Разное

Запросы sql where: Основные команды SQL, которые должен знать каждый программист

Содержание

11 Обнаружение с использованием ODBC SQL запросов [Zabbix Documentation 5.2]

11 Обнаружение с использованием ODBC SQL запросов

Обзор

Этот тип низкоуровневого обнаружения осуществляется с использованием SQL запросов, полученные результаты которых автоматически преобразуются в объект JSON, пригодный для низкоуровневого обнаружения.

Ключ элемента данных

SQL запросы выполняются при помощи элементов данных типа “Монитор баз данных”. Так что, большая часть указаний со страницы ODBC мониторинга применима к получению работающего “Монитора баз данных” правила обнаружения.

Можно использовать два ключа элементов данных в “Монитор баз данных” правилах обнаружения:

  • db.odbc.discovery[уникальное_описание,имя_источника_данных] — этот элемент данных преобразует результат SQL запроса в JSON массив, превращает имена колонок из результата запроса в имена макросов низкоуровневого обнаружения в парах со обнаруженными значениями полей. Эти макросы можно использовать при создании прототипов элементов данных, триггеров и т.п. Смотрите также: Использование db.odbc.discovery.
  • db.odbc.get[уникальное_описание,имя_источника_данных] — этот элемент данных преобразует результат SQL запроса в JSON массив, сохраняя оригинальные имена колонок из результата запроса в качестве имен полей в JSON в сочетании с обнаруженными значениями. В сравнении с db.odbc.discovery[], этот элемент данных не создает макросы низкоуровневого обнаружения в возвращаемом JSON, таким образом, не требуется проверять могут ли быть имена колонок корректными именами макросов. Макросы низкоуровневого обнаружения можно определить дополнительным шагом по мере необходимости, используя функционал пользовательских LLD макросов с JSONPath при обращении к обнаруженным значениям в полученном JSON. Смотрите также: Использование db.odbc.get. Этот элемент данных поддерживается начиная с Zabbix 4.4.
Использование db.odbc.discovery

В качестве практического примера, иллюстрирующего как SQL запрос трансформируется в JSON, рассмотрим низкоуровневое обнаружения Zabbix прокси, выполнив ODBC запрос в Zabbix базу данных. Он может быть полезен для автоматического создания внутренних элементов данных “zabbix[proxy,<имя>,lastaccess]”, чтобы наблюдать какие прокси живы.

Давайте начнем с настройки правила обнаружения:

Все обязательные поля ввода отмечены красной звёздочкой.

Здесь используется следующий прямой запрос в базу данных Zabbix для выборки всех Zabbix прокси вместе с количеством узлов сети, за которыми эти прокси наблюдают. Количество узлов сети можно использовать, например, для фильтрации пустых прокси:

mysql> SELECT h2.host, COUNT(h3.host) AS count FROM hosts h2 LEFT JOIN hosts h3 ON h2.hostid = h3.proxy_hostid WHERE h2.status IN (5, 6) GROUP BY h2.host;
+---------+-------+
| host    | count |
+---------+-------+
| Japan 1 |     5 |
| Japan 2 |    12 |
| Latvia  |     3 |
+---------+-------+
3 rows in set (0.01 sec)

Благодаря внутреннему механизму обработки элемента данных “db.odbc.discovery[,{$DSN}]”, результат этого запроса автоматически преобразуется в следующий JSON:

[
	{
		"{#HOST}": "Japan 1",
		"{#COUNT}": "5"
	},
	{
		"{#HOST}": "Japan 2",
		"{#COUNT}": "12"
	},
	{
		"{#HOST}": "Latvia",
		"{#COUNT}": "3"
	}
]

Видно, что имена колонок становятся именами макросов и выбранные строки становятся значениями этих макросов.

Если результат преобразования имени колонки в имя макроса неочевиден, предлагается использовать алиасы к именам колонок, так же как “COUNT(h3.host) AS count” в примере выше.

В случае, если имя колонки не удается сконвертировать в допустимое имя макроса, правило обнаружения становится неподдерживаемым с детальным сообщением об ошибке какой номер колонки не удалось преобразовать. Если желательна дополнительная помощь, полученные имена колонки отражаются при DebugLevel=4 в файле журнала Zabbix сервера:

$ grep db.odbc.discovery /tmp/zabbix_server.log
 ...
 23876:20150114:153410.856 In db_odbc_discovery() query:'SELECT h2.host, COUNT(h3.host) FROM hosts h2 LEFT JOIN hosts h3 ON h2.hostid = h3.proxy_hostid WHERE h2.status IN (5, 6) GROUP BY h2.host;'
 23876:20150114:153410.860 db_odbc_discovery() column[1]:'host'
 23876:20150114:153410.860 db_odbc_discovery() column[2]:'COUNT(h3.host)'
 23876:20150114:153410.860 End of db_odbc_discovery():NOTSUPPORTED
 23876:20150114:153410.860 Item [Zabbix server:db.odbc.discovery[proxies,{$DSN}]] error: Cannot convert column #2 name to macro.

Теперь, когда мы понимаем как SQL запрос трансформируется в JSON объект, мы можем использовать макрос {#HOST} в прототипах элементов данных:

Как только обнаружение будет выполнено, элемент данных будет создан по каждому прокси:

Использование db.odbc.get

Использование db.odbc.get[,{$DSN}] и следующего SQL в качестве примера:

mysql> SELECT h2.host, COUNT(h3.host) AS count FROM hosts h2 LEFT JOIN hosts h3 ON h2.hostid = h3.proxy_hostid WHERE h2.status IN (5, 6) GROUP BY h2.host;
+---------+-------+
| host    | count |
+---------+-------+
| Japan 1 |     5 |
| Japan 2 |    12 |
| Latvia  |     3 |
+---------+-------+
3 rows in set (0.01 sec)

вернётся этот JSON:

[
	{
		"host": "Japan 1",
		"count": "5"
	},
	{
		"host": "Japan 2",
		"count": "12"
	},
	{
		"host": "Latvia",
		"count": "3"
	}
]

Как вы можете видеть, макросы низкоуровневого обнаружения здесь отсутствуют. Однако, можно создать пользовательские макросы низкоуровневого обнаружения на вкладке LLD макросы правила обнаружения, используя JSONPath, например:

{#HOST} -> $.host

Теперь, этот {#HOST} макрос можно использовать в прототипах элементов данных:

Использование динамических параметров SQL внутри стандартных наборов записей в Dreamweaver 8.0.2 и CS3

Внедрение SQL-кода — это метод, использующий уязвимость безопасности, возникающую на уровне базы данных приложения. Уязвимость проявляется в том случае, когда пользовательский ввод либо неправильно отфильтрован для экранирующих символов строкового литерала, встроенных в SQL-операторы, либо не является строго типизированным и поэтому неожиданно выполняется. По сути, это пример более общего класса уязвимостей, которые могут возникать всякий раз, когда один язык программирования или язык сценариев встроен в другой. Дополнительная информации приведена в Wikipedia.

Пример стандартного SQL-запроса:

SELECT * FROM company_com WHERE name_com = ‘$companyName’

В приведенном выше примере переменная $companyName считывается из поля формы ввода, поэтому пользователь полностью контролирует, какое значение будет отправлено. Так, в штатной ситуации, когда пользователь вводит «Adobe» (без кавычек) в поле ввода, соответствующем названию компании, SQL-запрос будет выглядеть следующим образом:

SELECT * FROM company_com WHERE name_com = ‘Adobe’

Но бывают случаи, когда злоумышленники хотят взломать веб-сайт и украсть конфиденциальную информацию и/или уничтожить базу данных. В вышеприведенном примере внедрение SQL-кода легко выполнимо посредством ввода следующей строки: «blabla’ OR ‘1’=’1″(без окружающих кавычек). С помощью этой последовательности символов злоумышленник получит доступ не к одной, а ко всем компаниям. Фактически выполняемый код SQL выглядит следующим образом:

SELECT * FROM company_com WHERE name_com = ‘blabla’ OR ‘1’=’1′

Более того, если злоумышленник хочет удалить всю таблицу company_com, он может сделать это, просто отправив следующую строку «x’; DROP TABLE company_com; —«(без окружающих кавычек). Так выглядит полный запрос SQL:

SELECT * FROM company_com WHERE name_com = ‘x’; DROP TABLE company_com; —‘

Для защиты вашего сайта от внедрения SQL-кода используйте одну из следующих мер:

  • Ограничьте ввод минимальным набором разрешенных символов, автоматически удаляя все символы, выходящие за пределы заданного диапазона.
  • Запретите использование всех символов, которые могут вызвать проблемы при использовании внутри SQL-запроса (например, одинарные кавычки).
  • Используйте предварительно подготовленные операторы.
  • Используйте права доступа к базе данных.
  • Используйте хранимые процедуры.

Мы рекомендуем использовать подготовленные операторы, подробно описанные в документе Использование предварительно подготовленных операторов. В программах Dreamweaver 8.0.2 и CS3 предварительно подготовленные операторы используются для моделей серверов ASP_VBS, ASP_JavaScript, Cold Fusion и JSP, а экранирование пользовательского ввода — для модели сервера PHP_MySQL. Дополнительные сведения о внедрении SQL-кода приведены в документе Атаки с внедрением SQL-кода на примерах.

Создание SQL запросов

Создание SQL запросов

В том случае, если встроенного языка запросов ZuluGIS недостаточно, запросы могут
выполняться с использованием OGC расширения языка SQL.

В программе используется диалект языка SQL основанный на диалекте Transact-SQL,
разработанном компаниями Microsoft и Sybase (см. http://msdn.microsoft.com/en-us/library/bb510741(SQL.100).aspx и http://infocenter.sybase.com/help/index.jsp?topic=/com.sybase.help.ase_15.0.sqlug/html/sqlug/title.htm). Используемый диалект дополнен в соответствии с OGC расширением языка SQL, информация о
котором приводится по адресам http://www.opengeospatial.org/standards/sfa (общая
архитектура) и http://www.opengeospatial.org/standards/sfs (SQL
расширение).

IntelliSense — технология автодополнения, дописывает название функции при вводе начальных
букв. Кроме прямого назначения IntelliSense используется для доступа к документации и для
устранения неоднозначности в именах переменных, функций и методов. Подсветка синтаксиса —
выделение синтаксических конструкций текста с использованием различных цветов, шрифтов и
начертаний. Обычно применяется для облегчения чтения исходного текста компьютерных программ,
улучшения визуального восприятия.

Рисунок 578. Написание SQL запроса с IntelliSense


Примечание

Видеоуроки с примерами выполнения SQL запросов можно посмотреть в разделе: https://www.politerm.com/videos/geosql/.

Для вызова диалога формирования SQL запросов выполните команду меню
запрос, либо нажмите кнопку панели инструментов.

Рисунок 579. Диалог SQL запроса

В области ввода задается текст SQL запроса. В правой части диалога расположен навигатор по
полям карты (Источник:), позволяющий быстро добавить запрос данных из какого либо поля карты.
Для добавления запроса данных поля, выберите в списке требуемый слой, БД и выполните двойной
щелчок по названию поля, запрос будет добавлен в область ввода.

Примечание

Для быстрого поиска нужных полей в списке Источник, введите начало названия требуемого
поля в поисковой строке над списком, в списке будут отображаться только поля, начинающиеся с
введенных символов.

Для отображения
реальных названий полей базы данных в области полей сделайте щелчок правой кнопкой мыши и в
контекстном меню выберите . Для возврата к
пользовательским названиям надо снять опцию .

После задания текста запроса нажмите кнопку Выполнить панели
инструментов, в области Ответ в нижней части диалога отобразится панель
данных с результатами запроса. Панель можно открепить от диалога запроса для дальнейшей работы с
результатами, для этого наведите указатель мыши на заголовок панели, нажмите левую кнопку мыши,
не отпуская ее, переместите мышь в произвольную часть окна программы ZuluGIS, после чего
отпустите кнопку мыши. Подробнее о панели данных см. «Панель данных».

В диалоге SQL запросов предусмотрено сохранение текущего запроса в файл, открытие запроса
из файла и создание нового запроса:

  • Для открытия запроса из файла (в формате .sql) выполните команду меню
    , или нажмите кнопку панели инструментов – и выберите требуемый файл в стандартном диалоге выбора файлов;

  • Для сохранения текущего запроса в файле (формата .sql) выполните команду меню
    , или нажмите кнопку панели инструментов – и задайте требуемое название файла в стандартном диалоге сохранения
    файлов.

  • Для создания нового запроса выполните команду меню , либо нажмите кнопку панели инструментов .

SQL-запросы. SELECT, JOIN, WHERE и математика




– Автор:

Игорь (Администратор)



В рамках данной статьи, я расскажу вам о том, что стоит всегда помнить о такой науке как математика, когда вы составляете свои sql-запросы и используете такие операторы, как select, join и where.

Каждый из нас хотя бы слышал такое слово как математика. Однако, не все понимают, как ее можно и зачем нужно применять при построении sql-запросов. И отчасти этих людей можно понять, ведь существующие базы данных, пусть даже и в упрощенном виде, но умеют строить планы запросов и оптимизировать процесс формирования результатов, исходя из существующей статистики и наличия ключей с индексами.

Тем не менее, планировщик БД это не панацея и всегда стоит хоть немного, но задумываться о том, что конкретно будет выполнять ваш запрос и сколько для этого потребуется выполнить операций.

Примечание: Статья в основном предназначена для тех, кто не особо хорошо знаком с устройством БД. Многие опытные люди итак это прекрасно знают. Тем не менее, ничего плохого в повторении нет.

 

Оператор WHERE и простая математика SQL-запросов

И первым, что я хотел бы обсудить это привычку выносить условия склеивания строк из оператора join в оператор where, не учитывая простую математику. Так делать никогда не стоит. Конечно, когда перед вами все условия отсеивания это удобно. Однако, периодически это может приводить к элементарным проблемам с производительностью.

Дело в том, что изначально (как задумано по стандарту), правила фильтрации в операторе where применяются уже после того, как были склеены все записи таблиц из операторов join. Это означает, что вместо того, чтобы фильтровать только нужные строки, БД будет фильтровать в запросе абсолютно все строки, как при cross join (когда каждая строка одной таблицы соединяется с каждой записью другой таблицы).

Утрируя, представим что у вас есть две таблицы — user и profile, никаких индексов не сделано, так как банально в таблицах по 100 строк, так же допустим, что планировщик БД выполняет запрос ровно таким образом, как вы его написали. При этом известно, что одному пользователю соответствует один профиль. Задача sql-запроса, получить пользователей только с нужными данными в профиле и основной таблице.

Вы радостно пишите select и выносите все правила фильтрации в where. Что происходит? В такой ситуации у вас получится, что при выдаче нужно будет фильтровать 100 * 100 = 10 000 строк, вместо 100 склеенных. Вроде различие небольшое, а разница производительности в два порядка, вот вам и простая математика.

Поэтому стоит сразу завести себе хорошую привычку — оставлять в where только те правила фильтрации, которые необходимо применять в самом конце select, то есть после склейки таблиц по join.

Примечание: Пример хоть и простой, но весьма показательный. Дело в том, что такое легко происходит в сложных sql-запросах, когда имеется большое количество взаимосвязей между таблицами. В данной ситуации, всегда есть шанс, что планировщик БД не все корректно учтет, например, изменит порядок склейки таблиц (об этом далее). Кроме того, в where становится настолько много условий, что разобрать «что к чему относится» становится труднее, чем при обычных запросах.

 

Оператор JOIN в SELECT и простая математика при подсчете операций в SQL-запросах

Кажется, чего может быть проще, чем наляпать join-ов внутри select-а, указать корректные правила склейки и получить супер оптимальный sql-запрос. Так то оно так, но на практике не так. Начну немного издалека. Вы когда нибудь видели воронку? А пользовались? Тогда легко представляете, что если вливать воду в большем количестве, чем она убывает из воронки, то воронка быстро заполнится и вода начнет переливаться через края. Простая математика и немного начальной физики.

И какое это отношение имеет к join спросите вы? Самое, что ни на есть прямое, так как суть join не только в склейке данных, но и в том, чтобы самих записей при получении select-а оставалось как можно меньше.

Рассмотрим пример. Возьмем те же таблицы user и profile, только будем считать, что все индексы есть. Так же добавим таблицу user_log, где будут храниться действия каждого пользователя. Кроме того, известно следующее. Пользователей 100 человек. Примерно у половины пользователей нет профиля. И каждый сделал в среднем 10 действий. Задача в том, чтобы получить все действия пользователей, у которых есть профиль.

В принципе, весьма тривиальная задачка. Однако, в зависимости от порядка следования join производительность может сильно разниться. Напишем следующие два запроса.

Первый запрос:

select *
from `user` u
-- Вначале склеим все записи действий
join `user_log` ul
on ul.user_id = u.user_id
-- Теперь выберем тех пользователей, у которых есть профиль
join `profile` p
on p.user_id = u.user_id

И второй запрос:

select *
from `user` u
-- Вначале отсеем тех пользователей, у которых есть профиль
join `profile` p
on p.user_id = u.user_id
-- Теперь склеим все записи действий
join `user_log` ul
on ul.user_id = u.user_id

Теперь, воспользуемся операциями «умножить» и «сложить» из элементарной математики.

Рассмотрим первый запрос. Что происходит? Вначале вы получаете 100 * 10 = 1000 строк, склеивая таблицы пользователя и его действий, а затем фильтруете эти 1000 строк по наличию профиля и получаете необходимые 500. Итого, не вдаваясь в детали, вы получаете 1000 + 1000 = 2000 операций для одного sql-запроса.

Рассмотрим второй запрос. Вначале вы фильтруете 100 записей и получаете 50 записей. Затем вы соединяете эти записи с логами пользователя и получаете 50 * 10 = 500 строк. Итого, опять же не вдаваясь в детали, вы получаете 100 + 500 = 600 операций в select запросе.

Примечание: Помните про индексы. Считаем, что при их использовании выполняется всего одна операция. В реальности, конечно, там все немного сложнее, но для показательно примера считаем поиск и склейку равным 1.

Думаю, несложно заметить, что второй запрос (600 операций) выполнится в 3,3 раза быстрее, чем первый запрос (2000 операций), несмотря на то, что по сути они выполняют одно и тоже, а изменен лишь порядок склейки.

Как видите, составляя sql-запросы, всегда необходимо помнить об элементарной математике при использовании операторов where и join в select-ах.

☕ Хотите выразить благодарность автору? Поделитесь с друзьями!

  • PHP — динамические имена переменных в чем проблема безопасности?
  • SQL-запросы. Нужно ли перечислять конкретные поля в SELECT?
Добавить комментарий / отзыв

Упрощаем вложенные SQL-запросы с помощью представлений

Заметка для читателей онлайн-курса по аналитике, которые прошли хотя бы 5 уроков, уже знают, что такое SQL и умеют писать запросы к базе. Если SQL для вас в новинку, почитайте вводный урок про базы данных.

Результат любого SQL-запроса — это таблица. Значит, к ней можно направлять новые запросы, её можно джоинить с другими таблицами и использовать в фильтрах. Это позволяет реализовывать сложную логику.

Например, в седьмом уроке я рассказываю, как с помощью SQL достать данные для когортного анализа.

Начинаем с безобидного «давайте подсчитаем, сколько людей в каждой когорте»:

SELECT
  reg_month AS cohort_id,
  count(*)  AS cohort_size
FROM
  users
GROUP BY 1

Потом считаем, сколько денег принесла каждая когорта:

SELECT
  users.reg_month AS cohort_id,
  orders.month AS month,
  sum(orders.sum) AS cohort_revenue
FROM
  users INNER JOIN orders
  ON users.uid = orders.uid
GROUP BY 1, 2

Потом объединяем эти запросы, группируем и получаем вот такого монстра:

SELECT
  rev.cohort_id AS cohort_id,
  rev.month AS month,
  rev.month - rev.cohort_id AS cohort_age,
  rev.cohort_revenue  / size.cohort_size AS LTV,
  rev.cohort_revenue / size.costs * 100 AS ROI
FROM
(
  SELECT
    reg_month AS cohort_id,
    count(*) AS cohort_size
  FROM
    users
  GROUP BY 1
  ) AS size
  INNER JOIN
(
  SELECT
    users.reg_month AS cohort_id,
    orders.month AS month,
    sum(orders.sum) AS cohort_revenue
  FROM
    users INNER JOIN orders
    ON users.uid = orders.uid
    GROUP BY 1, 2
) AS rev
ON size.cohort_id = rev.cohort_id

Запрос правильный, но слишком громоздкий. Исправлять ошибки и вносить в него изменения — особый тип пытки.

Код можно упростить, если сохранить промежуточные результаты в виде представлений.

Что такое представления и как они работают

Представления (ещё их называют «вью» от английского view) — это сохранённые запросы.

Внешне представление выглядит как ещё одна таблица. Если его использовать в запросе, база найдёт и подставит сохранённый код.

Например, мы сохранили запрос SELECT * FROM some_table в представление my_view. Теперь my_view можно использовать в запросах:

SELECT …
FROM my_view
WHERE …

Отправляем запрос — база находит и подставляет сохранённый код:

SELECT …
FROM (SELECT * FROM some_table)
WHERE …

Получаем результат, как при использовании вложенного селекта, но но более аккуратным кодом.

Как создать представления

В Бигквери нужно сначала выполнить запрос, затем нажать на кнопку Save View и выбрать название.

В других системах кнопки нет, но зато есть специальный запрос CREATE VIEW.

CREATE VIEW my_view AS
  SELECT * FROM some_table

Покажу подробней, как это работает в Бигквери, упрощу огромный запрос из начала статьи.

Сохраню первый запрос в представлении cohort_sizes:

Теперь могу просто запрашивать SELECT * FROM cohort_size, добавлять фильтры, группировки и сортировки.

Повторю процесс для второго запроса: отправлю, получу результат, сохраню представление cohorts.

Теперь заменю вложенные селекты в большом запросе на созданные представления. Смотрите, насколько аккуратней стал запрос:

Было:

SELECT
  rev.cohort_id AS cohort_id,
  rev.month AS month,
  rev.month - rev.cohort_id AS cohort_age,
  rev.cohort_revenue  / size.cohort_size AS LTV,
  rev.cohort_revenue / size.costs * 100 AS ROI
FROM
(
SELECT
  reg_month AS cohort_id,
  count(*) AS cohort_size
FROM
  users
GROUP BY 1
) AS size
INNER JOIN
(
SELECT
  users.reg_month AS cohort_id,
  orders.month AS month,
  sum(orders.sum) AS cohort_revenue
FROM
  users INNER JOIN orders
  ON users.uid = orders.uid
  GROUP BY 1, 2
) AS rev
ON size.cohort_id = rev.cohort_id

Стало:

SELECT
  rev.cohort_id AS cohort_id,
  rev.month AS month,
  rev.month - rev.cohort_id AS cohort_age,
  rev.cohort_revenue  / size.cohort_size AS LTV,
  rev.cohort_revenue / size.costs * 100 AS ROI
FROM
  cohort_sizes AS size
INNER JOIN
  cohorts AS rev
ON size.cohort_id = rev.cohort_id

На этом всё. Успехов.

Мониторинг запросов в реальном времени

Автор: Daniel Farina

Перевод: Александр Гладченко

Проблема

Если вдруг один из запросов к SQL Server выполняется слишком долго, вы может получить его план исполнения, что даст вам понимание того, что этот запрос делает, но из этого плана вы не сможете точно определить, что запрос делает именно в это время, т.е. на каком операторе плана он «застрял»?

Продолжая читать эту статью, вы узнаете, как научится следить за прогрессом исполнения запроса в режиме реального времени.

Решение

Сколько раз вы задавали себе подобный вопрос: сколько времени нужно, чтобы процесс завершился? Вот какой случай произошёл на моей работе несколько дней назад: ко мне подошел аналитик с вопросом, на каком шаге плана исполнения находится его задача. Выполнив несколько запросов, я понял, что текущим шагом в его запросе была хранимая процедура, которая выполняла изменения данных, но это было единственное, что я мог ему сказать. Тут же мне в голову пришла мысль: было бы лучше, если бы эта задача решалась на экземпляре SQL Server 2014, вместо используемого для неё устаревшего SQL Server 2000. Дело в том, что в SQL Server 2014 появилось новое Dynamic Management View, позволяющее отслеживать на физическом уровне, что фактически запрос делает во время работы оператора. Я имею в виду динамическое административное представление (DMV): sys.dm_exec_query_profiles

Немного о sys.dm_exec_query_profiles

Для того чтобы эта DMV заработала, нам необходимо обеспечить доступ к реальным планам исполнения запросов (Actual Execution Plan). Как вы уже могли догадаться, этот способ не работает для планов, хранящихся в кэше (Plan Cache). Возможно у вас возник вопрос, почему мы не можем получить статус любого выполняемого на экземпляре запроса в режиме реального времени, и ответ тут простой: ничто не даётся бесплатно. Доступ к упомянутым выше показателям имеет стоимость в терминах производительности, и она возникает из-за того, что SQL Server для анализа запроса должен собрать детализированную статистику.

Планы, которые хранятся в Plan Cache, не содержат статистику исполнения. Они содержат оценки, которые используются для построения плана действий как такового. Когда мы говорим о статистике исполнения мы говорим о фактическом числе чтений, записи, процессорного времени и так далее.

Несколько способов получения данных о производительности SQL Server в реальном времени

Для SQL Server можно показать три способа, позволяющих получить фактический план исполнения запроса:

  • Установка непосредственно в коде подлежащего анализу запроса одного из параметров исполнения SET STATISTICS PROFILE или SET STATISTICS XML в положение ON предоставляет нам возможность такого анализа.
  • Создание server side trace в том числе с одним из этих двух событий: “Showplan Statistics Profile” или “Showplan Statistics XML”. Кроме того, если вам так удобнее, можно использовать приложение SQL Server Profiler.
  • Создание сессии Extended Events и добавление в ней в качестве целевого события sqlserver.query_post_execution_showplan.

Последние два метода полезны, когда вы не можете добавить установку SET непосредственно в коде запроса, который необходимо проанализировать. Однако эти методы нужно использовать с осторожностью, поскольку они негативно влияют на производительность сервера.

Пример сценария трассировки на стороне SQL Server

Ниже представлен пример сценария, создающего трассировку с помощью события “Showplan XML Statistics Profile” и отфильтрованную по имени базы данных.

<tt>USE master
GO
— Create a Queue
DECLARE @rc INT
DECLARE @TraceID INT
DECLARE @maxfilesize BIGINT
SET @maxfilesize = 5
— Please replace the text InsertFileNameHere, with an appropriate
— filename prefixed by a path, e.g., c:\MyFolder\MyTrace. The .trc extension
— will be appended to the filename automatically. If you are writing from
— remote server to local drive, please use UNC path and make sure server has
— write access to your network share
EXEC @rc = sp_trace_create @TraceID OUTPUT, 0, N’InsertFileNameHere’,
@maxfilesize, NULL
IF ( @rc != 0 )
GOTO error
— Client side File and Table cannot be scripted
— Set the events
DECLARE @on BIT
SET @on = 1
EXEC sp_trace_setevent @TraceID, 146, 12, @on
EXEC sp_trace_setevent @TraceID, 146, 35, @on
— Set the Filters
DECLARE @intfilter INT
DECLARE @bigintfilter BIGINT
EXEC sp_trace_setfilter @TraceID, 35, 0, 6, N’AdventureWorks2012’
— Set the trace status to start
EXEC sp_trace_setstatus @TraceID, 1
— display trace id for future references
SELECT TraceID = @TraceID
GOTO finish
error:
SELECT ErrorCode = @rc
finish:
— Stops Capturing Events
EXEC sp_trace_setstatus @TraceID, 0
GO
— Delete trace definition from Server
EXEC sp_trace_setstatus @TraceID, 2
GO
GO</tt>


1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

<tt>USE master

GO

— Create a Queue

DECLARE @rc INT

DECLARE @TraceID INT

DECLARE @maxfilesize BIGINT

SET @maxfilesize = 5

— Please replace the text InsertFileNameHere, with an appropriate

— filename prefixed by a path, e.g., c:\MyFolder\MyTrace. The .trc extension

— will be appended to the filename automatically. If you are writing from

— remote server to local drive, please use UNC path and make sure server has

— write access to your network share

EXEC @rc = sp_trace_create @TraceID OUTPUT, 0, N’InsertFileNameHere’,

    @maxfilesize, NULL

IF ( @rc != 0 )

    GOTO error

— Client side File and Table cannot be scripted

— Set the events

DECLARE @on BIT

SET @on = 1

EXEC sp_trace_setevent @TraceID, 146, 12, @on

EXEC sp_trace_setevent @TraceID, 146, 35, @on

— Set the Filters

DECLARE @intfilter INT

DECLARE @bigintfilter BIGINT

EXEC sp_trace_setfilter @TraceID, 35, 0, 6, N’AdventureWorks2012′

— Set the trace status to start

EXEC sp_trace_setstatus @TraceID, 1

— display trace id for future references

SELECT  TraceID = @TraceID

GOTO finish

error:

SELECT  ErrorCode = @rc

finish:

— Stops Capturing Events

EXEC sp_trace_setstatus @TraceID, 0

GO

— Delete trace definition from Server

EXEC sp_trace_setstatus @TraceID, 2

GO

GO</tt>

Пример сценария сеанса SQL Server Extended Events

Следующий сценарий создаст сессию расширенных событий для отслеживания событий «sqlserver.query_post_execution_showplan», с включением фильтрации по имени базы данных и с использованием кольцевого буфера в качестве цели.

<tt>USE master
GO
—Create Extended Events Session
CREATE EVENT SESSION [Capture_Query_Plan] ON SERVER
ADD EVENT sqlserver.query_post_execution_showplan(
WHERE ([database_name]=N’AdventureWorks2012′))
ADD TARGET package0.ring_buffer
WITH ( MAX_MEMORY = 4096 KB ,
EVENT_RETENTION_MODE = ALLOW_SINGLE_EVENT_LOSS ,
MAX_DISPATCH_LATENCY = 30 SECONDS ,
MAX_EVENT_SIZE = 0 KB ,
MEMORY_PARTITION_MODE = NONE ,
TRACK_CAUSALITY = OFF ,
STARTUP_STATE = OFF )
GO
—Start Extended Events Session
ALTER EVENT SESSION [Capture_Query_Plan] ON SERVER STATE = START
GO
—Stop Extended Events Session
ALTER EVENT SESSION [Capture_Query_Plan] ON SERVER STATE = STOP
GO
—Drop Extended Events Session
DROP EVENT SESSION [Capture_Query_Plan] ON SERVER
GO</tt>


1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

<tt>USE master

GO

—Create Extended Events Session

CREATE EVENT SESSION [Capture_Query_Plan] ON SERVER

ADD EVENT sqlserver.query_post_execution_showplan(

    WHERE ([database_name]=N’AdventureWorks2012′))

ADD TARGET package0.ring_buffer

WITH ( MAX_MEMORY = 4096 KB ,

        EVENT_RETENTION_MODE = ALLOW_SINGLE_EVENT_LOSS ,

        MAX_DISPATCH_LATENCY = 30 SECONDS ,

        MAX_EVENT_SIZE = 0 KB ,

        MEMORY_PARTITION_MODE = NONE ,

        TRACK_CAUSALITY = OFF ,

        STARTUP_STATE = OFF )

GO

—Start Extended Events Session

ALTER EVENT SESSION [Capture_Query_Plan] ON SERVER STATE = START

GO

—Stop Extended Events Session

ALTER EVENT SESSION [Capture_Query_Plan] ON SERVER STATE = STOP

GO

—Drop Extended Events Session

DROP  EVENT SESSION [Capture_Query_Plan] ON SERVER

GO</tt>

Примеры

Для демонстрации примеров в этой статье я использую базу данных AdventureWorks2012, которую вы можете бесплатно скачать с CodePlex по этой ссылке:

http://msftdbprodsamples.codeplex.com/releases/view/55330

Предположим, у нас есть представленный ниже запрос, давайте посмотрим, что мы можем сделать.

<tt>USE AdventureWorks2012
GO
SET STATISTICS XML ON
SELECT *
FROM Sales.SalesOrderHeader OH
INNER JOIN Sales.SalesOrderDetail OD
ON OD.SalesOrderID = OH.SalesOrderID
INNER JOIN Sales.Customer C
ON C.CustomerID = OH.CustomerID
INNER JOIN Production.Product P
ON P.ProductID = OD.ProductID
INNER JOIN Production.ProductSubcategory PS
ON pS.ProductSubcategoryID = P.ProductSubcategoryID
GO</tt>



<tt>USE AdventureWorks2012

GO

SET STATISTICS XML ON

SELECT  *

FROM    Sales.SalesOrderHeader OH

    INNER JOIN Sales.SalesOrderDetail OD

  ON OD.SalesOrderID = OH.SalesOrderID

    INNER JOIN Sales.Customer C

  ON C.CustomerID = OH.CustomerID

    INNER JOIN Production.Product P

  ON P.ProductID = OD.ProductID

    INNER JOIN Production.ProductSubcategory PS

  ON pS.ProductSubcategoryID = P.ProductSubcategoryID

GO</tt>

Расчёт предполагаемого процента завершения

Мы можем получить представление о предполагаемом проценте завершения нашего запроса, глядя на процент выполнения физических операторов в плане запроса. Но вы не найдете эту информацию в колонках DMVsys.dm_exec_query_profiles. Мы должны сделать небольшие математические вычисления с использованием значений в колонках estimate_row_count и row_count, предполагая, что estimate_row_count представляет собой 100 процентов задачи.

Здесь могут возникнуть некоторые проблемы; Надежность этого подхода определяется точностью оценки оптимизатором запросов количества строк данных, и это зависит от того, в каком состоянии во время исполнения запроса находится статистика. Вполне возможно, что используемая оптимизатором статистика окажется переоценённой или недооценённой относительно реальной кардинальности, т.ч. не стоит пугаться, если в результате процент исполнения превысит 100%.

Представленный ниже запрос показывает процент исполнения для каждого физического оператора в плане запроса, число используемых каждым оператором потоков, долю времени активности операторов и зависимых от них объектов, если это применимо.

<tt>SELECT session_id ,
node_id ,
physical_operator_name ,
SUM(row_count) row_count ,
SUM(estimate_row_count) AS estimate_row_count ,
IIF(COUNT(thread_id) = 0, 1, COUNT(thread_id)) [Threads] ,
CAST(SUM(row_count) * 100. / SUM(estimate_row_count) AS DECIMAL(30, 2)) [% Complete] ,
CONVERT(TIME, DATEADD(ms, MAX(elapsed_time_ms), 0)) [Operator time] ,
DB_NAME(database_id) + ‘.’ + OBJECT_SCHEMA_NAME(QP.object_id,
qp.database_id) + ‘.’
+ OBJECT_NAME(QP.object_id, qp.database_id) [Object Name]
FROM sys.dm_exec_query_profiles QP
GROUP BY session_id ,
node_id ,
physical_operator_name ,
qp.database_id ,
QP.OBJECT_ID ,
QP.index_id
ORDER BY session_id ,
node_id
GO</tt>


1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

<tt>SELECT  session_id ,

        node_id ,

        physical_operator_name ,

        SUM(row_count) row_count ,

        SUM(estimate_row_count) AS estimate_row_count ,

        IIF(COUNT(thread_id) = 0, 1, COUNT(thread_id)) [Threads] ,

        CAST(SUM(row_count) * 100. / SUM(estimate_row_count) AS DECIMAL(30, 2)) [% Complete] ,

        CONVERT(TIME, DATEADD(ms, MAX(elapsed_time_ms), 0)) [Operator time] ,

        DB_NAME(database_id) + ‘.’ + OBJECT_SCHEMA_NAME(QP.object_id,

                                                        qp.database_id) + ‘.’

        + OBJECT_NAME(QP.object_id, qp.database_id) [Object Name]

FROM    sys.dm_exec_query_profiles QP

GROUP BY session_id ,

        node_id ,

        physical_operator_name ,

        qp.database_id ,

        QP.OBJECT_ID ,

        QP.index_id

ORDER BY session_id ,

        node_id

GO</tt>

Следующий снимок экрана показывает результат исполнения этого запроса для анализа показанного ранее запроса, нуждающегося в профилировании.

Просмотр статуса, ассоциированного с операторами задачи

Можно соединить sys.dm_exec_query_profiles
с sys.dm_os_tasks
иsys.dm_os_waiting_tasks по колонке task_address Посмотрите на следующий запрос:

<tt>SELECT QP.session_id ,
QP.node_id ,
QP.physical_operator_name ,
DB_NAME(database_id) + ‘.’ + OBJECT_SCHEMA_NAME(QP.object_id,
qp.database_id) + ‘.’
+ OBJECT_NAME(QP.object_id, qp.database_id) [Object Name] ,
OT.task_state ,
MAX(WT.wait_duration_ms) [wait_duration_ms] ,
WT.wait_type
FROM sys.dm_exec_query_profiles QP
INNER JOIN sys.dm_os_tasks OT
ON OT.task_address = QP.task_address
LEFT JOIN sys.dm_os_waiting_tasks WT
ON WT.waiting_task_address = QP.task_address
GROUP BY QP.session_id ,
QP.node_id ,
QP.physical_operator_name ,
OT.task_state ,
QP.database_id ,
QP.object_id ,
WT.wait_type
GO</tt>


1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

<tt>SELECT  QP.session_id ,

        QP.node_id ,

        QP.physical_operator_name ,

        DB_NAME(database_id) + ‘.’ + OBJECT_SCHEMA_NAME(QP.object_id,

                                                        qp.database_id) + ‘.’

        + OBJECT_NAME(QP.object_id, qp.database_id) [Object Name] ,

        OT.task_state ,

        MAX(WT.wait_duration_ms) [wait_duration_ms] ,

        WT.wait_type

FROM    sys.dm_exec_query_profiles QP

        INNER JOIN sys.dm_os_tasks OT

   ON OT.task_address = QP.task_address

        LEFT  JOIN sys.dm_os_waiting_tasks WT

   ON WT.waiting_task_address = QP.task_address

GROUP BY QP.session_id ,

        QP.node_id ,

        QP.physical_operator_name ,

        OT.task_state ,

        QP.database_id ,

        QP.object_id ,

        WT.wait_type

GO</tt>

Как можно видеть на скриншоте ниже, для анализируемого в предыдущем примере запроса мы располагаем информацией о состоянии

задачи для каждого физического оператора, его тип ожидания и о продолжительности исполнения, если это применимо.

Просмотр статуса, ассоциированного с операторами задачи

Можно соединить sys.dm_exec_query_profiles с sys.dm_os_tasks и sys.dm_os_waiting_tasks
по колонке task_address Посмотрите на следующий запрос:

<tt>SELECT QP.session_id ,
QP.node_id ,
QP.physical_operator_name ,
DB_NAME(database_id) + ‘.’ + OBJECT_SCHEMA_NAME(QP.object_id,
qp.database_id) + ‘.’
+ OBJECT_NAME(QP.object_id, qp.database_id) [Object Name] ,
OT.task_state ,
MAX(WT.wait_duration_ms) [wait_duration_ms] ,
WT.wait_type
FROM sys.dm_exec_query_profiles QP
INNER JOIN sys.dm_os_tasks OT
ON OT.task_address = QP.task_address
LEFT JOIN sys.dm_os_waiting_tasks WT
ON WT.waiting_task_address = QP.task_address
GROUP BY QP.session_id ,
QP.node_id ,
QP.physical_operator_name ,
OT.task_state ,
QP.database_id ,
QP.object_id ,
WT.wait_type
GO</tt>


1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

<tt>SELECT  QP.session_id ,

        QP.node_id ,

        QP.physical_operator_name ,

        DB_NAME(database_id) + ‘.’ + OBJECT_SCHEMA_NAME(QP.object_id,

                                                        qp.database_id) + ‘.’

        + OBJECT_NAME(QP.object_id, qp.database_id) [Object Name] ,

        OT.task_state ,

        MAX(WT.wait_duration_ms) [wait_duration_ms] ,

        WT.wait_type

FROM    sys.dm_exec_query_profiles QP

        INNER JOIN sys.dm_os_tasks OT

   ON OT.task_address = QP.task_address

        LEFT  JOIN sys.dm_os_waiting_tasks WT

   ON WT.waiting_task_address = QP.task_address

GROUP BY QP.session_id ,

        QP.node_id ,

        QP.physical_operator_name ,

        OT.task_state ,

        QP.database_id ,

        QP.object_id ,

        WT.wait_type

GO</tt>

Как можно видеть на скриншоте ниже, для анализируемого в предыдущем примере запроса мы располагаем информацией о состоянии задачи для каждого физического оператора, его тип ожидания и о продолжительности исполнения, если это применимо.

Facebook

Twitter

Вконтакте

Google+

Как сделать сложные запросы SQL проще для написания? [закрыто]

Я основываю большую часть этого на попытках получить «правильный» ответ, чтобы вы могли обнаружить, что есть некоторые проблемы с производительностью. Нет смысла ускорять неправильный запрос.

Поймите отношения таблицы — большинство будет один ко многим. Знать таблицу «многие». Определите поля, необходимые для ваших объединений.

Подумайте о сценариях ЛЕВОГО присоединения — выберите всех сотрудников и их зарплату с прошлого месяца. Что если они не получили зарплату в прошлом месяце?

Знайте набор результатов: 1) В электронной таблице вручную введите хотя бы одну правильную запись для вашего запроса. 2) Напишите запрос в достаточно простой форме, чтобы определить, сколько записей должно быть возвращено. Используйте оба из них, чтобы проверить ваш запрос, чтобы убедиться, что присоединение к новой таблице не изменит результат.

Разбейте ваш запрос на управляемые части — вам не нужно писать все сразу. Сложные запросы иногда могут быть просто набором простых запросов.

Остерегайтесь смешанных уровней агрегации : если вам нужно поместить ежемесячные, квартальные и текущие значения в один и тот же набор результатов, вам нужно будет рассчитать их отдельно в запросах, сгруппированных по разным значениям.

Знайте, когда объединяться Иногда легче разделить подгруппы на свои собственные операторы выбора. Если у вас есть таблица, смешанная с менеджерами и другими сотрудниками, и в каждом столбце вы должны делать операторы Case, основанные на членстве в одной из этих групп, может быть проще написать запрос Manager и объединить его с запросом Employee. Каждый из них будет содержать свою собственную логику. Необходимость включать элементы из разных таблиц в разные строки — очевидное применение.

Сложные / вложенные формулы — Старайтесь последовательно делать отступы и не бойтесь использовать несколько строк. «Дело, когда дело, когда дело, когда» сводит вас с ума. Потратьте время, чтобы обдумать это. Сохраните сложные кальки для последнего. Получите правильные записи, выбранные в первую очередь. Затем вы атакуете сложные формулы, зная, что работаете с правильными значениями. Просмотр значений, используемых в формулах, поможет вам определить области, в которых необходимо учитывать значения NULL, и где обрабатывать ошибку деления на ноль.

Тестируйте часто, когда вы добавляете новые таблицы, чтобы убедиться, что вы все еще получаете желаемый набор результатов и знаете, какое соединение или предложение является виновником.

Учебное пособие и примеры предложения

SQL WHERE

Используйте предложение SQL WHERE , чтобы отфильтровать строки, возвращенные вашим оператором SELECT. Предложение where проверяет каждую строку на соответствие одному или нескольким условиям. Когда условия возвращают ИСТИНА, строка включается в результат.

SQL Where Пункт

Вот пример получения всех людей по имени Терри.

ВЫБЕРИТЕ имя, фамилию
ОТ Person.Person
ГДЕ FirstName = «Терри»

 / * Ответ * /
ВЫБЕРИТЕ имя, фамилию
ОТ человека.Человек
ГДЕ FirstName = 'Терри' 

Знак равенства (=) вызывается с помощью оператора сравнения. Как упоминалось выше, если сравнение истинно, в результат включается строка.

Мы также можем использовать оператор сравнения «не равно» (<>), чтобы найти всех людей, чье имя не Терри. Можете ли вы написать запрос, чтобы найти всех, кого зовут не Терри?

ВЫБЕРИТЕ имя, фамилию
ОТ Person.Person
WHERE FirstName = ‘Terry’ — Измените эту строку

 / * Ответ * /
ВЫБЕРИТЕ имя, фамилию
ОТ человека.Человек
ГДЕ Имя <> 'Терри' 

SQL ГДЕ и ВНУТРИ

Вот еще один пример использования оператора IN. Обратите внимание, что результат включает всех людей, чье имя — Терри или Терри.

ВЫБЕРИТЕ имя, фамилию
ОТ Person.Person
ГДЕ FirstName IN (‘Терри’, ‘Терри’)

 / * Ответ * /
ВЫБЕРИТЕ имя, фамилию
ОТ Person.Person
ГДЕ FirstName IN ('Терри', 'Терри')
 

Почему бы вам не попробовать сейчас? Попробуйте написать запрос, чтобы выбрать всех людей, имя которых Том, Томас или Томи.Отсортируйте результат по имени и фамилии.

— Запишите свой ответ здесь!

 / * Ответ * /
ВЫБЕРИТЕ имя, фамилию
ОТ Person.Person
ГДЕ FirstName IN («Том», «Томас», «Томми»)
ЗАКАЗАТЬ ПО Имя, Фамилия 

Вы также можете использовать NOT IN в предложении SQL WHERE. Это противоположно IN. Если мы хотим найти каждого человека, которого зовут не Терри или Терри, мы можем написать наш SQL WHERE примерно так:

ВЫБЕРИТЕ имя, фамилию
ОТ человека.Человек
ГДЕ FirstName NOT IN (‘Терри’, ‘Терри’)

 / * Ответ * /
ВЫБЕРИТЕ имя, фамилию
ОТ Person.Person
ГДЕ FirstName НЕ ВХОДИТ ('Терри', 'Терри')
 

В этом случае возвращается ИСТИНА, если имя не Терри или Терри. Конечным результатом является запрос, возвращающий все строки, не включая Терри или Терри.

SQL ГДЕ и МЕЖДУ

Вы также можете использовать оператор BETWEEN в предложении SQL WHERE для сравнения значений в пределах диапазона.В этом примере мы ищем людей с идентификаторами от 1000 до 1025:

.

ВЫБЕРИТЕ BusinessEntityID, FirstName, LastName
ОТ Person.Person
ГДЕ BusinessEntityID МЕЖДУ 1000 и 1025

 / * Ответ * /
ВЫБЕРИТЕ BusinessEntityID, FirstName, LastName
ОТ Person.Person
ГДЕ BusinessEntityID МЕЖДУ 1000 и 1025 

Дополнительные ресурсы

Если вы хотите узнать больше об использовании предложения WHERE, я бы порекомендовал следующие ресурсы:

Предложение Where в запросах Microsoft Access | Решения для баз данных для Microsoft Access

Использование предложения Where в Microsoft Access:

Чтобы писать эффективные запросы Microsoft Access, вам понадобится
для освоения предложения SQL WHERE .Проще говоря, ГДЕ
предложение позволяет ограничить результаты вашего запроса на основе условий
что вы применяете.

На протяжении всего руководства мы будем обращаться к следующей таблице СОТРУДНИКИ.

ID Последняя Имя Отдел Заработная плата
01 Смит Джанет 10 20000
02 Уолтерс Эд 10 30000
03 Макги Кейт 20 28000
04 Разведение Алиса 30 29000
05 Джонс Бренда 30 32000

Во всех примерах мы будем работать в представлении Microsoft Access SQL.Этот
view позволяет вам вводить ваш SQL без использования QBE (Запрос по
Пример) Просмотр дизайна. Когда вы ввели запрос, вы можете его запустить
щелкнув красный восклицательный знак на панели инструментов (или щелкнув «Запрос»
и «Выполнить» из меню).

Для доступа к представлению SQL:

  1. Щелкните «Запрос» и «Создать».
  2. Когда откроется окно выбора таблицы, выберите таблицу, щелкнув по
    его и нажмите «Добавить».
  3. Щелкните «Закрыть».
  4. В верхнем левом углу окна (под «Файл»),
    щелкните маленькую стрелку и выберите «Просмотр SQL».
  5. Откроется окно, в котором вы будете вводить свои запросы.

Анатомия оператора SQL

SQL, язык структурированных запросов — это язык, который вы используете для написания
запросы в большинстве баз данных, включая Microsoft Access.Большинство операторов SQL
состоит из трех основных частей: предложений SELECT, FROM и WHERE.

Часть SELECT оператора SQL перечисляет, какие поля вы хотите
отображается в результатах. Во многих случаях вы будете использовать звездочку (*)
чтобы обозначить, что вы хотите, чтобы отображались все поля. В качестве альтернативы вы можете перечислить
каждое поле в том порядке, в котором вы хотите, чтобы они отображались.

Предложение FROM перечисляет таблицу или таблицы, из которых вы будете извлекать
данные.Предложение WHERE позволит вам ограничить результаты на основе
особые условия.

Если исключить предложение WHERE из нашего оператора, мы автоматически
выберите все доступные записи. Это можно сделать из таблицы EMPLOYEES
введя:

 Выбрать *
от СОТРУДНИКОВ 

В этом запросе будут перечислены все записи в таблице, потому что мы сделали
не указывать никаких условий на то, что мы хотели вернуть.Однако вы
вероятно, предпочел бы выбрать только часть записей, особенно
если таблица содержит много данных. Предложение WHERE позволит вам
для этого.

Пример 1. Выберите всех сотрудников из отдела 10 .

Введите в представление SQL следующее:

 Выбрать *
от СОТРУДНИКОВ
где отдел = "10" 

Будут получены только две записи, так как только две соответствуют
условия, установленные в предложении WHERE.

ID Последняя Имя Отдел Заработная плата
01 Смит Джанет 10 20000
02 Уолтерс Эд 10 30000

Пример 2: Использование нескольких условий

В запросе можно использовать несколько критериев с помощью оператора «И».
и логические операторы «ИЛИ».Это позволяет вам логически
объедините условия для дальнейшего ограничения или укажите строки, которые вы хотите вернуть.

Например, вы можете выбрать всех сотрудников, которые находятся в отделе
10 и у которых зарплата более 25000.

В представлении SQL следующий запрос выполнит это:

 Выбрать *
от EMLOYEES
где отдел = «10»
и зарплата> 25000 

В этом случае вы увидите только возвращенного Эда Уолтерса, так как он
только тот, кто сейчас соответствует нашим критериям отбора:

ID Последняя Имя Отдел Заработная плата
02 Уолтерс Эд 10 30000

Пример 3: Использование ИЛИ для соединения нескольких условий

Вы также можете объединить критерии с помощью оператора «ИЛИ».Для достижения
это, сделайте следующее:

 Выбрать *
от EMLOYEES
где отдел = «10»
или зарплата> 25000 

В этом случае вы увидите всех пяти сотрудников, потому что каждый из них удовлетворяет
хотя бы одно условие.

ID Последняя Имя Отдел Заработная плата
01 Смит Джанет 10 20000
02 Уолтерс Эд 10 30000
03 Макги Кейт 20 28000
04 Разведение Алиса 30 29000
05 Джонс Бренда 30 32000

При использовании «ИЛИ» необходимо выполнить только одно условие.
для выбора записи.При использовании «И»
для выбора записи должны быть выполнены все условия.

Пример 5: Использование подстановочных знаков

Иногда вам нужно использовать подстановочные знаки для приближения данных. За
Например, вы можете не знать правописание, а использование подстановочных знаков может
помочь вам найти то, что вы ищете.

Например, предположим, вы не уверены, что фамилия Алисы — Бридлинг.
или Breedlove.Вы все еще можете найти ее в базе данных, используя
следующий запрос:

 Выбрать *
от EMLOYEES
где Последний лайк "Бридл *" 

Этот запрос вернет любого сотрудника, чья фамилия начинается с «Бридл».
Итак, Алиса будет выбрана.

ID Последняя Имя Отдел Заработная плата
04 Разведение Алиса 30 29000

После освоения основного синтаксиса операторов SQL, включая
различные варианты использования предложения where, вы можете более полно воспользоваться
возможностей доступа.

SQL — Предложение WHERE | Изучите SQL Online

Пред. След.

SQL — Предложение WHERE используется с операторами / запросами SELECT, UPDATE и DELETE для выбора, обновления и удаления только определенных записей из таблицы, которые соответствуют условию, указанному в предложении WHERE. Т.е. Он фильтрует записи из таблицы в соответствии с условием where. Синтаксис для предложения SQL WHERE приведен ниже.

Синтаксис SQL для SQL — Предложение WHERE:

Синтаксис для предложения SQL WHERE ВЫБРАТЬ имя_столбца1, имя_столбца2 и т. Д.
FROM имя_таблицы
ГДЕ [условие];

Где [условие] должно быть в следующем формате.

[имя_столбца] [Оператор] [Значение];

Где,
[имя_столбца] — любое из имен столбцов в таблице.
[Оператор] — любое из следующих значений (>, <, =,> =, <=, NOT, LIKE и т. Д.)
[Значение] — значение, определяемое пользователем.

Пример использования предложения SQL WHERE в запросах SELECT:

Пожалуйста, обратите внимание на следующую таблицу с несколькими записями, приведенными ниже.

Имя таблицы (например): студент
Имена столбцов в этой таблице: Student_ID, Student_name, City и Age
Доступные записи: 4 строки

Пример 1: выберите SQL-запрос с предложением WHERE:

SQL-запрос:

ВЫБЕРИТЕ Student_ID, Student_name, City, Age from student
WHERE City = «Pune»;

Вывод запроса SQL:

Пример 2: выберите SQL-запрос с предложением WHERE:

SQL-запрос:

SELECT Student_ID, Student_name, City, Age from student
WHERE Age = 26;

Вывод запроса SQL:

Обратите внимание, что в двух приведенных выше запросах select выбирались только определенные записи, которые были сопоставлены с условиями WHERE.Другие записи игнорировались запросами SELECT.

Пред. След.

Нравится? Пожалуйста, поделитесь словом!

Основное руководство по фильтрации данных

Резюме : в этом руководстве вы узнаете, как использовать предложение Oracle WHERE , чтобы указать условие для фильтрации строк, возвращаемых запросом.

Введение в Oracle

Предложение WHERE

Предложение WHERE определяет условие поиска для строк, возвращаемых оператором SELECT .Ниже показан синтаксис предложения WHERE :

 

SELECT select_list ИЗ table_name КУДА search_condition СОРТИРОВАТЬ ПО sort_expression;

Предложение WHERE появляется после предложения FROM , но перед предложением ORDER BY . После ключевого слова WHERE следует search_condition , которое определяет условие, которому должны удовлетворять возвращаемые строки.

Помимо оператора SELECT , вы можете использовать предложение WHERE в операторе DELETE или UPDATE , чтобы указать, какие строки следует обновить или удалить.

Oracle

WHERE examples

См. Следующую таблицу products в образце базы данных:

A) Выбор строк с помощью простого оператора равенства

В следующем примере возвращаются только продукты с именами Kingston :

 

ВЫБРАТЬ наименование товара, описание, список цен, category_id ИЗ товары КУДА product_name = 'Кингстон';

Результат показан на следующем рисунке:

В этом примере Oracle оценивает предложения в следующем порядке: FROM WHERE и SELECT

  1. Сначала в предложении FROM указана таблица для запрос данных.
  2. Во-вторых, предложение WHERE фильтрует строки на основе условия, например, product_name = 'Kingston' ).
  3. В-третьих, в предложении SELECT выбираются столбцы, которые должны быть возвращены.

B) Выберите строки с помощью оператора сравнения

Помимо оператора равенства, Oracle предоставляет вам множество других операторов сравнения, показанных в следующей таблице:

Оператор
Описание
= Равенство
! =, <> Неравенство
> Больше
< Меньше
> = Больше или равно
<= Меньше или равно
IN Равно любому значению в списке значений
ЛЮБОЙ / НЕКОТОРЫЙ / ВСЕ Сравните значение со списком или подзапросом.Ему должен предшествовать другой оператор, например =,>, <.
НЕ ВХОДИТ Не равно какому-либо значению в списке значений
[НЕ] МЕЖДУ n и m Эквивалентно [Not]> = n и <= y .
[НЕ] СУЩЕСТВУЕТ Вернуть истину, если подзапрос возвращает хотя бы одну строку
IS [НЕ] NULL NULL test

Например, чтобы получить продукты, прайс-лист которых превышает 500 , вы используете следующий оператор:

 

SELECT наименование товара, список цен ИЗ товары КУДА list_price> 500;

C) Выберите строки, которые соответствуют некоторым условиям

Для объединения условий вы можете использовать логические операторы AND , OR и NOT .

Например, чтобы получить все материнские платы, которые принадлежат к категории с идентификатором 1 и имеют прейскурантные цены выше 500, вы используете следующий оператор:

 

SELECT наименование товара, список цен ИЗ товары КУДА list_price> 500 И category_id = 4;

Набор результатов включает только материнские платы, прейскурантные цены которых превышают 500.

D) Выбор строк, которые имеют значение между двумя значениями

Чтобы найти строки, которые имеют значение между двумя значениями, вы используете BETWEEN в предложении WHERE .

Например, чтобы получить продукты, прейскурантные цены которых составляют от 650 до 680, вы используете следующую инструкцию:

 

SELECT наименование товара, список цен ИЗ товары КУДА list_price МЕЖДУ 650 И 680 СОРТИРОВАТЬ ПО список цен;

Следующий рисунок иллюстрирует набор результатов:

Обратите внимание, что следующие выражения эквивалентны:

 

list_price МЕЖДУ 650 И 680 list_price> = 650 AND list_price <= 680

E) Выбор строк, которые находятся в списке значений

Для запроса строк, которые находятся в списке значений, вы используете оператор IN следующим образом:

 

ВЫБРАТЬ наименование товара, category_id ИЗ товары КУДА category_id IN (1, 4) СОРТИРОВАТЬ ПО наименование товара;

Результат иллюстрирует следующее:

Выражение:

 

category_id IN (1, 4)

совпадает с:

 

category_id = 1 OR category_id = 4

F) Выбор строк, которые содержат значение как часть строки

Следующий оператор извлекает продукт, имя которого начинается с Asus :

 

SELECT наименование товара, список цен ИЗ товары КУДА product_name КАК "Asus%" СОРТИРОВАТЬ ПО список цен;

В этом примере мы использовали оператор LIKE для сопоставления строк на основе указанного шаблона.

В этом руководстве вы узнали, как использовать предложение Oracle WHERE , чтобы указать условие поиска для строк, возвращаемых запросом.

  • Было ли это руководство полезным?
  • Да Нет

Порядок выполнения SQL-запроса

Блог

SQL - один из самых мощных инструментов аналитика. В SQL Superstar мы даем вам практические советы, которые помогут вам максимально эффективно использовать этот универсальный язык и создавать красивые и эффективные запросы.

Создание заказа

Шаги, которые вы предпринимаете для достижения цели, имеют значение! Когда вы выпекаете торт, вы должны предварительно разогреть его, смазать сковороду и перемешать ингредиенты в правильном порядке, иначе вместо вкусного угощения у вас получится беспорядок. Выбор правильного порядка операций SQL также важен, если вы хотите выполнять эффективные и действенные запросы. Эта статья познакомит вас с некоторыми передовыми практиками, которые помогут вам начать оптимизацию порядка запросов SQL.

Определение порядка выполнения SQL

Порядок выполнения SQL определяет порядок, в котором оцениваются условия запроса. Некоторые из наиболее распространенных проблем с запросами, с которыми сталкиваются люди, можно легко избежать, если лучше понять порядок выполнения SQL, который иногда называют порядком операций SQL. Понимание порядка запросов SQL может помочь вам диагностировать, почему запрос не выполняется, и даже чаще поможет вам оптимизировать запросы, чтобы они выполнялись быстрее.

В современном мире планировщики SQL-запросов могут делать всевозможные трюки, чтобы запросы выполнялись более эффективно, но они всегда должны получать тот же окончательный ответ, что и запрос, который выполняется в стандартном порядке выполнения SQL.Это заказ:

ИЗ пункта

Предложение from

SQL выбирает и объединяет ваши таблицы и является первой выполненной частью запроса. Это означает, что в запросах с объединениями в первую очередь выполняется объединение.

Рекомендуется ограничивать или предварительно агрегировать таблицы перед потенциально большими объединениями, которые в противном случае могут потребовать очень много памяти. Многие современные планировщики SQL используют логику и различные типы объединений для оптимизации под разные запросы, которые могут быть полезны, но на них нельзя полагаться.

В примере, как показано ниже, планировщик SQL может знать, что нужно предварительно фильтровать эхо-запросы. Это технически нарушает правильный порядок запросов SQL, но вернет правильный результат.

  выбрать
 считать(*)
из
 пинги
присоединиться
 подписки
на
 pings.cookie = signups.cookie
куда
 pings.url ilike '% / blog%'  

Однако, если вы собираетесь использовать столбцы таким образом, чтобы предотвратить предварительную фильтрацию, базе данных придется отсортировать и объединить обе полные таблицы. Например, для следующего запроса требуется столбец из каждой таблицы, и он будет принудительно объединен до того, как произойдет какая-либо фильтрация.

  - || используется для конкатенации
Выбрать
 считать(*)
из
 first_names
присоединиться к last_names
 на first_names.id = last_names.id
куда
 first_names.name || last_names.name ilike '% a%'  

Чтобы ускорить запрос, вы можете предварительно отфильтровать имена с буквой «a» в них:

  с limited_first_names как (
 Выбрать
   *
 из
   first_names
 куда
   назовите ilike '% a%'
)
, limited_last_names как (
  Выбрать
    *
  из
    фамилии
  куда
     назовите ilike '% a%'
)
Выбрать
 считать(*)
из
 limited_first_names
присоединиться
 limited_last_names
на
 limited_last_names.id = limited_first_names.id  

Чтобы узнать больше, вы также можете прочитать о том, как мы ускорили наши собственные запросы в 50 раз с помощью предварительной агрегации.

ГДЕ Пункт

Предложение where используется для ограничения теперь объединяемых данных значениями в столбцах вашей таблицы. Это можно использовать с любым типом данных, включая числа, строки или даты.

 , где nmbr> 5;
где strng = 'Скайуокер';
где dte = '2017-01-01';  

Одна из частых ошибок в SQL - это попытка использовать оператор where для фильтрации агрегатов, что нарушает порядок выполнения правил SQL.Это связано с тем, что при оценке оператора where оператор «группировать по» еще не был выполнен и агрегированные значения неизвестны. Таким образом, следующий запрос не будет выполнен:

  выбрать
 страна
, сумма (площадь)
из
 страны
куда
 сумма (площадь)> 1000
группа по
 1  

Но это может быть решено с помощью предложения о наличии, описанного ниже.

GROUP BY Пункт

Group by сворачивает поля набора результатов в их отдельные значения. Это предложение используется с агрегатами, такими как sum () или count (), для отображения одного значения на сгруппированное поле или комбинацию полей.

При использовании группировки по: Группировать по X означает поместить всех с одинаковым значением X в одну строку. Сгруппируйте по X, Y поместите все те, у которых одинаковые значения для X и Y, в одну строку.

Предложение group by заслуживает отдельного поста по многим причинам, и вы можете найти гораздо больше информации о «group by» в других сообщениях нашего блога или в нашем техническом документе о советах по порядку запросов SQL и множестве других уловок. и передовой опыт:

Крис Майер - менеджер по аналитическим разработкам в Sisense. Он имеет 8-летний опыт работы в области данных и аналитики в Ernst & Young и Soldsie.Он увлечен созданием современных стеков данных, которые открывают трансформационные идеи для бизнеса.

Язык структурированных запросов (SQL): Справочник

Язык структурированных запросов (SQL): Справочник

Следующие разделы представляют собой краткое введение в SQL. Они дают вам представление о силе запросов и не предназначены для исчерпывающей справки.

Используйте оператор SELECT

Основным оператором SQL в JMP является оператор SELECT.Он сообщает базе данных, какие строки следует извлечь из источника данных. Когда вы завершили процесс в Записать операторы SQL для запроса базы данных с помощью образца таблицы данных Solubility.jmp, вы фактически отправили следующий оператор SQL в свой источник данных:

 ВЫБРАТЬ * ИЗ "Растворимости" 

Оператор * - это сокращение от «всех столбцов». Итак, этот оператор отправляет запрос в базу данных для возврата всех столбцов из указанной таблицы данных.

Вместо того, чтобы возвращать все строки, вы можете заменить * конкретными именами столбцов из таблицы данных.В случае примера таблицы данных о растворимости вы можете выбрать столбцы ETHER, OCTANOL и CHLOROFORM, только отправив это заявление:

 ВЫБЕРИТЕ ЭФИР, ОКТАНОЛ, ХЛОРОФОРМ ИЗ "Растворимости" 

Примечание: JMP не требует, чтобы вы заканчивали операторы SQL точкой с запятой.

JMP предоставляет графический способ построения простых операторов SELECT без ввода фактического SQL. Чтобы выбрать определенные столбцы из источника данных, выделите их в списке столбцов.

Для выделения нескольких строк

• Удерживая нажатой клавишу "Shift", выберите диапазон имен столбцов

• Щелкните, удерживая нажатой клавишу Ctrl (Windows) или Command (macOS), чтобы выбрать имена отдельных столбцов.

Обратите внимание, что оператор SQL изменяется соответствующим образом в зависимости от вашего выбора.

Иногда вас интересует выборка только уникальных записей из источника данных. То есть вы хотите удалить повторяющиеся записи. Чтобы включить это, используйте ключевое слово DISTINCT.

 ВЫБЕРИТЕ ОТЛИЧИТЕЛЬНЫЙ ЭФИР, ОКТАНОЛ, ХЛОРОФОРМ ИЗ "Растворимости" 
Сортировать результаты

Результаты можно отсортировать по одному или нескольким полям базы данных. Укажите переменные для сортировки с помощью команды ORDER BY.

 ВЫБРАТЬ * ИЗ "Растворимость" ЗАКАЗАТЬ ПО ЭТИКЕТКАМ 

выбирает все поля, а итоговая таблица данных сортируется по переменной LABELS. Если вы хотите указать дополнительные переменные для сортировки, добавьте их в список, разделенный запятыми.

 ВЫБРАТЬ * ИЗ "Растворимости" ЗАКАЗАТЬ ПО ЯРЛЫКАМ, ЭФИР, ОКТАНОЛ 
Используйте оператор WHERE

С помощью оператора WHERE вы можете выбирать определенные строки таблицы данных в зависимости от условий. Например, вы можете выбрать все строки, в которых столбец ETHER имеет значения больше 1.

 ВЫБРАТЬ * ИЗ "Растворимости" ГДЕ ЭФИР> 1 

Оператор WHERE помещается после оператора FROM и может использовать любой из следующих логических операторов.

Таблица 3.4 ГДЕ Операторы

Оператор

Значение

=

равно

! = Или <>

Не равно

>

Больше

<

Менее

> =

Больше или равно

<=

Меньше или равно

НЕ

Логическое НЕ

И

логическое И

ИЛИ

Логическое ИЛИ

При оценке условий сначала обрабатываются операторы НЕ для всего оператора, затем операторы И, а затем операторы ИЛИ.Следовательно,

 ВЫБЕРИТЕ * ИЗ «Растворимости» ГДЕ ЭФИР> -2 ИЛИ ОКТАНОЛ <1 И ХЛОРОФОРМ> 0 

эквивалентно

 ВЫБЕРИТЕ * ИЗ "Растворимости", ГДЕ ЭФИР> -2 ИЛИ (ОКТАНОЛ <1 И ХЛОРОФОРМ> 0) 
Используйте операторы IN и BETWEEN

Чтобы указать диапазон значений для выборки, используйте операторы IN и BETWEEN вместе с WHERE. Операторы IN определяют список значений, а BETWEEN позволяют указать диапазон значений.Например,

 ВЫБЕРИТЕ * ИЗ «Растворимости», ГДЕ МАРКИРОВКИ («Метанол», «Этанол», «Пропанол») 

выбирает все строки, которые имеют значения столбца МЕТКИ, метанол, этанол или пропанол.

 ВЫБЕРИТЕ * ИЗ "Растворимости", ГДЕ ЭФИР МЕЖДУ 0 И 2 

выбирает все строки со значениями ETHER от 0 до 2.

Используйте оператор LIKE

С помощью оператора LIKE вы можете выбрать значения, похожие на заданную строку.Используйте% для представления строки символов, которая может принимать любое значение. Например, вы можете выбрать химические вещества из данных о растворимости, которые являются спиртами, то есть имеют окончание OL. Следующий оператор SQL выполняет эту задачу.

 ВЫБЕРИТЕ * ИЗ "Растворимости", ГДЕ ЯВЛЯЕТСЯ "% OL" 

Оператор% можно разместить в любом месте оператора LIKE. В следующем примере извлекаются все строки с метками, начинающимися с M и заканчивающимися OL:

 ВЫБЕРИТЕ * ИЗ «РАСТВОРИМОСТИ», ГДЕ ЯВЛЯЕТСЯ «M% OL» 
Использовать агрегатные функции

Агрегатные функции используются для получения сводных данных, а не самих данных.Используйте любую из следующих агрегатных функций в инструкции SELECT.

Таблица 3.5. Функции оператора SELECT

Функция

Значение

СУММ ()

Сумма столбца

СРЕДНЕЕ ()

Среднее значение столбца

МАКС ()

Максимум столбца

МИН ()

Минимум столбца

СЧЁТ ()

Количество строк в столбце

Некоторые примеры включают:

• Следующий оператор запрашивает сумму столбцов ETHER и OCTANOL:

 ВЫБЕРИТЕ СУММУ (ЭФИР), СУММУ (ОКТАНОЛ) ИЗ "Растворимости" 

• Этот оператор возвращает количество строк, в которых значения ETHER больше единицы:

 ВЫБЕРИТЕ КОЛИЧЕСТВО (*) ОТ "Растворимости", ГДЕ ЭФИР> 1 

• Следующий оператор позволяет узнать среднее значение OCTANOL для данных, которые относятся к спиртам:

 ВЫБЕРИТЕ СРЕДНЕЕ (ОКТАНОЛ) ИЗ «РАСТВОРИМОСТИ», ГДЕ ЯВЛЯЕТСЯ «% OL» 

Примечание. При использовании агрегатных функций имена столбцов в результирующей таблице данных JMP - Expr1000, Expr1001 и т. Д.Возможно, вы захотите переименовать их после завершения выборки.

Команды GROUP BY и HAVING

Команды GROUP BY и HAVING особенно полезны с агрегатными функциями. Они позволяют выполнять агрегатную функцию несколько раз в зависимости от значения поля в наборе данных.

Например, вы можете захотеть подсчитать количество записей в таблице данных, у которых ETHER = 0, ETHER = 1 и так далее, для каждого значения ETHER.

• SELECT COUNT (ETHER) FROM "Solubility" GROUP BY (ETHER) возвращает один столбец данных, каждая запись которого соответствует одному уровню ETHER.

• SELECT COUNT (ETHER) FROM "Solubility" WHERE OCTANOL> 0 GROUP BY (ETHER) делает то же самое, что и приведенный выше оператор, но только для строк, где OCTANOL> 0.

При использовании GROUP BY с агрегатной функцией столбца включите сам столбец в оператор SELECT. Например,

 ВЫБЕРИТЕ ЭФИР, КОЛИЧЕСТВО (ЭФИР) ИЗ ГРУППЫ «Растворимость» (ЭФИР) 

возвращает столбец, содержащий уровни ETHER в дополнение к счетчикам.

Использовать подзапросы

Агрегатные функции также полезны для вычисления значений, используемых в операторе WHERE. Например, вы можете захотеть получить все значения, которые имеют значения ETHER выше среднего. Другими словами, вы хотите найти среднее значение ETHER, а затем выбрать только те записи, которые имеют значения больше этого среднего. Помните, что SELECT AVG (ETHER) FROM "Solubility" выбирает среднее значение, которое вас интересует. Итак, соответствующая команда SQL использует этот оператор в условном выражении WHERE:

 ВЫБРАТЬ * ИЗ "Растворимости" ГДЕ ЭФИР> (ВЫБРАТЬ СРЕДНЕЕ (ЭФИР) ИЗ "Растворимости") 
Сохранение и загрузка SQL-запросов

После построения запроса вы, возможно, захотите повторить запрос позже.Вам не нужно вводить запрос каждый раз, когда вы хотите его использовать. Вместо этого вы можете экспортировать запрос во внешний файл. Для этого нажмите кнопку «Экспорт SQL» в окне, показанном на рисунке 3.67. Откроется окно, в котором можно сохранить запрос SQL в виде текстового файла.

Чтобы загрузить сохраненный запрос, нажмите кнопку «Импорт SQL» в окне, показанном на рисунке 3.67. Откроется окно, в котором можно перейти к сохраненному запросу. Когда вы открываете запрос, он загружается в окно.

Используйте редактор предложения WHERE

JMP помогает создавать предложения WHERE для запросов SQL во время импорта ODBC. Он предоставляет редактор предложений WHERE, который помогает создавать базовые выражения с использованием общих функций SQL, позволяя выполнять функции, специфичные для поставщика. Например, вам не нужно знать, использует ли SQL ‘=’ или ‘==’ для сравнения, или avg () или average () для усреднения.

Кроме того, строковые литералы следует заключать в одинарные кавычки («строка»), а не в двойные кавычки («строка»).

Чтобы открыть редактор предложения WHERE

1. Подключитесь к базе данных, выполнив действия, описанные в разделе «Подключение к базе данных».

2. В окне "Открыть таблицу базы данных" нажмите кнопку "Дополнительно".

3. Щелкните кнопку Где.

ИСПОЛЬЗУЙТЕ редактор предложений WHERE, чтобы добавить с рабочей панели любое из следующего: выражения, функции и термины. Они применяются к выделенному синему прямоугольнику.

1.Щелкните Обозреватель имен таблиц, чтобы выбрать таблицу. Столбцы в этой таблице появятся в списке.

2. Щелкните Браузер имен поставщиков SQL, чтобы выбрать тип SQL, который вы хотите использовать: GenericSQL, Access, DB2, MySQL, Oracle, SQL Server или все вышеперечисленное. Выполните действие, щелкнув функцию или оператор в списке и выбрав оператор из появившегося списка.

Примечание. Следующие типы данных SQL Server не поддерживаются: двоичный, географический и геометрический.

3. Выберите пустой элемент формулы в области редактирования формулы, щелкнув его. Он выбирается, когда вокруг него есть красный контур. Все термины в самом маленьком поле вложенности относительно места, которое вы щелкнули, становятся выделенными. Последующие действия применяются к этим комбинированным элементам.

4. Добавьте операторы к выражению, нажимая кнопки на клавиатуре.

5. (Необязательно) Чтобы настроить предложение WHERE, выберите один из вариантов в меню с красным треугольником в редакторе формул:

Шоу Бокс

Показать или скрыть рамки вокруг условий предложения WHERE.

Крупный шрифт

Увеличьте размер шрифта формулы.

Меньший шрифт

Уменьшить размер шрифта формулы.

Упростить

По возможности просто используйте предложение WHERE.

Сброс макета панели

Отобразите панели, как показано на Рисунке 3.68.

Редактор предложения WHERE работает аналогично редактору формул, который описан в редакторе формул.

Рисунок 3.68 Редактор предложений WHERE

SQL Where Clauses - Ignition User Manual 7.9

Объединение нескольких операторов

Несколько операторов AND и OR можно объединить, чтобы указать несколько различных условий, которые должны быть выполнены для возврата определенной строки. Кроме того, каждое условие может быть простым с использованием математических операторов или сложным с использованием условий, перечисленных выше. При использовании операторов AND и OR в предложении WHERE оператор AND будет иметь приоритет, вычисляя сначала перед OR.В приведенном ниже псевдокоде строка будет возвращена, если выполняются первое и второе условия или выполняется третье условие.

Псевдокод - Использование нескольких операторов предложения Where

 ВЫБРАТЬ столбец1, столбец2, столбец3 ИЗ таблицы ГДЕ столбец1> значение И столбец2 <значение ИЛИ столбец3 = значение 

Однако порядок, в котором вычисляются операторы, можно изменить, заключив в круглые скобки условия, которые должны быть вычислены в первую очередь. В приведенном ниже псевдокоде строка будет возвращена, если выполняется первое условие и выполняется либо второе, либо третье условие.

Псевдокод - Использование нескольких операторов предложения Where с круглыми скобками

 ВЫБРАТЬ столбец1, столбец2, столбец3 ИЗ таблицы ГДЕ столбец1> значение И (столбец2 <значение ИЛИ столбец3 = значение) 
Примеры

Мы можем использовать сложные условия с разными операторами, чтобы найти всех клиентов старше 50 лет в стране, в названии которой есть слово «земля», или любых клиентов в Германии или Франции.

SQL - несколько сложных условий

 ВЫБЕРИТЕ * ИЗ клиентов ГДЕ СТРАНА КАК "% земли%" И возраст> 50 ИЛИ страна В ("Германия", "Франция") 

Использование круглых скобок в одном запросе может радикально изменить допустимые условия возврата.Здесь клиент должен быть из страны, в названии которой есть слово «земля», а также должен быть из Германии или Франции старше 50 лет.

SQL - несколько сложных условий

 ВЫБЕРИТЕ * ИЗ клиентов, ГДЕ СТРАНА КАК '% land%' И (возраст> 50 ИЛИ страна IN ('Германия', 'Франция')) 

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

2021 © Все права защищены. Карта сайта