--语法:

/*
with   
alias_name1 as    (subquery1),  
alias_name2 as    (subQuery2),  
……  
alias_nameN as    (subQueryN)  
select col1,col2…… col3   
     from alias_name1,alias_name2……,alias_nameN 
    
     
如:
WITH  
Q1 AS (SELECT 3 + 5 S FROM DUAL),  
    Q2 AS (SELECT 3 * 5 M FROM DUAL),  
    Q3 AS (SELECT S, M, S + M, S * M FROM Q1, Q2)  
SELECT * FROM Q3;

好处:    
          1. 结构清晰,预先定义(在本文《with自居的清晰.sql》中清晰可见。
          2. 性能更好,一份复制(类似SYS_TMP...),多份使用,可参见《with子句的高效.sql》。
          3. 代码修改不必修改多处,可参见《with子句的高效.sql》中提到的搞笑案例。

*/

/*
查询出部门的总薪水大于所有部门平均总薪水的部门。部门表s_dept,员工表s_emp。
分析:做这个查询,首先必须计算出所有部门的总薪水,然后计算出总薪水的平均薪水,再筛选出部门的总薪水大于所有部门总薪水平均薪水的部门。
1. 用with 查询查出所有部门的总薪水,
2. 用with 从第1 步获得的结果表中查询出平均薪水;
3. 最后利用这两次 的with 查询比较总薪水大于平均薪水的结果,如下:
*/

--构造环境
drop table dept purge;
drop table emp purge;
create table dept as select * from scott.dept;
create table emp  as select * from scott.emp;

set term off
set heading on
set verify off
set feedback off
set linesize 2000
set pagesize 30000
set long 999999999
set longchunksize 999999
set autotrace off
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

WITH DEPT_COSTS AS --查询出部门的总工资  
 (SELECT D.DNAME, SUM(E.SAL) DEPT_TOTAL
    FROM DEPT D, EMP E
   WHERE E.DEPTNO = D.DEPTNO
   GROUP BY D.DNAME),
AVE_COST AS --查询出部门的平均工资,在后一个WITH语句中可以引用前一个定义的WITH语句   
 (SELECT SUM(DEPT_TOTAL) / COUNT(*) AVG_SUM FROM DEPT_COSTS)
SELECT *
  FROM DEPT_COSTS DC
 WHERE DC.DEPT_TOTAL > (SELECT AC.AVG_SUM FROM AVE_COST AC);

DNAME          DEPT_TOTAL
-------------- ----------
RESEARCH            10875

/* 
 
 可以使用前面的数据,在后面的with语句中直接引用。需求,展示根据查询结果查询出的数据,并把根据查询出的结果进行统计。
 如最大工资,最小工资,平均工资, 进行级联。
 注意:
 由于查询的统计数据的条数为1条,所以不会发生笛卡儿积的错误,
*/
 
WITH TEMP_DATA AS --查询基础数据(进行级联,由于查询的统计数据的条数为1条,所以不会发生笛卡儿积的错误)    
  (SELECT EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDATE, SAL, COMM, DEPTNO FROM EMP),
TEM_SUM AS --查询统计数据 
  (SELECT MAX(SAL), MIN(SAL), SUM(SAL) FROM TEMP_DATA)
SELECT * FROM TEM_SUM, TEMP_DATA;

MAX(SAL)   MIN(SAL)   SUM(SAL)      EMPNO ENAME      JOB              MGR HIREDATE              SAL       COMM     DEPTNO
--------- ---------- ---------- ---------- ---------- --------- ---------- -------------- ---------- ---------- ----------
     5000        800      29025       7369 SMITH      CLERK           7902 17-12月-80            800                    20
     5000        800      29025       7499 ALLEN      SALESMAN        7698 20-2月 -81           1600        300         30
     5000        800      29025       7521 WARD       SALESMAN        7698 22-2月 -81           1250        500         30
     5000        800      29025       7566 JONES      MANAGER         7839 02-4月 -81           2975                    20
     5000        800      29025       7654 MARTIN     SALESMAN        7698 28-9月 -81           1250       1400         30
     5000        800      29025       7698 BLAKE      MANAGER         7839 01-5月 -81           2850                    30
     5000        800      29025       7782 CLARK      MANAGER         7839 09-6月 -81           2450                    10
     5000        800      29025       7788 SCOTT      ANALYST         7566 19-4月 -87           3000                    20
     5000        800      29025       7839 KING       PRESIDENT            17-11月-81           5000                    10
     5000        800      29025       7844 TURNER     SALESMAN        7698 08-9月 -81           1500          0         30
     5000        800      29025       7876 ADAMS      CLERK           7788 23-5月 -87           1100                    20
     5000        800      29025       7900 JAMES      CLERK           7698 03-12月-81            950                    30
     5000        800      29025       7902 FORD       ANALYST         7566 03-12月-81           3000                    20
     5000        800      29025       7934 MILLER     CLERK           7782 23-1月 -82           1300                    10

--在列的子查询中引用WITH函数:
 SELECT (WITH A AS (SELECT '1' FROM DUAL) SELECT * FROM A) as  COL1 FROM DUAL;

C
-
1

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