Praktyczna nauka SQL dla Oracle. Wykorzystaj ogromne możliwości bazy danych Oracle - ebook

Mimo upływu lat SQL jest bezkonkurencyjnym narzędziem do przetwarzania danych. Bazy danych Oracle wciąż imponują możliwościami. W ciągu ostatnich dekad bowiem obie te technologie były konsekwentnie unowocześniane i usprawniane. W efekcie nawet za pomocą jednego, choć niekiedy dość złożonego zapytania SQL można przeprowadzić operacje, które w innym języku wymagałyby napisania długich bloków kodu. Uzyskanie spektakularnej wydajności i szybkości aplikacji wymaga jednak dużego doświadczenia w posługiwaniu się zaawansowanymi konstrukcjami SQL.

To książka przeznaczona dla osób, które dobrze poznały podstawy języka SQL i chcą nabrać biegłości w praktycznym zastosowaniu jego zaawansowanych funkcji. Poszczególne zagadnienia zostały zaprezentowane poprzez stopniową rozbudowę i zwiększanie złożoności prostych zapytań SQL. Omówiono takie techniki jak korelacja widoku osadzonego, operacje na zbiorach, analiza dzienników zdarzeń, a także sposoby używania klauzul, między innymi MODEL czy MATCH_RECOGNIZE. Znalazło się tu mnóstwo przykładów kodu SQL, skonstruowanego tak, aby maksymalnie ułatwić zrozumienie prezentowanych treści. To pomoże Ci zdobyć umiejętności, dzięki którym wydajność i wygoda użytkowania Twoich aplikacji istotnie się zwiększą!

W książce:

• stosowanie zaawansowanych funkcji języka SQL w bazie danych Oracle
• stopniowe usprawnianie zapytań SQL
• przetwarzanie większej ilości danych za pomocą mniejszej liczby zapytań
• korzystanie z funkcji analitycznych
• dopasowywanie wzorca rekordu
• rekurencyjna faktoryzacja podzapytania

SQL. Opanuj sztukę pisania naprawdę zaawansowanych zapytań!

O autorze

Podziękowania

Wprowadzenie

Część I. Podstawy języka SQL

Rozdział 1. Korelacja widoków osadzonych

• Produkty i ich sprzedaż w przykładowej firmie
• Podzapytania skalarne i wiele kolumn
• Skorelowany widok osadzony
  • Skorelowany widok osadzony i złączenie typu OUTER
• Podsumowanie

Rozdział 2. Problemy związane z operacjami na zbiorach

• Zbiory przedstawiające rodzaje piwa
• Operatory zbioru
  • Konkatenacja zbioru
  • Trzy operatory zbioru
• Operatory wielozbioru
  • Operator MULTISET UNION
  • Operator MULTISET INTERSECT
  • Operator MULTISET EXCEPT
• Operator MINUS kontra EXCEPT
• Podsumowanie

Rozdział 3. Dziel i rządź dzięki użyciu faktoringu podzapytania

• Dane dotyczące produktów i sprzedaży
• Najlepsze lata pod względem sprzedaży piwa o najmniejszej zawartości alkoholu
• Modularyzacja za pomocą klauzuli WITH
  • Wielokrotne używanie tego samego podzapytania
  • Wyświetlanie nazw kolumn
• Podsumowanie

Rozdział 4. Drzewo obliczeń i rekurencja

• Butelki w kartonach na palecie
• Mnożenie ilości hierarchicznych
  • Rekurencyjna faktoryzacja podzapytania
  • Dynamiczny SQL w funkcji PL/SQL
• Podsumowanie

Rozdział 5. Funkcje zdefiniowane w języku SQL

• Tabela z danymi zawartości alkoholu w piwie
• Stężenie alkoholu we krwi
• Zdefiniowanie funkcji za pomocą PRAGMA UDF
• Zdefiniowanie funkcji za pomocą klauzuli WITH
  • Hermetyzacja kodu w widoku
• Podsumowanie

Rozdział 6. Obliczenia iteracyjne z użyciem danych wielowymiarowych

• "Gra w życie" Johna Conwaya
• Liczba żywych sąsiadów obliczona za pomocą klauzuli MODEL
• Iteracja przez generacje
• Podsumowanie

Rozdział 7. Anulowanie przestawienia kolumn na rekordy

• Dane otrzymane w kolumnach
• Anulowanie przestawienia kolumn
  • Samodzielne anulowanie przestawienia kolumn
  • Więcej niż tylko jeden wymiar i/lub miara
• Używanie tabel wymiarów
  • Dynamiczne mapowanie tabeli wymiaru
• Podsumowanie

Rozdział 8. Przestawianie rekordów na kolumny

• Tabele używane podczas przestawiania kolumn
• Przestawianie kolumny pojedynczej miary i pojedynczego wymiaru
  • Ręczne przeprowadzenie operacji przestawiania kolumn
• Wiele miar
  • Wiele wymiarów
• Podsumowanie

Rozdział 9. Podział ograniczonego tekstu

• Ulubione piwa użytkowników i pisane przez nich recenzje
• Ograniczanie pojedynczych wartości
  • Potokowana funkcja tabeli
  • Funkcja tabeli wbudowanego schematu APEX
  • Czysty kod SQL z generatorem rekordu
  • Traktowanie ciągu tekstowego jako tablicy JSON
• Ograniczone wiele wartości
  • Niestandardowa funkcja tabeli pochodząca z ODCI
  • Połączenie funkcji apex_string.split() i substr()
  • Generator rekordów i wywołanie regexp_substr()
  • Konwersja na format JSON
• Podsumowanie

Rozdział 10. Tworzenie ograniczonego tekstu

• Lista produktów w postaci ograniczonego ciągu tekstowego
• Agregacja ciągu tekstowego
  • Agregacja z użyciem funkcji listagg()
  • Funkcja agregacji collect()
  • Niestandardowa funkcja agregacji stragg()
  • Funkcja agregacji xmlagg()
• Gdy wartość nie mieści się w typie varchar2
  • Pobranie jedynie pierwszej części wyniku
  • Próba zmieszczenia zmniejszonego zbioru danych
  • Używanie typu clob zamiast varchar2
• Podsumowanie

Część II. Funkcje analityczne

Rozdział 11. Klauzule partycjonowania oraz definiowania kolejności i okien

• Suma ilości
• Składnia analityczna
  • Partycje
  • Kolejność i okna
• Elastyczność klauzuli okna
• Definiowanie okna na podstawie wartości zakresu
• Niebezpieczeństwo związane z oknem domyślnym
• Podsumowanie

Rozdział 12. Udzielanie odpowiedzi na pytania typu Najlepsze-N

• Najlepsze-N rekordów danych o sprzedaży
  • Który rodzaj Najlepsze-3 masz na myśli?
  • Dane dotyczące sprzedaży piwa
• Tradycyjna metoda rownum
• Funkcje analityczne dotyczące rankingu
• Pobieranie tylko pierwszych rekordów
  • Obsługa remisu
  • Na co nie pozwala klauzula ograniczająca?
• Najlepsze-N rekordów w wielu partycjach
  • Sztuczka przeznaczona do zastosowania w klauzuli ograniczającej rekordy
• Podsumowanie

Rozdział 13. Zbiór uporządkowany za pomocą sumy kroczącej

• Dane używane podczas pobierania produktów
• Tworzenie zapytania SQL pobierającego dane
  • Rozwiązanie pierwszego problemu za pomocą kolejności FIFO
  • Łatwa zmiana reguł dotyczących pobierania produktów
  • Rozwiązanie problemu optymalnej trasy pobierania produktów
  • Rozwiązanie problemu pobierania produktów partiami
  • Dokończenie pracy nad kodem SQL pomagającym w określeniu kolejności pobierania produktów
• Podsumowanie

Rozdział 14. Analizowanie dzienników zdarzeń za pomocą funkcji lead()

• Dziennik zdarzeń pobierania produktów
• Analiza przyjazdów i odjazdów
• Analizowanie czynności pobierania produktów
  • Ukończenie analizy cykli pobierania produktów
• Zapowiedź - dopasowanie wzorca rekordu
• Podsumowanie

Rozdział 15. Prognozowanie z użyciem regresji liniowej

• Prognozowanie sprzedaży
  • Szeregi czasowe
  • Obliczanie punktu wyjścia dla regresji
  • Regresja liniowa
  • Ostateczna prognoza
• Podsumowanie

Rozdział 16. Suma krocząca podczas prognozowania osiągnięcia minimum

• Stany magazynowe, budżet i zamówienia
  • Dane
• Akumulacja aż do osiągnięcia zera
• Uzupełnianie stanów po osiągnięciu minimum
• Podsumowanie

Część III. Dopasowanie wzorca rekordu

Rozdział 17. Wzorce w górę i w dół

• Przykład wykorzystujący dane giełdowe
• Klasyfikacja wzrostów i spadków
• Spadki i wzrosty prowadzą do wygenerowania kształtu V
  • Sprawdzenie, czy klasyfikacja SAME wciąż jest potrzebna
• V + V = kształt W
  • Nakładające się kształty W
• Podsumowanie

Rozdział 18. Grupowanie danych za pomocą wzorców

• Grupowanie dwóch zbiorów danych
• Trzy warunki grupowania
  • Grupowanie kolejnych danych
  • Grupowanie do chwili, gdy przerwa stanie się zbyt duża
  • Grupowanie aż do osiągnięcia ustalonej granicy
• Podsumowanie

Rozdział 19. Łączenie zakresów dat

• Okresy zatrudnienia
  • Ważność czasowa
• Złączanie nakładających się okresów
  • Próba porównania z poprzednim rekordem
  • Lepsze porównanie z maksymalną datą końcową
  • Obsługa dat null
• Podsumowanie

Rozdział 20. Wyszukiwanie nagłych skoków

• Historia licznika odwiedzin strony internetowej
• Dane licznika
  • Wzorce w niezmodyfikowanych danych licznika odwiedzin
• Dzienna liczba odwiedzin strony
  • Wzorce w danych dotyczących dziennych odwiedzin strony
  • Znacznie bardziej skomplikowane wzorce
• Podsumowanie

Rozdział 21. Optymalizacja pakowania

• Produkty, które mają być spakowane w kartony
• Optymalizacja pakowania za pomocą nieograniczonej liczby kartonów o ograniczonej pojemności
  • Optymalizacja pakowania do mniejszych kartonów
• Optymalizacja pakowania za pomocą ograniczonej liczby kartonów o nieograniczonej pojemności
• Podsumowanie

Rozdział 22. Zliczanie elementów potomnych w strukturze drzewa

• Hierarchiczne drzewo pracowników
• Zliczanie podwładnych na wszystkich poziomach
  • Zliczanie rekordów za pomocą dopasowania wzorca
  • Szczegóły każdego dopasowania
  • Eksperymentowanie z danymi wyjściowymi
• Podsumowanie

Skorowidz