Выражения со значением, типа записи

В SQL-86 и SQL-89 большинство операций выполнялось с одиночным значением или с одиночным столбцом из табличной строки. Чтобы работать с множеством значений, необходимо с помощью логических связок создать сложные выражения. (О логических связках вы узнаете в главе 9.)

С появлением SQL-92 в языке SQL появились выражения со значением типа записи, которые работают не с одиночными значениями или столбцами, а со списками значений или столбцов. Такое выражение является списком выражений со значением, заключенных в апострофы и отделяемых друг от друга запятыми. Можно работать сразу со всем значением типа записи или только с нужным его подмножеством.

В главе 6 рассказывалось, как с помощью оператора INSERT добавлять в таблицу новую строку. Чтобы это сделать, используется выражение со значением типа записи. Рассмотрите следующий пример. Данные сыра чеддер вводятся в поля FOODNAME (название продукта питания), CALORIES (калории), PROTEIN (белки), FAT (жиры), CARBOHYDRATE (углеводы) из таблицы FOODS (продукты питания).

INSERT INTO FOODS(FOODNAME, CALORIES, PROTEIN, FAT, CARBOHYDRATE)VALUES('Сыр чеддер', 398, 25, 32.2, 2.1);

В этом примере выражением со значением типа записи является ('Сыр чеддер', 398, 25, 32.2, 2.1). Если таким образом в операторе INSERT использовать выражение со значением типа записи, в этом выражении могут быть значения NULL и значения по умолчанию. (Значением по умолчанию называется то, которое должно быть в табличном столбце, если явно не указано другое значение.) Вот, например, вполне соответствующее правилам выражение со значением типа записи:

('Сыр чеддер', 398, NULL, 32.2, DEFAULT).

Можно добавить в таблицу сразу множество строк, вставив в предложение VALUES множество выражений со значением типа записи. Например, так выглядит ввод в таблицу FOODS данных о таких продуктах: салат-латук, маргарин, горчица и спагетти:

INSERT INTO FOODS(FOODNAME, CALORIES, PROTEIN, FAT, CARBOHYDRATE)VALUES('Салат-латук', 14, 1.2, 0.2, 2.5),('Маргарин', 720, 0.6, 81.0, 0.4),('Горчица', 75, 4.7, 4.4, 6.4),('Спагетти', 148, 5.0, 0.5, 30.1);

Выражения со значением типа записи можно использовать, чтобы сэкономить место при вводе кода, предназначенного для сравнения. Предположим, у вас имеются две таблицы сданными о продуктах питания, одна из которых составлена на английском языке, а другая– на испанском. Требуется найти те строки первой таблицы, которые точно соответствуют строкам второй. Если не использовать выражения со значением типа записи, то, возможно, придется создавать такой код:

SELECT * FROM FOODSWHERE FOODS.CALORIES = COMIDA.CALORIAAND FOODS.PROTEIN = COMIDA.PROTEINAAND FOODS.FAT = COMIDA.GORDOAND FOODS.CARBOHYDRATE = COMIDA.CARBOHIDRATO;

А вот код, выполняющий те же действия, но составленный с помощью выражения со значением типа записи:

SELECT * FROM FOODSWHERE (FOODS.CALORIES, FOODS.PROTEIN, FOODS.FAT,FOODS.CARBOHYDRATE)=(COMIDA.CALORIA, COMIDA.PROTEINA, COMIDA.GORDO,COMIDA.CARBOHIDRATO);

В этом примере при вводе кода было сэкономлено не слишком много места. Больший выигрыш будет, если число сравниваемых столбцов будет больше. В крайнем случае (как, в частности, в этом примере), видимо, лучше придерживаться старого синтаксиса, так как он более понятен.

Впрочем, использование выражения со значением типа записи имеет дополнительное преимущество перед его аналогом с развернутым синтаксисом. Дело в том, что это выражение работает намного быстрее. В принципе, какая-либо очень умная реализация может анализировать развернутый синтаксис и выполнять его как выражение со значением типа записи. Однако на практике на такую хитроумную оптимизацию пока что не способна ни одна из имеющихся СУБД.

 

"Пристрелка" к нужным данным

В этой главе…

· Указание требуемых таблиц

· Отделение нужных строк от всех остальных

· Создание эффективных предложений where

· Как работать со значениями null

· Создание составных выражений с логическими связками

· Группирование вывода результата запроса по столбцу

· Упорядочение результата запроса

У системы управления базой данных есть две главные обязанности: хранение данных и обеспечение к ним легкого доступа. В хранении данных нет ничего особенного, ту же работу может выполнять и шкаф. А что действительно трудно – так это обеспечить удобный доступ к данным. Для этого необходимо иметь возможность выловить небольшое количество нужных данных из океана ненужных.

SQL позволяет использовать некоторые характеристики самих данных для определения, представляют ли они для вас интерес. Операторы SELECT (выбрать), DELETE (удалить) и UPDATE (обновить) сообщают ядру (engine) базы данных, т.е. той части СУБД, которая как раз и взаимодействует с данными, какие именно строки необходимо выбрать, удалить или обновить. Чтобы обрабатывались требуемые строки, в операторы SELECT, DELETE и UPDATE добавляются уточняющие предложения.

Уточняющие предложения

В SQL имеются следующие уточняющие предложения: FROM, WHERE, HAVING, GROUP BY и ORDER BY. Предложение FROM (из) сообщает ядру базы данных, с какой таблицей (или таблицами) он должен работать. Что касается WHERE (где) и HAVING (при условии), то эти предложения указывают характеристику, определяющую необходимость выполнения текущей операции над конкретной строкой. И наконец, предложения GROUP BY (группировать по) и ORDER BY (упорядочивать по) указывают, каким образом следует выводить строки, полученные из базы данных. Основные сведения по уточняющим предложениям приведены в табл. 9.1.

Таблица 9.1. Уточняющие предложения и их назначение.

Уточняющее предложение	Для чего предназначено
from	Указывает, из каких таблиц брать данные
where	Фильтрует строки, которые не соответствуют условию поиска
group by	Группирует строки в соответствии со значениями в столбцах группирования
having	Фильтрует группы, которые не соответствуют условию поиска
order by	Сортирует результаты предыдущих предложений перед получением окончательного вывода

Если используется больше чем одно из этих предложений, то они должны располагаться в следующем порядке:

SELECT список_столбцовFROM список_таблиц[WHERE условие_поиска][GROUP BY столбец_группирования][HAVING условие_поиска][ORDER BY условие_упорядочивания];

Ниже описывается, как работают уточняющие предложения.

· Предложение WHERE – это фильтр, который выбирает строки, удовлетворяющие условию поиска, и отбрасывает все остальные.

· Предложение GROUP BY создает группы из строк, отобранных с помощью предложения WHERE, каждая из которых соответствует какому-либо значению из столбца группирования.

· Предложение HAVING – это другой фильтр, который обрабатывает каждую из групп, созданных с помощью предложения GROUP BY, и выбирает те из них, которые удовлетворяют условию поиска, отбрасывая все остальные.

· Предложение ORDER BY сортирует все, что остается после того, как все предыдущие предложения проведут обработку таблицы (или таблиц).

Квадратные скобки ([ ]) означают, что предложения WHERE, GROUP BY, HAVING и ORDER BY не являются обязательными.

SQL выполняет эти предложения в следующем порядке: FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING и SELECT. Предложения работают по принципу конвейера, когда каждое из них получает результат выполнения предыдущего предложения, обрабатывает этот результат и передает то, что получилось, следующему предложению. Если этот порядок выполнения переписать в виде функций, то он будет выглядеть следующим образом:

SELECT (HAVING (GROUP BY (WHERE (FROM…))))

Предложение ORDER BY выполняется уже после SELECT. Оно может обращаться только к тем столбцам, которые перечислены в списке, находящемся после SELECT. К другим же столбцам из таблиц, перечисленных в предложении FROM, предложение ORDER BY обращаться не может.

Предложения From

Предложение FROM легко понять, если в нем указана только одна таблица, как, например, в следующем примере:

SELECT * FROM SALES;

Этот оператор возвращает все данные, находящиеся во всех строках каждого столбца таблицы SALES (продажи). Впрочем, в предложении FROM можно указывать больше, чем одну таблицу. Например:

SELECT *FROM CUSTOMER, SALES;

Этот оператор создает виртуальную таблицу, в которой данные из таблицы CUSTOMER (покупатель) объединены с данными из таблицы SALES. Для создания новой таблицы каждая строка из CUSTOMER объединяется с каждой строкой из SALES. Поэтому в создаваемой таким способом новой виртуальной таблице количество строк равно количеству строк первой таблицы, умноженному на количество строк второй. И если в CUSTOMER десять строк, а в SALES – сто, то в новой таблице их будет тысяча.

Такая операция называется декартовым произведением двух исходных таблиц. Декартово произведение на самом деле является разновидностью операции объединения (JOIN). Об операциях объединения подробно рассказывается в главе 10.

В большей части приложений большинство тех строк, которые созданы в результате применения к двум таблицам декартова произведения, не имеют никакого смысла. Что касается виртуальной таблицы, созданной из CUSTOMER и SALES, то в ней представляют интерес только строки, в которых значение CustomerlD (идентификатор покупателя) из таблицы CUSTOMER равно значению CustomerlD из таблицы SALES. Все остальные строки можно отфильтровать с помощью предложения WHERE.

Предложения WHERE

В этой книге предложение WHERE использовалось много раз без всякого объяснения, потому что его значение и способ использования очевидны. Оператор выполняет операцию (такую как SELECT, DELETE или UPDATE) только с теми табличными строками, для которых определенное условие истинно. У предложения WHERE такой синтаксис:

SELECT список_столбцовFROM имя_таблицыWHERE условие;DELETE FROM имя_таблицыWHERE условие;UPDATE имя_таблицыSET столбец1=значение1, столбец2=значение2,…,столбец_n=значение_nWHERE условие;

Во всех случаях условие в предложении WHERE может быть или простым, или сколь угодно сложным. Чтобы из множества условий создать одно, их можно соединить друг с другом при помощи логических связок AND, OR и NOT. В этой главе мы еще вернемся к ним.

Вот некоторые типичные примеры предложений WHERE.

WHERE CustomerlD = SALES.CustomerIDWHERE FOODS.Calories = COMIDA.CaloriaWHERE FOODS.Calories < 219WHERE FOODS.Calories > 3 * base_valueWHERE FOODS.Calories < 219 AND FOODS.Protein > 27.4

Условия, выражаемые предложениями WHERE, называются предикатами. Предикат – это выражение, которое утверждает факт, относящийся к значениям из этого выражения.

Например, предикат FOODS.Calories < 219 является истинным, если в текущей строке значение столбца FOODS.Calories меньше 219. Если утверждение является истинным, то оно удовлетворяет условию. Утверждение может быть истинным (т.е. его значение равно True), ложным (его значение равно False) или с неопределенным логическим значением. Последний случай бывает тогда, когда в утверждении какие-либо элементы имеют значение NULL. Наиболее распространенными являются предикаты сравнения (=, <, >, <>, <= и >=), но в SQL имеются и некоторые другие, которые значительно увеличивают возможности "отфильтровывать" требуемые данные от всех остальных. Ниже приведен список с предикатами, предоставляющими такую возможность.

· Предикаты сравнения.

· BETWEEN.

· IN [NOT IN].

· LIKE [NOT LIKE].

· NULL.

· ALL, SOME, ANY.

· EXISTS.

· UNIQUE.

· OVERLAPS.

· MATCH.

· SIMILAR.

· DISTINCT.

 

Предикаты сравнения

Примеры, приведенные в предыдущем разделе, демонстрируют обычное использование предикатов сравнения, в которых одно значение сравнивается с другим. Каждая строка, где в результате сравнения получается значение True, выполняет условие предложения WHERE, и с ней выполняется определенная операция (SELECT, UPDATE, DELECT и т.д.). Строки, где в результате сравнения получается значение False, пропускаются. Проанализируйте, например, следующий оператор SQL:

SELECT * FROM FOODS

WHERE Calories < 219;

Этот оператор выводит все строки таблицы FOODS, в которых значение, хранящееся в столбце Calories, меньше 219.

В табл. 9.2 приведены шесть предикатов сравнения.

Таблица 9.2. Предикаты сравнения языка SQL.

Сравнение	Символ
Равно	=
Не равно	<>
Меньше	<
Меньше или равно	<=
Больше	>
Больше или равно	>=

BETWEEN

Иногда нужно выбрать ту строку, в которой значение какого-либо столбца входит в определенный диапазон. Один из способов это сделать – использовать предикаты сравнения. Можно, например, составить предложение WHERE, предназначенное для выбора всех строк таблицы FOODS, в которых значение, хранящееся в столбце CALORIES, больше 100 и меньше 300:

WHERE FOODS.Calories > 100 AND FOODS.Calories < 300

В это сравнение не включены продукты питания, содержащие в точности 100 или 300 калорий, – в нем имеются только те значения, которые находятся в промежутке между этими числами. Чтобы в сравнение попали и эти два значения, можно написать следующий оператор:

WHERE FOODS.Calories >= 100 AND FOODS.Calories <= 300

Другой способ указать диапазон, включая его границы, – использовать предикат BETWEEN (между):

WHERE FOODS.Calories BETWEEN 100 AND 3 00

Это предложение выполняет абсолютно те же функции, что и оператор в предыдущем примере, в котором используются предикаты сравнения. Как видите, эта формулировка позволяет ввести меньшее количество кода, а также она чуть более наглядная, чем та, в которой используются два предиката сравнения, соединенные логической связкой AND.

Внимание:
Ключевое слово BETWEEN может привести к путанице, потому что неочевидно, включены ли в предложение границы диапазона. На самом деле границы в предложение включены. Кроме того, первая граница обязательно должна быть не больше второй. Если, например, в FOODS.Calories содержится значение 200, то следующее предложение возвращает значение True:

WHERE FOODS.Calories BETWEEN 100 AND 300

Однако предложение, казалось бы, эквивалентное предыдущему примеру, на самом деле возвращает противоположный результат False:

WHERE FOODS.Calories BETWEEN 300 AND 100

Помни:
Для ключевого слова BETWEEN первая граница обязательно должна быть не больше второй.

Предикат BETWEEN можно использовать со следующими типами данных: символьными, битовыми, даты-времени, а также с числовыми. Вам могут встретиться примеры, похожие на следующий:

SELECT FirstName, LastName

FROM CUSTOMER

WHERE CUSTOMER.LastName BETWEEN 'A' AND 'Mzzz';

При его выполнении возвращаются данные обо всех покупателях, фамилии которых находятся в верхней половине списка по алфавиту.

IN и NOT IN

Предикаты IN (в) и NOT IN (не в) используются для работы с любыми указанными значениями, такими, например, как OR (Орегон), WA (Вашингтон) и ID (Айдахо), из определенного набора значений, а именно штатов США. Например, у вас имеется таблица, в которой перечислены поставщики товаров, регулярно закупаемых вашей компанией. Вам нужно узнать телефонные номера тех поставщиков, которые размещаются в северной части Тихоокеанского побережья. Эти номера можно найти с помощью предикатов сравнения, например таких, которые показаны в следующем примере:

SELECT Company, PhoneFROM SUPPLIERWHERE State = 'OR' OR State = 'WA' OR State = 'ID';

Впрочем, для выполнения той же самой задачи можно также использовать предикат IN:

SELECT Company, PhoneFROM SUPPLIERWHERE State IN ('OR1, 'WA1, 'ID');

Это чуть более компактная форма записи, чем та, в которой используются предикаты сравнения и логические OR.

Таким же образом работает и второй вариант этого предиката – NOT IN. Скажем, у вас есть представительства в штатах Калифорния, Аризона и Нью-Мексико. Чтобы избежать уплаты налога с продаж, вы обдумываете возможность работы только с теми поставщиками, чьи представительства находятся за пределами этих трех штатов. Используйте следующую конструкцию:

SELECT Company, PhoneFROM SUPPLIERWHERE State NOT IN CCA1, 'AZ', 'NM');

Используя таким образом ключевое слово IN, можно вводить чуть меньше кода. Впрочем, это не такое уж и большое преимущество. Как показано в первом примере этого раздела, примерно столько же придется потрудиться над кодом, если использовать предикаты сравнения.

Совет:
Даже если предикат IN дает возможность вводить не намного меньше кода, то у вас все равно есть еще одна веская причина, чтобы использовать именно IN, а не предикаты сравнения. Ваша СУБД, скорее всего, поддерживает оба этих метода, и один из них может работать значительно быстрее другого. Эти два метода включения или исключения можно испытать в работе, а затем использовать тот из них, который покажет самый быстрый результат. А если в СУБД имеется хороший оптимизатор, то, независимо от вида используемых вами предикатов, во время работы, скорее всего, будет выбран самый оптимальный метод. Испытание этих двух методов как раз покажет, насколько хорошо оптимизирует код используемая СУБД. Если между временем выполнения двух операторов имеется значительная разница, то качество оптимизации под вопросом.

Кроме того, ключевое слово IN представляет ценность и в другой области. Если оно является частью подзапроса, то для получения результатов, которые нельзя добыть в одной таблице, ключевое слово IN позволяет выбрать информацию уже из двух таблиц. О подзапросах рассказывается в главе 11, а сейчас мы рассмотрим пример того, как в них используется ключевое слово IN.

Предположим, что вам нужно вывести имена всех тех, кто за последние 30 дней купил товар F-117A. Имена и фамилии покупателей находятся в таблице CUSTOMER (покупатель), а данные о сделках– в таблице TRANSACT (заключение сделок). Для этого вы сможете использовать следующий запрос:

SELECT FirstName, LastNameFROM CUSTOMERWHERE CustomerlD IN(SELECT CustomerlDFROM TRANSACTWHERE ProductID = 'F-117A'AND TransDate >= (CurrentDate -30));

В первой из этих таблиц используются поля CustomerlD (идентификатор покупателя), FirstName (имя), LastName (фамилия), а во второй – CustomerlD, ProductID (идентификатор товара) и TransDate (дата сделки). Кроме того, используется переменная CurrentDate (текущая дата). Внутренний оператор SELECT, работающий с таблицей TRANSACT, вложен во внешний оператор SELECT, работающий с таблицей CUSTOMER. Первый из них ищет в столбце CustomerlD номера всех тех, кто за последние 30 дней купил товар F-l 17A. А внешний оператор SELECT выводит имена и фамилии всех покупателей, номера которых получены с помощью внутреннего оператора SELECT.

LIKE и NOT LIKE

Для сравнения двух символьных строк, чтобы выяснить их частичное соответствие друг другу, можно использовать предикат LIKE (похожий). Частичное соответствие представляет ценность тогда, когда о разыскиваемой строке что-то все-таки известно, но не известно, как она в точности выглядит. Кроме того, частичные соответствия можно использовать, чтобы получить из таблицы множество строк, в которых один из столбцов содержит похожие друг на друга символьные строки.

Чтобы указать частичные соответствия, в SQL используются два символа-маски (wildcard character). Знак процента (%) означает любую строку, состоящую из любого количества символов (в том числе и равного нулю). Символ подчеркивания (_) означает любой одиночный символ. Некоторые примеры того, как можно использовать предикат LIKE, показаны в табл. 9.3.

Таблица 9.3. Предикат like, используемый в SQL.

Выражение	Возвращаемые значения
WHERE WORD LIKE 'intern%'	intern
	internal
	international
	internet
	interns
WHERE WORD LIKE '%Peace%'	Justice of the Peace
	Peaceful Warrior
WHERE WORD LIKE 't_p_'	tape
	taps
	tipi
	tips
	tops
	type

Предикат NOT LIKE (не похожий) дает возможность получить все строки, которые не удовлетворяют частичному соответствию, имеющему, как в следующем примере, не менее одного символа-маски:

WHERE PHONE NOT LIKE '503%'

В этом случае будут возвращены все строки таблицы, в которых телефонный номер, содержащийся в столбце PHONE (телефон), не начинается с 503.

Совет:
Возможно, вам потребуется выполнить поиск строки, в которой находится знак процента или символ подчеркивания. В таком случае необходимо, чтобы SQL интерпретировал, например, знак процента как знак процента, а не как символ-маску. Проводить такой поиск можно, если перед символом, который при поиске должен восприниматься буквально, ввести управляющий символ. В качестве такого символа можно назначить любой символ, лишь бы его не было в проверяемой строке. Как это сделать, показано в следующем примере:

SELECT Quote

FROM BARTLETTS

WHERE Quote LIKE '20#%'

ESCAPE '#';

Символ % превращается в обычный из символа-маски с помощью стоящего перед ним символа #. Точно таким же способом можно отключить и символ подчеркивания, а также сам управляющий символ. Например, предшествующий запрос должен найти такую цитату из "Bartlett's Familiar Quotations" (Известные цитаты Бартлетта):

20% of the salespeople produce 80% of the results.

Данный запрос найдет также следующее:

20%

SIMILAR

Вместе с SQL: 1999 появился и предикат SIMILAR (подобный), который позволяет находить частичное соответствие более эффективно, чем это делает предикат LIKE. С помощью предиката SIMILAR можно сравнить символьную строку с регулярным выражением. Скажем, например, вы просматриваете в таблице программной совместимости столбец OperatingSystem (операционная система), чтобы проверить совместимость с Microsoft Windows. Можно составить примерно такое предложение WHERE:

WHERE OperatingSystem SIMILAR TO'(Windows (3.1195|98|Millenium Edition|CE|NT|2 000|XP)) '

В результате выполнения этого предиката будут возвращены все строки, у которых в столбце OperatingSystem содержится любая из указанных операционных систем Microsoft.

NULL

С помощью предиката NULL выполняется поиск всех тех строк, в которых выбранный столбец содержит неопределенное значение. Именно такие значения имелись в столбце Carbohydrate (углеводы) в нескольких строках таблицы FOODS (продукты питания) (см. главу7). Названия продуктов из этих строк можно получить с помощью такого оператора:

SELECT (FOOD)FROM FOODSWHERE Carbohydrate IS NULL;

Этот запрос возвращает следующие значения:

Гамбургер с нежирной говядинойНежное мясо цыплятЖареный опоссумСвиной окорок

Как вы, возможно, и предполагаете, если вставить ключевое слово NOT (нет), то получится совершенно противоположный результат:

SELECT (FOOD)FROM FOODSWHERE Carbohydrate IS NOT NULL;

Этот запрос возвращает все строки таблицы FOODS, за исключением тех четырех, которые были выведены предыдущим запросом.

Внимание:
Выражение Carbohydrate IS NULL– это не то же самое, что CARBOHYDRATE = NULL. Для иллюстрации этого утверждения предположим, что в текущей строке таблицы FOODS значения в столбцах Carbohydrate и Protein (белки) являются неопределенными. Из этого можно сделать несколько выводов.

· Carbohydrate IS NULL истинно.

· Protein IS NULL истинно.

· Carbohydrate IS NULL AND Protein IS NULL истинно.

· Истинность Carbohydrate = Protein не может быть определена.

· Carbohydrate = NULL является недопустимым выражением.

Использовать ключевое слов NULL в сравнениях бессмысленно, так как всегда возвращается ответ NULL.

Почему же истинность выражения Carbohydrate = Protein определяется как неизвестная, даже если Carbohydrate и Protein имеют одно и то же неопределенное значение? Да потому, что NULL просто означает "я не знаю". Вы же не знаете, каким должно быть значение в Carbohydrate, и не знаете, каким – в Protein. Следовательно, вам не известно, являются ли эти неизвестные значения одинаковыми. Возможно, в Carbohydrate следует ввести 37, а в Protein – 14, а может, у каждого из них должно быть значение 93. Если вам неизвестно количество углеводов и белков, то нельзя сказать, являются ли эти величины одинаковыми.

ALL, SOME, ANY

Тысячелетия назад греческий философ Аристотель сформулировал систему логики, ставшей основой значительной части западной мысли. Сущность этой логики состоит в следующем. Следует начать с набора посылок, о которых известно, что они истинные, затем применить к ним операции и вывести, таким образом, новые истины. Вот пример такой процедуры.

Посылка 1. Все греки – люди.Посылка 2. Все люди смертны.Заключение. Все греки смертны.

А вот еще пример.

Посылка 1. Некоторые греки – женщины.Посылка 2. Все женщины – люди.Заключение. Некоторые греки – люди.

Другой способ выражения идеи второго примера состоит в следующем.

Если какие-либо греки – женщины и все женщины – люди, то некоторые греки люди.

В первом примере в обеих посылках используется квантор всеобщности ALL (все), который дает возможность сделать в заключении разумный вывод обо всех греках. Во втором примере в одной из посылок используется квантор существования SOME (некоторые), который также позволяет сделать в заключении вывод обо всех греках. А в третьем примере, чтобы сделать то же заключение, что и во втором примере, используется квантор существования ANY (какие-либо) – синоним квантора SOME.

Посмотрите, как кванторы SOME, ANY и ALL применяются в SQL.

Рассмотрим пример с бейсбольной статистикой. Бейсбол – это вид спорта, требующий значительных физических нагрузок, особенно у питчера, т.е. игрока, подающего мяч. Ему за время игры приходится 90-150 раз бросать мяч со своей возвышенности до основной базы – места, где находится игрок с битой. Такие нагрузки очень утомляют, и часто получается так, что к концу игры питчера на подаче приходится заменять. Бессменно подавать мячи в течение всей игры – это уже выдающееся достижение, причем неважно, привели такие попытки к победе или нет.

Предположим, что вы собираете данные о количестве тех игр, в которых питчеры высшей лиги бессменно подавали мяч. В одной из ваших таблиц перечислены все питчеры Американской лиги, а в другой – Национальной лиги. В каждой из этих таблиц обо всех игроках хранятся следующие данные: имя игрока, его фамилия и количество игр, бессменно проведенных им на подаче.