Postgresql - Função MIN

A função MIN retorna o valor mínimo (menor valor) de uma coluna. 
Serão descritos 3 exemplos de utilização desta função. 

Caso tenha interesse, faça o download ou veja os scripts no github.

SINTAXE

SELECT MIN(nome_da_coluna) FROM nome_da_tabela;

1º Exemplo
 
Neste exemplo, utilizaremos a tabela "tb_imoveis". Veja a imagem abaixo:

tb_imoveis

  

Cenário: qual o imóvel que possui o valor mais baixo?

Solução: o valor dos imóveis estão armazenados na coluna valor, logo devemos calcular o valor mais baixo a partir desta coluna.

Para calcularmos o valor mínimo, executamos a sentença abaixo:

SELECT MIN(valor) FROM tb_imoveis;

Após a execução, teremos o imóvel com o valor mais baixo. Conforme podemos visualizar na imagem a seguir:

O nome da coluna aparece como "min", mas vamos supor que precisamos que seja exibido "imovel_valor_minimo".

Podemos modificar o nome desta coluna, ou seja, criar um alias (apelido). Colocamos o alias depois do "AS" 

SELECT MIN(valor) AS imovel_valor_minimo FROM tb_imoveis;

Após a execução, o nome da coluna será exibido como "imovel_valor_minimo".

2º Exemplo

Cenário: Uma equipe de três atletas treina uma série de corridas. Queremos saber qual foi o melhor treino para cada atleta, ou seja qual corrida levou menos tempo.
Neste exemplo, utilizaremos a tabela "tb_treino".

tb_treino

Solução: já que procuramos o menor tempo por atleta, vamos agrupar os atletas que estão armazenados na coluna "atleta_id". Para agrupar, utilizaremos o " GROUP BY".

Para calcularmos o menor tempo por atleta, executamos a sentença abaixo:

SELECT atleta_id, MIN(tempo) AS melhor_tempo
FROM tb_treino
GROUP BY atleta_id;

Após a execução, teremos o melhor tempo  para cada atleta. Conforme podemos visualizar na imagem abaixo:

Para ordenar a identificação dos atleta em ordem crescente, ou seja, do valor menor para o maior, deve-se usar "ORDER BY" seguido do nome da coluna, neste caso, a coluna 'atleta_id' será ordenada .

Para ordenar as identificações, utilizamos a sentença abaixo:

SELECT atleta_id, 
MIN(tempo) AS pior_tempo
FROM tb_treino
GROUP BY atleta_id
ORDER BY atleta_id;

Após a execução, teremos as identificações dos atletas em ordem crescente. Conforme podemos visualizar na imagem abaixo:

3º Exemplo

Cenário: Qual o atleta que obteve o melhor treino? Qual a data que o treino ocorreu?
Neste exemplo, utilizaremos a tabela "tb_treino".

tb_treino

Solução: também podemos utilizar a função "MIN" para filtrar um registro, desde que a função "MIN" pertença a uma subquery.

Veja a subquery destacada, em azul, na sentença abaixo:

SELECT 
atleta_id,   
data, 
tempo AS melhor_tempo
FROM tb_treino 
WHERE tempo =
(
    SELECT MIN(tempo)
    FROM tb_treino
)

Após a execução da sentença, teremos o resultado exibido na imagem abaixo:

Observação:

A função MIN não funciona no WHERE sem a subquery.

WHERE tempo = MIN(tempo)

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Postgresql - função LPAD

Neste artigo, vamos mostrar 2 exemplos, da utilização da função LPAD.
 
Utilizamos a função LPAD para completar uma string do lado esquerdo com determinado(s) caractere(s).

O script dos exemplos, também estão no GitHub.

SINTAXE

LPAD (string, posicao_de_caracteres, 'caracter_para_preechimento')

• string: sequëncia de caracteres;  
• posicao_de_caracteres: indica até que posição a string será preenchida;
• caracter_para_preechimento: caractere(s) utilizado(s) para o preenchimento, estes caracteres devem estar entre aspas;

1º Exemplo

Completar com o hifen (-) a esquerda dos nomes dos produtos até a 10ª posição.  
Neste exemplo, vamos utilizar a coluna "nome_produto" tabela "tb_produto", exibida na imagem abaixo.

tb_produto

Solução

SELECT
nome_produto,
LPAD (nome_produto,10, '-') AS nome_produto_com_hifen
FROM tb_produto;

Após a execução da sentença, teremos o seguinte resultado:

Observações

• lápis:        tem 5  caracteres e foi preenchida com 5 caracteres para completar as 10 posições;
• caderno:  tem 7  caracteres e foi preenchida com 3 caracteres para completar as 10 posições;
• borracha: tem 8 caracteres e foi preenchida com 2 caracteres para completar as 10 posições;
• cartolina: tem 9 caracteres e foi preenchida com 1 caractere  para completar as  10 posições;

No lugar do hífen (-), poderiamos utilizar qualquer outro caractere alfanumérico ou caractere especial.
Por exemplo: uma ou mais letras, dígitos, espaços, asterisco entre outros.
  
2º Exemplo

Preencher com zeros "0" a esquerda, até a 5ª posição, os códigos dos produtos.
Neste exemplo, vamos utilizar a coluna "codigo_produto" tabela "tb_produto", exibida na imagem abaixo.

tb_produto

Solução

Como a função LPAD completa uma string, antes de utilizarmos a função LPAD, neste exemplo, devemos utilizar a função CAST para converter a coluna codigo_produto que é do tipo integer (número inteiro) para string (CHARACTER VARYING ou VARCHAR como é mais conhecido).

SELECT
LPAD (CAST(codigo_produto AS VARCHAR), 5, '0') AS codigo_produto, 
nome_produto
FROM tb_produto;

Após a execução da sentença, teremos o seguinte resultado:

Observações

• O número   8426 tem   4 dígitos, e foi preenchido com 1 zero  para completar 5 dígitos;
• O número     438 tem   3 dígitos, e foi preenchido com 2 zeros para completar 5 dígitos;  
• O número       22 tem   2 dígitos, e foi preenchido com 3 zeros para completar 5 dígitos;
• O número 16547 tem   5 dígitos, logo não foi preenchido com zeros, pois já contém 5 dígitos;

Aprenda também a utilizar a função rpad:
http://jquerydicas.blogspot.com.br/2017/07/postgresql-funcao-rpad.html

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Postgresql - Função dense_rank - Exibir a posição dos valores

Neste artigo, vamos apresentar 3 exemplos de como exibir as posições de acordo com valores de uma coluna, ou explicando de uma forma mais simples, como ranquear os valores de uma coluna.
Veja o script com os exemplos no github.

1º) Exemplo:

Queremos exibir a classificação dos atletas em uma corrida de acordo com o tempo gasto para completar a prova.
Para exibir a classificação vamos utilizar a tabela "tb_corrida" exibida abaixo:

Solução:

Para exibir a posição dos corredores utilizamos a sentença abaixo:

SELECT
DENSE_RANK() OVER(ORDER BY tempo_gasto ASC) AS posicao,
inscricao,
tempo_gasto,
sexo
FROM tb_corrida 

Após a execução da sentença acima,  teremos o seguinte resultado:

Observações

• Utilizamos DENSE_RANK sobre a coluna que queremos obter a classificação, neste caso "tempo_gasto". 
• Observe que DENSE_RANK esta acompanhado de "OVER", e dentro do "OVER" vamos colocar a coluna que vamos utilizar para obter as posições e de que maneira queremos a classificação "ASC" - crescente (do valor mais baixo até o valor mais alto) ou "DESC" - decrescente (do valor mais alto até o valor mais baixo).

Repare que dois corredores ficaram empatados na 3ª posição. Através desse exemplo podemos perceber que a função dense_rank, leva em consideração os empates .

2º) Exemplo:

Queremos a classificação dos corredores separadas pelo sexo (masculino e feminino). Vamos utilizar a mesma tabela do primeiro exemplo,  "tb_corrida":

Solução:
Para exibir a posição dos corredores separadas por sexo utilizamos a sentença abaixo:

SELECT
DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY sexo ORDER BY tempo_gasto ASC) AS posicao,
inscricao,
tempo_gasto,
sexo
FROM tb_corrida


Após a execução da sentença acima,  teremos o seguinte resultado:

Repare que a única alteração que fizemos foi incluir "PARTITION BY" dentro do OVER. 
Após o PARTITION BY incluímos a coluna sexo, pois queremos que a classificação seja dividida por sexo.

3º) Exemplo:

Queremos a classificação dos vendedores em uma loja de acordo com o total das vendas.
Para exibir a classificação vamos utilizar a tabela "tb_vendas" exibida abaixo:

Solução:

Para exibir a classificação dos vendedores de acordo com o total das vendas executamos a sentença a seguir:

SELECT
codigo_vendedor,
SUM(valor),DENSE_RANK() OVER(ORDER BY SUM(valor) DESC) AS posicao
FROM tb_vendas
GROUP BY codigo_vendedor

Após a execução da sentença acima,  teremos o seguinte resultado:

Repare que utilizamos a função da agrupamento SUM dentro do OVER para que fossem classificadas as somas do valores (e não os valores individualmente) e utilizamos o "GROUP BY" para agrupar as somas por código do vendedor. Além disso utizamos o "ORDER BY" com DESC para agrupar da soma com maior valor até a soma com menor valor.

A função  dense_rank pertence ao grupo de funções chamadas "window functions". Existem outras funções desse tipo, em breve publicaremos outras funções.

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INSERT INTO SELECT

Utilizando sql, você pode copiar dados de uma tabela para uma outra tabela.

Para facilitar a compreensão da utilização do "INSERT INTO SELECT", vamos descrever um exemplo:

Cenário: uma loja quer fazer uma promoção para os produto que vão vencer até o dia 28/11/2013.

No nosso banco temos duas tabelas: "tb_produto" e "tb_vencimento".

A tabela "tb_produto" possui informações sobre os produtos e a tabela "tb_vencimento" inicialmente está vazia. Veja a imagem abaixo:

tb_produto

tb_vencimento

Selecionaremos os produtos da tabela "tb_produto" que vão vencer até o dia 28/11/2013 e incluiremos na tabela "tb_vencimento" 

Para efetuar este procedimento executaremos a sentença abaixo:

INSERT INTO tb_vencimento (produto_id, produto_desc, data)

SELECT produto_id, produto_desc, produto_vencimento FROM tb_produto 

WHERE produto_vencimento <= '2013-11-28';

Significado da sentença:

• Insira nas colunas produto_id, produto_desc e data da tabela tb_vencimento           INSERT INTO tb_vencimento (produto_id, produto_desc, data)
• O conteúdo das colunas produto_id, produto_desc e produto_vencimento da tabela "tb_produto"                                                                                                       SELECT produto_id, produto_desc, produto_vencimento FROM tb_produto
• Onde a data de vencimento seja menor ou igual a 28/11/2013  WHERE produto_vencimento <= '2013-11-28'

Após a execução a tabela "tb_vencimento" já conterá os produtos que vão vencer até o dia 28/11/2013. Veja a imagem abaixo: