Книга «SQL. Pocket guide, 4-е изд.»

Привет, Хаброжители!

Если вы аналитик или инженер по обработке данных и используете SQL, популярный карманный справочник станет для вас идеальным помощником. Найдите множество примеров, раскрывающих все сложности языка, а также ключевые аспекты SQL при его использовании в Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle Database, PostgreSQL и SQLite.

В обновленном издании Элис Жао описывает, как в этих СУБД используется SQL для формирования запросов и внесения изменений в базу. Получите подробную информацию о типах данных и их преобразованиях, синтаксисе регулярных выражений, оконных функциях, операторах PIVOT и UNPIVOT и многом другом.

Расширенные концепции запросов

В этой главе мы поговорим о некоторых расширенных возможностях работы с данными с помощью SQL-запросов, помимо шести основных предложений и общих ключевых слов, с которыми мы познакомились в главах 4 и 7 соответственно.

В табл. 8.1 приведены описания и примеры кода четырех концепций, рассматриваемых в этой главе.




В этой главе подробно описывается каждая из концепций, представленных в табл. 8.1, а также типичные случаи их использования.

Операторы CASE

Оператор CASE используется для применения логики IF-ELSE в запросе. Например, с его помощью можно указать значения. Если встречается 1, то вывести vip. В противном случае отобразить general admission (общий вход).



В Oracle можно также встретить функцию DECODE, которая является более старой функцией, работающей аналогично оператору CASE.

С помощью оператора CASE можно обновить значения на время выполнения запроса. Для сохранения обновленных значений можно использовать оператор UPDATE.

В следующих двух подразделах рассматриваются два типа операторов CASE:

• простой оператор CASE для одного столбца данных;
• поисковый оператор CASE для нескольких столбцов данных.

Отображение значений на основе логики IF-THEN для одного столбца

Равенство в пределах одного столбца данных проверяется с помощью простого синтаксиса оператора CASE.

Наша цель — вместо отображения значений 1/0/NULL отобразить значения vip/reserved seating/general admission:

• если flag = 1, то ticket = vip;
• если flag = 0, то ticket = reserved seating (зарезервированное место);
• в противном случае ticket = general admission (общий вход).

Рассмотрим пример таблицы:

SELECT * FROM concert;



Реализуем логику IF-THEN с помощью простого оператора CASE:

SELECT name, flag,
   CASE flag WHEN 1 THEN 'vip'
   WHEN 0 THEN 'reserved seating'
   ELSE 'general admission' END AS ticket
FROM concert;

Если ни одно из предложений WHEN не соответствует указанному и не задано значение ELSE, то будет возвращено значение NULL.

Отображение значений на основе логики IF-THEN для нескольких столбцов

Любое условие (=, <, IN, IS NULL и т. д.) в потенциально нескольких столбцах данных проверяется с помощью синтаксиса искомого оператора CASE.
Наша цель — вместо отображения значений 1/0/NULL отобразить значения vip/reserved seating/general admission:

• если name = anton, то ticket = vip;
• если flag = 0 или flag = 1, то ticket = reserved seating (зарезервированное место);
• в противном случае ticket = general admission (общий вход).

Рассмотрим пример таблицы:

SELECT * FROM concert;



Реализуем логику IF-THEN с помощью простого оператора CASE:

SELECT name, flag,
   CASE WHEN name = 'anton' THEN 'vip'
   WHEN flag IN (0,1) THEN 'reserved seating'
   ELSE 'general admission' END AS ticket
FROM concert;

Если выполняется несколько условий, то приоритет имеет первое из перечисленных условий.

Чтобы заменить все значения NULL в столбце другим значением, можно использовать оператор CASE, но чаще всего вместо него используется NULL-функция COALESCE.

Группировка и агрегирование

SQL позволяет разделять строки на группы и агрегировать строки внутри каждой группы определенным образом, возвращая в конечном итоге только одну строку на группу.

В табл. 8.2 перечислены концепции, связанные с группировкой и агрегированием данных.

Основы работы с GROUP BY

В этой таблице показано количество калорий, сожженных двумя людьми:

SELECT * FROM workouts;



Для создания сводной таблицы необходимо решить, как это сделать:

1. сгруппировать данные: разделить все значения имен на две группы — ally и jess;
2. агрегировать данные по группам: найти общее количество калорий внутри каждой группы.

Для создания сводной таблицы используем предложение GROUP BY:

SELECT name,
       SUM(calories) AS total_calories
FROM workouts
GROUP BY name;

Более подробно о том, как работает GROUP BY, можно прочитать в разделе «Предложение GROUP BY» главы 4.

Группировка по нескольким столбцам

В этой таблице показано количество калорий, сжигаемых двумя людьми во время ежедневных тренировок:

SELECT * FROM daily_workouts;



Если вы пишете запрос с предложением GROUP BY, который группирует по нескольким столбцам и/или содержит несколько агрегатов, то:

• предложение SELECT должно содержать все имена столбцов и агрегатов, которые вы хотите отображать в выходных данных;
• предложение GROUP BY должно содержать те же имена столбцов, которые есть и в предложении SELECT.

Используем предложение GROUP BY для суммирования статистики по каждому человеку, возвращая id и name, а также два агрегата:

SELECT id, name,
       COUNT(date) AS workouts,
       SUM(calories) AS calories
FROM daily_workouts
GROUP BY id, name;

СОКРАЩЕНИЕ СПИСКА GROUP BY ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ

Если известно, что каждый идентификатор связан с одним именем, то можно исключить столбец name из предложения GROUP BY и получить те же результаты, которые дал предыдущий запрос:

SELECT id,
       MAX(name) AS name,
       COUNT(date) AS workouts,
       SUM(calories) AS calories
FROM daily_workouts
GROUP BY id;

Этот механизм работает более эффективно, будучи скрытым, так как GROUP BY должно выполняться только для одного столбца.

Чтобы компенсировать исключение имени из предложения GROUP BY, можно заметить, что к столбцу name в предложении SELECT была применена произвольная агрегатная функция (MAX). Поскольку в каждой группе идентификаторов существует только одно значение имени, MAX(name) просто вернет имя, связанное с каждым идентификатором.

Агрегирование строк в одно значение или список

В предложении GROUP BY необходимо указать, как должны быть агрегированы строки данных в каждой группе:

• агрегатная функция для объединения строк в одно значение: COUNT, SUM, MIN, MAX и AVG;
• агрегатная функция для объединения строк в список (показана в примере таблицы): GROUP_CONCAT и другие, перечисленные в табл. 8.3 (см. ниже).

Рассмотрим пример таблицы:

SELECT * FROM workouts;


Используем GROUP_CONCAT в MySQL, чтобы создать список калорий:

SELECT name,
       GROUP_CONCAT(calories) AS calories_list
FROM workouts
GROUP BY name;

Функция GROUP_CONCAT в каждой РСУБД имеет различия.
В табл. 8.3 приведен синтаксис, поддерживаемый каждой РСУБД.



В MySQL, Oracle и SQLite разделитель (',') является необязательным. PostgreSQL не принимает разделитель, а SQL Server требует его наличия.

Кроме того, можно вернуть отсортированный список или список уникальных значений.

В табл. 8.4 приведен синтаксис, поддерживаемый каждой РСУБД.

ROLLUP, CUBE и GROUPING SETS

В дополнение к предложению GROUP BY можно добавить ключевые слова ROLLUP, CUBE или GROUPING SETS, позволяющие вносить дополнительную итоговую информацию.

В этой таблице перечислены пять покупок, совершенных в течение трех месяцев:
SELECT * FROM spendings;



Примеры, приведенные в этом подразделе, основаны на этом примере GROUP BY, который возвращает ежемесячные суммарные расходы:

SELECT year, month,
       SUM(amount) AS total
FROM spendings
GROUP BY year, month
ORDER BY year, month;

ROLLUP

MySQL, Oracle, PostgreSQL и SQL Server поддерживают функцию ROLLUP, которая расширяет GROUP BY за счет добавления дополнительных строк, предназначенных для показа промежуточных итогов и общего итога.

Используем ROLLUP для отображения годовых и суммарных расходов.

Строки 2019, 2020 и суммарных расходов добавляются с помощью ROLLUP:

SELECT year, month,
       SUM(amount) AS total
FROM spendings
GROUP BY ROLLUP(year, month)
ORDER BY year, month;

Приведенный выше синтаксис работает в Oracle, PostgreSQL и SQL Server. Синтаксис в MySQL выглядит так: GROUP BY year, month WITH ROLLUP — и работает в SQL Server.

CUBE

Oracle, PostgreSQL и SQL Server поддерживают функцию CUBE, которая расширяет ROLLUP за счет добавления дополнительных строк, в которых показываются все возможные комбинации столбцов, по которым производится группировка, а также общий итог.
С помощью CUBE также можно отображать ежемесячные расходы (один месяц за несколько лет). Строки расходов за январь и февраль вставляются при добавлении CUBE:

SELECT year, month,
       SUM(amount) AS total
FROM spendings
GROUP BY CUBE(year, month)
ORDER BY year, month;

Приведенный выше синтаксис работает в Oracle, PostgreSQL и SQL Server. Кроме того, SQL Server поддерживает синтаксис GROUP BY year, month WITH CUBE.

GROUPING SETS

Oracle, PostgreSQL и SQL Server поддерживают GROUPING SETS, позволяющие указать конкретные группы, которые необходимо отобразить.

Эти данные представляют собой подмножество результатов, сгенерированных функцией CUBE, и содержат группировки лишь по одному столбцу. В данном случае возвращаются только общие годовые и общие ежемесячные расходы:

SELECT year, month,
       SUM(amount) AS total
FROM spendings
GROUP BY GROUPING SETS(year, month)
ORDER BY year, month;

Более подробно с книгой можно ознакомиться на сайте издательства:

» Оглавление
» Отрывок

По факту оплаты бумажной версии книги на e-mail высылается электронная книга.
Для Хаброжителей скидка 25% по купону — SQL