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oracle多表嵌套查询使用 oracle sql 多表 嵌套子查询 连接查询  join where exist i...

时间:2020-09-10 09:53:11

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oracle多表嵌套查询使用 oracle sql 多表 嵌套子查询 连接查询  join where exist i...

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in 和 exists也是很好区别的.

in 是一个集合运算符.

a in {a,c,d,s,d....}

这个运算中,前面是一个元素,后面是一个集合,集合中的元素类型是和前面的元素一样的.

而exists是一个存在判断,如果后面的查询中有结果,则exists为真,否则为假.

in

运算用在语句中,它后面带的select 一定是选一个字段,而不是select *.

比如说你要判断某班是否存在一个名为"小明"的学生,你可以用in 运算:

"小明" in (select sname from student)

这样(select sname from student)

返回的是一个全班姓名的集合,in用于判断"小明"是否为此集合中的一个数据;

同时,你也可以用exists语句:

exists (select * from student where

sname="小明")

这两个涵数是差不多的, 但是由于优化方案的不同, 通常NOT EXISTS要比NOT IN 要快, 因为NOT EXISTS可以使用结合算法而NOT

IN就不行了,而EXISTS则不如IN快, 因为这时候IN可能更多的使用结合算法.

select * from 表A where exists(select * from 表B

where 表B.id=表A.id)

这句相当于

select * from 表A where id in (select id from

表B)

对于表A的每一条数据,都执行select * from 表B where

表B.id=表A.id的存在性判断,如果表B中存在表A当前行相同的id,则exists为真,该行显示,否则不显示

exits适合内小外大的查询,in适合内大外小的查询

IN

确定给定的值是否与子查询或列表中的值相匹配。

EXISTS

指定一个子查询,检测行的存在。

比较使用 EXISTS 和 IN 的查询

这个例子比较了两个语义类似的查询。第一个查询使用 EXISTS 而第二个查询使用

IN。注意两个查询返回相同的信息。

USE pubs

GO

SELECT DISTINCT pub_name

FROM publishers

WHERE EXISTS

(SELECT *

FROM titles

WHERE pub_id = publishers.pub_id

AND type = 'business')

GO

-- Or, using the IN clause:

USE pubs

GO

SELECT distinct pub_name

FROM publishers

WHERE pub_id IN

(SELECT pub_id

FROM titles

WHERE type = 'business')

GO

下面是任一查询的结果集:

pub_name

----------------------------------------

Algodata Infosystems

New Moon Books

(2 row(s) affected)

exits 相当于存在量词:表示集合存在,也就是 集合不为空只作用一个集合.例如 exist P 表示P不空时为真; not

exist P表示p为空时 为真 in表示一个标量和一元关系的关系。例如:s in P表示当s与P中的某个值相等时 为真; s not

in P 表示s与P中的每一个值都不相等时 为真

二 、连接查询

SELECT

Persons.LastName, Persons.FirstName, Orders.OrderNoFROM Persons

INNER JOIN

Orders ON Persons.Id_P =

Orders.Id_P ORDER BY Persons.LastName

不同的 SQL

JOIN返回的结果集不一样

除了我们在上面的例子中使用的 INNER

JOIN(内连接),我们还可以使用其他几种连接。

下面列出了您可以使用的 JOIN 类型,以及它们之间的差异。

JOIN: 如果表中有至少一个匹配,则返回行

LEFT JOIN: 即使右表中没有匹配,也从左表返回所有的行

RIGHT JOIN: 即使左表中没有匹配,也从右表返回所有的行

FULL JOIN: 只要其中一个表中存在匹配,就返回行

注释:INNER JOIN 与 JOIN 是相同的。

简而言之,就是你希望看到的结果集是怎样的,如两个表person和

order连接:

如果你只想看到person 中 和order 有联系的记录 即 满足 order.id_p =

person.id的记录其他不匹配的全不显示 就用 inner join

left join 就是在返回innerjoin 的结果集的基础上返回左表 person 表中

其余的记录(这些显示的记录行所有与order表相关的栏为空,因为它们不满足匹配关系)

同理,right

join和full

join

3)嵌套子查询

selectt.deptno,count(*)fromempt,(selectavg(e.sal)avgsalfromempe)a

wheret.sal>a.avgsal

groupbyt.deptno

where 运算符 (=,,>=,<=,<>) where 运算符 (in,not

in,exists,not exists, all,any)

相关子查询是指引用了父查询中某些表或某些列的子查询(但父查询不能引用子查询中的表或列)父查询可以是select,update,delete

子句。

4)sql中的聚合

函数的嵌套使用

聚集函数

和大多数其它关系数据库产品一样,PostgreSQL

支持聚集函数。一个聚集函数从多个输入行中计算出一个结果。比如,我们有在一个行集合上计算 count(数目), sum(总和),

avg(均值), max(最大值), min(最小值)的函数。

比如,我们可以用下面的语句找出所有低温中的最高温度:

SELECT max(temp_lo) FROM weather; max

-----

46

(1 row)如果我们想知道该读数发生在哪个城市,可能会用:

SELECT city FROM weather WHERE temp_lo =

max(temp_lo);-- 错!不过这个方法不能运转,因为聚集函数 max 不能用于 WHERE 子句中。存在这个限制是因为 WHERE

子句决定哪些行可以进入聚集阶段;因此它必需在聚集函数之前计算。不过,我们可以用其它方法实现这个目的;这里我们使用子查询:

SELECT city FROM weather

WHERE

temp_lo = (SELECT max(temp_lo) FROM

weather);city

---------------

San Francisco

(1 row)这样做是可以的,因为子查询是一次独立的计算,它独立于外层查询计算自己的聚集。

聚集同样也常用于 GROUP BY 子句。比如,我们可以获取每个城市低温的最高值:

SELECT city, max(temp_lo)

FROM

weather

GROUP BY

city;city| max

---------------+-----

Hayward|37

San Francisco |46

(2 rows)这样每个城市一个输出。每个聚集结果都是在匹配该城市的行上面计算的。我们可以用 HAVING 过滤这些分组:group by 可以没有 having 过滤 having必须跟在group by的后面 SELECT city, max(temp_lo)

FROM

weather

GROUP BY

city

HAVING

max(temp_lo) < 40;city| max

---------+-----

Hayward |37

(1 row)这样就只给出那些 temp_lo 值曾经有低于 40

度的城市。最后,如果我们只关心那些名字以"S"开头的城市,我们可以用:

SELECT city, max(temp_lo)

FROM

weather

WHERE city

LIKE 'S%'

GROUP BY

city

HAVING

max(temp_lo) < 40;语句中的 LIKE 执行模式匹配,在节9.7里有解释。

理解聚集和 SQL 的 WHERE 和 HAVING 子句之间的关系非常重要。WHERE 和 HAVING 的基本区别如下:WHERE

在分组和聚集计算之前选取输入行(它控制哪些行进入聚集计算),而 HAVING 在分组和聚集之后选取输出行。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将要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。当然,你可以写不使用聚集的 HAVING 子句,但这样做没什么好处,因为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。

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