VF中SQl语句中的select语句如何使用……

Posted 2023-04-20

如题……

SQL语法SQL给出了简单而又丰富的查询语句形式，SQL的查询命令也称作SELECT命令，它的基本形式由SELECT-FROM-WHERE查询块组成，多个查询块可以嵌套执行。格式： SELECT ［ALL|DISTINCT］［ TOP〈表达式〉 ］ ［〈别名〉］ 〈Select表达式〉 ［AS 〈列名〉 ］［, ［ 〈别名〉］ 〈Select表达式〉 ［AS 〈列名〉 ］…］ FORM［〈数据库名〉 !］ 〈表名〉 ［［AS］Local_Alias］ ［［INNER | LEFT ［OUTER］ | RIGHT ［OUTER］ | FULL ［OUTER］ JOIN［〈数据库名〉！］ 〈表名〉 ［［AS］Local_Alias］［ON〈联接条件〉］］ ［INTO 〈查询结果〉 |TO FILE 〈文件名〉 ［ADDITIVE］ | TO PRINTER ［PROMPT］ | TO SCREEN］ ［PREFERENCE PreferenceName］［NOCONSOLE］［PLAIN］［NOWAIT］ ［WHERE 〈联接条件1〉 ［AND 〈联接条件2〉…］［AND | OR 〈筛选条件〉…］］ ［GROUP BY 〈组表达式〉 ］［, 〈组表达式〉 …］］ ［HAVING ］〈筛选条件〉 ］ ［UNION ［ALL］ 〈SELECT命令〉 ］ ［ORDER BY 〈关键字表达式〉 ［ASC |DESC］ ［, 〈关键字表达式〉 ［ASC |DESC］…］］说明：SELECT-SQL命令的格式包括三个基本子句：SELECT子句、FROM子句、WHERE子句，还包括操作子句：ORDER子句、GROUP子句、UNION子句以及其他一些选项。1.SELECT子句SELECT子句用来指定查询结果中的数据。其中：ALL选项：表示选出的记录中包括重复记录，这时缺省值；DISTINCT则表示选出的记录中不包括重复记录。TOP〈表达式〉选项：表示在符合条件的记录中，选取指定数量或百分比(〈表达式〉)记录。［〈别名〉］〈Select表达式〉［AS〈列名〉］选项中的别名是字段所在的表名；〈Select表达式〉，可以是字段名或字段表达式；〈列名〉用于指定输出时使用的列标题，可以不同于字段名。〈Select表达式〉用一个*号来表示时，指定所有的字段。2.FROM子句用于指定查询的表与联接类型。其中：JOIN关键字用于联接其左右两个〈表名〉所指定的表。INNER | LEFT［OUTER］ | RIGHT［OUTER］ | FULL［OUTER］选项，指定两表联接时的联接类型，联接类型有4种，如表13.2所示。其中的OUTER选项，表示外部联接，即允许满足联接条件的记录，又允许不满足联接条件的记录。若省略OUTER选项，效果不变。表13.2 联接类型——————————————————————————————————联接类型 意义————————————————————————??Inner Join(内部联接) 只有满足联接条件的记录包含在结果中Left Outer Join(左联接) 左表某记录与右表所有记录比较字段值，若有满足联接条件的，则产生一个真实记录；若都有满足，则产生一个含.NULL值的记录直到右表所有记录都比较完Full Jion(完全联接) 先按右联接比较字段值，再按左联接比较字段值。不列入重复记录—————————————————————————————————————ON选项：用于指定联接条件。INTO与TO选项：用于指定查询结果的输出去向，默认查询结果显示在浏览窗口中。INTO选项中的〈查询结果〉有3种，如表13.3所示。表13.3 查询结果———————————————————— 目标 输出形式————————————————————— ARRAY〈数组〉 查询结果输出到数组 CURSOR〈临时表〉 查询结果输出到临时表 TABLE | DBF〈表名〉 查询结果输出到表—————————————————————TO FILE选项：表示输出到指定的文本文件，并取代原文件内容。ADDITIVE选项：表示只添加新数据，不清除原文件的内容。TO PRINTER选项：表示输出到打印机。PROMPT选项：表示打印前先显示打印确认框。TO SCREEN选项：表示输出到屏幕。PLAIN选项：表示输出时省略字段名。NOWAIT选项：表示显示浏览窗口后程序继续往下执行。3.WHERE子句用来指定查询的条件。其中的〈联接条件〉指定一个字段，该字段连接FROM子句中的表。如果查询中包含不止一个表，就应该为第一个表后的每一个表指定连接条件。4.其他子句和选项GROUP BY子句：对记录按〈组表达式〉值分组，常用于分组统计。HAVING子句：当含有GROUP BY子句时，HAVING子句可用作记录查询的限制条件；无GROUP BY 子句时，HAVING子句的作用如同WHERE子句。UNION子句：可以用UNION子句嵌入另一个SELECT-SQL命令，使这两个命令的查询结果合并输，但输出字段的类型和宽度必须一致。UNION子句默认组合结果中排除重复行，使用ALL，则允许包含重复行。ORDER BY子句：指定查询结查中记录按〈关键字表达式〉排序，默认升序。选项ASC表示升序，DESE表示降序。SELECT查询命令的使用非常灵活，用它可以构造各种各样的查询。本章将通过大量的实例来介绍SELECT命令的使用方法。13.2.2 简单查询简单查询只含有基本子句，可有简单的查询条件。【13.1】在zgda表中，检索所有字段。 SELECT * FROM zgda13.2.2 简单查询【13.2】在zggz表中，检索实发工资大于2000元的记录。 SELECT 编号,姓名,实发工资 FROM zggz WHERE 实发工资>200013.2.2 简单查询【13.3】在zgda表中，检索所有职称名称。 SELECT DISTINCT 职称 FROM zgda【13.4】在zgda表中，检索职称是助教的记录。 SELECT 编号,姓名,职称 FROM zgda WHERE 职称="助教"13.2.2 简单查询【13.5】在zggz表中，检索实发工资小于1000大于1800元的记录。命令执行结果如图13.5所示。 SELECT 编号,姓名,实发工资 FROM zggz WHERE 实发工资>1000 AND 实发工资<1800 参考技术A select (内容) from (表名) where (条件) 参考技术B 比如你的数据库里有student表,表里有ID，name这些元素select namefrom studentwhere ID='123';查询ID号为123的人名字 参考技术C 这里面都是简单切常用的基础的sql语句 去这里学习吧参考资料 http://www.1keydata.com/tw/sql/sql.html xx 参考技术D 看看VFP自带的帮助文件.

使用glue_sql() 并避免粘贴在动态SELECT 语句中的方法？

【中文标题】使用glue_sql() 并避免粘贴在动态SELECT 语句中的方法？

【英文标题】：Way to use glue_sql() and avoid paste in dynamic SELECT statement?使用glue_sql() 并避免粘贴在动态SELECT 语句中的方法？

【发布时间】：2021-10-17 02:05:08

【相关技术】：@tags@

【问题描述】：

我正在学习如何从 R 中查询 SQLite dbs，并使用 glue_sql() 构建这些查询。下面是我的工作流程中子查询的简化示例。有没有一种方法可以在不使用paste0() 的情况下创建s10_wtX 和s20_wtX，如下面的代码所示？

library(DBI)
library(dplyr)
library(glue)

# example database
set.seed(1)
ps <- data.frame(plot = rep(1:3, each = 4),
                 spp = rep(1:3*10, 2),
                 wtX = rnorm(12, 10, 2) %>% round(1))
con <- dbConnect(RSQLite::SQLite(), "")
dbWriteTable(con, "ps", ps)

# species of interest
our_spp <- c(10, 20)

# for the spp of interest, sum wtX on each plot
sq <- glue_sql(paste0(
  'SELECT ps.plot,\n',
  paste0('SUM(CASE WHEN ps.spp = ', our_spp,
         ' THEN (ps.wtX) END) AS s', our_spp,
         '_wtX',
         collapse = ',\n'), '\n',
  '  FROM ps
    WHERE ps.spp IN (our_spp*) -- spp in our sample
    GROUP BY ps.plot'),
  .con = con)

# the result of the query should look like:
dbGetQuery(con, sq)
  plot s10_wtX s20_wtX
1    1    21.9    10.4
2    2    11.0    22.2
3    3     9.4    13.0

在我的实际工作流程中，我有两种以上的兴趣，所以我宁愿不完整地写出每一行（例如，SUM(CASE WHEN ps.spp = 10 THEN (ps.wtX) END) AS s10_wtX）。

【问题讨论】：

您可以更轻松地在 SQL 中进行简单的聚合并在 R 中进行透视，您是否试图避免这种情况？

使用glue，您可以使用our_spp 并避免使用paste

（来自我之前的评论）例如，您可以使用dbGetQuery(con, "select ps.plot, ps.spp, sum(ps.wtX) as wtX from ps where ps.spp in (10,20) group by ps.plot, ps.spp") %>% tidyr::pivot_wider(plot, names_from="spp", values_from="wtX")（如果您可以使用dplyr+tidyr，与reshape2 或data.table 的结果类似）来获得所需的输出。

我不确定您是否只有sqlite，但其他DBMS 有PIVOT 运算符。例如，在 Oracle 中它将是 SELECT * FROM (SELECT ps.plot, ps.spp, ps.wtX FROM ps WHERE ps IN (10, 20)) PIVOT (SUM(wtX) FOR spp IN (10 as s10_wtx, 20 as s20_wtx)。但是...在 R 中进行处理可能更有意义。

标记了@akrun 的答案，因为它显示了glue_collapse()，并且很容易融入我的工作流程；但将重新审视@r2evans 的想法，尽可能避免glue_sql() ++

【参考方案1】：

OP的原始问题是

有没有一种方法可以在不使用 paste0() 的情况下创建 s10_wtX 和 s20_wtX，如下面的代码所示？

如果我们只想用glue 构造，也可以使用glue_collapse

library(glue)
sq1 <- glue_sql('SELECT ps.plot,', glue_collapse(glue('SUM(CASE WHEN ps.spp = our_spp THEN (ps.wtX) END) AS sour_spp_wtX'), sep = ",\n"), '\nFROM ps\n WHERE ps.spp IN (our_spp*) -- spp in our sample\n    GROUP BY ps.plot', .con = con)
dbGetQuery(con, sq1)
  plot s10_wtX s20_wtX
1    1    21.9    10.4
2    2    11.0    22.2
3    3     9.4    13.0

【讨论】：

很好奇（因为我不经常使用glue），是glue_collapse 实际上只是paste-ing 它与collapse=""？

它在内部使用paste和collapse，并在调用as_glue时返回胶水格式

【参考方案2】：

为了正式一点（即使它不是你最终使用的），这里是我的 cmets，详细：

out <- DBI::dbGetQuery(con, "
  select ps.plot, ps.spp, sum(ps.wtX) as wtX
  from ps
  where ps.spp in (10,20)
  group by ps.plot, ps.spp")
out
#   plot spp  wtX
# 1    1  10 21.9
# 2    1  20 10.4
# 3    2  10 11.0
# 4    2  20 22.2
# 5    3  10  9.4
# 6    3  20 13.0

这可以很容易地根据您的需要进行调整。例如，使用tidyr::pivot_wider，

tidyr::pivot_wider(out, plot, names_from="spp", values_from="wtX")
# # A tibble: 3 x 3
#    plot  `10`  `20`
#   <int> <dbl> <dbl>
# 1     1  21.9  10.4
# 2     2  11    22.2
# 3     3   9.4  13  

（名称需要清理。）