Какой оператор используется для выборки значений в пределах заданного диапазона

Поделитесь ссылкой:

Рекомендуемые лекции

• Вещества вторичного синтеза
• Приборы наблюдения
• Вопрос 13
• 16. Потери напора по длине потока
• 18 Нечеткие множества

SQL-Ex blog

Оптимизатор запросов SQL Server опирается на статистику для построения адекватного плана запроса. Если статистика неверна, устарела или отсутствует, вы имеете весьма слабую надежду на хорошую производительность ваших запросов. Поэтому важно понимать, как SQL Server поддерживает статистику распределения.

Что такое статистика?

Оптимизатор запросов SQL Server использует статистику распределения, чтобы определиться с тем, как выполнять ваш запрос. Эта статистика представляет собой распределение данных в столбце или столбцах. Оптимизатор запросов использует его для оценки количества строк, которые будут возвращены планом запроса. При отсутствии статистики по распределению данных оптимизатор не будет иметь возможности сравнить эффективность различных планов и, следовательно, зачастую будет вынужден просто выполнять сканирование таблицы или индекса. Без статистики он не сможет узнать, содержит ли столбец искомые данные без его просмотра. При наличии статистики о содержимом столбца у оптимизатора будет значительно больше шансов сделать лучший выбор механизма доступа к данным и использования ваших индексов.

Статистика распределения создается автоматически при создании индекса. Если у вас настроено автоматическое создание статистики (установка по умолчанию параметра базы данных AUTO_CREATE_STATISTICS), вы будете получать созданную статистику при всяком обращении к столбцу в предложениях запроса, выполняющих фильтрацию или задающих критерии соединения JOIN.

Данные измеряются двумя различными способами в пределах единого набора статистики: по плотности и по распределению.

Плотность

Плотность проще понять; она представляет собой отношение, которое просто показывает, сколько уникальных значений содержится в данном столбце или наборе столбцов. Формула проще простого:

Плотность = 1/Число различных значений столбца (столбцов)

Она позволяет вам написать запрос к вашей таблице, чтобы точно увидеть, какой должна быть плотность:

SELECT 1.0 / COUNT(DISTINCT MyColumn) 
FROM dbo.MyTable;

Вы также можете увидеть плотность для комбинации столбцов. Для этого в запросе достаточно сначала получить уникальную комбинацию списка столбцов:

SELECT 1.0 / COUNT(*) 
FROM (SELECT DISTINCT FirstColumn, 
SecondColumn 
FROM dbo.MyTable) AS DistinctRows;

И, конечно, вы можете добавить столбцы, по которым построен индекс, чтобы увидеть плотность индекса.

Плотность важна, поскольку она является мерой селективности данного индекса, а также одним из лучших способов оценки эффективности его использования для выполнения запроса. Высокая плотность (низкая селективность, незначительная доля уникальных значений) делает маловероятным использование индекса оптимизатором ввиду его неэффективности для получения ваших данных. Например, если ваш столбец содержит данные типа бит, скажем, подписан клиент на почтовую рассылку или нет, то для миллиона строк вы будете видеть только одно из двух значений. Это означает, что использование индекса или статистики для получения данных из таблицы на основе двух значений сведется к сканированию, в то время как более селективные данные, например, адрес электронной почты, приводит к более эффективному доступу к данным.

Следующая мера — распределение данных — несколько сложнее.

Распределение данных

Распределение данных представляет статистический анализ вида данных, которые находятся в первом столбце, доступном для статистики. Это справедливо также и для составного индекса, т.е. вы получите только единственный столбец данных для их распределения. Это одна из причин рекомендации размещать наиболее селективный столбец первым в индексе. Однако помните, что это только предложение, и существует множество исключений, например, если первый столбец сортирует данные более эффективно при том, что он не самый селективный. Вернемся, однако, к распределению данных. Механизм хранения информации о распределении называется гистограммой. По статистическому определению гистограммой является визуальное представление распределения данных; однако статистика распределения использует более общий математический смысл этого термина.

Гистограмма — это функция, которая подсчитывает число вхождений данных в каждое множество категорий (известных как bins), и в статистике распределения эти категории выбираются так, чтобы представлять распределение данных. Именно эта информация может использоваться оптимизатором для оценки числа строк, возвращаемых заданным значением.

В SQL Server гистограмма содержит до 200 различных шагов, или bin’ов. Почему 200? 1) Это статистически существенно или, как мне говорят, 2) это мало, 3) это работает для большинства распределений данных в объеме до нескольких сотен миллионов строк. При больших объемах вам придется обратиться к материалам, относящимся к фильтрованной статистике, фрагментированным (секционированным) таблицам и другим архитектурным решениям. Эти 200 шагов представлены строками таблицы. Строки представляют способ распределения данных в столбце, показывая части данных, описывающих это распределение:

Эти значения определяются одним из двух способов, выборкой или полным сканированием. Когда индексы создаются или перестраиваются, вы получаете статистику, созданную полным сканированием по умолчанию. Когда статистика обновляется автоматически, SQL Server использует механизм выборки для построения гистограммы. Подход на базе выборки делает генерацию и обновление статистики очень быстрой, но она может оказаться не вполне точной. Это обусловлено механизмом выборки, который случайным образом читает данные из таблицы, а затем производит вычисления для получения данных статистики. Такой алгоритм оказывается достаточно точным для большинства наборов данных, в противном случае, если вам требуется максимально точная статистика, используйте ручное обновление или создание статистики при помощи полного сканирования.

• Если в таблице нет строк, то, когда вы добавляете строку (или строки), происходит автоматическое обновление статистики.
• Если в таблице менее 500 строк, и вы добавляете более 500. Т.е. если у вас 499 строк, то вы должны добавить строки до 999, чтобы произошло автоматическое обновление.
• Когда в таблице более 500 строк, вы должны добавить дополнительно 500 строк + 20% от размера таблицы, чтобы увидеть автоматическое обновление статистики.

Вы также можете обновлять статистику вручную. Для этого SQL Server предлагает два механизма. Во-первых, sp_updatestats. Эта процедура использует курсор для прохода по всей статистике в указанной базе данных. Она учитывает число модификаций строк, и если были выполнены какие-либо изменения, rowmodctr > 0, то обновляет статистику. Вы можете также обновить отдельную статистику с помощью UPDATE STATISTICS, указав имя. При этом вы можете задать использование FULL SCAN, чтобы гарантировать актуальную статистику, однако потребуется написание кода обслуживания, чтобы сделать это изменение постоянным.

Хватит говорить о том, что такое статистика. Давайте посмотрим на её представление и разберемся с данными, которые в ней содержатся.

DBCC SHOW_STATISTICS

• Заголовок (Header): содержит метаданные о наборе статистики.
• Плотность (Density): показывает значения плотности для столбца или столбцов, которые определяют набор статистики.
• Гистограмма (Histogram): Таблица, которая определяет описанную выше гистограмму.

Информация заголовка может оказаться весьма полезной:

• Updated: когда последний раз обновлялся этот набор статистики. Отсюда вы можете узнать о возрасте набора статистики. Если вы знаете, что в один из дней в таблицу были добавлены тысячи строк, но статистика относится к прошлой неделе, вы можете вручную обновить статистику.
• Rows и Rows Sampled: Если эти значения совпадают, вы видите набор статистики, который является результатом полного сканирования. Если они различаются, то, вероятно, статистика получена на основе выборки.

Второй набор данных представляет собой меры плотности. Вот набор, который показывает плотность составного индекса:

Столбец All density содержит значение плотности, полученное по упомянутой выше формуле. Видно, что это значение уменьшается с каждым следующим столбцом. Ясно, что наиболее селективным является первый столбец. Можно также увидеть среднюю длину (Average Length) значений, которые содержатся в столбце, и, наконец, список столбцов, составляющих каждый уровень плотности.

Наконец, следующий график показывает раздел гистограммы:

Видно как данные распределены между шагами. При этом вы можете наблюдать, насколько хорошо SQL Server распределяет вашу информацию. Поскольку все количества строк, за исключением среднего, есть целые числа, это еще один фактор, что данный набор статистики представляет собой результат полного сканирования. Если диапазоны строк представляют собой оценку, они будут представлены десятичными числами.

Вы смотрите гистограмму, когда пытаетесь понять, почему план запроса SQL Server содержит scan или seek, в то время когда вы ожидаете увидеть что-то другое. Способ, которым распределяются данные, показывает, например, среднее число строк для заданного значения в пределах некоторого диапазона, что позволяет вам понять, насколько хорошо эти данные могут использоваться оптимизатором. Если вы наблюдаете большое расхождение между строками диапазона или уникальными строками диапазона, то, вероятно, ваша статистика устарела или построена на выборке. Кроме того, если диапазон и уникальные строки сильно расходятся при том, что у вас актуальная и точная статистика, это может говорить о серьезном перекосе данных, которые требуют других подходов к индексированию и построению статистики, например, фильтрованная статистика.

Заключение

Вы можете увидеть множество статистики, поддерживаемой SQL Server. Это жизненно важная часть достижения лучшей производительности системы. Понимание того, как она работает, создается, поддерживается и как её анализировать, поможет вам в работе с собственной статистикой.

Основы SQL для выражений запроса, применяемых в ArcGIS

Structured Query Language (SQL) — это стандартный компьютерный язык, содержащий набор определенного синтаксиса и выражений, используемых для доступа и управления данными в базах данных и в других технологиях обработки данных.

Американский национальный институт стандартов (ANSI) определяет стандарт для SQL. Большинство СУБД используют этот стандарт и расширяют его, благодаря чему синтаксис SQL в разных СУБД немного отличается друг от друга.

Выражения запроса в ArcGIS соответствуют стандартным выражениям SQL. Синтаксис SQL, который вы используете в выражении, зависит от источника данных. Каждый источник данных имеет свой собственный вариант SQL, они называются диалектами SQL, к ним относятся:

• Файловые данные, включая файловые базы геоданных, шейп-файлы, виды таблиц в памяти, текстовые файлы, такие как таблицы .dbf , .csv , .txt , .xlsx и сервисы объектов, которые используют стандартизованные запросы, используют диалект ArcGIS SQL, который поддерживает подмножество возможностей SQL.
• Мобильные базы геоданных, ST_geometry SQLite , GeoPackage и Excel используют диалект SQL SQLite .
• Базы данных или многопользовательские базы геоданных используют синтаксис SQL базовой СУБД, например , Oracle , SQL Server , PostgreSQL , SAP HANA и, IBM Db2 , где каждая база данных использует свой собственный немного другой диалект SQL.

При использовании диалоговых окон ArcGIS для построения выражения SQL используется автозаполнение, чтобы помочь вам применить правильный синтаксис для запрашиваемого источника данных. По мере ввода появляется запрос, показывающий имена полей, значения, ключевые слова и операторы, поддерживаемые вашим источником данных.

Подсказка:

• Если данные в вашем выражении SQL поступают из нескольких источников данных, произойдет следующее:
  • Если источниками данных являются как файловые источники, так и СУБД, будет использоваться синтаксис ArcGIS SQL.
  • Если источником данных являются данные на основе файлов, будет использоваться синтаксис ArcGIS SQL.
  • Если источником данных является база данных или многопользовательская база геоданных, ArcGIS передаст выражение SQL в СУБД для разрешения, и вам нужно будет проконсультироваться с документацией для вашей системы управления базой данных, чтобы узнать о синтаксисе конкретного выражения и поддерживаемых типах данных.
  • Выбрать по атрибутам с помощью инструмента геообработки Выбрать в слое по атрибуту .
  • Вкладка Определяющий запрос в диалоговом окне Свойства слоя .
  • Вкладка Фильтры отображения на панели Символы .
  • Создать запрос с помощью панели Создать новые запросы .
  • Экспортируйте таблицы с помощью инструмента геообработки Экспорт таблицы .
  • Экспортируйте объекты с помощью инструмента геообработки Экспорт объектов .
  • Используйте инструмент геообработки Вычислить поле , чтобы создать выражение для выполнения простых или сложных вычислений значений поля.
  • Используйте Выборку для запроса данных для дальнейшего анализа.
  • Используйте инструмент геообработки Создать таблицу запроса , чтобы создать Вид слоя или таблицы.
  • Используйте инструмент геообработки Создать векторный слой , чтобы создать такой слой.
  • Создайте вид в базе данных или базе геоданных с помощью инструмента геообработки Создать вид базы данных .
  • Используйте инструмент геообработки Присоединить , чтобы добавить несколько входных наборов данных в целевой набор данных.
  • Используйте ProSDK Core.Data.QueryDef.

  Синтаксис выражения SQL

  Выражение SQL содержит комбинацию одного или нескольких значений, операторов и функций SQL, которые можно использовать для запроса или выбора подмножества объектов и записей таблиц в ArcGIS.

  Все запросы SQL выражаются с помощью ключевого слова SELECT.

  SELECT * FROM формирует первую часть выражения SQL и автоматически предоставляется вам в большинстве диалоговых окон ArcGIS. Например, когда вы составляете запрос, записывая синтаксис SQL, оператор SELECT используется для выбора полей из слоя или таблицы и предоставляется вам.

  Следующая часть выражения SQL, которая приходит после SELECT * FROM — это предложение WHERE. Предложение WHERE используется для получения записей, соответствующих определенным критериям, и является частью выражения, которое вы должны построить.

  Подсказка:

  Звездочка (*) в выражении SQL используется для запроса всех столбцов.

  Вот базовая форма предложения WHERE SQL-выражения:

  

  Например, STATE_NAME = ‘Florida’ . Это выражение содержит одно предложение и выбирает все объекты, содержащие слово ‘Florida’ в поле STATE_NAME .

  Для составных выражений используется следующая форма:

  

  Например, STATE_NAME = ‘Florida’ OR (STATE_NAME = ‘South Carolina’ AND POP2010 > 15000) . Это составное выражение состоит из нескольких предложений, связанных логическим оператором И или ИЛИ, и выбирает все объекты, содержащие Florida в поле STATE_NAME , и все объекты, которые содержат как South Carolina в поле STATE_NAME , так и имеют значение больше 15000 в поле с именем POP2010 .

  Подсказка:

  По желанию, круглые скобки () могут использоваться для определения порядка операций в составных выражениях.

  Поскольку вы выбираете столбцы в целом, то не можете ограничить оператор SELECT возвратом только некоторых столбцов в соответствующей таблице, поскольку синтаксис SELECT * жестко запрограммирован. По этой причине ключевые слова, такие как DISTINCT, ORDER BY и GROUP BY, нельзя использовать в выражении SQL в ArcGIS, за исключением случаев использования подзапросов. Чтобы узнать больше, посмотрите раздел Подзапросы ниже.

  В следующих разделах описаны элементы общих выражений SQL-запросов, используемых в ArcGIS.

  Часто используемые запросы: поиск строк

  Строковые значения в выражениях всегда заключаются в одинарные кавычки, например:

  STATE_NAME = 'California'

  Строки в выражениях чувствительны к регистру, кроме случаев работы в базах геоданных в Microsoft SQL Server . Чтобы выполнять не чувствительный к регистру поиск в других источниках данных, можно использовать функцию SQL для преобразования всех значений в один регистр. Для источников данных на основе файлов, таких как файловые базы геоданных или шейп-файлы, для задания регистра выборки можно использовать функции UPPER или LOWER. Например, при помощи следующего выражения выбирается штат, имя которого написано как ‘Rhode Island’ или ‘RHODE ISLAND’:

  UPPER(STATE_NAME) = 'RHODE ISLAND'

  Если строка содержит одинарную кавычку, вам в первую очередь требуется использовать другую одинарную кавычку как символ управляющей последовательности, например:

  NAME = 'Alfie''s Trough'

  При помощи оператора LIKE (вместо оператора = ) строится поиск частей строк. Например, данное выражение выбирает Mississippi и Missouri среди названий штатов США:

  STATE_NAME LIKE 'Miss%'

  Символ процента (%) означает, что на этом месте может быть что угодно – один символ или сотня, или ни одного. В качестве альтернативы, для поиска с помощью подстановочного знака, представляющего один символ, используйте знак подчеркивания (_). Следующий пример показывает выражение для выбора имен Catherine Smith и Katherine Smith:

  OWNER_NAME LIKE '_atherine Smith'

  Можно также использовать операторы больше (>), меньше (<), больше или равно (>=), меньше или равно (<=), не равно (<>) и BETWEEN, чтобы выбирать строковые значения на основании их сортировки. Например, этот запрос выбирает все города в покрытии, названия которых начинаются с букв от М до Z:

  CITY_NAME >= 'M'

  Строковые функции могут использоваться для форматирования строк. Например функция LEFT возвращает определенное количество символов начиная с левого края строки. Данный запрос возвращает все штаты, начинающиеся на букву A:

  LEFT(STATE_NAME,1) = 'A'

  Список поддерживаемых функций вы найдете в документации по своей СУБД.

  Часто используемые выражения: поиск значений NULL

  Вы можете использовать ключевое слово NULL, чтобы отбирать объекты и записи, содержащие пустые поля. Перед ключевым словом NULL всегда стоит IS или IS NOT. Например, чтобы найти города, для которых не была введена численность населения по данным переписи 1996 года, можно использовать следующее выражение:

  POPULATION IS NULL

  Или, чтобы найти все города, для которых указана численность населения, используйте:

  POPULATION96 IS NOT NULL

  Часто используемые выражения: поиск чисел

  Точка (.) всегда используется в качестве десятичного разделителя, независимо от региональных настроек. В выражениях в качестве разделителя десятичных знаков нельзя использовать запятую.

  Вы можете запрашивать цифровые значения, используя операторы равно (=), не равно (<>), больше (>), меньше (<), больше или равно (>=) и меньше или равно (<=), а также BETWEEN (между), например:

  POPULATION >= 5000

  Числовые функции можно использовать для форматирования чисел. Например функция ROUND округляет до заданного количества десятичных знаков данные в файловой базе геоданных:

  ROUND(SQKM,0) = 500

  Список поддерживаемых числовых функций см. в документации по СУБД.

  Даты и время

  Общие правила и часто используемые выражения

  В таких источниках данных, как база геоданных, даты хранятся в полях даты–времени. Однако в шейп-файлах это не тек. Поэтому большинство из примеров синтаксиса запроса, представленных ниже, содержит ссылки на время. В некоторых случаях часть запроса, касающаяся времени, может быть без всякого вреда пропущена, когда известно, что поле содержит только даты; в других случаях её необходимо указывать, или запрос вернет синтаксическую ошибку.

  Поиск полей с датой требует внимания к синтаксису, необходимому для источника данных. Если вы создаете запрос в Конструкторе запросов в режиме Условие, правильный синтаксис будет сгенерирован автоматически. Ниже приведен пример запроса, который возвращает все записи после 1 января 2011, включительно, из файловой базы геоданных:

  INCIDENT_DATE >= date '2011-01-01 00:00:00'

  Примечание:

  Даты хранятся в исходной базе данных относительно 30 декабря 1899 года, 00:00:00. Это действительно для всех источников данных, перечисленных здесь.

  Цель этого подраздела – помочь вам в построении запросов по датам, но не по значениям времени. Когда со значением даты хранится не нулевое значение (например, январь 12, 1999, 04:00:00), то запрос только по дате не возвратит данную запись, поскольку если вы задаете в запросе только дату для поля в формате дата–время, недостающие поля времени заполняются нулями, и будут выбраны только те записи, в которых указано время 12:00:00 утра.

  Таблица атрибутов отображает дату и время в удобном для пользователя формате, согласно вашим региональным установкам, а не в формате исходной базы данных. Это подходит для большинства случаев, но имеются и некоторые недостатки:

  • Строка, отображаемая в SQL-запросе, может иметь только небольшое сходство со значением, показанным в таблице, особенно когда в нее входит время. Например время, введенное как 00:00:15, отображается в атрибутивной таблице как 12:00:15 AM с региональными настройками США, а сопоставимый синтаксис запроса Datefield = ‘1899-12-30 00:00:15’.
  • Атрибутивная таблица не имеет сведений об исходных данных, пока вы не сохраните изменения. Она сначала попытается отформатировать значения для соответствия её собственному формату, затем, поверх сохраненных изменений, она попытается подогнать получившиеся результаты для соответствия базе данных. По этой причине, вы можете вводить время в шейп-файл, но обнаружите, что оно удаляется при сохранении ваших изменений. Поле будет содержать значение ‘1899-12-30’, которое будет отображаться как 12:00:00 AM или эквивалентно, в зависимости от ваших региональных настроек.

  Синтаксис даты-времени для многопользовательских баз геоданных

  Oracle

  Datefield = date 'yyyy-mm-dd'

  Имейте в виду, что записи, где время не равно нулю, возвращены не будут.

  Альтернативный формат при запросах к датам в Oracle следующий:

  Datefield = TO_DATE('yyyy-mm-dd hh:mm:ss','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')

  Второй параметр ‘YYYY-MM-DD HH24:MI:SS’ описывает используемый при запросах формат. Актуальный запрос выглядит так:

  Datefield = TO_DATE('2003-01-08 14:35:00','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')

  Вы можете использовать более короткую версию:

  TO_DATE('2003-11-18','YYYY-MM-DD')

  И снова записи, где время не равно нулю, не будут возвращены.

  SQL Server

  Datefield = 'yyyy-mm-dd hh:mm:ss'

  Часть запроса hh:mm:ss может быть опущена, когда в записях не установлено время.

  Ниже приведен альтернативный формат:

  Datefield = 'mm/dd/yyyy'

  IBM Db2

  Datefield = TO_DATE('yyyy-mm-dd hh:mm:ss','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')

  Часть запроса hh:mm:ss не может быть опущена, даже если время равно 00:00:00.

  PostgreSQL

  Datefield = TIMESTAMP 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS' Datefield = TIMESTAMP 'YYYY-MM-DD'

  Вы должны указать полностью временную метку при использовании запросов типа «равно», в или не будет возвращено никаких записей. Вы можете успешно делать запросы со следующими выражениями, если запрашиваемая таблица содержит записи дат с точными временными метками (2007-05-29 00:00:00 или 2007-05-29 12:14:25):

  select * from table where date = '2007-05-29 00:00:00';

  select * from table where date = '2007-05-29 12:14:25';

  При использовании других операторов, таких как больше, меньше, больше или равно, или меньше или равно, вам не нужно указывать время, но это можно сделать для повышения точности. Оба эти выражения работают:

  select * from table where date < '2007-05-29';

  select * from table where date < '2007-05-29 12:14:25';

  Файловые базы геоданных, шейп-файлы, покрытия и прочие файловые источники данных

  Datefield = date 'yyyy-mm-dd'

  Файловые базы геоданных поддерживают использование времени в поле даты, поэтому его можно добавить в выражение:

  Datefield = date 'yyyy-mm-dd hh:mm:ss'

  Шейп-файлы и покрытия не поддерживают использование времени в поле даты.

  Примечание:

  SQL, используемый в файловой базе геоданных, базируется на стандарте SQL-92.

  Известные ограничения

  Построение запросов к датам, находящимся в левой части (первой таблице) соединения, работает только для файловых источников данных, таких как файловые базы геоданных, шейп-файлы и таблицы DBF. Но возможен обходной путь при работе с другими, не файловыми, источниками, такими как многопользовательские данные, как описано ниже.

  Запрос к датам левой части соединения будет выполнен успешно, если использовать ограниченную версию SQL, разработанную для файловых источников данных. Если вы не используете такой источник данных, можете перевести выражение для использования этого формата. Это можно сделать, убедившись, что выражение запроса включает поля из более чем одной присоединенной таблицы. Например, если соединены класс пространственных объектов и таблица (FC1 и Table1), и они поступают из многопользовательской базы геоданных, следующее выражение не будет выполнено или не вернет данные:

  FC1.date = date #01/12/2001# FC1.date = date '01/12/2001'

  Чтобы запрос был выполнен успешно, можно создать вот такой запрос:

  FC1.date = date '01/12/2001' and Table1.OBJECTID > 0

  Так как запрос включает поля из обеих таблиц, будет использована ограниченная версия SQL. В этом выражении Table1.OBJECTID всегда > 0 для записей, которые сопоставлены в процессе создания соединения, поэтому это выражение всегда верно для всех строк, содержащих сопоставления соединения.

  Чтобы быть уверенным, что каждая запись с FC1.date = date '01/12/2001' выбрана, используйте следующий запрос:

  FC1.date = date '01/12/2001' and (Table1.OBJECTID IS NOT NULL OR Table1.OBJECTID IS NULL)

  Такой запрос будет выбирать все записи с FC1.date = date '01/12/2001', независимо от того, есть ли сопоставление при соединении для каждой отдельной записи.

  Комбинированные выражения

  Составные запросы могут комбинироваться путем соединения выражений операторами AND (И) и OR (ИЛИ). Вот пример запроса для выборки всех домов с общей площадью более 1500 квадратных футов и гаражом более чем на три машины:

  AREA > 1500 AND GARAGE > 3

  Когда вы используете оператор OR (ИЛИ), по крайней мере одно из двух разделенных оператором выражений, должно быть верно для выбираемой записи, например:

  RAINFALL < 20 OR SLOPE >35

  Используйте оператор NOT (НЕ) в начале выражения, чтобы найти объекты или записи, не соответствующие условию выражения, например:

  NOT STATE_NAME = 'Colorado'

  Оператор NOT можно комбинировать с AND и OR. Вот пример запроса, который выбирает все штаты Новой Англии за исключением штата Maine:

  SUB_REGION = 'New England' AND NOT STATE_NAME = 'Maine'

  Вычисления

  Вычисления можно включить в запросы с помощью математических операторов +, –, * и /. Можно использовать вычисление между полем и числом, например:

  AREA >= PERIMETER * 100

  Вычисления также могут производиться между полями. Например чтобы найти районы с плотностью населения меньшим или равным 25 человек на 1 квадратную милю, можно использовать вот такой запрос:

  POP1990 / AREA 
  Приоритет выражения в скобках
  Выражения выполняются в последовательности, определяемой стандартными правилами. Например, заключённая в круглые скобки часть выражения выполняется раньше, чем часть выражения за скобками.
  HOUSEHOLDS > MALES * (POP90_SQMI + AREA)
  Вы можете добавить скобки в режиме Редактирование SQL вручную, или использовать команды Группировать и Разгруппировать в режиме Условие, чтобы добавить или удалить их.
  Подзапросы
  Подзапрос – это запрос, вложенный в другой запрос и поддерживаемый только в базах геоданных. Подзапросы могут использоваться в SQL-выражении для применения предикативных или агрегирующих функций, или для сравнения данных со значениями, хранящимися в другой таблице и т.п. Это может быть сделано с помощью ключевых слов IN или ANY. Например этот запрос выбирает только те страны, которых нет в таблице indep_countries:
  COUNTRY_NAME NOT IN (SELECT COUNTRY_NAME FROM indep_countries)
  Примечание:
  Шейп-файлы и прочие файловые источники данных, не относящиеся к базам геоданных, не поддерживают подзапросы. Подзапросы, выполняемые на версионных многопользовательских классах объектов и таблицах, не возвращают объекты, которые хранятся в дельта-таблицах. Файловые базы геоданных имеют ограниченную поддержку подзапросов, описанных в данном разделе, в то время, как многопользовательские базы геоданных поддерживают их полностью. Информацию обо всех возможностях подзапросов к многопользовательским базам геоданных смотрите в документации по своей СУБД.
  Этот запрос возвращает объекты, где GDP2006 больше, чем GDP2005 любых объектов, содержащихся в countries (странах):
  GDP2006 > (SELECT MAX(GDP2005) FROM countries)
  Поддержка подзапросов в файловых базах геоданных ограничена следующим:
  
  
  
  
  
  
  
     Скалярные подзапросы с операторами сравнения. Скалярный подзапрос возвращает одно значение, например:
  
  
  GDP2006 > (SELECT MAX(GDP2005) FROM countries)
  EXISTS (SELECT * FROM indep_countries WHERE COUNTRY_NAME = 'Mexico')
  Операторы
  Ниже приведен полный список операторов, поддерживаемых файловыми базами геоданных, шейп-файлами, покрытиями и прочими файловыми источниками данных. Они также поддерживаются в многопользовательских базах геоданных, хотя для этих источников данных может требоваться иной синтаксис. Кроме нижеперечисленных операторов, многопользовательские базы геоданных поддерживают дополнительные возможности. Более подробную информацию см. в документации по своей СУБД.
  Арифметические операторы
  Для сложения, вычитания, умножения и деления числовых значений можно использовать арифметические операторы.
  Арифметический оператор умножения
  Арифметический оператор деления
  Арифметический оператор сложения
  Арифметический оператор вычитания
  
  
  
  
  
  
  Операторы сравнения
  Операторы сравнения используются для сравнения одного выражения с другим.
  Меньше. Может использоваться со строками (сравнение основывается на алфавитном порядке) и для числовых вычислений, а также дат.
  Меньше или равно. Может использоваться со строками (сравнение основывается на алфавитном порядке) и для числовых вычислений, а также дат.
  Не равно. Может использоваться со строками (сравнение основывается на алфавитном порядке) и для числовых вычислений, а также дат.
  Больше. Может использоваться со строками (сравнение основывается на алфавитном порядке) и для числовых вычислений, а также дат.
  Больше или равно. Может использоваться со строками (сравнение основывается на алфавитном порядке) и для числовых вычислений, а также дат.
  [NOT] BETWEEN x AND y
  
  
  
  
  
  
  Выбирает записи, если они содержат значение больше или равное x, но меньше или равное y. Если в начале указано NOT, выбирает запись, содержащую значение вне указанного диапазона. Например это выражение выбирает все записи со значениями, которые больше или равны 1 и меньше или равны 10:
  OBJECTID BETWEEN 1 AND 10
  Вот эквивалент этого выражения:
  OBJECTID >= 1 AND OBJECTID 
  Однако, выражение с оператором BETWEEN обрабатывается быстрее, если у вас поле проиндексировано.
  Возвращает TRUE (истинно), если подзапрос возвращает хотя бы одну запись; в противном случае возвращает FALSE (ложно). Например, данное выражение вернет TRUE, если поле OJBECTID содержит значение 50:
  EXISTS (SELECT * FROM parcels WHERE OBJECTID = 50)
  EXISTS поддерживается только в файловых и многопользовательских базах геоданных.
  Выбирает запись, если она содержит одну из нескольких строк или значений в поле. Если впереди стоит NOT, выбирает запись, где нет таких строк или значений. Например, это выражение будет искать четыре названия штатов:
  STATE_NAME IN ('Alabama', 'Alaska', 'California', 'Florida')
  Выбирает запись, если там в определенном поле есть нулевое значение. Если перед NULL стоит NOT, выбирает запись, где в определенном поле есть какое-то значение.
  x [NOT] LIKE y [ESCAPE 'escape-character']
  
  
  
  
  
  
  Используйте оператор LIKE (вместо оператора = ) с групповыми символами, если хотите построить запрос по части строки. Символ процента (%) означает, что на этом месте может быть что угодно – один символ или сотня, или ни одного. В качестве альтернативы, для поиска с помощью группового подстановочного знака, представляющего один символ, используйте знак подчеркивания (_). Если вам нужен доступ к несимвольным данным, используйте функцию CAST. Например, этот запрос возвращает числа, начинающиеся на 8, из целочисленного поля SCORE_INT:
  CAST (SCORE_INT AS VARCHAR(10)) LIKE '8%'
  Для включения символа (%) или (_) в вашу строку поиска, используйте ключевое слово ESCAPE для указания другого символа вместо escape, который в свою очередь обозначает настоящий знак процента или подчёркивания. Например данное выражение возвращает все строки, содержащие 10%, такие как 10% DISCOUNT или A10%:
  AMOUNT LIKE '%10$%%' ESCAPE '$'
  Логические операторы
  Соединяет два условия и выбирает запись, в которой оба условия являются истинными. Например, выполнение следующего запроса выберет все дома с площадью более 1 500 квадратных футов и гаражом на две и более машины:
  AREA > 1500 AND GARAGE > 2
  Соединяет два условия и выбирает запись, где истинно хотя бы одно условие. Например выполнение следующего запроса выберет все дома с площадью более 1,500 квадратных футов или гаражом на две и более машины:
  AREA > 1500 OR GARAGE > 2
  Выбирает записи, не соответствующие указанному выражению. Например это выражение выберет все штаты, кроме Калифорнии (California):
  NOT STATE_NAME = 'California'
  Операторы строковой операции
  Возвращает символьную строку, являющуюся результатом конкатенации двух или более строковых выражений.
  FIRST_NAME || MIDDLE_NAME || LAST_NAME
  Функции
  Ниже приведен полный список функций, поддерживаемых файловыми базами геоданных, шейп-файлами, покрытиями и прочими файловыми источниками данных. Функции также поддерживаются в многопользовательских базах геоданных, хотя в этих источниках данных может использоваться иной синтаксис или имена функций. Кроме нижеперечисленных функций, многопользовательские базы геоданных поддерживают дополнительные возможности. Более подробную информацию см. в документации по своей СУБД.
  
  
  
  
  
  
  Функции дат
  Возвращает текущую дату.
  EXTRACT (extract_field FROM extract_source)
  Возвращает фрагмент extract_field из extract_source . Аргумент extract_source является выражением даты–времени. Аргументом extract_field может быть одно из следующих ключевых слов: YEAR, MONTH, DAY, HOUR, MINUTE или SECOND.
  Возвращает текущую дату.
  Строковые функции
  Аргументы, обозначаемые как string_exp , могут быть названием столбца, строковой константой или результатом другой скалярной функции, где исходные данные могут быть представлены в виде символов.
  Аргументы, обозначаемые character_exp , являются строками символов переменной длины.
  Аргументы, указанные как start или length могут быть числовыми постоянными или результатами других скалярных функций, где исходные данные представлены числовым типом.
  Строковые функции, перечисленные здесь, базируются на 1; то есть, первым символом в строке является символ 1.
  
  
  
  
  
  
  Возвращает длину строкового выражения в символах.
  Возвращает строку, идентичную string_exp , в которой все символы верхнего регистра изменены на символы нижнего регистра.
  POSITION (character_exp IN character_exp)
  Возвращает место первого символьного выражения во втором символьном выражении. Результат – число с точностью, определяемой реализацией и коэффициентом кратности 0.
  SUBSTRING (string_exp FROM start FOR length)
  Возвращает символьную строку, извлекаемую из string_exp , начинающуюся с символа, положение которого определяется символами start и length .
  TRIM ( BOTH | LEADING | TRAILING trim_character FROM string_exp)
  
  
  
  
  
  
  Возвращает string_exp с удаленным trim_character с начала, с конца или с обоих концов строки.
  Возвращает строку, идентичную string_exp , в которой все символы нижнего регистра изменены на символы верхнего регистра.
  Числовые функции
  Все числовые функции возвращают числовые значения.
  Аргументы, обозначенные как numeric_exp , float_exp или integer_exp , могут быть именем столбца, результатом другой скалярной функции или числовой константой, где исходные данные могут быть представлены числовым типом.
  Возвращает абсолютное значение numeric_exp .
  Возвращает угол в радианах, равный арккосинусу float_exp .
  Возвращает угол в радианах, равный арксинусу float_exp .
  Возвращает угол в радианах, равный арктангенсу float_exp .
  Возвращает наименьшее целочисленное значение, большее или равное numeric_exp .
  Возвращает косинус float_exp в котором float_exp —угол, выраженный в радианах.
  Возвращает наибольшее целое значение, меньшее или равное numeric_exp .
  Возвращает натуральный логарифм float_exp .
  Возвращает логарифм по основанию 10 float_exp .
  MOD (integer_exp1, integer_exp2)
  Возвращает результат деления integer_exp1 на integer_exp2 .
  POWER (numeric_exp, integer_exp)
  Возвращает значение numeric_exp в степени integer_exp .
  ROUND (numeric_exp, integer_exp)
  Возвращает numeric_exp , округленное до integer_exp знаков справа от десятичной точки. Если integer_exp отрицательное, numeric_exp округляется до | integer_exp | знаков слева от десятичной запятой.
  Возвращает указатель знака numeric_exp . Если numeric_exp меньше нуля, возвращается -1. Если numeric_exp равно нулю, возвращается 0. Если numeric_exp больше нуля, возвращается 1.
  Возвращает синус float_exp , где float_exp — угол, выраженный в радианах.
  Возвращает тангенс float_exp , где float_exp — угол, выраженный в радианах.
  TRUNCATE (numeric_exp, integer_exp)
  Возвращает numeric_exp , округленное до integer_exp знаков справа от десятичной запятой. Если integer_exp отрицательное, numeric_exp округляется до | integer_exp | знаков слева от десятичной запятой.
  Функция CAST
  Функция CAST() преобразует значение или выражение из одного типа данных в другой указанный тип данных. Синтаксис выглядит так:
  
  Где expression - обязательный параметр, который может быть буквальным значением или допустимым выражением любого типа (например, имя столбца, переменная), который будет преобразован.
  Где data_type - обязательный параметр, а используемое ключевое слово - это результирующий тип данных, к которому будет приведено выражение. В таблице ниже представлен список ключевых слов, используемых для допустимых типов данных.
  Где length - необязательный параметр, указывающий длину результирующего типа данных.
  
  Например, в некоторых сценариях может потребоваться строковая операция, но запрос не будет работать, если данные хранятся в поле числового типа. Однако с помощью функции CAST () вы можете преобразовать числовое поле в строку для операции SQL. Этот код преобразует числовое поле SQLNUM в текстовое поле, которое затем можно использовать в текстовой операции.
  CAST(SQLNUM AS CHARACTER(12))
  В следующей таблице содержатся ключевые слова, используемые для преобразования типов данных, которые могут быть указаны в верхнем или нижнем регистре.
  Float (с плавающей точкой одинарной точности)
  
  REAL
  FLOAT [p] по умолчанию 7, что эквивалентно REAL. p > 7 эквивалентно DOUBLE PRECISION
  
  Double (с плавающей точкой двойной точности)
  
  DOUBLE PRECISION
  NUMERIC (p[,s])
  DECIMAL (p[,s])
  
  
  CHAR(n)
  nvarchar(2048)
  CHARACTER(n)
  
  Примечание:
  
  p - Точность
  s - Масштаб
  n - определяет длину строки в символах
  ( ) - Обязательный параметр
  [ ] - Дополнительный параметр
  
  
  Пример 1: CAST(AREA AS INTEGER) Приведение AREA, которое является типом данных Float, к INTEGER возвращает целое число и усекает любое значение результата после десятичного.
  Пример 2: CAST(Rent AS FLOAT) + Utilities > 2000.45 Приведение Rent, которое является типом данных CHARACTER, к типу данных FLOAT, а Utilities также является типом данных FLOAT.
  
  Связанные разделы
  
  Написание запроса в конструкторе запросов
  Построение и изменение запросов
  Управление порядком операций в запросе SQL
  
  В этом разделе
  
  Синтаксис выражения SQL
  Часто используемые запросы: поиск строк
  Часто используемые выражения: поиск значений NULL
  Часто используемые выражения: поиск чисел
  Даты и время
  Комбинированные выражения
  Вычисления
  Приоритет выражения в скобках
  Подзапросы
  Операторы
  Функции
  
  
  
  Похожие публикации:
  
  Add python что это
  Все что нужно знать о работе
  Где зарегистрирована студия кефир
  Как организовать компьютерный стол