SELECT (Transact-SQL)

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S’applique à : SQL Server Azure SQL Database Azure SQL Managed Instance Azure Synapse Analytics Analytics Platform System (PDW) SQL analytics endpoint in Microsoft Fabric Warehouse in Microsoft Fabric

Récupère des lignes de la base de données et active la sélection d’une ou de plusieurs lignes ou colonnes d’une ou de plusieurs tables dans sql Server Moteur de base de données. La syntaxe complète de l’instruction SELECT est complexe, mais les clauses principales peuvent être résumées comme suit :

[ WITH { [ XMLNAMESPACES , ] [ common_table_expression ] } ]

SELECT select_list [ INTO new_table ]

[ FROM table_source ] [ WHERE search_condition ]

[ GROUP BY group_by_expression ]

[ HAVING search_condition ]

[ WINDOW window_expression ]

[ ORDER BY expression_order [ ASC | DESC ]]

Les opérateurs UNION, EXCEPT et INTERSECT peuvent être utilisés entre les requêtes pour combiner ou comparer leurs résultats dans un jeu de résultats.

Conventions de la syntaxe Transact-SQL

Syntaxe

Syntaxe pour SQL Server et Azure SQL Database :

<SELECT statement> ::=
    [ WITH { [ XMLNAMESPACES , ] [ <common_table_expression> [ , ...n ] ] } ]
    <query_expression>
    [ ORDER BY <order_by_expression> ]
    [ <FOR Clause> ]
    [ OPTION ( <query_hint> [ , ...n ] ) ]
<query_expression> ::=
    { <query_specification> | ( <query_expression> ) }
    [  { UNION [ ALL ] | EXCEPT | INTERSECT }
        <query_specification> | ( <query_expression> ) [ ...n ] ]
<query_specification> ::=
SELECT [ ALL | DISTINCT ]
    [ TOP ( expression ) [ PERCENT ] [ WITH TIES ] ]
    <select_list>
    [ INTO new_table ]
    [ FROM { <table_source> } [ , ...n ] ]
    [ WHERE <search_condition> ]
    [ <GROUP BY> ]
    [ HAVING <search_condition> ]
[ ; ]

Syntaxe pour Azure Synapse Analytics, Parallel Data Warehouse et Microsoft Fabric :

[ WITH <common_table_expression> [ , ...n ] ]
SELECT <select_criteria>
[ ; ]

<select_criteria> ::=
    [ TOP ( top_expression ) ]
    [ ALL | DISTINCT ]
    { * | column_name | expression } [ , ...n ]
    [ FROM { table_source } [ , ...n ] ]
    [ WHERE <search_condition> ]
    [ GROUP BY <group_by_clause> ]
    [ HAVING <search_condition> ]
    [ ORDER BY <order_by_expression> ]
    [ OPTION ( <query_option> [ , ...n ] ) ]

Notes

En raison de la complexité de l’instruction SELECT , les éléments de syntaxe et les arguments détaillés sont affichés par clause :

L’ordre des clauses de l’instruction SELECT est significatif. Vous pouvez omettre n'importe quelle clause facultative mais, lorsque vous employez les clauses facultatives, elles doivent apparaître dans l'ordre adéquat.

SELECT les instructions sont autorisées dans les fonctions définies par l’utilisateur uniquement si les listes de sélection de ces instructions contiennent des expressions qui attribuent des valeurs à des variables locales aux fonctions.

Un nom en quatre parties construit avec la OPENDATASOURCE fonction comme composant server-name peut être utilisé comme source de table où un nom de table peut apparaître dans une SELECT instruction. Un nom en quatre parties ne peut pas être spécifié pour Azure SQL Database.

Certaines restrictions de syntaxe s’appliquent aux SELECT instructions qui impliquent des tables distantes.

Ordre logique de traitement de l’instruction SELECT

Les étapes suivantes montrent l’ordre de traitement logique ou l’ordre de liaison pour une SELECT instruction. Cet ordre détermine à quel moment les objets définis au cours d'une étape deviennent disponibles pour les clauses des étapes suivantes. Par exemple, si le processeur de requêtes peut lier (accéder) aux tables ou vues définies dans la FROM clause, ces objets et leurs colonnes sont mis à la disposition de toutes les étapes suivantes. À l’inverse, étant donné que la SELECT clause est l’étape 8, tous les alias de colonne ou colonnes dérivées définis dans cette clause ne peuvent pas être référencés par les clauses précédentes. Toutefois, elles peuvent être référencées par des clauses suivantes telles que la ORDER BY clause. Le processeur de requêtes détermine l’exécution physique réelle de l’instruction, et l’ordre peut varier à partir de cette liste.

  1. FROM
  2. ON
  3. JOIN
  4. WHERE
  5. GROUP BY
  6. WITH CUBE ou WITH ROLLUP
  7. HAVING
  8. SELECT
  9. DISTINCT
  10. ORDER BY
  11. TOP

Avertissement

Il existe des cas rares où la séquence précédente peut différer. Supposons que vous disposez d’un index cluster sur une vue et que la vue exclut certaines lignes de table, et que la liste de colonnes de SELECT la vue utilise un CONVERT type de données de varchar en int. Dans ce cas, il CONVERT peut s’exécuter avant l’exécution de la WHERE clause. Il existe souvent un moyen de modifier votre vue pour éviter la séquence différente, si elle est importante dans votre cas.

autorisations

La sélection de données nécessite SELECT une autorisation sur la table ou la vue, qui peut être héritée d’une étendue plus élevée, telle que SELECT l’autorisation sur le schéma ou CONTROL l’autorisation sur la table. La sélection peut également nécessiter l’appartenance au rôle de base de données fixe db_datareader ou db_owner, ou au rôle de serveur fixe sysadmin. La création d’une table à l’aide SELECT INTO nécessite également l’autorisation CREATE TABLE et l’autorisation ALTER SCHEMA sur le schéma propriétaire de la nouvelle table.

Exemples

Les exemples suivants utilisent la base de données AdventureWorksPDW2022.

R : Utilisation de SELECT pour récupérer des lignes et des colonnes

Cette section présente trois exemples de code. Ce premier exemple de code retourne toutes les lignes (aucune clause n’est WHERE spécifiée) et toutes les colonnes (à l’aide du *) de la DimEmployee table.

SELECT *
FROM DimEmployee
ORDER BY LastName;

L’exemple suivant donne le même résultat, mais en utilisant des alias de table.

SELECT e.*
FROM DimEmployee AS e
ORDER BY LastName;

Cet exemple retourne toutes les lignes (aucune clause n’est WHERE spécifiée) et un sous-ensemble des colonnes (FirstName, , StartDateLastName) de la DimEmployee table de la base de données AdventureWorksPDW2022. L’en-tête de la troisième colonne est renommé FirstDay.

SELECT FirstName,
       LastName,
       StartDate AS FirstDay
FROM DimEmployee
ORDER BY LastName;

Cet exemple retourne uniquement les lignes pour DimEmployee qui ont un EndDate élément qui n’est pas NULL et un MaritalStatus de M (marié).

SELECT FirstName,
       LastName,
       StartDate AS FirstDay
FROM DimEmployee
WHERE EndDate IS NOT NULL
      AND MaritalStatus = 'M'
ORDER BY LastName;

B. Utilisation de SELECT pour les en-têtes de colonnes et les calculs

L’exemple suivant retourne toutes les lignes de la table DimEmployee, et calcule le salaire brut de chaque employé sur la base de la valeur BaseRate et d’une semaine de 40 heures de travail.

SELECT FirstName,
       LastName,
       BaseRate,
       BaseRate * 40 AS GrossPay
FROM DimEmployee
ORDER BY LastName;

C. Utilisation de DISTINCT avec SELECT

L’exemple suivant utilise DISTINCT pour générer une liste de tous les titres uniques figurant dans la table DimEmployee.

SELECT DISTINCT Title
FROM DimEmployee
ORDER BY Title;

D. Utilisation de GROUP BY

L’exemple suivant calcule le montant total des ventes réalisées par jour.

SELECT OrderDateKey,
       SUM(SalesAmount) AS TotalSales
FROM FactInternetSales
GROUP BY OrderDateKey
ORDER BY OrderDateKey;

Comme la clause GROUP BY est utilisée, une seule ligne contenant la somme de toutes les ventes est retournée pour chaque jour.

E. Utilisation de GROUP BY avec plusieurs groupes

L’exemple suivant calcule le prix moyen et la somme des ventes sur Internet pour chaque jour, en regroupant les résultats en fonction de la date de commande et de la clé de promotion.

SELECT OrderDateKey,
       PromotionKey,
       AVG(SalesAmount) AS AvgSales,
       SUM(SalesAmount) AS TotalSales
FROM FactInternetSales
GROUP BY OrderDateKey, PromotionKey
ORDER BY OrderDateKey;

F. Utilisation de GROUP BY et WHERE

L’exemple suivant regroupe les résultats après avoir récupéré uniquement les lignes dont les dates de commande sont postérieures au 1er août 2002.

SELECT OrderDateKey,
       SUM(SalesAmount) AS TotalSales
FROM FactInternetSales
WHERE OrderDateKey > '20020801'
GROUP BY OrderDateKey
ORDER BY OrderDateKey;

G. Utilisation de GROUP BY avec une expression

L'exemple suivant effectue un regroupement en fonction d'une expression. Vous pouvez spécifier un regroupement en fonction d'une expression à condition qu'elle ne contienne pas de fonction d'agrégation.

SELECT SUM(SalesAmount) AS TotalSales
FROM FactInternetSales
GROUP BY (OrderDateKey * 10);

H. Utilisation de GROUP BY avec ORDER BY

L’exemple suivant calcule la somme des ventes par jour, en triant les résultats par date.

SELECT OrderDateKey,
       SUM(SalesAmount) AS TotalSales
FROM FactInternetSales
GROUP BY OrderDateKey
ORDER BY OrderDateKey;

I. Utiliasation de la clause HAVING

Cette requête utilise la clause HAVING pour limiter les résultats.

SELECT OrderDateKey,
       SUM(SalesAmount) AS TotalSales
FROM FactInternetSales
GROUP BY OrderDateKey
HAVING OrderDateKey > 20010000
ORDER BY OrderDateKey;

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