Sql виртуальная таблица: Руководство по SQL. Временные таблицы. – PROSELYTE

Создание и использование временных таблиц

Временная таблица это таблица определение которой видно всем сессиям, но данные для каждой сессии только те, которые были добавлены этой сессией. Программисты могут использовать их для обработки больших данных. Синтаксис команды

CREATE GLOBAL TEMPORARY TABLE temp_tab_name

(column datatype [,column datatype] )

[ON COMMIT {DELETE | PRESERVE} ROWS] ;

Определение столбцов такое же как и для обычной таблицы и так же может быть получено подзапросом. Дополнительная директива определяет время жизни добавленных в таблицу строк. По умолчанию используется удаление строк по окончании добавивших их транзакции, но можно использовать PRESERVE и данных будут хранится до конца сессии. В любом случае данные во временных таблицах свои для каждой сесии: разные пользователи могут добавлять свои строки в таблицу и они никогда не увидят строк другой сессии.

Временные таблицы во многом схожи с обычными. Вы можете выполнять DML или SELECT команды используя их. Можно создать индексы, ограничеиня и триггеры для этих таблицы. Для них можно создать представления, синонимы и все SQL команды к временным таблицам будут выполняться быстрее чем к обычным таблицам.

Первой причиной такого быстродействия является то что временные таблицы не являются сегментами в табличном пространстве. В идеале они существуют только в PGA сессии которая их использует, т.е. не используется жесткий диск и даже буфер БД. Если PGA не доступно памяти для хранения временной таблицы (к примеру если миллионы строк вставляются в таблицы – такое часто бывает при создании отчётов) то таблица записывается во временное табличное пространтсво. Операции чтения/записи во временном табличном пространстве гораздо быстрее так как не используется буфер БД: все операции производятся соотствующим серверным процессом сразу на диск.

Вторая причина быстродействия – DML команды дял временных таблиц не создают вектором изменений. Так как данные хранятся только во время жизни сессии (или транзакции) нет смысла создавать данные для отмены изменений. Это даёт двойной выигрыш – быстрое выполнение DML операция и снижение нагрузки на систему генерации отмены изменений, что могло бы плохо влиять на производительность в нагруженной системе с большим числом пользователей.

На рисунке 7-2 показано создание временной таблицы используя SQL *Plus. Также можно создать временную таблицу используя Database Control Table Creation Wizrad.

Заметки с фронта оптимизации | Tavalik.ru

Добрый день, друзья! Сегодня я вам расскажу историю про оптимизацию типового запроса УПП при восстановлении последовательности расчетов. Будет много букв, но интересно. Оптимизировать будем тремя путями: Beginner, medium, high. Поехали!

1. Beginner level

Поступила жалоба, на обработку одного документа при восстановлении последовательности расчетов уходит до 10 секунд. Простым замером был найден запрос, который съедает 98% времени. Я его немного упростил для удобства. Вот наш виновник:

Первая ВТ в оригинале другая, но там, как правило, 1 строка. В регистре РасчетыПоРеализацииВУсловныхЕдиницахОрганизации 3.5 млн строк. Запрос отрабатывает за 7-10 секунд.

Кто читал мои прошлые заметки, мог обратить внимание на упорядочивание

Т.к. «Документ» составного типа, то серверу придется подтягивать все типы документов.

Но в данном случае это не сильно замедляет запрос – удачно используется поиск по кластерному индексу таблиц документов.

В профайлере SQL запрос выдал такие значения:

В плане запроса есть интересная строка

Что мы здесь видим? А видим мы 967126 чтений нашей временной таблицы. Это происходит вот здесь:

Когда мы делаем такое условие, SQL сервер при проверки условия каждый раз обращается к временной таблице. Здесь мы и ждем 10 секунд. Что мы можем сделать?

А вот сейчас мы вспомним, что временные таблицы можно индексировать! И, конечно, все мы это делаем! Берем и индексируем ВТ по полям, используемым в отборе:

… и выполняем наш запрос…

Запрос теперь стабильно выполняется за 2-2.5 секунды, против 6-10. Отличный результат с минимумом усилий. Поэтому, старайтесь индексировать временные таблицы по полям соединений, условий.

Beginner level пройден!

2. Medium level

Но в нашей ситуации 2-2.5 секунды тоже много. К тому же очевидна неоптимальность запроса. Нет смысла нам читать ВТ почти миллион раз.

И сейчас мы сделаем интересный поворот. Нам много раз говорили, что надо максимально использовать параметры виртуальной таблицы. Здесь так и сделано. А ещё некоторые из вас знают, что соединения с виртуальными таблицами – это плохо, т.к. виртуальная таблица, по сути, это вложенный запрос, а соединения с вложенными запросами нестабильны по производительности.

И сейчас мы игнорируем эти 2 правила :). И пишем следующее:

Внезапно, запрос отрабатывает за 0.1 – 0.6 секунды. Давайте разберемся, почему так. Вот данные профайлера:

Посмотрите, насколько меньше стало чтений. Отсюда и время в 123 мс и слабая нагрузка на CPU. А вот и разгадка:

Мы 1 раз читаем нашу ВТ при внутреннем соединении. Поэтому и такая высокая скорость. Но надо сказать про 2 нюанса:

1. Внутреннее соединение и конструкция «В» это не одно и то же. Не забываем, что конструкция «В» ищет только строки из 1-ой таблицы. А соединение перемножает таблицы. И если по условию во 2-ой таблицы найдется больше одной строки, то в результат также пойдет больше 1 строки. Этот момент надо учесть обязательно.
2. Получившаяся конструкция удовлетворяет нашим условиям полностью, но только с небольшим количеством строк в ВТ, т.к. вся конструкция нестабильна. А нестабильна она из-за соединения виртуальной таблицы остатков и временной таблицы. При такой ситуации оптимизатор СУБД может выбрать неверный план запроса и мы можем уйти в те же 10 секунд, а то и гораздо больше. Это может произойти не сразу, а при росте размеров таблиц, например. Вот такой случай был при выполнении этого же запроса, но с другим периодом:

   76 секунд… Это говорит от том, что оптимизатор в этот раз выбрал неверный план выполнения запроса. Далее мы подскажем ему, как всегда выбирать верный план! Но это уже будет high level!

Medium level пройден!

3. High level

Ну что, друзья, дальше мы будем использовать совсем черную магию. Особо впечатлительным читать не рекомендую 🙂 .

Сейчас мы сделаем наш запрос стабильным при любом количестве данных, а также заглянем внутрь виртуальных таблиц.

Все мы знаем, что виртуальные таблицы остатков, оборотов и т.д. формируются во время запроса и не хранятся в БД. Однако, это не совсем так. В БД хранятся рассчитанные итоги на каждый месяц. Выглядят они примерно так:

И когда мы хотим получить остатки, скажем, на 14 июля, 1С получает из таблицы итогов остатки на 01.08 и отнимает данные за дни с 14.07 по 31.07. Или может получить данные на 01.07 и прибавить данные за 14 дней.

Так вот, мы сейчас попробуем сделать свою таблицу остатков с блэкджеком и грамотными соединениями. Вот первая часть запроса:

Этот запрос выглядит точно как прошлый, но обратите внимание на параметр НачалоМесяца. Т.е. мы берем данные не на искомую дату, а на начало месяца искомой даты. А на эту дату как раз есть рассчитанные итоги.

В итоге в данном запросе идет соединение нашей проиндексированной временной таблицы и проиндексированной реальной таблицы итогов на начало месяца. Время выполнения 10-20 мс.

Дальше мы подтянем объединением из реальной таблицы данные за недостающие дни:

В этом запросе мы соединяем реальную таблицу регистра с нашей ВТ, что тоже хорошо и понятно для оптимизатора. Далее объединяем, группируем и т.д.

Тут надо быть внимательным и использовать границы, чтобы не потерять секунду, или не учесть секунду дважды. А также не забываем про «активность», т.к. используем реальную таблицу.

В итоге мы получили запрос, который стабильно выполняется за 100-300 мс при нашем количестве данных. А также, предсказуемо ведет себя при различных условиях и росте таблиц БД.

High level пройден!

Спасибо всем, кто дочитал  🙂

Смотрите также:

• История одной оптимизации

  Всем привет. Сегодня я вам расскажу историю одной оптимизации или как я восстанавливал нормальную работу в <НазваниеКомпании>.           Симптомы были объявлены следующие: общая неудовлетворительная производительность системы:…

• Общий подход к оптимизации

  Добрый день, друзья! Сегодня я хочу рассказать вам про общий подход к решению проблем производительности. Эта статья будет небольшим практическим пособием «С какой стороны подойти к этому зверю», если у…

• Правила доработки типовых конфигураций 1С

  В данном вебинаре я расскажу о применяемых в нашей компании правилах и приемах доработки типовых конфигураций 1С для облегчения их дальнейшей поддержки и обновления.     В видео использованы материалы…

SQLite — Список виртуальных таблиц — Виртуальная таблицаявляется объектом , который представляет собой интерфейс табл

Оптимизация JOIN с помощью временных таблиц

Когда тормозит база данных

Многие разработчики рано или поздно при работе с MySQL сталкиваются с проблемами производительности. Одна из частых причин — много запросов с блокировкой ресурсов в очереди с долгой отработкой запросов, либо из-за deadlocks.

Обычно проблем с простыми SELECT-запросами не возникает. Они выплоняются довольно быстро, а если не быстро — то оптимизируются с помощью добавления правильных индексов или переопределения логики. А вот запросы с использованием JOIN довольно часто начинают необъяснимо тормозить, даже если использовать исключительное присоединение таблиц по Primary Key. Давайте посмотрим подробнее как происходит выполнение JOIN-запроса в MySQL.

Как выполняется JOIN

Любой SELECT-запрос начинает выполняться именно с открытия учавствующих в запросе таблиц и их соединения по JOIN и WHERE условиям. При соединении учавствующих таблиц MySQL создает новую TEMPORARY таблицу, подходящую под все условия. После соединения к TEMPORARY таблице применяются остальные части запроса — GROUP BY, ORDER BY, HAVING, LIMIT, SELECT (выборка определеных столбцов).

Теперь графически на примере.

Как выполняется JOIN таблиц в MySQL.

Имеется две таблицы — таблица image со столбцами id, src, type_id и таблица type со столбцами id, name, wiki_info. Столбцы id (в обеих таблицах), type_id имеют тип INT и занимают по 4 байта. Столбцы src и src имеют тип varchar(64) и занимают в среднем по 40 байт. А столбец wiki_info имеет тип varchar(1024) и занимает в среднем 500 байт. В таблице image 1 миллион строк, а в таблице type 3 строки. Нетрудно посчитать что image занимает на диске порядка 50 Мб пространства, а type около полутора килобайт.

Теперь предположим что мы хотим выгрузить список источников (image.src) изображений и рядом с каждым — его название типа (type.name). Любой разработчик сделает это с легкостью одним запросом:

SELECT i.src, t.name
FROM image i
JOIN type t ON t.id = i.type_id

Как обработает такой запрос MySQL? Как и было описано выше — первым выплоняется JOIN по условиям и создает новую таблицу склеивая две другие по условию t.id = i.type_id. Получится такая таблица:

TEMPORARY таблица после выполнения JOIN.

Таким образом после соединения у MySQL будет таблица длиной в 1 миллион строк и шириной в 6 столбцов. Нетрудно посчитать что в среднем каждая строчка имеет длину в 550 байт. А значит суммарный объем таблицы составит ~ 670 Мб. После этого из таблицы будут выбраны столбцы i.src и t.name и информация объемом в ~ 100 Мб отправлена клиенту. В том случае если значение tmp_table_size будет больше чем размер временной таблицы — запрос отработает достаточно быстро, но если же значение tmp_table_size будет недостаточным — MySQL эту же таблицу будет создавать на диске. А запись такого количества информации на диск — весьма медленная операция, получим долгий запрос, к тому же бесполезно нагружающий дисковую систему. Согласитесь, было бы правильно сначала выделить нужные столбцы, а потом уже соединить таблицы.

Оптимизация JOIN путем уменьшения потребления памяти

Первым шагом создадим вспомогательную таблицу с типами с требуемыми нам столбцами и индексами. Далее выполним сам запрос:

#Создаем вспомогательную таблицу
CREATE TEMPORARY TABLE tmp_type
(PRIMARY KEY (id))
SELECT id, name FROM type;
#Выполняем непосредственно запрос
SELECT i.src, t.name
FROM image i
JOIN tmp_type t ON t.id = i.type_id

Созданная во время выполнения SELECT вспомогательная таблица будет иметь теперь всего 5 столбцов, а вся таблица будет иметь размер около 110 Мб, из которых 100 Мб будет отправлено клиентскому приложению. При таком выполнении запроса мы сильно снизили вероятность выхода за рамки tmp_table_size, но если даже и вышли — работа с диском отнимет у MySQL в 6 раз меньше времени чем в случае неоптимального варианта.

Проверка на реальных данных

Для проверки возьмем аналог приведенную выше таблицу, которая используется в реальном проекте. Количество строк — 48 млн. Вторая таблица будет аналогичная той что в рассматриваемом выше примере. Добавим инструкцию LIMIT чтоб увеличить сложность довольно простого запроса и показать какой потенциальный выигрыш можно получить.

SELECT i.src, t.name
FROM image i
JOIN type t ON t.id = i.type_id
LIMIT 20000000, 100;

Время выполнения — ~ 19,3 сек.
При том что в это время у нас залочено 2 таблицы одновременно. Итого 38,6 условных «таблицо-секунд» блокировки.

CREATE TEMPORARY TABLE tmp_type
(PRIMARY KEY (id))
SELECT id, name FROM type;
SELECT i.src, t.name
FROM image i
JOIN tmp_type t ON t.id = i.type_id
LIMIT 20000000, 100;

Время выполнения — ~ 11,6 сек

Выигрыш очевиден, хоть и условия не выглядят как реальные. Но на реальных задачах, на более широких (множество столбцов) таблицах с множеством JOIN-ов можно достичь многократного роста скорости выполнения запросов и превратить те запросы, которые выполняются по несколько секунд в те, которые выполняются почти мгновенно. Кроме того, несомненным плюсом будет и отсутствие каскадных блокировок таблиц, т.к. они не будут участвовать одновременно в одном запросе, а будут блокироваться последовательно на маленькие промежутки времени.

Оптимизация JOIN с группировкой

Предположим, нам надо выгрузить список тысячи клиентов с максимальной суммой заказа. Напишем несложный запрос:

SELECT u.id, u.name, sum(p.price) order_sum
FROM user u
JOIN product p ON p.user_id = u.id
GROUP BY p.user_id
ORDER BY order_sum DESC
LIMIT 1000;

На тестовом стенде из нескольких миллионов user и несколько десятков миллионов product запрос выполняется ~50 сек. Оптимизируем с помощью временной таблицы, чтоб MySQL проводил группировку до JOIN с использованием более узкой таблицы:

CREATE TEMPORARY TABLE t1
(PRIMARY KEY (user_id))
SELECT user_id, sum(price) order_sum
FROM product
GROUP BY user_id;
SELECT SQL_NO_CACHE u.id, u.name, p.order_sum
FROM user u
JOIN t1 p ON p.user_id = u.id
ORDER BY order_sum DESC
LIMIT 1000;

Суммарный итог: 10 сек. Выигрыш по скорости в 5 раз.

Оптимизация JOIN с подзапросами

Еще один тип проблемных JOIN-ов — это запросы с наличием подзапросов. Например, вам требуется выгрузить список клиентов и напротив каждого отобразить, количество и сумму его заказов и количество привлеченных им других клиентов по клиентской программе. В наличии две большие таблицы — user и order, в user есть внешний ключ user_id к самой себе.

Типичный запрос который составит разработчик будет выглядеть вот так:

SELECT u.id, u.name, t1.order_sum, t1.order_count, t2.new_users
FROM user u
LEFT JOIN (
SELECT user_id, sum(price) order_sum, count(*) order_count
FROM product
GROUP BY user_id
) t1 ON t1.user_id = u.id
LEFT JOIN (
SELECT user_id, count(*) new_users
FROM user
WHERE user_id != 0
GROUP BY user_id
) t2 ON t2.user_id = u.id;

MySQL при выполнении такого запроса сперва создаст две временные таблицы из подзапросов, потом создаст третью временную таблицу из JOIN-ов. Потом вернет результат клиенту. Проблема в том что таблицы из подзапросов не имеют индексов, поэтому для присоединения каждой таблицы движку придется выполнить очень много сравнений. Например если в таблице user около 1000 записей из них 400 человек привлечены другими, а заказы имеют 500 человек, то MySQL сделает 1000*400*500 = 200млн сравнений прежде чем будет готова итоговая таблица. Так же на всех учавствующих в запросе таблицах будет висать read lock всё время выплонения запроса.

Между тем, можно сделать вот так:

CREATE TEMPORARY TABLE t1
(PRIMARY KEY (user_id))
SELECT user_id, sum(price) order_sum, count(*) order_count
FROM product
GROUP BY user_id;
CREATE TEMPORARY TABLE t2
(PRIMARY KEY (user_id))
SELECT user_id, count(*) new_users
FROM user
WHERE user_id != 0
GROUP BY user_id;
SELECT u.id, u.name, t1.order_sum, t1.order_count, t2.new_users
FROM user u
LEFT JOIN t1 ON t1.user_id = u.id
LEFT JOIN t2 ON t2.user_id = u.id;

В этом случае все JOIN будут проходить по уникальным ключам и достаточно быстро. Кроме того таблицы будут получать read lock на более короткие промежутки времени и только по одной.

Проверка на реальных данных

На тестовом стенде была сгенерирована таблица user со 100000 записей, внешний ключ user_id есть у ~70000 записей и ссылается (с неравномерным распределением) на ~30000 записей из user. Таблица product имееет 300000 записей и ее внешний ключ user_id ссылается (с неравномерным распределением) на ~60000 записей из user.

Тесты на SSD дисках, ненагруженной MySQL версии 5.5 и идеальных только что созданных таблицах показали 10% рост производительности. На HDD дисках оптимизация более заметна — 9сек на варианте с временнными таблицами и 14 секунд без них. Немного если смотреть с точки зрения скорости, но отстуствие длогих lock-операций может дать приличный суммарный выигрыш в случае большого количества парралельных запросов. Еще одним неоспоримым приемуществом будет возможность в рамках одной MySQL-сессии использовать эти данные несколько раз.

Кстати, если у Вас есть большие статичные таблицы, то Вы можете легко ускорить работу сделав из них compressed-таблицы.

Вообще, с помощью временных таблиц можно еще, например, оптимизировать случайную выборку или ускорить выборку при больших LIMIT.

Данные > Источники данных > Запросы

Запросы представляют собой текст скриптового вида, который служит для извлечения данных из таблиц и предоставления их в генератор отчетов. Особенность запросов состоит в том, что они получают данные из таблиц базы данных и создают на их основе временную таблицу. Данные во временной таблице будут отфильтрованы, сгруппированы, отсортированы и упорядочены, согласно параметрам запроса. Затем, временная таблица передается в генератор отчетов. Применение запросов предоставляет возможность избежать дублирования данных в таблицах и обеспечивает максимальную гибкость при поиске и отображении данных в базе данных. В основном запросы используются для выборки данных из базы данных и передачи их в генератор отчетов. Не все типы источников данных поддерживают SQL запросы. Если тип источника данных поддерживает SQL запросы, то в окне Новый источник данных (New Data Source) будет отображено поле Текст запроса (Query Text), в котором указывается запрос.

Имя в источнике указывается в поле Наименование в источнике (Name in Source). В данном поле можно ввести имя или можно нажать кнопку , для вызова списка имен.

В поле Наименование (Name) указывается имя источника данных, которое отображается в генераторе отчетов;

Псевдоним источника данных следует указывать в поле Псевдоним (Alias);

Команды управления запросами. На данной панели расположены основные элементы управления запросами. Для того, чтобы запустить запрос на выполнение следует нажать кнопку Выполнить (Run).

Поле Текст запроса (Query Text). В этом поле указывается текст запроса.

Меню выбора типа источника данных. Доступны следующие типы источника данных: Таблица и Хранимая процедура.

Параметр Время ожидания запроса (Query Timeout) предоставляет возможность определить время выполнения запроса, т.е. время в течение которого запрос будет пытаться выполниться. Если время ожидания запроса истекло, а запрос не выполнился, то пользователю будет отображено сообщение об истечении времени. Значение параметра указывается в секундах.

Команды управления данными. На этой панели представлены такие команды как создание новой колонки, новой рассчитываемой колонки, нового параметра. Также присутствует команда удаления выделенной колонки или параметра. Помимо всего прочего, на данной панели располагается команда Получить колонки данных.

Список колонок и параметров в текущем источнике данных.

Панель свойств выделенной колонки данных или параметра.

Конструктор запросов

Базы данных. Язык SQL

Предположим, что реляционная база данных, состоящая из
одной или нескольких таблиц, уже создана и вы к ней подключились. В этом случае
типичной практической задачей является получение (извлечение) нужных данных.
Например, может потребоваться просто просмотреть все содержимое той или иной
таблицы из базы данных, или только лишь некоторых ее полей. При этом, возможно,
вы захотите получить  не все записи, а лишь некоторые, которые удовлетворяют
заданным условиям.  Однако чаще возникает более интересная и сложная задача
извлечения данных сразу из нескольких таблиц. Данные из двух и более таблиц
необходимо скомпоновать в одну таблицу, чтобы представить ее для обозрения,
анализа или последующей обработки. Язык SQL предоставляет для этого широкие возможности, которые мы и
рассмотрим в этой главе. В результате выполнения  выражения на языке SQL (SQL-выражения) создается
таблица, которая либо содержит запрошенные данные, либо пуста, если данных,
соответствующих запросу не нашлось. Эта таблица, называемая еще результатной, существует только во время
сеанса работы с базой данных и не присоединяется к числу таблиц, входящих в
базу данных. Иначе говоря, она не хранится на жестком диске компьютера подобно
исходным таблицам базы данных и поэтому ее еще называют виртуальной.

Выборка данных из нескольких таблиц, их обработка, а также
использование подзапросов (запросов, которые нужны в качестве промежуточных для
получения окончательного результата) относятся   к теме сложных запросов. Сложные запросы будут
рассмотрены в последующих главах, а в данной главе мы остановимся на задаче
выборки данных из одной таблицы при относительно простых условиях отбора,
группировки и сортировки записей. Тем не менее, операторы SQL, применяемые в простых запросах на
выборку данных, используются и в сложных запросах, направленных не только на
получение, но и на изменение данных. Начните с простого, чтобы потом было легко
понять сложное. Я хотел сказать, что материал данной главы относится к
фундаментальным темам SQL, не смотря на то, что многие пользователи баз данных
пожелают им и ограничиться. Последнее меня не удивляет, поскольку материал этой
главы сам по себе исключительно практичен.

Все SQL-выражения, предназначенные для
выборки данных из существующих таблиц базы данных начинаются с ключевого слова
(оператора) SELECT (Выбрать). Для уточнения запроса служат дополнительные
операторы, такие как FROM (Из), WHERE (Где) и др. Сейчас важно понять и запомнить, что
результатом выполнения запроса, сформулированного в виде  SQL-выражения, является не что иное,
как таблица, содержащая запрошенные данные. Эта таблица виртуальна в том
смысле, что лишь только представляет результаты запроса и не принадлежит к базе
данных. Замечу попутно, что SQL-позволяет изменять существующую базу данных —
создавать и добавлять к ней новые таблицы, а также модифицировать и удалять уже
существующие. Однако в данной главе эта тема не рассматривается.

3.1. Основное SQL-выражение для выборки данных

Чтобы выбрать из таблицы базы данных требуемее записи,
следует по крайней мере указать столбцы и имя этой таблицы. Это требование было
бы  естественно сформулировать так:

Выбрать такие-то столбцы из таких-то
таблиц

Разумеется, что вам может потребоваться выбрать не все
записи таблицы, а лишь те, которые отвечают некоторому условию. На практике
именно так и бывает. Отложим пока рассмотрение формирования условий отбора
записей, а сейчас сконцентрируем внимание на выборке всех записей  из заданной
таблицы. SQL-запрос к базе данных, результатом которого
является таблица, полученная из указанной в запросе, но отличающаяся от нее
тем, что содержит лишь указанные столбцы, выглядит так:

SELECT списокСтолбцов
FROM списокТаблиц

Операторы SELECT (выбрать) и FROM (из)
в SQL-выражении, определяющем выборку данных, являются обязательными,
т.е. ни один из них нельзя пропустить. SQL-выражение, содержащее только
эти операторы является основным выражением, определяющим запрос к базе данных
на выборку данных. В результате выполнения этого запроса  создается виртуальная
таблица, содержащая указанные столбцы и все записи исходной таблицы.

Примечание

Оператор SELECT осуществляет
проекцию отношения, указанного в выражении FROM, на
заданное множество атрибутов (столбцов), указанное в выражении SELECT.

В выражении FROM указывается список имен таблиц
базы данных, из которых требуется выбрать данные. Имена таблиц в списке
разделяются запятыми. Если в выражении FROM указано более одной таблицы, то результатная таблица
получается из декартового произведения перечисленных в списке таблиц. Иногда
это используется для специальных целей, но чаще всего в  выражении FROM указывается только одна таблица.

Список столбцов — перечень имен столбцов,
разделенных запятой, как они определены в таблице, указанной в выражении FROM.
Разумеется, можно указывать все или только некоторые столбцы. Если вы хотите
получить все столбцы таблицы, то вместо списка столбцов достаточно указать
символ *. Если в выражении FROM указано
несколько таблиц, то в выражении SELECT имена
столбцов должны содержать префиксы, указывающие, к какой именно таблице они
относятся. Префикс отделяляется от имени столбца точкой. Например, выражение
Клиенты.Адрес означает столбец Адрес из таблицы Клиенты.

Тривиальный запрос, требующий все
данные (все столбцы и все записи) из одной таблицы формулируется так:

SELECT * FROM имяТаблицы

Основное SQL-выражение может быть дополнено
другими операторами, уточняющими запрос. Более подробно они будут рассмотрены в
разделе 3.2. Чаще всего употребляется оператор WHERE (где), с помощью которого можно задать условие выборки записей
(строк таблицы). Таким образом, если выражение SELECT задает столбцы таблицы, заданной оператором FROM, то
выражение WHERE определяет
записи (строки) из этой таблицы. Выражение, определяющее запрос на выборку
данных, находящихся  некоторой таблице, имеет следующий вид:

SELECT *
FROM имяТаблицы WHERE условиеПоиска

Условие, указанное в выражении WHERE,
принимает одно из двух логических значений: TRUE (Истина, Да)  или FALSE (Ложь,
Нет). Другими словами, это — логическое выражение. При обработке запроса
условие проверяется для каждой записи таблицы. Если оно истинно для данной
записи, то она выбирается и будет представлена в результатной таблице. В
противном случае запись не выбирается, и в результатной таблице она не будет
представлена. Если выражение WHERE не указано в SQL-выражении, то  результатная
таблица будет содержать все записи из таблицы, указанной в выражении FROM. Таким
образом, выражение WHERE определяет
фильтр записей. Фильтр что-то пропускает в результатную таблицу, а что-то —
отбрасывает.

Примечание

Фильтр — одно из
основных понятий в области работы с базами данных. В литературе иногда можно
встретить различные его трактовки. Так, “отфильтровать записи”  может  означать
“получить записи”, а может, наоборот, — “отбраковать записи”. Вопрос в том, что
проходит через фильтр, а что остается. В этой книге я придерживаюсь значения “получить”.
Так что, понятия “отфильтровать”, “пропустить через фильтр” или “наложить
фильтр” здесь всегда означает “выбрать записи,” удовлетворяющие условию
фильтра.

Вслед за оператором SELECT до
списка столбцов можно применять ключевые слова ALL (все)
и DISTINCT (отличающиеся), которые указывают, какие
записи представлять в результатной таблице. Если их не использовать, то
подразумевается, что следует представлять все записи, как если бы применялось
ключевое слово ALL. В случае применения  DISTINCT в результатной таблице
представляются только уникальные записи. При этом, если в исходной таблице
находятся несколько идентичных записей, то из них  выбирается только первая.

Примечание

В Microsoft Access, кроме ключевых слов ALL и  DISTINCT, вслед  за SELECT можно использовать ключевое слово TOP дополнительными параметрами. Выражение TOP n требует,
чтобы в выборку данных попали только первые n записей, удовлетворяющих заданному условию запроса. Это —
ограничение условия поиска нужных записей, формулируемого в выражении WHERE. Если исходная таблица велика, то DISTINCT может ускорить получение ответа.

 В Access можно
использовать и выражение TOP n PERCENT,
чтобы указать, что n выражается в процентах от
общего количества записей. Не трудно понять, что использование такого выражения
направлено не на ускорение поиска, а на получение таблицы, избавленной от
лишних данных.

Заголовки
столбцов в результатной таблице можно переопределить по своему усмотрению,
назначив для них так называемые псевдонимы. Для этого в списке столбцов после
каждого или некоторых столбцов следует написать выражение вида: AS заголовок_столбца.
Например,

SELECT ClientName AS Клиент, Address AS Адрес FROM Клиенты

 Аналогично псевдонимы можно задать для каждой или
некоторых таблиц после ключевого слова FROM.

Для этого достаточно указать псевдоним через пробел сразу
же после имени таблицы. Псевдонимы таблиц, более короткие, чем их имена, удобно
использовать в сложных запросах. Например,

SELECT T1.Имя, T2.Адрес FROM Клиенты T1, Контакты T2

НОУ ИНТУИТ | Лекция | Создание и использование представлений

Аннотация: Современные базы данных представляют собой сложную структуру взаимосвязанных таблиц, процедур, доменов и других объектов. Но для конечных пользователей нужна иная информация – отображающая только нужные данные в правильной, корректной и удобной форме. Для этой цели созданы представления – виртуальные таблицы данных. В лекции описывается концепция представлений, преимущества их использования, ограничения и прочая информация, помогающая координировать ваши действия. Полное описание работы мастера Create View Wizard со скриншотами. Большое количество примеров на языке T-SQL.

В
«Создание и использование индексов»
вы узнали об индексах – вспомогательных структурах, существующих отдельно от данных базы данных, но используемых для доступа к этим данным. Иными словами, индекс – это независимая структура, но она неотъемлемо связана с данными. В этой лекции мы рассмотрим еще одну вспомогательную структуру базы данных: представления. Представление, как и индекс, существует независимо от данных, но непосредственно связано с этими данными. Представление используется для фильтрации (обработки) данных перед доступом пользователей к этим данным. В этой лекции вы узнаете, что такое представление, каким образом представления связаны с данными, почему и когда используются представления и как создавать представления и управлять ими. Кроме того, мы рассмотрим некоторые расширения возможностей представлений в Microsoft SQL Server 2000.

Что такое представление

Представление – это виртуальная таблица, определяемая запросом, содержащим оператор SELECT. Эта виртуальная таблица состоит из данных одной или нескольких реальных таблиц, а для пользователей представление выглядит, как реальная таблица. И действительно, с представлением можно работать, как с обычной таблицей. Пользователи могут обращаться к этим виртуальным таблицам в операторах TrАnsАсt-SQL (T-SQL) таким же образом, как и к таблицам. К представлению можно применять операции SELECT, INSERT, UPDATE и DELETE.

На самом деле представление хранится просто как заранее определенный оператор SQL. При доступе к представлению оптимизатор запросов SQL Server объединяет текущий выполняемый оператор SQL с запросом, который был использован для определения данного представления.

Преимущество использования представлений заключается в том, что можно создавать представления с различными атрибутами без необходимости дублирования данных. Представления полезны в целом ряде ситуаций. Как мы увидим ниже в этой лекции, их полезно использовать для обеспечения безопасности данных, для упрощения презентации данных и для логической презентации данных. Их можно также использовать для слияния секционированных (partitioned) данных.

Концепции представлений

Теперь, когда вы ознакомились с основами представлений, рассмотрим их более подробно. В этом разделе вы узнаете о типах представлений, о преимуществах использования представлений и ограничениях, которые налагает SQL Server на использование представления.

Типы представлений

Можно создавать несколько типов представлений, каждый из которых имеет свои преимущества в определенных ситуациях. Тип представления, которое вы создаете, целиком зависит от цели, для которой вы хотите его использовать. Вы можете создавать представления в любой из следующих форм:

• Подмножество колонок таблицы. Представление может состоять из одной или нескольких колонок таблицы. Видимо, это наиболее распространенный тип представления, который можно применять для упрощения или безопасности данных.
• Подмножество строк таблицы.Представление может содержать любое нужное количество строк. Этот тип представления также полезен для обеспечения безопасности.
• Связывание двух и более таблиц. Вы можете создать представление с помощью операции связывания (join). Сложные операции связывания можно упростить, если использовать для этого представление.
• Агрегированная информация.Вы можете создать представление, содержащее агрегированные данные. Этот тип представления также используется для упрощения сложных операций.

Примеры использования этих типов представлений см. в разделе «Использование T-SQL для создания представления» далее.

Представления можно также использовать для объединения секционированных данных. Данные большой таблицы можно секционировать на несколько меньших таблиц, чтобы облегчить управление этими данными, а затем с целью упрощения доступа можно использовать представления для слияния этих таблиц в одну более крупную виртуальную таблицу.

Преимущества представлений

Одним из преимуществ использования представлений является то, что они всегда содержат самые свежие данные. Оператор SELECT, определяющий представление, выполняется только при доступе к этому представлению, поэтому все изменения, внесенные в базовые таблицы представления, отражаются в этом представлении.

Еще одним преимуществом использования представлений является то, что представление может иметь уровень безопасности, отличный от его базовой таблицы. Запрос, определяющий представление, запускается с уровнем безопасности пользователя, создавшего это представление. Так, вы можете использовать представление, чтобы маскировать (скрыть) данные, которые вы не хотите показывать определенным классам пользователей. (Пример этой возможности см. в разделе «Подмножество колонок» далее.)

Ограничения представлений

SQL Server налагает несколько ограничений на создание и использование представлений. Это следующие ограничения:

• Ограничения по колонкам. Представление может использовать до 1024 колонок таблицы. Если вам требуется ссылка на большее число колонок, то придется использовать какой-либо другой метод.
• Ограничение базы данных. Представление можно создать по таблице только в той базе данных, к которой осуществляет доступ создатель представления.
• Ограничение безопасности. Создатель представления должен иметь доступ ко всем колонкам, входящим в это представление.
• Правила целостности данных. Любые обновления, модификации и т.п., вносимые в представление, не могут нарушать правил целостности данных. Например, если базовая таблица не допускает null -значений, то они также не допускаются этим представлением.
• Ограничение на количество уровней вложенности представлений. Представления могут формироваться на основе других представлений – иными словами, вы можете создать представление, имеющее доступ к другим представлениям. Допускается до 32 уровней вложенности представлений.
• Ограничение оператора SELECT. Используемый для представления оператор SELECT не может содержать оператора ORDER BY, COMPUTE или COMPUTE BY или ключевого слова INTO.

Примечание. Для получения более подробной информации по ограничениям представлений обратитесь к указателю Books Online и найдите «Creating a View» (Создание представления) и затем выберите тему «Creating a View» в диалоговом окне Topics Found (Найденные темы).

Список виртуальных таблиц

Виртуальная таблица — это объект, представляющий таблицу SQL.
интерфейс, но который не хранится в файле базы данных, по крайней мере
не прямо. Механизм виртуального стола — это особенность
SQLite, который позволяет SQLite получать доступ и управлять ресурсами
кроме битов в файле базы данных с использованием мощного SQL
язык запросов.

В таблице ниже перечислены несколько реализаций виртуальных таблиц.
доступно для SQLite. Разработчики могут развернуть эти виртуальные таблицы
в своих приложениях или используйте реализации, показанные ниже
как шаблоны для написания собственных виртуальных таблиц.

Приведенный ниже список не является исчерпывающим.
Другая реализация виртуальной таблицы существует в исходном дереве SQLite.
и в другом месте.
В приведенном ниже списке сделана попытка захватить более интересный виртуальный стол.
реализации.

Волшебные таблицы в SQL Server

В SQL Server есть волшебные таблицы (виртуальные таблицы), которые содержат временную информацию о недавно вставленных и недавно удаленных данных в виртуальной таблице. INSERTED и DELETED — это два типа волшебных таблиц в SQL Server.Магическая таблица INSERTED заполняется операциями INSERT и UPDATE, а магическая таблица DELETED заполняется операциями UPDATE и DELETE.

В волшебной таблице INSERTED хранится предыдущая версия строки, а в таблице DELETED хранится последующая версия строки для любых операций INSERT, UPDATE или DELETE.

Волшебная таблица может использоваться в действиях INSERT, UPDATE и DELETE с таблицей в триггере, что является общепринятым пониманием людей.SQL Server использует магические таблицы вне TRIGGER также для множества других целей. Использование таблиц Magic в SQL Server с обычным оператором обновления уменьшает информационную зависимость и делает вашу информацию совместимой с вашей транзакцией.

INSERT : Волшебная таблица INSERTED будет иметь новые вставленные строки вверху таблицы с операцией вставки. Его можно использовать для управления аудитом таблицы в другую таблицу истории.

DELETE : В волшебной таблице DELETED последние удаленные строки будут вверху таблицы с помощью операции удаления.Его можно использовать для управления предыдущей версией строки в целях аудита в таблице истории.

ОБНОВЛЕНИЕ : Виртуальные таблицы INSERTED и DELETED будут частью оператора обновления. Оператор обновления возвращает удаленную магическую таблицу с предыдущей версией строки и вставленную магическую таблицу с новой версией строки, которая будет заменена или обновлена ​​более ранними значениями в таблице. Важно то, что всякий раз, когда пользователи выполняют оператор обновления внутри триггера или вне триггера, используются магические таблицы INSERTED и DELETED.

Чаще всего таблицы Magic в SQL Server используются для триггера DML (Data Manipulation Language). Триггер SQL Server DML позволяет использовать эти две виртуальные таблицы INSERTED и DELETED. Идеальное использование триггера — это аудит и управление версией строки таблицы до и после операции INSERT, UPDATE или DELETE в операторе транзакции. Даже пользователи могут писать логику манипулирования данными с помощью этих волшебных таблиц внутри триггера.

Волшебная таблица хранится во временной БД. Следовательно, всякий раз, когда вы используете волшебные таблицы в SQL Server с оператором запроса, tempdb появляется на картинке.

Всякий раз, когда волшебная таблица используется с оператором запроса в транзакции, этот оператор повлияет на базу данных tempdb. Ниже приведены ограничения волшебной таблицы по сравнению с реальной временной таблицей (# таблица)

• Пользователи не могут создавать какие-либо индексы или применять какие-либо ограничения к магическим таблицам в SQL Server.
• Их нельзя изменить, потому что цель волшебной таблицы — проверять информацию в системе.

Как использовать Magic Tables в триггере?

Обработка данных с помощью волшебной таблицы очень полезна в триггере для аудита информации.Пользователи могут использовать операции соединения с магическими таблицами в SQL Server, а также составлять бизнес-логику. Например, триггер для проверки, выполняется ли операция обновления для какого-либо конкретного столбца или нет? Если это произошло, выполните необходимые операторы для выполнения таких задач.

Здесь триггер uWorkOrder существует внутри таблицы WorkOrder в базе данных практики Microsoft ( AdventureWorks ).Пользователи могут писать триггеры с логикой на основе условий с помощью функции UPDATE () . UPDATE () Функция указывает на то, что операция обновления выполняется или нет в конкретном столбце, который используется в функции UPDATE () внутри триггера. Вставляются и удаляются волшебные таблицы в триггере SQL Server, которые используются для управления предварительно обновленной и пост-обновленной строкой.

Виртуальная таблица (Magic Table) будет удалена из tempdb после завершения транзакции.В приведенном выше примере кода мы вставляем обе версии строк (предыдущую и текущую) в другую таблицу аудита.

Обновить таблицу с возвратом обновленной строки с помощью Magic Tables в SQL Server

Доступ к волшебной таблице можно получить и вне триггера DML. Большинство разработчиков не знают об использовании волшебной таблицы с оператором обновления. Например, когда пользователь хочет вернуть обновленные строки с помощью оператора обновления. Разработчик сначала обновит строку и вернет эти строки с применением фильтра, независимо от того, какие фильтры были применены ранее с оператором обновления в таблице.Однако он может возвращать грязные строки, потому что эти строки могут быть обновлены другой транзакцией.

Во втором случае пользователи извлекают и сохраняют эти обновляемые строки во временную таблицу, применяя требуемый фильтр к таблице, выполняют операцию обновления и возвращают эти строки из временной таблицы в той же транзакции. Но вставив эти строки во временную таблицу и до завершения оператора обновления, тем временем другая транзакция может переносить эти строки для того же действия, которые будут обновлены.Чтобы решить эту проблему и проблемы, пользователь может использовать волшебные таблицы в SQL Server с оператором обновления, который будет возвращать удаленные (ранняя версия) и вставленные (новая версия) строки с INSERTED и DELETED.

Например, вы можете увидеть приведенную ниже примерную таблицу [WorkOrder] с примененным к ней фильтром.

Теперь обновим строку таблицы и получим эти строки с помощью волшебной таблицы и (#) временной таблицы.

В приведенном выше примере запроса T-SQL волшебная таблица INSERTED вернет недавно вставленное значение и перенесет его во временную таблицу #order.Однако мы не обновляем столбцы WorkOrderID, ProductID и StockedQty в приведенном выше операторе запроса, но вставленная виртуальная таблица может возвращать и другие столбцы таблицы.

Здесь волшебная таблица INSERTED используется для возврата обновленной строки. Недавно обновленное значение столбца может вернуться в ответ с помощью параметра OUTPUT в том же операторе. Даже пользователи могут возвращать ранние версии обновленных строк с помощью волшебной таблицы DELETED в том же операторе T-SQL.

Например,

Здесь новое обновленное значение — 29, которое вставляется во временную таблицу с помощью волшебной таблицы INSERTED и псевдонима столбца с prev_OrderQty, который возвращает предыдущую версию строки с помощью волшебной таблицы DELETED.

Наиболее значимый сценарий заключается в том, что когда пользователь обновляет (n) строк с помощью ключевого слова TOP (n) с помощью оператора UPDATE, и пользователю нужны эти строки в результатах запроса, которые обновляются с помощью оператора UPDATE. У нас нет подходящего выбора для достижения этой цели, кроме таблиц MAGIC в SQL Server. Если вы используете уровень READ UNCOMMITTED ISOLATION, то оба сценария вернут грязное чтение. Если вы выбираете строки с уровнем ИЗОЛЯЦИИ READ COMMITTED, то есть вероятность блокировки транзакции.

Например,

Здесь TOP (n) строк будут обновлены в приведенном выше операторе UPDATE, и эти обновленные строки будут вставлены во временную таблицу #OutTable.Здесь волшебная таблица с оператором обновления разрешает множество зависимостей данных. TOP (n) с оператором обновления должен быть полезен, когда многопоточное приложение параллельно выбирает действия по обновлению данных в таблице. Любой из свободных воркеров извлечет (n) записей из таблицы с обновлением и обработает эти строки на стороне приложения. Даже таблицы Magic помогают сократить время тестирования кода в описанных выше сценариях.

Заключение

Цель этой статьи — не только познакомить с волшебными таблицами (INSERTED и DELETED) в триггере, но и использовать их вне триггера с помощью обычного оператора обновления.

Джигнеш имеет хороший опыт в области решений и архитектуры баз данных, работая с несколькими заказчиками по вопросам проектирования и архитектуры баз данных, разработки SQL, администрирования, оптимизации запросов, настройки производительности, высокой доступности и аварийного восстановления.

Посмотреть все сообщения от Jignesh Raiyani

Последние сообщения от Jignesh Raiyani (посмотреть все)

Типы таблиц CONNECT — специальные «виртуальные» таблицы

Особые типы таблиц, поддерживаемые CONNECT, — это тип виртуальных таблиц (VIR — введен в MariaDB 10.0.15), тип таблицы списка каталогов (DIR), тип таблицы инструментария управления Windows (WMI) и тип «Mac-адрес» (MAC).

Эти таблицы являются «виртуальными таблицами», что означает, что они не содержат физических данных, а генерируют данные результатов с использованием определенных алгоритмов. Обратите внимание, что это близко к представлениям, поэтому их можно рассматривать как особые представления.

DIR Тип

Таблица типа DIR возвращает список имен и описаний файлов в виде набора результатов. Чтобы создать таблицу DIR, используйте оператор Create Table, например:

 создать таблицу источника (
  DRIVE char (2) NOT NULL,
  ПУТЬ varchar (256) NOT NULL,
  FNAME varchar (256) NOT NULL,
  FTYPE char (4) NOT NULL,
  SIZE double (12,0) NOT NULL флаг = 5,
  МОДИФИЦИРОВАННОЕ datetime NOT NULL)
engine = CONNECT table_type = DIR имя_файла = '.. \\ *. cc ';
 

При использовании в запросе таблица возвращает тот же список информации о файле, что и системный оператор «DIR * .cc », если бы он был выполнен в том же текущем каталоге (здесь предположительно .. \)

Например, запрос:

 выберите имя файла, размер, изменено из источника
  где fname как '% handler%';
 

Количество дисплеев:

Примечание: важным элементом в этой таблице является значение параметра флага (по умолчанию устанавливается последовательно от 0), поскольку он определяет, какой конкретный элемент информации возвращается в столбце:

Параметр Subdir

Если указано в операторе create table, опция subdir указывает, что в дополнение к файлам, содержащимся в указанном каталоге, перечисляются все файлы, проверяющие шаблон имени файла, которые содержатся в подкаталогах указанного каталога.Например, используя:

 создать данные таблицы (
  PATH varchar (256) NOT NULL flag = 1,
  FNAME varchar (256) NOT NULL,
  FTYPE char (4) NOT NULL,
  SIZE double (12,0) NOT NULL флаг = 5)
engine = CONNECT table_type = DIR имя_файла = '*. frm'
option_list = 'subdir = 1';

выбрать путь, количество (*), сумму (размер) из группы данных по пути;
 

Вы получите следующий набор результатов, показывающий, сколько таблиц создано в базах данных MariaDB и какова общая длина файлов FRM:

Опция Nodir (Windows)

Для параметра Boolean Nodir можно задать значение false (0 или нет), чтобы добавить каталоги, соответствующие шаблону имени файла из перечисленных файлов (по умолчанию это true).Это дополнение к CONNECT версии 1.6. Раньше имена каталогов, соответствующие шаблону, отображались в Windows. Каталоги были и никогда не указываются в Linux.

Примечание. Способ получения имен файлов делает невозможным позиционный доступ к ним. Следовательно, таблицы DIR не могут быть проиндексированы или отсортированы, когда это делается с использованием позиций.

Имейте в виду, особенно при использовании параметра subdir, что запросы к таблицам DIR медленные и могут длиться почти вечно, если они выполняются в каталоге, который содержит большое количество файлов в нем и его подкаталогах.

Таблицы каталогов

можно использовать для заполнения списка файлов, используемых для создания таблицы с множеством = 2. Однако это не так полезно, как было, когда кратное 3 не существовало.

Тип таблицы инструментов управления Windows «WMI»

Примечание: Этот тип таблицы доступен только в Windows.

WMI предоставляет интерфейс операционной системы, через который инструментальные компоненты предоставляют информацию. Некоторые инструменты Microsoft для получения информации через WMI — это консольная команда WMIC и приложение WMI CMI Studio.

Тип таблицы CONNECT WMI позволяет администраторам и операторам, не способным создавать сценарии или программировать поверх WMI, пользоваться преимуществами WMI, даже не узнав об этом. Это позволяет представить эту информацию в виде таблиц, которые можно запрашивать, преобразовывать, копировать в документы или другие таблицы.

Чтобы создать таблицу WMI, отображающую информацию, поступающую от поставщика WMI, вы должны предоставить пространство имен и имя класса, которые характеризуют информацию, которую вы хотите получить.Лучший способ найти их — использовать WMI CIM Studio, в которой есть инструменты для просмотра пространств имен и классов и которые могут отображать имена свойств этого класса.

Имена столбцов таблиц должны быть именами (без учета регистра) свойств, которые вы хотите получить. Например:

 создать псевдоним таблицы (
  friendlyname char (32) не нуль,
  целевой символ (50) не нуль)
engine = CONNECT table_type = 'WMI'
option_list = 'Пространство имён = root \\ cli, Class = Msft_CliAlias';
 

Таблицы WMI возвращают по одной строке для каждого экземпляра связанной информации.Приведенный выше пример удобен для получения класса, эквивалентного псевдониму команды WMIC, а также для получения списка многих обычно используемых классов.

Поскольку большинство полезных классов принадлежат пространству имен ‘root \ cimv2’, этот
является значением по умолчанию для таблиц WMI, когда пространство имен не указано. Немного
классы имеют много свойств, имя и тип которых могут быть неизвестны при создании
стол. Чтобы найти их, вы можете использовать приложение WMI CMI Studio, но его
будут редко требоваться, потому что CONNECT может их получить.

На самом деле, в спецификации класса также есть значения по умолчанию для некоторых пространств имен.
Для пространства имен «root \ cli» имя класса по умолчанию — «Msft_CliAlias», а для
пространство имен «root_cimv2» значение класса по умолчанию
«Win32_ComputerSystemProduct». Поскольку многие имена классов начинаются с «Win32_», это
нет необходимости говорить об этом, и указание класса как «Продукт» приведет к
эффективно использовать класс Win32_Product.

Например, если вы определяете таблицу как:

 создать таблицу CSPROD engine = CONNECT table_type = 'WMI';
 

Он вернет информацию о текущей машине, используя класс
ComputerSystem — продукт пространства имен CIMV2.Например:

 выберите * из csprod;
 

Вернет результат, например:

Примечание: Это транспонированный дисплей, который можно получить с помощью некоторого графического интерфейса.

Получение информации о столбце

Проблема при создании таблицы WMI состоит в том, чтобы определить ее столбец. В самом деле,
даже если вы знаете пространство имен и класс для требуемой информации, он
Непросто найти, каковы названия и типы его свойств. Тем не мение,
поскольку CONNECT может получать эту информацию от поставщика WMI, вы можете
просто опустите определение столбцов, и CONNECT выполнит свою работу.

Вы также можете получить эту информацию, используя таблицу каталога (см. Ниже).

Оценка производительности

Некоторые поставщики WMI могут очень медленно отвечать. Это не проблема для тех, кто
которые возвращают несколько экземпляров объектов, например, возвращающие компьютер,
материнская плата или информация Bios. Обычно они возвращают только одну строку
(пример). Однако некоторые могут возвращать много строк, в частности
Класс «CIM_DataFile». Вот почему о них нужно заботиться.

Во-первых, можно ограничить размер выделенного результата, используя
Вариант создания таблицы «Оценка».Чтобы избежать усечения результата, CONNECT выделяет
результат 100 строк, которого хватит почти на все таблицы. Опция «Оценить»
позволяет уменьшить этот размер для всех классов, которые возвращают только несколько строк, а в
какой-то редкий случай увеличить его, чтобы избежать усечения.

Однако невозможно ограничить время, затрачиваемое некоторыми поставщиками WMI на
ответ, в частности класс CIM_DATAFILE. Действительно, Microsoft
об этом говорится в документации:

«Избегайте перечисления или запросов для всех экземпляров CIM_DataFile в
компьютер, потому что объем данных может повлиять на производительность или
заставить компьютер перестать отвечать.«

Конечно, даже простой запрос, например:

 выберите count (*) из cim, где диск = 'D:' и путь, например '\\ MariaDB \\%';
 

может длиться почти вечно (вероятно, из-за пункта LIKE). Вот почему,
если вы не запрашиваете какие-то конкретные предметы, вам следует подумать об использовании DIR
вместо этого тип таблицы.

Синтаксис запросов WMI

Запросы к поставщикам WMI выполняются с использованием языка WQL, а не языка SQL.
CONNECT выполняет работу по созданию запроса WQL.Однако из-за
ограничение синтаксиса WQL, предложение WHERE будет сгенерировано только тогда, когда
соблюдая следующие ограничения:

1. Нет функции.
2. Нет сравнения между двумя столбцами.
3. Нет выражения (в настоящее время ограничение CONNECT)
4. Нет предикатов BETWEEN и IN.

Фильтрация с предложениями WHERE, не отвечающими этим условиям, по-прежнему будет выполняться только MariaDB,
кроме случая класса CIM_Datafile по указанной выше причине.

Однако есть один момент, который еще не рассмотрен, а именно синтаксис, используемый для указания дат в запросах. WQL не распознает даты как числовые элементы, но переводит их в даты своего внутреннего формата, заданные как текст. Многие форматы распознаются, как описано в документации Microsoft, но только один полезен, поскольку является общим для WQL и MariaDB SQL. Вот пример запроса к таблице с именем «cim», созданной:

 создать таблицу cim (
  Имя varchar (255) не равно нулю,
  LastModified datetime не null)
engine = CONNECT table_type = 'WMI'
option_list = 'класс = CIM_DataFile, оценка = 5000';
 

Дата должна быть указана в формате, в котором хранятся значения CIM DATETIME (WMI использует форматы даты и времени, определенные Целевой группой по распределенному управлению).

 выберите * из cim, где диск = 'D:' и путь = '\\ PlugDB \\ Bin \\'
     и lastmodified> '20120415000000.000000 + 120';
 

Этот синтаксис необходимо строго соблюдать. Текст имеет формат:

 ггггммддЧЧММСС.ммммммсUUU
 

Это: год, месяц, день, час, минута, секунда, миллисекунда и отклонение минут со знаком от всемирного координированного времени. Этот формат не зависит от языкового стандарта, поэтому вы можете написать запрос, который будет выполняться на любом компьютере.

Примечание 1: Тип таблицы WMI доступен только в версиях CONNECT для Windows.

Примечание 2: Таблицы WMI доступны только для чтения.

Примечание 3: Таблицы WMI не индексируются.

Примечание 4: WMI считает все строки нечувствительными к регистру.

Таблица MAC-адресов Тип «MAC»

Примечание: Этот тип таблицы доступен только в Windows.

Этот тип используется для отображения различной общей информации о компьютере и, в частности, о его сетевых картах. Чтобы создать такую ​​таблицу, используйте синтаксис:

 создать таблицу имя вкладки (определение столбца)
двигатель = CONNECT table_type = MAC;
 

Имена столбцов могут быть выбраны произвольно, поскольку их значение, т.е.е. значения, которые они будут отображать, поступают из указанной опции флага. Допустимые значения для Flag:

.

Примечание: Информация столбцов, имеющих значение флага меньше 10, уникальна для компьютера, остальные — специфичны для сетевых карт компьютера.

Например, вы можете определить таблицу macaddr как:

 создать таблицу macaddr (
  Хост varchar (132) flag = 1,
  Карта varchar (132) flag = 11,
  Адрес char (24) flag = 12,
  IP char (16) flag = 15,
  Шлюз char (16) flag = 17,
  Флаг даты и времени аренды = 23)
двигатель = CONNECT table_type = MAC;
 

Если выполнить запрос:

 выберите хост, адрес, ip, шлюз, аренду от macaddr;
 

Он вернет, например:

Виртуальные схемы | Документация Exasol

Exasol Виртуальные схемы — это уровень абстракции, который делает внешние источники данных доступными на нашей платформе анализа данных с помощью обычных команд SQL.Содержимое внешних источников данных отображается в виртуальные таблицы, которые выглядят и могут запрашиваться как любые обычные таблицы Exasol.

После создания виртуальной схемы вы можете использовать ее таблицы в SQL-запросах и комбинировать их с постоянными таблицами, хранящимися в Exasol, или с любой другой виртуальной таблицей из другой виртуальной схемы. Оптимизатор SQL переводит виртуальные объекты в соединения с базовыми системами и неявно передает необходимые данные.Условия SQL передаются источникам данных, чтобы обеспечить минимальную передачу данных и оптимальную производительность.

Эта концепция создает тип логического представления поверх нескольких источников данных, которыми могут быть базы данных или другие службы данных. Используя виртуальную схему, вы можете реализовать согласованный уровень доступа для своих инструментов отчетности. Вы также можете использовать его для быстрой и гибкой обработки ETL, потому что вам не нужно ничего менять в Exasol, если вы изменяете или расширяете объекты в базовой системе.

Exasol предоставляет открытую и расширяемую структуру, в которой логика подключения имеет открытый исходный код. В этой структуре вы можете использовать доступные адаптеры или оптимизировать их в соответствии с вашими требованиями, не дожидаясь выхода новой версии от Exasol.

Exasol предоставляет вам различные источники данных для адаптеров Virtual Schema JDBC. Чтобы узнать о них больше, см. Поддерживаемые источники данных.

В следующих разделах описаны процедуры и информация, необходимая для использования виртуальных схем:

Волшебные (виртуальные) таблицы в SQL

Введение

В SQL Server волшебная таблица — это не что иное, как внутренняя таблица, которая создается SQL Server для восстановления недавно вставленных, удаленных и обновленных данных в базе данных SQL Server.То есть, когда мы вставляем или удаляем запись из таблицы в SQL Server, тогда недавно вставленные или удаленные данные из таблицы также вставляются в INSERTED в волшебную таблицу или DELETED из волшебной таблицы. Используя его, мы можем восстановить данные, которые недавно использовались для изменения данных в таблице, либо использовать их при удалении, вставке или обновлении в таблице. В основном в SQL Server есть два типа магических таблиц: вставленные и удаленные. Обновление может быть выполнено с использованием этих двух. Обычно мы не видим эти две таблицы, мы можем видеть их только с помощью триггеров в SQL Server.

SQL Server содержит 2 типа магических таблиц

INSERTED Magic Table

Вставленная таблица содержит недавно вставленные или обновленные значения, другими словами новые значения данных. Следовательно, вновь добавленные и обновленные записи вставляются в таблицу вставленных.

DELETED Magic Table

Таблица Deleted содержит недавно удаленные или обновленные значения, другими словами старые значения данных. Следовательно, старые обновленные и удаленные записи вставляются в таблицу «Удаленные».

В основном, магические таблицы используются триггерами для следующих целей:

• Для проверки ошибок DML данных и принятия надлежащих действий.
• Чтобы найти правильные условия для языка управления переходом (TCL).
• Найти разницу между таблицей до и после изменения данных и принять соответствующие меры.

Мы можем управлять волшебной таблицей для следующих запросов DML:

1. Insert
2. Удалить
3. Обновление

Теперь мы понимаем каждый запрос отдельно.

Сначала создаем таблицу.

1. Создать таблицу Сотрудник
2. (
3. Emp_Id INT IDENTITY (1,1) NOT NULL,
4. Emp_Name varchar (50),
5. Age INT NOT NULL,
6. Salary decimal (10,2)
7. )
8. Вставить в значения сотрудников (‘Rahul’, 25,35000)
9. Вставить в значения сотрудников (‘Suresh’, 23,25000)
10. Вставить в значения сотрудников (‘Nikita’, 42,27000)
11. Вставить в сотрудников значения (‘Sachin’, 23,35000)
12. Вставить в значения сотрудников (‘Suresh’, 25,35000)
13. Вставить в значения сотрудников (‘Sunil’, 27,28000)
14. Вставить в значения сотрудников (‘Pardeep’ , 42,29000)
15. Вставить в значения сотрудников (‘Sonu’, 35,41000)
16. Вставить в значения сотрудников (‘Monu’, 38,3200)
17. Вставить в значения сотрудников (‘Sanjeev’, 35,34000)
18. Вставить в значения сотрудников (‘Neeraj’, 27,23000)

Теперь таблица будет выглядеть как е это.

Select * from Employee

Magic table for Insertion

Каждый раз, когда мы вставляем данные в таблицу, SQL Server автоматически генерирует таблицу, содержащую вставленные данные, известную как INSERTED Magic Table.

Во вставке используется только ВСТАВЛЕННЫЙ Magic Table.

Сначала мы создадим триггер для вставки, как показано ниже:

1. СОЗДАТЬ ТРИГГЕР Insert_Trigger
2. ON Employee
3. FOR INSERT
4. AS
5. Now begin
6. SELECT * FROM
8. конец

INSERTED введите некоторые значения в таблицу, как показано ниже:

Вставить в значения сотрудников (‘Nikita’, 32,45000)

Результатом будет:

// Эта таблица ВСТАВЛЯЕТСЯ Таблица

Выбрать * из сотрудника

Magic table for Deletion

Каждый раз, когда мы удаляем какие-либо данные из таблицы, SQL Server автоматически генерирует таблицу, которая содержит удаленные данные, известную как DELETED Magic Table.

При удалении используется только УДАЛЕННАЯ волшебная таблица.

Создаем триггер на удаление.

1. CREATE TRIGGER Delete_Trigger
3. ON Employee
4. FOR DELETE
5. AS
6. начало
7. SELECT * FROM удалено
8. конец

таблица из таблицы удаляется

emp_Id = 12

ВЫХОД будет:

Выбрать * от сотрудника

Magic table for Updates

Каждый раз, когда мы обновляем данные в таблице, SQL Server автоматически генерирует две таблицы, которые содержат вставленные и удаленные данные, известные как INSERTED Magic Table, которая содержит вставленные данные, и DELETED Magic Table, которая содержит удаленные данные.

В команде обновления используются две магические таблицы, первая называется INSERTED, а вторая — DELETED.

Теперь мы создаем триггер для обновлений.

1. CREATE TRIGGER UPDATE_Trigger
3. ON Employee
4. FOR UPDATE
5. AS
6. начало
7. SELECT * FROM удалено

Теперь

8. SELECT * FROM вставлено в строку
9. конец
   1. Обновить Employee SET Emp_Name = ‘Sonu Choudhary’, age = 42, Salary = 45000, где Emp_Id = 8

   ВЫВОД будет:

   // УДАЛЕНА Magic Table

   // INSERTED Magic Table

   Теперь таблица «Сотрудник» будет выглядеть следующим образом:

   Выбрать * из сотрудника

   СОЗДАТЬ ПРОСМОТР | Документы CockroachDB

   Оператор CREATE VIEW создает новое представление, которое представляет собой сохраненный запрос, представленный в виде виртуальной таблицы.

   Примечание:

   Новое в версии 20.2: по умолчанию представления, созданные в базе данных, не могут ссылаться на объекты в другой базе данных. Чтобы включить перекрестные ссылки на базы данных для представлений, установите для параметра кластера sql.cross_db_views.enabled значение true .

   Примечание:

   Этот оператор выполняет изменение схемы. Дополнительные сведения о том, как онлайн-изменения схемы работают в CockroachDB, см. В разделе «Онлайн-изменения схемы».

   Необходимые привилегии

   Пользователь должен иметь привилегию CREATE для родительской базы данных и привилегию SELECT для любой таблицы (таблиц), на которую ссылается представление.

   Сводка

   Параметры

   Параметр	Описание
   МАТЕРИАЛИЗИРОВАННЫЕ	Новое в версии 20.2: создание материализованного представления.
   ЕСЛИ НЕТ	Создайте новое представление, только если одноименное представление еще не существует. Если он существует, не возвращайте ошибку. Обратите внимание, что IF NOT EXISTS проверяет только имя представления.Он не проверяет, есть ли в существующем представлении те же столбцы, что и в новом представлении.
   ИЛИ ЗАМЕНИТЬ	Новое в версии 20.2: создание нового представления, если одноименное представление еще не существует. Если представление с таким именем уже существует, замените это представление. Чтобы заменить существующее представление, новое представление должно иметь те же столбцы, что и существующее представление, или больше. Если в новом представлении есть дополнительные столбцы, старые столбцы должны быть префиксом новых столбцов.Например, если в существующем представлении есть столбцы a, b , новое представление может иметь дополнительный столбец c , но в качестве префикса должны быть столбцы a, b . В этом случае СОЗДАТЬ ИЛИ ЗАМЕНИТЬ ПРОСМОТР myview (a, b, c) будет разрешено, а СОЗДАТЬ ИЛИ ЗАМЕНИТЬ ПРОСМОТР myview (b, a, c) — нет.
   имя_представления	Имя создаваемого представления, которое должно быть уникальным в своей базе данных и соответствовать этим правилам идентификатора.Если родительская база данных не задана по умолчанию, имя должно быть отформатировано как database.name .
   name_list	Необязательный, разделенный запятыми список имен столбцов для представления. Если указано, эти имена будут использоваться в ответе вместо столбцов, указанных в AS select_stmt .
   AS select_stmt	Запрос выбора, выполняемый при запросе представления. Обратите внимание, что в настоящее время невозможно использовать * для выбора всех столбцов из ссылочной таблицы или представления; вместо этого вы должны указать определенные столбцы.
   opt_temp	Определяет представление как временное представление области сеанса. Для получения дополнительной информации см. Временные представления. Поддержка временных представлений экспериментальная .

   Пример

   Совет:

   В этом примере подчеркивается одно ключевое преимущество использования представлений: упрощение сложных запросов. Дополнительные преимущества и примеры см. В разделе Просмотры.

   Настройка

   В следующих примерах используется схема демонстрационной базы данных startrek .

   Чтобы продолжить, запустите демонстрацию тараканов startrek , чтобы запустить временный кластер в памяти со схемой startrek и предварительно загруженным набором данных:

   значок / кнопки / копия

     $ таракан демо startrek
     

   Создать вид

   Образец базы данных startrek содержит две таблицы, эпизодов и цитаты . В таблице также содержится ограничение внешнего ключа, между столбцом episodes.id и кавычками .эпизод колонка. Чтобы подсчитать количество известных цитат за сезон, вы можете запустить следующее соединение:

   значок / кнопки / копия

    > ВЫБРАТЬ startrek.episodes.season, count (*)
     С startrek.quotes
     ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к startrek.episodes
     ВКЛ startrek.quotes.episode = startrek.episodes.id
     ГРУППА ПО startrek.episodes.season;
     

     сезон | считать
   --------- + --------
          1 | 78
          2 | 76
          3 | 46
   (3 ряда)
     

   В качестве альтернативы, чтобы упростить выполнение этого сложного запроса, вы можете создать представление:

   значок / кнопки / копия

    > СОЗДАТЬ ВИД startrek.quotes_per_season (сезон, цитаты)
     КАК ВЫБРАТЬ startrek.episodes.season, count (*)
     С startrek.quotes
     ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к startrek.episodes
     ВКЛ startrek.quotes.episode = startrek.episodes.id
     ГРУППА ПО startrek.episodes.season;
     

   Затем представление представляется в виде виртуальной таблицы вместе с другими таблицами в базе данных:

   значок / кнопки / копия

    > ПОКАЗАТЬ ТАБЛИЦЫ ИЗ startrek;
     

     имя_схемы | table_name | тип | оценка_row_count
   -------------- + ------------------- + ------- + ------- ---------------
     общественный | эпизоды | стол | 79
     общественный | цитаты | стол | 200
     общественный | quotes_per_season | просмотр | 3
   (3 ряда)
     

   Выполнить запрос так же просто, как SELECT из представления, как и из стандартной таблицы:

   значок / кнопки / копия

    > ВЫБРАТЬ * ИЗ startrek.quotes_per_season;
     

     сезон | цитаты
   --------- + ---------
          3 | 46
          1 | 78
          2 | 76
   (3 ряда)
     

   Заменить существующий вид

   Новое в версии 20.2: вы можете создать новое представление или заменить существующее на СОЗДАТЬ ИЛИ ЗАМЕНИТЬ ПРОСМОТР :

   значок / кнопки / копия

    > СОЗДАТЬ ИЛИ ЗАМЕНИТЬ ПРОСМОТР startrek.quotes_per_season (сезон, цитаты)
     КАК ВЫБРАТЬ startrek.episodes.season, count (*)
     ОТ стартрек.цитаты
     ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к startrek.episodes
     ВКЛ startrek.quotes.episode = startrek.episodes.id
     ГРУППА ПО startrek.episodes.season
     ЗАКАЗАТЬ ПО startrek.episodes.season;
     

   значок / кнопки / копия

    > ВЫБРАТЬ * ИЗ startrek.quotes_per_season;
     

     сезон | цитаты
   --------- + ---------
          3 | 46
          1 | 78
          2 | 76
   (3 ряда)
     

   См. Также

   Была ли эта страница полезной?

   да
   Нет

   Как объединить несколько (3+) таблиц в один оператор

   База данных:

   Операторы:

   JOIN, INNER JOIN, ON

   Проблема:

   Вы хотите объединить данные из более чем двух таблиц, используя только один оператор SELECT.

   Пример:

   В нашей базе данных четыре таблицы: ученик , учитель , предмет и учится .

   Таблица student содержит данные в следующих столбцах: id , first_name и last_name .

   id	first_name	last_name
   1	Том	Миллер
   2	John	Пружина
   3	Лиза	Уильямс
   4	Элли	Баркер
   5	Джеймс	Мур

   Таблица учитель содержит данные в следующих столбцах: id , first_name , last_name и subject .

   id	first_name	last_name
   1	Милан	Смит
   2	Чарльз	Дэвис
   3	Марка	Мур

   Таблица subject содержит данные в следующих столбцах: id и name .

   id	название
   1	Английский
   2	Арт.
   3	Музыка

   Наконец, таблица обучения содержит данные в следующих столбцах: id , mark , subject_id , student_id и teacher_id .

   id	mark	subject_id	student_id	teacher_id
   1	4	1	2	1
   2	5	2	3	2
   3	4	3	1	3
   4	3	2	1	2
   5	2	3	5	3
   6	3	3	4	2

   Мы хотим знать, какие студенты изучают английский язык, музыку и искусство, а также какие учителя проводят эти классы.Выберите предмет курса, фамилию студента, изучающего этот курс, и фамилию преподавателя, ведущего этот курс.

   Решение:

   Используйте несколько JOIN в своем запросе:

   ВЫБЕРИТЕ l.name КАК Subject_name,
     t.last_name AS student_last_name,
     st.last_name AS имя_преподавателя
   ОТ ИЗУЧЕНИЯ AS l
   ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к теме s НА l.subject_id = s.id
   ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к студенту st ON l.student_id = st.id
   ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к учителю t ON l.teacher_id = t.id;
    

   Этот запрос возвращает записи с названием предмета курса и фамилиями студентов и преподавателей:

   имя_объекта	s_last_name	t_last_name
   Музыка	Мур	Миллер
   Арт	Дэвис	Миллер
   Английский	Smith	Пружина
   Арт.	Davis	Williams
   Музыка	Дэвис	Баркер
   Музыка	Мур	Мур

   Эти данные берутся из трех таблиц, поэтому мы должны объединить все эти таблицы, чтобы получить информацию, которую мы ищем.

   Обсуждение:

   Если вы хотите объединить данные, хранящиеся в нескольких (более двух) таблицах, вам следует использовать оператор JOIN несколько раз. Сначала вы соединяете две таблицы, как обычно (используя JOIN , LEFT JOIN , RIGHT JOIN или FULL JOIN , в зависимости от ситуации). Операция JOIN создает «виртуальную таблицу», в которой хранятся объединенные данные из двух таблиц. В нашем примере таблица результатов представляет собой комбинацию таблиц обучения и предметов .

   Следующим шагом является присоединение этой таблицы результатов к третьей таблице (в нашем примере: студент ).

   No related posts.