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  • SQL各个子句: outer join,on,where,group by,having,select case子句执行

    where与having

    1.作用的对象不同。WHERE 子句作用于表和视图,HAVING 子句作用于组(group)。

    eg:SELECT city FROM weather WHERE temp_lo = (SELECT max(temp_lo) FROM weather);

    2.WHERE 在分组和聚集计算之前选取输入行(因此,它控制哪些行进入聚集计算), 而 HAVING 在分组和聚集之后选取分组的行。 因此,WHERE 子句不能包含聚集函数; 因为试图用聚集函数判断那些行输入给聚集运算是没有意义的。 相反,HAVING 子句总是包含聚集函数。 (严格说来,你可以写不使用聚集的 HAVING 子句, 但这样做只是白费劲。同样的条件可以更有效地用于 WHERE 阶段。)

    在前面的例子里,我们可以在 WHERE 里应用城市名称限制,因为它不需要聚集。 这样比在 HAVING 里增加限制更加高效,因为我们避免了为那些未通过 WHERE 检查的行进行分组和聚集计算。

    以下示例使用的数据库是MySQL 5。
    数据表:student
    表结构:
    Field Name DataType Len
    id                int           20
    name           varchar    25
    major           varchar    25
    score           int           20
    sex              varchar    20

    表数据:
    编号/姓名/专业/学分/性别
    id   name major     score sex
    1    jak    Chinese    40    f
    2    rain    Math        89    m
    3    leo    Phy          78    f
    4    jak    Math         76    f
    5    rain    Chinese   56    m
    6    leo    Math         97    f
    7    jak    Phy          45    f
    8    jak    Draw         87    f
    9    leo    Chinese    45    f

    现在我们要得到一个视图:
    要求查询性别为男生,并且列出每个学生的总成绩:
    SQL:
    select s.*,sum(s.score) from student s where sex='f' group by s.name

    Result:
    id   name major     score sex sum(s.score)
    1    jak    Chinese    40    f       248
    3    leo    Phy         78     f       220

    可以看到总共查到有两组,两组的学生分别是jak和leo,每一组都是同一个学生,这样我们就可以使用聚合函数了。
    只有使用了group by语句,才能使用如:count()、sum()之类的聚合函数。

    下面我们再对上面的结果做进一步的筛选,只显示总分数大于230的学生:
    SQL:
    select s.*,sum(s.score) from student s where sex='f' group by s.name having sum(s.score)>230

    Result:
    id   name major     score       sex   sum(s.score)
    1    jak    Chinese    40          f       248

    可见having于where的功能差不多。


    on与where

    数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会先生成一张中间的临时表(由from部分生成),然后再将这张临时表返回继续处理。

    在使用left jion时,on和where条件的区别如下:

    1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。

    2、where条件是在临时表生成好后,再对临时表进行过滤的条件。这时已经没有left join的含义(必须返回左边表的记录)了,条件不为真的就全部过滤掉。

    假设有两张表:

    表1:tab2 id size
    1 10
    2 20
    3 30
    表2:tab2 size name
    10 AAA
    20 BBB
    20 CCC


    两条SQL:
    1、select * form tab1 left join tab2 on (tab1.size = tab2.size) where tab2.name='AAA'
    2、select * form tab1 left join tab2 on (tab1.size = tab2.size and tab2.name='AAA')

    第一条SQL的过程:

    1、中间表
    on条件:
    tab1.size = tab2.size tab1.id tab1.size tab2.size tab2.name
    1 10 10 AAA
    2 20 20 BBB
    2 20 20 CCC
    3 30 (null) (null)

    2、再对中间表过滤
    where 条件:
    tab2.name='AAA'
    tab1.id tab1.size tab2.size tab2.name
    1 10 10 AAA

    第二条SQL的过程:

    1、中间表
    on条件:
    tab1.size = tab2.size and tab2.name='AAA'
    (条件不为真也会返回左表中的记录) tab1.id tab1.size tab2.size tab2.name
    1 10 10 AAA
    2 20 (null) (null)
    3 30 (null) (null)

    其实以上结果的关键原因就是left join,right join,full join的特殊性,不管on上的关联条件(如:table1.a = table2.a) 是否为真,都会返回主表中的记录,full则具有left和right的特性的并集。 而inner jion没这个特殊性,则条件放在on中和where中,返回的结果集是相同的。
    on与where区别较大,当语句之中使用了on之后就应该考虑where以后的语句是否合理有效,应该在where中使用对主表的筛选语句而避免使用对副表的的筛选语句,对副表的筛选语句应该放置于on中进行实现


    个人总结(请指正):

    1. (left,right) outer join对数据进行第一次处理,将两表连接.(逗号为自然连接)

    2.ON 子句在外连接中用来筛选上一步所生成的数据行 .
    3.WHERE 子句用来筛选 FROM 子句中指定的操作所产生的行。
    4.GROUP BY 子句用来分组 WHERE 子句的输出。
    5.HAVING 子句用来从分组的结果中筛选行。

    6.slect case 子句筛选上一步生成行.

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