SQL Foundation（1--13）_sql foundation-优快云博客

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1：关系数据库的由来：

IBM的工程师Dr E F codd 的关系型数据库模型发表于1970 论文名称： A relational Model of data for Large Shared Data Bank (这个在wiki 和google上可以搜到)

SQL: Structured query language： oracle官方SQL文档

2：如何给一个用户解锁：

当我们安装oralce的数据库的时候，会默认安装一个SAMPLE的例子：

关于oracle的书中讲解中，大多会采用这个例子经典的只有七张表：这七张表可以作为学习关系型数据库的基础

但是这个用户默认是关闭的。这个用户的用户名为HR

如果想看这些表，需要对HR用户进行解锁：

解锁步骤：

1： alter user HR account unlock ; 对改用户进行解锁 (在sqlpllus中登录sysdba执行)

2：select username ,account_status from dba_users; 查询有多少用户

3： alter user HR identified by HR; 修改密码；修改密码后才变成 open状态

4：登录 conn HR/HR

5： show user; 用于显示当前登录的用户

SQL> show user;
USER 为 "HR"

以下是这七张表：

SELECT oracle 联机文档

3：关于null：

关于null ：
null is a value that is unavailable,unassigned, unknown,
or inapplicable.
null is not the same as zero or a blank space.

null和其他值进行数学运算的时候，
如果在算术表达式中，有一个值包含null 这个值就是null。
null 和字符串进行合并的时候为其他字符串本身。

4：别名

别名的命名：
可以用AS或者空格 ex： select last_name as name, solary solary_month from employees;
select last_name||first_name AS "Employees" from employees;
增加可读性加空格：
select last_name||' '||first_name AS "Employees" from employees;
IN(set) 判断某个值是否在某个集合里面。
也可以用or来写。
Like 用%匹配 0个或者多个字符串
_ 匹配一个字符。
如果想匹配_ 需要用转义字符 like '%S\_%' escape '\'
后面是指定转义字符为escape '\' \

关于查询出来的行数据含有null值时候，在数据显示的时候null放前还是放后的问题；

select last_name ,department_id,salary from employees order by department_id ,salary desc
以上例子意思是，首先按照department_id 升序排列，然后当 department_id相同即部门相同的时候
，再按照 salary 降序排列。关于null放前还是放后的问题,
有命令 null first 或 null last 等：

5：substitution variables（使用变量）：

可以通过 & 或者 && 使用变量。
几乎所有地方都可以使用。

SQL> select  last_name ,department_id,salary from employees where employee_id=&e
mploy_null  ;

替换变量是客户端软件的功能，不是数据库服务器的功能，在发回到数据库服务器的时候，
就不存在替换变量了。

select employee_id ,last_name,job_id, &&column_name from employees
order by &column_name

如果一个&变量每次都要输入值，如果用两个&&表示后面还有需要输入这个值。
&&需要的参数。
也可以用define
define employee_num = 200
define命令能够显示定义的变量》
定义后 &后的变量就可以不用数据输入了。
消除定义为 undefine employee_num

6：oracle常用函数

function::=

oracle函数类型太多了常用的一下两类：

1： single-row function ：对单行进行操作的函数，

2：mutiple-row funciton ：就是多行函数，对多行进行操作，聚合函数

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
大小写函数 LOWER('STR')
UPPER('STR')
INITCAP('STR')

INSTR() IN--INDEX 就是
LPAD() pad是填充的意思。为了使输出格式化对齐

example：

SELECT LPAD('Page 1',15,'*.') "LPAD example"
  FROM DUAL;

LPAD example
---------------
*.*.*.*.*Page 1

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

ROUND(88.947,2) 88.95 四舍五入如果2为-1 则为 90 如果为0 89
TRUNC(88.947) 88.94 直接截取掉
MOD(1500,200) 100 求余

以上详细参见参考文档

using conversion functions and conditional expressions

使用转化函数和条件表达式：

1：首先讨论数据类型的转换
>>>>> 隐式转换
char varchar2 ----> date
ex：select last_name , hire_date from employees where hire_date >'09-july-90';
char varchar2 ----> number
ex：select '99.00' + 22.23 from dual

>>>>显示转换：

character --->number TO_NUMBER(char[,'format_model'])
char 必须是 0--9的字符

select TO_NUMBER('-$123,456.78','$999,999.99') from dual; (前后的转换的格式必须保持一致，不然容易出错)

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

date ----> character TO_CHAR(date,'format_model');

select employee_id ,TO_CHAR(hire_date,'MM/YY') Month_Hired from employees
where last_name='Higgins';

result：

EMPLOYEE_ID MONTH
----------- -----
205 06/94

select employee_id ,TO_CHAR(hire_date,'fmMM/YY') Month_Hired from employees
where last_name='Higgins'; fm作用是把前面的0去掉；

EMPLOYEE_ID MONTH
----------- -----
        205 6/94

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

character---->date TO_DATE(char[,'format_model']);
??? SELECT TO_DATE('July 07 , 2008','Month DD ,YYYY') from dual

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

number---->character TO_CHAR(number,'format_model');
select TO_CHAR(salary,'$99,999.00') salary from employees where last_name='Ernst';

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

函数嵌套：
Nesting function：
优先计算内部的函数，然后再计算外面的。
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

常见函数general functions:：

>>>>NVL(exp1,exp2)

NVL lets you replace null (returned as a blank) with a string in the results of a query. If expr1 is null, then NVL returns expr2 . If expr1 is not null, then NVL returns expr1 .

>>>>NVL2(exp1,exp2,exp3)

NVL2 lets you determine the value returned by a query based on whether a specified expression is null or not null. If expr1 is not null, then NVL2 returns expr2. Ifexpr1 is null, then NVL2 returns expr3.

if exp1=null exp3
if exp1 != null exp2

>>>> NULLIF(exp1,exp2)

NULLIF compares expr1 and expr2. If they are equal, then the function returns null. If they are not equal, then the function returns expr1. You cannot specify the literal NULL for expr1.

The NULLIF function is logically equivalent to the following CASE expression:

CASE WHEN expr1 = expr2 THEN NULL ELSE expr1 END

>>>>>>COALESCE(); 从左到右，返回不是null的值。

COALESCE returns the first non-null expr in the expression list. You must specify at least two expressions. If all occurrences of expr evaluate to null, then the function returns null.

You can also use COALESCE as a variety of the CASE expression. For example,

COALESCE(expr1, expr2)

is equivalent to:

CASE WHEN expr1 IS NOT NULL THEN expr1 ELSE expr2 END

Similarly,

COALESCE(expr1, expr2, ..., exprn)

where n >= 3, is equivalent to:

CASE WHEN expr1 IS NOT NULL THEN expr1 
   ELSE COALESCE (expr2, ..., exprn) END

case是sql国际标准为了兼容性可以用case
这个非常有用：
CASE expr when comparison_expr1 then return_expt1
[when comparison_expr2 then return_expt2
when comparison_exprn then return_exptn
else else_expt]
END

意思就是当expr = expr1 时返回 expt1 ,当 expr = expr2时，返回 expt2 ，当expr=exprn时，返回 exptn ，如果以上都不匹配返回 else_expt
decode是oracle特有的：

Description of decode.gif follows

DECODE compares expr to each search value one by one. If expr is equal to a search, then Oracle Database returns the corresponding result. If no match is found, then Oracle returns default. If default is omitted, then Oracle returns null.

7:使用聚合函数

1： count(*) 和 count(1)用法一致。 count(1)的执行速度比count(*)稍微快一点。
count(column_name|exp) 在满足列或者表达式的非空行的数据的个数。
count(distinct expr) 不相同的非空行的个数。:

2：AVG用法：

select AVG(comission_pct) from
select AVG(NVL(comission_pct,0)) from employees n --排除非空行;

3：Group 字句：

group by 和 where放在一起，先执行where 再执行 group by，
select 中的列在 group by 中必须要有，在查询的时候一定要保持查出来的数据想对应，不然容易出错。好好回味多个分组的意义

group by 后的列如果有多个，这些列查出来的一行是中 group by后的列名组合起来是唯一的，一定是唯一的，所以如果select后的非聚合函数列

如果不和group by 保持一致，得出的数据不一定是唯一的，所以会造成数据的出错。

为了方便不出错，group by 后面的和 select后面的保持一致。
select department_id,job_id, sum(salary) from employees group by department_id ,job_id order by department_id;

DEPARTMENT_ID JOB_ID     SUM(SALARY)
------------- ---------- -----------
           10 AD_ASST           4400
           20 MK_MAN           13000
           20 MK_REP            6000
           30 PU_CLERK         13900
           30 PU_MAN           11000
           40 HR_REP            6500
           50 SH_CLERK         64300
           50 ST_CLERK         55700
           50 ST_MAN           36400
           60 IT_PROG          28800
           70 PR_REP           10000

DEPARTMENT_ID JOB_ID     SUM(SALARY)
------------- ---------- -----------
           80 SA_MAN           61000
           80 SA_REP          243500
           90 AD_PRES          24000
           90 AD_VP            34000
          100 FI_ACCOUNT       39600
          100 FI_MGR           12000
          110 AC_ACCOUNT        8300
          110 AC_MGR           12000
              SA_REP            7000

已选择20行。

以上结果中：拿出一个分组进行分析：

          100 FI_ACCOUNT       39600
          100 FI_MGR           12000

这个 100 FI_ACCOUNT 和 100 FI_MGR是唯一的。

如果只按照department_id分组，这两个数据一定是和在一起的，为： 100 51600 求和也是求着两个的和，如果再按照 job_id分组，相当于在部门为100的部门中，job_id不同的有哪些，就是100部门的人都做那些不同的工作，这样就要在部门号为100的部门中按照 job_id分组，就显示了以上的分组结果：

因为 select 后面的的聚合函数执行在 group by 语句后面，即在分组后再进行聚合函数计算，所以sum(salary) 聚合函数计算的是group by后的结果，

即部门号为100 做 FI_ACCOUNT工作的人的工资总数为 39600；

group by后面的列数越多，分组越细，不管怎么分，聚合函数一定在分组后计算，having一定在聚合函数后计算，order by一定在 having后排序。这个执行顺序是不变的。

注意： group by后面的顺序不同，表示的意义也相同，不过由于都是表示唯一的分组情况，所以颠倒顺序行数还是一样的。
如把 job_id 和 department_id的顺序颠倒一下，其实还是一样的，都是这么多唯一的数据。

SQL> select  job_id, department_id, sum(salary) from  employees  group by  job_i
d , department_id order by department_id;

JOB_ID     DEPARTMENT_ID SUM(SALARY)
---------- ------------- -----------
AD_ASST               10        4400
MK_MAN                20       13000
MK_REP                20        6000
PU_CLERK              30       13900
PU_MAN                30       11000
HR_REP                40        6500
SH_CLERK              50       64300
ST_CLERK              50       55700
ST_MAN                50       36400
IT_PROG               60       28800
PR_REP                70       10000

JOB_ID     DEPARTMENT_ID SUM(SALARY)
---------- ------------- -----------
SA_MAN                80       61000
SA_REP                80      243500
AD_PRES               90       24000
AD_VP                 90       34000
FI_ACCOUNT           100       39600
FI_MGR               100       12000
AC_ACCOUNT           110        8300
AC_MGR               110       12000
SA_REP                          7000

已选择20行。

select column,group_function from table
[where condition]
[group by group_by_expression]
[having group_function]
order by column
执行顺序，先执行where之句，再执行 group by子句，再执行 select 后的group_function
再执行 having 顺序，，最后再执行order by 这是这个语句的执行顺序。
where语句是不能包括 group_function的因为先执行where。