Использование вычисленного псевдонима в условии WHERE SQL

Быстрый ответ

Если требуется отфильтровать данные, используя алиас, описанный в директиве SELECT, следует прибегнуть к подзапросам или общим табличными выражениями (Common Table Expressions, CTE). Прямое обращение к алиасу в блоке WHERE недопустимо, поскольку WHERE обрабатывается до выполнения SELECT.

Подзапрос:

SELECT a.result FROM (SELECT col1 * col2 AS result FROM my_table) a WHERE a.result > 100;

CTE:

WITH calc AS (SELECT col1 * col2 AS result FROM my_table) SELECT * FROM calc WHERE result > 100;

Эффективное использование алиасов

Применение CTE и подзапросов для улучшения читабельности и поддерживаемости кода

Подзапросы и CTE облегчают поддержку и повышают читабельность кода – они изолируют вычислительные операции и их легко переиспользовать в разных блоках запроса, таких как WHERE или HAVING.

Подробнее об этом расскажет наш спикер на видео

Контроль над производительностью

С точки зрения производительности важно следить за планом выполнения запроса и избегать ненужных вычислений. В зависимости от СУБД, использования постоянно вычисляемых столбцов или индексов, основанных на выражениях, может стать наиболее выгодным решением для часто используемых вычисляемых алиасов.

Применение оператора APPLY: CROSS и OUTER

В SQL Server очень полезной может стать функция APPLY. И CROSS APPLY, и OUTER APPLY годятся, если нужно избежать повторения сложных математических операций в SELECT и WHERE:

SELECT t.col1, t.col2, ca.result
FROM my_table t
CROSS APPLY (SELECT (t.col1 * t.col2) AS result) ca
WHERE ca.result > 100; -- Одновременно наилучшая производительность и минимальные трудозатраты

OUTER APPLY прекрасно работает с обработкой значения NULL.

Агрегация и алиасы

При агрегации данных алиасы можно использвать для фильтрации агрегированных результатов в директиве HAVING:

SELECT employee_id, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_records
GROUP BY employee_id
HAVING total_sales > 10000; -- Доступны только данные по сотрудникам с высоким объемом продаж

Визуализация

Вообразите список гостей на роскошном приеме 🏰. Ваш "алиас" – это имя, полученное вами при входе:

SELECT name AS nickname, ... FROM people

Но секьюрити на входе, блок WHERE, превращает дверь в пропускной пункт только для тех, кто в списке под своим настоящим именем:

WHERE nickname = 'The King'

Секьюрити (то есть наш SQL) не признает кличек:

🏰: "Как вас зовут?"
👤: "Я – Король, но это просто кличка. Меня на самом деле зовут Элвис!"
🚪: "[Х] Вас нет в списке. Скажите ваше настоящее имя, пожалуйста."

Это препятствие можно преодолеть, проходя контроль под своим настоящим именем, а уж затем начинать использовать свой алиас. Здесь помогут подзапрос или CTE.

🌐: "Пройдите контроль под своим настоящим именем, а потом можете называться 'Королём'."

Теперь вы внутри, где все знают вас как Короля! 🎉

Продвинутые методики обработки вычисляемых алиасов

Использование временного хранилища для повторного использования

Для сохранения результатов тяжелых вычислений в многоступенчатых запросах используйте переменные или временные таблицы. Это повышает читабельность и облегчает поддержку кода.

Выбор подходящей стратегии объединения

Способ объединения данных определяется контекстом задачи. Например, CROSS JOIN подходит для независимых вычислений. Предложение GROUP BY с вычислительными столбцами SELECT позволяет фильтровать результаты в директиве HAVING.

Обработка сложных запросов

Сложные операции можно упростить с помощью встраиваемых представлений или функций, возвращающих таблицу. Это позволяет инкапсулировать логику и сделать код более модульным.

Обработка значений NULL

OUTER APPLY особенно полезен при работе с полями, которые могут содержать NULL. Это позволяет отслеживать доступность вычисляемых полей, даже если значение вычисления равно NULL.

Полезные материалы

1. SQL WHERE Clause — Всё о эффективном использовании предложения WHERE в SQL.
2. PostgreSQL Window Functions — О потенциале и изяществе оконных функций в PostgreSQL.
3. SQL Subqueries — Детальное руководство по использованию подзапросов в SQL для решения сложных задач.
4. SQL Server: GROUP BY clause — Всё что нужно знать о предложении GROUP BY в SQL Server.