• Часть первая - habrahabr.ru/post/255361
• Часть вторая - habrahabr.ru/post/255523

О чем будет рассказано в этой части

В этой части мы познакомимся:

1. с выражением CASE, которое позволяет включить условные выражения в запрос;
2. с агрегатными функциями, которые позволяют получить разного рода итоги (агрегированные значения) рассчитанные на основании детальных данных, полученных оператором «SELECT … WHERE …»;
3. с предложением GROUP BY, которое в скупе с агрегатными функциями позволяет получить итоги по детальным данным в разрезе групп;
4. с предложением HAVING, которое позволяет произвести фильтрацию по сгруппированным данным.

Выражение CASE – условный оператор языка SQL

Данный оператор позволяет осуществить проверку условий и возвратить в зависимости от выполнения того или иного условия тот или иной результат.

Оператор CASE имеет 2 формы:

В качестве значений здесь могут выступать и выражения.

Разберем на примере первую форму CASE:

SELECT ID,Name,Salary, CASE WHEN Salary>=3000 THEN "ЗП >= 3000" WHEN Salary>=2000 THEN "2000 <= ЗП < 3000" ELSE "ЗП < 2000" END SalaryTypeWithELSE, CASE WHEN Salary>=3000 THEN "ЗП >= 3000" WHEN Salary>=2000 THEN "2000 <= ЗП < 3000" END SalaryTypeWithoutELSE FROM Employees

WHEN-условия проверяются последовательно, сверху-вниз. При достижении первого удовлетворяющего условия дальнейшая проверка прерывается и возвращается значение, указанное после слова THEN, относящегося к данному блоку WHEN.

Если ни одно из WHEN-условий не выполняется, то возвращается значение, указанное после слова ELSE (что в данном случае означает «ИНАЧЕ ВЕРНИ …»).

Если ELSE-блок не указан и не выполняется ни одно WHEN-условие, то возвращается NULL.

И в первой, и во второй форме ELSE-блок идет в самом конце конструкции CASE, т.е. после всех WHEN-условий.

Разберем на примере вторую форму CASE:

Допустим, на новый год решили премировать всех сотрудников и попросили вычислить сумму бонусов по следующей схеме:

• Сотрудникам ИТ-отдела выдать по 15% от ЗП;
• Сотрудникам Бухгалтерии по 10% от ЗП;
• Всем остальным по 5% от ЗП.

Используем для данной задачи запрос с выражением CASE:

SELECT ID,Name,Salary,DepartmentID, -- для наглядности выведем процент в виде строки CASE DepartmentID -- проверяемое значение WHEN 2 THEN "10%" -- 10% от ЗП выдать Бухгалтерам WHEN 3 THEN "15%" -- 15% от ЗП выдать ИТ-шникам ELSE "5%" -- всем остальным по 5% END NewYearBonusPercent, -- построим выражение с использованием CASE, чтобы увидеть сумму бонуса Salary/100* CASE DepartmentID WHEN 2 THEN 10 -- 10% от ЗП выдать Бухгалтерам WHEN 3 THEN 15 -- 15% от ЗП выдать ИТ-шникам ELSE 5 -- всем остальным по 5% END BonusAmount FROM Employees

Здесь делается последовательная проверка значения DepartmentID с WHEN-значениями. При достижении первого равенства DepartmentID с WHEN-значением, проверка прерывается и возвращается значение, указанное после слова THEN, относящегося к данному блоку WHEN.

Соответственно, значение блока ELSE возвращается в случае, если DepartmentID не совпал ни с одним WHEN-значением.

Если блок ELSE отсутствует, то в случае несовпадения DepartmentID ни с одним WHEN-значением будет возвращено NULL.

Вторую форму CASE несложно представить при помощи первой формы:

SELECT ID,Name,Salary,DepartmentID, CASE WHEN DepartmentID=2 THEN "10%" -- 10% от ЗП выдать Бухгалтерам WHEN DepartmentID=3 THEN "15%" -- 15% от ЗП выдать ИТ-шникам ELSE "5%" -- всем остальным по 5% END NewYearBonusPercent, -- построим выражение с использованием CASE, чтобы увидеть сумму бонуса Salary/100* CASE WHEN DepartmentID=2 THEN 10 -- 10% от ЗП выдать Бухгалтерам WHEN DepartmentID=3 THEN 15 -- 15% от ЗП выдать ИТ-шникам ELSE 5 -- всем остальным по 5% END BonusAmount FROM Employees

Так что, вторая форма – это всего лишь упрощенная запись для тех случаев, когда нам нужно сделать сравнение на равенство, одного и того же проверяемого значения с каждым WHEN-значением/выражением.

Примечание. Первая и вторая форма CASE входят в стандарт языка SQL, поэтому скорее всего они должны быть применимы во многих СУБД.

С MS SQL версии 2012 появилась упрощенная форма записи IIF. Она может использоваться для упрощенной записи конструкции CASE, в том случае если возвращаются только 2 значения. Конструкция IIF имеет следующий вид:

IIF(условие, true_значение, false_значение)

Т.е. по сути это обертка для следующей CASE конструкции:

CASE WHEN условие THEN true_значение ELSE false_значение END

Посмотрим на примере:

SELECT ID,Name,Salary, IIF(Salary>=2500,"ЗП >= 2500","ЗП < 2500") DemoIIF, CASE WHEN Salary>=2500 THEN "ЗП >= 2500" ELSE "ЗП < 2500" END DemoCASE FROM Employees

Конструкции CASE, IIF могут быть вложенными друг в друга. Рассмотрим абстрактный пример:

SELECT ID,Name,Salary, CASE WHEN DepartmentID IN(1,2) THEN "A" WHEN DepartmentID=3 THEN CASE PositionID -- вложенный CASE WHEN 3 THEN "B-1" WHEN 4 THEN "B-2" END ELSE "C" END Demo1, IIF(DepartmentID IN(1,2),"A", IIF(DepartmentID=3,CASE PositionID WHEN 3 THEN "B-1" WHEN 4 THEN "B-2" END,"C")) Demo2 FROM Employees

Так как конструкция CASE и IIF представляют из себя выражение, которые возвращают результат, то мы можем использовать их не только в блоке SELECT, но и в остальных блоках, допускающих использование выражений, например, в блоках WHERE или ORDER BY.

Для примера, пускай перед нами поставили задачу – создать список на выдачу ЗП на руки, следующим образом:

• Первым делом ЗП должны получить сотрудники у кого оклад меньше 2500
• Те сотрудники у кого оклад больше или равен 2500, получают ЗП во вторую очередь
• Внутри этих двух групп нужно упорядочить строки по ФИО (поле Name)

Попробуем решить эту задачу при помощи добавления CASE-выражение в блок ORDER BY:

SELECT ID,Name,Salary FROM Employees ORDER BY CASE WHEN Salary>=2500 THEN 1 ELSE 0 END, -- выдать ЗП сначала тем у кого она ниже 2500 Name -- дальше упорядочить список в порядке ФИО

Как видим, Иванов и Сидоров уйдут с работы последними.

И абстрактный пример использования CASE в блоке WHERE:

SELECT ID,Name,Salary FROM Employees WHERE CASE WHEN Salary>=2500 THEN 1 ELSE 0 END=1 -- все записи у которых выражение равно 1

Можете попытаться самостоятельно переделать 2 последних примера с функцией IIF.

И напоследок, вспомним еще раз о NULL-значениях:

SELECT ID,Name,Salary,DepartmentID, CASE WHEN DepartmentID=2 THEN "10%" -- 10% от ЗП выдать Бухгалтерам WHEN DepartmentID=3 THEN "15%" -- 15% от ЗП выдать ИТ-шникам WHEN DepartmentID IS NULL THEN "-" -- внештатникам бонусов не даем (используем IS NULL) ELSE "5%" -- всем остальным по 5% END NewYearBonusPercent1, -- а так проверять на NULL нельзя, вспоминаем что говорилось про NULL во второй части CASE DepartmentID -- проверяемое значение WHEN 2 THEN "10%" WHEN 3 THEN "15%" WHEN NULL THEN "-" -- !!! в данном случае использование второй формы CASE не подходит ELSE "5%" END NewYearBonusPercent2 FROM Employees

Конечно можно было переписать и как-то так:

SELECT ID,Name,Salary,DepartmentID, CASE ISNULL(DepartmentID,-1) -- используем замену в случае NULL на -1 WHEN 2 THEN "10%" WHEN 3 THEN "15%" WHEN -1 THEN "-" -- если мы уверены, что отдела с ID равным (-1) нет и не будет ELSE "5%" END NewYearBonusPercent3 FROM Employees

В общем, полет фантазии в данном случае не ограничен.

Для примера посмотрим, как при помощи CASE и IIF можно смоделировать функцию ISNULL:

SELECT ID,Name,LastName, ISNULL(LastName,"Не указано") DemoISNULL, CASE WHEN LastName IS NULL THEN "Не указано" ELSE LastName END DemoCASE, IIF(LastName IS NULL,"Не указано",LastName) DemoIIF FROM Employees

Конструкция CASE очень мощное средство языка SQL, которое позволяет наложить дополнительную логику для расчета значений результирующего набора. В данной части владение CASE-конструкцией нам еще пригодится, поэтому в этой части в первую очередь внимание уделено именно ей.

Агрегатные функции

Здесь мы рассмотрим только основные и наиболее часто используемые агрегатные функции:

Название	Описание
COUNT(*)	Возвращает количество строк полученных оператором «SELECT … WHERE …». В случае отсутствии WHERE, количество всех записей таблицы.
COUNT(столбец/выражение)	Возвращает количество значений (не равных NULL), в указанном столбце/выражении
COUNT(DISTINCT столбец/выражение)	Возвращает количество уникальных значений, не равных NULL в указанном столбце/выражении
SUM(столбец/выражение)	Возвращает сумму по значениям столбца/выражения
AVG(столбец/выражение)	Возвращает среднее значение по значениям столбца/выражения. NULL значения для подсчета не учитываются.
MIN(столбец/выражение)	Возвращает минимальное значение по значениям столбца/выражения
MAX(столбец/выражение)	Возвращает максимальное значение по значениям столбца/выражения

Агрегатные функции позволяют нам сделать расчет итогового значения для набора строк полученных при помощи оператора SELECT.

Рассмотрим каждую функцию на примере:

SELECT COUNT(*) [Общее кол-во сотрудников], COUNT(DISTINCT DepartmentID) [Число уникальных отделов], COUNT(DISTINCT PositionID) [Число уникальных должностей], COUNT(BonusPercent) [Кол-во сотрудников у которых указан % бонуса], MAX(BonusPercent) [Максимальный процент бонуса], MIN(BonusPercent) [Минимальный процент бонуса], SUM(Salary/100*BonusPercent) [Сумма всех бонусов], AVG(Salary/100*BonusPercent) [Средний размер бонуса], AVG(Salary) [Средний размер ЗП] FROM Employees

Для большей наглядности я решил здесь сделать исключение и воспользовался синтаксисом […] для задания псевдонимов колонок.

Разберем каким образом получилось каждое возвращенное значение, а за одно вспомним конструкции базового синтаксиса оператора SELECT.

Во-первых, т.к. мы в запросе не указали WHERE-условия, то итоги будут считаться для детальных данных, которые получаются запросом:

SELECT * FROM Employees

Т.е. для всех строк таблицы Employees.

Для наглядности выберем только поля и выражения, которые используются в агрегатных функциях:

SELECT DepartmentID, PositionID, BonusPercent, Salary/100*BonusPercent , Salary FROM Employees

DepartmentID	PositionID	BonusPercent	Salary/100*BonusPercent	Salary
1	2	50	2500	5000
3	3	15	225	1500
2	1	NULL	NULL	2500
3	4	30	600	2000
3	3	NULL	NULL	1500
NULL	NULL	NULL	NULL	2000

Это исходные данные (детальные строки), по которым и будут считаться итоги агрегированного запроса.

Теперь разберем каждое агрегированное значение:

COUNT(*) – т.к. мы не задали в запросе условия фильтрации в блоке WHERE, то COUNT(*) дало нам общее количество записей в таблице, т.е. это количество строк, которое возвращает запрос: SELECT * FROM Employees

COUNT(DISTINCT DepartmentID) – вернуло нам значение 3, т.е. это число соответствует числу уникальных значений департаментов указанных в столбце DepartmentID без учета NULL значений. Пройдемся по значениям колонки DepartmentID и раскрасим одинаковые значения в один цвет (не стесняйтесь, для обучения все методы хороши): Отбрасываем NULL, после чего, мы получили 3 уникальных значения (1, 2 и 3). Т.е. значение получаемое COUNT(DISTINCT DepartmentID), в развернутом виде можно представить следующей выборкой: SELECT DISTINCT DepartmentID -- 2. берем только уникальные значения FROM Employees WHERE DepartmentID IS NOT NULL -- 1. отбрасываем NULL значения

COUNT(DISTINCT PositionID) – то же самое, что было сказано про COUNT(DISTINCT DepartmentID), только полю PositionID. Смотрим на значения колонки PositionID и не жалеем красок:

COUNT(BonusPercent) – возвращает количество строк, у которых указано значение BonusPercent, т.е. подсчитывается количество записей, у которых BonusPercent IS NOT NULL. Здесь нам будет проще, т.к. не нужно считать уникальные значения, достаточно просто отбросить записи с NULL значениями. Берем значения колонки BonusPercent и вычеркиваем все NULL значения: Остается 3 значения. Т.е. в развернутом виде выборку можно представить так: SELECT BonusPercent -- 2. берем все значения FROM Employees WHERE BonusPercent IS NOT NULL -- 1. отбрасываем NULL значения Т.к. мы не использовали слова DISTINCT, то посчитаются и повторяющиеся BonusPercent в случае их наличия, без учета BonusPercent равных NULL. Для примера давайте сделаем сравнение результата с использованием DISTINCT и без него. Для большей наглядности воспользуемся значениями поля DepartmentID: SELECT COUNT(*), -- 6 COUNT(DISTINCT DepartmentID), -- 3 COUNT(DepartmentID) -- 5 FROM Employees

MAX(BonusPercent) – возвращает максимальное значение BonusPercent, опять же без учета NULL значений. Берем значения колонки BonusPercent и ищем среди них максимальное значение, на NULL значения не обращаем внимания: SELECT TOP 1 BonusPercent FROM Employees WHERE BonusPercent IS NOT NULL ORDER BY BonusPercent DESC -- сортируем по убыванию

MIN(BonusPercent) – возвращает минимальное значение BonusPercent, опять же без учета NULL значений. Как в случае с MAX, только ищем минимальное значение, игнорируя NULL: Т.е. мы получаем следующее значение: SELECT TOP 1 BonusPercent FROM Employees WHERE BonusPercent IS NOT NULL ORDER BY BonusPercent -- сортируем по возрастанию Наглядное представление MIN(BonusPercent) и MAX(BonusPercent):

SUM(Salary/100*BonusPercent) – возвращает сумму всех не NULL значений. Разбираем значения выражения (Salary/100*BonusPercent): Т.е. происходит суммирование следующих значений: SELECT Salary/100*BonusPercent FROM Employees WHERE Salary/100*BonusPercent IS NOT NULL

AVG(Salary/100*BonusPercent) – возвращает среднее значений. NULL-выражения не учитываются, т.е. это соответствует второму выражению: SELECT AVG(Salary/100*BonusPercent), -- 1108.33333333333 SUM(Salary/100*BonusPercent)/COUNT(Salary/100*BonusPercent), -- 1108.33333333333 SUM(Salary/100*BonusPercent)/COUNT(*) -- 554.166666666667 FROM Employees Т.е. опять же NULL-значения не учитываются при подсчете количества. Если же вам необходимо вычислить среднее по всем сотрудникам, как в третьем выражении, которое дает 554.166666666667, то используйте предварительное преобразование NULL значений в ноль: SELECT AVG(ISNULL(Salary/100*BonusPercent,0)), -- 554.166666666667 SUM(Salary/100*BonusPercent)/COUNT(*) -- 554.166666666667 FROM Employees

AVG(Salary) – собственно, здесь все то же самое что и в предыдущем случае, т.е. если у сотрудника Salary равен NULL, то он не учтется. Чтобы учесть всех сотрудников, соответственно делаете предварительное преобразование NULL значений AVG(ISNULL(Salary,0))

Подведем некоторые итоги:

• COUNT(*) – служит для подсчета общего количества строк, которые получены оператором «SELECT … WHERE …»
• во всех остальных вышеперечисленных агрегатных функциях при расчете итога, NULL-значения не учитываются
• если нам нужно учесть все строки, это больше актуально для функции AVG, то предварительно необходимо осуществить обработку NULL значений, например, как было показано выше «AVG(ISNULL(Salary,0))»

Соответственно при задании с агрегатными функциями дополнительного условия в блоке WHERE, будут подсчитаны только итоги, по строкам удовлетворяющих условию. Т.е. расчет агрегатных значений происходит для итогового набора, который получен при помощи конструкции SELECT. Например, сделаем все тоже самое, но только в разрезе ИТ-отдела:

SELECT COUNT(*) [Общее кол-во сотрудников], COUNT(DISTINCT DepartmentID) [Число уникальных отделов], COUNT(DISTINCT PositionID) [Число уникальных должностей], COUNT(BonusPercent) [Кол-во сотрудников у которых указан % бонуса], MAX(BonusPercent) [Максимальный процент бонуса], MIN(BonusPercent) [Минимальный процент бонуса], SUM(Salary/100*BonusPercent) [Сумма всех бонусов], AVG(Salary/100*BonusPercent) [Средний размер бонуса], AVG(Salary) [Средний размер ЗП] FROM Employees WHERE DepartmentID=3 -- учесть только ИТ-отдел

Предлагаю вам, для большего понимания работы агрегатных функций, самостоятельно проанализировать каждое полученное значение. Расчеты здесь ведем, соответственно, по детальным данным полученным запросом:

SELECT DepartmentID, PositionID, BonusPercent, Salary/100*BonusPercent , Salary FROM Employees WHERE DepartmentID=3 -- учесть только ИТ-отдел

DepartmentID	PositionID	BonusPercent	Salary/100*BonusPercent	Salary
3	3	15	225	1500
3	4	30	600	2000
3	3	NULL	NULL	1500

Идем, дальше. В случае, если агрегатная функция возвращает NULL (например, у всех сотрудников не указано значение Salary), или в выборку не попало ни одной записи, а в отчете, для такого случая нам нужно показать 0, то функцией ISNULL можно обернуть агрегатное выражение:

SELECT SUM(Salary), AVG(Salary), -- обрабатываем итог при помощи ISNULL ISNULL(SUM(Salary),0), ISNULL(AVG(Salary),0) FROM Employees WHERE DepartmentID=10 -- здесь специально указан несуществующий отдел, чтобы запрос не вернул записей

(No column name)	(No column name)	(No column name)	(No column name)
NULL	NULL	0	0

Я считаю, что очень важно понимать назначение каждой агрегатной функции и то каким образом они производят расчет, т.к. в SQL это главный инструмент, который служит для расчета итоговых значений.

В данном случае мы рассмотрели, как каждая агрегатная функция ведет себя самостоятельно, т.е. она применялась к значениям всего набора записей полученным командой SELECT. Дальше мы рассмотрим, как эти же функции применяются для вычисления итогов по группам, при помощи конструкции GROUP BY.

GROUP BY – группировка данных

До этого мы уже вычисляли итоги для конкретного отдела, примерно следующим образом:

SELECT COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=3 -- данные только по ИТ отделу

А теперь представьте, что нас попросили получить такие же цифры в разрезе каждого отдела. Конечно мы можем засучить рукава и выполнить этот же запрос для каждого отдела. Итак, сказано-сделано, пишем 4 запроса:

SELECT "Администрация" Info, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=1 -- данные по Администрации SELECT "Бухгалтерия" Info, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=2 -- данные по Бухгалтерии SELECT "ИТ" Info, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=3 -- данные по ИТ отделу SELECT "Прочие" Info, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID IS NULL -- и еще не забываем данные по внештатникам

В результате мы получим 4 набора данных:

Обратите внимание, что мы можем использовать поля, заданные в виде констант – "Администрация", "Бухгалтерия", …

В общем все цифры, о которых нас просили, мы добыли, объединяем все в Excel и отдаем директору.

Отчет директору понравился, и он говорит: «а добавьте еще колонку с информацией по среднему окладу». И как всегда это нужно сделать очень срочно.

Мда, что делать?! Вдобавок представим еще что отделов у нас не 3, а 15.

Вот как раз то примерно для таких случаев служит конструкция GROUP BY:

SELECT DepartmentID, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount, AVG(Salary) SalaryAvg -- плюс выполняем пожелание директора FROM Employees GROUP BY DepartmentID

DepartmentID	PositionCount	EmplCount	SalaryAmount	SalaryAvg
NULL	0	1	2000	2000
1	1	1	5000	5000
2	1	1	2500	2500
3	2	3	5000	1666.66666666667

Мы получили все те же самые данные, но теперь используя только один запрос!

Пока не обращайте внимание, на то что департаменты у нас вывелись в виде цифр, дальше мы научимся выводить все красиво.

В предложении GROUP BY можно указывать несколько полей «GROUP BY поле1, поле2, …, полеN», в этом случае группировка произойдет по группам, которые образовывают значения данных полей «поле1, поле2, …, полеN».

Для примера, сделаем группировку данных в разрезе Отделов и Должностей:

SELECT DepartmentID,PositionID, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID,PositionID

После чего делается пробежка по каждой комбинации и делаются вычисления агрегатных функций:

SELECT COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID IS NULL AND PositionID IS NULL SELECT COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=1 AND PositionID=2 -- ... SELECT COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=3 AND PositionID=4

А потом все эти результаты объединяются вместе и отдаются нам в виде одного набора:

Из основного, стоит отметить, что в случае группировки (GROUP BY), в перечне колонок в блоке SELECT:

• Мы можем использовать только колонки, перечисленные в блоке GROUP BY
• Можно использовать выражения с полями из блока GROUP BY
• Можно использовать константы, т.к. они не влияют на результат группировки
• Все остальные поля (не перечисленные в блоке GROUP BY) можно использовать только с агрегатными функциями (COUNT, SUM, MIN, MAX, …)
• Не обязательно перечислять все колонки из блока GROUP BY в списке колонок SELECT

И демонстрация всего сказанного:

SELECT "Строка константа" Const1, -- константа в виде строки 1 Const2, -- константа в виде числа -- выражение с использованием полей участвуещих в группировке CONCAT("Отдел № ",DepartmentID) ConstAndGroupField, CONCAT("Отдел № ",DepartmentID,", Должность № ",PositionID) ConstAndGroupFields, DepartmentID, -- поле из списка полей участвующих в группировке -- PositionID, -- поле учавствующее в группировке, не обязательно дублировать здесь COUNT(*) EmplCount, -- кол-во строк в каждой группе -- остальные поля можно использовать только с агрегатными функциями: COUNT, SUM, MIN, MAX, … SUM(Salary) SalaryAmount, MIN(ID) MinID FROM Employees GROUP BY DepartmentID,PositionID -- группировка по полям DepartmentID,PositionID

Так же стоит отметить, что группировку можно делать не только по полям, но также и по выражениям. Для примера сгруппируем данные по сотрудникам, по годам рождения:

SELECT CONCAT("Год рождения - ",YEAR(Birthday)) YearOfBirthday, COUNT(*) EmplCount FROM Employees GROUP BY YEAR(Birthday)

Рассмотрим пример с более сложным выражением. Для примера, получим градацию сотрудников по годам рождения:

SELECT CASE WHEN YEAR(Birthday)>=2000 THEN "от 2000" WHEN YEAR(Birthday)>=1990 THEN "1999-1990" WHEN YEAR(Birthday)>=1980 THEN "1989-1980" WHEN YEAR(Birthday)>=1970 THEN "1979-1970" WHEN Birthday IS NOT NULL THEN "ранее 1970" ELSE "не указано" END RangeName, COUNT(*) EmplCount FROM Employees GROUP BY CASE WHEN YEAR(Birthday)>=2000 THEN "от 2000" WHEN YEAR(Birthday)>=1990 THEN "1999-1990" WHEN YEAR(Birthday)>=1980 THEN "1989-1980" WHEN YEAR(Birthday)>=1970 THEN "1979-1970" WHEN Birthday IS NOT NULL THEN "ранее 1970" ELSE "не указано" END

RangeName	EmplCount
1979-1970	1
1989-1980	2
не указано	2
ранее 1970	1

Т.е. в данном случае группировка делается по предварительно вычисленному для каждого сотрудника CASE-выражению:

SELECT ID, CASE WHEN YEAR(Birthday)>=2000 THEN "от 2000" WHEN YEAR(Birthday)>=1990 THEN "1999-1990" WHEN YEAR(Birthday)>=1980 THEN "1989-1980" WHEN YEAR(Birthday)>=1970 THEN "1979-1970" WHEN Birthday IS NOT NULL THEN "ранее 1970" ELSE "не указано" END FROM Employees

Ну и конечно же вы можете объединять в блоке GROUP BY выражения с полями:

SELECT DepartmentID, CONCAT("Год рождения - ",YEAR(Birthday)) YearOfBirthday, COUNT(*) EmplCount FROM Employees GROUP BY YEAR(Birthday),DepartmentID -- порядок может не совпадать с порядком их использования в блоке SELECT ORDER BY DepartmentID,YearOfBirthday -- напоследок мы можем применить к результату сортировку

Вернемся к нашей изначальной задаче. Как мы уже знаем, отчет очень понравился директору, и он попросил нас делать его еженедельно, дабы он мог мониторить изменения по компании. Чтобы, не перебивать каждый раз в Excel цифровое значение отдела на его наименование, воспользуемся знаниями, которые у нас уже есть, и усовершенствуем наш запрос:

SELECT CASE DepartmentID WHEN 1 THEN "Администрация" WHEN 2 THEN "Бухгалтерия" WHEN 3 THEN "ИТ" ELSE "Прочие" END Info, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount, AVG(Salary) SalaryAvg -- плюс выполняем пожелание директора FROM Employees GROUP BY DepartmentID ORDER BY Info -- добавим для большего удобства сортировку по колонке Info

Хоть со стороны может выглядит и страшно, но все равно это получше чем было изначально. Недостаток в том, что если заведут новый отдел и его сотрудников, то выражение CASE нам нужно будет дописывать, дабы сотрудники нового отдела не попали в группу «Прочие».

Но ничего, со временем, мы научимся делать все красиво, чтобы выборка у нас не зависела от появления в БД новых данных, а была динамической. Немного забегу вперед, чтобы показать к написанию каких запросов мы стремимся прийти:

SELECT ISNULL(dep.Name,"Прочие") DepName, COUNT(DISTINCT emp.PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(emp.Salary) SalaryAmount, AVG(emp.Salary) SalaryAvg -- плюс выполняем пожелание директора FROM Employees emp LEFT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID GROUP BY emp.DepartmentID,dep.Name ORDER BY DepName

В общем, не переживайте – все начинали с простого. Пока вам просто нужно понять суть конструкции GROUP BY.

Напоследок, давайте посмотрим каким образом можно строить сводные отчеты при помощи GROUP BY.

Для примера выведем сводную таблицу, в разрезе отделов, так чтобы была подсчитана суммарная заработная плата, получаемая сотрудниками в разбивке по должностям:

SELECT DepartmentID, SUM(CASE WHEN PositionID=1 THEN Salary END) [Бухгалтера], SUM(CASE WHEN PositionID=2 THEN Salary END) [Директора], SUM(CASE WHEN PositionID=3 THEN Salary END) [Программисты], SUM(CASE WHEN PositionID=4 THEN Salary END) [Старшие программисты], SUM(Salary) [Итого по отделу] FROM Employees GROUP BY DepartmentID

Т.е. мы свободно можем использовать любые выражения внутри агрегатных функций.

Можно конечно переписать и при помощи IIF:

SELECT DepartmentID, SUM(IIF(PositionID=1,Salary,NULL)) [Бухгалтера], SUM(IIF(PositionID=2,Salary,NULL)) [Директора], SUM(IIF(PositionID=3,Salary,NULL)) [Программисты], SUM(IIF(PositionID=4,Salary,NULL)) [Старшие программисты], SUM(Salary) [Итого по отделу] FROM Employees GROUP BY DepartmentID

Но в случае с IIF нам придется явно указывать NULL, которое возвращается в случае невыполнения условия.

В аналогичных случаях мне больше нравится использовать CASE без блока ELSE, чем лишний раз писать NULL. Но это конечно дело вкуса, о котором не спорят.

И давайте вспомним, что в агрегатных функциях при агрегации не учитываются NULL значения.

Для закрепления, сделайте самостоятельный анализ полученных данных по развернутому запросу:

SELECT DepartmentID, CASE WHEN PositionID=1 THEN Salary END [Бухгалтера], CASE WHEN PositionID=2 THEN Salary END [Директора], CASE WHEN PositionID=3 THEN Salary END [Программисты], CASE WHEN PositionID=4 THEN Salary END [Старшие программисты], Salary [Итого по отделу] FROM Employees

DepartmentID	Бухгалтера	Директора	Программисты	Старшие программисты	Итого по отделу
1	NULL	5000	NULL	NULL	5000
3	NULL	NULL	1500	NULL	1500
2	2500	NULL	NULL	NULL	2500
3	NULL	NULL	NULL	2000	2000
3	NULL	NULL	1500	NULL	1500
NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	2000

И еще давайте вспомним, что если вместо NULL мы хотим увидеть нули, то мы можем обработать значение, возвращаемое агрегатной функцией. Например:

SELECT DepartmentID, ISNULL(SUM(IIF(PositionID=1,Salary,NULL)),0) [Бухгалтера], ISNULL(SUM(IIF(PositionID=2,Salary,NULL)),0) [Директора], ISNULL(SUM(IIF(PositionID=3,Salary,NULL)),0) [Программисты], ISNULL(SUM(IIF(PositionID=4,Salary,NULL)),0) [Старшие программисты], ISNULL(SUM(Salary),0) [Итого по отделу] FROM Employees GROUP BY DepartmentID

Теперь в целях практики, вы можете:

• вывести названия департаментов вместо их идентификаторов, например, добавив выражение CASE обрабатывающее DepartmentID в блоке SELECT
• добавьте сортировку по имени отдела при помощи ORDER BY

GROUP BY в скупе с агрегатными функциями, одно из основных средств, служащих для получения сводных данных из БД, ведь обычно данные в таком виде и используются, т.к. обычно от нас требуют предоставления сводных отчетов, а не детальных данных (простыней). И конечно же все это крутится вокруг знания базовой конструкции, т.к. прежде чем что-то подытожить (агрегировать), вам нужно первым делом это правильно выбрать, используя «SELECT … WHERE …».

Важное место здесь имеет практика, поэтому, если вы поставили целью понять язык SQL, не изучить, а именно понять – практикуйтесь, практикуйтесь и практикуйтесь, перебирая самые разные варианты, которые только сможете придумать.

На начальных порах, если вы не уверены в правильности полученных агрегированных данных, делайте детальную выборку, включающую все значения, по которым идет агрегация. И проверяйте правильность расчетов вручную по этим детальным данным. В этом случае очень сильно может помочь использование программы Excel.

Допустим, что вы дошли до этого момента

Допустим, что вы бухгалтер Сидоров С.С., который решил научиться писать SELECT-запросы.
Допустим, что вы уже успели дочитать данный учебник до этого момента, и уже уверено пользуетесь всеми вышеперечисленными базовыми конструкциями, т.е. вы умеете:

• Выбирать детальные данные по условию WHERE из одной таблицы
• Умеете пользоваться агрегатными функциями и группировкой из одной таблицы

Так как на работе посчитали, что вы уже все умеете, то вам предоставили доступ к БД (и такое порой бывает), и теперь вы разработали и вытаскиваете тот самый еженедельный отчет для директора.

Да, но они не учли, что вы пока не умеете строить запросы из нескольких таблиц, а только из одной, т.е. вы не умеете делать что-то вроде такого:

SELECT emp.*, -- вернуть все поля таблицы Employees dep.Name DepartmentName, -- к этим полям добавить поле Name из таблицы Departments pos.Name PositionName -- и еще добавить поле Name из таблицы Positions FROM Employees emp LEFT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID LEFT JOIN Positions pos ON emp.PositionID=pos.ID

Несмотря на то, что вы этого не умеете, поверьте, вы молодец, и уже, и так много достигли.

И так, как же можно воспользоваться вашими текущими знаниями и получить при этом еще более продуктивные результаты?! Воспользуемся силой коллективного разума – идем к программистам, которые работают у вас, т.е. к Андрееву А.А., Петрову П.П. или Николаеву Н.Н., и попросим кого-нибудь из них написать для вас представление (VIEW или просто «Вьюха», так они даже, думаю, быстрее поймут вас), которое помимо основных полей из таблицы Employees, будет еще возвращать поля с «Названием отдела» и «Названием должности», которых вам так недостает сейчас для еженедельного отчета, которым вас загрузил Иванов И.И.

Т.к. вы все грамотно объяснили, то ИТ-шники, сразу же поняли, что от них хотят и создали, специально для вас, представление с названием ViewEmployeesInfo.

Представляем, что вы следующей команды не видите, т.к. это делают ИТ-шники:

CREATE VIEW ViewEmployeesInfo AS SELECT emp.*, -- вернуть все поля таблицы Employees dep.Name DepartmentName, -- к этим полям добавить поле Name из таблицы Departments pos.Name PositionName -- и еще добавить поле Name из таблицы Positions FROM Employees emp LEFT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID LEFT JOIN Positions pos ON emp.PositionID=pos.ID

Т.е. для вас весь этот, пока страшный и непонятный, текст остается за кадром, а ИТ-шники дают вам только название представления «ViewEmployeesInfo», которое возвращает все вышеуказанные данные (т.е. то что вы у них просили).

Вы теперь можете работать с данным представлением, как с обычной таблицей:

SELECT * FROM ViewEmployeesInfo

Т.к. теперь все необходимые для отчета данные есть в одной «таблице» (а-ля вьюха), то вы с легкостью сможете переделать свой еженедельный отчет:

SELECT DepartmentName, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount, AVG(Salary) SalaryAvg FROM ViewEmployeesInfo emp GROUP BY DepartmentID,DepartmentName ORDER BY DepartmentName

Теперь все названия отделов на местах, плюс к тому же запрос стал динамическим, и будет изменяться при добавлении новых отделов и их сотрудников, т.е. вам теперь ничего переделывать не нужно, а достаточно раз в неделю выполнить запрос и отдать его результат директору.

Т.е. для вас в данном случае, будто бы ничего и не поменялось, вы продолжаете так же работать с одной таблицей (только уже правильнее сказать с представлением ViewEmployeesInfo), которое возвращает все необходимые вам данные. Благодаря помощи ИТ-шников, детали по добыванию DepartmentName и PositionName остались для вас в черном ящике. Т.е. представление для вас выглядит так же, как и обычная таблица, считайте, что это расширенная версия таблицы Employees.

Давайте для примера еще сформируем ведомость, чтобы вы убедились, что все действительно так как я и говорил (что вся выборка идет из одного представления):

SELECT ID, Name, Salary FROM ViewEmployeesInfo WHERE Salary IS NOT NULL AND Salary>0 ORDER BY Name

Надеюсь, что данный запрос вам понятен.

Использование представлений в некоторых случаях, дает возможность значительно расширить границы пользователей, владеющих написанием базовых SELECT-запросов. В данном случае представление, представляет собой плоскую таблицу со всеми необходимыми пользователю данными (для тех, кто разбирается в OLAP, это можно сравнить с приближенным подобием OLAP-куба с фактами и измерениями).

Вырезка с википедии. Хотя SQL и задумывался как средство работы конечного пользователя, в конце концов он стал настолько сложным, что превратился в инструмент программиста.

Как видите, уважаемые пользователи, язык SQL изначально задумывался, как инструмент для вас. Так что, все в ваших руках и желании, не отпускайте руки.

HAVING – наложение условия выборки к сгруппированным данным

Собственно, если вы поняли, что такое группировка, то с HAVING ничего сложного нет. HAVING – чем-то подобен WHERE, только если WHERE-условие применяется к детальным данным, то HAVING-условие применяется к уже сгруппированным данным. По этой причине в условиях блока HAVING мы можем использовать либо выражения с полями, входящими в группировку, либо выражения, заключенные в агрегатные функции.

Рассмотрим пример:

SELECT DepartmentID, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID HAVING SUM(Salary)>3000

DepartmentID	SalaryAmount
1	5000
3	5000

Т.е. данный запрос вернул нам сгруппированные данные только по тем отделам, у которых сумма ЗП всех сотрудников превышает 3000, т.е. «SUM(Salary)>3000».

Т.е. здесь в первую очередь происходит группировка и вычисляются данные по всем отделам:

SELECT DepartmentID, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID -- 1. получаем сгруппированные данные по всем отделам

А уже к этим данным применяется условие указанно в блоке HAVING:

SELECT DepartmentID, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID -- 1. получаем сгруппированные данные по всем отделам HAVING SUM(Salary)>3000 -- 2. условие для фильтрации сгруппированных данных

В HAVING-условии так же можно строить сложные условия используя операторы AND, OR и NOT:

SELECT DepartmentID, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID HAVING SUM(Salary)>3000 AND COUNT(*)<2 -- и число людей меньше 2-х

Как можно здесь заметить агрегатная функция (см. «COUNT(*)») может быть указана только в блоке HAVING.

Соответственно мы можем отобразить только номер отдела, подпадающего под HAVING-условие:

SELECT DepartmentID FROM Employees GROUP BY DepartmentID HAVING SUM(Salary)>3000 AND COUNT(*)<2 -- и число людей меньше 2-х

Пример использования HAVING-условия по полю включенного в GROUP BY:

SELECT DepartmentID, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID -- 1. сделать группировку HAVING DepartmentID=3 -- 2. наложить фильтр на результат группировки

Это только пример, т.к. в данном случае проверку логичнее было бы сделать через WHERE-условие:

SELECT DepartmentID, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=3 -- 1. провести фильтрацию детальных данных GROUP BY DepartmentID -- 2. сделать группировку только по отобранным записям

Т.е. сначала отфильтровать сотрудников по отделу 3, и только потом сделать расчет.

Примечание. На самом деле, несмотря на то, что эти два запроса выглядят по-разному оптимизатор СУБД может выполнить их одинаково.

Думаю, на этом рассказ о HAVING-условиях можно окончить.

Подведем итоги

Сведем данные полученные во второй и третьей части и рассмотрим конкретное месторасположение каждой изученной нами конструкции и укажем порядок их выполнения:

Конструкция/Блок	Порядок выполнения	Выполняемая функция
SELECT возвращаемые выражения	4	Возврат данных полученных запросом
FROM источник	0	В нашем случае это пока все строки таблицы
WHERE условие выборки из источника	1	Отбираются только строки, проходящие по условию
GROUP BY выражения группировки	2	Создание групп по указанному выражению группировки. Расчет агрегированных значений по этим группам, используемых в SELECT либо HAVING блоках
HAVING фильтр по сгруппированным данным	3	Фильтрация, накладываемая на сгруппированные данные
ORDER BY выражение сортировки результата	5	Сортировка данных по указанному выражению

Конечно же, вы так же можете применить к сгруппированным данным предложения DISTINCT и TOP, изученные во второй части.

Эти предложения в данном случае применятся к окончательному результату:

SELECT TOP 1 -- 6. применится в последнюю очередь SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID HAVING SUM(Salary)>3000 ORDER BY DepartmentID -- 5. сортировка результата

Как получились данные результаты проанализируйте самостоятельно.

Заключение

Основная цель которую я ставил в данной части – раскрыть для вас суть агрегатных функций и группировок.

Если базовая конструкция позволяла нам получить необходимые детальные данные, то применение агрегатных функций и группировок к этим детальным данным, дало нам возможность получить по ним сводные данные. Так что, как видите здесь все важно, т.к. одно опирается на другое – без знания базовой конструкции мы не сможем, например, правильно отобрать данные, по которым нам нужно просчитать итоги.

Здесь я намеренно стараюсь показывать только основы, чтобы сосредоточить внимание начинающих на самых главных конструкциях и не перегружать их лишней информацией. Твердое понимание основных конструкций (о которых я еще продолжу рассказ в последующих частях) даст вам возможность решить практически любую задачу по выборке данных из РБД. Основные конструкции оператора SELECT применимы в таком же виде практически во всех СУБД (отличия в основном состоят в деталях, например, в реализации функций – для работы со строками, временем, и т.д.).

В последующем, твердое знание базы даст вам возможность самостоятельно легко изучить разные расширения языка SQL, такие как:

• GROUP BY ROLLUP(…), GROUP BY GROUPING SETS(…), …
• PIVOT, UNPIVOT
• и т.п.

В рамках данного учебника я решил не рассказывать об этих расширениях, т.к. и без их знания, владея только базовыми конструкциями языка SQL, вы сможете решать очень большой спектр задач. Расширения языка SQL по сути служат для решения какого-то определенного круга задач, т.е. позволяют решить задачу определенного класса более изящно (но не всегда эффективней в плане скорости или затраченных ресурсов).

Если вы делаете первые шаги в SQL, то сосредоточьтесь в первую очередь, именно на изучении базовых конструкций, т.к. владея базой, все остальное вам понять будет гораздо легче, и к тому же самостоятельно. Вам в первую очередь, как бы нужно объемно понять возможности языка SQL, т.е. какого рода операции он вообще позволяет совершить над данными. Донести до начинающих информацию в объемном виде – это еще одна из причин, почему я буду показывать только самые главные (железные) конструкции.

Удачи вам в изучении и понимании языка SQL.

Часть четвертая -

В этой части мы познакомимся:

1. с выражением CASE, которое позволяет включить условные выражения в запрос;
2. с агрегатными функциями, которые позволяют получить разного рода итоги (агрегированные значения) рассчитанные на основании детальных данных, полученных оператором «SELECT … WHERE …»;
3. с предложением GROUP BY, которое в скупе с агрегатными функциями позволяет получить итоги по детальным данным в разрезе групп;
4. с предложением HAVING, которое позволяет произвести фильтрацию по сгруппированным данным.

Выражение CASE – условный оператор языка SQL

Данный оператор позволяет осуществить проверку условий и возвратить в зависимости от выполнения того или иного условия тот или иной результат.

Оператор CASE имеет 2 формы:

В качестве значений здесь могут выступать и выражения.

Разберем на примере первую форму CASE:

SELECT ID,Name,Salary, CASE WHEN Salary>=3000 THEN "ЗП >= 3000" WHEN Salary>=2000 THEN "2000 <= ЗП < 3000" ELSE "ЗП < 2000" END SalaryTypeWithELSE, CASE WHEN Salary>=3000 THEN "ЗП >= 3000" WHEN Salary>=2000 THEN "2000 <= ЗП < 3000" END SalaryTypeWithoutELSE FROM Employees

WHEN-условия проверяются последовательно, сверху-вниз. При достижении первого удовлетворяющего условия дальнейшая проверка прерывается и возвращается значение, указанное после слова THEN, относящегося к данному блоку WHEN.

Если ни одно из WHEN-условий не выполняется, то возвращается значение, указанное после слова ELSE (что в данном случае означает «ИНАЧЕ ВЕРНИ …»).

Если ELSE-блок не указан и не выполняется ни одно WHEN-условие, то возвращается NULL.

И в первой, и во второй форме ELSE-блок идет в самом конце конструкции CASE, т.е. после всех WHEN-условий.

Разберем на примере вторую форму CASE:

Допустим, на новый год решили премировать всех сотрудников и попросили вычислить сумму бонусов по следующей схеме:

• Сотрудникам ИТ-отдела выдать по 15% от ЗП;
• Сотрудникам Бухгалтерии по 10% от ЗП;
• Всем остальным по 5% от ЗП.

Используем для данной задачи запрос с выражением CASE:

SELECT ID,Name,Salary,DepartmentID, -- для наглядности выведем процент в виде строки CASE DepartmentID -- проверяемое значение WHEN 2 THEN "10%" -- 10% от ЗП выдать Бухгалтерам WHEN 3 THEN "15%" -- 15% от ЗП выдать ИТ-шникам ELSE "5%" -- всем остальным по 5% END NewYearBonusPercent, -- построим выражение с использованием CASE, чтобы увидеть сумму бонуса Salary/100* CASE DepartmentID WHEN 2 THEN 10 -- 10% от ЗП выдать Бухгалтерам WHEN 3 THEN 15 -- 15% от ЗП выдать ИТ-шникам ELSE 5 -- всем остальным по 5% END BonusAmount FROM Employees

Здесь делается последовательная проверка значения DepartmentID с WHEN-значениями. При достижении первого равенства DepartmentID с WHEN-значением, проверка прерывается и возвращается значение, указанное после слова THEN, относящегося к данному блоку WHEN.

Соответственно, значение блока ELSE возвращается в случае, если DepartmentID не совпал ни с одним WHEN-значением.

Если блок ELSE отсутствует, то в случае несовпадения DepartmentID ни с одним WHEN-значением будет возвращено NULL.

Вторую форму CASE несложно представить при помощи первой формы:

SELECT ID,Name,Salary,DepartmentID, CASE WHEN DepartmentID=2 THEN "10%" -- 10% от ЗП выдать Бухгалтерам WHEN DepartmentID=3 THEN "15%" -- 15% от ЗП выдать ИТ-шникам ELSE "5%" -- всем остальным по 5% END NewYearBonusPercent, -- построим выражение с использованием CASE, чтобы увидеть сумму бонуса Salary/100* CASE WHEN DepartmentID=2 THEN 10 -- 10% от ЗП выдать Бухгалтерам WHEN DepartmentID=3 THEN 15 -- 15% от ЗП выдать ИТ-шникам ELSE 5 -- всем остальным по 5% END BonusAmount FROM Employees

Так что, вторая форма – это всего лишь упрощенная запись для тех случаев, когда нам нужно сделать сравнение на равенство, одного и того же проверяемого значения с каждым WHEN-значением/выражением.

Примечание. Первая и вторая форма CASE входят в стандарт языка SQL, поэтому скорее всего они должны быть применимы во многих СУБД.

С MS SQL версии 2012 появилась упрощенная форма записи IIF. Она может использоваться для упрощенной записи конструкции CASE, в том случае если возвращаются только 2 значения. Конструкция IIF имеет следующий вид:

IIF(условие, true_значение, false_значение)

Т.е. по сути это обертка для следующей CASE конструкции:

CASE WHEN условие THEN true_значение ELSE false_значение END

Посмотрим на примере:

SELECT ID,Name,Salary, IIF(Salary>=2500,"ЗП >= 2500","ЗП < 2500") DemoIIF, CASE WHEN Salary>=2500 THEN "ЗП >= 2500" ELSE "ЗП < 2500" END DemoCASE FROM Employees

Конструкции CASE, IIF могут быть вложенными друг в друга. Рассмотрим абстрактный пример:

SELECT ID,Name,Salary, CASE WHEN DepartmentID IN(1,2) THEN "A" WHEN DepartmentID=3 THEN CASE PositionID -- вложенный CASE WHEN 3 THEN "B-1" WHEN 4 THEN "B-2" END ELSE "C" END Demo1, IIF(DepartmentID IN(1,2),"A", IIF(DepartmentID=3,CASE PositionID WHEN 3 THEN "B-1" WHEN 4 THEN "B-2" END,"C")) Demo2 FROM Employees

Так как конструкция CASE и IIF представляют из себя выражение, которые возвращают результат, то мы можем использовать их не только в блоке SELECT, но и в остальных блоках, допускающих использование выражений, например, в блоках WHERE или ORDER BY.

Для примера, пускай перед нами поставили задачу – создать список на выдачу ЗП на руки, следующим образом:

• Первым делом ЗП должны получить сотрудники у кого оклад меньше 2500
• Те сотрудники у кого оклад больше или равен 2500, получают ЗП во вторую очередь
• Внутри этих двух групп нужно упорядочить строки по ФИО (поле Name)

Попробуем решить эту задачу при помощи добавления CASE-выражение в блок ORDER BY:

SELECT ID,Name,Salary FROM Employees ORDER BY CASE WHEN Salary>=2500 THEN 1 ELSE 0 END, -- выдать ЗП сначала тем у кого она ниже 2500 Name -- дальше упорядочить список в порядке ФИО

Как видим, Иванов и Сидоров уйдут с работы последними.

И абстрактный пример использования CASE в блоке WHERE:

SELECT ID,Name,Salary FROM Employees WHERE CASE WHEN Salary>=2500 THEN 1 ELSE 0 END=1 -- все записи у которых выражение равно 1

Можете попытаться самостоятельно переделать 2 последних примера с функцией IIF.

И напоследок, вспомним еще раз о NULL-значениях:

SELECT ID,Name,Salary,DepartmentID, CASE WHEN DepartmentID=2 THEN "10%" -- 10% от ЗП выдать Бухгалтерам WHEN DepartmentID=3 THEN "15%" -- 15% от ЗП выдать ИТ-шникам WHEN DepartmentID IS NULL THEN "-" -- внештатникам бонусов не даем (используем IS NULL) ELSE "5%" -- всем остальным по 5% END NewYearBonusPercent1, -- а так проверять на NULL нельзя, вспоминаем что говорилось про NULL во второй части CASE DepartmentID -- проверяемое значение WHEN 2 THEN "10%" WHEN 3 THEN "15%" WHEN NULL THEN "-" -- !!! в данном случае использование второй формы CASE не подходит ELSE "5%" END NewYearBonusPercent2 FROM Employees

Конечно можно было переписать и как-то так:

SELECT ID,Name,Salary,DepartmentID, CASE ISNULL(DepartmentID,-1) -- используем замену в случае NULL на -1 WHEN 2 THEN "10%" WHEN 3 THEN "15%" WHEN -1 THEN "-" -- если мы уверены, что отдела с ID равным (-1) нет и не будет ELSE "5%" END NewYearBonusPercent3 FROM Employees

В общем, полет фантазии в данном случае не ограничен.

Для примера посмотрим, как при помощи CASE и IIF можно смоделировать функцию ISNULL:

SELECT ID,Name,LastName, ISNULL(LastName,"Не указано") DemoISNULL, CASE WHEN LastName IS NULL THEN "Не указано" ELSE LastName END DemoCASE, IIF(LastName IS NULL,"Не указано",LastName) DemoIIF FROM Employees

Конструкция CASE очень мощное средство языка SQL, которое позволяет наложить дополнительную логику для расчета значений результирующего набора. В данной части владение CASE-конструкцией нам еще пригодится, поэтому в этой части в первую очередь внимание уделено именно ей.

Агрегатные функции

Здесь мы рассмотрим только основные и наиболее часто используемые агрегатные функции:

Название	Описание
COUNT(*)	Возвращает количество строк полученных оператором «SELECT … WHERE …». В случае отсутствии WHERE, количество всех записей таблицы.
COUNT(столбец/выражение)	Возвращает количество значений (не равных NULL), в указанном столбце/выражении
COUNT(DISTINCT столбец/выражение)	Возвращает количество уникальных значений, не равных NULL в указанном столбце/выражении
SUM(столбец/выражение)	Возвращает сумму по значениям столбца/выражения
AVG(столбец/выражение)	Возвращает среднее значение по значениям столбца/выражения. NULL значения для подсчета не учитываются.
MIN(столбец/выражение)	Возвращает минимальное значение по значениям столбца/выражения
MAX(столбец/выражение)	Возвращает максимальное значение по значениям столбца/выражения

Агрегатные функции позволяют нам сделать расчет итогового значения для набора строк полученных при помощи оператора SELECT.

Рассмотрим каждую функцию на примере:

SELECT COUNT(*) [Общее кол-во сотрудников], COUNT(DISTINCT DepartmentID) [Число уникальных отделов], COUNT(DISTINCT PositionID) [Число уникальных должностей], COUNT(BonusPercent) [Кол-во сотрудников у которых указан % бонуса], MAX(BonusPercent) [Максимальный процент бонуса], MIN(BonusPercent) [Минимальный процент бонуса], SUM(Salary/100*BonusPercent) [Сумма всех бонусов], AVG(Salary/100*BonusPercent) [Средний размер бонуса], AVG(Salary) [Средний размер ЗП] FROM Employees

Для большей наглядности я решил здесь сделать исключение и воспользовался синтаксисом […] для задания псевдонимов колонок.

Разберем каким образом получилось каждое возвращенное значение, а за одно вспомним конструкции базового синтаксиса оператора SELECT.

Во-первых, т.к. мы в запросе не указали WHERE-условия, то итоги будут считаться для детальных данных, которые получаются запросом:

SELECT * FROM Employees

Т.е. для всех строк таблицы Employees.

Для наглядности выберем только поля и выражения, которые используются в агрегатных функциях:

SELECT DepartmentID, PositionID, BonusPercent, Salary/100*BonusPercent , Salary FROM Employees

DepartmentID	PositionID	BonusPercent	Salary/100*BonusPercent	Salary
1	2	50	2500	5000
3	3	15	225	1500
2	1	NULL	NULL	2500
3	4	30	600	2000
3	3	NULL	NULL	1500
NULL	NULL	NULL	NULL	2000

Это исходные данные (детальные строки), по которым и будут считаться итоги агрегированного запроса.

Теперь разберем каждое агрегированное значение:

COUNT(*) – т.к. мы не задали в запросе условия фильтрации в блоке WHERE, то COUNT(*) дало нам общее количество записей в таблице, т.е. это количество строк, которое возвращает запрос: SELECT * FROM Employees

COUNT(DISTINCT DepartmentID) – вернуло нам значение 3, т.е. это число соответствует числу уникальных значений департаментов указанных в столбце DepartmentID без учета NULL значений. Пройдемся по значениям колонки DepartmentID и раскрасим одинаковые значения в один цвет (не стесняйтесь, для обучения все методы хороши): Отбрасываем NULL, после чего, мы получили 3 уникальных значения (1, 2 и 3). Т.е. значение получаемое COUNT(DISTINCT DepartmentID), в развернутом виде можно представить следующей выборкой: SELECT DISTINCT DepartmentID -- 2. берем только уникальные значения FROM Employees WHERE DepartmentID IS NOT NULL -- 1. отбрасываем NULL значения

COUNT(DISTINCT PositionID) – то же самое, что было сказано про COUNT(DISTINCT DepartmentID), только полю PositionID. Смотрим на значения колонки PositionID и не жалеем красок:

COUNT(BonusPercent) – возвращает количество строк, у которых указано значение BonusPercent, т.е. подсчитывается количество записей, у которых BonusPercent IS NOT NULL. Здесь нам будет проще, т.к. не нужно считать уникальные значения, достаточно просто отбросить записи с NULL значениями. Берем значения колонки BonusPercent и вычеркиваем все NULL значения: Остается 3 значения. Т.е. в развернутом виде выборку можно представить так: SELECT BonusPercent -- 2. берем все значения FROM Employees WHERE BonusPercent IS NOT NULL -- 1. отбрасываем NULL значения Т.к. мы не использовали слова DISTINCT, то посчитаются и повторяющиеся BonusPercent в случае их наличия, без учета BonusPercent равных NULL. Для примера давайте сделаем сравнение результата с использованием DISTINCT и без него. Для большей наглядности воспользуемся значениями поля DepartmentID: SELECT COUNT(*), -- 6 COUNT(DISTINCT DepartmentID), -- 3 COUNT(DepartmentID) -- 5 FROM Employees

MAX(BonusPercent) – возвращает максимальное значение BonusPercent, опять же без учета NULL значений. Берем значения колонки BonusPercent и ищем среди них максимальное значение, на NULL значения не обращаем внимания: SELECT TOP 1 BonusPercent FROM Employees WHERE BonusPercent IS NOT NULL ORDER BY BonusPercent DESC -- сортируем по убыванию

MIN(BonusPercent) – возвращает минимальное значение BonusPercent, опять же без учета NULL значений. Как в случае с MAX, только ищем минимальное значение, игнорируя NULL: Т.е. мы получаем следующее значение: SELECT TOP 1 BonusPercent FROM Employees WHERE BonusPercent IS NOT NULL ORDER BY BonusPercent -- сортируем по возрастанию Наглядное представление MIN(BonusPercent) и MAX(BonusPercent):

SUM(Salary/100*BonusPercent) – возвращает сумму всех не NULL значений. Разбираем значения выражения (Salary/100*BonusPercent): Т.е. происходит суммирование следующих значений: SELECT Salary/100*BonusPercent FROM Employees WHERE Salary/100*BonusPercent IS NOT NULL

AVG(Salary/100*BonusPercent) – возвращает среднее значений. NULL-выражения не учитываются, т.е. это соответствует второму выражению: SELECT AVG(Salary/100*BonusPercent), -- 1108.33333333333 SUM(Salary/100*BonusPercent)/COUNT(Salary/100*BonusPercent), -- 1108.33333333333 SUM(Salary/100*BonusPercent)/COUNT(*) -- 554.166666666667 FROM Employees Т.е. опять же NULL-значения не учитываются при подсчете количества. Если же вам необходимо вычислить среднее по всем сотрудникам, как в третьем выражении, которое дает 554.166666666667, то используйте предварительное преобразование NULL значений в ноль: SELECT AVG(ISNULL(Salary/100*BonusPercent,0)), -- 554.166666666667 SUM(Salary/100*BonusPercent)/COUNT(*) -- 554.166666666667 FROM Employees

AVG(Salary) – собственно, здесь все то же самое что и в предыдущем случае, т.е. если у сотрудника Salary равен NULL, то он не учтется. Чтобы учесть всех сотрудников, соответственно делаете предварительное преобразование NULL значений AVG(ISNULL(Salary,0))

Подведем некоторые итоги:

• COUNT(*) – служит для подсчета общего количества строк, которые получены оператором «SELECT … WHERE …»
• во всех остальных вышеперечисленных агрегатных функциях при расчете итога, NULL-значения не учитываются
• если нам нужно учесть все строки, это больше актуально для функции AVG, то предварительно необходимо осуществить обработку NULL значений, например, как было показано выше «AVG(ISNULL(Salary,0))»

Соответственно при задании с агрегатными функциями дополнительного условия в блоке WHERE, будут подсчитаны только итоги, по строкам удовлетворяющих условию. Т.е. расчет агрегатных значений происходит для итогового набора, который получен при помощи конструкции SELECT. Например, сделаем все тоже самое, но только в разрезе ИТ-отдела:

SELECT COUNT(*) [Общее кол-во сотрудников], COUNT(DISTINCT DepartmentID) [Число уникальных отделов], COUNT(DISTINCT PositionID) [Число уникальных должностей], COUNT(BonusPercent) [Кол-во сотрудников у которых указан % бонуса], MAX(BonusPercent) [Максимальный процент бонуса], MIN(BonusPercent) [Минимальный процент бонуса], SUM(Salary/100*BonusPercent) [Сумма всех бонусов], AVG(Salary/100*BonusPercent) [Средний размер бонуса], AVG(Salary) [Средний размер ЗП] FROM Employees WHERE DepartmentID=3 -- учесть только ИТ-отдел

Предлагаю вам, для большего понимания работы агрегатных функций, самостоятельно проанализировать каждое полученное значение. Расчеты здесь ведем, соответственно, по детальным данным полученным запросом:

SELECT DepartmentID, PositionID, BonusPercent, Salary/100*BonusPercent , Salary FROM Employees WHERE DepartmentID=3 -- учесть только ИТ-отдел

DepartmentID	PositionID	BonusPercent	Salary/100*BonusPercent	Salary
3	3	15	225	1500
3	4	30	600	2000
3	3	NULL	NULL	1500

Идем, дальше. В случае, если агрегатная функция возвращает NULL (например, у всех сотрудников не указано значение Salary), или в выборку не попало ни одной записи, а в отчете, для такого случая нам нужно показать 0, то функцией ISNULL можно обернуть агрегатное выражение:

SELECT SUM(Salary), AVG(Salary), -- обрабатываем итог при помощи ISNULL ISNULL(SUM(Salary),0), ISNULL(AVG(Salary),0) FROM Employees WHERE DepartmentID=10 -- здесь специально указан несуществующий отдел, чтобы запрос не вернул записей

(No column name)	(No column name)	(No column name)	(No column name)
NULL	NULL	0	0

Я считаю, что очень важно понимать назначение каждой агрегатной функции и то каким образом они производят расчет, т.к. в SQL это главный инструмент, который служит для расчета итоговых значений.

В данном случае мы рассмотрели, как каждая агрегатная функция ведет себя самостоятельно, т.е. она применялась к значениям всего набора записей полученным командой SELECT. Дальше мы рассмотрим, как эти же функции применяются для вычисления итогов по группам, при помощи конструкции GROUP BY.

GROUP BY – группировка данных

До этого мы уже вычисляли итоги для конкретного отдела, примерно следующим образом:

SELECT COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=3 -- данные только по ИТ отделу

А теперь представьте, что нас попросили получить такие же цифры в разрезе каждого отдела. Конечно мы можем засучить рукава и выполнить этот же запрос для каждого отдела. Итак, сказано-сделано, пишем 4 запроса:

SELECT "Администрация" Info, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=1 -- данные по Администрации SELECT "Бухгалтерия" Info, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=2 -- данные по Бухгалтерии SELECT "ИТ" Info, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=3 -- данные по ИТ отделу SELECT "Прочие" Info, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID IS NULL -- и еще не забываем данные по внештатникам

В результате мы получим 4 набора данных:

Обратите внимание, что мы можем использовать поля, заданные в виде констант – "Администрация", "Бухгалтерия", …

В общем все цифры, о которых нас просили, мы добыли, объединяем все в Excel и отдаем директору.

Отчет директору понравился, и он говорит: «а добавьте еще колонку с информацией по среднему окладу». И как всегда это нужно сделать очень срочно.

Мда, что делать?! Вдобавок представим еще что отделов у нас не 3, а 15.

Вот как раз то примерно для таких случаев служит конструкция GROUP BY:

SELECT DepartmentID, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount, AVG(Salary) SalaryAvg -- плюс выполняем пожелание директора FROM Employees GROUP BY DepartmentID

DepartmentID	PositionCount	EmplCount	SalaryAmount	SalaryAvg
NULL	0	1	2000	2000
1	1	1	5000	5000
2	1	1	2500	2500
3	2	3	5000	1666.66666666667

Мы получили все те же самые данные, но теперь используя только один запрос!

Пока не обращайте внимание, на то что департаменты у нас вывелись в виде цифр, дальше мы научимся выводить все красиво.

В предложении GROUP BY можно указывать несколько полей «GROUP BY поле1, поле2, …, полеN», в этом случае группировка произойдет по группам, которые образовывают значения данных полей «поле1, поле2, …, полеN».

Для примера, сделаем группировку данных в разрезе Отделов и Должностей:

SELECT DepartmentID,PositionID, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID,PositionID

После чего делается пробежка по каждой комбинации и делаются вычисления агрегатных функций:

SELECT COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID IS NULL AND PositionID IS NULL SELECT COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=1 AND PositionID=2 -- ... SELECT COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=3 AND PositionID=4

А потом все эти результаты объединяются вместе и отдаются нам в виде одного набора:

Из основного, стоит отметить, что в случае группировки (GROUP BY), в перечне колонок в блоке SELECT:

• Мы можем использовать только колонки, перечисленные в блоке GROUP BY
• Можно использовать выражения с полями из блока GROUP BY
• Можно использовать константы, т.к. они не влияют на результат группировки
• Все остальные поля (не перечисленные в блоке GROUP BY) можно использовать только с агрегатными функциями (COUNT, SUM, MIN, MAX, …)
• Не обязательно перечислять все колонки из блока GROUP BY в списке колонок SELECT

И демонстрация всего сказанного:

SELECT "Строка константа" Const1, -- константа в виде строки 1 Const2, -- константа в виде числа -- выражение с использованием полей участвуещих в группировке CONCAT("Отдел № ",DepartmentID) ConstAndGroupField, CONCAT("Отдел № ",DepartmentID,", Должность № ",PositionID) ConstAndGroupFields, DepartmentID, -- поле из списка полей участвующих в группировке -- PositionID, -- поле учавствующее в группировке, не обязательно дублировать здесь COUNT(*) EmplCount, -- кол-во строк в каждой группе -- остальные поля можно использовать только с агрегатными функциями: COUNT, SUM, MIN, MAX, … SUM(Salary) SalaryAmount, MIN(ID) MinID FROM Employees GROUP BY DepartmentID,PositionID -- группировка по полям DepartmentID,PositionID

Так же стоит отметить, что группировку можно делать не только по полям, но также и по выражениям. Для примера сгруппируем данные по сотрудникам, по годам рождения:

SELECT CONCAT("Год рождения - ",YEAR(Birthday)) YearOfBirthday, COUNT(*) EmplCount FROM Employees GROUP BY YEAR(Birthday)

Рассмотрим пример с более сложным выражением. Для примера, получим градацию сотрудников по годам рождения:

SELECT CASE WHEN YEAR(Birthday)>=2000 THEN "от 2000" WHEN YEAR(Birthday)>=1990 THEN "1999-1990" WHEN YEAR(Birthday)>=1980 THEN "1989-1980" WHEN YEAR(Birthday)>=1970 THEN "1979-1970" WHEN Birthday IS NOT NULL THEN "ранее 1970" ELSE "не указано" END RangeName, COUNT(*) EmplCount FROM Employees GROUP BY CASE WHEN YEAR(Birthday)>=2000 THEN "от 2000" WHEN YEAR(Birthday)>=1990 THEN "1999-1990" WHEN YEAR(Birthday)>=1980 THEN "1989-1980" WHEN YEAR(Birthday)>=1970 THEN "1979-1970" WHEN Birthday IS NOT NULL THEN "ранее 1970" ELSE "не указано" END

RangeName	EmplCount
1979-1970	1
1989-1980	2
не указано	2
ранее 1970	1

Т.е. в данном случае группировка делается по предварительно вычисленному для каждого сотрудника CASE-выражению:

SELECT ID, CASE WHEN YEAR(Birthday)>=2000 THEN "от 2000" WHEN YEAR(Birthday)>=1990 THEN "1999-1990" WHEN YEAR(Birthday)>=1980 THEN "1989-1980" WHEN YEAR(Birthday)>=1970 THEN "1979-1970" WHEN Birthday IS NOT NULL THEN "ранее 1970" ELSE "не указано" END FROM Employees

Ну и конечно же вы можете объединять в блоке GROUP BY выражения с полями:

SELECT DepartmentID, CONCAT("Год рождения - ",YEAR(Birthday)) YearOfBirthday, COUNT(*) EmplCount FROM Employees GROUP BY YEAR(Birthday),DepartmentID -- порядок может не совпадать с порядком их использования в блоке SELECT ORDER BY DepartmentID,YearOfBirthday -- напоследок мы можем применить к результату сортировку

Вернемся к нашей изначальной задаче. Как мы уже знаем, отчет очень понравился директору, и он попросил нас делать его еженедельно, дабы он мог мониторить изменения по компании. Чтобы, не перебивать каждый раз в Excel цифровое значение отдела на его наименование, воспользуемся знаниями, которые у нас уже есть, и усовершенствуем наш запрос:

SELECT CASE DepartmentID WHEN 1 THEN "Администрация" WHEN 2 THEN "Бухгалтерия" WHEN 3 THEN "ИТ" ELSE "Прочие" END Info, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount, AVG(Salary) SalaryAvg -- плюс выполняем пожелание директора FROM Employees GROUP BY DepartmentID ORDER BY Info -- добавим для большего удобства сортировку по колонке Info

Хоть со стороны может выглядит и страшно, но все равно это получше чем было изначально. Недостаток в том, что если заведут новый отдел и его сотрудников, то выражение CASE нам нужно будет дописывать, дабы сотрудники нового отдела не попали в группу «Прочие».

Но ничего, со временем, мы научимся делать все красиво, чтобы выборка у нас не зависела от появления в БД новых данных, а была динамической. Немного забегу вперед, чтобы показать к написанию каких запросов мы стремимся прийти:

SELECT ISNULL(dep.Name,"Прочие") DepName, COUNT(DISTINCT emp.PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(emp.Salary) SalaryAmount, AVG(emp.Salary) SalaryAvg -- плюс выполняем пожелание директора FROM Employees emp LEFT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID GROUP BY emp.DepartmentID,dep.Name ORDER BY DepName

В общем, не переживайте – все начинали с простого. Пока вам просто нужно понять суть конструкции GROUP BY.

Напоследок, давайте посмотрим каким образом можно строить сводные отчеты при помощи GROUP BY.

Для примера выведем сводную таблицу, в разрезе отделов, так чтобы была подсчитана суммарная заработная плата, получаемая сотрудниками в разбивке по должностям:

SELECT DepartmentID, SUM(CASE WHEN PositionID=1 THEN Salary END) [Бухгалтера], SUM(CASE WHEN PositionID=2 THEN Salary END) [Директора], SUM(CASE WHEN PositionID=3 THEN Salary END) [Программисты], SUM(CASE WHEN PositionID=4 THEN Salary END) [Старшие программисты], SUM(Salary) [Итого по отделу] FROM Employees GROUP BY DepartmentID

Т.е. мы свободно можем использовать любые выражения внутри агрегатных функций.

Можно конечно переписать и при помощи IIF:

SELECT DepartmentID, SUM(IIF(PositionID=1,Salary,NULL)) [Бухгалтера], SUM(IIF(PositionID=2,Salary,NULL)) [Директора], SUM(IIF(PositionID=3,Salary,NULL)) [Программисты], SUM(IIF(PositionID=4,Salary,NULL)) [Старшие программисты], SUM(Salary) [Итого по отделу] FROM Employees GROUP BY DepartmentID

Но в случае с IIF нам придется явно указывать NULL, которое возвращается в случае невыполнения условия.

В аналогичных случаях мне больше нравится использовать CASE без блока ELSE, чем лишний раз писать NULL. Но это конечно дело вкуса, о котором не спорят.

И давайте вспомним, что в агрегатных функциях при агрегации не учитываются NULL значения.

Для закрепления, сделайте самостоятельный анализ полученных данных по развернутому запросу:

SELECT DepartmentID, CASE WHEN PositionID=1 THEN Salary END [Бухгалтера], CASE WHEN PositionID=2 THEN Salary END [Директора], CASE WHEN PositionID=3 THEN Salary END [Программисты], CASE WHEN PositionID=4 THEN Salary END [Старшие программисты], Salary [Итого по отделу] FROM Employees

DepartmentID	Бухгалтера	Директора	Программисты	Старшие программисты	Итого по отделу
1	NULL	5000	NULL	NULL	5000
3	NULL	NULL	1500	NULL	1500
2	2500	NULL	NULL	NULL	2500
3	NULL	NULL	NULL	2000	2000
3	NULL	NULL	1500	NULL	1500
NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	2000

И еще давайте вспомним, что если вместо NULL мы хотим увидеть нули, то мы можем обработать значение, возвращаемое агрегатной функцией. Например:

SELECT DepartmentID, ISNULL(SUM(IIF(PositionID=1,Salary,NULL)),0) [Бухгалтера], ISNULL(SUM(IIF(PositionID=2,Salary,NULL)),0) [Директора], ISNULL(SUM(IIF(PositionID=3,Salary,NULL)),0) [Программисты], ISNULL(SUM(IIF(PositionID=4,Salary,NULL)),0) [Старшие программисты], ISNULL(SUM(Salary),0) [Итого по отделу] FROM Employees GROUP BY DepartmentID

Теперь в целях практики, вы можете:

• вывести названия департаментов вместо их идентификаторов, например, добавив выражение CASE обрабатывающее DepartmentID в блоке SELECT
• добавьте сортировку по имени отдела при помощи ORDER BY

GROUP BY в скупе с агрегатными функциями, одно из основных средств, служащих для получения сводных данных из БД, ведь обычно данные в таком виде и используются, т.к. обычно от нас требуют предоставления сводных отчетов, а не детальных данных (простыней). И конечно же все это крутится вокруг знания базовой конструкции, т.к. прежде чем что-то подытожить (агрегировать), вам нужно первым делом это правильно выбрать, используя «SELECT … WHERE …».

Важное место здесь имеет практика, поэтому, если вы поставили целью понять язык SQL, не изучить, а именно понять – практикуйтесь, практикуйтесь и практикуйтесь, перебирая самые разные варианты, которые только сможете придумать.

На начальных порах, если вы не уверены в правильности полученных агрегированных данных, делайте детальную выборку, включающую все значения, по которым идет агрегация. И проверяйте правильность расчетов вручную по этим детальным данным. В этом случае очень сильно может помочь использование программы Excel.

Допустим, что вы дошли до этого момента

Допустим, что вы бухгалтер Сидоров С.С., который решил научиться писать SELECT-запросы.
Допустим, что вы уже успели дочитать данный учебник до этого момента, и уже уверено пользуетесь всеми вышеперечисленными базовыми конструкциями, т.е. вы умеете:

• Выбирать детальные данные по условию WHERE из одной таблицы
• Умеете пользоваться агрегатными функциями и группировкой из одной таблицы

Так как на работе посчитали, что вы уже все умеете, то вам предоставили доступ к БД (и такое порой бывает), и теперь вы разработали и вытаскиваете тот самый еженедельный отчет для директора.

Да, но они не учли, что вы пока не умеете строить запросы из нескольких таблиц, а только из одной, т.е. вы не умеете делать что-то вроде такого:

SELECT emp.*, -- вернуть все поля таблицы Employees dep.Name DepartmentName, -- к этим полям добавить поле Name из таблицы Departments pos.Name PositionName -- и еще добавить поле Name из таблицы Positions FROM Employees emp LEFT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID LEFT JOIN Positions pos ON emp.PositionID=pos.ID

Несмотря на то, что вы этого не умеете, поверьте, вы молодец, и уже, и так много достигли.

И так, как же можно воспользоваться вашими текущими знаниями и получить при этом еще более продуктивные результаты?! Воспользуемся силой коллективного разума – идем к программистам, которые работают у вас, т.е. к Андрееву А.А., Петрову П.П. или Николаеву Н.Н., и попросим кого-нибудь из них написать для вас представление (VIEW или просто «Вьюха», так они даже, думаю, быстрее поймут вас), которое помимо основных полей из таблицы Employees, будет еще возвращать поля с «Названием отдела» и «Названием должности», которых вам так недостает сейчас для еженедельного отчета, которым вас загрузил Иванов И.И.

Т.к. вы все грамотно объяснили, то ИТ-шники, сразу же поняли, что от них хотят и создали, специально для вас, представление с названием ViewEmployeesInfo.

Представляем, что вы следующей команды не видите, т.к. это делают ИТ-шники:

CREATE VIEW ViewEmployeesInfo AS SELECT emp.*, -- вернуть все поля таблицы Employees dep.Name DepartmentName, -- к этим полям добавить поле Name из таблицы Departments pos.Name PositionName -- и еще добавить поле Name из таблицы Positions FROM Employees emp LEFT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID LEFT JOIN Positions pos ON emp.PositionID=pos.ID

Т.е. для вас весь этот, пока страшный и непонятный, текст остается за кадром, а ИТ-шники дают вам только название представления «ViewEmployeesInfo», которое возвращает все вышеуказанные данные (т.е. то что вы у них просили).

Вы теперь можете работать с данным представлением, как с обычной таблицей:

SELECT * FROM ViewEmployeesInfo

Т.к. теперь все необходимые для отчета данные есть в одной «таблице» (а-ля вьюха), то вы с легкостью сможете переделать свой еженедельный отчет:

SELECT DepartmentName, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount, AVG(Salary) SalaryAvg FROM ViewEmployeesInfo emp GROUP BY DepartmentID,DepartmentName ORDER BY DepartmentName

Теперь все названия отделов на местах, плюс к тому же запрос стал динамическим, и будет изменяться при добавлении новых отделов и их сотрудников, т.е. вам теперь ничего переделывать не нужно, а достаточно раз в неделю выполнить запрос и отдать его результат директору.

Т.е. для вас в данном случае, будто бы ничего и не поменялось, вы продолжаете так же работать с одной таблицей (только уже правильнее сказать с представлением ViewEmployeesInfo), которое возвращает все необходимые вам данные. Благодаря помощи ИТ-шников, детали по добыванию DepartmentName и PositionName остались для вас в черном ящике. Т.е. представление для вас выглядит так же, как и обычная таблица, считайте, что это расширенная версия таблицы Employees.

Давайте для примера еще сформируем ведомость, чтобы вы убедились, что все действительно так как я и говорил (что вся выборка идет из одного представления):

SELECT ID, Name, Salary FROM ViewEmployeesInfo WHERE Salary IS NOT NULL AND Salary>0 ORDER BY Name

Надеюсь, что данный запрос вам понятен.

Использование представлений в некоторых случаях, дает возможность значительно расширить границы пользователей, владеющих написанием базовых SELECT-запросов. В данном случае представление, представляет собой плоскую таблицу со всеми необходимыми пользователю данными (для тех, кто разбирается в OLAP, это можно сравнить с приближенным подобием OLAP-куба с фактами и измерениями).

Вырезка с википедии. Хотя SQL и задумывался как средство работы конечного пользователя, в конце концов он стал настолько сложным, что превратился в инструмент программиста.

Как видите, уважаемые пользователи, язык SQL изначально задумывался, как инструмент для вас. Так что, все в ваших руках и желании, не отпускайте руки.

HAVING – наложение условия выборки к сгруппированным данным

Собственно, если вы поняли, что такое группировка, то с HAVING ничего сложного нет. HAVING – чем-то подобен WHERE, только если WHERE-условие применяется к детальным данным, то HAVING-условие применяется к уже сгруппированным данным. По этой причине в условиях блока HAVING мы можем использовать либо выражения с полями, входящими в группировку, либо выражения, заключенные в агрегатные функции.

Рассмотрим пример:

SELECT DepartmentID, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID HAVING SUM(Salary)>3000

DepartmentID	SalaryAmount
1	5000
3	5000

Т.е. данный запрос вернул нам сгруппированные данные только по тем отделам, у которых сумма ЗП всех сотрудников превышает 3000, т.е. «SUM(Salary)>3000».

Т.е. здесь в первую очередь происходит группировка и вычисляются данные по всем отделам:

SELECT DepartmentID, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID -- 1. получаем сгруппированные данные по всем отделам

А уже к этим данным применяется условие указанно в блоке HAVING:

SELECT DepartmentID, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID -- 1. получаем сгруппированные данные по всем отделам HAVING SUM(Salary)>3000 -- 2. условие для фильтрации сгруппированных данных

В HAVING-условии так же можно строить сложные условия используя операторы AND, OR и NOT:

SELECT DepartmentID, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID HAVING SUM(Salary)>3000 AND COUNT(*)<2 -- и число людей меньше 2-х

Как можно здесь заметить агрегатная функция (см. «COUNT(*)») может быть указана только в блоке HAVING.

Соответственно мы можем отобразить только номер отдела, подпадающего под HAVING-условие:

SELECT DepartmentID FROM Employees GROUP BY DepartmentID HAVING SUM(Salary)>3000 AND COUNT(*)<2 -- и число людей меньше 2-х

Пример использования HAVING-условия по полю включенного в GROUP BY:

SELECT DepartmentID, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID -- 1. сделать группировку HAVING DepartmentID=3 -- 2. наложить фильтр на результат группировки

Это только пример, т.к. в данном случае проверку логичнее было бы сделать через WHERE-условие:

SELECT DepartmentID, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=3 -- 1. провести фильтрацию детальных данных GROUP BY DepartmentID -- 2. сделать группировку только по отобранным записям

Т.е. сначала отфильтровать сотрудников по отделу 3, и только потом сделать расчет.

Примечание. На самом деле, несмотря на то, что эти два запроса выглядят по-разному оптимизатор СУБД может выполнить их одинаково.

Думаю, на этом рассказ о HAVING-условиях можно окончить.

Подведем итоги

Сведем данные полученные во второй и третьей части и рассмотрим конкретное месторасположение каждой изученной нами конструкции и укажем порядок их выполнения:

Конструкция/Блок	Порядок выполнения	Выполняемая функция
SELECT возвращаемые выражения	4	Возврат данных полученных запросом
FROM источник	0	В нашем случае это пока все строки таблицы
WHERE условие выборки из источника	1	Отбираются только строки, проходящие по условию
GROUP BY выражения группировки	2	Создание групп по указанному выражению группировки. Расчет агрегированных значений по этим группам, используемых в SELECT либо HAVING блоках
HAVING фильтр по сгруппированным данным	3	Фильтрация, накладываемая на сгруппированные данные
ORDER BY выражение сортировки результата	5	Сортировка данных по указанному выражению

Конечно же, вы так же можете применить к сгруппированным данным предложения DISTINCT и TOP, изученные во второй части.

Эти предложения в данном случае применятся к окончательному результату:

SELECT TOP 1 -- 6. применится в последнюю очередь SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID HAVING SUM(Salary)>3000 ORDER BY DepartmentID -- 5. сортировка результата

Как получились данные результаты проанализируйте самостоятельно.

Заключение

Основная цель которую я ставил в данной части – раскрыть для вас суть агрегатных функций и группировок.

Если базовая конструкция позволяла нам получить необходимые детальные данные, то применение агрегатных функций и группировок к этим детальным данным, дало нам возможность получить по ним сводные данные. Так что, как видите здесь все важно, т.к. одно опирается на другое – без знания базовой конструкции мы не сможем, например, правильно отобрать данные, по которым нам нужно просчитать итоги.

Здесь я намеренно стараюсь показывать только основы, чтобы сосредоточить внимание начинающих на самых главных конструкциях и не перегружать их лишней информацией. Твердое понимание основных конструкций (о которых я еще продолжу рассказ в последующих частях) даст вам возможность решить практически любую задачу по выборке данных из РБД. Основные конструкции оператора SELECT применимы в таком же виде практически во всех СУБД (отличия в основном состоят в деталях, например, в реализации функций – для работы со строками, временем, и т.д.).

В последующем, твердое знание базы даст вам возможность самостоятельно легко изучить разные расширения языка SQL, такие как:

• GROUP BY ROLLUP(…), GROUP BY GROUPING SETS(…), …
• PIVOT, UNPIVOT
• и т.п.

В рамках данного учебника я решил не рассказывать об этих расширениях, т.к. и без их знания, владея только базовыми конструкциями языка SQL, вы сможете решать очень большой спектр задач. Расширения языка SQL по сути служат для решения какого-то определенного круга задач, т.е. позволяют решить задачу определенного класса более изящно (но не всегда эффективней в плане скорости или затраченных ресурсов).

Если вы делаете первые шаги в SQL, то сосредоточьтесь в первую очередь, именно на изучении базовых конструкций, т.к. владея базой, все остальное вам понять будет гораздо легче, и к тому же самостоятельно. Вам в первую очередь, как бы нужно объемно понять возможности языка SQL, т.е. какого рода операции он вообще позволяет совершить над данными. Донести до начинающих информацию в объемном виде – это еще одна из причин, почему я буду показывать только самые главные (железные) конструкции.

Удачи вам в изучении и понимании языка SQL.

Часть четвертая -

Используют два метода:

• Выражение CASE

  Функция DECODE

Два метода, которые используются, чтобы реализовать условную обработку (логику IF-THEN-ELSE) в SQL-операторе, - это выражение CASE и функция DECODE.

Отметьте : Выражение CASE удовлетворяет ANSI SQL. Функция DECODE специфической для синтаксиса Oracle.

Выражение CASE

Упрощает условные запросы, делая работу оператора IF-THEN-ELSE:

Выражения CASE позволяют Вам использовать логику IF-THEN-ELSE в SQL-операторах, не имея необходимости вызывать процедуры.

В простом условном выражении CASE сервер Oracle ищет первую пару WHEN ... THEN, для которой expr равно comparison_expr и возвращает return_expr. Если ни одна из пар WHEN ... THEN не удовлетворяет этому условию, и если выражение else существует, сервер Oracle возвращает else_expr. Иначе, сервер Oracle возвращает null. Нельзя указsdать NULL для всех return_exprs и для else_expr.

Выражения expr и comparison_expr должны иметь тот же самый тип данных, который может быть CHAR, VARCHAR2, NCHAR или NVARCHAR2. Все возвращаемые значения (return_expr) должны иметь одинаковый тип данных.

This Oracle tutorial explains how to use the Oracle/PLSQL CASE statement with syntax and examples.

Description

The Oracle/PLSQL CASE statement has the functionality of an IF-THEN-ELSE statement. Starting in Oracle 9i, you can use the CASE statement within a SQL statement.

Syntax

The syntax for the CASE statement in Oracle/PLSQL is:

CASE [ expression ] WHEN condition_1 THEN result_1 WHEN condition_2 THEN result_2 ... WHEN condition_n THEN result_n ELSE result END

Parameters or Arguments

expression Optional. It is the value that you are comparing to the list of conditions. (ie: condition_1, condition_2, ... condition_n) condition_1, condition_2, ... condition_n The conditions that must all be the same datatype. The conditions are evaluated in the order listed. Once a condition is found to be true, the CASE statement will return the result and not evaluate the conditions any further. result_1, result_2, ... result_n Results that must all be the same datatype. This is the value returned once a condition is found to be true.

Returns

The CASE statement returns any datatype such as a string, numeric, date, etc. (BUT all results must be the same datatype in the CASE statement.)
If all conditions are not the same datatype, an ORA-00932 error will be returned.
If all results are not the same datatype, an ORA-00932 error will be returned.
If no condition is found to be true, then the CASE statement will return the value in the ELSE clause.
If the ELSE clause is omitted and no condition is found to be true, then the CASE statement will return NULL.

Note

• You can have up to 255 comparisons in a CASE statement. Each WHEN ... THEN clause is considered 2 comparisons.

Applies To

The CASE statement can be used in the following versions of Oracle/PLSQL:

• Oracle 12c, Oracle 11g, Oracle 10g, Oracle 9i

Example

The CASE statement can be used in Oracle/PLSQL.

You could use the CASE statement in a SQL statement as follows: (includes the expression clause)

SELECT table_name, CASE owner WHEN "SYS" THEN "The owner is SYS" WHEN "SYSTEM" THEN "The owner is SYSTEM" ELSE "The owner is another value" END FROM all_tables;

Or you could write the SQL statement using the CASE statement like this: (omits the expression clause)

SELECT table_name, CASE WHEN owner="SYS" THEN "The owner is SYS" WHEN owner="SYSTEM" THEN "The owner is SYSTEM" ELSE "The owner is another value" END FROM all_tables;

The above two CASE statements are equivalent to the following IF-THEN-ELSE statement:

IF owner = "SYS" THEN result:= "The owner is SYS"; ELSIF owner = "SYSTEM" THEN result:= "The owner is SYSTEM""; ELSE result:= "The owner is another value"; END IF;

The CASE statement will compare each owner value, one by one.

One thing to note is that the ELSE clause within the CASE statement is optional. You could have omitted it. Let"s look at the SQL statement above with the ELSE clause omitted.

Your SQL statement would look as follows:

SELECT table_name, CASE owner WHEN "SYS" THEN "The owner is SYS" WHEN "SYSTEM" THEN "The owner is SYSTEM" END FROM all_tables;

With the ELSE clause omitted, if no condition was found to be true, the CASE statement would return NULL.

Comparing 2 Conditions

Here is an example that demonstrates how to use the CASE statement to compare different conditions:

SELECT CASE WHEN a < b THEN "hello" WHEN d < e THEN "goodbye" END FROM suppliers;

Frequently Asked Questions

Question: Can you create a CASE statement that evaluates two different fields? I want to return a value based on the combinations in two different fields.

Answer: Yes, below is an example of a case statement that evaluates two different fields.

SELECT supplier_id, CASE WHEN supplier_name = "IBM" and supplier_type = "Hardware" THEN "North office" WHEN supplier_name = "IBM" and supplier_type = "Software" THEN "South office" END FROM suppliers;

So if supplier_name field is IBM and the supplier_type field is Hardware , then the CASE statement will return North office . If the supplier_name field is IBM and the supplier_type is Software , the CASE statement will return South office .

In this syntax, Oracle compares the input expression (e) to each comparison expression e1, e2, …, en.

If the input expression equals any comparison expression, the CASE expression returns the corresponding result expression (r).

If the input expression e does not match any comparison expression, the CASE expression returns the expression in the ELSE clause if the ELSE clause exists, otherwise, it returns a null value.

Oracle uses short-circuit evaluation for the simple CASE expression. It means that Oracle evaluates each comparison expression (e1, e2, .. en) only before comparing one of them with the input expression (e). Oracle does not evaluate all comparison expressions before comparing any of them with the expression (e). As a result, Oracle never evaluates a comparison expression if a previous one equals the input expression (e).

Simple CASE expression example

We will use the products table in the for the demonstration.

The following query uses the CASE expression to calculate the discount for each product category i.e., CPU 5%, video card 10%, and other product categories 8%

SELECT CASE category_id WHEN 1 THEN ROUND (list_price*0.05,2)-- CPU WHEN 2 THEN ROUND (List_price*0.1,2)-- Video Card ELSE ROUND (list_price*0.08,2)-- other categories END discount FROM ORDER BY

Note that we used the ROUND () function to round the discount to two decimal places.

Searched CASE expression

The Oracle searched CASE expression evaluates a list of Boolean expressions to determine the result.

The searched CASE statement has the following syntax:

CASE WHEN e1THEN r1 } Читайте также... Лекция на тему:"Тригонометрическая форма комплексного числа" I.4.2 основной закон динамики вращательного движения. Закон ньютона для вращательного движения Размерности и единицы линейной и вращательной инертностей Карманный справочник мессии Ричард бах карманный справочник мессии читать онлайн Самовнушение на выздоровление — исцели себя сам План «Ост» О нацистской программе истребления целых народов Иннокентий Анненский: биография, творческое наследие Абсолютизм в Европе" (7-й класс) Лучшее на сайте 1 Как начать изучение физики с абсолютного нуля? 2 Самые сложные литературные произведения мира: а вам слабо? 3 презентация к уроку на тему 4 Производственный календарь при пятидневной рабочей неделе 5 Величайшие ученые в истории Лучшие российские ученые Новое Где спрятаны золотые кони хана Батыя? Что такое антонимы: примеры слов Что такое эзотерика, теория и практика Эзотерические практики Работы Луи Пастера и его школы День, когда началась война Международный язык науки xviii века Лекция на тему:"Тригонометрическая форма комплексного числа" I.4.2 основной закон динамики вращательного движения. Закон ньютона для вращательного движения Размерности и единицы линейной и вращательной инертностей Рекомендуем почитать Самовнушение на выздоровление — исцели себя сам План «Ост» О нацистской программе истребления целых народов Иннокентий Анненский: биография, творческое наследие Абсолютизм в Европе" (7-й класс) Трагедия коммуны джонстауна «Революционный акт суицида» Как начать изучение физики с абсолютного нуля? Самые сложные литературные произведения мира: а вам слабо? презентация к уроку на тему Искусство Государство Природа Новости Бизнес Мы в социальных сетях