HAVING句でデータの歯抜けを探す方法を見ながら、集合思考言語と手続き型言語の違いを考える（2/2）

はじめに

HAVING句でデータの歯抜けを探す方法を見ながら、集合思考言語と手続き型言語の違いを考えてみます。（2/2）

Schema (MySQL v8.0)

CREATE TABLE members (
  id INT NOT NULL PRIMARY KEY auto_increment,
  name TEXT
);

INSERT INTO members VALUES
    (1, 'brown'),
    (2, 'rally'),
    (3, 'boggie'),
    (5, 'tashiro'),
    (6, 'yamada'),
    (8, 'takeda');

Result

id	name
1	brown
2	rally
3	boggie
5	tashiro
6	yamada
8	takeda

歯抜けの最小値

前回は、このデータの歯抜けを探しました。今日は、歯抜けの最小値を求めていきましょう。

最小ときたら MIN ということで。

query

SELECT MIN(id + 1) AS gap
FROM members
WHERE (id + 1) NOT IN (SELECT id FROM members)

結果は4が返ってきます。

NOT INを使ったサブクエリで、あるidの+1のidがあるかを調べています。

見つからないid は[3, 6, 8]が真になります。

歯抜けがない場合は、9が得られます。（ほんとか？と思う方は是非試してください。）

テーブルはファイルではないので行に順序はありません。それゆえ、こういう行同士の比較を行う際にソートをしません。

連番にNULLが入ってた場合

少しスキーマを変えます。

Schema (MySQL v8.0)

    CREATE TABLE members (
      id INT,
      name TEXT
    );
    
    INSERT INTO members VALUES
        (1, 'brown'),
        (2, 'rally'),
        (NULL, 'telly'),
        (3, 'boggie'),
        (5, 'tashiro'),
        (6, 'yamada'),
        (8, 'takeda');

id	name
1	brown
2	rally
	telly
3	boggie
5	tashiro
6	yamada
8	takeda

query

SELECT MIN(id + 1) AS gap
FROM members
WHERE (id + 1) NOT IN (SELECT id FROM members)

results

gap

これまでの記事を見ていただい方なら、この挙動がしっくりくるかと思います。

本日は、以上です。

参照

108 - 109p

アウトプット100本ノック実施中