datawhale9月组队学习task03复杂查询

Posted 2021-10-07 临风而眠

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了datawhale9月组队学习task03复杂查询相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

datawhale9月组队学习task03复杂查询

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一.视图

图片来源:https://www.bilibili.com/video/BV1va4y1x7tW?from=search&seid=15245999763303735560&spm_id_from=333.337.0.0

1.何为视图

视图是可视化的表
是虚拟的表
视图依据SELECT语句来创建
- 操作视图时会根据创建视图的SELECT语句生成一张虚拟表，再在这张虚拟表上做SQL操作

2.视图 VS 表

视图没有保存实际的数据表中保存的是实际数据

视图中保存的是SELECT语句
视图不是表，视图是虚表，视图依赖于表

用户可以直接操作基本表，在磁盘中存储是在数据文件中的

但作为用户并不需要太关心底层的存储，除了操作表之外还可以操作视图

视图从基本表中取数据，但不真正存放数据

3.Why need 视图

可保存频繁使用的SELECT语句，提高效率
可使用户看到的数据更清晰
可不对外公开数据表全部字段，增加数据保密性
只存放视图的定义，不会出现数据冗余

4.How to create 视图

基本语法
```
CREATE VIEW <视图名称>(<列名1>,<列名2>,...) AS <SELECT语句>
```
- 其中SELECT 语句需要书写在 AS 关键字之后。 SELECT 语句中列的排列顺序和视图中列的排列顺序相同， SELECT 语句中的第 1 列就是视图中的第 1 列， SELECT 语句中的第 2 列就是视图中的第 2 列，以此类推。而且视图的列名是在视图名称之后的列表中定义的
- 注意的是视图名在数据库中需要是唯一的，不能与其他视图和表重名
```
CREATE VIEW view_name AS
SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition;
```
视图不仅可以基于真实表，我们也可以在视图的基础上继续创建视图
- 但还是应该尽量避免这种操作。这是因为对多数 DBMS 来说，多重视图会降低 SQL 的性能

注意

在一般的DBMS中定义视图时不能使用ORDER BY语句

下面这个是错的：

因为视图和表一样，数据行都没有顺序

在 mysql中视图的定义是允许使用 ORDER BY 语句的，但是若从特定视图进行选择，而该视图使用了自己的 ORDER BY 语句，则视图定义中的 ORDER BY 将被忽略

基于单表的视图

CREATE VIEW productsum (product_type, cnt_product)
AS
SELECT product_type, COUNT(*)
  FROM product
 GROUP BY product_type ;

这时输入SHOW TABLES;命令，就会发现多了productsum

不过像navicat、datagrip这种还是把视图和表分开的

查看视图还是可用SELECT语句
或者直接用可视化工具

基于多表的视图

先创建一张表shop_product

CREATE TABLE shop_product
(shop_id    CHAR(4)       NOT NULL,
 shop_name  VARCHAR(200)  NOT NULL,
 product_id CHAR(4)       NOT NULL,
 quantity   INTEGER       NOT NULL,
 PRIMARY KEY (shop_id, product_id));

INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000A',	'东京',		'0001',	30);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000A',	'东京',		'0002',	50);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000A',	'东京',		'0003',	15);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000B',	'名古屋',	'0002',	30);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000B',	'名古屋',	'0003',	120);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000B',	'名古屋',	'0004',	20);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000B',	'名古屋',	'0006',	10);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000B',	'名古屋',	'0007',	40);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000C',	'大阪',		'0003',	20);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000C',	'大阪',		'0004',	50);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000C',	'大阪',		'0006',	90);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000C',	'大阪',		'0007',	70);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000D',	'福冈',		'0001',	100);

在product表和shop_product表的基础上创建视图

CREATE VIEW view_shop_product(product_type,sale_price,shop_name)
AS
SELECT product_type, sale_price, shop_name
FROM product,
	 shop_product
WHERE product.product_id = shop_product.product_id

5.How to alter 视图结构

基本语法
```
ALTER VIEW <视图名> AS <SELECT语句>
```
- 视图名在数据库中须唯一
  - 不可与其他视图和表重名

修改前面的那个productSum视图

ALTER VIEW productSum
    AS
        SELECT product_type, sale_price
          FROM Product
         WHERE regist_date > '2009-09-11';

修改后的视图：

6.How to update 视图内容

因为视图是一个虚拟表，所以对视图的操作就是对底层基础表的操作，所以在修改时只有满足底层基本表的定义才能成功修改

更新视图

上面的productSum视图不包括以上限制条件

UPDATE productsum
   SET sale_price = '5000'
 WHERE product_type = '办公用品';

查看原表

原表那个也变成5000了！

但是当时的修改语句是WHERE product_type = '办公用品'; 为什么打孔器那个没有变为5000呢?

7.How to delete 视图

基本语法

DROP VIEW <视图名1> [ , <视图名2> …]

需要相应权限才能成功删除

删除productsum
```
DROP VIEW productsum;
```
- 删掉了之后继续操作这个视图就会报错

二.子查询

引入

1.What is 子查询

将用来定义视图的SELECT语句嵌套在另一个查询语句内部的查询
- 在SELECT子句中先计算子查询，子查询结果作为外层另一个查询的过滤条件，查询可以基于一个表或者多个表

2.子查询与视图的关系

接着上面的引入

子查询就是将用来定义视图的 SELECT 语句直接用于 FROM 子句当中。其中AS studentSum可以看作是子查询的名称，而且由于子查询是一次性的，所以子查询不会像视图那样保存在存储介质中，而是在 SELECT 语句执行之后就消失了

3.嵌套子查询(尽量避免)

SELECT product_type, cnt_product
FROM (SELECT *
        FROM (SELECT product_type, 
                      COUNT(*) AS cnt_product
                FROM product 
               GROUP BY product_type) AS productsum
       WHERE cnt_product = 4) AS productsum2;

其中最内层的子查询我们将其命名为productSum，这条语句根据product_type分组并查询个数，第二层查询中将个数为4的商品查询出来，最外层查询product_type和cnt_product两列。 虽然嵌套子查询可以查询出结果，但是随着子查询嵌套的层数的叠加，SQL语句不仅会难以理解而且执行效率也会很差，所以要尽量避免这样的使用。

4.标量子查询

标量:单一
- 标量子查询：单一子查询
- 所谓的单一是要求我们的SQL语句只能返回一个值
  - 即返回表中具体的某一行的某一列

标量子查询有啥用

直接看个例子:通过标量子查询语句查询出销售单价高于平均单价的商品

SELECT product_id, product_name, sale_price
  FROM product
 WHERE sale_price > (SELECT AVG(sale_price) FROM product);

还可以这样用

SELECT product_id,
       product_name,
       sale_price,
       (SELECT AVG(sale_price)
          FROM product) AS avg_price
  FROM product;

5.关联子查询

查询与子查询间存在联系
- 如何建立联系
查询与子查询的联系

三.各种函数

1.算术函数

先构造一个samplemath表格

-- DDL ：创建表
USE shop;
DROP TABLE IF EXISTS samplemath;
CREATE TABLE samplemath
(m NUMERIC(10,3),
 n INT,
 p INT);

-- DML ：插入数据
START TRANSACTION; -- 开始事务
INSERT INTO samplemath(m, n, p) VALUES (500, 0, NULL);
INSERT INTO samplemath(m, n, p) VALUES (-180, 0, NULL);
INSERT INTO samplemath(m, n, p) VALUES (NULL, NULL, NULL);
INSERT INTO samplemath(m, n, p) VALUES (NULL, 7, 3);
INSERT INTO samplemath(m, n, p) VALUES (NULL, 5, 2);
INSERT INTO samplemath(m, n, p) VALUES (NULL, 4, NULL);
INSERT INTO samplemath(m, n, p) VALUES (8, NULL, 3);
INSERT INTO samplemath(m, n, p) VALUES (2.27, 1, NULL);
INSERT INTO samplemath(m, n, p) VALUES (5.555,2, NULL);
INSERT INTO samplemath(m, n, p) VALUES (NULL, 1, NULL);
INSERT INTO samplemath(m, n, p) VALUES (8.76, NULL, NULL);
COMMIT; -- 提交事务
-- 查询表内容

加减乘除
ABS 绝对值
MOD 求余数
- MOD 是计算除法余数（求余）的函数，是 modulo 的缩写。小数没有余数的概念，只能对整数列求余数。
  
  注意：主流的 DBMS 都支持 MOD 函数，只有SQL Server 不支持该函数，其使用%符号来计算余数
ROUND 四舍五入
- 语法：ROUND( 对象数值，保留小数的位数 )

SELECT m,
ABS(m) AS abscol,
n ,p,
MOD(n,p) AS mod_col,
MOD(n,p) AS mod_col,
ROUND(m,1) AS round_col
FROM samplemath;

2.字符串函数

先构造samplestr用于学习

-- DDL ：创建表
USE  shop;
DROP TABLE IF EXISTS samplestr;
CREATE TABLE samplestr
(str1 VARCHAR (40),
str2 VARCHAR (40),
str3 VARCHAR (40)
);
-- DML：插入数据
START TRANSACTION;
INSERT INTO samplestr (str1, str2, str3) VALUES ('opx',	'rt', NULL);
INSERT INTO samplestr (str1, str2, str3) VALUES ('abc', 'def', NULL);
INSERT INTO samplestr (str1, str2, str3) VALUES ('太阳',	'月亮', '火星');
INSERT INTO samplestr (str1, str2, str3) VALUES ('aaa',	NULL, NULL);
INSERT INTO samplestr (str1, str2, str3) VALUES (NULL, 'xyz', NULL);
INSERT INTO samplestr (str1, str2, str3) VALUES ('@!#$%', NULL, NULL);
INSERT INTO samplestr (str1, str2, str3) VALUES ('ABC', NULL, NULL);
INSERT INTO samplestr (str1, str2, str3) VALUES ('aBC', NULL, NULL);
INSERT INTO samplestr (str1, str2, str3) VALUES ('abc哈哈',  'abc', 'ABC');
INSERT INTO samplestr (str1, str2, str3) VALUES ('abcdefabc', 'abc', 'ABC');
INSERT INTO samplestr (str1, str2, str3) VALUES ('micmic', 'i', 'I');
COMMIT;
-- 确认表中的内容

CONCAT 拼接
- CONCAT(str1,str2,str3)
LENGTH 字符串长度
- LENGTH(字符串)
LOWER 小写转换
- LOWER 函数只能针对英文字母使用，它会将参数中的字符串全都转换为小写。该函数不适用于英文字母以外的场合，不影响原本就是小写的字符。
ERPLACE 字符串替换
- REPLACE( 对象字符串，替换前的字符串，替换后的字符串 )
SUBSTRING 字符串的截取
- SUBSTRING （对象字符串 FROM 截取的起始位置 FOR 截取的字符数）

想试试在datagrip里面搞

先选择Query Console

然后选择相应的数据库

试试！点击绿色按钮执行脚本

SELECT
    str1,
    str2,
    str3,
    CONCAT(str1,str2,str3) AS str_concat,
    LENGTH(str1) AS len_str,
    LOWER(str1) AS low_str,
    REPLACE(str1,str2,str3) AS rep_str,
    SUBSTRING(str1 FROM 3 FOR 2) AS sub_str
FROM
    samplestr;

跳出result

3.日期函数

下面是一些被标准 SQL 承认的可以应用于绝大多数 DBMS 的函数
- CURRENT_DATE 当前日期
- CURRENT_TIME 当前时间
- CURRENT_TIEMSTAMP 当前日期和时间
- EXTRACT 截取日期元素

SELECT CURRENT_TIMESTAMP as now,
EXTRACT(YEAR   FROM CURRENT_TIMESTAMP) AS year,
EXTRACT(MONTH  FROM CURRENT_TIMESTAMP) AS month,
EXTRACT(DAY    FROM CURRENT_TIMESTAMP) AS day,
EXTRACT(HOUR   FROM CURRENT_TIMESTAMP) AS hour,
EXTRACT(MINUTE FROM CURRENT_TIMESTAMP) AS MINute,
EXTRACT(SECOND FROM CURRENT_TIMESTAMP) AS second;

4.转换函数

CAST 类型转换

CAST（转换前的值 AS 想要转换的数据类型）

-- 将字符串类型转换为数值类型
SELECT CAST('0001' AS SIGNED INTEGER) AS int_col;

COALESCE 将NULL转换为其他值
- ```
COALESCE(数据1，数据2，数据3……)
```
  - COALESCE 是 SQL 特有的函数。该函数会返回可变参数 A 中左侧开始第 1个不是NULL的值。参数个数是可变的，因此可以根据需要无限增加。
    
    在 SQL 语句中将 NULL 转换为其他值时就会用到转换函数。
- ```
SELECT COALESCE(NULL, 11) AS col_1,
COALESCE(NULL, 'hello world', NULL) AS col_2,
COALESCE(NULL, NULL, '2020-11-01') AS col_3;
```

四.谓词

1.What is 谓词

返回值为真值的函数
- 包括TRUE/FALSE/UNKONWN
主要谓词
- LIKE
- BETWEEN
- ISN NULL 、 IS NOT NULL
- IN
- EXISTS

2.LIKE谓词 – 用于字符串的部分一致查询

部分一致大体可以分为
- 前方一致
- 中间一致
- 后方一致
查看之前就导入的表samplelike
前方一致：选出“dddabc”
- 前方一致即作为查询条件的字符串（这里是“ddd”）与查询对象字符串起始部分相同
- ```
SELECT *
FROM samplelike
WHERE strcol LIKE 'ddd%';
```
- 其中的%是代表“零个或多个任意字符串”的特殊符号，本例中代表“以ddd开头的所有字符串”
中间一致：选取出“abcddd”“dddabc”“abdddc”
- 中间一致即查询对象字符串中含有作为查询条件的字符串，无论该字符串出现在对象字符串的最后还是中间都没有关系
- ```
SELECT *
FROM samplelike
WHERE strcol LIKE '%ddd%';
```
后方一致:选取出“abcddd“
- 后方一致即作为查询条件的字符串（这里是“ddd”）与查询对象字符串的末尾部分相同
```
SELECT *
FROM samplelike
WHERE strcol LIKE '%ddd';
```

_下划线匹配任意 1 个字符

SELECT *
FROM samplelike
WHERE strcol LIKE 'ab___';

总结

综合如上三种类型的查询可以看出，查询条件最宽松，也就是能够取得最多记录的是中间一致。这是因为它同时包含前方一致和后方一致的查询结果。

3.BETWEEN谓词 – 用于范围查询

如选取销售单价100~1000元的商品

SELECT product_name, sale_price
FROM product
WHERE sale_price BETWEEN 100 AND 1000;

注意上面是闭区间

若要改为开区间：

SELECT product_name, sale_price
FROM product
WHERE sale_price >100
AND sale_price <1000;

4.IS NULL、 IS NOT NULL – 用于判断是否为NULL

SELECT product_name, sale_price
FROM product
WHERE purchase_price IS NULL;

以上是关于datawhale9月组队学习task03复杂查询的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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文章目录

一.视图

1.何为视图

2.视图 VS 表

3.Why need 视图

4.How to create 视图

基于单表的视图

基于多表的视图

5.How to alter 视图结构

6.How to update 视图内容

7.How to delete 视图

二.子查询

1.What is 子查询

2.子查询与视图的关系

3.嵌套子查询(尽量避免)

4.标量子查询

标量子查询有啥用

5.关联子查询

三.各种函数

1.算术函数

2.字符串函数

3.日期函数

4.转换函数

四.谓词

1.What is 谓词

2.LIKE谓词 – 用于字符串的部分一致查询

总结

3.BETWEEN谓词 – 用于范围查询

4.IS NULL、 IS NOT NULL – 用于判断是否为NULL