SQL Server数据库培训（SQL篇）----Select语句构成元素

 

1.             Select语句构成元素

1.1          Select *

避免使用select *

当你想在SELECT子句中列出所有的COLUMN时,使用动态SQL列引用 ‘*’ 是一个方便的方法.不幸的是,这是一个非常低效的方法. 实际上,SQL在解析的过程中, 会将’*’ 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间.

1.2          Select 语句中元素的执行顺序

为了描述逻辑查询处理和各种SELECT查询子句，我们使用以下事例为大家介绍。

例：查询出加拿大市场的所有绑定1个以上手机的用户，并且按用户ID排序。

select ACCTID,count(*) numPhones

from IFD_PHONE_LIST

where NATION_CODE='CA'

group by ACCTID

having count(*) >1

order by ACCTID

执行顺序如下：

1.       FROM           

2.       WHERE          

3.       GTOUP  BY      

4.       HAVING

5.       SELECT

6.       ORDER BY

这条查询语句会完成以下功能

1.       从IFD_PHONE_LIST表中查询数据行

2.       对表中数据进行过滤，只保留市场为CA的记录

3.       按照用户ID对数据进行分组

4.       对分组后的数据进行过滤，只保留绑定多个手机的用户

5.       返回每个分组用户ID和手机数目

6.       按照用户ID对输出结果进行排序

所以如果sql改为

select ACCTID,count(*) numPhones

from IFD_PHONE_LIST

where NATION_CODE='CA' and numPhones >1

group by ACCTID

having count(*) >1

order by ACCTID

那么该sql会报错，因为这时字段还没有起别名，该操作是在where语句执行后才会执行。

1.3          DISTINCT

SELECT指令可以查出我们想要的所有数据，但是在这些数据中可能有很多重复的值。

当需要查询某个表格中有哪些不同的值，而每个值出现的次数并不重要，那么这时就可以使用DISTINCT

使用方法

SELECT  DISTINCT  “字段名”  FROM “表格名”

1.4          GROUP BY

Group by 阶段可以将前面逻辑查询处理阶段返回的行按“组”进行组合。

例：查询某个用户的近6月账单

select  CYCLE_START as CycleStart,

                CYCLE_END as CycleEnd,

                sum(TOLL_CHARGE) as TollCharge,

                sum(Credit) as Credit,

                sum(Debit) as Debit,

                min(Due_Date) as DueDate

                from CYCLE_CALL_FEE_HISTORY

                where acctid = 39129 and cycle_start>='2010-1-1' and cycle_end<='2010-6-1'

            group by CYCLE_START, CYCLE_END

因为聚合函数只为每个组返回一个值，所以一个元素如果不在group by 里表中出现，就只能作为聚合函数（COUNT,SUM,AVG,MIN,MAX）的输入。但是所有的聚合函数都会忽略NULL值，只有一个例外 COUNT（*）。例如某列的值为 30，10，NULL，10.COUNT（*）会返回4，而COUNT(列名) 将返回3.

1.5          ORDER BY

在一个表中的数据不一定是排序存放的。所以到需要排序时

ORDER BY 语句用于根据指定的列对结果集进行排序。

ORDER BY 语句默认按照升序对记录进行排序。

如果您希望按照降序对记录进行排序，可以使用 DESC 关键字。

1.6          IS NULL

当要查询一个字段为null的记录时，要使用 is null 而不是 != nul

1.7          NOT

NOT运算符用于对搜索条件的布尔值求反。这里讨论NOT运算符的使用、应用场合及其与<>运算符的区别。

与其他运算符不同，表示否定的NOT运算符不能单独应用，而经常与其他运算符联合使用。例如，NOT IN运算符实际上就是IN运算符与NOT运算符的联合使用

例: 使用NOT运算符实现查询

SELECT TNAME, DNAME,AGE, TSEX  FROM TEACHER   WHERE NOT DNAME='计算机'  ORDER BY DNAME

NOT运算符对紧跟其后的条件取反，NOT DNAME=‘计算机’实际上就等价于DNAME<>‘计算机’或者DNAME!=‘计算机’。

需要强调一点，NULL值进行取反，结果仍是NULL.

例 NULL值的取反

如下面的代码：

SELECT * FROM TEACHER WHERE NOT SAL >1500 OREDR BY SAL

上述实例代码实际上是查询所有工资不高于1500的教师信息，从结果中发现，工资为NULL的教师记录并没有包括在结果表中。因为当SAL为NULL时，“SAL >1500”的执行结果也为NULL，而NOT NULL的运算结果仍然为NULL，也就不满足查询条件。

1.8          Between And

使用BETWEEN...AND 操作符可以选中排列于两值之间的数据。这些数据可以是数字，文字或是日期。在SQL中 使用相当于 >= 和 <=

1.9          Top

例：查询出前10掉记录

select top 10 account_id,plan_id,status

from account_extension

order by account_id

这里要注意执行顺序，查询出的数据会先进行排序再查出前10行记录

 

在SQL Server 2005之前的传统SQL语句中，top语句是不支持局部变量的。此时可以使用Set RowCount,但是在SQL Server 2005/2008中，TOP通常执行得更快，所以应该用TOP关键字来取代Set RowCount。

Declare @percentage floatset

@percentage=1

select Top (@percentage) percent PName from [Demo_Top] order by PName

例：利用top 和 percent分页

查出前1%的数据

select Top 1 percent OrderID from Orders order by OrderID

查出前2%的数据

select Top 2 percent * from Orders  where OrderID not in

( select Top 1 percent OrderID from Orders order by OrderID) order by OrderID

1.10      Table Partition

数据库结构和索引的是否合理在很大程度上影响了数据库的性能，但是随着数据库信息负载的增大，对数据库的性能也发生了很大的影响。可能我们的数据库在一开始有着很高的性能，但是随着数据存储量的急速增长—例如通话记录数据—数据的性能也受到了极大的影响，一个很明显的结果就是查询的反应会非常慢。在这个时候，除了你可以优化索引及查询外，你还可以建立分区表(Table Partition)，在某些场合下提高数据库的性能，在SQL Server 2008中提供了向导形式来创建分区表。

例：在fact_sales表中针对date_id 以月为单位做分区后执行以下语句。

SELECT date_id, SUM(quantity*unit_price) AS total_price

FROM fact_sales

WHERE date_id BETWEEN 20080801 AND 20080831

这时对date_id进行查询时，会从指定分区表内提取数据从而可以提高查询效率

1.11      OVER

确定在应用关联的开窗函数之前，行集的分区和排序

PARTITION BY 参数

将结果集分为多个分区。开窗函数分别应用于每个分区，并为每个分区重新启动计算。

例：

select orderid,custid,val,

    sum(val) over() as totalvalue,

    sum(val) over(partition by custid) as custtotalval

from ordervalues

查询结果：

orderid	custid	val	totalvalue	custtotalval
10001	1	800.50	1232323.23	4343.00
10002	1	340.23	1232323.23	4343.00
10003	1	123.31	1232323.23	4343.00
10004	2	343.34	1232323.23	1343.00
10005	2	123.32	1232323.23	1343.00

在Over中 使用 PARTITION BY，并且按照特定字段排序

例2：

select orderid,custid,val,

    row_number() over(partition by custid

                    order by val) as rownum

from ordervalues

order by custid,val

查询结果：

orderid	custid	val	rownum
10001	1	100.50	1
10002	1	340.23	2
10003	1	444.23	3
10004	2	123.32	1
10005	2	234.23	2
10006	2	435.34	3