SELECT

CASE category_id

WHEN 1

THEN ROUND (list_price*0.05,2)-- CPU

WHEN 2

THEN ROUND (List_price*0.1,2)-- Video Card

ELSE ROUND (list_price*0.08,2)-- other categories

END discount

FROM

ORDER BY

CASE

WHEN e1THEN r1

, COUNT(DISTINCT DepartmentID) [Число уникальных отделов], COUNT(DISTINCT PositionID) [Число уникальных должностей], COUNT(BonusPercent) [Кол-во сотрудников у которых указан % бонуса], MAX(BonusPercent) [Максимальный процент бонуса], MIN(BonusPercent) [Минимальный процент бонуса], SUM(Salary/100*BonusPercent) [Сумма всех бонусов], AVG(Salary/100*BonusPercent) [Средний размер бонуса], AVG(Salary) [Средний размер ЗП] FROM Employees

Для большей наглядности я решил здесь сделать исключение и воспользовался синтаксисом […] для задания псевдонимов колонок.

Разберем каким образом получилось каждое возвращенное значение, а за одно вспомним конструкции базового синтаксиса оператора SELECT.

Во-первых, т.к. мы в запросе не указали WHERE-условия, то итоги будут считаться для детальных данных, которые получаются запросом:

SELECT * FROM Employees

Т.е. для всех строк таблицы Employees.

Для наглядности выберем только поля и выражения, которые используются в агрегатных функциях:

SELECT DepartmentID, PositionID, BonusPercent, Salary/100*BonusPercent , Salary FROM Employees

Теперь разберем каждое агрегированное значение:

• COUNT(*) – служит для подсчета общего количества строк, которые получены оператором «SELECT … WHERE …»
• во всех остальных вышеперечисленных агрегатных функциях при расчете итога, NULL-значения не учитываются
• если нам нужно учесть все строки, это больше актуально для функции AVG, то предварительно необходимо осуществить обработку NULL значений, например, как было показано выше «AVG(ISNULL(Salary,0))»

Соответственно при задании с агрегатными функциями дополнительного условия в блоке WHERE, будут подсчитаны только итоги, по строкам удовлетворяющих условию. Т.е. расчет агрегатных значений происходит для итогового набора, который получен при помощи конструкции SELECT. Например, сделаем все тоже самое, но только в разрезе ИТ-отдела:

SELECT COUNT(*) [Общее кол-во сотрудников], COUNT(DISTINCT DepartmentID) [Число уникальных отделов], COUNT(DISTINCT PositionID) [Число уникальных должностей], COUNT(BonusPercent) [Кол-во сотрудников у которых указан % бонуса], MAX(BonusPercent) [Максимальный процент бонуса], MIN(BonusPercent) [Минимальный процент бонуса], SUM(Salary/100*BonusPercent) [Сумма всех бонусов], AVG(Salary/100*BonusPercent) [Средний размер бонуса], AVG(Salary) [Средний размер ЗП] FROM Employees WHERE DepartmentID=3 -- учесть только ИТ-отдел

Предлагаю вам, для большего понимания работы агрегатных функций, самостоятельно проанализировать каждое полученное значение. Расчеты здесь ведем, соответственно, по детальным данным полученным запросом:

SELECT DepartmentID, PositionID, BonusPercent, Salary/100*BonusPercent , Salary FROM Employees WHERE DepartmentID=3 -- учесть только ИТ-отдел

Идем, дальше. В случае, если агрегатная функция возвращает NULL (например, у всех сотрудников не указано значение Salary), или в выборку не попало ни одной записи, а в отчете, для такого случая нам нужно показать 0, то функцией ISNULL можно обернуть агрегатное выражение:

SELECT SUM(Salary), AVG(Salary), -- обрабатываем итог при помощи ISNULL ISNULL(SUM(Salary),0), ISNULL(AVG(Salary),0) FROM Employees WHERE DepartmentID=10 -- здесь специально указан несуществующий отдел, чтобы запрос не вернул записей

Я считаю, что очень важно понимать назначение каждой агрегатной функции и то каким образом они производят расчет, т.к. в SQL это главный инструмент, который служит для расчета итоговых значений.

В данном случае мы рассмотрели, как каждая агрегатная функция ведет себя самостоятельно, т.е. она применялась к значениям всего набора записей полученным командой SELECT. Дальше мы рассмотрим, как эти же функции применяются для вычисления итогов по группам, при помощи конструкции GROUP BY.

GROUP BY – группировка данных

SELECT COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=3 -- данные только по ИТ отделу

А теперь представьте, что нас попросили получить такие же цифры в разрезе каждого отдела. Конечно мы можем засучить рукава и выполнить этот же запрос для каждого отдела. Итак, сказано-сделано, пишем 4 запроса:

SELECT "Администрация" Info, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=1 -- данные по Администрации SELECT "Бухгалтерия" Info, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=2 -- данные по Бухгалтерии SELECT "ИТ" Info, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=3 -- данные по ИТ отделу SELECT "Прочие" Info, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID IS NULL -- и еще не забываем данные по внештатникам

В результате мы получим 4 набора данных:

Обратите внимание, что мы можем использовать поля, заданные в виде констант – "Администрация", "Бухгалтерия", …

В общем все цифры, о которых нас просили, мы добыли, объединяем все в Excel и отдаем директору.

Отчет директору понравился, и он говорит: «а добавьте еще колонку с информацией по среднему окладу». И как всегда это нужно сделать очень срочно.

Мда, что делать?! Вдобавок представим еще что отделов у нас не 3, а 15.

Вот как раз то примерно для таких случаев служит конструкция GROUP BY:

SELECT DepartmentID, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount, AVG(Salary) SalaryAvg -- плюс выполняем пожелание директора FROM Employees GROUP BY DepartmentID

Пока не обращайте внимание, на то что департаменты у нас вывелись в виде цифр, дальше мы научимся выводить все красиво.

В предложении GROUP BY можно указывать несколько полей «GROUP BY поле1, поле2, …, полеN», в этом случае группировка произойдет по группам, которые образовывают значения данных полей «поле1, поле2, …, полеN».

Для примера, сделаем группировку данных в разрезе Отделов и Должностей:

SELECT DepartmentID,PositionID, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID,PositionID

После чего делается пробежка по каждой комбинации и делаются вычисления агрегатных функций:

SELECT COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID IS NULL AND PositionID IS NULL SELECT COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=1 AND PositionID=2 -- ... SELECT COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=3 AND PositionID=4

А потом все эти результаты объединяются вместе и отдаются нам в виде одного набора:

Из основного, стоит отметить, что в случае группировки (GROUP BY), в перечне колонок в блоке SELECT:

• Мы можем использовать только колонки, перечисленные в блоке GROUP BY
• Можно использовать выражения с полями из блока GROUP BY
• Можно использовать константы, т.к. они не влияют на результат группировки
• Все остальные поля (не перечисленные в блоке GROUP BY) можно использовать только с агрегатными функциями (COUNT, SUM, MIN, MAX, …)
• Не обязательно перечислять все колонки из блока GROUP BY в списке колонок SELECT

И демонстрация всего сказанного:

SELECT "Строка константа" Const1, -- константа в виде строки 1 Const2, -- константа в виде числа -- выражение с использованием полей участвуещих в группировке CONCAT("Отдел № ",DepartmentID) ConstAndGroupField, CONCAT("Отдел № ",DepartmentID,", Должность № ",PositionID) ConstAndGroupFields, DepartmentID, -- поле из списка полей участвующих в группировке -- PositionID, -- поле учавствующее в группировке, не обязательно дублировать здесь COUNT(*) EmplCount, -- кол-во строк в каждой группе -- остальные поля можно использовать только с агрегатными функциями: COUNT, SUM, MIN, MAX, … SUM(Salary) SalaryAmount, MIN(ID) MinID FROM Employees GROUP BY DepartmentID,PositionID -- группировка по полям DepartmentID,PositionID

Так же стоит отметить, что группировку можно делать не только по полям, но также и по выражениям. Для примера сгруппируем данные по сотрудникам, по годам рождения:

SELECT CONCAT("Год рождения - ",YEAR(Birthday)) YearOfBirthday, COUNT(*) EmplCount FROM Employees GROUP BY YEAR(Birthday)

Рассмотрим пример с более сложным выражением. Для примера, получим градацию сотрудников по годам рождения:

SELECT CASE WHEN YEAR(Birthday)>=2000 THEN "от 2000" WHEN YEAR(Birthday)>=1990 THEN "1999-1990" WHEN YEAR(Birthday)>=1980 THEN "1989-1980" WHEN YEAR(Birthday)>=1970 THEN "1979-1970" WHEN Birthday IS NOT NULL THEN "ранее 1970" ELSE "не указано" END RangeName, COUNT(*) EmplCount FROM Employees GROUP BY CASE WHEN YEAR(Birthday)>=2000 THEN "от 2000" WHEN YEAR(Birthday)>=1990 THEN "1999-1990" WHEN YEAR(Birthday)>=1980 THEN "1989-1980" WHEN YEAR(Birthday)>=1970 THEN "1979-1970" WHEN Birthday IS NOT NULL THEN "ранее 1970" ELSE "не указано" END

SELECT ID, CASE WHEN YEAR(Birthday)>=2000 THEN "от 2000" WHEN YEAR(Birthday)>=1990 THEN "1999-1990" WHEN YEAR(Birthday)>=1980 THEN "1989-1980" WHEN YEAR(Birthday)>=1970 THEN "1979-1970" WHEN Birthday IS NOT NULL THEN "ранее 1970" ELSE "не указано" END FROM Employees

Ну и конечно же вы можете объединять в блоке GROUP BY выражения с полями:

SELECT DepartmentID, CONCAT("Год рождения - ",YEAR(Birthday)) YearOfBirthday, COUNT(*) EmplCount FROM Employees GROUP BY YEAR(Birthday),DepartmentID -- порядок может не совпадать с порядком их использования в блоке SELECT ORDER BY DepartmentID,YearOfBirthday -- напоследок мы можем применить к результату сортировку

Вернемся к нашей изначальной задаче. Как мы уже знаем, отчет очень понравился директору, и он попросил нас делать его еженедельно, дабы он мог мониторить изменения по компании. Чтобы, не перебивать каждый раз в Excel цифровое значение отдела на его наименование, воспользуемся знаниями, которые у нас уже есть, и усовершенствуем наш запрос:

SELECT CASE DepartmentID WHEN 1 THEN "Администрация" WHEN 2 THEN "Бухгалтерия" WHEN 3 THEN "ИТ" ELSE "Прочие" END Info, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount, AVG(Salary) SalaryAvg -- плюс выполняем пожелание директора FROM Employees GROUP BY DepartmentID ORDER BY Info -- добавим для большего удобства сортировку по колонке Info

Хоть со стороны может выглядит и страшно, но все равно это получше чем было изначально. Недостаток в том, что если заведут новый отдел и его сотрудников, то выражение CASE нам нужно будет дописывать, дабы сотрудники нового отдела не попали в группу «Прочие».

Но ничего, со временем, мы научимся делать все красиво, чтобы выборка у нас не зависела от появления в БД новых данных, а была динамической. Немного забегу вперед, чтобы показать к написанию каких запросов мы стремимся прийти:

SELECT ISNULL(dep.Name,"Прочие") DepName, COUNT(DISTINCT emp.PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(emp.Salary) SalaryAmount, AVG(emp.Salary) SalaryAvg -- плюс выполняем пожелание директора FROM Employees emp LEFT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID GROUP BY emp.DepartmentID,dep.Name ORDER BY DepName

В общем, не переживайте – все начинали с простого. Пока вам просто нужно понять суть конструкции GROUP BY.

Напоследок, давайте посмотрим каким образом можно строить сводные отчеты при помощи GROUP BY.

Для примера выведем сводную таблицу, в разрезе отделов, так чтобы была подсчитана суммарная заработная плата, получаемая сотрудниками в разбивке по должностям:

SELECT DepartmentID, SUM(CASE WHEN PositionID=1 THEN Salary END) [Бухгалтера], SUM(CASE WHEN PositionID=2 THEN Salary END) [Директора], SUM(CASE WHEN PositionID=3 THEN Salary END) [Программисты], SUM(CASE WHEN PositionID=4 THEN Salary END) [Старшие программисты], SUM(Salary) [Итого по отделу] FROM Employees GROUP BY DepartmentID

Т.е. мы свободно можем использовать любые выражения внутри агрегатных функций.

Можно конечно переписать и при помощи IIF:

SELECT DepartmentID, SUM(IIF(PositionID=1,Salary,NULL)) [Бухгалтера], SUM(IIF(PositionID=2,Salary,NULL)) [Директора], SUM(IIF(PositionID=3,Salary,NULL)) [Программисты], SUM(IIF(PositionID=4,Salary,NULL)) [Старшие программисты], SUM(Salary) [Итого по отделу] FROM Employees GROUP BY DepartmentID

Но в случае с IIF нам придется явно указывать NULL, которое возвращается в случае невыполнения условия.

В аналогичных случаях мне больше нравится использовать CASE без блока ELSE, чем лишний раз писать NULL. Но это конечно дело вкуса, о котором не спорят.

И давайте вспомним, что в агрегатных функциях при агрегации не учитываются NULL значения.

Для закрепления, сделайте самостоятельный анализ полученных данных по развернутому запросу:

SELECT DepartmentID, CASE WHEN PositionID=1 THEN Salary END [Бухгалтера], CASE WHEN PositionID=2 THEN Salary END [Директора], CASE WHEN PositionID=3 THEN Salary END [Программисты], CASE WHEN PositionID=4 THEN Salary END [Старшие программисты], Salary [Итого по отделу] FROM Employees

И еще давайте вспомним, что если вместо NULL мы хотим увидеть нули, то мы можем обработать значение, возвращаемое агрегатной функцией. Например:

SELECT DepartmentID, ISNULL(SUM(IIF(PositionID=1,Salary,NULL)),0) [Бухгалтера], ISNULL(SUM(IIF(PositionID=2,Salary,NULL)),0) [Директора], ISNULL(SUM(IIF(PositionID=3,Salary,NULL)),0) [Программисты], ISNULL(SUM(IIF(PositionID=4,Salary,NULL)),0) [Старшие программисты], ISNULL(SUM(Salary),0) [Итого по отделу] FROM Employees GROUP BY DepartmentID

Теперь в целях практики, вы можете:

• вывести названия департаментов вместо их идентификаторов, например, добавив выражение CASE обрабатывающее DepartmentID в блоке SELECT
• добавьте сортировку по имени отдела при помощи ORDER BY

GROUP BY в скупе с агрегатными функциями, одно из основных средств, служащих для получения сводных данных из БД, ведь обычно данные в таком виде и используются, т.к. обычно от нас требуют предоставления сводных отчетов, а не детальных данных (простыней). И конечно же все это крутится вокруг знания базовой конструкции, т.к. прежде чем что-то подытожить (агрегировать), вам нужно первым делом это правильно выбрать, используя «SELECT … WHERE …».

Важное место здесь имеет практика, поэтому, если вы поставили целью понять язык SQL, не изучить, а именно понять – практикуйтесь, практикуйтесь и практикуйтесь, перебирая самые разные варианты, которые только сможете придумать.

На начальных порах, если вы не уверены в правильности полученных агрегированных данных, делайте детальную выборку, включающую все значения, по которым идет агрегация. И проверяйте правильность расчетов вручную по этим детальным данным. В этом случае очень сильно может помочь использование программы Excel.

Допустим, что вы дошли до этого момента

• Выбирать детальные данные по условию WHERE из одной таблицы
• Умеете пользоваться агрегатными функциями и группировкой из одной таблицы

Да, но они не учли, что вы пока не умеете строить запросы из нескольких таблиц, а только из одной, т.е. вы не умеете делать что-то вроде такого:

SELECT emp.*, -- вернуть все поля таблицы Employees dep.Name DepartmentName, -- к этим полям добавить поле Name из таблицы Departments pos.Name PositionName -- и еще добавить поле Name из таблицы Positions FROM Employees emp LEFT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID LEFT JOIN Positions pos ON emp.PositionID=pos.ID

Несмотря на то, что вы этого не умеете, поверьте, вы молодец, и уже, и так много достигли.

И так, как же можно воспользоваться вашими текущими знаниями и получить при этом еще более продуктивные результаты?! Воспользуемся силой коллективного разума – идем к программистам, которые работают у вас, т.е. к Андрееву А.А., Петрову П.П. или Николаеву Н.Н., и попросим кого-нибудь из них написать для вас представление (VIEW или просто «Вьюха», так они даже, думаю, быстрее поймут вас), которое помимо основных полей из таблицы Employees, будет еще возвращать поля с «Названием отдела» и «Названием должности», которых вам так недостает сейчас для еженедельного отчета, которым вас загрузил Иванов И.И.

Т.к. вы все грамотно объяснили, то ИТ-шники, сразу же поняли, что от них хотят и создали, специально для вас, представление с названием ViewEmployeesInfo.

Представляем, что вы следующей команды не видите, т.к. это делают ИТ-шники:

CREATE VIEW ViewEmployeesInfo AS SELECT emp.*, -- вернуть все поля таблицы Employees dep.Name DepartmentName, -- к этим полям добавить поле Name из таблицы Departments pos.Name PositionName -- и еще добавить поле Name из таблицы Positions FROM Employees emp LEFT JOIN Departments dep ON emp.DepartmentID=dep.ID LEFT JOIN Positions pos ON emp.PositionID=pos.ID

Т.е. для вас весь этот, пока страшный и непонятный, текст остается за кадром, а ИТ-шники дают вам только название представления «ViewEmployeesInfo», которое возвращает все вышеуказанные данные (т.е. то что вы у них просили).

Вы теперь можете работать с данным представлением, как с обычной таблицей:

SELECT * FROM ViewEmployeesInfo

Т.к. теперь все необходимые для отчета данные есть в одной «таблице» (а-ля вьюха), то вы с легкостью сможете переделать свой еженедельный отчет:

SELECT DepartmentName, COUNT(DISTINCT PositionID) PositionCount, COUNT(*) EmplCount, SUM(Salary) SalaryAmount, AVG(Salary) SalaryAvg FROM ViewEmployeesInfo emp GROUP BY DepartmentID,DepartmentName ORDER BY DepartmentName

Теперь все названия отделов на местах, плюс к тому же запрос стал динамическим, и будет изменяться при добавлении новых отделов и их сотрудников, т.е. вам теперь ничего переделывать не нужно, а достаточно раз в неделю выполнить запрос и отдать его результат директору.

Т.е. для вас в данном случае, будто бы ничего и не поменялось, вы продолжаете так же работать с одной таблицей (только уже правильнее сказать с представлением ViewEmployeesInfo), которое возвращает все необходимые вам данные. Благодаря помощи ИТ-шников, детали по добыванию DepartmentName и PositionName остались для вас в черном ящике. Т.е. представление для вас выглядит так же, как и обычная таблица, считайте, что это расширенная версия таблицы Employees.

Давайте для примера еще сформируем ведомость, чтобы вы убедились, что все действительно так как я и говорил (что вся выборка идет из одного представления):

SELECT ID, Name, Salary FROM ViewEmployeesInfo WHERE Salary IS NOT NULL AND Salary>0 ORDER BY Name

Надеюсь, что данный запрос вам понятен.

Использование представлений в некоторых случаях, дает возможность значительно расширить границы пользователей, владеющих написанием базовых SELECT-запросов. В данном случае представление, представляет собой плоскую таблицу со всеми необходимыми пользователю данными (для тех, кто разбирается в OLAP, это можно сравнить с приближенным подобием OLAP-куба с фактами и измерениями).

Вырезка с википедии. Хотя SQL и задумывался как средство работы конечного пользователя, в конце концов он стал настолько сложным, что превратился в инструмент программиста.

Как видите, уважаемые пользователи, язык SQL изначально задумывался, как инструмент для вас. Так что, все в ваших руках и желании, не отпускайте руки.

HAVING – наложение условия выборки к сгруппированным данным

Рассмотрим пример:

SELECT DepartmentID, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID HAVING SUM(Salary)>3000

Т.е. здесь в первую очередь происходит группировка и вычисляются данные по всем отделам:

SELECT DepartmentID, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID -- 1. получаем сгруппированные данные по всем отделам

А уже к этим данным применяется условие указанно в блоке HAVING:

SELECT DepartmentID, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID -- 1. получаем сгруппированные данные по всем отделам HAVING SUM(Salary)>3000 -- 2. условие для фильтрации сгруппированных данных

В HAVING-условии так же можно строить сложные условия используя операторы AND, OR и NOT:

SELECT DepartmentID, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID HAVING SUM(Salary)>3000 AND COUNT(*)<2 -- и число людей меньше 2-х

Как можно здесь заметить агрегатная функция (см. «COUNT(*)») может быть указана только в блоке HAVING.

Соответственно мы можем отобразить только номер отдела, подпадающего под HAVING-условие:

SELECT DepartmentID FROM Employees GROUP BY DepartmentID HAVING SUM(Salary)>3000 AND COUNT(*)<2 -- и число людей меньше 2-х

Пример использования HAVING-условия по полю включенного в GROUP BY:

SELECT DepartmentID, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID -- 1. сделать группировку HAVING DepartmentID=3 -- 2. наложить фильтр на результат группировки

Это только пример, т.к. в данном случае проверку логичнее было бы сделать через WHERE-условие:

SELECT DepartmentID, SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees WHERE DepartmentID=3 -- 1. провести фильтрацию детальных данных GROUP BY DepartmentID -- 2. сделать группировку только по отобранным записям

Т.е. сначала отфильтровать сотрудников по отделу 3, и только потом сделать расчет.

Примечание. На самом деле, несмотря на то, что эти два запроса выглядят по-разному оптимизатор СУБД может выполнить их одинаково.

Думаю, на этом рассказ о HAVING-условиях можно окончить.

Подведем итоги

Конечно же, вы так же можете применить к сгруппированным данным предложения DISTINCT и TOP, изученные во второй части.

Эти предложения в данном случае применятся к окончательному результату:

SELECT TOP 1 -- 6. применится в последнюю очередь SUM(Salary) SalaryAmount FROM Employees GROUP BY DepartmentID HAVING SUM(Salary)>3000 ORDER BY DepartmentID -- 5. сортировка результата

Как получились данные результаты проанализируйте самостоятельно.

Заключение

Если базовая конструкция позволяла нам получить необходимые детальные данные, то применение агрегатных функций и группировок к этим детальным данным, дало нам возможность получить по ним сводные данные. Так что, как видите здесь все важно, т.к. одно опирается на другое – без знания базовой конструкции мы не сможем, например, правильно отобрать данные, по которым нам нужно просчитать итоги.

Здесь я намеренно стараюсь показывать только основы, чтобы сосредоточить внимание начинающих на самых главных конструкциях и не перегружать их лишней информацией. Твердое понимание основных конструкций (о которых я еще продолжу рассказ в последующих частях) даст вам возможность решить практически любую задачу по выборке данных из РБД. Основные конструкции оператора SELECT применимы в таком же виде практически во всех СУБД (отличия в основном состоят в деталях, например, в реализации функций – для работы со строками, временем, и т.д.).

В последующем, твердое знание базы даст вам возможность самостоятельно легко изучить разные расширения языка SQL, такие как:

• GROUP BY ROLLUP(…), GROUP BY GROUPING SETS(…), …
• PIVOT, UNPIVOT
• и т.п.

Если вы делаете первые шаги в SQL, то сосредоточьтесь в первую очередь, именно на изучении базовых конструкций, т.к. владея базой, все остальное вам понять будет гораздо легче, и к тому же самостоятельно. Вам в первую очередь, как бы нужно объемно понять возможности языка SQL, т.е. какого рода операции он вообще позволяет совершить над данными. Донести до начинающих информацию в объемном виде – это еще одна из причин, почему я буду показывать только самые главные (железные) конструкции.

Удачи вам в изучении и понимании языка SQL.

Часть четвертая -