工作中的一些sql小结（postgresql）

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工作中的遇到的一些postgresql总结。

一、子查询

子查询中，使用到的子查询关键字 exists 最多。基本格式如下：

SELECT... 
FROM tablename 
WHERE ... and exists (
			SELECT id FROM tablename where ...)

1.1 应用场景

在CRM系统中，批量删除排班，但要求这些排班没有被使用。

-- 先将符合条件的排班都查询出来。
SELECT aw.id 
FROM pmm_arrangework  aw
WHERE  date >= CURRENT_DATE
AND NOT EXISTS 
(
  SELECT sr.signid 
  FROM pmm_signrecord sr 
  WHERE sr.arrangeworkid = aw.id 
)

一般不推荐使用NOT IN 。NOT IN 遇到 NULL 可能不安全。

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二、批量表操作

企业中，常常需要做数据抽取工作，然后定时进行调度。这个时候，批量插入表，批量更新表就十分常见。

• truncate table 表名
  如果删除整个表，使用truncate 比delete 更好。（序列重置、速度、事务等角度对比）

truncate table pmm_

但，如果只删除部分，则必须使用delete

DELETE FROM pmm_statistic WHERE reportmonth = '2018-11'

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• 批量插入数据

--INSERT INTO TABLENAME(...) SELECT ...
INSERT INTO pmm_statistic (userid,reportmonth,saleareaid,plandatenum,actualdatenum,planworkhours,actualhours,latenum,
latehours,leaveearlynum,leaveearlyhours,notsignnum,nianjia,tiaoxiujia,bingjia,shijia,hunjia,
chanjia,peichanjia,parentid) 
SELECT u.userinfoid,to_char(now(),'YYYY-MM'),u.orgstructid,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,m.parentid 
FROM  userinfo u
INNER JOIN account app ON u.userinfoid = app.userinfoid
INNER JOIN struct m ON app.memberid = m.orgstructid
WHERE u.platstatus = 1 AND m.platstatus = 1 and app.platstatus = 1 AND app.appcode = 'pmm';

• 批量更新

-- 业务场景：安人员id分组统计这个月这个月的应出勤工时。然后进行批量更新。
UPDATE pmm_statistic SET  planworkhours = v.planworkhours
FROM (
SELECT userinfoid, sum(planworkhours) AS planworkhours
FROM pmm_signresult s
WHERE  s.workdate >= thismonthbegin and  s.workdate  < nextmonthbegin
AND s.platstatus = 1
GROUP BY s.userinfoid
)v 
WHERE v.userinfoid = pmm_statistic.userid AND pmm_statistic.reportmonth = thismonth;

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三、case when 应用

• case when

-- 大致格式
case when …… THEN ……  when …… THEN …… ELSE …… END AS 字段名称

case when 常常用于判断类型，通过不同的类型输出不同的值。例如：通过case when 判断上班的打卡类型。是签到还是签退；订单的类型等等。

SELECT s.collectdate,sd.productname,
CASE WHEN  sd.approvalstatus = 1 THEN '待确认' ELSE '已确认' END AS statusname
FROM pmm_salesreport s 

• 和其他聚合函数一起使用

业务场景：按照人进行分组；汇总每个人各种请假类型的总时间,然后批量更新统计表中
案例一：

UPDATE bi_pmm_kq_statistic SET nianjia = v.nianjia,tiaoxiujia=v.tiaoxiujia,bingjia=v.bingjia,
shijia=v.shijia,hunjia=v.hunjia,chanjia=v.chanjia,peichanjia=v.peichanjia	
FROM(SELECT 
	SUM (CASE WHEN leavetype = '1' THEN timespan ELSE 0 END ) AS nianjia,
	SUM (CASE WHEN leavetype = '2' THEN timespan ELSE 0 END ) AS tiaoxiujia,
	SUM (CASE WHEN leavetype = '3' THEN timespan ELSE 0 END ) AS bingjia,
	SUM (CASE WHEN leavetype = '4' THEN timespan ELSE 0 END ) AS shijia,
	SUM (CASE WHEN leavetype = '5' THEN timespan ELSE 0 END ) AS hunjia,
	SUM (CASE WHEN leavetype = '6' THEN timespan ELSE 0 END ) AS chanjia,
	SUM (CASE WHEN leavetype = '7' THEN timespan ELSE 0 END ) AS peichanjia,
	userinfoid
	FROM pmm_leave l
	WHERE starttime >= thismonthbegin AND endtime < nextmonthbegin
	 AND l.approvalstatus = '2'
	GROUP BY userinfoid
 )v
WHERE v.userinfoid = pmm_statistic.userid AND pmm_statistic.reportmonth = thismonth;

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案例二：

-- 多个条件判断
SELECT
CASE WHEN (cc.status = 1 AND cp.type = 1) THEN 0
WHEN (cc.status IS NULL AND cp.type = 1) THEN NULL
ELSE 1 END AS flag
FROM plan AS cp
LEFT JOIN  customer AS cc ON cp.id = cc.coid

case when在很多情景下都是比较好用的。

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案例三：
在案例一中，其实思想就是行转列的操作。在sqlserver 中有透视函数（PIVOT）； 在pg中有crosstab ;

案例描述：

CREATE TABLE sales
(
  year integer, -- 年
  month integer, -- 月
  counts integer -- 销量
)
WITH (
  OIDS=FALSE
);
ALTER TABLE sales
  OWNER TO postgres;
COMMENT ON TABLE sales
  IS '销售报表';
COMMENT ON COLUMN sales.year IS '年';
COMMENT ON COLUMN sales.month IS '月';
COMMENT ON COLUMN sales.counts IS '销量';
insert into sales values(1991,1,11),(1991,2,12),(1991,3,13),(1991,4,14),(1992,1,21),(1992,2,22),(1992,3,23),(1992,4,24);
-- 方式一：
select year AS 年,
sum(case when month = 1 THEN counts ELSE 0 END) AS 一月,
sum(case when month = 2 THEN counts ELSE 0 END) AS 二月,
sum(case when month = 3 THEN counts ELSE 0 END) AS 三月,
sum(case when month = 4 THEN counts ELSE 0 END) AS 四月
from sales
GROUP BY year
order by year ASC;
---方式二：
SELECT s.year AS 年,
(SELECT sum(t.counts) FROM  sales AS t WHERE t.month = '1' AND s.year = t.year) AS 一月,
(SELECT sum(t.counts) FROM  sales AS t WHERE t.month = '2' AND s.year = t.year) AS 二月,
(SELECT sum(t.counts) FROM  sales AS t WHERE t.month = '3' AND s.year = t.year) AS 三月,
(SELECT sum(t.counts) FROM  sales AS t WHERE t.month = '4' AND s.year = t.year) AS 四月
FROM sales AS s GROUP BY s.year ORDER BY s.year;

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四、rank() over(partition by … order by …)

分组排序。取前多少条记录。

业务场景： 一天有多个排班，每个排班都需要打签到签退卡；每次进入打卡页面（多个排班，页签切换），每个排班，需要显示签到的第一次打卡，签退的最后一次打卡。
每个排班的签到签退可以打卡多次。

思路：签到类型分组；签到签退按时间升序、降序；然后获取第一条数据。

SELECT * FROM(
SELECT userid,workplanid,signtype,recorddate,signdatetime,
rank() over(PARTITION BY signtype,workplanid ORDER BY signdatetime ASC) AS rownumber
FROM pmm_signrecord
WHERE recorddate = CURRENT_DATE
AND userid = 1001
AND signtype = 1  
) r
WHERE rownumber = 1

SELECT * FROM(
SELECT userid,workplanid,signtype,recorddate,signdatetime,
rank() over(PARTITION BY signtype,workplanid ORDER BY signdatetime DESC) AS rownumber
FROM pmm_signrecord
WHERE recorddate = CURRENT_DATE
AND userid = 1001
AND signtype = 2  
) r
WHERE rownumber = 1

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开窗函数 over 和 group by的区别。开窗函数更便捷；group by 也可以做到相同的效果，但是group by 不方便的地方在于，select后的字段必须出现在group by 后面或者需要使用聚合函数。如果要使用额外的字段，常常需要再嵌套一个子查询。

当然开窗函数还有更多的使用方法； 如分页、排名等等。

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五、 pg 函数（其他数据称为：存储过程）

SELECT from produrcename()– 调用函数
perform produrcename – 执行，可以在一个函数中调用另外一个函数

CREATE OR REPLACE FUNCTION  过程名(参数名 参数类型,…..) 
RETURNS 返回值类型 as
$body$
--声明变量
DECLARE 
变量名变量类型 
-- 例如：flag Boolean;
--变量赋值方式(变量名类型 ：=值)
BEGIN
-- 主体内容
return 变量名;
END	
$body$
LANGUAGE plpgsql;

注： 语法中有 replace 关键字，如果函数名已经存在，可能被覆盖，所以创建时用create;如果需要修改则使用replace

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在编写函数时，常常需要打印一些字段的值，这个时候可以使用下面语法：

--raise的语法为：

raise notice 'param is %',param;

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六、PostgreSQL自动增加

PostgreSQL拥有的数据类型smallserial，serial 和bigserial，这些都不是真正的类型，但仅仅是一个概念上的便利，为创建唯一标识符列。这些都是相似到支持AUTO_INCREMENT属性其他一些数据库。

CREATE TABLE COMPANY (
	ID SERIAL PRIMARY KEY,
	NAME TEXT NOT NULL,
	AGE INT NOT NULL,
	ADDRESS CHAR (50),
	SALARY REAL
);

关于postgresql中的数据类型，可以查看这边文章：https://www.cnblogs.com/kungfupanda/p/4478917.html。

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其他

• upset 处理冲突
  插入数据时，可能会出现主键冲突等。当发生冲突事件时，需要采取补充措施。

• 数据抽样
  针对大量的数据，可能需要抽取随机的几条的数据，这个时候可以使用下面两个函数：
  system；bernoull

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扩展

有兴趣可以阅读该文章 PostgreSQL 与 MySQL 相比，优势何在？