[SQL系列] 从头开始学PostgreSQL Union Null 别名触发器

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了[SQL系列] 从头开始学PostgreSQL Union Null 别名触发器。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

初级的操作就是CRUD，但是高级的操作也是CRUD，只是语句写的更加复杂，不再是select * from table；这样简单，这次咱们学一些稍微高级点的。下面是上一篇文章。

[SQL系列] 从头开始学PostgreSQL 约束连接_Edward.W的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/u013379032/article/details/131796564

Union 和 Union all

在 PostgreSQL 中，union 是一种集合运算符，用于将两个或多个 SELECT 语句的结果合并成一个结果集。union 可以接受两个或多个 SELECT 语句作为参数，并将它们返回的结果合并成一个单独的结果集。

具体来说，union 运算符将两个 SELECT 语句的结果集合并，去除重复的行。合并的结果集将包含所有在至少一个 SELECT 语句中出现的行，但不包含在两个 SELECT 语句中都未出现的行。

testdb=# select * from students;
 id |  name  | age | gender | class_id
----+--------+-----+--------+----------
  1 | 张三   |  18 | 男     |        1
  2 | 李四   |  19 | 女     |        1
  3 | 王五   |  20 | 男     |        2
  4 | 赵六   |  18 | 女     |        2
  5 | 陈七   |  19 | 男     |        3
  6 | 孙八   |  20 | 女     |        3
  7 | 周九   |  18 | 男     |        4
  8 | 吴十   |  19 | 女     |        4
  9 | 郑十一 |  20 | 男     |        5
 10 | 王十二 |  18 | 女     |        5
(10 rows)


testdb=# select * from students where age < 20
union
select * from students where class_id < 4;
 id |  name  | age | gender | class_id
----+--------+-----+--------+----------
  5 | 陈七   |  19 | 男     |        3
 10 | 王十二 |  18 | 女     |        5
  2 | 李四   |  19 | 女     |        1
  1 | 张三   |  18 | 男     |        1
  4 | 赵六   |  18 | 女     |        2
  6 | 孙八   |  20 | 女     |        3
  7 | 周九   |  18 | 男     |        4
  3 | 王五   |  20 | 男     |        2
  8 | 吴十   |  19 | 女     |        4
(9 rows)

第一个表获取到了年龄20下的学生，第二个表获取了前3个班的学生，然后通过union合并后，可以看到，结果的表既有20岁的学生，也有4班的学生，也就是将前两张表合并起来，但是去除了重复的行。

这边另外介绍一下Union all

testdb=# select * from students where age < 20
union all
select * from students where class_id < 4;
 id |  name  | age | gender | class_id
----+--------+-----+--------+----------
  1 | 张三   |  18 | 男     |        1
  2 | 李四   |  19 | 女     |        1
  4 | 赵六   |  18 | 女     |        2
  5 | 陈七   |  19 | 男     |        3
  7 | 周九   |  18 | 男     |        4
  8 | 吴十   |  19 | 女     |        4
 10 | 王十二 |  18 | 女     |        5
  1 | 张三   |  18 | 男     |        1
  2 | 李四   |  19 | 女     |        1
  3 | 王五   |  20 | 男     |        2
  4 | 赵六   |  18 | 女     |        2
  5 | 陈七   |  19 | 男     |        3
  6 | 孙八   |  20 | 女     |        3
(13 rows)

Union 会自动去除多个结果集合中的重复行，只返回一个结果集。而 Union All 则会将所有结果集合中的行都返回，不管它们是否重复。因此，如果需要返回所有行，而不管它们是否重复，则

可以使用 Union All。
另外，Union 在合并结果时还会默认进行排序，而 Union All 则不会。如果需要对结果进行排序，可以使用 Order By 子句进行指定。
在使用 Union 或 Union All 时，需要确保两个结果集的列数和数据类型相等，否则可能会出现错误。而在使用 Union All 时，还可以使用类似 Select 语句中的通配符（如 * ）来指定要合并的列。

NULL

NULL代表空值，插入数据的时候有些没插入的数据自然就是NULL，我们可以用IS NULL和NOT NULL来进行筛选。

我们建个表来看看：

testdb=# CREATE TABLE engineer (
   id INT PRIMARY KEY,
   name VARCHAR(50),
   age INT,
   gender CHAR(1),
   address VARCHAR(200),
   created_at TIMESTAMP
);
CREATE TABLE
testdb=# INSERT INTO engineer (id, name, age, gender, address, created_at) VALUES
(1, 'John', 30, 'M', 'New York', '2023-02-18 10:00:00'),
(2, 'Mary', 25, 'F', 'Los Angeles', '2023-02-18 10:00:00'),
(3, 'Peter', 35, 'M', 'Chicago', '2023-02-18 10:00:00'),
(4, 'Jane', 28, 'F', 'San Francisco', '2023-02-18 10:00:00'),
(5, 'Bob', 40, 'M', 'Boston', '2023-02-18 10:00:00'),
(6, ' NULL', 22, 'F', 'Washington DC', '2023-02-18 10:00:00'),
(7, ' NULL', 38, 'M', 'Atlanta', '2023-02-18 10:00:00'),
(8, ' NULL', 25, 'F', 'Miami', '2023-02-18 10:00:00'),
(9, ' NULL', 32, 'M', 'Philadelphia', '2023-02-18 10:00:00'),
(10, ' NULL', 28, 'F', 'Dallas', '2023-02-18 10:00:00');
INSERT 0 10

testdb=# select * from engineer;
 id | name  | age | gender |    address    |     created_at
----+-------+-----+--------+---------------+---------------------
  1 | John  |  30 | M      | New York      | 2023-02-18 10:00:00
  2 | Mary  |  25 | F      | Los Angeles   | 2023-02-18 10:00:00
  3 | Peter |  35 | M      | Chicago       | 2023-02-18 10:00:00
  4 | Jane  |  28 | F      | San Francisco | 2023-02-18 10:00:00
  5 | Bob   |  40 | M      | Boston        | 2023-02-18 10:00:00
  6 |  NULL |  22 | F      | Washington DC | 2023-02-18 10:00:00
  7 |  NULL |  38 | M      | Atlanta       | 2023-02-18 10:00:00
  8 |  NULL |  25 | F      | Miami         | 2023-02-18 10:00:00
  9 |  NULL |  32 | M      | Philadelphia  | 2023-02-18 10:00:00
 10 |  NULL |  28 | F      | Dallas        | 2023-02-18 10:00:00
(10 rows)

这边的NULL不是真的NULL值，只是名字叫做'NULL'，我们修改下：

testdb=# update engineer set name = null, age = null where name = ' NULL';
UPDATE 5
testdb=# select * from engineer;
 id | name  | age | gender |    address    |     created_at
----+-------+-----+--------+---------------+---------------------
  1 | John  |  30 | M      | New York      | 2023-02-18 10:00:00
  2 | Mary  |  25 | F      | Los Angeles   | 2023-02-18 10:00:00
  3 | Peter |  35 | M      | Chicago       | 2023-02-18 10:00:00
  4 | Jane  |  28 | F      | San Francisco | 2023-02-18 10:00:00
  5 | Bob   |  40 | M      | Boston        | 2023-02-18 10:00:00
  6 |       |     | F      | Washington DC | 2023-02-18 10:00:00
  7 |       |     | M      | Atlanta       | 2023-02-18 10:00:00
  8 |       |     | F      | Miami         | 2023-02-18 10:00:00
  9 |       |     | M      | Philadelphia  | 2023-02-18 10:00:00
 10 |       |     | F      | Dallas        | 2023-02-18 10:00:00
(10 rows)

testdb=# select * from engineer where name is null;
 id | name | age | gender |    address    |     created_at
----+------+-----+--------+---------------+---------------------
  6 |      |     | F      | Washington DC | 2023-02-18 10:00:00
  7 |      |     | M      | Atlanta       | 2023-02-18 10:00:00
  8 |      |     | F      | Miami         | 2023-02-18 10:00:00
  9 |      |     | M      | Philadelphia  | 2023-02-18 10:00:00
 10 |      |     | F      | Dallas        | 2023-02-18 10:00:00
(5 rows)

testdb=# select * from engineer where age is not null;
 id | name  | age | gender |    address    |     created_at
----+-------+-----+--------+---------------+---------------------
  1 | John  |  30 | M      | New York      | 2023-02-18 10:00:00
  2 | Mary  |  25 | F      | Los Angeles   | 2023-02-18 10:00:00
  3 | Peter |  35 | M      | Chicago       | 2023-02-18 10:00:00
  4 | Jane  |  28 | F      | San Francisco | 2023-02-18 10:00:00
  5 | Bob   |  40 | M      | Boston        | 2023-02-18 10:00:00
(5 rows)

别名

这个很好说明，就是比如有些表的名字很长，所以我们就直接给个简称，依据上面的表我们给个例子。

testdb=# select * from engineer as e where age is null;
 id | name | age | gender |    address    |     created_at
----+------+-----+--------+---------------+---------------------
  6 |      |     | F      | Washington DC | 2023-02-18 10:00:00
  7 |      |     | M      | Atlanta       | 2023-02-18 10:00:00
  8 |      |     | F      | Miami         | 2023-02-18 10:00:00
  9 |      |     | M      | Philadelphia  | 2023-02-18 10:00:00
 10 |      |     | F      | Dallas        | 2023-02-18 10:00:00
(5 rows)


testdb=# select c.id as cid, c.name as cname, e.name as ename  from company as c, engineer as e where c.id = e.id;
 cid | cname | ename
-----+-------+-------
   2 | CC    | Mary
   4 | Eoe   | Jane
   3 | Dod   | Peter
   5 | Fof   | Bob
   6 | Gog   |
(5 rows)

触发器

SQL 触发器是一种特殊的存储过程，它与普通的存储过程不同，它的执行是由事件来触发的，而不是由程序调用或手工启动的。当对 SQL 表进行操作（如 insert、delete、update 等）时，触发器会自动执行。触发器可以用于加强数据的完整性约束和业务规则等。
触发器可以分为两种类型：语句级触发器和行级触发器。语句级触发器在触发事件时执行一次，无论是否有行发生变化，而行级触发器只会在发生变化的行上执行。触发器可以设置触发时间，包括 before（在事件发生之前）和 after（在事件发生之后）两种。

触发器一般和函数一起使用。我们直接看个例子文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-596678.html

#创建一个函数

CREATE OR REPLACE FUNCTION update_all_students_view()  
RETURNS TRIGGER  
AS $$  
BEGIN  
 IF NEW.age > 0 THEN  
   INSERT INTO all_students (name, age)  
   VALUES (NEW.name, NEW.age);  
 END IF;
 RETURN NEW;  
END;  
$$ LANGUAGE plpgsql;  

#创建一个触发器

CREATE TRIGGER update_all_students  
AFTER INSERT  
ON students  
FOR EACH ROW  
WHEN (NEW.age > 0)  
EXECUTE FUNCTION update_all_students_view();  

#触发它
testdb=# INSERT INTO students (name, age) VALUES ('张三', 18);
INSERT INTO students (name, age) VALUES ('李四', 0);

#这时候第二行就无法插入成功，因为年龄必须大于0

#删除trigger
drop trigger update_all_students on students;

到了这里，关于[SQL系列] 从头开始学PostgreSQL Union Null 别名触发器的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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