10 Редких Возможностей SQL, Которые Стоит Знать Каждому. Часть 2
1-3
4. GROUPING SETS, ROLLUP и CUBE
Для отчёта часто требуется получить сразу несколько уровней агрегации: итоговые значения по перевозчику и статусу, промежуточные итоги по перевозчику и общий итог. Наивный подход предполагает объединение нескольких запросов с помощью оператора
UNION ALL. Конструкции GROUPING SETS, ROLLUP и CUBE позволяют получить все эти уровни в рамках одного запроса:SELECT carrier, status,
COUNT(*) AS shipment_count,
SUM(si.quantity) AS total_quantity
FROM shipments s
LEFT JOIN shipment_items si ON s.id = si.shipment_id
GROUP BY GROUPING SETS (
(carrier, status), -- по поставщику и статусу
(carrier), -- подытог по поставщику
(status), -- подытог по статусу
() -- общий итог
);
SELECT carrier, status,
DATE_TRUNC('month', created_at) AS month,
COUNT(*) AS shipment_count
FROM shipments
GROUP BY ROLLUP (carrier, status,
DATE_TRUNC('month', created_at)
);
Первый запрос формирует группировки, которые вам нужны: по перевозчику и статусу, только по перевозчику, только по статусу, а также пустую группу
() для получения общего итога.Оператор
ROLLUP во втором запросе — это сокращённая запись для иерархических промежуточных итогов: сначала по перевозчику, затем по перевозчику и статусу, далее по перевозчику, статусу и месяцу — и наконец общий итог.Оператор
CUBE создает все возможные комбинации столбцов.Один запрос заменяет 4, а БД вычисляет уровни за один проход, вместо того чтобы многократно сканировать таблицу.
Эти средства являются частью стандарта SQL и поддерживаются в PostgreSQL, SQL Server и Oracle.
5. Предложение FILTER в агрегатных функциях
Часто возникает необходимость подсчитать количество или сумму только для тех строк, которые удовлетворяют определённому условию, и вывести эти результаты рядом друг с другом. Предложение
FILTER применяет условие к конкретной агрегатной функции, благодаря чему каждая из них обрабатывает своё подмножество данных — в рамках одной строки и за один проход по данным:SELECT carrier,
COUNT(*) AS total_shipments,
COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'delivered') AS delivered_count,
COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'in_transit') AS in_transit_count,
COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'pending') AS pending_count,
SUM(si.quantity) FILTER (WHERE status = 'delivered') AS delivered_quantity,
SUM(si.quantity) FILTER (WHERE status = 'pending') AS pending_quantity
FROM shipments s
LEFT JOIN shipment_items si ON s.id = si.shipment_id
GROUP BY carrier;
Каждое выражение
COUNT(*) FILTER (WHERE …) подсчитывает только соответствующие условию строки, благодаря чему вы получаете количество отправлений со статусами «доставлено», «в пути» и «в ожидании» в виде отдельных столбцов для каждого перевозчика.Запись
COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'delivered') читается легче, чем старый приём с использованием CASE: SUM(CASE WHEN status = 'delivered' THEN 1 ELSE 0 END).Назначение конструкции
FILTER гораздо более очевидно.Примечание:
FILTER поддерживается в PostgreSQL. В SQL Server и MySQL такой возможности нет — там приходится использовать CASE внутри агрегатной функции, например: COUNT(CASE WHEN status = 'delivered' THEN 1 END).6. UPSERT (INSERT … ON CONFLICT)
Вставка строки, если она новая, и её обновление, если она уже существует — распространённая задача, для решения которой обычно требуются
SELECT, условие и две ветви выполнения кода. Операция UPSERT позволяет выполнить это одной атомарной командой, исключая риск возникновения состояния гонки между проверкой и записью:INSERT INTO shipments (id, number, order_id, address_street, address_city, address_zip, carrier, receiver_email, status, created_at, updated_at)
VALUES ('550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000', 'SH-2024-001', 'ORD-2024-001', '123 Main St', 'New York', '10001', 'FedEx', 'customer@example.com', 'pending', NOW(), NOW())
ON CONFLICT (number) DO UPDATE
SET
carrier = EXCLUDED.carrier,
status = EXCLUDED.status,
updated_at = GREATEST(shipments.updated_at, EXCLUDED.updated_at);
Команда
INSERT … ON CONFLICT (number) DO UPDATE пытается выполнить вставку; если строка с таким номером уже существует, вместо этого выполняется обновление.Псевдотаблица
EXCLUDED содержит значения, которые вы пытались вставить, поэтому запись carrier = EXCLUDED.carrier означает «использовать нового перевозчика».Выражение
GREATEST(shipments.updated_at, EXCLUDED.updated_at) позволяет сохранить более позднюю из двух временных меток.Одна команда, никаких дублирующихся строк и никаких проблем с состоянием гонки при одновременном выполнении запросов разными клиентами.
Примечание: это синтаксис PostgreSQL. В стандарте SQL (и в таких СУБД, как SQL Server или Oracle) используется оператор
MERGE, а в MySQL — INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE.Замечание: поле, по которому будет отслеживаться конфликт (
number) должно иметь ограничение уникальности.7. Поддержка JSON
Иногда требуется хранить гибкие, полуструктурированные данные — например, событие, тело веб-хука или блок настроек. PostgreSQL поддерживает JSON на уровне ядра (тип JSONB) и позволяет выполнять запросы к содержимому таких полей; благодаря этому вам не нужна отдельная документоориентированная БД для редких случаев использования JSON. Также отпадает необходимость хранить JSON в виде обычных строк и обрабатывать их на стороне бэкенда, теряя при этом все преимущества индексации:
CREATE TABLE ship_events (
id SERIAL PRIMARY KEY,
payload JSONB NOT NULL
);
-- Пример данных
INSERT INTO ship_events (payload) VALUES
('{"type":"click","coordinates":[{"x":10,"y":20},{"x":15,"y":25}]}'),
('{"type":"hover","coordinates":[{"x":5,"y":30}]}'),
('{"type":"scroll","coordinates":[{"x":0,"y":100},{"x":0,"y":200},{"x":0,"y":300}]}');
-- Выбираем поля JSON
SELECT
payload ->> 'type' AS event_type,
payload -> 'coordinates' -> 0 ->> 'x' AS first_x,
payload -> 'coordinates' -> 0 ->> 'y' AS first_y
FROM ship_events;
В таблице событий данные хранятся в формате JSONB. Запрос обращается к ним следующим образом: оператор
->> извлекает значение как текст, а оператор -> — вложенный JSON-объект или элемент массива; так, выражение payload -> 'coordinates' -> 0 ->> 'x' позволяет получить координату x первого элемента.Данные JSONB хранятся в разобранном бинарном виде и поддерживают индексацию, что позволяет выполнять фильтрацию и извлечение информации без сканирования документов целиком.
Примечание: в SQL Server для работы с JSON используются функции
JSON_VALUE и OPENJSON, а стандарт SQL предусматривает функцию JSON_TABLE (доступную в Oracle, MySQL и PostgreSQL 17+), которая преобразует JSON-массив непосредственно в строки реляционной таблицы.Окончание следует…
Источник: https://antondevtips.com/blog/10-rare-sql-features-every-developer-should-know