SQL-запросы, которые вы рано или поздно погуглите, часть 2

SQL-запросы, которые вы рано или поздно погуглите, часть 2

https://t.me/sqlhub

Это продолжение статьи о популярных запросах, которые вы рано или поздно погуглите. Посмотрите первую часть по ссылке. На сей раз я использую таблицу subject_selection, которая описывает изучаемые студентами предметы:

|student_id|subject|semester|student_name|
|----------|-------|--------|------------|
|eb1490a6  |Физика |2       |Иван        |
|1c5bf433  |Физика |4       |Андрей      |
|b16a764b  |Тервер |1       |Ирина       |
|48b3a7f6  |Матстат|2       |Мария       |
|c179c5cc  |Тервер |2       |Сергей      |
|6306ceed  |Матстат|1       |Инна        |
|5853f444  |Иняз   |3       |Эрик        |
|…         |…      |…       |…           |
|550ca6a5  |Тервер |2       |Елена       |


Запросы исполнены на диалекте BigQuery.

WHERE + LIKE: найти все таблицы с определенным столбцом

Допустим, администратор университетской базы данных управляет большим хранилищем и уже не тратит усилия на запоминания всех структур таблиц. Он хочет вспомнить, в каких наборах упоминались студенты.

Во многих СУБД на базе SQL существует information_schema с метаданными, к которой можно обращаться с запросами. Вот так, к примеру, она выглядит в BigQuery (документация):


Вы также можете обратиться к:

  • резервной копии таблицы (TABLE_SNAPSHOT);
  • перечню запросов, выполненных определенным сотрудником (JOBS_BY_USER);
  • частоте использования расшаренных датасетов (SHARED_DATASET_USAGE).

Чтобы получить искомый список таблиц, содержащими столбец с подстрокой ‘student’, нужно запустить такую команду:

SELECT * FROM `project.tutorials.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS` 
WHERE column_name LIKE '%student%'


В результате мы получим список с 20+ параметрами. Располагая также данными о типе столбца, возможности пропусков в нем и прочих интересных настройках вы сможете управлять своими данными на новом уровне: ведь по любому из полей можно производить фильтрацию, модификацию и проч.:


UPDATE + SET: Внести изменения в объединенную таблицу

Допустим, к данным о студентах и предметах для оценки качества обучения ВУЗ попросил добавить имя преподавателя:

|teacher_id|subject    |teacher_name                 |
|----------|-----------|-----------------------------|
|585ef4dc  |Физика     |Зубов Михаил Родионович      |
|5d6de251  |Тервер     |Спиридонов Всеволод Макарович|
|a3a44c66  |Матстат    |Черепанов Елисей Артёмович   |
|19459c5a  |Иняз       |Козлов Александр Артёмович   |
|38dbadff  |Статистика |Андреев Матвей Васильевич    |
|f0ae905a  |Геология   |Кузнецова Елизавета Фёдоровна|
|12f04ddd  |Информатика|Филиппова Марьям Артёмовна   |
|baf281ba  |Менеджмент |Степанов Павел Ильич         |


Таблица teachers

Предварительно добавим столбец teacher_name в subject_selection (в документации BigQuery вы найдете шесть способов это сделать). И «сдружим» UPDATE и JOIN:

UPDATE `project.tutorials.subject_selection` s
SET s.teacher_name = t.teacher_name
FROM `project.tutorials.teachers` t 
WHERE t.subject = s.subject

Обратите внимание:

  • Строки 1 и 3: таблицы обзавелись псевдонимами s и t, так оператор SET получит понятную инструкцию, а разработчик — лаконичность;
  • 2: мы просим заполнить новый пустой столбец именами учителей из teachers;
  • 4: задаем правило сопоставления: вставлять Ф.И.О. только там, где известно имя преподавателя.

Вот так выглядит результат. Теперь руководство факультета может организовать ведение дипломов, ведь знает, с каким студентом какой преподаватель работал.

|student_id|subject|semester|student_name|teacher_name                 |
|----------|-------|--------|------------|-----------------------------|
|5853f444  |Иняз   |3       |Эрик        |Козлов Александр Артёмович   |
|550ca6a5  |Тервер |3       |Елена       |Спиридонов Всеволод Макарович|
|c179c5cc  |Тервер |2       |Сергей      |Спиридонов Всеволод Макарович|
|b16a764b  |Тервер |1       |Ирина       |Спиридонов Всеволод Макарович|
|1c5bf433  |Физика |4       |Андрей      |Зубов Михаил Родионович      |
|eb1490a6  |Физика |2       |Иван        |Зубов Михаил Родионович      |
|6306ceed  |Матстат|1       |Инна        |Черепанов Елисей Артёмович   |
|48b3a7f6  |Матстат|2       |Мария       |Черепанов Елисей Артёмович   |


GROUP BY: Группировать ряды по двум столбцам

Перед деканатом встала задача организовать обучение так, чтобы на каждый предмет приходило достаточно студентов.

GROUP BY X помещает всех, у кого одинаковое значение в столбце X, в одну категорию. Наглядно выглядит группировка в Apple Numbers, потому продемонстрирую скриншотом предметную категоризацию в ней:

Чтобы сделать такое с помощью SQL, добавим столбец под названием student_count.

SELECT 
  subject,
  semester,
COUNT(*) AS student_count FROM `project.tutorials.subject_selection`
GROUP BY subject, semester
  • 6: сгруппируем записи и по предмету, и по семестру
  • 4: подсчитаем число студентов для каждого сочетания «предмет – семестр»

В результате мы получим представление — несохраненный пока результат вычислений. Первые два столбца описывают сочетания предметов и семестров, третий — число учеников:

|subject |semester|student_count|
|--------|--------|-------------|
|Физика  |4       |1            |
|Физика  |2       |1            |
|Иняз    |3       |1            |
|Матстат |1       |1            |
|Матстат |2       |1            |
|Тервер  |2       |2            |
|Тервер  |1       |1            |


В реальной жизни записей в базах, конечно, больше. И потому с помощью такого запроса деканат может организовать, например, равномерное наполнение аудиторий.

STRING_AGG: Объединение нескольких рядов

Если в рекламный отдел учебного заведения верстает рекламные проспекты для абитуриентов, то им для этого понадобится перечень предметов. Чтобы извлечь его из teachers в виде строки, поможет агрегирующая функция STRING_AGG:

SELECT 
  STRING_AGG(subject ORDER BY subject) AS subjects
FROM `project.tutorials.teachers`


Мы получим таблицу с одной ячейкой:

|subjects                                                          |
|---------------------------------------------------------------------|
|Геология,Информатика,Иняз,Матстат,Менеджмент,Статистика,Тервер,Физика|


PARTITION BY + оконная функция: Выделение последней записи в группе

Если университет захочет узнать, на каких студентах преподавание предмета завершилось, поможет оконная функция. Про нее любят спрашивать на собеседованиях на должность дата-аналитиков и дата-инженеров.

WITH last_listed_student AS (
   SELECT s.*,
   ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY subject ORDER BY semester DESC) AS partition_index_number
   FROM `project.tutorials.subject_selection` AS s)
SELECT * FROM last_listed_student WHERE partition_index_number = 1;

Давайте пошагово разберем, что происходит в запросе:

  • 2-я строка: SELECT s.* выбирает все столбцы исходной subject_selection (можно и меньше при желании);
  • 1: оператор WITH создает так называемое обобщенное табличное выражение, то есть в целом позволяет исполнить функцию в третьей строке и навесить условие в седьмой;
  • 3: PARTITION BY создает сегментированные по дисциплине подтаблицы, ORDER BY упорядочивает по убыванию каждую из них по номеру семестра;
  • 3: ROW_NUMBER() временно нумерует строки подтаблиц по порядку;
  • 5: мы указываем исходную таблицу;
  • 6: накладываем условие: «Порядковый номер записи в каждой подтаблице равен единице» (то есть запись последняя).

В результате мы получили список студентов, что слушали предмет в крайнем семестре:

|student_id|subject|semester|student_name|teacher_name                 |partition_index_number|
|----------|-------|--------|------------|-----------------------------|----------------------|
|1c5bf433  |Физика |4       |Андрей      |Зубов Михаил Родионович      |1                     |
|c179c5cc  |Тервер |2       |Сергей      |Спиридонов Всеволод Макарович|1                     |
|48b3a7f6  |Матстат|2       |Мария       |Черепанов Елисей Артёмович   |1                     |
|5853f444  |Иняз   |3       |Эрик        |Козлов Александр Артёмович   |1                     |


MERGE + USING + WHEN MATCHED: Вставка в таблицу или обновление в случае существования


Представим, что преподавательский состав обновился. Пусть хранилище само выделит незнакомые имена:

|teacher_id|subject    |teacher_name                 |
|----------|-----------|-----------------------------|
|12f04ddd  |Информатика|Попов Давид Тимофеевич       |
|585ef4dc  |Физика     |Шмелева Полина Тимофеевна    |
|3736074f  |Астрономия |Мещеряков Александр Матвеевич|


↑ Временный перечень новых учителей new_teachers

Когда речь заходит о базах с тысячами записей, ручная редактура перестает быть оптимальным решением. Если вы хотите дополнить данные новыми сроками без наводнения дубликатами, воспользуйтесь вставкой UPSERT (‘update + insert’). Однако BigQuery опять выделяется: вместо этого приходится расписывать условие на пять строк:

MERGE `project.tutorials.teachers` t
USING `project.tutorials.new_teachers` nt
ON t.teacher_id = nt.teacher_id
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET teacher_name = nt.teacher_name
WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT (teacher_id, subject, teacher_name) VALUES(teacher_id, subject, teacher_name)


Что здесь происходит:

  • Строки 1-2: объединяем новый и старые листинги учителей и присваиваем им псевдонимы t и nt;
  • 3: задаем столбец, на базе которого произведем сопоставление (teacher_id);
  • 4–8: добавляем условие:
  • если совпадение по ID найдено, вставляем имя преподавателя в соответствующую ячейку;
  • если совпадения нет, добавляем дисциплину в перечень.

Информатика и физика в предметах были, так что там обновятся имена учителей. А вот астрономия — новичок, так что будет добавлена новой строкой:

|teacher_id|subject    |teacher_name                 |
|----------|-----------|-----------------------------|
|3736074f  |Астрономия |Мещеряков Александр Матвеевич|
|12f04ddd  |Информатика|Попов Давид Тимофеевич       |
|585ef4dc  |Физика     |Шмелева Полина Тимофеевна    |
|f0ae905a  |Геология   |Кузнецова Елизавета Фёдоровна|
|19459c5a  |Иняз       |Козлов Александр Артёмович   |
|38dbadff  |Статистика |Андреев Матвей Васильевич    |
|5d6de251  |Тервер     |Спиридонов Всеволод Макарович|
|a3a44c66  |Матстат    |Черепанов Елисей Артёмович   |
|baf281ba  |Менеджмент |Степанов Павел Ильич         |


В результате мы сэкономим администратору базы данных время. Ему не придется выискивать уже существующие записи.

Заключение

Теперь вы знаете, как:

  • искать по метаданным хранилища;
  • группировать по нескольким столбцам;
  • обновлять с JOIN;
  • объединять ячейки в строку;
  • выделять записи из групп;
  • и добавлять новые строки без дубликатов.

Делитесь в комментариях, какие запросы вам чаще всего приходилось гуглить (или какие бесят больше всего).


Источник

Report content on this page

Report Page

Please submit your DMCA takedown request to dmca@telegram.org