如何在SQL Server中由原子建立分子查询

每位SQL Server开发员都有自己的首选操作方法。这些是由原子查询组合起来的查询，通过它们可以处理一个表格。将原子组合起来，可以建立分子。当然也会有限制（化学家所称的化合价），但一般来说，这个原理还是适用的。在本文中将探讨这种策略的几种变化。从最基本的内容开始（即最详细的内容），然后逐步深化。为让你了解这种方法的灵活性，会在不同层次使用几种技巧。 在SQL Server中构建分子查询是一种将简单原子查询组合成更复杂的查询以处理更复杂数据需求的方法。这个概念借鉴了化学中的分子是由原子结合而成的概念，只不过在这里，我们谈论的是SQL查询而不是化学元素。通过理解如何有效地构建和组合这些查询，SQL Server开发人员可以更好地管理和分析数据库中的数据。 我们需要一个基础数据结构。在这个例子中，开发者从北风数据库（Northwind）创建了一个新的表`OrderDetails_New`，并进行了适当的结构调整，包括添加一个Identity列`PK`和一个计算列`ExtendedAmount`。`ExtendedAmount`列用于存储订单的扩展金额，可能是订单的总额，包括运费、税款等。这个新表通过INSERT语句从原始表中复制数据。 接着，为了进行更高级的分析，开发者创建了一个视图（列表B），该视图根据`OrderID`对`ExtendedAmount`进行分组求和，得到每个订单的总金额。视图允许开发者快速地获取特定层面的信息，比如每个订单的总费用。 进一步深入，开发者使用了一个用户定义的表函数（UDF，列表C），这个函数可以接受`CustomerID`作为参数，以获取特定客户的所有订单信息，或者不传参数以获取所有客户的订单信息。函数返回的结果按`OrderDate`排序，如果指定了`CustomerID`，则按客户订单日期排序，否则按所有客户的订单日期排序。 通过这个UDF，开发者可以创建一个新的查询（列表D），展示每个客户的所有订单的总销售额。这个查询可以接受`CustomerID`参数，返回指定客户的数据，或者不传参数，返回所有客户的数据。这提供了一种灵活的方式来获取不同级别的细节，从所有客户的总体视图到特定客户的详细订单历史。 分子查询的核心在于，通过组合不同的原子查询（如视图和UDF），我们可以构建出适应各种需求的查询结果。这种方法不仅允许我们对数据进行多层次的探索，还提供了粒度控制，可以根据需要暴露或隐藏详细信息。在SQL Server中，视图和UDF可以作为查询的构建块，它们可以单独使用，也可以组合使用，以满足不同的业务需求。 这种分子查询的策略在数据量较大的情况下尤其有用，因为它们可以有效地组织和聚合数据，从而提高查询效率。尽管Northwind数据库可能规模较小，但这些技术可以轻松应用于大型数据集，帮助开发人员以高效、灵活的方式处理复杂的数据分析任务。通过理解并熟练掌握分子查询的概念，SQL Server开发人员能够更有效地挖掘数据的价值，满足各种业务需求。