🚩SQL的五十道練習 學習紀錄 
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[TOC]

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## ✏1.基本語法
1. ```SELECT``` 選取關鍵字(欄位) 查詢{選取多個 a,b,c 用逗號隔開}
2. ```FROM``` 從哪個資料表
3. ```LIMIT```限制顯示筆數

SELECT column_names AS NEW_NAME   
 FROM table_name         
 LIMIT 5;                  

SELECT DISTINCT confName AS distinct_conf_name
FROM teams;

## ✏2.函數
#### 📍1 通用函數(作用於水平方向)
* ```COALESCE ```: 將NULL替換成指定常數,或'字串'

SELECT COALESCE(column_name, '替代值') AS new_column
FROM teams;

*   ** 將<span style="color:RED">空值</span>替代成常數**
:::danger
(==**空白**明確表示該值被設定為空白，而 **NULL** 則表示未提供該值或該值未知==) 
1.透過NULLIF 將指定字符轉換成NULL   

SELECT COALESCE(NULLIF(column_name, NULL), 'unknown') AS new_column
FROM;

2.透過when設定條件
:::
  
*  ```ROUND ```: 控制小數位數 

ROUND(結果*1.0, '幾位小數') --*1.0為的是轉換為浮點數，以確保進行浮點數除法。

   
#### 📍2 聚合函數(作用於垂直方向)
    
- **AVG(X)** 平均數
- **COUNT(X)** 資料筆數
- **MAX(X)** 最大值
- **MIN(X)** 最小值
- **SUM(x)** 總和

    
## ✏3.排序及篩選
#### 📍1 排序

1. 以```ORDER BY``` 排序查詢結果
2. ```ORDER BY``` ASC/DESC( ASC是遞增 /DESC是遞減，預設遞增)
3. 可以使用多個變數做排序
4. 結合 ```ORDER BY``` 與 ```LIMIT```，就可以進行「前 m 高」或「前 m 低」的資料分析(資料沒有重複的前提下)

SELECT column_names
FROM table_name
ORDER BY column_names DESC
LIMIT 5; --找出前五名

#### 📍2 篩選
1. ``` WHERE``` : 能夠以條件（Conditions）作為篩選觀測值的依據

SELECT column_names
FROM table_name
WHERE X=2 OR X='關鍵字'; --字串型態記得加' '

2. 條件有多個的時候，必須使用邏輯運算符結合這些件
    * 	 **AND** 結合條件的交集。
    * 	 **BETWEEN** 結合數值比較條件的交集。
    * 	 **OR** 結合條件的聯集。
    * 	 **IN** 結合條件的聯集。(OR 結合比較條件在字串型態時，更推薦使用 IN)
    * 	**NOT**反轉真假

SELECT *
FROM teams
WHERE divName IN ('Atlantic', 'Pacific'); -- IN 結合條件的聯集

3. ```LIKE``` : 對文字類型的變數撰寫條件時，還能夠使用具備特徵比對（Pattern matching）性質 
    >使用 LIKE 比較運算符的時候需要搭配萬用字元（Wildcards）
    >

    | 萬用字元	|   作用描述 | 
    | -------- | -------- | 
    | %	|表示任意文字，包含空字串|
    |_	|表示剛好一個文字   |


4. NULL 遺漏值（或稱空值）不適用基礎比較運算符，要判斷是否為遺漏值，必須使用 ```IS NULL``` 作為比較運算符


## ✏4. 條件邏輯 (```CASE```語法)
1. 使用 CASE 衍生計算欄位，能夠運用在篩選資料

SELECT CASE WHEN condition_1 THEN result_1
WHEN condition_2 THEN result_2
...
ELSE result_else
END AS alias;

2. 如果在某個觀測值發生 condition_1 與 condition_2 都判斷為真的情況下，會以 result_1 表示，所以  
:::danger
當條件沒有互斥的時候，撰寫 CASE 要特別注意順序
:::
3. 如果不想特別注意順序，可以將條件設計為互斥(suggest) 

SELECT DISTINCT CASE WHEN heightMeters > 1.90 AND
heightMeters <= 2.10 THEN 'Medium'
WHEN heightMeters > 2.10 THEN 'Tall'
ELSE 'Short' END AS height_category
FROM players;

4. CASE 除了搭配 SELECT、ORDER BY 使用，亦能夠搭配 WHERE 使用

SELECT DISTINCT CASE WHEN pos IN ('C', 'C-F') THEN 'Center'
WHEN pos IN ('G', 'G-F') THEN 'Guard'
ELSE 'Forward' END AS pos_new,pos
FROM players
WHERE pos_new = 'Center';

## ✏5. 分組聚合 (GROUP BY 語法)
1. 分組 GROUP BY 的功能可以視為 DISTINCT 與 ORDER BY 兩者同時作用
2. 遇到種類很多又有重複時，想要計算個別平均，可以透過GROUP BY 就不用DISTINCT篩選出類別再分別計算 

SELECT column_names
FROM table_name
GROUP BY column_names;

3. 若希望篩選具合過後的資料，可以使用作用在「分組聚合結果」的 ```HAVING```。

SELECT column_names
FROM table_name
GROUP BY column_names
HAVING conditions;

## ✏6. 子查詢&合併查詢

#### 📍1 子查詢

#### 📍2 垂直合併
#### 📍3 水平合併
## ✏7.虛擬資料表
* 以 ```CREATE VIEW ```建立虛擬資料表

CREATE VIEW database_name.view_name (column_names)
AS
SELECT Statement;

*建立完就可以做使用*
* 虛擬資料表（Views），也被稱為檢視表
* 相較於使用過後即被捨棄的子查詢，虛擬資料表會被保存在資料庫中。
* 虛擬資料表就等同於資料表的存在。
* 實際上虛擬資料表中儲存的並不是資料，而是一段``` SELECT``` 敘述。
* 以 ```DROP VIEW``` 即可刪除虛擬資料表
## ✏8.建立更新與刪除資料表
1. 以 ```CREATE TABLE``` **建立**資料表  

CREATE TABLE database_name.table_name (
column_names COLUMN_TYPES
);

* EX.
     

CREATE TABLE [dbo].[options](
[Cat] [nvarchar](50) NOT NULL, --nvarchar要定義資料長度
[ID] [int] NOT NULL,
[ItemName] [nvarchar](50) NOT NULL,
[Val] [nvarchar](50) NOT NULL,
[updateTime] [date] NOT NULL,
[RecordID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL
) ON [PRIMARY]

2. 以 ```INSERT INTO``` **建立**觀測值 

==實務上先檢查所有欄位及資料準備就緒無須增減後，再INSERT為佳==

INSERT INTO database.table_name (column_names)
VALUES
(observations);

* EX.

insert into Weightlifting(updateTime,RegYear,GamesName,SchoolCode)
values('2023-11-06','2017','全國中等學校運動會','064532',')

3. 以 ```UPDATE SET WHERE``` **更新**觀測值 

UPDATE database_name.table_name
SET update_columns = update_values
WHERE conditions;

5. 以 ```DELETE FROM``` **刪除**觀測值 

UPDATE database_name.table_name
SET update_columns = update_values
WHERE conditions;

*若刪除資料表的「**所有**」觀測值*

DELETE FROM test.favorite_movies;

6. 以 ```DROP TABLE``` **刪除資料表**