with as 语句是SQL中的一种常用语法,它可以为一个查询结果或子查询结果创建一个临时表,并且可以在后续的查询中使用这个临时表,在查询结束后该临时表就被清除了。这种语法的使用可以使得复杂的查询变得简单,同时也可以提高查询效率。
WITH AS短语,也叫做子查询部分(subquery factoring),是用来定义一个SQL片断,该SQL片断会被整个SQL语句所用到。这个语句算是公用表表达式(CTE,Common Table Expression)。
with-as 意义:
1、对于多次反复出现的子查询,可以降低扫描表的次数和减少代码重写,优化性能和使编码更加简洁,也可以在UNION ALL的不同部分,作为提供数据的部分。
2、对于UNION ALL,使用WITH AS定义了一个UNION ALL语句,当该片断被调用2次以上,优化器会自动将该WITH AS短语所获取的数据放入一个Temp表中。而提示meterialize则是强制将WITH AS短语的数据放入一个全局临时表中。很多查询通过该方式都可以提高速度。
with as语句支持myql、oracle、db2、hive、sql server、MariaDB、PostgreSQL等数据库,以下列举几种数据库支持的版本
with查询语句不是以select开始的,而是以“WITH”关键字开头,可以理解为在进行查询之前预先构造了一个临时表,之后便可多次使用它做进一步的分析和处理。
CTE是使用WITH子句定义的,包括三个部分:CTE名称cte_name、定义CTE的查询语句inner_query_definition和引用CTE的外部查询语句outer_query_definition。CTE可以在select , insert , update , delete , merge语句的执行范围定义。
它的格式如下:
WITH cte_name1[(column_name_list)] AS (inner_query_definition_1) [,cte_name2[(column_name_list)] AS (inner_query_definition_2)] [,...] outer_query_definition
其中column_name_list
指定inner_query_definition
中的列列表名,如果不写该选项,则需要保证在inner_query_definition
中的列都有名称且唯一,即对列名有两种命名方式:内部命名和外部命名。
注意,outer_quer_definition必须和CTE定义语句同时执行,因为CTE是临时虚拟表,只有立即引用它,它的定义才是有意义的。
示例: -- 单个子查询 with tmp as(select username,userage from user) select username from tmp -- 多个子查询 多个CTE 之间加,分割 with tmp1 as (select * from father), tmp2 as (select * from child) select * from temp1,temp2 on tmp1.id = tmp2.parentId
注意:
1.必须要整体作为一条sql查询,即with as语句后不能加分号,不然会报错。
2.with子句必须在引用的select语句之前定义,同级with关键字只能使用一次,多个只能用逗号分割;最后一个with 子句与下面的查询之间不能有逗号,只通过右括号分割,with 子句的查询必须用括号括起来.
3. 如果定义了with子句,但其后没有跟使用CTE的SQL语句(如select、insert、update等),则会报错。
4.前面的with子句定义的查询在后面的with子句中可以使用。但是一个with子句内部不能嵌套with子句
5.如果定义了with子句,而在查询中不使用,那么会报ora-32035 错误:未引用在with子句中定义的查询名。(至少一个with查询的name未被引用,解决方法是移除未被引用的with查询),注意:只要后面有引用的就可以,不一定非要在主查询中引用,比如后面的with查询也引用了,也是可以的。
6.当一个查询块名字和一个表名或其他的对象相同时,解析器从内向外搜索,优先使用子查询块名字。
7.with查询的结果列有别名,引用的时候必须使用别名或*。
mysql 8.0.34版本中测试以下sql
CREATE TABLE user( id INT NOT NULL PRIMARY KEY, sex CHAR(3),NAME CHAR(20) ); INSERT INTO user VALUES (null,'nan','陈一'), (null,'nv','珠二'), (null,'nv','张三'), (null,'nan','李四'), (null,'nv','王五'), (null,'nan','赵六'); # 定义CTE,顺便为每列重新命名,且使用ORDER BY子句 WITH nv_user(myid,mysex,myname) AS ( SELECT * FROM user WHERE sex='nv' ORDER BY id DESC ) # 使用CTE SELECT * FROM nv_user; +------+-------+-------------+ | myid | mysex | myname | +------+-------+-------------+ | 5 | nv | 王五 | | 3 | nv | 张三 | | 2 | nv | 珠二 | +------+-------+-------------+
1.多次引用:避免重复书写。
2.多次定义:避免派生表的嵌套问题。
3.可以使用递归CTE,实现递归查询。
# 多次引用,避免重复书写 WITH nv_t(myid,mysex,myname) AS ( SELECT * FROM user WHERE sex='nv' ) SELECT t1.*,t2.* FROM nv_t t1 JOIN nv_t t2 WHERE t1.myid = t2.myid+1; # 多次定义,避免派生表嵌套 WITH nv_t1 AS ( /* 第一个CTE */ SELECT * FROM user WHERE sex='nv' ), nv_t2 AS ( /* 第二个CTE */ SELECT * FROM nv_t1 WHERE id>3 ) SELECT * FROM nv_t2;
如果上面的语句不使用CTE而使用派生表的方式,则它等价于:
SELECT * FROM (SELECT * FROM (SELECT * FROM user WHERE sex='nv') AS nv_t1) AS nv_t2;
可以看到这种写法不便于查看。
前面的with子句定义的查询在后面的with子句中可以使用
with sql1 as (select s_name from test_tempa), sql2 as (select s_name from test_tempb where not exists (select s_name from sql1 where rownum=1)) select * from sql1 union all select * from sql2 union all select ‘no records' from dual where not exists (select s_name from sql1 where rownum=1) and not exists (select s_name from sql2 where rownum=1);
在实际使用中我们可能会遇到需要返回多种结果的值的场景
-- 分类表 CREATE TABLE category ( cid VARCHAR ( 32 ) PRIMARY KEY, cname VARCHAR ( 50 ) ); -- 商品表 CREATE TABLE products ( pid VARCHAR ( 32 ) PRIMARY KEY, pname VARCHAR ( 50 ), price INT, category_id VARCHAR ( 32 ), FOREIGN KEY ( category_id ) REFERENCES category ( cid ) ); -- 分类数据 INSERT INTO category(cid,cname) VALUES('c001','家电'); INSERT INTO category(cid,cname) VALUES('c002','鞋服'); INSERT INTO category(cid,cname) VALUES('c003','化妆品'); INSERT INTO category(cid,cname) VALUES('c004','汽车'); -- 商品数据 INSERT INTO products(pid, pname,price,category_id) VALUES('p001','小米电视机',5000,'c001'); INSERT INTO products(pid, pname,price,category_id) VALUES('p002','格力空调',3000,'c001'); INSERT INTO products(pid, pname,price,category_id) VALUES('p003','美的冰箱',4500,'c001'); INSERT INTO products (pid, pname,price,category_id) VALUES('p004','篮球鞋',800,'c002'); INSERT INTO products (pid, pname,price,category_id) VALUES('p005','运动裤',200,'c002'); INSERT INTO products (pid, pname,price,category_id) VALUES('p006','T恤',300,'c002'); INSERT INTO products (pid, pname,price,category_id) VALUES('p007','冲锋衣',2000,'c002'); INSERT INTO products (pid, pname,price,category_id) VALUES('p008','神仙水',800,'c003'); INSERT INTO products (pid, pname,price,category_id) VALUES('p009','大宝',200,'c003');
如上图,如果我想查询“家电”中“格力空调”与“美的冰箱”的信息,不用with as写法如下:
select * from category c left join products p on c.cid = p.category_id where c.cname = '家电' and p.pname in ('格力空调','美的冰箱');
使用with as写法如下:
with c as (select * from category where cname = '家电'), p as (select * from products where pname in ('格力空调','美的冰箱')) select * from c,p where c.cid = p.category_id;
②、查询“家电”的平均价格与所有商品的最小最大值
with tem as (select avg(price) as houseElecAvg from products p left join category c on c.cid = p.category_id where c.cname = '家电'), tem1 as (select max(p1.price),min(p1.price) from products p1) select * from tem,tem1;
其实 WITH 表达式除了和 SELECT 一起用, 还可以有下面的组合:
insert with 、with update、with delete、with with、with recursive(可以模拟数字、日期等序列)、WITH 可以定义多张表
insert into table2 with s1 as (select rownum c1 from dual connect by rownum <= 10), s2 as (select rownum c2 from dual connect by rownum <= 10) select a.c1, b.c2 from s1 a, s2 b where...;
在标准的数据库中,如hive,Oracle,DB2,SQL SERVER,PostgreSQL都是支持 WITH AS 语句进行递归查询。mysql8.0及以上支持递归。
公用表表达式(CTE)具有一个重要的优点,那就是能够引用其自身,从而创建递归CTE。递归CTE是一个重复执行初始CTE以返回数据子集直到获取完整结果集的公用表表达式。
当某个查询引用递归CTE时,它即被称为递归查询。递归查询通常用于返回分层数据,例如:显示某个组织图中的雇员或物料清单方案(其中父级产品有一个或多个组件,而那些组件可能还有子组件,或者是其他父级产品的组件)中的数据。
递归cte中包含一个或多个定位点成员,一个或多个递归成员,最后一个定位点成员必须使用"union [all]"(mariadb中的递归CTE只支持union [all]集合算法)联合第一个递归成员。
更多CTE递归 的其他语法注意事项,请参阅 递归公用表表达式
with recursive cte_name as ( select_statement_1 /* 该cte_body称为定位点成员 */ union [all] cte_usage_statement /* 此处引用cte自身,称为递归成员 */ ) outer_definition_statement /* 对递归CTE的查询,称为递归查询 */
其中:
# n迭代次数 with RECURSIVE c(n) as (select 1 union all select n + 1 from c where n < 10) select n from c; +------+ | n | +------+ | 1 | | 2 | | 3 | | 4 | | 5 | | 6 | | 7 | | 8 | | 9 | | 10 | +------+ 10 rows in set (0.00 sec)
用 WITH 表达式来造数据,非常简单,比如下面例子:给表 y1 添加10条记录,日期字段要随机。
-- 创建测试表 create table y1 (id serial primary key, r1 int,log_date date); -- 插入数据 INSERT y1 (r1,log_date) WITH recursive tmp (a, b) AS (SELECT 1, '2021-04-20' UNION ALL SELECT ROUND(RAND() * 10), b - INTERVAL ROUND(RAND() * 1000) DAY FROM tmp LIMIT 10) select * from tmp;
结果:
WITH recursive tmp (a, b, c) AS (SELECT 1, 1, '2021-04-20' UNION ALL SELECT a + 2, 100, DATE_SUB( CURRENT_DATE(), INTERVAL ROUND(RAND() * 1000, 0) DAY ) FROM tmp WHERE a < 10) UPDATE tmp AS a, y1 AS b SET b.r1 = a.b WHERE a.a = b.id;
比如删除 ID 为奇数的行,可以用 WITH DELETE 形式的删除语句:
WITH recursive tmp (a) AS (SELECT 1 UNION ALL SELECT a + 2 FROM tmp WHERE a < 10) DELETE FROM y1 WHERE id IN (select * from tmp);
与 DELETE 一起使用,要注意一点:WITH 表达式本身数据为只读,所以多表 DELETE 中不能包含 WITH 表达式。比如把上面的语句改成多表删除形式会直接报 WITH 表达式不可更新的错误。
WITH recursive tmp (a) AS (SELECT 1 UNION ALL SELECT a + 2 FROM tmp WHERE a < 100) delete a,b from y1 a join tmp b where a.id = b.a; error: [HY000][1288] The target table b of the DELETE is not updatable
用 WITH 表达式生成日期序列,类似于 POSTGRESQL 的 generate_series 表函数,比如,从 ‘2020-01-01’ 开始,生成一个月的日期序列:
WITH recursive seq_date (log_date) AS (SELECT '2023-07-09' UNION ALL SELECT log_date + INTERVAL 1 DAY FROM seq_date WHERE log_date + INTERVAL 1 DAY < '2023-07-20') SELECT log_date FROM seq_date; +-----------+ | log_date| +-----------+ | 2023-07-09| | 2023-07-10| | 2023-07-11| | 2023-07-12| | 2023-07-13| | 2023-07-14| | 2023-07-15| | 2023-07-16| | 2023-07-17| | 2023-07-18| | 2023-07-19| +------+
(1). SQL可读性增强。比如对于特定with子查询取个有意义的名字等。
(2)、with子查询只执行一次,将结果存储在用户临时表空间中,可以引用多次,增强性能。
举例:在进行导入EXCEL的过程中,有时候,需要将数据存储在临时表中,当下一次在进行导入的时候,进行清除临时表的数据,但是这时候,有时候发生并发问题的话,两个用户可能会分别操作对方的数据,所以,可能造成混乱,但是可以使用WITH函数和UNION语句拼接一个SQL语句,存储在SESSION中,当需要导出错误信息的时候,可以使用该语句构造数据。
到此这篇关于sql中with as用法以及with-as性能调优/with用法举例的文章就介绍到这了,更多相关sql中with as用法内容请搜索插件窝以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持插件窝!