يمكن لقواعد بيانات لغة الاستعلام البنيوية Structured Query Language -أو SQL اختصارًا- تخزين وإدارة بيانات كثيرة لعدد من الجداول، لذا يجب فهم كيفية فرز البيانات مع مجموعات البيانات الكبيرة لتحليل مجموعات النتائج أو تنظيم البيانات للتقارير أو الاتصالات الخارجية.
توجد تعليمتان شائعتان في لغة SQL تساعدان في فرز البيانات هما GROUP BY و ORDER BY، حيث تفرز التعليمة GROUP BY البيانات من خلال تجميعها بناء على العمود أو الأعمدة التي نحددها في الاستعلام، وتُستخدَم هذه التعليمة مع دوال التجميع Aggregate Functions، وتسمح التعليمة ORDER BY بتنظيم مجموعات النتائج أبجديًا أو رقميًا وبترتيب تصاعدي أو تنازلي.
سنفرز في هذا المقال نتائج استعلام لغة SQL باستخدام تعليمتي GROUP BY و ORDER BY، وسنتدرب على تنفيذ الدوال التجميعية وتعليمة WHERE في استعلاماتنا لفرز النتائج.
مستلزمات العمل
يجب توفر حاسوب لتشغيل أحد أنواع أنظمة إدارة قواعد البيانات العلاقية Relational Database Management System -أو RDBMS اختصارًا- التي تستخدم لغة SQL. وفي مقالنا الحالي اختبرنا التعليمات والأمثلة الواردة باستخدام البيئة التالية:
خادم عامل على أحدث إصدار من توزيعة أوبنتو Ubuntu مع مستخدم ذو صلاحيات مسؤول مختلف عن المستخدم الجذر وجدار حماية مُفعَّل كما هو موضح في دليل الإعداد الأولي للخادم مع الإصدار 20.04 من أوبنتو
نظام MySQL مُثبَّت ومؤمَّن على الخادم كما هو موضّح في مقال كيفية تثبيت MySQL على أوبنتو، وقد نفذنا الخطوات باستخدام مستخدم MySQL مختلف عن المستخدم الجذر وفق الطريقة الموضحة في الخطوة التالية من المقال
ملاحظة: تجدر الإشارة إلى أن الكثير من أنظمة إدارة قواعد البيانات العلاقية RDBMS لها تقديماتها الفريدة من لغة SQL، إذ ستعمل الأوامر المُقدّمة في هذا المقال بنجاح مع معظم هذه الأنظمة، ولكن قد توجد بعض الاختلافات في الصيغة أو الناتج عند اختبارها على أنظمة مختلفة عن MySQL.
سنحتاج أيضًا إلى قاعدة بيانات تحتوي على جدول يتضمن بيانات تجريبية نموذجية لنتمكّن من التدرب على فرز نتائج البيانات، ولكن إن لم يكن لدينا قاعدة بيانات جاهزة، فيمكن مطالعة القسم التالي لمعرفة كيفية إنشاء قاعدة البيانات والجداول المستخدمة في أمثلتنا.
الاتصال بخادم MySQL وإعداد قاعدة بيانات تجريبية نموذجية
إذا كانت قاعدة بيانات SQL الخاصة بنا تعمل على خادم بعيد، فعلينا الاتصال بالخادم باستخدام بروتوكول SSH من جهازنا المحلي كما يلي:
$ ssh user@your_server_ip
ثم نفتح واجهة سطر أوامر خادم MySQL مع وضع اسم حساب مستخدم MySQL الخاص بنا مكان user:
$ mysql -u user -p
ننشئ قاعدة بيانات بالاسم movieDB:
mysql> CREATE DATABASE movieDB;
إذا أُنشئِت قاعدة البيانات بنجاح، فسيظهر خرج كما يلي:
الخرج
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
يمكن اختيار قاعدة البيانات movieDB من خلال تنفيذ تعليمة USE التالية:
mysql> USE movieDB;
الخرج
Database changed
بعد أن اخترنا قاعدة البيانات، سننشئ جدولًا ضمنها كي يخزّن معلومات عروض دور السينما المحلية، وسيحتوي هذا الجدول على الأعمدة السبعة التالية:
theater_id: يخزّن قيمًا من نوع int لكل من قاعات عرض الأفلام، ويمثّل المفتاح الرئيسي Primary Key للجدول
date: يستخدم نوع البيانات DATE لتخزين التاريخ المُحدَّد حسب السنة والشهر واليوم لعرض الفيلم
time: يمثّل العرض المُجدوَل للفيلم، ويستخدم نوع البيانات TIME للساعات والدقائق والثواني
movie_name: يخزّن اسم الفيلم باستخدام نوع البيانات varchar بحد أقصى 40 محرف
movie_genre: يستخدم نوع البيانات varchar بحد أقصى 30 محرفًا للاحتفاظ بمعلومات حول النوع الخاص بكل فيلم
guest_total: يستخدم نوع البيانات int لعرض العدد الإجمالي لروّاد السينما الذين حضروا عرض الفيلم
ticket_cost: يستخدم نوع البيانات decimal ويمثّل تكلفة تذكرة عرض الفيلم
لننشئ جدولًا بالاسم movie_theater يحتوي على الأعمدة السابقة من خلال تشغيل أمر CREATE TABLE التالي:
mysql> CREATE TABLE movie_theater (
mysql> theater_id int,
mysql> date DATE,
mysql> time TIME,
mysql> movie_name varchar(40),
mysql> movie_genre varchar(30),
mysql> guest_total int,
mysql> ticket_cost decimal(4,2),
mysql> PRIMARY KEY (theater_id)
mysql> );
ثم ندخل بعض البيانات التجريبية في هذا الجدول الفارغ كما يلي:
mysql> INSERT INTO movie_theater
mysql> (theater_id, date, time, movie_name, movie_genre, guest_total, ticket_cost)
mysql> VALUES
mysql> (1, '2022-05-27', '10:00:00', 'Top Gun Maverick', 'Action', 131, 18.00),
mysql> (2, '2022-05-27', '10:00:00', 'Downton Abbey A New Era', 'Drama', 90, 18.00),
mysql> (3, '2022-05-27', '10:00:00', 'Men', 'Horror', 100, 18.00),
mysql> (4, '2022-05-27', '10:00:00', 'The Bad Guys', 'Animation', 83, 18.00),
mysql> (5, '2022-05-28', '09:00:00', 'Top Gun Maverick', 'Action', 112, 8.00),
mysql> (6, '2022-05-28', '09:00:00', 'Downton Abbey A New Era', 'Drama', 137, 8.00),
mysql> (7, '2022-05-28', '09:00:00', 'Men', 'Horror', 25, 8.00),
mysql> (8, '2022-05-28', '09:00:00', 'The Bad Guys', 'Animation', 142, 8.00),
mysql> (9, '2022-05-28', '05:00:00', 'Top Gun Maverick', 'Action', 150, 13.00),
mysql> (10, '2022-05-28', '05:00:00', 'Downton Abbey A New Era', 'Drama', 118, 13.00),
mysql> (11, '2022-05-28', '05:00:00', 'Men', 'Horror', 88, 13.00),
mysql> (12, '2022-05-28', '05:00:00', 'The Bad Guys', 'Animation', 130, 13.00);
الخرج
Query OK, 12 rows affected (0.00 sec)
Records: 12 Duplicates: 0 Warnings: 0
أصبحت الجداول جاهزة ومعبأة بالبيانات، ونحن جاهزون الآن لبدء فرز نتائج الاستعلام باستخدام تعليمات لغة SQL.
استخدام التعليمة GROUP BY
وظيفة التعليمة GROUP BY هي تجميع السجلات ذات القيم المشتركة، وتُستخدَم دائمًا مع دالة تجميعية، حيث تلخّص الدالة التجميعية المعلومات وتعيد نتيجة واحدة، فمثلًا يمكننا الاستعلام عن العدد الإجمالي أو مجموع قيم العمود وستنتج قيمة واحدة. ويمكن باستخدام التعليمة GROUP BY تطبيق الدالة التجميعية للحصول على قيمة نتيجة واحدة لكل مجموعة نريدها.
تُعَد التعليمة GROUP BY مفيدة لإعادة النتائج المرغوبة المتعددة مرتبة حسب مجموعة محددة أو عدة مجموعات بدلًا من عمود واحد فقط. ويجب أن تأتي التعليمة GROUP BY دائمًا بعد التعليمة FROM والتعليمة WHERE إذا اخترنا استخدام إحداهما. فيما يلي مثال يوضّح بنية الاستعلام باستخدام التعليمة GROUP BY والدالة التجميعية:
mysql> GROUP BY syntax
mysql> SELECT column_1, AGGREGATE_FUNCTION(column_2) FROM table GROUP BY mysql> column_1;
لنوضّح كيفية استخدام التعليمة GROUP BY من خلال مثال عملي، لنفترض أننا نقود حملة لتسويق عدة إصدارات من الأفلام، ونريد تقييم نجاح جهودنا التسويقية من خلال الطلب من دار السينما المحلية مشاركة البيانات التي جمعتها من روّاد السينما يومي الجمعة والسبت. سنبدأ بمطالعة البيانات من خلال تشغيل التعليمة SELECT مع الرمز * لتحديد جميع الأعمدة في الجدول movie_theater:
mysql> SELECT * FROM movie_theater;
الخرج
+------------+------------+----------+-------------------------+-------------+-------------+-------------+
| theater_id | date | time | movie_name | movie_genre | guest_total | ticket_cost |
+------------+------------+----------+-------------------------+-------------+-------------+-------------+
| 1 | 2022-05-27 | 10:00:00 | Top Gun Maverick | Action | 131 | 18.00 |
| 2 | 2022-05-27 | 10:00:00 | Downton Abbey A New Era | Drama | 90 | 18.00 |
| 3 | 2022-05-27 | 10:00:00 | Men | Horror | 100 | 18.00 |
| 4 | 2022-05-27 | 10:00:00 | The Bad Guys | Animation | 83 | 18.00 |
| 5 | 2022-05-28 | 09:00:00 | Top Gun Maverick | Action | 112 | 8.00 |
| 6 | 2022-05-28 | 09:00:00 | Downton Abbey A New Era | Drama | 137 | 8.00 |
| 7 | 2022-05-28 | 09:00:00 | Men | Horror | 25 | 8.00 |
| 8 | 2022-05-28 | 09:00:00 | The Bad Guys | Animation | 142 | 8.00 |
| 9 | 2022-05-28 | 05:00:00 | Top Gun Maverick | Action | 150 | 13.00 |
| 10 | 2022-05-28 | 05:00:00 | Downton Abbey A New Era | Drama | 118 | 13.00 |
| 11 | 2022-05-28 | 05:00:00 | Men | Horror | 88 | 13.00 |
| 12 | 2022-05-28 | 05:00:00 | The Bad Guys | Animation | 130 | 13.00 |
+------------+------------+----------+-------------------------+-------------+-------------+-------------+
12 rows in set (0.00 sec)
هذه البيانات مفيدة، ولكننا نريد إجراء تقييم أعمق وفرز النتائج لبعض الأعمدة المُحدَّدة، فقد نكون مهتمين بمعرفة مدى تقبّل رواد السينما لهذه الأفلام ذات الأنواع المختلفة مثل معرفة متوسط عدد الأشخاص الذين شاهدوا كل نوع من الأفلام.
سنستخدم التعليمة SELECT لاسترجاع أنواع الأفلام المختلفة من العمود movie_genre، ثم نطبّق الدالة التجميعية AVG على العمود guest_total، ونستخدم التعليمة AS لإنشاء اسم بديل للعمود بالاسم average، ونضمّن التعليمة GROUP BY لتجميع النتائج وفق العمود movie_genre، إذ سيوفّر تجميعها بهذه الطريقة متوسط النتائج لكل نوع من الأفلام كما يلي:
mysql> SELECT movie_genre, AVG(guest_total) AS average
mysql> FROM movie_theater
mysql> GROUP BY movie_genre;
الخرج
+-------------+----------+
| movie_genre | average |
+-------------+----------+
| Action | 131.0000 |
| Drama | 115.0000 |
| Horror | 71.0000 |
| Animation | 118.3333 |
+-------------+----------+
4 rows in set (0.00 sec)
يعطي الخرج السابق المتوسطات الأربعة لكل نوع من الأفلام ضمن المجموعة movie_genre، حيث جذبت أفلام الحركة Action أعلى متوسط لعدد المشاهدين لكل عرض بناء على هذه المعلومات.
لنفترض أننا نريد قياس الإيرادات على مدى يومين منفصلين، حيث يعيد الاستعلام التالي القيم من العمود date والقيم التي تعيدها الدالة التجميعية SUM التي تحتوي على معادلة رياضية بين قوسين لضرب عدد إجمالي روّاد السينما في تكلفة التذكرة، والتي نمثّلها على النحو التالي:
SUM(guest_total * ticket_cost)
يتضمن الاستعلام التالي التعليمةَ AS لتوفير الاسم البديل total_revenue للعمود الذي تعيده الدالة التجميعية، ونكمل الاستعلام باستخدام التعليمة GROUP BY لتجميع نتائج الاستعلام وفق العمود date:
mysql> SELECT date, SUM(guest_total * ticket_cost)
mysql> AS total_revenue
mysql> FROM movie_theater
mysql> GROUP BY date;
الخرج
+------------+---------------+
| date | total_revenue |
+------------+---------------+
| 2022-05-27 | 7272.00 |
| 2022-05-28 | 9646.00 |
+------------+---------------+
2 rows in set (0.00 sec)
استخدمنا هنا التعليمة GROUP BY لتجميع العمود date، لذا يمثّل الخرج نتائج إجمالي الإيرادات في مبيعات التذاكر لكل يوم، والتي هي 7272 دولارًا أمريكيًا ليوم الجمعة 27 من الشهر الخامس، و 9646 دولارًا أمريكيًا ليوم السبت 28 من الشهر الخامس.
لنفترض الآن أننا نريد التركيز على فيلم واحد وتحليله وليكن فيلم الرسوم المتحركة The Bad Guys حيث نريد معرفة كيفية تأثير التوقيت والأسعار على اختيار الأسرة لمشاهدة فيلم رسوم متحركة. سنستخدم في هذا الاستعلام الدالة التجميعية MAX لاسترجاع الحد الأقصى لتكلفة التذكرة ticket_cost، مع التأكّد من تضمين التعليمة AS لإنشاء الاسم البديل للعمود وهو price_data، ثم نستخدم التعليمة WHERE لتضييق نطاق النتائج وفق العمود movie_name للحصول على اسم الفيلم فقط، ونستخدم التعليمة AND أيضًا لتحديد أوقات الأفلام الأكثر شيوعًا اعتمادًا على أرقام العمود guest_total التي كانت أكثر من 100 باستخدام معامل المقارنة >، ثم نكمل الاستعلام باستخدام التعليمة GROUP BY ونجمّع النتائج وفق العمود time:
mysql> SELECT time, MAX(ticket_cost) AS price_data
mysql> FROM movie_theater
mysql> WHERE movie_name = "The Bad Guys"
mysql> AND guest_total > 100
mysql> GROUP BY time;
الخرج
+----------+------------+
| time | price_data |
+----------+------------+
| 09:00:00 | 8.00 |
| 05:00:00 | 13.00 |
+----------+------------+
2 rows in set (0.00 sec)
نلاحظ وفقًا لهذا الخرج حضور عدد أكبر من روّاد السينما لها الفيلم في وقت مبكر من العرض الصباحي في الساعة 9:00 صباحًا، حين كان سعره أقل تكلفة وهو 8.00 دولارات أمريكية لكل تذكرة، ولكن تظهر هذه النتائج أيضًا أن روّاد الفيلم دفعوا سعر التذكرة الأعلى وهو 13.00 دولارًا أمريكيًا في الساعة 5:00 مساءً، مما يشير إلى أن العائلات تفضل العروض التي تكون وقت مبكر من المساء وستدفع سعرًا أكبر قليلًا مقابل التذكرة. يمكن لهذه المعلومات أن تفيد مدير دار السينما وتشير له لأن فتح المزيد من الفترات في المساء الباكر يمكن أن يزيد عدد العائلات التي تختار الحضور بناء على الوقت المفضل والسعر.
تُستخدَم التعليمة GROUP BY دائمًا مع دالة تجميعية، ولكن قد تكون هناك استثناءات، لذا إذا أردنا تجميع النتائج دون استخدام دالة تجميعية، فيمكن استخدام التعليمة DISTINCT لتحقيق النتيجة نفسها. حيث تزيل التعليمة DISTINCT أيّ تكرارات في مجموعة النتائج من خلال إعادة القيم الفريدة في العمود، ولا يمكن استخدامها إلّا مع التعليمة SELECT، فمثلًا إذا أردنا تجميع جميع الأفلام وفق الاسم، فيمكننا ذلك باستخدام الاستعلام التالي:
mysql> SELECT DISTINCT movie_name FROM movie_theater;
الخرج
+-------------------------+
| movie_name |
+-------------------------+
| Top Gun Maverick |
| Downton Abbey A New Era |
| Men |
| The Bad Guys |
+-------------------------+
4 rows in set (0.00 sec)
هناك نسخ مكررة لأسماء الأفلام نظرًا لوجود عروض متعددة كما وضحنا عند عرض كافة البيانات الموجودة في الجدول، لذا أزالت التعليمة DISTINCT تلك التكرارات وجمّعت لنا القيم الفريدة بفعالية ضمن عمود واحد هو movie_name، ويُعَد هذا مطابقًا فعليًا للاستعلام التالي الذي يتضمن
التعليمة GROUP BY:
mysql> SELECT movie_name FROM movie_theater GROUP BY movie_name;
بعد أن شرحنا بالتفصيل طريقة استخدام التعليمة GROUP BY مع الدوال التجميعية، لنتعلّم الآن كيفية فرز نتائج الاستعلام باستخدام التعليمة ORDER BY.
استخدام التعليمة ORDER BY
تتمثل وظيفة التعليمة ORDER BY في فرز النتائج بترتيب تصاعدي أو تنازلي اعتمادًا على العمود أو الأعمدة التي نحدّدها في الاستعلام، حيث ستنظّم هذه التعليمة البيانات بترتيب أبجدي أو رقمي اعتمادًا على نوع البيانات التي يخزّنها العمود الذي نحدّده بعدها. تفرز التعليمة ORDER BY النتائج بترتيب تصاعدي افتراضيًا، ولكن إذا أردنا استخدام الترتيب التنازلي، فيجب تضمين الكلمة المفتاحية DESC في استعلامنا. يمكن أيضًا استخدام التعليمة ORDER BY مع التعليمة GROUP BY، ولكن يجب أن تأتي بعدها لكي تعمل بنجاح، ويجب أن تأتي التعليمة ORDER BY بعد التعليمة FROM والتعليمة WHERE كما هو الحال مع التعليمة GROUP BY. تكون الصيغة العامة لاستخدام التعليمة ORDER BY كما يلي:
mysql> SELECT column_1, column_2 FROM table ORDER BY column_1;
لنستخدم البيانات التجريبية النموذجية الخاصة بالسينما ونتدرب على فرز النتائج باستخدام التعليمة ORDER BY، ولنبدأ بالاستعلام التالي الذي يسترجع القيم من العمود guest_total وينظّم تلك القيم العددية باستخدام التعليمة ORDER BY:
mysql> SELECT guest_total FROM movie_theater
mysql> ORDER BY guest_total;
الخرج
+-------------+
| guest_total |
+-------------+
| 25 |
| 83 |
| 88 |
| 90 |
| 100 |
| 112 |
| 118 |
| 130 |
| 131 |
| 137 |
| 142 |
| 150 |
+-------------+
12 rows in set (0.00 sec)
حدّد الاستعلام السابق عمودًا يحتوي على قيم عددية، لذا فقد نظّمت التعليمة ORDER BY النتائج حسب الترتيب الرقمي والتصاعدي بدءًا من القيمة 25 ضمن العمود guest_total.
إذا أردنا ترتيب العمود تنازليًا، فيمكننا إضافة الكلمة المفتاحية DESC في نهاية الاستعلام، وإذا أردنا ترتيب البيانات حسب قيم المحارف ضمن العمود movie_name، فيمكن تحديد ذلك في الاستعلام الذي نكتبه. لنطبّق هذا النوع من الاستعلامات باستخدام التعليمة ORDER BY لترتيب العمود movie_name حسب قيم المحارف تنازليًا، ونفرز النتائج أيضًا من خلال تضمين التعليمة WHERE لاسترجاع البيانات الخاصة بالأفلام المعروضة في الساعة 10:00 مساء من العمود time:
mysql> SELECT movie_name FROM movie_theater
mysql> WHERE time = '10:00:00'
mysql> ORDER BY movie_name DESC;
الخرج
+-------------------------+
| movie_name |
+-------------------------+
| Top Gun Maverick |
| The Bad Guys |
| Men |
| Downton Abbey A New Era |
+-------------------------+
4 rows in set (0.01 sec)
توضّح هذه المجموعة من النتائج عروض الأفلام الأربعة المختلفة في الساعة 10:00 مساءً بترتيب أبجدي تنازليًا بدءًا من الفيلم Top Gun Maverick إلى الفيلم Downtown Abbey A New Era.
لندمج الآن تعليمتي ORDER BY و GROUP BY مع الدالة التجميعية SUM لتوليد نتائج حول إجمالي الإيرادات المُستلَمة لكل فيلم، ولكن لنفترض أن دار السينما أخطأت في حساب إجمالي روّاد السينما ونسيت تضمين الحفلات الخاصة المدفوعة مسبقًا وحجز التذاكر لمجموعة مكونة من 12 شخصًا في كل عرض.
سنستخدم في هذا الاستعلام الدالة SUM ونضمّن 12 زائرًا إضافيًا لكل فيلم معروض من خلال تطبيق معامل الجمع + ثم نجمع القيمة 12 مع العمود guest_total، ونتأكّد من وضع ذلك بين قوسين، ثم نضرب المجموع بالعمود ticket_cost، ونكمل المعادلة الرياضية بإغلاق القوسين في النهاية. نضيف التعليمة AS لإنشاء الاسم البديل للعمود الجديد بعنوان total_revenue، ثم نستخدم التعليمة GROUP BY لتجميع نتائج العمود total_revenue لكل فيلم بناءً على البيانات المسترجَعة من العمود movie_name. وأخيرًا، نستخدم التعليمة ORDER BY لتنظيم النتائج ضمن العمود الجديد total_revenue بترتيب تصاعدي:
mysql> SELECT movie_name, SUM((guest_total + 12) * ticket_cost)
mysql> AS total_revenue
mysql> FROM movie_theater
mysql> GROUP BY movie_name
mysql> ORDER BY total_revenue;
الخرج
+-------------------------+---------------+
| movie_name | total_revenue |
+-------------------------+---------------+
| Men | 3612.00 |
| Downton Abbey A New Era | 4718.00 |
| The Bad Guys | 4788.00 |
| Top Gun Maverick | 5672.00 |
+-------------------------+---------------+
4 rows in set (0.00 sec)
تعطينا هذه المجموعة من النتائج إجمالي الإيرادات لكل فيلم مع مبيعات تذاكر الزوار الإضافية التي يبلغ عددها 12 تذكرة، وتنظّم إجمالي مبيعات التذاكر بترتيب تصاعدي من الأقل إلى الأعلى، وبالتالي حصل الفيلم Top Gun Maverick على أكبر عدد من مبيعات التذاكر، بينما حصل فيلم Men على المبيعات الأقل، وكانت أفلام The Bad Guys و Downton Abbey A New Era متقاربة جدًا في إجمالي مبيعات التذاكر.
إلى هنا نكون قد وصلنا لنهاية هذا القسم الذي تعرفنا فيه على طرق مختلفة لتطبيق تعليمة ORDER BY وكيفية تحديد الترتيب الذي نفضّله مثل الترتيب التصاعدي والتنازلي لكل من قيم البيانات المحرفية والرقمية، وتعلّمنا أيضًا كيفية تضمين التعليمة WHERE لتضييق نطاق النتائج، وأجرينا استعلامًا باستخدام كلّ من تعليمات GROUP BY و ORDER BY مع دالة تجميعية ومعادلة رياضية.
الخلاصة
يُعَد فهم كيفية استخدام تعليمتي GROUP BY و ORDER BY أمرًا مهمًا لفرز النتائج والبيانات، حيث يمكننا من خلالهما تنظيم نتائج متعددة ضمن مجموعة واحدة أو تنظيم أحد الأعمدة بترتيب أبجدي وتنازلي أو تطبيق الأمرين معًا في وقت واحد، وتعلّمنا أيضًا طرقًا أخرى لفرز النتائج باستخدام التعليمة WHERE. ولمعرفة المزيد ننصح بمطالعة مقال كيفية استخدام محارف البدل Wildcards في لغة SQL للتدرب على ترشيح النتائج باستخدام التعليمة LIKE، كما ننصح بالاطلاع على سلسلة تعلم SQL في أكاديمية حسوب للمزيد حول كيفية التعامل مع لغة SQL.
ترجمة -وبتصرف- للمقال How To Use GROUP BY and ORDER BY in SQL لصاحبته Jeanelle Horcasitas.
اقرأ أيضًا
المقال السابق: استخدام العروض Views في لغة SQL
دوال التعامل مع البيانات في SQL
التجميع والترتيب في SQL
كيفية التعامل مع التواريخ والأوقات في SQL
Hossam Ppu اشترك بالأكاديمية
فرح عوض اشترك بالأكاديمية
Islem Naski اشترك بالأكاديمية
Ahmad Qatrawy اشترك بالأكاديمية
ريما احمد الغامدي الغامدي اشترك بالأكاديمية
مريم المطيري4 اشترك بالأكاديمية
Ahmed Apo Hesany اشترك بالأكاديمية
Saddam Alihussein اشترك بالأكاديمية
يونس علوان اشترك بالأكاديمية
لطيفة الحسين اشترك بالأكاديمية
السلام عليكم. عند إرسال البيانات للخادم const submitHandler = async (e) => { e.preventDefault(); mutate( { unique_identifier, password }, { onSuccess: () => navigate("/dashboard") } ); }; لاتظهر علامة التحميل spinner في الكود التالي <button type="submit" className="w-full bg-blue-600 hover:bg-blue-700 text-white font-medium py-2 rounded-lg transition duration-300 ease-in-out" disabled={isLoading} > {isLoading ? ( <ScaleLoader color="#ffffff" height={12} width={3} /> ) : ( "Login" )} </button> loginApi import axios from "axios"; export const loginApi = async(data) => { try { const res = await axios.post( `${process.env.REACT_APP_USER_URL}/login`, data ); return res.data; } catch (error) { throw error.response.data.message } } useLoginMutation import { useMutation } from "@tanstack/react-query"; import { loginApi } from "../api/userApi"; export const useLoginMutation = () => { return useMutation({ mutationFn: async (data) => await loginApi(data), onSuccess: (data) => localStorage.setItem("token", data.token), }); }; شكرا.
هل يعمل الموقع على الهاتف؟ وهل نفس الشبكة تتصل من خلالها على الهاتف والحاسوب؟ وهل هناك VPN يعمل على الحاسوب، وهل قمت بتجربة متصفح آخر؟ حاول حذف الملفات المؤقتة أولاً من خلال الضغط على الأيقونة التالية بجانب عنوان الموقع ثم اختيار cookies and site data: ثم اختر manage وسيظهر لك البيانات وبجانبها أيقونة سلة مهملات قم بالضغط عليهم جميعًا ثم أعد تحديث الموقع. إن استمرت المشكلة حاول استخدام البرنامج التالي بتثبيته وتشغيله ثم تصفح الموقع. https://1111-releases.cloudflareclient.com/win/latest
أسهل طريقة لاستخدام هذا النموذج هي عبر مكتبات Python المتخصصة في تعلم الآلة وتحليل البقاء، و تعتبر مكتبة pycox من أكثر المكتبات شيوعا لدعم نموذج DeepHit، حيث توفر أدوات مدمجة لتطبيقه بسهولة، بالإضافة لدعم نماذج أخرى مثل CoxPH وDeepSurv، و تعتمد على مكتبات مثل PyTorch، مما يجعل من السهل تخصيص النموذج حسب الحاجة، و لإستخادمها تحتاج لتثبيت pycox وpytorch، ثم تجهيز بياناتك وفقا لتنسيق بيانات تحليل البقاء، بعد ذلك يمكنك بناء نموذج DeepHit وتدريبه باستخدام الوظائف الجاهزة في pycox.
السلام عليكم هو اسهل طريقه الاستخدم نموذج DeepHit يعني هل يوجد اطار عمل او مكتبه متخصص لنموذج ده؟
وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. في ال Notebook Editor ينبغي عليك أن تستخدم ! ليتم تثبيت المكتبة بشكل صحيح. حيث كتابة ! قبل الأمر تجعل ال Notebook يعرف أن هذا أمر يجب أن يتم تنفيذه في ال Shell ولا يقوم بتنفيذه كأنه كود بايثون عادي. حيث أن ! تساوي كما لو أنك قمت بتنفيذه الأمر في موجه الأوامر cmd أو ال Terminal الطرفية. لذلك الأمر التالي هو الأصح.
يمكن لقواعد بيانات لغة الاستعلام البنيوية Structured Query Language -أو SQL اختصارًا- تخزين وإدارة بيانات كثيرة لعدد من الجداول، لذا يجب فهم كيفية فرز البيانات مع مجموعات البيانات الكبيرة لتحليل مجموعات النتائج أو تنظيم البيانات للتقارير أو الاتصالات الخارجية. توجد تعليمتان شائعتان في لغة SQL تساعدان في فرز البيانات هما GROUP BY و ORDER BY، حيث تفرز التعليمة GROUP BY البيانات من خلال تجميعها بناء على العمود أو الأعمدة التي نحددها في الاستعلام، وتُستخدَم هذه التعليمة مع دوال التجميع Aggregate Functions، وتسمح التعليمة ORDER BY بتنظيم مجموعات النتائج أبجديًا أو رقميًا وبترتيب تصاعدي أو تنازلي. سنفرز في هذا المقال نتائج استعلام لغة SQL باستخدام تعليمتي GROUP BY و ORDER BY، وسنتدرب على تنفيذ الدوال التجميعية وتعليمة WHERE في استعلاماتنا لفرز النتائج. مستلزمات العمل يجب توفر حاسوب لتشغيل أحد أنواع أنظمة إدارة قواعد البيانات العلاقية Relational Database Management System -أو RDBMS اختصارًا- التي تستخدم لغة SQL. وفي مقالنا الحالي اختبرنا التعليمات والأمثلة الواردة باستخدام البيئة التالية: خادم عامل على أحدث إصدار من توزيعة أوبنتو Ubuntu مع مستخدم ذو صلاحيات مسؤول مختلف عن المستخدم الجذر وجدار حماية مُفعَّل كما هو موضح في دليل الإعداد الأولي للخادم مع الإصدار 20.04 من أوبنتو نظام MySQL مُثبَّت ومؤمَّن على الخادم كما هو موضّح في مقال كيفية تثبيت MySQL على أوبنتو، وقد نفذنا الخطوات باستخدام مستخدم MySQL مختلف عن المستخدم الجذر وفق الطريقة الموضحة في الخطوة التالية من المقال ملاحظة: تجدر الإشارة إلى أن الكثير من أنظمة إدارة قواعد البيانات العلاقية RDBMS لها تقديماتها الفريدة من لغة SQL، إذ ستعمل الأوامر المُقدّمة في هذا المقال بنجاح مع معظم هذه الأنظمة، ولكن قد توجد بعض الاختلافات في الصيغة أو الناتج عند اختبارها على أنظمة مختلفة عن MySQL. سنحتاج أيضًا إلى قاعدة بيانات تحتوي على جدول يتضمن بيانات تجريبية نموذجية لنتمكّن من التدرب على فرز نتائج البيانات، ولكن إن لم يكن لدينا قاعدة بيانات جاهزة، فيمكن مطالعة القسم التالي لمعرفة كيفية إنشاء قاعدة البيانات والجداول المستخدمة في أمثلتنا. الاتصال بخادم MySQL وإعداد قاعدة بيانات تجريبية نموذجية إذا كانت قاعدة بيانات SQL الخاصة بنا تعمل على خادم بعيد، فعلينا الاتصال بالخادم باستخدام بروتوكول SSH من جهازنا المحلي كما يلي: $ ssh user@your_server_ip ثم نفتح واجهة سطر أوامر خادم MySQL مع وضع اسم حساب مستخدم MySQL الخاص بنا مكان user: $ mysql -u user -p ننشئ قاعدة بيانات بالاسم movieDB: mysql> CREATE DATABASE movieDB; إذا أُنشئِت قاعدة البيانات بنجاح، فسيظهر خرج كما يلي: الخرج Query OK, 1 row affected (0.01 sec) يمكن اختيار قاعدة البيانات movieDB من خلال تنفيذ تعليمة USE التالية: mysql> USE movieDB; الخرج Database changed بعد أن اخترنا قاعدة البيانات، سننشئ جدولًا ضمنها كي يخزّن معلومات عروض دور السينما المحلية، وسيحتوي هذا الجدول على الأعمدة السبعة التالية: theater_id: يخزّن قيمًا من نوع int لكل من قاعات عرض الأفلام، ويمثّل المفتاح الرئيسي Primary Key للجدول date: يستخدم نوع البيانات DATE لتخزين التاريخ المُحدَّد حسب السنة والشهر واليوم لعرض الفيلم time: يمثّل العرض المُجدوَل للفيلم، ويستخدم نوع البيانات TIME للساعات والدقائق والثواني movie_name: يخزّن اسم الفيلم باستخدام نوع البيانات varchar بحد أقصى 40 محرف movie_genre: يستخدم نوع البيانات varchar بحد أقصى 30 محرفًا للاحتفاظ بمعلومات حول النوع الخاص بكل فيلم guest_total: يستخدم نوع البيانات int لعرض العدد الإجمالي لروّاد السينما الذين حضروا عرض الفيلم ticket_cost: يستخدم نوع البيانات decimal ويمثّل تكلفة تذكرة عرض الفيلم لننشئ جدولًا بالاسم movie_theater يحتوي على الأعمدة السابقة من خلال تشغيل أمر CREATE TABLE التالي: mysql> CREATE TABLE movie_theater ( mysql> theater_id int, mysql> date DATE, mysql> time TIME, mysql> movie_name varchar(40), mysql> movie_genre varchar(30), mysql> guest_total int, mysql> ticket_cost decimal(4,2), mysql> PRIMARY KEY (theater_id) mysql> ); ثم ندخل بعض البيانات التجريبية في هذا الجدول الفارغ كما يلي: mysql> INSERT INTO movie_theater mysql> (theater_id, date, time, movie_name, movie_genre, guest_total, ticket_cost) mysql> VALUES mysql> (1, '2022-05-27', '10:00:00', 'Top Gun Maverick', 'Action', 131, 18.00), mysql> (2, '2022-05-27', '10:00:00', 'Downton Abbey A New Era', 'Drama', 90, 18.00), mysql> (3, '2022-05-27', '10:00:00', 'Men', 'Horror', 100, 18.00), mysql> (4, '2022-05-27', '10:00:00', 'The Bad Guys', 'Animation', 83, 18.00), mysql> (5, '2022-05-28', '09:00:00', 'Top Gun Maverick', 'Action', 112, 8.00), mysql> (6, '2022-05-28', '09:00:00', 'Downton Abbey A New Era', 'Drama', 137, 8.00), mysql> (7, '2022-05-28', '09:00:00', 'Men', 'Horror', 25, 8.00), mysql> (8, '2022-05-28', '09:00:00', 'The Bad Guys', 'Animation', 142, 8.00), mysql> (9, '2022-05-28', '05:00:00', 'Top Gun Maverick', 'Action', 150, 13.00), mysql> (10, '2022-05-28', '05:00:00', 'Downton Abbey A New Era', 'Drama', 118, 13.00), mysql> (11, '2022-05-28', '05:00:00', 'Men', 'Horror', 88, 13.00), mysql> (12, '2022-05-28', '05:00:00', 'The Bad Guys', 'Animation', 130, 13.00); الخرج Query OK, 12 rows affected (0.00 sec) Records: 12 Duplicates: 0 Warnings: 0 أصبحت الجداول جاهزة ومعبأة بالبيانات، ونحن جاهزون الآن لبدء فرز نتائج الاستعلام باستخدام تعليمات لغة SQL. استخدام التعليمة GROUP BY وظيفة التعليمة GROUP BY هي تجميع السجلات ذات القيم المشتركة، وتُستخدَم دائمًا مع دالة تجميعية، حيث تلخّص الدالة التجميعية المعلومات وتعيد نتيجة واحدة، فمثلًا يمكننا الاستعلام عن العدد الإجمالي أو مجموع قيم العمود وستنتج قيمة واحدة. ويمكن باستخدام التعليمة GROUP BY تطبيق الدالة التجميعية للحصول على قيمة نتيجة واحدة لكل مجموعة نريدها. تُعَد التعليمة GROUP BY مفيدة لإعادة النتائج المرغوبة المتعددة مرتبة حسب مجموعة محددة أو عدة مجموعات بدلًا من عمود واحد فقط. ويجب أن تأتي التعليمة GROUP BY دائمًا بعد التعليمة FROM والتعليمة WHERE إذا اخترنا استخدام إحداهما. فيما يلي مثال يوضّح بنية الاستعلام باستخدام التعليمة GROUP BY والدالة التجميعية: mysql> GROUP BY syntax mysql> SELECT column_1, AGGREGATE_FUNCTION(column_2) FROM table GROUP BY mysql> column_1; لنوضّح كيفية استخدام التعليمة GROUP BY من خلال مثال عملي، لنفترض أننا نقود حملة لتسويق عدة إصدارات من الأفلام، ونريد تقييم نجاح جهودنا التسويقية من خلال الطلب من دار السينما المحلية مشاركة البيانات التي جمعتها من روّاد السينما يومي الجمعة والسبت. سنبدأ بمطالعة البيانات من خلال تشغيل التعليمة SELECT مع الرمز * لتحديد جميع الأعمدة في الجدول movie_theater: mysql> SELECT * FROM movie_theater; الخرج +------------+------------+----------+-------------------------+-------------+-------------+-------------+ | theater_id | date | time | movie_name | movie_genre | guest_total | ticket_cost | +------------+------------+----------+-------------------------+-------------+-------------+-------------+ | 1 | 2022-05-27 | 10:00:00 | Top Gun Maverick | Action | 131 | 18.00 | | 2 | 2022-05-27 | 10:00:00 | Downton Abbey A New Era | Drama | 90 | 18.00 | | 3 | 2022-05-27 | 10:00:00 | Men | Horror | 100 | 18.00 | | 4 | 2022-05-27 | 10:00:00 | The Bad Guys | Animation | 83 | 18.00 | | 5 | 2022-05-28 | 09:00:00 | Top Gun Maverick | Action | 112 | 8.00 | | 6 | 2022-05-28 | 09:00:00 | Downton Abbey A New Era | Drama | 137 | 8.00 | | 7 | 2022-05-28 | 09:00:00 | Men | Horror | 25 | 8.00 | | 8 | 2022-05-28 | 09:00:00 | The Bad Guys | Animation | 142 | 8.00 | | 9 | 2022-05-28 | 05:00:00 | Top Gun Maverick | Action | 150 | 13.00 | | 10 | 2022-05-28 | 05:00:00 | Downton Abbey A New Era | Drama | 118 | 13.00 | | 11 | 2022-05-28 | 05:00:00 | Men | Horror | 88 | 13.00 | | 12 | 2022-05-28 | 05:00:00 | The Bad Guys | Animation | 130 | 13.00 | +------------+------------+----------+-------------------------+-------------+-------------+-------------+ 12 rows in set (0.00 sec) هذه البيانات مفيدة، ولكننا نريد إجراء تقييم أعمق وفرز النتائج لبعض الأعمدة المُحدَّدة، فقد نكون مهتمين بمعرفة مدى تقبّل رواد السينما لهذه الأفلام ذات الأنواع المختلفة مثل معرفة متوسط عدد الأشخاص الذين شاهدوا كل نوع من الأفلام. سنستخدم التعليمة SELECT لاسترجاع أنواع الأفلام المختلفة من العمود movie_genre، ثم نطبّق الدالة التجميعية AVG على العمود guest_total، ونستخدم التعليمة AS لإنشاء اسم بديل للعمود بالاسم average، ونضمّن التعليمة GROUP BY لتجميع النتائج وفق العمود movie_genre، إذ سيوفّر تجميعها بهذه الطريقة متوسط النتائج لكل نوع من الأفلام كما يلي: mysql> SELECT movie_genre, AVG(guest_total) AS average mysql> FROM movie_theater mysql> GROUP BY movie_genre; الخرج +-------------+----------+ | movie_genre | average | +-------------+----------+ | Action | 131.0000 | | Drama | 115.0000 | | Horror | 71.0000 | | Animation | 118.3333 | +-------------+----------+ 4 rows in set (0.00 sec) يعطي الخرج السابق المتوسطات الأربعة لكل نوع من الأفلام ضمن المجموعة movie_genre، حيث جذبت أفلام الحركة Action أعلى متوسط لعدد المشاهدين لكل عرض بناء على هذه المعلومات. لنفترض أننا نريد قياس الإيرادات على مدى يومين منفصلين، حيث يعيد الاستعلام التالي القيم من العمود date والقيم التي تعيدها الدالة التجميعية SUM التي تحتوي على معادلة رياضية بين قوسين لضرب عدد إجمالي روّاد السينما في تكلفة التذكرة، والتي نمثّلها على النحو التالي: SUM(guest_total * ticket_cost) يتضمن الاستعلام التالي التعليمةَ AS لتوفير الاسم البديل total_revenue للعمود الذي تعيده الدالة التجميعية، ونكمل الاستعلام باستخدام التعليمة GROUP BY لتجميع نتائج الاستعلام وفق العمود date: mysql> SELECT date, SUM(guest_total * ticket_cost) mysql> AS total_revenue mysql> FROM movie_theater mysql> GROUP BY date; الخرج +------------+---------------+ | date | total_revenue | +------------+---------------+ | 2022-05-27 | 7272.00 | | 2022-05-28 | 9646.00 | +------------+---------------+ 2 rows in set (0.00 sec) استخدمنا هنا التعليمة GROUP BY لتجميع العمود date، لذا يمثّل الخرج نتائج إجمالي الإيرادات في مبيعات التذاكر لكل يوم، والتي هي 7272 دولارًا أمريكيًا ليوم الجمعة 27 من الشهر الخامس، و 9646 دولارًا أمريكيًا ليوم السبت 28 من الشهر الخامس. لنفترض الآن أننا نريد التركيز على فيلم واحد وتحليله وليكن فيلم الرسوم المتحركة The Bad Guys حيث نريد معرفة كيفية تأثير التوقيت والأسعار على اختيار الأسرة لمشاهدة فيلم رسوم متحركة. سنستخدم في هذا الاستعلام الدالة التجميعية MAX لاسترجاع الحد الأقصى لتكلفة التذكرة ticket_cost، مع التأكّد من تضمين التعليمة AS لإنشاء الاسم البديل للعمود وهو price_data، ثم نستخدم التعليمة WHERE لتضييق نطاق النتائج وفق العمود movie_name للحصول على اسم الفيلم فقط، ونستخدم التعليمة AND أيضًا لتحديد أوقات الأفلام الأكثر شيوعًا اعتمادًا على أرقام العمود guest_total التي كانت أكثر من 100 باستخدام معامل المقارنة >، ثم نكمل الاستعلام باستخدام التعليمة GROUP BY ونجمّع النتائج وفق العمود time: mysql> SELECT time, MAX(ticket_cost) AS price_data mysql> FROM movie_theater mysql> WHERE movie_name = "The Bad Guys" mysql> AND guest_total > 100 mysql> GROUP BY time; الخرج +----------+------------+ | time | price_data | +----------+------------+ | 09:00:00 | 8.00 | | 05:00:00 | 13.00 | +----------+------------+ 2 rows in set (0.00 sec) نلاحظ وفقًا لهذا الخرج حضور عدد أكبر من روّاد السينما لها الفيلم في وقت مبكر من العرض الصباحي في الساعة 9:00 صباحًا، حين كان سعره أقل تكلفة وهو 8.00 دولارات أمريكية لكل تذكرة، ولكن تظهر هذه النتائج أيضًا أن روّاد الفيلم دفعوا سعر التذكرة الأعلى وهو 13.00 دولارًا أمريكيًا في الساعة 5:00 مساءً، مما يشير إلى أن العائلات تفضل العروض التي تكون وقت مبكر من المساء وستدفع سعرًا أكبر قليلًا مقابل التذكرة. يمكن لهذه المعلومات أن تفيد مدير دار السينما وتشير له لأن فتح المزيد من الفترات في المساء الباكر يمكن أن يزيد عدد العائلات التي تختار الحضور بناء على الوقت المفضل والسعر. تُستخدَم التعليمة GROUP BY دائمًا مع دالة تجميعية، ولكن قد تكون هناك استثناءات، لذا إذا أردنا تجميع النتائج دون استخدام دالة تجميعية، فيمكن استخدام التعليمة DISTINCT لتحقيق النتيجة نفسها. حيث تزيل التعليمة DISTINCT أيّ تكرارات في مجموعة النتائج من خلال إعادة القيم الفريدة في العمود، ولا يمكن استخدامها إلّا مع التعليمة SELECT، فمثلًا إذا أردنا تجميع جميع الأفلام وفق الاسم، فيمكننا ذلك باستخدام الاستعلام التالي: mysql> SELECT DISTINCT movie_name FROM movie_theater; الخرج +-------------------------+ | movie_name | +-------------------------+ | Top Gun Maverick | | Downton Abbey A New Era | | Men | | The Bad Guys | +-------------------------+ 4 rows in set (0.00 sec) هناك نسخ مكررة لأسماء الأفلام نظرًا لوجود عروض متعددة كما وضحنا عند عرض كافة البيانات الموجودة في الجدول، لذا أزالت التعليمة DISTINCT تلك التكرارات وجمّعت لنا القيم الفريدة بفعالية ضمن عمود واحد هو movie_name، ويُعَد هذا مطابقًا فعليًا للاستعلام التالي الذي يتضمن التعليمة GROUP BY: mysql> SELECT movie_name FROM movie_theater GROUP BY movie_name; بعد أن شرحنا بالتفصيل طريقة استخدام التعليمة GROUP BY مع الدوال التجميعية، لنتعلّم الآن كيفية فرز نتائج الاستعلام باستخدام التعليمة ORDER BY. استخدام التعليمة ORDER BY تتمثل وظيفة التعليمة ORDER BY في فرز النتائج بترتيب تصاعدي أو تنازلي اعتمادًا على العمود أو الأعمدة التي نحدّدها في الاستعلام، حيث ستنظّم هذه التعليمة البيانات بترتيب أبجدي أو رقمي اعتمادًا على نوع البيانات التي يخزّنها العمود الذي نحدّده بعدها. تفرز التعليمة ORDER BY النتائج بترتيب تصاعدي افتراضيًا، ولكن إذا أردنا استخدام الترتيب التنازلي، فيجب تضمين الكلمة المفتاحية DESC في استعلامنا. يمكن أيضًا استخدام التعليمة ORDER BY مع التعليمة GROUP BY، ولكن يجب أن تأتي بعدها لكي تعمل بنجاح، ويجب أن تأتي التعليمة ORDER BY بعد التعليمة FROM والتعليمة WHERE كما هو الحال مع التعليمة GROUP BY. تكون الصيغة العامة لاستخدام التعليمة ORDER BY كما يلي: mysql> SELECT column_1, column_2 FROM table ORDER BY column_1; لنستخدم البيانات التجريبية النموذجية الخاصة بالسينما ونتدرب على فرز النتائج باستخدام التعليمة ORDER BY، ولنبدأ بالاستعلام التالي الذي يسترجع القيم من العمود guest_total وينظّم تلك القيم العددية باستخدام التعليمة ORDER BY: mysql> SELECT guest_total FROM movie_theater mysql> ORDER BY guest_total; الخرج +-------------+ | guest_total | +-------------+ | 25 | | 83 | | 88 | | 90 | | 100 | | 112 | | 118 | | 130 | | 131 | | 137 | | 142 | | 150 | +-------------+ 12 rows in set (0.00 sec) حدّد الاستعلام السابق عمودًا يحتوي على قيم عددية، لذا فقد نظّمت التعليمة ORDER BY النتائج حسب الترتيب الرقمي والتصاعدي بدءًا من القيمة 25 ضمن العمود guest_total. إذا أردنا ترتيب العمود تنازليًا، فيمكننا إضافة الكلمة المفتاحية DESC في نهاية الاستعلام، وإذا أردنا ترتيب البيانات حسب قيم المحارف ضمن العمود movie_name، فيمكن تحديد ذلك في الاستعلام الذي نكتبه. لنطبّق هذا النوع من الاستعلامات باستخدام التعليمة ORDER BY لترتيب العمود movie_name حسب قيم المحارف تنازليًا، ونفرز النتائج أيضًا من خلال تضمين التعليمة WHERE لاسترجاع البيانات الخاصة بالأفلام المعروضة في الساعة 10:00 مساء من العمود time: mysql> SELECT movie_name FROM movie_theater mysql> WHERE time = '10:00:00' mysql> ORDER BY movie_name DESC; الخرج +-------------------------+ | movie_name | +-------------------------+ | Top Gun Maverick | | The Bad Guys | | Men | | Downton Abbey A New Era | +-------------------------+ 4 rows in set (0.01 sec) توضّح هذه المجموعة من النتائج عروض الأفلام الأربعة المختلفة في الساعة 10:00 مساءً بترتيب أبجدي تنازليًا بدءًا من الفيلم Top Gun Maverick إلى الفيلم Downtown Abbey A New Era. لندمج الآن تعليمتي ORDER BY و GROUP BY مع الدالة التجميعية SUM لتوليد نتائج حول إجمالي الإيرادات المُستلَمة لكل فيلم، ولكن لنفترض أن دار السينما أخطأت في حساب إجمالي روّاد السينما ونسيت تضمين الحفلات الخاصة المدفوعة مسبقًا وحجز التذاكر لمجموعة مكونة من 12 شخصًا في كل عرض. سنستخدم في هذا الاستعلام الدالة SUM ونضمّن 12 زائرًا إضافيًا لكل فيلم معروض من خلال تطبيق معامل الجمع + ثم نجمع القيمة 12 مع العمود guest_total، ونتأكّد من وضع ذلك بين قوسين، ثم نضرب المجموع بالعمود ticket_cost، ونكمل المعادلة الرياضية بإغلاق القوسين في النهاية. نضيف التعليمة AS لإنشاء الاسم البديل للعمود الجديد بعنوان total_revenue، ثم نستخدم التعليمة GROUP BY لتجميع نتائج العمود total_revenue لكل فيلم بناءً على البيانات المسترجَعة من العمود movie_name. وأخيرًا، نستخدم التعليمة ORDER BY لتنظيم النتائج ضمن العمود الجديد total_revenue بترتيب تصاعدي: mysql> SELECT movie_name, SUM((guest_total + 12) * ticket_cost) mysql> AS total_revenue mysql> FROM movie_theater mysql> GROUP BY movie_name mysql> ORDER BY total_revenue; الخرج +-------------------------+---------------+ | movie_name | total_revenue | +-------------------------+---------------+ | Men | 3612.00 | | Downton Abbey A New Era | 4718.00 | | The Bad Guys | 4788.00 | | Top Gun Maverick | 5672.00 | +-------------------------+---------------+ 4 rows in set (0.00 sec) تعطينا هذه المجموعة من النتائج إجمالي الإيرادات لكل فيلم مع مبيعات تذاكر الزوار الإضافية التي يبلغ عددها 12 تذكرة، وتنظّم إجمالي مبيعات التذاكر بترتيب تصاعدي من الأقل إلى الأعلى، وبالتالي حصل الفيلم Top Gun Maverick على أكبر عدد من مبيعات التذاكر، بينما حصل فيلم Men على المبيعات الأقل، وكانت أفلام The Bad Guys و Downton Abbey A New Era متقاربة جدًا في إجمالي مبيعات التذاكر. إلى هنا نكون قد وصلنا لنهاية هذا القسم الذي تعرفنا فيه على طرق مختلفة لتطبيق تعليمة ORDER BY وكيفية تحديد الترتيب الذي نفضّله مثل الترتيب التصاعدي والتنازلي لكل من قيم البيانات المحرفية والرقمية، وتعلّمنا أيضًا كيفية تضمين التعليمة WHERE لتضييق نطاق النتائج، وأجرينا استعلامًا باستخدام كلّ من تعليمات GROUP BY و ORDER BY مع دالة تجميعية ومعادلة رياضية. الخلاصة يُعَد فهم كيفية استخدام تعليمتي GROUP BY و ORDER BY أمرًا مهمًا لفرز النتائج والبيانات، حيث يمكننا من خلالهما تنظيم نتائج متعددة ضمن مجموعة واحدة أو تنظيم أحد الأعمدة بترتيب أبجدي وتنازلي أو تطبيق الأمرين معًا في وقت واحد، وتعلّمنا أيضًا طرقًا أخرى لفرز النتائج باستخدام التعليمة WHERE. ولمعرفة المزيد ننصح بمطالعة مقال كيفية استخدام محارف البدل Wildcards في لغة SQL للتدرب على ترشيح النتائج باستخدام التعليمة LIKE، كما ننصح بالاطلاع على سلسلة تعلم SQL في أكاديمية حسوب للمزيد حول كيفية التعامل مع لغة SQL. ترجمة -وبتصرف- للمقال How To Use GROUP BY and ORDER BY in SQL لصاحبته Jeanelle Horcasitas. اقرأ أيضًا المقال السابق: استخدام العروض Views في لغة SQL دوال التعامل مع البيانات في SQL التجميع والترتيب في SQL كيفية التعامل مع التواريخ والأوقات في SQL
