SQL 里面最常用的命令是 SELECT 语句,用于检索数据。语法是:
SELECT [ ALL | DISTINCT [ ON ( expression [, ...] ) ] ]
* | expression [ AS output_name ] [, ...]
[ INTO [ TEMPORARY | TEMP ] [ TABLE ] new_table ]
[ FROM from_item [, ...] ]
[ WHERE condition ]
[ GROUP BY expression [, ...] ]
[ HAVING condition [, ...] ]
[ { UNION | INTERSECT | EXCEPT [ ALL ] } select ]
[ ORDER BY expression [ ASC | DESC | USING operator ] [, ...] ]
[ FOR UPDATE [ OF class_name [, ...] ] ]
[ LIMIT { count | ALL } [ { OFFSET | , } start ]]
现在我们将通过不同的例子演示 SELECT 语句复杂的语法。用于这些例子的表在 供应商和部件数据库 里定义。
这里是一些使用 SELECT 语句的简单例子:
Example 1-4. 带有条件的简单查询
要从表 PART 里面把字段 PRICE 大于 10 的所有记录找出来, 我们写出下面查询:
SELECT * FROM PART
WHERE PRICE > 10;
然后得到表:
PNO | PNAME | PRICE
-----+---------+--------
3 | Bolt | 15
4 | Cam | 25
在 SELECT语句里使用 "*" 将检索出表中的所有属性。 如果我们只希望从表 PART 中检索出属性 PNAME 和 PRICE, 我们使用下面的语句:
SELECT PNAME, PRICE
FROM PART
WHERE PRICE > 10;
这回我们的结果是:
PNAME | PRICE
--------+--------
Bolt | 15
Cam | 25
请注意
SQL 的 SELECT 语句对应关系演算里面的 "projection" (映射),而不是 "selection"(选择)(参阅
关系演算 获取详细信息)。
WHERE 子句里的条件也可以用关键字 OR,AND,和 NOT 逻辑地连接起来:
SELECT PNAME, PRICE
FROM PART
WHERE PNAME = 'Bolt' AND
(PRICE = 0 OR PRICE <= 15);
这样将生成下面的结果:
PNAME | PRICE
--------+--------
Bolt | 15
目标列表和 WHERE 子句里可以使用算术操作。例如, 如果我们想知道如果我们买两个部件的话要多少钱, 我们可以用下面的查询:
SELECT PNAME, PRICE * 2 AS DOUBLE
FROM PART
WHERE PRICE * 2 < 50;
这样我们得到:
PNAME | DOUBLE
--------+---------
Screw | 20
Nut | 16
Bolt | 30
请注意在关键字 AS 后面的 DOUBLE 是第二个列的新名字。 这个技巧可以用于目标列表里的每个元素, 给它们赋予一个在结果列中显示的新的标题。 这个新的标题通常称为别名。这个别名不能在该查询的其他地方使用。
下面的例子显示了 SQL 里是如何实现连接的。
要在共同的属性上连接三个表 SUPPLIER,PART 和 SELLS, 我们通常使用下面的语句:
SELECT S.SNAME, P.PNAME
FROM SUPPLIER S, PART P, SELLS SE
WHERE S.SNO = SE.SNO AND
P.PNO = SE.PNO;
而我们得到的结果是:
SNAME | PNAME
-------+-------
Smith | Screw
Smith | Nut
Jones | Cam
Adams | Screw
Adams | Bolt
Blake | Nut
Blake | Bolt
Blake | Cam
在 FROM 子句里,我们为每个关系使用了一个别名, 因为在这些关系间有着公共的命名属性(SNO 和 PNO)。 现在我们可以区分不同表的公共命名属性, 只需要简单的用每个关系的别名加上个点做前缀就行了。 联合是用与 一个内部联接 里显示的同样的方法计算的。首先算出笛卡儿积 SUPPLIER × PART × SELLS 。然后选出那些满足 WHERE 子句里给出的条件的记录 (也就是说,公共命名属性的值必须相等)。 最后我们映射出除 S.SNAME 和 P.PNAME 外的所有属性。
另外一个进行连接的方法是使用下面这样的 SQL JOIN 语法:
select sname, pname from supplier
JOIN sells USING (sno)
JOIN part USING (pno);
giving again:
sname | pname
-------+-------
Smith | Screw
Adams | Screw
Smith | Nut
Blake | Nut
Adams | Bolt
Blake | Bolt
Jones | Cam
Blake | Cam
(8 rows)
一个用 JOIN 语法创建的连接表,是一个出现在 FROM 子句里的, 在任何 WHERE,GROUP BY 或 HAVING 子句之前的表引用列表项. 其它表引用,包括表名字或者其它 JOIN 子句,如果用逗号分隔的话, 可以包含在 FROM 子句里. 连接生成的表逻辑上和任何其它在 FROM 子句里列出的表都一样.
SQL JOIN 有两种主要类型,CROSS JOIN (无条件连接) 和条件连接.条件连接还可以根据声明的 连接条件(ON,USING,或 NATURAL)和它 应用的方式(INNER 或 OUTER 连接)进一步细分.
连接类型
- CROSS JOIN
-
{ T1 } CROSS JOIN { T2 }
一个交叉连接(cross join)接收两个分别有 N 行和 M 行 的表 T1 和 T2,然后返回一个包含交叉乘积 NxM 条记录的 连接表. 对于 T1 的每行 R1,T2 的每行 R2 都与 R1 连接生成 连接的表行 JR,JR 包含所有 R1 和 R2 的字段. CROSS JOIN 实际上就是一个 INNER JOIN ON TRUE.
- 条件 JOIN
-
{ T1 } [ NATURAL ] [ INNER | { LEFT | RIGHT | FULL } [ OUTER ] ] JOIN { T2 } { ON search condition | USING ( join column list ) }
一个条件 JOIN 必须通过提供一个(并且只能有一个) NATURAL,ON,或者 USING 这样的关键字来声明它的 连接条件. ON 子句 接受一个 search condition, 它与一个 WHERE 子句相同.USING 子句接受一个用逗号分隔的 字段名列表,连接表中必须都有这些字段, 并且用那些字段连接这些表,生成的连接表包含每个共有字段 和两个表的所有其它字段. NATURAL 是 USING 子句的缩写,它列出两个表中所有公共 的字段名字.使用 USING 和 NATURAL 的副作用是 每个连接的字段都只有一份拷贝出现在结果表中 (与前面定义的关系演算的 JOIN 相比较).
-
[ INNER ] JOIN
-
对于 T1 的每行 R1,连接成的表在 T2 里都有一行满 足与 R1 一起的连接条件.
对于所有 JOIN 而言,INNER 和 OUTER 都是可选的.INNER 是缺省. LEFT,RIGHT,和 FULL 只用于 OUTER JOIN.
-
LEFT [ OUTER ] JOIN
-
首先,执行一次 INNER JOIN. 然后,如果 T1 里有一行对任何 T2 的行都不满足 连接条件,那么返回一个连接行,该行的 T2 的字段 为 null.
小技巧: 连接成的表无条件地包含 T1 里的所有行.
-
RIGHT [ OUTER ] JOIN
-
首先,执行一次 INNER JOIN. 然后,如果 T2 里有一行对任何 T1 的行都不满足 连接条件,那么返回一个连接行,该行的 T1 的字段 为 null.
小技巧: 连接成的表无条件地包含 T2 里的所有行.
-
FULL [ OUTER ] JOIN
-
首先,执行一次 INNER JOIN. 然后,如果 T1 里有一行对任何 T2 的行都不满足 连接条件,那么返回一个连接行,该行的 T1 的字段 为 null. 同样,如果 T2 里有一行对任何 T1 的行都不满足 连接条件,那么返回一个连接行,该行的 T2 的字段 为 null.
小技巧: 连接成的表无条件地拥有来自 T1 的每 一行和来自 T2 的每一行.
所有 类型的 JOIN 都可以链接在一起或者嵌套在一起, 这时 T1 和 T2 都可以是连接生成的表.我们可以使用圆括弧控制 JOIN 的顺序,如果我们不主动控制,那么连接顺序是从左到右.
SQL 提供以一些聚集操作符(如, AVG,COUNT,SUM,MIN,MAX),这些聚集操作符以一个表达式为参数。 只要是满足 WHERE 子句的行,就会计算这个表达式, 然后聚集操作符对这个输入数值的集合进行计算. 通常,一个聚集对整个 SELECT 语句计算的结果是 生成一个结果.但如果在一个查询里面声明了分组, 那么数据库将对每个组进行一次独立的计算,并且 聚集结果是按照各个组出现的(见下节).
Example 1-5. 聚集
果我们想知道表 PART 里面所有部件的平均价格,我们可以使用下面查询:
SELECT AVG(PRICE) AS AVG_PRICE
FROM PART;
结果是:
AVG_PRICE
-----------
14.5
如果我们想知道在表 PART 里面存储了多少部件,我们可以使用语句:
SELECT COUNT(PNO)
FROM PART;
得到:
COUNT
-------
4
SQL 允许我们把一个表里面的记录分成组。 然后上面描述的聚集操作符可以应用于这些组上 (也就是说,聚集操作符的值不再是对所有声明的列的值进行操作, 而是对一个组的所有值进行操作。这样聚集函数是为每个组独立地进行计算的。)
对记录的分组是通过关键字 GROUP BY 实现的,GROUP BY 后面跟着一个定义组的构成的属性列表。 如果我们使用语句 GROUP BY A1, ⃛, Ak 我们就把关系分成了组,这样当且仅当两条记录在所有属性 A1, ⃛, Ak 上达成一致,它们才是同一组的。
Example 1-6. 聚集
如果我们想知道每个供应商销售多少个部件,我们可以这样写查询:
SELECT S.SNO, S.SNAME, COUNT(SE.PNO)
FROM SUPPLIER S, SELLS SE
WHERE S.SNO = SE.SNO
GROUP BY S.SNO, S.SNAME;
得到:
SNO | SNAME | COUNT
-----+-------+-------
1 | Smith | 2
2 | Jones | 1
3 | Adams | 2
4 | Blake | 3
然后我们看一看发生了什么事情。首先生成表 SUPPLIER 和 SELLS 的连接:
S.SNO | S.SNAME | SE.PNO
-------+---------+--------
1 | Smith | 1
1 | Smith | 2
2 | Jones | 4
3 | Adams | 1
3 | Adams | 3
4 | Blake | 2
4 | Blake | 3
4 | Blake | 4
然后我们把那些属性 S.SNO 和 S.SNAME 相同的记录放在组中:
S.SNO | S.SNAME | SE.PNO
-------+---------+--------
1 | Smith | 1
| 2
--------------------------
2 | Jones | 4
--------------------------
3 | Adams | 1
| 3
--------------------------
4 | Blake | 2
| 3
| 4
在我们的例子里,我们有四个组并且现在我们可以对每个组应用聚集操作符 COUNT,生成上面给出的查询的最终结果。
请注意如果要让一个使用 GROUP BY 和聚集操作符的查询的结果有意义, 那么用于分组的属性也必须出现在目标列表中。 所有没有在 GROUP BY 子句里面出现的属性都只能通过使用聚集函数来选择。 否则就不会有唯一的数值与其它字段关联.
还要注意的是在聚集上聚集是没有意义的,比如,AVG(MAX(sno)), 因为 SELECT 只做一个回合的分组和聚集.你可以获得这样的结果, 方法是使用临时表或者在 FROM 子句中使用一个子 SELECT 做第一个层次的聚集.
HAVING 子句运做起来非常象 WHERE 子句, 只用于对那些满足 HAVING 子句里面给出的条件的组进行计算。 其实,WHERE 在分组和聚集之前过滤掉我们不需要的输入行, 而 HAVING 在 GROUP 之后那些不需要的组. 因此,WHERE 无法使用一个聚集函数的结果. 而另一方面,我们也没有理由写一个不涉及聚集函数的 HAVING. 如果你的条件不包含聚集,那么你也可以把它写在 WHERE 里面, 这样就可以避免对那些你准备抛弃的行进行的聚集运算.
Example 1-7. Having
如果我们想知道那些销售超过一个部件的供应商,使用下面查询:
SELECT S.SNO, S.SNAME, COUNT(SE.PNO)
FROM SUPPLIER S, SELLS SE
WHERE S.SNO = SE.SNO
GROUP BY S.SNO, S.SNAME
HAVING COUNT(SE.PNO) > 1;
and get:
SNO | SNAME | COUNT
-----+-------+-------
1 | Smith | 2
3 | Adams | 2
4 | Blake | 3
在 WHERE 和 HAVING 子句里,允许在任何要产生数值的地方使用子查询 (子选择)。 这种情况下,该值必须首先来自对子查询的计算。子查询的使用扩展了 SQL 的表达能力。
Example 1-8. 子查询
如果我们想知道所有比名为 'Screw' 的部件贵的部件,我们可以用下面的查询:
SELECT *
FROM PART
WHERE PRICE > (SELECT PRICE FROM PART
WHERE PNAME='Screw');
结果是:
PNO | PNAME | PRICE
-----+---------+--------
3 | Bolt | 15
4 | Cam | 25
当我们检查上面的查询时会发现出现了两次 SELECT 关键字。 第一个在查询的开头 - 我们将称之为外层 SELECT - 而另一个在 WHERE 子句里面,成为一个嵌入的查询 - 我们将称之为内层 SELECT。 对外层 SELECT 的每条记录都必须先计算内层 SELECT。在完成所有计算之后, 我们得知名为 'Screw' 部件的记录的价格, 然后我们就可以检查那些价格更贵的记录了。 (实际上,在本例中,内层查询只需要执行一次, 因为它不依赖于外层查询高等状态.)
如果我们想知道那些不销售任何部件的供应商 (比如说,我们想把这些供应商从数据库中删除),我们用:
SELECT *
FROM SUPPLIER S
WHERE NOT EXISTS
(SELECT * FROM SELLS SE
WHERE SE.SNO = S.SNO);
在我们的例子里,结果列将是空的,因为每个供应商至少销售一个部件。 请注意我们在 WHERE 子句的内层 SELECT 里使用了来自外层 SELECT 的 S.SNO。 正如前面所说的,子查询为每个外层查询计算一次,也就是说, S.SNO 的值总是从外层 SELECT 的实际记录中取得的。
一种有些特别的子查询的用法是把它们放在 FROM 子句里. 这个特性很有用,因为这样的子查询可以输出多列和多行, 而在表达式里使用的子查询必须生成一个结果. FROM 里的子查询还可以让我们获得多于一个回合的分组/聚集特性, 而不需要求助于临时表.
Example 1-9. FROM 里面的子查询
如果我们想知道在所有我们的供应商中的最高平均部件价格的那家, 我们不能用 MAX(AVG(PRICE)),但我们可以这么写:
SELECT MAX(subtable.avgprice)
FROM (SELECT AVG(P.PRICE) AS avgprice
FROM SUPPLIER S, PART P, SELLS SE
WHERE S.SNO = SE.SNO AND
P.PNO = SE.PNO
GROUP BY S.SNO) subtable;
这个子查询为每个供应商返回一行(因为它的 GROUP BY) 然后我们在外层查询对所有行进行聚集.
这些操作符分别计算两个子查询产生的元组的联合,相交和集合理论里的相异。
Example 1-10. Union, Intersect, Except
下面的例子是 UNION 的例子:
SELECT S.SNO, S.SNAME, S.CITY
FROM SUPPLIER S
WHERE S.SNAME = 'Jones'
UNION
SELECT S.SNO, S.SNAME, S.CITY
FROM SUPPLIER S
WHERE S.SNAME = 'Adams';
产生结果:
SNO | SNAME | CITY
-----+-------+--------
2 | Jones | Paris
3 | Adams | Vienna
下面是相交( INTERSECT)的例子:
SELECT S.SNO, S.SNAME, S.CITY
FROM SUPPLIER S
WHERE S.SNO > 1
INTERSECT
SELECT S.SNO, S.SNAME, S.CITY
FROM SUPPLIER S
WHERE S.SNO < 3;
产生结果:
SNO | SNAME | CITY
-----+-------+--------
2 | Jones | Paris
两个查询都会返回的元组是那条 SNO=2 的
最后是一个 EXCEPT 的例子:
SELECT S.SNO, S.SNAME, S.CITY
FROM SUPPLIER S
WHERE S.SNO > 1
EXCEPT
SELECT S.SNO, S.SNAME, S.CITY
FROM SUPPLIER S
WHERE S.SNO > 3;
结果是:
SNO | SNAME | CITY
-----+-------+--------
2 | Jones | Paris
3 | Adams | Vienna