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  • SQL学习(三) 复杂查询

    我们本节考察的数据库如下所示:

    3.1

    创建出满足下述三个条件的视图(视图名称为 ViewPractice5_1)。使用 product(商品)表作为参照表,假设表中包含初始状态的 8 行数据。

    • 条件 1:销售单价大于等于 1000 日元。
    • 条件 2:登记日期是 2009 年 9 月 20 日。
    • 条件 3:包含商品名称、销售单价和登记日期三列。

    对该视图执行 SELECT 语句的结果如下所示。

    SELECT * FROM ViewPractice5_1;
    

    执行结果

    product_name | sale_price | regist_date
    --------------+------------+------------
    T恤衫         |   1000    | 2009-09-20
    菜刀          |    3000    | 2009-09-20

    我的代码
    create view ViewPractice5_1(product_name,sale_price, regist_date)
    as
    select product_name,sale_price, regist_date
    from product
    where sale_price>=1000 and regist_date="2009-09-20"

    3.2

    向习题一中创建的视图 ViewPractice5_1 中插入如下数据,会得到什么样的结果呢?

    INSERT INTO ViewPractice5_1 VALUES (' 刀子 ', 300, '2009-11-02');

    //显示插入失败

    3.3

    请根据如下结果编写 SELECT 语句,其中 sale_price_all 列为全部商品的平均销售单价。

    product_id | product_name | product_type | sale_price | sale_price_all
    ------------+-------------+--------------+------------+---------------------
    0001       | T恤衫         | 衣服         | 1000       | 2097.5000000000000000
    0002       | 打孔器        | 办公用品      | 500        | 2097.5000000000000000
    0003       | 运动T恤       | 衣服          | 4000      | 2097.5000000000000000
    0004       | 菜刀          | 厨房用具      | 3000       | 2097.5000000000000000
    0005       | 高压锅        | 厨房用具      | 6800       | 2097.5000000000000000
    0006       | 叉子          | 厨房用具      | 500        | 2097.5000000000000000
    0007       | 擦菜板        | 厨房用具       | 880       | 2097.5000000000000000
    0008       | 圆珠笔        | 办公用品       | 100       | 2097.5000000000000000
    
    
    SELECT product_id,product_name,product_type,sale_price,
           (SELECT AVG(sale_price)
              FROM product) AS sale_price_all
      FROM product;

    3.4

    请根据习题一中的条件编写一条 SQL 语句,创建一幅包含如下数据的视图(名称为AvgPriceByType)。

    product_id | product_name | product_type | sale_price | avg_sale_price
    ------------+-------------+--------------+------------+---------------------
    0001       | T恤衫         | 衣服         | 1000       |2500.0000000000000000
    0002       | 打孔器         | 办公用品     | 500        | 300.0000000000000000
    0003       | 运动T恤        | 衣服        | 4000        |2500.0000000000000000
    0004       | 菜刀          | 厨房用具      | 3000        |2795.0000000000000000
    0005       | 高压锅         | 厨房用具     | 6800        |2795.0000000000000000
    0006       | 叉子          | 厨房用具      | 500         |2795.0000000000000000
    0007       | 擦菜板         | 厨房用具     | 880         |2795.0000000000000000
    0008       | 圆珠笔         | 办公用品     | 100         | 300.0000000000000000
    

    提示:其中的关键是 avg_sale_price 列。与习题三不同,这里需要计算出的 是各商品种类的平均销售单价。这与使用关联子查询所得到的结果相同。 也就是说,该列可以使用关联子查询进行创建。问题就是应该在什么地方使用这个关联子查询。

    SELECT product_id,product_name,product_type,sale_price,
           (SELECT AVG(sale_price)
                           FROM product AS p2
                          WHERE p1.product_type = p2.product_type
                          GROUP BY product_type) AS sale_price_all
      FROM product as p1;

    3.5

    运算或者函数中含有 NULL 时,结果全都会变为NULL ?(判断题)

    --不对,比如IS NULL这种函数

    3.6

    对本章中使用的 product(商品)表执行如下 2 条 SELECT 语句,能够得到什么样的结果呢?

    SELECT product_name, purchase_price
      FROM product
     WHERE purchase_price NOT IN (500, 2800, 5000);
    

    SELECT product_name, purchase_price
      FROM product
     WHERE purchase_price NOT IN (500, 2800, 5000, NULL);
    --1选出了purchase_price不为500,2800,5000的产品名称和purchase_price
    --结果为空
    产生上述结果的原因是null不能参与比较运算符,即与任何数据比较结果都为null,第二部分where代码实际上等同于下面的代码
     WHERE purchase_price <>500 and purchase_price <> 2800 and purchase_price <> 5000 and purchase_price <>NULL;
     

    3.7

    按照销售单价( sale_price)对练习 3.6 中的 product(商品)表中的商品进行如下分类。

    • 低档商品:销售单价在1000日元以下(T恤衫、办公用品、叉子、擦菜板、 圆珠笔)
    • 中档商品:销售单价在1001日元以上3000日元以下(菜刀)
    • 高档商品:销售单价在3001日元以上(运动T恤、高压锅)

    请编写出统计上述商品种类中所包含的商品数量的 SELECT 语句,结果如下所示。

    执行结果

    low_price | mid_price | high_price
    ----------+-----------+------------
            5 |         1 |         2
     
     select (select count(*) from product where sale_price<=1000) as low_price,
     (select count(*) from product where (sale_price>1000 and sale_price<=3000)) as mid_price,
     (select count(*) from product where sale_price>3000) as high_price;
     





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