Plus loin avec SQL

Module S3

Dalibo SCOP

24.09

29 août 2024

Sur ce document

Formation	Module S3
Titre	Plus loin avec SQL
Révision	24.09
PDF	https://dali.bo/s3_pdf
EPUB	https://dali.bo/s3_epub
HTML	https://dali.bo/s3_html
Slides	https://dali.bo/s3_slides
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Au‑delà du contenu technique en lui‑même, notre intention est de transmettre les valeurs qui animent et unissent les développeurs de PostgreSQL depuis toujours : partage, ouverture, transparence, créativité, dynamisme… Le but premier de nos formations est de vous aider à mieux exploiter toute la puissance de PostgreSQL mais nous espérons également qu’elles vous inciteront à devenir un membre actif de la communauté en partageant à votre tour le savoir‑faire que vous aurez acquis avec nous.

Nous mettons un point d’honneur à maintenir nos manuels à jour, avec des informations précises et des exemples détaillés. Toutefois malgré nos efforts et nos multiples relectures, il est probable que ce document contienne des oublis, des coquilles, des imprécisions ou des erreurs. Si vous constatez un souci, n’hésitez pas à le signaler via l’adresse formation@dalibo.com !

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Ce manuel de formation est une aventure collective qui se transmet au sein de notre société depuis des années. Nous remercions chaleureusement ici toutes les personnes qui ont contribué directement ou indirectement à cet ouvrage, notamment :

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Forme de ce manuel

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Versions de PostgreSQL couvertes

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Plus loin avec SQL

Préambule

Après la définition des objets, leur lecture et leur écriture
Aller plus loin dans l’écriture de requêtes avec :
- les jointures
- les sous-requêtes
- les vues
- les fonctions

Valeur NULL
Agrégats, GROUP BY, HAVING
Sous-requêtes
Jointures
Expression conditionnelle CASE
Opérateurs ensemblistes : UNION, EXCEPT, INTERSECT

Fonctions de base
Vues
Requêtes préparées

Objectifs

Comprendre l’intérêt du NULL
Savoir écrire des requêtes complexes

Valeur NULL

Comment représenter une valeur que l’on ne connaît pas ?
- valeur NULL
Trois sens possibles pour NULL :
- valeur inconnue
- valeur inapplicable
- absence de valeur
Logique 3 états

Avertissement

Chris J. Date a écrit :
- La valeur NULL telle qu’elle est implémentée dans SQL peut poser plus de problèmes qu’elle n’en résout. Son comportement est parfois étrange et est source de nombreuses erreurs et de confusions.
Éviter d’utiliser NULL le plus possible
- utiliser NULL correctement lorsqu’il le faut

Assignation de NULL

Assignation de NULL pour INSERT et UPDATE
Explicitement :
- NULL est indiqué explicitement dans les assignations
Implicitement :
- la colonne n’est pas affectée par INSERT
- et n’a pas de valeur par défaut
Empêcher la valeur NULL
- contrainte NOT NULL

Il est possible de donner le mot-clé NULL pour certaines colonnes dans les INSERT et les UPDATE. Si jamais une colonne n’est pas indiquée dans un INSERT, elle aura comme valeur sa valeur par défaut (très souvent, il s’agit de NULL). Si jamais on veut toujours avoir une valeur dans une colonne particulière, il faut utiliser la clause NOT NULL lors de l’ajout de la colonne. C’est le cas pour les clés primaires par exemple.

Voici quelques exemples d’insertion et de mise à jour :

CREATE TABLE public.personnes
(
   id serial,
   nom character varying(60) NOT NULL,
   prenom character varying(60),
   date_naissance date,
   CONSTRAINT pk_personnes PRIMARY KEY (id)
) ;

INSERT INTO personnes( nom, prenom, date_naissance )
    VALUES ('Lagaffe', 'Gaston', date '1957-02-28') ;

-- assignation explicite

INSERT INTO personnes( nom, prenom, date_naissance )
    VALUES ('Fantasio', NULL, date '1938-01-01') ;

-- assignation implicite

INSERT INTO personnes ( nom, prenom )
    VALUES ('Prunelle', 'Léon') ;

-- observation des résultats
SELECT * FROM personnes ;

 id |   nom    | prenom | date_naissance
----+----------+--------+----------------
  1 | Lagaffe  | Gaston | 1957-02-28
  2 | Fantasio | (null) | 1938-01-01
  3 | Prunelle | Léon   | (null)

L’affichage (null) dans psql est obtenu avec la méta-commande :

\pset null (null)

Calculs avec NULL

Utilisation dans un calcul
- propagation de NULL
NULL est inapplicable
- le résultat vaut NULL

La valeur NULL est définie comme inapplicable. Ainsi, si elle présente dans un calcul, elle est propagée sur l’ensemble du calcul : le résultat vaudra NULL.

Exemples de calcul

Calculs simples :

SELECT 1 + 2 AS resultat ;

 resultat
----------
        3

SELECT 1 + 2 + NULL AS resultat ;

 resultat
----------
  (null)

Calcul à partir de l’âge :

SELECT nom, prenom,
    1 + extract('year' from age(date_naissance)) AS calcul_age
FROM personnes ;

   nom    | prenom | calcul_age
----------+--------+------------
 Lagaffe  | Gaston |         60
 Fantasio | (null) |         79
 Prunelle | Léon   |     (null)

Exemple d’utilisation de NULL dans une concaténation :

SELECT nom || ' ' || prenom AS nom_complet
FROM personnes ;

  nom_complet
----------------
 Lagaffe Gaston
 (null)
 Prunelle Léon

L’affichage (null) est obtenu avec la méta-commande \pset null (null) du shell psql.

NULL et les prédicats

Dans un prédicat du WHERE :
- opérateur IS NULL ou IS NOT NULL
AND :
- vaut false si NULL AND false
- vaut NULL si NULL AND true ou NULL AND NULL
OR :
- vaut true si NULL OR true
- vaut NULL si NULL OR false ou NULL OR NULL

Les opérateurs de comparaisons classiques ne sont pas fonctionnels avec une valeur NULL. Du fait de la logique à trois états de PostgreSQL, une comparaison avec NULL vaut toujours NULL, ainsi expression = NULL vaudra toujours NULL et de même pour expression <> NULL vaudra toujours NULL. Cette comparaison ne vaudra jamais ni vrai, ni faux.

De ce fait, il existe les opérateurs de prédicats IS NULL et IS NOT NULL qui permettent de vérifier qu’une expression est NULL ou n’est pas NULL.

Pour en savoir plus sur la logique ternaire qui régit les règles de calcul des prédicats, se conformer à la page Wikipédia sur la logique ternaire.

Exemples

Comparaison directe avec NULL, qui est invalide :

SELECT * FROM personnes WHERE date_naissance = NULL ;

 id | nom | prenom | date_naissance
----+-----+--------+----------------
(0 rows)

L’opérateur IS NULL permet de retourner les lignes dont la date de naissance n’est pas renseignée :

SELECT * FROM personnes WHERE date_naissance IS NULL ;

 id |   nom    | prenom | date_naissance
----+----------+--------+----------------
  3 | Prunelle | Léon   | (null)

NULL et les agrégats

Opérateurs d’agrégats
- ignorent NULL
- sauf count(*)

Les fonctions d’agrégats ne tiennent pas compte des valeurs NULL :

SELECT SUM(extract('year' from age(date_naissance))) AS age_cumule
FROM personnes ;

 age_cumule
------------
        139

Sauf count(*) et uniquement count(*), la fonction count(_expression_) tient compte des valeurs NULL :

SELECT count(*) AS compte_lignes, count(date_naissance) AS compte_valeurs
  FROM (SELECT date_naissance
         FROM personnes) date_naissance ;

 compte_lignes | compte_valeurs
---------------+----------------
             3 |              2

COALESCE

Remplacer NULL par une autre valeur
- COALESCE(attribut, ...);

Cette fonction permet de tester une colonne et de récupérer sa valeur si elle n’est pas NULL et une autre valeur dans le cas contraire. Elle peut avoir plus de deux arguments. Dans ce cas, la première expression de la liste qui ne vaut pas NULL sera retournée par la fonction.

Voici quelques exemples :

Remplace les prénoms non-renseignés par la valeur X dans le résultat :

SELECT nom, COALESCE(prenom, 'X')
FROM personnes ;

   nom    | coalesce
----------+----------
 Lagaffe  | Gaston
 Fantasio | X
 Prunelle | Léon

Cette fonction est efficace également pour la concaténation précédente :

SELECT nom || ' ' || COALESCE(prenom, '') AS nom_complet FROM personnes ;

  nom_complet
----------------
 Lagaffe Gaston
 Fantasio
 Prunelle Léon

Agrégats

Regroupement de données
Calculs d’agrégats

Regroupement de données

Regroupement de données : sql GROUP BY expression [, ...]
Chaque groupe de données est ensuite représenté sur une seule ligne
Permet d’appliquer des calculs sur les ensembles regroupés
- comptage, somme, moyenne, etc.

Calculs d’agrégats

Effectuent un calcul sur un ensemble de valeurs
- somme, moyenne, etc.
Retournent NULL si l’ensemble est vide
- sauf count()

Agrégats simples

Comptage : sql count(expression)
compte les lignes : count(*)
- compte les valeurs renseignées : count(colonne)
Valeur minimale : sql min(expression)
Valeur maximale : sql max(expression)

La fonction count() permet de compter les éléments. La fonction est appelée de deux façons.

La première forme consiste à utiliser count(*) qui revient à transmettre la ligne complète à la fonction d’agrégat. Ainsi, toute ligne transmise à la fonction sera comptée, même si elle n’est composée que de valeurs NULL. On rencontre parfois une forme du type count(1), qui transmet une valeur arbitraire à la fonction, et qui permettait d’accélérer le temps de traitement sur certains SGBD mais qui reste sans intérêt avec PostgreSQL.

La seconde forme consiste à utiliser une expression, par exemple le nom d’une colonne : count(nom_colonne). Dans ce cas-là, seules les valeurs renseignées, donc non NULL, seront prises en compte. Les valeurs NULL seront exclues du comptage.

La fonction min() permet de déterminer la valeur la plus petite d’un ensemble de valeurs données. La fonction max() permet à l’inverse de déterminer la valeur la plus grande d’un ensemble de valeurs données. Les valeurs NULL sont bien ignorées. Ces deux fonctions permettent de travailler sur des données numériques, mais fonctionnent également sur les autres types de données comme les chaînes de caractères.

La documentation de PostgreSQL permet d’obtenir la liste des fonctions d’agrégats disponibles.

Exemples :

Différences entre count(*) et count(colonne) :

CREATE TABLE test (x INTEGER) ;
-- insertion de cinq lignes dans la table test
INSERT INTO test (x) VALUES (1), (2), (2), (NULL), (NULL) ;

SELECT x, count(*) AS count_etoile, count(x) AS count_x
FROM test
GROUP BY x ;

   x    | count_etoile | count_x
--------+--------------+---------
 (null) |            2 |       0
      1 |            1 |       1
      2 |            2 |       2

Déterminer la date de naissance de la personne la plus jeune :

SELECT MAX(date_naissance) FROM personnes ;

    max
------------
 1957-02-28

Calculs d’agrégats

Moyenne : sql avg(expression)
Somme : sql sum(expression)
Écart-type : sql stddev(expression)
Variance : sql variance(expression)

La fonction avg() permet d’obtenir la moyenne d’un ensemble de valeurs données. La fonction sum() permet, quant à elle, d’obtenir la somme d’un ensemble de valeurs données. Enfin, les fonctions stddev() et variance() permettent d’obtenir respectivement l’écart-type et la variance d’un ensemble de valeurs données.

Ces fonctions retournent NULL si aucune donnée n’est applicable. Elles ne prennent en compte que des valeurs numériques.

La documentation de PostgreSQL permet d’obtenir la liste des fonctions d’agrégats disponibles.

Exemples

Quel est le nombre total de bouteilles en stock par millésime ?

SELECT annee, sum(nombre)
FROM stock
GROUP BY annee
ORDER BY annee ;

 annee |  sum
-------+--------
  1950 | 210967
  1951 | 201977
  1952 | 202183
...

Calcul de moyenne avec des valeurs NULL :

CREATE TABLE test (a int, b int) ;

INSERT INTO test VALUES (10,10) ;
INSERT INTO test VALUES (20,20) ;
INSERT INTO test VALUES (30,30) ;
INSERT INTO test VALUES (null,0) ;

SELECT avg(a), avg(b) FROM test ;

         avg         |         avg
---------------------+---------------------
 20.0000000000000000 | 15.0000000000000000

Agrégats sur plusieurs colonnes

Possible d’avoir plusieurs paramètres sur la même fonction d’agrégat
Quelques exemples
- pente : regr_slope(Y,X)
- intersection avec l’axe des ordonnées : regr_intercept(Y,X)
- indice de corrélation : corr (Y,X)

Une fonction d’agrégat peut aussi prendre plusieurs variables.

Par exemple concernant la méthode des « moindres carrés » :

pente : regr_slope(Y,X)
intersection avec l’axe des ordonnées : regr_intercept(Y,X)
indice de corrélation : corr (Y,X)

Voici un exemple avec un nuage de points proches d’une fonction y=2x+5 :

CREATE TABLE test (x real, y real) ;
INSERT INTO test VALUES (0,5.01), (1,6.99), (2,9.03) ;

SELECT regr_slope(y,x) FROM test ;

    regr_slope
------------------
 2.00999975204468

SELECT regr_intercept(y,x) FROM test ;

  regr_intercept
------------------
 5.00000015894572

SELECT corr(y,x) FROM test ;

       corr
-------------------
 0.999962873745297

Clause HAVING

Filtrer sur des regroupements
- HAVING
WHERE s’applique sur les lignes lues
HAVING s’applique sur les lignes groupées

La clause HAVING permet de filtrer les résultats sur les regroupements réalisés par la clause GROUP BY. Il est possible d’utiliser une fonction d’agrégat dans la clause HAVING.

La clause HAVING est toujours accompagnée de la clause GROUP BY. La clause GROUP BY quant à elle n’est pas toujours accompagnée de la clause HAVING.

Il faudra néanmoins faire attention à ne pas utiliser la clause HAVING comme clause de filtrage des données lues par la requête. La clause HAVING ne doit permettre de filtrer que les données traitées par la requête.

Ainsi, si l’on souhaite connaître le nombre de vins rouge référencés dans le catalogue. La requête va donc exclure toutes les données de la table vin qui ne correspondent pas au filtre type_vin = 3. Pour réaliser cela, on utilisera la clause WHERE.

En revanche, si l’on souhaite connaître le nombre de vins par type de cépage si ce nombre est supérieur à 2030, on utilisera la clause HAVING.

Exemples

SELECT type_vin_id, count(*)
  FROM vin
 GROUP BY type_vin_id
HAVING count(*) > 2030 ;

 type_vin_id | count
-------------+-------
           1 |  2031

Si la colonne correspondant à la fonction d’agrégat est renommée avec la clause AS, il n’est pas possible d’utiliser le nouveau nom au sein de la clause HAVING. Par exemple :

SELECT type_vin_id, count(*) AS nombre
  FROM vin
 GROUP BY type_vin_id
HAVING nombre > 2030 ;

ERROR:  column "nombre" does not exist

Sous-requêtes

Corrélation requête/sous-requête
Sous-requêtes retournant une seule ligne
Sous-requêtes retournant une liste de valeur
Sous-requêtes retournant un ensemble
Sous-requêtes retournant un ensemble vide ou non-vide

Corrélation requête/sous-requête

Fait référence à la requête principale
Peut utiliser une valeur issue de la requête principale

Qu’est-ce qu’une sous-requête ?

Une requête imbriquée dans une autre requête
Le résultat de la requête principale dépend du résultat de la sous-requête
Encadrée par des parenthèses : ( et )

Une sous-requête consiste à exécuter une requête à l’intérieur d’une autre requête. La requête principale peut être une requête de sélection (SELECT) ou une requête de modification (INSERT, UPDATE, DELETE). La sous-requête est obligatoirement un SELECT.

Le résultat de la requête principale dépend du résultat de la sous-requête. La requête suivante effectue la sélection des colonnes d’une autre requête, qui est une sous-requête. La sous-requête effectue une lecture de la table appellation. Son résultat est transformé en un ensemble qui est nommé requete_appellation :

SELECT * FROM
  (SELECT libelle, region_id
   FROM appellation          )  requete_appellation ;

                  libelle                  | region_id
-------------------------------------------+-----------
 Ajaccio                                   |         1
 Aloxe-Corton                              |         2
...

Utiliser une seule ligne

La sous-requête ne retourne qu’une seule ligne
- sinon une erreur est levée
Positionnée
- au niveau de la liste des expressions retournées par SELECT
- au niveau de la clause WHERE
- au niveau d’une clause HAVING

La sous-requête peut être positionnée au niveau de la liste des expressions retournées par SELECT. La sous-requête est alors généralement un calcul d’agrégat qui ne donne en résultat qu’une seule colonne sur une seule ligne. Ce type de sous-requête est peu performant. Elle est en effet appelée pour chaque ligne retournée par la requête principale.

La requête suivante permet d’obtenir le cumul du nombre de bouteilles année par année.

SELECT annee,
       sum(nombre) AS stock,
       (SELECT sum(nombre)
          FROM stock s
         WHERE s.annee <= stock.annee) AS stock_cumule
  FROM stock
 GROUP BY annee
 ORDER BY annee ;

 annee | stock  | stock_cumule
-------+--------+--------------
  1950 | 210967 |       210967
  1951 | 201977 |       412944
  1952 | 202183 |       615127
  1953 | 202489 |       817616
  1954 | 202041 |      1019657
...

Une telle sous-requête peut également être positionnée au niveau de la clause WHERE ou de la clause HAVING.

Par exemple, pour retourner la liste des vins rouge :

SELECT *
  FROM vin
 WHERE type_vin_id = (SELECT id
                        FROM type_vin
                       WHERE libelle = 'rouge') ;

Utiliser une liste de valeurs

La sous-requête retourne
- plusieurs lignes
- sur une seule colonne
Positionnée
- avec une clause IN
- avec une clause ANY
- avec une clause ALL

Clause IN

expression IN (sous-requete)

L’expression de gauche est évaluée et vérifiée avec la liste de valeurs de droite
IN vaut true
- si l’expression de gauche correspond à un élément de la liste de droite
IN vaut false
- si aucune correspondance n’est trouvée et la liste ne contient pas NULL
IN vaut NULL
- si l’expression de gauche vaut NULL
- si aucune valeur ne correspond et la liste contient NULL

La clause IN dans la requête principale permet alors d’exploiter le résultat de la sous-requête pour sélectionner les lignes dont une colonne correspond à une valeur retournée par la sous-requête.

L’opérateur IN retourne true si la valeur de l’expression de gauche est trouvée au moins une fois dans la liste de droite. La liste de droite peut contenir la valeur NULL dans ce cas :

SELECT 1 IN (1, 2, NULL) AS in ;

 in
---
 t

Si aucune correspondance n’est trouvée entre l’expression de gauche et la liste de droite, alors IN vaut false :

SELECT 1 IN (2, 4) AS in ;

 in
---
 f

Mais IN vaut NULL si aucune correspondance n’est trouvée et que la liste de droite contient au moins une valeur NULL :

SELECT 1 IN (2, 4, NULL) AS in ;

   in
--------
 (null)

IN vaut également NULL si l’expression de gauche vaut NULL :

SELECT NULL IN (2, 4) AS in ;

   in
--------
 (null)

Exemples

La requête suivante permet de sélectionner les bouteilles du stock de la cave dont la contenance est comprise entre 0,3 litre et 1 litre. Pour répondre à la question, la sous-requête retourne les identifiants de contenant qui correspondent à la condition. La requête principale ne retient alors que les lignes dont la colonne contenant_id correspond à une valeur d’identifiant retournée par la sous-requête.

SELECT *
  FROM stock
 WHERE contenant_id IN (SELECT id
                          FROM contenant
                         WHERE contenance
                       BETWEEN 0.3 AND 1.0) ;

Clause NOT IN

expression NOT IN (sous-requete)

L’expression de droite est évaluée et vérifiée avec la liste de valeurs de gauche
NOT IN vaut true
- si aucune correspondance n’est trouvée et la liste ne contient pas NULL
NOT IN vaut false
- si l’expression de gauche correspond à un élément de la liste de droite
NOT IN vaut NULL
- si l’expression de gauche vaut NULL
- si aucune valeur ne correspond et la liste contient NULL

À l’inverse, la clause NOT IN permet dans la requête principale de sélectionner les lignes dont la colonne impliquée dans la condition ne correspond pas aux valeurs retournées par la sous-requête.

La requête suivante permet de sélectionner les bouteilles du stock dont la contenance n’est pas inférieure à 2 litres.

SELECT *
  FROM stock
 WHERE contenant_id NOT IN (SELECT id
                              FROM contenant
                             WHERE contenance < 2.0) ;

Il est à noter que les requêtes impliquant les clauses IN ou NOT IN peuvent généralement être réécrites sous la forme d’une jointure.

De plus, les optimiseurs SQL parviennent difficilement à optimiser une requête impliquant NOT IN. Il est préférable d’essayer de réécrire ces requêtes en utilisant une jointure.

Avec NOT IN, la gestion des valeurs NULL est à l’inverse de celle de la clause IN :

Si une correspondance est trouvée, NOT IN vaut false :

SELECT 1 NOT IN (1, 2, NULL) AS notin ;

 notin
-------
 f

Si aucune correspondance n’est trouvée, NOT IN vaut true :

SELECT 1 NOT IN (2, 4) AS notin ;

 notin
-------
 t

Si aucune correspondance n’est trouvée mais que la liste de valeurs de droite contient au moins un NULL, NOT IN vaut NULL :

SELECT 1 NOT IN (2, 4, NULL) AS notin ;

 notin
--------
 (null)

Si l’expression de gauche vaut NULL, alors NOT IN vaut NULL également :

SELECT NULL IN (2, 4) AS notin ;

 notin
--------
 (null)

Les sous-requêtes retournant des valeurs NULL posent souvent des problèmes avec NOT IN. Il est préférable d’utiliser EXISTS ou NOT EXISTS pour ne pas avoir à se soucier des valeurs NULL.

Clause ANY

expression operateur ANY (sous-requete)

L’expression de gauche est comparée au résultat de la sous-requête avec l’opérateur donné
La ligne de gauche est retournée
- si le résultat d’au moins une comparaison est vraie
La ligne de gauche n’est pas retournée
- si aucun résultat de la comparaison n’est vrai
- si l’expression de gauche vaut NULL
- si la sous-requête ramène un ensemble vide

La clause ANY, ou son synonyme SOME, permet de comparer l’expression de gauche à chaque ligne du résultat de la sous-requête en utilisant l’opérateur indiqué. Ainsi, la requête de l’exemple avec la clause IN aurait pu être écrite avec = ANY de la façon suivante :

SELECT *
  FROM stock
 WHERE contenant_id = ANY (SELECT id
                          FROM contenant
                         WHERE contenance
                       BETWEEN 0.3 AND 1.0) ;

Clause ALL

expression operateur ALL (sous-requete)

L’expression de gauche est comparée à tous les résultats de la sous-requête avec l’opérateur donné
La ligne de gauche est retournée
- si tous les résultats des comparaisons sont vrais
- si la sous-requête retourne un ensemble vide
La ligne de gauche n’est pas retournée
- si au moins une comparaison est fausse
- si au moins une comparaison est NULL

La clause ALL permet de comparer l’expression de gauche à chaque ligne du résultat de la sous-requête en utilisant l’opérateur de comparaison indiqué.

La ligne de la table de gauche sera retournée si toutes les comparaisons sont vraies ou si la sous-requête retourne un ensemble vide. En revanche, la ligne de la table de gauche sera exclue si au moins une comparaison est fausse ou si au moins une comparaison est NULL.

La requête d’exemple de la clause NOT IN aurait pu être écrite avec <> ALL de la façon suivante :

SELECT *
  FROM stock
 WHERE contenant_id <> ALL (SELECT id
                              FROM contenant
                             WHERE contenance < 2.0) ;

Utiliser un ensemble

La sous-requête retourne
- plusieurs lignes
- sur plusieurs colonnes
Positionnée au niveau de la clause FROM
Nommée avec un alias de table

La sous-requête peut être utilisée dans la clause FROM afin d’être utilisée comme une table dans la requête principale. La sous-requête devra obligatoirement être nommée avec un alias de table. Lorsqu’elles sont issues d’un calcul, les colonnes résultantes doivent également être nommées avec un alias de colonne afin d’éviter toute confusion ou comportement incohérent.

La requête suivante permet de déterminer le nombre moyen de bouteilles par année :

SELECT AVG(nombre_total_annee) AS moyenne
  FROM (SELECT annee, sum(nombre) AS nombre_total_annee
          FROM stock
         GROUP BY annee) stock_total_par_annee ;

Clause EXISTS

EXISTS (sous-requete)

Intéressant avec une corrélation
La clause EXISTS vérifie la présence ou l’absence de résultats
- vrai si l’ensemble est non vide
- faux si l’ensemble est vide

EXISTS présente peu d’intérêt sans corrélation entre la sous-requête et la requête principale.

Le prédicat EXISTS est en général plus performant que IN. Lorsqu’une requête utilisant IN ne peut pas être réécrite sous la forme d’une jointure, il est recommandé d’utiliser EXISTS en lieu et place de IN. Et à l’inverse, une clause NOT IN sera réécrite avec NOT EXISTS.

La requête suivante permet d’identifier les vins pour lesquels il y a au moins une bouteille en stock :

SELECT *
  FROM vin
 WHERE EXISTS (SELECT *
                 FROM stock
                WHERE vin_id = vin.id) ;

Jointures

Conditions de jointure dans JOIN ou dans WHERE ?
Produit cartésien
Jointure interne
Jointures externes
Jointure ou sous-requête ?

Conditions de jointure dans `JOIN` ou dans `WHERE` ?

Jointure dans clause JOIN
- séparation nette jointure et filtrage
- plus lisible et maintenable
- jointures externes propres
- facilite le travail de l’optimiseur
Jointure dans clause WHERE
- uistorique

Bien qu’il soit possible de décrire une jointure interne sous la forme d’une requête SELECT portant sur deux tables dont la condition de jointure est décrite dans la clause WHERE, cette forme d’écriture n’est pas recommandée. Elle est essentiellement historique et se retrouve surtout dans des projets migrés sans modification.

En effet, les conditions de jointures se trouvent mélangées avec les clauses de filtrage, rendant ainsi la compréhension et la maintenance difficiles. Il arrive aussi que, noyé dans les autres conditions de filtrage, l’utilisateur oublie la configuration de jointure, ce qui aboutit à un produit cartésien, n’ayant rien à voir avec le résultat attendu, sans même parler de la lenteur de la requête.

Il est recommandé d’utiliser la syntaxe SQL:92 et d’exprimer les jointures à l’aide de la clause JOIN. D’ailleurs, cette syntaxe est la seule qui soit utilisable pour exprimer simplement et efficacement une jointure externe. Cette syntaxe facilite la compréhension de la requête mais facilite également le travail de l’optimiseur SQL qui peut déduire beaucoup plus rapidement les jointures qu’en analysant la clause WHERE pour déterminer les conditions de jointure et les tables auxquelles elles s’appliquent le cas échéant.

Comparer ces deux exemples d’une requête typique d’ERP pourtant simplifiée :

SELECT
    clients.numero,
    SUM(lignes_commandes.chiffre_affaire)
FROM
    lignes_commandes
    INNER JOIN commandes ON (lignes_commandes.commande_id = commandes.id)
    INNER JOIN clients   ON (commandes.client_id = clients.id)
    INNER JOIN addresses ON (clients.adresse_id = addresses.id)
    INNER JOIN pays      ON (adresses.pays_id = pays.id)
WHERE
    pays.code = 'FR'
    AND addresses.ville = 'Strasbourg'
    AND commandes.statut = 'LIVRÉ'
    AND clients.type = 'PARTICULIER'
    AND clients.actif IS TRUE
GROUP BY clients.numero ;

et :

SELECT
    clients.numero,
    SUM(lignes_commandes.chiffre_affaire)
FROM
    lignes_commandes,
    commandes,
    clients,
    addresses,
    pays
WHERE
    pays.code = 'FR'
    AND lignes_commandes.commande_id = commandes.id
    AND commandes.client_id = clients.id
    AND commandes.statut = 'LIVRÉ'
    AND clients.type = 'PARTICULIER'
    AND clients.actif IS TRUE
    AND clients.adresse_id = addresses.id
    AND adresses.pays_id = pays.id
    AND addresses.ville = 'Strasbourg'
GROUP BY clients.numero ;

Produit cartésien

Clause CROSS JOIN
Réalise toutes les combinaisons entre les lignes d’une table et les lignes d’une autre
À éviter dans la mesure du possible
- peu de cas d’utilisation
- peu performant

Le produit cartésien peut être exprimé avec la clause de jointure CROSS JOIN :

-- préparation du jeu de données
CREATE TABLE t1 (i1 integer, v1 integer) ;
CREATE TABLE t2 (i2 integer, v2 integer) ;

INSERT INTO t1 (i1, v1) VALUES (0, 0), (1, 1) ;
INSERT INTO t2 (i2, v2) VALUES (2, 2), (3, 3) ;

-- requête CROSS JOIN
SELECT * FROM t1 CROSS JOIN t2 ;

 i1 | v1 | i2 | v2
----+----+----+----
  0 |  0 |  2 |  2
  0 |  0 |  3 |  3
  1 |  1 |  2 |  2
  1 |  1 |  3 |  3

Ou plus simplement, en listant les deux tables dans la clause FROM sans indiquer de condition de jointure :

SELECT * FROM t1, t2 ;

 i1 | v1 | i2 | v2
----+----+----+----
  0 |  0 |  2 |  2
  0 |  0 |  3 |  3
  1 |  1 |  2 |  2
  1 |  1 |  3 |  3
(4 rows)

Voici un autre exemple utilisant aussi un NOT EXISTS :

CREATE TABLE sondes (id_sonde int, nom_sonde text);
CREATE TABLE releves_horaires (
    id_sonde int,
    heure_releve timestamptz check
        (date_trunc('hour',heure_releve)=heure_releve),
    valeur numeric);

INSERT INTO sondes VALUES (1,'sonde 1'),
                          (2, 'sonde 2'),
                          (3, 'sonde 3') ;

INSERT INTO releves_horaires VALUES
  (1,'2013-01-01 12:00:00',10),
  (1,'2013-01-01 13:00:00',11),
  (1,'2013-01-01 14:00:00',12),
  (2,'2013-01-01 12:00:00',10),
  (2,'2013-01-01 13:00:00',12),
  (2,'2013-01-01 14:00:00',12),
  (3,'2013-01-01 12:00:00',10),
  (3,'2013-01-01 14:00:00',10) ;

-- quels sont les relevés manquants entre 12h et 14h ?

SELECT id_sonde,
       heures_releves
FROM sondes
CROSS JOIN generate_series('2013-01-01 12:00:00','2013-01-01 14:00:00',
    interval '1 hour') series(heures_releves)
WHERE NOT EXISTS
    (SELECT 1
     FROM releves_horaires
     WHERE releves_horaires.id_sonde=sondes.id_sonde
       AND releves_horaires.heure_releve=series.heures_releves) ;

 id_sonde |     heures_releves
----------+------------------------
        3 | 2013-01-01 13:00:00+01

Jointure interne

Clause INNER JOIN
- meilleure lisibilité
- facilite le travail de l’optimiseur
Joint deux tables entre elles
- Selon une condition de jointure

Syntaxe d’une jointure interne

Condition de jointure par prédicats : sql table1 [INNER] JOIN table2 ON prédicat [...]
Condition de jointure implicite par liste des colonnes impliquées : sql table1 [INNER] JOIN table2 USING (colonne [, ...])
Liste des colonnes de même nom (dangereux) : sql table1 NATURAL [INNER] JOIN table2

La clause ON permet d’écrire les conditions de jointures sous la forme de prédicats tels qu’on les retrouve dans une clause WHERE.

La clause USING permet de spécifier les colonnes sur lesquelles porte la jointure. Les tables jointes devront posséder toutes les colonnes sur lesquelles portent la jointure. La jointure sera réalisée en vérifiant l’égalité entre chaque colonne portant le même nom.

La clause NATURAL permet de réaliser la jointure entre deux tables en utilisant les colonnes qui portent le même nom sur les deux tables comme condition de jointure. NATURAL JOIN est fortement déconseillée car elle peut facilement entraîner des comportements inattendus.

La requête suivante permet de joindre la table appellation avec la table region pour déterminer l’origine d’une appellation :

SELECT apl.libelle AS appellation, reg.libelle AS region
  FROM appellation apl
  JOIN region reg
    ON (apl.region_id = reg.id) ;

Jointure externe

Jointure externe à gauche
- ramène le résultat de la jointure interne
- ramène l’ensemble de la table de gauche qui ne peut être joint avec la table de droite
- les attributs de la table de droite sont alors NULL

Jointure externe - 2

Jointure externe à droite
- ramène le résultat de la jointure interne
- ramène l’ensemble de la table de droite qui ne peut être joint avec la table de gauche
- les attributs de la table de gauche sont alors NULL

Jointure externe complète

Ramène le résultat de la jointure interne
Ramène l’ensemble de la table de gauche qui ne peut être joint avec la table de droite
- les attributs de la table de droite sont alors NULL
Ramène l’ensemble de la table de droite qui ne peut être joint avec la table de gauche
- les attributs de la table de gauche sont alors NULL

Syntaxe d’une jointure externe à gauche

Condition de jointure par prédicats : sql table1 LEFT [OUTER] JOIN table2 ON prédicat [...]
Condition de jointure implicite par liste des colonnes impliquées : sql table1 LEFT [OUTER] JOIN table2 USING (colonne [, ...])
Liste des colonnes implicites : sql table1 NATURAL LEFT [OUTER] JOIN table2

Syntaxe d’une jointure externe à droite

Condition de jointure par prédicats : sql table1 RIGHT [OUTER] JOIN table2 ON prédicat [...]
Condition de jointure implicite par liste des colonnes impliquées : sql table1 RIGHT [OUTER] JOIN table2 USING (colonne [, ...])
Liste des colonnes implicites : sql table1 NATURAL RIGHT [OUTER] JOIN table2

Syntaxe d’une jointure externe complète

Condition de jointure par prédicats : sql table1 FULL OUTER JOIN table2 ON prédicat [...]
Condition de jointure implicite par liste des colonnes impliquées : sql table1 FULL OUTER JOIN table2 USING (colonne [, ...])
Liste des colonnes implicites : sql table1 NATURAL FULL OUTER JOIN table2

Jointure ou sous-requête ?

Jointures
- algorithmes très efficaces
- ne gèrent pas tous les cas
Sous-requêtes
- parfois peu performantes
- répondent à des besoins non couverts par les jointures

Expressions CASE

Équivalent à l’instruction switch en C ou Java
Emprunté au langage Ada
Retourne une valeur en fonction du résultat de tests

CASE permet de tester différents cas. Il s’utilise de la façon suivante :

SELECT
  CASE WHEN col1=10 THEN 'dix'
       WHEN col1>10 THEN 'supérieur à 10'
       ELSE 'inférieur à 10'
  END AS test
FROM t1;

CASE simple

CASE expression
     WHEN valeur THEN expression
     WHEN valeur THEN expression
     (...)
     ELSE expression
 END

Il est possible de tester le résultat d’une expression avec CASE. Dans ce cas, chaque clause WHEN reprendra la valeur à laquelle on souhaite associer une expression particulière :

CASE nom_region
  WHEN 'Afrique'  THEN 1
  WHEN 'Amérique' THEN 2
  WHEN 'Asie'     THEN 3
  WHEN 'Europe'   THEN 4
  ELSE 0
END

CASE sur expressions

CASE WHEN expression THEN expression
     WHEN expression THEN expression
     (...)
     ELSE expression
 END

Une expression peut être évaluée pour chaque clause WHEN. Dans ce cas, l’expression CASE retourne la première expression qui est vraie. Si une autre peut satisfaire la suivante, elle ne sera pas évaluée.

Par exemple :

CASE WHEN salaire * prime < 1300 THEN salaire * prime
     WHEN salaire * prime < 3000 THEN salaire
     WHEN salaire * prime > 5000 THEN salaire * prime
END

Spécificités de CASE

Comportement procédural
- les expressions sont évaluées dans l’ordre d’apparition
Transtypage
- le type du retour de l’expression dépend du type de rang le plus élevé de toute l’expression
Imbrication
- des expressions CASE à l’intérieur d’autres expressions CASE
Clause ELSE
- recommandé

Il est possible de placer plusieurs clauses WHEN. Elles sont évaluées dans leur ordre d’apparition.

CASE nom_region
  WHEN 'Afrique'  THEN 1
  WHEN 'Amérique' THEN 2
  /* l'expression suivante ne sera jamais évaluée */
  WHEN 'Afrique'  THEN 5
  WHEN 'Asie'     THEN 1
  WHEN 'Europe'   THEN 3
  ELSE 0
END

Le type de données renvoyé par l’instruction CASE correspond au type indiqué par l’expression au niveau des THEN et du ELSE. Ce doit être le même type. Si les types de données ne correspondent pas, alors PostgreSQL retournera une erreur :

SELECT *,
  CASE nom_region
    WHEN 'Afrique'  THEN 1
    WHEN 'Amérique' THEN 2
    WHEN 'Asie'     THEN 1
    WHEN 'Europe'   THEN 3
    ELSE 'inconnu'
  END
 FROM regions ;
ERROR:  invalid input syntax for integer: "inconnu"
LIGNE 7 :     ELSE 'inconnu'

La clause ELSE n’est pas obligatoire mais fortement recommandé. En effet, si une expression CASE ne comporte pas de clause ELSE, alors la base de données ajoutera une clause ELSE NULL à l’expression.

Ainsi l’expression suivante :

CASE
  WHEN salaire < 1000 THEN 'bas'
  WHEN salaire > 3000 THEN 'haut'
END

Sera implicitement transformée de la façon suivante :

CASE
  WHEN salaire < 1000 THEN 'bas'
  WHEN salaire > 3000 THEN 'haut'
  ELSE NULL
END

Opérateurs ensemblistes

UNION
INTERSECT
EXCEPT

Regroupement de deux ensembles

Regroupement avec dédoublonnage :

requete_select1 UNION requete_select2

Regroupement sans dédoublonnage :

requete_select1 UNION ALL requete_select2

L’opérateur ensembliste UNION permet de regrouper deux ensembles dans un même résultat.

Le dédoublonnage peut être particulièrement coûteux car il implique un tri des données.

Exemples

La requête suivante assemble les résultats de deux requêtes pour produire le résultat :

SELECT *
  FROM appellation
 WHERE region_id = 1
UNION ALL
SELECT *
  FROM appellation
 WHERE region_id = 3 ;

Intersection de deux ensembles

Intersection de deux ensembles avec dédoublonnage :

requete_select1 INTERSECT requete_select2

Intersection de deux ensembles sans dédoublonnage :

requete_select1 INTERSECT ALL requete_select2

L’opérateur ensembliste INTERSECT permet d’obtenir l’intersection du résultat de deux requêtes.

Le dédoublonnage peut être particulièrement coûteux car il implique un tri des données.

Exemples

L’exemple suivant n’a pas d’autre intérêt que de montrer le résultat de l’opérateur INTERSECT sur deux ensembles simples :

SELECT *
  FROM region
INTERSECT
SELECT *
  FROM region
  WHERE id = 3 ;

 id | libelle
----+---------
  3 | Alsace

Différence entre deux ensembles

Différence entre deux ensembles avec dédoublonnage :

requete_select1 EXCEPT requete_select2

Différence entre deux ensembles sans dédoublonnage :

requete_select1 EXCEPT ALL requete_select2

L’opérateur ensembliste EXCEPT est l’équivalent de l’opérateur MINUS d’Oracle. Il permet d’obtenir la différence entre deux ensembles : toutes les lignes présentes dans les deux ensembles sont exclues du résultat.

Le dédoublonnage peut être particulièrement coûteux car il implique un tri des données.

Exemples :

L’exemple suivant n’a pas d’autre intérêt que de montrer le résultat de l’opérateur EXCEPT sur deux ensembles simples. La première requête retourne l’ensemble des lignes de la table region alors que la seconde requête retourne la ligne qui correspond au prédicat id = 3. Cette ligne est ensuite retirée du résultat car elle est présente dans les deux ensembles de gauche et de droite :

SELECT *
  FROM region
EXCEPT
SELECT *
  FROM region
  WHERE id = 3 ;


 id |          libelle
----+----------------------------
 11 | Cotes du Rhone
 12 | Provence produit a Cassis.
 10 | Beaujolais
 19 | Savoie
  7 | Languedoc-Roussillon
  4 | Loire
  6 | Provence
 16 | Est
  8 | Bordeaux
 14 | Lyonnais
 15 | Auvergne
  2 | Bourgogne
 17 | Forez
  9 | Vignoble du Sud-Ouest
 18 | Charente
 13 | Champagne
  5 | Jura
  1 | Provence et Corse

Fonctions de base

Transtypage
Manipulation de chaines
Manipulation de types numériques
Manipulation de dates
Génération de jeu de données

Transtypage

Conversion d’un type de données vers un autre type de données
CAST (expression AS type)
expression::type

Les opérateurs de transtypages permettent de convertir une donnée d’un type particulier vers un autre type. La conversion échoue si les types de données sont incompatibles.

Exemples

Transtypage incorrect d’une chaîne de caractères vers un entier :

SELECT 3 + '3.5'::integer ;
ERROR:  invalid input syntax for type integer: "3.5"
LIGNE 1 : select 3 + '3.5'::integer ;
                     ^

PostgreSQL est volontairement peu flexible pour éviter certaines erreurs subtiles liées à une conversion trop hâtive.

Opérations simples sur les chaînes

Concaténation : chaîne1 || chaîne2
Longueur de la chaîne : char_length(chaîne)
Conversion en minuscules : lower(chaîne)
Conversion en majuscules : upper(chaîne)

L’opérateur de concaténation permet de concaténer deux chaînes de caractères :

SELECT 'Bonjour' || ', Monde!' ;

-----------------
 Bonjour, Monde!

Il permet aussi de concaténer une chaîne de caractères avec d’autres types de données :

SELECT 'Texte ' || 1::integer ;

---------
 Texte 1

La fonction char_length() permet de connaître la longueur d’une chaîne de caractères :

SELECT char_length('Texte' || 1::integer) ;

-------------
           6

Les fonctions lower et upper permettent de convertir une chaîne respectivement en minuscule et en majuscule :

SELECT lower('Bonjour, Monde!') ;

-----------------
 bonjour, monde!

SELECT upper('Bonjour, Monde!') ;

-----------------
 BONJOUR, MONDE!

Manipulations de chaînes

Extrait une chaîne à partir d’une autre : substring(chaîne [from int] [for int])
Emplacement d’une sous-chaîne : position(sous-chaîne in chaîne)

La fonction substring permet d’extraire une chaîne de caractères à partir d’une chaîne en entrée. Il faut lui indiquer, en plus de la chaîne source, la position de départ, et la longeur de la sous-chaîne. Par exemple :

SELECT substring('Bonjour, Monde' from 5 for 4) ;

 substring
-----------
 our,

Notez que vous pouvez aussi utiliser un appel de fonction plus standard :

SELECT substring('Bonjour, Monde', 5, 4) ;

 substring
-----------
 our,

La fonction position indique la position d’une chaîne de caractères dans la chaîne indiquée. Par exemple :

SELECT position (',' in 'Bonjour, Monde') ;

 position
----------
        8

La combinaison des deux est intéressante :

SELECT version() ;

                            version
-------------------------------------------------------------------
 PostgreSQL 14.2 (Ubuntu 14.2-1.pgdg20.04+1) on x86_64-pc-linux-…

SELECT substring(version() from 1 for position(' on' in version()));
    substring
-----------------
 PostgreSQL 14.2

Manipulation de types numériques

Opérations arithmétiques
Manipulation de types numériques
Génération de données

Opérations arithmétiques

Addition : +
Soustraction : -
Multiplication : *
Division : /
- entière si implique des entiers !
Reste (modulo) : %

Ces opérateurs sont classiques. L’ensemble des opérations arithmétiques disponibles sont documentées dans le manuel.

La principale surprise vient de / qui est par défaut une division entière si des entiers sont seuls impliqués :

# SELECT 100  / 101     AS div_entiere,
         100 * 1.0 / 101 AS div_non_entiere ;

 div_entiere |    div_non_entiere
-------------+------------------------
           0 | 0.99009900990099009901

Fonctions numériques courantes

Arrondi : round(numeric)
Troncature : trunc(numeric [, precision])
Entier le plus petit : floor(numeric)
Entier le plus grand : ceil(numeric)

Génération de données

Générer une suite d’entiers : generate_series(borne_debut, borne_fin, intervalle)
Générer un nombre aléatoire : random()

La fonction generate_series(n, m) est spécifique à PostgreSQL et permet de générer une suite d’entiers compris entre une borne de départ et une borne de fin, en suivant un certain intervalle :

SELECT generate_series(1, 4) ;

 generate_series
-----------------
               1
               2
               3
               4
(4 rows)

La déclinaison generate_series(n, m, interval) permet de spécifier un incrément pour chaque itération :

SELECT generate_series(1, 10, 4) ;

 generate_series
-----------------
               1
               5
               9
(3 rows)

Quant à la fonction random(), elle génère un nombre aléatoire, de type numeric, compris entre 0 et 1.

SELECT random() ;

      random
-------------------
 0.381810061167926

Pour générer un entier compris entre 0 et 100, il suffit de réaliser la requête suivante :

SELECT round(100*random())::integer ;

 round
-------
    74

Il est possible de contrôler la graine du générateur de nombres aléatoires en positionnant le paramètre de session SEED :

SET SEED = 0.123 ;

ou à l’aide de la fonction setseed() :

SELECT setseed(0.123) ;

La graine est un flottant compris entre -1 et 1.

Ces fonctions sont décrites dans le manuel de PostgreSQL.

Manipulation de dates

Obtenir la date et l’heure courante
Manipuler des dates
Opérations arithmétiques
Formatage de données

Date et heure courante

Retourne la date courante : current_date
Retourne l’heure courante : current_time
Retourne la date et l’heure courante : current_timestamp / now()

Les fonctions current_date et current_time permettent d’obtenir respectivement la date courante et l’heure courante. La première fonction retourne le résultat sous la forme d’un type date et la seconde sous la forme d’un type time with time zone.

Préférer current_timestamp et son synonyme now() pour obtenir la date et l’heure courante, le résultat étant de type timestamp with time zone.

Exceptionnellement, les fonctions current_date, current_time et current_timestamp n’ont pas besoin d’être invoquée avec les parenthèses ouvrantes et fermantes typiques de l’appel d’une fonction. En revanche, l’appel de la fonction now() requiert ces parenthèses.

SELECT current_date ;

 current_date
--------------
 2017-10-04

SELECT current_time ;

    current_time
--------------------
 16:32:47.386689+02

SELECT current_timestamp ;

       current_timestamp
-------------------------------
 2017-10-04 16:32:50.314897+02

SELECT now();
              now
-------------------------------
 2017-10-04 16:32:53.684813+02

Il est possible d’utiliser ces variables comme valeur par défaut d’une colonne :

CREATE TABLE test (
   id int       GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
   dateheure    timestamp with time zone DEFAULT current_timestamp,
   valeur varchar
) ;

INSERT INTO test (valeur) VALUES ('Bonjour, monde!');

SELECT * FROM test ;

 id |           dateheure           |     valeur
----+-------------------------------+-----------------
  1 | 2020-01-30 18:34:34.067738+01 | Bonjour, monde!

Manipulation des données

Âge
- Par rapport à la date courante : age(timestamp)
- Par rapport à une date de référence : age(timestamp, timestamp)

La fonction age(timestamp) permet de déterminer l’âge de la date donnée en paramètre par rapport à la date courante. L’âge sera donné sous la forme d’un type interval.

La forme age(timestamp, timestamp) permet d’obtenir l’âge d’une date par rapport à une autre date, par exemple pour connaître l’âge de Gaston Lagaffe au 5 janvier 1997 :

SELECT age(date '1997-01-05', date '1957-02-28') ;

           age
-------------------------
 39 years 10 mons 5 days

Tronquer et extraire

Troncature d’une date : date_trunc(text, timestamp)
Exemple : date_trunc('month' from date_naissance)
Extrait une composante de la date : extract(text, timestamp)
Exemple : extract('year' from date_naissance)

La fonction date_trunc(text, timestamp) permet de tronquer la date à une précision donnée. La précision est exprimée en anglais, et autorise les valeurs suivantes :

microseconds
milliseconds
second
minute
hour
day
week
month
quarter
year
decade
century
millennium

La fonction date_trunc() peut agir sur une donnée de type timestamp, date ou interval. Par exemple, pour arrondir l’âge de Gaston Lagaffe de manière à ne représenter que le nombre d’années :

SELECT date_trunc('year',
    age(date '1997-01-05', date '1957-02-28')) AS age_lagaffe ;

 age_lagaffe
-------------
 39 years

La fonction extract(text from timestamp) permet d’extraire uniquement une composante donnée d’une date, par exemple l’année. Elle retourne un type de données flottant double precision.

SELECT extract('year' from
    age(date '1997-01-05', date '1957-02-28')) AS age_lagaffe ;

 age_lagaffe
-------------
          39

Arithmétique sur les dates

Opérations arithmétiques sur timestamp, time ou date
- date/time - date/time = interval
- date/time + time = date/time
- date/time + interval = date/time
Opérations arithmétiques sur interval
- interval * numeric = interval
- interval / numeric = interval
- interval + interval = interval

La soustraction de deux types de données représentant des dates permet d’obtenir un intervalle qui représente le délai écoulé entre ces deux dates :

SELECT timestamp '2012-01-01 10:23:10' - date '0001-01-01' AS soustraction ;

     soustraction
----------------------
 734502 days 10:23:10

L’addition entre deux types de données est plus restreinte. En effet, l’expression de gauche est obligatoirement de type timestamp ou date et l’expression de droite doit être obligatoirement de type time. Le résultat de l’addition permet d’obtenir une donnée de type timestamp, avec ou sans information sur le fuseau horaire selon que cette information soit présente ou non sur l’expression de gauche.

SELECT timestamp '2001-01-01 10:34:12' + time '23:56:13' AS addition ;

      addition
---------------------
 2001-01-02 10:30:25

SELECT date '2001-01-01' + time '23:56:13' AS addition ;

      addition
---------------------
 2001-01-01 23:56:13

L’addition d’une donnée datée avec une donnée de type interval permet d’obtenir un résultat du même type que l’expression de gauche :

SELECT timestamp with time zone '2001-01-01 10:34:12' +
    interval '1 day 1 hour' AS addition ;

        addition
------------------------
 2001-01-02 11:34:12+01

SELECT date '2001-01-01'  + interval '1 day 1 hour' AS addition ;

      addition
---------------------
 2001-01-02 01:00:00

SELECT time '10:34:24' + interval '1 day 1 hour' AS addition ;

 addition
----------
 11:34:24

Une donnée de type interval peut subir des opérations arithmétiques. Le résultat sera de type interval :

SELECT interval '1 day 1 hour' * 2 AS multiplication ;

 multiplication
-----------------
 2 days 02:00:00

SELECT interval '1 day 1 hour' / 2 AS division ;

 division
----------
 12:30:00

SELECT interval '1 day 1 hour' + interval '2 hour' AS addition ;

    addition
----------------
 1 day 03:00:00

SELECT interval '1 day 1 hour' - interval '2 hour' AS soustraction ;
  soustraction
-----------------
 1 day -01:00:00

Date vers chaîne

Conversion d’une date en chaîne de caractères : to_char(timestamp, text)
Exemple : to_char(current_timestamp, 'DD/MM/YYYY HH24:MI:SS')

La fonction to_char() permet de restituer une date selon un format donné :

SELECT current_timestamp ;

       current_timestamp
-------------------------------
 2017-10-04 16:35:39.321341+02

SELECT to_char(current_timestamp, 'DD/MM/YYYY HH24:MI:SS');

       to_char
---------------------
 04/10/2017 16:35:43

Chaîne vers date

Conversion d’une chaîne de caractères en date : to_date(text, text) to_date('05/12/2000', 'DD/MM/YYYY')
Conversion d’une chaîne de caractères en timestamp : to_timestamp(text, text) to_timestamp('05/12/2000 12:00:00', 'DD/MM/YYYY HH24:MI:SS')
Paramètre datestyle

Quant à la fonction to_date(), elle permet de convertir une chaîne de caractères dans une donnée de type date. La fonction to_timestamp() permet de réaliser la même mais en donnée de type timestamp.

SELECT to_timestamp('04/12/2000 12:00:00', 'DD/MM/YYYY HH24:MI:SS') ;

to_timestamp
------------------------
 2000-12-04 12:00:00+01

Ces fonctions sont détaillées dans la section concernant les fonctions de formatage de données du manuel.

Le paramètre DateStyle contrôle le format de saisie et de restitution des dates et heures. La documentation de ce paramètre permet de connaître les différentes valeurs possibles. Il reste néanmoins recommandé d’utiliser les fonctions de formatage de date qui permettent de rendre l’application indépendante de la configuration du SGBD.

La norme ISO impose le format de date « année/mois/jour ». La norme SQL est plus permissive et permet de restituer une date au format « jour/mois/année » si le paramètre DateStyle est égal à 'SQL, DMY'.

SET datestyle = 'ISO, DMY';

SELECT current_timestamp ;

              now
-------------------------------
 2017-10-04 16:36:38.189973+02

SET datestyle = 'SQL, DMY' ;

SELECT current_timestamp ;

              now
---------------------------------
 04/10/2017 16:37:04.307034 CEST

Génération de données

Générer une suite de timestamp :
- generate_series (timestamp_debut, timestamp_fin, intervalle)

La fonction generate_series(date_debut, date_fin, interval) permet de générer des séries de dates :

SELECT generate_series(date '2012-01-01',date '2012-12-31',interval '1 month') ;

    generate_series
------------------------
 2012-01-01 00:00:00+01
 2012-02-01 00:00:00+01
 2012-03-01 00:00:00+01
 2012-04-01 00:00:00+02
 2012-05-01 00:00:00+02
 2012-06-01 00:00:00+02
 2012-07-01 00:00:00+02
 2012-08-01 00:00:00+02
 2012-09-01 00:00:00+02
 2012-10-01 00:00:00+02
 2012-11-01 00:00:00+01
 2012-12-01 00:00:00+01
(12 rows)

Vues

Tables virtuelles
- définies par une requête SELECT
- définition stockée dans le catalogue de la base de données
Objectifs
- masquer la complexité d’une requête
- masquer certaines données à l’utilisateur
Vues ≠ vues matérialisées

Les vues sont des « tables virtuelles » qui permettent d’obtenir le résultat d’une requête SELECT. Sa définition est stockée dans le catalogue système de la base de données. Le SELECT est exécuté quand la vue est appelée.

De cette façon, il est possible de créer une vue à destination de certains utilisateurs pour combler différents besoins :

permettre d’interroger facilement une vue qui exécute une requête complexe ou lourde à écrire ;
masquer certaines lignes ou certaines colonnes aux utilisateurs, pour amener un niveau de sécurité complémentaire ;
rendre les données plus intelligibles, en nommant mieux les colonnes d’une vue et/ou en simplifiant la structure de données ;
assurer la compatibilité avec d’anciennes requêtes après des modifications…

En plus de cela, les vues permettent d’obtenir facilement des valeurs dérivées d’autres colonnes. Ces valeurs dérivées pourront alors être utilisées simplement en appelant la vue plutôt qu’en réécrivant systématiquement le calcul de dérivation à chaque requête qui le nécessite.

Les vues classiques équivalent à exécuter un SELECT. Il existe des « vues matérialisées », qui ne seront pas développées ici, qui sont des vraies tables créées à partir d’une requête (et rafraîchies uniquement sur demande explicitement).

Création d’une vue

Une vue porte un nom au même titre qu’une table
- elle sera nommée avec les mêmes règles
Ordre de création d’une vue : CREATE VIEW vue (colonne ...) AS SELECT ...

Bien qu’une vue n’ait pas de représentation physique directe, elle est accédée au même titre qu’une table avec SELECT et dans certains cas avec INSERT, UPDATE et DELETE. La vue logique ne distingue pas les accès à une vue des accès à une table. De cette façon, une vue doit utiliser les mêmes conventions de nommage qu’une table.

Une vue est créée avec l’ordre SQL CREATE VIEW :

CREATE [ OR REPLACE ] [ TEMP | TEMPORARY ] [ RECURSIVE ] VIEW nom
    [ ( nom_colonne [, ...] ) ]
    [ WITH ( nom_option_vue [= valeur_option_vue] [, ... ] ) ]
    AS requete

Le mot clé CREATE VIEW permet de créer une vue. Si elle existe déjà, il est possible d’utiliser CREATE OR REPLACE VIEW qui aura pour effet de créer la vue si elle n’existe pas ou de remplacer la définition de la vue si elle existe déjà. Attention, dans ce dernier cas, les colonnes et les types de données retournés par la vue ne doivent pas changer d’ordre par rapport à l’ordre CREATE original.

La clause nom permet de nommer la vue. La clause nom_colonne, …’ permet lister explicitement les colonnes retournées par une vue, cette clause est optionnelle mais recommandée pour mieux documenter la vue.

La clause requete correspond simplement à la requête SELECT exécutée lorsqu’on accède à la vue.

Exemples

CREATE TABLE phone_data (person text, phone text, private boolean) ;

CREATE VIEW phone_number (person, phone) AS
    SELECT person, CASE WHEN NOT private THEN phone END AS phone
    FROM phone_data ;

Lecture d’une vue

Une vue est lue comme une table
- SELECT * FROM vue;

Une vue est lue de la même façon qu’une table. On utilisera donc l’ordre SELECT pour le faire. L’optimiseur de PostgreSQL remplacera l’appel à la vue par la définition de la vue pendant la phase de réécriture de la requête. Le plan d’exécution prendra alors compte des particularités de la vue pour optimiser les accès aux données.

Exemples

CREATE TABLE phone_data (person text, phone text, private boolean);

CREATE VIEW phone_number (person, phone) AS
    SELECT person, CASE WHEN NOT private THEN phone END AS phone
    FROM phone_data ;

INSERT INTO phone_data (person, phone, private)
  VALUES ('Titi', '0123456789', true) ;

INSERT INTO phone_data (person, phone, private)
  VALUES ('Rominet', '0123456788', false) ;

SELECT person, phone FROM phone_number ;

 person  |   phone
---------+------------
 Titi    |
 Rominet | 0123456788

Sécurisation d’une vue

Sécuriser une vue
- droits avec GRANT et REVOKE
Utiliser les vues comme moyen de filtrer les lignes est dangereux
- option security_barrier

Il est possible d’accorder (ou de révoquer) à un utilisateur les mêmes droits sur une vue que sur une table :

GRANT { { SELECT | INSERT | UPDATE | DELETE | TRUNCATE | REFERENCES | TRIGGER }
    [, ...] | ALL [ PRIVILEGES ] }
    ON { [ TABLE ] nom_table [, ...]
         | ALL TABLES IN SCHEMA nom_schéma [, ...] }
    TO { [ GROUP ] nom_rôle | PUBLIC } [, ...] [ WITH GRANT OPTION ]

Le droit SELECT autorise un utilisateur à lire une table. Les droits INSERT, UPDATE et DELETE permettent de contrôler les accès en mise à jour à une vue.

Les droits TRUNCATE et REFERENCES n’ont pas d’utilité avec une vue. Ils ne sont tout simplement pas supportés car TRUNCATE n’agit que sur une table et une clé étrangère ne peut être liée d’une table qu’à une autre table.

Les vues sont parfois utilisées pour filtrer les lignes pouvant être lues par l’utilisateur. Cette protection peut être contournée si l’utilisateur a la possibilité de créer une fonction. L’option security_barrier permet d’éviter ce problème.

Exemples

postgres=# CREATE TABLE elements (id serial, contenu text, prive boolean) ;
CREATE TABLE
postgres=# INSERT INTO elements (contenu, prive)
VALUES ('a', false), ('b', false), ('c super prive', true),
       ('d', false), ('e prive aussi', true) ;
INSERT 0 5

postgres=# SELECT * FROM elements ;

 id |    contenu    | prive
----+---------------+-------
  1 | a             | f
  2 | b             | f
  3 | c super prive | t
  4 | d             | f
  5 | e prive aussi | t

La table elements contient cinq lignes, dont trois considérés comme privés. Nous allons donc créer une vue ne permettant de voir que les lignes publiques.

postgres=# CREATE OR REPLACE VIEW elements_public AS
SELECT * FROM elements
WHERE CASE WHEN current_user='postgres' THEN TRUE ELSE NOT prive END ;

CREATE VIEW

postgres=# SELECT * FROM elements_public ;

 id |    contenu    | prive
----+---------------+-------
  1 | a             | f
  2 | b             | f
  3 | c super prive | t
  4 | d             | f
  5 | e prive aussi | t

postgres=# CREATE USER u1;
CREATE ROLE

postgres=# GRANT SELECT ON elements_public TO u1;
GRANT

postgres=# \c - u1
You are now connected to database "postgres" as user "u1".

postgres=> SELECT * FROM elements ;
ERROR:  permission denied for relation elements

postgres=> SELECT * FROM elements_public ;

 id | contenu | prive
----+---------+-------
  1 | a       | f
  2 | b       | f
  4 | d       | f

L’utilisateur u1 n’a pas le droit de lire directement la table elements mais a le droit d’y accéder via la vue elements_public, uniquement pour les lignes dont le champ prive est à false.

Cependant, il est possible de révéler le contenu des données à travers une fonction spécifique. Cette fonction peut divulguer les informations des lignes de données qu’elle traite avant même qu’elles ne soient filtrées par la vue :

postgres=> CREATE OR REPLACE FUNCTION abracadabra(integer, text, boolean)
           RETURNS bool AS $$
           BEGIN
             -- afficher chaque ligne rencontrée
             RAISE NOTICE '% - % - %', $ 1, $ 2, $ 3 ;
             RETURN true ;
           END$$
           LANGUAGE plpgsql
           -- désigner un coût bas pour exécuter cette fonction
           -- avant le filtre dans la vue
           COST 0.0000000000000000000001 ;
CREATE FUNCTION

postgres=> SELECT * FROM elements_public WHERE abracadabra(id, contenu, prive) ;

NOTICE:  1 - a - f
NOTICE:  2 - b - f
NOTICE:  3 - c super prive - t
NOTICE:  4 - d - f
NOTICE:  5 - e prive aussi - t
 id | contenu | prive
----+---------+-------
  1 | a       | f
  2 | b       | f
  4 | d       | f

Que s’est-il passé ? pour comprendre, il suffit de regarder l’EXPLAIN de cette requête :

postgres=> EXPLAIN SELECT * FROM elements_public
WHERE abracadabra(id, contenu, prive) ;

                             QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on elements  (cost=0.00..28.15 rows=202 width=37)
   Filter: (abracadabra(id, contenu, prive) AND
           CASE WHEN ("current_user"() = 'u1'::name)
                THEN (NOT prive) ELSE true END)

La requête contient deux filtres : celui dans la vue, celui dans la fonction abracadra. On a déclaré un coût si faible pour cette dernière que PostgreSQL, pour optimiser, l’exécute avant le filtre de la vue. Du coup, la fonction voit toutes les lignes de la table et peut trahir leur contenu.

Seul moyen d’échapper à cette optimisation du planificateur, utiliser l’option security_barrier :

postgres=> \c - postgres
You are now connected to database "postgres" as user "postgres".

postgres=# CREATE OR REPLACE VIEW elements_public
           WITH (security_barrier)
           AS
           SELECT * FROM elements
           WHERE CASE WHEN current_user='postgres' THEN true ELSE NOT prive END ;

CREATE VIEW

postgres=# \c - u1
You are now connected to database "postgres" as user "u1".

postgres=> SELECT * FROM elements_public WHERE abracadabra(id, contenu, prive);

NOTICE:  1 - a - f
NOTICE:  2 - b - f
NOTICE:  4 - d - f
 id | contenu | prive
----+---------+-------
  1 | a       | f
  2 | b       | f
  4 | d       | f

postgres=> EXPLAIN SELECT * FROM elements_public WHERE
abracadabra(id, contenu, prive) ;

                               QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------
 Subquery Scan on elements_public  (cost=0.00..34.20 rows=202 width=37)
   Filter: abracadabra(elements_public.id, elements_public.contenu,
           elements_public.prive)
   ->  Seq Scan on elements  (cost=0.00..28.15 rows=605 width=37)
         Filter: CASE WHEN ("current_user"() = 'u1'::name)
                 THEN (NOT prive) ELSE true END

Il peut y avoir un impact en performance : le filtre de la vue s’applique d’abord, et peut donc forcer l’optimiseur à s’écarter du chemin optimal.

Un très bon article de blog expliquant plus en détail le SECURITY BARRIER est disponible à cette adresse.

Mise à jour des vues

Updatable view
WITH CHECK OPTION
Mises à jour non triviales : trigger INSTEAD OF

Depuis PostgreSQL 9.3, le moteur permet de mettre à jour des vues simples, ou plus exactement de mettre à jour les tables sous-jacentes au travers de la vue. Les critères déterminant si une vue peut être mise à jour ou non sont assez simples à résumer : la vue doit reprendre la définition de la table avec éventuellement une clause WHERE pour restreindre les résultats.

La clause WITH CHECK OPTION (à partir de PostgreSQL 9.4) empêche l’utilisateur d’insérer des données qui ne satisfont pas les critères de filtrage de la vue. Sans elle, il est possible d’insérer un numéro de téléphone privé alors que la vue ne permet pas d’afficher les numéros privés. Cette option doit être demandée explicitement.

Pour gérer les cas plus complexes, PostgreSQL permet de créer des triggers INSTEAD OF sur des vues. Une alternative est d’utiliser le système de règles (RULES) mais cette pratique est peu recommandée en raison de la difficulté de débogage et de maintenance.

Un trigger INSTEAD OF permet de déclencher une fonction utilisateur lorsqu’une opération de mise à jour est déclenchée sur une vue. Le code de la fonction sera exécuté en lieu et place de la mise à jour.

Exemples

CREATE TABLE phone_data (person text, phone text, private boolean);

CREATE VIEW maj_phone_number (person, phone, private) AS
    SELECT person, phone, private
      FROM phone_data
     WHERE private = false ;

-- On peut insérer des données car les colonnes de la vue correspondent aux
-- colonnes de la table
INSERT INTO maj_phone_number VALUES ('Titi', '0123456789', false) ;

-- On parvient même à insérer des données qui ne pourront pas être affichées
-- par la vue. Ça peut être gênant.
INSERT INTO maj_phone_number VALUES ('Loulou', '0123456789', true) ;

SELECT * FROM maj_phone_number ;

 person |   phone    | private
--------+------------+---------
 Titi   | 0123456789 | f

-- L'option WITH CHECK OPTION rajoute une sécurité
CREATE OR REPLACE VIEW maj_phone_number (person, phone, private) AS
    SELECT person, phone, private
    FROM phone_data
    WHERE private = false
    WITH CHECK OPTION ;

INSERT INTO maj_phone_number VALUES ('Lili', '9993456789', true);
ERROR:  new row violates check option for view "maj_phone_number"
DETAIL : Failing row contains (Lili, 9993456789, t).

-- Cas d'une vue avec un champ calculé
CREATE VIEW phone_number (person, phone) AS
    SELECT person, CASE WHEN NOT private THEN phone END AS phone
    FROM phone_data ;

-- On ne peut pas insérer de données car les colonnes de la vue ne
-- correspondent pas à celles de la table
INSERT INTO phone_number VALUES ('Fifi', '0123456789');
ERROR:  cannot insert into column "phone" of view "phone_number"
DETAIL:  View columns that are not columns of their base relation are not updatable.

CREATE OR REPLACE FUNCTION phone_number_insert_row()
  RETURNS TRIGGER
  LANGUAGE plpgsql
AS $function$
BEGIN
  INSERT INTO phone_data (person, phone, private)
    VALUES (NEW.person, NEW.phone, false);
  RETURN NEW ;
END ;
$function$;

CREATE TRIGGER view_insert
    INSTEAD OF INSERT ON phone_number
    FOR EACH ROW
    EXECUTE PROCEDURE phone_number_insert_row();

-- Avec le trigger, c'est maintenant possible.
INSERT INTO phone_number VALUES ('Rominet', '0123456788');

SELECT * FROM phone_number ;

 person  |   phone
---------+------------
 Titi    | 0123456789
 Loulou  |
 Rominet | 0123456788

Mauvaises utilisations des vues

Prolifération des vues
- créer une vue doit se justifier
- ne pas créer une vue par table
Vues trop complexes utilisées comme interface
Vues empilées

La création d’une vue doit être pensée préalablement et doit se justifier du point de vue de l’application ou d’une règle métier. Toute vue créée doit être documentée, au moins en plaçant un commentaire sur la vue.

Bien qu’une vue n’ait pas de représentation physique, elle occupe malgré tout un peu d’espace disque. En effet, le catalogue système comporte une entrée pour chaque vue créée, autant d’entrées qu’il y a de colonnes à la vue, etc. Trop de vues entraîne donc malgré tout l’augmentation de la taille du catalogue système, donc une empreinte mémoire plus importante car ce catalogue reste en général systématiquement présent en cache.

Un problème fréquent est celui de vues complexes calculant beaucoup de choses pour le confort de l’usager… au prix des performances quand l’utilisateur n’a pas besoin de ces informations. L’optimiseur ne peut pas forcément tout élaguer.

Pour cette raison, et pour des raisons de facilité de maintenance, il faut aussi éviter d’empiler les vues.

Requêtes préparées

Exécution en deux temps
- préparation du plan d’exécution de la requête
- exécution de la requête en utilisant le plan préparé
Objectif :
- éviter simplement les injections SQL
- améliorer les performances

Les requêtes préparées, aussi appelées requêtes paramétrées, permettent de séparer la phase de préparation du plan d’exécution de la phase d’exécution. Le plan d’exécution qui est alors généré est générique car les paramètres de la requêtes sont inconnus à ce moment là.

L’exécution est ensuite commandée par l’application, en passant l’ensemble des valeurs des paramètres de la requête. De plus, ces paramètres sont passés de façon à éviter les injections SQL.

L’exécution peut être ensuite commandée plusieurs fois, sans avoir à préparer le plan d’exécution. Cela permet un gain important en terme de performances car l’étape d’analyse syntaxique et de recherche du plan d’exécution optimal n’est plus à faire.

L’utilisation de requêtes préparées peut toutefois être contre-performant si les sessions ne sont pas maintenues et les requêtes exécutées qu’une seule fois. En effet, l’étape de préparation oblige à un premier aller-retour entre l’application et la base de données et l’exécution oblige à un second aller- retour, ajoutant ainsi une surcharge qui peut devenir significative.

Utilisation

PREPARE, préparation du plan d’exécution d’une requête
EXECUTE, passage des paramètres de la requête et exécution réelle
L’implémentation dépend beaucoup du langage de programmation utilisé
- le connecteur JDBC supporte les requêtes préparées
- le connecteur PHP/PDO également

L’ordre PREPARE permet de préparer le plan d’exécution d’une requête. Le plan d’exécution prendra en compte le contexte courant de l’utilisateur au moment où la requête est préparée, et notamment le search_path. Tout changement ultérieur de ces variables ne sera pas pris en compte à l’exécution.

L’ordre EXECUTE permet de passer les paramètres de la requête et de l’exécuter.

La plupart des langages de programmation mettent à disposition des méthodes qui permettent d’employer les mécanismes de préparation de plans d’exécution directement. Les paramètres des requêtes seront alors transmis un à un à l’aide d’une méthode particulière.

Voici comment on prépare une requête :

PREPARE req1 (text) AS
    SELECT person, phone FROM phone_number WHERE person = $1;

Le test suivant montre le gain en performance qu’on peut attendre d’une requête préparée :

préparation de la table :

CREATE TABLE t1 (c1 integer primary key, c2 text);
INSERT INTO t1 select i, md5(random()::text)
FROM generate_series(1, 1000000) AS i ;

préparation de deux scripts SQL, une pour les requêtes standards, l’autre pour les requêtes préparées :

$ for i in $(seq 1 100000); do
    echo "SELECT * FROM t1 WHERE c1=$i;";
done > requetes_std.sql
echo "PREPARE req AS SELECT * FROM t1 WHERE c1=\$1;" > requetes_prep.sql
for i in $(seq 1 100000); do echo "EXECUTE req($i);"; done >> requetes_prep.sql

exécution du test (deux fois pour s’assurer que les temps d’exécution sont réalistes) :

$ time psql -f requetes_std.sql postgres >/dev/null

real  0m12.742s
user  0m2.633s
sys 0m0.771s
$ time psql -f requetes_std.sql postgres >/dev/null

real  0m12.781s
user  0m2.573s
sys 0m0.852s
$ time psql -f requetes_prep.sql postgres >/dev/null

real  0m10.186s
user  0m2.500s
sys 0m0.814s
$ time psql -f requetes_prep.sql postgres >/dev/null

real  0m10.131s
user  0m2.521s
sys 0m0.808s

Le gain est de 16 % dans cet exemple. Il peut être bien plus important. En lisant 500 000 lignes (et non pas 100 000), on arrive à 25 % de gain.

Conclusion

Possibilité d’écrire des requêtes complexes
C’est là où PostgreSQL est le plus performant

Questions

N’hésitez pas, c’est le moment !

Travaux pratiques

TP 1

Ce TP utilise la base tpc. La base tpc (dump de 31 Mo, pour 267 Mo sur le disque au final) et ses utilisateurs peuvent être installés comme suit :

curl -kL https://dali.bo/tp_tpc -o /tmp/tpc.dump
curl -kL https://dali.bo/tp_tpc_roles -o /tmp/tpc_roles.sql
# Exécuter le script de création des rôles
psql < /tmp/tpc_roles.sql
# Création de la base
createdb --owner tpc_owner tpc
# L'erreur sur un schéma 'public' existant est normale
pg_restore -d tpc /tmp/tpc.dump
rm -- /tmp/tpc.dump /tmp/tpc_roles.sql

Les mots de passe sont dans le script /tmp/tpc_roles.sql. Pour vous connecter :

$ psql -U tpc_admin -h localhost -d tpc

Le schéma suivant montre les différentes tables de la base :

Affichez, par pays, le nombre de fournisseurs.

Sortie attendue :

           nom_pays            | nombre
-------------------------------+--------
 ARABIE SAOUDITE               |    425
 ARGENTINE                     |    416
 (...)

Affichez, par continent (regions), le nombre de fournisseurs.

Sortie attendue :

        nom_region         | nombre
---------------------------+--------
 Afrique                   |   1906
 Moyen-Orient              |   2113
 Europe                    |   2094
 Asie                      |   2002
 Amérique                  |   1885

Affichez le nombre de commandes trié selon le nombre de lignes de commandes au sein de chaque commande.

Sortie attendue :

 num | count
-----+-------
   1 | 13733
   2 | 27816
   3 | 27750
   4 | 27967
   5 | 27687
   6 | 27876
   7 | 13895

Pour les 30 premières commandes (selon la date de commande), affichez le prix total de la commande, en appliquant la remise accordée sur chaque article commandé. La sortie sera triée de la commande la plus chère à la commande la moins chère.

Sortie attendue :

 numero_commande | prix_total
-----------------+------------
               3 |  259600.00
              40 |  258959.00
               6 |  249072.00
              69 |  211330.00
              70 |  202101.00
               4 |  196132.00
 (...)

Affichez, par année, le total des ventes. La date de commande fait foi. La sortie sera triée par année.

Sortie attendue :

 annee |  total_vente
-------+---------------
  2005 | 3627568010.00
  2006 | 3630975501.00
  2007 | 3627112891.00
(...)

Pour toutes les commandes, calculez le temps moyen de livraison, depuis la date d’expédition. Le temps de livraison moyen sera exprimé en jours, arrondi à l’entier supérieur (fonction ceil()).

Sortie attendue :

temps_moyen_livraison
-----------------------
 8 jour(s)

Pour les 30 commandes les plus récentes (selon la date de commande), calculez le temps moyen de livraison de chaque commande, depuis la date de commande. Le temps de livraison moyen sera exprimé en jours, arrondi à l’entier supérieur (fonction ceil()).

Sortie attendue :

temps_moyen_livraison
-----------------------
 38 jour(s)

Déterminez le taux de retour des marchandises (l’état à R indiquant qu’une marchandise est retournée).

Sortie attendue :

taux_retour
-------------
       24.29

Déterminez le mode d’expédition qui est le plus rapide, en moyenne.

Sortie attendue :

 mode_expedition |       delai
-----------------+--------------------
 AIR             | 7.4711070230494535

Un bug applicatif est soupçonné, déterminez s’il existe des commandes dont la date de commande est postérieure à la date d’expédition des articles.

Sortie attendue :

count
-------
     2

Écrivez une requête qui corrige les données erronés en positionnant la date de commande à la date d’expédition la plus ancienne des marchandises. Vérifiez qu’elle soit correcte. Cette requête permet de corriger des calculs de statistiques sur les délais de livraison.

Écrivez une requête qui calcule le délai total maximal de livraison de la totalité d’une commande donnée, depuis la date de la commande.

Sortie attendue pour la commande n°1 :

delai_max
-----------
       102

Écrivez une requête pour déterminer les 10 commandes dont le délai de livraison, entre la date de commande et la date de réception, est le plus important, pour l’année 2011 uniquement.

Sortie attendue :

 numero_commande | delai
-----------------+-------
          413510 |   146
          123587 |   143
          224453 |   143
(...)

Un autre bug applicatif est détecté. Certaines commandes n’ont pas de lignes de commandes. Écrivez une requête pour les retrouver.

-[ RECORD 1 ]------------------------
numero_commande     | 91495
client_id           | 93528
etat_commande       | P
prix_total          |
date_commande       | 2007-07-07
priorite_commande   | 5-NOT SPECIFIED
vendeur             | Vendeur 000006761
priorite_expedition | 0
commentaire         | xxxxxxxxxxxxx

Écrivez une requête pour supprimer ces commandes. Vérifiez le travail avant de valider.

Écrivez une requête pour déterminer les 20 pièces qui ont eu le plus gros volume de commande.

Sortie attendue :

                    nom                     |  sum
--------------------------------------------+--------
 lemon black goldenrod seashell plum        | 461.00
 brown lavender dim white indian            | 408.00
 burlywood white chiffon blanched lemon     | 398.00
(...)

Affichez les fournisseurs des 20 pièces qui ont été le plus commandées sur l’année 2011.

Sortie attendue :

     nom      | piece_id
--------------+----------
 Supplier4395 |   191875
 Supplier4397 |   191875
 Supplier6916 |   191875
 Supplier9434 |   191875
 Supplier4164 |    11662
 Supplier6665 |    11662
(...)

Affichez le pays qui a connu, en nombre, le plus de commandes sur l’année 2011.

Sortie attendue :

    nom_pays     | count
-----------------+-------
 ARABIE SAOUDITE |  1074

Affichez pour les commandes passées en 2011, la liste des continents (régions) et la marge brute d’exploitation réalisée par continents, triés dans l’ordre décroissant.

Sortie attendue :

        nom_region         |   benefice
---------------------------+---------------
 Moyen-Orient              | 2008595508.00
(...)

Affichez le nom, le numéro de téléphone et le pays des fournisseurs qui ont un commentaire contenant le mot clé Complaints.

Sortie attendue :

 nom_fournisseur |    telephone    |           nom_pays
-----------------+-----------------+-------------------------------
 Supplier3873    | 10-741-199-8614 | IRAN, RÉPUBLIQUE ISLAMIQUE D'
(...)

Déterminez le top 10 des fournisseurs ayant eu le plus long délai de livraison, entre la date de commande et la date de réception, pour l’année 2011 uniquement.

Sortie attendue :

 fournisseur_id | nom_fournisseur | delai
----------------+-----------------+-------
           9414 | Supplier9414    |   146
(...)

TP 2

Ce TP s’exécute sur la base tpc :

Ajouter une adresse mail à chaque contact avec la concaténation du nom avec le texte « @dalibo.com ».

Concaténer nom et adresse mail des contacts français sous la forme « nom <mail> ».

Même demande mais avec le nom en majuscule et l’adresse mail en minuscule.

Ajouter la colonne prix_total de type numeric(10,2) à la table commandes.

Ecrivez une requête qui calcul la somme d’une commande en fonction de la quantité, le prix unitaire ainsi que la remise d’un produit. Vous trouverez ces informations dans la table lignes_commandes.

Mettre à jour la colonne prix_total de la table commandes avec la somme récupérée de la table lignes_commandes.

Récupérer le montant total des commandes par mois pour l’année 2010. Les montants seront arrondis à deux décimales.

Supprimer les commandes de mai 2010.

Ré-exécuter la requête trouvée à la septième question.

Qu’observez-vous ?

Corriger le problème rencontré.

Créer une vue calculant le prix total de chaque commande.

Réécrire la requête de la question 7 pour utiliser la vue créée au point 10.

Travaux pratiques (solutions)

TP 1

Affichez, par pays, le nombre de fournisseurs.

SELECT p.nom_pays, count(*)
FROM fournisseurs f
   JOIN contacts c ON f.contact_id = c.contact_id
   JOIN pays p ON c.code_pays = p.code_pays
GROUP BY p.nom_pays ;

Affichez, par continent (regions), le nombre de fournisseurs.

SELECT r.nom_region, count(*)
FROM fournisseurs f
   JOIN contacts c ON f.contact_id = c.contact_id
   JOIN pays p ON c.code_pays = p.code_pays
   JOIN regions r ON p.region_id = r.region_id
GROUP BY r.nom_region ;

Affichez le nombre de commandes trié selon le nombre de lignes de commandes au sein de chaque commande.

SELECT
   nombre_lignes_commandes,
   count(*) AS nombre_total_commandes
FROM (
   /* cette sous-requête permet de compter le nombre de lignes de commande de
      chaque commande, et remonte cette information à la requête principale */
   SELECT count(numero_ligne_commande) AS nombre_lignes_commandes
   FROM lignes_commandes
   GROUP BY numero_commande
   ) comm_agg
/* la requête principale aggrège et trie les données sur ce nombre de lignes
   de commandes pour compter le nombre de commandes distinctes ayant le même
   nombre de lignes de commandes */
GROUP BY nombre_lignes_commandes
ORDER BY nombre_lignes_commandes DESC ;

Pour les 30 premières commandes (selon la date de commande), affichez le prix total de la commande, en appliquant la remise accordée sur chaque article commandé. La sortie sera triée de la commande la plus chère à la commande la moins chère.

SELECT c.numero_commande, sum(quantite * prix_unitaire - remise) prix_total
FROM (
   SELECT numero_commande, date_commande
   FROM commandes
   ORDER BY date_commande
   LIMIT 30
   ) c
   JOIN lignes_commandes lc ON c.numero_commande = lc.numero_commande
GROUP BY c.numero_commande
ORDER BY sum(quantite * prix_unitaire - remise) DESC ;

Affichez, par année, le total des ventes. La date de commande fait foi. La sortie sera triée par année.

SELECT
   extract ('year' FROM date_commande),
   sum(quantite * prix - remise) AS prix_total
FROM commandes c
   JOIN lignes_commandes lc ON c.numero_commande = lc.numero_commande
   JOIN pieces p ON lc.piece_id = p.piece_id
GROUP BY extract ('year' FROM date_commande)
ORDER BY extract ('year' FROM date_commande) ;

Pour toutes les commandes, calculez le temps moyen de livraison, depuis la date d’expédition. Le temps de livraison moyen sera exprimé en jours, arrondi à l’entier supérieur (fonction ceil()).

SELECT ceil(avg(date_reception - date_expedition))::text || ' jour(s)'
FROM lignes_commandes lc ;

Pour les 30 commandes les plus récentes (selon la date de commande), calculez le temps moyen de livraison de chaque commande, depuis la date de commande. Le temps de livraison moyen sera exprimé en jours, arrondi à l’entier supérieur (fonction ceil()).

SELECT count(*), ceil(avg(date_reception - date_commande))::text || ' jour(s)'
FROM (
   SELECT numero_commande, date_commande
   FROM commandes
   ORDER BY date_commande DESC
   LIMIT 30
   ) c
JOIN lignes_commandes lc ON c.numero_commande = lc.numero_commande ;

Note : la colonne date_commande de la table commandes n’a pas de contrainte NOT NULL, il est donc possible d’avoir des commandes sans date de commande renseignée. Dans ce cas, ces commandes vont remonter par défaut en haut de la liste, puisque la clause ORDER BY renvoie les NULL après les valeurs les plus grandes, et que l’on inverse le tri. Pour éviter que ces commandes ne faussent les résultats, il faut donc les exclure de la sous-requête, de la façon suivante :

   SELECT numero_commande, date_commande
   FROM commandes
   WHERE date_commande IS NOT NULL
   ORDER BY date_commande DESC
   LIMIT 30

Déterminez le taux de retour des marchandises (l’état à R indiquant qu’une marchandise est retournée).

SELECT
   round(
      sum(
         CASE etat_retour
            WHEN 'R' THEN 1.0
            ELSE 0.0
         END
      ) / count(*)::numeric * 100,
      2
   )::text || ' %' AS taux_retour
FROM lignes_commandes ;

La clause FILTER des fonctions d’agrégation permet d’écrire une telle requête plus facilement :

SELECT
   round(
      count(*) FILTER (WHERE etat_retour = 'R') / count(*)::numeric * 100,
      2
   )::text || ' %' AS taux_retour
FROM lignes_commandes ;

Déterminez le mode d’expédition qui est le plus rapide, en moyenne.

SELECT mode_expedition, avg(date_reception - date_expedition)
FROM lignes_commandes lc
GROUP BY mode_expedition
ORDER BY avg(date_reception - date_expedition) ASC
LIMIT 1 ;

Un bug applicatif est soupçonné, déterminez s’il existe des commandes dont la date de commande est postérieure à la date d’expédition des articles.

SELECT count(*)
FROM commandes c
   JOIN lignes_commandes lc ON c.numero_commande = lc.numero_commande
      AND c.date_commande > lc.date_expedition ;

Écrivez une requête qui corrige les données erronés en positionnant la date de commande à la date d’expédition la plus ancienne des marchandises. Vérifiez qu’elle soit correcte. Cette requête permet de corriger des calculs de statistiques sur les délais de livraison.

Afin de se protéger d’une erreur de manipulation, on ouvre une transaction :

BEGIN;

UPDATE commandes c_up
SET date_commande = (
   SELECT min(date_expedition)
   FROM commandes c
      JOIN lignes_commandes lc ON lc.numero_commande = c.numero_commande
         AND c.date_commande > lc.date_expedition
   WHERE c.numero_commande = c_up.numero_commande
   )
WHERE EXISTS (
   SELECT 1
   FROM commandes c2
      JOIN lignes_commandes lc ON lc.numero_commande = c2.numero_commande
         AND c2.date_commande > lc.date_expedition
      WHERE c_up.numero_commande  = c2.numero_commande
   GROUP BY 1
   ) ;

La requête réalisée précédemment doit à présent retourner 0 :

SELECT count(*)
FROM commandes c
   JOIN lignes_commandes lc ON c.numero_commande = lc.numero_commande
      AND c.date_commande > lc.date_expedition ;

Si c’est le cas, on valide la transaction :

COMMIT ;

Si ce n’est pas le cas, il doit y avoir une erreur dans la transaction, on l’annule :

ROLLBACK ;

Écrivez une requête qui calcule le délai total maximal de livraison de la totalité d’une commande donnée, depuis la date de la commande.

Par exemple pour la commande dont le numéro de commande est le 1 :

SELECT max(date_reception - date_commande)
FROM commandes c
   JOIN lignes_commandes lc ON c.numero_commande = lc.numero_commande
WHERE c.numero_commande = 1 ;

Écrivez une requête pour déterminer les 10 commandes dont le délai de livraison, entre la date de commande et la date de réception, est le plus important, pour l’année 2011 uniquement.

SELECT
   c.numero_commande,
   max(date_reception - date_commande)
FROM commandes c
   JOIN lignes_commandes lc ON c.numero_commande = lc.numero_commande
WHERE date_commande BETWEEN to_date('01/01/2011', 'DD/MM/YYYY')
    AND to_date('31/12/2011', 'DD/MM/YYYY')
GROUP BY c.numero_commande
ORDER BY max(date_reception - date_commande) DESC
LIMIT 10 ;

Un autre bug applicatif est détecté. Certaines commandes n’ont pas de lignes de commandes. Écrivez une requête pour les retrouver.

Pour réaliser cette requête, il faut effectuer une jointure spéciale, nommée « Anti-jointure ». Il y a plusieurs façons d’écrire ce type de jointure. Les différentes méthodes sont données de la moins efficace à la plus efficace.

La version la moins performante est la suivante, avec NOT IN :

SELECT c.numero_commande
FROM commandes
WHERE numero_commande NOT IN (
   SELECT numero_commande
   FROM lignes_commandes
   ) ;

Il n’y a aucune corrélation entre la requête principale et la sous-requête. PostgreSQL doit donc vérifier pour chaque ligne de commandes que numero_commande n’est pas présent dans l’ensemble retourné par la sous-requête. Il est préférable d’éviter cette syntaxe.

Autre écriture possible, avec LEFT JOIN :

SELECT c.numero_commande
FROM commandes c
   LEFT JOIN lignes_commandes lc ON c.numero_commande = lc.numero_commande
/* c'est le filtre suivant qui permet de ne conserver que les lignes de la
   table commandes qui n'ont PAS de correspondance avec la table
   numero_commandes */
WHERE lc.numero_commande IS NULL ;

Enfin, l’écriture généralement préférée, tant pour la lisibilité que pour les performances, avec NOT EXISTS :

SELECT c.numero_commande
FROM commandes c
WHERE NOT EXISTS (
   SELECT 1
   FROM lignes_commandes lc
   WHERE lc.numero_commande = c.numero_commande
   ) ;

Écrivez une requête pour supprimer ces commandes. Vérifiez le travail avant de valider.

Afin de se protéger d’une erreur de manipulation, on ouvre une transaction :

BEGIN ;

La requête permettant de supprimer ces commandes est dérivée de la version NOT EXISTS de la requête ayant permis de trouver le problème :

DELETE
FROM commandes c
WHERE NOT EXISTS (
   SELECT 1
   FROM lignes_commandes lc
   WHERE lc.numero_commande = c.numero_commande
   )
-- on peut renvoyer directement les numeros de commande qui ont été supprimés :
-- RETURNING numero_commande
;

Pour vérifier que le problème est corrigé :

SELECT count(*)
FROM commandes c
WHERE NOT EXISTS (
   SELECT 1
   FROM lignes_commandes lc
   WHERE lc.numero_commande = c.numero_commande
   ) ;

Si la requête ci-dessus remonte 0, alors la transaction peut être validée :

COMMIT ;

Écrivez une requête pour déterminer les 20 pièces qui ont eu le plus gros volume de commande.

SELECT p.nom,
   sum(quantite)
FROM pieces p
   JOIN lignes_commandes lc ON p.piece_id = lc.piece_id
GROUP BY p.nom
ORDER BY sum(quantite) DESC
LIMIT 20 ;

Affichez les fournisseurs des 20 pièces qui ont été le plus commandées sur l’année 2011.

SELECT co.nom, max_p.piece_id, total_pieces
FROM (
   /* cette sous-requête est sensiblement la même que celle de l'exercice
      précédent, sauf que l'on remonte cette fois l'id de la piece plutôt
      que son nom pour pouvoir faire la jointure avec pieces_fournisseurs, et
      que l'on ajoute une jointure avec commandes pour pouvoir filtrer sur
      l'année 2011 */
   SELECT
      p.piece_id,
      sum(quantite) AS total_pieces
   FROM pieces p
      JOIN lignes_commandes lc ON p.piece_id = lc.piece_id
      JOIN commandes c ON c.numero_commande = lc.numero_commande
   WHERE date_commande BETWEEN to_date('01/01/2011', 'DD/MM/YYYY')
      AND to_date('31/12/2011', 'DD/MM/YYYY')
   GROUP BY p.piece_id
   ORDER BY sum(quantite) DESC
   LIMIT 20
   ) max_p
   /* il faut passer par la table de liens pieces_fournisseurs pour récupérer
      la liste des fournisseurs d'une piece */
   JOIN pieces_fournisseurs pf ON max_p.piece_id = pf.piece_id
   JOIN fournisseurs f ON f.fournisseur_id = pf.fournisseur_id
   -- la jointure avec la table contact permet d'afficher le nom du fournisseur
   JOIN contacts co ON f.contact_id = co.contact_id ;

Affichez le pays qui a connu, en nombre, le plus de commandes sur l’année 2011.

SELECT nom_pays,
   count(c.numero_commande)
FROM commandes c
   JOIN clients cl ON (c.client_id = cl.client_id)
   JOIN contacts co ON (cl.contact_id = co.contact_id)
   JOIN pays p ON (co.code_pays = p.code_pays)
WHERE date_commande BETWEEN to_date('01/01/2011', 'DD/MM/YYYY')
   AND to_date('31/12/2011', 'DD/MM/YYYY')
GROUP BY p.nom_pays
ORDER BY count(c.numero_commande) DESC
LIMIT 1 ;

Affichez pour les commandes passées en 2011, la liste des continents (régions) et la marge brute d’exploitation réalisée par continents, triés dans l’ordre décroissant.

SELECT
   nom_region,
   round(sum(quantite * prix - remise) - sum(quantite * cout_piece), 2)
    AS marge_brute
FROM
   commandes c
   JOIN lignes_commandes lc ON lc.numero_commande = c.numero_commande
   /* il faut passer par la table de liens pieces_fournisseurs pour récupérer
      la liste des fournisseurs d'une piece - attention, la condition de
      jointure entre lignes_commandes et pieces_fournisseurs porte sur deux
      colonnes ! */
   JOIN pieces_fournisseurs pf ON lc.piece_id = pf.piece_id
      AND lc.fournisseur_id = pf.fournisseur_id
   JOIN pieces p ON p.piece_id = pf.piece_id
   JOIN fournisseurs f ON f.fournisseur_id = pf.fournisseur_id
   JOIN clients cl ON c.client_id = cl.client_id
   JOIN contacts co ON cl.contact_id = co.contact_id
   JOIN pays pa ON co.code_pays = pa.code_pays
   JOIN regions r ON r.region_id = pa.region_id
WHERE date_commande BETWEEN to_date('01/01/2011', 'DD/MM/YYYY')
   AND to_date('31/12/2011', 'DD/MM/YYYY')
GROUP BY nom_region
ORDER BY sum(quantite * prix - remise) - sum(quantite * cout_piece) DESC ;

Affichez le nom, le numéro de téléphone et le pays des fournisseurs qui ont un commentaire contenant le mot clé Complaints.

SELECT
   nom,
   telephone,
   nom_pays
FROM
   fournisseurs f
   JOIN contacts c ON f.contact_id = c.contact_id
   JOIN pays p ON c.code_pays = p.code_pays
WHERE f.commentaire LIKE '%Complaints%' ;

Déterminez le top 10 des fournisseurs ayant eu le plus long délai de livraison, entre la date de commande et la date de réception, pour l’année 2011 uniquement.

SELECT
   f.fournisseur_id,
   co.nom,
   max(date_reception - date_commande)
FROM
   lignes_commandes lc
   JOIN commandes c ON c.numero_commande = lc.numero_commande
   JOIN pieces_fournisseurs pf ON lc.piece_id = pf.piece_id
      AND lc.fournisseur_id = pf.fournisseur_id
   JOIN fournisseurs f ON pf.fournisseur_id = f.fournisseur_id
   JOIN contacts co ON f.contact_id = co.contact_id
WHERE date_commande BETWEEN to_date('01/01/2011', 'DD/MM/YYYY')
   AND to_date('31/12/2011', 'DD/MM/YYYY')
GROUP BY f.fournisseur_id, co.nom
ORDER BY max(date_reception - date_commande) DESC
LIMIT 10 ;

TP 2

Ajouter une adresse mail à chaque contact avec la concaténation du nom avec le texte « @dalibo.com ».

BEGIN ;

UPDATE contacts
SET email = nom||'@dalibo.com' ;

COMMIT ;

Note : pour éviter de mettre à jour les contacts ayant déjà une adresse mail, il suffit d’ajouter une clause WHERE :

UPDATE contacts
SET email = nom||'@dalibo.com'
WHERE email IS NULL ;

Concaténer nom et adresse mail des contacts français sous la forme « nom <mail> ».

SELECT nom||' <'||email||'>'
FROM contacts;

Même demande mais avec le nom en majuscule et l’adresse mail en minuscule.

SELECT upper(nom)||' <'||lower(email)||'>'
FROM contacts;

Ajouter la colonne prix_total de type numeric(10,2) à la table commandes.

ALTER TABLE commandes ADD COLUMN prix_total numeric(10,2) ;

Ecrivez une requête qui calcul la somme d’une commande en fonction de la quantité, le prix unitaire ainsi que la remise d’un produit. Vous trouverez ces informations dans la table lignes_commandes.

SELECT SUM(quantite * prix_unitaire - remise)
FROM lignes_commandes lc
WHERE lc.numero_commande=32;

Mettre à jour la colonne prix_total de la table commandes avec la somme récupérée de la table lignes_commandes.

BEGIN ;

UPDATE commandes c
SET prix_total= (
   /* cette sous-requête fait une jointure entre lignes_commandes et la
   table commandes à mettre à jour pour calculer le prix par commande */
   SELECT SUM(quantite * prix_unitaire - remise)
   FROM lignes_commandes lc
   WHERE lc.numero_commande=c.numero_commande
)
-- on peut récupérer le détail de la mise à jour directement dans la
-- requête :
-- RETURNING numero_commande, prix_total
;
COMMIT ;

Une autre variante de cette requête serait :

UPDATE commandes c SET prix_total=prix_calc
FROM (
    SELECT numero_commande, SUM(quantite * prix_unitaire - remise) AS prix_calc
        FROM lignes_commandes
       GROUP BY numero_commande
) as prix_detail
WHERE prix_detail.numero_commande = c.numero_commande ;

Bien que cette dernière variante soit moins lisible, elle est bien plus rapide sur un gros volume de données.

Récupérer le montant total des commandes par mois pour l’année 2010. Les montants seront arrondis à deux décimales.

SELECT extract('month' from date_commande) AS numero_mois,
    round(sum(prix_total),2) AS montant_total
FROM commandes
WHERE date_commande >= to_date('01/01/2010', 'DD/MM/YYYY')
   AND date_commande < to_date('01/01/2011', 'DD/MM/YYYY')
GROUP BY 1
ORDER BY 1 ;

Attention : il n’y a pas de contrainte NOT NULL sur le champ date_commande, donc s’il existe des commandes sans date de commande, celles-ci seront agrégées à part des autres, puisque extract() renverra NULL pour ces lignes.

Supprimer les commandes de mai 2010.

BEGIN;

/* en raison de la présence de clés étrangères, il faut en premier leur
   supprimer les lignes de la table lignes_commandes correspondant aux
   commandes à supprimer */
DELETE
FROM lignes_commandes
WHERE numero_commande IN (
   SELECT numero_commande
   FROM commandes
   WHERE date_commande >= to_date('01/05/2010', 'DD/MM/YYYY')
      AND date_commande < to_date('01/06/2010', 'DD/MM/YYYY')
   );

-- ensuite seulement on peut supprimer les commandes
DELETE
FROM commandes
WHERE date_commande >= to_date('01/05/2010', 'DD/MM/YYYY')
   AND date_commande < to_date('01/06/2010', 'DD/MM/YYYY') ;

COMMIT ;

Le problème de l’approche précédente est d’effectuer l’opération en deux temps. Il est possible de réaliser la totalité des suppressions dans les deux tables lignes_commandes et commandes en une seule requête en utilisant une CTE :

WITH del_lc AS (
   /* ici on déclare la CTE qui va se charger de supprimer les lignes 
   dans la table lignes_commandes et retourner les numeros de
   commande supprimés */
   DELETE
   FROM lignes_commandes
   WHERE numero_commande IN (
      SELECT numero_commande
      FROM commandes
      WHERE date_commande >= to_date('01/05/2010', 'DD/MM/YYYY')
         AND date_commande < to_date('01/06/2010', 'DD/MM/YYYY')
      )
   RETURNING numero_commande
)
/* requête principale, qui supprime les commandes dont les numéros
   correspondent aux numéros de commandes remontés par la CTE */
DELETE
FROM commandes c
WHERE EXISTS (
   SELECT 1
   FROM del_lc
   WHERE del_lc.numero_commande = c.numero_commande
   ) ;

Ré-exécuter la requête trouvée à la septième question.

SELECT extract('month' from date_commande) AS numero_mois,
    round(sum(prix_total),2) AS montant_total
FROM commandes
GROUP BY 1
ORDER BY 1 ;

Qu’observez-vous ?

La ligne correspondant au mois de mai a disparu.

Corriger le problème rencontré.

SELECT numero_mois, round(coalesce(sum(prix_total), 0.0),2) AS montant_total
  /* la fonction generate_series permet de générer une pseudo-table
  d'une colonne contenant les chiffres de 1 à 12 */
FROM generate_series(1, 12) AS numero_mois
  /* le LEFT JOIN entre cette pseudo-table et la table commandes permet
  de s'assurer que même si aucune commande n'a eu lieu sur un mois, la
  ligne correspondante sera tout de même présente */
LEFT JOIN commandes ON extract('month' from date_commande) = numero_mois
      AND date_commande >= to_date('01/01/2010', 'DD/MM/YYYY')
      AND date_commande < to_date('01/01/2011', 'DD/MM/YYYY')
GROUP BY 1
ORDER BY 1 ;

Notez l’utilisation de la fonction coalesce() dans le SELECT, afin d’affecter la valeur 0.0 aux lignes « ajoutées » par le LEFT JOIN qui n’ont par défaut aucune valeur (NULL).

Créer une vue calculant le prix total de chaque commande.

CREATE VIEW commande_montant AS
SELECT
   numero_commande,
   sum(quantite * prix_unitaire - remise) AS total_commande
FROM lignes_commandes
GROUP BY numero_commande ;

Réécrire la requête de la question 7 pour utiliser la vue créée au point 10.

SELECT extract('month' from date_commande) AS numero_mois,
    round(sum(total_commande),2) AS montant_total
FROM commandes c
JOIN commande_montant cm ON cm.numero_commande = c.numero_commande
WHERE date_commande >= to_date('01/01/2010', 'DD/MM/YYYY')
   AND date_commande < to_date('01/01/2011', 'DD/MM/YYYY')
GROUP BY 1
ORDER BY 1 ;

Plus loin avec SQL

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Préambule

Menu

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Objectifs

Valeur NULL

Avertissement

Assignation de NULL

Calculs avec NULL

NULL et les prédicats

NULL et les agrégats

COALESCE

Agrégats

Regroupement de données

Calculs d’agrégats

Agrégats simples

Calculs d’agrégats

Agrégats sur plusieurs colonnes

Clause HAVING

Sous-requêtes

Corrélation requête/sous-requête

Qu’est-ce qu’une sous-requête ?

Utiliser une seule ligne

Utiliser une liste de valeurs

Clause IN

Clause NOT IN

Clause ANY

Clause ALL

Utiliser un ensemble

Clause EXISTS

Jointures

Conditions de jointure dans JOIN ou dans WHERE ?

Produit cartésien

Jointure interne

Syntaxe d’une jointure interne

Jointure externe

Jointure externe - 2

Jointure externe complète

Syntaxe d’une jointure externe à gauche

Syntaxe d’une jointure externe à droite

Syntaxe d’une jointure externe complète

Jointure ou sous-requête ?

Expressions CASE

CASE simple

CASE sur expressions

Spécificités de CASE

Opérateurs ensemblistes

Regroupement de deux ensembles

Intersection de deux ensembles

Différence entre deux ensembles

Fonctions de base

Transtypage

Opérations simples sur les chaînes

Manipulations de chaînes

Manipulation de types numériques

Opérations arithmétiques

Fonctions numériques courantes

Génération de données

Manipulation de dates

Date et heure courante

Manipulation des données

Tronquer et extraire

Arithmétique sur les dates

Date vers chaîne

Chaîne vers date

Génération de données

Vues

Création d’une vue

Lecture d’une vue

Sécurisation d’une vue

Mise à jour des vues

Mauvaises utilisations des vues

Requêtes préparées

Utilisation

Conclusion

Conditions de jointure dans `JOIN` ou dans `WHERE` ?