Spezielle Datensätze auswählen und befragen

select ... where

Mit select können Sie innerhalb einer Datenbank über ein Skript auf jeden Datensatz einer beliebigen Tabelle zugreifen.

Setzen Sie hierfür nach dem select-Befehl den Namen der Tabelle ein, aus der Sie Datensätze ziehen möchten.

Beispiel

Setzen Sie folgendes Skript in den Optionen einer eingebetteten Tabellen-Ansicht unter Formel ein, um alle Datensätze der Tabelle Kunden (neu) anzuzeigen.

select 'Kunden (neu)';

Ergebnis: In einer eingebetteten Tabelle werden alle Datensätze der Tabelle Kunden (neu) angezeigt.

Um nicht alle Datensätze einer Tabelle anzuzeigen, können Sie mit select ... where die Auswahl einschränken. Angezeigt werden dann nur die Datensätze, die die Bedingung nach where erfüllen.

Beispiel

Sie haben in der Tabelle Kunden ein Auswahl-Feld Firmensitz, in dem die IDs der Auswahl-Werte

  • 1 = Deutschland

  • 2 = Österreich

  • 3 = Schweiz

  • 4 = Frankreich

  • 5 = Spanien

  • 6 = Italien

zugeordnet sind und möchten lediglich die DACH-Region anzeigen.

select 'Kunden (neu)' where 'Firmensitz' = 1 or 'Firmensitz' = 2 or 'Firmensitz' = 3;

Ergebnis: In einer eingebetteten Tabelle werden die Datensätze der Tabelle Kunden (neu), die Ihren Firmensitz in 1 (Deutschland, 2 (Österreich) oder 3 (der Schweiz) haben, angezeigt.

Falls Sie in einem Feld- bzw. Tabellennamen Sonderzeichen, wie z.B. Leerzeichen, Bindestrich, Unterstrich etc., verwenden, fügen Sie den Namen bitte zwischen 2 einfachen Anführungszeichen ('...') ein.

Nützliche Alternative zu ... where

Sie können auch bereits ausgewählte Datensätze, also ein Array vom Typ [nid], weiter filtern, indem Sie nach dem Array die Bedingung, nach der zu filtern ist, in eckigen Klammern [...] angeben.

let kunden := select 'Kunden (neu)';
kunden['Firmensitz'=1]

Im Unterschied zu select ... where werden hier erst alle Datensätze ausgewählt und anschließend wird gefiltert. Bei select ... where werden nur die Datensätze ausgewählt, die die Bedingungen erfüllen.

Aufgrund der zu verarbeitenden Datenmenge und der damit verbundenen Verarbeitungszeit (Performance), empfehlen wir Ihnen die Verwendung von ... where. Ist schneller. 🚀

Sie möchten das Thema vertiefen? Schauen Sie sich dazu den entsprechenden Abschnitt in unserem Video-Tutorial an.

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