abclinuxu.cz AbcLinuxu.cz itbiz.cz ITBiz.cz HDmag.cz HDmag.cz abcprace.cz AbcPráce.cz
AbcLinuxu hledá autory!
Inzerujte na AbcPráce.cz od 950 Kč
Rozšířené hledání
×

dnes 12:33 | Humor

Byl vydán remake filmu Ghost in the Shell. Tentokrát v Bashi. Zhlédnout lze online na "ssh ghost@theshell.xyz" [Hacker News].

Ladislav Hagara | Komentářů: 3
včera 20:40 | Zajímavý článek

Lukáš Růžička v článku S Hydrogenem za lepší rytmus aneb bubeníkem snadno a rychle na MojeFedora.cz představuje automatického bubeníka s názvem Hydrogen (Wikipedie): Hydrogen je velmi vydařený program, který rozhodně nesmí chybět ve výbavě žádného linuxového muzikanta. Umožňuje nejen vytváření jednoduchých bicích doprovodů, ale také sofistikované programování bicích a perkusí, jehož výsledek se naprosto vyrovná drahým

… více »
Ladislav Hagara | Komentářů: 7
včera 13:55 | Zajímavý projekt

UPSat (Twitter) je první open source nanodružice (CubeSat). Jedná se o společný projekt nadace Libre Space Foundation a University of Patras. Repozitáře projektu jsou k dispozici na GitHubu. Pod Libre Space Foundation patří také projekt SatNOGS (zprávička), projekt globální sítě open source pozemních satelitních stanic, vítězný projekt soutěže The Hackaday Prize 2014. UPSat je součástí mise QB50 (Twitter). ID UPSatu je GR02. GPS přijímač na UPSatu je od české společnosti SkyFox Labs. Součástí mise QB50 je i česká nanodružice VZLUSAT-1 s ID CZ02.

Ladislav Hagara | Komentářů: 4
21.4. 15:00 | Komunita

V diskusním listu Thunderbird planning vývojáři poštovního klienta Thunderbird řeší, zda by nebylo možné budoucí Thunderbird postavit nad webovými technologiemi, tj. nad Electronem, stejně jako například Nylas Mail. Gecko, nad kterým je Thunderbird postaven, se má hodně změnit. V plánu je odstranění vlastností, které Firefox už nepotřebuje, ale Thunderbird je na nich závislý [Hacker News, reddit].

Ladislav Hagara | Komentářů: 88
21.4. 10:22 | Bezpečnostní upozornění

Společnost Oracle vydala čtvrtletní bezpečnostní aktualizaci svých softwarových produktů (CPU, Critical Patch Update). Opraveno bylo celkově 299 bezpečnostních chyb. V Oracle Java SE je například opraveno 8 bezpečnostních chyb. Vzdáleně zneužitelných bez autentizace je 7 z nich. V Oracle MySQL je opraveno 39 bezpečnostních chyb. Vzdáleně zneužitelných bez autentizace je 11 z nich.

Ladislav Hagara | Komentářů: 7
21.4. 10:00 | Pozvánky

V úterý 25. dubna proběhne další Prague Containers Meetup. Přijďte se nechat inspirovat jak zlepšit build/delivery pipeline vašich kontejnerových aplikací.

little-drunk-jesus | Komentářů: 2
20.4. 21:33 | Komunita

Na Launchpadu se objevilo kódové jméno následující verze Ubuntu. Ubuntu 17.10 bude Artful Aardvark (mazaný hrabáč) [OMG! Ubuntu!].

Ladislav Hagara | Komentářů: 11
20.4. 20:11 | Zajímavý software

MojeFedora.cz informuje, že společnost Nylas oznámila vydání verze 2.0 poštovního klienta Nylas Mail (původně Nylas N1), která již plně podporuje Linux. Obchodní model společnosti je tzv. open core. Samotný klient je open source, ale uživatel si musí připlatit za některé pokročilé funkce. V základu se lze připojit k GMailu nebo libovolnému účtu přes IMAP. Podpora Exchange je pouze v placené verzi. Klient je napsaný nad Electronem.

Ladislav Hagara | Komentářů: 12
20.4. 15:55 | Zajímavý článek

České centrum pro investigativní žurnalistiku (ČCIŽ) publikovalo na svých stránkách článek s názvem Je česká státní správa „rukojmím Microsoftu“?. Drtivá většina české veřejné správy je závislá na výrobcích softwarového gigantu Microsoft – a nijak zvlášť jí to nevadí.

Ladislav Hagara | Komentářů: 21
20.4. 02:48 | Nová verze

Google Chrome 58 byl prohlášen za stabilní. Nejnovější stabilní verze 58.0.3029.81 tohoto webového prohlížeče přináší řadu oprav a vylepšení (YouTube). Opraveno bylo 29 bezpečnostních chyb. Mezi nimi i chyba umožňující phishing s unicode doménami.

Ladislav Hagara | Komentářů: 0
Chystáte se pořídit CPU AMD Ryzen?
 (4%)
 (35%)
 (0%)
 (7%)
 (45%)
 (9%)
Celkem 280 hlasů
 Komentářů: 32, poslední dnes 12:24
    Rozcestník
    Štítky: není přiřazen žádný štítek

    Dotaz: SELECT vicero výrazů

    5.9.2009 16:43 Jirka
    SELECT vicero výrazů
    Přečteno: 1040×

    Ahoj,
    je možné udělat v SELECTu, že výsledek prvního výrazu se použije ve druhém výrazu? Například něco jako toto:

    SELECT 1+2 INTO @x, 4*@x;
    

    To samozřejmě nefunguje, ale třeba to nějak jde. Zatím to dělám takto:

    SELECT 1+2 INTO @x; SELECT 4*@x;
    

    Jde to udělat jedním SELECTem, nebo je nutno použít dva?


    Řešení dotazu:


    Odpovědi

    5.9.2009 17:02 Filip Jirsák | skóre: 66 | blog: Fa & Bi
    Rozbalit Rozbalit vše Re: SELECT vicero výrazů
    Asi budete muset napsat trochu víc, co vlastně chcete udělat. To, co popisujete, se dá snadno řešit obyčejným
    SELECT 4*(1+2);
    5.9.2009 17:26 Jirka
    Rozbalit Rozbalit vše Re: SELECT vicero výrazů

    Ono je to moc zjednodušené, v tom prvním výrazu je prostě  komplikovanější výpočet. A ve druhém je výraz, kde použiji výsledek prvního výrazu. Pokud to chci mít v jednom selectu, tak musim ten komplikovaný výpočet provést ještě jednou, to samozřejmě lze. Jen mě napadlo, zda-li na to neexistuje finta, neopakovat ještě jednou ten komplikovaný výpočet.

    5.9.2009 18:57 Filip Jirsák | skóre: 66 | blog: Fa & Bi
    Rozbalit Rozbalit vše Re: SELECT vicero výrazů
    Zkusil bych SELECT 1+2 AS x, 4*x. Ale nevím, zda to projde, asi to bude záviset i na konkrétní databázi.
    5.9.2009 19:21 Jirka
    Rozbalit Rozbalit vše Re: SELECT vicero výrazů

    Toto a podobné jsem zkoušel na MySQL a bohužel nic.

    Řešení 1× (neaktivni)
    xkucf03 avatar 12.9.2009 17:44 xkucf03 | skóre: 46 | blog: xkucf03
    Rozbalit Rozbalit vše Vnořený dotaz

    Např. v PostgreSQL to nefunguje. Ale obecně funguje vnořený dotaz:

    SELECT x, 4*x
    FROM (SELECT 1+2 AS x) AS z
    
    Mám rád, když se lidé přou, znamená to, že vědí, co dělají, a že mají směr. Frantovo.cz, SQL-Výuka.cz, Nekuřák.net
    5.9.2009 20:01 ZAH | skóre: 41 | blog: ZAH
    Rozbalit Rozbalit vše Re: SELECT vicero výrazů
    Dle mne by to muselo vypadat nějak takto.
    select cx, cx from (select code as cx FROM base.centers) as scx
    
    kde cx je předvipočítáno a může se zůčastnit dalších výpočtů.
    6.9.2009 08:15 FooBar
    Rozbalit Rozbalit vše Re: SELECT vicero výrazů

    Zjednodusil jsi to mozna az trochu moc brutalne;), ale jinak jestli chapu dobre co chces, tak v Oracle a PostgreSQL (nevim, jak je na tom Firebird a vim, ze MySQL to neumi) existuje WITH statement, neco jako (pgsql):

    WITH

    AS ( SELECT 1+2 AS kouzelnenumero )

    SELECT

     kouzelnenumero, 4*kouzelnenumero FROM tri

    6.9.2009 08:15 FooBar
    Rozbalit Rozbalit vše Re: SELECT vicero výrazů

    err... WITH tri AS [...] ... je brzo rano :-)

    6.9.2009 09:15 ZAH | skóre: 41 | blog: ZAH
    Rozbalit Rozbalit vše Re: SELECT vicero výrazů
    To moje funguje určitě na všem co umí select from select. Jinak prvotní dotaz byl také dost zjednodušený.
    6.9.2009 10:53 pht | skóre: 48 | blog: pht
    Rozbalit Rozbalit vše Re: SELECT vicero výrazů
    Kde nefunguje WITH tak ho lze nahradit viewem, nebo dočasnou tabulkou, nebo vloženou procedurou.
    In Ada the typical infinite loop would normally be terminated by detonation.
    7.9.2009 09:00 podlesh | skóre: 37 | Praha
    Rozbalit Rozbalit vše Re: SELECT vicero výrazů
    Pointa použití WITH v tomto případě spočívá v tom, že je součástí SELECT příkazu, že nevyžaduje vůbec žádná práva a že nevyžaduje žádný úklid.

    Jinak bych ještě doplnil, že WITH konstrukce je i v DB2 (myslím že tam je dokonce "původní", ale nejsem si jist).
    default avatar 8.9.2009 20:45 default | skóre: 22 | Madrid
    Rozbalit Rozbalit vše Re: SELECT vicero výrazů
    Přílohy:

    Pointa WITH (factoring klauzule) je hlavně v tom, že materializuje. Bez indexů. A z toho vyplývá i využití. :-D Třeba Oracle umí udělat in-line view, ale někdy ne, což je zákeřné. :-)

    Následující příklad ukazuje in-line view:

    CREATE TABLE my_all_tables (
        table_id NUMBER(10) NOT NULL,
        table_name VARCHAR2(30) NOT NULL)
    /
    
    ALTER TABLE my_all_tables ADD CONSTRAINT pk_mat_tid PRIMARY KEY (table_id)
    /
    
    CREATE TABLE my_all_schemas (
        schema_name VARCHAR2(30) NOT NULL,
        table_id NUMBER(10) NOT NULL)
    /
    
    INSERT ALL
        INTO my_all_tables (table_id, table_name)
            VALUES (table_id1, table_name1)
        INTO my_all_schemas (schema_name, table_id)
            VALUES (table_schema1, table_id1)
    SELECT
        ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY att.table_name ASC) AS table_id1,
        att.owner AS table_schema1,
        att.table_name AS table_name1
    FROM
        all_tables att
    /
    
    COMMIT
    /
    
    ALTER TABLE my_all_schemas ADD CONSTRAINT fk_mas_mat FOREIGN KEY (table_id) REFERENCING my_all_tables (table_id)
    /
    
    CREATE INDEX idx_mat_tn ON my_all_tables (table_name)
    /
    
    EXPLAIN PLAN FOR SELECT
        '"' || mas.schema_name || '"."' || mat.table_name || '"' AS full_name
    FROM
        my_all_schemas mas INNER JOIN my_all_tables mat ON (mas.table_id = mat.table_id)
    WHERE
        mat.table_name LIKE 'C%'
    /
    
    SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY)
    /
    
    EXPLAIN PLAN FOR SELECT
        '"' || dta.schema_name || '"."' || dta.table_name || '"' AS full_name
    FROM
        (SELECT
            mas.schema_name,
            mat.table_name
        FROM
            my_all_schemas mas INNER JOIN my_all_tables mat ON (mas.table_id = mat.table_id)) dta
    WHERE
        dta.table_name LIKE 'C%'
    /
    
    SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY)
    /
    
    EXPLAIN PLAN FOR WITH dta AS (SELECT
            mas.schema_name,
            mat.table_name
        FROM
            my_all_schemas mas INNER JOIN my_all_tables mat ON (mas.table_id = mat.table_id))
    SELECT
        '"' || dta.schema_name || '"."' || dta.table_name || '"' AS full_name
    FROM
        dta
    WHERE
        dta.table_name LIKE 'C%'
    /
    
    SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY)
    /
    
    DROP TABLE my_all_schemas PURGE
    /
    
    DROP TABLE my_all_tables PURGE
    /
    

    A výstup:

    CREATE TABLE succeeded.
     ALTER TABLE my_all_tables succeeded.
    CREATE TABLE succeeded.
    5254 rows inserted
    COMMIT succeeded.
     ALTER TABLE my_all_schemas succeeded.
    CREATE TABLE succeeded.
     ALTER TABLE my_all_tables succeeded.
    CREATE TABLE succeeded.
    5254 rows inserted
    COMMIT succeeded.
     ALTER TABLE my_all_schemas succeeded.
    CREATE INDEX succeeded.
    EXPLAIN PLAN succeeded.
    PLAN_TABLE_OUTPUT
    -----------------------------------------------------------------------------------------------
    Plan hash value: 1386169526
    
    -----------------------------------------------------------------------------------------------
    | Id  | Operation                    | Name           | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
    -----------------------------------------------------------------------------------------------
    |   0 | SELECT STATEMENT             |                |   171 | 10260 |    11  (10)| 00:00:01 |
    |*  1 |  HASH JOIN                   |                |   171 | 10260 |    11  (10)| 00:00:01 |
    |   2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| MY_ALL_TABLES  |   171 |  5130 |     5   (0)| 00:00:01 |
    |*  3 |    INDEX RANGE SCAN          | IDX_MAT_TN     |   171 |       |     3   (0)| 00:00:01 |
    |   4 |   TABLE ACCESS FULL          | MY_ALL_SCHEMAS |  2627 | 78810 |     5   (0)| 00:00:01 |
    -----------------------------------------------------------------------------------------------
    
    Predicate Information (identified by operation id):
    ---------------------------------------------------
    
       1 - access("MAS"."TABLE_ID"="MAT"."TABLE_ID")
       3 - access("MAT"."TABLE_NAME" LIKE 'C%')
           filter("MAT"."TABLE_NAME" LIKE 'C%')
    
    Note
    -----
       - dynamic sampling used for this statement
    
    22 rows selected
    
    EXPLAIN PLAN succeeded.
    PLAN_TABLE_OUTPUT
    -----------------------------------------------------------------------------------------------
    Plan hash value: 1386169526
    
    -----------------------------------------------------------------------------------------------
    | Id  | Operation                    | Name           | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
    -----------------------------------------------------------------------------------------------
    |   0 | SELECT STATEMENT             |                |   171 | 10260 |    11  (10)| 00:00:01 |
    |*  1 |  HASH JOIN                   |                |   171 | 10260 |    11  (10)| 00:00:01 |
    |   2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| MY_ALL_TABLES  |   171 |  5130 |     5   (0)| 00:00:01 |
    |*  3 |    INDEX RANGE SCAN          | IDX_MAT_TN     |   171 |       |     3   (0)| 00:00:01 |
    |   4 |   TABLE ACCESS FULL          | MY_ALL_SCHEMAS |  2627 | 78810 |     5   (0)| 00:00:01 |
    -----------------------------------------------------------------------------------------------
    
    Predicate Information (identified by operation id):
    ---------------------------------------------------
    
       1 - access("MAS"."TABLE_ID"="MAT"."TABLE_ID")
       3 - access("MAT"."TABLE_NAME" LIKE 'C%')
           filter("MAT"."TABLE_NAME" LIKE 'C%')
    
    Note
    -----
       - dynamic sampling used for this statement
    
    22 rows selected
    
    EXPLAIN PLAN succeeded.
    PLAN_TABLE_OUTPUT
    -----------------------------------------------------------------------------------------------
    Plan hash value: 1386169526
    
    -----------------------------------------------------------------------------------------------
    | Id  | Operation                    | Name           | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
    -----------------------------------------------------------------------------------------------
    |   0 | SELECT STATEMENT             |                |   171 | 10260 |    11  (10)| 00:00:01 |
    |*  1 |  HASH JOIN                   |                |   171 | 10260 |    11  (10)| 00:00:01 |
    |   2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| MY_ALL_TABLES  |   171 |  5130 |     5   (0)| 00:00:01 |
    |*  3 |    INDEX RANGE SCAN          | IDX_MAT_TN     |   171 |       |     3   (0)| 00:00:01 |
    |   4 |   TABLE ACCESS FULL          | MY_ALL_SCHEMAS |  2627 | 78810 |     5   (0)| 00:00:01 |
    -----------------------------------------------------------------------------------------------
    
    Predicate Information (identified by operation id):
    ---------------------------------------------------
    
       1 - access("MAS"."TABLE_ID"="MAT"."TABLE_ID")
       3 - access("MAT"."TABLE_NAME" LIKE 'C%')
           filter("MAT"."TABLE_NAME" LIKE 'C%')
    
    Note
    -----
       - dynamic sampling used for this statement
    
    22 rows selected
    
     DROP TABLE my_all_schemas succeeded.
     DROP TABLE my_all_tables succeeded.
    

    Ale jakmile uděláš něco složitějšího:

    WITH dta AS (SELECT
            mas.schema_name,
            mat.table_name,
            LENGTH(mat.table_name) AS table_name_len
        FROM
            my_all_schemas mas INNER JOIN my_all_tables mat ON (mas.table_id = mat.table_id))
    SELECT
        '"' || dta.schema_name || '"."' || dta.table_name || '" (' || gen.val || ')' AS full_name
    FROM
        dta INNER JOIN (SELECT
                gen.val
            FROM
                (SELECT
                    LEVEL AS val
                FROM
                    dual
                CONNECT BY
                    LEVEL <= (SELECT MAX(dta.table_name_len) FROM dta)) gen) gen
            ON ((dta.table_name_len <= 1 AND gen.val = 1) OR (dta.table_name_len > 1 AND gen.val <= dta.table_name_len))
    WHERE
        dta.table_name LIKE 'C%'
    /
    

    pak LOAD AS SELECT a čau:

    EXPLAIN PLAN succeeded.
    PLAN_TABLE_OUTPUT
    -------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    Plan hash value: 330330509
    
    -------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    | Id  | Operation                       | Name                      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
    -------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    |   0 | SELECT STATEMENT                |                           |     8 |   480 |    21   (5)| 00:00:01 |
    |   1 |  TEMP TABLE TRANSFORMATION      |                           |       |       |            |          |
    |   2 |   LOAD AS SELECT                |                           |       |       |            |          |
    |*  3 |    HASH JOIN                    |                           |  2627 |   153K|    11  (10)| 00:00:01 |
    |   4 |     TABLE ACCESS FULL           | MY_ALL_SCHEMAS            |  2627 | 78810 |     5   (0)| 00:00:01 |
    |   5 |     TABLE ACCESS FULL           | MY_ALL_TABLES             |  2627 | 78810 |     5   (0)| 00:00:01 |
    |   6 |   NESTED LOOPS                  |                           |     8 |   480 |    10   (0)| 00:00:01 |
    |   7 |    VIEW                         |                           |     1 |    13 |     2   (0)| 00:00:01 |
    |*  8 |     CONNECT BY WITHOUT FILTERING|                           |       |       |            |          |
    |   9 |      FAST DUAL                  |                           |     1 |       |     2   (0)| 00:00:01 |
    |  10 |      SORT AGGREGATE             |                           |     1 |    13 |            |          |
    |  11 |       VIEW                      |                           |  2627 | 34151 |     8   (0)| 00:00:01 |
    |  12 |        TABLE ACCESS FULL        | SYS_TEMP_0FD9D6608_51DED0 |  2627 |   120K|     8   (0)| 00:00:01 |
    |* 13 |    VIEW                         |                           |     8 |   376 |     8   (0)| 00:00:01 |
    |  14 |     TABLE ACCESS FULL           | SYS_TEMP_0FD9D6608_51DED0 |  2627 |   120K|     8   (0)| 00:00:01 |
    -------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    
    Predicate Information (identified by operation id):
    ---------------------------------------------------
    
       3 - access("MAS"."TABLE_ID"="MAT"."TABLE_ID")
       8 - filter(LEVEL<= (SELECT MAX("DTA"."TABLE_NAME_LEN") FROM  (SELECT /*+ CACHE_TEMP_TABLE ("T1")
                  */ "C0" "SCHEMA_NAME","C1" "TABLE_NAME","C2" "TABLE_NAME_LEN" FROM "SYS"."SYS_TEMP_0FD9D6608_51DED0"
                  "T1") "DTA"))
      13 - filter("DTA"."TABLE_NAME" LIKE 'C%' AND ("DTA"."TABLE_NAME_LEN"<=1 AND "GEN"."VAL"=1 OR
                  "DTA"."TABLE_NAME_LEN">1 AND "GEN"."VAL"<="DTA"."TABLE_NAME_LEN"))
    
    Note
    -----
       - dynamic sampling used for this statement
    
    35 rows selected
    

    Zatímco, když si ty dotazy rozkopíruješ:

    SELECT
        '"' || dta.schema_name || '"."' || dta.table_name || '" (' || gen.val || ')' AS full_name
    FROM
        (SELECT
            mas.schema_name,
            mat.table_name,
            LENGTH(mat.table_name) AS table_name_len
        FROM
            my_all_schemas mas INNER JOIN my_all_tables mat ON (mas.table_id = mat.table_id)) dta
        INNER JOIN (SELECT
                gen.val
            FROM
                (SELECT
                    LEVEL AS val
                FROM
                    dual
                CONNECT BY
                    LEVEL <= (SELECT
                            MAX(dta.table_name_len)
                        FROM
                            (SELECT
                                mas.schema_name,
                                mat.table_name,
                                LENGTH(mat.table_name) AS table_name_len
                            FROM
                                my_all_schemas mas INNER JOIN my_all_tables mat ON (mas.table_id = mat.table_id)) dta)) gen) gen
            ON ((dta.table_name_len <= 1 AND gen.val = 1) OR (dta.table_name_len > 1 AND gen.val <= dta.table_name_len))
    WHERE
        dta.table_name LIKE 'C%'
    /
    

    dostaneš:

    EXPLAIN PLAN succeeded.
    PLAN_TABLE_OUTPUT
    ---------------------------------------------------------------------------------------------------
    Plan hash value: 2113348083
    
    ---------------------------------------------------------------------------------------------------
    | Id  | Operation                        | Name           | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
    ---------------------------------------------------------------------------------------------------
    |   0 | SELECT STATEMENT                 |                |     1 |    73 |    12   (9)| 00:00:01 |
    |*  1 |  HASH JOIN                       |                |     1 |    73 |    12   (9)| 00:00:01 |
    |   2 |   NESTED LOOPS                   |                |       |       |            |          |
    |   3 |    NESTED LOOPS                  |                |     1 |    43 |     6   (0)| 00:00:01 |
    |   4 |     VIEW                         |                |     1 |    13 |     2   (0)| 00:00:01 |
    |*  5 |      CONNECT BY WITHOUT FILTERING|                |       |       |            |          |
    |   6 |       FAST DUAL                  |                |     1 |       |     2   (0)| 00:00:01 |
    |   7 |       SORT AGGREGATE             |                |     1 |    43 |            |          |
    |*  8 |        HASH JOIN                 |                |  2627 |   110K|    11  (10)| 00:00:01 |
    |   9 |         TABLE ACCESS FULL        | MY_ALL_SCHEMAS |  2627 | 34151 |     5   (0)| 00:00:01 |
    |  10 |         TABLE ACCESS FULL        | MY_ALL_TABLES  |  2627 | 78810 |     5   (0)| 00:00:01 |
    |* 11 |     INDEX RANGE SCAN             | IDX_MAT_TN     |   171 |       |     2   (0)| 00:00:01 |
    |* 12 |    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID   | MY_ALL_TABLES  |     1 |    30 |     4   (0)| 00:00:01 |
    |  13 |   TABLE ACCESS FULL              | MY_ALL_SCHEMAS |  2627 | 78810 |     5   (0)| 00:00:01 |
    ---------------------------------------------------------------------------------------------------
    
    Predicate Information (identified by operation id):
    ---------------------------------------------------
    
       1 - access("MAS"."TABLE_ID"="MAT"."TABLE_ID")
       5 - filter(LEVEL<= (SELECT MAX(LENGTH("MAT"."TABLE_NAME")) FROM "MY_ALL_TABLES"
                  "MAT","MY_ALL_SCHEMAS" "MAS" WHERE "MAS"."TABLE_ID"="MAT"."TABLE_ID"))
       8 - access("MAS"."TABLE_ID"="MAT"."TABLE_ID")
      11 - access("MAT"."TABLE_NAME" LIKE 'C%')
           filter("MAT"."TABLE_NAME" LIKE 'C%')
      12 - filter("GEN"."VAL"=1 AND LENGTH("MAT"."TABLE_NAME")<=1 OR
                  LENGTH("MAT"."TABLE_NAME")>1 AND "GEN"."VAL"<=LENGTH("MAT"."TABLE_NAME"))
    
    Note
    -----
       - dynamic sampling used for this statement
    
    36 rows selected
    

    Ano, příklad není ideální, ale nic lepšího mě teď narychlo nenapadá.

    Oracle 11gR1

    6.9.2009 10:00 Murry | skóre: 16 | Brno
    Rozbalit Rozbalit vše Re: SELECT vicero výrazů
    Moc jsem nepochopil tvuj problem (tak asi jak ten zbytek lidi nade mnou), nicmene neresi to:
    SELECT x,y FROM (SELECT ...) popr. JOIN?
    Řešení 1× (neaktivni)
    23.12.2009 11:35 Jirka
    Rozbalit Rozbalit vše Re: SELECT vicero výrazů
    Hurá, jde to:
    SELECT @x:=1+2, 4*@x;
    +---------+------+
    | @x:=1+2 | 4*@x |
    +---------+------+
    |       3 |   12 | 
    +---------+------+
    
    Je to tedy vyřešeno, jen jsem už zapoměl, proč jsem to vlastně chtěl...

    Založit nové vláknoNahoru

    Tiskni Sdílej: Linkuj Jaggni to Vybrali.sme.sk Google Del.icio.us Facebook

    ISSN 1214-1267   www.czech-server.cz
    © 1999-2015 Nitemedia s. r. o. Všechna práva vyhrazena.