• Valeur NULL.
• Agrégats, GROUP BY, HAVING.
• Sous-requêtes.
• Jointures.
• Expression conditionnelle CASE.
• Opérateurs ensemblistes : UNION, EXCEPT, INTERSECT.

• Comprendre l’intérêt du NULL.
• Savoir écrire des requêtes complexes.

• Chris J. Date a écrit :

  • La valeur NULL telle qu’elle est implémentée dans SQL peut poser plus de problèmes qu’elle n’en résout. Son comportement est parfois étrange et est source de nombreuses erreurs et de confusions.

• Éviter d’utiliser NULL le plus possible :

  • utiliser NULL correctement lorsqu’il le faut.

Il ne faut utiliser NULL que lorsque cela est réellement nécessaire. La gestion des valeurs NULL est souvent source de confusions et d’erreurs, ce qui explique qu’il est préférable de l’éviter tant qu’on n’entre pas dans les trois cas vus ci-dessus (valeur inconnue, valeur inapplicable, absence de valeur).

• Assignation de NULL pour INSERT et UPDATE.

• Explicitement :

  • NULL est indiqué explicitement dans les assignations.

• Implicitement :

  • la colonne n’est pas affectée par INSERT,
  • et n’a pas de valeur par défaut.

• Empêcher la valeur NULL :

  • contrainte NOT NULL.

Il est possible de donner le mot-clé NULL pour certaines colonnes dans les INSERT et les UPDATE. Si jamais une colonne n’est pas indiquée dans un INSERT, elle aura comme valeur sa valeur par défaut (très souvent, il s’agit de NULL). Si jamais on veut toujours avoir une valeur dans une colonne particulière, il faut utiliser la clause NOT NULL lors de l’ajout de la colonne. C’est le cas pour les clés primaires par exemple.

Voici quelques exemples d’insertion et de mise à jour :

CREATE TABLE public.personnes
(
   id serial,
   nom character varying(60) NOT NULL,
   prenom character varying(60),
   date_naissance date,
   CONSTRAINT pk_personnes PRIMARY KEY (id)
);

INSERT INTO personnes(
            nom, prenom, date_naissance)
    VALUES ('Lagaffe', 'Gaston', date '1957-02-28');

-- assignation explicite

INSERT INTO personnes(
            nom, prenom, date_naissance)
    VALUES ('Fantasio', NULL, date '1938-01-01');

-- assignation implicite

INSERT INTO personnes(
            nom, prenom)
    VALUES ('Prunelle', 'Léon');

-- observation des résultats

 id |   nom    | prenom | date_naissance
----+----------+--------+----------------
  1 | Lagaffe  | Gaston | 1957-02-28
  2 | Fantasio | (null) | 1938-01-01
  3 | Prunelle | Léon   | (null)
(3 rows)

L’affichage (null) dans psql est obtenu avec la métacommande \pset null (null).

• Utilisation dans un calcul :

  • propagation de NULL.

• NULL est inapplicable :

  • le résultat vaut NULL.

La valeur NULL est définie comme inapplicable. Ainsi, si elle est présente dans un calcul, elle est propagée sur l’ensemble du calcul : le résultat vaudra NULL.

Exemples de calcul :

Calculs simples :

SELECT 1 + 2 AS resultat;
 resultat
----------
        3
(1 row)

SELECT 1 + 2 + NULL AS resultat;
 resultat
----------
   (null)
(1 row)

Calcul à partir de l’âge :

SELECT nom, prenom,
    1 + extract('year' from age(date_naissance)) AS calcul_age FROM personnes;
   nom    | prenom | calcul_age
----------+--------+------------
 Lagaffe  | Gaston |         60
 Fantasio | (null) |         79
 Prunelle | Léon   |     (null)
(3 rows)

Exemple d’utilisation de NULL dans une concaténation :

SELECT nom || ' ' || prenom AS nom_complet FROM personnes;
  nom_complet
----------------
 Lagaffe Gaston
 (null)
 Prunelle Léon
(3 rows)

L’affichage (null) est obtenu avec la métacommande \pset null (null) du shell psql.

• Dans un prédicat du WHERE :

  • opérateur IS NULL ou IS NOT NULL.

• AND :

  • vaut false si NULL AND false,
  • vaut NULL si NULL AND true ou NULL AND NULL.

• OR :

  • vaut true si NULL OR true ,
  • vaut NULL si NULL OR false ou NULL OR NULL.

Les opérateurs de comparaisons classiques ne sont pas fonctionnels avec une valeur NULL. Du fait de la logique à trois états de PostgreSQL, une comparaison avec NULL vaut toujours NULL, ainsi expression = NULL vaudra toujours NULL et de même pour expression <> NULL vaudra toujours NULL. Cette comparaison ne vaudra jamais ni vrai ni faux.

De ce fait, il existe les opérateurs de prédicats IS NULL et IS NOT NULL qui permettent de vérifier qu’une expression est NULL ou n’est pas NULL.

Pour en savoir plus sur la logique ternaire qui régit les règles de calcul des prédicats, se conformer à la page Wikipédia sur la logique ternaire .

Exemples :

Comparaison directe avec NULL, qui est invalide :

SELECT * FROM personnes WHERE date_naissance = NULL;
 id | nom | prenom | date_naissance
----+-----+--------+----------------
(0 rows)

L’opérateur IS NULL permet de retourner les lignes dont la date de naissance n’est pas renseignée :

SELECT * FROM personnes WHERE date_naissance IS NULL;
 id |   nom    | prenom | date_naissance
----+----------+--------+----------------
  3 | Prunelle | Léon   | (null)
(1 row)

• Opérateurs d’agrégats :

  • ignorent NULL,
  • sauf count(*).

Les fonctions d’agrégats ne tiennent pas compte des valeurs NULL :

SELECT SUM(extract('year' from age(date_naissance))) AS age_cumule
FROM personnes;
 age_cumule
------------
        139
(1 row)

Sauf count(*) et uniquement count(*), la fonction count(_expression_) tient compte des valeurs NULL :

SELECT count(*) AS compte_lignes, count(date_naissance) AS compte_valeurs
  FROM (SELECT date_naissance
         FROM personnes) date_naissance;
 compte_lignes | compte_valeurs
---------------+----------------
             3 |              2
(1 row)

• Remplacer NULL par une autre valeur :

  • COALESCE(attribut, ...);.

Cette fonction permet de tester une colonne et de récupérer sa valeur si elle n’est pas NULL et une autre valeur dans le cas contraire. Elle peut avoir plus de deux arguments. Dans ce cas, la première expression de la liste qui ne vaut pas NULL sera retournée par la fonction.

Voici quelques exemples :

Remplacer les prénoms non renseignés par la valeur X dans le résultat :

SELECT nom, COALESCE(prenom, 'X') FROM personnes;
   nom    | coalesce
----------+----------
 Lagaffe  | Gaston
 Fantasio | X
 Prunelle | Léon
(3 rows)

Cette fonction est efficace également pour la concaténation précédente :

SELECT nom || ' ' || COALESCE(prenom, '') AS nom_complet FROM personnes;
  nom_complet
----------------
 Lagaffe Gaston
 Fantasio
 Prunelle Léon
(3 rows)

• Regroupement de données :
  GROUP BY expression [, ...].
• Chaque groupe de données est ensuite représenté sur une seule ligne.

• Permet d’appliquer des calculs sur les ensembles regroupés :

  • comptage, somme, moyenne, etc.

La clause GROUP BY permet de réaliser des regroupements de données. Les données regroupées sont alors représentées sur une seule ligne. Le principal intérêt de ces regroupements est de permettre de réaliser des calculs sur ces données.

• Effectue un calcul sur un ensemble de valeurs :

  • somme, moyenne, etc.

• Retourne NULL si l’ensemble est vide :

  • sauf count()

Nous allons voir les différentes fonctions d’agrégats disponibles.

• Comptage :
  count(expression)

  • compte les lignes : count(*),
  • compte les valeurs renseignées : count(colonne),
• Valeur minimale :
  min(expression)
• Valeur maximale :
  max(expression)

La fonction count() permet de compter les éléments. La fonction est appelée de deux façons.

La première forme consiste à utiliser count(*) qui revient à transmettre la ligne complète à la fonction d’agrégat. Ainsi, toute ligne transmise à la fonction sera comptée, même si elle n’est composée que de valeurs NULL. On rencontre parfois une forme du type count(1), qui transmet une valeur arbitraire à la fonction, et qui permettait d’accélérer le temps de traitement sur certains SGBD, mais qui reste sans intérêt avec PostgreSQL.

La seconde forme consiste à utiliser une expression, par exemple le nom d’une colonne : count(nom_colonne). Dans ce cas-là, seules les valeurs renseignées, donc non NULL, seront prises en compte. Les valeurs NULL seront exclues du comptage.

La fonction min() permet de déterminer la valeur la plus petite d’un ensemble de valeurs données. La fonction max() permet à l’inverse de déterminer la valeur la plus grande d’un ensemble de valeurs données. Les valeurs NULL sont bien ignorées. Ces deux fonctions permettent de travailler sur des données numériques, mais fonctionnent également sur les autres types de données comme les chaînes de caractères.

La documentation de PostgreSQL permet d’obtenir la liste des fonctions d’agrégats disponibles.

Exemples :

Différences entre count(*) et count(colonne) :

CREATE TABLE test (x INTEGER);
-- insertion de cinq lignes dans la table test
INSERT INTO test (x) VALUES (1), (2), (2), (NULL), (NULL);

SELECT x, count(*) AS count_etoile, count(x) AS count_x FROM test GROUP BY x;
   x    | count_etoile | count_x
--------+--------------+---------
 (null) |            2 |       0
      1 |            1 |       1
      2 |            2 |       2
(3 rows)

Déterminer la date de naissance de la personne la plus jeune :

SELECT MAX(date_naissance) FROM personnes;
    max
------------
 1957-02-28
(1 row)

• Moyenne :
  avg(expression)
• Somme :
  sum(expression)
• Écart-type :
  stddev(expression)
• Variance :
  variance(expression)

La fonction avg() permet d’obtenir la moyenne d’un ensemble de valeurs données. La fonction sum() permet, quant à elle, d’obtenir la somme d’un ensemble de valeurs données. Enfin, les fonctions stddev() et variance() permettent d’obtenir respectivement l’écart-type et la variance d’un ensemble de valeurs données.

Ces fonctions retournent NULL si aucune donnée n’est applicable. Elles ne prennent en compte que des valeurs numériques.

La documentation de PostgreSQL permet d’obtenir la liste des fonctions d’agrégats disponibles.

Exemples :

Quel est le nombre total de bouteilles en stock par millésime ?

SELECT annee, sum(nombre) FROM stock GROUP BY annee ORDER BY annee;
 annee |  sum
-------+--------
  1950 | 210967
  1951 | 201977
  1952 | 202183
...

Calcul de moyenne avec des valeurs NULL :

CREATE TABLE test (a int, b int);
INSERT INTO test VALUES (10,10);
INSERT INTO test VALUES (20,20);
INSERT INTO test VALUES (30,30);
INSERT INTO test VALUES (null,0);

SELECT avg(a), avg(b) FROM test;
         avg         |         avg
---------------------+---------------------
 20.0000000000000000 | 15.0000000000000000
(1 row)

• Possible d’avoir plusieurs paramètres sur la même fonction d’agrégat.

• Quelques exemples :

  • pente, regr_slope(Y,X),
  • intersection avec l’axe des ordonnées, regr_intercept(Y,X),
  • indice de corrélation, corr (Y,X).

Une fonction d’agrégat peut aussi prendre plusieurs variables.

Par exemple concernant la méthode des «moindres carrés» :

• Pente : regr_slope(Y,X).
• Intersection avec l’axe des ordonnées : regr_intercept(Y,X).
• Indice de corrélation : corr (Y,X).

Voici un exemple avec un nuage de points proches d’une fonction y=2x+5 :

CREATE TABLE test (x real, y real);
INSERT INTO test VALUES (0,5.01), (1,6.99), (2,9.03);

SELECT regr_slope(y,x) FROM test;
    regr_slope
------------------
 2.00999975204468
(1 ligne)

SELECT regr_intercept(y,x) FROM test;
  regr_intercept
------------------
 5.00000015894572
(1 ligne)

SELECT corr(y,x) FROM test;
       corr
-------------------
 0.999962873745297

• Filtrer sur des regroupements :

  • HAVING.
• WHERE s’applique sur les lignes lues.
• HAVING s’applique sur les lignes groupées.

La clause HAVING permet de filtrer les résultats sur les regroupements réalisés par la clause GROUP BY. Il est possible d’utiliser une fonction d’agrégat dans la clause HAVING.

Il faudra néanmoins faire attention à ne pas utiliser la clause HAVING comme clause de filtrage des données lues par la requête. La clause HAVING ne doit permettre de filtrer que les données traitées par la requête.

Ainsi, on souhaite le nombre de vins rouges référencés dans le catalogue. La requête va donc exclure toutes les données de la table vin qui ne correspondent pas au filtre type_vin = 3. Pour réaliser cela, on utilisera la clause WHERE.

En revanche, si l’on souhaite connaître le nombre de vins par type de cépage si ce nombre est supérieur à 2030, on utilisera la clause HAVING.

Exemples :

SELECT type_vin_id, count(*)
  FROM vin
 GROUP BY type_vin_id
HAVING count(*) > 2030;
 type_vin_id | count
-------------+-------
           1 |  2031

Si la colonne correspondant à la fonction d’agrégat est renommée avec la clause AS, il n’est pas possible d’utiliser le nouveau nom au sein de la clause HAVING. Par exemple :

SELECT type_vin_id, count(*) AS nombre
  FROM vin
 GROUP BY type_vin_id
HAVING nombre > 2030;

ERROR:  column "nombre" does not exist

• Fait référence à la requête principale.
• Peut utiliser une valeur issue de la requête principale.

Une sous-requête peut faire référence à des variables de la requête principale. Ces variables seront ainsi transformées en constante à chaque évaluation de la sous-requête.

La corrélation requête/sous-requête permet notamment de créer des clauses de filtrage dans la sous-requête en utilisant des éléments de la requête principale.

• Une requête imbriquée dans une autre requête.
• Le résultat de la requête principale dépend du résultat de la sous-requête.
• Encadrée par des parenthèses : ( et ).

Une sous-requête consiste à exécuter une requête à l’intérieur d’une autre requête. La requête principale peut être une requête de sélection (SELECT) ou une requête de modification (INSERT, UPDATE, DELETE). La sous-requête est obligatoirement un SELECT.

Le résultat de la requête principale dépend du résultat de la sous-requête. La requête suivante effectue la sélection des colonnes d’une autre requête, qui est une sous-requête. La sous-requête effectue une lecture de la table appellation. Son résultat est transformé en un ensemble qui est nommé requete_appellation :

SELECT * FROM (SELECT libelle, region_id FROM appellation) requete_appellation;
                  libelle                  | region_id
-------------------------------------------+-----------
 Ajaccio                                   |         1
 Aloxe-Corton                              |         2
...

• La sous-requête ne retourne qu’une seule ligne :

  • sinon une erreur est levée.

• Positionnée :

  • au niveau de la liste des expressions retournées par SELECT,
  • au niveau de la clause WHERE,
  • au niveau d’une clause HAVING.

La sous-requête peut être positionnée au niveau de la liste des expressions retournées par SELECT. La sous-requête est alors généralement un calcul d’agrégat qui ne donne en résultat qu’une seule colonne sur une seule ligne. Ce type de sous-requête est peu performant. Elle est en effet appelée pour chaque ligne retournée par la requête principale.

La requête suivante permet d’obtenir le cumul du nombre de bouteilles année par année.

SELECT annee,
       sum(nombre) AS stock,
       (SELECT sum(nombre)
          FROM stock s
         WHERE s.annee <= stock.annee) AS stock_cumule
  FROM stock
 GROUP BY annee
 ORDER BY annee;
 annee | stock  | stock_cumule
-------+--------+--------------
  1950 | 210967 |       210967
  1951 | 201977 |       412944
  1952 | 202183 |       615127
  1953 | 202489 |       817616
  1954 | 202041 |      1019657
...

Une telle sous-requête peut également être positionnée au niveau de la clause WHERE ou de la clause HAVING.

Par exemple, pour retourner la liste des vins rouges :

SELECT *
  FROM vin
 WHERE type_vin_id = (SELECT id
                        FROM type_vin
                       WHERE libelle = 'rouge');

• La sous-requête retourne :

  • plusieurs lignes,
  • sur une seule colonne.

• Positionnée :

  • avec une clause IN,
  • avec une clause ANY,
  • avec une clause ALL.

Les sous-requêtes retournant une liste de valeurs sont plus fréquemment utilisées. Ce type de sous-requête permet de filtrer les résultats de la requête principale à partir des résultats de la sous-requête.

expression IN (sous-requete)

• L’expression de gauche est évaluée et vérifiée avec la liste de valeurs de droite.

• IN vaut true :

  • si l’expression de gauche correspond à un élément de la liste de droite.

• IN vaut false :

  • si aucune correspondance n’est trouvée et la liste ne contient pas NULL.

• IN vaut NULL :

  • si l’expression de gauche vaut NULL,
  • si aucune valeur ne correspond et la liste contient NULL.

La clause IN dans la requête principale permet alors d’exploiter le résultat de la sous-requête pour sélectionner les lignes dont une colonne correspond à une valeur retournée par la sous-requête.

L’opérateur IN retourne true si la valeur de l’expression de gauche est trouvée au moins une fois dans la liste de droite. La liste de droite peut contenir la valeur NULL dans ce cas :

SELECT 1 IN (1, 2, NULL) AS in;
 in
----
 t

Si aucune correspondance n’est trouvée entre l’expression de gauche et la liste de droite, alors IN vaut false :

SELECT 1 IN (2, 4) AS in;
 in
----
 f

Mais IN vaut NULL si aucune correspondance n’est trouvée et que la liste de droite contient au moins une valeur NULL :

SELECT 1 IN (2, 4, NULL) AS in;
   in
--------
 (null)

IN vaut également NULL si l’expression de gauche vaut NULL :

SELECT NULL IN (2, 4) AS in;
   in
--------
 (null)

Exemples :

La requête suivante permet de sélectionner les bouteilles du stock de la cave dont la contenance est comprise entre 0,3 litre et 1 litre. Pour répondre à la question, la sous-requête retourne les identifiants de contenants qui correspondent à la condition. La requête principale ne retient alors que les lignes dont la colonne contenant_id correspond à une valeur d’identifiant retournée par la sous-requête.

SELECT *
  FROM stock
 WHERE contenant_id IN (SELECT id
                          FROM contenant
                         WHERE contenance
                       BETWEEN 0.3 AND 1.0);

expression NOT IN (sous-requete)

• L’expression de droite est évaluée et vérifiée avec la liste de valeurs de gauche.

• NOT IN vaut true :

  • si aucune correspondance n’est trouvée et la liste ne contient pas NULL.

• NOT IN vaut false :

  • si l’expression de gauche correspond à un élément de la liste de droite.

• NOT IN vaut NULL :

  • si l’expression de gauche vaut NULL,
  • si aucune valeur ne correspond et la liste contient NULL.

À l’inverse, la clause NOT IN permet dans la requête principale de sélectionner les lignes dont la colonne impliquée dans la condition ne correspond pas aux valeurs retournées par la sous-requête.

La requête suivante permet de sélectionner les bouteilles du stock dont la contenance n’est pas inférieure à 2 litres.

SELECT *
  FROM stock
 WHERE contenant_id NOT IN (SELECT id
                              FROM contenant
                             WHERE contenance < 2.0);

Il est à noter que les requêtes impliquant les clauses IN ou NOT IN peuvent généralement être réécrites sous la forme d’une jointure.

De plus, les optimiseurs SQL parviennent difficilement à optimiser une requête impliquant NOT IN. Il est préférable d’essayer de réécrire ces requêtes en utilisant une jointure.

Avec NOT IN, la gestion des valeurs NULL est à l’inverse de celle de la clause IN.

Si une correspondance est trouvée, NOT IN vaut false :

SELECT 1 NOT IN (1, 2, NULL) AS notin;
 notin
-------
 f

Si aucune correspondance n’est trouvée, NOT IN vaut true :

SELECT 1 NOT IN (2, 4) AS notin;
 notin
-------
 t

Si aucune correspondance n’est trouvée, mais que la liste de valeurs de droite contient au moins un NULL, NOT IN vaut NULL :

SELECT 1 NOT IN (2, 4, NULL) AS notin;
 notin
--------
 (null)

Si l’expression de gauche vaut NULL, alors NOT IN vaut NULL également :

SELECT NULL IN (2, 4) AS notin;
 notin
--------
 (null)

Les sous-requêtes retournant des valeurs NULL posent souvent des problèmes avec NOT IN. Il est préférable d’utiliser EXISTS ou NOT EXISTS pour ne pas avoir à se soucier des valeurs NULL.

expression operateur ANY (sous-requete)

• L’expression de gauche est comparée au résultat de la sous-requête avec l’opérateur donné.

• La ligne de gauche est retournée :

  • si le résultat d’au moins une comparaison est vrai.

• La ligne de gauche n’est pas retournée :

  • si aucun résultat de la comparaison n’est vrai,
  • si l’expression de gauche vaut NULL,
  • si la sous-requête ramène un ensemble vide.

La clause ANY, ou son synonyme SOME, permet de comparer l’expression de gauche à chaque ligne du résultat de la sous-requête en utilisant l’opérateur indiqué. Ainsi, la requête de l’exemple avec la clause IN aurait pu être écrite avec = ANY de la façon suivante :

SELECT *
  FROM stock
 WHERE contenant_id = ANY (SELECT id
                          FROM contenant
                         WHERE contenance
                       BETWEEN 0.3 AND 1.0);

expression operateur ALL (sous-requete)

• L’expression de gauche est comparée à tous les résultats de la sous-requête avec l’opérateur donné.

• La ligne de gauche est retournée :

  • si tous les résultats des comparaisons sont vrais,
  • si la sous-requête retourne un ensemble vide.

• La ligne de gauche n’est pas retournée :

  • si au moins une comparaison est fausse,
  • si au moins une comparaison est NULL.

La clause ALL permet de comparer l’expression de gauche à chaque ligne du résultat de la sous-requête en utilisant l’opérateur de comparaison indiqué.

La ligne de la table de gauche sera retournée si toutes les comparaisons sont vraies ou si la sous-requête retourne un ensemble vide. En revanche, la ligne de la table de gauche sera exclue si au moins une comparaison est fausse ou si au moins une comparaison est NULL.

La requête d’exemple de la clause NOT IN aurait pu être écrite avec <> ALL de la façon suivante :

SELECT *
  FROM stock
 WHERE contenant_id <> ALL (SELECT id
                              FROM contenant
                             WHERE contenance < 2.0);

• La sous-requête retourne :

  • plusieurs lignes,
  • sur plusieurs colonnes.
• Positionnée au niveau de la clause FROM.
• Nommée avec un alias de table.

La sous-requête peut être utilisée dans la clause FROM afin d’être utilisée comme une table dans la requête principale. La sous-requête devra obligatoirement être nommée avec un alias de table. Lorsqu’elles sont issues d’un calcul, les colonnes résultantes doivent également être nommées avec un alias de colonne afin d’éviter toute confusion ou tout comportement incohérent.

La requête suivante permet de déterminer le nombre moyen de bouteilles par années :

SELECT AVG(nombre_total_annee) AS moyenne
  FROM (SELECT annee, sum(nombre) AS nombre_total_annee
          FROM stock
         GROUP BY annee) stock_total_par_annee;

EXISTS (sous-requete)

• Intéressant avec une corrélation.

• La clause EXISTS vérifie la présence ou l’absence de résultats :

  • vrai si l’ensemble est non vide,
  • faux si l’ensemble est vide.

EXISTS présente peu d’intérêt sans corrélation entre la sous-requête et la requête principale.

Le prédicat EXISTS est en général plus performant que IN. Lorsqu’une requête utilisant IN ne peut pas être réécrite sous la forme d’une jointure, il est recommandé d’utiliser EXISTS en lieu et place de IN. Et à l’inverse, une clause NOT IN sera réécrite avec NOT EXISTS.

La requête suivante permet d’identifier les vins pour lesquels il y a au moins une bouteille en stock :

SELECT *
  FROM vin
 WHERE EXISTS (SELECT *
                 FROM stock
                WHERE vin_id = vin.id);

• Clause CROSS JOIN.
• Réalise toutes les combinaisons entre les lignes d’une table et les lignes d’une autre.

• À éviter dans la mesure du possible :

  • peu de cas d’utilisation,
  • peu performant.

Le produit cartésien peut être exprimé avec la clause de jointure CROSS JOIN :

-- préparation du jeu de données
CREATE TABLE t1 (i1 integer, v1 integer);
CREATE TABLE t2 (i2 integer, v2 integer);
INSERT INTO t1 (i1, v1) VALUES (0, 0), (1, 1);
INSERT INTO t2 (i2, v2) VALUES (2, 2), (3, 3);

-- requête CROSS JOIN
SELECT * FROM t1 CROSS JOIN t2;
 i1 | v1 | i2 | v2
----+----+----+----
  0 |  0 |  2 |  2
  0 |  0 |  3 |  3
  1 |  1 |  2 |  2
  1 |  1 |  3 |  3
(4 rows)

Ou plus simplement, en listant les deux tables dans la clause FROM sans indiquer de condition de jointure :

SELECT * FROM t1, t2;
 i1 | v1 | i2 | v2
----+----+----+----
  0 |  0 |  2 |  2
  0 |  0 |  3 |  3
  1 |  1 |  2 |  2
  1 |  1 |  3 |  3
(4 rows)

Voici un autre exemple utilisant aussi un NOT EXISTS :

CREATE TABLE sondes (id_sonde int, nom_sonde text);
CREATE TABLE releves_horaires (
    id_sonde int,
    heure_releve timestamptz check
        (date_trunc('hour',heure_releve)=heure_releve),
    valeur numeric);

INSERT INTO sondes VALUES (1,'sonde 1'),
                          (2, 'sonde 2'),
                          (3, 'sonde 3');

INSERT INTO releves_horaires VALUES
  (1,'2013-01-01 12:00:00',10),
  (1,'2013-01-01 13:00:00',11),
  (1,'2013-01-01 14:00:00',12),
  (2,'2013-01-01 12:00:00',10),
  (2,'2013-01-01 13:00:00',12),
  (2,'2013-01-01 14:00:00',12),
  (3,'2013-01-01 12:00:00',10),
  (3,'2013-01-01 14:00:00',10);

-- quels sont les relevés manquants entre 12h et 14h ?

SELECT id_sonde,
       heures_releves
FROM sondes
CROSS JOIN generate_series('2013-01-01 12:00:00','2013-01-01 14:00:00',
    interval '1 hour') series(heures_releves)
WHERE NOT EXISTS
    (SELECT 1
     FROM releves_horaires
     WHERE releves_horaires.id_sonde=sondes.id_sonde
       AND releves_horaires.heure_releve=series.heures_releves);

 id_sonde |     heures_releves
----------+------------------------
        3 | 2013-01-01 13:00:00+01
(1 ligne)

• Clause INNER JOIN :

  • meilleure lisibilité,
  • facilite le travail de l’optimiseur.

• Joint deux tables entre elles :

  • selon une condition de jointure.

Une jointure interne est considérée comme un produit cartésien accompagné d’une clause de jointure pour ne conserver que les lignes qui répondent à la condition de jointure. Les SGBD réalisent néanmoins l’opération plus simplement.

La condition de jointure est généralement une égalité, ce qui permet d’associer entre elles les lignes de la table à gauche et de la table à droite dont les colonnes de condition de jointure sont égales.

La jointure interne est exprimée à travers la clause INNER JOIN ou plus simplement JOIN. En effet, si le type de jointure n’est pas spécifié, l’optimiseur considère la jointure comme étant une jointure interne.

• Condition de jointure par prédicats :
  table1 [INNER] JOIN table2 ON prédicat [...]
• Condition de jointure implicite par liste des colonnes impliquées :
  table1 [INNER] JOIN table2 USING (colonne [, ...])
• Liste des colonnes implicites :

table1 NATURAL [INNER] JOIN table2

La clause ON permet d’écrire les conditions de jointures sous la forme de prédicats tels qu’on les retrouve dans une clause WHERE.

La clause USING permet de spécifier les colonnes sur lesquelles porte la jointure. Les tables jointes devront posséder toutes les colonnes sur lesquelles porte la jointure. La jointure sera réalisée en vérifiant l’égalité entre chaque colonne portant le même nom.

La clause NATURAL permet de réaliser la jointure entre deux tables en utilisant les colonnes qui portent le même nom sur les deux tables comme condition de jointure. La forme NATURAL JOIN est déconseillée, car elle entraîne des comportements inattendus.

La requête suivante permet de joindre la table appellation avec la table region pour déterminer l’origine d’une appellation :

SELECT apl.libelle AS appellation, reg.libelle AS region
  FROM appellation apl
  JOIN region reg
    ON (apl.region_id = reg.id);

• Jointure externe à gauche :

  • ramène le résultat de la jointure interne,
  • ramène l’ensemble de la table de gauche qui ne peut être joint avec la table de droite,
  • les attributs de la table de droite sont alors NULL.

Il existe deux types de jointures externes : la jointure à gauche et la jointure à droite. Cela ne concerne que l’ordre de la jointure, le traitement en lui-même est identique.

• Jointure externe à droite

  • ramène le résultat de la jointure interne,
  • ramène l’ensemble de la table de droite qui ne peut être jointe avec la table de gauche,
  • les attributs de la table de gauche sont alors NULL.

• Ramène le résultat de la jointure interne.

• Ramène l’ensemble de la table de gauche qui ne peut être jointe avec la table de droite :

  • les attributs de la table de droite sont alors NULL.

• Ramène l’ensemble de la table de droite qui ne peut être joint avec la table de gauche :

  • les attributs de la table de gauche sont alors NULL.

• Condition de jointure par prédicats :
  table1 LEFT [OUTER] JOIN table2 ON prédicat [...]
• Condition de jointure implicite par liste des colonnes impliquées :
  table1 LEFT [OUTER] JOIN table2 USING (colonne [, ...])
• Liste des colonnes implicites :
  table1 NATURAL LEFT [OUTER] JOIN table2

Il existe trois écritures différentes d’une jointure externe à gauche. La clause NATURAL permet de réaliser la jointure entre deux tables en utilisant les colonnes qui portent le même nom sur les deux tables comme condition de jointure.

Les voici en exemple :

• Par prédicat :

   

  Sélectionnez

  1.
  2.
  3.
  4.
  

  SELECT article.art_titre, auteur.aut_nom
    FROM article
    LEFT JOIN auteur
      ON (article.aut_id=auteur.aut_id);
  

• Par liste de colonnes :

SELECT article.art_titre, auteur.aut_nom
  FROM article
  LEFT JOIN auteur
    USING (aut_id);

• Condition de jointure par prédicats :
  table1 RIGHT [OUTER] JOIN table2 ON prédicat [...]
• Condition de jointure implicite par liste des colonnes impliquées :
  table1 RIGHT [OUTER] JOIN table2 USING (colonne [, ...])
• Liste des colonnes implicites :
  table1 NATURAL RIGHT [OUTER] JOIN table2

Les jointures à droite sont moins fréquentes, mais elles restent utilisées.

• Condition de jointure par prédicats :
  table1 FULL OUTER JOIN table2 ON prédicat [...]
• Condition de jointure implicite par liste des colonnes impliquées :
  table1 FULL OUTER JOIN table2 USING (colonne [, ...])
• Liste des colonnes implicites :
  table1 NATURAL FULL OUTER JOIN table2

• Jointures :

  • algorithmes très efficaces,
  • ne gèrent pas tous les cas.

• Sous-requêtes :

  • parfois peu performantes,
  • répondent à des besoins non couverts par les jointures.

Les sous-requêtes sont fréquemment utilisées, mais elles sont moins performantes que les jointures. Ces dernières permettent d’utiliser des optimisations très efficaces.

CASE expression
     WHEN valeur THEN expression
     WHEN valeur THEN expression
     (...)
     ELSE expression
 END

Il est possible de tester le résultat d’une expression avec CASE. Dans ce cas, chaque clause WHEN reprendra la valeur à laquelle on souhaite associer une expression particulière :

CASE nom_region
  WHEN 'Afrique' THEN 1
  WHEN 'Amérique' THEN 2
  WHEN 'Asie' THEN 3
  WHEN 'Europe' THEN 4
  ELSE 0
END

CASE WHEN expression THEN expression
     WHEN expression THEN expression
     (...)
     ELSE expression
 END

Une expression peut être évaluée pour chaque clause WHEN. Dans ce cas, l’expression CASE retourne la première expression qui est vraie. Si une autre peut satisfaire la suivante, elle ne sera pas évaluée.

Par exemple :

CASE WHEN salaire * prime < 1300 THEN salaire * prime
     WHEN salaire * prime < 3000 THEN salaire
     WHEN salaire * prime > 5000 THEN salaire * prime
END

• Comportement procédural :

  • les expressions sont évaluées dans l’ordre d’apparition.

• Transtypage :

  • le type du retour de l’expression dépend du type de rang le plus élevé de toute l’expression.

• Imbrication :

  • des expressions CASE à l’intérieur d’autres expressions CASE.

• Clause ELSE :

  • recommandé.

Il est possible de placer plusieurs clauses WHEN. Elles sont évaluées dans leur ordre d’apparition.

CASE nom_region
  WHEN 'Afrique' THEN 1
  WHEN 'Amérique' THEN 2
  /* l'expression suivante ne sera jamais évaluée */
  WHEN 'Afrique' THEN 5
  WHEN 'Asie' THEN 1
  WHEN 'Europe' THEN 3
  ELSE 0
END

Le type de données renvoyé par l’instruction CASE correspond au type indiqué par l’expression au niveau des THEN et du ELSE. Ce doit être le même type. Si les types de données ne correspondent pas, alors PostgreSQL retournera une erreur :

SELECT *,
  CASE nom_region
    WHEN 'Afrique' THEN 1
    WHEN 'Amérique' THEN 2
    WHEN 'Asie' THEN 1
    WHEN 'Europe' THEN 3
    ELSE 'inconnu'
  END
 FROM regions;
ERROR:  invalid input syntax for integer: "inconnu"
LIGNE 7 :     ELSE 'inconnu'

La clause ELSE n’est pas obligatoire, mais fortement recommandée. En effet, si une expression CASE ne comporte pas de clause ELSE, alors la base de données ajoutera une clause ELSE NULL à l’expression.

Ainsi, l’expression suivante :

CASE
  WHEN salaire < 1000 THEN 'bas'
  WHEN salaire > 3000 THEN 'haut'
END

Sera implicitement transformée de la façon suivante :

CASE
  WHEN salaire < 1000 THEN 'bas'
  WHEN salaire > 3000 THEN 'haut'
  ELSE NULL
END

• Regroupement avec dédoublonnage :
  requete_select1 UNION requete_select2
• Regroupement sans dédoublonnage :

requete_select1 UNION ALL requete_select2

L’opérateur ensembliste UNION permet de regrouper deux ensembles dans un même résultat.

Le dédoublonnage peut être particulièrement coûteux, car il implique un tri des données.

Exemples :

La requête suivante assemble les résultats de deux requêtes pour produire le résultat :

SELECT *
  FROM appellation
 WHERE region_id = 1
UNION ALL
SELECT *
  FROM appellation
 WHERE region_id = 3;

• Intersection de deux ensembles avec dédoublonnage :
  requete_select1 INTERSECT requete_select2
• Intersection de deux ensembles sans dédoublonnage :

requete_select1 INTERSECT ALL requete_select2

L’opérateur ensembliste INTERSECT permet d’obtenir l’intersection du résultat de deux requêtes.

Le dédoublonnage peut être particulièrement coûteux, car il implique un tri des données.

Exemples :

L’exemple suivant n’a pas d’autre intérêt que de montrer le résultat de l’opérateur INTERSECT sur deux ensembles simples :

SELECT *
  FROM region
INTERSECT
SELECT *
  FROM region
 WHERE id = 3;

 id | libelle
----+---------
  3 | Alsace

• Différence entre deux ensembles avec dédoublonnage :
  requete_select1 EXCEPT requete_select2
• Différence entre deux ensembles sans dédoublonnage :

requete_select1 EXCEPT ALL requete_select2

L’opérateur ensembliste EXCEPT est l’équivalent de l’opérateur MINUS d’Oracle. Il permet d’obtenir la différence entre deux ensembles : toutes les lignes présentes dans les deux ensembles sont exclues du résultat.

Le dédoublonnage peut être particulièrement coûteux, car il implique un tri des données.

Exemples :

L’exemple suivant n’a pas d’autre intérêt que de montrer le résultat de l’opérateur EXCEPT sur deux ensembles simples. La première requête retourne l’ensemble des lignes de la table region, alors que la seconde requête retourne la ligne qui correspond au prédicat id = 3. Cette ligne est ensuite retirée du résultat, car elle est présente dans les deux ensembles de gauche et de droite :

SELECT *
  FROM region
EXCEPT
SELECT *
  FROM region
 WHERE id = 3;

 id |          libelle
----+----------------------------
 11 | Cotes du Rhone
 12 | Provence produit a Cassis.
 10 | Beaujolais
 19 | Savoie
  7 | Languedoc-Roussillon
  4 | Loire
  6 | Provence
 16 | Est
  8 | Bordeaux
 14 | Lyonnais
 15 | Auvergne
  2 | Bourgogne
 17 | Forez
  9 | Vignoble du Sud-Ouest
 18 | Charente
 13 | Champagne
  5 | Jura
  1 | Provence et Corse
(18 rows)

1. Affichez, par pays, le nombre de fournisseurs.

Sortie attendue :

           nom_pays            | nombre
-------------------------------+--------
 ARABIE SAOUDITE               |    425
 ARGENTINE                     |    416
 (...)

2. Affichez, par continent (regions), le nombre de fournisseurs.

Sortie attendue :

        nom_region         | nombre
---------------------------+--------
 Afrique                   |   1906
 Moyen-Orient              |   2113
 Europe                    |   2094
 Asie                      |   2002
 Amérique                  |   1885

3. Affichez le nombre de commandes trié selon le nombre de lignes de commandes au sein de chaque commande.

Sortie attendue :

num | count
-----+-------
   1 | 13733
   2 | 27816
   3 | 27750
   4 | 27967
   5 | 27687
   6 | 27876
   7 | 13895

4. Pour les 30 premières commandes (selon la date de commande), affichez le prix total de la commande, en appliquant la remise accordée sur chaque article commandé. La sortie sera triée de la commande la plus chère à la commande la moins chère.

Sortie attendue :

numero_commande | prix_total
-----------------+------------
               3 |  259600.00
              40 |  258959.00
               6 |  249072.00
              69 |  211330.00
              70 |  202101.00
               4 |  196132.00
 (...)

5. Affichez, par année, le total des ventes. La date de commande fait foi. La sortie sera triée par année.

Sortie attendue :

annee |  total_vente
-------+---------------
  2005 | 3627568010.00
  2006 | 3630975501.00
  2007 | 3627112891.00
(...)

6. Pour toutes les commandes, calculez le temps moyen de livraison, depuis la date d’expédition. Le temps de livraison moyen sera exprimé en jours, arrondi à l’entier supérieur (fonction ceil()).

Sortie attendue :

temps_moyen_livraison
-----------------------
 8 jour(s)

7. Pour les 30 commandes les plus récentes (selon la date de commande), calculez le temps moyen de livraison de chaque commande, depuis la date de commande. Le temps de livraison moyen sera exprimé en jours, arrondi à l’entier supérieur (fonction ceil()).

Sortie attendue :

temps_moyen_livraison
-----------------------
 38 jour(s)

8. Déterminez le taux de retour des marchandises (l’état à R indiquant qu’une marchandise est retournée).

Sortie attendue :

taux_retour
-------------
       24.29

9. Déterminez le mode d’expédition qui est le plus rapide, en moyenne.

Sortie attendue :

mode_expedition |       delai
-----------------+--------------------
 AIR             | 7.4711070230494535

10. Un bogue applicatif est soupçonné, déterminez s’il existe des commandes dont la date de commande est postérieure à la date de livraison des articles.

Sortie attendue :

count
-------
     2

11. Écrivez une requête qui corrige les données erronées en positionnant la date de commande à la date de livraison la plus ancienne des marchandises. Vérifiez qu’elle est correcte. Cette requête permet de corriger des calculs de statistiques sur les délais de livraison.
12. Écrivez une requête qui calcule le délai total maximal de livraison de la totalité d’une commande donnée, depuis la date de la commande.

Sortie attendue pour la commande n°1 :

delai_max
-----------
       102

13. Écrivez une requête pour déterminer les dix commandes dont le délai de livraison, entre la date de commande et la date de réception, est le plus important, pour l’année 2011 uniquement.

Sortie attendue :

numero_commande | delai
-----------------+-------
          413510 |   146
          123587 |   143
          224453 |   143
(...)

14. Un autre bogue applicatif est détecté. Certaines commandes n’ont pas de lignes de commandes. Écrivez une requête pour les retrouver.

-[ RECORD 1 ]------------------------
numero_commande     | 91495
client_id           | 93528
etat_commande       | P
prix_total          |
date_commande       | 2007-07-07
priorite_commande   | 5-NOT SPECIFIED
vendeur             | Vendeur 000006761
priorite_expedition | 0
commentaire         | xxxxxxxxxxxxx

15. Écrivez une requête pour supprimer ces commandes. Vérifiez le travail avant de valider.
16. Écrivez une requête pour déterminer les vingt pièces qui ont eu le plus gros volume de commande.

Sortie attendue :

                    nom                     |  sum
--------------------------------------------+--------
 lemon black goldenrod seashell plum        | 461.00
 brown lavender dim white indian            | 408.00
 burlywood white chiffon blanched lemon     | 398.00
(...)

17. Affichez les fournisseurs des vingt pièces qui ont été les plus commandées sur l’année 2011.

Sortie attendue :

     nom      | piece_id
--------------+----------
 Supplier4395 |   191875
 Supplier4397 |   191875
 Supplier6916 |   191875
 Supplier9434 |   191875
 Supplier4164 |    11662
 Supplier6665 |    11662
(...)

18. Affichez le pays qui a connu, en nombre, le plus de commandes sur l’année 2011.

Sortie attendue :

    nom_pays     | count
-----------------+-------
 ARABIE SAOUDITE |  1074

19. Affichez, pour les commandes passées en 2011, la liste des continents et la marge brute d’exploitation réalisée par continents, triées dans l’ordre décroissant.

Sortie attendue :

        nom_region         |   benefice
---------------------------+---------------
 Moyen-Orient              | 2008595508.00
(...)

20. Affichez le nom, le numéro de téléphone et le pays des fournisseurs qui ont un commentaire contenant le mot-clé Complaints :

Sortie attendue :

nom_fournisseur |    telephone    |           nom_pays
-----------------+-----------------+-------------------------------
 Supplier3873    | 10-741-199-8614 | IRAN, RÉPUBLIQUE ISLAMIQUE D'
(...)

21. Déterminez le top 10 des fournisseurs ayant eu le plus long délai de livraison, entre la date de commande et la date de réception, pour l’année 2011 uniquement.

Sortie attendue :

fournisseur_id | nom_fournisseur | delai
----------------+-----------------+-------
           9414 | Supplier9414    |   146
(...)

1. Affichez, par pays, le nombre de fournisseurs.

SELECT p.nom_pays, count(*)
FROM fournisseurs f
   JOIN contacts c ON f.contact_id = c.contact_id
   JOIN pays p ON c.code_pays = p.code_pays
GROUP BY p.nom_pays
;

2. Affichez, par continent, le nombre de fournisseurs.

SELECT r.nom_region, count(*)
FROM fournisseurs f
   JOIN contacts c ON f.contact_id = c.contact_id
   JOIN pays p ON c.code_pays = p.code_pays
   JOIN regions r ON p.region_id = r.region_id
GROUP BY r.nom_region
;

3. Affichez le nombre de commandes trié selon le nombre de lignes de commandes au sein de chaque commande.

SELECT
   nombre_lignes_commandes,
   count(*) AS nombre_total_commandes
FROM (
   /* cette sous-requête permet de compter le nombre de lignes de commande de
      chaque commande, et remonte cette information à la requête principale */
   SELECT count(numero_ligne_commande) AS nombre_lignes_commandes
   FROM lignes_commandes
   GROUP BY numero_commande
   ) comm_agg
/* la requête principale agrège et trie les données sur ce nombre de lignes
   de commandes pour compter le nombre de commandes distinctes ayant le même
   nombre de lignes de commandes */
GROUP BY nombre_lignes_commandes
ORDER BY nombre_lignes_commandes DESC
;

4. Pour les 30 premières commandes (selon la date de commande), affichez le prix total de la commande, en appliquant la remise accordée sur chaque article commandé. La sortie sera triée de la commande la plus chère à la commande la moins chère.

SELECT c.numero_commande, sum(quantite * prix_unitaire - remise) prix_total
FROM (
   SELECT numero_commande, date_commande
   FROM commandes
   ORDER BY date_commande
   LIMIT 30
   ) c
   JOIN lignes_commandes lc ON c.numero_commande = lc.numero_commande
GROUP BY c.numero_commande
ORDER BY sum(quantite * prix_unitaire - remise) DESC
;

5. Affichez, par année, le total des ventes. La date de commande fait foi. La sortie sera triée par année.

SELECT
   extract ('year' FROM date_commande),
   sum(quantite * prix - remise) AS prix_total
FROM commandes c
   JOIN lignes_commandes lc ON c.numero_commande = lc.numero_commande
   JOIN pieces p ON lc.piece_id = p.piece_id
GROUP BY extract ('year' FROM date_commande)
ORDER BY extract ('year' FROM date_commande)
;

6. Pour toutes les commandes, calculez le temps moyen de livraison, depuis la date d’expédition. Le temps de livraison moyen sera exprimé en jours, arrondi à l’entier supérieur (fonction ceil()).

SELECT ceil(avg(date_reception - date_expedition))::text || ' jour(s)'
FROM lignes_commandes lc
;

7. Pour les 30 commandes les plus récentes (selon la date de commande), calculez le temps moyen de livraison de chaque commande, depuis la date de commande. Le temps de livraison moyen sera exprimé en jours, arrondi à l’entier supérieur (fonction ceil()).

SELECT count(*), ceil(avg(date_reception - date_commande))::text || ' jour(s)'
FROM (
   SELECT numero_commande, date_commande
   FROM commandes
   ORDER BY date_commande DESC
   LIMIT 30
   ) c
JOIN lignes_commandes lc ON c.numero_commande = lc.numero_commande ;

Note : la colonne date_commande de la table commandes n’a pas de contrainte NOT NULL, il est donc possible d’avoir des commandes sans date de commande renseignée. Dans ce cas, ces commandes vont remonter par défaut en haut de la liste, puisque la clause ORDER BY renvoie les NULL après les valeurs les plus grandes, et que l’on inverse le tri. Pour éviter que ces commandes ne faussent les résultats, il faut donc les exclure de la sous-requête, de la façon suivante :

   SELECT numero_commande, date_commande
   FROM commandes
   WHERE date_commande IS NOT NULL
   ORDER BY date_commande DESC
   LIMIT 30

8. Déterminez le taux de retour des marchandises (l’état à R indiquant qu’une marchandise est retournée).

SELECT
   round(
      sum(
         CASE etat_retour
            WHEN 'R' THEN 1.0
            ELSE 0.0
         END
      ) / count(*)::numeric * 100,
      2
   )::text || ' %' AS taux_retour
FROM lignes_commandes
;

À partir de la version 9.4 de PostgreSQL, la clause FILTER des fonctions d’agrégation permet d’écrire une telle requête plus facilement :

SELECT
   round(
      count(*) FILTER (WHERE etat_retour = 'R') / count(*)::numeric * 100,
      2
   )::text || ' %' AS taux_retour
FROM lignes_commandes
;

9. Déterminez le mode d’expédition qui est le plus rapide, en moyenne.

SELECT mode_expedition, avg(date_reception - date_expedition)
FROM lignes_commandes lc
GROUP BY mode_expedition
ORDER BY avg(date_reception - date_expedition) ASC
LIMIT 1
;

10. Un bug applicatif est soupçonné, déterminez s’il existe des commandes dont la date de commande est postérieure à la date d’expédition des articles.

SELECT count(*)
FROM commandes c
   JOIN lignes_commandes lc ON c.numero_commande = lc.numero_commande
      AND c.date_commande > lc.date_expedition
;

11. Écrivez une requête qui corrige les données erronées en positionnant la date de commande à la date d’expédition la plus ancienne des marchandises. Vérifiez qu’elle est correcte. Cette requête permet de corriger des calculs de statistiques sur les délais de livraison.

Afin de se protéger d’une erreur de manipulation, on ouvre une transaction :

BEGIN;
UPDATE commandes c_up
SET date_commande = (
   SELECT min(date_expedition)
   FROM commandes c
      JOIN lignes_commandes lc ON lc.numero_commande = c.numero_commande
         AND c.date_commande > lc.date_expedition
   WHERE c.numero_commande = c_up.numero_commande
   )
WHERE EXISTS (
   SELECT 1
   FROM commandes c2
      JOIN lignes_commandes lc ON lc.numero_commande = c2.numero_commande
         AND c2.date_commande > lc.date_expedition
      WHERE c_up.numero_commande  = c2.numero_commande
   GROUP BY 1
   )
;

La requête réalisée précédemment doit à présent retourner 0 :

SELECT count(*)
FROM commandes c
   JOIN lignes_commandes lc ON c.numero_commande = lc.numero_commande
      AND c.date_commande > lc.date_expedition
;

Si c’est le cas, on valide la transaction :

COMMIT;

Si ce n’est pas le cas, il doit y avoir une erreur dans la transaction, on l’annule :

ROLLBACK;

12. Écrivez une requête qui calcule le délai total maximal de livraison de la totalité d’une commande donnée, depuis la date de la commande.

Par exemple pour la commande dont le numéro de commande est le 1 :

SELECT max(date_reception - date_commande)
FROM commandes c
   JOIN lignes_commandes lc ON c.numero_commande = lc.numero_commande
WHERE c.numero_commande = 1
;

13. Écrivez une requête pour déterminer les dix commandes dont le délai de livraison, entre la date de commande et la date de réception, est le plus important, pour l’année 2011 uniquement.

SELECT
   c.numero_commande,
   max(date_reception - date_commande)
FROM commandes c
   JOIN lignes_commandes lc ON c.numero_commande = lc.numero_commande
WHERE date_commande BETWEEN to_date('01/01/2011', 'DD/MM/YYYY')
    AND to_date('31/12/2011', 'DD/MM/YYYY')
GROUP BY c.numero_commande
ORDER BY max(date_reception - date_commande) DESC
LIMIT 10
;

14. Un autre bug applicatif est détecté. Certaines commandes n’ont pas de lignes de commandes. Écrivez une requête pour les retrouver.

Pour réaliser cette requête, il faut effectuer une jointure spéciale, nommée « Anti-jointure ». Il y a plusieurs façons d’écrire ce type de jointure. Les différentes méthodes sont données de la moins efficace à la plus efficace.

La version la moins performante est la suivante, avec NOT IN :

SELECT c.numero_commande
FROM commandes
WHERE numero_commande NOT IN (
   SELECT numero_commande
   FROM lignes_commandes
   )
;

Il n’y a aucune corrélation entre la requête principale et la sous-requête. PostgreSQL doit donc vérifier pour chaque ligne de commandes que numero_commande n’est pas présent dans l’ensemble retourné par la sous-requête. Il est préférable d’éviter cette syntaxe.

Autre écriture possible, avec LEFT JOIN :

SELECT c.numero_commande
FROM commandes c
   LEFT JOIN lignes_commandes lc ON c.numero_commande = lc.numero_commande
/* c'est le filtre suivant qui permet de ne conserver que les lignes de la
   table commandes qui n'ont PAS de correspondance avec la table
   numero_commandes */
WHERE lc.numero_commande IS NULL
;

Enfin, l’écriture généralement préférée, tant pour la lisibilité que pour les performances, avec NOT EXISTS :

SELECT c.numero_commande
FROM commandes c
WHERE NOT EXISTS (
   SELECT 1
   FROM lignes_commandes lc
   WHERE lc.numero_commande = c.numero_commande
   )
;

15. Écrivez une requête pour supprimer ces commandes. Vérifiez le travail avant de valider.

Afin de se protéger d’une erreur de manipulation, on ouvre une transaction :

BEGIN;

La requête permettant de supprimer ces commandes est dérivée de la version NOT EXISTS de la requête ayant permis de trouver le problème :

DELETE
FROM commandes c
WHERE NOT EXISTS (
   SELECT 1
   FROM lignes_commandes lc
   WHERE lc.numero_commande = c.numero_commande
   )
-- on peut renvoyer directement les numéros de commande qui ont été supprimés :
-- RETURNING numero_commande
;

Pour vérifier que le problème est corrigé :

SELECT count(*
FROM commandes c
WHERE NOT EXISTS (
   SELECT 1
   FROM lignes_commandes lc
   WHERE lc.numero_commande = c.numero_commande
   )
;

Si la requête ci-dessus remonte 0, alors la transaction peut être validée :

COMMIT;

16. Écrivez une requête pour déterminer les vingt pièces qui ont eu le plus gros volume de commande.

SELECT p.nom,
   sum(quantite)
FROM pieces p
   JOIN lignes_commandes lc ON p.piece_id = lc.piece_id
GROUP BY p.nom
ORDER BY sum(quantite) DESC
LIMIT 20
;

17. Affichez les fournisseurs des vingt pièces qui ont été les plus commandées sur l’année 2011.

SELECT co.nom, max_p.piece_id, total_pieces
FROM (
   /* cette sous-requête est sensiblement la même que celle de l'exercice
      précédent, sauf que l'on remonte cette fois l'id de la pièce plutôt
      que son nom pour pouvoir faire la jointure avec pieces_fournisseurs, et
      que l'on ajoute une jointure avec commandes pour pouvoir filtrer sur
      l'année 2011 */
   SELECT
      p.piece_id,
      sum(quantite) AS total_pieces
   FROM pieces p
      JOIN lignes_commandes lc ON p.piece_id = lc.piece_id
      JOIN commandes c ON c.numero_commande = lc.numero_commande
   WHERE date_commande BETWEEN to_date('01/01/2011', 'DD/MM/YYYY')
      AND to_date('31/12/2011', 'DD/MM/YYYY')
   GROUP BY p.piece_id
   ORDER BY sum(quantite) DESC
   LIMIT 20
   ) max_p
   /* il faut passer par la table de liens pieces_fournisseurs pour récupérer
      la liste des fournisseurs d'une piece */
   JOIN pieces_fournisseurs pf ON max_p.piece_id = pf.piece_id
   JOIN fournisseurs f ON f.fournisseur_id = pf.fournisseur_id
   -- la jointure avec la table contact permet d'afficher le nom du fournisseur
   JOIN contacts co ON f.contact_id = co.contact_id
;

18. Affichez le pays qui a connu, en nombre, le plus de commandes sur l’année 2011.

SELECT nom_pays,
   count(c.numero_commande)
FROM commandes c
   JOIN clients cl ON (c.client_id = cl.client_id)
   JOIN contacts co ON (cl.contact_id = co.contact_id)
   JOIN pays p ON (co.code_pays = p.code_pays)
WHERE date_commande BETWEEN to_date('01/01/2011', 'DD/MM/YYYY')
   AND to_date('31/12/2011', 'DD/MM/YYYY')
GROUP BY p.nom_pays
ORDER BY count(c.numero_commande) DESC
LIMIT 1;

19. Affichez, pour les commandes passées en 2011, la liste des régions et la marge brute d’exploitation réalisée par régions, triées dans l’ordre décroissant.

SELECT
   nom_region,
   round(sum(quantite * prix - remise) - sum(quantite * cout_piece), 2)
    AS marge_brute
FROM
   commandes c
   JOIN lignes_commandes lc ON lc.numero_commande = c.numero_commande
   /* il faut passer par la table de liens pieces_fournisseurs pour récupérer
      la liste des fournisseurs d'une pièce - attention, la condition de
      jointure entre lignes_commandes et pieces_fournisseurs porte sur deux
      colonnes ! */
   JOIN pieces_fournisseurs pf ON lc.piece_id = pf.piece_id
      AND lc.fournisseur_id = pf.fournisseur_id
   JOIN pieces p ON p.piece_id = pf.piece_id
   JOIN fournisseurs f ON f.fournisseur_id = pf.fournisseur_id
   JOIN clients cl ON c.client_id = cl.client_id
   JOIN contacts co ON cl.contact_id = co.contact_id
   JOIN pays pa ON co.code_pays = pa.code_pays
   JOIN regions r ON r.region_id = pa.region_id
WHERE date_commande BETWEEN to_date('01/01/2011', 'DD/MM/YYYY')
   AND to_date('31/12/2011', 'DD/MM/YYYY')
GROUP BY nom_region
ORDER BY sum(quantite * prix - remise) - sum(quantite * cout_piece) DESC
;

20. Affichez le nom, le numéro de téléphone et le pays des fournisseurs qui ont un commentaire contenant le mot-clé Complaints :

SELECT
   nom,
   telephone,
   nom_pays
FROM
   fournisseurs f
   JOIN contacts c ON f.contact_id = c.contact_id
   JOIN pays p ON c.code_pays = p.code_pays
WHERE f.commentaire LIKE '%Complaints%'
;

21. Déterminez le top 10 des fournisseurs ayant eu le plus long délai de livraison, entre la date de commande et la date de réception, pour l’année 2011 uniquement.

SELECT
   f.fournisseur_id,
   co.nom,
   max(date_reception - date_commande)
FROM
   lignes_commandes lc
   JOIN commandes c ON c.numero_commande = lc.numero_commande
   JOIN pieces_fournisseurs pf ON lc.piece_id = pf.piece_id
      AND lc.fournisseur_id = pf.fournisseur_id
   JOIN fournisseurs f ON pf.fournisseur_id = f.fournisseur_id
   JOIN contacts co ON f.contact_id = co.contact_id
WHERE date_commande BETWEEN to_date('01/01/2011', 'DD/MM/YYYY')
   AND to_date('31/12/2011', 'DD/MM/YYYY')
GROUP BY f.fournisseur_id, co.nom
ORDER BY max(date_reception - date_commande) DESC
LIMIT 10
;