程序員需要知道的高級SQL概念有哪些

這篇文章主要講解了“程序員需要知道的高級SQL概念有哪些”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“程序員需要知道的高級SQL概念有哪些”吧！

1.常見表表達式（CTEs）

如果您想要查詢子查詢，那就是CTEs施展身手的時候 - CTEs基本上創建了一個臨時表。
使用常用表表達式（CTEs）是模塊化和分解代碼的好方法，與您將文章分解為幾個段落的方式相同。
請在Where子句中使用子查詢進行以下查詢。

SELECT 
 name,
 salary 
FROM
 People 
WHERE
 NAME IN ( SELECT DISTINCT NAME FROM population WHERE country = "Canada" AND city = "Toronto" ) 
 AND salary >= ( SELECT
  AVG( salary ) 
 FROM
  salaries 
WHERE
 gender = "Female")

這似乎似乎難以理解，但如果在查詢中有許多子查詢，那么怎么樣？這就是CTEs發揮作用的地方。

with toronto_ppl as (   SELECT DISTINCT name
   FROM population   WHERE country = "Canada"         AND city = "Toronto"
)
, avg_female_salary as (   SELECT AVG(salary) as avgSalary   FROM salaries   WHERE gender = "Female"
)SELECT name   , salaryFROM PeopleWHERE name in (SELECT DISTINCT FROM toronto_ppl)      AND salary >= (SELECT avgSalary FROM avg_female_salary)

現在很清楚，Where子句是在多倫多的名稱中過濾。如果您注意到，CTE很有用，因為您可以將代碼分解為較小的塊，但它們也很有用，因為它允許您為每個CTE分配變量名稱（即toronto_ppl和avg_female_salary）
同樣，CTEs允許您完成更高級的技術，如創建遞歸表。

2.遞歸CTEs.

遞歸CTE是引用自己的CTE，就像Python中的遞歸函數一樣。遞歸CTE尤其有用，它涉及查詢組織結構圖，文件系統，網頁之間的鏈接圖等的分層數據，尤其有用。
遞歸CTE有3個部分：

• 錨構件：返回CTE的基本結果的初始查詢

• 遞歸成員：引用CTE的遞歸查詢。這是所有與錨構件的聯盟

• 停止遞歸構件的終止條件
  以下是獲取每個員工ID的管理器ID的遞歸CTE的示例：

with org_structure as (   SELECT id
          , manager_id   FROM staff_members   WHERE manager_id IS NULL
   UNION ALL
   SELECT sm.id
          , sm.manager_id   FROM staff_members sm   INNER JOIN org_structure os      ON os.id = sm.manager_id

3.臨時函數

如果您想了解有關臨時函數的更多信息，請檢查此項，但知道如何編寫臨時功能是重要的原因：

• 它允許您將代碼的塊分解為較小的代碼塊

• 它適用于寫入清潔代碼

• 它可以防止重復，并允許您重用類似于使用Python中的函數的代碼。
  考慮以下示例：

SELECT name   , CASE WHEN tenure < 1 THEN "analyst"              WHEN tenure BETWEEN 1 and 3 THEN "associate"              WHEN tenure BETWEEN 3 and 5 THEN "senior"              WHEN tenure > 5 THEN "vp"              ELSE "n/a"         END AS seniority 
FROM employees

相反，您可以利用臨時函數來捕獲案例子句。

CREATE TEMPORARY FUNCTION get_seniority(tenure INT64) AS (   CASE WHEN tenure < 1 THEN "analyst"WHEN tenure BETWEEN 1 and 3 THEN "associate"WHEN tenure BETWEEN 3 and 5 THEN "senior"WHEN tenure > 5 THEN "vp"ELSE "n/a"   END);SELECT name   , get_seniority(tenure) as seniorityFROM employees

通過臨時函數，查詢本身更簡單，更可讀，您可以重復使用資歷函數！

4.使用CASE WHEN樞轉數據

您很可能會看到許多要求在陳述時使用CASE WHEN的問題，這只是因為它是一種多功能的概念。如果要根據其他變量分配某個值或類，則允許您編寫復雜的條件語句。
較少眾所周知，它還允許您樞轉數據。例如，如果您有一個月列，并且您希望為每個月創建一個單個列，則可以使用語句追溯數據的情況。
示例問題：編寫SQL查詢以重新格式化表，以便每個月有一個收入列。

Initial table:  
+------+---------+-------+  
| id   | revenue | month |  +------+---------+-------+  
| 1    | 8000    | Jan   |  | 2    | 9000    | Jan   |  | 3    | 10000   | Feb   |  | 1    | 7000    | Feb   |  | 1    | 6000    | Mar   |  +------+---------+-------+  
  
Result table:  
+------+-------------+-------------+-------------+-----+-----------+  
| id   | Jan_Revenue | Feb_Revenue | Mar_Revenue | ... | Dec_Revenue |  +------+-------------+-------------+-------------+-----+-----------+  
| 1    | 8000        | 7000        | 6000        | ... | null        |  | 2    | 9000        | null        | null        | ... | null        |  | 3    | null        | 10000       | null        | ... | null        |  +------+-------------+-------------+-------------+-----+-----------+

5.EXCEPT vs NOT IN

除了幾乎不相同的操作。它們都用來比較兩個查詢/表之間的行。所說，這兩個人之間存在微妙的細微差別。
首先，除了過濾刪除重復并返回不同的行與不在中的不同行。
同樣，除了在查詢/表中相同數量的列，其中不再與每個查詢/表比較單個列。

6.自聯結

一個SQL表自行連接自己。你可能會認為沒有用，但你會感到驚訝的是這是多么常見。在許多現實生活中，數據存儲在一個大型表中而不是許多較小的表中。在這種情況下，可能需要自我連接來解決獨特的問題。
讓我們來看看一個例子。
示例問題：給定下面的員工表，寫出一個SQL查詢，了解員工的工資，這些員工比其管理人員工資更多。對于上表來說，Joe是唯一一個比他的經理工資更多的員工。

+----+-------+--------+-----------+  
| Id | Name  | Salary | ManagerId |  +----+-------+--------+-----------+  
| 1  | Joe   | 70000  | 3         |  | 2  | Henry | 80000  | 4         |  | 3  | Sam   | 60000  | NULL      |  | 4  | Max   | 90000  | NULL      |  +----+-------+--------+-----------+Answer:  
SELECT  
    a.Name as Employee  
FROM  
    Employee as a  
    JOIN Employee as b on a.ManagerID = b.Id  
WHERE a.Salary > b.Salary

7.Rank vs Dense Rank vs Row Number

它是一個非常常見的應用，對行和價值進行排名。以下是公司經常使用排名的一些例子：
按購物，利潤等數量排名最高值的客戶
排名銷售數量的頂級產品
以最大的銷售排名頂級國家
排名在觀看的分鐘數，不同觀眾的數量等觀看的頂級視頻。
在SQL中，您可以使用幾種方式將“等級”分配給行，我們將使用示例進行探索。考慮以下Query和結果：

SELECT Name  
 , GPA  
 , ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY GPA desc)  
 , RANK() OVER (ORDER BY GPA desc)  
 , DENSE_RANK() OVER (ORDER BY GPA desc)  
FROM student_grades

ROW_NUMBER（）返回每行開始的唯一編號。當存在關系時（例如，BOB vs Carrie），ROW_NUMBER（）如果未定義第二條標準，則任意分配數字。
Rank（）返回從1開始的每行的唯一編號，除了有關系時，等級（）將分配相同的數字。同樣，差距將遵循重復的等級。
dense_rank（）類似于等級（），除了重復等級后沒有間隙。請注意，使用dense_rank（），Daniel排名第3，而不是第4位（）。

8.計算Delta值

另一個常見應用程序是將不同時期的值進行比較。例如，本月和上個月的銷售之間的三角洲是什么？或者本月和本月去年這個月是什么？
在將不同時段的值進行比較以計算Deltas時，這是Lead（）和LAG（）發揮作用時。
這是一些例子：

# Comparing each month's sales to last month  
SELECT month  
       , sales  
       , sales - LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY month)  
FROM monthly_sales  
# Comparing each month's sales to the same month last year  SELECT month  
       , sales  
       , sales - LAG(sales, 12) OVER (ORDER BY month)  
FROM monthly_sales

9.計算運行總數

如果你知道關于row_number（）和lag（）/ lead（），這可能對您來說可能不會驚喜。但如果你沒有，這可能是最有用的窗口功能之一，特別是當您想要可視化增長！
使用具有SUM（）的窗口函數，我們可以計算運行總數。請參閱下面的示例：

SELECT Month  
       , Revenue  
       , SUM(Revenue) OVER (ORDER BY Month) AS Cumulative  
FROM monthly_revenue

10.日期時間操縱

您應該肯定會期望某種涉及日期時間數據的SQL問題。例如，您可能需要將數據分組組或將可變格式從DD-MM-Yyyy轉換為簡單的月份。YYYY-MM-DD 的黑鍋，你要清楚。
您應該知道的一些功能是：

• 提煉

• 日元

• date_add，date_sub.

• date_trunc.
  示例問題：給定天氣表，寫一個SQL查詢，以查找與其上一個（昨天）日期相比的溫度較高的所有日期的ID。

+---------+------------------+------------------+  
| Id(INT) | RecordDate(DATE) | Temperature(INT) |  +---------+------------------+------------------+  
|       1 |       2015-01-01 |               10 |  |       2 |       2015-01-02 |               25 |  |       3 |       2015-01-03 |               20 |  |       4 |       2015-01-04 |               30 |  +---------+------------------+------------------+Answer:  
SELECT  
    a.Id  
FROM  
    Weather a,  
    Weather b  
WHERE  
    a.Temperature > b.Temperature  
    AND DATEDIFF(a.RecordDate, b.RecordDate) = 1

感謝各位的閱讀，以上就是“程序員需要知道的高級SQL概念有哪些”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對程序員需要知道的高級SQL概念有哪些這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！