[转帖]老外对T-sql的研究：一个问题多种方法.太精彩了!

2006-03-28 09:35:37 189 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

从零开始的BW(五) 外部系统供数之OData测试 5、激活添加的服务，如提示下图中的激活失败，根据生成URI在事务代码SICF目录中找到对应的服务，设置超时时间，设置完之后重新激活即可，详情可参考SAP note 1986626。如果刚才设置BY Odata的query在这没有显示，SE38执行程序EQ_RS_AUTOSETUP，选中需要生成服务的query，生成服务后再去添加服务。测试get方法，URI中默认的参数是?4、事务代码/IWFND/MAINT_SERVICE中添加服务，如果提示用户不再登陆，在事务代码前加上/O或者/N即可。阅读详情

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原文地址:
http://www.winmag.com.cn/forum/itemdisplay.asp?boardid=11&id=503269
感谢这篇文章的作者带我们如此棒的文章

T-SQL允许你使用不同的方法解决一个问题.有的时候,尽管选择不是那么明显,但是却可以让你得到令人满意的和快乐的惊奇.下边让我们解读Dr. Tom Moreau对同一问题不同的可能性的探索.可能我们可以在那些不同的方法之中发现一些珍贵的东西.

让我们以我们的老朋友Northwind数据库为例,这里我们用到的是[order details]表,这个表是一个定单的明细表,和order表是多对一的关系.也就是一个定单对应多个订购的产品.假设你想得到每个定单订购的总价值,但是不包括59号产品.Listing 1给了我们第一种解法:

select
OrderID,sum (Quantity * UnitPrice) value
from
[Order Details] o1
where
ProductID <> 59
group by
OrderID

上边的语句很简单,它排除掉了59号产品的定单明细条目,然后进行分组统计.但是如果我们需要忽略掉订购59号产品的定单呢？也就是说我们要统计没有包含59号产品的定单的价值.你想到了WHERE, NOT EXIST(S)关键词了吗？Listing 2给了我们第二种方法:

select
o1.OrderID,sum (o1.Quantity * o1.UnitPrice) value
from
[Order Details] o1
where not exists
(
select
*
from
[Order Details] o2
where
o2.OrderID = o1.OrderID
and o2.ProductID = 59
)
group by
o1.OrderID

如果你不喜欢用exist的话,你可以转化成使用not in:
Listing 3

select
o1.OrderID,sum (o1.Quantity * o1.UnitPrice) value
from
[Order Details] o1
where 59 not in
(
select
ProductID
from
[Order Details] o2
where
o2.OrderID = o1.OrderID
)
group by
o1.OrderID

尽管Listing 1不满足我们现在的查询条件.但是从性能发面考虑,Listing 1还是最好的,因为它只用到了一次表的扫描.而后边的两个查询都是用到了相关子查询,如果你查看查询计划就回看到,他们都涉及到了两次表的扫描.如果你曾经在 T-SQL用过交叉表查询的话,你就不会对聚集函数里边的case结构陌生.现在我们就把这个非常有趣的方法应用到我们的问题中来:
Listing 4

select
OrderID,sum (Quantity * UnitPrice) value
from
[Order Details] o1
group by
OrderID
having
sum (case when ProductID = 59 then 1 else 0 end) = 0

HAVING子句起到了对分组的结果进行过滤的作用.如果没有包含59号产品,就会出现0=0,显然这是满足条件的.如果包含了59号产品的订购,就会出现n=0(n<>0),这样的定单就回被过滤掉.查看执行计划你就回发现是一次表的扫描,非常棒!
再来举一个例子:我们这回用到的表是order表,假设我们要统计只通过一个雇员雇员下定单的顾客.你可以想到用子查询not exist来实现:

select distinct
o1.CustomerID
from
Orders o1
where not exists
(
select
*
from
Orders o2
where
o2.CustomerID = o1.CustomerID
and o2.EmployeeID <> o1.EmployeeID
)

同样的,这个语句可以通过带有HAVING子句的分组来实现.
Listing 6

select
CustomerID
from
Orders
group by
CustomerID
having
min (EmployeeID) = max (EmployeeID)

另一种方法:
Listing 7

select
CustomerID
from
Orders
group by
CustomerID
having
count (distinct EmployeeID) = 1

Listing 6和Listing 7查询消耗都要小于Listing 5.相比Listing 5的两次表扫描,他们只进行一次表的扫描.而Listing 6的损耗还要稍微小于Listing 7.但是,Listing 7的一个显著的特点就是它可以适应到一个顾客对应两个雇员,三个雇员......
其实大家可能现在明白了这篇文章将的是什么?它就是教我们怎么用having 子句来达到过滤组的目的.可以达到避免两次表扫描的目的.可以达到更高的性能.我从这篇文章学到了很多的方法,你呢?

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