Sql cnt что это

Oracle PL/SQL •MySQL •MariaDB •SQL Server •SQLite

Базы данных

SQL функция COUNT

В этом учебном материале вы узнаете, как использовать SQL функцию COUNT с синтаксисом и примерами.

Описание

SQL функция COUNT используется для подсчета количества строк, возвращаемых в операторе SELECT.

Синтаксис

Синтаксис для функции COUNT в SQL.

Или синтаксис для функции COUNT при группировке результатов по одному или нескольким столбцам.

Параметры или аргумент

Не все это понимают, но функция COUNT будет подсчитывать только те записи, в которых expressions НЕ равно NULL в COUNT( expressions ). Когда expressions является значением NULL, оно не включается в вычисления COUNT. Давайте рассмотрим это дальше.

В этом примере у нас есть таблица customers со следующими данными:

Введите следующий запрос SELECT, которая использует функцию COUNT.

Источник

Что означает CNT при именовании хранимых процедур?

В базе данных моей компании есть хранимая процедура cnt_insertContestEntry. Я новичок в соглашениях об именах баз данных. Что может означать CNT? Конкурс? я мог бы спросить своих коллег, но я не хочу выглядеть глупым: p.

12 ответов

Мне было трудно заставить это звучать красиво, и я не уверен, что мне это удалось. Довольно странно спрашивать людей, которые вряд ли знают ответ, когда есть люди гораздо ближе, которые, скорее всего, знают ответ.

В общем, если вы хотите узнать ответ, спросите человека, который, скорее всего, его получит. На мой взгляд, это никогда не заставит вас выглядеть глупо!

«cnt» обычно используется как сокращение от «count», часто в именах переменных как часть венгерской нотации. Но я не думаю, что здесь его используют именно так. Ваше предположение звучит разумно. Я бы спросил.

Как называется проект / приложение? Обычно мы добавляем к нашим таблицам, хранимым процедурам и т. Д. Префикс сокращенной версии имени проекта.

Например на «Проект ТТП»,

Я согласен, спросите своих коллег. Но вот несколько менее эффективных идей:

Если это хранимая процедура, изучите процедуру и посмотрите, дает ли она подсказки.

Найдите другие процедуры, которые начинаются с cnt_. Посмотрите, не дадут ли они вам какие-нибудь идеи.

Я предполагаю, что cnt означает контест, и что первоначальный автор выбрал префикс, чтобы все связанные с контестом хранимые процедуры были сгруппированы в алфавитном порядке. Хотя, может быть, пока есть только один.

CNT как технический термин обычно представляет собой вариант «компьютерных сетевых технологий» [ Справка].

Это не самый очевидный механизм именования, но он может служить для того, чтобы сгруппировать аналогичные процедуры в SQL Management Studio.

Просто спросите, я бы разозлился на коллегу, если бы он неоднократно задавал один и тот же вопрос. Первый ответ всегда бесплатный.

Похоже, он используется в качестве идентификатора схемы, может быть, Contest? Ужасающий стандарт именования, если так!

Он пишется в нижнем регистре, поэтому, вероятно, это просто сокращение от чего-то неважного. Граф, или Контент, или Конкурс, или Цент. Кажется, что это какое-то пространство имен, поэтому вполне вероятно, что у вас есть другие хранимые процедуры с тем же префиксом. Может быть, это инициалы того, кто это написал. На вас работал Карл-Николай Тененбаум? (О, кстати, только что придумал это имя.)

В одном из моих проектов мы использовали префиксы для определения подсистемы проекта. Поскольку разные подсистемы были разработаны разными разработчиками, эти префиксы были подобны идентификаторам схемы.

Источник

SQL-запросы по-быстрому: краткий и понятный гайд

SQL (Structured Query Language) — это язык структурированных запросов. Он позволяет читать, записывать, удалять, сортировать и фильтровать информацию в базе данных.

В SQL используется немного слов. Он напоминает человеческий язык и поэтому его легко изучить. С его помощью можно работать с реляционными базами данных: пользователь отправляет SQL-запрос к базе данных через систему управления базами данных (СУБД). Последняя обрабатывает запрос и отправляет полученные данные пользователю.

Структура SQL-запроса

Запрос на выборку данных выглядит вот так:

Рассмотрим подробнее, как производится выборка.

SELECT и FROM

SELECT и FROM — обязательные ключевые слова в этом запросе. С их помощью можно указать, откуда и какие данные можно выбрать:

Обратите внимание: имена столбцов указываются через запятую.

Для выборки всех столбцов применяется групповой символ «*». При его использовании столбцы будут возвращены, но иногда порядок может не соблюдаться.

Групповой символ упрощает запрос, но при этом снижает производительность. Поэтому лучше использовать его в редких случаях.

WHERE

Обычно нам нужна определенная информация из таблицы. Но как ее быстро найти? WHERE помогает извлечь информацию, отфильтровав ее по одному или нескольким условиям. Это очень удобно!

С WHERE применяются такие операции:

Фильтр по нескольким условиям

Данные можно фильтровать не только по одному, а и по нескольким условиям и значениям. Для этого используются операторы IN, NOT IN, AND, OR.

В результате этого запроса будут выбраны все сотрудники из подразделений ИТ и маркетинга.

Будут выбраны все сотрудники, кроме тех, кто работает в подразделениях ИТ и маркетинга.

GROUP BY

С помощью необязательного предложения GROUP BY создаются группы данных. Это удобно для получения итоговых значений. Например, нужно узнать, сколько человек работает в отделе продаж. Инструкция может выглядеть так:

Этот код возвращает названия подразделений и количество работников в каждом из них. Количество сотрудников помещается в столбец с псевдонимом cnt, который мы задали с помощью ключевого слова AS.

Предложение GROUP BY указывается после WHERE и перед ORDER BY.

В GROUP BY можно указать столько столбцов, сколько нужно. В результате группы вкладываются друг в друга.

При вложении данные будут суммироваться для последней заданной группы, а не для отдельно для каждого столбца.

В предложении GROUP BY можно указать только столбцы выборки или выражения. В нем не указывается функция группирования и не применяются псевдонимы.

Если в столбце, по которому производится группирование, встречается одна или несколько строк со значением NULL, они выделяются в отдельную группу.

HAVING

С помощью предложения GROUP BY можно также указывать, какие группы включить в результат, а какие — исключить из него. Для этого используется предложение HAVING. Оно очень напоминает WHERE, но фильтрует не строки, а группы.

HAVING можно использовать с любыми операторами. В этом предложении используется тот же синтаксис, что и в предложении WHERE:

Этот код похож на предыдущий, но возвращает только те группы, в которых найдены три или больше сотрудников. Фильтрация выполняется по итоговому значению группы. Этим HAVING отличается от WHERE, которое фильтрует по значениям строк.

Эти предложения можно использовать вместе. Например, можно узнать, сколько сотрудников в подразделениях со штатом более трех человек, получают более 1000:

Сначала выбираются все строки, где в столбце salary содержатся значения больше 1000. А затем выбираются только те группы, в которых не меньше трех записей.

ORDER BY

Предложение ORDER BY используется для сортировки результатов запроса. В нем указываются имена столбцов, по которым нужна сортировка.

Давайте отсортируем список фамилий сотрудников:

В предложении ORDER BY можно указывать и те столбцы, которые не выбраны в операторе SELECT:

Так список фамилий сотрудников будет отсортирован по размеру зарплаты.

Сортировку можно выполнять и по нескольким столбцам. Для этого имена столбцов указывают через запятую:

Так мы увидим список сотрудников, который сначала отсортирован по фамилии, а затем — по имени.

Вместо имен столбцов можно указать их порядковые номера в операторе SELECT:

Этот код также возвращает список сотрудников с сортировкой по фамилии, а затем — по имени.

Сортировка по убыванию

В предыдущих примерах мы сортировали по возрастанию (это делается по умолчанию). Но можно сортировать и по убыванию. Для этого укажем слово DESC:

Так мы отсортируем список с именами и фамилиями в обратном алфавитном порядке.

Если обратная сортировка выполняется по нескольким столбцам, укажите ключевое слово DESC после каждого из них.

Слово DESC — это сокращение от слова DESCENDING. В запросах можно использовать как полную, так и сокращенную форму. Для сортировки в порядке возрастания тоже существует ключевое слово. Его полная форма — ASCENDING, а сокращенная — ASC. Поскольку по умолчанию выполняется сортировка по возрастанию, то это слово не указывают.

Объединение таблиц

Иногда нам нужны данные из нескольких таблиц. Рассмотрим пример:

Этот код возвратит имена и фамилии сотрудников из таблицы Employees и номера заказов из таблицы Orders, которые выполнены соответствующими сотрудниками. В предложении WHERE имена столбцов указаны с именами соответствующих таблиц. Это необходимо, чтобы СУБД могла различать столбцы employee_id из разных таблиц.

Такое объединение называется внутренним. Для него можно использовать специальный синтаксис с ключевым словом INNER JOIN. Приведенный ниже код выдаст те же результаты, что и предыдущий фрагмент:

Вместо предложения WHERE используется предложение ON, синтаксис которого совпадает с синтаксисом WHERE.

Число объединяемых таблиц в SQL не ограничено, но может ограничиваться в разных СУБД. Обратите внимание: чем больше таблиц объединяется, тем ниже производительность. Поэтому не рекомендуем объединять таблицы без особой необходимости.

Вместо заключения

SQL — простой для освоения и при этом мощный язык. Он появился в 1970-х и до сих пор используется, хотя наряду с ним появляются новые похожие языки. Этот язык используется различными СУБД: MySQL, SQLite, Oracle Database, Microsoft Access, Microsoft SQL Server, dBASE, IBM DB2.

Сегодня SQL — не просто язык формирования запросов. С его помощью можно упорядочивать и изменять данные, делать выборки, управлять доступом к ним, совместно использовать информацию и обеспечивать ее целостность. Пользуйтесь!

Что такое индексы в Mysql и как их использовать для оптимизации запросов

Как исправить ошибку доступа к базе 1045 Access denied for user

Основные понятия о шардинге и репликации

Настройка Master-Master репликации на MySQL за 6 шагов

Примеры ad-hoc запросов и технологии для их исполнения

Как создать и использовать составной индекс в Mysql

Анализ медленных запросов (профилирование) в MySQL с помощью Percona Toolkit

Типы и способы применения репликации на примере MySQL

Синтаксис и оптимизация Mysql LIMIT

Настройка Master-Slave репликации на MySQL за 6 простых шагов

Правильная настройка Mysql под нагрузки и не только. Обновлено.

Check-unused-keys для определения неиспользуемых индексов в базе данных

Запрос для определения версии Mysql: SELECT version()

И как правильно работать с длительными соединениями в MySQL

3 примера установки индексов в JOIN запросах

Анализ медленных запросов с помощью EXPLAIN

Быстрый подсчет уникальных значений за разные периоды времени

Описание, рекомендации и значение параметра query_cache_size

Что значит и как это починить

Использование партиций для ускорения сложных удалений

Правила выбора типов данных для максимальной производительности в Mysql

Включение и использование логов ошибок, запросов и медленных запросов, бинарного лога для проверки работы MySQL

Источник

Диалект Oracle SQL: Model в примерах. Часть 1

Любой разработчик, имеющий дело с генерацией отчётности из баз данных, регулярно сталкивается с построением громоздких запросов. Часто это бывает связано с ошибками проектирования БД, и, ещё чаще, со сложностями преобразования извлекаемых данных. К последним можно отнести применение итерационных методов вычисления, подсчёт промежуточных итогов по подгруппам, расчёты, в которых используются значения соседних строк выборки, сложное форматирование строк и подобные задачи. Такие преобразования часто выносятся с уровня БД на уровень сервера приложений или клиента, что сказывается на производительности и удобстве сопровождения кода. Для решения этих задач SQL СУБД Oracle предоставляет аналитические функции и оператор MODEL — о нём и пойдёт речь в этой статье.

Это расширение конструкции SELECT стало доступно с СУБД версии 10g. MODEL позволяет обращаться к данным выборки как к многомерным массивам, изменять и добавлять элементы, проводить сложную агрегацию, а также решать ряд задач, которые до этого требовали использования PL/SQL. При этом языковые конструкции остаются читабельными и декларативными. Одним словом — Excel-like, плюс вся нагрузка ложится на плечи сервера БД.

Синтаксис

Оператор MODEL обрабатывается в числе последних, после него только DISTINCT и ORDER BY. В результате применения столбцы выборки отображаются в массивы measured_column_* c измерениями dimension_column_*. Необязательный параметр PARTITION BY определяет паритиции, аналогичные используемым в аналитических функциях (каждая из них обрабатывается правилами rule_* как независимый массив). Правила применяются в порядке перечисления.

Простейшие примеры

Для начала смоделируем выборку чисел 1, 2 и 3:

SELECT *
FROM dual
MODEL DIMENSION BY (0 dimension)
MEASURES (dummy)
RULES (
dummy[5] = 1,
dummy[6] = 2,
dummy[7] = 3
);

В данном случае, по трём правилам заполняется массив dummy с измерением dimension. Алиас 0 dimension определяется для того, чтобы добавить новый столбец. Разберём преобразование подробнее. Первым делом происходит определение и отображение столбцов выборки (0 dimension в DIMENSION, dummy в MEASURES), затем по этим столбцам происходит выборка (возвращается строка dummy = X, dimension = 0) и только после этого выполняются правила. Сначала ищется строка с dimension = 5, но т.к. она не находится, создаётся новая и заполняется dummy = 1, аналогично для оставшихся двух правил. Если необходимо, с помощью директивы RETURN UPDATED ROWS можно вывести только обновлённые строки:

SELECT result, dummy
FROM dual
MODEL RETURN UPDATED ROWS
DIMENSION BY (dummy)
MEASURES (0 result)
RULES (
result[5] = 1,
result[6] = 2,
result[7] = 3
);

Применять наборы правил можно и в циклах. Следующий запрос рассчитывает несколько элементов последовательности Фибоначчи:

ITERATE задаёт количество итераций цикла (начиная с 0), а необязательная директива UNTIL — условие выхода из него (которое сработало, судя по тому что вы ещё не нажали Ctrl + End). Доступ к счётчику осуществляется через переменную iteration_number.

Диапазоны и агрегирование

Рассмотрим таблицу, хранящую информацию о выпитом в течение недели кофе:

Предположим, мы хотим вывести отчёт о том сколько всего чашек кофе выпито в каждый из дней и в общем, заодно учтём, что в четверг порции чёрного кофе были двойными. Итак, запрос:

Разберём правила подробнее. Первое удваивает количество выпитого в четверг кофе. Функция cv(dimension_name) возвращает текущее значение индекса по измерению dimension_name для обрабатываемого элемента (т.е., в данном случае, вместо cv(day) можно было указать day = 4 или, при желании, сослаться на предыдущий день как day = cv(day) — 1). Второе правило вычисляет подытоги с понедельника по четверг. Кроме цикла (который и так нагляден), здесь используются ссылки на диапазоны элементов в правых частях равенств. Указывать диапазоны можно теми же способами, что и проверки в конструкции WHERE, дополнительное ключевое слово ANY служит для выбора любых значений индекса. Ссылки на диапазоны в правой части равенства необходимо агрегировать, в данном случае используется функция sum. И, наконец, третье правило считает сумму подытогов.

Движемся дальше. Рассмотрим запрос, выводящий подытоги выпитого по видам кофе, количество латте, выпитого во вторник, а также сообщение о том, достигнута ли цель недели — выпить эспрессо в среду:

В первом правиле используется цикл с итерациями по значениям выборки. Вложенные запросы, используемые внутри MODEL должны быль некореллированными. Следующее правило вычисляет итоговую сумму. Обратите внимание на строку «drank cups of latte on 2 day». Т.к. элемент cnt[2, ‘latte’] не был найден, мы получили NULL по ссылке. Это поведение можно изменить директивой IGNORE NAV (добавляется после слова MODEL), тогда вместо ненайденных элементов и NULL, в расчёты будут подставляться: 0 для чисел, 1 января 2001 года для дат, пустая строка для строковых типов и NULL для всего остального. И, наконец, четвёртое правило демонстрирует использование выражения IS PRESENT, оно возвращает истину в случае, если заданный элемент существует, но, увы, эспрессо в среду не было выпито.

На этом вводная завершена, надеюсь вы получили общее представление и привыкли к синтаксису. Во второй части будет рассказано об управлении обновлением и созданием элементов, контроле вывода MODEL, вопросах применимости метода и его производительности. И, конечно же, будут разобраны более сложные примеры.

Источник

COUNT DISTINCT и оконные функции

Мы без проблем можем посчитать общее количество ПК для каждого производителя, а также количество уникальных моделей данного производителя в таблице PC:

Если нам требуется получить детальную информацию о каждой модели, наряду с их общим количеством для каждого производителя, то можно использовать оконную функцию:

Теперь представим, что нам требуется дополнить эту информацию количеством уникальных моделей. Естественная попытка

Использование ключевого слова DISTINCT не допускается с предложением OVER.

Сообщение об ошибке ясно описывает проблему. Вопрос в том, как её обойти.

Использование подзапроса

Использование DENSE_RANK

Источник