Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть третья

в 4:37, , рубрики: DDL, dml, Microsoft SQL Server, MS Sql Server, sql, метки:

Предыдущие части

О чем будет рассказано в этой части

В этой части мы познакомимся:

  1. с выражением CASE, которое позволяет включить условные выражения в запрос;
  2. с агрегатными функциями, которые позволяют получить разного рода итоги (агрегированные значения) рассчитанные на основании детальных данных, полученных оператором «SELECT … WHERE …»;
  3. с предложением GROUP BY, которое в скупе с агрегатными функциями позволяет получить итоги по детальным данным в разрезе групп;
  4. с предложением HAVING, которое позволяет произвести фильтрацию по сгруппированным данным.

Выражение CASE – условный оператор языка SQL

Данный оператор позволяет осуществить проверку условий и возвратить в зависимости от выполнения того или иного условия тот или иной результат.

Оператор CASE имеет 2 формы:

Первая форма: Вторая форма:
CASE
WHEN условие_1
THEN возвращаемое_значение_1

WHEN условие_N
THEN возвращаемое_значение_N
[ELSE возвращаемое_значение]
END
CASE проверяемое_значение
WHEN сравниваемое_значение_1
THEN возвращаемое_значение_1

WHEN сравниваемое_значение_N
THEN возвращаемое_значение_N
[ELSE возвращаемое_значение]
END

В качестве значений здесь могут выступать и выражения.

Разберем на примере первую форму CASE:

SELECT
  ID,Name,Salary,

  CASE
    WHEN Salary>=3000 THEN 'ЗП >= 3000'
    WHEN Salary>=2000 THEN '2000 <= ЗП < 3000'
    ELSE 'ЗП < 2000'
  END SalaryTypeWithELSE,

  CASE
    WHEN Salary>=3000 THEN 'ЗП >= 3000'
    WHEN Salary>=2000 THEN '2000 <= ЗП < 3000'
  END SalaryTypeWithoutELSE

FROM Employees

ID Name Salary SalaryTypeWithELSE SalaryTypeWithoutELSE
1000 Иванов И.И. 5000 ЗП >= 3000 ЗП >= 3000
1001 Петров П.П. 1500 ЗП < 2000 NULL
1002 Сидоров С.С. 2500 2000 <= ЗП < 3000 2000 <= ЗП < 3000
1003 Андреев А.А. 2000 2000 <= ЗП < 3000 2000 <= ЗП < 3000
1004 Николаев Н.Н. 1500 ЗП < 2000 NULL
1005 Александров А.А. 2000 2000 <= ЗП < 3000 2000 <= ЗП < 3000

WHEN-условия проверяются последовательно, сверху-вниз. При достижении первого удовлетворяющего условия дальнейшая проверка прерывается и возвращается значение, указанное после слова THEN, относящегося к данному блоку WHEN.

Если ни одно из WHEN-условий не выполняется, то возвращается значение, указанное после слова ELSE (что в данном случае означает «ИНАЧЕ ВЕРНИ …»).

Если ELSE-блок не указан и не выполняется ни одно WHEN-условие, то возвращается NULL.

И в первой, и во второй форме ELSE-блок идет в самом конце конструкции CASE, т.е. после всех WHEN-условий.

Разберем на примере вторую форму CASE:

Допустим, на новый год решили премировать всех сотрудников и попросили вычислить сумму бонусов по следующей схеме:

  • Сотрудникам ИТ-отдела выдать по 15% от ЗП;
  • Сотрудникам Бухгалтерии по 10% от ЗП;
  • Всем остальным по 5% от ЗП.

Используем для данной задачи запрос с выражением CASE:

SELECT
  ID,Name,Salary,DepartmentID,

  -- для наглядности выведем процент в виде строки
  CASE DepartmentID -- проверяемое значение
    WHEN 2 THEN '10%' -- 10% от ЗП выдать Бухгалтерам
    WHEN 3 THEN '15%' -- 15% от ЗП выдать ИТ-шникам
    ELSE '5%' -- всем остальным по 5%
  END NewYearBonusPercent,

  -- построим выражение с использованием CASE, чтобы увидеть сумму бонуса
  Salary/100*
  CASE DepartmentID
    WHEN 2 THEN 10 -- 10% от ЗП выдать Бухгалтерам
    WHEN 3 THEN 15 -- 15% от ЗП выдать ИТ-шникам
    ELSE 5 -- всем остальным по 5%
  END BonusAmount

FROM Employees

ID Name Salary DepartmentID NewYearBonusPercent BonusAmount
1000 Иванов И.И. 5000 1 5% 250
1001 Петров П.П. 1500 3 15% 225
1002 Сидоров С.С. 2500 2 10% 250
1003 Андреев А.А. 2000 3 15% 300
1004 Николаев Н.Н. 1500 3 15% 225
1005 Александров А.А. 2000 NULL 5% 100

Здесь делается последовательная проверка значения DepartmentID с WHEN-значениями. При достижении первого равенства DepartmentID с WHEN-значением, проверка прерывается и возвращается значение, указанное после слова THEN, относящегося к данному блоку WHEN.

Соответственно, значение блока ELSE возвращается в случае, если DepartmentID не совпал ни с одним WHEN-значением.

Если блок ELSE отсутствует, то в случае несовпадения DepartmentID ни с одним WHEN-значением будет возвращено NULL.

Вторую форму CASE несложно представить при помощи первой формы:

SELECT
  ID,Name,Salary,DepartmentID,

  CASE
    WHEN DepartmentID=2 THEN '10%' -- 10% от ЗП выдать Бухгалтерам
    WHEN DepartmentID=3 THEN '15%' -- 15% от ЗП выдать ИТ-шникам
    ELSE '5%' -- всем остальным по 5%
  END NewYearBonusPercent,

  -- построим выражение с использованием CASE, чтобы увидеть сумму бонуса
  Salary/100*
  CASE
    WHEN DepartmentID=2 THEN 10 -- 10% от ЗП выдать Бухгалтерам
    WHEN DepartmentID=3 THEN 15 -- 15% от ЗП выдать ИТ-шникам
    ELSE 5 -- всем остальным по 5%
  END BonusAmount

FROM Employees

Так что, вторая форма – это всего лишь упрощенная запись для тех случаев, когда нам нужно сделать сравнение на равенство, одного и того же проверяемого значения с каждым WHEN-значением/выражением.

Примечание. Первая и вторая форма CASE входят в стандарт языка SQL, поэтому скорее всего они должны быть применимы во многих СУБД.

С MS SQL версии 2012 появилась упрощенная форма записи IIF. Она может использоваться для упрощенной записи конструкции CASE, в том случае если возвращаются только 2 значения. Конструкция IIF имеет следующий вид:

IIF(условие, true_значение, false_значение)

Т.е. по сути это обертка для следующей CASE конструкции:

CASE WHEN условие THEN true_значение ELSE false_значение END

Посмотрим на примере:

SELECT
  ID,Name,Salary,

  IIF(Salary>=2500,'ЗП >= 2500','ЗП < 2500') DemoIIF,

  CASE WHEN Salary>=2500 THEN 'ЗП >= 2500' ELSE 'ЗП < 2500' END DemoCASE

FROM Employees

Конструкции CASE, IIF могут быть вложенными друг в друга. Рассмотрим абстрактный пример:

SELECT
  ID,Name,Salary,

  CASE
    WHEN DepartmentID IN(1,2) THEN 'A'
    WHEN DepartmentID=3 THEN
                          CASE PositionID -- вложенный CASE
                            WHEN 3 THEN 'B-1'
                            WHEN 4 THEN 'B-2'
                          END
    ELSE 'C'
  END Demo1,

  IIF(DepartmentID IN(1,2),'A',
    IIF(DepartmentID=3,CASE PositionID WHEN 3 THEN 'B-1' WHEN 4 THEN 'B-2' END,'C')) Demo2

FROM Employees

Так как конструкция CASE и IIF представляют из себя выражение, которые возвращают результат, то мы можем использовать их не только в блоке SELECT, но и в остальных блоках, допускающих использование выражений, например, в блоках WHERE или ORDER BY.

Для примера, пускай перед нами поставили задачу – создать список на выдачу ЗП на руки, следующим образом:

  • Первым делом ЗП должны получить сотрудники у кого оклад меньше 2500
  • Те сотрудники у кого оклад больше или равен 2500, получают ЗП во вторую очередь
  • Внутри этих двух групп нужно упорядочить строки по ФИО (поле Name)

Попробуем решить эту задачу при помощи добавления CASE-выражение в блок ORDER BY:

SELECT
  ID,Name,Salary
FROM Employees
ORDER BY
  CASE WHEN Salary>=2500 THEN 1 ELSE 0 END, -- выдать ЗП сначала тем у кого она ниже 2500
  Name -- дальше упорядочить список в порядке ФИО

ID Name Salary
1005 Александров А.А. 2000
1003 Андреев А.А. 2000
1004 Николаев Н.Н. 1500
1001 Петров П.П. 1500
1000 Иванов И.И. 5000
1002 Сидоров С.С. 2500

Как видим, Иванов и Сидоров уйдут с работы последними.

И абстрактный пример использования CASE в блоке WHERE:

SELECT
  ID,Name,Salary
FROM Employees
WHERE CASE WHEN Salary>=2500 THEN 1 ELSE 0 END=1 -- все записи у которых выражение равно 1

Можете попытаться самостоятельно переделать 2 последних примера с функцией IIF.

И напоследок, вспомним еще раз о NULL-значениях:

SELECT
  ID,Name,Salary,DepartmentID,

  CASE
    WHEN DepartmentID=2 THEN '10%' -- 10% от ЗП выдать Бухгалтерам
    WHEN DepartmentID=3 THEN '15%' -- 15% от ЗП выдать ИТ-шникам
    WHEN DepartmentID IS NULL THEN '-' -- внештатникам бонусов не даем (используем IS NULL)
    ELSE '5%' -- всем остальным по 5%
  END NewYearBonusPercent1,

  -- а так проверять на NULL нельзя, вспоминаем что говорилось про NULL во второй части
  CASE DepartmentID -- проверяемое значение
    WHEN 2 THEN '10%'
    WHEN 3 THEN '15%'
    WHEN NULL THEN '-' -- !!! в данном случае использование второй формы CASE не подходит
    ELSE '5%'
  END NewYearBonusPercent2

FROM Employees

ID Name Salary DepartmentID NewYearBonusPercent1 NewYearBonusPercent2
1000 Иванов И.И. 5000 1 5% 5%
1001 Петров П.П. 1500 3 15% 15%
1002 Сидоров С.С. 2500 2 10% 10%
1003 Андреев А.А. 2000 3 15% 15%
1004 Николаев Н.Н. 1500 3 15% 15%
1005 Александров А.А. 2000 NULL - 5%

Конечно можно было переписать и как-то так:

SELECT
  ID,Name,Salary,DepartmentID,

  CASE ISNULL(DepartmentID,-1) -- используем замену в случае NULL на -1
    WHEN 2 THEN '10%'
    WHEN 3 THEN '15%'
    WHEN -1 THEN '-' -- если мы уверены, что отдела с ID равным (-1) нет и не будет
    ELSE '5%'
  END NewYearBonusPercent3

FROM Employees

В общем, полет фантазии в данном случае не ограничен.

Для примера посмотрим, как при помощи CASE и IIF можно смоделировать функцию ISNULL:

SELECT
  ID,Name,LastName,

  ISNULL(LastName,'Не указано') DemoISNULL,
  CASE WHEN LastName IS NULL THEN 'Не указано' ELSE LastName END DemoCASE,
  IIF(LastName IS NULL,'Не указано',LastName) DemoIIF
FROM Employees

Конструкция CASE очень мощное средство языка SQL, которое позволяет наложить дополнительную логику для расчета значений результирующего набора. В данной части владение CASE-конструкцией нам еще пригодится, поэтому в этой части в первую очередь внимание уделено именно ей.

Агрегатные функции

Здесь мы рассмотрим только основные и наиболее часто используемые агрегатные функции:

Название Описание
COUNT(*) Возвращает количество строк полученных оператором «SELECT … WHERE …». В случае отсутствии WHERE, количество всех записей таблицы.
COUNT(столбец/выражение) Возвращает количество значений (не равных NULL), в указанном столбце/выражении
COUNT(DISTINCT столбец/выражение) Возвращает количество уникальных значений, не равных NULL в указанном столбце/выражении
SUM(столбец/выражение) Возвращает сумму по значениям столбца/выражения
AVG(столбец/выражение) Возвращает среднее значение по значениям столбца/выражения. NULL значения для подсчета не учитываются.
MIN(столбец/выражение) Возвращает минимальное значение по значениям столбца/выражения
MAX(столбец/выражение) Возвращает максимальное значение по значениям столбца/выражения

Агрегатные функции позволяют нам сделать расчет итогового значения для набора строк полученных при помощи оператора SELECT.

Рассмотрим каждую функцию на примере:

SELECT
  COUNT(*) [Общее кол-во сотрудников],
  COUNT(DISTINCT DepartmentID) [Число уникальных отделов],
  COUNT(DISTINCT PositionID) [Число уникальных должностей],
  COUNT(BonusPercent) [Кол-во сотрудников у которых указан % бонуса],
  MAX(BonusPercent) [Максимальный процент бонуса],
  MIN(BonusPercent) [Минимальный процент бонуса],
  SUM(Salary/100*BonusPercent) [Сумма всех бонусов],
  AVG(Salary/100*BonusPercent) [Средний размер бонуса],
  AVG(Salary) [Средний размер ЗП]
FROM Employees

Общее кол-во сотрудников Число уникальных отделов Число уникальных должностей Кол-во сотрудников у которых указан % бонуса Максимальный процент бонуса Минимальный процент бонуса Сумма всех бонусов Средний размер бонуса Средний размер ЗП
6 3 4 3 50 15 3325 1108.33333333333 2416.66666666667

Для большей наглядности я решил здесь сделать исключение и воспользовался синтаксисом […] для задания псевдонимов колонок.

Разберем каким образом получилось каждое возвращенное значение, а за одно вспомним конструкции базового синтаксиса оператора SELECT.

Во-первых, т.к. мы в запросе не указали WHERE-условия, то итоги будут считаться для детальных данных, которые получаются запросом:

SELECT * FROM Employees

т.е. для всех строк таблицы Employees.

Для наглядности выберем только поля и выражения, которые используются в агрегатных функциях:

SELECT
  DepartmentID,
  PositionID,
  BonusPercent,
  Salary/100*BonusPercent [Salary/100*BonusPercent],
  Salary
FROM Employees

DepartmentID PositionID BonusPercent Salary/100*BonusPercent Salary
1 2 50 2500 5000
3 3 15 225 1500
2 1 NULL NULL 2500
3 4 30 600 2000
3 3 NULL NULL 1500
NULL NULL NULL NULL 2000

Это исходные данные (детальные строки), по которым и будут считаться итоги агрегированного запроса.

Теперь разберем каждое агрегированное значение:

COUNT(*) – т.к. мы не задали в запросе условия фильтрации в блоке WHERE, то COUNT(*) дало нам общее количество записей в таблице, т.е. это количество строк, которое возвращает запрос:

SELECT * FROM Employees

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть третья - 1

COUNT(DISTINCT DepartmentID) – вернуло нам значение 3, т.е. это число соответствует числу уникальных значений департаментов указанных в столбце DepartmentID без учета NULL значений. Пройдемся по значениям колонки DepartmentID и раскрасим одинаковые значения в один цвет (не стесняйтесь, для обучения все методы хороши):

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть третья - 2

Отбрасываем NULL, после чего, мы получили 3 уникальных значения (1, 2 и 3). Т.е. значение получаемое COUNT(DISTINCT DepartmentID), в развернутом виде можно представить следующей выборкой:

SELECT DISTINCT DepartmentID -- 2. берем только уникальные значения
FROM Employees
WHERE DepartmentID IS NOT NULL -- 1. отбрасываем NULL значения

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть третья - 3

COUNT(DISTINCT PositionID) – то же самое, что было сказано про COUNT(DISTINCT DepartmentID), только полю PositionID. Смотрим на значения колонки PositionID и не жалеем красок:

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть третья - 4

COUNT(BonusPercent) – возвращает количество строк, у которых указано значение BonusPercent, т.е. подсчитывается количество записей, у которых BonusPercent IS NOT NULL. Здесь нам будет проще, т.к. не нужно считать уникальные значения, достаточно просто отбросить записи с NULL значениями. Берем значения колонки BonusPercent и вычеркиваем все NULL значения:

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть третья - 5

Остается 3 значения. Т.е. в развернутом виде выборку можно представить так:

SELECT BonusPercent -- 2. берем все значения
FROM Employees
WHERE BonusPercent IS NOT NULL -- 1. отбрасываем NULL значения

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть третья - 6

Т.к. мы не использовали слова DISTINCT, то посчитаются и повторяющиеся BonusPercent в случае их наличия, без учета BonusPercent равных NULL. Для примера давайте сделаем сравнение результата с использованием DISTINCT и без него. Для большей наглядности воспользуемся значениями поля DepartmentID:

SELECT
  COUNT(*), -- 6
  COUNT(DISTINCT DepartmentID), -- 3
  COUNT(DepartmentID) -- 5
FROM Employees

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть третья - 7

MAX(BonusPercent) – возвращает максимальное значение BonusPercent, опять же без учета NULL значений.
Берем значения колонки BonusPercent и ищем среди них максимальное значение, на NULL значения не обращаем внимания:

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть третья - 8

Т.е. мы получаем следующее значение:

SELECT TOP 1 BonusPercent
FROM Employees
WHERE BonusPercent IS NOT NULL
ORDER BY BonusPercent DESC -- сортируем по убыванию

MIN(BonusPercent) – возвращает минимальное значение BonusPercent, опять же без учета NULL значений. Как в случае с MAX, только ищем минимальное значение, игнорируя NULL:

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть третья - 9

Т.е. мы получаем следующее значение:

SELECT TOP 1 BonusPercent
FROM Employees
WHERE BonusPercent IS NOT NULL
ORDER BY BonusPercent -- сортируем по возрастанию

Наглядное представление MIN(BonusPercent) и MAX(BonusPercent):

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть третья - 10

SUM(Salary/100*BonusPercent) – возвращает сумму всех не NULL значений. Разбираем значения выражения (Salary/100*BonusPercent):

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть третья - 11

Т.е. происходит суммирование следующих значений:

SELECT Salary/100*BonusPercent
FROM Employees
WHERE Salary/100*BonusPercent IS NOT NULL

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть третья - 12

AVG(Salary/100*BonusPercent) – возвращает среднее значений. NULL-выражения не учитываются, т.е. это соответствует второму выражению:

SELECT
  AVG(Salary/100*BonusPercent), -- 1108.33333333333
  SUM(Salary/100*BonusPercent)/COUNT(Salary/100*BonusPercent), -- 1108.33333333333
  SUM(Salary/100*BonusPercent)/COUNT(*) -- 554.166666666667
FROM Employees

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть третья - 13

Т.е. опять же NULL-значения не учитываются при подсчете количества.

Если же вам необходимо вычислить среднее по всем сотрудникам, как в третьем выражении, которое дает 554.166666666667, то используйте предварительное преобразование NULL значений в ноль:

SELECT
  AVG(ISNULL(Salary/100*BonusPercent,0)), -- 554.166666666667
  SUM(Salary/100*BonusPercent)/COUNT(*) -- 554.166666666667
FROM Employees

AVG(Salary) – собственно, здесь все то же самое что и в предыдущем случае, т.е. если у сотрудника Salary равен NULL, то он не учтется. Чтобы учесть всех сотрудников, соответственно делаете предварительное преобразование NULL значений AVG(ISNULL(Salary,0))

Подведем некоторые итоги:

  • COUNT(*) – служит для подсчета общего количества строк, которые получены оператором «SELECT … WHERE …»
  • во всех остальных вышеперечисленных агрегатных функциях при расчете итога, NULL-значения не учитываются
  • если нам нужно учесть все строки, это больше актуально для функции AVG, то предварительно необходимо осуществить обработку NULL значений, например, как было показано выше «AVG(ISNULL(Salary,0))»

Соответственно при задании с агрегатными функциями дополнительного условия в блоке WHERE, будут подсчитаны только итоги, по строкам удовлетворяющих условию. Т.е. расчет агрегатных значений происходит для итогового набора, который получен при помощи конструкции SELECT. Например, сделаем все тоже самое, но только в разрезе ИТ-отдела:

SELECT
  COUNT(*) [Общее кол-во сотрудников],
  COUNT(DISTINCT DepartmentID) [Число уникальных отделов],
  COUNT(DISTINCT PositionID) [Число уникальных должностей],
  COUNT(BonusPercent) [Кол-во сотрудников у которых указан % бонуса],
  MAX(BonusPercent) [Максимальный процент бонуса],
  MIN(BonusPercent) [Минимальный процент бонуса],
  SUM(Salary/100*BonusPercent) [Сумма всех бонусов],
  AVG(Salary/100*BonusPercent) [Средний размер бонуса],
  AVG(Salary) [Средний размер ЗП]
FROM Employees
WHERE DepartmentID=3 -- учесть только ИТ-отдел

Общее кол-во сотрудников Число уникальных отделов Число уникальных должностей Кол-во сотрудников у которых указан % бонуса Максимальный процент бонуса Минимальный процент бонуса Сумма всех бонусов Средний размер бонуса Средний размер ЗП
3 1 2 2 30 15 825 412.5 1666.66666666667

Предлагаю вам, для большего понимания работы агрегатных функций, самостоятельно проанализировать каждое полученное значение. Расчеты здесь ведем, соответственно, по детальным данным полученным запросом:

SELECT
  DepartmentID,
  PositionID,
  BonusPercent,
  Salary/100*BonusPercent [Salary/100*BonusPercent],
  Salary
FROM Employees
WHERE DepartmentID=3 -- учесть только ИТ-отдел

DepartmentID PositionID BonusPercent Salary/100*BonusPercent Salary
3 3 15 225 1500
3 4 30 600 2000
3 3 NULL NULL 1500

Идем, дальше. В случае, если агрегатная функция возвращает NULL (например, у всех сотрудников не указано значение Salary), или в выборку не попало ни одной записи, а в отчете, для такого случая нам нужно показать 0, то функцией ISNULL можно обернуть агрегатное выражение:

SELECT
  SUM(Salary),
  AVG(Salary),

  -- обрабатываем итог при помощи ISNULL
  ISNULL(SUM(Salary),0),
  ISNULL(AVG(Salary),0)
FROM Employees
WHERE DepartmentID=10 -- здесь специально указан несуществующий отдел, чтобы запрос не вернул записей

(No column name) (No column name) (No column name) (No column name)
NULL NULL 0 0

Я считаю, что очень важно понимать назначение каждой агрегатной функции и то каким образом они производят расчет, т.к. в SQL это главный инструмент, который служит для расчета итоговых значений.

В данном случае мы рассмотрели, как каждая агрегатная функция ведет себя самостоятельно, т.е. она применялась к значениям всего набора записей полученным командой SELECT. Дальше мы рассмотрим, как эти же функции применяются для вычисления итогов по группам, при помощи конструкции GROUP BY.

GROUP BY – группировка данных

До этого мы уже вычисляли итоги для конкретного отдела, примерно следующим образом:

SELECT
  COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
WHERE DepartmentID=3 -- данные только по ИТ отделу

А теперь представьте, что нас попросили получить такие же цифры в разрезе каждого отдела. Конечно мы можем засучить рукава и выполнить этот же запрос для каждого отдела. Итак, сказано-сделано, пишем 4 запроса:

SELECT
  'Администрация' Info,
  COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
WHERE DepartmentID=1 -- данные по Администрации

SELECT
  'Бухгалтерия' Info,
  COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
WHERE DepartmentID=2 -- данные по Бухгалтерии

SELECT
  'ИТ' Info,
  COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
WHERE DepartmentID=3 -- данные по ИТ отделу

SELECT
  'Прочие' Info,
  COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
WHERE DepartmentID IS NULL -- и еще не забываем данные по внештатникам

В результате мы получим 4 набора данных:

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть третья - 14

Обратите внимание, что мы можем использовать поля, заданные в виде констант – 'Администрация', 'Бухгалтерия', …

В общем все цифры, о которых нас просили, мы добыли, объединяем все в Excel и отдаем директору.

Отчет директору понравился, и он говорит: «а добавьте еще колонку с информацией по среднему окладу». И как всегда это нужно сделать очень срочно.

Мда, что делать?! Вдобавок представим еще что отделов у нас не 3, а 15.

Вот как раз то примерно для таких случаев служит конструкция GROUP BY:

SELECT
  DepartmentID,
  COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount,
  AVG(Salary) SalaryAvg -- плюс выполняем пожелание директора
FROM Employees
GROUP BY DepartmentID

DepartmentID PositionCount EmplCount SalaryAmount SalaryAvg
NULL 0 1 2000 2000
1 1 1 5000 5000
2 1 1 2500 2500
3 2 3 5000 1666.66666666667

Мы получили все те же самые данные, но теперь используя только один запрос!

Пока не обращайте внимание, на то что департаменты у нас вывелись в виде цифр, дальше мы научимся выводить все красиво.

В предложении GROUP BY можно указывать несколько полей «GROUP BY поле1, поле2, …, полеN», в этом случае группировка произойдет по группам, которые образовывают значения данных полей «поле1, поле2, …, полеN».

Для примера, сделаем группировку данных в разрезе Отделов и Должностей:

SELECT
  DepartmentID,PositionID,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
GROUP BY DepartmentID,PositionID

DepartmentID PositionID EmplCount SalaryAmount
NULL NULL 1 2000
2 1 1 2500
1 2 1 5000
3 3 2 3000
3 4 1 2000

Давайте, теперь на этом примере, попробуем разобраться как работает GROUP BY

Для полей, перечисленных после GROUP BY из таблицы Employees определяются все уникальные комбинации по значениям DepartmentID и PositionID, т.е. происходит примерно следующее:

SELECT DISTINCT DepartmentID,PositionID
FROM Employees

DepartmentID PositionID
NULL NULL
1 2
2 1
3 3
3 4

После чего делается пробежка по каждой комбинации и делаются вычисления агрегатных функций:

SELECT
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
WHERE  DepartmentID IS NULL AND PositionID IS NULL

SELECT
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
WHERE  DepartmentID=1 AND PositionID=2

-- ...

SELECT
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
WHERE  DepartmentID=3 AND PositionID=4

А потом все эти результаты объединяются вместе и отдаются нам в виде одного набора:

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть третья - 15

Из основного, стоит отметить, что в случае группировки (GROUP BY), в перечне колонок в блоке SELECT:

  • Мы можем использовать только колонки, перечисленные в блоке GROUP BY
  • Можно использовать выражения с полями из блока GROUP BY
  • Можно использовать константы, т.к. они не влияют на результат группировки
  • Все остальные поля (не перечисленные в блоке GROUP BY) можно использовать только с агрегатными функциями (COUNT, SUM, MIN, MAX, …)
  • Не обязательно перечислять все колонки из блока GROUP BY в списке колонок SELECT

И демонстрация всего сказанного:

SELECT
  'Строка константа' Const1, -- константа в виде строки
  1 Const2, -- константа в виде числа

  -- выражение с использованием полей участвуещих в группировке
  CONCAT('Отдел № ',DepartmentID) ConstAndGroupField, 
  CONCAT('Отдел № ',DepartmentID,', Должность № ',PositionID) ConstAndGroupFields,

  DepartmentID, -- поле из списка полей участвующих в группировке
  -- PositionID, -- поле учавствующее в группировке, не обязательно дублировать здесь

  COUNT(*) EmplCount, -- кол-во строк в каждой группе

  -- остальные поля можно использовать только с агрегатными функциями: COUNT, SUM, MIN, MAX, …
  SUM(Salary) SalaryAmount,
  MIN(ID) MinID
FROM Employees
GROUP BY DepartmentID,PositionID -- группировка по полям DepartmentID,PositionID

Const1 Const2 ConstAndGroupField ConstAndGroupFields DepartmentID EmplCount SalaryAmount MinID
Строка константа 1 Отдел № Отдел №, Должность № NULL 1 2000 1005
Строка константа 1 Отдел № 2 Отдел № 2, Должность № 1 2 1 2500 1002
Строка константа 1 Отдел № 1 Отдел № 1, Должность № 2 1 1 5000 1000
Строка константа 1 Отдел № 3 Отдел № 3, Должность № 3 3 2 3000 1001
Строка константа 1 Отдел № 3 Отдел № 3, Должность № 4 3 1 2000 1003

Так же стоит отметить, что группировку можно делать не только по полям, но также и по выражениям. Для примера сгруппируем данные по сотрудникам, по годам рождения:

SELECT
  CONCAT('Год рождения - ',YEAR(Birthday)) YearOfBirthday,
  COUNT(*) EmplCount
FROM Employees
GROUP BY YEAR(Birthday)

Рассмотрим пример с более сложным выражением. Для примера, получим градацию сотрудников по годам рождения:

SELECT
  CASE
    WHEN YEAR(Birthday)>=2000 THEN 'от 2000'
    WHEN YEAR(Birthday)>=1990 THEN '1999-1990'
    WHEN YEAR(Birthday)>=1980 THEN '1989-1980'
    WHEN YEAR(Birthday)>=1970 THEN '1979-1970'
    WHEN Birthday IS NOT NULL THEN 'ранее 1970'
    ELSE 'не указано'
  END RangeName,
  COUNT(*) EmplCount
FROM Employees
GROUP BY
  CASE
    WHEN YEAR(Birthday)>=2000 THEN 'от 2000'
    WHEN YEAR(Birthday)>=1990 THEN '1999-1990'
    WHEN YEAR(Birthday)>=1980 THEN '1989-1980'
    WHEN YEAR(Birthday)>=1970 THEN '1979-1970'
    WHEN Birthday IS NOT NULL THEN 'ранее 1970'
    ELSE 'не указано'
  END

RangeName EmplCount
1979-1970 1
1989-1980 2
не указано 2
ранее 1970 1

Т.е. в данном случае группировка делается по предварительно вычисленному для каждого сотрудника CASE-выражению:

SELECT
  ID,
  CASE
    WHEN YEAR(Birthday)>=2000 THEN 'от 2000'
    WHEN YEAR(Birthday)>=1990 THEN '1999-1990'
    WHEN YEAR(Birthday)>=1980 THEN '1989-1980'
    WHEN YEAR(Birthday)>=1970 THEN '1979-1970'
    WHEN Birthday IS NOT NULL THEN 'ранее 1970'
    ELSE 'не указано'
  END
FROM Employees

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть третья - 16

Ну и конечно же вы можете объединять в блоке GROUP BY выражения с полями:

SELECT
  DepartmentID,
  CONCAT('Год рождения - ',YEAR(Birthday)) YearOfBirthday,
  COUNT(*) EmplCount
FROM Employees
GROUP BY YEAR(Birthday),DepartmentID -- порядок может не совпадать с порядком их использования в блоке SELECT
ORDER BY DepartmentID,YearOfBirthday -- напоследок мы можем применить к результату сортировку

Вернемся к нашей изначальной задаче. Как мы уже знаем, отчет очень понравился директору, и он попросил нас делать его еженедельно, дабы он мог мониторить изменения по компании. Чтобы, не перебивать каждый раз в Excel цифровое значение отдела на его наименование, воспользуемся знаниями, которые у нас уже есть, и усовершенствуем наш запрос:

SELECT
  CASE DepartmentID
    WHEN 1 THEN 'Администрация'
    WHEN 2 THEN 'Бухгалтерия'
    WHEN 3 THEN 'ИТ'
    ELSE 'Прочие'
  END Info,
  COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount,
  AVG(Salary) SalaryAvg -- плюс выполняем пожелание директора
FROM Employees
GROUP BY DepartmentID
ORDER BY Info -- добавим для большего удобства сортировку по колонке Info

Info PositionCount EmplCount SalaryAmount SalaryAvg
Администрация 1 1 5000 5000
Бухгалтерия 1 1 2500 2500
ИТ 2 3 5000 1666.66666666667
Прочие 0 1 2000 2000

Хоть со стороны может выглядит и страшно, но все равно это получше чем было изначально. Недостаток в том, что если заведут новый отдел и его сотрудников, то выражение CASE нам нужно будет дописывать, дабы сотрудники нового отдела не попали в группу «Прочие».

Но ничего, со временем, мы научимся делать все красиво, чтобы выборка у нас не зависела от появления в БД новых данных, а была динамической. Немного забегу вперед, чтобы показать к написанию каких запросов мы стремимся прийти:

SELECT
  ISNULL(dep.Name,'Прочие') DepName,
  COUNT(DISTINCT emp.PositionID) PositionCount,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(emp.Salary) SalaryAmount,
  AVG(emp.Salary) SalaryAvg -- плюс выполняем пожелание директора
FROM Employees emp
LEFT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID
GROUP BY emp.DepartmentID,dep.Name
ORDER BY DepName

В общем, не переживайте – все начинали с простого. Пока вам просто нужно понять суть конструкции GROUP BY.

Напоследок, давайте посмотрим каким образом можно строить сводные отчеты при помощи GROUP BY.

Для примера выведем сводную таблицу, в разрезе отделов, так чтобы была подсчитана суммарная заработная плата, получаемая сотрудниками в разбивке по должностям:

SELECT
  DepartmentID,
  SUM(CASE WHEN PositionID=1 THEN Salary END) [Бухгалтера],
  SUM(CASE WHEN PositionID=2 THEN Salary END) [Директора],
  SUM(CASE WHEN PositionID=3 THEN Salary END) [Программисты],
  SUM(CASE WHEN PositionID=4 THEN Salary END) [Старшие программисты],
  SUM(Salary) [Итого по отделу]
FROM Employees
GROUP BY DepartmentID

DepartmentID Бухгалтера Директора Программисты Старшие программисты Итого по отделу
NULL NULL NULL NULL NULL 2000
1 NULL 5000 NULL NULL 5000
2 2500 NULL NULL NULL 2500
3 NULL NULL 3000 2000 5000

Т.е. мы свободно можем использовать любые выражения внутри агрегатных функций.

Можно конечно переписать и при помощи IIF:

SELECT
  DepartmentID,
  SUM(IIF(PositionID=1,Salary,NULL)) [Бухгалтера],
  SUM(IIF(PositionID=2,Salary,NULL)) [Директора],
  SUM(IIF(PositionID=3,Salary,NULL)) [Программисты],
  SUM(IIF(PositionID=4,Salary,NULL)) [Старшие программисты],
  SUM(Salary) [Итого по отделу]
FROM Employees
GROUP BY DepartmentID

Но в случае с IIF нам придется явно указывать NULL, которое возвращается в случае невыполнения условия.

В аналогичных случаях мне больше нравится использовать CASE без блока ELSE, чем лишний раз писать NULL. Но это конечно дело вкуса, о котором не спорят.

И давайте вспомним, что в агрегатных функциях при агрегации не учитываются NULL значения.

Для закрепления, сделайте самостоятельный анализ полученных данных по развернутому запросу:

SELECT
  DepartmentID,
  CASE WHEN PositionID=1 THEN Salary END [Бухгалтера],
  CASE WHEN PositionID=2 THEN Salary END [Директора],
  CASE WHEN PositionID=3 THEN Salary END [Программисты],
  CASE WHEN PositionID=4 THEN Salary END [Старшие программисты],
  Salary [Итого по отделу]
FROM Employees

DepartmentID Бухгалтера Директора Программисты Старшие программисты Итого по отделу
1 NULL 5000 NULL NULL 5000
3 NULL NULL 1500 NULL 1500
2 2500 NULL NULL NULL 2500
3 NULL NULL NULL 2000 2000
3 NULL NULL 1500 NULL 1500
NULL NULL NULL NULL NULL 2000

И еще давайте вспомним, что если вместо NULL мы хотим увидеть нули, то мы можем обработать значение, возвращаемое агрегатной функцией. Например:

SELECT
  DepartmentID,
  ISNULL(SUM(IIF(PositionID=1,Salary,NULL)),0) [Бухгалтера],
  ISNULL(SUM(IIF(PositionID=2,Salary,NULL)),0) [Директора],
  ISNULL(SUM(IIF(PositionID=3,Salary,NULL)),0) [Программисты],
  ISNULL(SUM(IIF(PositionID=4,Salary,NULL)),0) [Старшие программисты],
  ISNULL(SUM(Salary),0) [Итого по отделу]
FROM Employees
GROUP BY DepartmentID

DepartmentID Бухгалтера Директора Программисты Старшие программисты Итого по отделу
NULL 0 0 0 0 2000
1 0 5000 0 0 5000
2 2500 0 0 0 2500
3 0 0 3000 2000 5000

Теперь в целях практики, вы можете:

  • вывести названия департаментов вместо их идентификаторов, например, добавив выражение CASE обрабатывающее DepartmentID в блоке SELECT
  • добавьте сортировку по имени отдела при помощи ORDER BY

GROUP BY в скупе с агрегатными функциями, одно из основных средств, служащих для получения сводных данных из БД, ведь обычно данные в таком виде и используются, т.к. обычно от нас требуют предоставления сводных отчетов, а не детальных данных (простыней). И конечно же все это крутится вокруг знания базовой конструкции, т.к. прежде чем что-то подытожить (агрегировать), вам нужно первым делом это правильно выбрать, используя «SELECT … WHERE …».

Важное место здесь имеет практика, поэтому, если вы поставили целью понять язык SQL, не изучить, а именно понять – практикуйтесь, практикуйтесь и практикуйтесь, перебирая самые разные варианты, которые только сможете придумать.

На начальных порах, если вы не уверены в правильности полученных агрегированных данных, делайте детальную выборку, включающую все значения, по которым идет агрегация. И проверяйте правильность расчетов вручную по этим детальным данным. В этом случае очень сильно может помочь использование программы Excel.

Допустим, что вы дошли до этого момента

Допустим, что вы бухгалтер Сидоров С.С., который решил научиться писать SELECT-запросы.
Допустим, что вы уже успели дочитать данный учебник до этого момента, и уже уверено пользуетесь всеми вышеперечисленными базовыми конструкциями, т.е. вы умеете:

  • Выбирать детальные данные по условию WHERE из одной таблицы
  • Умеете пользоваться агрегатными функциями и группировкой из одной таблицы

Так как на работе посчитали, что вы уже все умеете, то вам предоставили доступ к БД (и такое порой бывает), и теперь вы разработали и вытаскиваете тот самый еженедельный отчет для директора.

Да, но они не учли, что вы пока не умеете строить запросы из нескольких таблиц, а только из одной, т.е. вы не умеете делать что-то вроде такого:

SELECT
  emp.*, -- вернуть все поля таблицы Employees
  dep.Name DepartmentName, -- к этим полям добавить поле Name из таблицы Departments
  pos.Name PositionName -- и еще добавить поле Name из таблицы Positions
FROM Employees emp
LEFT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID
LEFT JOIN Positions pos ON emp.PositionID=pos.ID

ID Name Birthday Salary BonusPercent DepartmentName PositionName
1000 Иванов И.И. 19.02.1955 5000 50 Администрация Директор
1001 Петров П.П. 03.12.1983 1500 15 ИТ Программист
1002 Сидоров С.С. 07.06.1976 2500 NULL Бухгалтерия Бухгалтер
1003 Андреев А.А. 17.04.1982 2000 30 ИТ Старший программист
1004 Николаев Н.Н. NULL 1500 NULL ИТ Программист
1005 Александров А.А. NULL 2000 NULL NULL NULL

Несмотря на то, что вы этого не умеете, поверьте, вы молодец, и уже, и так много достигли.

И так, как же можно воспользоваться вашими текущими знаниями и получить при этом еще более продуктивные результаты?! Воспользуемся силой коллективного разума – идем к программистам, которые работают у вас, т.е. к Андрееву А.А., Петрову П.П. или Николаеву Н.Н., и попросим кого-нибудь из них написать для вас представление (VIEW или просто «Вьюха», так они даже, думаю, быстрее поймут вас), которое помимо основных полей из таблицы Employees, будет еще возвращать поля с «Названием отдела» и «Названием должности», которых вам так недостает сейчас для еженедельного отчета, которым вас загрузил Иванов И.И.

Т.к. вы все грамотно объяснили, то ИТ-шники, сразу же поняли, что от них хотят и создали, специально для вас, представление с названием ViewEmployeesInfo.

Представляем, что вы следующей команды не видите, т.к. это делают ИТ-шники:

CREATE VIEW ViewEmployeesInfo
AS
SELECT
  emp.*, -- вернуть все поля таблицы Employees
  dep.Name DepartmentName, -- к этим полям добавить поле Name из таблицы Departments
  pos.Name PositionName -- и еще добавить поле Name из таблицы Positions
FROM Employees emp
LEFT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID
LEFT JOIN Positions pos ON emp.PositionID=pos.ID

Т.е. для вас весь этот, пока страшный и непонятный, текст остается за кадром, а ИТ-шники дают вам только название представления «ViewEmployeesInfo», которое возвращает все вышеуказанные данные (т.е. то что вы у них просили).

Вы теперь можете работать с данным представлением, как с обычной таблицей:

SELECT *
FROM ViewEmployeesInfo

ID Name Birthday Salary BonusPercent DepartmentName PositionName
1000 Иванов И.И. 19.02.1955 5000 50 Администрация Директор
1001 Петров П.П. 03.12.1983 1500 15 ИТ Программист
1002 Сидоров С.С. 07.06.1976 2500 NULL Бухгалтерия Бухгалтер
1003 Андреев А.А. 17.04.1982 2000 30 ИТ Старший программист
1004 Николаев Н.Н. NULL 1500 NULL ИТ Программист
1005 Александров А.А. NULL 2000 NULL NULL NULL

Т.к. теперь все необходимые для отчета данные есть в одной «таблице» (а-ля вьюха), то вы с легкостью сможете переделать свой еженедельный отчет:

SELECT
  DepartmentName,
  COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount,
  COUNT(*) EmplCount,
  SUM(Salary) SalaryAmount,
  AVG(Salary) SalaryAvg
FROM ViewEmployeesInfo emp
GROUP BY DepartmentID,DepartmentName
ORDER BY DepartmentName

DepartmentName PositionCount EmplCount SalaryAmount SalaryAvg
NULL 0 1 2000 2000
Администрация 1 1 5000 5000
Бухгалтерия 1 1 2500 2500
ИТ 2 3 5000 1666.66666666667

Теперь все названия отделов на местах, плюс к тому же запрос стал динамическим, и будет изменяться при добавлении новых отделов и их сотрудников, т.е. вам теперь ничего переделывать не нужно, а достаточно раз в неделю выполнить запрос и отдать его результат директору.

Т.е. для вас в данном случае, будто бы ничего и не поменялось, вы продолжаете так же работать с одной таблицей (только уже правильнее сказать с представлением ViewEmployeesInfo), которое возвращает все необходимые вам данные. Благодаря помощи ИТ-шников, детали по добыванию DepartmentName и PositionName остались для вас в черном ящике. Т.е. представление для вас выглядит так же, как и обычная таблица, считайте, что это расширенная версия таблицы Employees.

Давайте для примера еще сформируем ведомость, чтобы вы убедились, что все действительно так как я и говорил (что вся выборка идет из одного представления):

SELECT
  ID,
  Name,
  Salary
FROM ViewEmployeesInfo
WHERE Salary IS NOT NULL
  AND Salary>0
ORDER BY Name

ID Name Salary
1005 Александров А.А. 2000
1003 Андреев А.А. 2000
1000 Иванов И.И. 5000
1004 Николаев Н.Н. 1500
1001 Петров П.П. 1500
1002 Сидоров С.С. 2500

Надеюсь, что данный запрос вам понятен.

Использование представлений в некоторых случаях, дает возможность значительно расширить границы пользователей, владеющих написанием базовых SELECT-запросов. В данном случае представление, представляет собой плоскую таблицу со всеми необходимыми пользователю данными (для тех, кто разбирается в OLAP, это можно сравнить с приближенным подобием OLAP-куба с фактами и измерениями).

Вырезка с википедии. Хотя SQL и задумывался как средство работы конечного пользователя, в конце концов он стал настолько сложным, что превратился в инструмент программиста.

Как видите, уважаемые пользователи, язык SQL изначально задумывался, как инструмент для вас. Так что, все в ваших руках и желании, не отпускайте руки.

HAVING – наложение условия выборки к сгруппированным данным

Собственно, если вы поняли, что такое группировка, то с HAVING ничего сложного нет. HAVING – чем-то подобен WHERE, только если WHERE-условие применяется к детальным данным, то HAVING-условие применяется к уже сгруппированным данным. По этой причине в условиях блока HAVING мы можем использовать либо выражения с полями, входящими в группировку, либо выражения, заключенные в агрегатные функции.

Рассмотрим пример:

SELECT
  DepartmentID,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
GROUP BY DepartmentID
HAVING SUM(Salary)>3000

DepartmentID SalaryAmount
1 5000
3 5000

Т.е. данный запрос вернул нам сгруппированные данные только по тем отделам, у которых сумма ЗП всех сотрудников превышает 3000, т.е. «SUM(Salary)>3000».

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть третья - 17

Т.е. здесь в первую очередь происходит группировка и вычисляются данные по всем отделам:

SELECT
  DepartmentID,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
GROUP BY DepartmentID -- 1. получаем сгруппированные данные по всем отделам

А уже к этим данным применяется условие указанно в блоке HAVING:

SELECT
  DepartmentID,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
GROUP BY DepartmentID -- 1. получаем сгруппированные данные по всем отделам
HAVING SUM(Salary)>3000 -- 2. условие для фильтрации сгруппированных данных

В HAVING-условии так же можно строить сложные условия используя операторы AND, OR и NOT:

SELECT
  DepartmentID,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
GROUP BY DepartmentID
HAVING SUM(Salary)>3000 AND COUNT(*)<2 -- и число людей меньше 2-х

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть третья - 18

Как можно здесь заметить агрегатная функция (см. «COUNT(*)») может быть указана только в блоке HAVING.

Соответственно мы можем отобразить только номер отдела, подпадающего под HAVING-условие:

SELECT
  DepartmentID
FROM Employees
GROUP BY DepartmentID
HAVING SUM(Salary)>3000 AND COUNT(*)<2 -- и число людей меньше 2-х

Пример использования HAVING-условия по полю включенного в GROUP BY:

SELECT
  DepartmentID,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
GROUP BY DepartmentID -- 1. сделать группировку
HAVING DepartmentID=3 -- 2. наложить фильтр на результат группировки

Это только пример, т.к. в данном случае проверку логичнее было бы сделать через WHERE-условие:

SELECT
  DepartmentID,
  SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
WHERE DepartmentID=3 -- 1. провести фильтрацию детальных данных
GROUP BY DepartmentID -- 2. сделать группировку только по отобранным записям

Т.е. сначала отфильтровать сотрудников по отделу 3, и только потом сделать расчет.

Примечание. На самом деле, несмотря на то, что эти два запроса выглядят по-разному оптимизатор СУБД может выполнить их одинаково.

Думаю, на этом рассказ о HAVING-условиях можно окончить.

Подведем итоги

Сведем данные полученные во второй и третьей части и рассмотрим конкретное месторасположение каждой изученной нами конструкции и укажем порядок их выполнения:

Конструкция/Блок Порядок выполнения Выполняемая функция
SELECT возвращаемые выражения 4 Возврат данных полученных запросом
FROM источник 0 В нашем случае это пока все строки таблицы
WHERE условие выборки из источника 1 Отбираются только строки, проходящие по условию
GROUP BY выражения группировки 2 Создание групп по указанному выражению группировки. Расчет агрегированных значений по этим группам, используемых в SELECT либо HAVING блоках
HAVING фильтр по сгруппированным данным 3 Фильтрация, накладываемая на сгруппированные данные
ORDER BY выражение сортировки результата 5 Сортировка данных по указанному выражению

Конечно же, вы так же можете применить к сгруппированным данным предложения DISTINCT и TOP, изученные во второй части.

Эти предложения в данном случае применятся к окончательному результату:

SELECT
  TOP 1 -- 6. применится в последнюю очередь
    SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
GROUP BY DepartmentID
HAVING SUM(Salary)>3000
ORDER BY DepartmentID -- 5. сортировка результата

SalaryAmount
5000
SELECT
  DISTINCT -- показать только уникальные значения SalaryAmount
    SUM(Salary) SalaryAmount
FROM Employees
GROUP BY DepartmentID

SalaryAmount
2000
2500
5000

Как получились данные результаты проанализируйте самостоятельно.

Заключение

Основная цель которую я ставил в данной части – раскрыть для вас суть агрегатных функций и группировок.

Если базовая конструкция позволяла нам получить необходимые детальные данные, то применение агрегатных функций и группировок к этим детальным данным, дало нам возможность получить по ним сводные данные. Так что, как видите здесь все важно, т.к. одно опирается на другое – без знания базовой конструкции мы не сможем, например, правильно отобрать данные, по которым нам нужно просчитать итоги.

Здесь я намеренно стараюсь показывать только основы, чтобы сосредоточить внимание начинающих на самых главных конструкциях и не перегружать их лишней информацией. Твердое понимание основных конструкций (о которых я еще продолжу рассказ в последующих частях) даст вам возможность решить практически любую задачу по выборке данных из РБД. Основные конструкции оператора SELECT применимы в таком же виде практически во всех СУБД (отличия в основном состоят в деталях, например, в реализации функций – для работы со строками, временем, и т.д.).

В последующем, твердое знание базы даст вам возможность самостоятельно легко изучить разные расширения языка SQL, такие как:

  • GROUP BY ROLLUP(…), GROUP BY GROUPING SETS(…), …
  • PIVOT, UNPIVOT
  • и т.п.

В рамках данного учебника я решил не рассказывать об этих расширениях, т.к. и без их знания, владея только базовыми конструкциями языка SQL, вы сможете решать очень большой спектр задач. Расширения языка SQL по сути служат для решения какого-то определенного круга задач, т.е. позволяют решить задачу определенного класса более изящно (но не всегда эффективней в плане скорости или затраченных ресурсов).

Если вы делаете первые шаги в SQL, то сосредоточьтесь в первую очередь, именно на изучении базовых конструкций, т.к. владея базой, все остальное вам понять будет гораздо легче, и к тому же самостоятельно. Вам в первую очередь, как бы нужно объемно понять возможности языка SQL, т.е. какого рода операции он вообще позволяет совершить над данными. Донести до начинающих информацию в объемном виде – это еще одна из причин, почему я буду показывать только самые главные (железные) конструкции.

Удачи вам в изучении и понимании языка SQL.

Продолжение следует…

Автор: Leran2002

Источник

Поделиться новостью

* - обязательные к заполнению поля