SQL-W3School-高级:SQL VIEW(视图)

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视图是可视化的表。

本章讲解如何创建、更新和删除视图。

SQL CREATE VIEW 语句

什么是视图?

在 SQL 中,视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表。

视图包含行和列,就像一个真实的表。视图中的字段就是来自一个或多个数据库中的真实的表中的字段。我们可以向视图添加 SQL 函数、WHERE 以及 JOIN 语句,我们也可以提交数据,就像这些来自于某个单一的表。

注释:数据库的设计和结构不会受到视图中的函数、where 或 join 语句的影响。

SQL CREATE VIEW 语法

CREATE VIEW view_name AS
SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition

注释:视图总是显示最近的数据。每当用户查询视图时,数据库引擎通过使用 SQL 语句来重建数据。

SQL CREATE VIEW 实例

可以从某个查询内部、某个存储过程内部,或者从另一个视图内部来使用视图。通过向视图添加函数、join 等等,我们可以向用户精确地提交我们希望提交的数据。

样本数据库 Northwind 拥有一些被默认安装的视图。视图 "Current Product List" 会从 Products 表列出所有正在使用的产品。这个视图使用下列 SQL 创建:

CREATE VIEW [Current Product List] AS
SELECT ProductID,ProductName
FROM Products
WHERE Discontinued=No

我们可以查询上面这个视图:

SELECT * FROM [Current Product List]

Northwind 样本数据库的另一个视图会选取 Products 表中所有单位价格高于平均单位价格的产品:

CREATE VIEW [Products Above Average Price] AS
SELECT ProductName,UnitPrice
FROM Products
WHERE UnitPrice>(SELECT AVG(UnitPrice) FROM Products)

我们可以像这样查询上面这个视图:

SELECT * FROM [Products Above Average Price]

另一个来自 Northwind 数据库的视图实例会计算在 1997 年每个种类的销售总数。请注意,这个视图会从另一个名为 "Product Sales for 1997" 的视图那里选取数据:

CREATE VIEW [Category Sales For 1997] AS
SELECT DISTINCT CategoryName,Sum(ProductSales) AS CategorySales
FROM [Product Sales for 1997]
GROUP BY CategoryName

我们可以像这样查询上面这个视图:

SELECT * FROM [Category Sales For 1997]

我们也可以向查询添加条件。现在,我们仅仅需要查看 "Beverages" 类的全部销量:

SELECT * FROM [Category Sales For 1997]
WHERE CategoryName=‘Beverages‘

SQL 更新视图

您可以使用下面的语法来更新视图:

SQL CREATE OR REPLACE VIEW Syntax
CREATE OR REPLACE VIEW view_name AS
SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition

现在,我们希望向 "Current Product List" 视图添加 "Category" 列。我们将通过下列 SQL 更新视图:

CREATE OR REPLACE VIEW [Current Product List] AS
SELECT ProductID,ProductName,Category
FROM Products
WHERE Discontinued=No

SQL 撤销视图

您可以通过 DROP VIEW 命令来删除视图。

SQL DROP VIEW Syntax
DROP VIEW view_name

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https://www.w3school.com.cn/sql/sql_view.asp

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作者:ylbtech
出处:http://ylbtech.cnblogs.com/
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原文地址:https://www.cnblogs.com/storebook/p/11827321.html

时间: 2024-10-20 13:30:49

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