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索引：
select shipments。shipment_id
from shipments
leftouterjoin orders
on orders。shipment_id =shipments。shipment_id
andorders。order_plete ='N'
where orders。shipment_id isnull
另一个替代方案是借助集合操作，该集合操作会使用shipments主键索引，且对orders表进行全表
扫描：
select shipment_id
from shipments
except
select shipment_id
from orders
where order_plete ='N'
注意，并非所有 DBMS 都实现了 except 操作符，有的DBMS称之为 minus。
还有一种方法。主要是对装运中所有订单执行逻辑 AND 操作，将order_plete为TRUE的订
单的ID返回。这类操作在现实中很常见。如前所述，AND 和乘法、OR 和加法之间关系密切。
关键是把诸如“Y” 和 “N” 的flag值转换为 0 和 1，使用 case 结构即可。要把 order_plete
转成 0 或 1 的值可以这样写：
select shipment_id；
casewhen order_plete ='Y'then 1
else0
endflag
from orders
到目前为止，一切顺利。如果每批装运包含的订单数固定的话，则很容易对适当字段进行sum
后检查是否为预期订单数。然而，实际上希望每批装运的flag值相乘，并检查结果是 0 或是 1。
这个方法是可行的，因为只要有一张以 0 表示的未完成订单，乘法的最后结果就是 0。乘法运
算可由对数运行协助完成（虽然在以对数处理时，0 不是最简单的值），但我们这个例子要做的
甚至更简单。
我们想要的是“第一张订单已完成、且第二张订单已完成……且第 n 张订单已完成”。德摩根定
律（laws ofdeMorgan）（ 注 4）告诉我们，这等价于“第一张订单未完成、或第二张订单未完成……
或第 n 张订单未完成”的情况“不成立”。由于使用聚合时，OR 比 AND 更容易处理。检查由
OR 连结的一连串条件是否不成立，比检查由 AND 连结的一连串条件是否成立，要容易得多。
我们要考虑的真正“谓词（predicate）”是“订单未完成”，并对 order_plete 标志作转换，如
果是 N 就转换为 1，如果是 Y 就转换为 0。之后，通过加总flag值，就可检查是否所有订单
的flag值都是0（都已完成）——如果总和是 0，所有订单都已完成。
因此，查询可写成：
select shipment_id
…………………………………………………………Page 84……………………………………………………………
from （select shipment_id；
casewhen order_plete ='N'then 1
else0
endflag
from orders） s
groupbyshipment_id
havingsum（flag）=0
甚至可以写得更简洁：
select shipment_id
from orders
groupbyshipment_id
havingsum（case when order_plete ='N'then 1
else0
end） =0
还有更简单的方法。使用另一个聚合函数，而不必转换任何的flag值。注意，从字母的顺序来看，
“Y” 大于 “N”，如果所有的值都是 “Y”，则最小值就是 “Y”。于是：
select shipment_id
from orders
groupbyshipment_id
havingmin（order_plete） ='Y'
这个方法利用了“Y”大于 “N”，而没有考虑标志转换为数值。本方法更高效。
上例使用了 groupby，并以order_plete 值最小作为查询条件，那么，其中不同的子查询（或
作为子查询替代品的聚集函数）之间是如何比较的呢？如果先做sum操作而后检查总和是否为
0，必然导致整个orders 表排序。而上例中使用了不太常见的聚合函数min，一般比其他查询快，
其他查询因访问两个表（shipments 和 orders）而速度较慢。
先前的例子大量使用了 having 子句。如第4章所述，“粗心的 SQL语句”往往和在聚合语句中使
用 having 子句有关。下面这个查询（Oracle）就是一例，它要查询过去一个月内每个产品的每
周销售情况：
select product_id；
trunc（sale_date； 'WEEK'）；
sum（sold_qty）
from sales_history
groupbyproduct_id； trunc（sale_date； 'WEEK'）
havingtrunc（sale_date； 'WEEK'）》=add_month（sysdate； …1）
这里的错误在于，having子句中的条件没有使用聚合。于是，DBMS必须处理sales_history中的
每条记录，进行排序操作、进行聚合操作……然后过滤掉过时的数值，最后返回结果。这类错
误并不引人注意，直到 sales_history表数据量变得非常大为止。当然，正确的方法是把条件放
在 where 子句中，确保过滤会发生在早期阶段，而之后要处理的数据集已大为减小。
…………………………………………………………Page 85……………………………………………………………
必须指出：对视图（即聚合的结果）应用条件时，如果优化器不够聪明，没有在聚合前再次注
入过滤条件，我们就会遇到完全相同的问题。
有些过滤条件生效太晚，应该提前，可做如下修改：
select customer_id
from orders
where order_date 0
在这个查询中，以下 having 的条件乍看起来相当合理：
havingsum（amount）》0
然而，如果 amount 只能是正数或零，这种 having 用法就不合理。最好改为：
where amount 》0
此例中，groupby的使用分两种情况。首先：
select customer_id
from orders
where order_date 0
groupbycustomer_id
我们注意到，groupby对聚合计算是不必要的，可以用 distinct 取代它，并执行相同的排序和消
除重复项目的工作：
select distinct customer_id
from orders
where order_date 0
把条件放在 where 子句中，能让多余的记录尽早被过滤掉，因而更高效。
总结：聚合操作的数据应尽量少。
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