BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по PostgreSQL » Руководство по PostgreSQL » PostgreSQL – условие WHERE

PostgreSQL – условие WHERE

WHERE в PostgreSQL используется для указания условия при выборке данных из одной или нескольких таблиц.

Если условие выполнено, тогда оператор возвращает конкретное значение из таблицы. Вы можете отфильтровать строки, которые не хотите включать в результирующий набор, используя WHERE.

WHERE используется не только в команде SELECT, но также и в UPDATE, DELETE и т.д., которые мы рассмотрим в последующих разделах.

 

Синтаксис

Базовый синтаксис  SELECT с применением  WHERE выглядит следующим образом:

SELECT column1, column2, columnN
FROM table_name
WHERE [search_condition]

 

Вы можете уточнить условие_поиска при помощи логических операторов или операторов сравнения, таких как >, <, =, LIKE, NOT и т.д. Следующий пример прояснит ситуацию:

Рассмотрим таблицу COMPANY:

testdb# select * from COMPANY;
 id | name  | age | address   | salary
----+-------+-----+-----------+--------
  1 | Paul  |  32 | California|  20000
  2 | Allen |  25 | Texas     |  15000
  3 | Teddy |  23 | Norway    |  20000
  4 | Mark  |  25 | Rich-Mond |  65000
  5 | David |  27 | Texas     |  85000
  6 | Kim   |  22 | South-Hall|  45000
  7 | James |  24 | Houston   |  10000
(7 rows)

 

Вот простые примеры использования логических операторов. Использование оператора SELECT пролистает все записи, где возраст (AGE) больше или равен 25  и (AND) зарплата больше или равна 65000.00:

testdb=# SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE >= 25 AND SALARY >= 65000;

 

Результат будет следующим:

 id | name  | age |  address   | salary
----+-------+-----+------------+--------
  4 | Mark  |  25 | Rich-Mond  |  65000
  5 | David |  27 | Texas      |  85000
(2 rows)
 

Следующая команда SELECT пролистает все записи, где возраст (AGE) больше или равен 25 или (OR) зарплата больше или равна 65000.00:

testdb=# SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE >= 25 OR SALARY >= 65000;

 

Результат будет следующим:

 id | name  | age | address     | salary
----+-------+-----+-------------+--------
  1 | Paul  |  32 | California  |  20000
  2 | Allen |  25 | Texas       |  15000
  4 | Mark  |  25 | Rich-Mond   |  65000
  5 | David |  27 | Texas       |  85000
(4 rows)

 

Следующая команда SELECT пролистает все записи, где возраст (AGE) = NULL , что означает все записи, поскольку ни одна запись AGE не равна NULL:

testdb=#  SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE IS NOT NULL;
 

Результат будет следующий:

 ----+-------+-----+------------+--------
   1 | Paul  |  32 | California |  20000
   2 | Allen |  25 | Texas      |  15000
   3 | Teddy |  23 | Norway     |  20000
   4 | Mark  |  25 | Rich-Mond  |  65000
   5 | David |  27 | Texas      |  85000
   6 | Kim   |  22 | South-Hall |  45000
   7 | James |  24 | Houston    |  10000
(7 rows)

 

Следующая команда SELECT пролистает все записи, где имя (NAME) начинается на 'Pa', не важно, что идет дальше за 'Pa'.

testdb=# SELECT * FROM COMPANY WHERE NAME LIKE 'Pa%';

 

Результат будет следующим:

 id | name | age |address    | salary
----+------+-----+-----------+--------
  1 | Paul |  32 | California|  20000

 

Следующая команда пролистает все записи, где AGE равен 25 или 27:

testdb=# SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE IN ( 25, 27 );

 

Результат будет следующим:

 id | name  | age | address    | salary
----+-------+-----+------------+--------
  2 | Allen |  25 | Texas      |  15000
  4 | Mark  |  25 | Rich-Mond  |  65000
  5 | David |  27 | Texas      |  85000
(3 rows)

 

Следующая команда SELECT пролистает все записи, где AGE ни 25, ни 27:

testdb=# SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE NOT IN ( 25, 27 );

 

Результат будет следующий:

 id | name  | age | address    | salary
----+-------+-----+------------+--------
  1 | Paul  |  32 | California |  20000
  3 | Teddy |  23 | Norway     |  20000
  6 | Kim   |  22 | South-Hall |  45000
  7 | James |  24 | Houston    |  10000
(4 rows)

 

Следующая команда SELECT пролистает все записи, где значение AGE находится МЕЖДУ (BETWEEN) 25 И (AND) 27:

testdb=# SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE BETWEEN 25 AND 27;

 

Результат будет следующим:

 id | name  | age | address    | salary
----+-------+-----+------------+--------
  2 | Allen |  25 | Texas      |  15000
  4 | Mark  |  25 | Rich-Mond  |  65000
  5 | David |  27 | Texas      |  85000
(3 rows)
 

В следующем операторе SELECT используется подзапрос SQL, где подзапрос находит все записи с полем AGE, имеющим SALARY > 65000 и затем, где WHERE используется вместе с оператором EXISTS для перечисления всех записей, в которых AGE из внешнего запроса присутствует в результате, выданном по подзапросу:

testdb=# SELECT AGE FROM COMPANY
        WHERE EXISTS (SELECT AGE FROM COMPANY WHERE SALARY > 65000);

 

Результат следующий:

 age
-----
  32
  25
  23
  25
  27
  22
  24
(7 rows)

 

Следующий оператор SELECT использует подзапрос SQL, где подзапрос находит все записи с полем AGE, имеющим SALARY > 65000, а WHERE используются вместе с оператором > для перечисления всех записей, в которых AGE из внешнего запроса больше, чем возраст, выдаваемый  в результате подзапроса:

testdb=# SELECT * FROM COMPANY
        WHERE AGE > (SELECT AGE FROM COMPANY WHERE SALARY > 65000);

 

Результат будет следующим:

 id | name | age | address    | salary
----+------+-----+------------+--------
  1 | Paul |  32 | California |  20000

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
PostgreSQL - Выражения
Следующая статья →
PostgreSQL - Операторы AND и OR
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • ПАО «Транснефть» – крупнейшая российская нефтепроводная компания. «Транснефть» обеспечивает транспортировку более 85% добываемых в России нефти и нефтепродуктов.

  • Novikov group – первый российский ресторанный холдинг, основанный в 1991 году. Это команда профессионалов под управлением Аркадия Новикова, реализующая широкий спектр услуг в сфере гостеприимства: от проведения event-мероприятия до управления рестораном, от установления стандартов сервиса до контроля качества готовой продукции, от построения бизнес-плана проекта до реализации франшизы.

  • С объединением компании Savencia Fromage & Dairy и молочного комбината в г.Белебей, одного из лидеров по производству твердых сычужных сыров в России, Savencia выходит на российский рынок не только как импортер, но и как производитель молочной продукции.

  • Компания "Норникель" - лидер горно-металлургической отрасли в России и мире. Она производит металлы, необходимые для развития экологичной экономики и транспорта.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.