Материал: Базы данных и их безопасность. Плотников Д.Г

весьма изощренный пример, который показывает, каким образом многие (но отнюдь не все) эти средства могут быть использованы вместе в едином запросе. Рассмотрим также концептуальный алгоритм обработки SQL — запросов общего вида.

Многоаспектный пример

Выдать номер детали, вес в граммах, цвет и максимальный объем поставки для всех красных и голубых деталей, таких, что общий объем их поставки больше, чем 350, исключая при этом из общего объема все такие поставки, для которых количество меньше или равно 200 деталей. Результат упорядочить по убыванию номеров деталей в рамках возрастающих значений этого максимального объема поставки.

SELECT P.НОМЕР_ДЕТАЛИ, ’вес в граммах = ’, Р.ВЕС*454, Р.ЦВЕТ’максимальный объем поставки =’,МАХ (SP.КОЛИЧЕСТВО)

FROM Р, SP

WHERE Р.НОМЕР_ДЕТАЛИ = SP.НОМЕР_ДЕТАЛИ AND Р.ЦВЕТ IN (’Красный’, ’Голубой’)

AND SP.КОЛИЧЕСТВО > 200

GROUP BY Р.НОМЕР_ДЕТАЛИ, Р.ВЕС, Р.ЦВЕТ

HAVING SUM (КОЛИЧЕСТВО) > 350 ORDER BY 6, P.НОМЕР_ДЕТАЛИ DESC;

Результат:

296

Пояснение. Фразы предложения SELECT применяются в таком порядке, в котором они записаны, за исключением самой фразы SELECT, которая применяется между фразами HAVING и ORDER BY, если они имеются. В данном примере, следовательно, можно представить себе, что результат строится следующим образом.

1.FROM. В результате обработки фразы FROM создается новая таблица, которая является декартовым произведением таблиц Р и SP.

2.WHERE. Из результата шага 1 исключаются все строки, не удовлетворяющие фразе WHERE. В данном примере исключаются строки, не удовлетворяющие предикату:

P.HOMEP_ДЕТАЛИ = SP.HOMEP_ДЕТАЛИ AND Р.ЦВЕТ

IN (’Красный’, ’Голубой’) AND SР.КОЛИЧЕСТВО > 200.

3.GROUP BY. Результат шага 2 группируется по значениям поля (полей), указанного во фразе GROUP BY. В нашем примере это поля Р.НОМЕР_ДЕТАЛИ, Р.ВЕС и Р.ЦВЕТ.

4.HAVING. Группы, не удовлетворяющие условию SUM (КОЛИЧЕСТВО) > 350,

исключаются из результата, полученного на шаге 3.

5.SELECT. Каждая группа, полученная на шаге 4, следующим образом генерирует единственную строку для результата. Во-первых, из группы выделяются номер детали, вес, цвет и максимальный объем поставки. Во-вторых, вес преобразуется в граммы. В-третьих, в соответствующие места полученной строки вставляются две строковые константы ’вес в граммах=’ и ’максимальный объем поставки=’.

6.ORDER BY. Результат шага 5 упорядочивается в соответствии со спецификацией фразы ORDER BY для получения окончательного результата.

Конечно, приведенный выше запрос весьма сложен, но

представим себе, какую он выполняет работу. Обычная программа, в другом языке, которая выполняет ту же самую работу, вполне могла бы составить девять страниц по сравнению только с девятью строками, приведенными выше. При этом ра-

297

бота, необходимая для того, чтобы эта программа стала действующей, значительно больше, чем это необходимо для формулировки приведенного варианта запроса на языке SQL. Большинство запросов на практике будет, конечно, во всяком случае, значительно проще по сравнению с ним.

Упражнения

Как и в предыдущей части, все следующие упражнения основаны на базе данных поставщиков-деталей-изделий. В каждом из них требуется записать предложение SELECT для указанного запроса, за исключением упражнений 15—18 и 26. Для удобства повторим здесь структуру рассматриваемой базы данных:

S (НОМЕР_ПОСТАВЩИКА, ФАМИЛИЯ, СОСТОЯНИЕ, ГОРОД)

P (НОМЕР_ДЕТАЛИ, НАЗВАНИЕ, ЦВЕТ, ВЕС, ГОРОД)

J (НОМЕР_ИЗДЕЛИЯ, НАЗВАНИЕ, ГОРОД)

SPJ (НОМЕР_ПОСТАВЩИКА, НОМЕР_ДЕТАЛИ, НОМЕР_ИЗДЕЛИЯ, КОЛИЧЕСТВО)

В каждом разделе упражнения упорядочены приблизительно в порядке возрастания их сложности. Необходимо попытаться выполнить, по крайней мере, некоторые из легких упражнений в каждой группе. Упражнения 12—18 являются весьма трудными.

Подзапросы

1.Выдать названия изделий, для которых поставляются детали поставщиком S1.

2.Выдать цвета деталей, поставляемых поставщиком

S1.

3.Выдать номера деталей, поставляемых для какоголибо изделия в Лондоне.

4.Выдать номера изделий, использующих, по крайней

298

мере, одну деталь, поставляемую поставщиком S1.

5.Выдать номера поставщиков, поставляющих, по крайней мере, одну деталь, поставляемую, по крайней мере, одним поставщиком, который поставляет, по крайней мере, одну красную деталь.

6.Выдать номера поставщиков, имеющих состояние меньшее, чем у поставщика S1.

7.Выдать номера поставщиков, поставляющих детали для какого-либо изделия с деталью Р1 в количестве, большем, чем средний объем поставок детали Р1 для этого изделия. Примечание. В этом упражнении нужно использовать стандартную функцию AVG.

Квантор EXISTS

8.Повторите упражнение 3.3 и используйте в Вашем решении EXISTS.

9.Повторите упражнение 3.4 и используйте в Вашем решении EXISTS.

10.Выдать номера изделий, для которых не поставляет какой-либо красной детали поставщик из Лондона.

11.Выдать номера изделий, для которых детали полностью поставляет поставщик S1.

12.Выдать номера деталей, поставляемых для всех изделий в Лондон.

13.Выдать номера поставщиков, поставляющих одну и ту же деталь для всех изделий.

14.Выдать номера изделий, для которых поставляются, по крайней мере, все детали, имеющиеся у поставщика S1.

Для следующих четырех упражнений (15—18) преобразуйте приведенное предложение SELECT языка SQL обратно в его эквивалент на естественном языке.

15. SELECT DISTINCT НОМЕР_ИЗДЕЛИЯ

FROM SPJ SPJX WHERE NOT EXISTS

(SELECT *

299

FROM SPJ SPJY

WHERE SPJY.НОМЕР_ИЗДЕЛИЯ = SPJX.НОМЕР_ИЗДЕЛИЯ

AND NOT EXISTS (SELECT * FROM SPJ SPJZ

WHERE SPJZ.НОМЕР_ДЕТАЛИ = SPJY.НОМЕР_ДЕТАЛИ

AND SPJZ.НОМЕР_ПОСТАВЩИКА = ’S1’));

16. SELECT DISTINCT НОМЕР_ИЗДЕЛИЯ

FROM SPJ SPJX WHERE NOT EXISTS

(SELECT * FROM SPJ SPJY WHERE EXISTS

(SELECT * FROM SPJ SPJA WHERE

SPJA.НОМЕР_ПОСТАВЩИКА = ’S1’ AND SPJA.НОМЕР_ДЕТАЛИ = SPJY.НОМЕР_ДЕТАЛИ)

AND NOT EXISTS (SELECT * FROM SPJ SPJB WHERE

SPJB.НОМЕР_ПОСТАВЩИКА = ’S1’ AND SPJB.НОМЕР_ДETAЛИ =

SPJY.НОМЕР_ДЕТАЛИ

AND SPJB.НОМЕР_ИЗДEЛИЯ = SPJX.НОМЕР_ИЗДЕЛИЯ));

17. SELECT DISTINCT НОМЕР_ИЗДЕЛИЯ

FROM SPJ SPJX WHERE NOT EXISTS

(SELECT * FROM SPJ SPJY

300