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聚合查询 可以通过使用GROUP BY语句配合聚合函数，构建一个聚合查询来关注数据的整体情况。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 SELECT category, string_agg(quantity,',') FROM newproducts group by category; category | string_agg -------------+------------ toys | 80,244 books | 100 sports | 550 jewels | 200 skin care | 320 electronics | 150
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对结果进行排序 使用ORDER BY语句可以让查询结果按照期望的方式进行排序。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 SELECT product_id,product_name,category,quantity FROM newproducts ORDER BY quantity DESC; product_id | product_name | category | quantity ------------+--------------+-------------+---------- 3577 | dumbbell | sports | 550 2344 | milklotion | skin care | 320 1666 | Frisbee | toys | 244 1210 | necklace | jewels | 200 1502 | earphones | electronics | 150 1700 | interface | books | 100 1601 | telescope | toys | 80 (7 rows)
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对结果进行筛选 通过WHERE语句对查询的结果进行过滤，找到想要查询的部分。 1 2 3 4 5 6 SELECT * FROM newproducts WHERE category='toys'; product_id | product_name | category | quantity ------------+--------------+----------+---------- 1601 | telescope | toys | 80 1666 | Frisbee | toys | 244 (2 rows)
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限制结果查询数量 如果需要查询只返回部分结果，可以使用LIMIT语句限制查询结果返回的记录数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 SELECT product_id,product_name,category,quantity FROM newproducts ORDER BY quantity DESC limit 5; product_id | product_name | category | quantity ------------+--------------+-------------+---------- 3577 | dumbbell | sports | 550 2344 | milklotion | skin care | 320 1666 | Frisbee | toys | 244 1210 | necklace | jewels | 200 1502 | earphones | electronics | 150 (5 rows)
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WITH中的数据修改语句 在WITH子句中使用数据修改命令INSERT、UPDATE、DELETE。这允许用户在同一个查询中执行多个不同操作。示例如下所示： 1 2 3 4 5 6 WITH moved_tree AS ( DELETE FROM tree WHERE parentid = 4 RETURNING * ) INSERT INTO tree_log SELECT * FROM moved_tree; 上述查询示例实际上从tree把行移动到tree_log。WITH中的DELETE删除来自tree的指定行，以它的RETURNING子句返回它们的内容，并且接着主查询读该输出并将它插入到tree_log。 WIYH子句中的数据修改语句必须有RETURNING子句，用来返回RETURNING子句的输出，而不是数据修改语句的目标表，RETURNING子句形成了可以被查询的其余部分引用的临时表。如果一个WITH中的数据修改语句缺少一个RETURNING子句，则它形不成临时表并且不能在剩余的查询中被引用。 如果声明了RECURSIVE关键字，则不允许在数据修改语句中进行递归自引用。在某些情况中可以通过引用递归WITH的输出来绕过这个限制，例如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 WITH RECURSIVE included_parts(sub_part, part) AS ( SELECT sub_part, part FROM parts WHERE part = 'our_product' UNION ALL SELECT p.sub_part, p.part FROM included_parts pr, parts p WHERE p.part = pr.sub_part ) DELETE FROM parts WHERE part IN (SELECT part FROM included_parts); 这个查询将会移除一个产品的所有直接或间接子部件。 WITH子句中的子语句与主查询同时执行。因此，在使用WITH中的数据修改语句时，指定更新的顺序实际是以不可预测的方式发生的。所有的语句都使用同一个快照中执行，语句的效果在目标表上不可见。这减轻了行更新的实际顺序的不可预见性的影响，并且意味着RETURNING数据是在不同WITH子语句和主查询之间传达改变的唯一方法。 本示例中外层SELECT可以返回更新之前的数据： 1 2 3 4 WITH t AS ( UPDATE tree SET id = id + 1 RETURNING * ) SELECT * FROM tree; 本示例中外部SELECT将返回更新过的数据： 1 2 3 4 WITH t AS ( UPDATE tree SET id = id + 1 RETURNING * ) SELECT * FROM t; 不支持在单个语句中更新同一行两次。这种语句的效果是不可预测的。如果只有一个修改发生了，但却不容易（有时也不可能）预测哪一个发生了修改。
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WITH递归查询 通过声明RECURSIVE关键字，一个WITH查询可以引用它自己的输出。 递归WITH查询的通常形式如下： 1 non_recursive_term UNION [ALL] recursive_term 其中：UNION在合并集合时会执行去重操作，而UNION ALLL则直接将结果集合并、不执行去重；只有递归项能够包含对于查询自身输出的引用。 使用递归WITH时，必须确保查询的递归项最终不会返回元组，否则查询将无限循环。 使用表tree来存储下图中的所有节点信息： 表定义语句如下： 1 CREATE TABLE tree(id INT, parentid INT); 表中数据如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 INSERT INTO tree VALUES(1,0),(2,1),(3,1),(4,2),(5,2),(6,3),(7,3),(8,4),(9,4),(10,6),(11,6),(12,10); SELECT * FROM tree; id | parentid ----+---------- 1 | 0 2 | 1 3 | 1 4 | 2 5 | 2 6 | 3 7 | 3 8 | 4 9 | 4 10 | 6 11 | 6 12 | 10 (12 rows) 通过以下WITH RECURSIVE语句，我们可以返回从顶层1号节点开始，整个树的节点，以及层次信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 WITH RECURSIVE nodeset AS ( -- recursive initializing query SELECT id, parentid, 1 AS level FROM tree WHERE id = 1 UNION ALL -- recursive join query SELECT tree.id, tree.parentid, level + 1 FROM tree, nodeset WHERE tree.parentid = nodeset.id ) SELECT * FROM nodeset ORDER BY id; 上述查询中，我们可以看出，一个典型的WITH RECURSIVE表达式包含至少一个递归查询的CTE，该CTE中的定义为一个UNION ALL集合操作，第一个分支为递归起始查询，第二个分支为递归关联查询，需要自引用第一部分进行不断递归关联。该语句执行时，递归起始查询执行一次，关联查询执行若干次并将结果叠加到起始查询结果集中，直到某一些关联查询结果为空，则返回。 上述查询的执行结果如下： id | parentid | level ----+----------+------- 1 | 0 | 1 2 | 1 | 2 3 | 1 | 2 4 | 2 | 3 5 | 2 | 3 6 | 3 | 3 7 | 3 | 3 8 | 4 | 4 9 | 4 | 4 10 | 6 | 4 11 | 6 | 4 12 | 10 | 5 (12 rows) 从返回结果可以看出，起始查询结果包含level=1的结果集，关联查询执行了五次，前四次分别输出level=2,3,4,5的结果集，在第五次执行时，由于没有parentid和输出结果集id相等的记录，也就是再没有多余的孩子节点，因此查询结束。 对于WITH RECURSIVE表达式，GaussDB(DWS)支持其分布式执行。由于WITH RECURSIVE涉及到循环运算，GaussDB(DWS)引入了参数max_recursive_times，用于控制WITH RECURSIVE的最大循环次数，默认值为200，超过该次数则报错。
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连接类型介绍 通过SQL完成各种复杂的查询，多表之间的连接是必不可少的。连接分为：内连接和外连接两大类，每大类中还可进行细分。 内连接：标准内连接（INNER JOIN），交叉连接（CROSS JOIN）和自然连接（NATURAL JOIN）。 外连接：左外连接（LEFT OUTER JOIN），右外连接（RIGHT OUTER JOIN）和全外连接（FULL JOIN）。 为了能更好的说明各种连接之间的区别，下面通过具体示例进行详细的阐述。 创建示例表student和math_score，并插入数据，设置enable_fast_query_shipping为off（默认为on）即查询优化器使用分布式框架；参数explain_perf_mode为pretty（默认值为pretty）指定explain的显示格式。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 CREATE TABLE student( id INTEGER, name varchar(50) ); CREATE TABLE math_score( id INTEGER, score INTEGER ); INSERT INTO student VALUES(1, 'Tom'); INSERT INTO student VALUES(2, 'Lily'); INSERT INTO student VALUES(3, 'Tina'); INSERT INTO student VALUES(4, 'Perry'); INSERT INTO math_score VALUES(1, 80); INSERT INTO math_score VALUES(2, 75); INSERT INTO math_score VALUES(4, 95); INSERT INTO math_score VALUES(6, NULL); SET enable_fast_query_shipping = off; SET explain_perf_mode = pretty;
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多表查询中on条件和where条件的区别 从上面各种连接语法中可见，除自然连接和交叉连接外，其他都需要有on条件（using在查询解析过程中会被转为on条件）来限制两表连接的结果。通常在查询的语句中也都会有where条件限制查询结果。这里说的on连接条件和where过滤条件是指不含可以下推到表上的过滤条件。on和where的区别是： on条件是两表连接的约束条件。 where是对两表连接后产生的结果集再次进行过滤。 简单总结就是：on条件优先于where条件，在两表进行连接时被应用；生成两表连接结果集后，再应用where条件。
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WITH中的数据修改语句 在WITH子句中使用数据修改命令INSERT、UPDATE、DELETE。这允许用户在同一个查询中执行多个不同操作。示例如下所示： 1 2 3 4 5 6 WITH moved_tree AS ( DELETE FROM tree WHERE parentid = 4 RETURNING * ) INSERT INTO tree_log SELECT * FROM moved_tree; 上述查询示例实际上从tree把行移动到tree_log。WITH中的DELETE删除来自tree的指定行，以它的RETURNING子句返回它们的内容，并且接着主查询读该输出并将它插入到tree_log。 WIYH子句中的数据修改语句必须有RETURNING子句，用来返回RETURNING子句的输出，而不是数据修改语句的目标表，RETURNING子句形成了可以被查询的其余部分引用的临时表。如果一个WITH中的数据修改语句缺少一个RETURNING子句，则它形不成临时表并且不能在剩余的查询中被引用。 如果声明了RECURSIVE关键字，则不允许在数据修改语句中进行递归自引用。在某些情况中可以通过引用递归WITH的输出来绕过这个限制，例如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 WITH RECURSIVE included_parts(sub_part, part) AS ( SELECT sub_part, part FROM parts WHERE part = 'our_product' UNION ALL SELECT p.sub_part, p.part FROM included_parts pr, parts p WHERE p.part = pr.sub_part ) DELETE FROM parts WHERE part IN (SELECT part FROM included_parts); 这个查询将会移除一个产品的所有直接或间接子部件。 WITH子句中的子语句与主查询同时执行。因此，在使用WITH中的数据修改语句时，指定更新的顺序实际是以不可预测的方式发生的。所有的语句都使用同一个快照中执行，语句的效果在目标表上不可见。这减轻了行更新的实际顺序的不可预见性的影响，并且意味着RETURNING数据是在不同WITH子语句和主查询之间传达改变的唯一方法。 本示例中外层SELECT可以返回更新之前的数据： 1 2 3 4 WITH t AS ( UPDATE tree SET id = id + 1 RETURNING * ) SELECT * FROM tree; 本示例中外部SELECT将返回更新过的数据： 1 2 3 4 WITH t AS ( UPDATE tree SET id = id + 1 RETURNING * ) SELECT * FROM t; 不支持在单个语句中更新同一行两次。这种语句的效果是不可预测的。如果只有一个修改发生了，但却不容易（有时也不可能）预测哪一个发生了修改。
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WITH递归查询 通过声明RECURSIVE关键字，一个WITH查询可以引用它自己的输出。 递归WITH查询的通常形式如下： 1 non_recursive_term UNION [ALL] recursive_term 其中：UNION在合并集合时会执行去重操作，而UNION ALLL则直接将结果集合并、不执行去重；只有递归项能够包含对于查询自身输出的引用。 使用递归WITH时，必须确保查询的递归项最终不会返回元组，否则查询将无限循环。 使用表tree来存储下图中的所有节点信息： 表定义语句如下： 1 CREATE TABLE tree(id INT, parentid INT); 表中数据如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 INSERT INTO tree VALUES(1,0),(2,1),(3,1),(4,2),(5,2),(6,3),(7,3),(8,4),(9,4),(10,6),(11,6),(12,10); SELECT * FROM tree; id | parentid ----+---------- 1 | 0 2 | 1 3 | 1 4 | 2 5 | 2 6 | 3 7 | 3 8 | 4 9 | 4 10 | 6 11 | 6 12 | 10 (12 rows) 通过以下WITH RECURSIVE语句，我们可以返回从顶层1号节点开始，整个树的节点，以及层次信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 WITH RECURSIVE nodeset AS ( -- recursive initializing query SELECT id, parentid, 1 AS level FROM tree WHERE id = 1 UNION ALL -- recursive join query SELECT tree.id, tree.parentid, level + 1 FROM tree, nodeset WHERE tree.parentid = nodeset.id ) SELECT * FROM nodeset ORDER BY id; 上述查询中，我们可以看出，一个典型的WITH RECURSIVE表达式包含至少一个递归查询的CTE，该CTE中的定义为一个UNION ALL集合操作，第一个分支为递归起始查询，第二个分支为递归关联查询，需要自引用第一部分进行不断递归关联。该语句执行时，递归起始查询执行一次，关联查询执行若干次并将结果叠加到起始查询结果集中，直到某一些关联查询结果为空，则返回。 上述查询的执行结果如下： id | parentid | level ----+----------+------- 1 | 0 | 1 2 | 1 | 2 3 | 1 | 2 4 | 2 | 3 5 | 2 | 3 6 | 3 | 3 7 | 3 | 3 8 | 4 | 4 9 | 4 | 4 10 | 6 | 4 11 | 6 | 4 12 | 10 | 5 (12 rows) 从返回结果可以看出，起始查询结果包含level=1的结果集，关联查询执行了五次，前四次分别输出level=2,3,4,5的结果集，在第五次执行时，由于没有parentid和输出结果集id相等的记录，也就是再没有多余的孩子节点，因此查询结束。 对于WITH RECURSIVE表达式，GaussDB(DWS)支持其分布式执行。由于WITH RECURSIVE涉及到循环运算，GaussDB(DWS)引入了参数max_recursive_times，用于控制WITH RECURSIVE的最大循环次数，默认值为200，超过该次数则报错。
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连接类型介绍 通过SQL完成各种复杂的查询，多表之间的连接是必不可少的。连接分为：内连接和外连接两大类，每大类中还可进行细分。 内连接：标准内连接（INNER JOIN），交叉连接（CROSS JOIN）和自然连接（NATURAL JOIN）。 外连接：左外连接（LEFT OUTER JOIN），右外连接（RIGHT OUTER JOIN）和全外连接（FULL JOIN）。 为了能更好的说明各种连接之间的区别，下面通过具体示例进行详细的阐述。 创建示例表student和math_score，并插入数据，设置enable_fast_query_shipping为off（默认为on）即查询优化器使用分布式框架；参数explain_perf_mode为pretty（默认值为pretty）指定explain的显示格式。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 CREATE TABLE student( id INTEGER, name varchar(50) ); CREATE TABLE math_score( id INTEGER, score INTEGER ); INSERT INTO student VALUES(1, 'Tom'); INSERT INTO student VALUES(2, 'Lily'); INSERT INTO student VALUES(3, 'Tina'); INSERT INTO student VALUES(4, 'Perry'); INSERT INTO math_score VALUES(1, 80); INSERT INTO math_score VALUES(2, 75); INSERT INTO math_score VALUES(4, 95); INSERT INTO math_score VALUES(6, NULL); SET enable_fast_query_shipping = off; SET explain_perf_mode = pretty;
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多表查询中on条件和where条件的区别 从上面各种连接语法中可见，除自然连接和交叉连接外，其他都需要有on条件（using在查询解析过程中会被转为on条件）来限制两表连接的结果。通常在查询的语句中也都会有where条件限制查询结果。这里说的on连接条件和where过滤条件是指不含可以下推到表上的过滤条件。on和where的区别是： on条件是两表连接的约束条件。 where是对两表连接后产生的结果集再次进行过滤。 简单总结就是：on条件优先于where条件，在两表进行连接时被应用；生成两表连接结果集后，再应用where条件。
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示例 创建学生信息表student（ID、姓名、性别、学校）。 1 2 3 4 5 6 7 SET current_schema=public; DROP TABLE IF EXISTS student; CREATE table student( sId VARCHAR(10) NOT NULL , sname VARCHAR(10) NOT NULL , ssex VARCHAR(10) NOT NULl , sschool VARCHAR(10) NOT NULl ); 给表student插入数据。 1 2 3 4 5 6 7 8 INSERT INTO student VALUES('s01' , '赵雷' , '男', 'NENU'); INSERT INTO student VALUES('s02' , '钱电' , '男', 'SJTU'); INSERT INTO student VALUES('s03' , '孙风' , '男', 'Tongji'); INSERT INTO student VALUES('s04' , '李云' , '男', 'CCOM'); INSERT INTO student VALUES('s05' , '周梅' , '女', 'FuDan'); INSERT INTO student VALUES('s06' , '吴兰' , '女', 'WHU'); INSERT INTO student VALUES('s07' , '郑竹' , '女', 'NWAFU'); INSERT INTO student VALUES('s08' , '张三' , '女', 'Tongji'); 查看表student。 1 SELECT * FROM student; 回显如下： 创建教师信息表teacher（ID、姓名、性别、学校）。 1 2 3 4 5 6 DROP TABLE IF EXISTS teacher; CREATE table teacher( tid VARCHAR(10) NOT NULL , tname VARCHAR(10) NOT NULL , tsex VARCHAR(10) NOT NULL , tschool VARCHAR(10) NOT NULL ); 给表teacher插入数据。 1 2 3 INSERT INTO teacher VALUES('t01' , '张磊', '男', 'FuDan'); INSERT INTO teacher VALUES('t02' , '李强', '男', 'WHU'); INSERT INTO teacher VALUES('t03' , '王刚', '男', 'Tongji'); 查询表teacher。 1 SELECT * FROM teacher; 使用UNION（合并且去重）获取学生和教师所在学校，并按学校名称首字母升序排序。 1 2 3 4 5 6 7 8 SELECT t.school FROM ( SELECT sschool AS school FROM student UNION SELECT tschool AS school FROM teacher ) t ORDER BY t.school ASC; 回显如下： 使用UNION ALL（合并不去重）获取所有学生和教师所在学校，并按学校名称首字母升序排序。 1 2 3 4 5 6 7 8 SELECT t.school FROM ( SELECT sschool AS school FROM student UNION ALL SELECT tschool AS school FROM teacher ) t ORDER BY t.school ASC; 使用UNION ALL（合并带有WHERE子句SQL结果集）获取来自'Tongji'的学生和教师的所有信息，并按学生和教师的编号升序排序。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT t.* FROM ( SELECT Sid AS id ,Sname AS name ,Ssex AS sex ,Sschool AS school FROM student WHERE Sschool='Tongji' UNION ALL SELECT Tid AS id ,Tname AS name ,Tsex AS sex ,Tschool AS school FROM teacher WHERE Tschool='Tongji' ) t ORDER BY t.id ASC;
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限制结果查询数量 如果需要查询只返回部分结果，可以使用LIMIT语句限制查询结果返回的记录数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 SELECT product_id,product_name,category,quantity FROM newproducts ORDER BY quantity DESC limit 5; product_id | product_name | category | quantity ------------+--------------+-------------+---------- 3577 | dumbbell | sports | 550 2344 | milklotion | skin care | 320 1666 | Frisbee | toys | 244 1210 | necklace | jewels | 200 1502 | earphones | electronics | 150 (5 rows)
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聚合查询 可以通过使用GROUP BY语句配合聚合函数，构建一个聚合查询来关注数据的整体情况。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 SELECT category, string_agg(quantity,',') FROM newproducts group by category; category | string_agg -------------+------------ toys | 80,244 books | 100 sports | 550 jewels | 200 skin care | 320 electronics | 150
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