколько способов мы можем написать запрос SQL и какова временная сложность каждого запроса?».

Мы решили повторить эксперимент, основанный наСтатья Фабиана Паскаля 1988 годасравнить производительность различных способов написания объединений в запросе SQL. Это поможет нам построить интуицию при устранении неполадок, редактировании чьего-либо запроса и понимании сложности SQL во времени, и позволит нам лучше писать SQL.

Представляя ‘8 способов объединения таблиц в SQLС добавленной во времени сложностью от Google Bigquery, надеюсь, вам понравится эта работа!


TLDR. Самым эффективным объединением является также самое простое объединение, «Реляционная алгебра». Если вы хотите узнать больше обо всех методах соединений, читайте дальше.

Метод 1: реляционная алгебра

Реляционная алгебра является наиболее распространенным способом написания запроса, а также наиболее естественным способом сделать это. Код чистый, его легко устранять и, что неудивительно, он также является наиболее эффективным способом объединения двух таблиц.

Реляционная алгебра

Способ 2: некоррелированный подзапрос

Некоррелированный метод подзапроса выполняет функцию фильтрации, сначала создав список подзапроса account_number, а затем функцию IN для фильтрации номера счета в подзапросе. Хотя эффективность не так хороша, как реляционная алгебра, она является одним из наиболее часто используемых методов соединения из-за простоты написания.

Некоррелированный подзапрос

Метод 3: коррелированный подзапрос

В коррелированном подзапросе функция EXISTS используется для поиска в нефильтрованном подзапросе `SELECT *`. Операция фильтрации в подзапросе требует `где mp.account_number = t.account_number`. Это одна из функций соединения, используемых вinefficient query, Производительность этого соединения мучительна.

Коррелированный подзапрос

Метод 4: Скалярный подзапрос в предложении WHERE

Используя подзапрос в качестве фильтра для функции WHERE, запрос может фильтровать f_online = 1. Довольно крутой способ мышления, но, к сожалению, он неэффективен.

Скалярный подзапрос в предложении WHERE

Метод 5: Скалярный подзапрос в предложении SELECT

Еще один действительно интересный способ написания запроса: этот метод использует подзапрос в функции SELECT для извлечения account_number из другой таблицы, но, поскольку две таблицы имеют отношение «многие ко многим», мы должны добавить фильтр для удаления пустых значений.

Скалярный подзапрос в предложении SELECT

Способ 6: агрегатная функция для проверки существования

Подобно скалярному подзапросу, этот метод использует подзапрос в функции WHERE. Разница в том, что этот метод использует подзапрос COUNT (*) с фильтром> 1.

Агрегатная функция для проверки существования

Метод 7: коррелированный подзапрос (двойной отрицательный)

Похож на Correlated Subquery, но использует двойной минус. Это также одно из объединений, используемых вinefficient query, Но что интересно, это не так плохо, как я ожидал. Это может быть просто из-за структуры данных, где есть больше исключений, чем включений.

Коррелированный подзапрос (двойной отрицательный)

Метод 8: некоррелированный подзапрос (двойной отрицательный)

Аналогично некоррелированному подзапросу, но использует двойной минус.

Некоррелированный подзапрос (двойной отрицательный)

В заключение, то, как мы пишем наш SQL-запрос, сильно влияет на эффективность запроса. Самый эффективный запрос выполняется в течение 13,8 секунд по сравнению с наименее эффективным временем выполнения запроса в 52,6 секунды. Мы переписали неэффективный запрос внешнего поставщика в Salesforce Marketing Cloud и смогли сократить время выполнения с 45 минут в сочетании с частыми таймаутами до 4 минут. После этого мы пошли выпить хорошего холодного пива и праздновали нашу победу.

бонус

Запросы начинаются не с SELECT, а с FROM. Теперь мы знаем, почему LIMIT не снижает стоимость вычислений.Источник

Запросы SQL выполняются в этом порядке

Ссылка
* Статья Фабиана Паскаля «Резервирование SQL и производительность СУБД», опубликованная в 1988 году в журнале «Программирование и дизайн баз данных» -Http: //www.dbdebunk ком / 2013/02 / язык нерезервируемости-и-dbms.html
* День 4: Двенадцать дней SQL: способ написания вашего запроса имеет значение -https://iggyfernandez.wordpress.com/2011/12/04/day-4-the-twelve-days-of-sql-there-way-you-write-your-query-matters/

БлагодарностьДаниилдля вдохновения за эту статью иШонза бонусный материал по SQL-последовательности. Я благословлен такими классными коллегами, как вы, ребята.

И спасибоДжорджза то, что поделился экспериментом Фабиана Паскаля 1988 года;)

Ура,

Mengyong

Оригинальная статья

Как написать сложный запрос SELECT

За свою карьеру я много раз слышал такие вещи, как «Как написать сложный запрос SELECT?», «С чего начать?» или «Этот запрос выглядит таким сложным. Как вы научились писать такие сложные запросы? ». Хотя я хотел бы думать о себе как о блестящем уме или гении или добавить что-то вроде «волшебника запросов» в свои профили в социальных сетях, ну, ну, написание сложного SQL — не единственное, что требуется для этого.Поэтому в этой статье я попытаюсь раскрыть «магию» написания сложных операторов SELECT.

Модель

Как всегда, я начну с модели данных, которую мы будем использовать. Прежде чем приступить к написанию (сложных) запросов, вы должны понять, что где, какие таблицы хранят какие данные. Также вы должны понимать характер отношений между этими таблицами.

Если у вас нет этих двух, у вас есть 3 варианта:

  • Спросите кого-нибудь, кто создал модель для документации (если этот человек доступен).То же означает понимание бизнес-логики данных
  • Самостоятельно создавайте документацию. Это требует времени, но действительно очень полезно, особенно если вы прыгаете посередине. недокументированного проекта
  • Вы всегда можете сделать это без документации, но вы должны быть уверены, что знаете, что делаете. Например. я не рекомендовал бы вам водить машину, где я ремонтировал тормоза.Я имею в виду, вы можете попробовать, но …

Все эти советы можно использовать независимо от того, что вы делаете со своей базой данных. Общая картина будет сэкономит вам много времени в долгосрочной перспективе, поэтому потратьте немного времени, когда вы только начинаете.

Начнем со сложного запроса

Если я до сих пор потратил слишком много слов, давайте вспомним исходный вопрос: «Как написать сложный ВЫБРАТЬ запрос? ». И начнем со сложного запроса.

SELECT

country.country_name_eng,

SUM (CASE WHEN call.id IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS calls,

AVG (ISNULL (DATEDIFF (SECOND, call.start_time, call.end_time), 0 )) AS avg_difference

FROM country

LEFT JOIN city ON city.country_id = country.id

LEFT JOIN customer ON city.id = customer.city_id

LEFT JOIN call ON call.customer_id = customer.id

GROUP BY

country.id,

country.country_name_eng

HAVING AVG (ISNULL (DATEDIFF (SECOND, call.start_time, call.end_time), 0))> (SELECT AVG (DATEDIFF (SECOND, call. start_time, call.end_time)) FROM call)

ORDER BY звонки DESC, country.id ASC;

И вот что возвращает запрос:

Как видите, у нас сложный запрос и в результате 2 строки.Без комментариев мы не можем легко сказать, что делает этот запрос и как он работает. Давай изменим это сейчас.

Как написать сложный запрос SELECT и где находятся данные?

Мы вернулись к исходному вопросу. А теперь ответим на этот вопрос пошагово. Я скажу вам, каков был желаемый результат запроса (данное нам задание).

Возвращает все страны вместе с количеством связанных вызовов и их средней продолжительностью в секундах. в результаты отображают только страны, в которых средняя продолжительность звонка больше, чем средняя продолжительность звонка для всех звонки.

Первое, что мы сделаем, это определим, какие таблицы мы будем использовать в процессе. В модели данных я добавил цвета в таблицы, которые нам нужно использовать.

А как определить, какие должны быть таблицы? Ответ состоит из двух частей:

  • Используйте все таблицы, содержащие данные, которые необходимо отобразить в вашем результате. В нашем случае речь идет о таблицах. страна (нам нужно country_name) и вызов (нам нужно start_time и end_time, чтобы рассчитать среднюю продолжительность звонка)
  • Если таблицы из предыдущего пункта не связаны напрямую, вам также необходимо включить все таблицы между ними (в нашем случае это было бы — как попасть из таблицы страны в звонок стол)

После этого анализа мы знаем, что должны использовать следующие таблицы: страна , город , клиент , а звонит .Если мы хотим использовать их правильно, нам нужно СОЕДИНЯТЬ эти таблицы с помощью внешних ключей. Даже без думая о последнем запросе, теперь мы знаем, что он будет содержать эту часть:

ВЫБРАТЬ

ИЗ страны

ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ city ON city.country_id = country.id

ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ клиента ON city.id = customer.city_id

ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ call ON call.customer_id = customer.id

…;

Мы могли бы сделать одно — проверить, что вернет такой запрос:

ВЫБРАТЬ

*

ИЗ страны

ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ city ON city.country_id = country.id

ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ клиента ON city.id = customer.city_id

ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ call ON call.customer_id = customer.id;

Я не буду публиковать изображение всего результата, потому что в нем слишком много столбцов.Тем не менее, вы можете это проверить. я всегда советую вам тестировать части ваших запросов. Хотя они не будут отображаться в окончательных результатах, они будут использоваться в фоновом режиме. Протестировав эти части, вы получите представление о том, что происходит в фоновом режиме, и сможете предположить, каким должен быть конечный результат. Но все же мы должны ответить на вопрос «Как написать сложный запрос SELECT?».

Как написать сложный запрос SELECT — записывать части запроса во время

Мы уже написали часть запроса, и это хорошая практика.Это поможет вам построить сложный запрос из более простые «блоки», но вы также будете тестировать свой запрос по пути, потому что вы будете проверять его части за раз, как хорошо, проверьте, как работает запрос при добавлении или выполнении определенных частей.

Я бы начал с этой части , «где средняя продолжительность звонка больше, чем средняя продолжительность звонка для всех звонков» . Очевидно, что нам нужно рассчитать среднюю продолжительность всех звонков (в секундах).Итак, начнем сделай это.

ВЫБРАТЬ СРЕДНЕЕ (РАЗНДАТ (СЕКУНДА, call.start_time, call.end_time)) ОТ вызова

Мы объяснили агрегатные функции в предыдущей статье. Пока мы не говорили о функциях даты и времени, но достаточно сказать, что Функция DATEDIFF вычисляет разницу в единицах заданного периода времени (здесь мы после секунд) между временем начала и временем окончания.Возвращенный результат означает, что средняя продолжительность вызова составляла 354 секунды.

Теперь запишем запрос, который возвращает агрегированные значения для всех стран.

SELECT

country.country_name_eng,

SUM (CASE WHEN call.id IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS calls,

AVG (ISNULL (DATEDIFF (SECOND, call.start_time, call.end_time), 0 )) AS avg_difference

ИЗ страны

LEFT JOIN city ON city.country_id = country.id

LEFT JOIN customer ON city.id = customer.city_id

LEFT JOIN call ON call.customer_id = customer.id

GROUP BY

country.id,

country.country_name_eng

ORDER вызывает DESC, country.id ASC;

Здесь я хотел бы отметить две вещи:

  • SUM (CASE WHEN call.id IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END) — Суммирует только существующие вызовы.Поскольку мы использовали LEFT JOIN, мы также будем присоединяться к странам без звонка. Если бы мы использовали COUNT, для стран без вызова было бы возвращено значение 1, и мы хотим 0 там (мы хотим видеть эту информацию)
  • AVG (ISNULL (DATEDIFF (SECOND, call.start_time, call.end_time), 0)) — это очень похоже на ранее упомянутый AVG. Разница в том, что я использовал ISNULL (…, 0). Это просто проверяет, соответствует ли вычисленное значение NULL, и если да, заменяет его на 0.Расчетное значение может быть NULL, если нет данных (мы использовали LEFT JOIN)

Посмотрим, что вернет этот запрос.

«Как написать сложный запрос SELECT?» -> Теперь мы действительно близки к завершению нашего запроса и очень близки к этому ответу.

Итак, результат содержит все страны с их количеством звонков и средней продолжительностью звонков. Из этого результата нас интересуют только те, у которых средняя продолжительность звонка больше средней продолжительности звонка для всех звонков.Это наш исходный запрос, но с добавленными комментариями.

— запрос возвращает сводку вызовов для стран, в которых средняя продолжительность вызова> средней продолжительности вызова для всех вызовов

SELECT

country.country_name_eng,

SUM (CASE WHEN call.id IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END) Вызовы AS,

AVG (ISNULL (DATEDIFF (SECOND, call.start_time, call.end_time), 0)) AS avg_difference

FROM country

— мы использовали левое соединение, чтобы включить также страны без вызова

ЛЕВАЯ ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ город НА ГОРОД.country_id = country.id

LEFT JOIN customer ON city.id = customer.city_id

LEFT JOIN call ON call.customer_id = customer.id

GROUP BY

country.id,

country.country_name_eng

— отфильтровать только страны со средней продолжительностью вызова> средней продолжительности вызова для всех вызовов

HAVING AVG (ISNULL (DATEDIFF (SECOND, call.start_time, call.end_time), 0))> (SELECT AVG (DATEDIFF (SECOND, call. start_time, call.end_time)) FROM call)

ORDER BY звонки DESC, страна.id ASC;

Результат запроса вы можете увидеть на картинке ниже.

По сравнению с предыдущим запросом мы только что добавили часть HAVING. В части запроса WHERE мы тестируем «Обычные» значения, часть запроса HAVING используется для проверки агрегированных значений. Мы используем его для сравнения AVG ценности.

Комментарии имеют решающее значение не только в базах данных, но и в программировании в целом.Добавив эти 3 строки комментариев, запрос должен стать более читабельным. Даже тот, кто впервые взглянет на этот запрос, увидит, что вы сделали и почему. Этот кто-то может быть даже вами, если вы посмотрите на код, который вы написали некоторое время назад. Хотя на написание этих комментариев уходит некоторое время, не поленитесь и сделайте это. Вы, вероятно, сэкономите гораздо больше времени при пересмотре старых запросов / кода.

Подведем итоги

Итак, вопрос был — «Как написать сложный запрос SELECT?».Хотя нет простого ответа, я бы предложил следующие шаги:

  • Думайте об этом как о кубиках LEGO и строите запрос таким образом. Относитесь к сложным деталям как к черным ящикам — они будут верните то, что им нужно, и вы напишете (и включите в основной запрос) их позже
  • Определите все таблицы, которые вам понадобятся в запросе
  • Объедините таблицы, содержащие данные, которые необходимо отобразить, или данные, используемые в части запроса WHERE.
  • Отобразите все данные, чтобы проверить, правильно ли вы все соединили, и увидеть результат такого запроса
  • Создавайте все подзапросы отдельно.Проверьте их, чтобы увидеть, возвращают ли они то, что должны. Добавьте их в основной запрос
  • Все проверить
  • Добавить комментарии

Не могли бы вы дать нам свой ответ на тему «Как написать сложный запрос SELECT?». Какой подход вы использовали?

Содержание

Эмиль — профессионал в области баз данных с более чем 10-летним опытом работы во всем, что связано с базами данных.В течение многих лет он работал в сфере информационных технологий и финансов, а сейчас работает фрилансером.

Его прошлые и настоящие занятия варьируются от дизайна и программирования баз данных до обучения, консультирования и написания статей о базах данных. Также не забывайте, BI, создание алгоритмов, шахматы, филателия, 2 собаки, 2 кошки, 1 жена, 1 ребенок …

Вы можете найти его в LinkedIn

Посмотреть все сообщения Эмиля Drkusic

Последние сообщения Эмиля Drkusic (увидеть все)

Изучение SQL: Практика SQL-запросов

Сегодня день практики №1 по SQL.До сих пор в этой серии статей мы рассмотрели наиболее важные команды SQL (CREATE DATABASE и CREATE TABLE, INSERT, SELECT), а также некоторые концепции (первичный ключ, внешний ключ) и теорию (хранимые процедуры, определяемые пользователем функции, представления). Пришло время обсудить несколько интересных SQL-запросов.

Модель

Давайте кратко рассмотрим модель, которую мы будем использовать в этой практике.

Вы можете ожидать, что в реальных ситуациях (например,g., интервью), в вашем распоряжении будет модель данных. Если нет, то у вас будет описание базы данных (таблицы и типы данных + дополнительное описание того, что, где и как таблицы связаны).

Худший вариант — сначала проверить все таблицы. Например, вы должны запустить оператор SELECT для каждой таблицы и сделать вывод, где и как связаны таблицы. Вероятно, этого не произойдет на собеседовании, но может произойти в реальной жизни, например.g., когда вы продолжаете работать над существующим проектом.

Прежде чем мы начнем

Цель этой практики SQL — проанализировать некоторые типичные задания, с которыми вы можете столкнуться на собеседовании. Другие места, где это может помочь вам, — это задания в колледже или выполнение заданий, связанных с онлайн-курсами.

Основное внимание следует уделять пониманию того, что требуется, и какова цель обучения, стоящая за таким вопросом. Прежде чем продолжить, не стесняйтесь освежить свои знания о INNER JOIN и LEFT JOIN, о том, как объединить несколько таблиц, агрегатных функциях SQL и подходе к написанию сложных запросов.Если вы чувствуете, что готовы, давайте взглянем на первые 2 запроса (мы расскажем о других в следующих статьях). Для каждого запроса мы опишем нужный нам результат, рассмотрим запрос, проанализируем, что важно для этого запроса, и посмотрим на результат.

Практика SQL № 1 — агрегирование и левое соединение

Создайте отчет, который возвращает список всех названий стран (на английском языке) вместе с количеством связанных городов, которые есть в базе данных. Вам нужно показать все страны, а также дать разумное название агрегатному столбцу.Отсортируйте результаты по названию страны по возрастанию.

ВЫБЕРИТЕ country.country_name_eng, COUNT (city.id) AS number_of_cities

FROM country

LEFT JOIN city ON country.id = city.country_id

GROUP BY country.id, country.country_name_eng

country BY ASC;

Давайте проанализируем самые важные части этого запроса:

  • Мы использовали LEFT JOIN (LEFT JOIN city ON country.id = city.country_id), потому что нам нужно включить все страны, даже те, у которых нет связанных городов
  • Мы должны использовать COUNT (city.id) AS number_of_cities, а не только COUNT (*) AS number_of_cities, потому что COUNT (*) будет подсчитывать, если в результате есть строка (LEFT JOIN создает строку независимо от того, есть ли связанные данные в других таблица или нет). Если мы посчитаем city.id, мы получим количество связанных городов
  • И последнее, что важно, это то, что мы использовали ГРУППУ ПО странам.id, country.country_name_eng вместо использования только GROUP BY country.country_name_eng. Теоретически (и в большинстве случаев) группировки по имени должно быть достаточно. Это будет работать нормально, если имя определено как УНИКАЛЬНОЕ. Тем не менее, включение первичного ключа из словаря в случаях, подобных этому, более чем желательно.

Вы можете увидеть результат на картинке ниже.

Практика SQL № 2 — Объединение подзапроса и агрегатной функции

Напишите запрос, который возвращает идентификатор и имя клиента, а также количество звонков, связанных с этим клиентом.Возвращайте только тех клиентов, у которых количество звонков больше среднего для всех клиентов.

SELECT

customer.id,

customer.customer_name,

COUNT (call.id) AS вызывает

FROM customer

INNER JOIN call ON call.customer_id = customer.id

GROUP BY

customer. id,

customer.customer_name

HAVING COUNT (call.id)> (

SELECT CAST (COUNT (*) AS DECIMAL (5,2)) / CAST (COUNT (DISTINCT customer_id) AS DECIMAL (5,2)) FROM call

);

Я хотел бы здесь выделить следующие важные вещи:

  • Обратите внимание, что мы использовали агрегатные функции дважды: один раз в «основном» запросе и один раз в подзапросе. Это ожидается, потому что нам нужно рассчитать эти два агрегированных значения отдельно — один раз для всех клиентов (подзапрос) и для каждого клиента отдельно («основной» запрос).
  • Агрегатная функция в «основном» запросе — COUNT (call.я бы). Он используется в части запроса SELECT, но нам он также нужен в части запроса HAVING (примечание: предложение HAVING играет роль предложения WHERE, но для агрегированных значений)
  • Группа создается по идентификатору и имени клиента. Это те значения, которые нам нужны в результате
  • В подзапросе мы разделили общее количество строк (COUNT (*)) на количество отдельных клиентов, с которыми были связаны эти звонки (COUNT (DISTINCT customer_id)).Это дало нам среднее количество звонков на одного клиента.
  • Последнее, что важно здесь, это то, что мы использовали оператор CAST (CAST (… AS DECIMAL (5,2))). Это необходимо, потому что конечный результат, вероятно, будет десятичным числом. Поскольку оба COUNT являются целыми числами, SQL Server также вернет целочисленный результат. Чтобы этого не произошло, нам нужно преобразовать делитель и делитель в десятичные числа.

Давайте посмотрим, что на самом деле вернул запрос.

Заключение

В сегодняшней практике SQL мы проанализировали только два примера. Тем не менее, в этих двух есть некоторые моменты, с которыми вы часто сталкиваетесь на заданиях — либо в работе, либо на тестировании (собеседование, назначение в колледж, онлайн-курсы и т. Д.). В следующей части мы продолжим рассмотрение еще нескольких интересных вопросов, которые помогут вам решить проблемы, с которыми вы можете столкнуться.

Содержание

Эмиль — профессионал в области баз данных с более чем 10-летним опытом работы во всем, что связано с базами данных.В течение многих лет он работал в сфере информационных технологий и финансов, а сейчас работает фрилансером.

Его прошлые и настоящие занятия варьируются от дизайна и программирования баз данных до обучения, консультирования и написания статей о базах данных. Также не забывайте, BI, создание алгоритмов, шахматы, филателия, 2 собаки, 2 кошки, 1 жена, 1 ребенок …

Вы можете найти его в LinkedIn

Посмотреть все сообщения Эмиля Drkusic

Последние сообщения Эмиля Drkusic (увидеть все)

Изучение SQL: агрегированные функции

SQL имеет множество интересных функций, и агрегатные функции, безусловно, являются одной из этих функций, фактически функций.Хотя они не являются специфическими для SQL, они используются часто. Они являются частью оператора SELECT , и это позволяет нам пользоваться всеми преимуществами SELECT (объединение таблиц, фильтрация только необходимых нам строк и столбцов), в сочетании с мощью этих функций.

Модель

Прежде чем мы начнем говорить об агрегатных функциях, мы кратко прокомментируем модель данных, которую мы будем использовать.

Это та же модель, которую мы использовали в нескольких прошлых статьях.Я не буду вдаваться в подробности, а упомяну, что все 6 таблиц в модели содержат данные. На некоторые записи в таблицах есть ссылки в других, а на некоторые нет. Например. у нас есть страны, в которых нет связанных городов, и есть города, в которых нет связанных клиентов. Мы прокомментируем это в статье, где это будет важно.

Простейшая функция агрегирования

Мы, конечно же, начнем с простейшей агрегатной функции. Но прежде чем мы это сделаем, давайте проверим содержимое двух таблиц, которые мы будем использовать в этой статье.Есть столы страны и город . Мы будем использовать следующие утверждения:

ВЫБРАТЬ *

ИЗ страны;

ВЫБРАТЬ *

ИЗ города;

Результат вы можете увидеть на картинке ниже:

В этом нет ничего нового и неожиданного. Мы только что перечислили все, что есть в наших таблицах («*» в запросе будет приведет к возврату всех столбцов / атрибутов при отсутствии какого-либо условия / WHERE части запроса приведет к возврату всех строк).

Единственное, что я хотел бы отметить, это то, что таблица country имеет 7 строк и что город таблица имеет 6 строк. Теперь давайте рассмотрим следующие запросы и их результат:

Мы можем заметить, что для каждого запроса в результате мы получили одну строку, а возвращенное число представляет количество строк в каждой из этих двух таблиц. Это то, что делает агрегатная функция COUNT . Он берет то, что вернет запрос без COUNT , а затем возвращает количество строк в этом результате.Еще одна важная вещь, о которой вы должны знать, это то, что только COUNT можно использовать с «*». Для всех других функций требуется атрибут (или формула) в скобках. Мы увидим это позже.

Агрегатные функции и соединения

А теперь попробуем еще две вещи. Сначала мы проверим, как COUNT работает при объединении таблиц. Делать то мы будем использовать следующие запросы:

ВЫБРАТЬ *

ИЗ страны

ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ город НА город.country_id = country.id;

ВЫБРАТЬ СЧЕТ (*) AS number_of_rows

FROM country

INNER JOIN city ON city.country_id = country.id;

Хотя первый запрос не нужен, я использовал его, чтобы показать, что он вернет. Я сделал это, потому что это то, что учитывается во втором запросе. Когда две таблицы объединяются, вы можете представить этот результат как некую промежуточную таблицу, которую можно использовать как любые другие таблицы (например,грамм. для вычислений с использованием агрегатных функций, в подзапросах).

  • Совет: Каждый раз, когда вы пишете сложный запрос, вы можете проверить, какие части вернутся, и Таким образом вы будете уверены, что ваш запрос работает и будет работать, как и ожидалось.

Также стоит отметить еще одну вещь. Мы использовали INNER JOIN при объединении таблиц. страна и город . Это исключит страны без городов из результата (Вы можете проверить почему здесь).Теперь запустим 3 больше запросов, в которых таблицы объединяются с использованием LEFT JOIN :

ВЫБРАТЬ *

ИЗ страны

ЛЕВЫЙ ПРИСОЕДИНИТЬСЯ город НА city.country_id = country.id;

ВЫБРАТЬ СЧЕТ (*) AS number_of_rows

FROM country

LEFT JOIN city ON city.country_id = country.id;

ВЫБРАТЬ СЧЕТЧИК (имя_страны) КАК страны, СЧЁТ (город.city_name) КАК города

ИЗ страны

ЛЕВЫЙ СОЕДИНИТЬ город НА city.country_id = country.id;

Мы можем заметить несколько вещей:

  • 1 st запрос вернул 8 строк. Это те же 6 строк, что и в запросе с использованием INNER JOIN и еще 2 строки для стран, у которых нет связанных городов (Россия и Испания).
  • 2 nd запрос подсчитывает количество строк, возвращаемых запросом 1 st , поэтому это число равно 8
  • 3 rd запрос содержит два важных замечания.Во-первых, мы использовали агрегатную функцию ( COUNT ) дважды в части запроса SELECT . Обычно это происходит потому, что вас интересуют более подробные сведения о группе, которую вы хотите проанализировать (количество записей, средние значения и т. Д.). Вторая важная вещь заключается в том, что эти 2 счетчика использовали имена столбцов вместо «*» и возвращали разные значения. Это происходит потому, что таким образом было создано COUNT . Если вы поместите имена столбцов в скобки, COUNT подсчитает, сколько там значений (не включая значения NULL).Все наши записи имели значение для country_name, поэтому 1 st COUNT вернул 8. С другой стороны, city_name не был определен 2 раза (= NULL), поэтому 2 и COUNT вернули 6 (8-2 = 6)
  • Примечание: Это также означает другие агрегатные функции. Если они достигают значений NULL, они просто проигнорируют их и будут считать, поскольку их не существует.

Агрегатные функции SQL

Пришло время упомянуть все агрегатные функции T-SQL.Чаще всего используются:

  • COUNT — подсчитывает количество элементов в определенной группе
  • СУММ — вычисляет сумму заданного атрибута / выражения в определенной группе
  • AVG — вычисляет среднее значение данного атрибута / выражения в определенной группе
  • MIN — находит минимум в определенной группе
  • MAX — находит максимум в определенной группе

Эти 5 наиболее часто используются и стандартизированы, поэтому они понадобятся вам не только в SQL Server, но и в других СУБД.Остальные агрегатные функции:

  • APPROX_COUNT_DISTINCT
  • CHECKSUM_AGG
  • COUNT_BIG
  • ГРУППА
  • GROUPING_ID
  • СТАНДОТКЛОН
  • STDEVP
  • STRING_AGG
  • VAR
  • ВАРПБ

Хотя все агрегатные функции могут использоваться без предложения GROUP BY , все дело в том, чтобы использовать пункт GROUP BY .Этот пункт служит местом, где вы определяете условие о том, как создать группу. Когда группа будет создана, вы рассчитаете агрегированные значения.

  • Пример: Представьте, что у вас есть список профессиональных спортсменов, и вы знаете, какой вид спорта каждый из них играет. Вы можете спросить себя что-то вроде — Из моего списка верните минимальное, максимальное и средний рост игроков, сгруппированный по виду спорта, которым они занимаются.Результатом, конечно же, будет МИН, МАКС и СРЕДНЕЕ. высота для групп — «футболисты», «баскетболисты» и др.

Агрегатные функции — примеры

Теперь давайте посмотрим, как эти функции работают с одной таблицей. Их так редко используют, но это хорошо чтобы увидеть это хотя бы в образовательных целях:

Запрос вернул агрегированное значение для всех городов. Хотя эти значения не имеют практического применения, они демонстрируют мощь агрегатных функций.

Теперь мы сделаем что-нибудь умнее. Мы будем использовать эти функции гораздо ближе, чем вы могли ожидать в реальные жизненные ситуации:

Это гораздо более «умный» запрос, чем предыдущий. Он вернул список всех стран с количеством городов в них, а также СУММ, СРЕДНЕЕ, МИН и МАКС их значений лата и .

Обратите внимание, что мы использовали предложение GROUP BY .Разместив country.id и страна. country_name , мы определили группу. Все города, принадлежащие одной стране, будут в та же группа. После создания группы рассчитываются агрегированные значения.

  • Примечание: Предложение GROUP BY должно содержать все атрибуты, не относящиеся к агрегатным функциям (в нашем случае это country.country_name). Вы также можете включить другие атрибуты. Мы включили страну.id, потому что мы уверены, что он однозначно определяет каждую страну.

Заключение

Агрегатные функции — очень мощный инструмент в базах данных. Они служат той же цели, что и их эквиваленты в MS. Excel, но волшебство в том, что вы можете запрашивать данные и применять функции в одном операторе. Сегодня мы рассмотрели основные примеры. Позже в этой серии мы будем использовать их для решения более сложных задач (с более сложными запросами), так что следите за обновлениями.

Содержание

Эмиль — профессионал в области баз данных с более чем 10-летним опытом работы во всем, что связано с базами данных.В течение многих лет он работал в сфере информационных технологий и финансов, а сейчас работает фрилансером.

Его прошлые и настоящие занятия варьируются от дизайна и программирования баз данных до обучения, консультирования и написания статей о базах данных. Также не забывайте, BI, создание алгоритмов, шахматы, филателия, 2 собаки, 2 кошки, 1 жена, 1 ребенок …

Вы можете найти его в LinkedIn

Посмотреть все сообщения Эмиля Drkusic

Последние сообщения Эмиля Drkusic (увидеть все)

Изучите SQL: база данных INFORMATION_SCHEMA

Лучший способ объяснить, что такое база данных INFORMATION_SCHEMA: «Это база данных о базах данных.Он используется для хранения информации о других базах данных на сервере ». Что это значит, как мы можем их использовать и что мы можем делать с этими данными — тема сегодняшней статьи.

Модель

Как всегда, сначала мы начнем с модели данных. Это та же модель, которую мы использовали до сих пор в этой серии, поэтому я не буду описывать это снова.

И все же интересно одно. Сегодня нас будут интересовать не данные, хранящиеся в таблицах, а то, как это модель описана в базе данных INFORMATION_SCHEMA.

Что такое база данных INFORMATION_SCHEMA?

База данных INFORMATION_SCHEMA — это стандартный набор представлений ANSI, который мы можем найти в SQL Server, но также и в MySQL. В других системах баз данных также реализована точно такая или похожая база данных. Он обеспечивает доступ только для чтения к деталям, относящимся к базам данных и их объектам (таблицам, ограничениям, процедурам, представлениям…), хранящимся на сервере.

Вы можете легко использовать эти данные для:

  • Проверьте, что находится на сервере и / или в базе данных
  • Проверьте, все ли в порядке (например,грамм. по сравнению с прошлым разом, когда вы выполняли эту проверку)
  • Автоматизируйте процессы и создавайте сложный код (например, генераторы кода — мы поговорим об этом позже)

Следовательно, эта база данных может оказаться очень полезной в некоторых случаях, особенно если вы выполняете роль администратора базы данных.

Список всех баз данных

Возможно, первое, что нужно сделать, это перечислить все базы данных, которые в настоящее время находятся на нашем сервере.Мы можем сделать это в несколько способов. Хотя эти два не имеют прямого отношения к использованию INFORMATION_SCHEMA и являются SQL В зависимости от сервера, давайте сначала рассмотрим их.

ВЫБРАТЬ * ИЗ sys.databases;

EXEC sp_databases;

Вы можете легко заметить, что первый запрос возвращает намного больше деталей (несколько столбцов за пределами этого рисунка), чем второй запрос.Он использует объект sys, специфичный для SQL Server. Хотя это прекрасно работает, это очень специфично, поэтому я расскажу о деталях в отдельной статье. Второй оператор — это выполнение системной хранимой процедуры sp_databases, которая возвращает предопределенные столбцы.

Использование INFORMATION_SCHEMA для доступа к данным таблиц

Поскольку эта база данных является стандартом ANSI, следующие запросы должны работать и в других системах СУБД. Мы перечислим все таблицы в выбранной нами базе данных, а также все ограничения.Для этого мы будем использовать следующие запросы:

ИСПОЛЬЗУЙТЕ our_first_database;

— список всех таблиц в выбранной базе данных

SELECT *

FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES;

— список всех ограничений в выбранной базе данных

SELECT *

FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLE_CONSTRAINTS;

Первое, что важно, это то, что после ключевого слова USE мы должны определить базу данных, к которой мы хотим выполнять запросы.Результат ожидаемый. Первый запрос перечисляет все таблицы из нашей базы данных, а второй запрос возвращает все ограничения, которые мы определили при создании нашей базы данных. В обоих из них, помимо их имени и схемы базы данных, к которой они принадлежат, мы можем увидеть много других деталей.

Важно отметить, что в ограничениях у нас также есть столбец TABLE_NAME, который сообщает нам, какая таблица это ограничение связано с. Мы будем использовать этот факт, чтобы связать таблицы INFORMATION_SCHEMA.TABLES и INFORMATION_SCHEMA.TABLE_CONSTRAINTS для создания нашего пользовательского запроса. Давайте посмотрим на запрос, а также на его результат.

ИСПОЛЬЗУЙТЕ our_first_database;

— объединить таблицы и данные ограничений

SELECT

INFORMATION_SCHEMA.TABLES.TABLE_NAME,

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_CONSTRAINTS.CONSTRAINT_NAME,

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_CONSTRAINTS.CONSTRAINT_TYPE

ОТ INFORMATION_SCHEMA.TABLES

внутреннее соединение INFORMATION_SCHEMA.TABLE_CONSTRAINTS ПО INFORMATION_SCHEMA.TABLES.TABLE_NAME = INFORMATION_SCHEMA.TABLE_CONSTRAINTS.TABLE_NAME

ORDER BY

INFORMATION_SCHEMA.TABLES.TABLE_NAME ASC,

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_CONSTRAINTS.CONSTRAINT_TYPE по убыванию;

Без сомнения, этот запрос выглядит круто.Тем не менее, давайте прокомментируем несколько вещей. С помощью этого запроса мы:

  • Опять же, мы указали, какую базу данных мы используем. Этого можно было бы избежать, если бы вы написали каждый раз перед INFORMATION_SCHEMA, например our_first_database.INFORMATION_SCHEMA.TABLES.TABLE_NAME. Я так не предпочитаю
  • Соединив две таблицы таким же образом, мы объединим две «обычные» таблицы базы данных.Это полезно знать, но, как мы увидим позже, вы можете объединять многие вещи (системные таблицы, подзапросы), а не только «обычные» таблицы
  • Мы также упорядочили наш результат, чтобы мы могли легко заметить все ограничения в каждой таблице.

Может быть, вы спрашиваете себя, зачем вам делать что-то подобное. Что ж, с небольшими изменениями в этом запросе вы можете легко подсчитать количество ключей в каждой таблице. Давайте сделаем это.

ИСПОЛЬЗУЙТЕ our_first_database;

— объединить таблицы и данные ограничений

SELECT

INFORMATION_SCHEMA.TABLES.TABLE_NAME,

SUM (CASE WHEN INFORMATION_SCHEMA.TABLE_CONSTRAINTS.CONSTRAINT_TYPE = ‘9000 PIMARY KEY (CASE WHEN INFORMATION_SCHEMA.TABLE_CONSTRAINTS.CONSTRAINT_TYPE = ‘UNIQUE’ THEN 1 ELSE 0 END) AS uni,

SUM (CASE WHEN INFORMATION_SCHEMA.TABLE_CONSTRAINTS.CONSTRAINT_TYPE = ‘FOREIGN KEY’ ТОГДА 1 0 КОНЕЦ ИНАЧЕ) КАК Fk

ОТ INFORMATION_SCHEMA.TABLES

LEFT JOIN ON INFORMATION_SCHEMA.TABLE_CONSTRAINTS INFORMATION_SCHEMA.TABLES.TABLE_NAME = INFORMATION_SCHEMA.TABLE_CONSTRAINTS.TABLE_NAME

GROUP BY

INFORMATION_SCHEMA.TABLES .TABLE_NAME

ЗАКАЗАТЬ

INFORMATION_SCHEMA.TABLES.TABLE_NAME ASC;

По результату мы теперь можем легко заметить количество ключей / ограничений во всех таблицах.Таким образом мы могли найти таблицы:

  • Без первичного ключа. Это могло быть результатом ошибки в процессе проектирования.
  • Без внешних ключей. Таблицы без внешних ключей должны быть только словарями или какой-то отчетной таблицей. Во всех остальных случаях у нас должен быть внешний ключ
  • Хотя UNIQUE не должен быть связан с ошибками, в большинстве случаев мы можем ожидать, что в таблице будет только 0 или 1 УНИКАЛЬНЫЕ ценности.Если есть что-то еще, мы можем проверить, почему это

Подобные запросы могут быть частью проверки элементов управления, все ли в порядке с вашей базой данных. Вы можете усложнить еще больше и используйте этот запрос в качестве подзапроса для более сложного запроса, который автоматически проверяет предопределенные ошибки / предупреждения / предупреждения.

Таблицы INFORMATION_SCHEMA

Было бы сложно опробовать каждую таблицу и показать, что она возвращает.По крайней мере, это сложно уместить в одну читаемую статью. Я настоятельно рекомендую вам поиграть с базой данных INFORMATION_SCHEMA и изучить, что есть где. Единственное, что я здесь сделаю, это перечислю все таблицы (представления), которые у вас есть. Они есть:

  • CHECK_CONSTRAINTS — подробности, относящиеся к каждому ограничению CHECK
  • COLUMN_DOMAIN_USAGE — сведения, относящиеся к столбцам с псевдонимом типа данных
  • COLUMN_PRIVILEGES — привилегии столбцов, предоставленные или предоставленные текущим пользователем
  • COLUMNS — столбцы из текущей базы данных
  • CONSTRAINT_COLUMN_USAGE — сведения об ограничениях, связанных с столбцами
  • CONSTRAINT_TABLE_USAGE — сведения об ограничениях, связанных с таблицами
  • DOMAIN_CONSTRAINTS — подробности, связанные с псевдонимами типов данных и правилами, связанными с ними (доступны для этого пользователя)
  • ДОМЕНЫ — сведения о типе данных псевдонима (доступны этому пользователю)
  • KEY_COLUMN_USAGE — возвращаются детали, если столбец связан с ключами или нет
  • ПАРАМЕТРЫ — детали, относящиеся к каждому параметру, относящемуся к определяемым пользователем функциям и процедурам, доступным для этот пользователь
  • REFERENTIAL_CONSTRAINTS — подробности о внешних ключах
  • ROUTINES –детали, относящиеся к подпрограммам (функциям и процедурам), хранящимся в базе данных.
  • ROUTINE_COLUMNS — одна строка для каждого столбца, возвращаемого функцией с табличным значением
  • SCHEMATA — детали, относящиеся к схемам в текущей базе данных
  • TABLE_CONSTRAINTS — детали, относящиеся к ограничениям таблицы в текущей базе данных
  • TABLE_PRIVILEGES –табличные привилегии, предоставленные или предоставленные текущему пользователю
  • ТАБЛИЦЫ –детали, относящиеся к таблицам, хранящимся в базе данных.
  • VIEW_COLUMN_USAGE — сведения о столбцах, используемых в определении представления
  • VIEW_TABLE_USAGE — подробности о таблицах, используемых в определении представления
  • ПРОСМОТРЫ — детали, относящиеся к представлениям, хранящимся в базе данных.

Заключение

Запрос к базе данных INFORMATION_SCHEMA предоставляет вам множество вариантов того, как контролировать изменения в структуре вашей базы данных, а также реализовать некоторый уровень автоматизации на уровне базы данных.Чтобы достичь этих двух, вы должны следовать некоторым правилам, таким как соглашение об именах, правила внутреннего моделирования данных и т. Д. Вы также можете использовать его для документирования своей базы данных. Позже в этой серии мы поговорим об этом подробнее.

Содержание

Эмиль — профессионал в области баз данных с более чем 10-летним опытом работы во всем, что связано с базами данных. В течение многих лет он работал в сфере информационных технологий и финансов, а сейчас работает фрилансером.

Его прошлые и настоящие занятия варьируются от дизайна и программирования баз данных до обучения, консультирования и написания статей о базах данных.Также не забывайте, BI, создание алгоритмов, шахматы, филателия, 2 собаки, 2 кошки, 1 жена, 1 ребенок …

Вы можете найти его в LinkedIn

Посмотреть все сообщения Эмиля Drkusic

Последние сообщения Эмиля Drkusic (увидеть все)

Как писать сложные запросы в SQL Server

Одной из обычных задач, выполняемых администратором и разработчиком базы данных, является создание и выполнение запросов повышенной сложности для решения сложных задач. Это требует особой осторожности и серьезности, поскольку любые неточности в коде могут привести к нежелательным ошибкам и простою приложения.

Что такое сложный SQL-запрос?

Как следует из названия, сложный запрос имеет сложный синтаксис и может состоять из нескольких частей. Цель такого запроса — поиск данных по нескольким параметрам. Например, сложный запрос может включать несколько объединений между таблицами или иметь подзапросы (запрос, вложенный в другой запрос). Кроме того, вы можете столкнуться с частым использованием предложений AND и OR в этом типе запросов.

Вы можете применять сложные запросы всякий раз, когда необходимо получить сложные данные из нескольких таблиц.Кроме того, их можно использовать для составления отчетов, объединения нескольких таблиц, вложенных запросов и блокировки транзакций.

Сложные запросы SQL Server с несколькими операторами SELECT

Чтобы понять данные и правильно их проанализировать, время от времени вам может потребоваться извлекать данные из набора таблиц для создания единой таблицы результатов. Следовательно, чаще всего администраторам и разработчикам баз данных необходимо создавать сложные SQL-запросы, содержащие несколько операторов SELECT.Комбинируя несколько результатов из операторов SELECT, вы можете выбрать, что именно вы хотите включить в вывод. Это основная причина, по которой они так часто используются.

Как создавать сложные запросы с помощью dbForge Studio для SQL Server

Однако самостоятельное написание сложных запросов занимает много времени и сложно, потому что к тому времени, когда вы дойдете до конца своего запроса, вы, скорее всего, забудете, как все это началось. Поэтому по соображениям производительности лучше доверить эту работу надежному инструменту, который поможет вам создавать сложные запросы, не кодируя их вручную.

Эта функциональность доступна в dbForge Studio for SQL Server, мощном инструменте, который включает в себя набор функций для улучшения кодирования SQL и настройки производительности. Среди них есть функция Query Builder. Его цель — устранить любые трудности, возникающие в процессе создания SQL-запросов, и сделать управление запросами максимально быстрым и простым.

Query Builder помогает просматривать структуру запроса и позволяет создавать даже самые сложные запросы простым перетаскиванием и несколькими щелчками мыши.С его помощью вы можете без особых усилий выполнить несколько соединений и объединить несколько запросов в подзапрос.

Шаг 1. Откройте Query Builder

Чтобы начать визуальное построение запросов, откройте dbForge Studio для SQL Server и перейдите на начальную страницу. Найдите Query Builder в списке инструментов разработки SQL и щелкните, чтобы запустить .

Шаг 2. Добавьте таблицы в запрос

Затем вы можете начать добавлять в запрос таблицы и представления. Для этого щелкните необходимый узел базы данных в обозревателе баз данных, выберите необходимую таблицу (или несколько таблиц) и с помощью простого перетаскивания перенесите ее в область диаграммы запроса.Есть другой способ сделать то же самое: щелкните правой кнопкой мыши таблицу в проводнике баз данных и выберите Отправить на , а затем Query Builder .

Шаг 3. Создайте подзапрос

dbForge Studio для SQL Server позволяет создавать подзапросы в любом предложении оператора SELECT. Более того, внутри программы у каждого подзапроса может быть другой подзапрос.

Как только вы начинаете создавать подзапрос или открываете его для редактирования, вы попадаете на вкладку подзапроса документа запроса.С помощью этих вкладок вы можете очень легко перемещаться между разными подзапросами. Вы можете создать подзапрос, щелкнув правой кнопкой мыши тело диаграммы и выбрав команду Создать подзапрос из контекстного меню.

Шаг 4. Создайте СОЕДИНЕНИЯ между таблицами

Другой вариант, доступный в dbForge Studio для SQL Server, — это визуальное построение нескольких видов JOIN-соединений между таблицами. К ним относятся внутреннее, левое внешнее, правое внешнее и перекрестное соединение. Кроме того, для любого типа соединения можно задать условия высокой сложности.

Если вы поместите таблицу с внешним ключом и таблицу, на которую он ссылается, в область диаграммы построителя запросов, соединения будут выполнены автоматически. Однако, если вы хотите добавить соединение, вам нужно перейти на вкладку Joins редактора с вкладками и щелкнуть Add в верхней части узла дерева. Вы увидите новое соединение, в которое вы можете вставить новое условие. Вам нужно щелкнуть поле Введите имя таблицы и указать таблицы. После этого вы можете выбрать тип соединения.Для этого щелкните текстовую ссылку красного цвета и выберите соответствующий пункт в контекстном меню. В том же меню вы можете щелкнуть, чтобы удалить соединение.

Шаг 5. Постройте предложение WHERE или HAVING

При построении запроса вы часто намереваетесь отфильтровать или исключить определенные записи из вывода. Самый простой способ сделать это — использовать предложения WHERE и HAVING.

Инструмент предоставляет интуитивно понятный интерфейс, позволяющий легко создавать предложения WHERE и HAVING. Просто перейдите на соответствующие вкладки dbForge Studio for SQL Server и внесите соответствующие изменения.

Шаг 6. Создайте предложение GROUP BY или ORDER BY

Предложение GROUP BY обычно находится в операторе SELECT и используется для группировки записей в соответствии с указанными параметрами. Предложение ORDER BY помогает отсортировать записи в наборе результатов в возрастающем или убывающем порядке.

В dbForge Studio вы можете создавать такие типы предложений практически мгновенно. Перейдите на соответствующие вкладки программы и выберите столбцы для сортировки или группировки.

Шаг 7.Просмотреть и выполнить запрос

Как только вы закончите вносить необходимые изменения, вы можете переключиться в текстовое представление, чтобы проверить окончательный код SQL вашего запроса. Если вы довольны результатом, вы можете запустить сценарий, щелкнув Выполнить на главной панели инструментов инструмента.

Шаг 8. Анализируем результат

После того, как вы инициируете выполнение запроса, вы получите уведомление о том, был ли запрос выполнен успешно или возникли какие-либо ошибки. Если запрос был успешным, вы можете проверить и проанализировать результаты.

Кроме того, вы можете управлять набором результатов в зависимости от ваших потребностей с помощью удобной функции редактора данных.

Заключение

Если вы решили создать сложный запрос с несколькими предложениями и условиями, а также подзапросами, помните, что этот процесс не должен быть сложным и утомительным. Функциональность построителя запросов, доступная в dbForge Studio для SQL Server, поможет вам разрабатывать самые сложные запросы и сосредоточиться на результате, а не на процессе написания кода SQL.Используйте интуитивно понятный графический интерфейс, чтобы умно и легко воплощать в жизнь самые смелые идеи.

Последние сообщения от команды dbForge (посмотреть все)

сложные запросы, dbForge Studio для SQL Server, построитель запросов, sql server

Узнайте, как писать сложные SQL-запросы — {coding} Sight

Типичных запросов в формате таблицы SELECT * FROM иногда бывает недостаточно. Когда данные для запроса находятся не в одной таблице, а в нескольких, или когда необходимо указать сразу несколько параметров выбора, вам потребуются более сложные запросы.

В этой статье объясняется, как создавать такие запросы, и приводятся примеры сложных SQL-запросов.

Как выглядит сложный запрос?

Во-первых, давайте определим условия для составления SQL-запроса. В частности, вам нужно будет использовать следующие параметры выбора:

  • имена таблиц, из которых вы хотите извлечь данные;
  • значения полей, которые необходимо вернуть в исходные после внесения изменений в базу данных;
  • отношения между таблицами;
  • условия отбора проб;
  • вспомогательные критерии выбора (ограничения, способы подачи информации, тип сортировки).

Чтобы лучше понять тему, давайте рассмотрим пример, в котором используются следующие четыре простые таблицы. Первая строка — это имя таблицы, которая в сложных запросах действует как внешний ключ. Подробно это рассмотрим дальше на примере:

В каждой таблице есть строки, относящиеся к некоторым другим таблицам. Зачем это нужно, мы объясним дальше.

Теперь давайте посмотрим на базовый запрос SQL:

  ВЫБРАТЬ * ОТ компаний, ГДЕ имя_компании% НАЧИНАЕТСЯ с 'P';  

Предикат % STARTSWITH выбирает строки, начинающиеся с указанного символа / символов.

Результат выглядит так:

Теперь рассмотрим сложный запрос SQL:

  ВЫБРАТЬ
company.companies_name,
СУММ (СЛУЧАЙ, КОГДА call.id НЕ НУЛЕНО ТОГДА 1 ИНАЧЕ 0 КОНЕЦ) КАК вызовы,
AVG (ISNULL (DATEDIFF (SECOND, calls.start_time, calls.end_time), 0)) AS avgdifference
ОТ компаний
ВЛЕВО ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к офисам НА office.companies_id = companies.id
ВЛЕВО ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к клиентам office.id = customers.offices_id
LEFT JOIN вызывает ON calls.customers_id = customers.id
ГРУППА ПО
компании.я бы,
company.companies_name
HAVING AVG (ISNULL (DATEDIFF (SECOND, calls.start_time, calls.end_time), 0))> (SELECT AVG (DATEDIFF (SECOND, calls.start_time, calls.end_time)) FROM calls)
ORDER BY вызывает DESC, companies.id ASC;
  

Результатом является следующая таблица:

В таблице указаны компании, соответствующее количество телефонных звонков и их примерная продолжительность.

Кроме того, в нем перечислены только те названия компаний, у которых средняя продолжительность разговора больше, чем средняя продолжительность разговора в других компаниях.

Каковы основные правила создания сложных SQL-запросов?

Попробуем создать универсальный алгоритм для составления сложных запросов.

Прежде всего, вам нужно определиться с таблицами, состоящими из данных, которые участвуют в запросе.

В приведенном выше примере задействованы компании и , вызывающие таблицы. Если таблицы с необходимыми данными не связаны напрямую друг с другом, вам также необходимо включить промежуточные таблицы, которые к ним присоединяются.

По этой причине мы также соединяем таблицы, такие как офисы и клиентов , используя внешние ключи. Следовательно, любой результат запроса с таблицами из этого примера всегда будет включать следующие строки:

  ВЫБРАТЬ
...
ОТ компаний
ВЛЕВО ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к офисам НА office.companies_id = companies.id
ВЛЕВО ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к клиентам office.id = customers.offices_id
LEFT JOIN вызывает ON calls.customers_id = customers.id
...;

После этого необходимо проверить правильность поведения в следующей части запроса:

ВЫБРАТЬ * ИЗ компаний
СЛЕВА ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к офисам НА офисы.company_id = companies.id
ВЛЕВО ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к клиентам office.id = customers.offices_id
LEFT JOIN вызывает ON calls.customers_id = customers.id;
  

Объединенная таблица предлагает три наиболее важных момента:

  • Обратите внимание на список полей после SELECT. Операция чтения данных из объединенных таблиц требует, чтобы вы указали имя объединяемой таблицы в поле name .
  • В вашем сложном запросе всегда будет основная таблица ( компании ).С него читается большинство полей. В прилагаемой таблице в нашем примере используются три таблицы — офисы , клиенты и звонки . Имя определяется после оператора JOIN.
  • Помимо указания имени второй таблицы, обязательно укажите условие для выполнения соединения. Об этом условии мы поговорим далее.
  • Запрос отобразит таблицу с большим количеством строк.Публиковать его здесь нет необходимости, так как он отображает промежуточные результаты. Однако вы всегда можете проверить его результат самостоятельно. Это очень важно, так как помогает избежать ошибок в конечном результате.

Теперь давайте посмотрим на часть запроса, в которой сравнивается продолжительность звонков внутри каждой компании и между всеми компаниями. Нам нужно рассчитать среднюю продолжительность всех звонков. Используйте следующий запрос:

  ВЫБРАТЬ СРЕДНЕЕ (РАЗНДАТ (СЕКУНДА, calls.start_time, calls.end_time)) ИЗ вызовов  

Обратите внимание, что мы использовали функцию DATEDIFF , которая выводит разницу между указанными периодами.В нашем случае средняя продолжительность звонка равна 335 секундам.

Теперь добавим в запрос данные о звонках от всех компаний.

  ВЫБРАТЬ
company.companies_name,
СУММА (СЛУЧАЙ, КОГДА calls.id НЕ НУЛЕНО ТОГДА 1 ИНАЧЕ 0 КОНЕЦ) КАК вызывает,
AVG (ISNULL (DATEDIFF (SECOND, calls.start_time, calls.end_time), 0)) AS avgdifference
ОТ компаний
ВЛЕВО ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к офисам НА office.companies_id = companies.id
ВЛЕВО ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к клиентам office.id = customers.offices_id
LEFT JOIN вызывает ON звонки.customers_id = customers.id
ГРУППА ПО
company.id,
company.companies_name
ORDER BY вызывает DESC, companies.id ASC;
  

В этом запросе

  • СУММА (СЛУЧАЙ, КОГДА calls.id НЕ НУЛЬ, ТО 1 ИНАЧЕ 0 КОНЕЦ) — чтобы избежать ненужных операций, мы суммируем только существующие вызовы — когда количество вызовов в компании не равно нулю. Это очень важно в больших таблицах с возможными нулевыми значениями.
  • AVG (ISNULL (DATEDIFF (SECOND, calls.start_time, calls.end_time), 0)) — запрос идентичен запросу AVG выше. Однако здесь мы используем оператор ISNULL , который заменяет NULL на 0. Это необходимо для компаний, у которых нет вызовов.

Наши результаты:

Мы почти закончили. В таблице выше представлен список компаний, соответствующее количество звонков для каждой из них и средняя продолжительность звонков в каждой из них.

Осталось сравнить цифры из последнего столбца со средней продолжительностью всех звонков от всех компаний (335 секунд).

Если вы введете запрос, который мы представили в самом начале, просто добавив часть HAVING , вы получите то, что вам нужно.

Мы настоятельно рекомендуем добавлять комментарии к каждой строке, чтобы вы не запутались в будущем, когда вам потребуется исправить некоторые существующие сложные запросы SQL.

Последние мысли

Хотя каждый сложный SQL-запрос требует индивидуального подхода, некоторые рекомендации подходят для подготовки большинства таких запросов.

  • определить, какие таблицы будут участвовать в запросе;
  • создавать сложные запросы из более простых частей;
  • проверять правильность запросов последовательно, по частям;
  • проверить точность вашего запроса с меньшими таблицами;
  • написать подробные комментарии к каждой строке, содержащей операнд, используя символы «-».

Специальные инструменты значительно упрощают эту работу. Среди них мы рекомендуем использовать Query Builder — визуальный инструмент, который позволяет гораздо быстрее создавать даже самые сложные запросы в визуальном режиме.Этот инструмент доступен как отдельное решение или как часть многофункциональной dbForge Studio для SQL Server.

Мы надеемся, что эта статья помогла вам прояснить этот конкретный вопрос.

Филипп профессионально пишет статьи на технические темы. Он имеет большой опыт работы как с крупными компаниями, так и с малым бизнесом в области информационных технологий, инжиниринга и машиностроения.

Последние сообщения Филиппа Женова (посмотреть все)

Пример сложного SQL-запроса для получения как можно большего количества данных из базы данных.

Я хотел бы поделиться примером сложного SQL-запроса, который вернет все возможные данные из базы данных.

Схема БД

выглядит так:

Задача заключалась в том, чтобы «отобразить всех сотрудников и связанную с ними информацию, даже если некоторая информация отсутствует. Получите как можно больше информации о сотрудниках».

Мой последний SQL-запрос был таким:

 ВЫБРАТЬ
  e.employee_id AS "Сотрудник №"
  , e.first_name || '' || e.last_name AS "Имя"
  , д.электронная почта КАК "Электронная почта"
  , e.phone_number AS "Телефон"
  , TO_CHAR (e.hire_date, 'MM / DD / YYYY') КАК "Дата найма"
  , TO_CHAR (e.salary, 'L99G999D99', 'NLS_NUMERIC_CHARACTERS =' '.,' 'NLS_CURRENCY =' '$' '') КАК «Зарплата»
  , e.commission_pct AS "Comission%"
  , "работает как" || j.job_title || «в» || d.department_name || ' Менеджер отдела: '
    || dm.first_name || '' || dm.last_name || ') и непосредственный руководитель:' || m.first_name || '' || m.last_name КАК "Текущая работа"
  , TO_CHAR (j.min_salary, 'L99G999D99', 'NLS_NUMERIC_CHARACTERS =' '., '' NLS_CURRENCY = '' $ '' ') || '-' ||
      TO_CHAR (j.max_salary, 'L99G999D99', 'NLS_NUMERIC_CHARACTERS =' '.,' 'NLS_CURRENCY =' '$' '') КАК «Текущая зарплата»
  , l.street_address || ',' || l.postal_code || ',' || l.city || ',' || l.state_province || ','
    || c.country_name || '(' || r.region_name || ')' AS "Местоположение"
  , jh.job_id AS "Идентификатор задания в истории"
  , "работал с" || TO_CHAR (jh.start_date, 'MM / DD / YYYY') || «к» || TO_CHAR (jh.end_date, 'ММ / ДД / ГГГГ') ||
    "как" || jj.job_title || «в» || ддназвание_отдела || 'отдел' AS "Должность по истории"
  
ОТ сотрудников e
- получить название текущего job_id
  ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к вакансиям j
    ВКЛ e.job_id = j.job_id
- получить имя текущего manager_id
  LEFT JOIN сотрудники м
    ВКЛ e.manager_id = m.employee_id
- получить имя текущего отдела_ид
  LEFT JOIN кафедры d
    ВКЛ d.department_id = e.department_id
- получить имя руководителя текущего отдела
- (не равно текущему руководителю и может быть равным самому сотруднику)
  ВЛЕВО ПРИСОЕДИНЯТЬСЯ к сотрудникам dm
    ВКЛ d.manager_id = dm.employee_id
- получить название локации
  LEFT JOIN местоположения l
    ВКЛ d.location_id = l.location_id
  LEFT JOIN страны c
    ВКЛ l.country_id = c.country_id
  LEFT JOIN регионы r
    ВКЛ c.region_id = r.region_id
- получить историю работы сотрудника
  ЛЕВЫЙ ПРИСОЕДИНИТЬСЯ job_history jh
    ВКЛ e.employee_id = jh.employee_id
- получить название истории вакансий job_id
  LEFT JOIN вакансии jj
    ВКЛ jj.job_id = jh.job_id
- получить название отдела из трудовой книжки
  LEFT ПРИСОЕДИНИТЬСЯ к отделам dd
    ВКЛ dd.department_id = jh.Department_id

ЗАКАЗАТЬ ПО e.employee_id; 

Давайте пройдемся по шагам:

Перед созданием нашего последнего оператора Select давайте посмотрим, какие таблицы требуют LEFT объединений, а какие нет. Нам нужна эта проверка, потому что LEFT JOINS медленнее, чем INNER JOINS, поэтому для эффективности мы будем использовать (INNER) JOINS.

Чтобы проверить, что у каждого сотрудника есть job_id. Если есть результаты (идентификаторы сотрудников), значит, нам нужно LEFT JOIN, потому что есть сотрудники, у которых нет (IS NULL == true) job_id.В противном случае (IS NULL == false) мы используем только JOIN:

 ВЫБЕРИТЕ employee_id ИЗ сотрудников, WHERE job_id IS NULL; 

Результат: пусто. Вывод: мы используем JOIN для таблицы «вакансии».

Та же проверка, что и выше, на этот раз проверка Department_id:

 ВЫБЕРИТЕ employee_id ИЗ сотрудников, ГДЕ Department_id IS NULL; 

Результат: 178. Вывод: мы используем LEFT JOIN для таблицы «кафедры».

Поскольку у одного сотрудника нет Department_id, вся цепочка будущих объединений (отделы-локации-страны-регионы) также должна быть объединена СЛЕВА, несмотря на то, что эти таблицы могут быть ВНУТРЕННЕЕ объединены друг с другом в отдельном запросе.

Та же проверка, что и выше, на этот раз проверка manager_id:

 ВЫБЕРИТЕ employee_id ИЗ сотрудников, WHERE manager_id IS NULL; 

Результат: 100. Заключение: мы используем LEFT JOIN (самостоятельное соединение) для таблицы «сотрудники». Это означает, что у одного сотрудника нет руководителя.

И несколько общих комментариев по этому последнему запросу:

 AS 
  • мы используем его для определения псевдонима, имена столбцов в таблице результатов выглядят более удобочитаемыми.
     || 
  • мы используем это для объединения строк
     'текст' 
  • заключаем любой текст в одинарные кавычки
     TO_CHAR (напр.Дата найма, ММ / ДД / ГГГГ) 
  • таким образом мы можем установить формат даты
     TO_CHAR (e.salary, 'L99G999D99', 'NLS_NUMERIC_CHARACTERS =' '.,' 'NLS_CURRENCY =' '$' '') 
  • Таким образом мы можем выводить валюту с разделителями. Мой подробный пост об этом можно найти здесь.
     JOIN jobs j ... 
  • этот ‘j’ означает псевдоним имени таблицы. Одна и та же таблица может быть присоединена к самой себе (самосоединение), и по этой причине псевдоним этой таблицы для одной и той же таблицы может и должен быть другим.

Запрос вернул 110 результатов, хотя в нем всего 107 сотрудников. Потому что из 107 сотрудников у 3 есть две записи в истории вакансий. Первые несколько строк результата выглядят так:

Мы определенно могли пойти дальше и получить всю информацию об отделах, в которых, судя по записям в истории должностей, работала пара сотрудников, но я решил, что это будет слишком много.

Изначально размещено на моем сайте.

Надеюсь, этот пример будет полезен новичкам.И тем из вас, у кого есть опыт, я хотел бы задать несколько вопросов:

  1. Действительно ли важно, какой JOIN применять: LEFT или INNER? Я имею в виду, есть ли реальный прирост производительности?
  2. Является ли хорошей практикой упаковывать всю возможную информацию в один запрос? Или лучше разбить его на небольшие запросы?
  3. Какие ошибки были допущены в этом запросе?

Берегитесь!

.
Оставить комментарий

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

© 2019 Штирлиц Сеть печатных салонов в Перми

Цифровая печать, цветное и черно-белое копирование документов, сканирование документов, ризография в Перми.