Что такое having в sql

Что такое having в sql

GROUP BY

Оператор GROUP BY определяет, как строки будут группироваться.

Например, сгруппируем товары по производителю

Стоит учитывать, что любой столбец, который используется в выражении SELECT (не считая столбцов, которые хранят результат агрегатных функций), должны быть указаны после оператора GROUP BY. Так, например, в случае выше столбец Manufacturer указан и в выражении SELECT, и в выражении GROUP BY.

И если в выражении SELECT производится выборка по одному или нескольким столбцам и также используются агрегатные функции, то необходимо использовать выражение GROUP BY. Так, следующий пример работать не будет, так как он не содержит выражение группировки:

Другой пример, добавим группировку по количеству товаров:

Оператор GROUP BY может выполнять группировку по множеству столбцов.

Если столбец, по которому производится группировка, содержит значение NULL, то строки со значением NULL составят отдельную группу.

Фильтрация групп. HAVING

Оператор HAVING определяет, какие группы будут включены в выходной результат, то есть выполняет фильтрацию групп.

Применение HAVING во многом аналогично применению WHERE. Только есть WHERE применяется к фильтрации строк, то HAVING используется для фильтрации групп.

Например, найдем все группы товаров по производителям, для которых определено более 1 модели:

При этом в одной команде мы можем использовать выражения WHERE и HAVING:

Если при этом необходимо провести сортировку, то выражение ORDER BY идет после выражения HAVING:

В данном случае группировка идет по производителям, и также выбирается количество моделей для каждого производителя (Models) и общее количество всех товаров по всем этим моделям (Units). В конце группы сортируются по количеству товаров по убыванию.

Источник

Оператор SQL HAVING наиболее часто применяется вместе с оператором GROUP BY для получения данных из таблицы базы, соответствующих определённым значениям результатов, возвращаемых агрегатными функциями. В случае такого применения HAVING результатом будут строки, соответствующие всем группам, в которых выполняется условие сравнения со значением агрегатной функции.

Оператор SQL HAVING и сравнение с заданным числом

Если вы хотите выполнить запросы к базе данных из этого урока на MS SQL Server, но эта СУБД не установлена на вашем компьютере, то ее можно установить, пользуясь инструкцией по этой ссылке .

Пример 1. Используя операторы SQL HAVING и GROUP BY, определить категории, в которых за подачу объявлений выручено более 20000. Пишем следующий запрос:

Результатом выполнения запроса будет следующая таблица:

Используя операторы SQL HAVING и GROUP BY, требуется вывести категории, в какой-либо части которых минимальное количество поданных объявлений не превышает 100. Для этого пишем следующий запрос:

Результатом будет следующая таблица:

Примеры запросов к базе данных «Портал объявлений-1» есть также в уроках об операторах INSERT, UPDATE, DELETE и UNION.

Написать запросы с оператором SQL HAVING самостоятельно, а затем посмотреть решения

Пример 4. Определить номера отделов, в которых средний размер заработной платы больше 18000.

Пример 5. Определить номера отделов, в которых средний трудовой стаж сотрудников больше 6.5 лет.

Пример 6. Определить номера отделов, в которых число сотрудников меньше 3.

Оператор SQL HAVING и сравнение со значением, возвращаемым квантором ALL или ANY (SOME)

Используя операторы SQL HAVING и GROUP BY, пишем первую часть запроса к таблице Play, которая задаёт сравнение числа строк, сгруппированных по жанру:

Теперь нужно определить, с чем сравнивать. Это максимальное число записей в той же таблице, сгруппированных по жанру. Поэтом нам понадобиться квантор ALL. Пишем вторую часть запроса:

Весь запрос для определения самого популярного жанра в театре будет следующим:

Оператор SQL HAVING в соединениях таблиц

Пример 8. Продолжаем работать с базой данных «Театр». Нам понадобятся таблицы Play, содержащая данные о постановках в театре и Team, содержащая данные о ролях актёров. Требуется вывести список моноспектаклей (спектаклей с одним актёром). Ниже приведена схема базы данных «Театр» (для увеличения рисунка нажать на него левой кнопкой мыши).

Написать запросы с оператором SQL HAVING самостоятельно, а затем посмотреть решения

Пример 9. Продолжаем работать с базой данных «Театр». Вывести список актеров, которые в одном спектакле играют более одной роли, и количество их ролей.

Использовать оператор JOIN. Естественно, использовать HAVING, GROUP BY.

Пример 10. Вывести спектакли, в которых средний возраст актеров от 20 до 30 (использовать BETWEEN, Group by, Having, AVG, перекрестное соединение таблиц (CROSS JOIN), удобнее без слова JOIN, а с перечислением таблиц через запятую).

Источник

SQL запросы быстро. Часть 1

Введение

Язык SQL очень прочно влился в жизнь бизнес-аналитиков и требования к кандидатам благодаря простоте, удобству и распространенности. Из собственного опыта могу сказать, что наиболее часто SQL используется для формирования выгрузок, витрин (с последующим построением отчетов на основе этих витрин) и администрирования баз данных. И поскольку повседневная работа аналитика неизбежно связана с выгрузками данных и витринами, навык написания SQL запросов может стать фактором, из-за которого кандидат или получит преимущество, или будет отсеян. Печальная новость в том, что не каждый может рассчитывать получить его на студенческой скамье. Хорошая новость в том, что в изучении SQL нет ничего сложного, это быстро, а синтаксис запросов прост и понятен. Особенно это касается тех, кому уже доводилось сталкиваться с более сложными языками.

Обучение SQL запросам я разделил на три части. Эта часть посвящена базовому синтаксису, который используется в 80-90% случаев. Следующие две части будут посвящены подзапросам, Join’ам и специальным операторам. Цель гайдов: быстро и на практике отработать синтаксис SQL, чтобы добавить его к арсеналу навыков.

Практика

Введение в синтаксис будет рассмотрено на примере открытой базы данных, предназначенной специально для практики SQL. Чтобы твое обучение прошло максимально эффективно, открой ссылку ниже в новой вкладке и сразу запускай приведенные примеры, это позволит тебе лучше закрепить материал и самостоятельно поработать с синтаксисом.

Кликнуть здесь

После перехода по ссылке можно будет увидеть сам редактор запросов и вывод данных в центральной части экрана, список таблиц базы данных находится в правой части.

Структура sql-запросов

Общая структура запроса выглядит следующим образом:

Разберем структуру. Для удобства текущий изучаемый элемент в запроса выделяется CAPS’ом.

SELECT, FROM

SELECT, FROM — обязательные элементы запроса, которые определяют выбранные столбцы, их порядок и источник данных.

Выбрать все (обозначается как *) из таблицы Customers:

Выбрать столбцы CustomerID, CustomerName из таблицы Customers:

WHERE

WHERE — необязательный элемент запроса, который используется, когда нужно отфильтровать данные по нужному условию. Очень часто внутри элемента where используются IN / NOT IN для фильтрации столбца по нескольким значениям, AND / OR для фильтрации таблицы по нескольким столбцам.

Фильтрация по одному условию и одному значению:

Фильтрация по одному условию и нескольким значениям с применением IN (включение) или NOT IN (исключение):

Фильтрация по нескольким условиям с применением AND (выполняются все условия) или OR (выполняется хотя бы одно условие) и нескольким значениям:

GROUP BY

GROUP BY — необязательный элемент запроса, с помощью которого можно задать агрегацию по нужному столбцу (например, если нужно узнать какое количество клиентов живет в каждом из городов).

При использовании GROUP BY обязательно:

Группировка количества клиентов по стране и городу:

Группировка продаж по ID товара с разными агрегатными функциями: количество заказов с данным товаром и количество проданных штук товара:

Группировка продаж с фильтрацией исходной таблицы. В данном случае на выходе будет таблица с количеством клиентов по городам Германии:

Переименование столбца с агрегацией с помощью оператора AS. По умолчанию название столбца с агрегацией равно примененной агрегатной функции, что далее может быть не очень удобно для восприятия.

HAVING

HAVING — необязательный элемент запроса, который отвечает за фильтрацию на уровне сгруппированных данных (по сути, WHERE, но только на уровень выше).

Фильтрация агрегированной таблицы с количеством клиентов по городам, в данном случае оставляем в выгрузке только те города, в которых не менее 5 клиентов:

В случае с переименованным столбцом внутри HAVING можно указать как и саму агрегирующую конструкцию count(CustomerID), так и новое название столбца number_of_clients:

Пример запроса, содержащего WHERE и HAVING. В данном запросе сначала фильтруется исходная таблица по пользователям, рассчитывается количество клиентов по городам и остаются только те города, где количество клиентов не менее 5:

ORDER BY

ORDER BY — необязательный элемент запроса, который отвечает за сортировку таблицы.

Простой пример сортировки по одному столбцу. В данном запросе осуществляется сортировка по городу, который указал клиент:

Осуществлять сортировку можно и по нескольким столбцам, в этом случае сортировка происходит по порядку указанных столбцов:

По умолчанию сортировка происходит по возрастанию для чисел и в алфавитном порядке для текстовых значений. Если нужна обратная сортировка, то в конструкции ORDER BY после названия столбца надо добавить DESC:

Обратная сортировка по одному столбцу и сортировка по умолчанию по второму:

JOIN — необязательный элемент, используется для объединения таблиц по ключу, который присутствует в обеих таблицах. Перед ключом ставится оператор ON.

Запрос, в котором соединяем таблицы Order и Customer по ключу CustomerID, при этом перед названиям столбца ключа добавляется название таблицы через точку:

Нередко может возникать ситуация, когда надо промэппить одну таблицу значениями из другой. В зависимости от задачи, могут использоваться разные типы присоединений. INNER JOIN — пересечение, RIGHT/LEFT JOIN для мэппинга одной таблицы знаениями из другой,

Внутри всего запроса JOIN встраивается после элемента from до элемента where, пример запроса:

Другие типы JOIN’ов можно увидеть на замечательной картинке ниже:

В следующей части подробнее поговорим о типах JOIN’ов и вложенных запросах.

При возникновении вопросов/пожеланий, всегда прошу обращаться!

Источник

SQL Предложение HAVING

SQL HAVING

Предложение HAVING было добавлено в SQL, поскольку ключевое слово WHERE не могло использоваться с агрегатными функциями.

Синтаксис HAVING

Демо база данных

Ниже приведен выбор из таблицы «Customers» в образце базы данных Northwind:

Alfreds FutterkisteMaria AndersObere Str. 57Berlin12209Germany2Ana Trujillo Emparedados y heladosAna TrujilloAvda. de la Constitución 2222México D.F.05021Mexico3Antonio Moreno TaqueríaAntonio MorenoMataderos 2312México D.F.05023Mexico4

Around the HornThomas Hardy120 Hanover Sq.LondonWA1 1DPUK5Berglunds snabbköpChristina BerglundBerguvsvägen 8LuleåS-958 22Sweden

Примеры SQL HAVING

В следующей инструкции SQL указано количество клиентов в каждой стране. Только включите страны с более чем 5 клиентами:

Пример

В следующей инструкции SQL перечислено количество клиентов в каждой стране, отсортированных от высокого к низкому (включаются только страны с более чем 5 клиентами):

Пример

Демо база данных

Ниже приведен выбор из таблицы «Orders» в образце базы данных Northwind:

И выбор из таблицы «Employees»:

Примеры HAVING

В следующей инструкции SQL перечислены сотрудники, зарегистрировавшие более 10 заказов:

Пример

В следующей инструкции SQL перечислены случаи, когда сотрудники «Davolio» или «Fuller» зарегистрировали более 25 заказов:

Источник

Группировки и оконные функции в Oracle

Привет, Хабр! В компании, где я работаю, часто проходят (за мат извините) митапы. На одном из них выступал мой коллега с докладом об оконных функциях и группировках Oracle. Эта тема показалась мне стоящей того, чтобы сделать о ней пост.

С самого начала хотелось бы уточнить, что в данном случае Oracle представлен как собирательный язык SQL. Группировки и методы их применения подходят ко всему семейству SQL (который понимается здесь как структурированный язык запросов) и применимы ко всем запросам с поправками на синтаксис каждого языка.

Всю необходимую информацию я постараюсь кратко и доступно объяснить в двух частях. Пост скорее будет полезен начинающим разработчикам. Кому интересно — добро пожаловать под кат.

Часть 1: предложения Order by, Group by, Having

Здесь мы поговорим о сортировке — Order by, группировке — Group by, фильтрации — Having и о плане запроса. Но обо всем по-порядку.

Order by

Оператор Order by выполняет сортировку выходных значений, т.е. сортирует извлекаемое значение по определенному столбцу. Сортировку также можно применять по псевдониму столбца, который определяется с помощью оператора.

Преимущество Order by в том, что его можно применять и к числовым, и к строковым столбцам. Строковые столбцы обычно сортируются по алфавиту.

Сортировка по возрастанию применяется по умолчанию. Если хотите отсортировать столбцы по убыванию — используйте дополнительный оператор DESC.

SELECT column1, column2, … (указывает на название)
FROM table_name
ORDER BY column1, column2… ASC|DESC;

Давайте все рассмотрим на примерах:

В первой таблице мы получаем все данные и сортируем их по возрастанию по столбцу ID.

Во второй мы также получаем все данные. Сортируем по столбцу ID по убыванию, используя ключевое слово DESC.

В третьей таблице используется несколько полей для сортировки. Сначала идет сортировка по отделу. При равенстве первого оператора для полей с одинаковым отделом применяется второе условие сортировки; в нашем случае — это зарплата.

Все довольно просто. Мы можем задать более одного условия сортировки, что позволяет более грамотно сортировать выходные списки.

Group by

В SQL оператор Group by собирает данные, полученные из базы данных в определенных группах. Группировка разделяет все данные на логические наборы, что дает возможность выполнять статистические вычисления отдельно в каждой группе.

Этот оператор используется для объединения результатов выборки по одному или нескольким столбцам. После группировки будет только одна запись для каждого значения, использованного в столбце.

С использованием оператора SQL Group by тесно связано использование агрегатных функций и оператор SQL Having. Агрегатная функция в SQL — это функция, возвращающая какое-либо одно значение по набору значений столбца. Например: COUNT(), MIN(), MAX(), AVG(), SUM()

SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column_name(s)
ORDER BY column_name(s);

Group by стоит после условного оператора WHERE в запросе SELECT. По желанию можно использовать ORDER BY, чтобы отсортировать выходные значения.

Итак, опираясь на таблицу из предыдущего примера, нам нужно найти максимальную зарплату сотрудников каждого отдела. В итоговой выборке должно получиться название отдела и максимальная зарплата.

Решение 1 (без использования группировки):

Решение 2 (с использованием группировки):

В первом примере решаем задачу без использования группировки, но с использованием подселекта, т.е. в один селект вкладываем второй. Во втором решении используем группировку.

Второй пример вышел короче и читабельнее, хотя выполняет такие же функции, что и первый.

Как у нас работает Group by: сначала разбивает два отдела на группы qa и dev. Потом для каждого из них ищет максимальную зарплату.

Having

Having это инструмент фильтрации. Он указывает на результат выполнения агрегатных функций. Предложение Having используется в SQL там, где нельзя применить WHERE.

Если предложение WHERE определяет предикат для фильтрации строк, то Having используется после группировки для определения логичного предиката, фильтрующего группу по значениям агрегатных функций. Предложение необходимо для проверки значений, полученных при помощи агрегатных функций из групп строк.

Сначала мы выводим отделы со средней зарплатой больше 4000. Затем выводим максимальную зарплату с применением фильтрации.

Решение 1 (без использования GROUP BY и HAVING):

Решение 2 (с использованием GROUP BY и HAVING):

В первом примере используется два подселекта: один для нахождения максимальной зарплаты, другой для фильтрации средней зарплаты. Второй пример, опять же, вышел намного проще и лаконичнее.

План запроса

Нередко бывают ситуации, когда запрос работает долго, потребляя значительные ресурсы памяти и дисков. Чтобы понять, почему запрос работает долго и неэффективно, мы можем посмотреть план запроса.

План запроса — это предполагаемый план выполнения запроса, т.е. как СУБД будет его выполнять. СУБД распишет все операции, которые будут выполняться в рамках подзапроса. Проанализировав все, мы сможем понять, где в запросе слабые места и с помощью плана запроса сможем оптимизировать их.

Исполнение любого SQL предложения в Oracle извлекает так называемый “план исполнения”. Этот план исполнения запроса является описанием того, как Oracle будет осуществлять выборку данных, согласно исполняемому SQL предложению. План представляет собой дерево, которое содержит порядок шагов и связь между ними.

К средствам, позволяющим получить предполагаемый план выполнения запроса, относятся Toad, SQL Navigator, PL/SQL Developer и др. Они выдают ряд показателей ресурсоемкости запроса, среди которых основными являются: cost — стоимость выполнения и cardinality (или rows) — кардинальность (или количество строк).

Чем больше значение этих показателей, тем менее эффективен запрос.

Ниже можно увидеть анализ плана запроса. В первом решении используется подселект, во втором — группировка. Обратите внимание, что в первом решении обработано 22 строки, во втором — 15.

Анализ плана запроса:

Ещё один анализ плана запроса, в котором применяется два подселекта:

Этот пример приведен как вариант нерационального использования средств SQL и я не рекомендую вам его использовать в своих запросах.

Все перечисленные выше функции упростят вам жизнь при написании запросов и повысят качество и читабельность вашего кода.

Часть 2: Оконные функции

Оконные функции появились ещё в Microsoft SQL Server 2005. Они осуществляют вычисления в заданном диапазоне строк внутри предложения Select. Если говорить кратко, то “окно” — это набор строк, в рамках которого происходит вычисление. “Окно” позволяет уменьшить данные и более качественно их обработать. Такая функция позволяет разбивать весь набор данных на окна.

Оконные функции обладают огромным преимуществом. Нет необходимости формировать набор данных для расчетов, что позволяет сохранить все строки набора с их уникальными ID. Результат работы оконных функций добавляется к результатирующей выборке в еще одно поле.

SELECT column_name(s)
Агрегирующая функция (столбец для вычислений)
OVER ([PARTITION BY столбец для группировки]
FROM table_name
[ORDER BY столбец для сортировки]
[ROWS или RANGE выражение для ограничения строк в пределах группы])

OVER PARTITION BY — это свойство для задания размеров окна. Здесь можно указывать дополнительную информацию, давать служебные команды, например добавить номер строки. Синтаксис оконной функции вписывается прямо в выборку столбцов.

Давайте рассмотрим все на примере: в нашу таблицу добавился еще один отдел, теперь в таблице 15 строк. Мы попытаемся вывести работников, их з/п, а также максимальную з/п организации.

В первом поле мы берем имя, во втором — зарплату. Дальше мы применяем оконную функцию over(). Используем её для получения максимальной зарплаты по всей организации, так как не указаны размеры “окна”. Over() с пустыми скобками применяется для всей выборки. Поэтому везде максимальная зарплата — 10 000. Результат действия оконной функции добавляется к каждой строчке.

Если убрать из четвертой строки запроса упоминание оконной функции, т.е. остается только max (salary), то запрос не сработает. Максимальную зарплату просто не удалось бы посчитать. Так как данные обрабатывались бы построчно, и на момент вызова max (salary) было бы только одно число текущей строки, т.е. текущего работника. Вот тут и можно заметить преимущество оконной функции. В момент вызова она работает со всем окном и со всеми доступными данными.

Давайте рассмотрим еще один пример, где нужно вывести максимальную з/п каждого отдела:

Фактически мы задаем рамки для “окна”, разбивая его на отделы. В качестве ранжирующего примера мы указываем department. У нас есть три отдела: dev, qa и sales.

“Окно” находит максимальную зарплату для каждого отдела. В результате выборки мы видим, что оно нашло максимальную зарплату сначала для dev, затем для qa, потом для sales. Как уже упоминалось выше, результат оконной функции записывается в результат выборки каждой строки.

В предыдущем примере в скобках после over не было указано. Здесь мы использовали PARTITION BY, которое позволило задать размеры нашего окна. Здесь можно указывать какую-то доп информацию, передавать служебные команды, например, номер строки.

Заключение

SQL не так прост, как кажется на первый взгляд. Все описанное выше — это базовые возможности оконных функций. С их помощью можно “упростить” наши запросы. Но в них скрыто намного больше потенциала: есть служебные операторы (например ROWS или RANGE), которые можно комбинировать, добавляя больше функциональности запросам.

Надеюсь, пост был полезен для всех интересующихся данной темой.

Источник