我们本节考察的数据库如下所示:

3.1

创建出满足下述三个条件的视图(视图名称为 ViewPractice5_1)。使用 product(商品)表作为参照表,假设表中包含初始状态的 8 行数据。

  • 条件 1:销售单价大于等于 1000 日元。
  • 条件 2:登记日期是 2009 年 9 月 20 日。
  • 条件 3:包含商品名称、销售单价和登记日期三列。

对该视图执行 SELECT 语句的结果如下所示。

SELECT * FROM ViewPractice5_1;

执行结果

product_name | sale_price | regist_date
--------------+------------+------------
T恤衫 | 1000 | 2009-09-20
菜刀 | 3000 | 2009-09-20

我的代码
create view ViewPractice5_1(product_name,sale_price, regist_date)
as
select product_name,sale_price, regist_date
from product
where sale_price>=1000 and regist_date="2009-09-20"

3.2

向习题一中创建的视图 ViewPractice5_1 中插入如下数据,会得到什么样的结果呢?

INSERT INTO ViewPractice5_1 VALUES (' 刀子 ', 300, '2009-11-02');

//显示插入失败

3.3

请根据如下结果编写 SELECT 语句,其中 sale_price_all 列为全部商品的平均销售单价。

product_id | product_name | product_type | sale_price | sale_price_all
------------+-------------+--------------+------------+---------------------
0001 | T恤衫 | 衣服 | 1000 | 2097.5000000000000000
0002 | 打孔器 | 办公用品 | 500 | 2097.5000000000000000
0003 | 运动T恤 | 衣服 | 4000 | 2097.5000000000000000
0004 | 菜刀 | 厨房用具 | 3000 | 2097.5000000000000000
0005 | 高压锅 | 厨房用具 | 6800 | 2097.5000000000000000
0006 | 叉子 | 厨房用具 | 500 | 2097.5000000000000000
0007 | 擦菜板 | 厨房用具 | 880 | 2097.5000000000000000
0008 | 圆珠笔 | 办公用品 | 100 | 2097.5000000000000000

SELECT product_id,product_name,product_type,sale_price,
(SELECT AVG(sale_price)
FROM product) AS sale_price_all
FROM product;

3.4

请根据习题一中的条件编写一条 SQL 语句,创建一幅包含如下数据的视图(名称为AvgPriceByType)。

product_id | product_name | product_type | sale_price | avg_sale_price
------------+-------------+--------------+------------+---------------------
0001 | T恤衫 | 衣服 | 1000 |2500.0000000000000000
0002 | 打孔器 | 办公用品 | 500 | 300.0000000000000000
0003 | 运动T恤 | 衣服 | 4000 |2500.0000000000000000
0004 | 菜刀 | 厨房用具 | 3000 |2795.0000000000000000
0005 | 高压锅 | 厨房用具 | 6800 |2795.0000000000000000
0006 | 叉子 | 厨房用具 | 500 |2795.0000000000000000
0007 | 擦菜板 | 厨房用具 | 880 |2795.0000000000000000
0008 | 圆珠笔 | 办公用品 | 100 | 300.0000000000000000

提示:其中的关键是 avg_sale_price 列。与习题三不同,这里需要计算出的 是各商品种类的平均销售单价。这与使用关联子查询所得到的结果相同。 也就是说,该列可以使用关联子查询进行创建。问题就是应该在什么地方使用这个关联子查询。

SELECT product_id,product_name,product_type,sale_price,
(SELECT AVG(sale_price)
FROM product AS p2
WHERE p1.product_type = p2.product_type
GROUP BY product_type) AS sale_price_all
FROM product as p1;

3.5

运算或者函数中含有 NULL 时,结果全都会变为NULL ?(判断题)

--不对,比如IS NULL这种函数

3.6

对本章中使用的 product(商品)表执行如下 2 条 SELECT 语句,能够得到什么样的结果呢?

SELECT product_name, purchase_price
FROM product
WHERE purchase_price NOT IN (500, 2800, 5000);

SELECT product_name, purchase_price
FROM product
WHERE purchase_price NOT IN (500, 2800, 5000, NULL);
--1选出了purchase_price不为500,2800,5000的产品名称和purchase_price
--结果为空
产生上述结果的原因是null不能参与比较运算符,即与任何数据比较结果都为null,第二部分where代码实际上等同于下面的代码
 WHERE purchase_price <>500 and purchase_price <> 2800 and purchase_price <> 5000 and purchase_price <>NULL;
 

3.7

按照销售单价( sale_price)对练习 3.6 中的 product(商品)表中的商品进行如下分类。

  • 低档商品:销售单价在1000日元以下(T恤衫、办公用品、叉子、擦菜板、 圆珠笔)
  • 中档商品:销售单价在1001日元以上3000日元以下(菜刀)
  • 高档商品:销售单价在3001日元以上(运动T恤、高压锅)

请编写出统计上述商品种类中所包含的商品数量的 SELECT 语句,结果如下所示。

执行结果

low_price | mid_price | high_price
----------+-----------+------------
5 | 1 | 2
 
 select (select count(*) from product where sale_price<=1000) as low_price,
(select count(*) from product where (sale_price>1000 and sale_price<=3000)) as mid_price,
(select count(*) from product where sale_price>3000) as high_price;
 




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