Sql запрос больше чем

Оператор сравнения SQL

Оператор сравнения

Операторы сравнения используются в условиях, которые сравнивают одно выражение с другим. Результатом сравнения может быть TRUE, FALSE или UNKNOWN (оператор, имеющий одно или два выражения NULL, возвращает UNKNOWN).

Синтаксис:

Параметры:

можно использовать следующий оператор SQL:

Код SQL:

SQL оператор больше чем (>)

Оператор «больше чем» используется для проверки того, является ли выражение (или число) больше, чем другое.

Пример:

можно использовать следующий оператор SQL:

Код SQL:

Оператор SQL меньше чем ( =)

Оператор «больше чем равно» используется для проверки того, является ли выражение (или число) больше или равно другому.

Пример:

можно использовать следующий оператор SQL:

Код SQL:

SQL оператор меньше или равен ( )

Оператор «Не равно» используется для проверки неравенства между двумя числами или выражением.

Пример:

можно использовать следующий оператор SQL:

Упражнения по SQL

Хотите улучшить вышеуказанную статью? Вносите свои заметки / комментарии / примеры через Disqus.

Источник

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

Базы данных

SQL операторы сравнения

В этом учебном материале по SQL рассматриваются все операторы сравнения, используемые в SQL для проверки на равенство и неравенство, а также более сложные операторы.

Описание

Операторы сравнения используются в предложении WHERE, чтобы определить, какие записи выбрать. Вот список операторов сравнения, которые вы можете использовать в SQL:

В SQL вы можете использовать оператор = для проверки на равенство в запросе.

В этом примере у нас есть таблица с suppliers со следующими данными:

Введите следующий SQL оператор:

Будет выбрана 1 запись. Вот результаты, которые вы должны получить:

Выполните следующий SQL оператор, чтобы проверить неравенство, используя оператор <> :

Будет выбрано 8 записей. Вот результаты, которые вы должны получить с помощью одного из операторов SQL:

Вы можете использовать оператор > в SQL для проверки выражения больше чем.
В этом примере у нас есть таблица customers со следующими данными:

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

Источник

Операторы сравнения (Transact-SQL)

Операторы сравнения позволяют проверить, одинаковы ли два выражения. Операторы сравнения можно применять ко всем выражениям, за исключением выражений типов text, ntext и image. Операторы сравнения Transact-SQL приведены в следующей таблице:

Логический тип данных

Результат выполнения оператора сравнения имеет тип данных Boolean. Он имеет три значения: TRUE, FALSE и UNKNOWN. Выражения, возвращающие значения типа Boolean, называются логическими.

В отличие от других типов данных SQL Server, тип Boolean не может быть типом столбца таблицы или переменной и не может быть возвращен в результирующем наборе.

Если параметр SET ANSI_NULLS имеет значение ON, оператор, в число операндов которого входит хотя бы одно выражение NULL, возвращает UNKNOWN. Если параметр SET ANSI_NULLS имеет значение OFF, применяются те же правила, за исключением операторов равенства (=) и неравенства (<>). Если параметр SET ANSI_NULLS имеет значение OFF, эти операторы обрабатывают значение NULL как известное значение, эквивалентное любым другим значениям NULL, и возвращают только значение TRUE или FALSE (и никогда UNKNOWN).

Выражения со значениями типа Boolean используются в предложении WHERE для фильтрации строк, удовлетворяющих условиям поиска, и в инструкциях языка управления потоком, таких как IF и WHILE, например:

Источник

Условия отбора в операторе SELECT в запросах SQL на практике

Vovan_ST

ИТ специалист со стажем. Автор статьи. Профиль

В SQL используется множество условий отбора, позволяющих эффективно и естественно создавать различные типы запросов. Ниже рассматриваются пять основных условий отбора (в стандарте ANSI/ISO они называются предикатами):

Наиболее распространенным условием отбора в SQL является сравнение. При сравнении SQL вычисляет и сравнивает значения двух SQL-выражений для каж­дой строки данных. Выражения могут быть как очень простыми, например содер­жать одно имя столбца или константу, так и более сложными, например содер­жать арифметические операции. В SQL имеется шесть различных способов срав­нения двух выражений, показанных на рис. 6.

Рис. 6. Синтаксическая диаграмма сравнения

Ниже приведены типичные примеры сравнения.

Найти имена всех служащих, принятых на работу до 2006 года.

Вывести список офисов, фактические объемы продаж в которых составили менее 80 процентов от плановых.

Вывести список офисов, менеджером которых не является служащий с идентифика­тором 108.

Когда СУБД сравнивает значения двух выражений, могут быть получены три результата:

Выборка одной строки

Чаще всего используется сравнение, в котором определяется, равно ли значе­ние столбца некоторой константе. Если этот столбец представляет собой первич­ный ключ, то запрос возвращает всего одну строку, как в следующем примере.

Узнать имя и лимит кредита клиента с идентификатором 2107.

Значения NULL

Использование значений NULL в запросах может привести к »очевидным» предположениям, которые истинны только на первый взгляд, но на самом деле та­ковыми не являются. Например, можно предположить, что каждая строка из таб­лицы SALESREPS будет содержаться в результатах только одного из двух следую­щих запросов.

Вывести список служащих, превысивших плановый объем продаж.

Вывести список служащих, не выполнивших план.

Проверка на принадлежность диапазону (BETWEEN)

Рис. 7. Синтаксическая диаграмма проверки на принадлежность диапазону (between)

Следующий пример иллюстрирует типичную процедуру проверки на принад­лежность диапазону.

Найти все заказы, сделанные в последнем квартале 2007 года.

При проверке на принадлежность диапазону верхняя и нижняя границы счи­таются частью диапазона, поэтому в результаты запроса вошли заказы, сделанные 1 октября и 31 декабря. Далее приведен другой пример проверки на принадлеж­ность диапазону.

Найти заказы, стоимости которых попадают в различные диапазоны.

Инвертированная версия проверки на принадлежность диапазону ( NOT between ) позволяет выбрать значения, которые лежат за пределами диапа­зона, как в следующем примере.

Вывести список служащих, фактические объемы продаж которых не попадают в диапазон от 80 до 720 процентов плана.

Однако прежде чем полагаться на эти правила, неплохо было бы поэкспери­ментировать со своей СУБД.

Необходимо отметить, что проверка на принадлежность диапазону не расширяет возможности SQL, поскольку ее можно выразить в виде двух сравнений. Проверка

полностью эквивалентна сравнению

Тем не менее проверка BETWEEN является более простым способом выразить ус­ловие отбора в терминах диапазона значений.

Проверка наличия во множестве (IN)

Еще одним распространенным условием отбора является проверка на наличие во множестве (in), схематически изображенная на рис. 8. В этом случае выполня­ется проверка, соответствует ли значение какому-либо элементу заданного списка. Ниже приведен ряд запросов с использованием проверки наличия во множестве.

Рис. 8. Синтаксическая диаграмма проверки наличия во множестве (IN)

Вывести список служащих, которые работают в Нью-Йорке, Атланте или Денвере.

Найти все заказы, сделанные в пятницы в январе 2008 года.

Найти все заказы, полученные четырьмя конкретными служащими.

полностью эквивалентно условию

Однако проверка IN предлагает гораздо более эффективный способ выражения условия отбора, особенно если множество содержит большое число элементов.

В стандарте ANSI/ISO не определено максимальное количество элементов множе­ства, и в большинстве СУБД явный верхний предел не задан. По соображениям переносимости, лучше избегать множеств, содержащих один элемент.

Их следует заменять простым сравнением:

Проверка на соответствие шаблону (LIKE)

Для выборки строк, в которых содержимое некоторого текстового столбца сов­падает с заданным текстом, можно использовать простое сравнение. Например, следующий запрос извлекает строку из таблицы CUSTOMERS по имени.

Показать лимит кредита для Smithson Corp.

Однако очень легко можно забыть, какое именно название носит интересую­щая нас компания: «Smith», «Smithson» или «Smithsonian». Проверка на соответст­вие шаблону позволяет выбрать из базы данных строки на основе частичного соот­ветствия имени клиента.

Проверка на соответствие шаблону (оператор LIKE ), схематически изображен­ная на рис. 9, позволяет определить, соответствует ли значение данных в столбце некоторому шаблону. Шаблон представляет собой строку, в которую может вхо­дить один или несколько подстановочных символов. Эти символы интерпретируют­ся особым образом.

Рис. 9. Синтаксическая диаграмма проверки на соответствие шаблону (LIKE)

Подстановочные знаки

Подстановочный знак % совпадает с любой последовательностью из нуля или более символов. Ниже приведена измененная версия предыдущего запроса, в ко­торой используется шаблон, содержащий знак процента.

Оператор like указывает SQL, что необходимо сравнивать содержимое столб­ца NAME с шаблоном «Smith% Corp.». Этому шаблону соответствуют все перечис­ленные ниже имена.

А вот эти имена данному шаблону не соответствуют.

Подстановочный знак _ (символ подчеркивания) совпадает с любым отдельным символом. Например, если вы уверены, что название компании либо «Smithson», либо «Smithsen», то можете воспользоваться следующим запросом.

В таком случае шаблону будет соответствовать любое из представленных ниже имен.

Smithson Corp.

Smithsen Corp.

Smithsun Corp.

А вот ни одно из следующих ему соответствовать не будет.

Подстановочные знаки можно помещать в любое место строки шаблона, и в одной строке может содержаться несколько подстановочных знаков. Следующий запрос допускает как написание «Smithson» и «Smithsen», так и любое другое окончание названия компании, включая «Corp.», «Inc.» или какое-то другое.

Управляющие символы *

При проверке строк на соответствие шаблону может оказаться, что подстано­вочные знаки входят в строку символов в качестве литералов. Например, нельзя проверить, содержится ли знак процента в строке, просто включив его в шаблон, поскольку SQL будет считать этот знак подстановочным. Как правило, это не вы­зывает серьезных проблем, поскольку подстановочные знаки довольно редко встречаются в именах, названиях товаров и других текстовых данных, которые обычно хранятся в базе данных.

В стандарте ANSI/ISO определен способ проверки наличия в строке литералов, использующихся в качестве подстановочных знаков. Для этого применяются управляющие символы. Когда в шаблоне встречается такой символ, то символ, сле­дующий непосредственно за ним, считается не подстановочным знаком, а литера­лом. Непосредственно за управляющим символом может следовать либо один из двух подстановочных символов, либо сам управляющий символ, поскольку он также приобретает в шаблоне особое значение.

Найти товары, коды которых начинаются с четырех букв «A%ВС».

Первый символ процента в шаблоне, следующий за управляющим символом, считается литералом, второй — подстановочным символом.

Проверка на равенство NULL (IS NULL)

Рис. 10. Синтаксическая диаграмма проверки на равенство null (is null)

В следующем запросе проверка на равенство NULL используется для нахожде­ния в учебной базе данных служащего, который еще не был закреплен за офисом.

Найти служащего, который еще не закреплен за офисом.

Вывести список служащих, которые уже закреплены за офисами.

Может показаться странным, что нельзя проверить значение на равенство NULL с помощью операции сравнения, например:

Ключевое слово NULL здесь нельзя использовать, поскольку на самом деле это не настоящее значение; это просто свидетельство того, что значение неизвестно. Даже если бы сравнение

было возможно, правила обработки значений NULL в сравнениях привели бы к то­му, что оно вело бы себя не так, как ожидается. Если бы СУБД обнаружила строку, в которой столбец REP_OFFICE содержит значение null, выполнилась бы сле­дующая проверка.

Составные условия отбора (AND, OR и NOT)

Рис. 11. Синтаксическая диаграмма предложения WHERE

Оператор OR используется для объединения двух условий отбора, из которых или одно, или другое (или оба) должно быть истинным.

И наконец, можно использовать оператор NOT, чтобы выбрать строки, для ко­торых условие отбора ложно.

Лично для меня остается загадкой, зачем может понадобиться такой список имен, однако приведенный пример является иллюстрацией довольно сложного запроса.

Таблица 1. Таблица истинности оператора and

Источник

SQL запросы быстро. Часть 1

Введение

Язык SQL очень прочно влился в жизнь бизнес-аналитиков и требования к кандидатам благодаря простоте, удобству и распространенности. Из собственного опыта могу сказать, что наиболее часто SQL используется для формирования выгрузок, витрин (с последующим построением отчетов на основе этих витрин) и администрирования баз данных. И поскольку повседневная работа аналитика неизбежно связана с выгрузками данных и витринами, навык написания SQL запросов может стать фактором, из-за которого кандидат или получит преимущество, или будет отсеян. Печальная новость в том, что не каждый может рассчитывать получить его на студенческой скамье. Хорошая новость в том, что в изучении SQL нет ничего сложного, это быстро, а синтаксис запросов прост и понятен. Особенно это касается тех, кому уже доводилось сталкиваться с более сложными языками.

Обучение SQL запросам я разделил на три части. Эта часть посвящена базовому синтаксису, который используется в 80-90% случаев. Следующие две части будут посвящены подзапросам, Join’ам и специальным операторам. Цель гайдов: быстро и на практике отработать синтаксис SQL, чтобы добавить его к арсеналу навыков.

Практика

Введение в синтаксис будет рассмотрено на примере открытой базы данных, предназначенной специально для практики SQL. Чтобы твое обучение прошло максимально эффективно, открой ссылку ниже в новой вкладке и сразу запускай приведенные примеры, это позволит тебе лучше закрепить материал и самостоятельно поработать с синтаксисом.

Кликнуть здесь

После перехода по ссылке можно будет увидеть сам редактор запросов и вывод данных в центральной части экрана, список таблиц базы данных находится в правой части.

Структура sql-запросов

Общая структура запроса выглядит следующим образом:

Разберем структуру. Для удобства текущий изучаемый элемент в запроса выделяется CAPS’ом.

SELECT, FROM

SELECT, FROM — обязательные элементы запроса, которые определяют выбранные столбцы, их порядок и источник данных.

Выбрать все (обозначается как *) из таблицы Customers:

Выбрать столбцы CustomerID, CustomerName из таблицы Customers:

WHERE

WHERE — необязательный элемент запроса, который используется, когда нужно отфильтровать данные по нужному условию. Очень часто внутри элемента where используются IN / NOT IN для фильтрации столбца по нескольким значениям, AND / OR для фильтрации таблицы по нескольким столбцам.

Фильтрация по одному условию и одному значению:

Фильтрация по одному условию и нескольким значениям с применением IN (включение) или NOT IN (исключение):

Фильтрация по нескольким условиям с применением AND (выполняются все условия) или OR (выполняется хотя бы одно условие) и нескольким значениям:

GROUP BY

GROUP BY — необязательный элемент запроса, с помощью которого можно задать агрегацию по нужному столбцу (например, если нужно узнать какое количество клиентов живет в каждом из городов).

При использовании GROUP BY обязательно:

Группировка количества клиентов по стране и городу:

Группировка продаж по ID товара с разными агрегатными функциями: количество заказов с данным товаром и количество проданных штук товара:

Группировка продаж с фильтрацией исходной таблицы. В данном случае на выходе будет таблица с количеством клиентов по городам Германии:

Переименование столбца с агрегацией с помощью оператора AS. По умолчанию название столбца с агрегацией равно примененной агрегатной функции, что далее может быть не очень удобно для восприятия.

HAVING

HAVING — необязательный элемент запроса, который отвечает за фильтрацию на уровне сгруппированных данных (по сути, WHERE, но только на уровень выше).

Фильтрация агрегированной таблицы с количеством клиентов по городам, в данном случае оставляем в выгрузке только те города, в которых не менее 5 клиентов:

В случае с переименованным столбцом внутри HAVING можно указать как и саму агрегирующую конструкцию count(CustomerID), так и новое название столбца number_of_clients:

Пример запроса, содержащего WHERE и HAVING. В данном запросе сначала фильтруется исходная таблица по пользователям, рассчитывается количество клиентов по городам и остаются только те города, где количество клиентов не менее 5:

ORDER BY

ORDER BY — необязательный элемент запроса, который отвечает за сортировку таблицы.

Простой пример сортировки по одному столбцу. В данном запросе осуществляется сортировка по городу, который указал клиент:

Осуществлять сортировку можно и по нескольким столбцам, в этом случае сортировка происходит по порядку указанных столбцов:

По умолчанию сортировка происходит по возрастанию для чисел и в алфавитном порядке для текстовых значений. Если нужна обратная сортировка, то в конструкции ORDER BY после названия столбца надо добавить DESC:

Обратная сортировка по одному столбцу и сортировка по умолчанию по второму:

JOIN — необязательный элемент, используется для объединения таблиц по ключу, который присутствует в обеих таблицах. Перед ключом ставится оператор ON.

Запрос, в котором соединяем таблицы Order и Customer по ключу CustomerID, при этом перед названиям столбца ключа добавляется название таблицы через точку:

Нередко может возникать ситуация, когда надо промэппить одну таблицу значениями из другой. В зависимости от задачи, могут использоваться разные типы присоединений. INNER JOIN — пересечение, RIGHT/LEFT JOIN для мэппинга одной таблицы знаениями из другой,

Внутри всего запроса JOIN встраивается после элемента from до элемента where, пример запроса:

Другие типы JOIN’ов можно увидеть на замечательной картинке ниже:

В следующей части подробнее поговорим о типах JOIN’ов и вложенных запросах.

При возникновении вопросов/пожеланий, всегда прошу обращаться!

Источник