............................................................................................ 241 SELECT ................................................................................................ ............................................................................... 243 Список полей SELECT ................................................................................................ ............................................ 296 Общие табличные выражения CTE ("WITH ... AS ... SELECT") ................................ 297 Рекурсивные CTE .........................................

операторе SELECT при вставке MERGE SELECT Агрегатные функции: Расширенный функционал Использование COLLATE для столбцов с текстовым BLOB Общие табличные выражения (“WITH ... AS ... SELECT”) Производные Производные таблицы (“SELECT FROM SELECT”) FIRST и SKIP GROUP BY HAVING: Более строгие правила JOIN 4 Руководство по языку SQL ORDER BY PLAN Использование алиаса делает недоступным использование EXECUTE STATEMENT IN AUTONOMOUS TRANSACTION EXIT FETCH CURSOR FOR EXECUTE STATEMENT ... DO FOR SELECT ... INTO ... DO Предложение AS CURSOR IN AUTONOMOUS TRANSACTION LEAVE OPEN CURSOR Разрешение

санитайзерами Примеры запросов: SELECT metroHash64(uniqUpTo('\0', '2[Vu'), 'Y&d'); SELECT joinGet(toDateTimeOrNull((CAST(([885455.14523]) AS String)))); SELECT (SELECT 1) FROM remote('127.0.0.{1,2}', system hdfs1 node1:9018 192.168.2.1 node2:9018 192.168.2.2 blocade zoo1 zoo2 zoo3 INSERT INTO tt SELECT * FROM hdfs('hdfs://hdfs1:9000/tt', 'TSV') client 31 / 77 Тестирование ClickHouse тесты: пример hdfs1 node1:9018 192.168.2.1 node2:9018 192.168.2.2 blocade zoo1 zoo2 zoo3 client SELECT COUNT() FROM tt 33 / 77 Тестирование ClickHouse, которого мы заслуживаем Интеграционные тесты:

Получение текущего значения (“Select”) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 3.2.3. Генерация следующего значения (“Update” + “Select”) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 5.3. Генераторы, эмулирующие “Select count(*) from…”. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 5.4. Генераторы пытайтесь создавать или изменять генераторы путем изменения таблицы RDB$GENERATORS. (Хотя оператор SELECT и не наделает бед.) Структура системной таблицы RDB$GENERATORS следующая: • RDB$GENERATOR_NAME

оператор MS SQL, использующий традиционную базу данных pubs. */ CREATE PROCEDURE list_states AS SELECT Переход с MS SQL на Firebird 14 CASE state WHEN 'CA' THEN 'California' WHEN 'UT' THEN PROCEDURE list_states RETURNS (state varchar(64)) AS DECLARE VARIABLE short_state CHAR(2); BEGIN FOR SELECT state FROM authors INTO :short_state DO BEGIN EXECUTE PROCEDURE get_state_name :short_state прим. перев.). Стандартные операторы Стандартными операторами, имеющимися в обоих СУБД, являются SELECT, INSERT, UPDATE и DELETE. СУБД Firebird и MS SQL поддерживают их, но в СУБД MS SQL есть несколько

таблица: MyTable ID Name Amount 1 John 37 2 Jack 3 Joe 5 4 Josh 12 5 Jay ...выражение select sum(Amount) from MyTable вернет 54, что получается из 37 + 5 + 12. Если бы все пять значений полей false - и никакой неразберихи. Примеры: • if (MyField is null) then... • select * from Pupils where PhoneNumber is not null • select * from Pupils where not (PhoneNumber is null) /* делает то же самое, что специальные меры для полей или переменных, ко- торые могут быть NULL. Например, если вы делаете так: select * from Customers where Town = 'Ralston' очевидно, что вы не хотите видеть клиентов, город которых

несколько таблиц и представлений • Для атомарной вставки на кластер • Для выполнения множества SELECT из одного снапшота В разработке, запланировано на Q2 2022. Недостаточная совместимость SQL 17 = MergeTree ORDER BY tuple(); SELECT JSONExtractString(data, 'teams', 1, 'name') FROM games; — 0.520 sec. CREATE TABLE games (data JSON) ENGINE = MergeTree; SELECT data.teams.name[1] FROM games;

несколько таблиц и представлений • Для атомарной вставки на кластер • Для выполнения множества SELECT из одного снапшота В разработке, запланировано на Q2 2022. Недостаточная совместимость SQL 17 = MergeTree ORDER BY tuple(); SELECT JSONExtractString(data, 'teams', 1, 'name') FROM games; — 0.520 sec. CREATE TABLE games (data JSON) ENGINE = MergeTree; SELECT data.teams.name[1] FROM games;

структурированные данные Идеология ClickHouse Считаем для счётчика топ-10 рефереров за неделю. SELECT Referer, count(*) AS count FROM hits WHERE CounterID = 1234 AND Date >= today() - 7 GROUP BY Referer хватает Чтение из Distributed таблицы Чтение из Distributed таблицы CSV 227 Gb, ~1.3 млрд строк SELECT passenger_count, avg(total_amount) FROM trips GROUP BY passenger_count NYC taxi benchmark Шардов

какие-нибудь объекты в ней. Чтобы убедиться, что там действительно база данных, выполните запрос: SQL>SELECT * FROM RDB$RELATIONS;￿ На экран будет выдано большое количество данных! Этот запрос извлекает все "TESTTABLE" и "TestTable", опреде- ленные в двойных кавычках , и Вы выполняете запрос вида: SQL>select * from TestTable; ...в результате Вы получите записи из таблицы "TESTTABLE", а не "TestTable"!