SELECT-Anweisung

Die AQL SELECT-Anweisung wird verwendet, um Ihre Aparavi-Daten abzufragen. Die zurückgegebenen Daten sind eine Kombination der Dateien der unabhängigen Aggregatoren.

Die AQL SELECT-Anweisung wird verwendet, um Ihre Aparavi-Daten abzufragen. Die zurückgegebenen Daten sind eine Kombination der Dateien der unabhängigen Aggregatoren. Das System führt Ihre Abfrage gegen jeden Aggregator aus, sammelt die Ergebnisse und gibt dann ein kombiniertes Ergebnis zurück.

SELECT column_list
  [FROM table]
  [WHERE criteria]
  [WHICH criteria]
  [HAVING criteria]
  [GROUP BY column_list]
  [ORDER BY column_list]
  [LIMIT count]
  [OFFSET count]

SELECT

Die SELECT-Klausel definiert, welche Spalten Sie aus dem Aparavi-System abrufen möchten.

SELECT column[,column]

Um einer Spaltenüberschrift einen benutzerfreundlicheren Namen zu geben, können Sie einen AS-Alias verwenden

SELECT column AS name[,column AS name]

Um alle Spalten statt bestimmter Spalten auszuwählen, können Sie das Sternchen verwenden.

SELECT *

DISTINCT

Das Schlüsselwort DISTINCT ist ein Modifikator der SELECT-Anweisung. Bei Verwendung werden nur eindeutige Zeilen zurückgegeben.

SELECT DISTINCT column,column

Beispiel

SELECT name AS File_Name,classification AS Classification_Name

Diese Anweisung gibt zurück

• Die Aparavi-Spalten “name” und “classification”
• Die Spaltenüberschriften lauten “File_Name” und “Classification_Name”

FROM

• Anders als bei den meisten SQL-Implementierungen erfordert AQL keine FROM-Klausel. Wenn eine AQL-Abfrage ausgeführt wird, wird die SELECT-Anweisung gegen alle Daten unterhalb im Baum ausgeführt. Wenn Sie sie gegen den Aparavi-Root ausführen, werden alle Daten einbezogen, während bei der Ausführung gegen einen einzelnen Aggregator nur Daten innerhalb des Systems dieses Aggregators einbezogen werden. Sie können die Funktion STORE verwenden, um die Datenquelle explizit zu definieren.

Um Daten vom aktuellen Knoten abzufragen, ist keine FROM-Klausel erforderlich.

SELECT column

Sie kann zur besseren Lesbarkeit mit der Funktion STORE ohne Parameter verwendet werden. Der folgende Code ist gleichwertig mit dem obigen.

SELECT column
  FROM STORE

STORE

Die Funktion STORE wird verwendet, um zu definieren, welcher Aparavi-Knoten der übergeordnete Knoten für die einbezogenen Daten sein soll.

STORE [(Aparavi_Node)]

Die Funktion STORE nimmt einen STRING-Parameter entgegen, der definiert, welcher Knoten im Aparavi-Systembaum in den resultierenden Datensatz einbezogen werden soll. Alle Daten unterhalb dieses Knotens werden einbezogen.

SELECT column
  FROM STORE('Node/Path/To/Directory')

• Verwenden Sie bei der Eingabe des Aparavi_Node-Parameters den Schrägstrich ( / ) anstelle des Backslash ( \ ).
• Die Pfadnamen sind nicht case-sensitiv - Node/Path/To/Directory ist dasselbe wie node/path/TO/DiReCtOrY
• Wenn der eingegebene Pfad ungültig ist, gibt der AQL-Parser einen Fehler aus.

Beispiel

SELECT name AS File_Name,classification AS Classification_Name

FROM STORE('Aggregator-Collector/Microsoft/SharePoint/AparaviSP')

Diese Anweisung gibt zurück

• Die Aparavi-Spalten “name” und “classification”
• Vom Knoten AparaviSP
• Die Spaltenüberschriften lauten “File_Name” und “Classification_Name”

WHERE

Die WHERE-Klausel wird verwendet, um die zurückgegebenen Zeilen auf Zeilen zu filtern, bei denen bestimmte Bedingungen erfüllt sind.

SELECT column_name
  WHERE [condition]

Mehrere Bedingungen können nach Standard-Logikkonstruktionen und Operatoren kombiniert werden.

SELECT column_name
  WHERE
    (column1=true AND
    column2=true) OR
    (column3=true)

SQL-OPERATOREN

Arithmetisch

+	Addition	3+2 [=5]
-	Subtraktion	7-5 [=2]
*	Multiplikation	2*10 [=20]
/	Division	12/3 [=4]
%	Modulo	5%2 [=1]

Vergleich

=	Gleich	10=10
>	Größer als	10>5
<	Kleiner als	5<10
>=	Größer oder gleich	10>=10, 10>=5
<=	Kleiner oder gleich	5<=5, 5<=10
<>	Ungleich	5<>10

Logisch

AND	TRUE, wenn alle durch AND getrennten Bedingungen TRUE sind	roses=red AND violets=blue
BETWEEN	TRUE, wenn der Operand innerhalb des Vergleichsbereichs liegt	5 BETWEEN 1 AND 10
IN	TRUE, wenn der Operand gleich einem Element einer Liste von Ausdrücken ist	red IN (red, yellow, blue)
LIKE	TRUE, wenn der Operand einem Muster entspricht % = 0 bis mehrere Zeichen, _ = einzelnes Zeichen	red LIKE ‘r%d’ [rd, red, road] red LIKE ‘r_d’ [red, rid]
NOT	Zeigt einen Datensatz an, wenn die Bedingung(en) NICHT TRUE ist/sind	NOT roses=blue
OR	TRUE, wenn eine der durch OR getrennten Bedingungen TRUE ist	roses=red OR roses=yellow
( )	Steuert die Reihenfolge der Operationen und AND/OR-Kombinationen	roses=red OR (roses=yellow and state=Texas)

Beispiel

SELECT name AS File_Name,classification AS Classification_Name

FROM STORE('Aggregator-Collector/Microsoft/SharePoint/AparaviSP')

WHERE name LIKE '%project%' OR name LIKE '%.mpp' OR name LIKE '%.mpt'

Diese Anweisung gibt zurück

• Die Aparavi-Spalten “name” und “classification”
• Vom Knoten AparaviSP
• Die Spaltenüberschriften lauten “File_Name” und “Classification_Name”
• Für Microsoft Project-Dateien oder andere Dateien mit “project” im Namen

WHICH CONTAIN

WHICH CONTAIN ist eine spezielle AQL-Klausel, die die Aparavi-Wortdatenbank abfragt. Diese kombiniert die Aparavi-Dateidaten mit der Wortdatenbank, um Kontextfilter für die Daten bereitzustellen. Diese Klausel wird häufig mit den unten aufgeführten Modifikatoren ergänzt.

• Im Gegensatz zur WHERE-Klausel arbeiten die Filter der WHICH CONTAIN-Klausel gegen den gesamten Datensatz. Statt column_name=criteria lautet es record has criteria
• WHICH CONTAIN und WHICH CONTAINS können austauschbar verwendet werden.
• CONTAINING kann ebenfalls auf die gleiche Weise verwendet werden, allerdings ist das WHICH-Schlüsselwort nicht erforderlich.
• Satzzeichen werden in der Wortdatenbank ignoriert.

SELECT column_name
  WHICH CONTAIN word

ist dasselbe wie

SELECT column_name
  WHICH CONTAINS word

ist dasselbe wie

SELECT column_name
  CONTAINING word

• WHICH CONTAIN 'IP'
• WHICH CONTAINS 'IP'
• CONTAINING 'IP'

NEAR

Das Schlüsselwort NEAR modifiziert die WHICH CONTAIN-Klausel. Wenn die WHICH CONTAIN-Klausel ein Wort identifiziert, erweitert NEAR die Suche um zusätzliche Wörter in der Nähe des zuerst identifizierten Wortes.

SELECT column_name
  WHICH CONTAIN word AND NEAR another

Es funktioniert auch mit mehreren Werten, wenn diese in Klammern eingeschlossen und durch Kommas getrennt sind.

SELECT column_name
  WHICH CONTAIN word AND NEAR (another,different,word)

• WHICH CONTAIN 'IP' AND NEAR 'server'
• WHICH CONTAIN 'IP' AND NEAR ('server','network')

SYNONYM

Das Schlüsselwort SYNONYM modifiziert die WHICH CONTAIN-Klausel. SYNONYM sucht nach allen Wörtern, die Synonyme des Wortes sind.

AQL verwendet das Merriam-Webster-Wörterbuch zur Identifizierung von Synonymen.

SELECT column_name
  WHICH CONTAIN SYNONYM (word)

• WHICH CONTAIN SYNONYM ('doctor')

STEM

Das Schlüsselwort STEM modifiziert die WHICH CONTAIN-Klausel. STEM sucht nach allen Wörtern, die denselben Wortstamm wie das gegebene Wort haben.

AQL verwendet das Merriam-Webster-Wörterbuch zur Identifizierung von Wortstämmen.

SELECT column_name
  WHICH CONTAIN STEM(word)

• WHICH CONTAIN STEM ('drive')

PHRASE

Das Schlüsselwort PHRASE modifiziert die WHICH CONTAIN-Klausel. PHRASE sucht nach einer vollständigen Phrase statt nach einzelnen Wörtern.

SELECT column_name
  WHICH CONTAIN PHRASE(phrase)

• WHICH CONTAIN PHRASE ('roses are red')

OPERATOREN

ALL	TRUE, wenn alle Auswertungen die Bedingung erfüllen
ANY	TRUE, wenn eine der Auswertungen die Bedingung erfüllt
NONE	TRUE, wenn keine der Auswertungen die Bedingung erfüllt

Beispiel

SELECT name AS File_Name,classification AS Classification_Name

FROM STORE('Aggregator-Collector/Microsoft/SharePoint/AparaviSP')

WHERE name LIKE '%project%' OR name LIKE '%.mpp' OR name LIKE '%.mpt'

WHICH CONTAIN ALL SYNONYM ('start') NEAR ('date')

Diese Anweisung gibt zurück

• Die Aparavi-Spalten “name” und “classification”
• Vom Knoten AparaviSP
• Die Spaltenüberschriften lauten “File_Name” und “Classification_Name”
• Für Microsoft Project-Dateien oder andere Dateien mit “project” im Namen
• Die ein Anfangs- oder Startdatum behandeln

GROUP BY

Die GROUP BY-Klausel gruppiert Zeilen mit gleichen Werten in Zusammenfassungszeilen.

• Jede Spalte in der SELECT-Klausel muss entweder eine AGGREGATFUNKTION sein oder in der GROUP BY-Klausel enthalten sein.
• Wenn die GROUP BY-Klausel weggelassen wird, aber AGGREGATFUNKTIONEN enthalten sind, gelten die Aggregate für die gesamte Ergebnismenge statt nur für Gruppen.

COUNT

Die Funktion COUNT gibt die Anzahl der Zeilen in der GROUP zurück.

SELECT COUNT (column_name1),column_name2

GROUP BY column_name2

Gibt den COUNT der Zeilen für jede column_name2 zurück

Wenn GROUP BY weggelassen wird

SELECT COUNT (column_name1)

Gibt den Gesamt-COUNT der Zeilen zurück

Wenn der Modifikator DISTINCT enthalten ist

SELECT DISTINCT COUNT (column_name1)

Gibt die eindeutigen column_name1-Werte über alle Zeilen zurück

SUM

Die Funktion SUM gibt die Summe einer numerischen Spalte in der GROUP zurück.

SELECT SUM (numeric_column) AS name, column_name

GROUP BY column_name

Gibt die Summe von numeric_column für jede column_name zurück

AVG

Die Funktion AVG gibt den Durchschnitt (Mittelwert) einer numerischen Spalte in der GROUP zurück.

SELECT AVG (numeric_column) AS name, column_name

GROUP BY column_name

Gibt den Mittelwert von numeric_column für jede column_name zurück

MIN

Die Funktion MIN gibt den Minimalwert einer Spalte in der GROUP zurück.

SELECT MIN (numeric_column) AS name, column_name

GROUP BY column_name

Gibt das Minimum von numeric_column für jede column_name zurück

MAX

Die Funktion MAX gibt das Maximum einer Spalte in der GROUP zurück.

SELECT MAX (column_name1) AS name

Gibt das Maximum von column_name1 zurück

Beispiel

SELECT COUNT(classification) as Classification_Count,classification AS Classification_Name

FROM STORE('Aggregator-Collector/Microsoft/SharePoint/AparaviSP')

WHERE name LIKE '%project%' OR name LIKE '%.mpp' OR name LIKE '%.mpt'

WHICH CONTAIN ALL SYNONYM ('start') NEAR ('date')

GROUP BY classification

Diese Anweisung gibt zurück

• Die Aparavi-Spalte “classification”
• Und die Anzahl der Datensätze pro “classification”
• Vom Knoten AparaviSP
• Die Spaltenüberschriften lauten “Classification_Count” und “Classification_Name”
• Für Microsoft Project-Dateien oder andere Dateien mit “project” im Namen
• Die ein Anfangs- oder Startdatum behandeln

HAVING

Die HAVING-Klausel wird verwendet, um die zurückgegebenen Zusammenfassungen auf Zusammenfassungen zu filtern, bei denen bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Im Gegensatz zur WHERE-Klausel, die Detailzeilen betrachtet, betrachtet HAVING nur die Spalten vom Typ AGGREGATFUNKTION. Sie basiert auf dem ALIAS der Spalte.

SELECT AGG_FUNCTION(column_name1) AS alias,column_name2
  GROUP BY column_name2
  HAVING alias>35

Beispiel

SELECT COUNT(classification) as Classification_Count,classification AS Classification_Name

FROM STORE('Aggregator-Collector/Microsoft/SharePoint/AparaviSP')

WHERE name LIKE '%project%' OR name LIKE '%.mpp' OR name LIKE '%.mpt'

WHICH CONTAIN ALL SYNONYM ('start') NEAR ('date')

GROUP BY classification

HAVING Classification_Count>=100

Diese Anweisung gibt zurück

• Die Aparavi-Spalte “classification”
• Und die Anzahl der Datensätze pro “classification”
• Vom Knoten AparaviSP
• Die Spaltenüberschriften lauten “Classification_Count” und “Classification_Name”
• Für Microsoft Project-Dateien oder andere Dateien mit “project” im Namen
• Die ein Anfangs- oder Startdatum behandeln
• Und die Anzahl jeder “classification” beträgt mindestens 100

ORDER BY

Die ORDER BY-Klausel wird verwendet, um die Ergebnisse in aufsteigender (ASC) oder absteigender (DESC) Reihenfolge zu sortieren. Dies ist in der Regel eine Darstellungspräferenz und ändert nicht die Ergebnismenge selbst.

• Wenn nicht angegeben, wird aufsteigend (ASC) angenommen.

SELECT column[,column]
  ORDER BY column[order_direction]

Beispiel

SELECT COUNT(classification) as Classification_Count,classification AS Classification_Name

FROM STORE('Aggregator-Collector/Microsoft/SharePoint/AparaviSP')

WHERE name LIKE '%project%' OR name LIKE '%.mpp' OR name LIKE '%.mpt'

WHICH CONTAIN ALL SYNONYM ('start') NEAR ('date')

GROUP BY classification

HAVING COUNT(classification)>=100

ORDER BY COUNT(classification) DESC

Diese Anweisung gibt zurück

• Die Aparavi-Spalte “classification”
• Und die Anzahl der Datensätze pro “classification”
• Vom Knoten AparaviSP
• Die Spaltenüberschriften lauten “Classification_Count” und “Classification_Name”
• Für Microsoft Project-Dateien oder andere Dateien mit “project” im Namen
• Die ein Anfangs- oder Startdatum behandeln
• Und die Anzahl jeder “classification” beträgt mindestens 100
• Die gesamte Ergebnismenge wird nach der Anzahl jeder “classification” in absteigender Reihenfolge sortiert

LIMIT

Die LIMIT-Klausel wird verwendet, um die maximale Anzahl der zurückzugebenden Datensätze anzugeben.

• Bei Verwendung mit ORDER BY wird die Sortierreihenfolge zuerst angewendet.

SELECT column[,column]
  LIMIT [row_count]

oder mit der ORDER BY-Klausel

SELECT column[,column]
  ORDER BY column[order_direction]
  LIMIT [row_count]

Beispiel

SELECT COUNT(classification) as Classification_Count,classification AS Classification_Name

FROM STORE('Aggregator-Collector/Microsoft/SharePoint/AparaviSP')

WHERE name LIKE '%project%' OR name LIKE '%.mpp' OR name LIKE '%.mpt'

WHICH CONTAIN ALL SYNONYM ('start') NEAR ('date')

GROUP BY classification

HAVING COUNT(classification)>=100

ORDER BY COUNT(classification) DESC

LIMIT 500

Diese Anweisung gibt zurück

• Die Aparavi-Spalte “classification”
• Und die Anzahl der Datensätze pro “classification”
• Vom Knoten AparaviSP
• Die Spaltenüberschriften lauten “Classification_Count” und “Classification_Name”
• Für Microsoft Project-Dateien oder andere Dateien mit “project” im Namen
• Die ein Anfangs- oder Startdatum behandeln
• Und die Anzahl jeder “classification” beträgt mindestens 100
• Die gesamte Ergebnismenge wird nach der Anzahl jeder “classification” in absteigender Reihenfolge sortiert
• Die sortierte Menge gibt dann nur die ersten 500 Datensätze zurück

OFFSET

Die OFFSET-Klausel wird verwendet, um die Rückgabe der Datensätze erst nach einer bestimmten Anzahl von Datensätzen zu beginnen. Dies ermöglicht es, einen mittleren Block von Datensätzen abzurufen.

• Bei Verwendung mit ORDER BY wird die Sortierreihenfolge zuerst angewendet.

SELECT column[,column]
  OFFSET [row_count]

oder mit der ORDER BY-Klausel

SELECT column[,column]
  ORDER BY column[order_direction]
  OFFSET [row_count]

Beispiel

SELECT COUNT(classification) as Classification_Count,classification AS Classification_Name

FROM STORE('Aggregator-Collector/Microsoft/SharePoint/AparaviSP')

WHERE name LIKE '%project%' OR name LIKE '%.mpp' OR name LIKE '%.mpt'

WHICH CONTAIN ALL SYNONYM ('start') NEAR ('date')

GROUP BY classification

HAVING COUNT(classification)>=100

ORDER BY COUNT(classification) DESC

LIMIT 500

OFFSET 500

Diese Anweisung gibt zurück

• Die Aparavi-Spalte “classification”
• Und die Anzahl der Datensätze pro “classification”
• Vom Knoten AparaviSP
• Die Spaltenüberschriften lauten “Classification_Count” und “Classification_Name”
• Für Microsoft Project-Dateien oder andere Dateien mit “project” im Namen
• Die ein Anfangs- oder Startdatum behandeln
• Und die Anzahl jeder “classification” beträgt mindestens 100
• Die gesamte Ergebnismenge wird nach der Anzahl jeder “classification” in absteigender Reihenfolge sortiert
• Die sortierte Menge gibt dann 500 Datensätze zurück
• Beginnend ab Datensatz 501 (d.h. Datensatz 501 bis 1000)