PostgreSQL 视图、子查询

视图

表里面保存的是实际数据，视图里面保存的是SELECT语句(视图本身不存储数据)。

从视图中读取数据，此时视图在内部执行SELECT语句，创建一张临时表。

使用视图的好处：其一，视图不保存数据，节省存储设备容量。其二，将频繁使用的SELECT语句保存成视图，每次使用这些语句时候，不用重复书写，只需调用视图。其三，数据保存到表中，要显式的执行SQL更新语句才能更新数据，而视图中的数据会随着原表的变化自动更新。

创建视图

格式：

CREATE VIEW 视图名称(<视图列名1>,<视图列名2>,...)
AS
<SELECT语句>

例子：

CREATE VIEW ProductSum (product_type, cnt_product)
AS
SELECT product_type, COUNT(*)FROM ProductGROUP BY product_type;

使用视图

可见，如果使用视图，不用每次都写GROUP BY等一些语句从Product表中取数据。

并且，如果Product表中数据更新，视图也自动更新。

这是因为，视图就是保存好的SELECT语句。

SELECT product_type, cnt_productFROM ProductSum;

多重视图：以视图为基础创建视图。但是这样会降低SQL性能。

CREATE VIEW ProductSumA (product_type, cnt_product)
AS
SELECT product_type, cnt_productFROM ProductSumWHERE product_type = '办公用品';

定义视图时，不能用ORDER BY子句。因为视图和表，数据行都没有顺序。

(PostgreSQL里面，定义视图时候可以用ORDER BY子句，有些DBMS不行)

视图更新：

如果定义视图的SELECT语句满足一些条件，视图可以被更新。

SELECT子句没用DISTINCT、FROM子句只有一张表、没用GROUP BY、没用HAVING。

通过汇总得到的数据无法更新，这是因为视图和表要同时更新。

如果给上面的ProductSum中添加(‘食物’,3)的数据，原表就需要增加三行种类为食物的数据，但是这些数据我们都不知道，因此没法更新表中的数据。

可以更新下面这样，不通过汇总得到的视图。

CREATE VIEW ProductA (product_id, product_name, product_type, sale_price, purchase_price, regist_date)
AS
SELECT *FROM ProductWHERE product_type = '办公用品';

向视图插入数据。

INSERT INTO ProductA VALUES ('0009', '铅笔', '办公用品', 95, 10, '2222-10-1');

此时可看到，视图和表都更新了。

删除视图：

格式

DROP VIEW 视图名称(<视图列名1>,<视图列名2>,...)

例子

DROP VIEW ProductSum;

然后报错

ERROR:  cannot drop view productsum because other objects depend on it
描述:  view productsuma depends on view productsum
提示:  Use DROP ... CASCADE to drop the dependent objects too.

这是因为前面以ProductSum为基础，创建了一个ProductSumA视图。

可以像下面这样删除ProductSum和与之关联的视图。

DROP VIEW ProductSum CASCADE;

子查询

子查询，相当于一次性视图。

定义视图ProductSum

CREATE VIEW ProductSum (product_type, cnt_product)
AS
SELECT product_type, COUNT(*)FROM ProductGROUP BY product_type;

子查询：将定义视图的SELECT语句直接用到FROM子句里面。

AS ProductSum，ProductSum是子查询的名称。执行完外边的SELECT语句，子查询就消失了。

下面代码，执行顺序，先是FROM子句里面的SELECT语句，然后是外边的SELECT语句。

SELECT product_type, cnt_productFROM (SELECT product_type, COUNT(*) AS cnt_productFROM ProductGROUP BY product_type) AS ProductSum;

下面再次查看ProductSum发现，ProductSum已经不存在了。由此看出，子查询是一次性的，并不像视图一样保存到硬盘里面。

在子查询的FROM子句里面，可以继续使用子查询。

下面就是把ProductSum里面cnt_product = 4的数据选出来了。

SELECT product_type, cnt_productFROM (SELECT *FROM (SELECT product_type, COUNT(*) AS cnt_productFROM ProductGROUP BY product_type) AS ProductSumWHERE cnt_product = 4) AS ProductSum2;

标量子查询scalar subquery，返回表中某一行某一列的值(单一值)的子查询。

可以在WHERE子句中使用标量子查询。

由于WHERE子句中无法使用聚合函数，像下面的语句就是错误的。

SELECT product_id, product_name, sale_priceFROM ProductWHERE sale_price > AVG(sale_price);

可以通过下面这样去实现。

SELECT product_id, product_name, sale_priceFROM ProductWHERE sale_price > (SELECT AVG(sale_price)FROM Product);

在任何使用单一值的地方，都可以使用标量子查询。

在SELECT子句中使用标量子查询：

SELECT product_id, product_name, sale_price,(SELECT AVG(sale_price)FROM Product) AS avg_priceFROM Product;

在HAVING子句中使用标量子查询：

不同商品种类的平均销售单价与全部商品的销售单价相比。

SELECT product_type, AVG(sale_price)FROM ProductGROUP BY product_type
HAVING AVG(sale_price) > (SELECT AVG(sale_price)FROM Product);

标量子查询不能返回多行结果，如果返回多行结果，那就是一个普通的子查询，不能用到需要单一输入值的地方了。

关联子查询

现在要选取各个商品种类里面，高于该商品种类平均销售价的商品。

按照商品种类计算平均价格：

SELECT AVG(sale_price)FROM ProductGROUP BY product_type;

因为有三种商品，上面这个查询返回三个结果。

那么就不能用下面这种方法了。因为子查询不是标量子查询，不能在WHERE子句里面用。

SELECT product_id, product_name, sale_priceFROM ProductWHERE sale_price > (SELECT AVG(sale_price)FROM ProductGROUP BY product_type);

在细分的组内进行比较的时候，用到关联子查询。

在子查询里面添加了一个WHERE子句。目的是在同一商品种类中对各商品销售单价和平均单价比较。

由于比较对象是同一个Product表，所以用了P1、P2两个别名。

使用关联子查询，用<表名>.<列名>形式，限定product_type，对平均单价比较。

SELECT product_type, product_name, sale_priceFROM Product AS P1WHERE sale_price > (SELECT AVG(sale_price)FROM Product AS P2WHERE P1.product_type = P2.product_typeGROUP BY product_type);

而且，不加GROUP BY，也能得到相同结果：

SELECT product_type, product_name, sale_priceFROM Product AS P1WHERE sale_price > (SELECT AVG(sale_price)FROM Product AS P2WHERE P1.product_type = P2.product_type);

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