Контрольная работа: SELECT
В результате мы получим источник записей, содержащий данные по всем сотрудникам, работающим и в офисе, и в филиале.
Иногда бывает необходимо объединить несколько таблиц (более 2) с помощью операции JOIN. Сделать это в рамках одного запроса весьма проблематично, однако не следует забывать, что MSAccess в состоянии использовать запросы как источник записей. Т.е. объедините две таблицы в одном запросе, а затем обхедините третью таблицу и запрос во втором.
2.4. Групповые операции и вычисляемые поля
Допустим, есть у нас таблица «Постоянные_клиенты». И нам, в зависимости от количества покупок надо дать им скидки – например, те, кто сделал более 5 покупок, получает скидку 6%. Исходная таблица имеет такой вид:
| Номер | ФИО | Покупки |
Чтобы выполнять подобные операции, не прибегая к искусству программирования, в запросах MicrosoftJet (именно так называется ядро баз данных Access) реализована возможность реализации вычисляемых полей.
Объявляются эти поля точно так же, как и обычные, в конструкции SELECT:
SELECT (список_обычных_полей), (операция_с_полями_или_ числа-ми) AS вычисляемое_поле FROM (список_таблиц);
Применительно к нашей ситуации имеет смысл использовать операцию IIf – Если. Ее формат таков: IIf(условие;действие_если_истина; действие_ если_ложь). Можно также использовать вложенные условия – их нужно вставлять вместо действий – IIf(условие; IIf(вложенное_условие; действие_если_истина;действие_если_ложь); действие_если_ложь)
Наш запрос будет выглядеть так:
SELECT *, ( IIf (Покупки > 5; 0.06; 0)) AS Скидка From Постоянные_клиенты;
Он даст нам источник записей, который содержит все поля и записи таблицы «Постоянные_клиенты», а в придачу к ним – уже рассчитанные скидки в соответствующем поле.
Более подробно о поддерживаемых вычислительных операциях можно прочитать в соответствующем разделе справки MicrosoftAccess.
Access поддерживает также групповые (итоговые) операции. Это значит, что можно рассчитать, исходя из набора данных, некоторые статистические и другие характеристики, такие как сумма, дисперсия, математическое ожидание и другие. В запросах этим пользуются не очень часто, но пользуются. Поля с групповыми вычислениями объявляются так же, как и обычные вычисляемые поля. Например, запрос
SELECT Sum (Покупки) AS Количество FROM Постоянные_клиенты;
Вернет нам одну-единственную запись с общим числом покупок, сделанным всеми постоянными клиентами.
Иногда для удобства анализа данных их необходимо группировать. Т.е. если в источнике записей есть записи, повторяющиеся по каким-либо критериям, подчас лучше привести их к одной и вывести их количество.
Итак, есть две таблицы: «Ассортимент», содержащая список товаров, которыми торгует гипотетическая фирма «Рога_и_копыта», и безграмотно составленная таблица «Склад», в которую при нахождении каждого экземпляра товара добавляли запись. Надо сделать так, чтобы данные из этих таблиц отобразались наглядно.
Таблица «Ассортимент» содержит поля «ID_товара» и «Наименование», а связанная с ней таблица «Склад» - только «ID_товара».
Вначале создадим запрос «Склад_гр», который сгруппирует повторяющиеся записи в таблице «Склад» и выведет количество повторений для каждой записи. Для этого применим групповую операцию Count и конструкцию GROUPBY.
В общем виде группировка выглядит так:
SELECT (список_полей) FROM (список_таблиц) GROUP BY (список_полей);
В нашем случае мы получим такой запрос:
SELECT ID _товара, Count ( ID _товара) AS Количество FROM Склад
GROUP BY ID _товара;
Этот запрос даст нам уже сгруппированную таблицу, и мы легко сможем увидеть, сколько экземпляров каждого товара лежит на складе. Но теперь желательно было бы просмотреть наименования товаров, лежащих на складе. Для этого воспользуемся уже знакомой операцией INNERJOIN.
SELECT Количество FROM Склад_гр INNER JOIN Ассортимент ON (Склад_гр. ID _товара = Ассортимент. ID _товара);
Возвращенный таким запросом источник записей будет иметь следующую структуру:
| Количество | ID_товара | Наименование |
Как раз то, что нужно.
2.5. Сортировка полученных результатов