SQL Server 总结复习(一)

2022-11-12 09:47:51
内容摘要
这篇文章主要为大家详细介绍了SQL Server 总结复习(一),具有一定的参考价值,可以用来参考一下。 对此感兴趣的朋友,看看idc笔记做的技术笔记!1. TVP, 表变量,临时表,CTE 的区别 TV
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这篇文章主要为大家详细介绍了SQL Server 总结复习(一),具有一定的参考价值,可以用来参考一下。

对此感兴趣的朋友,看看idc笔记做的技术笔记!

1. TVP, 表变量,临时表,CTE 的区别 TVP和临时表都是可以索引的,总是存在tempdb中,会增加系统数据库开销,而表变量和CTE只有在内存溢出时才会被写入tempdb中。对于数据量大,并且反复使用,反复进行查询关联的,建议使用临时表或TVP,数据量小,使用表变量或CTE比较合适2. sql_variant 万能类型可以存放所有数据类型,相当于C#中的object数据类型3. datetime, datetime2, datetimeoffsetdatetime 时间有效期较小,在1753-1-1 之前就不能使用了,精度为毫秒级别,而datetime2 数据范围相当于C#中的datetime ,精度达到了秒后面小数点后7位,datetimeoffset则是考虑是时区的日期类型4. MERGE的用法语法很简单就不说了,主要是处理两张表某些字段对比后的操作,需注意 when not matched (by target) 与 when not matched by source的区别,前者是是针对对比后目标表不存在的记录,可以选择insert操作,而后者则是针对对比后目标表多出来的记录,可以选择delete或update操作5. rowversion 类型代替以前的timestamp,时间戳,8字节二进制值,常用来进行解决并发操作的问题6. Sysdatetime()返回datetime2类型,精度比datetime高7. with cube , with rollup , grouping sets 运算符都可与group by 后连用,with cube 表示汇总所有级别的组合,with rollup 则是按级别汇总,从下面的代码可以详细看出区别。注意,汇总行,null可以看成所有值而grouping sets运算符,则仅返回每个分组顶级汇总行,在查询汇总行中 可使用grouping(字段名) = 1来判断,该运算符可和rollup, cube连用,表示按照grouping by sets和按照rollup/cube处理的结果集union all示例代码如下:

代码如下:

 
With cube, With rollup 
--示例代码 
declare @t table(goodsname VARCHAR(max) ,sku1name VARCHAR(max) , sku2name VARCHAR(max), qty INT) 
insert @t select '凡客TX','红色','S',1 
insert @t select '凡客TX','黑色','S',2 
insert @t select '凡客TX','白色','L',3 
insert @t select '京东村山','白色','L',4 
insert @t select '京东村山','红色','S',5 
insert @t select '京东村山','黑色','L',6 
insert @t select '亚马逊拖鞋','白色','L',7 
insert @t select '亚马逊拖鞋','红色','S',8 
SELECT * FROM @t 
select goodsname,sku1name,sku2name,sum(qty) sumqty 
from @t 
group by goodsname,sku1name,sku2name with rollup 
ORDER BY goodsname,sku1name,sku2name 
select goodsname,sku1name,sku2name,sum(qty) sumqty 
from @t 
group by goodsname,sku1name,sku2name with cube 
ORDER BY goodsname,sku1name,sku2name 
----------------------- 
declare @t table(goodsname VARCHAR(max) ,sku1name VARCHAR(max) , sku2name VARCHAR(max), qty INT) 
insert @t select '凡客TX','红色','S',1 
insert @t select '凡客TX','黑色','S',2 
insert @t select '凡客TX','白色','L',3 
insert @t select '京东村山','白色','L',4 
insert @t select '京东村山','红色','S',5 
insert @t select '京东村山','黑色','L',6 
insert @t select '亚马逊拖鞋','白色','L',7 
insert @t select '亚马逊拖鞋','红色','S',8 
--GROUPING SETS 运算符 
SELECT goodsname,sku1name,sku2name, SUM(qty) FROM @t GROUP BY GROUPING SETS(goodsname,sku1name,sku2name) 
SELECT goodsname, sku1name, sku2name ,SUM(qty) FROM @t 
GROUP BY GROUPING SETS(goodsname), ROLLUP(sku1name,sku2name) 
ORDER BY goodsname,sku1name,sku2name 
SELECT goodsname, sku1name, sku2name ,SUM(qty) FROM @t 
GROUP BY ROLLUP(goodsname,sku1name,sku2name) 
ORDER BY goodsname,sku1name,sku2name 
SELECT CASE WHEN GROUPING(goodsname) = 1 THEN '[ALL]' ELSE goodsname END goodsname, 
CASE WHEN GROUPING(sku1name) = 1 THEN '[ALL]' ELSE sku1name END sku1name, 
CASE WHEN GROUPING(sku2name) = 1 THEN '[ALL]' ELSE sku2name END sku2name ,SUM(qty) FROM @t 
GROUP BY GROUPING SETS(goodsname), ROLLUP(sku1name,sku2name) 
ORDER BY goodsname,sku1name,sku2name 
8. 一些快捷的语法 例如 Declare @id int = 0虽然有时很快捷,但DBA不建议这样使用,Declare @id = select top 1 id from 表名,建议声明和查表赋值分开9. 公用表达式 CTE特点:可嵌套使用,代替联接表中的子查询,结构层次更加清晰,也可用来递归查询,另外通过巧妙的常量列控制递归层次示例代码如下:

代码如下:

 
--公用表达式CTE Common table expression 
--用CTE实现递归算法 
CREATE TABLE EMPLOYEETREE( 
EMPLOYEE INT PRIMARY KEY, 
employeename nvarchar(50), 
reportsto int 
) 
insert into EMPLOYEETREE values(1,'Richard',null) 
insert into EMPLOYEETREE values(2,'Stephen',1) 
insert into EMPLOYEETREE values(3,'Clemens',2) 
insert into EMPLOYEETREE values(4,'Malek',2) 
insert into EMPLOYEETREE values(5,'Goksin',4) 
insert into EMPLOYEETREE values(6,'Kimberly',1) 
insert into EMPLOYEETREE values(7,'Ramesh',5) 
---------------------- 
--确定哪些员工向Stephen报告的递归查询 
with employeeTemp as 
( 
select EMPLOYEE, employeename, reportsto from EMPLOYEETREE where EMPLOYEE = 2 
union all 
select a.EMPLOYEE, a.employeename, a.reportsto from EMPLOYEETREE as a 
inner join employeeTemp as b on a.reportsto = b.EMPLOYEE 
) 
select * from employeeTemp where EMPLOYEE <> 2 --option(maxrecursion 2) 
--不报错设置级联关联递归 
with employeeTemp as 
( 
select EMPLOYEE, employeename, reportsto,0 as sublevel from EMPLOYEETREE where EMPLOYEE = 2 
union all 
select a.EMPLOYEE, a.employeename, a.reportsto,sublevel+1 from EMPLOYEETREE as a 
inner join employeeTemp as b on a.reportsto = b.EMPLOYEE 
) 
select * from employeeTemp where EMPLOYEE <> 2 and sublevel <=2 --option(maxrecursion 2) 
10. pivot 与 unpivot前者用在行转列,注意:必须用聚合函数与PIVOT一起使用,计算聚会时将不考虑出现在值列中的任何空值;一般情况下,可以用列上的子查询来替换pivot语句,但是这样做效率不高后者用在列转行,注意:如果某些列中有null值,将会被过滤掉,不产生新行;语法上For前指定的新列,对应原表指定列名中的值,For后指定的新列对应原表指定列名中的标题的值两者都有的共性:语法上最后必须要有别名;IN里面指定的列类型必须是一致的。示例代码如下:

代码如下:

 
pivot与unpivot 
--关于PIVOT的操作 
CREATE TABLE #test 
( 
NAME VARCHAR(max), 
SCORE INT 
) 
INSERT INTO #test VALUES ('张三','97') 
INSERT INTO #test VALUES ('李四','28') 
INSERT INTO #test VALUES ('王五','33') 
INSERT INTO #test VALUES ('神人','78') 
--NAME SCORE 
--张三 97 
--李四 28 
--王五 33 
--神人 78 
--行转列 
SELECT --'成绩单' AS SCORENAME , 
[张三], [李四], [王五] 
FROM #test 
PIVOT (AVG(SCORE) FOR NAME IN ([张三], [李四], [王五])) b 
----------------------------------------- 
CREATE TABLE VendorEmployee( 
VendorId INT, 
Emp1Order INT, 
Emp2Order INT, 
Emp3Order INT, 
Emp4Order INT, 
Emp5Order INT, 
) 
GO 
INSERT INTO VendorEmployee VALUES(1,4,3,5,4,4) 
INSERT INTO VendorEmployee VALUES(2,4,1,5,5,5) 
INSERT INTO VendorEmployee VALUES(3,4,3,5,4,4) 
INSERT INTO VendorEmployee VALUES(4,4,2,5,4,4) 
INSERT INTO VendorEmployee VALUES(5,5,1,5,5,5) 
SELECT * FROM VendorEmployee 
---------------- 
--列转行 
SELECT * FROM ( 
SELECT VendorId,[Emp1Order],[Emp2Order],[Emp3Order],[Emp4Order],[Emp5Order] FROM VendorEmployee) AS unpiv 
UNPIVOT (orders FOR elyid IN ([Emp1Order],[Emp2Order],[Emp3Order],[Emp4Order],[Emp5Order])) AS child 
ORDER BY elyid 
SELECT * FROM VendorEmployee 
UNPIVOT (orders FOR elyid IN ([Emp1Order],[Emp2Order],[Emp3Order],[Emp4Order],[Emp5Order])) AS child 
ORDER BY elyid 
SELECT * FROM VendorEmployee UNPIVOT ( ORDERS FOR [操作员名字] IN ([Emp1Order],[Emp2Order],[Emp3Order],[Emp4Order],[Emp5Order])) 

注:关于SQL Server 总结复习(一)的内容就先介绍到这里,更多相关文章的可以留意

代码注释

作者:喵哥笔记

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