天池龙珠SQL训练营日常 task3 打卡_10-1 创建视图,包含拥有属性值个数大于1的商品信息 分数 10 作者 冰冰 单位 广东

TASK3

练习题1

创建出满足下述三个条件的视图（视图名称为 ViewPractice5_1）。使用 product（商品）表作为参照表，假设表中包含初始状态的 8 行数据。

条件 1：销售单价大于等于 1000 日元。
条件 2：登记日期是 2009 年 9 月 20 日。
条件 3：包含商品名称、销售单价和登记日期三列。
对该视图执行 SELECT 语句的结果如下所示。

解答：

create view viewpractice5_1 (product_name, sale_price, regist_date) as 
select product_name, sale_price, regist_date from product
	where sale_price >= 1000 and regist_date = '2009-09-20';
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运行结果：

练习题2

向习题一中创建的视图 ViewPractice5_1 中插入如下数据，会得到什么样的结果呢？

INSERT INTO ViewPractice5_1 VALUES (' 刀子 ', 300, '2009-11-02');
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解答：
由于插入的数据不符合视图的筛选条件，预测视图不会改变。
然而实际执行该语句时，会直接报错。

运行结果：

练习题3

请根据如下结果编写 SELECT 语句，其中 sale_price_all 列为全部商品的平均销售单价。

product_id | product_name | product_type | sale_price | sale_price_all
------------+-------------+--------------+------------+---------------------
0001       | T恤衫         | 衣服         | 1000       | 2097.5000000000000000
0002       | 打孔器        | 办公用品      | 500        | 2097.5000000000000000
0003       | 运动T恤       | 衣服          | 4000      | 2097.5000000000000000
0004       | 菜刀          | 厨房用具      | 3000       | 2097.5000000000000000
0005       | 高压锅        | 厨房用具      | 6800       | 2097.5000000000000000
0006       | 叉子          | 厨房用具      | 500        | 2097.5000000000000000
0007       | 擦菜板        | 厨房用具       | 880       | 2097.5000000000000000
0008       | 圆珠笔        | 办公用品       | 100       | 2097.5000000000000000
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解答：

select product_id, product_name, product_type, sale_price, 
	(select avg(sale_price) from product) as sale_price_all from product;
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运行结果：

练习题4

请根据习题一中的条件编写一条 SQL 语句，创建一幅包含如下数据的视图（名称为AvgPriceByType）。

product_id | product_name | product_type | sale_price | avg_sale_price
------------+-------------+--------------+------------+---------------------
0001       | T恤衫         | 衣服         | 1000       |2500.0000000000000000
0002       | 打孔器         | 办公用品     | 500        | 300.0000000000000000
0003       | 运动T恤        | 衣服        | 4000        |2500.0000000000000000
0004       | 菜刀          | 厨房用具      | 3000        |2795.0000000000000000
0005       | 高压锅         | 厨房用具     | 6800        |2795.0000000000000000
0006       | 叉子          | 厨房用具      | 500         |2795.0000000000000000
0007       | 擦菜板         | 厨房用具     | 880         |2795.0000000000000000
0008       | 圆珠笔         | 办公用品     | 100         | 300.0000000000000000
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解答：
尝试在关联子查询中定义连接条件为 having 而不是 where ，发现结果可行。

create view avgpricebytype (product_id, product_name, product_type, sale_price,
 avg_sale_price) as
	select product_id, product_name, product_type, sale_price,
    (select avg(sale_price) from product as p2
		group by product_type
			having p2.product_type=p1.product_type) 
	as avg_sale_price from product as p1;
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运行结果：

同时原本用 where 连接的方式也可以：

create view avgpricebytype (product_id, product_name, product_type, sale_price,
 avg_sale_price) as
	select product_id, product_name, product_type, sale_price,
    (select avg(sale_price) from product as p2
		where p2.product_type=p1.product_type
		group by product_type) 
	as avg_sale_price from product as p1;
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练习题5

运算或者函数中含有 NULL 时，结果全都会变为NULL ？（判断题）

解答：
不一定，如 SUM()， COALESCE() 等函数中含有 NULL 时结果不会全变为 NULL。

练习题6

对本章中使用的 product（商品）表执行如下 2 条 SELECT 语句，能够得到什么样的结果呢？

①

SELECT product_name, purchase_price
  FROM product
 WHERE purchase_price NOT IN (500, 2800, 5000);
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②

SELECT product_name, purchase_price
  FROM product
 WHERE purchase_price NOT IN (500, 2800, 5000, NULL);
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解答：
①：可以得到 product 表中购入价不是500、2800、5000的这几行数据对应的产品名称和购入价。

运行结果：

②：返回了 0 条记录，查阅资料得知，当 not in 参数中包含 null 时，查询结果会为空。

运行结果：

思考：

当查询语句为 purchase_price IN (500, 2800, 5000, NULL) 时，相当于
purchase_price = 500 or
purchase_price = 2800 or
purchase_price = 5000 or
purchase_price = NULL

其中 purchase_price 为 null 的值和 null 比较结果始终为 null，即 (null = null) = null，返回结果不为 TRUE 或 FALSE 因此不会返回 purchase_price 为 null 的行。

练习题7

按照销售单价（ sale_price）对练习 6.1 中的 product（商品）表中的商品进行如下分类。

低档商品：销售单价在1000日元以下（T恤衫、办公用品、叉子、擦菜板、 圆珠笔）
中档商品：销售单价在1001日元以上3000日元以下（菜刀）
高档商品：销售单价在3001日元以上（运动T恤、高压锅）
请编写出统计上述商品种类中所包含的商品数量的 SELECT 语句，结果如下所示。

执行结果

low_price | mid_price | high_price
----------+-----------+------------
        5 |         1 |         2
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解答：

select 
	count(case when sale_price <= 1000 then sale_price end) as low_price,
    count(case when sale_price between 1001 and 3000 then sale_price end) as mid_price,
    count(case when sale_price >= 3001 then sale_price end) as high_price
    from product;
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运行结果：