Byl vydán Nextcloud Hub 8. Představení novinek tohoto open source cloudového řešení také na YouTube. Vypíchnout lze Nextcloud AI Assistant 2.0.
Vyšlo Pharo 12.0, programovací jazyk a vývojové prostředí s řadou pokročilých vlastností. Krom tradiční nadílky oprav přináší nový systém správy ladících bodů, nový způsob definice tříd, prostor pro objekty, které nemusí procházet GC a mnoho dalšího.
Microsoft zveřejnil na GitHubu zdrojové kódy MS-DOSu 4.0 pod licencí MIT. Ve stejném repozitáři se nacházejí i před lety zveřejněné zdrojové k kódy MS-DOSu 1.25 a 2.0.
Canonical vydal (email, blog, YouTube) Ubuntu 24.04 LTS Noble Numbat. Přehled novinek v poznámkách k vydání a také příspěvcích na blogu: novinky v desktopu a novinky v bezpečnosti. Vydány byly také oficiální deriváty Edubuntu, Kubuntu, Lubuntu, Ubuntu Budgie, Ubuntu Cinnamon, Ubuntu Kylin, Ubuntu MATE, Ubuntu Studio, Ubuntu Unity a Xubuntu. Jedná se o 10. LTS verzi.
Na YouTube je k dispozici videozáznam z včerejšího Czech Open Source Policy Forum 2024.
Fossil (Wikipedie) byl vydán ve verzi 2.24. Jedná se o distribuovaný systém správy verzí propojený se správou chyb, wiki stránek a blogů s integrovaným webovým rozhraním. Vše běží z jednoho jediného spustitelného souboru a uloženo je v SQLite databázi.
Byla vydána nová stabilní verze 6.7 webového prohlížeče Vivaldi (Wikipedie). Postavena je na Chromiu 124. Přehled novinek i s náhledy v příspěvku na blogu. Vypíchnout lze Spořič paměti (Memory Saver) automaticky hibernující karty, které nebyly nějakou dobu používány nebo vylepšené Odběry (Feed Reader).
OpenJS Foundation, oficiální projekt konsorcia Linux Foundation, oznámila vydání verze 22 otevřeného multiplatformního prostředí pro vývoj a běh síťových aplikací napsaných v JavaScriptu Node.js (Wikipedie). V říjnu se verze 22 stane novou aktivní LTS verzí. Podpora je plánována do dubna 2027.
Byla vydána verze 8.2 open source virtualizační platformy Proxmox VE (Proxmox Virtual Environment, Wikipedie) založené na Debianu. Přehled novinek v poznámkách k vydání a v informačním videu. Zdůrazněn je průvodce migrací hostů z VMware ESXi do Proxmoxu.
R (Wikipedie), programovací jazyk a prostředí určené pro statistickou analýzu dat a jejich grafické zobrazení, bylo vydáno ve verzi 4.4.0. Její kódové jméno je Puppy Cup.
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:
SELECT 4*(1+2);
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.
SELECT 1+2 AS x, 4*x
. Ale nevím, zda to projde, asi to bude záviset i na konkrétní databázi.
Toto a podobné jsem zkoušel na MySQL a bohužel nic.
Např. v PostgreSQL to nefunguje. Ale obecně funguje vnořený dotaz:
SELECT x, 4*x FROM (SELECT 1+2 AS x) AS z
select cx, cx from (select code as cx FROM base.centers) as scxkde cx je předvipočítáno a může se zůčastnit dalších výpočtů.
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
err... WITH tri AS [...] ... je brzo rano
Pointa WITH (factoring klauzule) je hlavně v tom, že materializuje. Bez indexů. A z toho vyplývá i využití. 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
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...
Tiskni Sdílej: