Триколор 

Sql distinct описание. SELECT раздел JOIN. Применение distinct внутри агрегатных функций

Выражение MySQL DISTINCT используется для выборки уникальных значений из указанных столбцов. В этой статье мы покажем, как применять DISTINCT в MySQL с помощью Workbench и командной строки.

Синтаксис запросов SELECT DISTINCT в MySQL

Базовый синтаксис запросов SELECT DISTINCT :

  • DISTINCT : это ключевое слово возвращает уникальные результаты;
  • Columns : позволяет выбрать столбцы, из которых будет осуществляться выборка. Это может быть один или несколько столбцов;
  • Source : одна или несколько таблиц, присутствующих в базе данных. Используйте ключевое слово JOIN , чтобы соединить несколько таблиц.

Мы собираемся использовать данные, приведенные ниже, чтобы объяснить применение ключевого слова DISTINCT в MySQL на конкретном примере:

DISTINCT-запрос к одному столбцу

В этом примере мы отобразим уникальные записи из столбца education , используя SELECT DISTINCT MySQL . Но сначала выведем все значения из этого столбца:

MySQL SELECT DISTINCT Example USE company; SELECT Education FROM customerdetails;

Результат:


Теперь я использую ключевое слово DISTINCT :

MySQL SELECT DISTINCT Example USE company; SELECT DISTINCT Education FROM customerdetails;

Результат:


DISTINCT-запрос к нескольким столбцам

Когда мы используем запрос MySQL DISTINCT по нескольким полям , SELECT вернёт комбинацию нескольких столбцов вместо уникальных отдельных записей. В этом примере мы выберем уникальные записи из столбцов education и profession :

MySQL SELECT DISTINCT Example USE company; SELECT DISTINCT Education, Profession FROM customerdetails ORDER BY Education, Profession;

Результат:


Несмотря на то, что мы использовали ключевое слово DISTINCT в выражении SELECT , из скриншота, приведенного выше видно, что запрос вернул дублирующие результаты внутри каждого столбца, потому что:

  • Bachelors и Developer — это уникальная комбинация;
  • Bachelors и Programming — это уникальная комбинация и т.д.

Пример DISTINCT-запроса в MySQL – условие WHERE

В этом MySQL DISTINCT примере мы покажем, как его использовать вместе с условием WHERE . Следующее выражение возвратит уникальные значения столбцов education и profession из таблицы customers , в которых годовой доход больше или равен 85000 :


Несмотря на то, что существует 13 уникальных записей с комбинациями столбцов education и profession , 10 записей не соответствуют условию WHERE . Поэтому на скриншоте показано только 5 записей.

Замечание : Выражение DISTINCT в MySQL воспринимает NULL как допустимое уникальное значение. Поэтому используйте любое NOT NULL условие или функцию, чтобы избавиться от этих значений.

DISTINCT или GROUP BY в MySQL

В MySQL DISTINCT наследует поведение от GROUP BY . Если вы используете выражение GROUP BY без агрегатной функции, то оно будет выполнять роль ключевого слова DISTINCT .

Единственное отличие между ними заключается в следующем:

  • GROUP BY сначала сортирует данные, а затем осуществляет группировку;
  • Ключевое слово DISTINCT не выполняет сортировки.

Если вы используете ключевое слово DISTINCT вместе с выражением ORDER BY , то получите тот же результат, что и при применении GROUP BY . Следующий запрос возвращает уникальные значения столбца profession из таблицы customerdetails :

MySQL SELECT DISTINCT Example USE company; SELECT DISTINCT Profession FROM customerdetails;

Результат:


Уберём ключевое слово DISTINCT и используем выражение GROUP BY :

MySQL SELECT DISTINCT Example USE company; SELECT Profession FROM customerdetails GROUP BY Profession;

Как видите, запрос возвращает тот же результат, но в другом порядке:


В этом MySQL SELECT DISTINCT примере я использую выражение ORDER BY :

MySQL SELECT DISTINCT Example USE company; SELECT DISTINCT Profession FROM customerdetails ORDER BY Profession ASC;

Результат тот же, что и при использовании GROUP BY :


Пример DISTINCT-запроса в MySQL – командная строка

Теперь я покажу, как отобразить уникальные записи с помощью SELECT DISTINCT MySQL в командной строки. В этом случае мы выбираем записи с уникальными значениями столбцов education и profession из таблицы customerdetails .

Зачастую при использовании SQL для выборки информации из таблиц, пользователь получает избыточные данные, заключающиеся в наличии абсолютно идентичных повторяющихся строк. Для исключения этой ситуации используется аргумент SQL distinct в предложении Select. В данной статье будут рассмотрены примеры использования данного аргумента, а также ситуации, в которых от применения аргумента лучше отказаться.

Прежде чем мы приступим к рассмотрению конкретных примеров, создадим в базе данных пару необходимых таблиц.

Подготовка таблиц

Представим, что у нас в базе данных хранится информация об обоях, представленная в двух таблицах. Это таблица Oboi (обои) с полями id (уникальный идентификатор), type (тип обоев - бумажные, виниловые и др.), color (цвет), struct (структура) и price (цена). И таблица Ostatki (остатки) с полями id_oboi (ссылка на уникальный идентификатор в таблице Oboi) и count (количество рулонов на складе).

Заполним таблицы данными. В таблицу с обоями добавим 9 записей:

Бумажные

Мультиколор

Тисненые

Бумажные двухслойные

Виниловые

Тисненые

Флизелиновые

Тисненые

Бумажные двухслойные

Бумажные

Мультиколор

Виниловые

Коричневые

Флизелиновые

Тисненые

Тканевые

В таблицу с остатками - также девять записей:

Приступим к описанию порядка использования distinct в SQL.

Место distinct в предложении Select

Аргумент distinct следует помещать сразу после ключевого слова Select в запросах. Он применяется сразу ко всем столбцам, указанным в предложении Select, потому что будет исключать из итогового результата запроса абсолютно идентичные строки. Таким образом, достаточно один раз указать при написании запроса SQL «select distinct». Исключение составляет использование distinct внутри агрегатных функций, что рассмотрим чуть позднее.

Следует помнить, что большинство СУБД и не распознает ваш запрос вида:

SELECT distinct Ostatki.Count, distinct Oboi.*

INNER JOIN Ostatki ON Oboi.id = Ostatki.id_oboi

Здесь несколько раз указан рассматриваемый аргумент либо указан один раз, но перед вторым, третьим или иным выбираемым столбцом. Вы получите ошибку со ссылкой на неточности в синтаксисе.

Применение distinct в стандартных запросах

Очевидно, что при грамотном построении структуры таблиц и их заполнении, внутри одной таблицы исключены ситуации, когда встречаются абсолютно идентичные строки. Поэтому выполнение запроса «Select distinct *» с выборкой из одной таблицы практически нецелесообразно.

Представим ситуацию, когда нам необходимо узнать, какого типа есть у нас обои, сразу для удобства выполним сортировку по типу:

Как видим, в таблице присутствуют дублирующиеся строки. Если же мы добавим в предложение Select distinct:

Таким образом, если грамотно вносились данные в таблицы, то сразу по звонку или запросу покупателей мы сможем ответить, что жидких обоев, стеклообоев и акриловых обоев в наличии в магазине нет. Учитывая, что ассортимент в магазинах обычно не ограничивается одной сотней обоев, просмотреть перечень из неуникальных типов было бы довольно трудозатратно.

Применение distinct внутри агрегатных функций

Аргумент можно использовать с любой агрегатной функцией. Но для Min и Max его применение не даст никакого эффекта, а при вычислении суммы или среднего значения редко можно представить ситуацию, когда не нужно было бы учитывать повторы.

Допустим, мы хотим узнать, насколько заполнен наш склад, и для этого отправляем запрос, вычисляющий общее количество рулонов на складе:

то получим всего 119, ведь обои под артикулами 3 и 7 находятся на складе в одинаковом количестве. Однако очевидно, что этот ответ неверен.

Чаще всего в SQL distinct применяется с функцией Count. Так, без труда мы можем узнать, сколько уникальных видов обоев у нас вообще есть:

SELECT count(distinct Oboi.type)

И получить результат 5 - бумажные обычные и двухслойные, виниловые, тканевые и флизелиновые. Наверняка все видели рекламу типа: «Только у нас более 20 видов различных обоев!», под которой подразумевается, что в данном магазине не пара десятков рулонов всего, а обои самых разнообразных современных типов.

Интересно, что в одном запросе можно указывать несколько функций Count как с атрибутом distinct, так и без него. То есть это единственная ситуация, когда distinct в Select"е может присутствовать несколько раз.

Когда следует отказаться от применения аргумента

От применения аргумента SQL distinct следует отказаться в одном из двух случаев:

  1. Вы выполняете выборку из таблиц и уверены в уникальности значений в каждой. В таком случае применение аргумента нецелесообразно, ведь это дополнительная нагрузка на сервер или клиента (в зависимости от вида СУБД).
  2. Вы боитесь потерять нужные данные. Поясним.

Допустим, начальник просит вас вывести список обоев, которые у вас есть, с указанием всего двух столбцов - тип и цвет. По привычке вы указываете аргумент distinct:

Может создаться впечатление, что бумажных обоев (обычных и двухслойных) у нас всего по одному виду, хотя на самом деле даже в нашей маленькой таблице их по два артикула (результат без distinct):

Поэтому, как и при написании любого запроса, с аргументом distinct надо быть аккуратным и грамотно решать вопрос с ее применением в зависимости от поставленной задачи.

Альтернатива distinct

Противоположность аргументу distinct - аргумент All. При его применении повторяющиеся строки сохраняются. Но поскольку по умолчанию СУБД так и считает, что нужно выводить все значения, то аргумент All - это скорее уточнитель, чем реальный функциональный аргумент.

Надеемся, что вам теперь понятно, когда применяется distinct (SQL). Описание дало вам полную информацию о целесообразности применения этого аргумента при решении разных задач. Ведь, как оказалось, даже такой простой аргумент в своем применении скрывает вполне ощутимую вероятность потерять некоторые данные и вывести неточную информацию.

SELECT

Основы запросов SELECT в Oracle SQL, базовый синтаксис запросов, список столбцов, псевдонимы и литералы, оператор q", ключевое слово DISTINCT

Основное средство для получения информации из базы данных - это запросы, то есть команда SELECT . Базовые возможности этой команды будут рассмотрены в этом разделе, другие, более сложные возможности - в следующих разделах. В каждом разделе будут указываться отличия по сравнению с аналогичными возможностями в Microsoft SQL Server .

Поскольку во всех главных базах данных поддерживается стандарт ANSI SQL , то базовые возможности и в Oracle , и в других базах данных (Microsoft SQL Server , IBM DB 2, Informix , Sybase , Microsoft Access ) будут схожи. Отличия - в частностях, которые стандарт SQL не определяет, но которые довольно существенны, и которые могут привести к сложностям для пользователей, которые привыкли создавать запросы к другим базам данных.

Базовый синтаксис команды SELECT в Oracle выглядит следующим образом:

SELECT [ DISTINCT ] список_столбцов FROM источник WHERE фильтр ORDER BY выражение_сортировки

Приведем пример такого запроса:

SELECT employee_id, first_name, last_name, hire_date FROM hr.employees WHERE hire_date < "01.01.2000" ORDER BY last_name

Как мы видим, пока в запросе не используются специальные возможности, он выглядит абсолютно стандартным и полностью идентичен аналогичным запросам, например, в SQL Server . Если нам нужно выбрать все столбцы из базы данных или представления, мы можем указать вместо списка столбцов звездочку:

SELECT * FROM hr.employees WHERE hire_date < "01.01.2000" ORDER BY last_name

Выводимое имя столбца можно поменять при помощи псевдонима (alias ). Для этого достаточно просто написать имя пседвонима сразу после названия столбца или использовать ключевое слово AS (оба синтаксиса полностью равнозначны):

SELECT last_name Фамилия FROM hr.employees

SELECT last_name AS Фамилия FROM hr.employees

Особенно удобно использовать псевдонимы для вычисляемых столбцов, для которых изначально имя не предусмотрено:

SELECT last_name AS Фамилия, salary*12 AS "Зарплата за год" FROM hr.employees

Если в псевдониме используются пробелы или какие-то служебные символы, то такой псевдоним нужно поместить в двойные кавычки.

Отметим и некоторые особенности, связанные со списком столбцов в Oracle . Если в SQL Server "проблемные" имена столбцов (с пробелами и зарезервированными словами) можно было помещать в квадратные скобки (а обычно и в двойные кавычки - в зависимости от настроек сеанса), то в Oracle и тот, и другой вариант вызовет ошибку.

В список столбцов в Oracle можно включать литералы (literals ). Литералы - это любое строковое значение, дата или число, которое помещается в список столбцов и при этом не является ни названием столбца, ни псевдонимом. Литералы будут повторяться для каждого возвращаемого столбца. Обычно они используются для создания пояснений в возвращаемом наборе результатов:

SELECT last_name AS Фамилия, "Зарплата за год: " , salary*12 FROM hr.employees

В этом примере "Зарплата за год: " - это литерал, который будет выводиться для каждой записи.

Строковые литералы и литералы с датой должны заключаться в одинарные кавычки. Литералы в виде числовых значений в кавычки не помещаются.

Отметим, что литералы часто сливаются в выводимых результатах с возвращаемыми из базы данных значениями при помощи оператора конкатенации (||). Про операторы Oracle будет рассказываться в разделах 2.2 , 2.3 , .

При работе с литералами иногда возникает проблема, связанная с тем, что литерал сам по себе может содержать зарезервированный символ, например, одинарные кавычки. Oracle , в отличие, например, от SQL Server , позволяет пользователю самостоятельно определять символ, который будет использоваться в качестве кавычек. Выглядеть такое переопределение может. например, так:

select department _ name , q "[ It " s assigned manager ID : ]" , manager _ id from departments

Попытка применить обычные одинарные кавычки для литерала приведет к ошибке, поскольку кавычка встречается внутри самого символьного значения литерала. Поэтому в этом примере в качестве кавычек выступают квадратные скобки.

Отметим некоторые особенности применения оператора q ":

  • можно использовать как строчную букву q , так и заглавную (Q) ;
  • после q должна идти обычная одинарная кавычка. Следующая одинарная кавчка определяет завершение области действия оператора q ;
  • сразу после одинарной кавычкой должен идти символ, выбранный пользователем для применения в качестве кавычек. Этот символ может быть любым, за исключением пробела, перевода строки или табуляции (в том числе и одинарная кавычка). Если пользователь выбрал символ (, {, [ или <, то закрываться кавычки должны соответствующим символом), }, ] и >. В других случаях закрытие кавычек производится при помощи того же символа, который использовался для их открытия.

И последний момент, связанный с базовым синтаксисом запросов. По умолчанию запрос возвращает из базы данных все значения, соответствующие параметрам запроса, даже если некоторые из возвращаемых значений будут полностью одинаковыми. Например, запрос

SELECT salary FROM hr . employees

вернет 107 строк, несмотря на то, что значительная часть значений будет повторяться.

Чтобы вернуть только уникальные значения (или наборы значений, если возвращается несколько столбцов), в запросе можно использовать ключевое слово DISTINCT :

SELECT DISTINCT salary FROM hr.employees

Такой запрос вернет уже 57 значений, при этом все значения будут уникальными.

Отличительной особенностью Oracle является то, что вместо DISTINCT можно использовать ключевое слово UNIQUE . SQL Server такого не позволяет.

В первой части мы уже немного затронули язык DML, применяя почти весь набор его команд, за исключением команды MERGE.

Рассказывать про DML я буду по своей последовательности выработанной на личном опыте. По ходу, так же постараюсь рассказать про «скользкие» места, на которые стоит акцентировать внимание, эти «скользкие» места, схожи во многих диалектах языка SQL.

Т.к. учебник посвящается широкому кругу читателей (не только программистам), то и объяснение, порой будет соответствующее, т.е. долгое и нудное. Это мое видение материала, которое в основном получено на практике в результате профессиональной деятельности.

Основная цель данного учебника, шаг за шагом, выработать полное понимание сути языка SQL и научить правильно применять его конструкции. Профессионалам в этой области, может тоже будет интересно пролистать данный материал, может и они смогут вынести для себя что-то новое, а может просто, будет полезно почитать в целях освежить память. Надеюсь, что всем будет интересно.

Т.к. DML в диалекте БД MS SQL очень сильно связан с синтаксисом конструкции SELECT, то я начну рассказывать о DML именно с нее. На мой взгляд конструкция SELECT является самой главной конструкцией языка DML, т.к. за счет нее или ее частей осуществляется выборка необходимых данных из БД.

Язык DML содержит следующие конструкции:

  • SELECT – выборка данных
  • INSERT – вставка новых данных
  • UPDATE – обновление данных
  • DELETE – удаление данных
  • MERGE – слияние данных

В данной части, мы рассмотрим, только базовый синтаксис команды SELECT, который выглядит следующим образом:

SELECT список_столбцов или * FROM источник WHERE фильтр ORDER BY выражение_сортировки
Тема оператора SELECT очень обширная, поэтому в данной части я и остановлюсь только на его базовых конструкциях. Я считаю, что, не зная хорошо базы, нельзя приступать к изучению более сложных конструкций, т.к. дальше все будет крутиться вокруг этой базовой конструкции (подзапросы, объединения и т.д.).

Также в рамках этой части, я еще расскажу о предложении TOP. Это предложение я намерено не указал в базовом синтаксисе, т.к. оно реализуется по-разному в разных диалектах языка SQL.

Если язык DDL больше статичен, т.е. при помощи него создаются жесткие структуры (таблицы, связи и т.п.), то язык DML носит динамический характер, здесь правильные результаты вы можете получить разными путями.

Обучение так же будет продолжаться в режиме Step by Step, т.е. при чтении нужно сразу же своими руками пытаться выполнить пример. После делаете анализ полученного результата и пытаетесь понять его интуитивно. Если что-то остается непонятным, например, значение какой-нибудь функции, то обращайтесь за помощью в интернет.

Примеры будут показываться на БД Test, которая была создана при помощи DDL+DML в первой части.

Для тех, кто не создавал БД в первой части (т.к. не всех может интересовать язык DDL), может воспользоваться следующим скриптом:

Скрипт создания БД Test

Создание БД CREATE DATABASE Test GO -- сделать БД Test текущей USE Test GO -- создаем таблицы справочники CREATE TABLE Positions(ID int IDENTITY(1,1) NOT NULL CONSTRAINT PK_Positions PRIMARY KEY, Name nvarchar(30) NOT NULL) CREATE TABLE Departments(ID int IDENTITY(1,1) NOT NULL CONSTRAINT PK_Departments PRIMARY KEY, Name nvarchar(30) NOT NULL) GO -- заполняем таблицы справочники данными SET IDENTITY_INSERT Positions ON INSERT Positions(ID,Name)VALUES (1,N"Бухгалтер"), (2,N"Директор"), (3,N"Программист"), (4,N"Старший программист") SET IDENTITY_INSERT Positions OFF GO SET IDENTITY_INSERT Departments ON INSERT Departments(ID,Name)VALUES (1,N"Администрация"), (2,N"Бухгалтерия"), (3,N"ИТ") SET IDENTITY_INSERT Departments OFF GO -- создаем таблицу с сотрудниками CREATE TABLE Employees(ID int NOT NULL, Name nvarchar(30), Birthday date, Email nvarchar(30), PositionID int, DepartmentID int, HireDate date NOT NULL CONSTRAINT DF_Employees_HireDate DEFAULT SYSDATETIME(), ManagerID int, CONSTRAINT PK_Employees PRIMARY KEY (ID), CONSTRAINT FK_Employees_DepartmentID FOREIGN KEY(DepartmentID) REFERENCES Departments(ID), CONSTRAINT FK_Employees_PositionID FOREIGN KEY(PositionID) REFERENCES Positions(ID), CONSTRAINT FK_Employees_ManagerID FOREIGN KEY (ManagerID) REFERENCES Employees(ID), CONSTRAINT UQ_Employees_Email UNIQUE(Email), CONSTRAINT CK_Employees_ID CHECK(ID BETWEEN 1000 AND 1999), INDEX IDX_Employees_Name(Name)) GO -- заполняем ее данными INSERT Employees (ID,Name,Birthday,Email,PositionID,DepartmentID,ManagerID)VALUES (1000,N"Иванов И.И.","19550219","[email protected]",2,1,NULL), (1001,N"Петров П.П.","19831203","[email protected]",3,3,1003), (1002,N"Сидоров С.С.","19760607","[email protected]",1,2,1000), (1003,N"Андреев А.А.","19820417","[email protected]",4,3,1000)

Все, теперь мы готовы приступить к изучению языка DML.

SELECT – оператор выборки данных

Первым делом, для активного редактора запроса, сделаем текущей БД Test, выбрав ее в выпадающем списке или же командой «USE Test».

Начнем с самой элементарной формы SELECT:

SELECT * FROM Employees
В данном запросе мы просим вернуть все столбцы (на это указывает «*») из таблицы Employees – можно прочесть это как «ВЫБЕРИ все_поля ИЗ таблицы_сотрудники». В случае наличия кластерного индекса, возвращенные данные, скорее всего будут отсортированы по нему, в данном случае по колонке ID (но это не суть важно, т.к. в большинстве случаев сортировку мы будем указывать в явном виде сами при помощи ORDER BY …):

ID Name Birthday Email PositionID DepartmentID HireDate ManagerID
1000 Иванов И.И. 1955-02-19 [email protected] 2 1 2015-04-08 NULL
1001 Петров П.П. 1983-12-03 [email protected] 3 3 2015-04-08 1003
1002 Сидоров С.С. 1976-06-07 [email protected] 1 2 2015-04-08 1000
1003 Андреев А.А. 1982-04-17 [email protected] 4 3 2015-04-08 1000

Вообще стоит сказать, что в диалекте MS SQL самая простая форма запроса SELECT может не содержать блока FROM, в этом случае вы можете использовать ее, для получения каких-то значений:

SELECT 5550/100*15, SYSDATETIME(), -- получение системной даты БД SIN(0)+COS(0)

(No column name) (No column name) (No column name)
825 2015-04-11 12:12:36.0406743 1

Обратите внимание, что выражение (5550/100*15) дало результат 825, хотя если мы посчитаем на калькуляторе получится значение (832.5). Результат 825 получился по той причине, что в нашем выражении все числа целые, поэтому и результат целое число, т.е. (5550/100) дает нам 55, а не (55.5).

Запомните следующее, что в MS SQL работает следующая логика:

  • Целое / Целое = Целое (т.е. в данном случае происходит целочисленное деление)
  • Вещественное / Целое = Вещественное
  • Целое / Вещественное = Вещественное
Т.е. результат преобразуется к большему типу, поэтому в 2-х последних случаях мы получаем вещественное число (рассуждайте как в математике – диапазон вещественных чисел больше диапазона целых, поэтому и результат преобразуется к нему):

SELECT 123/10, -- 12 123./10, -- 12.3 123/10. -- 12.3
Здесь (123.) = (123.0), просто в данном случае 0 можно отбросить и оставить только точку.

При других арифметических операциях действует та же самая логика, просто в случае деления этот нюанс более актуален.

Поэтому обращайте внимание на тип данных числовых столбцов. В том случае если он целый, а результат вам нужно получить вещественный, то используйте преобразование, либо просто ставьте точку после числа указанного в виде константы (123.).

Для преобразования полей можно использовать функцию CAST или CONVERT. Для примера воспользуемся полем ID, оно у нас типа int:

SELECT ID, ID/100, -- здесь произойдет целочисленное деление CAST(ID AS float)/100, -- используем функцию CAST для преобразования в тип float CONVERT(float,ID)/100, -- используем функцию CONVERT для преобразования в тип float ID/100. -- используем преобразование за счет указания что знаменатель вещественное число FROM Employees

ID (No column name) (No column name) (No column name) (No column name)
1000 10 10 10 10.000000
1001 10 10.01 10.01 10.010000
1002 10 10.02 10.02 10.020000
1003 10 10.03 10.03 10.030000

На заметку. В БД ORACLE синтаксис без блока FROM недопустим, там для этой цели используется системная таблица DUAL, которая содержит одну строку:

SELECT 5550/100*15, -- а в ORACLE результат будет равен 832.5 sysdate, sin(0)+cos(0) FROM DUAL


Примечание. Имя таблицы во многих РБД может предваряться именем схемы:

SELECT * FROM dbo.Employees -- dbo – имя схемы

Схема – это логическая единица БД, которая имеет свое наименование и позволяет сгруппировать внутри себя объекты БД такие как таблицы, представления и т.д.

Определение схемы в разных БД может отличатся, где-то схема непосредственно связанна с пользователем БД, т.е. в данном случае можно сказать, что схема и пользователь – это синонимы и все создаваемые в схеме объекты по сути являются объектами данного пользователя. В MS SQL схема – это независимая логическая единица, которая может быть создана сама по себе (см. CREATE SCHEMA).

По умолчанию в базе MS SQL создается одна схема с именем dbo (Database Owner) и все создаваемые объекты по умолчанию создаются именно в данной схеме. Соответственно, если мы в запросе указываем просто имя таблицы, то она будет искаться в схеме dbo текущей БД. Если мы хотим создать объект в конкретной схеме, мы должны будем так же предварить имя объекта именем схемы, например, «CREATE TABLE имя_схемы.имя_таблицы(…)».

В случае MS SQL имя схемы может еще предваряться именем БД, в которой находится данная схема:

SELECT * FROM Test.dbo.Employees -- имя_базы.имя_схемы.таблица
Такое уточнение бывает полезным, например, если:

  • в одном запросе мы обращаемся к объектам расположенных в разных схемах или базах данных
  • требуется сделать перенос данных из одной схемы или БД в другую
  • находясь в одной БД, требуется запросить данные из другой БД
  • и т.п.
Схема – очень удобное средство, которое полезно использовать при разработке архитектуры БД, а особенно крупных БД.

Так же не забываем, что в тексте запроса мы можем использовать как однострочные «-- …», так и многострочные «/* … */» комментарии. Если запрос большой и сложный, то комментарии могут очень помочь, вам или кому-то другому, через некоторое время, вспомнить или разобраться в его структуре.

Если столбцов в таблице очень много, а особенно, если в таблице еще очень много строк, плюс к тому если мы делаем запросы к БД по сети, то предпочтительней будет выборка с непосредственным перечислением необходимых вам полей через запятую:

SELECT ID,Name FROM Employees

Т.е. здесь мы говорим, что нам из таблицы нужно вернуть только поля ID и Name. Результат будет следующим (кстати оптимизатор здесь решил воспользоваться индексом, созданным по полю Name):

ID Name
1003 Андреев А.А.
1000 Иванов И.И.
1001 Петров П.П.
1002 Сидоров С.С.

На заметку. Порой бывает полезным посмотреть на то как осуществляется выборка данных, например, чтобы выяснить какие индексы используются. Это можно сделать если нажать кнопку «Display Estimated Execution Plan – Показать расчетный план» или установить «Include Actual Execution Plan – Включить в результат актуальный план выполнения запроса» (в данном случае мы сможем увидеть уже реальный план, соответственно, только после выполнения запроса):

Анализ плана выполнения очень полезен при оптимизации запроса, он позволяет выяснить каких индексов не хватает или же какие индексы вообще не используются и их можно удалить.

Если вы только начали осваивать DML, то сейчас для вас это не так важно, просто возьмите на заметку и можете спокойно забыть об этом (может это вам никогда и не пригодится) – наша первоначальная цель изучить основы языка DML и научится правильно применять их, а оптимизация это уже отдельное искусство. Порой важнее, чтобы на руках просто был правильно написанный запрос, который возвращает правильные результат с предметной точки зрения, а его оптимизацией уже занимаются отдельные люди. Для начала вам нужно научиться просто правильно писать запросы, используя любые средства для достижения цели. Главная цель которую вы сейчас должны достичь – чтобы ваш запрос возвращал правильные результаты.

Задание псевдонимов для таблиц

При перечислении колонок их можно предварять именем таблицы, находящейся в блоке FROM:

SELECT Employees.ID,Employees.Name FROM Employees

Но такой синтаксис обычно использовать неудобно, т.к. имя таблицы может быть длинным. Для этих целей обычно задаются и применяются более короткие имена – псевдонимы (alias):

SELECT emp.ID,emp.Name FROM Employees AS emp
или

SELECT emp.ID,emp.Name FROM Employees emp -- ключевое слово AS можно отпустить (я предпочитаю такой вариант)

Здесь emp – псевдоним для таблицы Employees, который можно будет использоваться в контексте данного оператора SELECT. Т.е. можно сказать, что в контексте этого оператора SELECT мы задаем таблице новое имя.

Конечно, в данном случае результаты запросов будут точно такими же как и для «SELECT ID,Name FROM Employees». Для чего это нужно будет понятно дальше (даже не в этой части), пока просто запоминаем, что имя колонки можно предварять (уточнять) либо непосредственно именем таблицы, либо при помощи псевдонима. Здесь можно использовать одно из двух, т.е. если вы задали псевдоним, то и пользоваться нужно будет им, а использовать имя таблицы уже нельзя.

На заметку. В ORACLE допустим только вариант задания псевдонима таблицы без ключевого слова AS.

DISTINCT – отброс строк дубликатов

Ключевое слово DISTINCT используется для того чтобы отбросить из результата запроса строки дубликаты. Грубо говоря представьте, что сначала выполняется запрос без опции DISTINCT, а затем из результата выбрасываются все дубликаты. Продемонстрируем это для большей наглядности на примере:

Создадим для демонстрации временную таблицу CREATE TABLE #Trash(ID int NOT NULL PRIMARY KEY, Col1 varchar(10), Col2 varchar(10), Col3 varchar(10)) -- наполним данную таблицу всяким мусором INSERT #Trash(ID,Col1,Col2,Col3)VALUES (1,"A","A","A"), (2,"A","B","C"), (3,"C","A","B"), (4,"A","A","B"), (5,"B","B","B"), (6,"A","A","B"), (7,"A","A","A"), (8,"C","A","B"), (9,"C","A","B"), (10,"A","A","B"), (11,"A",NULL,"B"), (12,"A",NULL,"B") -- посмотрим что возвращает запрос без опции DISTINCT SELECT Col1,Col2,Col3 FROM #Trash -- посмотрим что возвращает запрос с опцией DISTINCT SELECT DISTINCT Col1,Col2,Col3 FROM #Trash -- удалим временную таблицу DROP TABLE #Trash

Наглядно это будет выглядеть следующим образом (все дубликаты помечены одним цветом):

Теперь давайте рассмотрим где это можно применить, на более практичном примере – вернем из таблицы Employees только уникальные идентификаторы отделов (т.е. узнаем ID отделов в которых числятся сотрудники):

SELECT DISTINCT DepartmentID FROM Employees

Здесь мы получили 4 строчки, т.к. повторяющихся комбинаций (DepartmentID, PositionID) в нашей таблице нет.

Ненадолго вернемся к DDL

Так как данных для демонстрационных примеров начинает не хватать, а рассказать хочется более обширно и понятно, то давайте чуть расширим нашу таблицу Employess. К тому же немного вспомним DDL, как говорится «повторение – мать учения», и плюс снова немного забежим вперед и применим оператор UPDATE:

Создаем новые колонки ALTER TABLE Employees ADD LastName nvarchar(30), -- фамилия FirstName nvarchar(30), -- имя MiddleName nvarchar(30), -- отчество Salary float, -- и конечно же ЗП в каких-то УЕ BonusPercent float -- процент для вычисления бонуса от оклада GO -- наполняем их данными (некоторые данные намерено пропущены) UPDATE Employees SET LastName=N"Иванов",FirstName=N"Иван",MiddleName=N"Иванович", Salary=5000,BonusPercent= 50 WHERE ID=1000 -- Иванов И.И. UPDATE Employees SET LastName=N"Петров",FirstName=N"Петр",MiddleName=N"Петрович", Salary=1500,BonusPercent= 15 WHERE ID=1001 -- Петров П.П. UPDATE Employees SET LastName=N"Сидоров",FirstName=N"Сидор",MiddleName=NULL, Salary=2500,BonusPercent=NULL WHERE ID=1002 -- Сидоров С.С. UPDATE Employees SET LastName=N"Андреев",FirstName=N"Андрей",MiddleName=NULL, Salary=2000,BonusPercent= 30 WHERE ID=1003 -- Андреев А.А.

Убедимся, что данные обновились успешно:

SELECT * FROM Employees

ID Name … LastName FirstName MiddleName Salary BonusPercent
1000 Иванов И.И. Иванов Иван Иванович 5000 50
1001 Петров П.П. Петров Петр Петрович 1500 15
1002 Сидоров С.С. Сидоров Сидор NULL 2500 NULL
1003 Андреев А.А. Андреев Андрей NULL 2000 30

Задание псевдонимов для столбцов запроса

Думаю, здесь будет проще показать, чем написать:

SELECT -- даем имя вычисляемому столбцу LastName+" "+FirstName+" "+MiddleName AS ФИО, -- использование двойных кавычек, т.к. используется пробел HireDate AS "Дата приема", -- использование квадратных скобок, т.к. используется пробел Birthday AS [Дата рождения], -- слово AS не обязательно Salary ZP FROM Employees

ФИО Дата приема Дата рождения ZP
Иванов Иван Иванович 2015-04-08 1955-02-19 5000
Петров Петр Петрович 2015-04-08 1983-12-03 1500
NULL 2015-04-08 1976-06-07 2500
NULL 2015-04-08 1982-04-17 2000

Как видим заданные нами псевдонимы столбцов, отразились в заголовке результирующей таблицы. Собственно, это и есть основное предназначение псевдонимов столбцов.

Обратите внимание, т.к. у последних 2-х сотрудников не указано отчество (NULL значение), то результат выражения «LastName+" "+FirstName+" "+MiddleName» так же вернул нам NULL.

Для соединения (сложения, конкатенации) строк в MS SQL используется символ «+».

Запомним, что все выражения в которых участвует NULL (например, деление на NULL, сложение с NULL) будут возвращать NULL.

На заметку.
В случае ORACLE для объединения строк используется оператор «||» и конкатенация будет выглядеть как «LastName||" "||FirstName||" "||MiddleName». Для ORACLE стоит отметить, что у него для строковых типов есть исключение, для них NULL и пустая строка "" это одно и тоже, поэтому в ORACLE такое выражение вернет для последних 2-х сотрудников «Сидоров Сидор » и «Андреев Андрей ». На момент версии ORACLE 12c, насколько я знаю, опции которая изменяет такое поведение нет (если не прав, прошу поправить меня). Здесь мне сложно судить хорошо это или плохо, т.к. в одних случаях удобнее поведение NULL-строки как в MS SQL, а в других как в ORACLE.

В ORACLE тоже допустимы все перечисленные выше псевдонимы столбцов, кроме […].


Для того чтобы не городить конструкцию с использованием функции ISNULL, в MS SQL мы можем применить функцию CONCAT. Рассмотрим и сравним 3 варианта:

SELECT LastName+" "+FirstName+" "+MiddleName FullName1, -- 2 варианта для замены NULL пустыми строками "" (получаем поведение как и в ORACLE) ISNULL(LastName,"")+" "+ISNULL(FirstName,"")+" "+ISNULL(MiddleName,"") FullName2, CONCAT(LastName," ",FirstName," ",MiddleName) FullName3 FROM Employees

FullName1 FullName2 FullName3
Иванов Иван Иванович Иванов Иван Иванович Иванов Иван Иванович
Петров Петр Петрович Петров Петр Петрович Петров Петр Петрович
NULL Сидоров Сидор Сидоров Сидор
NULL Андреев Андрей Андреев Андрей

В MS SQL псевдонимы еще можно задавать при помощи знака равенства:

SELECT "Дата приема"=HireDate, -- помимо "…" и […] можно использовать "…" [Дата рождения]=Birthday, ZP=Salary FROM Employees

Использовать для задания псевдонима ключевое слово AS или же знак равенства, наверное, больше дело вкуса. Но при разборе чужих запросов, данные знания могут пригодиться.

Напоследок скажу, что для псевдонимов имена лучше задавать, используя только символы латиницы и цифры, избегая применения "…", "…" и […], то есть использовать те же правила, что мы использовали при наименовании таблиц. Дальше, в примерах я буду использовать только такие наименования и никаких "…", "…" и […].

Основные арифметические операторы SQL


Приоритет выполнения арифметических операторов такой же, как и в математике. Если необходимо, то порядок применения операторов можно изменить используя круглые скобки - (a+b)*(x/(y-z)).

И еще раз повторюсь, что любая операция с NULL дает NULL, например: 10+NULL, NULL*15/3, 100/NULL – все это даст в результате NULL. Т.е. говоря просто неопределенное значение не может дать определенный результат. Учитывайте это при составлении запроса и при необходимости делайте обработку NULL значений функциями ISNULL, COALESCE:

SELECT ID,Name, Salary/100*BonusPercent AS Result1, -- без обработки NULL значений Salary/100*ISNULL(BonusPercent,0) AS Result2, -- используем функцию ISNULL Salary/100*COALESCE(BonusPercent,0) AS Result3 -- используем функцию COALESCE FROM Employees

Немного расскажу о функции COALESCE:

COALESCE (expr1, expr2, ..., exprn) - Возвращает первое не NULL значение из списка значений.

SELECT COALESCE(f1, f1*f2, f2*f3) val -- в данном случае вернется третье значение FROM (SELECT null f1, 2 f2, 3 f3) q

В основном, я сосредоточусь на рассказе конструкций языка DML и по большей части не буду рассказывать о функциях, которые будут встречаться в примерах. Если вам непонятно, что делает та или иная функция поищите ее описание в интернет, можете даже поискать информацию сразу по группе функций, например, задав в поиске Google «MS SQL строковые функции», «MS SQL математические функции» или же «MS SQL функции обработки NULL». Информации по функциям очень много, и вы ее сможете без труда найти. Для примера, в библиотеке MSDN, можно узнать больше о функции COALESCE:

Вырезка из MSDN Сравнение COALESCE и CASE

Выражение COALESCE - синтаксический ярлык для выражения CASE. Это означает, что код COALESCE(expression1,...n) переписывается оптимизатором запросов как следующее выражение CASE:

CASE WHEN (expression1 IS NOT NULL) THEN expression1 WHEN (expression2 IS NOT NULL) THEN expression2 ... ELSE expressionN END

Для примера рассмотрим, как можно воспользоваться остатком от деления (%). Данный оператор очень полезен, когда требуется разбить записи на группы. Например, вытащим всех сотрудников, у которых четные табельные номера (ID), т.е. те ID, которые делятся на 2:

SELECT ID,Name FROM Employees WHERE ID%2=0 -- остаток от деления на 2 равен 0

ORDER BY – сортировка результата запроса

Предложение ORDER BY используется для сортировки результата запроса.

SELECT LastName, FirstName, Salary FROM Employees ORDER BY LastName,FirstName -- упорядочить результат по 2-м столбцам – по Фамилии, и после по Имени

Для заметки. Для сортировки по возрастанию есть ключевое слово ASC, но так как сортировка по возрастанию применяется по умолчанию, то про эту опцию можно забыть (я не помню случая, чтобы я когда-то использовал эту опцию).

Стоит отметить, что в предложении ORDER BY можно использовать и поля, которые не перечислены в предложении SELECT (кроме случая, когда используется DISTINCT, об этом случае я расскажу ниже). Для примера забегу немного вперед используя опцию TOP и покажу, как например, можно отобрать 3-х сотрудников у которых самая высокая ЗП, с учетом что саму ЗП в целях конфиденциальности я показывать не должен:

SELECT TOP 3 -- вернуть только 3 первые записи из всего результата ID,LastName,FirstName FROM Employees ORDER BY Salary DESC -- сортируем результат по убыванию Заработной Платы

ID LastName FirstName
1000 Иванов Иван
1002 Сидоров Сидор

Конечно здесь есть случай, что у нескольких сотрудников может быть одинаковая ЗП и тут сложно сказать каких именно трех сотрудников вернет данный запрос, это уже нужно решать с постановщиком задачи. Допустим, после обсуждения с постановщиком данной задачи, вы согласовали и решили использовать следующий вариант – сделать дополнительную сортировку по полю даты рождения (т.е. молодым у нас дорога), а если и дата рождения у нескольких сотрудников может совпасть (ведь такое тоже не исключено), то можно сделать третью сортировку по убыванию значений ID (в последнюю очередь под выборку попадут те, у кого ID окажется максимальным – например, те кто был принят последним, допустим табельные номера у нас выдаются последовательно):

SELECT TOP 3 -- вернуть только 3 первые записи из всего результата ID,LastName,FirstName FROM Employees ORDER BY Salary DESC, -- 1. сортируем результат по убыванию Заработной Платы Birthday, -- 2. потом по Дате рождения ID DESC -- 3. и для полной однозначности результата добавляем сортировку по ID

Т.е. вы должны стараться чтобы результат запроса был предсказуемым, чтобы вы могли в случае разбора полетов объяснить почему в «черный список» попали именно эти люди, т.е. все было выбрано честно, по утверждённым правилам.

Сортировать можно так же используя разные выражения в предложении ORDER BY:

SELECT LastName,FirstName FROM Employees ORDER BY CONCAT(LastName," ",FirstName) -- используем выражение

Так же в ORDER BY можно использовать псевдонимы заданные для колонок:

SELECT CONCAT(LastName," ",FirstName) fi FROM Employees ORDER BY fi -- используем псевдоним

Стоит отметить что в случае использования предложения DISTINCT, в предложении ORDER BY могут использоваться только колонки, перечисленные в блоке SELECT. Т.е. после применения операции DISTINCT мы получаем новый набор данных, с новым набором колонок. По этой причине, следующий пример не отработает:

SELECT DISTINCT LastName,FirstName,Salary FROM Employees ORDER BY ID -- ID отсутствует в итоговом наборе, который мы получили при помощи DISTINCT

Т.е. предложение ORDER BY применяется уже к итоговому набору, перед выдачей результата пользователю.

Примечание 1. Так же в предложении ORDER BY можно использовать номера столбцов, перечисленных в SELECT:

SELECT LastName,FirstName,Salary FROM Employees ORDER BY -- упорядочить в порядке 3 DESC, -- 1. убывания Заработной Платы 1, -- 2. по Фамилии 2 -- 3. по Имени

Для начинающих выглядит удобно и заманчиво, но лучше забыть и никогда не использовать такой вариант сортировки.

Если в данном случае (когда поля явно перечислены), такой вариант еще допустим, то для случая с использованием «*» такой вариант лучше никогда не применять. Почему – потому что, если кто-то, например, поменяет в таблице порядок столбцов, или удалит столбцы (и это нормальная ситуация), ваш запрос может так же работать, но уже неправильно, т.к. сортировка уже может идти по другим столбцам, и это коварно тем что данная ошибка может обнаружиться очень нескоро.

В случае, если бы столбы были явно перечислены, то в вышеуказанной ситуации, запрос либо бы продолжал работать, но также правильно (т.к. все явно определено), либо бы он просто выдал ошибку, что данного столбца не существует.

Так что можете смело забыть, о сортировке по номерам столбцов.

Примечание 2.
В MS SQL при сортировке по возрастанию NULL значения будут отображаться первыми.

SELECT BonusPercent FROM Employees ORDER BY BonusPercent

Соответственно при использовании DESC они будут в конце

SELECT BonusPercent FROM Employees ORDER BY BonusPercent DESC

Если необходимо поменять логику сортировки NULL значений, то используйте выражения, например:

SELECT BonusPercent FROM Employees ORDER BY ISNULL(BonusPercent,100)

В ORACLE для этой цели предусмотрены 2 опции NULLS FIRST и NULLS LAST (применяется по умолчанию). Например:

SELECT BonusPercent FROM Employees ORDER BY BonusPercent DESC NULLS LAST

Обращайте на это внимание при переходе на ту или иную БД.

TOP – возврат указанного числа записей

Вырезка из MSDN. TOP – ограничивает число строк, возвращаемых в результирующем наборе запроса до заданного числа или процентного значения. Если предложение TOP используется совместно с предложением ORDER BY, то результирующий набор ограничен первыми N строками отсортированного результата. В противном случае возвращаются первые N строк в неопределенном порядке.

Обычно данное выражение используется с предложением ORDER BY и мы уже смотрели примеры, когда нужно было вернуть N-первых строк из результирующего набора.

Без ORDER BY обычно данное предложение применяется, когда нужно просто посмотреть на неизвестную нам таблицу, в которой может быть очень много записей, в этом случае мы можем, для примера, попросить вернуть нам только первые 10 строк, но для наглядности мы скажем только 2:

SELECT TOP 2 * FROM Employees

Так же можно указать слово PERCENT, для того чтобы вернулось соответствуй процент строк из результирующего набора:

SELECT TOP 25 PERCENT * FROM Employees

На моей практике чаше применяется именно выборка по количеству строк.

Так же с TOP можно использовать опцию WITH TIES, которая поможет вернуть все строки в случае неоднозначной сортировки, т.е. это предложение вернет все строки, которые равны по составу строкам, которые попадают в выборку TOP N, в итоге строк может быть выбрано больше чем N. Давайте для демонстрации добавим еще одного «Программиста» с окладом 1500:

INSERT Employees(ID,Name,Email,PositionID,DepartmentID,ManagerID,Salary) VALUES(1004,N"Николаев Н.Н.","[email protected]",3,3,1003,1500)

И введем еще одного сотрудника без указания должности и отдела с окладом 2000:

INSERT Employees(ID,Name,Email,PositionID,DepartmentID,ManagerID,Salary) VALUES(1005,N"Александров А.А.","[email protected]",NULL,NULL,1000,2000)

Теперь давайте выберем при помощи опции WITH TIES всех сотрудников, у которых оклад совпадает с окладами 3-х сотрудников, с самым маленьким окладом (надеюсь дальше будет понятно, к чему я клоню):

SELECT TOP 3 WITH TIES ID,Name,Salary FROM Employees ORDER BY Salary

Здесь хоть и указано TOP 3, но запрос вернул 4 записи, т.к. значение Salary которое вернуло TOP 3 (1500 и 2000) оказалось у 4-х сотрудников. Наглядно это работает примерно следующим образом:

На заметку.
В разных БД TOP реализуется разными способами, в MySQL для этого есть предложение LIMIT, в котором дополнительно можно задать начальное смещение.

В ORACLE 12c, тоже ввели свой аналог совмещающий функциональность TOP и LIMIT – ищите по словам «ORACLE OFFSET FETCH». До версии 12c для этой цели обычно использовался псевдостолбец ROWNUM.


А что же будет если применить одновременно предложения DISTINCT и TOP? На такие вопросы легко ответить, проводя эксперименты. В общем, не бойтесь и не ленитесь экспериментировать, т.к. большая часть познается именно на практике. Порядок слов в операторе SELECT следующий, первым идет DISTINCT, а после него идет TOP, т.е. если рассуждать логически и читать слева-направо, то первым применится отброс дубликатов, а потом уже по этому набору будет сделан TOP. Что-ж проверим и убедимся, что так и есть:

SELECT DISTINCT TOP 2 Salary FROM Employees ORDER BY Salary

Salary
1500
2000

Т.е. в результате мы получили 2 самые маленькие зарплаты из всех. Конечно может быть случай что ЗП для каких-то сотрудников может быть не указанной (NULL), т.к. схема нам это позволяет. Поэтому в зависимости от задачи принимаем решение либо обработать NULL значения в предложении ORDER BY, либо просто отбросить все записи, у которых Salary равна NULL, а для этого переходим к изучению предложения WHERE.

WHERE – условие выборки строк

Данное предложение служит для фильтрации записей по заданному условию. Например, выберем всех сотрудников работающих в «ИТ» отделе (его ID=3):

SELECT ID,LastName,FirstName,Salary FROM Employees WHERE DepartmentID=3 -- ИТ ORDER BY LastName,FirstName

ID LastName FirstName Salary
1004 NULL NULL 1500
1003 Андреев Андрей 2000
1001 Петров Петр 1500

Предложение WHERE пишется до команды ORDER BY.

Порядок применения команд к исходному набору Employees следующий:

  1. WHERE – если указано, то первым делом из всего набора Employees идет отбор только удовлетворяющих условию записей
  2. DISTINCT – если указано, то отбрасываются все дубликаты
  3. ORDER BY – если указано, то делается сортировка результата
  4. TOP – если указано, то из отсортированного результата возвращается только указанное число записей

Рассмотрим для наглядности пример:

SELECT DISTINCT TOP 1 Salary FROM Employees WHERE DepartmentID=3 ORDER BY Salary

Наглядно это будет выглядеть следующим образом:

Стоит отметить, что проверка на NULL делается не знаком равенства, а при помощи операторов IS NULL и IS NOT NULL. Просто запомните, что на NULL при помощи оператора «=» (знак равенства) сравнивать нельзя, т.к. результат выражения будет так же равен NULL.

Например, выберем всех сотрудников, у которых не указан отдел (т.е. DepartmentID IS NULL):

SELECT ID,Name FROM Employees WHERE DepartmentID IS NULL

Теперь для примера посчитаем бонус для всех сотрудников у которых указано значение BonusPercent (т.е. BonusPercent IS NOT NULL):

SELECT ID,Name,Salary/100*BonusPercent AS Bonus FROM Employees WHERE BonusPercent IS NOT NULL

Да, кстати, если подумать, то значение BonusPercent может равняться нулю (0), а так же значение может быть внесено со знаком минус, ведь мы не накладывали на данное поле никаких ограничений.

Хорошо, рассказав о проблеме, нам пока сказали считать, что если (BonusPercent<=0 или BonusPercent IS NULL), то это означает что у сотрудника так же нет бонуса. Для начала, как нам сказали, так и сделаем, реализуем это при помощи логического оператора OR и NOT:

SELECT ID,Name,Salary/100*BonusPercent AS Bonus FROM Employees WHERE NOT(BonusPercent<=0 OR BonusPercent IS NULL)

Т.е. здесь мы начали изучать булевы операторы. Выражение в скобках «(BonusPercent<=0 OR BonusPercent IS NULL)» проверяет на то что у сотрудника нет бонуса, а NOT инвертирует это значение, т.е. говорит «верни всех сотрудников которые не сотрудники у которых нет бонуса».

Так же данное выражение можно переписать и сразу сказав сразу «верни всех сотрудников, у которых есть бонус» выразив это выражением (BonusPercent>0 и BonusPercent IS NOT NULL):

SELECT ID,Name,Salary/100*BonusPercent AS Bonus FROM Employees WHERE BonusPercent>0 AND BonusPercent IS NOT NULL

Также в блоке WHERE можно делать проверку разного рода выражений с применением арифметических операторов и функций. Например, аналогичную проверку можно сделать, использовав выражение с функцией ISNULL:

SELECT ID,Name,Salary/100*BonusPercent AS Bonus FROM Employees WHERE ISNULL(BonusPercent,0)>0

Булевы операторы и простые операторы сравнения

Да, без математики здесь не обойтись, поэтому сделаем небольшой экскурс по булевым и простым операторам сравнения.

Булевых операторов в языке SQL всего 3 – AND, OR и NOT:

Для каждого булева оператора можно привести таблицы истинности где дополнительно показано какой будет результат, когда условия могут быть равны NULL:

Есть следующие простые операторы сравнения, которые используются для формирования условий:

Плюс имеются 2 оператора для проверки значения/выражения на NULL:

IS NULL Проверка на равенство NULL
IS NOT NULL Проверка на неравенство NULL

Приоритет: 1) Все операторы сравнения; 2) NOT; 3) AND; 4) OR.

При построении сложных логических выражений используются круглые скобки:

((условие1 AND условие2) OR NOT(условие3 AND условие4 AND условие5)) OR (…)

Так же при помощи использования круглых скобок, можно изменить стандартную последовательность вычислений.

Здесь я постарался дать представление о булевой алгебре в достаточном для работы объеме. Как видите, чтобы писать условия посложнее без логики уже не обойтись, но ее здесь немного (AND, OR и NOT) и придумывали ее люди, так что все достаточно логично.

Идем к завершению второй части

Как видите даже про базовый синтаксис оператора SELECT можно говорить очень долго, но, чтобы остаться в рамках статьи, напоследок я покажу дополнительные логических операторы – BETWEEN, IN и LIKE.

BETWEEN – проверка на вхождение в диапазон

Проверяемое_значение BETWEEN начальное_ значение AND конечное_ значение

В роли значений могут выступать выражения.

Разберем на примере:

SELECT ID,Name,Salary FROM Employees WHERE Salary BETWEEN 2000 AND 3000 -- у кого ЗП в диапазоне 2000-3000

Собственно, BETWEEN это упрощенная запись вида:

SELECT ID,Name,Salary FROM Employees WHERE Salary>=2000 AND Salary<=3000 -- все у кого ЗП в диапозоне 2000-3000

Перед словом BETWEEN может использоваться слово NOT, которое будет осуществлять проверку значения на не вхождение в указанный диапазон:

SELECT ID,Name,Salary FROM Employees WHERE Salary NOT BETWEEN 2000 AND 3000 -- аналогично выражению NOT(Salary>=2000 AND Salary<=3000)

Соответственно, в случае использования BETWEEN, IN, LIKE вы можете так же объединять их с другими условиями при помощи AND и OR:

SELECT ID,Name,Salary FROM Employees WHERE Salary BETWEEN 2000 AND 3000 -- у кого ЗП в диапазоне 2000-3000 AND DepartmentID=3 -- учитывать сотрудников только отдела 3

IN – проверка на вхождение в перечень значений

Этот оператор имеет следующий вид:

Проверяемое_значение IN (значение1, значение2, …)

Думаю, проще показать на примере:

SELECT ID,Name,Salary FROM Employees WHERE PositionID IN(3,4) -- у кого должность равна 3 или 4

Т.е. по сути это аналогично следующему выражению:

SELECT ID,Name,Salary FROM Employees WHERE PositionID=3 OR PositionID=4 -- у кого должность равна 3 или 4

В случае NOT это будет аналогично (получим всех кроме тех, кто из отдела 3 и 4):

SELECT ID,Name,Salary FROM Employees WHERE PositionID NOT IN(3,4) -- аналогично выражению NOT(PositionID=3 OR PositionID=4)

Так же запрос с NOT IN можно выразить и через AND:

SELECT ID,Name,Salary FROM Employees WHERE PositionID<>3 AND PositionID<>4 -- равносильно PositionID NOT IN(3,4)

Учтите, что искать NULL значения при помощи конструкции IN не получится, т.к. проверка NULL=NULL вернет так же NULL, а не True:

SELECT ID,Name,DepartmentID FROM Employees WHERE DepartmentID IN(1,2,NULL) -- NULL записи не войдут в результат

В этом случае разбивайте проверку на несколько условий:

SELECT ID,Name,DepartmentID FROM Employees WHERE DepartmentID IN(1,2) -- 1 или 2 OR DepartmentID IS NULL -- или NULL

Или же можно написать что-то вроде:

SELECT ID,Name,DepartmentID FROM Employees WHERE ISNULL(DepartmentID,-1) IN(1,2,-1) -- если вы уверены, что в нет и не будет департамента с ID=-1

Думаю, первый вариант, в данном случае будет более правильным и надежным. Ну ладно, это всего лишь пример, для демонстрации того какие еще конструкции можно строить.

Так же стоит упомянуть еще более коварную ошибку, связанную с NULL, которую можно допустить при использовании конструкции NOT IN. Для примера, давайте попробуем выбрать всех сотрудников, кроме тех, у которых отдел равен 1 или у которых отдел вообще не указан, т.е. равен NULL. В качестве решения напрашивается вариант:

SELECT ID,Name,DepartmentID FROM Employees WHERE DepartmentID NOT IN(1,NULL)

Но выполнив запрос, мы не получим ни одной строки, хотя мы ожидали увидеть следующее:

Опять же шутку здесь сыграло NULL указанное в списке значений.

Разберем почему в данном случае возникла логическая ошибка. Разложим запрос при помощи AND:

SELECT ID,Name,DepartmentID FROM Employees WHERE DepartmentID<>1 AND DepartmentID<>NULL -- проблема из-за этой проверки на NULL - это условие всегда вернет NULL

Правое условие (DepartmentID<>NULL) нам всегда здесь даст неопределенность, т.е. NULL. Теперь вспомним таблицу истинности для оператора AND, где (TRUE AND NULL) дает NULL. Т.е. при выполнении левого условия (DepartmentID<>1) из-за неопределенного правого условия в результате мы получим неопределенное значение всего выражения (DepartmentID<>1 AND DepartmentID<>NULL), поэтому строка не войдет в результат.

Переписать условие правильно можно следующим образом:

SELECT ID,Name,DepartmentID FROM Employees WHERE DepartmentID NOT IN(1) -- или в данном случае просто DepartmentID<>1 AND DepartmentID IS NOT NULL -- и отдельно проверяем на NOT NULL

IN еще можно использовать с подзапросами, но к такой форме мы вернемся, уже в последующих частях данного учебника.

LIKE – проверка строки по шаблону

Про данный оператор я расскажу только в самом простом виде, который является стандартом и поддерживается большинством диалектов языка SQL. Даже в таком виде при помощи него можно решить много задач, которые требуют выполнить проверку по содержимому строки.

Этот оператор имеет следующий вид:

Проверяемая_строка LIKE строка_шаблон

В «строке_шаблон» могут применятся следующие специальные символы:

  1. Знак подчеркивания «_» - говорит, что на его месте может стоять любой единичный символ
  2. Знак процента «%» - говорит, что на его месте может стоять сколько угодно символов, в том числе и ни одного
Рассмотрим примеры с символом «%» (на практике, кстати он чаще применяется):

SELECT ID,Name FROM Employees WHERE Name LIKE "Пет%" -- у кого имя начинается с букв "Пет" SELECT ID,LastName FROM Employees WHERE LastName LIKE "%ов" -- у кого фамилия оканчивается на "ов" SELECT ID,LastName FROM Employees WHERE LastName LIKE "%ре%" -- у кого фамилия содержит сочетание "ре"

Рассмотрим примеры с символом «_»:

SELECT ID,LastName FROM Employees WHERE LastName LIKE "_етров" -- у кого фамилия состоит из любого первого символа и последующих букв "етров" SELECT ID,LastName FROM Employees WHERE LastName LIKE "____ов" -- у кого фамилия состоит из четырех любых символов и последующих букв "ов"

При помощи ESCAPE можно задать отменяющий символ, который отменяет проверяющее действие специальных символов «_» и «%». Данное предложение используется, когда в строке нужно непосредственно проверить наличие знака процента или знака подчеркивания.

Для демонстрации ESCAPE давайте занесем в одну запись мусор:

UPDATE Employees SET FirstName="Это_мусор, содержащий %" WHERE ID=1005

И посмотрим, что вернут следующие запросы:

SELECT * FROM Employees WHERE FirstName LIKE "%!%%" ESCAPE "!" -- строка содержит знак "%" SELECT * FROM Employees WHERE FirstName LIKE "%!_%" ESCAPE "!" -- строка содержит знак "_"

В случае, если требуется проверить строку на полное совпадение, то вместо LIKE лучше использовать просто знак «=»:

SELECT * FROM Employees WHERE FirstName="Петр"

На заметку.
В MS SQL в шаблоне оператора LIKE так же можно задать поиск по регулярным выражениям, почитайте о нем в интернете, в том случае, если вам станет недостаточно стандартных возможностей данного оператора.

В ORACLE для поиска по регулярным выражениям применяется функция REGEXP_LIKE.

Немного о строках

В случае проверки строки на наличие Unicode символов, нужно будет ставить перед кавычками символ N, т.е. N"…". Но так как у нас в таблице все символьные поля в формате Unicode (тип nvarchar), то для этих полей можно всегда использовать такой формат. Пример:

SELECT ID,Name FROM Employees WHERE Name LIKE N"Пет%" SELECT ID,LastName FROM Employees WHERE LastName=N"Петров"

Если делать правильно, при сравнении с полем типа varchar (ASCII) нужно стараться использовать проверки с использованием "…", а при сравнении поля с типом nvarchar (Unicode) нужно стараться использовать проверки с использованием N"…". Это делается для того, чтобы избежать в процессе выполнения запроса неявных преобразований типов. То же самое правило используем при вставке (INSERT) значений в поле или их обновлении (UPDATE).

При сравнении строк стоит учесть момент, что в зависимости от настройки БД (collation), сравнение строк может быть, как регистро-независимым (когда "Петров"="ПЕТРОВ"), так и регистро-зависимым (когда "Петров"<>"ПЕТРОВ").
В случае регистро-зависимой настройки, если требуется сделать поиск без учета регистра, то можно, например, сделать предварительное преобразование правого и левого выражения в один регистр – верхний или нижний:

SELECT ID,Name FROM Employees WHERE UPPER(Name) LIKE UPPER(N"Пет%") -- или LOWER(Name) LIKE LOWER(N"Пет%") SELECT ID,LastName FROM Employees WHERE UPPER(LastName)=UPPER(N"Петров") -- или LOWER(LastName)=LOWER(N"Петров")

Немного о датах

При проверке на дату, вы можете использовать, как и со строками одинарные кавычки "…".

Вне зависимости от региональных настроек в MS SQL можно использовать следующий синтаксис дат "YYYYMMDD" (год, месяц, день слитно без пробелов). Такой формат даты MS SQL поймет всегда:

SELECT ID,Name,Birthday FROM Employees WHERE Birthday BETWEEN "19800101" AND "19891231" -- сотрудники 80-х годов ORDER BY Birthday

В некоторых случаях, дату удобнее задавать при помощи функции DATEFROMPARTS:

SELECT ID,Name,Birthday FROM Employees WHERE Birthday BETWEEN DATEFROMPARTS(1980,1,1) AND DATEFROMPARTS(1989,12,31) ORDER BY Birthday

Так же есть аналогичная функция DATETIMEFROMPARTS, которая служит для задания Даты и Времени (для типа datetime).

Еще вы можете использовать функцию CONVERT, если требуется преобразовать строку в значение типа date или datetime:

SELECT CONVERT(date,"12.03.2015",104), CONVERT(datetime,"2014-11-30 17:20:15",120)

Значения 104 и 120, указывают какой формат даты используется в строке. Описание всех допустимых форматов вы можете найти в библиотеке MSDN задав в поиске «MS SQL CONVERT».

Функций для работы с датами в MS SQL очень много, ищите «ms sql функции для работы с датами».

Примечание. Во всех диалектах языка SQL свой набор функций по работе с датами и применяется свой подход по работе с ними.

Немного о числах и их преобразованиях

Информация этого раздела наверно больше будет полезна ИТ-специалистам. Если вы таковым не являетесь, а ваша цель просто научится писать запросы для получения из БД необходимой вам информации, то такие тонкости вам возможно и не понадобятся, но в любом случае можете бегло пройтись по тексту и взять что-то на заметку, т.к. если вы взялись за изучение SQL, то вы уже приобщаетесь к ИТ.

В отличие от функции преобразования CAST, в функции CONVERT можно задать третий параметр, который отвечает за стиль преобразования (формат). Для разных типов данных может использоваться свой набор стилей, которые могут повлиять на возвращаемый результат. Использование стилей мы уже затрагивали при рассмотрении преобразования строки функцией CONVERT в типы date и datetime.

Подробней про функции CAST, CONVERT и стили можно почитать в MSDN – «Функции CAST и CONVERT (Transact-SQL)»: msdn.microsoft.com/ru-ru/library/ms187928.aspx

Для упрощения примеров здесь будут использованы инструкции языка Transact-SQL – DECLARE и SET.

Конечно, в случае преобразования целого числа в вещественное (которое я привел вначале данного урока, в целях демонстрации разницы между целочисленным и вещественным делением), знание нюансов преобразования не так критично, т.к. там мы делали преобразование целого числа в вещественное (диапазон которого намного больше диапазона целых):

DECLARE @min_int int SET @min_int=-2147483648 DECLARE @max_int int SET @max_int=2147483647 SELECT -- (-2147483648) @min_int,CAST(@min_int AS float),CONVERT(float,@min_int), -- 2147483647 @max_int,CAST(@max_int AS float),CONVERT(float,@max_int), -- numeric(16,6) @min_int/1., -- (-2147483648.000000) @max_int/1. -- 2147483647.000000

Возможно не стоило указывать способ неявного преобразования, получаемого делением на (1.), т.к. желательно стараться делать явные преобразования, для большего контроля типа получаемого результата. Хотя, в случае, если мы хотим получить результат типа numeric, с указанным количеством цифр после запятой, то мы можем в MS SQL применить трюк с умножением целого значения на (1., 1.0, 1.00 и т.д):

DECLARE @int int SET @int=123 SELECT @int*1., -- numeric(12, 0) - 0 знаков после запятой @int*1.0, -- numeric(13, 1) - 1 знак @int*1.00, -- numeric(14, 2) - 2 знака -- хотя порой лучше сделать явное преобразование CAST(@int AS numeric(20, 0)), -- 123 CAST(@int AS numeric(20, 1)), -- 123.0 CAST(@int AS numeric(20, 2)) -- 123.00

В некоторых случаях детали преобразования могут быть действительно важны, т.к. они влияют на правильность полученного результата, например, в случае, когда делается преобразование числового значения в строку (varchar). Рассмотрим примеры по преобразованию значений типа money и float в varchar:

Поведение при преобразовании money в varchar DECLARE @money money SET @money = 1025.123456789 -- произойдет неявное преобразование в 1025.1235, т.к. тип money хранит только 4 цифры после запятой SELECT @money, -- 1025.1235 -- по умолчанию CAST и CONVERT ведут себя одинаково (т.е. грубо говоря применяется стиль 0) CAST(@money as varchar(20)), -- 1025.12 CONVERT(varchar(20), @money), -- 1025.12 CONVERT(varchar(20), @money, 0), -- 1025.12 (стиль 0 - без разделителя тысячных и 2 цифры после запятой (формат по умолчанию)) CONVERT(varchar(20), @money, 1), -- 1,025.12 (стиль 1 - используется разделитель тысячных и 2 цифры после запятой) CONVERT(varchar(20), @money, 2) -- 1025.1235 (стиль 2 - без разделителя и 4 цифры после запятой)

Поведение при преобразовании float в varchar DECLARE @float1 float SET @float1 = 1025.123456789 DECLARE @float2 float SET @float2 = 1231025.123456789 SELECT @float1, -- 1025.123456789 @float2, -- 1231025.12345679 -- по умолчанию CAST и CONVERT ведут себя одинаково (т.е. грубо говоря применяется стиль 0) -- стиль 0 - Не более 6 разрядов. По необходимости используется экспоненциальное представление чисел -- при преобразовании в varchar здесь творятся действительно страшные вещи CAST(@float1 as varchar(20)), -- 1025.12 CONVERT(varchar(20), @float1), -- 1025.12 CONVERT(varchar(20), @float1, 0), -- 1025.12 CAST(@float2 as varchar(20)), -- 1.23103e+006 CONVERT(varchar(20), @float2), -- 1.23103e+006 CONVERT(varchar(20), @float2, 0), -- 1.23103e+006 -- стиль 1 - Всегда 8 разрядов. Всегда используется экспоненциальное представление чисел. -- этот стиль для float тоже не очень точен CONVERT(varchar(20), @float1, 1), -- 1.0251235e+003 CONVERT(varchar(20), @float2, 1), -- 1.2310251e+006 -- стиль 2 - Всегда 16 разрядов. Всегда используется экспоненциальное представление чисел. -- здесь с точностью уже получше CONVERT(varchar(30), @float1, 2), -- 1.025123456789000e+003 - OK CONVERT(varchar(30), @float2, 2) -- 1.231025123456789e+006 - OK

Как видно из примера, плавающие типы float, real в некоторых случаях действительно могут создать большую погрешность, особенно при перегонке в строку и обратно (такое может быть при разного рода интеграциях, когда данные, например, передаются в текстовых файлах из одной системы в другую).

Если нужно явно контролировать точность до определенного знака, более 4-х, то для хранения данных, порой лучше использовать тип decimal/numeric. Если хватает 4-х знаков, то можно использовать и тип money – он примерно соотвествует numeric(20,4).

Decimal и numeric DECLARE @money money SET @money = 1025.123456789 -- 1025.1235 DECLARE @float1 float SET @float1 = 1025.123456789 DECLARE @float2 float SET @float2 = 1231025.123456789 DECLARE @numeric numeric(28,9) SET @numeric = 1025.123456789 SELECT CAST(@numeric as varchar(20)), -- 1025.12345679 CONVERT(varchar(20), @numeric), -- 1025.12345679 CAST(@money as numeric(28,9)), -- 1025.123500000 CAST(@float1 as numeric(28,9)), -- 1025.123456789 CAST(@float2 as numeric(28,9)) -- 1231025.123456789

Примечание.
С версии MS SQL 2008, можно использовать вместо конструкции: Добавить метки

Зарезервированные слова DISTINCTROW и DISTINCT в инструкции SELECT Jet SQL позволяют исключить из результирующего множества повторяющиеся строки. Разница между этими словами состоит в том, как при их использовании определяются повторяющиеся записи.

Если в инструкции SELECT используется слово DISTINCTROW, то для сравнения записей применяются все поля исходной таблицы, независимо от того, какие из этих полей включены в запрос.

Если в инструкцию SELECT входит слово DISTINCT, то для сравнения записей используются данные в строках результирующего множества запроса, т. е. только те поля, которые включены в запрос.

Замечание

Модификаторы могут использоваться не только в инструкции SELECT, но также и в запросах на добавление записей и на создание таблицы.

Для того чтобы понять, как влияет включение этих слов в запрос на его результат, построим запрос, который будет показывать, какие товары приобрел каждый клиент:

  1. Создайте новый запрос в базе данных "Борей". Для этого раскройте список запросов окна базы данных и нажмите кнопку Создать (New Query). В списке диалогового окна Новый запрос (New Query) выделите значение Конструктор (Design View) и нажмите кнопку ОК.
  2. Добавьте в запрос таблицы "Клиенты" (Customers), "Заказы" (Orders), "Заказано" (Orders Details) и "Товары" (Products). Access автоматически создает необходимые связи между таблицами.
  3. Перетащите поле "Название" (CompanyName) из списка полей таблицы "Клиенты" в первый столбец бланка запроса. Выделите ячейку Сортировка (Sort) и выберите значение По возрастанию (Ascending).
  4. Перетащите поле "Марка" (ProductName) из списка полей таблицы "Товары" (Products) во второй столбец бланка запроса. Задайте в этом столбце также сортировку по возрастанию.
  5. Нажмите на панели инструментов кнопку Запуск (Run) для выполнения запроса.

Вы должны получить результирующее множество, которое содержит 2169 записей. При этом те клиенты, которые не сделали ни одного заказа, в результирующее множество.не попадут, однако клиенты, которые заказывали один и тот же товар несколько раз, могут попасть в таблицу несколько раз. Теперь добавим в инструкцию SQI, SELECT слово DISTINCTROW для зтого:

  1. Выберите команду меню Вид, Режим SQL (View, SQL View) или щелкните по стрелке на кнопке Вид (View) на панели управления и выберите элемент Режим SQL (SQL View). Откроется диалоговое окно, в котором выведена инструкция SQL, соответствующая построенному запросу.
  2. Введите слово DISTINCTROW сразу после слова SELECT. Запрос должен выглядеть гак, как показано на рис. 8.58.
  3. Нажмите кнопку Запуск (Run). Результирующее множество запроса будет включать 1695 записей.
  4. Снова выполните команду Вид, Режим SQL (View, SQL Mode) и замените в инструкции SQL СЛОВО DISTINCTRTOW СЛОВОМ DISTINCT.
  5. Нажмите кнопку Запуск (Run). Результирующее множество запроса содержит те же 1695 строк, что и при использовании ключевого слова DISTINCTROW.

Рис. 8.58.

В данном случае разницы между употреблением этих модификаторов нет (в других случаях может получиться иной результат). Однако при попытке редактировать данные в таблице вы убедитесь, что при использовании модификатора DISTINCT результирующий набор записей получается необновляемым, а модификатор DISTINCTROW допускает изменение данных в результирующем наборе.

Вместо того чтобы вносить эти модификаторы вручную в режиме SQL, можно просто установить соответствующие свойства запроса. Чтобы открыть диалоговое окно свойств запроса, щелкните правой кнопкой мыши по свободному полю в верхней панели окна Конструктора запроса и выберите из контекстного меню команду Свойства (Properties). Появляется диалоговое окно, представленное на рис. 8.57.

Два свойства в этом окне определяют использование модификаторов DISTINCTROW и DISTINCT: Уникальные значения (Unique Values) и Уникальные записи (Unique Rows). Свойство Уникальные значения соответствует модификатору DISTINCT, a свойство Уникальные записи - модификатору DISTINCTROW. Если вы попробуете установить эти значения, то увидите, что Access не позволит установить значения Да (Yes) для обоих свойств. Если одно из них имеет значение Да (Yes), то для второго автоматически устанавливается значение Нет (No). Если оба свойства имеют значение Нет (No), запрос будет включать в результирующий набор все записи.

Замечание

Свойство Уникальные записи имеет смысл только для запроса, который строится по нескольким таблицам. Если запрос имеет только одну таблицу, значение этого свойства игнорируется.