Cheat Sheet - Die große SQLScript Übersicht

Die große SQLScript Übersicht als Ergänzung zu den Schulungen von Brandeis Consulting

Dieser Spickzettel enthält eine umfassende SAP HANA SQLScript Übersicht über Syntax, Beispiele und Beschreibungen, passend zu den Inhalten der SQLScript Grundlagenschulung bei Brandeis Consulting. Diese Übersicht zeigt nur die wichtigsten Aspekte. Für Details bitte den Links zur Referenz folgen. Wenn mehrere identische Konzepte (z.B. identische SQL-Funktionen) existieren, wird hier meist nur eines davon beschrieben. Im Text sind nur dann Links, wenn dahinter relevante Zusatzinfos sind. Beispiele beziehen sich immer auf das englische Demo-Datenmodell für das Buch.

Notation im Code

• [EckigeKlammern] - Optionale Elemente
• UPPERCASE - Schlüsselwörter und SQL-Funktionen
• lowercase - Bezeichner
• <SpitzeKlammer> - beschreibende Elemente. Abkürzungen sind im Text erklärt
• {Wiederholungen}... sind optional und werden in geschweiften Klammern mit 3 Punkten geschrieben.

Unter der Linie sind Referenzen, z.B.

• Buch S. - Seitenzahl in der 2.Ausgabe von SQLScript für SAP HANA
• SAP Doku - Ein Link auf das entsprechende Kapitel der aktuellsten SAP Dokumentation von SAP HANA on Premise! Nicht Cloud!

Bezeichner

Bezeichner von Tabellen oder Spalten sind case-sensitive. Das fällt bei den Bezeichnern in einfacher Notation ohne Gänsefüsschen aber nicht auf, da diese immer implizit in GROßBUCHSTABEN konvertiert werden. Es gibt hier keinen Unterschied zwischen den Namen SpalteX, SpAlTeX und spaltex. Intern werden alle drei als SPALTEX interpretiert. Es sind nur ASCII Buchstabe, Ziffern und die Zeichen # und _ erlaubt.

Namen in spezieller Notation werden in Gänsefüßchen eingeschlossen. Damit werden Sie exakt so interpretiert, wie sie dastehen. Die drei Namen "SpalteX", "SpAlTeX" und "spaltex" sind unterschiedlich. Alle Unicode-Zeichen sind erlaubt.

Buch S. 61 SAP Doku

Kommentare

Zeilenendkommentare werden mit zwei Bindestrichen -- eingeleitet und gehen bis zum Zeilenumbruch.

Blockkommentare beginnen mit /* und enden mit */. Sie können innerhalb einer Zeile oder auch über mehrere Zeilen gehen.

ABAP Kommentare mit * an der ersten Position funktionieren nur in AMDP und sollten daher nicht verwendet werden.

Buch S. 59 SAP Doku

Skalare Ausdrücke

Liefern genau einen elementaren Wert, z.B. ein Datum, eine Zeichenkette oder eine Zahl.

• Feldnamen
• Operatorausdrücke
• skalare Variablen oder Parameter
• Literale
• CASE-Ausdrücke
• skalare Unterabfragen in Klammern
• SQL-Funktionen und UDF-Funktionen

Buch S. 69 SAP Doku

Literale

Literale sind konstante Werte im SQLScript Code.

Buch S. 61 SAP Doku

SQL-Funktionen

Die HANA Datenbank hält hunderte von SQL-Funktionen für die Berechnung von Daten vor. Die wichtigsten sind auf dieser Seite bei den jeweiligen Datentypen zu finden:

• Zeit-Datentypen
• Zeichenketten
• Numerische Datentypen

Buch S. 167ff SAP Doku

CASE-Ausdrücke

Ein CASE-Ausdruck liefert einen skalaren Wert zurück. Es gibt zwei Varianten von CASE-Ausdrücken.
Der einfache CASE-Ausdruck vergleicht einen Ausdruck mit mehreren anderen Ausdrücken auf Gleichheit:

SELECT id, 
       CASE status
         WHEN 1 THEN 'Neu'
         WHEN 2 THEN 'In Bearbeitung'
         ELSE 'Nicht relevant'
       END AS status_text
  FROM tasks;

Der komplexe CASE-Ausdruck wertet N unabhängige Prädikate aus. Das erste, das zu TRUE ausgewertet wird, liefert das Ergebnis:

SELECT
     CASE 
       WHEN status NOT IN (1, 2, 3) 
         THEN 'Open'
       WHEN due_date < current_date 
         THEN 'Critical'
       ELSE 'Others' END AS statustext
  FROM tasks;

Wenn kein wahrer Vergleich bzw. Prädikat gefunden wurde, wird entweder der Wert aus der ELSE-Klausel oder NULL zurückgegeben.

Buch S. 119 SAP Doku

Tabellenausdrücke

Ein Ausdruck, der eine Tabelle zurückgibt. Das können z.B. sein:

• Namen von DB-Tabellen oder Views
• Mit JOIN verbundene Tabellenausdrücke
• Tabellenvariablen
• Tabellen-Unterabfragen
• Mit Mengenoperatoren verbundene SELECT Abfragen

Buch S. 59

SELECT

Die SELECT-Anweisung definiert eine Tabelle. Die Spalten werden mit der Feldliste erzeugt, während die zugehörigen Zeilen sich aus den anderen Klauseln ergeben.

Syntax:

SELECT [TOP <Nummer>]
  [DISTINCT] <Feldliste>
  FROM <Tabellenausdruck>
  [WHERE <Prädikat>]
  [GROUP BY <Ausdrucksliste>]
  [<Mengenoperation>]
  [ORDER BY <Ausdrucksliste>]
  [LIMIT <AnzahlZeilen> 
      [OFFSET <ZeilenÜberspringen>]]

Die FROM-Klausel beschreibt die Quelle der Daten

FROM <Tabellenausdruck> [[AS] <Alias>]

Gegebenenfalls kommt hier noch eine Verbidung von weiteren Tabellenausdrücken mit einem JOIN hinzu.
Die WHERE-Klausel filtert die Daten. Nur Datensätze, für die ein Prädikat zu TRUE ausgewertet wird, kommen mit in die Ergebnismenge der Abfrage.

Buch S. 114 SAP Doku

Feldliste

Definition der Spalten der Abfrage.

<Ausdruck1> [[AS] <Alias1> ] [ { ,
<Ausdruck2> [[AS] <Alias2>] } ... ]

Mehrere Spalten werden durch Komma getrennt. Alle Spalten der Quellen werden mit * addressiert.

SELECT *, 
       LEFT(coarea, 2) AS country, 
       amount * 1,16   AS net_amount, 
       CASE left(coarea,2) 
         WHEN 'DE' THEN '1' 
         WHEN 'FR' THEN '2' 
         ELSE '9' 
       END AS ccode, 
  FROM <Tabellenausdruck>

Buch S. 116 SAP Doku

JOIN

Mit einem JOIN wird ein Verbund aus mehren Tabellen hergestellt. Die ON-Bedingung definiert, welche Zeilen aus den beteiligten Tabellen gemeinsam in einer Zeile des Abfrageergebnis stehen.

SELECT ...
  FROM <Tabellenausdruck1>
  <Jointyp> JOIN <Tabellenausdruck2>  
  ON <JoinPrädikat>;

Der CROSS JOIN ist der einzige Jointyp ohne ON-Bedingung. Er bildet das kartesische Produkt zweier Tabellen.

Im Ergebnis des INNER JOIN sind nur Zeilen, die jeweils auf der anderen Seite einen Partner gefunden haben.

Bei einem OUTER JOIN wird jeweils die andere Seite mit NULL aufgefüllt, falls kein Partner gefunden wurde.

Buch S. 134 SAP Doku

Unterabfragen

Skalare Unterabfragen liefern genau eine Zeile und eine Spalte, z.B. in Feldlisten oder zum Vergleich. Bei mehr als einer Ergebniszeile gibt es einen Laufzeitfehler.

SELECT assignee,
       id,
       due_date,
      (SELECT lastname
         FROM users AS u
        WHERE o.assignee = u.id)
        AS assignee_name
  FROM tasks AS o
 WHERE  o.due_date =
           (SELECT MAX(due_date)
              FROM tasks AS i
             WHERE o.assignee 
                      = i.assignee )

Spalten-Unterabfragen liefern mehrere Werte in genau einer Spalte. Sie werden für den Mengenvergleich mit IN verwendet.

SELECT * 
FROM tasks
WHERE
   status IN (SELECT id
                FROM status
               WHERE is_final = true)

Tabellen-Unterabfragen liefern eine Tabelle, die als Tabellenausdruck in der FROM-Klausel verwendet werden kann. Tabellen-Unterabfragen können elegant durch Tabellenvariablen ersetzt werden.

SELECT category,
       COUNT(*)
  FROM ( SELECT
          CASE
            WHEN status IN (1, 2)
            AND due_date < current_date
               THEN 'Critical'
            WHEN status IN (1, 2)
               THEN 'Open'
            ELSE 'OK' END AS category
         FROM tasks)
 GROUP BY category;

Buch S.159ff SAP Doku

Prädikate

Prädikate sind logische Ausdrücke, die entweder den Wert TRUE, FALSE oder UNKNOWN annehmen. In WHERE-Klauseln, ON-Klauseln oder bei der Auswertung von Bedingungen in CASE-Ausdrücken ist immer nur relevant, ob ein Prädikat zu TRUE ausgewertet wird oder nicht.

Prädikate können mit den logischen Operatoren NOT, AND und OR kombiniert werden. Klammern erhöhen hier die Lesbarkeit enorm!

Die wichtigsten Prädikate sind:

• Vergleiche: Ausdruck1 Operator Ausdruck2
• IS NULL - Das einzige Prädikat, das NULL Werte ermitteln kann
• EXISTS - Wird zu TRUE ausgewertet, wenn die Unterabfrage mindestens eine Zeile liefert.
• Mengenvergleiche mit IN, ANY, SOME oder ALL
• LIKE und LIKE_REGEXPR - Suche nach Mustern, auch mit Regulären Ausdrücken möglich.

Buch S. 71 SAP Doku

EXISTS-Prädikat

Der EXISTS-Quantor prüft, ob eine Unterabfrage ein Ergebnis liefert oder nicht.

SELECT DISTINCT assignee
  FROM tasks AS t
 WHERE NOT EXISTS (
      SELECT id
      FROM projects AS p
      WHERE p.project_manager
                  = t.assignee );

Buch S.146 SAP Doku

Tabellenvariablen

Tabellenvariablen werden meistens durch Zuweisung deklariert und mit Daten gefüllt. Da sie mit vorangestelltem Doppelpunkt einen Tabellenausdruck darstellen, kann man auf Tabellenvariablen mit einem SELECT-Abfrage genau so zugreifen, wie auf eine DB-Tabelle. Man kann sich eine Tabellenvariable auch als View vorstellen, was auch Ihre Rolle bei der Ausführung recht gut beschreibt.

DO BEGIN
  lt_tmp = SELECT id, 
                  title,
                  assignee 
             FROM :tasks;
   SELECT *
     FROM :lt_tmp; 
END;

Buch S. 112 SAP Doku

Anonyme Blöcke

Ein Anonymer Block ist eine Prozedur, die nicht unter einem Namen in der DB abgespeichert wird. Stattdessen wird der komplette Code von der Anwendung bzw. der Konsole an die DB übergeben.

DO BEGIN
  <SourceCode>
END;

Buch S. 81 ff. SAP Doku

UDF-Funktionen

User Defined Functions (UDF) sind Unterprogramme, die einen Ausdruck darstellen, entweder

• Skalare Ausdrücke oder
• Tabellenausdrücke

Sie werden häufig per WebIDE, AMDP oder über das HANA XS Repository angelegt. Per SQL geht das so:

CREATE FUNCTION <FunktionsName> 
  [(<ParameterList>)]
  RETURNS <ParameterDefinition>
  [LANGUAGE SQLSCRIPT] 
  [SQL SECURITY {DEFINER|INVOKER} ] 
  [DEFAULT SCHEMA <DefaultSchema>] 
  [DETERMINISTIC] 
AS BEGIN 
  <SourceCode>
END

Buch S. 91 SAP Doku

Aggregation

Bei der Aggregation wird die Anzahl der Zeilen reduziert. Die Ausdrucksliste in der GROUP BY Klausel legt die Granularität des Abfrageergebnis fest, da für jede vorhandene Kombination eine Zeile gebildet wird.

Spalten, die nicht in der GROUP BY Klausel vorkommen, müssen mit einer Aggregatfunktion zusammengefasst werden, z.B. mit MIN() oder SUM(). Typische Abfrage:

SELECT assignee, 
       status, 
       SUM(effort)
  FROM tasks
  GROUP BY assignee, 
           status;     

Buch S.123 SAP Doku

Prozeduren

Prozeduren sind Unterprogramme in SQLScript. Sie werden häufig über eine Entwicklungsumgebung wie z.B. WebIDE, Eclipse-HANA Repository oder via AMDP angelegt. Direktes Erzeugen per SQL ist aber auch möglich:

CREATE [OR REPLACE] PROCEDURE <ProcedureName> 
     [(<ParameterList>)] 
     [LANGUAGE {SQLSCRIPT|RLANG} ] 
     [SQL SECURITY {DEFINER|INVOKER} ] 
     [DEFAULT SCHEMA <DefaultSchema>] 
     [READS SQL DATA] 
     [WITH ENCRYPTION] 
AS 
BEGIN [SEQUENTIAL EXECUTION]
    <SourceCode>
END

Buch S. 82 SAP Doku

NULL

Eigentlich ist NULL kein Wert, sondern ein Symbol, das für die Abwesenheit eines Wertes steht. Ein Vergleich mit NULL ergibt immer UNKNOWN. Jede Berechnung mit NULL ergibt wiederum NULL.

Nur mit dem IS NULL Prädikat kann auf NULL in einer Spalte gefiltert werden. Um es in Ausdrücken abzufangen, gibt es die beiden SQL-Funktionen:

• IFNULL(<Ausdruck>, <Fallback> )
• COALESCE(<Ausdruck1> {, <Ausdruck2> } ...)

Typische Ursachen für NULL-Werte

• OUTER JOINs
• CASE ohne ELSE Zweig
• NULL in DB-Tabellen
• Die NULLIF() SQL-Funktion

Buch S.73 SAP Doku

Die Tabelle DUMMY

Diese Tabelle ist nicht änderbar. Sie enthält exakt eine Spalte mit dem Namen DUMMY und eine Zeile die den Wert X hält. Die Tabelle ist nützlich für den Test von skalaren Ausdrücken:

SELECT <Ausdruck> FROM DUMMY;

Oder für die Konstruktion von festen Tabellenvariablen:

lt_year = 
   SELECT '2020' AS year FROM DUMMY 
   UNION ALL
   SELECT '2021' AS year FROM DUMMY;

Buch S. 76

UNION ALL und Mengenoperatoren

SELECT-Abfragen mit einer kompatiblen Spaltenstruktur können mit den folgenden Operatoren verknüpft werden:

• UNION ALL - Die Vereinigung zweier Tabellen.
• UNION - dito, ist aber langsamer, weil es Duplikate eliminiert
• INTERSECT - Bildet die Schnittmenge, was sich alternativ auch mit einem INNER JOIN realisieren lässt.
• EXCEPT bzw. MINUS - Ist eine Mengensubtraktion, die man alternativ auch mit dem EXISTS-Prädikat implementieren kann.

Diese Operatoren, ausser UNION ALL, betrachten die Zeilen als Elemente einer Menge. Die Elemente sind identisch, wenn alle Felder identisch sind, d.h. es gibt hier keine "Schlüsselfelder". Die angegebenen Alternativen bieten sich an, wenn die Operationen nicht auf allen Spalten durchgeführt werden sollen.

Buch S. 157 SAP Doku

Zeit-Datentypen

Für die Zeitpunkte (<ZP>) können die folgenden Datentypen verwendet werden.

SQL-Funktionen

Die Zeiteinheit (<ZE>) in den Funktionen ist entweder SECOND, DAY, MONTH oder YEAR.

Buch S. 191 SAP Doku

Konvertierung zwischen Zeit und Zeichenketten

TO_VARCHAR(<ZP> [, <Format>])
Konvertierung des Zeitpunkts (<ZP>) in eine Zeichenkette.

TO_<ZDT>(<ZK> [, <Format>])
Konvertierung Zeichenkette (<ZK>) in den Zeit-Datentyp (<ZDT>).

Symbole für die Formatierung

Neben den Symbolen können auch noch Trennzeichen verwendet werden:

SELECT TO_VARCHAR(CURRENT_TIME, 
                  'HH24.MI.SS') 
       TO_DATE('DEC-29-20', 
               'MON-DD-YY')
FROM DUMMY;

Buch S. 193 SAP Doku

Zeichenketten

Im Gegensatz zu ABAP werden Leerzeichen am Ende nicht automatisch entfernt! Mit dem Operator || werden zwei Zeichenketten verkettet.

Datentypen

SQL-Funktionen

Dazu gibt es für einige der Funktionen auch eine Variante für die Verwendung von Regulären Ausdrücken:

• LOCATE_REGEXPR( )
• OCCURRENCES_REGEXPR( )
• REPLACE_REGEXPR(<Muster> IN <ZK> WITH <Ersatz>)
• SUBSTRING_REGEXPR(<Muster> IN <ZK> [GROUP <Gruppe>])

Buch S. 82 SAP Doku

Numerische Datentypen

Im Gegensatz zu ABAP wird bei einer Zuweisung nicht automatisch kaufmännisch gerundet! Wenn das Zielformat nicht passt, wird abgeschnitten. 😥

SQL-Funktionen

Und noch viele andere mehr in der SAP Doku...

Buch S.207 SAP Doku