Как получить информацию остатков из таблицы без использования SQL запроса

Когда мы обращаемся к таблице остатков, запрос, который строится, будет зависеть от того, какую систему учета мы используем. Если мы используем систему учета на основе базы данных, то запрос будет написан на SQL. Однако, существуют и другие системы учета, которые могут использовать различные языки запросов, необходимые для работы с таблицей остатков.

Например, давайте рассмотрим простой пример запроса на языке SQL. Предположим, у нас есть таблица "остатки" с полями "товар", "количество" и "цена". Чтобы получить все записи из этой таблицы, мы можем использовать следующий SQL-запрос:

SELECT * FROM остатки;

Однако, при использовании другой системы учета, язык запросов может отличаться. Например, в системе учета, использующей язык запросов на основе графов, запрос может выглядеть совершенно иначе.

Таким образом, ответ на вопрос зависит от конкретной системы учета, которая позволяет обращаться к таблице остатков.

Какой запрос строится не SQL, когда мы обращаемся к таблице остатков?

При обращении к таблице остатков в базе данных, мы можем использовать различные языки запросов, одним из которых является SQL (Structured Query Language). Однако, есть и другие языки, которые могут быть использованы для построения запросов к таблице остатков. В этой статье мы рассмотрим такой язык запросов и приведем примеры его использования.

Язык запросов DAX

Один из языков запросов, которые широко используются при работе с таблицами остатков, называется DAX (Data Analysis Expressions). DAX является языком формул, разработанным для работы с Power BI и Excel Power Pivot. Он позволяет строить сложные выражения и агрегировать данные из разных таблиц и столбцов.

Вот несколько примеров запросов на языке DAX, которые могут быть использованы при обращении к таблице остатков:

EVALUATE 'Table'
SUMMARIZECOLUMNS (
    'Table'[Column 1],
    'Table'[Column 2],
    "Total", SUM('Table'[Sales])
)

DEFINE MEASURE 'Table'[Measure] =
    CALCULATE (
        SUM ( 'Table'[Sales] ),
        FILTER ( 'Table', 'Table'[Column] = "Value" )
    )

Как видно из примеров, DAX позволяет строить запросы, которые агрегируют данные и выполняют расчеты на основе определенных условий и фильтров.

Примеры запросов на SQL и DAX

Чтобы лучше понять разницу между запросами на SQL и DAX, давайте рассмотрим примеры запросов на обоих языках. Предположим, у нас есть таблица "Остатки", содержащая следующие столбцы: "Товар", "Количество" и "Цена".

Пример запроса на SQL:

SELECT SUM(Quantity)
FROM Inventory
WHERE Price > 10

В приведенном выше запросе мы используем функцию SUM для агрегирования значений столбца "Количество". Затем мы применяем условие WHERE для выбора только тех записей, где цена больше 10.

Теперь давайте рассмотрим эквивалентный запрос на языке DAX:

CALCULATE (
   SUM ( 'Inventory'[Quantity] ),
   'Inventory'[Price] > 10
)

В этом запросе мы используем функцию CALCULATE для агрегирования значений столбца "Количество" и применяем условие 'Inventory'[Price] > 10 для выбора только тех записей, где цена больше 10.

Заключение

Когда мы обращаемся к таблице остатков, мы можем использовать различные языки запросов, включая SQL и DAX. SQL широко используется для работы с базами данных, в то время как DAX позволяет более гибко агрегировать данные и выполнять расчеты на основе определенных условий.

Надеюсь, эта статья помогла вам лучше понять, какой запрос строится не SQL, когда мы обращаемся к таблице остатков, и привела примеры использования DAX для построения запросов к таблице остатков.