Язык SQL часть А

Тема 13. Язык SQL

История развития SQL

SQL (Structured Query Language) — Структурированный Язык Запросов — стандартный язык запросов по работе с реляционными БД. Язык SQL появился после реляционной алгебры, и его прототип был разработан в конце 70-х годов в компании IBM Research. Он был реализован в первом прототипе реляционной СУБД фирмы IBM System R. В дальнейшем этот язык применялся во многих коммерческих СУБД и в силу своего широкого распространения постепенно стал стандартом "де-факто" для языков манипулирования данными в реляционных СУБД.

Первый международный стандарт языка SQL был принят в 1989 г. (далее мы будем называть его SQL/89 или SQL1). Иногда стандарт SQL1 также называют стандартом ANSI/ISO, и подавляющее большинство доступных на рынке СУБД поддерживают этот стандарт полностью. Однако развитие информационных технологий, связанных с базами данных, и необходимость реализации переносимых приложений потребовали в скором времени доработки и расширения первого стандарта SQL.

В конце 1992 г. был принят новый международный стандарт языка SQL, который в дальнейшим будем называть SQL/92 или SQL2. И он не лишен недостатков, но в то же время является существенно более точным и полным, чем SQL/89. В настоящий момент большинство производителей СУБД внесли изменения в свои продукты так, чтобы они в большей степени удовлетворяли стандарту SQL2.

В 1999 году появился новый стандарт, названный SQL3. Если отличия между стандартами SQL1 и SQL2 во многом были количественными, то стандарт SQL3 соответствует качественным серьезным преобразованиям. В SQL3 введены новые типы данных, при этом предполагается возможность задания сложных структурированных типов данных, которые в большей степени соответствуют объектной ориентации. Наконец, добавлен раздел, который вводит стандарты на события и триггеры, которые ранее не затрагивались в стандартах, хотя давно уже широко использовались в коммерческих СУБД. В стандарте определены возможности четкой спецификации триггеров как совокупности события и действия. В качестве действия могут выступать не только последовательность операторов SQL, но и операторы управления ходом выполнения программы. В рамках управления транзакциями произошел возврат к старой модели транзакций, допускающей точки сохранения (savepoints), и возможность указания в операторе отката ROOLBACK точек возврата позволит откатывать транзакцию не в начало, а в промежуточную ранее сохраненную точку. Такое решение повышает гибкость реализации сложных алгоритмов обработки информации.

А зачем вообще нужны эти стандарты? Зачем их изобретают и почему надо изучать их? Текст стандарта SQL2 занимает 600 станиц сухого формального текста, это очень много, и кажется, что это просто происки разработчиков стандартов, а не то, что необходимо рядовым разработчикам. Однако ни один серьезный разработчик, работающий с базами данных, не должен игнорировать стандарт, и для этого существуют весьма веские причины. Разработка любой информационной системы, ориентированной на технологию баз данных (а других информационных систем на настоящий момент и не бывает), является трудоемким процессом, занимающим несколько десятков и даже сотен человеко-месяцев. Следует отдавать себе отчет, что нельзя разработать сколько-нибудь серьезную систему за несколько дней. Кроме того, развитие вычислительной техники, систем телекоммуникаций и программного обеспечения столь стремительно, что проект может устареть еще до момента внедрения. Но развивается не только вычислительная техника, изменяются и реальные объекты, поведение которых моделируется использованием как самой БД, так и процедур обработки информации в ней, то есть конкретных приложений, которые составляют реальное наполнение разрабатываемой информационной системы. Именно поэтому проект информационной системы должен быть рассчитан на расширяемость и переносимость на другие платформы. Большинство поставщиков аппаратуры и программного обеспечения следуют стратегии поддержки стандартов, в противном случае пользователи просто не будут их покупать. Однако каждый поставщик стремится улучшить свой продукт введением дополнительных возможностей, не входящих в стандарт. Выбор разработчиков, следовательно, таков: ориентироваться только на экзотические особенности данного продукта либо стараться в основном придерживаться стандарта. Во втором случае весь интеллектуальный труд, вкладываемый в разработку, становится более защищенным, так как система приобретает свойства переносимости. И в случае появления более перспективной платформы проект, ориентированный в большей степени на стандарты, может быть легче перенесен на нее, чем тот, который в основном ориентировался на особенности конкретной платформы. Кроме того, стандарты — это верный ориентир для разработчиков, так как все поставщики СУБД в своих перспективных разработках обязательно следуют стандарту, и можно быть уверенным, что в конце концов стандарт будет реализован практически во всех перспективных СУБД. Так произошло со стандартом SQL1, так происходит со стандартом SQL2 и так будет происходить со стандартом SQL3.

Для поставщиков СУБД стандарт — это путеводная звезда, которая гарантирует правильное направление работ. А вот эффективность реализации стандарта — это гарантия успеха.

SQL нельзя в полной мере отнести к традиционным языкам программирования, он не содержит традиционные операторы, управляющие ходом выполнения программы, операторы описания типов и многое другое, он содержит только набор стандартных операторов доступа к данным, хранящимся в базе данных. Операторы SQL встраиваются в базовый язык программирования, которым может быть любой стандартный язык типа C++, PL, COBOL и т. д. Кроме того, операторы SQL могут выполняться непосредственно в интерактивном режиме.

Рекомендуемые материалы

Структура SQL

В отличие от реляционной алгебры, где были представлены только операции запросов к БД, SQL является полным языком, в нем присутствуют не только операции запросов, но и операторы, соответствующие Data Definition Language (DDL) — языку описания данных. Кроме того, язык содержит операторы, предназначенные для управления (администрирования ) БД.

SQL содержит разделы, представленные в табл. 5.1:

В коммерческих СУБД набор основных операторов расширен. В большинство СУБД включены операторы определения и запуска хранимых процедур и операторы определения триггеров.

Типы данных

В языке SQL/89 поддерживаются следующие типы данных:

• CHARACTER(n) или CHAR(n) — символьные строки постоянной длины в n символов. При задании данного типа под каждое значение всегда отводится n символов, и если реальное значение занимает менее, чем n символов, то СУБД автоматически дополняет недостающие символы пробелами.
• NUMERIC[(n,m)] — точные числа, здесь n — общее количество цифр в числе, m — количество цифр слева от десятичной точки.
• DECIMAL[(n,m)] — точные числа, здесь n — общее количество цифр в числе, m — количество цифр слева от десятичной точки.
• DEC[(n,m)] — то же, что и DECIMAL[(n,m)].
• INTEGER или INT — целые числа.
• SMALLINT — целые числа меньшего диапазона.

Несмотря на то, что в стандарте SQL1 не определяется точно, что подразумевается под типом INT и SMALLINT (это отдано на откуп реализации), указано только соотношение между этими типами данных, в большинстве реализаций тип данных INTEGER соответствует целым числам, хранимым в четырех байтах, а SMALLINT — соответствует целым числам, хранимым в двух байтах. Выбор одного из этих типов определяется размером числа.

• FLOAT[(n)] — числа большой точности, хранимые в форме с плавающей точкой. Здесь n — число байтов, резервируемое под хранение одного числа. Диапазон чисел определяется конкретной реализацией.
• REAL — вещественный тип чисел, который соответствует числам с плавающей точкой, меньшей точности, чем FLOAT.
• DOUBLE PRECISION специфицирует тип данных с определенной в реализации точностью большей, чем определенная в реализации точность для REAL.

В стандарте SQL92 добавлены следующие типы данных:

• VARCHAR(n) — строки символов переменной длины.
• NCHAR(N) — строки локализованных символов постоянной длины.
• NCHAR VARYING(n) — строки локализованных символов переменной длины.
• BIT(n) — строка битов постоянной длины.
• BIT VARYING(n) — строка битов переменной длины.
• DATE — календарная дата.
• TIMESTAMP(точность) — дата и время.
• INTERVAL — временной интервал.

Большинство коммерческих СУБД поддерживают еще дополнительные типы данных, которые не специфицированы в стандарте. Так, например, практически все СУБД в том или ином виде поддерживают тип данных для представления неструктурированного текста большого объема. Этот тип аналогичен типу MEMO в настольных СУБД. Называются эти типы по-разному, например в ORACLE этот тип называется LONG, в DB2 — LONG VARCHAR, в SYBASE и MS SQL Server — TEXT.

Однако следует отметить, что специфика реализации отдельных типов данных серьезным образом влияет на результаты запросов к БД. Особенно это касается реализации типов данных DATE и TIMESTAMP. Поэтому при переносе приложений будьте внимательны, на разных платформах они могут работать по-разному, и одной из причин может быть различие в интерпретации типов данных.

При выполнении сравнений в операциях фильтрации могут использоваться константы заданных типов. В стандарте определены следующие константы. Для числовых типов данных определены константы в виде последовательности цифр с необязательным заданием знака числа и десятичной точкой. То есть правильными будут константы:

213-314 612.716    + 551.702

Константы с плавающей запятой задаются, как и в большинстве языков программирования, путем задания мантиссы и порядка, разделенных символом E, например:

2.9E-4  -134.235E7  0.54267E18

Строковые константы должны быть заключены в одинарные кавычки:

'Крылов Ю.Д.'      'Санкт-Петербург'

В некоторых реализациях, например MS SQL Server и Informix, допустимы двойные кавычки в строковых константах:

"Москва"    "New York"

Однако следует отметить, что использование двойных кавычек может вызвать дополнительные проблемы при переносе приложений на другую платформу, поэтому мы рекомендуем по возможности избегать такого представления символьных констант.

Константы даты, времени и временного интервала в реляционных СУБД представляются в виде строковых констант. Форматы этих констант отличаются в различных СУБД. Кроме того, формат представления даты различен в разных странах. В большинстве СУБД реализованы способы настройки форматов представления дат или специальные функции преобразования форматов дат, как сделано, например, в CУБД ORACLE. Приведем примеры констант в MS SQL Server:

March 15, 1999 Mar 15 1999 3/15/1999 3-15-99 1999 MAR 15

В СУБД ORACLE та же константа запишется как

15-MAR-99

Кроме пользовательских констант в СУБД могут существовать и специальные системные константы. Стандарт SQL1 определяет только одну системную константу USER, которая соответствует имени пользователя, под которым вы подключились к БД.

В операторах SQL могут использоваться выражения, которые строятся по стандартным правилам применения знаков арифметических операций сложения (+), вычитания (-), умножения (*) и деления (/). Однако в ряде СУБД операция деления (/) интерпретируется как деление нацело, поэтому при построении сложных выражений вы можете получить результат, не соответствующий традиционной интерпретации выражения. В стандарт SQL2 включена возможность выполнения операций сложения и вычитания над датами. В большинстве СУБД также определена операция конкатенации над строковыми данными, обозначается она, к сожалению, по-разному. Так, например, для DB2 операция конкатенации обозначается двойной вертикальной чертой, в MS SQL Server — знаком сложения (+), поэтому два выражения, созданные в разных СУБД, эквивалентны:

'Mr./Mrs. ' || NAME || ' ' LAST_NAME

'Mr./Mrs. ' + NAME + ' ' LAST_NAME

В стандарте SQL1 не были определены встроенные функции, однако в большинстве коммерческих СУБД такие функции были реализованы, и в стандарт SQL2 уже введен ряд стандартных встроенных функций:

• BITLENGTH(строка) — количество битов в строке;
• CAST(значение AS тип данных) — значение, преобразованное в заданный тип данных;
• CHARLENGTH(строка) — длина строки символов;
• CONVERT(строка USING функция) — строка, преобразованная в соответствии с указанной функцией;
• CURRENTDATE — текущая дата;
• CURRENTTIME(точность) — текущее время с указанной точностью;
• CURRENTTIMESTAMP(точность) — текущие дата и время с указанной точностью;
• LOWER(строка) — строка, преобразованная к нижнему регистру;
• OCTEDLENGTH(строка) — число байтов в строке символов;
• POSITION( первая строка IN вторая строка) — позиция, с которой начинается вхождение первой строки во вторую;
• SUBSTRING(строка FROM n FOR длина) — часть строки, начинающаяся с n-го символа и имеющая указанную длину;
• TRANSLATE(строка USING функция) — строка, преобразованная с использованием указанной функции;
• TRIM(BOTH символ FROM строка) — строка, у которой удалены все первые и последние символы;
• TRIM(LEADING символ FROM строка ) — строка, в которой удалены все первые указанные символы;
• TRIM(TRAILING символ FROM строка) — строка, в которой удалены последние указанные символы;
• UPPER(строка) — строка, преобразованная к верхнему регистру.

Оператор выбора SELECT

Язык запросов (Data Query Language) в SQL состоит из единственного оператора SELECT. Этот единственный оператор поиска реализует все операции реляционной алгебры. Как просто, всего один оператор. Однако писать запросы на языке SQL (грамотные запросы) сначала совсем не просто. Надо учиться, так же как надо учиться решать математические задачки или составлять алгоритмы для решения непростых комбинаторных задач. Один и тот же запрос может быть реализован несколькими способами, и, будучи все правильными, они, тем не менее, могут существенно отличаться по времени исполнения, и это особенно важно для больших баз данных.

Синтаксис оператора SELECT имеет следующий вид:

SELECT[ALL|DISTINCT](<Список полей>|*)

FROM     <Список таблиц>

[WHERE    <Предикат-условие выборки или соединения>]

[GROUP BY  <Список полей результата>]

[HAVING   <Предикат-условие для группы>]

[ORDER BY  <Список полей, по которым упорядочить вывод>]

Здесь ключевое слово ALL означает, что в результирующий набор строк включаются все строки, удовлетворяющие условиям запроса. Значит, в результирующий набор могут попасть одинаковые строки. И это нарушение принципов теории отношений (в отличие от реляционной алгебры, где по умолчанию предполагается отсутствие дубликатов в каждом результирующем отношении). Ключевое слово DISTINCT означает, что в результирующий набор включаются только различные строки, то есть дубликаты строк результата не включаются в набор.

Символ *. (звездочка) означает, что в результирующий набор включаются все столбцы из исходных таблиц запроса.

В разделе FROM задается перечень исходных отношений (таблиц) запроса.

В разделе WHERE задаются условия отбора строк результата или условия соединения кортежей исходных таблиц, подобно операции условного соединения в реляционной алгебре.

В разделе GROUP BY задается список полей группировки.

В разделе HAVING задаются предикаты-условия, накладываемые на каждую группу.

В части ORDER BY задается список полей упорядочения результата, то есть список полей, который определяет порядок сортировки в результирующем отношении. Например, если первым полем списка будет указана Фамилия, а вторым Номер группы, то в результирующем отношении сначала будут собраны в алфавитном порядке студенты, и если найдутся однофамильцы, то они будут расположены в порядке возрастания номеров групп.

В выражении условий раздела WHERE могут быть использованы следующие предикаты:

• Предикаты сравнения { =, <>, >,<, >=,<= }, которые имеют традиционный смысл.
• Предикат Between A and B —принимает значения между A и B. Предикат истинен, когда сравниваемое значение попадает в заданный диапазон, включая границы диапазона. Одновременно в стандарте задан и противоположный предикат Not Between A and B, который истинен тогда, когда сравниваемое значение не попадает в заданный интервал, включая его границы.
• Предикат вхождения в множество IN (множество) истинен тогда, когда сравниваемое значение входит в множество заданных значений. При этом множество значений может быть задано простым перечислением или встроенным подзапросом. Одновременно существует противоположный предикат NOT IN (множество), который истинен тогда, когда сравниваемое значение не входит в заданное множество.
• Предикаты сравнения с образцом LIKE и NOT LIKE. Предикат LIKE требует задания шаблона, с которым сравнивается заданное значение, предикат истинен, если сравниваемое значение соответствует шаблону, и ложен в противном случае. Предикат NOT LIKE имеет противоположный смысл.

По стандарту в шаблон могут быть включены специальные символы:

• символ подчеркивания (_) — для обозначения любого одиночного символа;
• символ процента (%) — для обозначения любой произвольной последовательности символов;
• остальные символы, заданные в шаблоне, обозначают самих себя.
• Предикат сравнения с неопределенным значением IS NULL. Понятие неопределенного значения было внесено в концепции баз данных позднее. Неопределенное значение интерпретируется в реляционной модели как значение, неизвестное на данный момент времени. Это значение при появлении дополнительной информации в любой момент времени может быть заменено на некоторое конкретное значение. При сравнении неопределенных значений не действуют стандартные правила сравнения: одно неопределенное значение никогда не считается равным другому неопределенному значению. Для выявления равенства значения некоторого атрибута неопределенному применяют специальные стандартные предикаты:

<имя атрибута>IS NULL и <имя атрибута> IS NOT NULL.

Если в данном кортеже (в данной строке) указанный атрибут имеет неопределенное значение, то предикат IS NULL принимает значение "Истина" (TRUE), а предикат IS NOT NULL — "Ложь" (FALSE), в противном случае предикат IS NULL принимает значение "Ложь", а предикат IS NOT NULL принимает значение "Истина".

Введение Null-значений вызвало необходимость модификации классической двузначной логики и превращения ее в трехзначную. Все логические операции, производимые с неопределенными значениями, подчиняются этой логике в соответствии с заданной таблицей истинности:

• Предикаты существования EXISTS и несуществования NOT EXISTS. Эти предикаты относятся к встроенным подзапросам, и подробнее мы рассмотрим их, когда коснемся вложенных подзапросов.

В условиях поиска могут быть использованы все рассмотренные ранее предикаты.

Отложив на время знакомство с группировкой, рассмотрим детально первые три строки оператора SELECT:

• SELECT — ключевое слово, которое сообщает СУБД, что эта команда — запрос. Все запросы начинаются этим словом с последующим пробелом. За ним может следовать способ выборки — с удалением дубликатов (DISTINCT) или без удаления (ALL, подразумевается по умолчанию). Затем следует список перечисленных через запятую столбцов, которые выбираются запросом из таблиц, или символ '*' (звездочка) для выбора всей строки. Любые столбцы, не перечисленные здесь, не будут включены в результирующее отношение, соответствующее выполнению команды. Это, конечно, не значит, что они будут удалены или их информация будет стерта из таблиц, потому что запрос не воздействует на информацию в таблицах — он только показывает данные.
• FROM — ключевое слово, подобно SELECT, которое должно быть представлено в каждом запросе. Оно сопровождается пробелом и затем именами таблиц, используемых в качестве источника информации. В случае если указано более одного имени таблицы, неявно подразумевается, что над перечисленными таблицами осуществляется операция декартова произведения. Таблицам можно присвоить имена-псевдонимы, что бывает полезно для осуществления операции соединения таблицы с самой собою или для доступа из вложенного подзапроса к текущей записи внешнего запроса (вложенные подзапросы здесь не рассматриваются).

Все последующие разделы оператора SELECT являются необязательными.

Самый простой запрос SELECT без необязательных частей соответствует просто декартову произведению. Например, выражение

SELECT * FROM R1, R2

соответствует декартову произведению таблиц R1 и R2. Выражение

SELECT R1.A, R2.B FROM R1, R2

соответствует проекции декартова произведения двух таблиц на два столбца A из таблицы R1 и B из таблицы R2, при этом дубликаты всех строк сохранены, в отличие от операции проектирования в реляционной алгебре, где при проектировании по умолчанию все дубликаты кортежей уничтожаются.

• WHERE — ключевое слово, за которым следует предикат — условие, налагаемое -на запись в таблице, которому она должна удовлетворять, чтобы попасть в выборку, аналогично операции селекции в реляционной алгебре.

Рассмотрим базу данных, которая моделирует сдачу сессии в некотором учебном заведении. Пусть она состоит из трех отношений R1, R2, R3. Будем считать, что они представлены таблицами R1, R2 и R3 соответственно.

R1 = (ФИО, Дисциплина, Оценка); R2 = (ФИО, Группа); R₃ = (Группы, Дисциплина)

Приведем несколько примеров использования оператора SELECT.

• Вывести список всех групп (без повторений), где должны пройти экзамены.

· SELECT DISTINCT Группы FROM R3

Результат:

• Вывести список студентов, которые сдали экзамен по дисциплине "Базы данных" на "отлично".

· SELECT ФИО

· FROM R1

· WHERE Дисциплина = "Базы данных" AND Оценка = 5

Результат:

• Вывести список всех студентов, которым надо сдавать экзамены с указанием названий дисциплин, по которым должны проводиться эти экзамены.

· SELECT ФИО,Дисциплина

· FROM R2,R3

· WHERE R2.Группа = R3.Группа;

Здесь часть WHERE задает условия соединения отношений R2 и R3, при отсутствии условий соединения в части WHERE результат будет эквивалентен расширенному декартову произведению, и в этом случае каждому студенту были бы приписаны все дисциплины из отношения R3, а не те, которые должна сдавать его группа.

Результат:

• Вывести список лентяев, имеющих несколько двоек.

· SELECT DISTINCT R1.ФИО

· FROM R1 a, R1 b

· WHERE a.ФИО = b.ФИО AND

· a.Дисциплина <> b.Дисциплина AND

· a.Оценка <= 2 AND b.Оценка <= 2;

Здесь мы использовали псевдонимы для именования отношения R1 a и b, так как для записи условий поиска нам необходимо работать сразу с двумя экземплярами данного отношения.

Результат:

Из этих примеров хорошо видно, что логика работы оператора выбора (декартово произведение—селекция—проекция) не совпадает с порядком описания в нем данных (сначала список полей для проекции, потом список таблиц для декартова произведения, потом условие соединения). Дело в том, что SQL изначально разрабатывался для применения конечными пользователями, и его стремились сделать возможно ближе к языку естественному, а не к языку

алгоритмическому. По этой причине SQL на первых порах вызывает путаницу и раздражение у начинающих его изучать профессиональных программистов, которые привыкли разговаривать с машиной именно на алгоритмических языках.

Наличие неопределенных (Null) значений повышает гибкость обработки информации, хранящейся в БД. В наших примерах мы можем предположить ситуацию, когда студент пришел на экзамен, но не сдавал его по некоторой причине, в этом случае оценка по некоторой дисциплине для данного студента имеет неопределенное значение. В данной ситуации можно поставить вопрос: "Найти студентов, пришедших на экзамен, но не сдававших его с указанием названия дисциплины". Оператор SELECT будет выглядеть следующим образом:

SELECT ФИО, Дисциплина

FROM R1

WHERE Оценка IS NULL

Результат:

Применение агрегатных функций и вложенных запросов в операторе выбора

В SQL добавлены дополнительные функции, которые позволяют вычислять обобщенные групповые значения. Для применения агрегатных функций предполагается предварительная операция группировки. В чем состоит суть операции группировки? При группировке все множество кортежей отношения разбивается на группы, в которых собираются кортежи, имеющие одинаковые значения атрибутов, которые заданы в списке группировки.

Например, сгруппируем отношение R1 по значению столбца Дисциплина. Мы получим 4 группы, для которых можем вычислить некоторые групповые значения, например количество кортежей в группе, максимальное или минимальное значение столбца Оценка.

Это делается с помощью агрегатных функций. Агрегатные функции вычисляют одиночное значение для всей группы таблицы. Список этих функций представлен в табл. 5.7.

Агрегатные функции используются подобно именам полей в операторе SELECT, но с одним исключением: они берут имя поля как аргумент. С функциями SUM и AVG могут использоваться только числовые поля. С функциями COUNT, MAX и MIN могут использоваться как числовые, так и символьные поля. При использовании с символьными полями MAX и MIN будут транслировать их в эквивалент ASCII кода и обрабатывать в алфавитном порядке. Некоторые СУБД позволяют использовать вложенные агрегаты, но это является отклонением от стандарта ANSI со всеми вытекающими отсюда последствиями.

Например, можно вычислить количество студентов, сдававших экзамены по каждой дисциплине. Для этого надо выполнить запрос с группировкой по полю "Дисциплина" и вывести в качестве результата название дисциплины и количество строк в группе по данной дисциплине. Применение символа * в качестве аргумента функции COUNT означает подсчет всех строк в группе.

SELECT R1.Дисциплина, COUNT(*)

FROM R1

GROUP BY R1.Дисциплина

Результат:

Если же мы хотим сосчитать количество сдавших экзамен по какой-либо дисциплине, то нам необходимо исключить неопределенные значения из исходного отношения перед группировкой. В этом случае запрос будет выглядеть следующим образом:

SELECT R1.Дисциплина, COUNT(*)

FROM R1

WHERE R1.Оценка IS NOT NULL

GROUP BY R1.Дисциплина

Получим результат:

В этом случае строка со студентом

не попадет в набор кортежей перед группировкой, поэтому количество кортежей в группе для дисциплины "Теория информации" будет на 1 меньше.

Можно применять агрегатные функции также и без операции предварительной группировки, в этом случае все отношение рассматривается как одна группа и для этой группы можно вычислить одно значение на группу.

Обратившись снова к базе данных "Сессия" (таблицы R1, R2, R3), найдем количество успешно сданных экзаменов:

SELECT COUNT(*)

FROM R1

WHERE Оценка > 2;

Это, конечно, отличается от выбора поля, поскольку всегда возвращается одиночное значение, независимо от того, сколько строк находится в таблице. Аргументом агрегатных функций могут быть отдельные столбцы таблиц. Но для того, чтобы вычислить, например, количество различных значений некоторого столбца в группе, необходимо применить ключевое слово DISTINCT совместно с именем столбца. Вычислим количество различных оценок, полученных по каждой дисциплине:

SELECT R1.Дисциплина, COUNT(DISTINCT R1.Оценка)

FROM R1

WHERE R1.Оценка IS NOT NULL

GROUP BY R1.Дисциплина

Результат:

В результат можно включить значение поля группировки и несколько агрегатных функций, а в условиях группировки можно использовать несколько полей. При этом группы образуются по набору заданных полей группировки. Операции с агрегатными функциями могут быть применены к объединению множества исходных таблиц. Например, поставим вопрос: определить для каждой группы и каждой дисциплины количество успешно сдавших экзамен и средний балл по дисциплине.

SELECT R1.Оценка, R1.Дисциплина, COUNT(*), AVR(Оценка)

FROM R1,R2

WHERE R1.ФИО = R2.ФИО AND

R1.Оценка IS NOT NULL AND

R1.Оценка > 2

GROUP BY R1.Оценка R1.Дисциплина

Результат:

Мы не можем использовать агрегатные функции в предложении WHERE, потому что предикаты оцениваются в терминах одиночной строки, а агрегатные функции — в терминах групп строк.

Предложение GROUP BY позволяет определять подмножество значений в особом поле в терминах другого поля и применять функцию агрегата к подмножеству. Это дает возможность объединять поля и агрегатные функции в едином предложении SELECT. Агрегатные функции могут применяться как в выражении вывода результатов строки SELECT, так и в выражении условия обработки сформированных групп HAVING. В этом случае каждая агрегатная функция вычисляется для каждой выделенной группы. Значения, полученные при вычислении агрегатных функций, могут быть использованы для вывода соответствующих результатов или для условия отбора групп.

Построим запрос, который выводит группы, в которых по одной дисциплине на экзаменах получено больше одной двойки:

SELECT R2.Оценка

FROM R1,R2

WHERE R1.ФИО = R2.ФИО AND

R1.Оценка = 2

GROUP BY R2.Оценка , R1.Дисциплина

HAVING count(*)> 1

В дальнейшем в качестве примера будем работать не с БД "Сессия", а с БД "Банк", состоящей из одной таблицы F, в которой хранится отношение F, содержащее информацию о счетах в филиалах некоторого банка:

F = (N, ФИО, Филиал, ДатаОткрытия, ДатаЗакрытия, Остаток);

Q = (Филиал, Город);

поскольку на этой базе можно ярче проиллюстрировать работу с агрегатными функциями и группировкой.

Например, предположим, что мы хотим найти суммарный остаток на счетах в филиалах. Можно сделать раздельный запрос для каждого из них, выбрав SUM(Остаток) из таблицы для каждого филиала. GROUP BY, однако, позволит поместить их все в одну команду:

SELECT Филиал, SUM(Остаток)

FROM F

GROUP BY Филиал;

GROUP BY применяет агрегатные функции независимо для каждой группы, определяемой с помощью значения поля Филиал. Группа состоит из строк с одинаковым значением поля Филиал, и функция SUM применяется отдельно для каждой такой группы, то есть суммарный остаток на счетах подсчитывается отдельно для каждого филиала. Значение поля, к которому применяется GROUP BY, имеет, по определению, только одно значение на группу вывода, как и результат работы агрегатной функции. Поэтому мы можем совместить в одном запросе агрегат и поле. Вы можете также использовать GROUP BY с несколькими полями.

Предположим, что мы хотели бы увидеть только те суммарные значения остатков на счетах, которые превышают $5000. Чтобы увидеть суммарные остатки свыше $5000, необходимо использовать предложение HAVING. Предложение HAVING определяет критерии, используемые, чтобы удалять определенные группы из вывода, точно так же как предложение WHERE делает это для индивидуальных строк.

Правильной командой будет следующая:

SELECT Филиал, SUM(Остаток)

FROM F

GROUP BY Филиал

HAVING SUM(Остаток) > 5000;

Аргументы в предложении HAVING подчиняются тем же самым правилам, что и в предложении SELECT, где используется GROUP BY. Они должны иметь одно значение на группу вывода.

Следующая команда будет запрещена:

SELECT Филиал,SUM(Остаток)

FROM F

GROUP BY Филиал

HAVING ДатаОткрытия = 27/12/1999;

Поле ДатаОткрытия не может быть использовано в предложении HAVING, потому что оно может иметь больше чем одно значение на группу вывода. Чтобы избежать такой ситуации, предложение HAVING должно ссылаться только на агрегаты и поля, выбранные GROUP BY. Имеется правильный способ сделать вышеупомянутый запрос:

SELECT Филиал,SUM(Остаток) FROM F

WHERE ДатаОткрытия = '27/12/1999' GROUP BY Филиал;

Смысл данного запроса следующий: найти сумму остатков по каждому филиалу счетов, открытых 27 декабря 1999 года.

Как и говорилось ранее, HAVING может использовать только аргументы, которые имеют одно значение на группу вывода. Практически, ссылки на агрегатные функции — наиболее общие, но и поля, выбранные с помощью GROUP BY, также

допустимы. Например, мы хотим увидеть суммарные остатки на счетах филиалов в Санкт-Петербурге, Пскове и Урюпинске:

SELECT Филиал, SUM(Остаток)

Бесплатная лекция: "Аномалии развития внутренних половых органов" также доступна.

FROM F,Q

WHERE F.Филиал = Q.Филиал

GROUP BY Филиал

HAVING Город IN ("Санкт-Петербург", "Псков", "Урюпинск");

Поэтому в арифметических выражениях предикатов, входящих в условие выборки раздела HAVING, прямо можно использовать только спецификации столбцов, указанных в качестве столбцов группирования в разделе GROUP BY. Остальные столбцы можно специфицировать только внутри спецификаций агрегатных функций COUNT, SUM, AVG, MIN и MAX, вычисляющих в данном случае некоторое агрегатное значение для всей группы строк. Аналогично обстоит дело с подзапросами, входящими в предикаты условия выборки раздела HAVING: если в подзапросе используется характеристика текущей группы, то она может задаваться только путем ссылки на столбцы группирования.

Результатом выполнения раздела HAVING является сгруппированная таблица, содержащая только те группы строк, для которых результат вычисления условия поиска есть TRUE. В частности, если раздел HAVING присутствует в табличном выражении, не содержащем GROUP BY, то результатом его выполнения будет либо пустая таблица, либо результат выполнения предыдущих разделов табличного выражения, рассматриваемый как одна группа без столбцов группирования.