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很多程序員認為SQL是一頭難以馴服的野獸。它是為數(shù)不多的聲明性語言之一,也因為這樣,其展示了完全不同于其他的表現(xiàn)形式、命令式語言、 面向?qū)ο笳Z言甚至函數(shù)式編程語言(雖然有些人覺得SQL 還是有些類似功能)。 我每天都寫SQL,我的開源軟件JOOQ中也包含SQL。因此我覺得有必要為還在為此苦苦掙扎的你呈現(xiàn)SQL的優(yōu)美!下面的教程面向于:
本教程將重點介紹SELECT 語句。其他 DML 語句將在另一個教程中在做介紹。接下來就是… 1、SQL是聲明性語言 首先你需要思考的是,聲明性。你唯一需要做的只是聲明你想獲得結(jié)果的性質(zhì),而不需要考慮你的計算機怎么算出這些結(jié)果的。 SELECT first_name, last_name FROM employees WHERE salary > 100000 這很容易理解,你無須關(guān)心員工的身份記錄從哪來,你只需要知道誰有著不錯的薪水。 從中我們學到了什么呢? 那么如果它是這樣的簡單,會出現(xiàn)什么問題嗎?問題就是我們大多數(shù)人會直觀地認為這是命令式編程。如:“機器,做這,再做那,但在這之前,如果這和那都發(fā)生錯誤,那么會運行一個檢測”。這包括在變量中存儲臨時的編寫循環(huán)、迭代、調(diào)用函數(shù),等等結(jié)果。 把那些都忘了吧,想想怎么去聲明,而不是怎么告訴機器去計算。 2、SQL語法不是“有序的” 常見的混亂源于一個簡單的事實,SQL語法元素并不會按照它們的執(zhí)行方式排序。語法順序如下:
為簡單起見,并沒有列出所有SQL語句。這個語法順序與邏輯順序基本上不同,執(zhí)行順序如下:
這有三點需要注意: 1、第一句是FROM,而不是SELECT。首先是將數(shù)據(jù)從磁盤加載到內(nèi)存中,以便對這些數(shù)據(jù)進行操作。 2、SELECT是在其他大多數(shù)語句后執(zhí)行,最重要的是,在FROM和GROUP BY之后。重要的是要理解當你覺得你可以從WHERE語句中引用你定義在SELECT語句當中的時候,。以下是不可行的: SELECT A.x + A.y AS z FROM A WHERE z = 10 -- z is not available here! 如果你想重用z,您有兩種選擇。要么重復(fù)表達式: SELECT A.x + A.y AS z FROM A WHERE (A.x + A.y) = 10 或者你使用派生表、公用表表達式或視圖來避免代碼重復(fù)。請參閱示例進一步的分析: 3、在語法和邏輯順序里,UNION都是放在ORDER BY之前,很多人認為每個UNION子查詢都可以進行排序,但根據(jù)SQL標準和大多數(shù)的SQL方言,并不是真的可行。雖然一些方言允許子查詢或派生表排序,但卻不能保證這種順序能在UNION操作后保留。 需要注意的是,并不是所有的數(shù)據(jù)庫都以相同的形式實現(xiàn),例如規(guī)則2并不完全適用于MySQL,PostgreSQL,和SQLite上 從中我們學到了什么呢? 要時刻記住SQL語句的語法順序和邏輯順序來避免常見的錯誤。如果你能明白這其中的區(qū)別,就能明確知道為什么有些可以執(zhí)行有些則不能。 如果能設(shè)計一種在語法順序上實際又體現(xiàn)了邏輯順序的語言就更好了,因為它是在微軟的LINQ上實現(xiàn)的。 3、SQL是關(guān)于數(shù)據(jù)表引用的 因為語法順序和邏輯順序的差異,大多數(shù)初學者可能會誤認為SQL中列的值是第一重要的。其實并非如此,最重要的是數(shù)據(jù)表引用。 該SQL標準定義了FROM語句,如下: <from clause> ::= FROM <table reference> [ { <comma> <table reference> }... ] ROM語句的"output"是所有表引用的結(jié)合程度組合表引用。讓我們慢慢地消化這些。 FROM a, b上述產(chǎn)生一個a+b度的組合表引用,如果a有3列和b有5列,那么"輸出表"將有8(3+5)列。 包含在這個組合表引用的記錄是交叉乘積/笛卡兒積的axb。換句話說,每一條a記錄都會與每一條b記錄相對應(yīng)。如果a有3個記錄和b有5條記錄,然后上面的組合表引用將產(chǎn)生15條記錄(3×5)。 在WHERE語句篩選后,GROUP BY語句中"output"是"fed"/"piped",它已轉(zhuǎn)成新的"output",我們會稍后再去處理。 如果我們從關(guān)系代數(shù)/集合論的角度來看待這些東西,一個SQL表是一個關(guān)系或一組元素組合。每個SQL語句將改變一個或幾個關(guān)系,來產(chǎn)生新的關(guān)系。 從中我們學到了什么呢? 一直從數(shù)據(jù)表引用角度去思考,有助于理解數(shù)據(jù)怎樣通過你的sql語句流水作業(yè)的 4、SQL數(shù)據(jù)表引用可以相當強大 表引用是相當強大的東西。舉個簡單的例子,JOIN關(guān)鍵字其實不是SELECT語句的一部分,但卻是"special"表引用的一部分。連接表,在SQL標準中有定義(簡化的): 如果我們又拿之前的例子來分析: FROM a, ba可以作為一個連接表,如: a1 JOIN a2 ON a1.id = a2.id 這擴展到前一個表達式,我們會得到: FROM a1 JOIN a2 ON a1.id = a2.id, b 雖然結(jié)合了數(shù)據(jù)表引用語法與連接表語法的逗號分隔表讓人很無語,但你肯定還會這樣做的。結(jié)果,結(jié)合數(shù)據(jù)表引用將有a1+a2+b度。 派生表甚至比連接表更強大,我們接下來將會說到。 從中我們學到了什么呢? 要時時刻刻考慮表引用,重要的是這不僅讓你理解數(shù)據(jù)怎樣通過你的sql語句流水作業(yè)的,它還將幫助你了解復(fù)雜表引用是如何構(gòu)造的。 而且,重要的是,了解JOIN是構(gòu)造連接表的關(guān)鍵字。不是的SELECT語句的一部分。某些數(shù)據(jù)庫允許JOIN在插入、更新、刪除中使用。 5、應(yīng)使用SQL JOIN的表,而不是以逗號分隔表 前面,我們已經(jīng)看到這語句: FROM a, b 高級SQL開發(fā)人員可能會告訴你,最好不要使用逗號分隔的列表,并且一直完整的表達你的JOINs。這將有助于改進你的SQL語句的可讀性從而防止錯誤出現(xiàn)。 一個非常常見的錯誤是忘記某處連接謂詞。思考以下內(nèi)容: 使用join來查詢表的語法
從中我們學到了什么呢? 使用JOIN,并且永遠不在FROM語句中使用逗號分隔表引用。 6、SQL的不同類型的連接操作 連接操作基本上有五種
這些術(shù)語通常用于關(guān)系代數(shù)。對上述概念,如果他們存在,SQL會使用不同的術(shù)語。讓我們仔細看看: EQUI JOIN(同等連接) 這是最常見的JOIN操作。它有兩個子操作:
例子是其中的區(qū)別最好的解釋: -- This table reference contains authors and their books. -- There is one record for each book and its author. -- authors without books are NOT included author JOIN book ON author.id = book.author_id -- This table reference contains authors and their books -- There is one record for each book and its author. -- ... OR there is an "empty" record for authors without books -- ("empty" meaning that all book columns are NULL) author LEFT OUTER JOIN book ON author.id = book.author_id SEMI JOIN(半連接) 這種關(guān)系的概念在SQL中用兩種方式表達:使用IN謂詞或使用EXISTS謂語。"Semi"是指在拉丁語中的"half"。這種類型的連接用于連接只有"half"的表引用。再次考慮上述加入的作者和書。讓我們想象,我們想要作者/書的組合,但只是那些作者實際上也有書。然后我們可以這樣寫: -- Using IN FROM author WHERE author.id IN (SELECT book.author_id FROM book) -- Using EXISTS FROM author WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM book WHERE book.author_id = author.id) 雖然不能肯定你到底是更加喜歡IN還是EXISTS,而且也沒有規(guī)則說明,但可以這樣說:
因為INNER JOIN有可能只產(chǎn)生有書的作者,因為很多初學者可能認為他們可以使用DISTINCT刪除重復(fù)項。他們認為他們可以表達一個像這樣的半聯(lián)接: -- Find only those authors who also have books SELECT DISTINCT first_name, last_name FROM author 這是非常不好的做法,原因有二:
更多的關(guān)于DISTINCT濫用的問題,可以訪問這里的博客。 ANTI JOIN(反連接) 這個關(guān)系的概念跟半連接剛好相反。您可以簡單地通過將 NOT 關(guān)鍵字添加到IN 或 EXISTS中生成它。在下例中,我們選擇那些沒有任何書籍的作者: -- Using IN FROM author WHERE author.id NOT IN (SELECT book.author_id FROM book) -- Using EXISTS FROM author WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM book WHERE book.author_id = author.id) 同樣的規(guī)則對性能、可讀性、表現(xiàn)力都適用。然而,當使用NOT IN時對NULLs會有一個小警告,這個問題有點超出本教程范圍。 CROSS JOIN(交叉連接) 結(jié)合第一個表中的內(nèi)容和第二個表中的內(nèi)容,引用兩個join表交叉生成一個新的東西。我們之前已經(jīng)看到,這可以在FROM語句中通過逗號分隔表引用來實現(xiàn)。在你確實需要的情況下,可以在SQL語句中明確地寫一個CROSS JOIN。 -- Combine every author with every book author CROSS JOIN book DIVISION(除法) 關(guān)系分割就是一只真正的由自己親自喂養(yǎng)的野獸。簡而言之,如果JOIN是乘法,那么除法就是JOIN的反義詞。在SQL中,除法關(guān)系難以表達清楚。由于這是一個初學者的教程,解釋這個問題超出了我們的教程范圍。當然如果你求知欲爆棚,那么就看這里,這里還有這里。 從中我們學到了什么呢? 讓我們把前面講到的內(nèi)容再次牢記于心。SQL是表引用。連接表是相當復(fù)雜的表引用。但關(guān)系表述和SQL表述還是有點區(qū)別的,并不是所有的關(guān)系連接操作都是正規(guī)的SQL連接操作。對關(guān)系理論有一點實踐與認識,你就可以選擇JOIN正確的關(guān)系類型并能將其轉(zhuǎn)化為正確的SQL。 7、SQL的派生表就像表的變量 前文,我們已經(jīng)了解到SQL是一種聲明性語言,因此不會有變量。(雖然在一些SQL語句中可能會存在)但你可以寫這樣的變量。那些野獸一般的表被稱為派生表。 派生表只不過是包含在括號里的子查詢。 -- A derived table FROM (SELECT * FROM author) 需要注意的是,一些SQL方言要求派生表有一個關(guān)聯(lián)的名字(也被稱為別名)。 -- A derived table with an alias FROM (SELECT * FROM author) a 當你想規(guī)避由SQL子句邏輯排序造成的問題時,你會發(fā)現(xiàn)派生表可以用帥呆了來形容。例如,如果你想在SELECT和WHERE子句中重用一個列表達式,只寫(Oracle方言): -- Get authors' first and last names, and their age in days SELECT first_name, last_name, age FROM ( SELECT first_name, last_name, current_date - date_of_birth age FROM author ) -- If the age is greater than 10000 days WHERE age > 10000 注意,一些數(shù)據(jù)庫和SQL:1999標準里已將派生表帶到下一級別,,引入公共表表達式。這將允許你在單一的SQL SELECT中重復(fù)使用相同的派生表。上面的查詢將轉(zhuǎn)化為類似這樣的: WITH a AS ( SELECT first_name, last_name, current_date - date_of_birth age FROM author ) SELECT * FROM a WHERE age > 10000 很明顯,對廣泛重用的常見SQL子查詢,你也可以灌輸具體"a"到一個獨立視圖中。想要了解更多就看這里。 從中我們學到了什么呢? 再溫習一遍,SQL主要是關(guān)于表引用,而不是列。好好利用這些表引用。不要害怕寫派生表或其他復(fù)雜的表引用。 8、SQL GROUP BY轉(zhuǎn)換之前的表引用 讓我們重新考慮我們之前的FROM語句: FROM a, b現(xiàn)在,讓我們來應(yīng)用一個GROUP BY語句到上述組合表引用 GROUP BY A.x, A.y, B.z 這會產(chǎn)生一個只有其余三個列(!)的新的表引用。讓我們再消化一遍。如果你用了GROUP BY,那么你在所有后續(xù)邏輯條款-包括選擇中減少可用列的數(shù)量。這就是為什么你只可以從SELECT語句中的GROUP BY語句引用列語法的原因。
SELECT A.x, A.y, SUM(A.z) FROM A GROUP BY A.x, A.y
從中我們學到了什么呢? GROUP BY,在表引用上操作,將它們轉(zhuǎn)換成一個新表。 9、SQL SELECT在關(guān)系代數(shù)中被稱為投影 當它在關(guān)系代數(shù)中使用時,我個人比較喜歡用"投影"一詞中。一旦你生成你的表引用,過濾,轉(zhuǎn)換它,你可以一步將它投影到另一個表中。SELECT語句就像一個投影機。表函數(shù)利用行值表達式將之前構(gòu)造的表引用的每個記錄轉(zhuǎn)化為最終結(jié)果。 在SELECT語句中,你終于可以在列上操作,創(chuàng)建復(fù)雜的列表達式作為記錄/行的一部分。 有很多關(guān)于可用的表達式,函數(shù)性質(zhì)等的特殊規(guī)則。最重要的是,你應(yīng)該記住這些: 1、你只能使用從“output”表引用產(chǎn)生的列引用 2、如果你有GROUP BY語句,你只可能從該語句或聚合函數(shù)引用列 3、當你沒有GROUP BY語句時,你可以用窗口函數(shù)替代聚合函數(shù) 4、如果你沒有GROUP BY語句,你就不能將聚合函數(shù)與非聚合函數(shù)結(jié)合起來 5、這有一些關(guān)于在聚合函數(shù)包裝常規(guī)函數(shù)的規(guī)則,反之亦然 6、還有… 嗯,這有很多復(fù)雜的規(guī)則。他們可以填補另一個教程。例如,之所以你不能將聚合函數(shù)與非聚合函數(shù)結(jié)合起來投影到?jīng)]有GROUP BY的SELECT語句中是因為: 1、憑直覺,沒有任何意義。 2、對一個SQL初學者來說,直覺還是毫無幫助的,語法規(guī)則則可以。SQL:1999年引入了分組集,SQL:2003引入了空分組集GROUP BY()。每當存在沒有顯式GROUP BY語句的聚合函數(shù)時就會應(yīng)用隱式的空分組集(規(guī)則2)。因此,最初關(guān)于邏輯順序的那個規(guī)則就不完全正確了,SELECT的投影也會影響前面的邏輯結(jié)果,但語法語句GROUP BY卻不受影響。 是不是有點迷糊?其實我也是,讓我們看一些簡單的吧。 從中我們學到了什么呢? 在SQL語句中,SELECT語句可能是最復(fù)雜的語句之一,即使它看起來是那么的簡單。所有其他語句只不過是從這個到另一個表引用的的輸送管道。通過將它們完全轉(zhuǎn)化,后期地對它們應(yīng)用一些規(guī)則,SELECT語句完完全全地攪亂了這些表引用的美。 為了了解SQL,重要的是要理解其他的一切,都要嘗試在SELECT之前解決。即便SELECT在語法順序中排第一的語句,也應(yīng)該將它放到最后。 10.相對簡單一點的SQL DISTINCT,UNION,ORDER BY,和OFFSET 看完復(fù)雜的SELECT之后,我們看回一些簡單的東西。
集合運算 集合運算在除了表其實沒有其他東西的“集”上操作。嗯,差不多是這樣,從概念上講,它們還是很容易理解的
所有這些刪除重復(fù)項通常是沒有意義的,很多時候,當你想要連接子查詢時,你應(yīng)該使用UNION ALL。 排序操作 排序不是一個關(guān)系特征,它是SQL僅有的特征。在你的SQL語句中,它被應(yīng)用在語法排序和邏輯排序之后。保證可以通過索引訪問記錄的唯一可靠方法是使用ORDER BY a和OFFSET..FETCH。所有其他的排序總是任意的或隨機的,即使它看起來像是可再現(xiàn)的。 OFFSET..FETCH是唯一的語法變體。其他變體包括MySQL'和PostgreSQL的LIMIT..OFFSET,或者SQL Server和Sybase的TOP..START AT(這里)。 讓我們開始應(yīng)用吧 跟其他每個語言一樣,要掌握SQL語言需要大量的實踐。上述10個簡單的步驟將讓你每天編寫SQL時更有意義。另一方面,你也可以從常見的錯誤中學習到更多。下面的兩篇文章列出許多Java(和其他)開發(fā)者寫SQL時常見的錯誤: · 10 Common Mistakes Java Developers Make when Writing SQL · 10 More Common Mistakes Java Developers Make when Writing SQL |
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