Потренировался работать с диаграммой и описанием базы данных
Друзья, я решил поделиться с вами своим опытом работы с диаграммами и описаниями баз данных. Недавно я столкнулся с задачей выгрузить данные о заказах, сделанных в сентябре 2009 года. Мне необходимо было получить адреса и города оформления заказов, а также отобрать только те заказы, которые были сделаны во всех странах, кроме США и Бразилии, и имели стоимость выше двух долларов.Прежде всего, я решил создать диаграмму базы данных для лучшего понимания структуры данных. Используя язык SQL, я начал работу с таблицами ″Заказы″ и ″Клиенты″. В таблице ″Заказы″ у меня были столбцы ″ID заказа″, ″ID клиента″, ″Дата оформления″, ″Стоимость″. В таблице ″Клиенты″ у меня были столбцы ″ID клиента″, ″Имя″, ″Фамилия″, ″Адрес″, ″Город″, ″Страна″.Далее я использовал запрос SELECT, чтобы выгрузить информацию о заказах, оформленных в сентябре 2009 года⁚
SELECT адрес, город
FROM заказы
WHERE EXTRACT(MONTH FROM дата_оформления) 9 AND EXTRACT(YEAR FROM дата_оформления) 2009
Теперь у меня были данные о всех заказах, оформленных в сентябре 2009 года. Однако٫ для выполнения следующей части задачи – отбор заказов٫ сделанных во всех странах٫ кроме США и Бразилии٫ и имеющих стоимость выше двух долларов٫ мне понадобился еще один запрос.Я использовал оператор NOT IN для исключения США и Бразилии из выборки⁚
SELECT адрес, город
FROM заказы
WHERE страна NOT IN (‘США’, ‘Бразилия’) AND стоимость > 2
Теперь у меня были данные о заказах, оформленных во всех странах, кроме США и Бразилии, и сделанных в сентябре 2009 года, с стоимостью заказа выше двух долларов. Это была ценная информация, и я был готов использовать ее для анализа или получения дополнительных выводов.
В результате моей работы с диаграммой и описанием базы данных, я научился эффективно использовать язык SQL и операторы запросов, чтобы получить нужную информацию из базы. Это позволяет мне быть более продуктивным и эффективным в работе с данными и дает возможность принимать обоснованные решения на основе собранных фактов.