| ← Июнь 2008 → | ||||||
|
1
|
||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
8
|
|
|
9
|
10
|
11
|
12
|
13
|
15
|
|
|
16
|
17
|
18
|
19
|
20
|
22
|
|
|
23
|
24
|
25
|
26
|
27
|
29
|
|
|
30
|
||||||
За последние 60 дней ни разу не выходила
Сайт рассылки:
http://www.sql-ex.ru
Открыта:
15-09-2004
Статистика
0 за неделю
Новости сайта "Упражнения по SQL" (http://www.sql-ex.ru) 193
Новости сайта "Упражнения по SQL (http://www.sql-ex.ru)" Выпуск 193 (07 июня 2008 г.)Новым посетителям сайта Сайт посвящен изучению языка, с помощью которого осуществляется взаимодействие с реляционными (и не только) СУБД. Суть обучения
состоит в выполнении заданий на написание запросов к учебным базам данных; при этом система контролирует правильность выполнения заданий. В настоящее время реализованы все операторы подъязыка манипуляции данными (DML), которые включают в себя оператор извлечения данных SELECT, а также операторы модификации данных - INSERT, DELETE и UPDATE.
Мы надеемся, что справочного материала сайта окажется достаточно для самостоятельного обучения. Кроме того, свои решения вы можете обсудить на форуме сайта. Опытных же специалистов приглашаем проверить (продемонстрировать) свое мастерство и принять участие в соревновании, обеспечиваемом рейтинговой системой учета времени выполнения заданий. Фактически, рейтинг ведется на втором этапе тестирования, который начинается сейчас после решения 57-ти задач первого этапа. При подсчете рейтинга каждого участника отбрасывается один самый худший показатель среди всех решенных им упражнений. Демонстрация плана выполнения запроса и сравнительная оценка эффективности решений поможет вам освоить принципы оптимизации запросов, которые пригодятся на третьем рейтинговом этапе, который начинается после 138 задачи.Имеется возможность получить сертификат по SQL DML при выполнении определенного количества заданий. Новости сайта§ Подлатал проверку задачи 14 (DML). Прореху заметил Ecliptic. § Уточнили формулировку задачи 81. § Shurgenz любезно предоставил мне "нормальные" скрипты учебных баз данных, которые корректно все чистят при переустановке базы данных. Скрипты используют T-SQL, поэтому при запуске под другой СУБД нужно будет вычистить все "навороты" вплоть до создания таблиц. § В результатах голосования по упражнениям добавил число голосов. Ссылка на голосование теперь появляется сразу после решения задачи 2/3 этапа. Есть еще некоторые пожелания по улучшению работы сервиса, которые мы реализуем в ближайшее время. § Одна задача до третьего этапа осталась Toxa Moskit (задач 137, время 61.770). § Новые лица в ТОР 100 и вернувшиеся туда: § Продвинулись в рейтинге: § Продвижение ближайших претендентов на попадание в ТОР 100: § На этой неделе сертифицированы: § Число подписчиков - 3764 Число участников рейтинга - 16917 Число участников второго этапа - 1380 Число участников третьего этапа - 32 Сертифицировано на сайте - 281 Лучшие результаты (ТОР 20)
Лучшие результаты за неделю
Изучаем SQLMS SQL 2005: оконные функцииКраткое переложение Карасевой Н.В. статьи Ивана Бодягина (оригинал)Одно из главных отличий аналитических функций от обычных, скалярных, заключается в том, что этот класс операторов работает с готовой выборкой. Сначала формируется выборка, выполняются все объединения, условия WHERE, GROUP BY, HAVING - все, кроме сортировки, и только затем к практически готовому набору данных применяется аналитическая функция. Именно поэтому аналитические функции можно указывать лишь в списке выборки или в условии сортировки. В общем случае принцип работы аналитических функций можно представить примерно следующим образом. Допустим, что у нас есть результирующий набор данных, полученный вышеописанным способом - выполнено все, кроме сортировки. На каждую запись в этом наборе накладывается так называемое "окно", размеры и положение которого определяются в соответствии с некоторым аналитическим условием (собственно отсюда и название этого класса функций - "оконные функции", window functions). В это виртуальное "окно" попадают несколько других записей из того же набора, то есть целая группа записей. При этом "окно" может быть сформировано таким образом, что в него попадут вовсе не соседние записи, а практически произвольные записи из набора, и даже сама текущая запись, на основании которой формируется "окно", может в это "окно" не попасть (в дальнейшем термин "окно" будет использоваться для обозначения именно такого набора записей). Когда "окно" сформировано, аналитическая функция вычисляет агрегированное значение по записям, входящим в "окно", и переходит к следующей записи. Для этой записи формируется новое "окно", снова вычисляется агрегированное значение - и так для всех записей в выборке. При этом размер и положение "окна" от записи к записи может меняться. Строго говоря, практически все, что можно получить с помощью аналитических функций, можно получить и без них, с помощью обычного T-SQL, но это будет заведомо более громоздко и зачастую не так эффективно. В MS SQL Server 2005 реализованы два типа аналитических функций - агрегатные и функции ранжирования. Агрегатные функцииПоскольку аналитическая функция возвращает агрегированный результат обработки записей, попавших в "окно", то самые обычные агрегатные функции теперь имеют возможность выступить в качестве аналитических. Отличие состоит в том, что "обычные" агрегаты уменьшают степень детализации результирующего набора, а в аналитическом варианте степень детализации не уменьшается. Это относится не только к агрегатам, но и к другим типам аналитических функций. Сравним результат выполнения двух запросов (база данных "Окраска"). В одном COUNT выступает в качестве обычного агрегата: SELECT B_Q_ID,B_V_ID,COUNT(*)C FROM UTB WHERE B_Q_ID < 4 -- чтобы уменьшить объем выборки GROUP BY B_Q_ID,B_V_ID Результат B_Q_ID B_V_ID C ------------------- 1 1 2 2 2 1 3 3 1 1 4 1 2 5 1 3 6 1 1 7 1 2 8 1 3 9 1 А в другом уже в качестве аналитической функции: SELECT B_DATETIME, B_Q_ID, B_V_ID, COUNT(*)OVER(PARTITION BY B_Q_ID,B_V_ID) C FROM UTB WHERE B_Q_ID < 4 -- чтобы уменьшить объем выборки Результат B_DATETIME B_Q_ID B_V_ID C ----------------------------------------- 2003-01-01 01:12:01.000 1 1 2 2003-06-23 01:12:02.000 1 1 2 2003-01-01 01:12:05.000 1 4 1 2003-01-01 01:12:08.000 1 7 1 2003-01-01 01:12:03.000 2 2 1 2003-01-01 01:12:06.000 2 5 1 2003-01-01 01:12:09.000 2 8 1 2003-01-01 01:12:04.000 3 3 1 2003-01-01 01:12:07.000 3 6 1 2003-01-01 01:12:10.000 3 9 1 При просмотре результатов второго запроса можно заметить, что сервер не стал ругаться на указание колонки B_DATETIME выборке, несмотря на отсутствие агрегирующей функции или группировки по этой колонке. Для "обычных" агрегатов хотя бы одно из этих условий обязательно должно соблюдаться, поскольку в противном случае возникнет неоднозначность, - но на аналитические агрегаты вышеописанное ограничение не распространяется, поскольку степень детализации не уменьшается и, как следствие, не возникает неоднозначности. Что и можно наблюдать на примере второго запроса - результат агрегирующей функции просто продублировался для каждой записи внутри группы, поскольку результат агрегата для каждой записи внутри "окна" совпадает. (Окончание следует...) Полезная информация§ Онлайновый выпуск рассылки можно почитать на сайте. § Все статьи, публикуемые в рассылке, затем выкладываются на сайте Книги и статьи по SQL. § Желающих поспособствовать популяризации сайта прошу проголосовать/поставить закладку в социальных сетях: КонтактыПо всем вопросам, связанным с функционированием сайта, проблемами при решении упражнений, идеями вы можете обращаться к Сергею И.Моисеенко msi77[@]yandex.ru. Вы также можете предложить свои задачи для публикации на сайте. |
| В избранное | ||
