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  • SQLServer学习笔记系列7

    一.写在前面的话

    转眼又是周一,回想双休的日子,短暂而幸福,在阳光明媚的下午,可以自己做自己想做的任何事,惬意舒适,或读书,或运动,或音乐,当我们静下心来慢慢感受这些的时候,会突然发觉,原来生活是这么的幸福!有所求,有所感,就够啦!简简单单的生活其实就是最奢华的享受!忘记不开心的事,做自己生活的主导,摆脱烦恼,希望园子的朋友们,都能有一个好心情,不顺心的时候,出去走走,让情绪行走无边,放空自己!相信美好的事情终将发生!

    二.视图

    视图可以看作定义在SQL Server上的虚拟表.视图包含查询的一组结果集.常规视图本身并不存储实际的数据,而仅仅存储一个Select语句和所涉及表的metadata.利用视图,可以根据我们的需要,将多个表的数据进行组合,而且视图一旦建立,就一直存在,可以循环使用。

    例如:假如我们要查找美国顾客的相关信息,那么就可以建立一个视图,每次只要查询美国顾客信息,只要根据视图名称查询就可以啦!同理,视图也需要先定义再查询。sql如下:

    复制代码
    1 CREATE VIEW USA_cusomers
    2 AS 
    3 (
    4    SELECT * FROM 
    5    sales.customers
    6    WHERE country='USA'
    7 )
    复制代码

    定义完成以后,执行sql,那么命令就创建完成,然后就可以利用sql查询语句来查询美国的顾客信息。

    1 SELECT custid,country FROM dbo.USA_cusomers;

    执行结果如图所示:

    同时我们在sql的对象资源管理器中——》视图中可以看到,已经添加了名称为dbo.USA_cusomers的视图,那么可以循环利用这个视图进行查询。

    如果想删除这个视图的话,可以利用sql语句drop进行操作:

    1 DROP VIEW dbo.USA_cusomers;

    三.集合运算

    集合预算主用用于对查询的结果进行操作。合集(Union)、交集(Intersect)、差集(Except),跟数学中的集合运算一样。

    (1)合集,将所查询的两个或者多个结果集进行合并进行展示。

    例如:我们要查询顾客表(sales.customers)和雇员表(hr.employees)里面所有的国家信息,那么就需要先查询出顾客表里面的所有国家,然后查询雇员表里面的所有国家,将两个结果集进行合并。sql如下:

    1 SELECT country
    2 FROM Sales.Customers
    3 UNION ALL
    4 SELECT country
    5 FROM hr.Employees;

    注意此处用的是union all,那么假如使用union结果又是什么了?

    1 SELECT country
    2 FROM Sales.Customers
    3 UNION 
    4 SELECT country
    5 FROM hr.Employees;

    可以看到使用union all与union之间进行合集以后,结果集是不同的,其实这就说明了一点:

    union all 不去重,包含所有的结果。

    union 去重,显示的是去重以后的结果集。所以上述结果集显示21条,是去重后的结果。

    (2)交集,将所查询的两个或者多个结果集进行交集展示。其中包含两个结果集中相同的部分。

    同样我们将顾客表(sales.customers)和雇员表(hr.employees)里面所有的国家信息进行交集处理,看哪些国家既有顾客也有雇员。sql如下:

    1 SELECT country
    2 FROM Sales.Customers
    3 intersect 
    4 SELECT country
    5 FROM hr.Employees;

    其中需要注意的是:intersect求交集,也是去重后的结果。

    (3)差集,将所查询的两个或者多个结果集进行差集合并,找出其中一个集合在另一个集合中不存在的结果集。

    例如:我们找出雇员表(hr.employees)里面的员工所在国家在顾客表(sales.customers)里面不存在的部分,也就是找出有顾客没有雇员的国家有哪些。sql如下:

    1 SELECT country
    2 FROM Sales.Customers
    3 EXCEPT 
    4 SELECT country
    5 FROM hr.Employees;

    四.透视(pivot)

    所谓的透视,也就是表的转置,在数据库操作中,有些时候我们遇到需要实现“行转列”的需求,统计每一阶段或者每一季度,每一星期的数量,可能数据库中存的数据格式是一行一行的,那么我们需要用一列展示具体的统计情况,这时候就需要用到透视(pivot)。

    在这里我们首先创建一张表dbo.orders,同时往表里面插入一些数据。

    复制代码
     1 IF OBJECT_ID('dbo.orders','U') IS NOT NULL
     2 DROP TABLE dbo.orders;
     3 CREATE TABLE dbo.orders
     4 (
     5    orderid int NOT NULL  PRIMARY KEY,
     6    empid int NOT NULL,
     7    custid int NOT NULL,
     8    orderdate datetime,
     9    qty int 
    10 );
    11 
    12 INSERT INTO dbo.orders(orderid,empid,custid,orderdate,qty)
    13 VALUES (30001,3,1,'20070802',10),
    14        (30002,2,4,'20070601',20),
    15         (10001,4,5,'20070802',30),
    16         (20001,5,2,'20070802',40),
    17         (40001,3,2,'20070802',50),
    18         (30006,5,6,'20070802',50),
    19         (30008,4,8,'20070802',60),
    20         (60001,6,1,'20070802',70)
    复制代码
    1 SELECT * FROM dbo.orders

    查询表数据有:

    现在假如有一个需求,要求出每位顾客所消费的金额,根据常规想法,我们可以根据顾客id进行分组,然后用聚合函数sum求和,sql语句如下:

    1 SELECT empid,SUM(qty) AS N'顾客消费金额'
    2 FROM dbo.orders
    3 GROUP BY empid;

    但是我们现在想将顾客消费金额变成一列,也就是行转列,该怎么考虑了,在这里我们先用传统的方式,用到case when,然后根据case when条件进行一次求和。sql语句如下:

    复制代码
    1 SELECT empid,
    2 SUM(CASE when empid=2 THEN qty end) AS N'2号顾客消费金额',
    3 SUM(CASE when empid=3THEN qty end) AS N'3号顾客消费金额',
    4 SUM(CASE when empid=4 THEN qty end) AS N'4号顾客消费金额',
    5 SUM(CASE when empid=5 THEN qty end) AS N'5号顾客消费金额',
    6 SUM(CASE when empid=6 THEN qty end) AS N'6号顾客消费金额'
    7 FROM dbo.orders
    8 GROUP BY empid;
    复制代码

    其执行结果如图:

    从执行结果图可以看出,已经将顾客ID转换到一行显示,每位顾客的消费在列中都可以看到。但是这里我们采取新的一种方式,显得更好用,那就是pivot方式。只不过pivot帮我们做了很多的转换工作而已,这里我们只关注pivot如何用。对于上面的需求,我们可以这样使用pivot:

    复制代码
     1 SELECT empid,[1],[2],[4],[6],[8]
     2 FROM 
     3 (  
     4     --只返回pivot中用到的列
     5    SELECT empid,qty,custid
     6    FROM dbo.orders
     7 ) AS t
     8 PIVOT (
     9      SUM(t.qty) FOR t.custid IN ([1],[2],[4],[6],[8])--做列名称
    10 ) AS P
    复制代码

    希望各位大牛给出指导,不当之处虚心接受学习!谢谢!

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Mining-LiTeng/p/4566728.html
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