`
susiya
  • 浏览: 90849 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 上海
社区版块
存档分类
最新评论

SQL 中with as 的用法

 
阅读更多
一.WITH AS的含义
WITH AS短语,也叫做子查询部分(subquery factoring),可以让你做很多事情,定义一个SQL片断,该SQL片断会被整个SQL语句所用到。有的时候,是为了让SQL语句的可读性更高些,也有可能是在UNION ALL的不同部分,作为提供数据的部分。
特别对于UNION ALL比较有用。因为UNION ALL的每个部分可能相同,但是如果每个部分都去执行一遍的话,则成本太高,所以可以使用WITH AS短语,则只要执行一遍即可。如果WITH AS短语所定义的表名被调用两次以上,则优化器会自动将WITH AS短语所获取的数据放入一个TEMP表里,如果只是被调用一次,则不会。而提示materialize则是强制将WITH AS短语里的数据放入一个全局临时表里。很多查询通过这种方法都可以提高速度。
二.使用方法
先看下面一个嵌套的查询语句:

select * from person.StateProvince where CountryRegionCode in
(select CountryRegionCode from person.CountryRegion where Name like 'C%')

上面的查询语句使用了一个子查询。虽然这条SQL语句并不复杂,但如果嵌套的层次过多,会使SQL语句非常难以阅读和维护。因此,也可以使用表变量的方式来解决这个问题,SQL语句如下:

declare @t table(CountryRegionCode nvarchar(3))
insert into @t(CountryRegionCode) (select CountryRegionCode from person.CountryRegion where Name like 'C%')

select * from person.StateProvince where CountryRegionCode
in (select * from @t)


虽然上面的SQL语句要比第一种方式更复杂,但却将子查询放在了表变量@t中,这样做将使SQL语句更容易维护,但又会带来另一个问题,就是性能的损失。由于表变量实际上使用了临时表,从而增加了额外的I/O开销,因此,表变量的方式并不太适合数据量大且频繁查询的情况。为此,在SQL Server 2005中提供了另外一种解决方案,这就是公用表表达式(CTE),使用CTE,可以使SQL语句的可维护性,同时,CTE要比表变量的效率高得多。

下面是CTE的语法:

[ WITH <common_table_expression> [ ,n ] ]
<common_table_expression>::=
expression_name [ ( column_name [ ,n ] ) ]
AS
( CTE_query_definition )

现在使用CTE来解决上面的问题,SQL语句如下:



with
cr as
(
select CountryRegionCode from person.CountryRegion where Name like 'C%'
)

select * from person.StateProvince where CountryRegionCode in (select * from cr)

其中cr是一个公用表表达式,该表达式在使用上与表变量类似,只是SQL Server 2005在处理公用表表达式的方式上有所不同。

在使用CTE时应注意如下几点:
1. CTE后面必须直接跟使用CTE的SQL语句(如select、insert、update等),否则,CTE将失效。如下面的SQL语句将无法正常使用CTE:


with
cr as
(
select CountryRegionCode from person.CountryRegion where Name like 'C%'
)
select * from person.CountryRegion -- 应将这条SQL语句去掉
-- 使用CTE的SQL语句应紧跟在相关的CTE后面 --
select * from person.StateProvince where CountryRegionCode in (select * from cr)


2. CTE后面也可以跟其他的CTE,但只能使用一个with,多个CTE中间用逗号(,)分隔,如下面的SQL语句所示:



with
cte1 as
(
select * from table1 where name like 'abc%'
),
cte2 as
(
select * from table2 where id > 20
),
cte3 as
(
select * from table3 where price < 100
)
select a.* from cte1 a, cte2 b, cte3 c where a.id = b.id and a.id = c.id

3. 如果CTE的表达式名称与某个数据表或视图重名,则紧跟在该CTE后面的SQL语句使用的仍然是CTE,当然,后面的SQL语句使用的就是数据表或视图了,如下面的SQL语句所示:


-- table1是一个实际存在的表

with
table1 as
(
select * from persons where age < 30
)
select * from table1 -- 使用了名为table1的公共表表达式
select * from table1 -- 使用了名为table1的数据表

4. CTE 可以引用自身,也可以引用在同一 WITH 子句中预先定义的 CTE。不允许前向引用。

5. 不能在 CTE_query_definition 中使用以下子句:

(1)COMPUTE 或 COMPUTE BY

(2)ORDER BY(除非指定了 TOP 子句)

(3)INTO

(4)带有查询提示的 OPTION 子句

(5)FOR XML

(6)FOR BROWSE

6. 如果将 CTE 用在属于批处理的一部分的语句中,那么在它之前的语句必须以分号结尾,如下面的SQL所示:

declare @s nvarchar(3)
set @s = 'C%'
; -- 必须加分号
with
t_tree as
(
select CountryRegionCode from person.CountryRegion where Name like @s
)
select * from person.StateProvince where CountryRegionCode in (select * from t_tree)

CTE除了可以简化嵌套SQL语句外,还可以进行递归调用,

原文摘自:http://www.cnblogs.com/superyinhai/archive/2010/04/09/1708643.html

分享到:
评论

相关推荐

    sql with as用法详解

    一.WITH AS的含义 WITH AS短语,也叫做子查询部分(subquery factoring),可以让你做很多事情,定义一个SQL片断,该SQL片断会被整个SQL语句所用到。有的时候,是为了让SQL语句的可读性更高些,也有可能是在UNION ...

    SQL SERVER的CTE用法

    下面将详细解释CTE的用法以及在给定示例中的应用。 CTE的基本语法结构如下: ```sql WITH CTE_Name (Column1, Column2, ...) AS ( SELECT Column1, Column2, ... FROM SomeTable WHERE SomeCondition ) SELECT...

    oracle数据库startwith用法

    ### Oracle数据库中的START WITH 和 CONNECT BY 用法详解 在Oracle数据库中,处理层次结构数据时,`START WITH` 和 `CONNECT BY` 是非常有用的两个关键字。这些关键字可以帮助我们在查询时构建出树形或者层级结构的...

    SQL中row-number函数用法

    WITH SubQuery AS ( SELECT id, Num, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY id) AS SerialNum, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY Num ORDER BY id) - ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY id) AS SerialG FROM Logs ) SELECT ...

    SQLServer中Partition By及row_number 函数使用详解

    WITH CTE AS ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY corp_name ORDER BY submit_time DESC) AS row_num FROM your_table ) SELECT A, B FROM CTE WHERE row_num = 1 ``` 这段代码会返回每个分类的最新一条...

    WITH CHECK OPTION的用法

    在数据库管理领域,尤其是SQL语言的应用中,"WITH CHECK OPTION"是一个重要的概念,它主要用于视图的定义中,以限制通过视图进行的数据修改操作。本文将深入探讨WITH CHECK OPTION的用法及其背后的原理,帮助读者更...

    常用查询sql语句(简单+高级)

    WITH cte AS (SELECT * FROM table_name WHERE condition) SELECT * FROM cte; ``` 这些只是SQL查询的冰山一角,实际应用中还有更多复杂的操作,如视图、存储过程、触发器、索引优化等。掌握SQL查询技能,对于...

    SQL Server用法总结.pdf

    本文将基于提供的内容,总结SQL Server的主要用法,包括创建数据库、表、默认值、规则、标识列、视图、索引以及存储过程等。 1. **创建数据库**: 使用`CREATE DATABASE`语句可以创建新的数据库,例如`CREATE ...

    Oracle高级SQL培训与讲解

    - 掌握WITH子句的基本用法及特点。 - 了解WITH子句如何优化查询性能。 - 孶明WITH子句的常见应用场景。 #### WITH子句概述 在Oracle数据库中,WITH子句是一种非常有用的特性,它允许用户定义一个临时的结果集(通常...

    软件开发高手须掌握的4大SQL精髓语句(三)

    通过上述介绍可以看出,WITH AS语句在SQL查询中具有极其重要的地位。它不仅可以提高代码的可读性和维护性,还能有效减少不必要的计算开销。对于软件开发高手来说,熟练掌握WITH AS语句的使用方法是非常必要的。希望...

    SQL Server用法总结.docx

    以下是对标题"SQL Server用法总结"中涉及的一些核心知识点的详细说明: 1. **创建数据库**:使用 `CREATE DATABASE` 语句可以创建新的数据库。例如,`CREATE DATABASE baiyunfei;` 将创建一个名为 "baiyunfei" 的...

    SQL 重复函数 2005

    根据给定的信息,本文将详细解释SQL中的重复函数这一概念,并通过具体的实例来阐述如何处理数据表中的重复数据。在SQL中,“重复函数”这一说法实际上并不准确,因为SQL并没有直接名为“重复函数”的功能。但可以...

    SQL随机提取N条记录

    WITH RandomRows AS ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)) AS RowNum FROM users ) SELECT * FROM RandomRows WHERE RowNum BETWEEN 1 AND 5; ``` 3. **在PostgreSQL中随机抽取**: ...

    UNIDAC 6.4.16 XE8

    Bug with setting query parameters as a string is fixed PostgreSQL data provider Bug with stored procedure parameters is fixed SQLite data provider Bug with using field names with spaces in the Master-...

    Mssql 三种临时表的使用场景 insert into 与 select into与With as.docx

    临时表分为三种类型:本地临时表(以#开头),全局临时表(以##开头)以及行集函数中的表变量(如WITH AS)。在本文中,我们将探讨这三种临时表的使用场景,以及`INSERT INTO`、`SELECT INTO`和`WITH AS`语句的应用...

    java语言的分页查询功能(mysql和sql server)

    MySQL使用`LIMIT`和`OFFSET`关键字,而SQL Server则使用`TOP`和`WITH TIES`或`ROW_NUMBER()`函数。 二、Java中的分页查询 1. JDBC基础:Java标准API中的JDBC(Java Database Connectivity)提供了与数据库交互的...

    T-SQL递归函数打印杨辉三角

    总结来说,使用T-SQL递归函数实现杨辉三角的关键在于理解递归原理、掌握`WITH RECURSIVE`语句的用法,并能够灵活运用CASE语句来计算每一行的数值。通过这种方式,我们不仅能够学习到T-SQL的高级特性,还能深入理解...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics