Как получить список уникальных значений

Руководство по проектированию реляционных баз данных (4-6 часть из 15) [перевод]

Выкладываю продолжение перевода цикла статей для новичков.
В настоящих и последующих — больше информации по существу.
Начало — здесь.

4. ТАБЛИЦЫ И ПЕРВИЧНЫЕ КЛЮЧИ

Как вы уже знаете из прошлых частей, данные хранятся в таблицах, которые содержат строки или по-другому записи. Ранее я приводил пример таблицы, содержащей информацию об уроках. Давайте снова на нее взглянем.

В таблице имеются 6 уроков. Все 6 – разные, но для каждого урока значения одинаковых полей хранятся в таблице, а именно: tutorial_id (идентификатор урока), title (заголовок)и category (категория). Tutorial_id – первичный ключ таблицы уроков. Первичный ключ – это значение, которое уникально для каждой записи в таблице.
В таблице клиентов ниже customer_id – первичный ключ. В данном случае первичный ключ – также уникальное значение (число) для каждой записи.

Первичные ключи в повседневной жизни

В базе данных первичные ключи используются для идентификации. В жизни первичные ключи вокруг нас везде. Каждый раз, когда вы сталкиваетесь с уникальным числом это число может служить первичным ключом в базе данных (может, но не обязательно должно использоваться как таковое. Все базы данных способны автоматически генерировать уникальное значение для каждой записи в виде числа, которое автоматически увеличивается и вставляется вместе с каждой новой записью [Т.н. синтетический или суррогатный первичный ключ – прим.перев.]).

• Номер заказа, который вы получаете при покупке в интернет-магазине может быть первичным ключом какой-нибудь таблицы заказов в базе данных этого магазина, т.к. он является уникальным значением.
• Номер социального страхования может быть первичным ключом в какой-нибудь таблице в базе данных государственного учреждения, т.к. она также как и в предыдущем примере уникален.
• Номер счета-фактуры может быть использован в качестве первичного ключа в таблице базы данных, в которой хранятся выданные клиентам счета-фактуры.
• Числовой номер клиента часто используется как первичный ключ в таблице клиентов.
• .

Что объединяет эти примеры? То, что во всех из них в качестве первичного ключа выбирается уникальное, не повторяющееся значение для каждой записи. Еще раз. Значения поля таблицы базы данных, выбранного в качестве первичного ключа, всегда уникально.

Что характеризует первичный ключ? Характеристики первичного ключа.

Первичный ключ служит для идентификации записей.

Первичный ключ используется для идентификации записей в таблице, для того, чтобы каждая запись стала уникальной. Еще одна аналогия… Когда вы звоните в службу технической поддержки, оператор обычно просит вас назвать какой-либо номер (договора, телефона и пр.), по которому вас можно идентифицировать в системе.
Если вы забыли свой номер, то оператор службы технической поддержки попросит предоставить вас какую-либо другую информацию, которая поможет уникальным образом идентифицировать вас. Например, комбинация вашего дня рождения и фамилия. Они тоже могут являться первичным ключом, точнее их комбинация.

Первичный ключ уникален.

Первичный ключ всегда имеет уникальное значение. Представьте, что его значение не уникально. Тогда его бы нельзя было использовать для того, чтобы идентифицировать данные в таблице. Это значит, что какое-либо значение первичного ключа может встретиться в столбце, который выбран в качестве первичного ключа, только один раз. РСУБД устроены так, что не позволят вам вставить дубликаты в поле первичного ключа, получите ошибку.
Еще один пример. Представьте, что у вас есть таблица с полями first_name и last_name и есть две записи:

| first_name | last_name |
| vasya |pupkin |
| vasya |pupkin |

Т.е. есть два Васи. Вы хотите выбрать из таблицы какого-то конкретного Васю. Как это сделать? Записи ничем друг от друга не отличаются. Вот здесь и помогает первичный ключ. Добавляем столбец id (классический вариант синтетического первичного ключа) и…

Id | first_name | last_name |
1 | vasya |pupkin |
2 | vasya |pupkin |

Теперь каждый Вася уникален.

Типы первичных ключей.

Обычно первичный ключ – числовое значение. Но он также может быть и любым другим типом данных. Не является обычной практикой использование строки в качестве первичного ключа (строка – фрагмент текста), но теоретически и практически это возможно.
Составные первичные ключи.
Часто первичный ключ состоит из одного поля, но он может быть и комбинацией нескольких столбцов, например, двух (трех, четырех…). Но вы помните, что первичный ключ всегда уникален, а значит нужно, чтобы комбинация n-го количества полей, в данном случае 2-х, была уникальна. Подробнее об этом расскажу позднее.

Автонумерация.

Поле первичного ключа часто, но не всегда, обрабатывается самой базой данных. Вы можете, условно говоря, сказать базе данных, чтобы она сама автоматически присваивала уникальное числовое значение каждой записи при ее создании. База данных, обычно, начинает нумерацию с 1 и увеличивает это число для каждой записи на одну единицу. Такой первичный ключ называется автоинкрементным или автонумерованным. Использование автоинкрементных ключей – хороший способ для задания уникальных первичных ключей. Классическое название такого ключа – суррогатный первичный ключ [Как и упоминалось выше. – прим. перев.]. Такой ключ не содержит полезной информации, относящейся к сущности (объекту), информация о которой хранится в таблице, поэтому он и называется суррогатным.

5. СВЯЗЫВАНИЕ ТАБЛИЦ С ПОМОЩЬЮ ВНЕШНИХ КЛЮЧЕЙ

Когда я начинал разрабатывать базы данных я часто пытался сохранять информацию, которая казалась родственной, в одной таблице. Я мог, например, хранить информацию о заказах в таблице клиентов. Ведь заказы принадлежат клиентам, верно? Нет. Клиенты и заказы представляют собой отдельные сущности в базе данных. И тому и другому нужна своя собственная таблица. А записи в этих двух таблицах могут быть связаны для того, чтобы установить отношения между ними. Проектирование базы данных – это решение двух вопросов:

• определение того, какие сущности вы хотите хранить в ней
• какие связи между этими сущностями существуют

Один-ко-многим.

Клиенты и заказы имеют связь (состоят в отношениях) один-ко-многим потому, что один клиент может иметь много заказов, но каждый конкретный заказ (их множество) оформлен только одним клиентом, т.е. может иметь только одного клиента. Не беспокойтесь, если на данный момент понимание этой связи смутно. Я еще расскажу о связях в следующих частях.

Одно является важным сейчас – то, что для связи один-ко-многим необходимо две отдельные таблицы. Одна для клиентов, другая для заказов. Давайте немного попрактикуемся, создавая эти две таблицы.

Какую информацию мы будем хранить? Решаем первый вопрос.

Для начала мы определимся какую информацию о заказах и о клиентах мы будем хранить. Чтобы это сделать мы должны задать себе вопрос: “Какие единичные блоки информации относятся к клиентам, а какие единичные блоки информации относятся к заказам?”

Проектируем таблицу клиентов.

Заказы действительно принадлежат клиентам, но заказ – это это не минимальный блок информации, который относится к клиентам (т.е. этот блок можно разбить на более мелкие: дата заказа, адрес доставки заказа и пр., к примеру).
Поля ниже – это минимальные блоки информации, которые относятся к клиентам:

• customer_id (primary key) – идентификатор клиента
• first_name — имя
• last_name — отчество
• address — адрес
• zip_code – почтовый индекс
• country — страна
• birth_date – дата рождения
• username – регистрационное имя пользователя (логин)
• password – пароль

Давайте перейдем к непосредственному созданию этой таблицы в SQLyog (естественно, что вы можете использовать любую другую программу). Ниже приведен пример того, как могла бы выглядеть таблица в программе SQLyog после создания. Все графические приложения для управления базами данных имеют приблизительно одинаковую структуру интерфейса. Вы также можете создать таблицу с помощью командной строки без использования графической утилиты.

Создание таблицы в SQLyog. Обратите внимание, что выбран флажок первичного ключа (PK) для поля customer_id. Поле customer_id является первичным ключом. Также выбран флажок Auto Incr, что означает, что база данных будет автоматически подставлять уникальное числовое значение, которое, начиная с нуля, будет каждый раз увеличиваться на одну единицу.

Проектируем таблицу заказов.
Какие минимальные блоки информации, необходимые нам, относятся к заказу?

• order_id (primary key) – идентификатор заказа
• order_date – дата и время заказа
• customer – клиент, который сделал заказ

Ниже – пример таблицы в SQLyog.

Проект таблицы. Поле customer является ссылкой (внешним ключом) для поля customer_id в таблице клиентов.

Эти две таблицы (клиентов и заказов) связаны потому, что поле customer в таблице заказов ссылается на первичный ключ (customer_id) таблицы клиентов. Такая связь называется связью по внешнему ключу. Вы должны представлять себе внешний ключ как простую копию (копию значения) первичного ключа другой таблицы. В нашем случае значение поля customer_id из таблицы клиентов копируется в таблицу заказов при вставке каждой записи. Таким образом, у нас каждый заказ привязан к клиенту. И заказов у каждого клиента может быть много, как и говорилось выше.

Создание связи по внешнему ключу.

Вы можете задаться вопросом: “Каким образом я могу убедиться или как я могу увидеть, что поле customer в таблице заказов ссылается на поле customer_id в таблице клиентов”. Ответ прост – вы не можете сделать этого потому, что я еще не показал вам как создать связь.
Ниже – окно SQLyog с окном, которое я использовал для создания связи между таблицами.

Создание связи по внешнему ключу между таблицами заказов и клиентов.

В окне выше вы можете видеть, как поле customer таблицы заказов слева связывается с первичным ключом (customer_id) таблицы клиентов справа.

Теперь, когда вы посмотрите на данные, которые могли бы быть в таблицах, вы увидите, что две таблицы связаны.

Заказы связаны с клиентами через поле customer, которое ссылается на таблицу клиентов.

На изображении вы видите, что клиент mary поместила три заказа, клиент pablo поместил один, а клиент john – ни одного.
Вы можете спросить: “А что же именно заказали все эти люди?” Это хороший вопрос. Вы возможно ожидали увидеть заказанные товары в таблице заказов. Но это плохой пример проектирования. Как бы вы поместили множественные продукты в единственную запись? Товары – это отдельные сущности, которые должны храниться в отдельной таблице. И связь между таблицами заказов и товаров будет являться связью один-ко-многим. Я расскажу об этом далее.

6. СОЗДАНИЕ ДИАГРАММЫ СУЩНОСТЬ-СВЯЗЬ

Ранее вы узнали как записи из разных таблиц связываются друг с другом в реляционных базах данных. Перед созданием и связыванием таблиц важно, чтобы вы подумали о сущностях, которые существуют в вашей системе (для которой вы создаете базу данных) и решили каким образом эти сущности бы связывались друг с другом. В проектировании баз данных сущности и их отношения обычно предоставляются в диаграмме сущность-связь (англ. entity-relationship diagram, ERD). Данная диаграмма является результатом процесса проектирования базы данных.

Сущности.

Вы можете задаться вопросом, что же такое сущность. Нуу… это “вещь” в системе. Там. Моя Мама всегда хотела, чтобы я стал учителем потому, что я очень хорошо объясняю различные вещи.

В контексте проектирования баз данных сущность – это нечто, что заслуживает своей собственной таблицы в модели вашей базы данных. Когда вы проектируете базу данных, вы должны определить эти сущности в системе, для которой вы создаете базу данных. Это скорее вопрос диалога с клиентом или с собой с целью выяснения того, с какими данными будет работать ваша система.

Давайте возьмем интернет-магазин для примера. Интернет-магазин продает товары. Товар мог бы стать очевидной сущностью в системе интернет-магазина. Товары заказываются клиентами. Вот мы с вами и увидели еще две очевидных сущности: заказы и клиенты.

Заказ оплачивается клиентом… это интересно. Мы собираемся создавать отдельную таблицу для платежей в базе данных нашего интернет-магазина? Возможно. Но разве платежи – это минимальный блок информации, который относится к заказам? Это тоже возможно.

Если вы не уверены, то просто подумайте о том, какую информацию о платежах вы хотите хранить. Возможно, вы захотите хранить метод платежа или дату платежа. Но это все еще минимальные блоки информации, которые могли бы относиться к заказу. Можно изменить формулировки. Метод платежа — метод платежа заказа. Дата платежа – дата платежа заказа. Таким образом, я не вижу необходимости выносить платежи в отдельную таблицу, хотя концептуально вы бы могли выделить платежи как сущность, т.к. вы могли бы рассматривать платежи как контейнер информации (метод платежа, дата платежа).

Давайте не будет слишком академичными.

Как вы видите, есть разница между сущностью и непосредственно таблицей в базе данных, т.е. это не одно и то же. Специалисты отрасли информационных технологий могут быть ОЧЕНЬ академичными и педантичными в этом вопросе. Я не такой специалист. Эта разница зависит от вашей точки зрения на ваши данные, вашу информацию. Если вы смотрите на моделирование данных с точки зрения программного обеспечения, то вы можете прийти к множеству сущностей, которые нельзя будет перенести напрямую в базу данных. В данном руководстве мы смотрим на данные строго с точки зрения баз данных и в нашем маленьком мире сущность – это таблица.

Держитесь там, вы действительно близки к получению вашей ученой степени по базам данных.

Как вы видите определение того, какие сущности имеет ваша система – это немного интеллектуальный процесс, который требует некоторого опыта и часто – это предмет для внесения изменений, пересмотров, раздумий, но, конечно, это не ракетостроение.

Диаграмма сущность-связь может быть достаточно большой, если вы работаете над сложным приложением. Некоторые диаграммы могут содержать сотни или даже тысячи таблиц.

Связи.

Второй шаг в проектировании баз данных – это выбор того, какие связи существуют между сущностями в вашей системе. Сейчас это может быть немного сложно для понимания, но, повторюсь еще раз, это не ракетостроение. С приобретением некоторого опыта и переосмысления выполненной работы вы будете завершать очередную модель базы данных верным или почти верным образом.

Итак. Я рассказал вам о связи один-ко-многим и я расскажу вам больше о связях в дальнейших частях этого руководства, поэтому сейчас я больше не буду останавливаться на этом. Просто запомните, что решение о том, какие связи будут иметь ваши сущности – важная часть проектирования баз данных и эти связи отображаются в диаграмме сущность-связь.

Источник

Поля уникальные и ключевые

Создание базы данных всегда начинается с разработки структуры ее таблиц. Структура должна быть такой, чтобы при работе с базой требовалось вводить в нее как можно меньше данных. Если ввод каких-то данных приходится повторять неоднократно, базу делают из нескольких связанных таблиц. Структуру каждой таблицы раз­рабатывают отдельно.

Для того чтобы связи между таблицами работали надежно, и по записи из одной таблицы можно было однозначно найти записи в другой таблице, надо предусмотреть в таблице уникальные поля.

Уникальное поле — это поле, значения в котором не могут повто­ряться.

Если из таблицы Прокат известно, что клиент Новиков просрочил возврат взятого диска, то он должен уплатить штраф. Но в таблице Клиенты фирмы может быть несколько разных Новиковых, и компьютер не разберется, кто же из них должен платить штраф. Это означает, что поле Фамилия не является уникальным и потому его нельзя использовать для связи между таблицами. Поле номера телефона — более удачный кандидат на звание уни­кального поля, но, как вы понимаете, и одним телефоном могут пользоваться несколько разных людей.

Если ни одно поле таблицы не приемлемо в качестве уникального, его можно создать искусственно. В нашем примере в таблице Кли­енты фирмы создано поле Шифр, которое образовано первыми тремя буквами фамилии и последними двумя цифрами номера телефона. Его и использовали для связи между таблицами.

Скорее всего, поле Шифр окажется уникальным, и проблем со связями между таблицами не возникнет, но было бы неплохо, если бы компьютер мог просигнализировать в том случае, если вдруг записи в этом поле повторятся. Для этого существует поня­тие ключевое поле. При создании структуры таблиц одно поле (или одну комбинацию полей) можно назначить ключевым. С ключевыми полями компьютер работает особо. Он проверяет их уникальность и быстрее выполняет сортировку по таким полям. Ключевое поле — очевидный кандидат для создания связей. Иногда ключевое поле называют первичным ключом.

Если при создании таблицы автор не задал ключевое поле, система управления базой данных вежливо напомнит о том, что поле первичного ключа таблице не помешает

В качестве первичного ключа в таблицах часто используют поле, имеющее тип Счетчик. Ввести два одинаковых значения в такое поле нельзя по определению, поскольку приращение значения поля производится автоматически.

Структура связей между таблицами называется схемой данных

Лекция 3
СУБД Access

Системы управления базами данных (СУБД) — это программные средства, с помощью которых можно создавать базы данных, наполнять их и работать с ними. В мире существует немало различ­ных систем управления базами данных. Многие из них на самом деле являются не законченными продуктами, а специализирован­ными языками программирования, с помощью которых каждый, освоивший данный язык, может сам создавать такие структуры, какие ему удобны, и вводить в них необходимые элементы управ­ления. К подобным языкам относятся Clipper, Paradox, FoxPro и другие.

Необходимость программировать всегда сдерживала широкое внедрение баз данных в малом бизнесе. Крупные предприятия могли позволить себе сделать заказ на программирование специ­ализированной системы «под себя». Малым предприятиям зача­стую не по силам было не только решить, но даже и правильно сформулировать эту задачу.

Положение изменилось с появлением в составе пакета Microsoft Office системы управления базами данных Access. Ранние версии этой программы имели номера Access 2.0 и Access 95.

С помощью Access обычные пользователи получили удобное средство для создания и эксплуатации достаточно мощных баз данных без необходимости что-либо программировать. В то же время работа с Access не исключает возможности программи­рования. При желании систему можно развивать и настраивать собственными силами. Для этого надо владеть основами про­граммирования на языке Visual Basic.

Еще одним дополнительным достоинством Access является интегрированность этой программы с Excel, Word и другими программами пакета Office. Данные, созданные в разных при­ложениях, входящих в этот пакет, легко импортируются и экспор­тируются из одного приложения в другое.

Исходное окно Access отличается простотой и лаконичностью. Шесть вкладок этого окна представляют шесть видов объектов, с которыми работает программа.

1. Таблицы — основные объекты базы данных. С ними мы уже зна­комы. В них хранятся данные. Реляционная база данных может иметь много взаимосвязанных таблиц.
2. Запросы — это специальные структуры, предназначенные для обработки данных базы. С помощью запросов данные упорядо­чивают, фильтруют, отбирают, изменяют, объединяют, то есть обрабатывают.
3. Формы — это объекты, с помощью которых в базу вводят новые данные или просматривают имеющиеся.
4. Отчеты — это формы «наоборот». С их помощью данные выдают на принтер в удобном и наглядном виде.
5. Макросы — это макрокоманды. Если какие-то операции с базой производятся особенно часто, имеет смысл сгруппировать несколь­ко команд в один макрос и назначить его выделенной комбинации клавиш.
6. Модули — это программные процедуры, написаны на языке Visual Basic. Если стандартных средств Access не хватает, про­граммист может расширить возможности системы, написав для этого необходимые модули.

Источник



Как получить список уникальных значений

В статье описано, как получить список уникальных значений в столбце с помощью формулы и как настроить эту формулу для различных наборов данных. Вы также узнаете, как быстро получить отдельный список с помощью расширенного фильтра Excel и как извлечь уникальные записи с помощью Duplicate Remover.

В нескольких недавних статьях мы обсудили различные методы подсчета и поиска уникальных значений в Excel. Если у вас была возможность прочитать эти руководства, вы уже знаете, как получить этот список при помощи идентификации, фильтрации и копирования. Но это немного длинный и далеко не единственный способ извлечения уникальных значений в Excel. Вы можете сделать это намного быстрее, используя специальную формулу. И сейчас я покажу вам этот и несколько других приёмов.

Базовые формулы для получения уникальных значений.

Чтобы избежать путаницы, сначала давайте договоримся о том, что мы называем уникальными значениями в Excel.

Уникальные значения — это значения, которые присутствуют в списке только один раз. Например:

Чтобы получить список уникальных значений в Excel, используйте одну из следующих формул.

Формула уникальных значений массива (заполняется нажатием Ctrl + Shift + Enter):

=ЕСЛИОШИБКА(ИНДЕКС($A$2:$A$10; ПОИСКПОЗ(0; СЧЁТЕСЛИ($B$1:B1;$A$2:$A$10) + (СЧЁТЕСЛИ($A$2:$A$10; $A$2:$A$10)<>1); 0)); «»)

Можно воспользоваться и обычной формулой (вводится нажатием Enter):

=ЕСЛИОШИБКА(ИНДЕКС($A$2:$A$10; ПОИСКПОЗ(0;ИНДЕКС(СЧЁТЕСЛИ($B$1:B1; $A$2:$A$10) + (СЧЁТЕСЛИ($A$2:$A$10; $A$2:$A$10)<>1);0;0); 0)); «»)

В приведенных выше формулах используются следующие ссылки:

• A2: A10 – исходных перечень данных.
• B1 — верхняя ячейка уникального списка минус одна строка. В этом примере мы начинаем создавать список уникальных в B2, и поэтому мы записываем B1 в формулу (B2 — 1 строка = B1). Если ваш список начинается, скажем, с ячейки C3, измените $B$1:B1 на $C$2:C2.

Примечание. Поскольку формула ссылается на ячейку, расположенную над первой ячейкой создаваемого списка, который обычно является заголовком столбца (B1 в этом примере), то убедитесь, что ваш заголовок имеет уникальное имя, которое больше нигде в этом столбце не появляется.

В этом примере мы извлекаем уникальные имена из столбца A (точнее из диапазона A2: A10), а следующий скриншот демонстрирует формулу в действии:

Вот наш порядок действий:

• Измените любую из формул в соответствии с вашим диапазоном данных.
• Введите ее в первую ячейку, с которой начнётся формирование списка (в данном примере B2).
• Если вы используете формулу массива, нажмите Ctrl + Shift + Enter . Если вы выбрали обычную, нажмите просто клавишу Enter .
• Скопируйте вниз настолько, насколько это необходимо, перетащив мышкой маркер заполнения. Поскольку обе формулы заключены в функцию ЕСЛИОШИБКА, вы можете скопировать вниз с запасом. Это не испортит ваши данные какими-либо ошибками, независимо от того, сколько уникальных значений было извлечено.

Как извлечь различные значения.

Различные значения — появляются в перечне данных хотя бы один раз. Это все уникальные и первое вхождение повторяющихся значений.

Чтобы получить их список в Excel, используйте следующие формулы.

Формула массива (требуется нажать Ctrl + Shift + Enter ):

=ЕСЛИОШИБКА(ИНДЕКС($A$2:$A$13; ПОИСКПОЗ(0; ИНДЕКС(СЧЁТЕСЛИ($B$1:B1; $A$2:$A$13); 0; 0); 0)); «»)

• A2: A13 — это список источников.
• B1 — это ячейка над первой ячейкой отдельного списка. В этом примере отдельный список начинается с ячейки B2 (это первая ячейка, в которую вы вводите формулу), поэтому вы ссылаетесь на B1.

Как извлечь значения, игнорируя пустые ячейки

Если исходный список содержит пустые ячейки, формула, которую мы только что обсудили, вернет ноль для каждой пустой строки, что может быть проблемой. Это вы и наблюдаете на скриншоте чуть выше. Чтобы исправить это, сделаем несколько небольших корректировок.

Формула массива для извлечения различных значений, исключая пустые ячейки:

Аналогичным образом вы можете получить список различных значений, исключая пустые ячейки и ячейки с числами:

Напоминаем, что в приведенных выше формулах A2: A13 – это исходный список, а B1 – ячейка прямо над первой позицией формируемого списка.

На этом скриншоте показан результат отбора:

Быть может, кому-то будет полезна еще одна формула –

=ЕСЛИОШИБКА(ИНДЕКС($A$2:$A$13; АГРЕГАТ(15;6;(СТРОКА($A$2:$A$13)-СТРОКА($A$2)+1) / (ПОИСКПОЗ($A$2:$A$13;$A$2:$A$13;0)=СТРОКА($A$2:$A$13)-СТРОКА($A$2)+1); ЧСТРОК($A$2:$A2)));»»)

Она работает с числами и текстом, игнорирует пустые ячейки.

Как извлечь отдельные значения с учетом регистра в Excel

При работе с данными, чувствительными к регистру, такими как пароли, имена пользователей или имена файлов, вам может потребоваться список отдельных значений с учетом заглавных и прописных букв.

Для этого используйте формулу массива, где A2: A10 — это исходный список, а B1 — это ячейка над первой ячейкой отдельного списка.

Формула массива для получения различных значений с учетом регистра (требуется нажатие Ctrl + Shift + Enter )

Как видите, при отборе регистр здесь имеет значение.

Отбор уникальных значений по условию.

Представим, что у нас есть таблица с данными о продажах. Нам необходимо определить, какие наименования товаров заказывал определенный покупатель.

Сначала отберем из таблицы только те строки, которые удовлетворяют заданным условиям, затем из этих строк выберем уникальные наименования товаров.

В ячейке G2 указываем нужного нам заказчика, а в H2 записываем эту формулу массива:

Не забудьте, что формулу массива нужно вводить в ячейку EXCEL с помощью одновременного нажатия CTRL+SHIFT+ENTER . Копируем ее по столбцу вниз при помощи маркера заполнения. Получаем список из четырех позиций.

Усложним задачу. Определим список не только для этого покупателя, но также и для определённого менеджера.

Вот наша формула массива:

Как видите, теперь товаров всего два. В подсчете принимают участие только те строки, которые удовлетворяют сразу двум условиям: должно совпасть название фирмы и фамилия менеджера. Только из них мы извлекаем уникальные названия товаров.

В случае, если условий будет больше, нужно просто добавить соответствующий критерий в функцию ЕСЛИ и изменить число 2 на 3 или большее (в зависимости от количества условий).

Извлечь уникальные значения из диапазона.

Формулы, которые мы описывали выше, позволяют сформировать список значений из данных определенного столбца. Но часто речь идет о нескольких столбцах, то есть о диапазоне данных. К примеру, вы получили несколько списков товаров из различных файлов и расположили их в соседних столбцах.

Используем формулу массива

Здесь A2:C9 обозначает диапазон, из которого вы хотите извлечь уникальные значения. E1 – это первая ячейка столбца, в который вы хотите поместить результат. $2:$9 указывает на строки, содержащие данные, которые вы хотите использовать. $A:$C указывает на столбцы, из которых вы берёте исходные данные. Пожалуйста, измените их на свои собственные.

Нажмите Shift + Ctrl + Enter , а затем перетащите маркер заполнения, чтобы вывести уникальные значения, пока не появятся пустые ячейки.

Как видите, извлекаются все уникальные и первые вхождения дубликатов.

Встроенный инструмент удаления дубликатов.

Начиная с Excel 2007 функция удаления дубликатов является стандартной. Найти ее можно на вкладке Данные > Удаление дубликатов.

Вам нужно при помощи птички указать столбцы, в которых нужно найти и удалить повторяющиеся значения. Если сделать так, как на скриншоте, то в таблице останутся только уникальные пары «Заказчик – Товар». Остальное будет удалено. Если включить только флажок «Заказчик», то останется только по одной строке для каждого заказчика и т.д.

Использование расширенного фильтра.

Если вы не хотите тратить время на выяснение загадочных поворотов формул, вы можете быстро получить список уникальных значений с помощью расширенного фильтра. Подробные инструкции приведены ниже.

1. Выберите столбец данных, из которого вы хотите извлечь отдельные значения.
2. Перейдите на вкладку « Данные» > группа « Сортировка и фильтр» и нажмите кнопку «Дополнительно » .
3. В диалоговом окне Расширенный фильтр выберите следующие параметры:
   • Установите флажок Копировать в другое место .
   • В поле Исходный диапазон убедитесь, что он указан правильно.
   • В параметре Поместить результат в… укажите самую верхнюю ячейку целевого диапазона. Помните, что вы можете копировать отфильтрованные данные только на текущий лист.
   • Выберите пункт «Только уникальные записи».
4. Наконец, нажмите кнопку ОК и проверьте результат.

Как видите, мы проверили колонку B, и затем список уникальных наименований товара, найденных в ней, поместили в столбец K.

Обратите внимание, что хотя опция расширенного фильтра называется « Только уникальные записи», она извлекает различные значения, то есть уникальные и первые вхождения повторяющихся.

Теперь немного усложним задачу.

Если требуется искать записи не по одному, а по нескольким столбцам, то можно их предварительно «склеить» при помощи функции СЦЕПИТЬ.

Записываем это в столбец F и копируем вниз. Получаем вспомогательную колонку.

В качестве исходного диапазона мы по-прежнему выбираем данные, из которых извлекаем уникальные значения. Теперь это два столбца – A и B.

Но искать уникальные мы по-прежнему можем только в одном столбце. Вот для этого нам и пригодится вспомогательная колонка F с объединенными данными. Ее то мы и указываем в поле «Диапазон условий».

Все остальное – так же, как и в предыдущем примере.

В результате мы получили все имеющиеся в таблице комбинации «Заказчик — Товар» на основе данных во вспомогательном столбце F.

Думаю, вы понимаете, что аналогичные действия можно произвести и с тремя столбцами (например Фамилия – Имя – Отчество). Главное условие – исходный диапазон должен быть непрерывным, то есть все столбцы должны находиться рядом.

Как видите формулы здесь не нужны. Однако, если исходные данные изменятся, то все манипуляции придется повторять заново.

Извлечение уникальных значений с помощью Duplicate Remover.

В заключительной части этого руководства я покажу вам интересное решение для поиска и извлечения различных и уникальных значений в таблицах Excel. Это решение сочетает в себе универсальность формул Excel и простоту расширенного фильтра. Кроме того, здесь есть несколько уникальных функций:

• Найти и извлечь уникальные или различные значения на основе записей в одном или нескольких столбцах.
• Найти, выделить и скопировать уникальные значения в любое другое место в той же или другой книге Excel.

А теперь давайте посмотрим, как работает инструмент Duplicate Remover.

Предположим, у вас есть большая таблица, созданная путем объединения данных из нескольких других таблиц. Очевидно, что она содержит много повторяющихся строк, и ваша задача состоит в том, чтобы извлечь уникальные строки, которые появляются в таблице только один раз, или различные строки, включая уникальные и первые повторяющиеся вхождения. В любом случае, с надстройкой Duplicate Remover работа выполняется за несколько шагов.

1. Выберите любую ячейку в исходной таблице и нажмите кнопку DuplicateRemover на вкладке AblebitsData в группе Dedupe.

Мастер Duplicate Remover запустится и выберет всю таблицу. Итак, просто нажмите « Далее», чтобы перейти к следующему шагу.

1. Выберите тип значения, который вы хотите найти, и нажмите Далее :
   • Уникальные
   • Уникальные + 1 е вхождения (различные)

В этом примере мы хотим извлечь различные строки, которые появляются в исходной таблице хотя бы один раз, поэтому мы выбираем опцию Unique + 1st occurences:

На заметку. Как вы можете видеть на приведенном выше скриншоте, есть также 2 варианта поиска дубликатов. Просто имейте это в виду, если нужно будет искать повторы в таблице.

1. Выберите один или несколько столбцов для проверки уникальных значений.

В этом примере мы хотим убрать все повторяющиеся значения на основе значений в 2 столбцах ( заказчик и товар), поэтому мы выбираем только нужные нам столбцы.

В нашем случае таблица имеет заголовок, поэтому отмечаем птичкой пункт My table has headers.

Думаю, нам не нужны пустые строки, которые могут случайно встретиться при объединении данных из разных таблиц. Поэтому отмечаем также Skip empty cells.

Если вдруг в наших записях случайно появились лишние пробелы, то, думаю, стоит их игнорировать. Поэтому отмечаем также Ignore extra spaces.

Также наш поиск буден нечувствителен к регистру, то есть не будем при сравнении данных различать прописные и строчные буквы. Поэтому не трогаем опцию Case-sensitive match.

1. Выберите действие, которое нужно выполнить с найденными значениями. Вам доступны следующие варианты:
   • Выделить цветом.
   • Выбрать и выделить.
   • Отметить в столбце статуса.
   • Копировать в другое место.

Чтобы не менять исходные данные, выберите « Копировать в другое место» ( Copy to another location), а затем укажите, где именно вы хотите видеть новую таблицу – на этом же листе (выберите параметр « Custom Location» и укажите верхнюю ячейку целевого диапазона), на новом листе ( New worksheet) или в новой книге ( New workbook).

Источник

Как использовать уникальные индексы в MySQL

Наверняка при создании таблиц, одно из полей вы делали первичным ключом. По сути первичный ключ и есть уникальный идентификатор для каждой записи.

В данном примере, колонка ‘id’ является первичным ключом. Если при выполнении INSERT запроса явно не задать значение для этого поля, то оно будет увеличено автоматом (AUTO_INCREMENT).

Представьте что вы добавили следующие данные:

Далее выполняем следующий INSERT запрос:

MySQL не вставит новые данные в таблицу, потому как в ней уже есть запись с id, равным 1. Если же мы опустим значение для поля id, то оно будет посчитано автоматически:

После выполнения запроса, таблица будет выглядеть так:

Подобным способом мы можем вставлять 17 миллионов записей, прежде чем значение поля id не выйдет за предел допустимых значений своего типа.

Прекрасно… однако номер телефона у записей 1 и 4 абсолютно идентичны. Что если мы хотим сделать поле phone тоже уникальным?

Уникальные индексы

Уникальные индексы работаю почти так же, как первичные ключи. Однако первичный ключ может быть только один, а уникальных индексов сколько угодно.

В нашем случае укажем что в таблице не может быть записи с одинаковыми данными в полях country, area, number и extension. Делаем это следующим образом:

Название индекса (‘ix_phone’) указывать не обязательно. С тем же успехом, можем удалить таблицу и создать её заново:

Уникальные индексы существуют и в других СУБД, но SQL синтаксис для их создания может отличаться.

Теперь давайте попробуем вставить запись, подставив уже существующие данные:

В результате, MySQL выдаст следующую ошибку:

Таким образом в вашей таблице никогда не появится несколько записей с одинаковыми данными.

MySQL и NULL

Есть в MySQL одна особенность. Каждый отдельный NULL является уникальным значением; именно поэтому сравнение нужно осуществлять не так value = NULL, а так value IS NULL. К тому же, это так же распространяется и для значений в уникальных индексах.

Учитывая эту особенность, следующий INSERT запрос мы можем выполнять сколько угодно раз, и каждый раз в поле extension будет вставлен NULL (он считается уникальным для каждой отдельной записи):

Да, это полностью рушит логику нашего уникального индекса.

Решение: убедитесь, что все поля в индексе не могут содержать NULL.

Несмотря на этот нюанс, уникальные индексы могут быть очень полезны, в том числе для сохранения целостности данных!

Данный урок подготовлен для вас командой сайта ruseller.com
Источник урока: http://www.sitepoint.com/use-unique-indexes-mysql-databases/
Перевел: Станислав Протасевич
Урок создан: 11 Января 2014
Просмотров: 45601
Правила перепечатки

5 последних уроков рубрики «Разное»

Как выбрать хороший хостинг для своего сайта?

Выбрать хороший хостинг для своего сайта достаточно сложная задача. Особенно сейчас, когда на рынке услуг хостинга действует несколько сотен игроков с очень привлекательными предложениями. Хорошим вариантом является лидер рейтинга Хостинг Ниндзя — Макхост.

Как разместить свой сайт на хостинге? Правильно выбранный хороший хостинг — это будущее Ваших сайтов

Проект готов, Все проверено на локальном сервере OpenServer и можно переносить сайт на хостинг. Вот только какую компанию выбрать? Предлагаю рассмотреть хостинг fornex.com. Отличное место для твоего проекта с перспективами бурного роста.

Разработка веб-сайтов с помощью онлайн платформы Wrike

Создание вебсайта — процесс трудоёмкий, требующий слаженного взаимодействия между заказчиком и исполнителем, а также между всеми членами коллектива, вовлечёнными в проект. И в этом очень хорошее подспорье окажет онлайн платформа Wrike.

20 ресурсов для прототипирования

Подборка из нескольких десятков ресурсов для создания мокапов и прототипов.

Топ 10 бесплатных хостингов

Небольшая подборка провайдеров бесплатного хостинга с подробным описанием.

Источник