当前位置: 首页 > article >正文

SQL 解释:常见表表达式

原文towardsdatascience.com/sql-explained-common-table-expressions-fc23e4675890在 SQL 中常见的表表达式或称为 CTE即它们所知是临时的、命名的结果集包含从另一个 SQL 查询中派生的中间数据。一旦你在 CTE 中有数据你可以在同一个查询中一次或多次引用这些数据。根据上述描述你可能会认为 CTE 听起来很像 SQL 中的常规临时表在某些方面确实如此。那么为什么你会选择使用 CTE 而不是临时表呢为了回答这个问题我们需要看看临时表的两个主要缺点。其中一个是临时表可以导致代码更加复杂尤其是在它们被用于大型 SQL 脚本的不同部分时。它们需要显式创建、删除并且可能还需要在它们上面建立索引这会增加你的 SQL 和会话管理的开销。第二临时表会消耗物理存储空间这可能是一个考虑因素如果你空间紧张并且有很多临时表。此外当查看使用临时表的查询时可能不清楚临时表中包含哪些数据以及数据来源。CTE 没有上述问题。首先它们是瞬时的这意味着一旦 SQL 会话结束CTE 就超出作用域它使用的任何内存都会被释放。第二你可以确切地看到 CTE 中包含哪些数据。它的创建和填充就在你的 SQL 脚本中。现在除了它们的优点外CTE 确实有一些缺点并且可能不应该在以下情况下使用。你必须在查询中多次或两次以上引用 CTE 中的数据。这是因为每次引用 CTE 时它都必须重新填充。然而如果你的 CTE 数据量很小甚至这个需求也不一定是使用 CTE 的障碍。与上述内容相关CTE 不能被索引因此如果数据量很大其性能可能不如索引过的临时表。因此总结一下在以下场景中使用 CTE公用表表达式。你想要避免使用临时表CTE 的数据量是相对较低的你在查询中只引用一次可能根据数据量是两次CTE 数据CTE 的最后一个优点我还没有提到那就是许多现代 SQL 方言实现了递归 CTE 的能力即引用自己的 CTE。自然地这意味着编写递归和基于层次结构的 SQL 查询要容易得多。我们稍后会看到一些示例。现在我们已经更全面地了解了 CTE 是什么以及它们的作用是时候看看它们的一些使用示例了。注意以下展示的某些包含日期和日期算术操作的 SQL 操作可能不适用于所有数据库 SQL 方言。如果你使用的是 Oracle 以外的数据库请检查你的 SQL 文档。设置测试环境。我使用 Oracle 的 live SQL 网站来运行我的测试。我在之前写的关于在 SQL 中使用分组集、汇总和立方的文章中解释了如何获取并使用这项服务。设置和使用都是完全免费的。相关文章的链接如下。SQL 解释分组集、汇总和立方示例表创建与填充对于非递归的 CTE 示例我们将使用客户交易表。以下是创建表和数据插入语句用于重新创建输入表和数据。CREATE TABLE transactions(TransactionID INT PRIMARY KEY,CustomerID INT,Amount DECIMAL(10,2),TransactionDate DATE);INSERT INTO Transactions(TransactionID,CustomerID,Amount,TransactionDate)VALUES(1,1001,150,TO_DATE(2021-01-01,YYYY-MM-DD));INSERT INTO Transactions(TransactionID,CustomerID,Amount,TransactionDate)VALUES(2,1002,200,TO_DATE(2021-01-04,YYYY-MM-DD));INSERT INTO Transactions(TransactionID,CustomerID,Amount,TransactionDate)VALUES(3,1001,100,TO_DATE(2021-01-04,YYYY-MM-DD));INSERT INTO Transactions(TransactionID,CustomerID,Amount,TransactionDate)VALUES(4,1003,250,TO_DATE(2021-01-05,YYYY-MM-DD));INSERT INTO Transactions(TransactionID,CustomerID,Amount,TransactionDate)VALUES(5,1002,300,TO_DATE(2021-01-05,YYYY-MM-DD));INSERT INTO Transactions(TransactionID,CustomerID,Amount,TransactionDate)VALUES(6,1003,180,TO_DATE(2021-01-08,YYYY-MM-DD));INSERT INTO Transactions(TransactionID,CustomerID,Amount,TransactionDate)VALUES(7,1001,190,TO_DATE(2021-01-08,YYYY-MM-DD));SELECT*FROM Transactions TRANSACTIONID CUSTOMERID AMOUNT TRANSACTIONDATE1100115001-JAN-212100220004-JAN-213100110004-JAN-214100325005-JAN-215100230005-JAN-216100318008-JAN-217100119008-JAN-21标准 CTE 的语法出奇地简单只需这样WITH cte_name[(column_list)]AS(cte_query_definition)statement其中cte_name是给 CTE 取的名字column_list是 CTE 的可选列名列表cte_query_definition是定义 CTE 结果集的查询statement是引用 CTE 的单个SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE或MERGE语句测试 1 – 简单的 CTE检索总消费超过$250 的所有客户WITH CustomerTotals AS(SELECT CustomerID,SUM(Amount)AS TotalSpent FROM Transactions GROUP BY CustomerID)SELECT CustomerID,TotalSpent FROM CustomerTotals WHERE TotalSpent250;CUSTOMERID TOTALSPENT100144010025001003430在这种情况下此查询的非 CTE 版本也很简单。只需这样SELECT CustomerID,SUM(Amount)AS TotalSpent FROM Transactions GROUP BY CustomerID HAVING SUM(Amount)250;测试 2 – 更复杂的 CTE其中 CTE 发挥其优势的情况是如果你有一个类似的查询。检索平均消费大于所有客户平均消费的客户使用 CTE这样的查询变得相对简单。我们需要的两个聚合值可以自然地拆分为两个单独的 CTE然后我们只需比较两个的结果来确定要检索的内容。WITH CustomerAverages AS(SELECT CustomerID,AVG(Amount)AS AvgAmount FROM Transactions GROUP BY CustomerID),OverallAverage AS(SELECT AVG(Amount)AS OverallAvg FROM Transactions)SELECT a.CustomerID,a.AvgAmount FROM CustomerAverages a,OverallAverage o WHERE a.AvgAmounto.OverallAvg;CUSTOMERID AVGAMOUNT10022501003215与非 CTE 版本比较SELECT CustomerID,AVG(Amount)AS AvgAmount FROM transactions GROUP BY CustomerID HAVING AVG(Amount)(SELECT AVG(sub.AvgAmount)FROM(SELECT AVG(Amount)AS AvgAmount FROM transactions GROUP BY CustomerID)sub);在我看来使用 CTE 使得发生的事情和 SQL 作者的意图更加明显。测试 3 – 递归 CTE递归 CTE 是查询中一个 CTE 引用自己的查询。敏锐的读者可能已经注意到我们可以使用递归 CTE 来编写上面的 CTE 示例。WITH CustomerAverages AS(SELECT CustomerID,AVG(Amount)AS AvgAmount FROM Transactions GROUP BY CustomerID),OverallAverage AS(SELECT AVG(AvgAmount)AS OverallAvg FROM CustomerAverages)SELECT a.CustomerID,a.AvgAmount FROM CustomerAverages a,OverallAverage o WHERE a.AvgAmounto.OverallAvg;由于我们需要的第二 CTEOverallAverage的所有信息已经在第一个 CTECustomerAverages中包含因此我们可以使用第一个 CTE 中的数据来计算第二个 CTE。注意在大多数 SQL 方言中你通过在with子句和 CTE 名称之间放置保留关键字recursive来指定你正在使用递归 CTE如下所示withrecursive cte(col1,col2 etc...)asmy_cte......Oracle 假设一个 CTE 在其查询中引用自己时是递归的所以我们不需要特殊的recursive关键字。对于我们的最后一个示例我们将使用递归 CTE 来填补原始时间序列数据中的空白。回顾我们的原始表数据你会注意到我们缺少 1 月 2 日和 3 日以及 1 月 6 日和 7 日的客户数据条目。我们的任务是生成一个报告显示每天客户的消费总额。如果没有日期的条目我们返回该日期客户消费总额为零。这是一个递归 CTE 的良好用例。WITH DateRange(dt)AS(SELECT MIN(TRANSACTIONDATE)FROM Transactions UNION ALL SELECT dtINTERVAL1DAY FROM DateRange WHERE dt(SELECT MAX(TRANSACTIONDATE)FROM Transactions)),AggregatedData AS(SELECT TRANSACTIONDATE,SUM(AMOUNT)AS TOTAL_SPEND FROM Transactions GROUP BY TRANSACTIONDATE)SELECT dr.dt AS TRANSACTIONDATE,NVL(ad.TOTAL_AMOUNT,0)AS TOTAL_SPEND FROM DateRange dr LEFT JOIN AggregatedData ad ON dr.dtad.TRANSACTIONDATE ORDER BY dr.dt;TRANSACTIONDATE TOTAL_SPEND01-JAN-2115002-JAN-21003-JAN-21004-JAN-2130005-JAN-2155006-JAN-21007-JAN-21008-JAN-21370日期范围 CTE这部分创建了一个从最早到最新的交易日期的连续日期范围确保没有日期间隔。聚合数据 CTE对每个日期的交易进行求和。最终 SELECT将日期范围与聚合的交易数据连接起来使用NVL函数将NULL值替换为 0确保没有交易的日子显示总金额为 0。摘要总之公共表表达式CTEs是 SQL 中的一种灵活且强大的功能可以增强复杂查询的可读性、可维护性和执行效率。通过这篇文章我探讨了 CTEs 的基本结构和功能探讨了非递归和递归类型以展示它们在各种场景中的实用性。我包含的三个测试案例不仅展示了如何通过将复杂的 SQL 操作分解成更易于管理的部分来简化 CTEs 的管理而且还展示了它们在处理递归数据方面的优势。我还会争辩说使用 CTEs 可以使 SQL 脚本更加清晰和有组织使开发人员和分析师更容易编写、调试和优化他们的数据库查询。如果你仍然对 CTEs 感到不确定想想在没有使用它们的情况下如何解决我的测试 3 示例中的问题。我认为你会发现像这样的问题使用传统的 SQL 方法会更加繁琐且效率较低。_ 好吧就到这里吧。我希望你觉得这篇文章有用。如果你觉得有用请点击这个链接查看我的个人资料页面。从那里你可以看到我其他发表的故事并订阅以获取我发布新内容的通知 _。我知道现在经济困难钱包紧张但如果这篇文章给你带来了真正的价值请考虑*买给我一小杯威士忌。如果你喜欢这篇文章我相信你还会对以下文章感兴趣。SQL 解释分组集、汇总和立方Gradio超越界面

相关文章:

SQL 解释:常见表表达式

原文:towardsdatascience.com/sql-explained-common-table-expressions-fc23e4675890 在 SQL 中,常见的表表达式(或称为 CTE,即它们所知)是临时的、命名的结果集,包含从另一个 SQL 查询中派生的中间数据。一…...

别再折腾系统CUDA了!用Anaconda为每个PyTorch项目独立配置CUDA 11.7和cuDNN 8.9(保姆级避坑)

深度学习环境隔离实战:用Anaconda为PyTorch项目定制专属CUDA工具链 在复现论文或切换不同深度学习项目时,开发者最头疼的莫过于CUDA版本冲突问题。系统全局安装的CUDA往往无法满足所有项目的需求,而反复卸载重装又容易导致环境崩溃。本文将介…...

【flutter for open harmony】第三方库Flutter 鸿蒙版 搜索功能 实战指南(适配 1.0.0)✨

Flutter实战:开源鸿蒙搜索功能组件 Flutter 三方库 cached_network_image 的鸿蒙化适配与实战指南 欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区: https://openharmonycrossplatform.csdn.net 本文详细介绍如何在Flutter鸿蒙应用中实现一个功能完善的搜索功能&#xff0…...

Flutter 凉了没?Flutter 2026 的未来行程和规划,一些有趣的变化

最近刚好有人问我,说现在 Flutter 官方好像没什么消息了?都没什么 Flutter 活动?我只想说,现在办活动的,不是 AI 主题的谁给经费? 刚好这两天看到了 Flutter 官方宣布的 2026 的一些全球行程,其…...

汽车电源极性保护二极管选型与设计指南

1. 汽车电源极性保护二极管选型指南 在汽车电子系统设计中,电源极性保护二极管就像电路中的"单向阀门",它只允许电流单向流动,防止反向电压损坏敏感电子元件。作为一名汽车电子工程师,我曾亲眼见过因极性保护不足导致整…...

2026食品包装设计公司靠谱不贵推荐,食品厂家做包装高性价比优选

2026食品包装设计公司靠谱不贵推荐,食品厂家做包装高性价比优选食品行业做包装,和其他品类完全不一样,不仅要颜值好看、货架吸睛,更要严格符合食品安全生产规范、材质合规、标注合规、量产好落地。很多食品工厂、中小食品品牌踩坑…...

Windows APK安装器终极指南:告别模拟器,直接在电脑上安装Android应用

Windows APK安装器终极指南:告别模拟器,直接在电脑上安装Android应用 【免费下载链接】APK-Installer An Android Application Installer for Windows 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ap/APK-Installer 还在为在Windows电脑上运行…...

手把手带敲springboot3 vue3校园论坛系统

今天我们分享一个非常经典的实战项目——校园论坛系统,论坛系统比较核心的部分就是发帖,多级评论功能。 技术栈 前后端分离项目 后端:SpringBoot3 MyBatis 前端:Vue3 Element-Plus Vue-Router Axios 数据库: MyS…...

“系统整容包”小工具,专治Win11各种不服!

昨天帮我妈弄电脑,她死活找不到“我的电脑”。原来Win11桌面默认不显示这些图标,老人家急得直拍显示器。我用这小工具一键给她安排上,老太太瞬间眉开眼笑。突然觉得,科技再怎么发展,顺手才是王道。咱就是说&#xff0c…...

【仅限制造企业CTO可见】Dify工业知识库私有化部署性能压测报告:单节点支撑200+并发设备手册检索,TP99<850ms(附NVIDIA Jetson Orin实测参数)

更多请点击: https://intelliparadigm.com 第一章:Dify工业知识库智能检索 Dify 作为开源低代码 AI 应用开发平台,其内置的 RAG(检索增强生成)能力为构建垂直领域知识库提供了强大支撑。在工业场景中,设备…...

别再用Python写AI后端了!PHP 9.0原生协程实现类ChatGPT实时流响应——附可运行GitHub仓库(限前200名领取)

更多请点击: https://intelliparadigm.com 第一章:PHP 9.0异步编程与AI聊天机器人教程概览 PHP 9.0 引入了原生协程(Native Coroutines)与 async/await 语法支持,标志着 PHP 正式迈入现代异步编程时代。该版本底层基于…...

大模型微调工程实践2026:从SFT到DPO的完整技术路线图

引言:微调不是万能药,但很多时候不可缺少 “我们能不能直接用 Prompt Engineering 代替微调?”——这是 2026 年企业 AI 团队最常问的问题之一。答案是:在很多场景下可以,但有几类问题 Prompt 搞不定:1. 输…...

Siemens 6SC9811-4DA04转换器模块

SIEMENS 6SC9811-4DA04 是西门子 SIMODRIVE 系列中的一款高性能模块,在工业自动化系统中承担信号处理与控制功能。以下是综合整理的15条主要特点:中间15条特点:产品定位多样:有描述称为多重脉冲模块,用于处理多路输入脉…...

开源API网关claude2api:自建Claude代理实现稳定高效调用

1. 项目概述:一个开源API网关的诞生与价值最近在折腾大模型应用开发的朋友,估计都绕不开一个痛点:如何稳定、高效、低成本地调用像Claude这样的闭源大模型API。官方API固然稳定,但价格、速率限制、以及在某些地区的可用性&#xf…...

BGA插座系统GHz高速互连设计与优化实践

1. BGA插座系统的GHz高速互连挑战在当今高性能集成电路设计中,BGA(球栅阵列)封装已成为主流互连方案。作为连接芯片与PCB的关键桥梁,BGA插座系统在原型验证、测试调试和量产环节中扮演着不可替代的角色。我曾参与过多个采用BGA封装…...

SIEMENS 6SC6140-0FE01 电源模块

SIEMENS 6SC6140-0FE01 是西门子 SIMODRIVE 611 系列数控系统中的电源/驱动模块,为伺服电机提供精确的电力控制和驱动支持。以下是该模块的15条主要产品特点:中间15条特点:属于 SIMODRIVE 611 系列,专为数控机床和自动化生产线设计…...

Windows Defender配置深度解析:系统安全组件的定制化调整实战指南

Windows Defender配置深度解析:系统安全组件的定制化调整实战指南 【免费下载链接】windows-defender-remover A tool which is uses to remove Windows Defender in Windows 8.x, Windows 10 (every version) and Windows 11. 项目地址: https://gitcode.com/gh_…...

别再对着AAL脑区缩写发懵了!这份超全对照表+Python/SPM实战指南帮你搞定

神经影像数据分析实战:AAL脑区缩写解析与Python/SPM高效应用指南 第一次打开SPM的统计结果时,那些密密麻麻的缩写标签让我彻底懵了——PreCG.L、SFGdor.R、PCUN.L...它们究竟对应大脑哪个部位?又该如何在论文中准确描述这些激活区域&#xff…...

TV Bro电视浏览器终极指南:专为智能电视优化的免费开源浏览器

TV Bro电视浏览器终极指南:专为智能电视优化的免费开源浏览器 【免费下载链接】tv-bro Simple web browser for android optimized to use with TV remote 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tv/tv-bro TV Bro是一款专为智能电视和遥控器操作优化的A…...

手把手教你用Arduino+DS1302做个带断电记忆的电子时钟(附完整代码与接线图)

从零打造断电记忆电子钟:Arduino与DS1302的完美组合 1602液晶屏上跳动的数字突然熄灭又亮起,但时间却分秒不差——这就是带断电记忆功能的电子钟魅力所在。对于刚接触Arduino的创客来说,用DS1302时钟模块构建一个永不掉时的电子钟&#xff0c…...

2026 年 ERP 系统大盘点:主流 ERP 系统对比与选型指南

随着企业数字化转型的深入推进,ERP 系统早已从 “可选工具” 变成了企业日常运营的 “刚需基础设施”。一套合适的ERP 系统能够打通企业内部信息壁垒,规范管理流程,大幅提升全员运营效率;但如果选型不当,不仅会造成资金…...

STM32F103/407实战:用DMP库5分钟搞定MPU6050姿态解算,告别复杂算法

STM32与MPU6050实战:5分钟极简姿态解算指南 1. 硬件准备与环境搭建 姿态感知是许多嵌入式项目的核心需求,从无人机到机器人控制,再到VR设备,都离不开精确的姿态数据。MPU6050作为一款经典的6轴运动传感器,集成了3轴加速…...

TMS320C6678 DSP中断配置避坑指南:CSL与SYS/BIOS两种方法实战对比

TMS320C6678 DSP中断开发实战:CSL与SYS/BIOS双方案深度解析 当工程师首次接触TMS320C6678这款多核DSP时,中断系统的配置往往成为第一个技术门槛。面对手册中复杂的INTC、CIC、事件映射等概念,开发者常常陷入选择困境:是直接使用CS…...

DASH技术:LLM确定性训练的革命性突破

1. 项目概述:DASH如何革新LLM确定性训练在大型语言模型(LLM)训练领域,确定性计算一直是个令人头疼的难题。想象一下,当你花费数百万美元训练一个模型时,却发现每次运行得到的结果都有微小的差异——这就像试…...

3大技术突破:Windows原生运行安卓应用的创新解决方案

3大技术突破:Windows原生运行安卓应用的创新解决方案 【免费下载链接】APK-Installer An Android Application Installer for Windows 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ap/APK-Installer 还在为Windows与Android生态的隔阂而烦恼吗&#xff1…...

MCP协议解析:构建AI与外部工具的动态桥梁

1. 项目概述:一个连接技能与执行的智能桥梁最近在折腾一个挺有意思的开源项目,叫Glowboth/skillsync-mcp。乍一看这个名字,可能会有点摸不着头脑,它不像那些直接叫“XX管理系统”或“XX工具包”的项目那么直白。但如果你拆解一下&…...

别再为动图发愁!3款免费工具搞定WebP转GIF(附详细操作截图)

3款零门槛工具助你轻松实现WebP转GIF 在社交媒体运营或内容创作中,动图素材往往能带来更高的互动率。但当你从网络下载的素材是WebP格式时,如何快速转换为通用的GIF格式?本文将为你推荐三款真正免费的转换工具,涵盖在线服务、桌面…...

从Meta DINOv2的‘最后一层’说起:深入理解视觉Transformer特征提取与相似度计算的‘为什么’

从Meta DINOv2的“最后一层”说起:深入理解视觉Transformer特征提取与相似度计算的“为什么” 当你第一次使用DINOv2计算两张图片的相似度时,可能会惊讶于它的准确性——即使是不同角度拍摄的同一物体,或是风格迥异的同类物品,模型…...

从理想模型到真实版图:用ADS DemoKit PDK实战RF滤波器设计的6个关键步骤与避坑点

从理想模型到真实版图:用ADS DemoKit PDK实战RF滤波器设计的6个关键步骤与避坑点 在射频集成电路设计中,滤波器作为信号处理的核心组件,其性能直接影响整个系统的表现。而将理想的滤波器理论模型转化为可制造的物理版图,是每位RF工…...

利用模型广场与用量数据优化AI应用的技术选型与预算

利用模型广场与用量数据优化AI应用的技术选型与预算 1. 模型选型的技术挑战与解决方案 在构建长期AI应用架构时,技术负责人常面临模型选型的两大核心难题:如何快速获取不同厂商模型的能力边界与定价策略,以及如何将历史项目的实际用量转化为…...