Extraindo dados com SQL

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A SQL � uma linguagem de consulta estruturada utilizada nos bancos relacionais. Ela permite a definiç�o de bancos de dados, sua manipulaç�o e tamb�m a restriç�o de acesso a seus recursos. Seu leque de opç�es � bastante amplo. Neste artigo focaremos em facilidades que ela disponibiliza para realizaç�o de consultas.

Assim, este artigo descreve em exemplos pr�ticos a efici�ncia da linguagem de consultas SQL, demonstrando formas diferentes de recuperar a informaç�o nos bancos de dados do mercado. Estes exemplos ser�o �teis �queles que pretendem extrair do banco de dados, por meio de consultas e subconsultas, os dados, aplicando diferentes t�cnicas para obter a informaç�o desejada.

A linguagem SQL surgiu junto com os modelos de bancos de dados relacionais, e sua principal caracter�stica foi inspirada nas teorias matem�ticas, mais precisamente na �lgebra relacional.

Tamb�m conhecida como Structured Query Language, � uma linguagem de consulta estruturada, que foi desenvolvida nos laborat�rios da IBM na d�cada de 70. Esta linguagem tem como objetivo fazer consultas em tabelas de um banco de dados, e atualmente � usada em todos os bancos de dados relacionais do mercado.

Atualmente a linguagem SQL � usada em muitas aplicaç�es espalhadas pelo mundo e sua funç�o principal � buscar a informaç�o armazenada nas tabelas dos databases, retornando assim em forma de texto o resultado dos dados que est�o organizados nestas tabelas. As aplicaç�es usam comandos SQL internamente para manipulaç�o de dados em gr�ficos, relat�rios, telas e principalmente em consultas.

Sendo assim, basicamente todo sistema de computaç�o que armazena seus dados em um banco de dados relacional, possui consultas que usam algum comando SQL para buscar a informaç�o. Atualmente, com o surgimento de outros tipos de armazenamento, como � o caso dos Big Data (veja o BOX 1), a linguagem SQL ganhou ainda mais poder, afinal a tecnologia Hadoop (veja o BOX 2) possui os componentes que interpretam comandos SQL para fazer pesquisas no mundo Big Data. Exemplos destes componentes s�o Hive e Pig.

BOX 1: Big Data

Big Data refere-se a uma tecnologia de armazenamento de dados em grande escala que tem como principais caracter�sticas o arquivamento de dados estruturais e dados pessoais/contextuais de uma forma n�o relacional.

BOX 2: Hadoop

Hadoop � uma plataforma desenvolvida na linguagem Java, que tem caracter�sticas o processamento de grande volume de dados. � um projeto origin�rio da empresa Apache que tem como grande parceiro a empresa Yahoo em sua difus�o. O Hadoop � considerado um tipo de tecnologia Big data que se caracteriza pela sua persist�ncia e o seu processamento distribu�do.

Em grandes organizaç�es que possuem sistemas transacionais e sistemas de data warehouses, nos requisitos de conhecimentos dos analistas e desenvolvedores, ter em seus aprendizados a linguagem SQL �, sem d�vida, de suma import�ncia no dia a dia. Afinal, desenvolver e manter aplicaç�es em projetos que usam esta tecnologia, tem sido o grande desafio das empresas na �rea de tecnologia nos �ltimos anos.

A manipulaç�o de dados que est�o armazenados em databases pode ser infinita, e as formas de extrair estas informaç�es precisa estar alinhada a uma boa performance. Afinal, em um sistema transacional, por exemplo, que usa seus processos para vendas em varejo, se analisarmos a demanda que ocorre no dia a dia, o fluxo pode ser muito grande. Uma consulta SQL que n�o est� perform�tica, pode tornar o tempo de resposta muito lento.

Em uma outra situaç�o, por exemplo, um sistema Web, que � acessado por centenas de pessoas, se cada uma delas faz uma busca ou consulta neste site, esse n�mero pode ser grande, e sendo assim este resultado pode ficar comprometido.

Em todos os projetos de software, logicamente que os DBAs e os analistas de infraestrutura est�o atentos e disponibilizam recursos que podem ajudar e muito no tempo destas consultas, mas acima de tudo o desenvolvedor n�o pode deixar de se atentar para que estas consultas sejam bem escritas.

Quando o assunto � desempenho, as an�lises devem ser cont�nuas, e o fato da linguagem SQL possibilitar fazer a mesma consulta de v�rias formas, nem sempre a forma ideal � a forma que acaba sendo realizada no ambiente de produç�o.

Em aspectos de aperfeiçoamento, a linguagem SQL n�o � diferente das outras linguagens. A pr�tica � muito importante no caminho da perfeiç�o, e apesar do fato de ser uma linguagem interpretada pelo sistema de banco de dados, ela � bastante simples e de f�cil compreens�o.

Em muitos casos em nosso ambiente do dia-dia, � comum depararmos com alguma situaç�o em que o uso da linguagem SQL causa algum tipo de d�vida em relaç�o �s formas de construir uma consulta. E em muitas vezes, quando analisamos com mais calma, chegamos � conclus�o que era algo bem mais simples ou at� mesmo podia ser constru�do de outra forma.

Visando demonstrar diferentes variaç�es de uso da linguagem SQL, focaremos neste artigo apenas nos comandos de consulta, onde instruç�es SELECT s�o usadas. Assim, demonstraremos consultas complexas, e subconsultas, com as muitas formas de trazer os dados armazenados nas tabelas dos bancos de dados.

Os comandos usados neste artigo ser�o completamente independentes do banco de dados, e poder�o ser usados para qualquer ferramenta de armazenamento relacional que usa a linguagem de consultas SQL.

Padr�o ANSI

Com o aparecimento das diversas ferramentas de banco de dados no mercado, o uso da linguagem SQL passou a sofrer alteraç�es. Isso porque cada fabricante criava particularidades na linguagem para atender ao seu mercado.

Com isso, a linguagem ficou diferente para cada analista que usasse Oracle, SQL Server, Postgre, MYSQL ou DB2. Este cen�rio estimulou a criaç�o de um padr�o em 1986, pela �American National Standards Institute�, tamb�m conhecida como ANSI.

Este padr�o de linguagem SQL fazia valer um formato de definiç�o desta linguagem que todo banco de dados relacional precisava atender. Embora cada empresa criasse a sua pr�pria particularidade na linguagem, o padr�o ANSI tinha que funcionar em todas que quisessem ser aceitas no mundo dos bancos de dados relacionais.

Este padr�o ANSI foi revisto em 1992, 1999 e em 2003. Atualmente as duas ferramentas de mercado do mundo relacional mais usadas, T-SQL do SQL Server e o PL-SQL da Oracle, tem sim suas particularidades, mas eles tamb�m atendem ao padr�o ANSI. Sendo assim, qualquer consulta que for constru�da no padr�o SQL ANSI, pode ser executada no SQL Server e no Oracle, que v�o funcionar perfeitamente.

Os outros fabricantes de bancos de dados (PostgreSQL, MYSQL, DB2) tamb�m aderiram ao padr�o SQL ANSI.

Ambiente

Utilizaremos um banco de dados no ambiente SQL Server para demonstrar as consultas feitas para este artigo. O database em quest�o � o �AdventureWorks�, que � disponibilizado pela Microsoft para ambiente de teste. Na Figura 1 temos um modelo de dados criado no Enterprise Architect, e assim podemos conhecer melhor como as consultas ser�o constru�das.

Figura 1. Modelo de dados do database AdventureWorks

Extraindo dados

Para melhor abordarmos a linguagem SQL como um todo, demonstraremos e analisaremos cada comando apresentado neste artigo, de forma que � medida que forem apresentados, comentaremos e demonstraremos cada variaç�o, citando como os exemplos podem ser usados no dia-dia.

Ser� feita uma abordagem pr�via de cada instruç�o com um exemplo simples e logo em seguida mostraremos exemplos avançados. Vale lembrar que cada instruç�o usada nestes exemplos deve ser cuidadosamente estudada e revista, para uma melhor compreens�o da linguagem.

A linguagem SQL � interpretada pelo banco de dados e funciona atrav�s da execuç�o de scripts em linhas de comando, que a partir de um �SELECT� s�o apontadas para uma ou mais tabelas, e trazem o resultado dos dados selecionados naquele momento espec�fico no banco de dados. Na Figura 2 demonstramos a divis�o de comandos que podem ser implementados na linguagem SQL.

Figura 2. Hierarquia dos comandos

Nesta hierarquia o �Select� � in�cio de todo comando SQL, dele partem todas as cl�usulas que devem ser interpretadas pelo banco de dados. As cl�usulas �hint� servem como dicas para os scripts, instruindo o processador para uma melhor execuç�o como, por exemplo, controle de bloqueios.

Os comandos All, Distinct e Unique, s�o para instruir ao processador que traga todos os dados ou apenas dados �nicos. Ainda na primeira linha da hierarquia temos �select_list� onde s�o designados os campos das tabelas que devem aparecer na consulta.

Posteriormente temos a cl�usula From� que indica de onde os dados devem ser retornados: de uma tabela �table_reference�, ou um join de outra tabela. Esta cl�usula �join� pode ter diferentes variaç�es, como inner, left, right, cross, dentre outras.

Temos adiante a cl�usula where serve como filtros. Esta cl�usula � muito importante para uma boa performance na query, afinal ela pode demonstrar que ser�o trazidos apenas registros de um m�s ou de uma regi�o, ao inv�s de toda a tabela �hierarchial_query_clause�. Teremos ainda nesta hierarquia a cl�usula de agrupamento group_by_clause� e as condiç�es (condition) do agrupamento having.

Operadores l�gicos e matem�ticos

A linguagem de consulta SQL tem uma grande quantidade de operados l�gicos e matem�ticos, estes operadores podem ser associados a datas e valores num�ricos. Quando uma informaç�o precisa atender a crit�rios e filtros com datas, operadores s�o muito �teis e usar estes operadores faz com que o analista possa limitar as suas consultas, trazendo um n�mero muito menor de linhas em uma tabela.

Por exemplo, uma tabela de uma empresa que foi criada em 2000, tem dados desde a sua criaç�o, os filtros de datas permitem que os dados sejam apresentados apenas no �ltimo ano, por exemplo, ou at� mesmo em um limite de datas especificadas na consulta.

Demonstramos na Listagem 1 como realizar uma consulta contendo datas e c�lculo de valores num�ricos. Podemos observar que as colunas fazem c�lculos, onde s�o usados operadores matem�ticos de multiplicaç�o, divis�o e subtraç�o. Foram usados abaixo nos filtros (where), datas, onde foram adicionados operadores l�gicos (maior e diferente). Ainda nesta consulta podemos observar o uso da instruç�o Between, que filtra as datas entre os valores nela contidos.

Foi apresentado no exemplo o uso do Like que filtra todos os nomes que começam com a letra A, (A%), ou a letra C, (C%). Finalizando, ainda foi mostrado o filtro que seleciona apenas os valores n�o nulos (is not null) na coluna Size, e foi filtrada a exceç�o do nome �AWC Logo Cap�, como aparece na �ltima linha da consulta.


  SELECT Name AS Nome, StandardCost AS Preco,
    (StandardCost * 10)/100 AS Desconto, 
    StandardCost - ((StandardCost * 10)/100) AS Restante, 
    SellEndDate AS Data
  FROM  SalesLT.Product
  WHERE (SellEndDate BETWEEN 
  '2002-06-01 00:00:00.000' AND '2002-06-10 00:00:00.000'
  AND   SellEndDate BETWEEN 
  '2002-06-20 00:00:00.000' AND '2002-06-25 00:00:00.000')
  AND   SellEndDate > '2002-06-28 00:00:00.000' 
  AND   SellEndDate <> '2002-06-07 00:00:00.000'
  OR    (Name LIKE 'A%' or Name Like 'C%')
  AND    Size IS NOT NULL
  AND   Name NOT IN ('AWC Logo Cap')

Listagem 1. Exemplo de c�lculo com datas e valores num�ricos

Essa consulta faz c�lculos em campos num�ricos e filtros com intervalos de datas, s�o usados ainda operados matem�ticos e operadores l�gicos.

Sumarizar e agrupar

Em um banco de dados relacional, a junç�o e o agrupamento de tabelas s�o comuns em uma extraç�o de dados. Tabelas se completam com outras tabelas e geram a informaç�o. Os dados por si s� n�o demonstram o que diretores e usu�rios precisam entender do neg�cio, e geralmente precisam ser completados por outros dados armazenados em outro objeto (tabela), assim que funciona a l�gica da integridade referencial.

Duas tabelas s�o ligadas por uma Foreign Key e se completam em informaç�es, onde o registro de uma tabela A pode se relacionar com um ou com v�rios registros da outra tabela B. E no mundo relacional as cl�usulas de inner join, left join, right join, dentre outras, s�o muito usadas no dia a dia.

Quando agrupamos uma tabela, ela geralmente atende a um requisito de alguma funç�o matem�tica imposta a ela. Um bom exemplo de agrupamento seriam as vendas de uma empresa agrupadas por regi�o, ou as vendas das regi�es agrupadas por um ou por v�rios tipos de produtos. Ou ainda as vendas da empresa agrupadas por regi�es que est�o localizadas no lado sul do pa�s.

Na Listagem 2 apresentamos uma query que tem um select na cl�usula �having� do agrupamento. A cl�usula group by especifica os grupos em resumo na sa�da da consulta SQL, este agrupamento pode ser feito por uma ou mais de uma consulta. Em alguns casos, uma cl�usula having pode ser usada, e este comando funciona como um filtro nas classes agrupadas. O having se comporta da mesma forma que uma cl�usula where, por�m atendendo ao group by.

Quando a consulta usa uma funç�o, o comando group by calcular� aquele valor da funç�o para cada grupo selecionado.


  SELECT P.Name, COUNT(P.ProductID) 
  FROM SalesLT.Product P
    INNER JOIN SalesLT.ProductModel M
      ON P.ProductModelID = M.ProductModelID
    RIGHT JOIN SalesLT.ProductModelProductDescription MD
      ON MD.ProductModelID = M.ProductModelID
    LEFT JOIN SalesLT.ProductDescription D
      ON D.ProductDescriptionID = MD.ProductDescriptionID
  WHERE D.ModifiedDate BETWEEN '2003-06-01 00:00:00.000' AND '2003-06-30 00:00:00.000'
  GROUP BY P.Name 
  HAVING P.Name IN(SELECT P.Name 
  FROM SalesLT.Product P
    INNER JOIN SalesLT.ProductModel M
      ON P.ProductModelID = M.ProductModelID
  WHERE P.ProductCategoryID = 6)

Listagem 2. Exemplo de select em uma cl�usula having

Subqueries

Uma subconsulta se caracteriza por fazer uma consulta, em outra consulta, ou at� mesmo juntar duas consultas em uma cl�usula �Join�. A ideia de fazer uma subquery, assim tamb�m conhecida, � fazer uma seleç�o de dados dentro de uma seleç�o. Em outra operaç�o de uni�o de duas consultas, este recurso pode ser usado quando se precisa fazer uma uni�o ou Join, da mesma forma que � feita em tabelas, por�m em consultas.

As subqueries podem ser usadas sem limites, e uma subquery pode estar dentro de outra. Evidentemente que este recurso deve ser bem analisado, afinal para cada query escrita o banco de dados far� um novo processamento, e isso tem um custo para o resultado final da consulta. Na Listagem 3, temos uma query onde duas tabelas s�o selecionadas e associadas por uma cl�usula �inner join�.

Na Listagem 4 temos uma query associada a v�rias subqueries, por�m podemos observar que a query da Listagem 3 � usada na Listagem 4, como o �ltimo n�vel da consulta, onde ela faz o �ltimo select.


  SELECT C.FirstName AS NOME,CA.ModifiedDate AS ALTERACAO 
  FROM SalesLT.Customer C
    INNER JOIN SalesLT.CustomerAddress CA 
      ON C.CustomerID = CA.CustomerID

Listagem 3. Exemplo de consulta simples com Inner join


  SELECT NOMES.QTDE_NOME, DATAS.QTDE_DATA
  FROM(
    SELECT NOME.QTDE AS QTDE_NOME
    FROM (
      SELECT COUNT(A.ALTERACAO) AS QTDE, 
        A.NOME AS NOME
      FROM(
        SELECT C.FirstName AS NOME,
          CA.ModifiedDate AS ALTERACAO 
        FROM SalesLT.Customer C
          INNER JOIN SalesLT.CustomerAddress CA 
            ON C.CustomerID = CA.CustomerID)AS A
      GROUP BY A.NOME
      HAVING COUNT(A.ALTERACAO) > 1) AS NOME) AS NOMES
  INNER JOIN(
    SELECT DATA.QTDE AS QTDE_DATA
    FROM (
      SELECT COUNT(A.NOME) AS QTDE, 
        A.ALTERACAO AS DATA
      FROM(
      SELECT C.FirstName AS NOME,
        CA.ModifiedDate AS ALTERACAO 
      FROM SalesLT.Customer C
        INNER JOIN SalesLT.CustomerAddress CA 
          ON C.CustomerID = CA.CustomerID
      )AS A
      GROUP BY A.ALTERACAO
      HAVING COUNT(A.NOME) > 1) AS DATA) AS DATAS
  ON NOMES.QTDE_NOME = DATAS.QTDE_DATA

Listagem 4. Exemplo com m�ltiplas consultas usando subqueries

A Listagem 4 faz a comparaç�o de duas subconsultas unindo-as por um �inner join�. Este tipo de consulta pode ser usado em relat�rios e geralmente subconsultas podem ser associadas a comparaç�es de um conjunto de informaç�es. Evidentemente que uma consulta deste tipo em alguns casos pode ter um custo bem elevado para o SGBD, cabe ao analista e ao DBA observar as melhores opç�es de extrair a informaç�o da forma mais perform�tica poss�vel.

Filtros de Consultas

Pode-se dizer que a cl�usula WHERE � o fator determinante em uma consulta, a ela pode-se definir o tempo de resposta do processamento do banco de dados. Um comando WHERE serve como um filtro, e atrav�s dele o n�mero de linhas que a consulta retornar� pode ser limitado.

Em muitos casos em que o analista n�o se preocupa com este detalhe, uma consulta traz todo o conte�do da tabela em quest�o. Isso faz toda a diferença no tempo de resposta de uma query.

Em uma cl�usula WHERE, podem ser usados v�rios comandos que ajudam ao analista fazer um filtro mais elaborado, dentre estes comandos temos os comandos in, like, between.

Na Listagem 5 temos uma query que fixa um valor igual em produtos baseado em uma outra query e que atende a um filtro que � um �select�. Posteriormente usa uma cl�usula and para filtrar apenas produtos da categoria que começa com a letra �C�.


  SELECT DISTINCT C.Name AS CATEGORIA,
  (SELECT COUNT(P.ProductID) 
  FROM SalesLT.Product P
    INNER JOIN SalesLT.ProductModel M
      ON P.ProductModelID = M.ProductModelID
    RIGHT JOIN SalesLT.ProductModelProductDescription MD
      ON MD.ProductModelID = M.ProductModelID
    LEFT JOIN SalesLT.ProductDescription D
      ON D.ProductDescriptionID = MD.ProductDescriptionID
  WHERE D.ModifiedDate BETWEEN '2003-06-01 00:00:00.000' AND '2003-06-30 00:00:00.000')AS VALOR
  FROM SalesLT.Product P
    INNER JOIN SalesLT.ProductCategory C
      ON P.ProductCategoryID = C.ProductCategoryID
  WHERE (SELECT COUNT(P.ProductID) 
  FROM SalesLT.Product P
    INNER JOIN SalesLT.ProductModel M
      ON P.ProductModelID = M.ProductModelID) < 1000
  AND C.Name LIKE 'C%'

Listagem 5. Exemplo de consulta com select em uma cl�usula where

Todos os SGBDs possuem uma coleç�o de funç�es. As funç�es podem e devem ser usadas quando forem necess�rias, por�m deve-se ter uma certa coer�ncia, afinal uma funç�o � um processo a parte que demanda muito processamento do banco de dados. Quando existe uma funç�o que se repete ao longo do script, deve-se usar a funç�o com uma vari�vel. Afinal quando uma vari�vel � usada, o banco de dados deixa de processar aquela operaç�o mais de uma vez. Isso pode trazer um ganho razo�vel na performance do script como um todo.

Na Listagem 6 apresentamos uma consulta com um inner join simples, onde o filtro usa outra consulta que tem uma funç�o SUM, funç�o de soma na linguagem SQL.


  SELECT P.Name AS NOME, P.ListPrice AS PRECO, C.Name AS CATEGORIA
  FROM SalesLT.Product P
    INNER JOIN SalesLT.ProductCategory C
      ON P.ProductCategoryID = C.ProductCategoryID
  WHERE P.ListPrice < ALL (SELECT SUM(ListPrice) FROM SalesLT.Product)

Listagem 6. Exemplo de consulta simples usando Inner Join com um filtro em outro select

A cl�usula between especifica um intervalo com dois valores, este comando � similar ao uso de operados < and >, ou seja, limita dois valores, em que o SGBD faz duas operaç�es de um valor menor que, e outro valor maior que.

Independente da opç�o escolhida pelo analista, deve-se sempre verificar o plano de execuç�o do banco de dados, e analisar qual foi a melhor forma de fazer a consulta.

Na Listagem 7 temos uma consulta com o select na cl�usula �between�, limitando a consulta em dois valores.


  SELECT DISTINCT P.Name AS NOME, P.ListPrice AS PRECO, C.Name AS CATEGORIA
  FROM SalesLT.Product P
    INNER JOIN SalesLT.ProductCategory C
      ON P.ProductCategoryID = C.ProductCategoryID
  WHERE P.StandardCost BETWEEN '400' AND '800'
  AND P.ListPrice BETWEEN (SELECT AVG(ListPrice) FROM SalesLT.Product) AND '1000'

Listagem 7. Exemplo de consulta com select em uma cl�usula between

Uni�o e Interseç�o

Uma cl�usula union funciona diferente de uma junç�o de tabelas (join), o union faz uma uni�o de duas ou mais consultas, trazendo o resultando em um conjunto. Esta uni�o inclui todas as linhas pertencentes �s consultas desejadas.

Em uma consulta que usa estes comandos, os campos e a ordem destes campos devem ser id�nticos no script. Ainda em relaç�o a uni�o de consultas, podemos usar a cl�usula intersect, que apresenta os valores distintos pelas consultas.

Este tipo de consulta � bastante usado em v�rios ambientes, e nele pode-se ter uma noç�o exata da teoria dos conjuntos que � aplicada no campo da matem�tica.

A Listagem 8 apresenta o uso da cl�usula union e intersect, denominadas pela uni�o de tabelas e valores distintos entre elas respectivamente.


  SELECT DISTINCT P.Name AS NOME, P.ListPrice AS PRECO, C.Name AS CATEGORIA
  FROM SalesLT.Product P
    INNER JOIN SalesLT.ProductCategory C
      ON P.ProductCategoryID = C.ProductCategoryID
  WHERE P.StandardCost > 1000
  INTERSECT
  SELECT DISTINCT P.Name AS NOME, P.ListPrice AS PRECO, C.Name AS CATEGORIA
  FROM SalesLT.Product P
    INNER JOIN SalesLT.ProductCategory C
      ON P.ProductCategoryID = C.ProductCategoryID
    INNER JOIN SalesLT.ProductCategory D
      ON D.ProductCategoryID = C.ParentProductCategoryID
  WHERE P.StandardCost > (SELECT AVG(P.ListPrice) FROM SalesLT.Product P)
  UNION
  SELECT DISTINCT P.Name AS NOME, P.ListPrice AS PRECO, C.Name AS CATEGORIA
  FROM SalesLT.Product P
    INNER JOIN SalesLT.ProductCategory C
      ON P.ProductCategoryID = C.ProductCategoryID
  WHERE P.ListPrice < 100

Listagem 8. Exemplo de consulta com a cl�usula union e intersect

Pertence ou N�o Pertence

Um exists tem um processamento diferente de uma consulta que usa uma cl�usula in, por exemplo. Quando a consulta usa a cl�usula in, o processador recupera todo o conjunto antes de fazer um join. Usando a cl�usula exists, o processador faz o join linha a linha. Obviamente que usar um ou o outro vai depender principalmente do tamanho da tabela, e da quantidade de dados envolvida na consulta e na subconsulta.

� apresentada na Listagem 9 o uso da cl�usula not exists, e na Listagem 10 a cl�usula exists.


  SELECT DISTINCT P.Name AS NOME, SUM(P.ListPrice) AS PRECO, C.Name AS CATEGORIA
  FROM (((SalesLT.Product P
    FULL OUTER JOIN SalesLT.ProductCategory C
      ON P.ProductCategoryID = C.ProductCategoryID)
    LEFT JOIN SalesLT.SalesOrderDetail S
      ON S.ProductID = P.ProductID)
    INNER JOIN SalesLT.SalesOrderHeader H
      ON S.SalesOrderID = H.SalesOrderID)
  FULL OUTER JOIN SalesLT.Customer C2
      ON H.CustomerID = C2.CustomerID
  WHERE NOT EXISTS (SELECT ListPrice 
       FROM SalesLT.Product P2
       INNER JOIN SalesLT.ProductModel M ON P2.ProductModelID = M.ProductModelID
       WHERE P2.Name LIKE '%C' 
       AND P2.SellEndDate < '1998-06-01 00:00:00.000')
    GROUP BY C.Name, P.Name

Listagem 9. Exemplo de consulta com a cl�usula not exists


  SELECT DISTINCT C.FirstName AS Nome, C.LastName AS Sobrenome 
  FROM SalesLT.Customer C
  LEFT JOIN (SELECT A.CustomerID 
    FROM SalesLT.CustomerAddress A 
      INNER JOIN SalesLT.Address D 
        ON A.AddressID = D.AddressID
    WHERE D.City IN ('Dallas', 'Phoenix')) AS CONSULTA ON C.CustomerID = CONSULTA.CustomerID
  WHERE EXISTS (SELECT DISTINCT C2.FirstName 
    FROM SalesLT.Customer C2
    INNER JOIN SalesLT.SalesOrderHeader H 
      ON H.CustomerID = C2.CustomerID
    RIGHT JOIN SalesLT.SalesOrderDetail O 
      ON H.SalesOrderID = O.SalesOrderID
    INNER JOIN SalesLT.Product P
      ON P.ProductID = O.ProductID
    WHERE P.ListPrice > 2000)

Listagem 10. Exemplo de consulta com a cl�usula exists

Consultas diferentes e resultados iguais

Separamos este t�pico para demonstrar alguns exemplos em que o resultado pode ser o mesmo, por�m constru�do de forma diferente. A linguagem SQL nos proporciona fazer a mesma consulta de diferentes maneiras.

Mas fazer eficiente, cabe a cada analista no momento da construç�o da consulta. Para isso, ele deve efetuar uma an�lise detalhada do modelo de dados a fim de usar os melhores caminhos para chegar ao resultado final.

Na Listagem 11, apresentamos duas queries simples, e que trazem o mesmo resultado, usando as cl�usulas distinct e group by, respectivamente.


  SELECT DISTINCT Name FROM SalesLT.Product
  WHERE Size <> '58' OR Color <> 'Blue'
   
  SELECT Name FROM SalesLT.Product
  WHERE Size <> '58' OR Color <> 'Blue'
  GROUP BY Name

Listagem 11. Exemplo de consulta com a cl�usula distinct e group by

Na Listagem 12, apresentamos duas queries simples, e que trazem o mesmo resultado, usando as cl�usulas �in� e uma subquery com a cl�usula exists.


    SELECT Name FROM SalesLT.Product
    WHERE Color in ('Blue')
     
    SELECT Name FROM SalesLT.Product p
    WHERE exists (SELECT Name FROM SalesLT.Product p1 
    WHERE p.ProductID = p1.ProductID AND Color = 'Blue')

Listagem 12. Exemplo de consulta com a cl�usula in e exists

Boas pr�ticas no uso da linguagem SQL

Se tratando da linguagem de consultas SQL, existem dicas que se observadas, podem melhorar muito a performance das consultas. Listamos na sequ�ncias algumas destas dicas para a construç�o das queries:

A normalizaç�o � uma boa pr�tica, afinal os dados ficam distribu�dos e organizados melhor em tabelas menores;
Nas instruç�es Select, evite o uso de "*". Procure utilizar apenas os campos necess�rios;
Para obter maior performance, utilize chaves prim�rias num�ricas ou ainda campos pequenos nas chaves;
Evite o uso de cursores, pois eles t�m um custo elevado, j� que navegam registro por registro;
Stored procedures no banco de dados t�m um melhor desempenho do que queries escritas diretas no c�digo do programa, al�m de contribuir para uma melhor segurança;
Sempre que puder use cl�usulas where, afinal os filtros diminuem o tamanho da consulta;
Evite o uso de funç�es, pois cada funç�o tem um custo consider�vel no banco de dados;
Procure usar �ndices com coer�ncia. Em alguns casos o excesso de �ndices pode atrapalhar a consulta;
Em instruç�es SQL id�nticas use vari�veis, dessa forma o SGBD compila a instruç�o apenas uma vez;
� sempre bom analisar o plano de execuç�o do SGBD em quest�o;
Evite o uso da cl�usula �like�. Este comando tem um custo consider�vel para o SGBD;
Compare o custo das instruç�es que podem trazer resultados compat�veis, um bom exemplo seriam as cl�usulas "exists" e "in";
Use sempre refer�ncia nas colunas ao fazer um join;
Evite a comparaç�o de dados de tipos incompat�veis;
Sempre na construç�o de uma consulta SQL procure conhecer o modelo de dados.

Este artigo apresentou conceitos e exemplos relativos � construç�o de consultas SQL. Foi apresentado o padr�o ANSI de comandos SQL e foi demonstrado o modelo de dados usado nos exemplos do artigo.

Em seguida foram demonstradas formas de recuperar a informaç�o com diferentes comandos, considerando exemplos de sumarizaç�o, agrupamento e subqueries. Nos exemplos foram demonstrados os operadores l�gicos e matem�ticos, al�m de comandos diversos.

Construir uma consulta SQL pode ser simples, por�m o simples pode se tornar problem�tico quando � aliado a um consumo de v�rios usu�rios usando o mesmo banco de dados.

Portanto, � sempre bom ter em mente que uma consulta pode ser simples, mas deve-se fazer as perguntas, �Como ela ser� executada?�, ou �Quantas vezes ela ser� executada simultaneamente?�.

A performance � a alma das consultas, por�m vale a pena ter as outras vari�veis tamb�m em mente, como segurança e arquitetura. Na criaç�o de um modelo de dados � bom saber mais ou menos como ser�o as consultas ou, pelo menos, saber quais as entidades ser�o mais consultadas, e tentar criar o modelo de dados baseado nisso.

O desempenho de um banco de dados depende de v�rios fatores, mas as consultas ocupam um lugar consider�vel. Sendo assim, avaliar e sempre reavaliar estas consultas � uma boa pr�tica, afinal em relaç�o � performance, � sempre bom saber que o que foi ajustado e hoje possui um bom desempenho, pode n�o funcionar da mesma forma no futuro.

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SQL SELECT

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Linguagem SQL: Extraindo informa��o de qualidade com SQL

Veja nesse artigo, através de exemplos práticos, a eficiência da linguagem SQL para recuperar informações de qualidade do banco de dados.

Padr�o ANSI

Ambiente

Extraindo dados

Operadores l�gicos e matem�ticos

Sumarizar e agrupar

Subqueries

Filtros de Consultas

Uni�o e Interseç�o

Pertence ou N�o Pertence

Consultas diferentes e resultados iguais

Boas pr�ticas no uso da linguagem SQL

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