sql语句中with as 的用法


–针对一个别名
with tmp as (select * from tb_name)

–针对多个别名
with
tmp as (select from tb_name),
tmp2 as (select
from tb_name2),
tmp3 as (select * from tb_name3),

–相当于建了个e临时表
with e as (select from scott.emp e where e.empno=7499)
select
from e;

–相当于建了e、d临时表
with
e as (select from scott.emp),
d as (select
from scott.dept)
select * from e, d where e.deptno = d.deptno;

其实就是把一大堆重复用到的sql语句放在with as里面,取一个别名,后面的查询就可以用它,这样对于大批量的sql语句起到一个优化的作用,而且清楚明了。

向一张表插入数据的with as用法

insert into table2
with
s1 as (select rownum c1 from dual connect by rownum <= 10),
s2 as (select rownum c2 from dual connect by rownum <= 10)
select a.c1, b.c2 from s1 a, s2 b where…;
select s1.sid, s2.sid from s1 ,s2需要有关联条件,不然结果会是笛卡尔积。
with as 相当于虚拟视图。

with as短语,也叫做子查询部分(subquery factoring),可以让你做很多事情,定义一个sql片断,该sql片断会被整个sql语句所用到。有的时候,是为了让sql语句的可读性更高些,也有可能是在union all的不同部分,作为提供数据的部分。

特别对于union all比较有用。因为union all的每个部分可能相同,但是如果每个部分都去执行一遍的话,则成本太高,所以可以使用with as短语,则只要执行一遍即可。如果with as短语所定义的表名被调用两次以上,则优化器会自动将with as短语所获取的数据放入一个temp表里,如果只是被调用一次,则不会。而提示materialize则是强制将with as短语里的数据放入一个全局临时表里。很多查询通过这种方法都可以提高速度。

with
sql1 as (select to_char(a) s_name from test_tempa),
sql2 as (select to_char(b) s_name from test_tempb where not exists (select s_name from sql1 where rownum=1))
select from sql1
union all
select
from sql2
union all
select ‘no records’ from dual
where not exists (select s_name from sql1 where rownum=1)
and not exists (select s_name from sql2 where rownum=1);

WITH语句的优点:

(1). SQL可读性增强。比如对于特定with子查询取个有意义的名字等。

(2)、with子查询只执行一次,将结果存储在用户临时表空间中,可以引用多次,增强性能。

举例:在进行导入EXCEL的过程中,有时候,需要将数据存储在临时表中,当下一次在进行导入的时候,进行清除临时表的数据,但是这时候,有时候发生并发问题的话,两个用户可能会分别操作对方的数据,所以,可能造成混乱,但是可以使用WITH函数和UNION语句拼接一个SQL语句,存储在SESSION中,当需要导出错误信息的时候,可以使用该语句构造数据。

sql语句中with as 的用法介绍到这里,更多sql学习请参考编程字典sql教程 和问答部分,谢谢大家对编程字典的支持。


原文链接:https://blog.csdn.net/jia718/article/details/88253918?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522163332164616780262523377%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=163332164616780262523377&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_v2~rank_v29-28-88253918.pc_v2_rank_blog_default&utm_term=sql&spm=1018.2226.3001.4450