Oracle SQL 一些函數(shù)用法以下sql環(huán)境都是在 oracle 11g/scott完成 Group by與GROUP BY一起使用的關(guān)建字 GROUPING,GROUP SET,ROLLUP,CUBE結(jié)合這些特性的函數(shù)可以實現(xiàn)SQL的明細(xì)+分組統(tǒng)計 GROUPINGGROUPING 記錄是對哪個字段進(jìn)行統(tǒng)計,其值只能是 0 & 1 Group(column) =0 表示此字段參與了分組統(tǒng)計 =1表示字段未參與分組統(tǒng)計 select deptno,job,sum(sal),grouping(deptno),grouping(job) from emp groupby ( deptno,job); 執(zhí)行結(jié)果如下 ROLLUPselect deptno,job,sum(sal),grouping(deptno),grouping(job) from emp groupby rollup( deptno,job); 等價于 selectnull,null,sum(sal)from emp unionall select deptno,null,sum(sal)from empgroupby deptno unionall select deptno,job,sum(sal)from empgroupby deptno,job 首先是進(jìn)行無字段的聚合,然后在對字段進(jìn)行從左到右依次組合后聚合 從上面的結(jié)果可以看到 rollup( deptno,job) = group by deptno, job + group by deptno + group by null 另外 rollup (deptno,job)<>rollup(job,deptno)兩者的結(jié)果集是不同的,可以把SQL修改后,執(zhí)行下看看 提示:在對rollup的分組進(jìn)行組合使用 select deptno,job,sum(sal),grouping (deptno),grouping(job) from emp groupby rollup ((deptno,job),null) ; 此時 rollup對(deptno,job)這個組合字段進(jìn)行分組,這樣我們可以控制rollup的分組規(guī)則的顆粒細(xì)度 rollup ((deptno,job),null) =group by (deptno,job) + group by (deptno,job), null +group by null 其中group by (deptno,job)=group by (deptno,job),null 所以其產(chǎn)生的結(jié)果集會出現(xiàn)group by (deptno,job)的重復(fù)記錄 CUBEselect deptno,job,sum(sal),grouping (deptno),grouping(job) from emp groupby cube( deptno,job); 等價于 select deptno,job,sum(sal)from empgroupby deptno,job unionall select deptno,null,sum(sal)from empgroupby deptno unionall selectnull,null,sum(sal)from emp union all select null,job,sum(sal) from emp group by job CUBE的語法規(guī)則與rollup一致,只是在分組聚合上cube要更復(fù)雜,從數(shù)學(xué)的角度講一個是排序規(guī)則,一個是組合規(guī)則 GROUP SETS可以按自己定義的規(guī)則進(jìn)行分組聚合,Grouping sets ()的聚合規(guī)則是按“()”里的字段(字段可以是表的單一字段,也可以是多個字段的組合)進(jìn)行聚合 select deptno,job,sum(sal),grouping (deptno),grouping(job) from emp groupby grouping sets(deptno,job,null) ; 等價于 group by depnto + group by job +group by null select deptno,job,sum(sal),grouping (deptno),grouping(job)from emp group by grouping sets((deptno,job),null) ; 等價于 group by deptno,job +group by null select deptno,job,sum(sal),grouping (deptno),grouping(job) from emp groupby groupingsets ((deptno,job)) ; 等價與 group by deptno,job Connect byCONNECT BY 語句特有的函數(shù) SYS_CONNECT_BY_PATH 獲取節(jié)點在整個樹結(jié)構(gòu)的路徑 CONNECT_BY_ROOT, 獲取節(jié)點規(guī)屬的根節(jié)點 CONNECT_BY_ISLEAF, 判斷該節(jié)點是否存在子節(jié)點 CONNECT_BY_ISCYCLE 該節(jié)點是否循環(huán) LEVEL 偽列,用來指定節(jié)點在樹結(jié)構(gòu)里的層次 對 CONNECT BY的結(jié)果集的每層進(jìn)行排序 SELECT ……. FROM TABLENAME CONNECT BY PRIOR ID = F_ID START WITH F_ID = 0 ORDER SIBLINGS BY ID DESC 具體的SQL語法不在此舉例 產(chǎn)生一個無限序列 select levelfrom dualconnect by 1=1
注意 where 1=1 and ….. connect by prior and …. start with and ….. 的條件and的約束范圍
select prior empno,prior mgr, empno ,mgr,x.ename,lpad(' ',(level-1)*10,' ')||x.ename from emp x connectbyprior x.empno=x.mgrstartwith x.mgrisnull 無限記錄 select *from emp where empno=7369connectby empno=empno; 一條記錄 select *from emp where empno=7369connectby empno=empnoand prior empno is null; 內(nèi)部自循環(huán),無法執(zhí)行 select *from emp where empno=7369connectby prior empno=empno; 一條記錄 select *from empwhere empno=7369connectbyprior empno=empno and prior empnoisnull; 一條記錄 select *from emp where empno=7369connectby nocycle prior empno=empno ; OVER分析函數(shù) OVER (PARTITION BY …… ORDER BY ……) PARTITION BY 分組 ORDER BY 排序 ROW_NUMBER ：返回有序組中一行的偏移量，從而可用于按特定標(biāo)準(zhǔn)排序的行號,排行值相同,也是顯示不間斷流水號 RANK ：根據(jù)ORDER BY子句中表達(dá)式的值，從查詢返回的每一行，計算它們與其它行的相對位置,如果排序值相同,rank()值相同 DENSE_RANK ：根據(jù)ORDER BY子句中表達(dá)式的值，從查詢返回的每一行，計算它們與其它行的相對位置,與rank相似,只是不會跳號 SUM ：該函數(shù)計算組中表達(dá)式的累積和 MIN ：在一個組中的數(shù)據(jù)窗口中查找表達(dá)式的最小值 MAX ：在一個組中的數(shù)據(jù)窗口中查找表達(dá)式的最大值 AVG ：用于計算一個組和數(shù)據(jù)窗口內(nèi)表達(dá)式的平均值。 COUNT ：對一組內(nèi)發(fā)生的事情進(jìn)行累積計數(shù) FIRST ：從DENSE_RANK返回的集合中取出排在最前面的一個值的行 LAST ：從DENSE_RANK返回的集合中取出排在最后面的一個值的行 FIRST_VALUE ：返回組中數(shù)據(jù)窗口的第一個值 LAST_VALUE ：返回組中數(shù)據(jù)窗口的最后一個值。 LAG ：可以訪問結(jié)果集中的其它行而不用進(jìn)行自連接,進(jìn)行銼行顯示,向下銼行 LEAD ：LEAD與LAG相反，LEAD可以訪問組中當(dāng)前行之后的行 例: select empno,sal, row_number() over(order by sal) x, rank() over(order by sal) y, dense_rank() over(order by sal) z from emp where deptno=30;
row_number()over(partitionby deptno orderby sal) x, rank() over(partitionby deptno orderby sal) y, dense_rank()over(partitionby deptno orderby sal) z from emp; 執(zhí)行以下SQL,看看查詢后的結(jié)果集 1. select empno, ename, deptno, sal, sum(sal) over (partition by deptno order by ename) x from emp; --注意PARTITION BY, ORDER BY 先按 deptno進(jìn)行分組,然后在按ename排序后,累加 sal 2. select empno, ename, deptno, sal, sum(sal) over (partition by deptno order by ename rows between unbounded preceding and current row) x from emp; --注意ROWS BETWEEN unbounded preceding AND current row --是指第一行至當(dāng)前行的匯總 --默認(rèn)的分析函數(shù)的累加方式也是從第一行開始到當(dāng)前行 3. select empno, ename, deptno, sal, sum(sal) over (partition by deptno order by ename rows between current row and unbounded following) x from emp; --注意ROWS BETWEEN current row AND unbounded following --是指當(dāng)前行到最后一行的匯總 4. select empno, ename, deptno, sal, sum(sal) over (partition by deptno order by ename rows between 1 preceding and current row) x from emp; --注意ROWS BETWEEN 1 preceding AND current row --是指當(dāng)前行的上一行(rownum-1)到當(dāng)前行的匯總 5. select empno, ename, deptno, sal, sum(sal) over (partition by deptno order by ename rows between 1 preceding and 2 following) x from emp; --注意ROWS BETWEEN 1 preceding AND 2 following --是指當(dāng)前行的上一行(rownum-1)到當(dāng)前行的下輛行(rownum+2)的匯總 行列互換函數(shù)行轉(zhuǎn)列ListaggListagg 函數(shù)是11g以上才出現(xiàn)的,針對行轉(zhuǎn)列的函數(shù)(10g不支持改函數(shù)) listagg函數(shù)的語法結(jié)構(gòu)如下： listagg雖然是聚合函數(shù)，但可以提供分析功能（比如可選的OVER()子句）。使用listagg中，下列中的元素是必須的： 需要聚合的列或者表達(dá)式 WITH GROUP 關(guān)鍵詞 分組中的ORDER BY子句 listagg聚合的結(jié)果列大小限制在varchar2類型的最大值內(nèi) varchar2(4000) select deptno,listagg(ename,',')withingroup(orderbynull )over(partitionby deptno) from emp; 從上面的結(jié)果集看,listagg并沒有去掉重復(fù)的數(shù)據(jù) select deptno, listagg(ename,',')within group(orderbynull) from emp groupby deptno; 自定義聚合函數(shù)針對 11g以下的數(shù)據(jù)庫,不能使用 listagg這個函數(shù),可以進(jìn)行自定義聚合函數(shù)來替代此函數(shù) oracle自定義聚集函數(shù)接口: static function ODCIAggregateInitialize(sctx IN OUTstring_agg_type) return number 自定義聚集函數(shù)初始化設(shè)置,從這兒開始一個聚集函數(shù) member function ODCIAggregateIterate(self IN OUT string_agg_type ,value IN varchar2) return number 自定義聚集函數(shù),最主要的步驟,這個函數(shù)定義我們的聚集函數(shù)具體做什么操作,后面的例子,是取最大值,最小值,平均值,還是做連接操作.self為當(dāng)前聚集函數(shù)的指針,用來與前面的計算結(jié)果進(jìn)行關(guān)聯(lián) member function ODCIAggregateMerge (self IN string_agg_type,returnValue OUT varchar2,flags IN number) return number 用來合并兩個聚集函數(shù)的兩個不同的指針對應(yīng)的結(jié)果,用戶合并不同結(jié)果結(jié)的數(shù)據(jù),特別是處理并行(parallel)查詢聚集函數(shù)的時候. member function OCDIAggregateTerminate(self IN string_agg_type,returnValue OUT varchar2,flags IN number) return number 終止聚集函數(shù)的處理,返回聚集函數(shù)處理的結(jié)果. 下面代碼是實現(xiàn)自定義函數(shù)的結(jié)果如下圖所示 實現(xiàn)代碼如下: create or replace type cux_listagg as object ( --定義變量 result_string varchar2(4000), --自定義聚集函數(shù)初始化設(shè)置,從這兒開始一個聚集函數(shù) static function ODCIAggregateInitialize(cs_ctx In Out cux_listagg) return number, --自定義聚集函數(shù),最主要的步驟,這個函數(shù)定義我們的聚集函數(shù)具體做什么操作,后面的例子,是取最大值,最小值,平均值,還是做連接操作 --self 為當(dāng)前聚集函數(shù)的指針,用來與前面的計算結(jié)果進(jìn)行關(guān)聯(lián) member function ODCIAggregateIterate(self In Out cux_listagg,value in varchar2) return number, -- 用來合并兩個聚集函數(shù)的兩個不同的指針對應(yīng)的結(jié)果,用戶合并不同結(jié)果結(jié)的數(shù)據(jù),特別是處理并行(parallel)查詢聚集函數(shù)的時候. member function ODCIAggregateMerge(self In Out cux_listagg,ctx2 In Out cux_listagg) return number, --終止聚集函數(shù)的處理,返回聚集函數(shù)處理的結(jié)果. member function ODCIAggregateTerminate(self In Out cux_listagg,returnValue Out varchar2,flags in number) return number ) / create or replace type body cux_listagg is --自定義聚集函數(shù)初始化設(shè)置,從這兒開始一個聚集函數(shù) static function ODCIAggregateInitialize(cs_ctx IN OUT cux_listagg) return number is begin cs_ctx := cux_listagg(null); return ODCIConst.Success; end; --自定義聚集函數(shù),最主要的步驟,這個函數(shù)定義我們的聚集函數(shù)具體做什么操作,后面的例子,是取最大值,最小值,平均值,還是做連接操作 --self 為當(dāng)前聚集函數(shù)的指針,用來與前面的計算結(jié)果進(jìn)行關(guān)聯(lián) member function ODCIAggregateIterate(self IN OUT cux_listagg, value IN varchar2 ) return number is begin self.result_string := self.result_string || ','|| value; --此處用來處理聚合的數(shù)據(jù)邏輯,本例是進(jìn)行字符串的拼連, return ODCIConst.Success; end; --終止聚集函數(shù)的處理,返回聚集函數(shù)處理的結(jié)果. member function ODCIAggregateTerminate(self IN Out cux_listagg, returnValue OUT varchar2, flags IN number) return number is begin returnValue := ltrim(rtrim(self.result_string,','),','); return ODCIConst.Success; end; -- 用來合并兩個聚集函數(shù)的兩個不同的指針對應(yīng)的結(jié)果,用戶合并不同結(jié)果結(jié)的數(shù)據(jù),特別是處理并行(parallel)查詢聚集函數(shù)的時候. member function ODCIAggregateMerge(self IN OUT cux_listagg, ctx2 IN Out cux_listagg) return number is begin self.result_string := self.result_string || ',' || ctx2.result_string; return ODCIConst.Success; end; end; / 再對這個type進(jìn)行函數(shù)的創(chuàng)建 CREATE or replace FUNCTION f_row_column(input varchar2 ) RETURN varchar2 PARALLEL_ENABLE AGGREGATE USING cux_listagg; / 執(zhí)行以下語句即可 select deptno, f_row_column(ename)from scott.emp groupby deptno 其它函數(shù)利用connect by+分析函數(shù)也可以完成行轉(zhuǎn)列的功能 請參考如下SQL with tas (select deptno, ename, count(*)over(partitionby deptno) count_num, row_number()over(partitionby deptno orderbynull) row_num from emp) select deptno, substr(sys_connect_by_path(ename,','),2) row_column from t where count_num=row_num connectbyprior t.row_num+1 = t.row_num and t.deptno =prior t.deptno startwith t.row_num =1 條件說明: connectbyprior t.row_num+1 = t.row_num and t.deptno =prior t.deptno Prior t.row_num +1=t.row_num 進(jìn)行自連接的層次構(gòu)造 t.deptno= prior t.deptno 保證自連接的記錄都在一個deptno里進(jìn)行 另外很多人使用 wmsys.wm_concat這個函數(shù)進(jìn)行行列互換這個函數(shù)是oracle非公布的函數(shù),也就是說在以后的數(shù)據(jù)庫版本中,不一定還會繼續(xù)支持,所以盡量避免使用,最好使用公布的函數(shù) 列轉(zhuǎn)行REGEXP_SUBSTRRegexp_substr 按照正則表達(dá)式的規(guī)則,將一個字符串按分隔符拆分成記錄行 REGEXP_SUBSTR(srcstr, pattern, position, occurrence, modifier) srcstr ：檢索字符串 pattern ：匹配模式 position ：搜索srcstr的起始位置（默認(rèn)為1） occurrence ：搜索第幾次出現(xiàn)匹配模式的字符串（默認(rèn)為1） modifier ：檢索模式('i'不區(qū)分大小寫進(jìn)行檢索；'c'區(qū)分大小寫進(jìn)行檢索。默認(rèn)為'c'） select regexp_substr('ALLEN,BLAKE,JAMES,MARTIN,TURNER,WARD', '[^,]+', 1, level) from dual connectby regexp_count('ALLEN,BLAKE,JAMES,MARTIN,TURNER,WARD','[^,]+') >= level; regexp_substr 中使用了正則表達(dá)式 '[^,]+',具體的正則表達(dá)式的含義,可以參考正則表達(dá)的語法 在不支持regexp_count的數(shù)據(jù)庫環(huán)境下,可以使用 length , replace這兩個函數(shù)來實現(xiàn)它的效果 Regexp_count Regexp_like Regexp_replace Regexp_instr這些函數(shù)都可以使用正則表達(dá)式來完成特定模式的處理 交叉函數(shù)PIVOT & UNPIVOTPivot 、Unpivot這兩個函數(shù)是11g版本后推出的, pivot ( 聚合函數(shù) for列名 in (列名的值)) unpiovt ( 偽列 for偽列 in (表中的字段名稱 ) ) --表中的字段名稱可以是多個,但必須是類型一致的字段 統(tǒng)計emp表中每個部門下的JOB有多少個員工,并以交叉報表的形式展現(xiàn) select *from ( SELECT x.ename, x.deptno,x.job FROM emp x ) pivot (count(ename)for jobin ('ANALYST','CLERK','MANAGER','PRESIDENT','SALESMAN') ) ; 對不能使用pivot的函數(shù)我們可以通過其它方式展現(xiàn),以下SQL是比較常用的產(chǎn)生交叉樣式; SELECT DEPTNO,SUM(DECODE(JOB,'ANALYST',1,0)) ANALYST ,SUM(DECODE(JOB,'CLERK',1,0)) CLERK ,SUM(DECODE(JOB,'MANAGER',1,0)) MANAGER ,SUM(DECODE(JOB,'PRESIDENT',1,0)) PRESIDENT ,SUM(DECODE(JOB,'SALESMAN',1,0)) SALESMAN FROM EMP GROUPBY DEPTNO; Unpiovt : select * from emp unpivot( valuefor VALUE_TYPEin (ename,job) ); Model這個函數(shù)一般不太常見,但確是非常有用的一個函數(shù),基本上model可以完成所有函數(shù)的功能 語法定義如下 --MODEL:MODEL語句的關(guān)鍵字，必須,后面可以跟 partition by --DIMENSION BY:維度的意思,必須,而且必須是一個主鍵或者是組合主鍵。 --MEASURES:指定作為數(shù)組的列,可以定義出許多有規(guī)則的偽列 --RULES:對數(shù)組的各列進(jìn)行各種操作規(guī)則的定義,特有的函數(shù)有 any,cv(),cv(維度字段) 先從簡單的了解下model函數(shù)的特性: 自循環(huán)功能 selectkey, m_1 from dual model dimensionby(0key) --定義維度列名=key值等于0 measures(cast(nullasvarchar2(100)) m_1 ) --定義一個度量類型是 varchar2(100) 列名=m_1 rules--規(guī)則約束 iterate(5) --定義自循環(huán)次數(shù) =5從 0開始循環(huán) (m_1[0]=nvl(m_1 [0],'TEST')||'x'||'/'||iteration_number||'/')
當(dāng)然,此處不是要真的實現(xiàn)階乘的算法,只是為了理解model函數(shù)的用法, 再看看如下的SQL 目的:根據(jù)emp表的 mgr和empno的關(guān)系來顯示上級的ename和job 最直接最常用的語法就是 select x.empno,x.ename,x.job,x.mgr,y.ename,y.jobfrom emp x,emp y where x.mgr=y.empno(+) ; 但這樣的SQL的執(zhí)行計劃顯示對EMP表進(jìn)行了兩次全表掃描 換成model函數(shù)執(zhí)行下 select *from emp model dimensionby (empno) measures ( ename,job,mgr ,cast(nullasvarchar2(20)) mgr_ename ,cast(nullasvarchar2(20)) mgr_job ) rules ( mgr_ename[any]=ename[mgr[cv()]] --cv()代表對當(dāng)前行的維度值 --mgr[cv()]是獲取當(dāng)前維度下的mgr值 ,然后在對 mgr[cv()]進(jìn)行維度的數(shù)據(jù)定位到度量ename也就是當(dāng)前ename的上級ename ,mgr_job[any]=job[mgr[cv()]] ) 再看看它的執(zhí)行計劃,如下圖: 執(zhí)行以下SQL,看看結(jié)果集,理解model函數(shù) --顯示部門,年份,當(dāng)前年份匯總sal,上年匯總sal with tas (select deptno,to_char(emp.hiredate,'yyyy')year,sum(sal) salfrom empgroupby deptno,to_char(emp.hiredate,'yyyy')) select deptno,year,sal,p_sal from t model dimensionby (deptno,year) measures (sal,0 p_sal) rules ( p_sal[any,any]=sal[cv(),cv(year)-1] ); --分組 group by deptno合計 select ename,salesfrom emp modelpartitionby (deptno) dimensionby (ename) measures (sal sales) rules ( sales['合計']=sum(sales)[cv(ename)='合計'] ); -- x =sal -- y 只給deptno=30的賦予當(dāng)前sum(sal) -- z 顯示 sum(sal) where deptno=20 -- m 匯總個部門的sum(sal) select deptno,ename,sales,x,y,z,mfrom emp modelpartitionby (deptno) dimensionby (ename,deptno dep) measures (sal sales,0 x,0 y,0 z,0 m) rules ( x[any,any]=sum(sales)[cv(),cv()] ,y[any,any]=sales[cv(),30]--注意此處是 30可以不用sum,而不是 cv()=30,cv()=30存在多條記錄 ,z[any,any]=sum(sales) [any,cv()=20] ,m[any,any]=sum(sales) [any,any] ); --部門號,年份, --sum(sal) group by deptno,year --sum(sal) group by deptno --sum(sal) group by null --sum(sal) group by year --sum(sal) group by null with tas (select deptno,to_char(emp.hiredate,'yyyy')year,sum(sal) salfrom empgroupby deptno,to_char(emp.hiredate,'yyyy')) select deptno,year,sal,p_sal,x,y,m from t model dimensionby (deptno,year) measures (sal,0 p_sal ,0 x,0 y ,0 m) rules ( p_sal[any,any]=sum(sal)[cv(),cv()isnotnull ] --sum(sal) group by deptno ,x[any,any]=sum(sal)[any,cv()isnotnull ] --sum(sal) group by null ,y[any,any]=sum(sal)[cv()isnotnull,cv()] --sum(sal) group by year ,m[any,any]=sum(sal)[cv()isnotnull,any ] --sum(sal) group by null -- cv() 中如果沒有null的記錄那么 cv() is not null等價與 any ); 用model函數(shù)產(chǎn)生行轉(zhuǎn)列 字符串='adfd,bere,cf234,4d54d' select r,z from dual model dimension by (0 x) measures (cast ('adfd,bere,cf234,4d54d'asvarchar2(200)) y ,cast(nullasvarchar2(1000)) z ,cast(nullasvarchar2(1000)) r --顯示字符串列 ) --申明一個字符串的偽列 rulesiterate(10)--定義循環(huán)100次 --PRESENTV(cell,expr1,expr2) --如果cell引用的記錄在MODEL子句執(zhí)行以前就存在，那么返回表達(dá)式expr1。如果這條記錄不存在，則返回表達(dá)式expr2 until (presentv( y[instr(y[0],',',1,iteration_number+2)],0,1) = 0 )--循環(huán)退出的條件 ( --對字符串進(jìn)行循環(huán)截取操作 y[iteration_number+1]=substr(y[iteration_number],instr(y[iteration_number],',',1)+1) ,r[any]=y[0] ,z[iteration_number]=nvl(substr(y[iteration_number],1,instr(y[iteration_number],',',1)-1),y[iteration_number]) ,z[iteration_number+1]=y[iteration_number+1] ) 用model函數(shù)產(chǎn)生 列轉(zhuǎn)行 with tas ( select'abc' xfrom dual unionall select'XTZ'from dual unionall select'IJM'from dual unionall select'KPI'from dual ) select *from t model dimensionby (rownum sn) measures(cast (x asvarchar2(1000)) x) rules iterate (100) until (presentv( x[ iteration_number+1],1,0 )=0 ) ( x[0]=x[0]||','||x[iteration_number+1] ); 用model函數(shù)產(chǎn)生交叉表格 select DEPTNO,CLERK_JOB,ANALYST_JOB,MANAGER_JOB,PRESIDENT_JOB,SALESMAN_JOBfrom emp modelpartitionby (deptno) dimensionby (empno,job) measures ( ename,cast(nullasvarchar2(1000)) CLERK_JOB ,cast(nullasvarchar2(1000)) ANALYST_JOB ,cast(nullasvarchar2(1000)) MANAGER_JOB ,cast(nullasvarchar2(1000)) PRESIDENT_JOB ,cast(nullasvarchar2(1000)) SALESMAN_JOB ) rules( CLERK_JOB[ANY,ANY]= (ENAME[CV(),'CLERK']) ,ANALYST_JOB[ANY,ANY]=(ENAME[CV(),'ANALYST']) ,MANAGER_JOB[ANY,ANY]=(ENAME[CV(),'MANAGER']) ,PRESIDENT_JOB[ANY,ANY]=(ENAME[CV(),'PRESIDENT']) ,SALESMAN_JOB[ANY,ANY]=(ENAME[CV(),'SALESMAN']) ); |
|
|
