Sql вложенные запросы примеры: Вложенные запросы (SQL Server) — SQL Server

запрос в запросе. MySQL: примеры запросов. Вложенные запросы MySQL

В настоящее время каждый человек может наблюдать стремительный рост объема цифровой информации. А так как большая часть этой информации является важной, возникает необходимость ее сохранения на цифровых носителях для последующего использования. В данной ситуации могут применяться такие современные технологии, как базы данных. Они обеспечивают надежное хранение любой цифровой информации, а доступ к данным может быть осуществлен в любой точке земного шара. Одной из рассматриваемых технологий является система управления базами данных MySQL.

СУБД MySQL – что это?

Реляционная система управления базами данных MySQL является одной из самых востребованных и часто используемых технологий хранения информации. Ее функциональные возможности превосходят по многим показателям существующие СУБД. В частности, одной из главных особенностей является возможность использовать вложенные запросы MySQL.

SQL Where: способы применения и примеры

Для выбора данных с базы используется конструкция Select [набор данных] from [имя таблицы]. Как…

Поэтому многие проекты, где важно время быстродействия и необходимо обеспечить хранение информации, а также осуществлять сложные выборки данных, разрабатываются на базе СУБД MySQL. Большую часть таких разработок составляют интернет-сайты. При этом MySQL активно внедряется при реализации как небольших (блоги, сайт-визитки и т. п.), так и достаточно крупных задач (интернет-магазины, хранилище данных и т. д.). В обоих случаях для отображения информации на странице сайта применяется MySQL-запрос. В запросе разработчики стараются максимально использовать имеющиеся возможности, которые предоставляет система управления базами данных.

Как должно быть организовано хранение данных

Для удобного хранения и последующей обработки данные обязательно упорядочиваются. Структура данных позволяет определить, каким образом будут выглядеть таблицы, использующиеся для хранения информации. Таблицы базы данных представляют собой набор полей (столбцов), отвечающих за каждое определенное свойство объекта данных.

Практика использования функции count MySQL

Количество записей почти всегда имеет значение, а в некоторых случаях это хороший инструмент для…

Например, если составляется таблица сотрудников определенной компании, то ее самая простая структура будет иметь следующий вид. За каждым сотрудником закреплен уникальный номер, который, как правило, используется в качестве первичного ключа к таблице. Затем в таблицу заносятся персональные данные сотрудника. Это может быть что угодно: Ф. И. О., номер отдела, за которым он закреплен, телефон, адрес и прочее. Согласно требованиям нормализации (6 нормальных форм баз данных), а также для того, чтобы MySQL-запросы выстраивались структурированно, поля таблицы должны быть атомарными, то есть не иметь перечислений или списков. Поэтому, как правило, в таблице существуют отдельные поля для фамилии, имени и т. д.

Выше представлен тривиальный пример структуры таблицы базы данных. Однако она ещё не до конца отвечает основным требованиям нормализации. В реальных системах создается дополнительная таблица отделов. Поэтому приведенная таблица вместо слов в колонке «Отдел» должна содержать номера отделов.

Запрос MySQL SELECT. Описание, использование и функции

MySQL select самая востребованная конструкция языка SQL во всех его диалектах на всех…

Каким образом происходит выборка данных

Для получения данных из таблиц в СУБД используется специальная команда MySQL – запрос Select. Для того чтобы сервер базы данных правильно отреагировал на обращение, запрос должен быть корректно сформирован. Структура запроса формируется следующим образом. Любое обращение к серверу БД начинается с ключевого слова select. Именно с негостроятся все вMySQL запросы. Примеры могут иметь различную сложность, но принцип построения очень похож.

Затем необходимо указать, с каких полей требуется выбрать интересующую информацию. Перечисление полей происходит через запятую после предложения select. После того как все необходимые поля были перечислены, в запросе указывается объект таблицы, из которого будет происходить выборка, при помощи предложения from и указания имени таблицы.

Для ограничения выборки в MySQL-запросы добавляются специальные операторы, предусмотренные СУБД. Для выборки неповторяющихся (уникальных) данных используется предложение distinct, а для задания условий – оператор where. В качестве примера, применимого к вышеуказанной таблице, можно рассмотреть запрос, требующий информацию о Ф.И.О. сотрудников, работающих в отделе «Продажи». Структура запроса примет вид, как в таблице ниже.

Понятие вложенного запроса

Но главная особенность СУБД, как было указано выше, возможность обрабатывать вложенные запросы MySQL. Как он должен выглядеть? Из названия логически понятно, что это запрос, сформированный в определенной иерархии из двух или более запросов. В теории по изучению особенностей СУБД сказано, что MySQL не накладывает ограничений на количество MySQL-запросов, которые могут быть вложены в главный запрос. Однако можно поэкспериментировать на практике и убедиться, что уже после второго десятка вложенных запросов время отклика серьезно увеличится. В любом случае на практике не встречаются задачи, требующие использовать чрезвычайно сложный MySQL-запрос. В запросе может потребоваться максимально до 3-5 вложенных иерархий.

Построение вложенных запросов

При анализе прочитанной информации возникает ряд вопросов о том, где могут быть использованы вложенные запросы и нельзя ли решить задачу разбиением их на простые без усложнения структуры. На практике вложенные запросы используются для решения сложных задач. К такому типу задач относятся ситуации, когда заранее неизвестно условие, по которому будет происходить ограничение дальнейшей выборки значений. Решить такие задачи невозможно, если просто использовать обычный MySQL-запрос. В запросе, состоящем из иерархий, будет происходить поиск ограничений, которые могут меняться с течением времени или заранее не могут быть известны.

Если рассматривать таблицу, приведенную выше, то в качестве сложной задачи можно привести следующий пример. Допустим, нам необходимо узнать основную информацию о сотрудниках, находящихся в подчинении Гришина Григория Григорьевича, который является начальником отдела продаж. При формировании запроса нам неизвестен его идентификационный номер. Поэтому изначально нам необходимо его узнать. Для этого используется простой запрос, который позволит найти решение главного условия и дополнит основной MySQL-запрос. В запросе наглядно представлено, что подзапрос получает идентификационный номер сотрудника, который в дальнейшем определяет ограничение главного запроса:

В данном случае предложение any используется для того, чтобы исключить возникновение ошибок, если сотрудников с такими инициалами окажется несколько.

Итоги

Подводя итог, необходимо отметить, что существует ещё много других дополнительных возможностей, которые значительно облегчают построение запросов, так как СУБД MySQL – мощное средство с богатым арсеналом инструментов для хранения и обработки данных.

Вложенные запросы и временные таблицы

Добро пожаловать в следующую статью из серии SQL! В предыдущей статье мы рассчитали Transactions и Gross для приложения на двух платформах и получили отдельный результат для каждой из них.

транзакций и брутто для приложения «3 в ряд». Снимок экрана из демонстрации devtodev 

. Но что, если нам нужно только одно суммарное значение для каждой метрики? Затем нам нужно суммировать данные, используя операцию union , и использовать результат объединения в виде таблицы в от оператора . После этого при выборе , мы рассчитаем сумму столбцов Transactions и Gross из приведенной выше таблицы.

Войдите в свою учетную запись devtodev и найдите отчет SQL в демонстрационном проекте.

выберите «Метрики для всех проектов» как «Приложение»
, сумма(транзакций) как «Транзакции»
, сумма(брутто) как «Брутто»
из (
выберите count() как транзакции
, сумма(цена) как валовая
от p102968.платежи
где время_события > текущая_дата – интервал «7 дней» и время_события < текущая_дата

соединение все
выберите count() как «Transactions»
, sum(priceusd) как «Gross»
из p104704. payments
где время_события > текущая_дата – интервал «7 дней» и время_события < текущая_дата
) как metrics_by_platform

Результат запроса. Снимок экрана из devtodev demo

Оператор из теперь содержит весь запрос, который обращается к двум таблицам одновременно. То же самое можно сделать с внутренним запросом, добавив еще выберите запрос к каждому из из , если это необходимо. Такие запросы должны быть заключены в квадратные скобки и иметь имя — имя результирующей таблицы.

) как metrics_by_platform

Эту конструкцию можно использовать во всех операторах, связанных с таблицами, например. в присоединиться к .

Внутреннее соединение (выберите … из … где …) как join_table
на join_table.param = t.param

Подробнее: SQL для начинающих: как отслеживать первые события в приложении

Метрики для каждого приложения и в сумме

Рассчитаем суммарные метрики для всех приложений в одном запросе, а также приведем расшифровку ниже.

выберите «Метрики для всех проектов» как «Приложение»
, сумма(транзакций) как «Транзакции»
, сумма(брутто) как «Брутто»
из (
выберите «3 подряд. iOS» как «Приложение»
, count() как транзакции
, sum(priceusd) как брутто
из p102968.платежи
где время_события > текущая_дата – интервал «7 дней» и время_события < текущая_дата 

соединение все
выберите ‘3 подряд. Android» как «Приложение»
, count() как транзакции
, sum(priceusd) как брутто
из p104704.payments
где время_события > текущая_дата – интервал «7 дней» и время_события < текущая_дата
) metrics_by_platform

объединить все
выбрать ‘3 подряд. iOS» как «Приложение»
, count() как транзакции
, sum(priceusd) как брутто
из p102968.платежи
где время_события > текущая_дата – интервал «7 дней» и время_события < текущая_дата 

соединение
выберите ‘3 подряд. Android» как «Приложение»
, count() как «Транзакции»
, sum(priceusd) как «Брутто»
из p104704. payments
где время_события > текущая_дата – интервал «7 дней» и время_события < текущая_дата
заказать по  3  указ

Результат запроса. Скриншот из devtodev demo

Получается довольно большой запрос, в котором мы дважды обращаемся к каждой из таблиц платежей. Кроме того, мы дважды написали один и тот же код (при изменении запроса нам придется внести изменения в двух местах).

devtodevpricing

Чтобы избежать этого, мы можем создать представление (Common Table Expression или CTE — это временный именованный набор результатов) , а затем обращаться к нему несколько раз во время запроса. Конструкция может содержать сложные запросы и ссылаться на другие представления.

с temp_table_name как 
(выберите … из …)

Можно сказать, что мы создаем временную таблицу, которая вычисляется один раз при выполнении запроса, даже если вы обращаетесь к ней из разных мест. Использование CTE представлений также значительно упрощает чтение и редактирование запроса.

Вот как выглядел бы приведенный выше запрос с использованием представлений CTE:

с metrics_by_platform как (
выберите «3 подряд. iOS» как приложение
, count() как транзакции
, sum(priceusd) как брутто
из p102968.платежи
где время_события > текущая_дата – интервал ‘9 день’ и время_события < текущая_дата

соединение все
выберите ‘3 подряд. Android» как приложение
, count() как транзакции
, sum(priceusd) как брутто
из p104704.payments
где время_события > текущая_дата – интервал ‘9 день’ и время_события < текущая_дата
)
выберите «Метрики для всех проектов» как «Приложение»
, сумма(транзакций) как «Транзакции»
, сумма(брутто) как «Брутто»
из metrics_by_platform

объединить все
выбрать приложение
, транзакции
, общий
из metrics_by_platform
заказать до 3  описание

Выглядит намного проще, не так ли? Если мы добавляем новое приложение и также хотим проанализировать его показатели, мы просто добавляем его в представление metrics_by_platform . Расчет метрик и итоговый вывод результатов не зависит от количества заявок.

Подробнее: SQL для начинающих: как генерировать даты и числа

Что такое вложенный запрос?

Давайте вместе рассмотрим пример. Нам нужно узнать, какое максимальное количество платежей совершает один пользователь за 7 дней и сколько таких пользователей. Сложные запросы всегда лучше писать частями, поэтому начнем с максимального количества платежей.

У нас есть таблица со всеми платежами пользователей из p102968.payment . От него мы посчитаем количество совершенных платежей для каждого из пользователей, сгруппировав их по devtodevid . Затем найдем максимальное количество таких платежей с помощью max() .

выберите max(user_payments) как «max_payments»
из (
выберите devtodevid
, count() user_payments
из p102968.payments
где время_события > текущая_дата – интервал ‘9день» и время события < current_date
группа от devtodevid
) как payments_count

Результат запроса. Скриншот из devtodev demo

Осталось узнать, сколько пользователей за это же время совершили 12 платежей.

Для этого мы поместим запрос, который мы только что выполнили, в фильтр , где user_payments=(query) , что оставит нам только пользователей с соответствующим максимальным количеством платежей. Запрос вернет количество таких пользователей выберите count() как «Пользователи» и максимальное количество платежей max(user_payments) как «Максимальное количество платежей» из таблицы из (…) как Payments_count.

Подробнее: SQL для начинающих: основы запросов
выберите count(devtodevid) в качестве «Пользователи»
, max(user_payments) as «Максимальное количество платежей»
из (
выберите devtodevid
, count() user_payments
из p102968.payments
где время_события > текущая_дата – интервал «7 дней» и время_события < текущая_дата 
группа от devtodevid
) как payments_count

, где user_payments = (выберите max(user_payments)
из
(выберите devtodevid
, count() user_payments
из p102968. payments
где время_события > текущая_дата – интервал «7 дней» и время_события < текущая_дата
группа по devtodevid) как payments_count
)

Результат запроса. Скриншот из devtodev demo

Для каждой строки из внешнего запроса будет произведено сравнение максимального числа пользовательских платежей , где user_payments = (…) . В нашем коде мы дважды использовали один и тот же запрос, поэтому давайте оптимизируем его с помощью представления CTE.

с Payments_count как (
select devtodevid
, count() user_payments
из p102968.платежи
где время_события > текущая_дата – интервал «7 дней» и время_события < текущая_дата
группа от devtodevid
)

выберите количество ()   в качестве «Пользователи»
, max(user_payments) as «Количество платежей»
от payments_count
где user_payments = (выберите max(user_payments)
от payments_count

И какова доля пользователей с таким количеством платежей среди всех платящих пользователей? Может они одни платили?

Чтобы узнать это, нам нужно добавить вложенный запрос непосредственно к select нашего кода, который будет подсчитывать всех платящих пользователей. Затем мы разделим всех пользователей с максимальными платежами на это число.

Подробнее: SQL для начинающих: соединения и последовательности

с Payments_count как (
select devtodevid
, count() user_payments
из p102968.платежи
где время_события > текущая_дата – интервал «7 дней» и время_события < текущая_дата
группа от devtodevid
)

выберите количество ()   в качестве «Пользователи с максимальным количеством платежей»
, max(user_payments) as «Количество платежей»
, раунд(количество()* 100 :: числовой / (выберите количество (разные devtodevid)
из p102968.платежи
где время_события > текущая_дата – интервал «7 дней» и время_события < текущая_дата
,  2 ) ||’%’ как «% всех плательщиков»
от payments_count
где user_payments = (выберите max(user_payments)
от payments_count)

Результат запроса. Снимок экрана из devtodev demo

Вложенные запросы внутри select  – довольно распространенная практика, которая часто используется для вычисления доли чего-либо или отображения информации из другой таблицы без использования .0005 присоединиться к .

П.С.

В этой статье мы рассмотрели несколько примеров использования временных таблиц и вложенных запросов. В следующий раз вы научитесь заполнять пустые даты на графиках и формировать гистограмму распределения.

Подробнее: SQL для начинающих: расчет среднего чека, транзакций, ARPPU

Вложенная агрегация: выполнение упорядоченных вычислений в одном запросе результаты этого запроса. Вложенная агрегация предоставляет возможности NRQL, аналогичные классу подзапросов или подзапросов SQL, где подзапрос находится в

Предложение FROM внешнего запроса.

Совет

Эта функция отличается от нашей функции подзапросов, которая позволяет использовать подзапросы в предложениях SELECT и WHERE .

Отвечайте на сложные вопросы с помощью одного запроса

Вложенная агрегация может помочь вам ответить на такие вопросы, не создавая несколько запросов:

• Как подсчитать количество запросов в минуту для моего приложения, а затем получить последний час?
• Как рассчитать среднее использование ЦП всеми моими серверами или хостами и перечислить только те из них, загрузка которых превышает 90 %?
• Из всех моих пользовательских сеансов, как я могу определить, какой процент отказов произошел сразу?

В качестве примера того, как использовать вложенную агрегацию с запросом частоты ошибок приложения для получения процентных данных и т. д., посмотрите это видео на YouTube (приблизительно 3:10 минут).

Вложенная структура запроса агрегации и пункты

Каждый запрос NRQL должен начинаться с Оператор SELECT или предложение FROM . Вложенный запрос агрегации использует оператор SELECT и предложение FROM и применяет их ко всему запросу или запросам, заключенным в круглые скобки.

Полный и правильно отформатированный вложенный запрос агрегации будет выглядеть примерно так: атрибут

Целочисленные единицы TIMESERIES

Несколько других подробностей о поведении запросов и предложений:

• Вложенные запросы могут иметь более двух уровней.
• И TIMESERIES , и FACET могут применяться к любой части вложенного запроса, и не обязательно должны быть идентичны на всех уровнях. Предложения
• SINCE , UNTIL и COMPARE WITH применяются ко всему запросу и могут использоваться только на самом внешнем уровне.

Примеры вложенных запросов агрегации

Вот несколько примеров вложенных запросов.

В этом примере внутренний запрос сначала подсчитывает транзакции для myApp за каждые из последних 60 минут, затем внешний запрос возвращает самую высокую частоту запросов за 1 минуту.