Sfera-perm.ru

Сфера Пермь
2 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Sql счетчик по условию

SQL | Арифметические Операторы

Мы можем использовать различные арифметические операторы для данных, хранящихся в таблицах.

Дополнение (+):

Он используется для выполнения операции сложения с элементами данных, элементы включают один столбец или несколько столбцов.

Реализация :

employee_idemployee_namesalarysalary+100
1alex2500025100
2rr5500055100
3jpm5200052100
4ggshmr1231212412

Здесь мы сделали добавление 100 к зарплате каждого сотрудника, т. Е. Операция сложения в одном столбце.

Давайте выполним сложение 2 столбцов :

employee_idemployee_namesalarysalary+employee_id
1alex2500025001
2rr5500055002
3jpm5200052003
4ggshmr1231212316

Здесь мы сделали сложение 2 столбцов друг с другом, то есть каждый сотрудник employee_id добавляется с его зарплатой.

Вычитание (-):

Он используется для выполнения операции вычитания элементов данных, элементы включают один столбец или несколько столбцов.

Реализация :

employee_idemployee_namesalarysalary-100
12Finch1500014900
22Peter2500024900
32Warner56005500
42Watson9000089900

Здесь мы сделали вычитание 100 к зарплате каждого сотрудника, т. Е. Операция вычитания в одном столбце.

Выполним вычитание из 2 столбцов :

employee_idemployee_namesalarysalary – employee_id
12Finch1500014988
22Peter2500024978
32Warner56005568
42Watson9000089958

Здесь мы сделали вычитание 2 столбцов друг с другом, т. Е. Каждый сотрудник employee_id вычитается из его зарплаты.

Деление (/): для деления см. Эту ссылку — Деление в SQL

Умножение (*):

Это используется для выполнения умножения элементов данных.

Реализация :

employee_idemployee_namesalarysalary * 100
1Finch250002500000
2Peter550005500000
3Warner520005200000
4Watson123121231200

Здесь мы сделали умножение 100 на зарплату каждого сотрудника, т.е. операцию умножения на один столбец.

Выполним умножение 2 столбцов :

employee_idemployee_namesalarysalary * employee_id
1Finch2500025000
2Peter55000110000
3Warner52000156000
4Watson1231249248

Здесь мы сделали умножение 2 столбцов друг на друга, т. Е. Каждый сотрудник employee_id умножается на его зарплату.

Модуль (%):

Используется для получения остатка, когда одни данные делятся на другие.

Реализация :

employee_idemployee_namesalarysalary % 25000
1Finch25000
2Peter550005000
3Warner520002000
4Watson1231212312

Здесь мы выполнили модуль 100 для зарплаты каждого сотрудника, т. Е. Операцию модуля на одном столбце.

Давайте выполним операцию модуля между двумя столбцами :

employee_idemployee_namesalarysalary % employee_id
1Finch25000
2Peter55000
3Warner520001
4Watson12312

Здесь мы сделали модуль из 2 столбцов друг с другом, то есть, зарплата каждого сотрудника делится с его идентификатором и отображается соответствующий остаток.

В основном, модуль используется для проверки, является ли число четным или нечетным . Предположим, что данное число, если оно разделено на 2 и дает 1 в качестве остатка, то это нечетное число или если при делении на 2 и 0 дает остаток, то это четное число .

Концепция NULL :

Если мы выполним любую арифметическую операцию с NULL , тогда ответ всегда будет нулевым.

Реализация :

employee_idemployee_namesalarytypetype + 100
1Finch25000NULLNULL
2Peter55000NULLNULL
3Warner52000NULLNULL
4Watson12312NULLNULL

Здесь вывод всегда был нулевым, так как выполнение любой операции с нулем всегда приводит к нулевому значению .

Примечание . Убедитесь, что NULL недоступен , не назначен , неизвестен . Нуль не то же самое, что пробел или ноль .
Чтобы получить более глубокое понимание NULL, обратитесь к ЭТОЙ ссылке .

Операция MERGE в языке Transact-SQL – описание и примеры

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.

Читайте так же:
Бразер 7070 сброс счетчика барабана

Начнем мы, конечно же, с небольшой теории.

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

  1. Что такое MERGE в T-SQL?
  2. Исходные данные для примеров операции MERGE
  3. Пример 1 – обновление и добавление данных с помощью MERGE
  4. Пример 2 – синхронизация таблиц с помощью MERGE
  5. Пример 3 – операция MERGE с дополнительным условием

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) с соответствующими полями другой таблицы или результата запроса. В итоге если условие, по которому происходит объединение, истина (WHEN MATCHED), то мы можем выполнить операции обновления или удаления, если условие не истина, т.е. отсутствуют данные (WHEN NOT MATCHED), то мы можем выполнить операцию вставки (INSERT добавление данных), также если в основной таблице присутствуют данные, которое отсутствуют в таблице (или результате запроса) источника (WHEN NOT MATCHED BY SOURCE), то мы можем выполнить обновление или удаление таких данных.

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

Упрощённый синтаксис MERGE

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 TestTableDop – это таблица источник, т.е. данные в соответствии с чем, мы будем производить изменения.

Запрос для создания таблиц.

Далее я их наполняю тестовыми данными.

Посмотрим на эти данные.

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.

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.

Читайте так же:
Способ крепления счетчика нева 301

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.

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). Для того чтобы было видно, как отработало это условие, давайте предварительно очистим у одной строки в таблице TestTableDop поле Summa (поставим NULL).

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.

SQL-операторы: руководство с примерами запросов. Часть 2

Перевод второй части статьи «SQL Operators Tutorial – Bitwise, Comparison, Arithmetic, and Logical Operator Query Examples».

В первой части статьи мы рассмотрели такие темы:

В этой части мы рассмотрим:

Операторы для проверки существования (IN / NOT IN)

Если мы хотим проверить, есть ли определенное значение в списке значений, мы можем воспользоваться операторами IN или NOT IN :

Аналогично, для отрицания используется NOT IN :

Частичное совпадение — использование LIKE

Иногда нам нужно найти строки, основываясь на частичном совпадении.

Допустим, мы хотим найти всех пользователей, которые зарегистрировались в нашем приложении при помощи адреса Gmail. Мы можем поискать частичное совпадение в столбце, используя ключевое слово LIKE . Также при этом можно использовать групповой символ — % .

Поиск пользователей, чей email оканчивается на gmail.com :

Строка %gmail.com означает «совпадение со всем, что кончается на gmail.com».

Если мы посмотрим на данные наших пользователей, мы заметим, что среди них только у двоих адрес электронной почты кончается на gmail.com :

Но в email Джейн указана заглавная «G». Предыдущий запрос не выберет эту запись, потому что мы ищем точное совпадение с gmail.com, а там «g» в нижнем регистре.

Чтобы поиск не зависел от регистра, нужно заменить LIKE на ILIKE :

Групповой символ % в начале строки означает, что вернуть нужно все, что заканчивается на «gmail.com». Это может быть и ob.jones+12345@gmail.com, и asdflkasdflkj@gmail.com — главное, чтобы в конце стояло «gmail.com».

Читайте так же:
Яндекс метрика https счетчик

Мы также можем использовать столько групповых символов, сколько нам нужно.

Например, поиск %j%o% вернет любой email-адрес, соответствующий шаблону « , за чем следует j, за чем следует , за чем следует o, за чем следует »:

Работа с отсутствующими данными (NULL)

Давайте посмотрим, как быть со столбцами и строками, где нет данных.

Для этого давайте добавим в нашу таблицу users еще один столбец: first_paid_at .

Этот новый столбец будет TIMESTAMP (подобно datetime в других языках) и будет представлять дату и время, когда пользователь впервые заплатил нам за наше приложение. Может, мы хотим послать ему открытку и цветы в честь годовщины.

Мы могли бы стереть нашу таблицу users , введя DROP TABLE users , и пересоздать ее заново, но таким образом мы удалили бы все данные в таблице.

Чтобы изменить таблицу, не стирая ее и не лишаясь данных, можно использовать ALTER TABLE :

Эта команда возвращает результат ALTER TABLE , так что наш запрос ALTER сработал успешно.

Если мы теперь запросим нашу таблицу users , мы заметим, что теперь в ней появился новый столбец без данных:

Наш столбец first_paid_at пуст, и результат нашего psql-запроса показывает, что это пустой столбец. Технически он не пустой: в нем содержится специальное значение, которое psql просто не показывает в выводе — NULL .

NULL это специальное значение в базах данных. Это отсутствие значения, и оно ведет себя не так, как можно было бы ожидать.

Чтобы это продемонстрировать, давайте посмотрим на простой SELECT :

Здесь мы просто выбрали 1 = 1 и 1 = 2 . Как мы и ожидали, результат этих двух предложений — t и f (или TRUE и FALSE ). 1 равен 1, но 1 не равен 2.

Теперь давайте попробуем проделать то же самое с NULL :

Мы могли ожидать, что значением будет FALSE , но на деле возвращается значение NULL .

Чтобы еще лучше визуализировать NULL , давайте при помощи опции pset посмотрим, как psql отображает NULL-значения:

Если мы запустим этот запрос еще раз, мы увидим в выводе ожидаемый нами NULL :

Итак, 1 не равен NULL , а как насчет NULL = NULL ?

Довольно странно, однако NULL не равен NULL .

NULL лучше представлять себе как неизвестное значение. Равно ли неизвестное значение единице? Мы не знаем, оно же неизвестное. Равно ли неизвестное значение неизвестному значению? Опять же, мы этого не знаем. Это немного лучше поясняет, что такое NULL .

Использование IS NULL и IS NOT NULL

Мы не можем использовать с NULL оператор равенства, но мы можем пользоваться двумя специально созданными для этого операторами: IS NULL и IS NOT NULL .

Эти значения ожидаемы: NULL IS NULL — истина, NULL IS NOT NULL — ложь.

Это все прекрасно и очень интересно, но как это применять на практике?

Что ж, для начала давайте заведем какие-то данные в нашем столбце first_paid_at :

В приведенной выше инструкции UPDATE мы задали значения для столбца first_paid_at у троих разных пользователей: пользователю с ID 1 — текущее время ( NOW() ), пользователю с ID 2 — текущее время минус месяц, а пользователю с ID 3 — текущее время минус год.

Во-первых, давайте найдем пользователей, которые нам уже платили, и пользователей, которые пока этого не делали:

Операторы сравнения при работе с датами и временем

Теперь, когда у нас есть кое-какие данные, давайте используем те же операторы сравнения применительно к новому полю TIMESTAMP .

Попробуем найти пользователей, которые совершили платеж на протяжении последней недели. Для этого мы можем взять текущее время ( NOW() ) и вычесть из него одну неделю при помощи ключевого слова INTERVAL :

Мы также можем использовать другой интервал, например, последние три месяца:

Читайте так же:
Как обнулить счетчик битрикс

Теперь давайте найдем пользователей, которые совершали платеж в промежутке от одного до шести месяцев назад.

Мы можем скомбинировать наши условия, используя AND , но вместо использования операторов и > давайте используем ключевое слово BETWEEN :

Проверка существования с использованием EXISTS / NOT EXISTS

Другой способ проверить существование (наличие) значения — использовать EXISTS и NOT EXISTS .

Эти операторы фильтруют строки, проверяя существование или несуществование условия. Это условие обычно является запросом к другой таблице.

Чтобы это продемонстрировать, давайте создадим новую таблицу под названием posts . В этой таблице будут содержаться посты, котоыре пользователь может делать в нашей системе.

Это простая таблица. Она содержит только ID, поле для хранения текста поста ( body ) и ссылку на пользователя, который написал этот пост ( user_id ).

Давайте добавим в новую таблицу некоторые данные:

Согласно добавленным данными, у пользователя с ID 1 есть два поста, у пользователя с ID 2 — один пост, у пользователя с ID 3 — тоже один пост.

Чтобы найти пользователей, у которых есть посты, мы можем использовать ключевое слово EXISTS .

EXISTS принимает подзапрос. Если этот подзапрос возвращает что-либо (даже строку со значением NULL ), база данных включит эту строку в результат.

EXISTS проверяет лишь существование строки из подзапроса, ему не важно, что именно содержится в этой строке.

Вот пример выборки пользователей, имеющих посты:

Как и ождилалось, мы получили пользователей с ID 1, 2 и 3.

Наш подзапрос EXISTS проверяет записи в таблице posts, где user_id поста совпадает со столбцом id таблицы users. Мы вернули 1 в нашем SELECT , потому что здесь мы можем вернуть что угодно: база данных просто хочет видеть, что что-то вернулось.

Аналогично, мы можем найти пользователей, у которых нет постов. Для этого нужно заменить EXISTS на NOT EXISTS :

Наконец, мы можем переписать наш запрос и использовать IN или NOT IN вместо EXISTS или NOT EXISTS :

Технически это сработает, но вообще, если вы проверяете существование другое записи, более производительно будет использовать EXISTS . Операторы IN и NOT IN в целом лучше применять для проверки значения в статическом списке, как мы делали ранее:

Поразрядные операторы

Хотя на практике поразрядные операторы используются нечасто, для полноты картины давайте рассмотрим простой пример.

Если мы по какой-то причине хотим посмотреть возраст наших пользователей в бинарном виде и поиграться с перестановкой битов, мы можем использовать поразрядные операторы.

В качестве примера давайте рассмотрим поразрядный оператор «and»: & .

Чтобы осуществить поразрядную операцию, нам сначала нужно преобразовать значения в нашем столбце age из целых чисел в бинарный формат. В данном случае мы использовали ::bit(8) и получили восьмибитовые строки.

Далее мы можем «сложить» результат в бинарном формате с другой строкой в бинарном формате — 11111111 . Поскольку бинарный AND возвращает единицу только если оба бита это единицы, эта добавочная строка делает вывод интересным.

Практически все остальные поразрядные операторы используют тот же формат:

Поразрядный оператор «not» (

) немного отличается. Он применяется к одному термину, так же, как и обычный оператор NOT :

И, наконец, самый полезный из поразрядных операторов: конкатенация.

Этот оператор обычно используется для склейки вместе строк текста. Например, если мы хотим составить вычисленное «полное имя» для пользователей, мы можем воспользоваться конкатенацией:

Здесь мы для создания значения name сконкатенировали (скомбинировали) first_name , пробел ( ‘ ‘ ) и last_name .

Заключение

Итак, мы рассмотрели практически все операторы фильтрации, котоыре вам могут понадобиться в работе!

Есть еще несколько, о которых мы не упоминали, но они либо используются не слишком часто, либо используются точно так же, как те, что мы разобрали, так что у вас не должно возникнуть проблем с ними.

От редакции Techrocks: возможно, вам будет интересна еще одна статья того же автора: SQL JOIN: руководство по объединению таблиц.

Читайте так же:
Должны ли собственники жилья платить за установку общедомовых счетчиков

Вычисления и подведение итогов в запросах

Построение вычисляемых полей

В общем случае для создания вычисляемого (производного) поля в списке SELECT следует указать некоторое выражение языка SQL . В этих выражениях применяются арифметические операции сложения, вычитания, умножения и деления, а также встроенные функции языка SQL . Можно указать имя любого столбца (поля) таблицы или запроса, но использовать имя столбца только той таблицы или запроса, которые указаны в списке предложения FROM соответствующей инструкции. При построении сложных выражений могут понадобиться скобки.

Стандарты SQL позволяют явным образом задавать имена столбцов результирующей таблицы, для чего применяется фраза AS .

Пример 6.1. Рассчитать общую стоимость для каждой сделки. Этот запрос использует расчет результирующих столбцов на основе арифметических выражений.

Пример 6.2. Получить список фирм с указанием фамилии и инициалов клиентов.

В запросе использована встроенная функция Left , позволяющая вырезать в текстовой переменной один символ слева в данном случае.

Пример 6.3. Получить список товаров с указанием года и месяца продажи.

В запросе использованы встроенные функции Year и Month для выделения года и месяца из даты.

Использование итоговых функций

С помощью итоговых (агрегатных) функций в рамках SQL -запроса можно получить ряд обобщающих статистических сведений о множестве отобранных значений выходного набора.

Пользователю доступны следующие основные итоговые функции :

  • Count (Выражение) — определяет количество записей в выходном наборе SQL-запроса;
  • Min/Max (Выражение) — определяют наименьшее и наибольшее из множества значений в некотором поле запроса;
  • Avg (Выражение) — эта функция позволяет рассчитать среднее значение множества значений, хранящихся в определенном поле отобранных запросом записей. Оно является арифметическим средним значением, т.е. суммой значений, деленной на их количество.
  • Sum (Выражение) — вычисляет сумму множества значений, содержащихся в определенном поле отобранных запросом записей.

Чаще всего в качестве выражения выступают имена столбцов. Выражение может вычисляться и по значениям нескольких таблиц.

Все эти функции оперируют со значениями в единственном столбце таблицы или с арифметическим выражением и возвращают единственное значение . Функции COUNT , MIN и MAX применимы как к числовым, так и к нечисловым полям, тогда как функции SUM и AVG могут использоваться только в случае числовых полей, за исключением COUNT(*) . При вычислении результатов любых функций сначала исключаются все пустые значения, после чего требуемая операция применяется только к оставшимся конкретным значениям столбца. Вариант COUNT(*) — особый случай использования функции COUNT , его назначение состоит в подсчете всех строк в результирующей таблице, независимо от того, содержатся там пустые, дублирующиеся или любые другие значения.

Если до применения обобщающей функции необходимо исключить дублирующиеся значения, следует перед именем столбца в определении функции поместить ключевое слово DISTINCT . Оно не имеет смысла для функций MIN и MAX , однако его использование может повлиять на результаты выполнения функций SUM и AVG , поэтому необходимо заранее обдумать, должно ли оно присутствовать в каждом конкретном случае. Кроме того, ключевое слово DISTINCT может быть указано в любом запросе не более одного раза.

Очень важно отметить, что итоговые функции могут использоваться только в списке предложения SELECT и в составе предложения HAVING . Во всех других случаях это недопустимо. Если список в предложении SELECT содержит итоговые функции , а в тексте запроса отсутствует фраза GROUP BY , обеспечивающая объединение данных в группы, то ни один из элементов списка предложения SELECT не может включать каких-либо ссылок на поля, за исключением ситуации, когда поля выступают в качестве аргументов итоговых функций .

Пример 6.4. Определить первое по алфавиту название товара.

Пример 6.5. Определить количество сделок.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector