SQL select 语法

SELECT S.SNO, S.SNAME, COUNT(SE.PNO)
    FROM SUPPLIER S, SELLS SE
    WHERE S.SNO = SE.SNO
    GROUP BY S.SNO, S.SNAME;
	

 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．

1.4.1.5. Having

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;
	

 SNO | SNAME | COUNT
-----+-------+-------
  1  | Smith |   2
  3  | Adams |   2
  4  | Blake |   3
	

1.4.1.6. 子查询

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。

1.4.1.7. 在 FROM 里面的子查询

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;
	

1.4.1.8. Union, Intersect, Except（联合，相交，相异）

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'''';    
	

 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;
	

 SNO | SNAME |  CITY
-----+-------+--------
  2  | Jones | Paris
	

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;
	

 SNO | SNAME |  CITY
-----+-------+--------
  2  | Jones | Paris
  3  | Adams | Vienna

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