PostgreSQL - Droga Administratora IT.

Kurs PostgreSQL 11 – Operator Except cz.26

W wyniku działania operatora Except otrzymasz wynik tylko i wyłącznie z lewej (pierwszej) tabeli (A). Klauzule Select pomiędzy Except mogą być bardzo złożone, możesz wykorzystać np. Join, aby jak najbardziej ograniczyć wyniki zapytania. Nieco Teorii… Szablon użycia operatora Except jest stosunkowo proste, musisz użyć dwóch klauzul Select a pomiędzy nimi operator Except.

SELECT kolumny
FROM tabela_A
WHERE warunek_a
EXCEPT
SELECT kolumny
FROM tabela_B
WHERE warunek_b;

1

2

3

4

5

6

7

SELECT kolumny

FROM tabela_A

WHERE warunek_a

EXCEPT

SELECT kolumny

FROM tabela_B

WHERE warunek_b;

Musisz pamiętać o dwóch wymaganiach co do składowych zapytania: Liczba kolumn i ich zamówień musi być taka

Kurs PostgreSQL 11 – INTERSECT cz.25

Zamiast niesławnych Join’ów możliwe jest wykorzystanie klauzuli Intersect, która w wyniku pokaże dane wspólne dla co najmniej dwóch tabel. Nieco Teorii… Użycie tej klauzuli jest stosunkowo proste poniżej schemat użycia dla tabel A i B.

SELECT kolumna_1,...,kolumna_n 
FROM A 
INTERSECT 
SELECT kolumna_1,...,kolumna_n 
FROM B;

1

2

3

4

5

SELECT kolumna_1,...,kolumna_n

FROM A

INTERSECT

SELECT kolumna_1,...,kolumna_n

FROM B;

Należy pamiętać o tym, aby w obydwu zapytaniach SELECT miał dokładnie tyle samo kolumn wybranych oraz aby te kolumny były tego samego typu. Do wykonania ćwiczeń w następnym kroku konieczne będzie utworzenie trzech dodatkowych

Kurs PostgreSQL 11 – UNION(ALL) cz.24

W tym wpisie chciałbym przedstawić operator UNION(ALL). Operator ten pomaga w spięciu w jedno zapytanie min. dwóch klauzul SELECT. Haczykiem jest to, aby zapytania miało tyle samo tabel oraz dane te muszą być tych samych typów. Nieco Teorii… Schemat użycia UNION(ALL) jest prosty.

SELECT
kolumna_1,
kolumna_2
FROM
tabela_1

UNION

SELECT
kolumna_1,
kolumna_2
FROM
tabela_2;

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

SELECT

kolumna_1,

kolumna_2

FROM

tabela_1

UNION

SELECT

kolumna_1,

kolumna_2

FROM

tabela_2;

Tak jak wspomniałem UNION(ALL) łączy min. dwa różne zapytania SELECT i pokazuje jeden wynik. UNION od UNION ALL różni się tym, że ten pierwszy pokazuje wyniki

Kurs PostgreSQL 11 – Having cz.23

W poprzednim wpisie pokazałem w jaki sposób działa Group by, dziś pokaże w jaki sposób odfiltrować pogrupowane dane za pomocą Group by? W tym celu poznasz klauzulę Having, którą można porównać do where z której korzystamy przy korzystaniu z from, z tą różnicą, że klauzula where ma zastosowanie do pojedynczego wiersza. Nieco Teorii… Zacznijmy od początku, czyli jak zwykle od schematu. Klauzula Having występuje zawsze po klauzuli Group by.

SELECT
kolumna_1,
funkcja_agregująca (kolumna_2)
FROM
tabela
GROUP BY
kolumna_1
HAVING
warunek;

1

2

3

4

5

6

7

8

9

SELECT

kolumna_1,

funkcja_agregująca (kolumna_2)

FROM

tabela

GROUP BY

kolumna_1

HAVING

warunek;

Kurs PostgreSQL 11 – Group By CZ.22

W tym wpisie chciałbym pokrótce przedstawić działanie klauzuli Group by. Klauzula ta służy jak sama nazwa wskazuje do grupowania danych. Prosty przykład, w tabeli posiadasz dwie grupy towarów, w jaki sposób wydobyć sumaryczną sprzedaż każdej z nich? Wystarczy użyć klauzuli Group by. Nieco teorii… Poniżej jak zawsze schemat, w którym zobaczysz w jaki sposób musisz zawsze korzystać z omawianej w tym wpisie klauzuli.

SELECT 
kolumna_1, 
funkcja_agregująca( kolumna_2)
FROM 
nazwa_tabeli
GROUP BY 
kolumna _1;

1

2

3

4

5

6

7

8

SELECT

kolumna_1,

funkcja_agregująca( kolumna_2)

FROM

nazwa_tabeli

GROUP BY

kolumna _1;

Konstrukcja jest w miarę prosta. Musisz

Kurs PostgreSQL 11 – Funkcje Agregujące CZ.21

Funkcje agregujące pozwalają na zliczenie danych z wielu wierszy i pokazanie wyniku opisując je w prosty sposób. W tym wpisie przedstawię opis 5 funkcji, które przydadzą się w kolejnych lekcjach. AVG Pierwszą funkcję jest AVG czyli wyciągniecie średniej wartości z wybranego zakresu wierszy. Załóżmy, że chcesz wyświetlić średnią cenę filmu, który posiadamy w wypożyczalni.

SELECT AVG( replacement_cost ) AS avg_replacement_cost
FROM film;

1 2	SELECT AVG( replacement_cost ) AS avg_replacement_cost FROM film;

Jednak jak widzisz wynik jest delikatnie mówiąc niezadowalający, jednak możesz wykorzystać funkcję ROUND, aby zaokrąglić

Kurs PostgreSQL 11 – Cross Join – jak pokazać wszystkie możliwe kombinacje danych CZ.20

Cross Join wykorzystuje iloczyn kartezjański, czyli pokazuje w wyniku wszystkie możliwe kombinacje danych co najmniej dwóch różnych tabel. Dane oczywiście nie bardzo mają wartość do analizy, natomiast można je wykorzystać do generowania dużych partii danych. Nieco teorii… Schemat działania Cross Join jest bardzo prosty.

SELECT * 
 FROM T1
 CROSS JOIN T2;

1

2

3

SELECT *

FROM T1

CROSS JOIN T2;

Do ćwiczeń przygotuj dwie bardzo proste tabele.

CREATE TABLE T1 (label CHAR(1) PRIMARY KEY);
CREATE TABLE T2 (score INT PRIMARY KEY);

INSERT INTO T1 (label)
VALUES
('A'),
('B');
 
INSERT INTO T2 (score)
VALUES
(1),
(2),
(3);

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

CREATE TABLE T1 (label CHAR(1) PRIMARY KEY);

CREATE TABLE T2 (score INT PRIMARY KEY);

INSERT INTO T1 (label)

VALUES

('A'),

('B');

INSERT INTO T2 (score)

VALUES

(1),

(2),

(3);

Przykłady, przykłady… Przetestuj jeden przykład, który pokaże 100% tego co cross join może zrobić.

SELECT *
FROM
T1
CROSS JOIN T2;

1

2

3

4

SELECT *

FROM

T1

CROSS JOIN T2;

W wyniku

Kurs PostgreSQL 11 – Self-Join, czyli łączenie tabeli z samą sobą CZ.19

Self-join jest nieco dziwnym typem połączenia tabel, a raczej tabeli, ponieważ łączenie przeprowadza się na tej samej tabeli. Przydaje się głównie do sprawdzenia wyników. Nieco teorii… Poniżej widzisz schemat działania Self-Join.

SELECT kolumna_1,...,kolumna_n

FROM tabela_A a1

INNER JOIN tabela_A b1 ON a1.id = b1.id;

1

2

3

4

5

SELECT kolumna_1,...,kolumna_n

FROM tabela_A a1

INNER JOIN tabela_A b1 ON a1.id = b1.id;

W celu przygotowania ćwiczeń przygotuj nową tabelę wraz z przykładowymi danymi.

CREATE TABLE employee (
    employee_id INT PRIMARY KEY,
    first_name VARCHAR (255) NOT NULL,
    last_name VARCHAR (255) NOT NULL,
    manager_id INT,
    FOREIGN KEY (manager_id) 
    REFERENCES employee (employee_id) 
    ON DELETE CASCADE
 );
 INSERT INTO employee (
    employee_id,
    first_name,
    last_name,
    manager_id
 )
 VALUES
    (1, 'Jan', 'Kowalski', NULL),
    (2, 'Tomasz', 'Mann', 1),
    (3, 'Elon', 'Musk', 1),
    (4, 'Jarosław', 'Kulczyk', 2),
    (5, 'Joanna', 'Marzec', 2),
    (6, 'Katarzyna', 'Stencel', 3),
    (7, 'Anna', 'Kwiatkowska', 3),
    (8, 'Anita', 'Misztal', 3);

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

CREATE TABLE employee (

employee_id INT PRIMARY KEY,

first_name VARCHAR (255) NOT NULL,

last_name VARCHAR (255) NOT NULL,

manager_id INT,

FOREIGN KEY (manager_id)

REFERENCES employee (employee_id)

ON DELETE CASCADE

);

INSERT INTO employee (

employee_id,

first_name,

last_name,

manager_id

)

VALUES

(1, 'Jan', 'Kowalski', NULL),

(2, 'Tomasz', 'Mann', 1),

(3, 'Elon', 'Musk', 1),

(4, 'Jarosław', 'Kulczyk', 2),

(5, 'Joanna', 'Marzec', 2),

(6, 'Katarzyna', 'Stencel', 3),

(7, 'Anna', 'Kwiatkowska', 3),

(8, 'Anita', 'Misztal', 3);

Manager_id jest wartością, która reprezentuje poziom managera. Im wyższa wartość tym manager jest niższego stopnia. Osoba, która nie ma przypisanej żadnej wartości jest managerem najwyższego szczebla

Kurs PostgreSQL 11 – Left -Join CZ.18

W poprzednim wpisie przedstawiłem informacje na temat inner join. W tym wpisie poznasz left join(czasami nazywanego również left outer join). W tym przypadku lewa tabela będzie miała zero lub wiele połączeń z tabelą prawą. Tabela prawa ma dokładnie jedno połączenie z tabelą lewą. Nieco teorii… Ponownie przeanalizuj prosty przykład, dzięki któremu zrozumiesz co i jak działa w left join. Left join pozwala na pobranie wszystkich danych z lewej tabeli (A)

Kurs PostgreSQL 11 – Full Outer Join CZ.17

W poprzednich dwóch wpisach pokazałem w jaki sposób używać inner join oraz left join. W dzisiejszym wpisie pokażę o co chodzi w full outer join. Po krótce, zapytanie zwróci wszystkie wiersze które: Pasują tylko do tabeli lewej, Pasują tylko do tabeli prawej, Tabela lewa ma pasującą wartość w tabeli prawej Czyli dla jasności pokaże wszystkie wyniki nawet wtedy, gdy druga z tabel wyświetli wartość nieokreśloną NULL. Nieco teorii… Poniżej schemat

Kategoria: PostgreSQL