Sql using пример: Основы SQL на примере задачи / Хабр

Операция MERGE в языке Transact-SQL – описание и примеры | Info-Comp.ru

В языке Transact-SQL в одном ряду с такими операциями как INSERT (вставка), UPDATE (обновление), DELETE (удаление) стоит операция MERGE (слияние), которая в некоторых случаях может быть полезна, но некоторые почему-то о ней не знают и не пользуются ею, поэтому сегодня мы рассмотрим данную операцию и разберем примеры.

Начнем мы, конечно же, с небольшой теории.

Заметка! Начинающим рекомендую посмотреть мой видеокурс по T-SQL.

Что такое MERGE в T-SQL?

MERGE – операция в языке T-SQL, при которой происходит обновление, вставка или удаление данных в таблице на основе результатов соединения с данными другой таблицы или SQL запроса. Другими словами, с помощью MERGE можно осуществить слияние двух таблиц, т.е. синхронизировать их.

В операции MERGE происходит объединение по ключевому полю или полям основной таблицы (в которой и будут происходить все изменения

В дополнение к основным перечисленным выше условиям можно указывать «Дополнительные условия поиска», они указываются через ключевое слово AND.

Упрощённый синтаксис MERGE

  
        MERGE <Основная таблица>
                USING <Таблица или запрос источника> 
                ON <Условия объединения>
                [ WHEN MATCHED [ AND <Доп. условие> ]
                        THEN <UPDATE или DELETE>
                [ WHEN NOT MATCHED [ AND Доп. условие> ]
                        THEN <INSERT> ]
                [ WHEN NOT MATCHED BY SOURCE [ AND <Доп. условие> ]
                        THEN <UPDATE или DELETE> ] [ ...n ] 
                [ OUTPUT ]
        ;

Важные моменты при использовании MERGE:

• В конце инструкции MERGE обязательно должна идти точка с запятой (;) иначе возникнет ошибка;
• Должно быть, по крайней мере, одно условие MATCHED;
• Операцию MERGE можно использовать совместно с CTE (обобщенным табличным выражением);
• В инструкции MERGE можно использовать ключевое слово OUTPUT, для того чтобы посмотреть какие изменения были внесены. Для идентификации операции здесь в OUTPUT можно использовать переменную $action;
• На все операции к основной таблице, которые предусмотрены в MERGE (удаления, вставки или обновления), действуют все ограничения, определенные для этой таблицы;
• Функция @@ROWCOUNT, если ее использовать после инструкции MERGE, будет возвращать общее количество вставленных, обновленных и удаленных строк;
• Для того чтобы использовать MERGE необходимо разрешение на INSERT, UPDATE или DELETE в основной таблице, и разрешение SELECT для таблицы источника;
• При использовании MERGE необходимо учитывать, что все триггеры AFTER на INSERT, UPDATE или DELETE, определенные для целевой таблицы, будут запускаться.

А теперь переходим к практике. И для начала давайте определимся с исходными данными.

Исходные данные для примеров операции MERGE

У меня в качестве SQL сервера будет выступать Microsoft SQL Server 2016 Express. На нем есть тестовая база данных, в которой я создаю тестовые таблицы, например, с товарами: TestTable – это у нас будет целевая таблица, т.е. та над которой мы будем производить все изменения, и

Запрос для создания таблиц.

  
  --Целевая таблица
  CREATE TABLE dbo.TestTable(
        ProductId INT NOT NULL,
        ProductName VARCHAR(50) NULL,
        Summa MONEY NULL,
  CONSTRAINT PK_TestTable PRIMARY KEY CLUSTERED (ProductId ASC)
  )
  --Таблица источник
  CREATE TABLE dbo.TestTableDop(
        ProductId INT NOT NULL,
        ProductName VARCHAR(50) NULL,
        Summa MONEY NULL,
  CONSTRAINT PK_TestTableDop PRIMARY KEY CLUSTERED (ProductId ASC)
  )

Далее я их наполняю тестовыми данными.

   
        --Добавляем данные в основную таблицу
        INSERT INTO dbo.TestTable
                           (ProductId,ProductName,Summa)
                 VALUES
                           (1, 'Компьютер', 0)
        GO
        INSERT INTO dbo.TestTable
                           (ProductId,ProductName,Summa)
                 VALUES
                           (2, 'Принтер', 0)
        GO
        INSERT INTO dbo.TestTable
                           (ProductId,ProductName,Summa)
                 VALUES
        (3, 'Монитор', 0)
        GO
        --Добавляем данные в таблицу источника
        INSERT INTO dbo.TestTableDop
                           (ProductId,ProductName,Summa)
                 VALUES
                           (1, 'Компьютер', 500)
        GO
        INSERT INTO dbo.TestTableDop
                           (ProductId,ProductName,Summa)
                 VALUES
                           (2, 'Принтер', 300)
        GO
        INSERT INTO dbo.TestTableDop
                           (ProductId,ProductName,Summa)
                 VALUES
                           (4, 'Монитор', 400)
        GO

Посмотрим на эти данные.

  
  SELECT * FROM dbo.TestTable

  SELECT * FROM dbo.TestTableDop

Видно, что в целевой таблице значение поля Summa = 0, а также есть несоответствие некоторых идентификаторов, т.е. у нас есть товары, которые есть в одной таблице, при этом они отсутствуют в другой.

Пример 1 – обновление и добавление данных с помощью MERGE

Это, наверное, классический вариант использования MERGE, когда мы по условию объединения обновляем данные, а если таких данных нет, то добавляем их. Для наглядности в конце инструкции MERGE я укажу ключевое слово OUTPUT, для того чтобы посмотреть какие именно изменения мы произвели, а также сделаю выборку итоговых данных.

   
        MERGE dbo.TestTable AS T_Base --Целевая таблица
        USING dbo.TestTableDop AS T_Source --Таблица источник
        ON (T_Base.ProductId = T_Source.ProductId) --Условие объединения
        WHEN MATCHED THEN --Если истина (UPDATE)
                 UPDATE SET ProductName = T_Source.ProductName, Summa = T_Source.Summa
        WHEN NOT MATCHED THEN --Если НЕ истина (INSERT)
                 INSERT (ProductId, ProductName, Summa) 
                 VALUES (T_Source.ProductId, T_Source.ProductName, T_Source.Summa)
        --Посмотрим, что мы сделали
        OUTPUT $action AS [Операция], Inserted.ProductId,
                   Inserted.ProductName AS ProductNameNEW,
                   Inserted.Summa AS SummaNEW, 
                   Deleted.ProductName AS ProductNameOLD, 
                   Deleted.Summa AS SummaOLD; --Не забываем про точку с запятой
        --Итоговый результат
        SELECT * FROM dbo.TestTable
        SELECT * FROM dbo.TestTableDop

Мы видим, что у нас было две операции UPDATE и одна INSERT. Так оно и есть, две строки из таблицы TestTable соответствуют двум строкам в таблице TestTableDop, т.е. у них один и тот же ProductId, у данных строк в таблице TestTable мы обновили поля ProductName и Summa. При этом в таблице TestTableDop есть строка, которая отсутствует в TestTable, поэтому мы ее и добавили через INSERT.

Пример 2 – синхронизация таблиц с помощью MERGE

Теперь, допустим, нам нужно синхронизировать таблицу TestTable с таблицей TestTableDop, для этого мы добавим еще одно условие WHEN NOT MATCHED BY SOURCE, суть его в том, что мы удалим строки, которые есть в TestTable, но нет в TestTableDOP. Но для начала, для того чтобы у нас все три условия отработали (в частности WHEN NOT MATCHED) давайте в таблице TestTable удалим строку, которую мы добавили в предыдущем примере. Также здесь я в качестве источника укажу запрос, чтобы Вы видели, как можно использовать запросы в качестве источника.

   
        --Удаление строки с ProductId = 4 
        --для того чтобы отработало условие WHEN NOT MATCHED
        DELETE dbo.TestTable WHERE ProductId = 4
        --Запрос MERGE для синхронизации таблиц
        MERGE dbo.TestTable AS T_Base --Целевая таблица
        --Запрос в качестве источника
        USING (SELECT ProductId, ProductName, Summa 
                   FROM dbo.TestTableDop) AS T_Source (ProductId, ProductName, Summa) 
        ON (T_Base.ProductId = T_Source.ProductId) --Условие объединения
        WHEN MATCHED THEN --Если истина (UPDATE)
                 UPDATE SET ProductName = T_Source.ProductName, Summa = T_Source.Summa
        WHEN NOT MATCHED THEN --Если НЕ истина (INSERT)
                 INSERT (ProductId, ProductName, Summa)
                 VALUES (T_Source.ProductId, T_Source.ProductName, T_Source.Summa)
         --Удаляем строки, если их нет в TestTableDOP
        WHEN NOT MATCHED BY SOURCE THEN
                 DELETE  
        --Посмотрим, что мы сделали
        OUTPUT $action AS [Операция], Inserted.ProductId, Inserted.ProductName AS ProductNameNEW,
                   Inserted.Summa AS SummaNEW,Deleted.ProductName AS ProductNameOLD, 
                   Deleted.Summa AS SummaOLD; --Не забываем про точку с запятой
        --Итоговый результат
        SELECT * FROM dbo.TestTable
        SELECT * FROM dbo.TestTableDop 

В итоге мы видим, что у нас таблицы содержат одинаковые данные. Для этого мы выполнили две операции UPDATE, одну INSERT и одну DELETE. При этом мы использовали всего одну инструкцию MERGE.

Пример 3 – операция MERGE с дополнительным условием

Сейчас давайте выполним запрос похожий на запрос, который мы использовали в примере 1, только добавим дополнительное условие на обновление данных, например, мы будем обновлять TestTable только в том случае, если поле Summa, в TestTableDop, содержит какие-нибудь данные (например, мы не хотим использовать некорректные значения для обновления

   
        --Очищаем поле сумма у одной строки в TestTableDop
        UPDATE dbo. TestTableDop SET Summa = NULL 
        WHERE ProductId = 2
        --Запрос MERGE 
        MERGE dbo.TestTable AS T_Base --Целевая таблица
        USING dbo.TestTableDop AS T_Source --Таблица источник
        ON (T_Base.ProductId = T_Source.ProductId) --Условие объединения
        --Если истина + доп. условие отработало (UPDATE)
        WHEN MATCHED AND T_Source.Summa IS NOT NULL THEN
                 UPDATE SET ProductName = T_Source.ProductName, Summa = T_Source.Summa
        WHEN NOT MATCHED THEN --Если НЕ истина (INSERT)
                 INSERT (ProductId, ProductName, Summa)
                 VALUES (T_Source.ProductId, T_Source.ProductName, T_Source.Summa)
        --Посмотрим, что мы сделали
        OUTPUT $action AS [Операция], Inserted.ProductId,
                   Inserted.ProductName AS ProductNameNEW, 
                   Inserted.Summa AS SummaNEW, 
                   Deleted.ProductName AS ProductNameOLD, 
                   Deleted.Summa AS SummaOLD; --Не забываем про точку с запятой
        --Итоговый результат
        SELECT * FROM dbo.TestTable
        SELECT * FROM dbo.TestTableDop

В итоге у меня обновилось всего две строки, притом, что все три строки успешно выполнили условие объединения, но одна строка не обновилась, так как сработало дополнительное условие Summa IS NOT NULL, потому что поле Summa у строки с ProductId = 2, в таблице TestTableDop, не содержит никаких данных, т.е. NULL.

Заметка! Для комплексного изучения языка SQL и T-SQL рекомендую посмотреть мои видеокурсы по T-SQL, которые помогут Вам «с нуля» научиться работать с SQL и программировать на T-SQL в Microsoft SQL Server.

На этом у меня все, удачи!

Пример. Создание пространственного представления в Oracle с помощью SQL—Справка

Уровень сложности:

Начальный

Требования к данным:

Используйте собственные данные

Чтобы создать представление и включить пространственный столбец в определение представления, можно использовать SQL. Это можно сделать для просмотра объектов в ArcMap. Также может потребоваться создание пространственного представления для использования таблицы, содержащей несколько пространственных столбцов. Пространственное представление будет содержать только один пространственный столбец для использования в ArcGIS.

В данном примере пространственное представление создается для объединения данных из таблицы employees и класса пространственных объектов region.

Создание представления с пространственным столбцом.

Необходимо определить представление, добавив в него пространственный столбец и идентификатор ObjectID из класса пространственных объектов, а также другие необходимые столбцы атрибутов.

Владельцем таблицы employees и класса пространственных объектов region является пользователь gdb. В связи с этим, у пользователя уже имеются необходимые права доступа для создания представления.

Подсказка:

Для создания представления пользователь должен иметь права доступа не ниже SELECT для каждой таблицы или класса пространственных объектов, входящих в представление.

CREATE VIEW emp_region_v 
 AS SELECT (e.emp_name,e.emp_id,r.rname,r.reg_id,r.region) 
 FROM employees e,region r 
 WHERE e.emp_id = r.emp_id;

Параметр reg_id имеет ненулевое значение, номер столбца ObjectID из регионального класса пространственных объектов. Region является пространственным столбцом класса пространственных объектов region.

Предоставление прав доступа для пространственного представления

После создания представления необходимо предоставить права доступа SELECT пользователю dispatch_mgr.

GRANT SELECT 
 ON emp_region_v 
 TO dispatch_mgr;

Пример из реальной жизни, когда использовать OUTER / CROSS APPLY в SQL

Существуют различные ситуации, в которых вы не можете избежать CROSS APPLY или OUTER APPLY .

Считайте, что у вас есть два стола.

ГЛАВНЫЙ СТОЛ

x------x--------------------x
| Id   |        Name        |
x------x--------------------x
|  1   |          A         |
|  2   |          B         |
|  3   |          C         |
x------x--------------------x

ПОДРОБНАЯ ТАБЛИЦА

x------x--------------------x-------x
| Id   |      PERIOD        |   QTY |
x------x--------------------x-------x
|  1   |   2014-01-13       |   10  |
|  1   |   2014-01-11       |   15  |
|  1   |   2014-01-12       |   20  |
|  2   |   2014-01-06       |   30  |
|  2   |   2014-01-08       |   40  |
x------x--------------------x-------x                                       

                                                             ПЕРЕКРЕСТНОЕ ПРИМЕНЕНИЕ

Есть много ситуаций, когда нам нужно заменить INNER JOIN на CROSS APPLY .

1. Если мы хотим объединить 2 таблицы с результатами TOP n с функциональностью INNER JOIN

Подумайте, нужно ли нам выбрать Id и Name из Master и последние две даты для каждого Id из Details table .

SELECT M.ID,M.NAME,D.PERIOD,D.QTY
FROM MASTER M
INNER JOIN
(
    SELECT TOP 2 ID, PERIOD,QTY 
    FROM DETAILS D      
    ORDER BY CAST(PERIOD AS DATE)DESC
)D
ON M.ID=D.ID

Приведенный выше запрос генерирует следующий результат.

x------x---------x--------------x-------x
|  Id  |   Name  |   PERIOD     |  QTY  |
x------x---------x--------------x-------x
|   1  |   A     | 2014-01-13   |  10   |
|   1  |   A     | 2014-01-12   |  20   |
x------x---------x--------------x-------x

Видите ли, он сгенерировал результаты для последних двух дат с Id последних двух дат , а затем объединил эти записи только во внешнем запросе на Id, что неверно. Для этого нам нужно использовать CROSS APPLY .

SELECT M.ID,M.NAME,D.PERIOD,D.QTY
FROM MASTER M
CROSS APPLY
(
    SELECT TOP 2 ID, PERIOD,QTY 
    FROM DETAILS D  
    WHERE M.ID=D.ID
    ORDER BY CAST(PERIOD AS DATE)DESC
)D

и формирует он следующий результат.

x------x---------x--------------x-------x
|  Id  |   Name  |   PERIOD     |  QTY  |
x------x---------x--------------x-------x
|   1  |   A     | 2014-01-13   |  10   |
|   1  |   A     | 2014-01-12   |  20   |
|   2  |   B     | 2014-01-08   |  40   |
|   2  |   B     | 2014-01-06   |  30   |
x------x---------x--------------x-------x

Вот в чем дело. Запрос внутри CROSS APPLY может ссылаться на внешнюю таблицу, где INNER JOIN не может этого сделать(вызывает ошибку компиляции). При нахождении последних двух дат соединение выполняется внутри CROSS APPLY , т. е. WHERE M.ID=D.ID .

2. Когда нам нужна функциональность INNER JOIN с использованием функций.

CROSS APPLY can be used as a replacement with INNER JOIN when we need to get result from Master table and a function.

SELECT M.ID,M.NAME,C.PERIOD,C.QTY
FROM MASTER M
CROSS APPLY dbo.FnGetQty(M.ID) C

And here is the function

CREATE FUNCTION FnGetQty 
(   
    @Id INT 
)
RETURNS TABLE 
AS
RETURN 
(
    SELECT ID,PERIOD,QTY 
    FROM DETAILS
    WHERE ID=@Id
)

which generated the following result

x------x---------x--------------x-------x
|  Id  |   Name  |   PERIOD     |  QTY  |
x------x---------x--------------x-------x
|   1  |   A     | 2014-01-13   |  10   |
|   1  |   A     | 2014-01-11   |  15   |
|   1  |   A     | 2014-01-12   |  20   |
|   2  |   B     | 2014-01-06   |  30   |
|   2  |   B     | 2014-01-08   |  40   |
x------x---------x--------------x-------x

                                                            OUTER APPLY

1. If we want to join 2 tables on TOP n results with LEFT JOIN functionality

Consider if we need to select Id and Name from Master and last two dates for each Id from Details table.

SELECT M.ID,M.NAME,D.PERIOD,D.QTY
FROM MASTER M
LEFT JOIN
(
    SELECT TOP 2 ID, PERIOD,QTY 
    FROM DETAILS D  
    ORDER BY CAST(PERIOD AS DATE)DESC
)D
ON M.ID=D.ID

which forms the following result

x------x---------x--------------x-------x
|  Id  |   Name  |   PERIOD     |  QTY  |
x------x---------x--------------x-------x
|   1  |   A     | 2014-01-13   |  10   |
|   1  |   A     | 2014-01-12   |  20   |
|   2  |   B     |   NULL       |  NULL |
|   3  |   C     |   NULL       |  NULL |
x------x---------x--------------x-------x

This will bring wrong results ie, it will bring only latest two dates data from Details table irrespective of Id even though we join with Id. So the proper solution is using OUTER APPLY.

SELECT M.ID,M.NAME,D.PERIOD,D.QTY
FROM MASTER M
OUTER APPLY
(
    SELECT TOP 2 ID, PERIOD,QTY 
    FROM DETAILS D  
    WHERE M.ID=D.ID
    ORDER BY CAST(PERIOD AS DATE)DESC
)D

which forms the following desired result

x------x---------x--------------x-------x
|  Id  |   Name  |   PERIOD     |  QTY  |
x------x---------x--------------x-------x
|   1  |   A     | 2014-01-13   |  10   |
|   1  |   A     | 2014-01-12   |  20   |
|   2  |   B     | 2014-01-08   |  40   |
|   2  |   B     | 2014-01-06   |  30   |
|   3  |   C     |   NULL       |  NULL |
x------x---------x--------------x-------x

2. When we need LEFT JOIN functionality using functions.

OUTER APPLY can be used as a replacement with LEFT JOIN when we need to get result from Master table and a function.

SELECT M.ID,M.NAME,C.PERIOD,C.QTY
FROM MASTER M
OUTER APPLY dbo.FnGetQty(M.ID) C

And the function goes here.

CREATE FUNCTION FnGetQty 
(   
    @Id INT 
)
RETURNS TABLE 
AS
RETURN 
(
    SELECT ID,PERIOD,QTY 
    FROM DETAILS
    WHERE ID=@Id
)

which generated the following result

x------x---------x--------------x-------x
|  Id  |   Name  |   PERIOD     |  QTY  |
x------x---------x--------------x-------x
|   1  |   A     | 2014-01-13   |  10   |
|   1  |   A     | 2014-01-11   |  15   |
|   1  |   A     | 2014-01-12   |  20   |
|   2  |   B     | 2014-01-06   |  30   |
|   2  |   B     | 2014-01-08   |  40   |
|   3  |   C     |   NULL       |  NULL |
x------x---------x--------------x-------x

                             Common feature of CROSS APPLY and OUTER APPLY

CROSS APPLY or OUTER APPLY can be used to retain NULL values when unpivoting, which are interchangeable.

Consider you have the below table

x------x-------------x--------------x
|  Id  |   FROMDATE  |   TODATE     |
x------x-------------x--------------x
|   1  |  2014-01-11 | 2014-01-13   | 
|   1  |  2014-02-23 | 2014-02-27   | 
|   2  |  2014-05-06 | 2014-05-30   |    
|   3  |   NULL      |   NULL       | 
x------x-------------x--------------x

When you use UNPIVOT to bring FROMDATE AND TODATE to one column, it will eliminate NULL values by default.

SELECT ID,DATES
FROM MYTABLE
UNPIVOT (DATES FOR COLS IN (FROMDATE,TODATE)) P

which generates the below result. Note that we have missed the record of Id number 3

  x------x-------------x
  | Id   |    DATES    |
  x------x-------------x
  |  1   |  2014-01-11 |
  |  1   |  2014-01-13 |
  |  1   |  2014-02-23 |
  |  1   |  2014-02-27 |
  |  2   |  2014-05-06 |
  |  2   |  2014-05-30 |
  x------x-------------x

В таких случаях будет полезно CROSS APPLY или OUTER APPLY

SELECT DISTINCT ID,DATES
FROM MYTABLE 
OUTER APPLY(VALUES (FROMDATE),(TODATE))
COLUMNNAMES(DATES)

который формирует следующий результат и сохраняет Id , где его значение равно 3

  x------x-------------x
  | Id   |    DATES    |
  x------x-------------x
  |  1   |  2014-01-11 |
  |  1   |  2014-01-13 |
  |  1   |  2014-02-23 |
  |  1   |  2014-02-27 |
  |  2   |  2014-05-06 |
  |  2   |  2014-05-30 |
  |  3   |     NULL    |
  x------x-------------x

Объяснение работы SQL UNION на примере диаграмм…

Привет, сегодня поговорим про объяснение работы sql union на е диаграмм венна, обещаю рассказать все что знаю. Для того чтобы лучше понимать что такое объяснение работы sql union на е диаграмм венна , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Базы данных, знаний и хранилища данных. Big data, СУБД и SQL и noSQL

The SQL UNION operator combines the results of two or more queries and makes a result set which includes fetched rows from the participating queries in the UNION.

Table of contents :

• Basic Rules
• Difference between SQL JOIN and UNION
• SQL: UNION ALL
• SQL: UNION ALL using where
• SQL: UNION a table to itself
• SQL: UNION with different column names
• SQL: UNION with Inner Join
• SQL: Union vs Union All

Basic rules for combining two or more queries using UNION

Basic rules for combining two or more queries using UNION :

1.) number of columns and order of columns of all queries must be same.

2.) the data types of the columns on involving table in each query must be same or compatible.

3.) Usually returned column names are taken from the first query.

By default the UNION behalves like UNION [DISTINCT] , i.e. eliminated the duplicate rows; however, using ALL keyword with UNION returns all rows, including duplicates.

Difference between SQL JOIN and UNION

1.) The columns of joining tables may be different in JOIN but in UNION the number of columns and order of columns of all queries must be same.

2.) The UNION puts rows from queries after each other( puts vertically ) but JOIN puts the column from queries after each other (puts horizontally), i.e. it makes a cartesian product.

Syntax

1. SELECT <column_list>t [INTO ]  
2. [FROM ]     [WHERE ]  
3. [GROUP BY ]     [HAVING ]  
4. [UNION [ALL]  
5. SELECT <column_list>  
6. [FROM ]     [WHERE ]  
7. [GROUP BY ]     [HAVING ]…]  
8. [ORDER BY ]  

The queries are all executed independently but their output is merged.

In the following example no clause have been added with UNION, so, by default UNION is acting as UNION [DISTINCT] and only the unique rows are available in the result set.

Sample table : product

Sample table : purchase

1. SELECT prod_code,prod_name  
2. FROM product  
3. UNION   
4. SELECT prod_code,prod_name  
5. FROM purchase;  

Output

Pictorial Representation

Go Top

SQL UNION ALL

In the following example the optional clause ALL have been added with UNION for which, all the rows from each query have been available in the result set. Here in the above output the marking rows are non-unique but it has been displayed. If ignored ALL clause, the marking rows would have come once.

1. SELECT prod_code,prod_name,com_name  
2. FROM product  
3. UNION ALL  
4. SELECT prod_code,prod_name,com_name  
5. FROM purchase;  

Output

SQL UNION ALL using where

In the following example the two queries have been set using two different criterias including WHERE clause . Об этом говорит сайт https://intellect.icu . So all the retrieve rows (including duplicates) have displayed in the result set. Here in this example the marking rows are identical, but it has been displayed for the ALL clause along with UNION. If ignored ALL clause the marking rows would have come once.

1. SELECT prod_code,prod_name,com_name  
2. FROM product   
3. WHERE life>6  
4. UNION ALL  
5. SELECT prod_code,prod_name,com_name  
6. FROM purchase   
7. WHERE pur_qty>10  

Output

Go Top

SQL UNION a table to itself

In the following example the two queries have been set using two different criterias for a same table. So all the retrieved rows ( including duplicates ) have displayed. Here in this example the marking rows are identical, but it has been displayed for the ALL clause along with UNION.

1. SELECT prod_code,prod_name,com_name  
2. FROM purchase   
3. WHERE pur_qty>6  
4. UNION ALL  
5. SELECT prod_code,prod_name,com_name  
6. FROM purchase   
7. WHERE pur_amount>100000  

SQL UNION with different column names

In the following example the two queries have been set using two different criterias and different columns. The different columns in two statements are ‘life’ and ‘pur_qty’. But as the data type are same for both the columns so, result have displayed. Usually returned column names are taken from the first query.

1. SELECT prod_code,prod_name,life  
2. FROM product  
3. WHERE life>6  
4. UNION  
5. SELECT prod_code,prod_name,pur_qty  
6. FROM purchase  
7. WHERE pur_qty<20  

Output

Go Top

SQL UNION with Inner Join

In the following example the union made by two queries. The queries are two inner join statement. In the first query the join take place between two tables where the prod_code of both tables are same and in the 2nd query the join take place between two tables where the prod_name of both tables are same.

1. SELECT product.prod_code,product.prod_name,  
2. purchase.pur_qty, purchase.pur_amount    
3. FROM product  
4. INNER JOIN purchase    
5. ON product.prod_code =purchase.prod_code  
6. UNION  
7. SELECT product.prod_code,product.prod_name,  
8. purchase.pur_qty, purchase.pur_amount    
9. FROM product  
10. INNER JOIN purchase    
11. ON product.prod_name =purchase.prod_name;  

Output

SQL: Union vs Union All

The basic difference between UNION and UNION ALL is, UNION removes duplicate records but UNION ALL does not. Let apply these two commands on two tables table1 and table2.

Rows in table1 :

Rows in table2 :

UNION Example (Removes all duplicate records) :

1. select field1  
2. from table1  
3. UNION  
4. select field1  
5. from table2;  
6.     

Output

UNION ALL Example :

1. select field1  
2. from table1  
3. UNION ALL  
4. select field1  
5. from table2;  
6.     

Output

Outputs of the said SQL statement shown here is taken by using Oracle Database 10g Express Edition.

Union all is also an SQL command which is used to put together the selected values from two different tables. Unlike the Union command, the Union all does not filter the values to be returned by it. Union all, as its name suggests, returns all the values specific to the query, inclusive of the values that have been duplicated as well. However, Union all works fairly faster than the Union command. This is because there is no onus on the Union all command to eliminate duplication and present distinct values. So it works faster and displays all results as per the query.

Therefore, the use of Union all is recommended only in a condition where the user is confident about the displayed result not carrying any overlapping values. Otherwise, the Union command is the best option to perform an integration of values. It is a bit slower, but can be counted upon to provide an accurate result.

Comparison between Union and Union All:

Понравилась статья про объяснение работы sql union на е диаграмм венна? Откомментируйте её Надеюсь, что теперь ты понял что такое объяснение работы sql union на е диаграмм венна и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то нестесняся пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Базы данных, знаний и хранилища данных. Big data, СУБД и SQL и noSQL

Предложение FOR UPDATE: Примеры | ora-sql.ru

• Строки из обоих таблиц EMPLOYEES и DEPARTMENTS блокируются.

• Используйте FOR UPDATE OF column_name, чтобы квалифицировать столбец, который Вы намереваетесь изменить, тогда только строки из этой определенной таблицы блокируются.

В примере на рисунке оператор FOR UPDATE блокирует строки таблицы EMPLOYEES с JOB_ID установленным в ST_CLERK и LOCATION_ID установленным в 1500, и блокирует строки таблицы DEPARTMENTS с отделами, у которых LOCATION_ID установлен в 1500.

Можно использовать FOR UPDATE OF column_name, чтобы квалифицировать столбец, который Вы намереваетесь изменить.

Список OF предложения FOR UPDATE не ограничивает Вас изменением только столбцов выбранных строк. Блокировки все еще устанавливаются на все строки; если Вы просто указываете FOR UPDATE в запросе и не включаете один или более столбцов после ключевого слова OF, база данных заблокирует все идентифицированные строки для всех таблиц, перечисленных в предложении FROM.

Следующий оператор блокирует только те строки в таблице EMPLOYEES с ST_CLERK, которые расположены в LOCATION_ID 1500. Никакие строки не блокируются таблице DEPARTMENTS:

В следующем примере база данных инструктируется ожидать в течение пяти секунд, пока строка станет доступной, и затем возвращает управление Вам.

Далее: Создание и Удаление Синонимов

Пример приложения для работы с базой данных SQL на C# Windows Form

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.ComponentModel;

using System.Data;

using System.Drawing;

using System.Linq;

using System.Text;

using System.Threading.Tasks;

using System.Windows.Forms;

using System.Data.SqlClient; //For SQL Connection

namespace Пример_SQL_Server_приложения

{

    public partial class Form1 : Form  //www.nookery.ru

    {

        public Form1()

        {

            InitializeComponent();

        }

        SqlConnection con;

        SqlDataAdapter da;

        SqlCommand cmd;

        DataSet ds;

        void GetList()

        {

            con = new SqlConnection(@»Data Source=.\SQLEXPRESS; Initial Catalog=dbSchool; Integrated Security=True»);

            da = new SqlDataAdapter(«Select *From Student», con);

            ds = new DataSet();

            con.Open();

            da.Fill(ds, «Student»);

            dataGridView1.DataSource = ds.Tables[«Student»];

            con.Close();

        }

        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)

        {

            GetList();

        }

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e) // Insert Button

        {

            cmd = new SqlCommand();

            con.Open();

            cmd.Connection = con;

            cmd.CommandText = «insert into Student(ID,FirstName,LastName) values (» + textBox1.Text + «,'» + textBox2.Text + «‘,'» + textBox3.Text + «‘)»;

            cmd.ExecuteNonQuery();

            con.Close();

            GetList();

        }

        private void button2_Click(object sender, EventArgs e)//Update Button

        {

            cmd = new SqlCommand();

            con.Open();

            cmd.Connection = con;

            cmd.CommandText = «update Student set FirstName='» + textBox2.Text + «‘,LastName='» + textBox3.Text + «‘ where»;

            cmd.ExecuteNonQuery();

            con.Close();

            GetList();

        }

        private void button3_Click(object sender, EventArgs e)//Delete Button

        {

            cmd = new SqlCommand();

            con.Open();

            cmd.Connection = con;

            cmd.CommandText = «delete from Student where»;

            cmd.ExecuteNonQuery();

            con.Close();

            GetList();

        }

    }

}

sql — Практический пример денормализации в базе данных SQL?

Я читал о денормализации в течение последних 20 минут, но не могу получить краткий пример с кодом.

Это что такое денормализация?

1. У нас есть нормализованная база данных:

Table_1 :
customer_id (первичный ключ)
страна
город
улица
house_number

Таблица_2:
product_id (первичный ключ)
customer_id (внешний ключ)
product_storage_building

Table_3 :
product_id (внешний ключ)
product_name
product_color
product_origin

1. Однако объединение всех трех таблиц занимает слишком много времени, скажем так

       SELECT a.*, b.*, c.*
       FROM 
       TABLE_1 AS a
       LEFT JOIN TABLE_2 AS b
       ON a.customer_id = b.customer_id
       LEFT JOIN TABLE_3 AS c
       ON b.product_id = c.product_id
   

Поэтому я создаю новую таблицу из Table_1 и Table_2

    CREATE OR REPLACE TABLE Denormalized_Data AS
    (
     SELECT customer_id, 
            country, 
            city,
            street, 
            house_number,
            product_id,
            product_storage_building
     FROM Table_1
          LEFT JOIN Table_2
          ON Table_1.cusomter_id = Table_2.customer_id
    )

1. Затем присоединитесь к Table_3 следующим образом

    SELECT customer_id, 
           country, 
           city,
           street, 
           house_number,
           product_storage_building,
           Denormalized_Data.product_id
           product_name,
           product_color,
        FROM Denormalized_Data
        LEFT JOIN Table_3
        ON Denormalized_Data.product_id = Table_3.product_id
   

Теперь это ускорит выполнение моего запроса — можно ли описать весь процесс выше как денормализацию?

Благодарность

1

cget 27 Ноя 2019 в 00:06

3 ответа

Посмотрите на изображение ниже. Верхняя часть содержит несколько отдельных таблиц, которые инкапсулируют логически отдельные биты информации. Внизу показаны результаты этих таблиц, объединенных вместе. Это денормализация.

В случае BigQuery, и особенно с использованием BQ в качестве бэкэнда для платформы BI, денормализованные данные обеспечивают более быстрое взаимодействие с пользователем, поскольку не требуется выполнять объединения, когда пользователь нажимает кнопку «Выполнить».

Если вы оставите таблицы как есть, если пользователю нужно несколько полей, вы можете выполнить до 7 соединений, а затем выполнить агрегации (суммы, числа и т. Д.). Однако если вы сделаете все 7 соединений и сохраните их в 1 таблице, то пользователь будет запрашивать только 1 таблицу и выполнять только агрегации. Это сила BigQuery. Он масштабируемый, поэтому группирование и агрегирование на огромных столбцах данных относительно «легко» по сравнению с объединениями, что значительно ускоряет работу конечного пользователя.

Люди / компании, которые идут в этом направлении, обычно делают это в процессах ETL (обычно в одночасье), поэтому присоединения должны происходить только 1 раз (когда пользователи обычно не используют базу данных), тогда в течение дня пользователи и инструменты BI просто агрегирование и разделение данных без объединений! Это приводит к «избыточным» данным и влечет за собой дополнительные затраты на хранение, но часто стоит того, чтобы пользовательский интерфейс был ниже.

2

rtenha 26 Ноя 2019 в 23:01

Ниже приведен конкретный ответ BigQuery!

BigQuery работает лучше всего, когда ваши данные денормализованы. Вместо того, чтобы сохранять реляционную схему, такую как схема «звезда» или «снежинка», вы можете улучшить производительность, денормализуя свои данные и используя преимущества вложенных и повторяющихся полей. Вложенные и повторяющиеся поля могут поддерживать отношения без влияния на производительность сохранения реляционной (нормализованной) схемы.

Экономия на хранении от нормализованных данных менее важна в современных системах. Увеличение затрат на хранение стоит выигрыша в производительности от денормализации данных. Соединения требуют координации данных (пропускная способность связи). Денормализация локализует данные в отдельных слотах, поэтому выполнение может выполняться параллельно.

Если вам нужно поддерживать отношения при денормализации ваших данных, используйте вложенные и повторяющиеся поля вместо того, чтобы полностью сгладить ваши данные. Когда реляционные данные полностью сглажены, сетевое взаимодействие (перестановка) может отрицательно повлиять на производительность запросов.

Например, для денормализации схемы заказов без использования вложенных и повторяющихся полей может потребоваться группировка по полю, подобному order_id (при наличии отношения «один ко многим»). Из-за перестановки группировка данных менее производительна, чем денормализация данных с использованием вложенных и повторяющихся полей.

Примечание. В некоторых случаях денормализация ваших данных и использование вложенных и повторяющихся полей может не привести к повышению производительности.

Вы можете увидеть больше в по возможности денормализовать данные документов BigQuery

Наконец: BigQuery не требует абсолютно плоской денормализации. Вы можете использовать вложенные и повторяющиеся поля для поддержания отношений.

Ниже приведен пример создания денормализованной таблицы из трех исходных нормализованных таблиц в вашем вопросе.

#standardSQL
SELECT ANY_VALUE(c).*,
  ARRAY_AGG((SELECT AS STRUCT p.*, s.product_storage_building)) products
FROM `project.dataset.customers` c
LEFT JOIN `project.dataset.storage` s USING (customer_id)
LEFT JOIN `project.dataset.products` p USING (product_id)
GROUP BY FORMAT('%t', c)

Это даст таблицу с приведенной ниже схемой

Очевидно, что это более ориентированная на клиента схема. В зависимости от ваших потребностей вы также можете создать продукт, ориентированный на продукт. Или на самом деле оба и использовать соответствующие в зависимости от варианта использования

Вы можете протестировать, поиграть с приведенным выше, используя фиктивные данные, как в примере ниже

#standardSQL
WITH `project.dataset.customers` AS (
  SELECT 1 customer_id, 'country 1' country, 'city 1' city, 'street 1' street, 1 house_number UNION ALL
  SELECT 2, 'country 1', 'city 2', 'street 2', 2 UNION ALL
  SELECT 3, 'country 1', 'city 3', 'street 3', 3 UNION ALL
  SELECT 4, 'country 2', 'city 4', 'street 4', 4 UNION ALL
  SELECT 5, 'country 2', 'city 5', 'street 5', 5 
), `project.dataset.products` AS (
  SELECT 1 product_id, 'product 1' product_name, 'color 1' product_color, 'origin 1' product_origin UNION ALL
  SELECT 2, 'product 2', 'color 2', 'origin 2' UNION ALL
  SELECT 3, 'product 3', 'color 3', 'origin 3' UNION ALL
  SELECT 4, 'product 4', 'color 4', 'origin 4' 
), `project.dataset.storage` AS (
  SELECT 1 product_id, 1 customer_id, 'building 1' product_storage_building UNION ALL
  SELECT 2, 1, 'building 1' UNION ALL
  SELECT 3, 1, 'building 1' UNION ALL
  SELECT 2, 2, 'building 2' UNION ALL
  SELECT 3, 2, 'building 3' UNION ALL
  SELECT 4, 2, 'building 3' UNION ALL
  SELECT 1, 3, 'building 1' UNION ALL
  SELECT 3, 3, 'building 1' 
)
SELECT ANY_VALUE(c).*,
  ARRAY_AGG((SELECT AS STRUCT p.*, s.product_storage_building)) products
FROM `project.dataset.customers` c
LEFT JOIN `project.dataset.storage` s USING (customer_id)
LEFT JOIN `project.dataset.products` p USING (product_id)
GROUP BY FORMAT('%t', c)    

С выходом

1

Mikhail Berlyant 26 Ноя 2019 в 22:23

Да, это основа нормализации: предоставление отдельной таблицы для повторяющихся данных и использование внешнего ключа для ссылки на первичный ключ новой таблицы. Я бы, вероятно, использовал CREATE VIEW вместо CREATE TABLE для запросов, но в целом лучше использовать представления вместо таблиц для извлечения данных только для чтения. Я бы, вероятно, создал бы такой вид:

CREATE VIEW view_2 AS 
SELECT ...
FROM table_2 t2
LEFT JOIN table_1 t1 ON t1.customer_id = t2.customer_id
LEFT JOIN table_3 t3 ON t3.product_id = t2.product_id;

0

Gary Kephart 26 Ноя 2019 в 21:38

пункт

Предложение USING указывает, какие столбцы проверять на равенство, когда два столы соединены. Его можно использовать вместо предложения ON в JOIN операции которые имеют явное предложение соединения.

Синтаксис

  USING ( Имя простого столбца  [,  Имя простого столбца ] *)  

Столбцы, перечисленные в предложении USING, должны присутствовать в обоих два стола соединяются.Предложение USING будет преобразовано в ON предложение, которое проверяет равенство названных столбцов в двух таблицы.

Если указано предложение USING, в списке выбора отображается звездочка (*). запроса будет расширен до следующего списка столбцов (в этот заказ):

• Все столбцы в разделе USING
• Все столбцы первой (левой) таблицы, которые не указаны в пункте ИСПОЛЬЗОВАНИЕ
• Все столбцы второй (правой) таблицы, которые не указаны в пункте ИСПОЛЬЗОВАНИЕ

Звездочка, дополненная именем таблицы (например, COUNTRIES.*) буду быть развернутым до каждого столбца этой таблицы, который не указан в Пункт USING.

Если столбец в предложении USING упоминается без уточнения по имени таблицы ссылка на столбец указывает на столбец в первая (левая) таблица, если соединение является INNER JOIN или LEFT OUTER ПРИСОЕДИНИТЬСЯ. Если это ПРАВОЕ ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ, неквалифицированные ссылки на столбец в предложении USING укажите на столбец во второй (правой) таблице.

Примеры

Следующий запрос выполняет внутреннее соединение между таблицей COUNTRIES. и таблица CITIES при условии, что COUNTRIES.COUNTRY равно в CITIES.COUNTRY:

  ВЫБРАТЬ * ИЗ СТРАН ПРИСОЕДИНЯТЬСЯ К ГОРОДАМ
     ИСПОЛЬЗОВАНИЕ (СТРАНА)  

Следующий запрос аналогичен предыдущему, но имеет дополнительный условие присоединения, которое COUNTRIES.COUNTRY_ISO_CODE равно CITIES.COUNTRY_ISO_CODE:

  ВЫБРАТЬ * ИЗ СТРАН ПРИСОЕДИНЯТЬСЯ К ГОРОДАМ
    ИСПОЛЬЗУЕТСЯ (СТРАНА, COUNTRY_ISO_CODE)  

SQL JOIN — предложение WHERE по сравнению с предложением ON

Связь таблиц

Учитывая, что у нас есть следующие таблицы post и post_comment :

Сообщение содержит следующие записи:

  | id | название |
| ---- | ----------- |
| 1 | Java |
| 2 | Hibernate |
| 3 | JPA |
  

и post_comment имеет следующие три строки:

  | id | обзор | post_id |
| ---- | ----------- | --------- |
| 1 | Хорошо | 1 |
| 2 | Отлично | 1 |
| 3 | Потрясающе | 2 |
  

SQL ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ

Предложение SQL JOIN позволяет связывать строки, принадлежащие разным таблицам.Например, CROSS JOIN создаст декартово произведение, содержащее все возможные комбинации строк между двумя соединяемыми таблицами.

Хотя CROSS JOIN полезен в определенных сценариях, в большинстве случаев вы хотите объединить таблицы на основе определенного условия. И вот здесь в игру вступает INNER JOIN.

SQL INNER JOIN позволяет нам фильтровать декартово произведение объединения двух таблиц на основе условия, указанного в предложении ON.

SQL INNER JOIN — ON условие «всегда верно»

Если вы предоставите условие «всегда верно», INNER JOIN не будет фильтровать объединенные записи, и набор результатов будет содержать декартово произведение двух объединяемых таблиц.

Например, если мы выполним следующий запрос SQL INNER JOIN:

  ВЫБРАТЬ
   p.id AS "p.id",
   pc.id AS "pc.id"
ИЗ сообщения p
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ post_comment pc ON 1 = 1
  

Получим все комбинации post и post_comment записей:

  | p.id | pc.id |
| --------- | ------------ |
| 1 | 1 |
| 1 | 2 |
| 1 | 3 |
| 2 | 1 |
| 2 | 2 |
| 2 | 3 |
| 3 | 1 |
| 3 | 2 |
| 3 | 3 |
  

Итак, если условие предложения ON «всегда истинно», INNER JOIN просто эквивалентно запросу CROSS JOIN:

  ВЫБРАТЬ
   п.id AS "p.id",
   pc.id AS "pc.id"
ИЗ сообщения p
CROSS JOIN post_comment
ГДЕ 1 = 1
ЗАКАЗАТЬ ПО p.id, pc.id
  

SQL INNER JOIN — ON «всегда ложно», условие

С другой стороны, если условие предложения ON «всегда ложно», то все объединенные записи будут отфильтрованы, и набор результатов будет пуст.

Итак, если мы выполним следующий запрос SQL INNER JOIN:

  ВЫБРАТЬ
   p.id AS "p.id",
   pc.id AS "pc.id"
ИЗ сообщения p
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ post_comment pc ON 1 = 0
ЗАКАЗАТЬ ПО п.id, pc.id
  

Мы не вернем результата:

  | p.id | pc.id |
| --------- | ------------ |
  

Это потому, что приведенный выше запрос эквивалентен следующему запросу CROSS JOIN:

  ВЫБРАТЬ
   p.id AS "p.id",
   pc.id AS "pc.id"
ИЗ сообщения p
CROSS JOIN post_comment
ГДЕ 1 = 0
ЗАКАЗАТЬ ПО p.id, pc.id
  

SQL INNER JOIN — предложение ON с использованием столбцов внешнего ключа и первичного ключа

Наиболее распространенное условие предложения ON — это то, которое сопоставляет столбец внешнего ключа в дочерней таблице со столбцом первичного ключа в родительской таблице, как показано в следующем запросе:

  ВЫБРАТЬ
   п.id AS "p.id",
   pc.post_id AS "pc.post_id",
   pc.id AS "pc.id",
   p.title AS "p.title",
   pc.review AS "pc.review"
ИЗ сообщения p
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ post_comment pc ON pc.post_id = p.id
ЗАКАЗАТЬ ПО p.id, pc.id
  

При выполнении вышеуказанного запроса SQL INNER JOIN мы получаем следующий набор результатов:

  | p.id | pc.post_id | pc.id | p.title | pc.review |
| --------- | ------------ | ------------ | ------------ | ----------- |
| 1 | 1 | 1 | Java | Хорошо |
| 1 | 1 | 2 | Java | Отлично |
| 2 | 2 | 3 | Hibernate | Потрясающе |
  

Таким образом, в набор результатов запроса включаются только записи, соответствующие условию предложения ON.В нашем случае набор результатов содержит все post_comment вместе с их записями post_comment . Строки post , которые не имеют связанных post_comment , исключаются, поскольку они не могут удовлетворять условию ON Clause.

Опять же, приведенный выше запрос SQL INNER JOIN эквивалентен следующему запросу CROSS JOIN:

  ВЫБРАТЬ
   p.id AS "p.id",
   pc.post_id AS "pc.post_id",
   pc.id AS "pc.id",
   p.title AS "p.title",
   pc.review AS "pc.рассмотрение"
ОТ post p, post_comment pc
ГДЕ pc.post_id = p.id
  

Незачеркнутые строки — это те строки, которые удовлетворяют условию WHERE, и только эти записи будут включены в набор результатов. Это лучший способ визуализировать, как работает предложение INNER JOIN.

| p.id | pc.post_id | pc.id | p.title | pc.review |
| ------ | ------------ | ------- | ----------- | --------- - |
| 1 | 1 | 1 | Java | Хорошо |
| 1 | 1 | 2 | Java | Отлично |
| 1 | 2 | 3 | Java | Потрясающе |
| 2 | 1 | 1 | Hibernate | Хорошо |
| 2 | 1 | 2 | Hibernate | Отлично |
| 2 | 2 | 3 | Hibernate | Потрясающе |
| 3 | 1 | 1 | JPA | Хорошо |
| 3 | 1 | 2 | JPA | Отлично |
| 3 | 2 | 3 | JPA | Потрясающе |
 

Заключение

Оператор INNER JOIN может быть переписан как CROSS JOIN с предложением WHERE, соответствующим тому же условию, которое вы использовали в предложении ON запроса INNER JOIN.

Это не относится только к INNER JOIN, но не к OUTER JOIN.

SQL: FROM пункт

Это руководство по SQL объясняет, как использовать предложение SQL FROM с синтаксисом и примерами.

Описание

Предложение SQL FROM используется для перечисления таблиц и любых объединений, необходимых для оператора SQL.

Синтаксис

Синтаксис предложения FROM в SQL:

 ИЗ table1
[ { ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ
  | LEFT [OUTER] JOIN
  | ПРАВО [ВНЕШНИЙ] ПРИСОЕДИНИТЬСЯ
  | FULL [OUTER] JOIN} table2
НА table1.column1 = table2.column1] 

Параметры или аргументы

table1 и table2

Это таблицы, используемые в операторе SQL. Две таблицы объединяются на основе table1.column1 = table2.column1.

Примечание

• При использовании предложения FROM в операторе SQL должна быть по крайней мере одна таблица, указанная в предложении FROM.
• Если в предложении SQL FROM перечислено две или более таблиц, эти таблицы обычно объединяются с использованием INNER или OUTER соединений.

DDL / DML для примеров

Если вы хотите следовать этому руководству, получите DDL для создания таблиц и DML для заполнения данных. Тогда попробуйте примеры в своей базе данных!

Получить DDL / DML

Пример — одна таблица, указанная в разделе FROM

Мы начнем с рассмотрения того, как использовать предложение FROM, которое перечисляет только одну таблицу в операторе SQL.

В этом примере у нас есть таблица с названием поставщиков со следующими данными:

Введите следующий оператор SQL:

 ВЫБРАТЬ *
ОТ поставщиков
ГДЕ provider_id <400
ЗАКАЗАТЬ ПО городу DESC; 

 ВЫБРАТЬ продукты.product_name, category.category_name
ИЗ продуктов
Категории INNER JOIN
НА products.category_id = category.category_id
ГДЕ product_name <> 'Груша'; 

 ВЫБЕРИТЕ продукты.имя_продукта, категории.наименование_категории
ИЗ продуктов
Категории LEFT OUTER JOIN
НА products.category_id = category.category_id
ГДЕ product_name <> 'Груша'; 

  ВЫБРАТЬ * ОТ benn.college_football_players
  

  ВЫБЕРИТЕ player_name,
       год,
       СЛУЧАЙ, КОГДА год = 'SR' ТОГДА 'да'
            ELSE NULL END AS is_a_senior
  ОТ benn.college_football_players
  

  ВЫБЕРИТЕ player_name,
       год,
       СЛУЧАЙ, КОГДА год = 'SR' ТОГДА 'да'
            ИНАЧЕ 'нет' КОНЕЦ КАК is_a_senior
  ОТ benn.college_football_players
  

  ВЫБЕРИТЕ player_name,
       масса,
       СЛУЧАЙ, КОГДА вес> 250, ЗАТЕМ "более 250"
            КОГДА вес> 200 ТОГДА '201-250'
            КОГДА вес> 175, ТО '176-200'
            ИНАЧЕ '175 или меньше' КОНЕЦ AS weight_group
  ОТ Бенна.College_football_players
  

  ВЫБЕРИТЕ player_name,
       масса,
       СЛУЧАЙ, КОГДА вес> 250, ЗАТЕМ "более 250"
            КОГДА вес> 200 И вес <= 250, ТО '201-250'
            КОГДА вес> 175 И вес <= 200, ТО '176-200'
            ИНАЧЕ '175 или меньше' КОНЕЦ AS weight_group
  ОТ benn.college_football_players
  

  ВЫБЕРИТЕ player_name,
       СЛУЧАЙ, КОГДА год = 'FR' И позиция = 'WR' ТОГДА 'frosh_wr'
            ELSE NULL END AS sample_case_statement
  ОТ Бенна.College_football_players
  

  ВЫБЕРИТЕ СЛУЧАЙ, КОГДА год = 'FR' THEN 'FR'
            ELSE 'Not FR' END AS год_группа,
            COUNT (1) AS count
  ОТ Бенна.College_football_players
 ГРУППИРОВКА ПО ДЕЛУ, КОГДА год = 'FR' THEN 'FR'
               ELSE 'Not FR' КОНЕЦ
  

  ВЫБРАТЬ СЧЕТ (1) КАК fr_count
  ОТ benn.college_football_players
 ГДЕ год = 'FR'
  

  ВЫБЕРИТЕ СЛУЧАЙ, КОГДА год = 'FR' THEN 'FR'
            КОГДА год = 'ТАК' ТОГДА 'ТАК'
            КОГДА год = 'JR' ТОГДА 'JR'
            КОГДА год = 'SR' ТОГДА 'SR'
            ELSE 'Нет данных за год' END AS year_group,
            COUNT (1) AS count
  ОТ benn.college_football_players
 ГРУППА ПО 1
  

  ВЫБЕРИТЕ СЛУЧАЙ, КОГДА год = 'FR' THEN 'FR'
            КОГДА год = 'ТАК' ТОГДА 'ТАК'
            КОГДА год = 'JR' ТОГДА 'JR'
            КОГДА год = 'SR' ТОГДА 'SR'
            ELSE 'Нет данных за год' END AS year_group,
            COUNT (1) AS count
  ОТ benn.college_football_players
 ГРУППА ПО year_group
  

  ВЫБЕРИТЕ СЛУЧАЙ, КОГДА год = 'FR' THEN 'FR'
            КОГДА год = 'ТАК' ТОГДА 'ТАК'
            КОГДА год = 'JR' ТОГДА 'JR'
            КОГДА год = 'SR' ТОГДА 'SR'
            ELSE 'Нет данных за год' END AS year_group,
            COUNT (1) AS count
  ОТ Бенна.College_football_players
 ГРУППИРОВКА ПО ДЕЛУ, КОГДА год = 'FR' THEN 'FR'
               КОГДА год = 'ТАК' ТОГДА 'ТАК'
               КОГДА год = 'JR' ТОГДА 'JR'
               КОГДА год = 'SR' ТОГДА 'SR'
               ИНАЧЕ «Нет данных за год» КОНЕЦ
  

  ВЫБЕРИТЕ СЛУЧАЙ, КОГДА год = 'FR' THEN 'FR'
            КОГДА год = 'ТАК' ТОГДА 'ТАК'
            КОГДА год = 'JR' ТОГДА 'JR'
            КОГДА год = 'SR' ТОГДА 'SR'
            ELSE 'Нет данных за год' END AS year_group,
            *
  ОТ Бенна.College_football_players
  

  ВЫБЕРИТЕ СЛУЧАЙ, КОГДА год = 'FR' THEN 'FR'
            КОГДА год = 'ТАК' ТОГДА 'ТАК'
            КОГДА год = 'JR' ТОГДА 'JR'
            КОГДА год = 'SR' ТОГДА 'SR'
            ELSE 'Нет данных за год' END AS year_group,
            COUNT (1) AS count
  ОТ benn.college_football_players
 ГРУППА ПО 1
  

  ВЫБРАТЬ СЧЕТЧИК (СЛУЧАЙ, КОГДА год = 'FR' THEN 1 ELSE NULL END) AS fr_count,
       COUNT (CASE WHEN year = 'SO' THEN 1 ELSE NULL END) AS so_count,
       COUNT (CASE WHEN year = 'JR' THEN 1 ELSE NULL END) КАК jr_count,
       COUNT (CASE WHEN year = 'SR' THEN 1 ELSE NULL END) КАК sr_count
  ОТ Бенна.College_football_players
  

  ВЫБРАТЬ *
С Фейсбука
ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ linkedin
НА facebook.name = linkedin.name

ВЫБРАТЬ *
С Фейсбука
ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ linkedin
ГДЕ facebook.name = linkedin.name

ВЫБРАТЬ *
ИЗ facebook, linkedin
ГДЕ facebook.name = linkedin.name
  

  ВЫБРАТЬ *
ИЗ facebook, linkedin
ГДЕ facebook.name = linkedin.name И (facebook.name = Matt OR linkedin.city = "SF")

ВЫБРАТЬ *
С Фейсбука
ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ linkedin
НА facebook.name = linkedin.name
ГДЕ facebook.name = Мэтт ИЛИ linkedin.city = "SF"
  

  ВЫБРАТЬ *
ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ linkedin
В Фейсбуке.name = linkedin.name
ГДЕ facebook.city = 'SF'

ВЫБРАТЬ *
С Фейсбука
ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ linkedin
НА facebook.name = linkedin.name И facebook.city = 'SF'
  

  ВЫБРАТЬ *
С Фейсбука
ЛЕВЫЙ ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ linkedin
НА facebook.name = linkedin.name
ГДЕ facebook.city = 'SF'
  

  ВЫБРАТЬ *
С Фейсбука
ЛЕВЫЙ ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ linkedin
НА facebook.name = linkedin.name И facebook.city = 'SF'
  

  ВЫБРАТЬ
  КЕЙС
    КОГДА
      books.title = 'Хоббит'
        ТОГДА
          'Средиземье'
    КОГДА
      books.primary_author = 'Толкин'
        ТОГДА
          'Средиземье'
    ЕЩЕ
      'Земля'
  END AS языковой стандарт,
  книги. *
ИЗ
  книги
  

  ВЫБРАТЬ
  книги.*
ИЗ
  книги
  

  КОРПУС
  КОГДА
    books.title = 'Хоббит'
      ТОГДА
        'Средиземье'
  КОГДА
    books.primary_author = 'Толкин'
      ТОГДА
        'Средиземье'
  ЕЩЕ
    'Земля'
END AS языковой стандарт
  

  ЕСЛИ
  title == 'Хоббит' ИЛИ
  primary_author == 'Толкин'
ТОГДА
  ВОЗВРАЩЕНИЕ 'Средиземье'
ЕЩЕ
  ВЕРНУТЬСЯ 'Земля'
КОНЕЦ
  

  ВЫБРАТЬ
  IIF (
    books.title = 'Хоббит' ИЛИ ​​books.primary_author = 'Толкин',
    'Средиземье',
    'Земля')
  Локаль AS,
  книги. *
ИЗ
  книги
  

 # Пример 1mysql> выберите customer.location, sum (orders.amount) 
 -> from customer 
 -> join orders 
 -> on customer.cust_id = orders.cust_id 
 -> группировать по месту расположения клиента; + ---------- + -------------------- + 
 | расположение | сумма (orders.amount) | 
 + ---------- + -------------------- + 
 | Остин | 9811.09 | 
 | Даллас | 23288.40 | 
 | Хьюстон | 12978.33 | 
 + ---------- + -------------------- + 

 # Пример 2mysql> создать представление totalAmount 
 -> as 
 -> выбрать customer.location, sum (orders.amount) 
 -> from customer 
 -> join orders 
 -> на customer.cust_id = orders.cust_id 
 -> группировать по customer.location;