二.查询缺少值的查询

在这里我们加入要查询2008年每一天的订单有多少?首先我们可以查询下订单表的订单日期在2008年的所有订单信息。

  1. 1 select distinct orderdate,count(*) as N'每日订单量' from sales.orders
  2. 2 where orderdate between '20080101' and '20081231'
  3. 3 group by orderdate

查询结果如图:

从上面可以看出来,每天的订单的数量根据orderdate分组以后统计出来啦,但是我们发现有的日期是不存在的,比如2008-01-01、2008-01-02....却没有发现2008-01-03日期的订单数量,加入我们要求看到每天的订单了?(这种要求大多数来源于财务报表的统计),这就要求我们进行表构造,我们可以构造一个包含2008年的每一年日期,然后进行表关不就得出来每一天的都包含的订单嘛。说着我就开始做吧,先开始构造一个包含2008年每一天的表。

  1. 1 create table nums
  2. 2 (
  3. 3 n int
  4. 4 );
  5. 5
  6. 6 select * from nums;

创建一个nums空表,用来保存连续的日期。接着就可以往表里面插入一些数据。

  1. 1 declare @i int;
  2. 2 set @i=0;
  3. 3 while @i<400
  4. 4 begin
  5. 5 set @i=@i+1;
  6. 6 insert into nums(n) values(@i);
  7. 7 end

可以看到表里面插入和1到400有序的数字:

接着我们就可以构造连续日期了,日期的相加前面已经学习过dateadd(),如果想一起学习一下,可以看一下前面的笔记:

sqlserver学习笔记1:http://www.cnblogs.com/liupeng61624/p/4354983.html

sqlserver学习笔记2:http://www.cnblogs.com/liupeng61624/p/4367580.html

sqlserver学习笔记3:http://www.cnblogs.com/liupeng61624/p/4375135.html

sqlserver学习笔记4:http://www.cnblogs.com/liupeng61624/p/4388959.html

继续说日期的相加,在这里我们通过日期相加,就可以构造2008年的每一天:

  1. 1 select dateadd(day,n,'20071231')
  2. 2 from nums;

构造的日期结果如图:

日期构造完以后,那么我们就可以利用这个结果集跟订单表Sales.orders进行一个连接。

  1. 1 select dateadd(day,f.n,'20071231'),count(orderid) as N'每日订单数量'
  2. 2 from nums f left join sales.orders m on
  3. 3 dateadd(day,f.n,'20071231')= m.orderdate
  4. 4 group by dateadd(day,f.n,'20071231')
  5. 5 order by dateadd(day,f.n,'20071231')

结果如图所示:

(2)子查询,即查询结果可以作为一个查询条件。

例如:我们要查询雇员表(Hr.employees)里面年龄最小的雇员信息。sql语句可以这样写:

  1. 1 select max(birthdate) as N'生日'
  2. 2 from hr.employees

在这里我们知道可以用聚合函数max进行查询,但是加入我们还要查询出年龄最小的名字,即lastname,sql语句如下,可以发现报错,因为max聚合函数,是对一组结果进行处理,而lastname并不包含在聚合函数中,故报错。

那么在这里我们就要用到子查询来处理,可以讲年龄最小的结果作为查询结果来进一步查询。

  1. 1 select birthdate,lastname
  2. 2 from hr.employees
  3. 3 where birthdate=
  4. 4 (
  5. 5 select max(birthdate)
  6. 6 from hr.employees
  7. 7 )

查询结果如图所示:

继续子查询,加入我们要将下订单最贵的那个客户找出来,给颁发一个Svip级别荣誉,并且找出他所在的国家已经他个人的一些基本信息。

根据上面子查询,我们可以这样写我们的sql,首在这里视图Sales.OrderValues里面存储的是订单的一些价格信息。故我们对这张视图进行操作。

  1. 首先找出订单最贵的信息
  1. 1
  2. 2 select max(val) as N'最贵订单'
  3. 3 from Sales.OrderValues

2.   然后找出最贵订单的顾客ID是多少

  1. 1 select custid from Sales.OrderValues
  2. 2 where val=(
  3. 3 select max(val) as N'最贵订单'
  4. 4 from Sales.OrderValues
  5. 5 )

3.   接着我们就可以在顾客表里面找出ID等于查询来的这个ID,同时查找出所在国家。

  1. 1 select custid,contactname,country
  2. 2 from sales.customers where custid=
  3. 3 (
  4. 4 select custid from Sales.OrderValues
  5. 5 where val=
  6. 6 (
  7. 7 select max(val) as N'最贵订单'
  8. 8 from Sales.OrderValues
  9. 9 )
  10. 10 )

结果如图所示:

三.相关子查询,即查询的嵌套另一个查询,其中有涉及到相互关联的条件。

例如:我们要查询每个顾客下的订单数量,前面我们已经学习过,有两种方法都可以实现:

1.用group......by分组

  1. 1 select custid, count(*) as N'订单数量' from sales.orders
  2. 2 group by custid order by custid

2.利用count.....over

  1. 1 select distinct custid,count(*) over (partition by custid) as N'订单数量'
  2. 2 from sales.orders

第三种方式我们就用相关子查询来解决,可以这样理解:就是我们没查一位顾客的订单数量就是去订单表里面顾客Id相同的都取出来,然后利用聚合函数求和。顾客ID我们可以从顾客表里面取出来,然后这个ID就等于订单表里面的ID。所以根据分析我们写sql如下:

  1. 1 select n.custid,n.contactname,
  2. 2 (
  3. 3 select count(*)
  4. 4 from sales.orders m
  5. 5 where m.custid=n.custid
  6. 6 ) as N'订单数量'
  7. 7 from sales.customers n

其结果如图所示:

这样也可以把顾客下的订单数量算出来,这里就是利用到了外层查询跟内层查询条件作为比对求和。也就是我们说的相关子查询。

四.多值子查询

例如:我们要查询存在顾客但却没有供应商的国家,即这个国家中有顾客,没有供应商公司。

一般情况下:我们会采用常用的sql写法:

  1. 1
  2. 2 select distinct m.country from sales.customers m
  3. 3 where m.country not in
  4. 4 (
  5. 5 select n.country from production.suppliers n
  6. 6 )

结果如图所示:

既然有了not.....in写法,当然存在exists的写法,同样可以实现要求,exists对于结果集若存在则返回true,不存在返回false。我们可以这样理解:外层查询将country传递到内层查询,看看存不存在其中,其中内存查询包含多个结果,所以就叫做多值子查询。所以sql语句可以这样写:

  1. 1 select distinct m.country from sales.customers m
  2. 2 where not exists
  3. 3 (
  4. 4 select n.country from production.suppliers n
  5. 5 where n.country= m.country
  6. 6 )

结果如图所示:

可以看到其结果跟not.....in查出来的结果一样,满足条件。

五.复杂子查询

(1)例如:假如我们要查询所有订单当前订单的前一个订单和后一个订单信息,这里我们先分析:

1.首先我们先可以查询出所有的订单。

  1. 1 select distinct custid
  2. 2 from sales.orders

2.然后查询比当前订单Id小于的订单,同时这个订单是小于当前订单中最大的那个订单(即紧挨着的订单)。

  1. 1 select distinct
  2. 2 (
  3. 3 select max(custid) from
  4. 4 sales.orders m where m.custid< n.custid
  5. 5 ) as N'前一个订单',n.custid as N'当前订单'
  6. 6
  7. 7 from sales.orders n

3.同理,可以查出大于当前订单的那个紧挨着的那个订单。

  1. 1 select distinct
  2. 2 (
  3. 3 select max(custid) from
  4. 4 sales.orders m where m.custid< n.custid
  5. 5 ) as N'前一个订单',n.custid as N'当前订单',
  6. 6 (
  7. 7 select min(custid) from
  8. 8 sales.orders p where p.custid> n.custid
  9. 9 ) as N'后一个订单'
  10. 10 from sales.orders n

其结果如图所示:

(2)累计聚合

累计聚合在财务统计中,经常用到,比如2007年卖出多少,2008年卖出多少,那么2008年累计卖出就是2007年加上2008年卖出的总和,即累计聚合。

在这里我们有视图Sales.OrderTotalsByYear,其中统计的是每一年的订单总量。

  1. 1 select * from Sales.OrderTotalsByYear

我们可以看到2007年有25489张订单,2008年有16247张订单,2006年有9581张订单。加入我们要求每年累计卖了多少订单,就要用到累计聚合。

  1. 1 select n.orderyear,
  2. 2 (
  3. 3 select sum(qty)
  4. 4 from Sales.OrderTotalsByYear m
  5. 5 where m.orderyear<=n.orderyear
  6. 6 ) as N'累计订单数量'
  7. 7 from Sales.OrderTotalsByYear n
  8. 8 order by n.orderyear;

结果如图所示:

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