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第8章 SQL高级处理
8-1 窗口函数
什么是窗口函数
窗口函数的语法
语法的基本使用方法——使用RANK函数
无需指定PARTITION BY
专用窗口函数的种类
窗口函数的适用范围
作为窗口函数使用的聚合函数
计算移动平均
两个ORDER BY
8-2 GROUPING运算符
同时得到合计行
ROLLUP——同时得出合计和小计
GROUPING函数——让NULL更加容易分辨
CUBE——用数据来搭积木
GROUPING SETS——取得期望的积木
第9章 通过应用程序连接数据库
9-1 数据库世界和应用程序世界的连接
数据库和应用程序之间的关系
驱动——两个世界之间的桥梁
驱动的种类
9-2 Java基础知识
个程序Hello,World
编译和程序执行
9-3 通过Java连接PostgreSQL
执行SQL语句的Java程序
Java是如何从数据库中获取数据的呢
执行连接数据库的程序
选取表中的数据
更新表中的数据
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SQL基础教程(下)
小册名称:SQL基础教程(下)
### 第8章 SQL高级处理 在前面的章节中,我们已经系统地学习了SQL的基础知识,包括数据定义语言(DDL)、数据操纵语言(DML)、数据查询语言(DQL)以及数据控制语言(DCL)的基本操作。这些内容为我们打下了坚实的数据库操作基础。然而,在实际的开发和管理工作中,我们经常会遇到一些复杂的场景,需要更高级的SQL技巧来处理。本章将深入探讨SQL的高级处理技术,包括窗口函数、公共表表达式(CTE)、高级查询优化、事务处理与并发控制等内容。 #### 8.1 窗口函数(Window Functions) 窗口函数是SQL中一种强大的特性,它允许我们在结果集的每一行上执行计算,而这些计算是基于与该行相关的行集(即窗口)的。窗口函数不会改变查询返回的行数,但会为每行提供一个额外的计算值。常见的窗口函数包括`ROW_NUMBER()`、`RANK()`、`DENSE_RANK()`、`LEAD()`、`LAG()`、`SUM()`(作为窗口函数)、`AVG()`(作为窗口函数)等。 **示例**:计算每个部门内员工的工资排名 ```sql SELECT department_id, employee_id, salary, RANK() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) AS salary_rank FROM employees; ``` 此查询通过`RANK()`窗口函数,在每个部门内部按工资降序排列员工,并赋予他们一个排名。`PARTITION BY`子句定义了窗口的分区依据,而`ORDER BY`子句则定义了窗口内行的排序方式。 #### 8.2 公共表表达式(Common Table Expressions, CTEs) CTE提供了一种编写辅助查询的方式,这些查询在SQL语句的执行过程中定义,并且可以在主查询中引用。CTE使SQL代码更加模块化和易于理解,尤其是在处理复杂的查询时。 **示例**:使用CTE计算员工的部门平均工资,并找出高于平均水平的员工 ```sql WITH DepartmentAverages AS ( SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY department_id ) SELECT e.employee_id, e.department_id, e.salary, da.avg_salary FROM employees e JOIN DepartmentAverages da ON e.department_id = da.department_id WHERE e.salary > da.avg_salary; ``` 在这个例子中,我们首先定义了一个CTE `DepartmentAverages` 来计算每个部门的平均工资,然后在主查询中通过JOIN操作将这个CTE与`employees`表连接起来,以找出工资高于部门平均水平的员工。 #### 8.3 高级查询优化 随着数据量的增长,查询性能成为数据库管理的关键。高级查询优化技术包括索引优化、查询重写、执行计划分析以及物理设计调整等。 - **索引优化**:合理选择索引类型(如B-Tree、Hash、GiST等),创建必要的索引以提高查询效率,同时避免索引过多导致的维护成本增加。 - **查询重写**:通过重写复杂的查询逻辑,利用SQL的内置函数和特性,减少计算量,提高查询效率。 - **执行计划分析**:大多数数据库管理系统都提供了执行计划分析工具,允许开发者查看SQL语句的执行路径和成本。通过分析执行计划,可以找到性能瓶颈并进行优化。 - **物理设计调整**:包括数据分区、归档旧数据、表分区等策略,以改善大数据量下的查询性能。 #### 8.4 事务处理与并发控制 事务是数据库管理中的一个核心概念,它确保了一组操作要么完全执行,要么完全不执行,从而维护数据库的完整性和一致性。SQL标准定义了事务的四个基本特性(ACID):原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。 **并发控制**:在多个事务同时访问数据库时,需要采取措施来避免数据不一致性和死锁等问题。常见的并发控制机制包括锁(Locks)、事务隔离级别(如读未提交、读已提交、可重复读、串行化)以及多版本并发控制(MVCC)等。 **示例**:使用SQL语句开始、提交和回滚事务 ```sql BEGIN TRANSACTION; -- 开始事务 -- 执行一系列SQL语句 UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE account_id = 1; UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE account_id = 2; -- 如果一切正常,则提交事务 COMMIT; -- 如果出现错误,则回滚事务 -- ROLLBACK; ``` #### 8.5 实战案例:复杂报表生成 为了将所学知识应用于实际,我们可以考虑一个复杂报表生成的案例。假设我们需要为管理层生成一个报表,报表内容包括每个部门的员工人数、平均工资、最高工资、以及工资分布情况(如工资段的人数统计)。 这个报表的生成将涉及多个SQL查询的组合,包括使用聚合函数、窗口函数、CTE以及可能的JOIN操作。通过编写和执行这样的查询,我们可以深刻理解SQL高级处理技术的实际应用价值。 #### 总结 本章介绍了SQL的高级处理技术,包括窗口函数、公共表表达式、高级查询优化、事务处理与并发控制等内容。这些技术不仅提高了SQL查询的灵活性和效率,还增强了数据库管理的复杂性和可靠性。通过学习和掌握这些高级处理技术,你将能够更好地应对实际工作中的各种挑战,成为一名更加优秀的数据库开发人员或管理人员。
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8-1 窗口函数
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