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.
Синтаксис:
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()
Синтаксис:
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):
SELECT DISTINCT ie.department ie.slary FROM itx_employee ie WHERE ie.salary = ( SELECT max(ie1.salary) FROM itx_employee ie1 WHERE ie.department = ie1.department )
Решение 2 (с использованием группировки):
SELECTdepartment,max(salary)FROM itx_employeeGROUP BY department
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.
Синтаксис:
SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column_name(s)
HAVING condition
Сначала мы выводим отделы со средней зарплатой больше 4000. Затем выводим максимальную зарплату с применением фильтрации.
Решение 1 (без использования GROUP BY и HAVING):
SELECT DISTINCTie.department AS "DEPARTMENT",( (SELECT AVG(ie1.salary) FROM itx_employee ie1 WHERE ie1.department = ie.department)) AS "AVG SALARY"FROM itx_employee iewhere (SELECT AVG(ie1.salary) FROM itx_employee ie1 WHERE ie1.department = ie.department) > 4000
Решение 2 (с использованием GROUP BY и HAVING):
SELECTdepartment, AVG(salary)FROM itx_employee GROUP BY departmentHAVING AVG(salary) > 4000
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.
Синтаксис:
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.