Ekstrakcja danych SQL za pomocą OFFSET i FETCH

W tym blogu omówimy OFFSET i FETCH. Te dwa elementy – w połączeniu – są bardzo wydajne i mogą nam pomóc w naszych zadaniach związanych z ekstrakcją danych SQL. Możemy użyć tych dwóch do wyodrębnienia danych w oparciu o nasze wymagania lub potrzeby.

Celem OFFSET jest pominięcie pierwszych wierszy, o których wspomniałeś w zbiorze danych. Z drugiej strony używamy FETCH , aby ograniczyć wiersze. Obie opcje to kolejność według klauzuli . Pamiętaj, że te dwa nie będą działać, jeśli nie użyjesz klauzuli ORDER BY .

W tym przykładzie możemy użyć order by ID lub order by Name . Następnie, gdy użyjesz OFFSET 5 ROWS , pominie pierwsze 5 wierszy. Kiedy połączysz FETCH NEXT 10 ROWS ONLY , otrzymasz tylko 10 następnych danych po 5 wierszach.

Ale jeśli nie użyjemy polecenia FETCH , pokaże wszystkie inne wiersze oprócz tych, w których użyliśmy OFFSET .

Ekstrakcja danych SQL za pomocą OFFSET i FETCH

Oznacza to, że w naszym wyniku pojawią się wiersze od 6 do 15 i nic więcej.

Ekstrakcja danych SQL za pomocą OFFSET i FETCH

Spis treści

Wybór tabeli

Najpierw otwórzmy nasz SSMS . W tym przykładzie mamy już prostą tabelę.

Ekstrakcja danych SQL za pomocą OFFSET i FETCH

Następnie zaznacz polecenie, aby załadować tabelę.

Ekstrakcja danych SQL za pomocą OFFSET i FETCH

Następnie kliknij Wykonaj .

Ekstrakcja danych SQL za pomocą OFFSET i FETCH

Następnie zobaczysz tabelę w zakładce Wyniki .

Ekstrakcja danych SQL za pomocą OFFSET i FETCH

Używanie OFFSET do ekstrakcji danych SQL

Na wyjściu zobaczysz, że mamy ID i Name .

Ekstrakcja danych SQL za pomocą OFFSET i FETCH

Jeśli wykonamy polecenie z „ ORDER BY ID ”, dane zostaną posortowane rosnąco w zależności od numeru identyfikacyjnego.

Ekstrakcja danych SQL za pomocą OFFSET i FETCH

Ekstrakcja danych SQL za pomocą OFFSET i FETCH

Możemy również użyć polecenia „ ORDER BY ID DESC ”, aby posortować dane malejąco.

Ekstrakcja danych SQL za pomocą OFFSET i FETCH

Ale w tym przykładzie wykonamy polecenie „ ORDER BY ID ”. Następnie pomińmy pierwsze 10 wierszy w naszym wyniku. Wpiszemy więc „ OFFSET 10 ROWS ”.

Ekstrakcja danych SQL za pomocą OFFSET i FETCH

Następnie zaznaczmy polecenia, które zamierzamy wykonać. Następnie kliknij Wykonaj .

Ekstrakcja danych SQL za pomocą OFFSET i FETCH

Po sprawdzeniu danych wyjściowych na karcie Wyniki zobaczymy, że użyte przez nas polecenie pominęło pierwsze 10 wierszy. Teraz pokazuje tylko dane z ID 11 .

Ekstrakcja danych SQL za pomocą OFFSET i FETCH

Używanie FETCH do ekstrakcji danych SQL

Użyjmy teraz FETCH . W tym przykładzie pobierzemy tylko 2 wiersze. Oznacza to, że ID 11 i ID 12 będą jedynymi na wyjściu.

Najpierw wpiszmy „ POBIERZ TYLKO NASTĘPNE 2 RZĘDY ”.

Ekstrakcja danych SQL za pomocą OFFSET i FETCH

Następnie zaznaczymy polecenia i klikniemy Wykonaj .

Ekstrakcja danych SQL za pomocą OFFSET i FETCH

Wtedy zobaczysz, że dane wyjściowe pokazują ID 11 i ID 12 tylko na karcie Wyniki .

Ekstrakcja danych SQL za pomocą OFFSET i FETCH

Możesz zmienić uprawnienia w dowolnym momencie, w zależności od celu. Możesz pominąć pierwsze 15 wierszy, wpisując „ OFFSET FIRST 10 ROWS ”. W połączeniu z FETCH staje się potężniejszy. Oprócz opcji „ ZAMÓWIENIE WEDŁUG ID ”, możesz również skorzystać z opcji „ ZAMÓWIENIE WEDŁUG NAZWY ”.

Wyszukiwanie danych z wielu źródeł danych

Wniosek

Podsumowując, omówiliśmy użycie OFFSET i FETCH . Za pomocą tych dwóch prostych poleceń będziesz mógł zmieniać ograniczenia i kontrolować dane wyjściowe, w których wierszach chcesz się pojawiać.

Jeśli nie potrzebujesz pierwszych 50 wierszy, nie musisz przewijać w dół. Zamiast tego możesz go łatwo uzyskać za pomocą tych prostych, ale potężnych poleceń. OFFSET i FETCH mogą być proste. Ale gdy są używane razem, stają się potężne, ponieważ masz większą kontrolę nad danymi.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na ten temat i inne powiązane treści, z pewnością możesz sprawdzić listę odpowiednich linków poniżej.

Wszystkiego najlepszego,

Hafiz

Leave a Comment

Dodawaj, usuwaj i zmieniaj nazwy kolumn w R za pomocą Dplyr

Dodawaj, usuwaj i zmieniaj nazwy kolumn w R za pomocą Dplyr

W tym samouczku omówimy pakiet dplyr, który umożliwia sortowanie, filtrowanie, dodawanie i zmianę nazw kolumn w języku R.

Funkcje zbierania w Microsoft Power Automate

Funkcje zbierania w Microsoft Power Automate

Odkryj różnorodne funkcje zbierania, które można wykorzystać w Power Automate. Zdobądź praktyczne informacje o funkcjach tablicowych i ich zastosowaniu.

Oceń wydajność kodu DAX w DAX Studio

Oceń wydajność kodu DAX w DAX Studio

Z tego samouczka dowiesz się, jak ocenić wydajność kodów DAX przy użyciu opcji Uruchom test porównawczy w DAX Studio.

Czym jest self w Pythonie: przykłady z życia wzięte

Czym jest self w Pythonie: przykłady z życia wzięte

Czym jest self w Pythonie: przykłady z życia wzięte

Jak zapisać i załadować plik RDS w R

Jak zapisać i załadować plik RDS w R

Dowiesz się, jak zapisywać i ładować obiekty z pliku .rds w R. Ten blog będzie również omawiał sposób importowania obiektów z R do LuckyTemplates.

Powrót do pierwszych N dni roboczych — rozwiązanie języka kodowania DAX

Powrót do pierwszych N dni roboczych — rozwiązanie języka kodowania DAX

Z tego samouczka języka kodowania DAX dowiesz się, jak używać funkcji GENERUJ i jak dynamicznie zmieniać tytuł miary.

Zaprezentuj spostrzeżenia przy użyciu wielowątkowej techniki dynamicznych wizualizacji w usłudze LuckyTemplates

Zaprezentuj spostrzeżenia przy użyciu wielowątkowej techniki dynamicznych wizualizacji w usłudze LuckyTemplates

W tym samouczku omówiono sposób korzystania z techniki wielowątkowych wizualizacji dynamicznych w celu tworzenia szczegółowych informacji na podstawie dynamicznych wizualizacji danych w raportach.

Wprowadzenie do filtrowania kontekstu w usłudze LuckyTemplates

Wprowadzenie do filtrowania kontekstu w usłudze LuckyTemplates

W tym artykule omówię kontekst filtra. Kontekst filtrowania to jeden z głównych tematów, z którym każdy użytkownik usługi LuckyTemplates powinien zapoznać się na początku.

Najlepsze wskazówki dotyczące korzystania z aplikacji w usłudze online LuckyTemplates

Najlepsze wskazówki dotyczące korzystania z aplikacji w usłudze online LuckyTemplates

Chcę pokazać, jak usługa online LuckyTemplates Apps może pomóc w zarządzaniu różnymi raportami i spostrzeżeniami generowanymi z różnych źródeł.

Analizuj zmiany marży zysku w godzinach nadliczbowych — Analizuj za pomocą LuckyTemplates i DAX

Analizuj zmiany marży zysku w godzinach nadliczbowych — Analizuj za pomocą LuckyTemplates i DAX

Dowiedz się, jak obliczyć zmiany marży zysku przy użyciu technik, takich jak rozgałęzianie miar i łączenie formuł języka DAX w usłudze LuckyTemplates.