SUMMENGRUPPE VERSCHMELZEN?

Question

Also gut. Ich habe eine Abfrage, die wie folgt aussieht:

SELECT
    SUM(`order_items`.`quantity`) as `count`,
    `menu_items`.`name`
FROM 
    `orders`,
    `menu_items`,
    `order_items` 
WHERE 
    `orders`.`id` = `order_items`.`order_id` AND 
    `menu_items`.`id` = `order_items`.`menu_item_id` AND 
    `orders`.`date` >= '2008-11-01' AND 
    `orders`.`date` <= '2008-11-30' 
GROUP BY 
    `menu_items`.`id`

Der Zweck dieser Abfrage ist es, die Anzahl der verkauften Artikel in einem bestimmten Datumsbereich anzuzeigen. Obwohl dies funktioniert, muss ich jetzt eine count de 0 wenn ein bestimmter Artikel keine Verkäufe im Datumsbereich aufweist. Ich habe versucht, mit COALESCE um den SUM aber das hat nicht funktioniert, und das hatte ich auch nicht wirklich erwartet. Wie auch immer, weiß jemand, wie ich dies bewerkstelligen könnte? Ich habe gerade einen dieser Momente, in denen ich das Gefühl habe, dass ich das wissen sollte, aber es fällt mir nicht ein.

Prost

Answer 1

Dies kann ohne Unterabfragen geschehen, wenn man die Datumsbedingungen in die JOIN Klausel.

Den folgenden Code habe ich mit MySQL 5.0 getestet.

SELECT m.name, COALESCE(SUM(oi.quantity), 0) AS count
FROM menu_items AS m
  LEFT OUTER JOIN (
    order_items AS oi JOIN orders AS o
      ON (o.id = oi.order_id)
  ) ON (m.id = oi.menu_item_id
      AND o.`date` BETWEEN '2008-11-01' AND '2008-11-30')
GROUP BY m.id;

Ausgabe:

+--------+-------+
| name   | count |
+--------+-------+
| bread  |     2 | 
| milk   |     1 | 
| honey  |     2 | 
| cheese |     0 | 
+--------+-------+

Hier ist der DDL- und Setup-Code, in der MySQL-Variante:

DROP TABLE IF EXISTS menu_items;
CREATE TABLE menu_items (
  id            INT PRIMARY KEY,
  name          VARCHAR(10)
) TYPE=InnoDB;

DROP TABLE IF EXISTS orders;
CREATE TABLE orders (
  id            INT PRIMARY KEY,
  `date`        DATE
) TYPE=InnoDB;

DROP TABLE IF EXISTS order_items;
CREATE TABLE order_items (
  order_id      INT,
  menu_item_id  INT,
  quantity      INT,
  PRIMARY KEY (order_id, menu_item_id),
  FOREIGN KEY (order_id) REFERENCES orders(id),
  FOREIGN KEY (menu_item_id) REFERENCES menu_items(id)
) TYPE=InnoDB;

INSERT INTO menu_items VALUES
  (1, 'bread'),
  (2, 'milk'),
  (3, 'honey'),
  (4, 'cheese');

INSERT INTO orders VALUES
  (1, '2008-11-02'),
  (2, '2008-11-03'),
  (3, '2008-10-29');

INSERT INTO order_items VALUES
  (1, 1, 1),
  (1, 3, 1),
  (2, 1, 1),
  (2, 2, 1),
  (2, 3, 1),
  (3, 4, 10);

Answer 2

Die Antwort von Randy kommt der Sache nahe, aber die Where-Anweisung entfernt jede Erwähnung der Artikel, die nicht Teil einer Bestellung in diesem Datumsbereich sind.

Beachten Sie, dass ein "linker Join" etwas anderes ist als die Verknüpfung von Tabellen in der Where-Klausel, wie Sie sie vorgenommen haben (d. h. innere Joins). Ich empfehle Ihnen, sich über die verschiedenen Arten von SQL-Joins (inner, outer, cross) zu informieren.

Im Wesentlichen müssen Sie die Daten, die Sie aus Randys Abfrage erhalten, mit Ihrer Ausgangsliste von Elementen verknüpfen. Dies geschieht mit einer Unterauswahl:

SELECT
    name
    , nvl(count, 0) as count
FROM 
    menu_items items 
    LEFT JOIN (
        SELECT
            menu_items.id
            , SUM(order_items.quantity) as count
        FROM 
            menu_items
            LEFT JOIN order_items ON menu_items.id = order_items.menu_item_id
            LEFT JOIN orders ON orders.id = order_items.order_id
        WHERE
            "date" between to_date('2008-11-01','YYYY-MM-DD') and to_date('2008-11-30','YYYY-MM-DD')
        GROUP BY
            menu_items.id
    ) counts on items.id = counts.id;

Dies ist übrigens in Oracle 10g. Ich bezweifle, dass Sie Oracle verwenden, also müssen Sie in Ihre eigene Datenbank konvertieren.

Die Durchführung eines Tests zeigt Folgendes:

SQL> create table menu_items ( id number, name varchar2(10));
create table order_items (order_id number, menu_item_id number, quantity number);
create table orders (id number, "date" date);

Table created.

SQL> 
Table created.

SQL> 
Table created.

SQL> 
insert into menu_items values (1, 'bread');
insert into menu_items values (2, 'milk');
insert into menu_items values (3, 'honey');
insert into menu_items values (4, 'cheese');
SQL> 
1 row created.

SQL> 
1 row created.

SQL> 
1 row created.

SQL> 
1 row created.

SQL> 
insert into orders values (1, to_date('2008-11-02', 'YYYY-MM-DD'));
insert into orders values (2, to_date('2008-11-03', 'YYYY-MM-DD'));
insert into orders values (3, to_date('2008-10-29', 'YYYY-MM-DD'));SQL> 
1 row created.

SQL> 
1 row created.

SQL> 
insert into order_items values (1, 1, 1);
insert into order_items values (1, 3, 1);
1 row created.

SQL> 
1 row created.

SQL> 
insert into order_items values (2, 1, 1);
insert into order_items values (2, 2, 1);
insert into order_items values (2, 3, 1);

insert into order_items values (3, 4, 10);
1 row created.

SQL> 
1 row created.

SQL> 
1 row created.

SQL> 
1 row created.

SQL> SQL> 

1 row created.

SQL> 
SELECT
    name
    , nvl(count, 0) as count
FROM 
    menu_items items 
    LEFT JOIN (
        SELECT
            menu_items.id
            , SUM(order_items.quantity) as count
        FROM 
            menu_items
            LEFT JOIN order_items ON menu_items.id = order_items.menu_item_id
            LEFT JOIN orders ON orders.id = order_items.order_id
        WHERE
            "date" between to_date('2008-11-01','YYYY-MM-DD') and to_date('2008-11-30','YYYY-MM-DD')
        GROUP BY
            menu_iteSQL>   2    3    4    5    6    7  ms.id
    ) counts on items.id = counts.id;  8    9   10   11   12   13   14   15   16   17   18  

NAME            COUNT
---------- ----------
bread               2
milk                1
honey               2
cheese              0

SQL> 
drop table menu_items;
drop table order_items;
drop table orders;SQL> 
Table dropped.

SQL> 
Table dropped.

SQL> 

Table dropped.

SQL> 

PS: Es ist eine schlechte Praxis, "date" als Spaltenname zu verwenden, da es sich (in den meisten Fällen) um einen Typnamen handelt und bei Abfragen und Parsen Probleme verursachen kann.