T-Sql 学习(9) - 强大的Select

 

1，普通选择
三种指定列别名的方法（ID为列名）：
SELECT ID ii FROM Table_1
SELECT ID AS ii FROM Table_1
SELECT ii = ID FROM Table_1

2，计算字段
select PI()

3，select top n [PERCENT]，可以选择top n或者n%
top和group by联合使用，会产生不可以预期的结果

4，派生表（逻辑表）
即：从from子句中使用select得到虚拟的表；
注意：虚拟表必须有别名
SELECT ID, name
FROM ( SELECT * FROM Table_1 ) A

派生表的功能非常类似于view（视图，下一节介绍）

5，连接，join
在inner连接时候，从句的顺序不会影响结果集合；但是outer连接可能会影响，尤其是在where子句中存

在不匹配连接的时候

6，谓词
谓词就是返回TRUE或者NOT TRUE的表达式
一些常见的谓词函数：
1）BETWEEN a AND b，即：[a,b]左右封闭区间；
2）LIKE 字符串的模糊比较：%任意多个字符，_一个字符，[ab]二选一，[^a]非；
3）EXIST 子查询是否有结果返回；
4）IN，某个值与列表中的每一个值进行比较，查看是否在其中；IN()可以使用枚举的值，也可以使用

select的结果集合；
5）ANY和ALL，专门用于子查询
IN和=ANY一样，NOT IN和<>ALL一样

7，子查询
嵌套查询。

相关子查询的效率要比自连接好。比如：select from ta where exists (select from ta where...)，与之比较的是select from ta t1, ta t2 where ... 前者会进行优化：一旦发现满足条件的数据立即停止，而后者却会把所有的数据都进行匹配。尤其是当满足条件的数据非常多的时候，前者的性能优势会体现的非常明显。

8，聚集函数
前面曾经提到过。
COUNT(*)会把NULL计算在内，COUNT(col)则忽略NULL；其他的聚集函数都自动忽略NULL；
所有的这些聚集函数都有个参数，可以是：
ALL 或者 DISTINCT，以便决定是否忽略重复的值；
它常与GROUP BY以及HAVING联合使用；

9，GROUP BY和HAVING
1）Group By对表进行分组，Having来限制要返回的组；这就像where之于select一样；

2）**** **** ****
Select DISTINCT aa from ta;
Select aa from ta group by aa;
**** **** ****
二者的功能是完全一样的；

3）CUBE 和 ROLLUP
RollUp在结果集合中产生多个总计行（对group by关联的第一个字段的每一个值进行统计，最后全部数据进行一个统计），该行中某个列的GROUPING()检查结果为TRUE，可以根据这个来进行后续处理。如果结果集合中没有NULL结果的话，还可以使用ISNULL()来确定是不是该行属于总计行；从这个角度说，ISNULL()在这里扮演了GROUPING()同样的功能。

Cube会产生一个多维的结果，不止是一行，而是对每个group by的字段都进行统计，相当于全方位的总计，最后，当然还有一个总的总计。

4）having的限制作用是在查询产生之后才进行的，所以他的功能比where还要小；所以要尽量使用where

10，union
1）返回的列的名字，以第一个UNION之前的表的名字为准；
2）UNION ALL不处理重复行，而UNION处理重复行；如果表格比较大的话，这个过程会非常耗时；

11，order by
如果没有必须的要求，不要进行排序，因为比较耗时；

12，compute与rollup

在生成结果的总计时候，MS建议使用rollup来替代compute。

 

[后记]

关于where, group by, order by的顺序，今天搞明白了：首先使用where来过滤原始数据；然后进行分组、聚合等计算；最后的即将返回的结果集，进行order by。实际上，根据“查询的执行计划”就可以得到结果；和自己的分析是一致的。

根据这个顺序，也很容易理解，为什么列的别名只能在order by中使用，而where、group by、having都不行。