Hàm mở rộng, CASE & Subquery

01 · TỔNG QUAN TUẦN 4

Từ truy vấn dữ liệu đến xử lý dữ liệu

Đây là bước chuyển từ truy vấn dữ liệu sang xử lý và tạo thông tin từ dữ liệu. Sau khi hoàn thành, sinh viên có thể chuyển đổi kiểu dữ liệu, trích xuất chuỗi, xây dựng logic điều kiện với CASE, viết subquery trong FROM/SELECT kết hợp alias, và kiểm tra sự tồn tại dữ liệu liên quan bằng EXISTS/NOT EXISTS.

02 · HÀM CAST()

CAST()

Cú pháp

CAST(expression AS target_data_type)

expression: Giá trị hoặc biểu thức cần chuyển. target_data_type: Kiểu dữ liệu muốn chuyển sang.

Ví dụ cơ bản

Chuyển chuỗi thành ngày giờ:

SELECT CAST('2025-04-10' AS DATETIME) AS Ngay;

Kết quả: 2025-04-10 00:00:00.000

Chuyển số thực thành số nguyên:

SELECT CAST(123.456 AS INT) AS SoNguyen;

Kết quả: 123

Các kiểu dữ liệu thường gặp

CAST() trong bài toán thực tế

Bảng NhanVien(MaNV, HoTen, Luong) với Luong lưu dạng DECIMAL(12,2), muốn hiển thị dưới dạng số nguyên:

SELECT
    MaNV,
    HoTen,
    CAST(Luong AS INT) AS Luong
FROM NhanVien;

Làm tròn cần chú ý

SELECT CAST(123.99 AS INT);

Kết quả: 123

03 · HÀM GETDATE()

GETDATE()

SELECT GETDATE() AS NgayGioHienTai;

Kết hợp GETDATE() và CAST()

Nếu chỉ cần ngày hiện tại, không cần giờ:

SELECT CAST(GETDATE() AS DATE) AS NgayHienTai;

Ví dụ tính tuổi

Giả sử NgaySinh = '2000-08-15'. Lấy ngày hiện tại bằng SELECT GETDATE() AS HomNay;

DATEADD() - Tính tuổi chính xác đến từng ngày

SELECT DATEADD(YEAR, -18, GETDATE()) AS Ngay18NamTruoc;

Muốn kiểm tra "sinh viên phải từ 18 tuổi trở lên", thay vì trừ năm cho năm (dễ sai lệch quanh ngày sinh nhật), hãy so sánh NgaySinh với "ngày tròn 18 tuổi tính từ hôm nay":

SELECT MaSV, HoTen, NgaySinh
FROM SinhVien
WHERE NgaySinh <= DATEADD(YEAR, -18, GETDATE());

Cách này chính xác đến từng ngày vì so sánh trực tiếp 2 mốc ngày tháng, không quy tròn về năm như YEAR(GETDATE()) - YEAR(NgaySinh) - Cách quy tròn theo năm vẫn dùng được khi đề chỉ cần ước lượng gần đúng, nhưng sẽ sai lệch vài tháng quanh dịp sinh nhật.

04 · HÀM LEFT() VÀ RIGHT()

LEFT() và RIGHT()

LEFT() lấy một số ký tự từ bên trái của chuỗi, RIGHT() lấy từ bên phải.

LEFT(chuoi, so_ky_tu)
RIGHT(chuoi, so_ky_tu)

SELECT LEFT('abcdef', 3);   -- abc
SELECT RIGHT('abcdef', 3);  -- def

Ví dụ với mã sinh viên

Giả sử MaSV = '22520001', bảng SinhVien(MaSV, HoTen). Lấy 3 ký tự đầu (mã khóa):

SELECT
    MaSV,
    HoTen,
    LEFT(MaSV, 3) AS Khoa
FROM SinhVien;

Lấy 3 ký tự cuối (số thứ tự):

SELECT
    MaSV,
    RIGHT(MaSV, 3) AS SoThuTu
FROM SinhVien;

Với MaSV = 22520001: Khoa = 225, SoThuTu = 001.

So sánh nhanh

05 · CASE...END

CASE...END

Cú pháp dạng điều kiện

CASE
    WHEN condition1 THEN result1
    WHEN condition2 THEN result2
    ELSE result_other
END

SELECT
    HoTen,
    Luong,
    CASE
        WHEN Luong >= 20000000 THEN N'Cao'
        WHEN Luong >= 10000000 THEN N'Trung bình'
        ELSE N'Thấp'
    END AS MucLuong
FROM NhanVien;

Ví dụ phân loại khách hàng

Phân loại theo TongChiTieu: ≥ 10.000.000 ➜ VIP, ≥ 5.000.000 ➜ Thân thiết, còn lại ➜ Thường.

CASE kiểm tra theo đúng thứ tự từ trên xuống - dừng lại ở điều kiện đầu tiên đúng, giống thứ tự các băng ở trên.

SELECT
    MaKH,
    HoTen,
    CASE
        WHEN TongChiTieu >= 10000000 THEN N'VIP'
        WHEN TongChiTieu >= 5000000 THEN N'Thân thiết'
        ELSE N'Thường'
    END AS PhanLoai
FROM KhachHang;

Thứ tự điều kiện - Rất quan trọng

Câu sau sai về logic:

CASE
    WHEN TongChiTieu >= 5000000 THEN N'Thân thiết'
    WHEN TongChiTieu >= 10000000 THEN N'VIP'
    ELSE N'Thường'
END

CASE dạng so sánh giá trị

CASE expression
    WHEN value1 THEN result1
    WHEN value2 THEN result2
    ELSE result_other
END

Ví dụ phân loại giới tính:

SELECT
    MaNV,
    HoTen,
    CASE GioiTinh
        WHEN 1 THEN N'Nam'
        WHEN 0 THEN N'Nữ'
        ELSE N'Không xác định'
    END AS PhanLoaiGioiTinh
FROM NhanVien;

Hai dạng CASE

CASE không chỉ dùng trong SELECT

Có thể dùng CASE trong SELECT, ORDER BY, và cả WHERE/GROUP BY khi cần:

ORDER BY
    CASE
        WHEN TrangThai = N'Ưu tiên' THEN 1
        ELSE 2
    END;

06 · ALIAS VÀ SUBQUERY

Alias và Subquery cơ bản

SELECT SV.MaSV, SV.HoTen
FROM SinhVien SV;

Alias cho cột:

SELECT
    HoTen AS TenSinhVien
FROM SinhVien;

Alias cho bảng (có thể bỏ AS):

SELECT
    SV.MaSV,
    SV.HoTen
FROM SinhVien AS SV;

Subquery là gì?

SELECT *
FROM SinhVien
WHERE Diem > (
    SELECT AVG(Diem)
    FROM SinhVien
);

Đọc: "Tìm sinh viên có điểm lớn hơn điểm trung bình của tất cả sinh viên." Tư duy: Tính AVG(Diem) trước, rồi lấy những dòng có Diem > AVG.

07 · SUBQUERY TRONG FROM VÀ SELECT

Subquery nâng cao

Đây là nội dung trọng tâm mới của Tuần 4.

Subquery trong FROM + Alias

SELECT Alias1.Cot1, Alias1.Cot2
FROM
(
    SELECT ...
    FROM ...
    WHERE ...
) AS Alias1
WHERE ...;

SQL tạo ra một bảng kết quả tạm thời từ subquery, sau đó truy vấn bên ngoài sử dụng bảng đó:

SELECT *
FROM
(
    SELECT
        MaSV,
        HoTen,
        Diem
    FROM SinhVien
) AS SV
WHERE SV.Diem >= 8;

Subquery trong SELECT + Alias

Đây là phần đặc biệt quan trọng của Tuần 4.

SELECT
    <cột chính>,
    (
        SELECT <biểu thức>
        FROM <bảng liên quan>
        WHERE <điều kiện liên kết>
    ) AS <bí danh>
FROM <bảng chính>;

Ví dụ - Đếm số lần bán của từng sản phẩm

Bảng SanPham(MaSP, TenSP), CTHD(MaHD, MaSP, SoLuong). Đề bài: "với mỗi sản phẩm, cho biết sản phẩm đã xuất hiện bao nhiêu lần trong chi tiết hóa đơn."

SELECT
    SP.TenSP,
    (
        SELECT COUNT(*)
        FROM CTHD
        WHERE CTHD.MaSP = SP.MaSP
    ) AS SoLanBan
FROM SanPham SP;

Correlated Subquery

Trong ví dụ trên, WHERE CTHD.MaSP = SP.MaSP tham chiếu đến SP.MaSP của truy vấn bên ngoài - Đây là correlated subquery (truy vấn con tương quan): Subquery được tính lại riêng cho từng dòng của truy vấn ngoài.

So sánh với subquery thường

Subquery thường chạy độc lập, không phụ thuộc dòng ngoài:

SELECT *
FROM SanPham
WHERE Gia >
(
    SELECT AVG(Gia)
    FROM SanPham
);

Correlated subquery phụ thuộc vào từng dòng ngoài (SP.MaSP ở ví dụ trên).

Khi nào nên dùng Correlated Subquery?

Rất phù hợp với câu hỏi dạng "với mỗi A, tính một giá trị liên quan đến A" - Ví dụ: Mỗi sản phẩm có bao nhiêu lần bán? mỗi sinh viên có bao nhiêu môn đã đăng ký? mỗi nhân viên tham gia bao nhiêu dự án? mỗi khách hàng có bao nhiêu hóa đơn? mỗi phòng ban có bao nhiêu nhân viên?

Ví dụ - Quản lý giáo vụ

Bảng SINHVIEN(MaSV, HoTen), DANGKY(MaSV, MaHP). Đề bài: "hiển thị mỗi sinh viên và số học phần đã đăng ký."

SELECT
    SV.MaSV,
    SV.HoTen,
    (
        SELECT COUNT(*)
        FROM DangKy DK
        WHERE DK.MaSV = SV.MaSV
    ) AS SoHocPhan
FROM SinhVien SV;

Kết hợp CASE + Subquery

Đề bài: "phân loại sinh viên dựa trên số học phần đã đăng ký."

SELECT
    SV.MaSV,
    SV.HoTen,
    CASE
        WHEN
        (
            SELECT COUNT(*)
            FROM DangKy DK
            WHERE DK.MaSV = SV.MaSV
        ) >= 20
        THEN N'Đăng ký nhiều'

        WHEN
        (
            SELECT COUNT(*)
            FROM DangKy DK
            WHERE DK.MaSV = SV.MaSV
        ) >= 15
        THEN N'Bình thường'

        ELSE N'Đăng ký ít'
    END AS PhanLoai
FROM SinhVien SV;

EXISTS và NOT EXISTS

SELECT ...
FROM BangA a
WHERE EXISTS (
    SELECT * FROM BangB b WHERE b.KhoaNgoai = a.KhoaChinh
);

Ví dụ - "Tìm sinh viên đã đăng ký ít nhất 1 học phần" (dùng lại SinhVien, DangKy ở trên):

SELECT SV.MaSV, SV.HoTen
FROM SinhVien SV
WHERE EXISTS (
    SELECT * FROM DangKy DK WHERE DK.MaSV = SV.MaSV
);

Đảo ngược thành NOT EXISTS để tìm sinh viên chưa đăng ký học phần nào:

SELECT SV.MaSV, SV.HoTen
FROM SinhVien SV
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT * FROM DangKy DK WHERE DK.MaSV = SV.MaSV
);

EXISTS/NOT EXISTS luôn là correlated subquery (giống Correlated Subquery ở trên) - Mệnh đề WHERE DK.MaSV = SV.MaSV tham chiếu đến dòng ngoài, nên subquery được tính lại riêng cho từng sinh viên. Đây chính là công cụ đứng sau cấu trúc "hai lớp NOT EXISTS" đã học ở Tuần 3 để giải bài toán "tất cả" - EXISTS/NOT EXISTS một lớp dùng cho câu hỏi "có tồn tại hay không" đơn giản hơn, còn hai lớp lồng nhau mới diễn đạt được "với mọi".

08 · TƯ DUY TỔNG HỢP

Nhận diện từ khóa & Cheat Sheet

Bốn tuần đầu của IT004

Tuần 1: Tạo & thao tác dữ liệu. Tuần 2: Truy vấn & kết hợp dữ liệu. Tuần 3: Truy vấn nâng cao ("tất cả" / nhóm / TOP). Tuần 4: Biến đổi & tính toán trên dữ liệu bằng CAST, CASE, Subquery và EXISTS/NOT EXISTS.

09 · BÀI TẬP THỰC HÀNH

Thực hành tổng hợp

Sau Tuần 4, đây là các bài tự luyện thêm để rèn tư duy - Không thuộc bài nộp BTTH4. Mỗi bài có gợi ý ẩn - Bấm để mở.