Как в sql посчитать количество повторяющихся значений

Можно попробовать использовать функцию COUNT() в сочетании с оператором GROUP BY.

Предположим, у нас есть таблица "orders" с колонками "customer_name" и "order_date", и мы хотим посчитать, сколько заказов было сделано каждым клиентом. Мы можем написать следующий SQL-запрос:

SELECT customer_name, COUNT(*) as order_count
FROM orders
GROUP BY customer_name

Этот запрос выберет все уникальные значения из колонки "customer_name" в таблице "orders" и подсчитает количество строк, связанных с каждым уникальным значением. Результатом запроса будет таблица со столбцами "customer_name" и "order_count", в которой каждая строка будет показывать клиента и количество его заказов.

Как устроена виртуальная машина SQLite

SQL – концептуально странный язык. Вы пишете ваше приложение на одном языке, скажем, на JavaScript, а затем направляете базе данных команды, написанные на совершенно другом языке – SQL.

После этого база данных компилирует и оптимизирует эту команду на SQL, выполняет её и возвращает вам данные. Такой метод кажется ужасно неэффективным, но, всё-таки, ваше приложение может проделывать сотни таких операций в секунду. Просто безумие!

Смотреть статью

SQL-запросы, которые вы рано или поздно погуглите

Отвечу на вопросы, которые возникают у новичков в SQL, в частности в PostgreSQL и BigQuery. Мы не будем обсуждать совсем базовые SELECT, CREATE или DROP.

Для удобства восприятия будем использовать тестовые данные. Первая таблица players содержит данные о пользователях и дате установки мобильной игры:

|playerId|name |installationDate|game |os |
|--------|----------------|----------------|----------|----------|
|9e8a0174|Трофимова Алёна |2023-07-30 |basketball|iOS 16 |
|3e2e04ad|Семенова Алиса |2022-07-21 |consumer |iOS 13 |
|642eafb2|Абрамова Диана |2022-06-06 |curtain |iOS 15 |
|8c231f49|Ефимова Ульяна |2022-06-21 |conductor |Android 12|
|a085caf1|Захаров Михаил |2023-04-11 |appear |Android 11|
|c4deb869|Николаева Марта |2022-03-31 |possible |iOS 11 |

вторая, levels, — даты прохождения игроком с определенным ID того или иного уровня:

|playerId|level|completionDate|
|--------|-----|--------------|
|7b50274d|6 |2023-05-17 |
|b0c9a9da|20 |2022-02-19 |
|09b3d5b5|15 |2022-07-22 |
|52b3bfa9|11 |2022-02-18 |
|3e2e04ad|17 |2022-08-17 |
|642eafb2|17 |2022-04-14 |
|8c231f49|20 |2022-05-30 |
|a085caf1|20 |2023-02-24 |
|36545ec1|16 |2022-08-10 |
|44e9653f|3 |2023-06-02 |


Я буду верстать в BigQuery на таком же датасете, так что использую соответствующий диалект.


INNER JOIN
Это тип объединения по умолчанию, и он оставит наименьшее число строк. Слово INNER можно опустить:

SELECT
p.playerId,
installationDate,
game,
level,
completionDate
FROM `project.tutorials.players` AS p
JOIN `project.tutorials.levels` AS l ON p.playerId = l.playerId;


Посмотрим, что здесь происходит:

• В строках 1-6 мы выбираем только необходимые столбцы;
• 7-8: командой AS задаем псевдонимы таблицам;
• 8: определяем логику объединения по совпадающим playerId. Это означает также, что мы сохраним данные только об первом попавшемся уровне.

Получим всего четыре строки:
|playerId|name |installationDate|game |level|completionDate|
|--------|--------------|----------------|---------|-----|--------------|
|3e2e04ad|Семенова Алиса|2022-07-21 |consumer |17 |2022-08-17 |
|642eafb2|Абрамова Диана|2022-06-06 |curtain |17 |2022-04-14 |
|8c231f49|Ефимова Ульяна|2022-06-21 |conductor|20 |2022-05-30 |
|a085caf1|Захаров Михаил|2023-04-11 |appear |20 |2023-02-24 |


OUTER JOIN
Этот тип объединения, напротив, куда «добрее» и в случае FULL-объединения сохранит записи обо всех игроках и всех пройденных уровнях:

SELECT
p.playerId,
installationDate,
game,
level,
completionDate
FROM `project.tutorials.players` AS p
FULL OUTER JOIN `project.tutorials.levels` AS l ON p.playerId = l.playerId;


У нас появятся записи, где playerId пуст, поскольку попросили мы идентификаторы только из первой таблицы:

Читать

Руководство для начинающих по MySQL

MySQL — одна из наиболее используемых СУБД, т.к. она поддерживается почти всеми ОС и распространяется как свободное программное обеспечение. Поэтому, MySQL популярна среди разработчиков сайтов и веб-приложений.

Однако без хорошего гайда достаточно трудно разобраться в этапах создания баз данных. В этом руководстве подробно описывается, как установить MySQL, создать БД и таблицы, а также сделать первые запросы:

https://wiki.gentoo.org/wiki/MySQL/Startup_Guide/ru

Приемы очистки данных в SQL

1. Выявление и удаление дублирующих записей

SELECT DISTINCT column1, column2, ...
FROM table_name;

В качестве альтернативы можно использовать GROUP BY, чтобы сгруппировать похожие записи вместе, а затем удалить количество записей в каждой группе.

SELECT column_name, COUNT(*)
FROM table_name
GROUP BY column_name
HAVING COUNT(*) > 1;

2. Стандартизация текстовых полей

UPDATE table_name
SET column_name = UPPER(column_name);

Вы также можете использовать функцию REPLACE для замены определенных символов или строк в текстовых полях. Например:

UPDATE table_name
SET column_name = REPLACE(column_name, 'OldString', 'NewString');

3. Обработка отсутствующих или нулевых значений

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE column_name IS NULL;

Затем вы можете удалить эти записи или заменить отсутствующие значения значением по умолчанию. Например:

UPDATE table_name
SET column_name = 'DefaultValue'
WHERE column_name IS NULL;

4. Удаление кривых символов

UPDATE table_name
SET column_name = REPLACE(column_name, 'InvalidChar', '');

UPDATE table_name
SET column_name = REGEXP_REPLACE(column_name, '[^a-zA-Z0–9 ]', '');

5. Обработка выбросов

Чтобы определить и удалить выбросов, мы можем использовать функции AVG и STDDEV для расчета среднего и стандартного отклонения столбца.

SELECT AVG(column_name), STDDEV(column_name)
FROM table_name;

6. Корректировка форматов дат

Функция STR_TO_DATE может преобразовать строку в формат даты. Синтаксис функции следующий:

SELECT STR_TO_DATE(date_string, format_string)
FROM table_name;

7. Очистка текстовых данных

Функция REPLACE может заменить подстроку в строке. Функция TRIM позволяет удалить из строки ведущие и последующие пробелы. Синтаксис выглядит следующим образом:

SELECT UPPER(column_name)
FROM table_name;

SELECT REPLACE(column_name, 'old_string', 'new_string')
FROM table_name;
SELECT TRIM(column_name)
FROM table_name;

8. Проверка типов данных

Важно убедиться, что ваши данные имеют правильный тип данных. Для проверки и преобразования типов данных можно использовать функции CAST или CONVERT. Например:

SELECT CAST(column_name AS INT)
FROM table_name;

SELECT CONVERT(column_name, DATE)
FROM table_name;

Уроки по T-SQL

Предлагаем вашему просмотру подробные 7 уроков.

В базу уроков входят основные понятия, работа с временными таблицами, разбор выборки данных и многое другое

📘Видео урок

SQLMesh - это фреймворк для преобразования данных, который позволяет командам, работающим с данными, использовать преимущества DevOps. Она позволяет ученым, аналитикам и инженерам эффективно выполнять и развертывать преобразования данных, написанные на SQL или Python.

SQLMesh обеспечивает точность и эффективность построения конвейеров данных с помощью пробвинутого решения DataOps для преобразования, тестирования и совместной работы.

Виртуальные среды данных позволяют команде разработчиков создавать динамические представления данных, гарантируя, что таблицы не будут создаваться более одного раза. Модульные тесты, аудиты и Data Diff обеспечивают проверку на протяжении всего рабочего процесса разработки, что позволяет легко работать с данными.

pip install sqlmesh

▪ Github
▪ Подробнее
▪ Документация

#вопросы_с_собеседований

Как распарсить строку в SQL?

Часто возникает необходимость распарсить строку в SQL запросе, чтобы получить отдельные элементы. Существует несколько способов это сделать.

1. Использование функции SUBSTRING

Для извлечения отдельных элементов из строки можно использовать функцию SUBSTRING.

2. Использование функции CHARINDEX

Для извлечения подстроки из строки можно использовать функцию CHARINDEX.

3. Использование функции PARSENAME

Для извлечения отдельных элементов из строки, разделенных определенным символом, можно использовать функцию PARSENAME.

Задача SQL

У вас в базе данных есть две таблицы: TABLE1 и TABLE2. Нужно ответить на один простой вопрос: отработает ли данный запрос или упадет с ошибкой? И объяснить, почему.

select id,sum(value) over(partition by i order by y), * from table1

Примечание: все поля существуют в таблице и соответствуют нужному типу данных.

Ответ

Да, отработает. Классический пример аналитической функции, внутри которой сначала выполняется группировка (partition by), потом выполняется сортировка (order by) и применяется агрегирующая функция. В данном случае все написано правильно. Этот вопрос проверяет у кандидата знание оконных функций.

Экранирование двоичных данных в SQL

В современном веб-разработке базы данных используются повсеместно. При работе с БД часто возникает необходимость хранить двоичные данные, такие как изображения или видео. Однако, есть риск того, что двоичные данные могут содержать символы, которые могут быть восприняты как специальные символы в SQL, что может привести к непреднамеренной модификации данных.

Экранирование двоичных данных

Для экранирования двоичных данных в SQL мы можем использовать функцию mysqli_real_escape_string(). Эта функция автоматически экранирует специальные символы, такие как одинарные кавычки, двойные кавычки и обратные слеши. Чтобы использовать эту функцию, мы должны сначала установить соединение с базой данных, а затем вызвать функцию, передав ей двоичные данные в качестве аргумента.

Пример экранирования двоичных данных в PDO

«PDO – PHP Data Objects – это прослойка, которая предлагает универсальный способ работы с несколькими базами данных.»

В PDO можно экранировать двоичные данные с помощью метода quote(). Этот метод автоматически экранирует специальные символы и возвращает заключенную в кавычки строку. Для использования этого метода мы должны сначала установить соединение с базой данных, а затем вызвать метод quote(), передав ему двоичные данные в качестве аргумента.