SQL编程第三章复杂一点的查询

Posted 2021-12-17 7TribeZ

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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SQL编程第三章复杂一点的查询相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

第三章复杂一点的查询

之前介绍了sql基本的查询用法，接下来介绍一些相对复杂的用法。

3.1 视图

我们先来看一个查询语句

SELECT stu_name FROM view_students_info;

单从表面上看起来这个语句是和正常的从数据表中查询数据是完全相同的，但其实我们操作的是一个视图。所以从SQL的角度来说操作视图与操作表看起来是完全相同的，那么为什么还会有视图的存在呢？视图到底是什么？视图与表有什么不同呢？

3.1.1 什么是视图

视图是一个虚拟的表，不同于直接操作数据表，视图是依据SELECT语句来创建的（会在下面具体介绍），所以操作视图时会根据创建视图的SELECT语句生成一张虚拟表，然后在这张虚拟表上做SQL操作。

3.1.2 视图与表有什么区别

《sql基础教程**第2版》用一句话非常凝练的概括了视图与表的区别—“是否保存了实际的数据”。所以视图并不是数据库真实存储的数据表，它可以看作是一个窗口，通过这个窗口我们可以看到数据库表中真实存在的数据。所以我们要区别视图和数据表的本质，即视图是基于真实表的一张虚拟的表，其数据来源均建立在真实表的基础上。

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图片来源：《sql基础教程第2版》

下面这句顺口溜也方便大家记忆视图与表的关系：“视图不是表，视图是虚表，视图依赖于表”。

3.1.3 为什么会存在视图

那既然已经有数据表了，为什么还需要视图呢？主要有以下几点原因：

通过定义视图可以将频繁使用的SELECT语句保存以提高效率。
通过定义视图可以使用户看到的数据更加清晰。
通过定义视图可以不对外公开数据表全部字段，增强数据的保密性。
通过定义视图可以降低数据的冗余。

3.1.4 如何创建视图

说了这么多视图与表的区别，下面我们就一起来看一下如何创建视图吧。

创建视图的基本语法如下：

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。
需要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。

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。

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图片来源：《sql基础教程第2版》

虽然在视图上继续创建视图的语法没有错误，但是我们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。

注意事项

需要注意的是在一般的DBMS中定义视图时不能使用ORDER BY语句。下面这样定义视图是错误的。

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

为什么不能使用 ORDER BY 子句呢？这是因为视图和表一样，数据行都是没有顺序的。

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

我们在product表的基础上创建一个视图，如下：

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

创建的视图如下图所示：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-upaSFnna-1637504048964)(./img/ch03/ch03.03view3.png)]

基于多表的视图

为了学习多表视图，我们再创建一张表 shop_product，相关代码如下：

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);

我们在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;

创建的视图如下图所示

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-m7cn7X0r-1637504048966)(./img/ch03/ch03.04view4.png)]

我们可以在这个视图的基础上进行查询

SELECT sale_price, shop_name
  FROM view_shop_product
 WHERE product_type = '衣服';

查询结果为：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tPvLKcMo-1637504048968)(./img/ch03/ch03.05result.png)]

3.1.5 如何修改视图结构

修改视图结构的基本语法如下：

ALTER VIEW <视图名> AS <SELECT语句>

其中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。
当然也可以通过将当前视图删除然后重新创建的方式达到修改的效果。（对于数据库底层是不是也是这样操作的呢，你可以自己探索一下。）

修改视图

我们修改上方的productSum视图为

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

此时productSum视图内容如下图所示

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vDX5NBU9-1637504048969)(./img/ch03/ch03.06productsum.png)]

3.1.6 如何更新视图内容

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。

对于一个视图来说，如果包含以下结构的任意一种都是不可以被更新的：

聚合函数 SUM()、MIN()、MAX()、COUNT() 等。
DISTINCT 关键字。
GROUP BY 子句。
HAVING 子句。
UNION 或 UNION ALL 运算符。
FROM 子句中包含多个表。

视图归根结底还是从表派生出来的，因此，如果原表可以更新，那么视图中的数据也可以更新。反之亦然，如果视图发生了改变，而原表没有进行相应更新的话，就无法保证数据的一致性了。

更新视图

因为我们刚刚修改的productSum视图不包括以上的限制条件，我们来尝试更新一下视图

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

此时我们再查看productSum视图，可以发现数据已经更新了

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-DwdHBeuG-1637504048970)(./img/ch03/ch03.07productsum2.png)]

此时观察原表也可以发现数据也被更新了

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hF5apwXv-1637504048971)(./img/ch03/ch03.08productsumsrc.png)]

不知道大家看到这个结果会不会有疑问，刚才修改视图的时候是设置product_type='办公用品’的商品的sale_price=5000，为什么原表的数据只有一条做了修改呢？

还是因为视图的定义，视图只是原表的一个窗口，所以它修改也只能修改透过窗口能看到的内容。

注意：这里虽然修改成功了，但是并不推荐这种使用方式。而且我们在创建视图时也尽量使用限制不允许通过视图来修改表

3.1.7 如何删除视图

删除视图的基本语法如下：

DROP VIEW <视图名1> [ , <视图名2> …]

注意：需要有相应的权限才能成功删除。

删除视图

我们删除刚才创建的productSum视图

DROP VIEW productSum;

如果我们继续操作这个视图的话就会提示当前操作的内容不存在。

3.2 子查询

我们先来看一个语句

SELECT stu_name
FROM (
         SELECT stu_name, COUNT(*) AS stu_cnt
          FROM students_info
          GROUP BY stu_age) AS studentSum;

这个语句看起来很好理解，其中使用括号括起来的sql语句首先执行，执行成功后再执行外面的sql语句。但是我们上一节提到的视图也是根据SELECT语句创建视图然后在这个基础上再进行查询。那么什么是子查询呢？子查询和视图又有什么关系呢？

3.2.1 什么是子查询

子查询指一个查询语句嵌套在另一个查询语句内部的查询，这个特性从 MySQL 4.1 开始引入，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。

3.2.2 子查询和视图的关系

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。

3.2.3 嵌套子查询

与在视图上再定义视图类似，子查询也没有具体的限制，例如我们可以这样

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。

3.2.4 标量子查询

标量就是单一的意思，那么标量子查询也就是单一的子查询，那什么叫做单一的子查询呢？

所谓单一就是要求我们执行的SQL语句只能返回一个值，也就是要返回表中具体的某一行的某一列。例如我们有下面这样一张表

product_id | product_name | sale_price 
------------+-------------+----------
0003       | 运动T恤       | 4000 
0004       | 菜刀          | 3000 
0005       | 高压锅        | 6800

那么我们执行一次标量子查询后是要返回类似于，“0004”，“菜刀”这样的结果。

3.2.5 标量子查询有什么用

我们现在已经知道标量子查询可以返回一个值了，那么它有什么作用呢？

直接这样想可能会有些困难，让我们看几个具体的需求：

查询出销售单价高于平均销售单价的商品
查询出注册日期最晚的那个商品

你有思路了吗？

让我们看如何通过标量子查询语句查询出销售单价高于平均销售单价的商品。

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

上面的这条语句首先后半部分查询出product表中的平均售价，前面的sql语句在根据WHERE条件挑选出合适的商品。
由于标量子查询的特性，导致标量子查询不仅仅局限于 WHERE 子句中，通常任何可以使用单一值的位置都可以使用。也就是说，能够使用常数或者列名的地方，无论是 SELECT 子句、GROUP BY 子句、HAVING 子句，还是 ORDER BY 子句，几乎所有的地方都可以使用。

我们还可以这样使用标量子查询：

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

你能猜到这段代码的运行结果是什么吗？运行一下看看与你想象的结果是否一致。

3.2.6 关联子查询

什么是关联子查询

关联子查询既然包含关联两个字那么一定意味着查询与子查询之间存在着联系。这种联系是如何建立起来的呢？

我们先看一个例子：

SELECT product_type, product_name, sale_price
  FROM product AS p1
 WHERE sale_price > (SELECT AVG(sale_price)
                       FROM product AS p2
                      WHERE p1.product_type = p2.product_type
   GROUP BY product_type);

你能理解这个例子在做什么操作么？先来看一下这个例子的执行结果

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KUK9Vlcb-1637504048972)(./img/ch03/ch03.09case.png)]

通过上面的例子我们大概可以猜到吗，关联子查询就是通过一些标志将内外两层的查询连接起来起到过滤数据的目的，接下来我们就一起看一下关联子查询的具体内容吧。

关联子查询与子查询的联系

还记得我们之前的那个例子么查询出销售单价高于平均销售单价的商品，这个例子的SQL语句如下

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

我们再来看一下这个需求选取出各商品种类中高于该商品种类的平均销售单价的商品。SQL语句如下：

SELECT product_type, product_name, sale_price
  FROM product ASp1
 WHERE sale_price > (SELECT AVG(sale_price)
   FROM product ASp2
                      WHERE p1.product_type =p2.product_type
   GROUP BY product_type);

可以看出上面这两个语句的区别吗？

在第二条SQL语句也就是关联子查询中我们将外面的product表标记为p1，将内部的product设置为p2，而且通过WHERE语句连接了两个查询。

但是如果刚接触的话一定会比较疑惑关联查询的执行过程，这里有一个博客讲的比较清楚。在这里我们简要的概括为：

首先执行不带WHERE的主查询
根据主查询讯结果匹配product_type，获取子查询结果
将子查询结果再与主查询结合执行完整的SQL语句

在子查询中像标量子查询，嵌套子查询或者关联子查询可以看作是子查询的一种操作方式即可。

小结

视图和子查询是数据库操作中较为基础的内容，对于一些复杂的查询需要使用子查询加一些条件语句组合才能得到正确的结果。但是无论如何对于一个SQL语句来说都不应该设计的层数非常深且特别复杂，不仅可读性差而且执行效率也难以保证，所以尽量有简洁的语句来完成需要的功能。

练习题-第一部分

3.1

创建出满足下述三个条件的视图（视图名称为 ViewPractice5_1）。使用 product（商品）表作为参照表，假设表中包含初始状态的 8 行数据。

条件 1：销售单价大于等于 1000 日元。
条件 2：登记日期是 2009 年 9 月 20 日。
条件 3：包含商品名称、销售单价和登记日期三列。

对该视图执行 SELECT 语句的结果如下所示。

SELECT * FROM ViewPractice5_1;

执行结果

product_name | sale_price | regist_date
--------------+------------+------------
T恤衫         | 　 1000    | 2009-09-20
菜刀          |    3000    | 2009-09-20

3.2

向习题一中创建的视图 ViewPractice5_1 中插入如下数据，会得到什么样的结果？

INSERT INTO ViewPractice5_1 VALUES (' 刀子 ', 300, '2009-11-02');

3.3

请根据如下结果编写 SELECT 语句，其中 sale_price_all 列为全部商品的平均销售单价。

product_id | product_name | product_type | sale_price | sale_price_all
------------+-------------+--------------+------------+---------------------
0001       | T恤衫         | 衣服         | 1000       | 2097.5000000000000000
0002       | 打孔器        | 办公用品      | 500        | 2097.5000000000000000
0003       | 运动T恤       | 衣服          | 4000      | 2097.5000000000000000
0004       | 菜刀          | 厨房用具      | 3000       | 2097.5000000000000000
0005       | 高压锅        | 厨房用具      | 6800       | 2097.5000000000000000
0006       | 叉子          | 厨房用具      | 500        | 2097.5000000000000000
0007       | 擦菜板        | 厨房用具       | 880       | 2097.5000000000000000
0008       | 圆珠笔        | 办公用品       | 100       | 2097.5000000000000000

3.4

请根据习题一中的条件编写一条 SQL 语句，创建一幅包含如下数据的视图（名称为AvgPriceByType）。

product_id | product_name | product_type | sale_price | avg_sale_price
------------+-------------+--------------+------------+---------------------
0001       | T恤衫         | 衣服         | 1000       |2500.0000000000000000
0002       | 打孔器         | 办公用品     | 500        | 300.0000000000000000
0003       | 运动T恤        | 衣服        | 4000        |2500.0000000000000000
0004       | 菜刀          | 厨房用具      | 3000        |2795.0000000000000000
0005       | 高压锅         | 厨房用具     | 6800        |2795.0000000000000000
0006       | 叉子          | 厨房用具      | 500         |2795.0000000000000000
0007       | 擦菜板         | 厨房用具     | 880         |2795.0000000000000000
0008       | 圆珠笔         | 办公用品     | 100         | 300.0000000000000000

提示：其中的关键是 avg_sale_price 列。与习题三不同，这里需要计算出的是各商品种类的平均销售单价。这与使用关联子查询所得到的结果相同。也就是说，该列可以使用关联子查询进行创建。问题就是应该在什么地方使用这个关联子查询。

3.3 各种各样的函数

sql 自带了各种各样的函数，极大提高了 sql 语言的便利性。

所谓函数，类似一个黑盒子，你给它一个输入值，它便按照预设的程序定义给出返回值，输入值称为参数。

函数大致分为如下几类：

算术函数（用来进行数值计算的函数）
字符串函数（用来进行字符串操作的函数）
日期函数（用来进行日期操作的函数）
转换函数（用来转换数据类型和值的函数）
聚合函数（用来进行数据聚合的函数）

函数总个数超过200个，不需要完全记住，常用函数有 30~50 个，其他不常用的函数使用时查阅文档即可。

3.3.1 算数函数

+ - * /四则运算在之前的章节介绍过，此处不再赘述。

为了演示其他的几个算数函数，在此构造samplemath表

-- DDL ：创建表
USE shop;
DROP TABLE IF EXISTS samplemath;
CREATE TABLE samplemath
(m float(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
SELECT * FROM samplemath;
+----------+------+------+
| m        | n    | p    |
+----------+------+------+
|  500.000 |    0 | NULL |
| -180.000 |    0 | NULL |
|     NULL | NULL | NULL |
|     NULL |    7 |    3 |
|     NULL |    5 |    2 |
|     NULL |    4 | NULL |
|    8.000 | NULL |    3 |
|    2.270 |    1 | NULL |
|    5.555 |    2 | NULL |
|     NULL |    1 | NULL |
|    8.760 | NULL | NULL |
+----------+------+------+
11 rows in set (0.00 sec)

ABS – 绝对值

语法：ABS( 数值 )

ABS 函数用于计算一个数字的绝对值，表示一个数到原点的距离。

当 ABS 函数的参数为NULL时，返回值也是NULL。

MOD – 求余数

语法：MOD( 被除数，除数 )

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 )

ROUND 函数用来进行四舍五入操作。

注意：当参数 保留小数的位数 为变量时，可能会遇到错误，请谨慎使用变量。

SELECT m,
ABS(m)ASabs_col ,
n, p,
MOD(n, p) AS mod_col,
ROUND(m,1)ASround_colS
FROM samplemath;
+----------+---------+------+------+---------+-----------+
| m        | abs_col | n    | p    | mod_col | round_col |
+----------+---------+------+------+---------+-----------+
|  500.000 | 500.000 |    0 | NULL |    NULL |     用SQL语句进行数据库查询(复杂查询)
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 在LINQPad中使用FreeSql查询数据库
 Python之路第三篇：Python基础（12）——函数
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SQL编程第三章 复杂一点的查询

第三章 复杂一点的查询