如何写复杂的SQL
经常有人问我那非常复杂的sql是怎么写出来的,我一直不知道该怎么回答。
因为虽然我写这样的sql很顺手,可是我却不知道怎么告诉别人怎么写。
很多人将这个问题归结为天赋,我却不这么看,我想这个不是天赋的问题,
任何人经过一定有效率的学习和练习都能完成。有的人可能学习的快点,有的
人可能学习的慢点,这个的确跟每个人有关,但只要经过有规律的练习,我觉得
还是能够很快的写出符合要求的sql的。我也一直认为,不知道怎么写是因为没有
找到一套行之有效的方法。
对于一个复杂的报表,乍一看,很麻烦,n多张的表的数据堆砌在一起,似乎杂乱五章
让初学者看了就头疼,更不用说写了。
在复杂的sql中,比较有代表性的就是报表的sql,这里我们举一个简单的例子,套用
凯恩教授的话,进行简单的分解:
假设有一张保险的报表,需要出如下数据(人是家庭成员数):
产品线 保险单数量 男性的数量 女性的数量 1人 2人 3人 >3人 25岁 25-35 35-45 45-55
>55
这个报表涉及到三张表,不算很复杂,分别是:
product
(
product_id varchar(64),
product_name varchar(255)
)
insurance
(
ins_id varchar(64),
product_id varchar(64),
cust_id varchar(64),
额度等等...
)
customer
(
cust_id varchar(64),
cust_name varchar(64),
cust_sex varchar(8),
cust_age integer,
family_num integer
)
在此我们尽可能的简化表结构,只列出我们用到的字段。
从报表结构上看,insurance是主表,这个任何人都能看出来。再看报表
产品线从product表中取,那么先将它列出来,在纸上写个字段:
product_id
再看保险单数量,这个从insurance表中取,其实就是count(ins_id),也写上
现在变成如下形式:
product_id ins_id
再看后面的字段,因为都是从customer表中取,所以化繁为简,变成如下形式:
product_id ins_id cust_id
这个就是我们的报表结构,非常简单,只有三个字段,再看product_id和cust_id
都是从ins_id获得,那么删掉,最后只剩ins_id,ins_id从insurance中取,
insurance表也就是我们的主表。这也是我们最初从报表结构上看出来的。
接着上面的,化为简单之后,我们再一步步的将报表字段逐个的填上,上面的过程
是将复杂化为简单,下面我们还得从简单变成复杂,毕竟我们最后要的结果是个复杂
的结果集。但是,从简单化为复杂,仍然要从简单入手,上面已经将一个复杂的问题
简化为了三个简单的问题,那么接下来我们只要分别解决三个简单的问题就可以了。
只要把这三个简单的问题解决了,整个报表也就完成了。
首先,根据上面的简化结果我们得到的报表结构是:
ins_id
1
2
这个就是我们简化之后的报表结构,sql描述如下:
select
ins_id
from insurance
[where ...]
如果有条件,完善where语句即可
第二步,补充上product信息和客户信息,也就是转换为如下结构:
product_id ins_id cust_id
sql语句描述如下:
select
a.ins_id,
b.product_id,
c.cust_id
from
insurance a,
product b,
customer c
where
a.product_id=b.product_id
and a.cust_id=c.cust_id
通过上面的sql,我们可以得到下面的结果集,也就是我们从上面由繁化简得到的结果集:
product_id ins_id cust_id
QD
1
1
QD
2
2
这里,我们使用了一个product_id代替了产品信息,使用cust_id代替客户信息,因为通过
product_id我们就可以拿到有关该产品的任何信息,通过cust_id我们可以拿到关于该客户的
任何信息,这也是简化的关键。
第三步,补充上报表需要的所有字段,这个很简单,上面已经查出来了,只需要罗列一下即可:
select
a.ins_id,
b.product_id,
b.product_name,
c.cust_id,
c.cust_name,
c.cust_sex,
c.cust_age,
c.family_num
from
insurance a,
product b,
customer c
where
a.product_id=b.product_id
and a.cust_id=c.cust_id
跟上面的sql相比,这里仅仅是把用到的字段列出来而已,并没有什么特别的地方。
但是,跟我们最后要的结果集相比,它还显得非常简陋,不过它已经具有了我们报表
需要的所有的字段了,已经具有最终报表的雏形了。
下面的步骤可能需要一些小小的技巧,但是也很简单,一点也不复杂。从报表结构上看
需要列出来的东西比上面的sql出来的字段要多很多。但实际上,所有的报表字段都是
从上面的sql列出来的字段经过简单处理而得来的,比如性别的数量,其实就是count(‘男’)
或者count('女'),年龄是count(cust_age)得到的。
初学者很容易陷入这样的一个陷阱:我统计男性的数量,那么怎么才能根据c.cust_sex算出
男性和女性的数量呢?这是初学者的思维方式还没有转换为sql语言的思维方式的原因。对于
上面的结果集而言,如果是人工计算的话,可能很容易看出来,但是对于数据库引擎来说,
我们必须告诉它一个算法,也就是告诉它怎么计算。简单的说,必须将我们的思维方式转换为
数据库引擎的思维方式。
如果要计算数量的话,我们很容易想到count函数,但是对于性别来说,怎么才能同时count出
男性和女性的数量呢?这只要简单的转化一下即可,把一个字段转换为两个字段,也就是把
性别这个字段转换为男、女两个字段(下面我们使用f代表男,m代表女):
select
a.ins_id,
b.product_id,
b.product_name,
c.cust_id,
c.cust_name,
c.cust_sex,
c.cust_age,
c.family_num,
-- 男
0 as f,
-- 女
0 as m,
-- 其他的依次类推
-- 家庭成员数
0 as p_1,
0 as P_2,
0 as p_3,
0 as gt3,
-- 客户年龄
0 as lt25,
0 as gt25lt35,
0 as gt35lt45,
0 as gt45lt55,
0 as gt55
from
insurance a,
product b,
customer c
where
a.product_id=b.product_id
and a.cust_id=c.cust_id
这样我们就把所有需要的字段补充完整了,到这里离我们所要的结果集已经很近了!
基本上已经能够看到结果集的样子了。
但是,现在的结果集还不正确,因为大部分的统计字段还都是0,我们需要对它进行转换。
转换完成之后,只需要分组然后count一下即可。
这里需要使用到case when语句,这个就是sql中的if else语句:
select
a.ins_id,
b.product_id,
b.product_name,
c.cust_id,
c.cust_name,
c.cust_sex,
c.cust_age,
c.family_num,
-- 男
-- 这个地方根据数据库字段的不同,处理方式也不同
-- 如果数据库中cust_sex的数据类型本身就是0和1,那么就不需要转换
-- 只列出来即可
(case when c.cust_sex='男' then 1 else 0 end) as f,
-- 女
(case when c.cust_sex='女' then 1 else 0 end) as as m,
-- 其他的依次类推
-- 家庭成员数
(case when c.family_num=1 then 1 else 0 end) as p_1,
(case when c.family_num=2 then 1 else 0 end) as P_2,
(case when c.family_num=3 then 1 else 0 end) as p_3,
(case when c.family_num>3 then 1 else 0 end) as gt3,
-- 客户年龄
(case when c.cust_age<=25 then 1 else 0 end) as lt25,
(case when c.cust_age>25 and c.cust_age<=35 then 1 else 0
end) as gt25lt35,
(case when c.cust_age>35 and c.cust_age<=45 then 1 else 0
end) as gt35lt45,
(case when c.cust_age>45 and c.cust_age<=55 then 1 else 0
end) as gt45lt55,
(case when c.cust_age>55 then 1 else 0 end) as gt55
from
insurance a,
product b,
customer c
where
a.product_id=b.product_id
and a.cust_id=c.cust_id
最后分组count一下即可:
select
a.product_id,
a.product_name,
count(a.ins_id) as ins_num,
-- 性别
count(a.f) as f_num,
count(a.m) as m_num,
-- 成员数
count(a.p_1) as p_1_num,
count(a.p_2) as p_1_num,
count(a.p_3) as p_1_num,
count(a.gt3) as gt3_num,
-- 年龄
count(lt25) as lt25_num,
count(gt25lt35) as gt25lt35_num,
count(gt35lt45) as gt25lt35_num,
count(gt45lt55) as gt25lt35_num,
count(gt55) as gt55_num
from(
select
a.ins_id,
b.product_id,
b.product_name,
c.cust_id,
c.cust_name,
c.cust_sex,
c.cust_age,
c.family_num,
-- 男
-- 这个地方根据数据库字段的不同,处理方式也不同
-- 如果数据库中cust_sex的数据类型本身就是0和1,那么就不需要转换
-- 只列出来即可
(case when c.cust_sex='男' then 1 else 0 end) as f,
-- 女
(case when c.cust_sex='女' then 1 else 0 end) as as m,
-- 其他的依次类推
-- 家庭成员数
(case when c.family_num=1 then 1 else 0 end) as p_1,
(case when c.family_num=2 then 1 else 0 end) as P_2,
(case when c.family_num=3 then 1 else 0 end) as p_3,
(case when c.family_num>3 then 1 else 0 end) as gt3,
-- 客户年龄
(case when c.cust_age<=25 then 1 else 0 end) as lt25,
(case when c.cust_age>25 and c.cust_age<=35 then 1 else 0
end) as gt25lt35,
(case when c.cust_age>35 and c.cust_age<=45 then 1 else 0
end) as gt35lt45,
(case when c.cust_age>45 and c.cust_age<=55 then 1 else 0
end) as gt45lt55,
(case when c.cust_age>55 then 1 else 0 end) as gt55
from
insurance a,
product b,
customer c
where
a.product_id=b.product_id
and a.cust_id=c.cust_id
) a
group by b.product_id, b.product_name
到现在未知,我们所要的结果就完全出来了。整个过程是一个化繁为简,再由简单堆砌为复杂的过程。
对于初学者,培养出这样的思维方式似乎还很难,但是只要经过一两个这样的需求的练习,这中思维
方式就很容易形成了,到最后,当你看到一个报表结构的时候,这样的思维过程仅仅是一瞬间的事,
你的脑海里是n张的数据表格,经过相应关联之后,你的脑海里得到是报表结构的前一张结果集的结构,
然后再往前推前一张结果集的结构,直到推到主表,然后再正向推一编,最后推到完整的报表结构,
这个思维过程非常快,很可能再你的脑子只推一两步的时候,你就已经知道怎么写了。
谨以此文送给初学sql的朋友们。
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