5 сайтов для оттачивания навыков написания SQL-запросов


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

14 наиболее часто используемых запросов SQL на собеседовании (вопрос/ответ)

Главное меню » Базы данных » Учебное пособие по SQL » 14 наиболее часто используемых запросов SQL на собеседовании (вопрос/ответ)

Эти запросы проверят ваши SQL навыки на работу, как внутреннее и внешнее соединение, фильтрация записей с помощью условий WHERE и HAVING, группировка записей с помощью предложения GROUP BY, вычисление суммы, среднего и подсчета записей с помощью совокупной функции как AVG(), SUM () и COUNT (), поиск записей с помощью символов подстановки в операторе LIKE, поиска записей в связанном с использованием BETWEEN и IN, запросы DATE и TIME и т.д. Если вы столкнулись с каким – либо интересным запросом в SQL или у вас есть какие – либо проблемы и поиск решения, вы можете разместить его здесь на благо каждого.

SQL Query. Вопросы и ответы

Вопрос 1: SQL-запрос, чтобы найти вторую самую высокую зарплату работника

Ответ: Есть много способов найти вторую самую высокую зарплату работника в SQL, вы можете использовать либо в SQL объединение или подзапрос, чтобы решить эту проблему. Вот SQL-запрос с использованием подзапроса:

См как найти вторую самую высокую зарплату в SQL с большим количеством способов решения этой проблемы.


Вопрос 2: SQL-запрос, чтобы найти максимальную зарплату от каждого отдела.

Ответ: Вы можете найти максимальную зарплату для каждого отдела, группируя все записи по DeptId, а затем с помощью функции MAX(), чтобы вычислить максимальную зарплату в каждой группе или каждого отдела.

Эти вопросы становятся более интересными, если Интервьюер попросит вас напечатать название отдела вместо отдела ID, в этом случае, вам нужно соединить таблицу Employee с Department с использованием внешнего ключа DeptID, убедитесь, что вы используете LEFT or RIGHT OUTER JOIN включая отделов без каких – либо сотрудников. Вот запрос

В этом запросе мы использовали RIGHT OUTER JOIN, потому что нам нужно название отдела из таблицы Department, который находится на правой стороне JOIN, даже если нет никакого упоминания о dept_id в таблице сотрудников.

Вопрос 3: Написать SQL – запрос для отображения текущей даты.

Ответ: SQL имеет встроенную функцию под названием GetDate(), которая возвращает текущую временную метку. Это будет работать в Microsoft SQL Server, другие производители, такие как Oracle и MySQL также имеет эквивалентные функции.


Вопрос 4: Напишите SQL запрос, чтобы проверить дату в передаваемом запросе, является ли дата данного формата или нет .

Ответ: SQL имеет функцию IsDate(), которая используется для проверки переданное значение, является дата или не указанного формата, он возвращает 1 (истина) или 0 (ложь), соответственно. Помните IsDate() является функцией MSSQL и он может не работать на Oracle, MySQL или любой другой базе данных, но не было бы что – то подобное.

Она возвращает 0, потому что прошло дата не в правильном формате.


Вопрос 5: Напишите SQL запрос, чтобы напечатать имя отдельного работника у которого поле DOB составляет от 01/02/1965 до 31/11/1970.

Ответ: Этот SQL-запрос является сложным, но вы можете использовать BETWEEN, чтобы получить все записи, у которых дата выпадает между двумя датами.

Вопрос 6: написать SQL запрос, где найти количество сотрудников в зависимости от пола , чье поле DOB между 01/02/1965 до 31/11/1970.

Вопрос 7: Напишите SQL запрос, чтобы найти сотрудника, чья зарплата равна или превышает 20000.

Вопрос 8: Напишите SQL запрос, чтобы найти имя сотрудника, чье имя начинается с ‘M’

Вопрос 9: Найти все записи о сотрудниках, содержащие слово “Роман”, независимо от того, был ли он, как РОМАН, Роман, или роман.

Вопрос 10: Напишите SQL запрос, чтобы найти год от даты.

Ответ: Вот как вы можете найти год от даты в SQL Server 2008

Вопрос 11: Написать SQL – запрос для поиска дубликатов строк в базе данных? а затем написать SQL запрос, чтобы удалить их?
Ответ: Вы можете использовать следующий запрос для выбора различных записей:

Вопрос 12: Существует таблица, которая содержит два столбца Student и Marks, вам нужно найти всех студентов, чьи оценки являются больше, чем средние оценки, т.е. список студентов выше среднего.

Ответ: Этот запрос можно записать с помощью подзапросов, как показано ниже:


Вопрос 13: Как вы находите всех сотрудников, которые являются также менеджерами?
Вы дали стандартную таблицу сотрудников с дополнительной колонкой mgr_id , которая содержит идентификатор сотрудника менеджера.

Ответ: Вы должны знать о автообъединение, чтобы решить эту проблему. В автообъединение, вы можете присоединить два экземпляра одной и той же таблицы, чтобы выяснить дополнительные подробности, как показано ниже

Запрос покажет имя сотрудника и имя менеджера в два столбца, например

Один из последующих изменит этот запрос, чтобы включать в себя сотрудников, которые не имеют статус менеджера. Для того, чтобы решить, что, вместо этого использовать inner join, просто используйте left outer join, он также будет включать сотрудников без менеджеров.

Вопрос 14: У вас есть композитный индекс из трех колонок, как вы обеспечиваете значение двух столбцов в WHERE на выборку? Будет ли индекс использоваться для этой операции?

Например, если индекс находится на EmpId, EmpFirstName и EmpSecondName и вы пишете запрос типа

Если данные в две колонки являются вторичными индексами столбца, то индекс не будет ссылаться, но если данные 2 колонок содержат первичный индекс (первый столбец при создании индекса), то индекс будет ссылаться. В этом случае индекс будет использоваться, поскольку EmpId и EmpFirstName являются первичные столбцы.

Надеюсь, что эта статья поможет вам принять быструю практику всякий раз, когда вы собираетесь присутствовать на любом собеседовании и нет так много времени на чтение книг.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Основные команды SQL, которые должен знать каждый программист

Язык SQL или S tructured Query Language (язык структурированных запросов) предназначен для управления данными в системе реляционных баз данных (RDBMS). В этой статье будет рассказано о часто используемых командах SQL, с которыми должен быть знаком каждый программист. Этот материал идеально подойдёт для тех, кто хочет освежить свои знания об SQL перед собеседованием на работу. Для этого разберите приведённые в статье примеры и вспомните, что проходили на парах по базам данных.

Обратите внимание, что в некоторых системах баз данных требуется указывать точку с запятой в конце каждого оператора. Точка с запятой является стандартным указателем на конец каждого оператора в SQL. В примерах используется MySQL, поэтому точка с запятой требуется.

Настройка базы данных для примеров

Создайте базу данных для демонстрации работы команд. Для работы вам понадобится скачать два файла: DLL.sql и InsertStatements.sql. После этого откройте терминал и войдите в консоль MySQL с помощью следующей команды (статья предполагает, что MySQL уже установлен в системе):

Затем введите пароль.

Выполните следующую команду. Назовём базу данных «university»:

Команды для работы с базами данных

1. Просмотр доступных баз данных

2. Создание новой базы данных

3. Выбор базы данных для использования

4. Импорт SQL-команд из файла .sql

5. Удаление базы данных

Работа с таблицами

6. Просмотр таблиц, доступных в базе данных

7. Создание новой таблицы

Ограничения целостности при использовании CREATE TABLE

Может понадобиться создать ограничения для определённых столбцов в таблице. При создании таблицы можно задать следующие ограничения:

  • ячейка таблицы не может иметь значение NULL;
  • первичный ключ — PRIMARY KEY (col_name1, col_name2, …) ;
  • внешний ключ — FOREIGN KEY (col_namex1, …, col_namexn) REFERENCES table_name(col_namex1, …, col_namexn) .

Можно задать больше одного первичного ключа. В этом случае получится составной первичный ключ.

Пример

Создайте таблицу «instructor»:

8. Сведения о таблице

Можно просмотреть различные сведения (тип значений, является ключом или нет) о столбцах таблицы следующей командой:

9. Добавление данных в таблицу

При добавлении данных в каждый столбец таблицы не требуется указывать названия столбцов.

10. Обновление данных таблицы

11. Удаление всех данных из таблицы

12. Удаление таблицы

Команды для создания запросов

13. SELECT

SELECT используется для получения данных из определённой таблицы:

Следующей командой можно вывести все данные из таблицы:

14. SELECT DISTINCT

В столбцах таблицы могут содержаться повторяющиеся данные. Используйте SELECT DISTINCT для получения только неповторяющихся данных.

15. WHERE

Можно использовать ключевое слово WHERE в SELECT для указания условий в запросе:

В запросе можно задавать следующие условия:

  • сравнение текста;
  • сравнение численных значений;
  • логические операции AND (и), OR (или) и NOT (отрицание).

Пример

Попробуйте выполнить следующие команды. Обратите внимание на условия, заданные в WHERE :


16. GROUP BY

Оператор GROUP BY часто используется с агрегатными функциями, такими как COUNT , MAX , MIN , SUM и AVG , для группировки выходных значений.

Пример

Выведем количество курсов для каждого факультета:

17. HAVING

Ключевое слово HAVING было добавлено в SQL потому, что WHERE не может быть использовано для работы с агрегатными функциями.

Пример

Выведем список факультетов, у которых более одного курса:

18. ORDER BY

ORDER BY используется для сортировки результатов запроса по убыванию или возрастанию. ORDER BY отсортирует по возрастанию, если не будет указан способ сортировки ASC или DESC .

Пример

Выведем список курсов по возрастанию и убыванию количества кредитов:

19. BETWEEN

BETWEEN используется для выбора значений данных из определённого промежутка. Могут быть использованы числовые и текстовые значения, а также даты.

Пример

Выведем список инструкторов, чья зарплата больше 50 000, но меньше 100 000:

20. LIKE

Оператор LIKE используется в WHERE , чтобы задать шаблон поиска похожего значения.

«КРОК», Москва, Санкт-Петербург, Троицк, Челябинск, Воронеж, Иркутск, Краснодар, Нижний Новгород, Самара, Пермь, от 120 000 до 240 000 ₽

Есть два свободных оператора, которые используются в LIKE :

  • % (ни одного, один или несколько символов);
  • _ (один символ).

Пример

Выведем список курсов, в имени которых содержится «to» , и список курсов, название которых начинается с «CS-» :

21. IN

С помощью IN можно указать несколько значений для оператора WHERE :

Пример

Выведем список студентов с направлений Comp. Sci., Physics и Elec. Eng.:

22. JOIN

JOIN используется для связи двух или более таблиц с помощью общих атрибутов внутри них. На изображении ниже показаны различные способы объединения в SQL. Обратите внимание на разницу между левым внешним объединением и правым внешним объединением:

Пример 1

Выведем список всех курсов и соответствующую информацию о факультетах:

Пример 2

Выведем список всех обязательных курсов и детали о них:

Пример 3

Выведем список всех курсов вне зависимости от того, обязательны они или нет:

23. View

View — это виртуальная таблица SQL, созданная в результате выполнения выражения. Она содержит строки и столбцы и очень похожа на обычную SQL-таблицу. View всегда показывает самую свежую информацию из базы данных.

Создание

Удаление

Пример

Создадим view , состоящую из курсов с 3 кредитами:

24. Агрегатные функции

Эти функции используются для получения совокупного результата, относящегося к рассматриваемым данным. Ниже приведены общеупотребительные агрегированные функции:

  • COUNT (col_name) — возвращает количество строк;
  • SUM (col_name) — возвращает сумму значений в данном столбце;
  • AVG (col_name) — возвращает среднее значение данного столбца;
  • MIN (col_name) — возвращает наименьшее значение данного столбца;
  • MAX (col_name) — возвращает наибольшее значение данного столбца.

25. Вложенные подзапросы

Вложенные подзапросы — это SQL-запросы, которые включают выражения SELECT , FROM и WHERE , вложенные в другой запрос.

Пример

Найдём курсы, которые преподавались осенью 2009 и весной 2010 годов:

SQL для начинающих

Большинство современных веб приложений взаимодействуют с базами данных, обычно, с помощью языка под названием SQL. К счастью для нас, этот язык очень легко выучить. В этой статье мы рассмотрим простые SQL запросы и научимся их использовать для взаимодействия с MySQL базой данных.

Что Вам потребуется?

SQL (Structured Query Language) язык специально разработанный для взаимодействия с системами управления баз данных, таких как MySQL, Oracle, Sqlite и прочие. Для выполнения SQL запросов в этой статье я советую Вам установить MySQL на локальный компьютер. Также я рекомендую использовать phpMyAdmin в качестве визуального интерфейса.

Все это имеется во всеми любимом Денвере. Думаю, каждый должен знать, что это и где это взять :). Можно еще использовать WAMP или MAMP.

В денвере есть встроенная MySQL консоль. Ей мы и будем пользоваться.

Автор урока пользуется WAMP ом и все скриншоты и примеры будут из этой программы и ее MySQL консоли.

CREATE DATABASE: создание базы данных

Вот и наш первый запрос. Мы создадим нашу первую БД для дальнейшей работы.

Для начала, откройте MySQL консоль и залогиньтесь. Для WAMP пароль по умолчанию пустой. То есть ничего :). Для MAMP — «root». Для Денвера необходимо уточнить.

После логина введите следующую строку и нажмите Enter:

Заметьте, что точка с запятой (;) добавляется в конце запроса, так же как и в других языках.

Также команды в SQL чувствительны к регистру. Пишем их большими буквами.

Опци онально: Character Set и Collation

Если Вы хотите установить character set ( набор символов ) и collation ( сравнение ) можно написать следующую команду:

Тут находится список наборов символов, которые поддерживаются в MySQL.

SHOW DATABASES: выводит список всех БД

Эта команда используется для вывода всех имеющихся БД.

DROP DATABASE: удаление БД

Вы можете удалить существующую БД с помощью этого запроса.

Будьте осторожны с этой командой, так как она выполняется без предупреждения. Если в Вашей БД есть данные, они будут все удалены.

USE: Выбор БД

Технически это не запрос, а оператор и он не требует точки с запятой в конце.

Он сообщает MySQL выбрать БД для работы по умолчанию для текущей сессии. Теперь мы готовы создавать таблицы и делать прочие вещи с БД.

Что же такое таблица в БД?

Вы можете представить таблицу в БД в виде Excel файла.

Также как и на картинке, у таблиц есть названия колонок, ряды и информация. С помощью SQL запросов мы можем создавать такие таблицы. Мы также можем добавлять, считывать, вносить обновления и удалять информацию.

CREATE TABLE: Создание таблицы

C помощью этого запроса мы можем создавать таблицы в БД. К сожалению, документация MySQL не очень понятна для новичков по этому вопросу. Структура этого типа запросов может быть очень сложной, но мы начнем с легкой.


Следующий запрос создаст таблицу с 2-мя колонками.

Обратите внимание, что мы можем писать наши запросы в несколько строк и с табуляциями для отступов.

Первая строка простая. Мы просто создаем таблицу с названием » users «. Далее в скобках, через запятую, идет список всех колонок. После каждого названия колонки у нас идут типы информации, такие как VARCHAR или DATE.

VARCHAR(20) означает, что колонка имеет тип строки и может быть максимум 20 символов в длину. DATE также тип информации, который используется для хранения дат в таком формате: » ГГГГ — ММ-ДД «.

Перед тем как мы выполним следующий запрос, мы также должны включить колонку для » user_id «, которая будет нашим первичным ключом. Вы можете воспринимать PRIMARY KEY как информацию, которая используется для идентифицирования каждого ряда таблицы.

INT делает 32 битный целый тип (например, числа). AUTO_INCREMENT автоматически генерирует новое значение >каждый раз, когда мы добавляем новые ряды информации. Это не обязательно, но делает весь процесс проще.

Эта колонка не обязательна должна быть целым значением, но оно чаще всего используется. Наличие Первичного Ключа также не является обязательным, однако рекомендуется для архитектуры и производительности БД.

Давайте выполним запрос:

SHOW TABLES: показать все таблицы

Этот запрос позволяет получить список таблиц, которые находятся в БД.

EXPLAIN: Показать структуру таблиц

Для показа структуры существующей таблицы Вы можете пользоваться этим запросом.

Колонки отображаются со всеми свойствами.

DROP TABLE: удалить таблицу

Также как и DROP DATABASES, этот запрос удаляет таблицу и ее содержание без предупреждения.

ALTER TABLE: изменить таблицу

Этот запрос также может содержать сложную структуру из-за большего количестве изменений, который он может сделать с таблицей. Давайте посмотрим на примеры.

(если Вы удалили таблицу в прошлом шаге, создайте ее снова для тестов)

Благодаря хорошей читабельности SQL, я думаю, что нет смысла ее подробно объяснять. Мы добавляем новую колонку » email » после » username «.

Это было также очень легко. Используйте этот запрос с осторожностью, так как можно удалить данные без предупреждения.

Восстановите только что удаленную колонку для дальнейших экспериментов.

ВНЕСЕНИЕ ИЗМЕНЕНИЯ В КОЛОНКУ

Иногда Вы можете захотеть внести изменения в свойства колонки, и Вам не надо ее полностью удалять для этого.

Этот запрос переименовал колонку пользователь в » user_name » и изменил ее тип с VARCHAR(20) на VARCHAR(30). Такое изменение не должны изменить данные в таблице.

INSERT: Добавление информации в таблицу

Давайте добавим некоторую информацию в таблицу используя следующий запрос.

Как Вы можете увидеть, VALUES () содержит список значений, разделенных запятыми. Все значения заключены в одинарные колонки. И значения должны быть в порядке колонок, которые были определены при создании таблицы.

Заметьте, что первое значение NULL для поля PRIMARY KEY под названием » user_id «. Мы делаем это для того, чтобы ID было сгенерировано автоматически, так как колонка имеет свойство AUTO_INCREMENT. Когда информация добавляется первый раз ID будет 1. Следующий ряд — 2, и так далее.

Есть еще один вариант запроса для добавления рядов.

В этот раз мы используем ключевое слово SET вместо VALUES, и у него нет скобок. Есть несколько нюансов:

— Колонку можно пропустить. К примеру, мы не присвоили значение для » user_id «, которое по умолчанию получит свое AUTO_INCREMENT значение. Если Вы пропустите колонку с типом VARCHAR, тогда будет добавлено пустая строка.

— К каждой колонке необходимо обращаться по имени. Из за этого их можно упоминать в любом порядке, в отличии от прошлого варианта.

АЛЬТЕРНАТИВНЫЙ ВАРИАНТ 2

Вот еще вариант.

Опять же, поскольку есть упоминания названия колонки, можно задавать значения в любом порядке.

LAST_INSERT_ID()

Вы можете использовать этот запрос для получения ID, которое было AUTO_INCREMENT для последнего ряда текущей сессии.

NOW()

Теперь настало время показать, как Вы можете использовать функцию MySQL в запросах.

Функция NOW() выводит текущую дату. Так что Вы можете использовать ее для автоматического установления даты колонки на текущую при вставке нового ряда.

Заметьте, что мы получили 1 предупреждение, но не обращайте на него внимания. Причина этому то, что NOW() также служит для вывода временной информации.

SELECT: Чтение данных из таблицы

Если мы добавляем информацию в таблицу значит логично было бы научиться ее оттуда считывать. Именно в этом нам и поможет запрос SELECT.

Ниже представлен самый простой возможный запрос SELECT для чтения таблицы.

В этом случае звездочка (*) означает то, что мы запросили все поля из таблицы. Если Вы хотите только определенные колонки, запрос будет выглядеть так.

Условие WHERE

Чаще всего мы заинтересованы не во всех колонках, а только в некоторых. К примеру, давайте предположим, что нам необходимы только электронный адрес для пользователя » nettuts «.

WHERE позволяет устанавливать условия в запросе и делать подробные выборки.

Заметьте, что для равенства использоваться один знак равно (=), а не два, как в программировании.

Вы можете также использовать сравнения.

AND или OR могут быть использованы для объединения условий:

Заметьте, что числовые значения не должны находиться в кавычках.

IN()

Это полезно для выборки по нескольким значениям

LIKE

Позволяет делать «wildcard» запросы

Значок % используется в качестве «wildcard». То есть на его месте может быть что-угодно.

Условие ORDER BY

Если Вы хотите получить результат в упорядоченном виде по какому либо критерию

Порядок по умолчанию ASC ( от меньшего к большему ). Для обратного используется DESC.

Вы можете ограничить количество полученных результатов.

LIMIT 2 берет только 2 первых результата. LIMIT 1 OFFSET 2 получает 1 результат после первых 2-х. LIMIT 2, 1 означает тоже самое (только обратите внимание сначала идет offset а потом limit ).

UPDATE: Внести изменения в информацию в таблице

Этот запрос используется для изменения информации в таблице.

В большинстве случаев он используется вместе с условием WHERE, так как Вы скорее всего захотите внести изменения в определенные колонки. Если не будет условия WHERE изменения затронут все ряды.

Вы также можете использовать LIMIT для ограничения количества рядов, в которые необходимо внести изменения.

DELETE: Удаление информации из таблицы

Также как и UPDATE, этот запрос используется с WHERE:

Для удаления содержания таблицы можно сделать просто так:

Но лучше использовать TRUNCATE

Кроме удаления этот запрос также сбрасывает значения AUTO_INCREMENT и при добавлении рядов снова, отсчет начнется с нуля. DELETE такого не делает и отсчет продолжается.

Отключение Строчных Значений и Специальных Слов

Некоторые символы необходимо отключать ( escape ), или же могут быть проблемы.

Для этого используется задний слеш (\).

Поскольку в MySQL есть много специальных слов ( SELECT или UPDATE ), чтобы избежать ошибок при их использовании необходимо использовать кавычки. Но не обычные кавычки, а вот такие (`) .

То есть Вам необходимо будет добавить колонку с именем » delete «, это необходимо сделать так:

Заключение

Спасибо, что дочитали до конца. Надеюсь, Вам эта статья была полезна. Это еще не конец! Будет продолжение :).

Мастер Йода рекомендует:  Как, изучив основы программирования, перейти к решению сложных задач Отвечают эксперты


Данный урок подготовлен для вас командой сайта ruseller.com
Источник урока: www.nettuts.com
Перевел: Максим Шкурупий
Урок создан: 10 Марта 2010
Просмотров: 390910
Правила перепечатки

5 последних уроков рубрики «Разное»

Как разместить свой сайт на хостинге? Правильно выбранный хороший хостинг — это будущее Ваших сайтов

Проект готов, Все проверено на локальном сервере OpenServer и можно переносить сайт на хостинг. Вот только какую компанию выбрать? Предлагаю рассмотреть хостинг fornex.com. Отличное место для твоего проекта с перспективами бурного роста.

Разработка веб-сайтов с помощью онлайн платформы Wrike

Создание вебсайта — процесс трудоёмкий, требующий слаженного взаимодействия между заказчиком и исполнителем, а также между всеми членами коллектива, вовлечёнными в проект. И в этом очень хорошее подспорье окажет онлайн платформа Wrike.

20 ресурсов для прототипирования

Подборка из нескольких десятков ресурсов для создания мокапов и прототипов.

Топ 10 бесплатных хостингов

Небольшая подборка провайдеров бесплатного хостинга с подробным описанием.

Быстрая заметка: массовый UPDATE в MySQL

Ни для кого не секрет как в MySQL реализовать массовый INSERT, а вот с UPDATE-ом могут возникнуть сложности. Чтобы не прибегать к манипуляциям события ON_DUPLICATE можно воспользоваться специальной конструкцией CASE … WHEN … THEN.

Обзор основных SQL запросов

Каждый сайт в Интернете, любой проект, обрабатывающий значительный объем информации, вынужден хранить эту информацию в тех или иных базах данных (БД). Подавляющее большинство проектов информацию сохраняют в БД реляционного типа, делая записи в различных подобиях таблиц. Как внесение новых записей, так и обращение к имеющимся, осуществляется с благодаря использованию запросов, составляемых конструкциями SQL (structured query language) – непроцедурного декларативного языка структурированных запросов. В нашем случае это подразумевает, что, используя конструкции SQL, мы будем обращаться к БД, сообщая что нужно сделать с данными, но не указывая способ, как именно это нужно сделать.

Фактически, SQL является набором стандартов, для написания запросов к БД. Последняя действующая редакция стандартов языка SQL — ISO/IEC 9075:2020.

Основываясь на указанных стандартах языка SQL, ряд организаций выпустили свои, расширенные версии стандартов указанного языка. Подобные версии иногда называют диалектами SQL.

Варианты спецификаций SQL разрабатываются компаниями и сообществами и служат, соответственно, для работы с разными СУБД (Системами Управления Базами Данных) – системами программ, заточенных под работу с продуктами из своей инфраструктуры.

Наиболее применяемые на сегодня СУБД, использующие свои стандарты (расширения) SQL:

MySQL – СУБД, принадлежащая компании Oracle.

PostgreSQL – свободная СУБД, поддерживаемая и развиваемая сообществом.

Microsoft SQL Server – СУБД, принадлежащая компании Microsoft. Применяет диалект Transact-SQL (T-SQL).

Благодаря тому, что диалекты SQL что создаются, специфицируются и используются разными организациями, имеют как общие черты, так и ряд отличий в возможностях расширений.

Общими чертами диалектов являются основные конструкции, применимые практически без отличий во многих реляционных БД. Основные отличия диалектов состоят в различиях использованных типов данных, количеством, реализацией и детальными возможностями команд. Разные диалекты применяют как разные наборы зарезервированных слов, так и разные наборы команд.

Здесь мы будем рассматривать запросы, применяя конструкции из спецификаций диалекта T-SQL.

Коснемся классификации SQL запросов.

Выделяют такие виды SQL запросов:

DDL (Data Definition Language) язык определения данных. Задачей DDL запросов является создание БД и описание ее структуры. Запросами такого вида устанавливаются правила того, в каком виде различные данные будут размещаться в БД.

DML (Data Manipulation Language) — язык манипулирования данными. В число запросов этого типа входят различные команды, используя которые непосредственно производятся некоторые манипуляции с данными. DML-запросы нужны для добавления изменений в уже внесенные данные, для получения данных из БД, для их сохранения, для обновления различных записей и для их удаления из БД. В число элементов DML-обращений входит основная часть SQL операторов.

DCL (Data Control Language) — язык управления данными. Включает в себя запросы и команды, касающиеся разрешений, прав и других настроек СУБД.

TCL (Transaction Control Language) — язык управления транзакциями. Конструкции такого типа применяют чтобы управлять изменениями, которые производятся с использованием DML запросов. Конструкции TCL позволяют нам производить объединение DML запросов в наборы транзакций.

Основные типы SQL запросов по их видам:

Ниже мы рассмотрим практические примеры применения SQL запросов для взаимодействия с БД используя запросы двух категорий – DDL и DML.

Создание и настройка базы данных

Нам нужна будет для примеров БД MS SQL Server 2020 и MS SQL Server Management Studio 2020.

Рассмотрим последовательность действий того, как создать SQL запрос. Воспользовавшись Management Studio, для начала создадим новый редактор скриптов. Чтобы это сделать, на стандартной панели инструментов выберем «Создать запрос». Или воспользуемся клавиатурной комбинацией Ctrl+N.

Нажимая кнопку «Создать запрос» в Management Studio, мы открываем тестовый редактор, используя который можно производить написание SQL запросов, сохранять их и запускать.

Используем для начала простые запросы SQL, благодаря которым можно создать и настроить новую БД, чтобы получить возможность в дальнейшем с ней работать.

Создадим новую БД с именем «b_library» для библиотеки книг. Чтобы это делать наберем в редакторе такой SQL запрос:

Далее выделим введенный текст и нажмем F5 или кнопку «Выполнить». У нас создастся БД «b_library».

Все дальнейшие манипуляции мы можем провести с этой созданной нами БД. Для этого сначала подключимся к этой базе:

В БД «b_library» создадим таблицу авторов «tAuthors» с такими столбцами: AuthorId, AuthorFirstName, AuthorLastName, AuthorAge:

Заполним нашу таблицу таким авторами: Александр Пушкин, Сергей Есенин, Джек Лондон, Шота Руставели и Рабиндранат Тагор. Для этого используем такой SQL запрос:

Мы можем посмотреть в «tAuthors» записи, путем отправления в СУБД простого SQL запроса:

В нашей БД «b_library» мы создали первую таблицу «tAuthors», заполнили «tAuthors» авторами книг и теперь можем рассмотреть различные примеры SQL запросов, которыми мы сможем взаимодействовать с БД.

Примеры простых запросов SQL к базам данных.

Рассмотрим основные запросы SQL.

SELECT

1) Выведем все имеющиеся у нас БД:

2) Выведем все таблицы в созданной нами ранее БД «b_library»:

3) Выводим еще раз имеющиеся у нас записи по авторам книг из созданной выше «tAuthors»:

4) Выведем информацию о том, сколько у нас имеется записей строк в «tAuthors»:

5) Выведем из «tAuthors» две записи, начиная с четвертой. Используя ключевое слово OFFSET, пропустим первые три записи, а благодаря использованию ключевого слова FETCH – обозначим выборку только следующих 2 строк (ONLY):

6) Выведем из «tAuthors» все записи с сортировкой в алфавитном порядке по первой букве имени автора:

7) Выведем из «tAuthors» данные, предварительно по AuthorId отсортировав их по убыванию:

8) Выберем записи из «tAuthors», значение AuthorFirstName у которых соответствует имени «Александр»:

9) Выберем из «tAuthors» записи, где имя автора AuthorFirstName начинается с «се»:

10) Выберем из «tAuthors» записи, в которых имя автора (AuthorFirstName) заканчивается на «ат»:

11) Сделаем выборку всех строк из «tAuthors», значение AuthorId в которых равняется 2 или 4:

12) Выберем в «tAuthors» такую запись AuthorAge, значение которой — наибольшее:

13) Проведем выборку из «tAuthors» по столбцам AuthorFirstName и AuthorLastName:

14) Получим из «tAuthors» все строки, у которых AuthorId не равняется трем:

INSERT

INSERT – это вид запроса SQL, при применении которого СУБД выполняет добавление новых записей в БД.

Добавим в «tAuthors» нового автора – Уильяма Шекспира, 51 год. Соответственно в поле AuthorFirstName добавится Уильям, в AuthorLastName добавится Шекспир, в AuthorAge – 51. В AuthorId, в нашем случае, автоматически добавится значение, инкрементированное от предыдущего на 1.

UPDATE

UPDATE – SQL запрос, позволяющий внести изменения или дописывать новую информацию в те записи, которые уже существуют.

Внесем корректировки в шестую запись (Author >

Затем, обратимся к БД, чтобы вывести все имеющиеся записи:

Мы видим изменения информации в записи автора под номером 6.

DELETE

DELETE – SQL запрос, выполняя который в СУБД производится операция удаления определенной строки из таблицы в БД.

Обратимся к «tAuthors» с командой на удаление строки, где Author >

Чтобы увидеть изменения, снова обратимся к базе для вывода всех записей:

Мы видим, что запись автора под номером 5 теперь отсутствует в «tAuthors» и, соответственно, не выводится с другими записями.

DROP

DROP – ключевое слово в SQL, применяемое для удаления данных с помощью запроса. К примеру удаление некоторой таблицы из БД.

После рассмотрения ряда простых запросов к БД мы можем полностью удалить нашу таблицу «tAuthors» целиком, выполнив простой SQL запрос:

Далее рассмотрим сложные запросы SQL.

Примеры сложных запросов к базе данных MS SQL


Сложные запросы SQL представляют из себя комбинации простых запросов. Выполняясь, простые запросы возвращают сгруппированные в промежуточные таблицы наборы данных. А сложный запрос уже манипулирует данными, полученными благодаря простым «подзапросам».

Сложные запросы получаются следующими способами:

  1. Помещением одного запроса в другой. В этом случае внешнее выражение будет называться основным запросом, а вложенное выражение — подзапросом.
  2. Применение с SQL запросами различных операторов объединения результатов выполнения подзапросов. Такие операторы называют реляционными.

Рассмотрим в SQL примеры сложных запросов.

Воспользуемся нашей предыдущей таблицей «tAuthors» и создадим дополнительно еще одну таблицу с книгами этих авторов – «tBooks». В качестве идентификатора авторов книг используем значение AuthorId из «tAuthors», а название книги — BookTitle.

Заполним «tBooks» такими книгами:

1) Сделаем выборку из БД всех книг, у которых имя автора — «Александр»:

2) Сделаем выборку данных из «tBooks» всех книг, авторами которых являются люди, с именами «Александр» или «Сергей»:

3) Сделаем выборку по книгам из таблицы «tBooks», у которых именами авторов являются НЕ «Сергей» и НЕ «Александр»:

4) Возьмем таблицу «tBooks» и сделаем из нее выборку всех книг с указанием как имен, так и фамилий авторов этих книг из «tAuthors»:

Выводы

Мы с вами рассмотрели несколько вариантов простых и сложных SQL запросов. Конечно эту статью не стоит рассматривать ни как учебное пособие, ни как исчерпывающий перечень возможностей запросов в T-SQL, и других диалектах. Скорее ее можно считать примером SQL запросов для начинающих. Однако она может послужить для Вас отправной точкой.

Руководство по SQL: Как лучше писать запросы (Часть 1)

Узнайте о антипаттернах, планах выполнения, time complexity, настройке запросов и оптимизации в SQL

Язык структурированных запросов (SQL) является незаменимым навыком в индустрии информатики, и вообще говоря, изучение этого навыка относительно просто. Однако большинство забывают, что SQL — это не только написание запросов, это всего лишь первый шаг дальше по дороге. Обеспечение производительности запросов или их соответствия контексту, в котором вы работаете, — это совсем другая вещь.

Вот почему это руководство по SQL предоставит вам небольшой обзор некоторых шагов, которые вы можете пройти, чтобы оценить ваш запрос:

  • Во-первых, вы начнете с краткого обзора важности обучения SQL для работы в области науки о данных;
  • Далее вы сначала узнаете о том, как выполняется обработка и выполнение запросов SQL, чтобы понять важность создания качественных запросов. Конкретнее, вы увидите, что запрос анализируется, переписывается, оптимизируется и окончательно оценивается.
  • С учетом этого, вы не только перейдете к некоторым антипаттернам запросов, которые начинающие делают при написании запросов, но и узнаете больше об альтернативах и решениях этих возможных ошибок; Кроме того, вы узнаете больше о методическом подходе к запросам на основе набора.
  • Вы также увидите, что эти антипаттерны вытекают из проблем производительности и что, помимо «ручного» подхода к улучшению SQL-запросов, вы можете анализировать свои запросы также более структурированным, углубленным способом, используя некоторые другие инструменты, которые помогают увидеть план запроса; И,
  • Вы вкратце узнаете о time complexity и big O notation, для получения представления о сложности плана выполнения во времени перед выполнением запроса;
  • Вы кратко узнаете о том, как оптимизировать запрос.

Почему следует изучать SQL для работы с данными?

SQL далеко не мертв: это один из самых востребованных навыков, который вы находите в описаниях должностей из индустрии обработки и анализа данных, независимо от того, претендуете ли вы на аналитику данных, инженера данных, специалиста по данным или на любые другие роли. Это подтверждают 70% респондентов опроса О ‘Рейли (O’ Reilly Data Science Salary Survey) за 2020 год, которые указывают, что используют SQL в своем профессиональном контексте. Более того, в этом опросе SQL выделяется выше языков программирования R (57%) и Python (54%).

Вы получаете картину: SQL — это необходимый навык, когда вы работаете над получением работы в индустрии информатики.

Неплохо для языка, который был разработан в начале 1970-х, верно?

Но почему именно так часто используется? И почему он не умер, несмотря на то, что он существует так долго?

Есть несколько причин: одной из первых причин могло бы стать то, что компании в основном хранят данные в реляционных системах управления базами данных (RDBMS) или в реляционных системах управления потоками данных (RDSMS), и для доступа к этим данным нужен SQL. SQL — это lingua franca данных: он дает возможность взаимодействовать практически с любой базой данных или даже строить свою собственную локально!

Если этого еще недостаточно, имейте в виду, что существует довольно много реализаций SQL, которые несовместимы между вендорами и не обязательно соответствуют стандартам. Знание стандартного SQL, таким образом, является для вас требованием найти свой путь в индустрии (информатики).

Кроме того, можно с уверенностью сказать, что к SQL также присоединились более новые технологии, такие как Hive, интерфейс языка запросов, похожий на SQL, для запросов и управления большими наборами данных, или Spark SQL, который можно использовать для выполнения запросов SQL. Опять же, SQL, который вы там найдете, будет отличаться от стандарта, который вы могли бы узнать, но кривая обучения будет значительно проще.

Если вы хотите провести сравнение, рассматривайте его как обучение линейной алгебре: приложив все эти усилия в этот один предмет, вы знаете, что вы сможете использовать его, чтобы также освоить машинное обучение!

Короче говоря, вот почему вы должны изучить этот язык запросов:

  • Его довольно легко освоить, даже для новичков. Кривая обучения довольно проста и постепенна, поэтому вы будете писать запросы в кратчайшие сроки.
  • Он следует принципу «учись один раз, используй везде», так что это отличное вложение твоего времени!
  • Это отличное дополнение к языкам программирования; В некоторых случаях написание запроса даже предпочтительнее написания кода, потому что он более производительный!
  • .

Чего вы все еще ждете? 🙂

Обработка SQL и выполнение запросов

Чтобы повысить производительность вашего SQL-запроса, вы сначала должны знать, что происходит внутри, когда вы нажимаете ярлык для выполнения запроса.

Сначала запрос разбирается в «дерево разбора» (parse tree); Запрос анализируется на предмет соответствия синтаксическим и семантическим требованиям. Синтаксический анализатор создает внутреннее представление входного запроса. Затем эти выходные данные передаются в механизм перезаписи.

Затем оптимизатор должен найти оптимальное выполнение или план запроса для данного запроса. План выполнения точно определяет, какой алгоритм используется для каждой операции, и как координируется выполнение операций.

Чтобы найти наиболее оптимальный план выполнения, оптимизатор перечисляет все возможные планы выполнения, определяет качество или стоимость каждого плана, принимает информацию о текущем состоянии базы данных, а затем выбирает наилучший из них в качестве окончательного плана выполнения. Поскольку оптимизаторы запросов могут быть несовершенными, пользователям и администраторам баз данных иногда приходится вручную изучать и настраивать планы, созданные оптимизатором, чтобы повысить производительность.

Теперь вы, вероятно, задаетесь вопросом, что считается «хорошим планом запроса».

Как вы уже читали, качество стоимости плана играет немаловажную роль. Более конкретно, такие вещи, как количество дисковых операций ввода-вывода (disk I/Os), которые требуются для оценки плана, стоимость CPU плана и общее время отклика, которое может наблюдать клиент базы данных, и общее время выполнения, имеют важное значение. Вот тут-то и возникнет понятие сложности времени (time complexity). Подробнее об этом вы узнаете позже.

Затем выбранный план запроса выполняется, оценивается механизмом выполнения системы и возвращаются результаты запроса.

Написание SQL-запросов

Из предыдущего раздела, возможно, не стало ясно, что принцип Garbage In, Garbage Out (GIGO) естественным образом проявляется в процессе обработки и выполнения запроса: тот, кто формулирует запрос, также имеет ключи к производительности ваших запросов SQL. Если оптимизатор получит плохо сформулированный запрос, он сможет сделать только столько же…

Это означает, что есть некоторые вещи, которые вы можете сделать, когда пишете запрос. Как вы уже видели во введении, ответственность тут двоякая: речь идет не только о написании запросов, которые соответствуют определенному стандарту, но и о сборе идей о том, где проблемы производительности могут скрыться в вашем запросе.

Идеальная отправная точка — подумать о «местах» в ваших запросах, где могут возникнуть проблемы. И, в общем, есть четыре ключевых слова, в которых новички могут ожидать возникновения проблем с производительностью:

  • Условие WHERE ;
  • Любые ключевые слова INNER JOIN или LEFT JOIN ; А также,
  • Условие HAVING ;

Конечно, этот подход прост и наивен, но, для новичка, эти пункты являются отличными указателями, и можно с уверенностью сказать, что когда вы только начинаете, именно в этих местах происходят ошибки и, как ни странно, где их также трудно заметить.

Тем не менее, вы также должны понимать, что производительность — это нечто, что должно стать значимым. Однако просто сказать, что эти предложения и ключевые слова плохи — это не то, что нужно, когда вы думаете о производительности SQL. Наличие предложения WHERE или HAVING в запросе не обязательно означает, что это плохой запрос…

Ознакомьтесь со следующим разделом, чтобы узнать больше об антипаттернах и альтернативных подходах к построению вашего запроса. Эти советы и рекомендации предназначены в качестве руководства. То, как и если вам действительно нужно переписать ваш запрос, зависит, помимо прочего, от количества данных, базы данных и количества раз, которое вам нужно для выполнения запроса. Это полностью зависит от цели вашего запроса и иметь некоторые предварительные знания о базе данных, с которой вы будете работать, имеет решающее значение!

1. Извлекайте только необходимые данные

Умозаключение «чем больше данных, тем лучше» — не обязательно должна соблюдаться при написании SQL: вы рискуете не только запутаться, получив больше данных, чем вам действительно нужно, но и производительность может пострадать от того, что ваш запрос получает слишком много данных.

Вот почему, как правило, стоит обратить внимание на оператор SELECT , предложение DISTINCT и оператор LIKE .

Оператор SELECT

Первое, что уже можно проверить, когда вы написали запрос, является ли инструкция SELECT максимально компактной. Целью здесь должно быть удаление ненужных столбцов из SELECT . Таким образом вы заставляете себя только извлекать данные, которые служат вашей цели запроса.

Если у вас есть коррелированные подзапросы с EXISTS , вы должны попытаться использовать константу в операторе SELECT этого подзапроса вместо выбора значения фактического столбца. Это особенно удобно, когда вы проверяете только существование.

Помните, что коррелированный подзапрос является подзапросом, использующим значения из внешнего запроса. И обратите внимание, что, несмотря на то, что NULL может работать в этом контексте как «константа», это очень запутанно!

Рассмотрим следующий пример, чтобы понять, что подразумевается под использованием константы:

Совет: полезно знать, что наличие коррелированного подзапроса не всегда является хорошей идеей. Вы всегда можете рассмотреть возможность избавиться от них, например, переписав их с помощью INNER JOIN :

Операция DISTINCT

Инструкция SELECT DISTINCT используется для возврата только различных значений. DISTINCT — это пункт, которого, безусловно, следует стараться избегать, если можно. Как и в других примерах, время выполнения увеличивается только при добавлении этого предложения в запрос. Поэтому всегда полезно рассмотреть, действительно ли вам нужна эта операция DISTINCT , чтобы получить результаты, которые вы хотите достичь.

Оператор LIKE

При использовании оператора LIKE в запросе индекс не используется, если шаблон начинается с % или _ . Это не позволит базе данных использовать индекс (если он существует). Конечно, с другой точки зрения, можно также утверждать, что этот тип запроса потенциально оставляет возможность для получения слишком большого количества записей, которые не обязательно удовлетворяют цели запроса.

Опять же, знание данных, хранящихся в базе данных, может помочь вам сформулировать шаблон, который будет правильно фильтровать все данные, чтобы найти только строки, которые действительно важны для вашего запроса.

2. Ограничьте свои результаты

Если вы не можете избежать фильтрации вашего оператора SELECT , вы можете ограничить свои результаты другими способами. Вот здесь и подходят такие подходы, как предложение LIMIT и преобразования типов данных.

Операторы TOP , LIMIT и ROWNUM

Можно добавить операторы LIMIT или TOP в запросы, чтобы задать максимальное число строк для результирующего набора. Вот несколько примеров:

Обратите внимание, что вы можете дополнительно указать PERCENT , например, если вы измените первую строку запроса с помощью SELECT TOP 50 PERCENT * .

Кроме того, можно добавить предложение ROWNUM , эквивалентное использованию LIMIT в запросе:

Преобразования типов данных

Всегда следует использовать наиболее эффективные, т.е. наименьшие, типы данных. Всегда есть риск, когда вы предоставляете огромный тип данных, когда меньший будет более достаточным.

Однако при добавлении преобразования типа данных в запрос увеличивается только время выполнения.

Альтернатива заключается в том, чтобы максимально избежать преобразования типов данных. Обратите внимание также на то, что не всегда возможно удалить или пропустить преобразование типа данных из запросов, но при этом следует обязательно стремиться к их включению и что при этом необходимо проверить эффект добавления перед выполнением запроса.

3. Не делайте запросы более сложными, чем они должны быть

Преобразования типов данных приводят вас к следующему пункту: вам не следует чрезмерно проектировать ваши запросы. Постарайтесь сделать их простыми и эффективными. Это может показаться слишком простым или глупым даже для того, чтобы быть подсказкой, главным образом потому, что запросы могут быть сложными.

Однако в примерах, упомянутых в следующих разделах, вы увидите, что вы можете легко начать делать простые запросы более сложными, чем они должны быть.

Оператор OR

Когда вы используете оператор OR в своем запросе, скорее всего, вы не используете индекс.

Помните, что индекс — это структура данных, которая повышает скорость поиска данных в таблице базы данных, но это обходится дорого: потребуются дополнительные записи и потребуется дополнительное место для хранения, чтобы поддерживать структуру данных индекса. Индексы используются для быстрого поиска или поиска данных без необходимости искать каждую строку в базе данных при каждом обращении к таблице базы данных. Индексы могут быть созданы с использованием одного или нескольких столбцов в таблице базы данных.

Если вы не используете индексы, включенные в базу данных, выполнение вашего запроса неизбежно займет больше времени. Вот почему лучше всего искать альтернативы использованию оператора OR в вашем запросе;


Рассмотрим следующий запрос:

Оператор можно заменить на:

Условие с IN ; или

Две инструкции SELECT с UNION .

Совет: здесь вы должны быть осторожны, чтобы не использовать ненужную операцию UNION , потому что вы просматриваете одну и ту же таблицу несколько раз. В то же время вы должны понимать, что когда вы используете UNION в своем запросе, время выполнения увеличивается. Альтернативы операции UNION : переформулировка запроса таким образом, чтобы все условия были помещены в одну инструкцию SELECT , или использование OUTER JOIN вместо UNION .

Совет: имейте также в виду, что, хотя OR — и другие операторы, которые будут упомянуты в следующих разделах — скорее всего, не используют индекс, поиск по индексу не всегда предпочтителен!

Оператор NOT

Когда ваш запрос содержит оператор NOT , вполне вероятно, что индекс не используется, как и с оператором OR . Это неизбежно замедлит ваш запрос. Если вы не знаете, что здесь подразумевается, рассмотрите следующий запрос:

Мастер Йода рекомендует:  Изменения Code of Conduct пояснение отдельных деталей и посредник в конфликтах ядра Linux

Этот запрос, безусловно, будет выполняться медленнее, чем вы, возможно, ожидаете, в основном потому, что он сформулирован гораздо сложнее, чем может быть: в таких случаях, как этот, лучше всего искать альтернативу. Рассмотрите возможность замены NOT операторами сравнения, такими как > , <> или !> ; Приведенный выше пример действительно может быть переписан и выглядеть примерно так:

Это уже выглядит лучше, не так ли?

Оператор AND

Оператор AND — это другой оператор, который не использует индекс и который может замедлить запрос, если он используется чрезмерно сложным и неэффективным образом, как в следующем примере:

Лучше переписать этот запрос, используя оператор BETWEEN :

Операторы ANY и ALL

Кроме того, операторы ANY и ALL — это те операторы, с которыми вам следует быть осторожным, поскольку, если включить их в свои запросы, индекс не будет использоваться. Здесь пригодятся альтернативные функции агрегирования, такие как MIN или MAX .

Совет: в тех случаях, когда вы используете предлагаемые альтернативы, вы должны знать о том, что все функции агрегации, такие как SUM , AVG , MIN , MAX над многими строками, могут привести к длительному запросу. В таких случаях можно попытаться минимизировать количество строк для обработки или предварительно вычислить эти значения. Вы еще раз видите, что важно знать о своей среде, своей цели запроса,… Когда вы принимаете решение о том, какой запрос использовать!

Изолируйте столбцы в условиях

Также в случаях, когда столбец используется в вычислении или в скалярной функции, индекс не используется. Возможным решением было бы просто выделить конкретный столбец, чтобы он больше не был частью вычисления или функции. Рассмотрим следующий пример:

Это выглядит забавно, а? Вместо этого попробуйте пересмотреть расчет и переписать запрос примерно так:

4. Отсутствие грубой силы

Этот последний совет означает, что не следует пытаться ограничить запрос слишком сильно, так как это может повлиять на его производительность. Это особенно справедливо для соединений и для предложения HAVING.

Порядок таблиц в соединениях

При соединении двух таблиц может быть важно учитывать порядок таблиц в соединении. Если видно, что одна таблица значительно больше другой, может потребоваться переписать запрос так, чтобы самая большая таблица помещалась последней в соединении.

Избыточные условия при соединениях

При добавлении слишком большого количества условий к соединениям SQL обязан выбрать определенный путь. Однако может быть, что этот путь не всегда является более эффективным.

Условие HAVING

Условие HAVING было первоначально добавлено в SQL, так как ключевое слово WHERE не могло использоваться с агрегатными функциями. HAVING обычно используется с операцией GROUP BY , чтобы ограничить группы возвращаемых строк только теми, которые удовлетворяют определенным условиям. Однако, если это условие используется в запросе, индекс не используется, что, как вы уже знаете, может привести к тому, что запрос на самом деле не так хорошо работает.

Если вы ищете альтернативу, попробуйте использовать условие WHERE .

Рассмотрим следующие запросы:

Первый запрос использует предложение WHERE , чтобы ограничить количество строк, которые необходимо суммировать, тогда как второй запрос суммирует все строки в таблице, а затем использует HAVING , чтобы отбросить вычисленные суммы. В таких случаях вариант с предложением WHERE явно лучше, так как вы не тратите ресурсы.

Видно, что речь идет не об ограничении результирующего набора, а об ограничении промежуточного числа записей в запросе.

Следует отметить, что различие между этими двумя условиями заключается в том, что предложение WHERE вводит условие для отдельных строк, в то время как предложение HAVING вводит условие для агрегаций или результатов выбора, где один результат, такой как MIN , MAX , SUM ,… был создан из нескольких строк.

Вы видите, оценка качества, написание и переписывание запросов не является простой задачей, если учесть, что они должны быть максимально производительными; Предотвращение антипаттернов и рассмотрение альтернативных вариантов также будут частью ответственности при написании запросов, которые необходимо выполнять на базах данных в профессиональной среде.

Этот список был лишь небольшим обзором некоторых антипаттернов и советов, которые, надеюсь, помогут начинающим; Если вы хотите получить представление о том, что более старшие разработчики считают наиболее частыми антиобразцами, ознакомьтесь с этим обсуждением.

Set-based против процедурных подходов к написанию запросов

В вышеприведенных антипаттернах подразумевалось то, что они фактически сводятся к разнице в основанных на наборах и процедурных подходах к построению ваших запросов.

Процедурный подход к запросам — это подход, очень похожий на программирование: вы говорите системе, что делать и как это делать.

Примером этого являются избыточные условия в соединениях или случаи, когда вы злоупотребляете условями HAVING , как в приведенных выше примерах, в которых вы запрашиваете базу данных, выполняя функцию и затем вызывая другую функцию, или вы используете логику, содержащую условия, циклы, пользовательские функции (UDF), курсоры,… чтобы получить конечный результат. При таком подходе вы часто будете запрашивать подмножество данных, затем запрашивать другое подмножество данных и так далее.

Неудивительно, что этот подход часто называют «пошаговым» или «построчным» запросом.

Другой подход — подход, основанный на наборе, где вы просто указываете, что делать. Ваша роль состоит в указании условий или требований для результирующего набора, который вы хотите получить из запроса. То, как ваши данные извлекаются, вы оставляете внутренним механизмам, которые определяют реализацию запроса: вы позволяете ядру базы данных определять лучшие алгоритмы или логику обработки для выполнения вашего запроса.

Поскольку SQL основан на наборах, неудивительно, что этот подход будет более эффективным, чем процедурный, и он также объясняет, почему в некоторых случаях SQL может работать быстрее, чем код.

Совет основанный на наборах подход к запросам — также тот, который большинство ведущих работодателей в отрасли информационных технологий попросит вас освоить! Часто необходимо переключаться между этими двумя типами подходов.

Обратите внимание, что если вам когда либо понадобится процедурный запрос, вы должны рассмотреть возможность его переписывания или рефакторинга.

В следующей части будут рассмотрены план и оптимизация запросов

Основы SQL для начинающих с уроками

Приветствую вас на моем блоге start-luck.ru. Сегодня поговорим про sql запросы для начинающих. У некоторых вебмастеров может возникнуть вопрос. Зачем изучать sql? Разве нельзя обойтись html и css?

Оказывается, что для создания профессионального интернет-проекта этого будет недостаточно. Sql используется чтобы работать с БД и создания приложений для Вордпресс. Рассмотрим, как использовать запросы подробнее.

Что это такое

Sql — язык структурированных запросов. Создан для определения типа данных, предоставления доступа к ним и обработке информации за короткие промежутки времени. Он описывает компоненты или какие-то результаты, которые вы хотите видеть на интернет-проекте.

Если говорить по-простому, то этот язык программирования позволяет добавлять, изменять, искать и отображать информацию в БД. Популярность mysql связана с тем, что он используется для создания динамических интернет-проектов, основа которых составляет база данных. Поэтому для разработки функционального блога вам необходимо выучить этот язык.

Что может делать

Язык sql позволяет:

  • создавать таблицы;
  • изменять получать и хранить разные данные;
  • объединять информацию в блоки;
  • защитить данные;
  • создавать запросы в access.

Важно! Разобравшись с sql вы сможете писать приложения для Вордпресс любой сложности.

Какая структура

БД состоит из таблиц, которые можно представить в виде Эксель файла.

У нее имеется имя, колонки и ряд с какой-то информацией. Создавать подобные таблицы можно при помощи sql запросов.

Что нужно знать

Для полноценной работы необходимо настроить локальный сервер на своем ПК, чтобы протестировать работоспособность блога.

На хостинге это делать неудобно, или же он вообще не дает такой возможности. Вот тут и понадобится Apache, MySQL и PHP. Настроить их по отдельности сложно. Можно упростить процесс установки локального сервера.

Рекомендую использовать Open Server. Это отличное решение для начинающих программистов все устанавливается просто и не придется отдельно настраивать локальный сервер и базу данных. Также вам придется изучить PHP.

Основные моменты при изучении Sql

Как уже отмечалось выше, запросы применяются для обработки и ввода новой информации в БД, состоящую из таблиц. Каждая ее строка — это отдельная запись. Итак, создадим БД. Для этого напишите команду:

Create database ‘bazaname’

В кавычках пишем имя БД на латинице. Старайтесь придумать для нее понятное имя. Не создавайте базу типа «111», «www» и тому подобное.

После создания БД устанавливаем кодировку windows-1251:

Это нужно чтобы контент на сайте правильно отображаться.

Теперь создаем таблицу:

CREATE TABLE ‘bazaname’ . ‘table’ (

id INT(8) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,

Во второй строке мы прописали три атрибута. Посмотрим, что они означают:

  • Атрибут NOT NULL означает, что ячейка не будет пустой (поле обязательное для заполнения);
  • Значение AUTO_INCREMENT — автозаполнение;
  • PRIMARY KEY — первичный ключ.

Как добавить информацию

Чтобы заполнить поля созданной таблицы значениями, используется оператор INSERT. Пишем такие строки кода:

INSERT INTO ‘table’

(login , pass , date ) VALUES

(‘Vasa’, ‘87654321’, ‘2020-06-21 18:38:44’);


В скобках указываем название столбцов, а в следующей — значения.

Важно! Соблюдайте последовательность названий и значений столбцов.

Как обновить информацию

Для этого используется команда UPDATE. Посмотрим, как изменить пароль для конкретного пользователя. Пишем такие строки кода:

UPDATE ‘table’ SET pass = ‘12345678’ WHERE >

Теперь поменяйте пароль ‘12345678’. Изменения происходят в строке с « >

Рекомендую вам приобрести книгу « SQL для чайников ». С ее помощью вы сможете шаг за шагом профессионально работать с БД. Вся информация построена по принципу от простого к сложному, и будет хорошо восприниматься.

Как удалить запись

Если вы написали что-то не так, исправьте это при помощи команды DELETE. Работает так же, как и UPDATE. Пишем такой код:

DELETE FROM ‘table’ WHERE >

Выборка информации

Для извлечения значений из БД используется команда SELECT. Пишем такой код:

SELECT * FROM ‘table’ WHERE >

В данном примере в таблице выбираем все имеющиеся поля. Это происходит если прописать в команде звездочку «*». Если нужно выбрать какое-то выборочное значение пишем так:

SELECT log , pass FROM table WHERE >

Необходимо отметить, что умения работать с базами данных будет недостаточно. Для создания профессионального интернет-проекта придется научиться добавлять на страницы данные из БД. Для этого ознакомьтесь с языком веб-программирования php. В этом вам поможет классный курс Михаила Русакова .

Удаление таблицы

Происходит при помощи запроса DROP. Для этого напишем такие строки:

DROP TABLE table;

Вывод записи из таблицы по определенному условию

Рассмотрим такой код:

SELECT id, countri, city FROM table WHERE people>150000000

Он отобразит записи стран где населения больше ста пятидесяти миллионов.

Объединение

Связать вместе несколько таблиц возможно используя Join. Как это работает посмотрите подробнее в этом видео:

PHP и MySQL

Еще раз хочу подчеркнуть, что запросы при создании интернет-проекта — это обычное дело. Чтобы их использовать в php-документах выполните такой алгоритм действий:

  • Соединяемся с БД при помощи команды mysql_connect();
  • Используя mysql_select_db() выбираем нужную БД;
  • Обрабатываем запрос при помощи mysql_fetch_array();
  • Закрываем соединение командой mysql_close().

Важно! Работать с БД не сложно. Главное — правильно написать запрос.

Начинающие вебмастера подумают. А что почитать по этой теме? Хотелось бы порекомендовать книгу Мартина Грабера « SQL для простых смертных ». Она написана так, что новичкам все будет понятно. Используйте ее в качестве настольной книги.

Но это теория. Как же обстоит дело на практике? В действительности интернет-проект нужно не только создать, но еще и вывести в ТОП Гугла и Яндекса. В этом вас поможет видеокурс « Создание и раскрутка сайта ».

Видео инструкция

Остались еще вопросы? Посмотрите подробнее онлайн видео.

Вывод

Итак, разобраться с написанием sql запросов не так трудно, как кажется, но сделать это нужно любому вебмастеру. В этом помогут видеокурсы, описанные выше. Подпишитесь на мою группу ВКонтакте чтобы первыми узнавать о появлении новой интересной информации.

Составление и выполнение SQL запросов on-line

Данная страница является веб-приложением для выполнения SQL запросов компьютерного курса SQL 25™ в режиме on-line. В целях безопасности запрещены любые запросы кроме инструкции SELECT. Ниже представлена ER-диаграмма учебного набора данных, более подробно про который можно прочитать на страницах самого курса (ссылка выше).Полный перечень запросов компьютерного курса представлен здесь.

Важно: СУБД MySQL, которая используется данным сервисом, не поддерживает квадратные скобки для определения псевдонимов полей и таблиц, состоящих из нескольких слов. Для этих целей следует использовать одинарные кавычки. Например, запрос следует привести к следующему виду:

SQL: универсальный язык для работы с базами данных

Введение в управление реляционными базами данных

sql часто называют языком эсперанто для систем управления базами данных (СУБД). Действительно, в мире нет другого языка для работы с базами данных (БД), который бы настолько широко использовался в программах. Первый стандарт sol появился в 1986 г. и к настоящему времени завоевал всеобщее признание. Его можно использовать даже при работе с нереляционными СУБД. В отличие от других программных средств, таких, как языки Си и Кобол, являющихся прерогативой программистов-профессионалов, sql применяется специалистами из самых разных областей. Программисты, администраторы СУБД, бизнес-аналитики — все они с успехом обрабатывают данные с помощью sql. Знание этого языка полезно всем, кому приходится иметь дело с БД.

В этой статье мы рассмотрим основные понятия sql. Расскажем его предысторию (и развеем попутно несколько мифов). Вы познакомитесь с реляционной моделью и сможете приобрести первые навыки работы с sql, что поможет в дальнейшем освоении языка.

Трудно ли изучить sql? Это зависит от того, насколько глубоко вы собираетесь вникать в суть. Для того чтобы стать профессионалом, придется изучить очень многое. Язык sql появился в 1974 г. как предмет небольшой исследовательской работы, состоявшей из 23 страниц, и с тех пор прошел долгий путь развития. Текст действующего ныне стандарта — официального документа «the international standard database language sql» (обычно называемого sql-92) — содержит свыше шести сотен страниц, однако в нем ничего не говорится о конкретных особенностях версий sol, реализованных в СУБД фирм microsoft, oracle, sybase и др. Язык настолько развит и разнообразен, что лишь простое перечисление его возможностей потребует нескольких журнальных статей, а если собрать все, что написано на тему sol, то получится многотомная библиотека.

Однако для обычного пользователя совсем не обязательно знать sql целиком и полностью. Как туристу, оказавшемуся в стране, где говорят на непонятном языке, достаточно выучить лишь несколько употребительных выражений и правил грамматики, так и в sql — зная немногое, можно получать множество полезных результатов. В этой статье мы рассмотрим основные команды sql, правила задания критериев для отбора данных и покажем, как получать результаты. В итоге вы сможете самостоятельно создавать таблицы и вводить в них информацию, составлять запросы и работать с отчетами. Эти знания могут стать базой для дальнейшего самостоятельного освоения sql.

Что такое sql?

sql — это специализированный непроцедурный язык, позволяющий описывать данные, осуществлять выборку и обработку информации из реляционных СУБД. Специализированность означает, что sol предназначен лишь для работы с БД; нельзя создать полноценную прикладную систему только средствами этого языка — для этого потребуется использовать другие языки, в которые можно встраивать sql-команды. Поэтому sql еще называют вспомогательным языковым средством для обработки данных. Вспомогательный язык используется только в комплексе с другими языками.

В прикладном языке общего назначения обычно имеются средства для создания процедур, а в sql их нет. С его помощью нельзя указать, каким образом должна выполняться некоторая задача, а можно лишь определить, в чем именно она заключается. Другими словами, при работе с sql нас интересуют результаты, а не процедуры для их получения.

Наиболее существенным свойством sql является возможность доступа к реляционным БД. Многие даже считают, что выражения «БД, обрабатываемая средствами sql» и «реляционная БД» — синонимы. Однако скоро вы убедитесь, что между ними имеется разница. В стандарте sql-92 даже нет термина отношение (relation).

Что такое реляционная СУБД?

Если не вдаваться в подробности, то реляционная СУБД — это система, основанная на реляционной модели управления данными.

Понятие реляционной модели было впервые предложено в работе д-ра Е. Ф. Кодда, опубликованной в 1970 г. В ней был описан математический аппарат для структуризации данных и управления ими, а также предложена абстрактная модель для представления любой реальной информации. До этого при использовании БД требовалось учитывать конкретные особенности хранения в ней информации. Если внутренняя структура БД изменялась (например, с целью повышения быстродействия), приходилось перерабатывать прикладные программы, даже если на логическом уровне никаких изменений не происходило. Реляционная модель позволила отделить частные особенности хранения данных от уровня прикладной программы. В самом деле, модель никак не описывает способы хранения информации и доступа к ней. Учитывается лишь то, как эта информация воспринимается пользователем. Благодаря появлению реляционной модели качественно изменился подход к управлению данными: из искусства оно превратилось в науку, что привело к революционному развитию отрасли.

Основные понятия реляционной модели

Согласно реляционной модели, отношение (relation) — это некоторая таблица с данными. Отношение может иметь один или несколько атрибутов (признаков), соответствующих столбцам этой таблицы, и некоторое множество (возможно, пустое) данных, представляющих собой наборы этих атрибутов (их называют n-арными кортежами, или записями) и соответствующих строкам таблицы.

Для любого кортежа значения атрибутов должны принадлежать так называемым доменам. Фактически доменом является некоторый набор данных, который задает множество всех допустимых значений.

Давайте рассмотрим пример. Пусть имеется домен ДниНедели, содержащий значения от Понедельник до Воскресенье. Если отношение имеет атрибут ДеньНедели, соответствующий этому домену, то в любом кортеже отношения в столбце ДеньНедели должно присутствовать одно из перечисленных значений. Появление значений Январь или Кошка не допускается.

Обратите внимание: атрибут обязательно должен иметь одно из допустимых значений. Задание сразу нескольких значений запрещено. Таким образом, помимо требования принадлежности значений атрибута некоторому домену, должно соблюдаться условие его атомарности. Это означает, что для этих значений недопустима декомпозиция, т. е. нельзя разбить их на более мелкие части, не потеряв основного смысла. Например, если бы значение атрибута одновременно содержало Понедельник и Вторник, то можно было бы выделить две части, сохранив первоначальный смысл — ДеньНедели; следовательно, это значение атрибута не является атомарным. Однако если попробовать разбить значение «Понедельник» на части, то получится набор из отдельных букв — от «П» до «К»; исходный смысл утерян, поэтому значение «Понедельник» является атомарным.

Отношения обладают и другими свойствами. Наиболее значимое из них — математическое свойство замкнутости операций. Это означает, что в результате выполнения любой операции над отношением должно появляться новое отношение. Это свойство позволяет при выполнении математических операций над отношениями получать предсказуемые результаты. Кроме того, появляется возможность представлять операции в виде абстрактных выражений с разными уровнями вложенности.

В своей исходной работе д-р Кодд определил набор из восьми операторов, получивший название реляционной алгебры. Четыре оператора — объединение, логическое умножение, разность и Декартово произведение — были перенесены из традиционной теории множеств; остальные операторы были созданы специально для обработки отношений. В последующих работах д-ра Кодда, Криса Дейта и других исследователей были предложены дополнительные операторы. Далее в этой статье будут рассмотрены три реляционных оператора — продукция (project), ограничения (select, или restrict) и слияние (join).

sql и реляционная модель

Теперь, когда вы познакомились с реляционной моделью, давайте забудем о ней. Конечно, не навсегда, а лишь для того, чтобы объяснить следующее: хотя именно предложенная д-ром Коддом реляционная модель была использована при разработке sql, между ними нет полного или буквального соответствия (это одна из причин, почему в стандарте sql-92 отсутствует термин отношение). Например, понятия таблица sql и отношение не являются равнозначными, потому что в таблицах может быть сразу несколько одинаковых строк, тогда как в отношениях появление идентичных кортежей не разрешено. К тому же в sql не предусмотрено использование реляционных доменов, хотя в некоторой степени их роль играют типы данных (некоторые влиятельные сторонники реляционной модели предпринимают сейчас попытку добиться включения в будущий стандарт sql реляционных доменов).

К сожалению, несоответствие между sql и реляционной моделью породило множество недоразумений и споров за прошедшие годы. Но так как основная тема статьи — изучение sql, а не реляционной модели, эти проблемы здесь не рассматриваются. Просто следует запомнить, что между терминами, применяемыми в sql и в реляционной модели, имеются различия. Далее в статье будут использоваться только термины, принятые в sql. Вместо отношений, атрибутов и кортежей будем применять их sql-аналоги: таблицы, столбцы и строки.

Статический и динамический sql

Возможно, вам уже знакомы такие термины, как статический и динамический sql. sql-запрос является статическим, если он компилируется и оптимизируется на стадии, предшествующей выполнению программы. Мы уже упоминали одну из форм статического sql, когда говорили о встраивании sql-команд в программы на Си или Коболе (для таких выражений существует еще другое название — встроенный sql). Как вы, наверное, догадываетесь, динамический sql-запрос компилируется и оптимизируется в ходе исполнения программы. Как правило, обычные пользователи применяют именно динамический sql, позволяющий создавать запросы в соответствии с сиюминутными нуждами. Один из вариантов изпользования динамических sql-запросов — их интерактивный или непосредственный вызов (существует даже специальный термин — directsql), когда отправляемые на обработку запросы вводятся в интерактивном режиме с терминала. Между статическим и динамическим sql имеются определенные различия в синтаксисе применяемых конструкций и особенностях исполнения, однако эти вопросы выходят за рамки статьи. Отметим лишь, что для ясности понимания примеры даются в форме direct sql-запросов, поскольку это позволяет научиться использовать sql не только программистам, но и большинству конечных пользователей.

Как изучать sql

Теперь вы готовы к написанию своих первых sql-запросов. Если у вас имеется доступ к БД через sql и вы захотите воспользоваться нашими примерами на практике, то учтите следующее: вы должны входить в систему как пользователь с неограниченными полномочиями и вам потребуются программные средства интерактивной обработки sql-запросов (если речь идет о сетевой БД, следует переговорить с администратором БД о предоставлении вам соответствующих прав). Если доступа к БД через sql нет — не огорчайтесь: все примеры очень простые и в них можно разобраться «всухую», без выхода на машину.

Для того чтобы выполнить какие-либо действия в sql, следует выполнить выражение на языке sql. Встречается несколько типов выражений, однако среди них можно выделить три основные группы: ddl-команды (data definition language — язык описания данных), dml-команды (data manipulation language — язык манипуляций с данными) и средства контроля за данными. Таким образом, в sql в каком-то смысле объединены три различных языка.

Команды языка описания данных

Начнем с одной из основных ddl-команд — create table (Создать таблицу). В sql бывают таблицы нескольких типов, основными являются два типа: базовые (base) и выборочные (views). Базовыми являются таблицы, относящиеся к реально существующим данным; выборочные — это «виртуальные» таблицы, которые создаются на основе информации, получаемой из базовых таблиц; но для пользователей формы выглядят как обычные таблицы. Команда create table предназначена для создания базовых таблиц.

В команде create table следует задать название таблицы, указать список столбцов и типы содержащихся в них данных. В качестве параметров могут присутствовать также другие необязательные элементы, однако сначала давайте рассмотрим только основные параметры. Покажем простейшую синтаксическую форму для этой команды:

create и table — это ключевые слова sql; ИмяТаблицы, Столбец и ТипДанных — это формальные параметры, вместо которых пользователь каждый раз вводит фактические значения. Параметры Столбец и ТипДанных заключены в круглые скобки. В sql круглые скобки обычно используются для группировки отдельных элементов. В данном случае они позволяют объединить определения для столбца. Стоящий в конце знак «точка с запятой» является разделителем команд. Он должен завершать любое выражение на языке sql.

Рассмотрим пример. Пусть нужно создать таблицу для хранения данных обо всех встречах (appointments). Для этого в sql следует ввести команду:

После выполнения этой команды будет создана таблица с именем appointments, где имеется один столбец appointment_date, в котором могут записываться данные типа date. Поскольку на текущий момент данные еще не вводились, количество строк в таблице равно нулю (с помощью команды create table только дается определение таблицы; реальные значения вводятся командой insert, которая рассматривается далее).

Параметры appointments и appointment_date называются идентификаторами, поскольку они задают имена для конкретных объектов БД, в данном случае — имена для таблицы и столбца соответственно. В sql встречаются идентификаторы двух типов: обычные (regular) и выделенные (delimited). Выделенные идентификаторы заключаются в двойные кавычки, и в них учитывается регистр используемых символов. Обычные идентификаторы не выделяются никакими ограниченными символами, в их написании регистр не учитывается. В этой статье применяются только обычные идентификаторы.

Символы, используемые для построения идентификаторов, должны удовлетворять определенным правилам. В обычных идентификаторах могут использоваться только буквы (не обязательно латинские, но и других алфавитов), цифры и символ подчеркивания. Идентификатор не должен содержать знаков пунктуации, пробелов или специальных символов (#, @, % или !); кроме того, он не может начинаться с цифры или знака подчеркивания. Для идентификаторов можно использовать отдельные ключевые слова sql, но делать это не рекомендуется. Идентификатор предназначен для обозначения некоторого объекта, поэтому у него должно быть уникальное (в рамках определенного контекста) имя: нельзя создать таблицу с именем, которое уже встречается в БД; в одной таблице нельзя иметь столбцы с одинаковыми именами. Кстати, имейте в виду, что appointments и appointments — это одинаковые имена для sql. Одним лишь изменением регистра букв создать новый идентификатор нельзя.

Хотя таблица может иметь всего один столбец, на практике обычно требуются таблицы с несколькими столбцами. Команда для создания такой таблицы в общем виде выглядит так:

Квадратные скобки использованы для обозначения необязательных элементов, фигурные содержат элементы, которые могут представлять собой перечень однопутных конструкций (при вводе реальной sql-команды ни те ни другие скобки не ставятся). Такой синтаксис позволяет задать любое число столбцов. Обратите внимание, что перед вторым элементом стоит запятая. Если в списке имеется несколько параметров, то они отделяются друг от друга запятыми.

Таблицы, содержащие только один столбец, типа нашей appointments, на практике встречаются редко. Давайте рассмотрим другой, более полезный пример.


Данная команда создает таблицу appointments2 (новая таблица должна иметь иное имя, так как таблица appointments уже присутствует в БД). Как и в первой таблице, в ней имеется столбец appointment_date для записи даты встреч; кроме того, появился столбец appointment_time для записи времени этих встреч. Параметр description (описание) является текстовой строкой, где может содержаться до 256 символов. Для этого параметра указан тип varchar (сокращение от character varying), поскольку заранее не известно, сколько места потребуется для записи, но ясно, что описание займет не более 256 символов. При описании параметро в типа символьная строка (и некоторых других типов) указывается длина параметра. Ее значение задается в круглых скобках справа от названия типа.

Возможно, вы обратили внимание, что в двух рассмотренных примерах запись команды оформлена по-разному. Если в первом случае команда полностью размещена в одной строке, то во втором после первой открытой круглой скобки запись продолжена с новой строки, и определение каждого следующего столбца начинается с новой строки. В sql нет специальных требований к оформлению записи. Разбиение записи на строки делает ее чтение удобнее. Язык sql позволяет при написании команд не только разбивать команду по строкам, но и вставлять отступы в начале строк и пробелы между элементами записи.

Теперь, когда вы знаете основные правила, давайте рассмотрим более сложный пример создания таблицы с несколькими столбцами. В начале статьи была показана таблица employees (Сотрудники). В ней содержатся следующие столбцы: фамилия, имя, дата приема на работу, подразделение, категория и зарплата за год. Для определения этой таблицы используется следующая команда sql:

В команде встречаются несколько новых элементов. Прежде всего, это выражение not null, стоящее в конце определения столбцов last_name и first_name. С помощью подобных конструкций задаются требования, подлежащие обязательному соблюдению. В данном случае указано, что поля last_name и first_name должны обязательно заполняться при вводе; оставлять эти столбцы пустыми нельзя (это вполне логично: как можно идентифицировать сотрудника, не зная его имени?).

Кроме того, в примере присутствуют три новых типа данных: character, smallint и decimal. До сих пор мы почти не говорили о типах. Хотя в sql нет реляционных доменов, однако имеется набор основных типов данных. Эта информация используется при выделении памяти и сравнении величин; в определенной степени сужает список возможных значений при вводе, однако контроль типов в sql менее строгий, чем в других языках.

Все имеющиеся в sql типы данных можно разбить на шесть групп: символьные строки, точные числовые значения, приближенные числовые значения, битовые строки, датовремя и интервалы. Мы перечислили все разновидности, однако в этой статье подробно будут рассматриваться лишь отдельные из них (битовые строки, например, не представляют особого интереса для обычных пользователей).

Кстати, если вы подумали, что датовремя — это опечатка, то ошиблись. К данной группе (datetime) относится большинство используемых в sql типов данных, связанных со временем (такие параметры, как временные интервалы, выделены в отдельную группу). В предыдущем примере уже встречались два типа данных из группы датовремя — date и time.

Следующий тип данных, с которым вы уже знакомы, — character varying (или просто varchar); он относится к группе символьных строк. Если varchar служит для хранения строк переменной длины, то встретившийся в третьем примере тип char предназначен для записи строк, имеющих фиксированное число символов. Например, в столбце last_name будут записываться строки из 13 символов вне зависимости от реально вводимых фамилий, будь то poe или penworth-chickering (в случае с poe оставшиеся 10 символов заполнятся пробелами).

С точки зрения пользователя, varchar и char имеют одинаковый смысл. Зачем нужно было вводить два типа? Дело в том, что на практике обычно приходится искать компромисс между быстродействием и экономией пространства на диске. Как правило, применение строк с фиксированной длиной дает некоторый выигрыш в скорости доступа, однако при слишком большой длине строк пространство на диске расходуется неэкономно. Если в appointments2 для каждой строки комментария резервировать по 256 символов, то это может оказаться нерационально; чаще всего строки будут значительно короче. С другой стороны, фамилии также имеют разную длину, но для них, как правило, требуется около 13 символов; в этом случае потери будут минимальными. Существует хорошее правило: если известно, что длина строки меняется незначительно либо она сравнительно невелика, то используйте char; в остальных случаях — varchar.

Следующие два новых типа данных — smallint и decimal — относятся к группе точных числовых значений. smallint — это сокращенное название от small integer (малое целое). В sql также предусмотрен тип данных integer. Наличие двух схожих типов и в этом случае объясняется соображением экономии пространства. В нашем примере значения параметра grade_level могут быть представлены с помощью двузначного числа, поэтому использован тип smallint; однако на практике не всегда известно, какие максимальные значения могут быть у параметров. Если такой информации нет, то применяйте integer. Реальный объем, выделяемый для хранения параметров типа smallint и integer, и соответствующий диапазон значений для этих параметров индивидуальны для каждой платформы.

Тип данных decimal, обычно используемый для учета финансовых показателей, позволяет задать шаблон с требуемым числом десятичных знаков. Поскольку этот тип служит для точной числовой записи, он гарантирует точность при выполнении математических операций над десятичными данными. Если для десятичных значений использовать типы данных из группы приближенной числовой записи, например float (floating point number — число с плавающей точкой), это приведет к погрешностям округления, поэтому для финансовых расчетов этот вариант не подходит. Для определения параметров типа decimal используется следующая форма записи:

где p — это число десятичных знаков, d — количество разрядов после запятой. Вместо p следует записывать общее число значащих цифр в используемых значениях, а вместо d — количество цифр после запятой.

Во врезке «Создание таблицы» показан полный вариант обобщенной записи команды create table. В нем присутствуют новые элементы и показан формат для всех рассмотренных типов данных (В принципе встречаются и другие типы данных, но пока мы их не рассматриваем).

На первых порах может показаться, что синтаксис sql-команд слишком сложен. Но вы легко в нем разберетесь, если внимательно изучили приведенные выше примеры. На схеме появился дополнительный элемент — вертикальная черта; он служит для разграничения альтернативных конструкций. Другими словами, при определении каждого столбца нужно выбрать подходящий тип данных (как вы помните, в квадратные скобки заключаются необязательные параметры, а в фигурные скобки — конструкции, которые могут повторяться многократно; в реальных sql-командах эти специальные символы не пишутся). В первой части схемы приведены полные названия для типов данных, во второй — их сокращенные названия; на практике можно использовать любые из них.

Первая часть статьи завершена. Вторая будет посвящена изучению dml-команд insert, select, update и delete. Также будут рассмотрены условия выборки данных, операторы сравнения и логические операторы, использование null-значений и троичная логика.

Создание таблицы. Синтаксис команды create table: в квадратных скобках указаны необязательные параметры, в фигурных — повторяющиеся конструкции.

Секрет названия sql

В начале 1970-х гг. в ibm приступили к практическому воплощению модели реляционных БД, предложенной д-ром Коддом. Дональд Чамберлин и группа других сотрудников подразделения перспективных исследований создали прототип языка, получивший название structured english query language (язык структурированных англоязычных запросов), или просто sequel. В дальнейшем он был расширен и подвергнут доработке. Новый вариант, предложенный ibm, получил название sequel/2. Его использовали как программный интерфейс (api) для проектирования первой реляционной системы БД фирмы ibm — system/r. Из соображений, связанных с правовыми нюансами, в ibm решили изменить название: вместо sequel/2 использовать sql (structured query language). Эту аббревиатуру часто произносят как «си-ку-эл».

Между ранними прототипами sequel и признанным ныне в различных организациях стандартом sql имеются существенные различия. Джим Мелтон, занимавшийся подготовкой стандарта sql-92, даже заявил, что многие ошибаются, считая, будто слово «структурированные» правильно отражает специфику этого языка (jim melton and alan r. simon «understanding the new sql: a complete guide». san francisco: morgan kaufmann, 1993. isbn: 1-55860-245-3). Поэтому фактически sql — это просто название, последовательность букв s-q-l и ничего более.

5 сайтов для оттачивания навыков написания SQL-запросов

Сайт поможет каждому, кто хочет приобрести или повысить свои навыки в написании операторов манипуляции данными языка SQL. Суть обучения состоит в том, что вы сами пишете операторы, которые должны вернуть или изменить данные, требуемые заданием. При этом в случае неправильного ответа вы сможете узнать, какие данные возвращает правильный запрос, а также увидеть, что вернул ваш запрос. Кроме того, есть возможность выполнять любые операторы DML к имеющимся базам данных, отключив опцию проверки. Упражнения имеют разный уровень сложности (от 1 до 5), который проставлен во втором столбце списка упражнений. Предлагаются упражнения на выборку данных (оператор SELECT) и упражнения на модификацию данных (операторы INSERT, UPDATE, DELETE и MERGE). По результатам решения задач на сайте ведется рейтинг участников. При этом упражнения на выборку разбиты на три этапа: первый (6 упражнений) без контроля времени на выполнение отдельного задания, второй (начиная с 7 упражнения) — с контролем времени на выполнение каждого задания. На третьем этапе, который называется оптимизационным и начинается с задачи 139, требуется не только правильно решить задачу, но и время выполнения запроса должно быть соизмеримым с временем выполнения авторского решения.
Упражнения первого этапа доступны без регистрации, причем задания можно решать в любом порядке. Для выполнения остальных упражнений требуется регистрация. Регистрация бесплатна, как и все остальные сервисы сайта. В третьем столбце списка упражнений будут отмечаться («OK») номера правильно выполненных упражнений для зарегистрировавшихся посетителей. Посетив наш сайт впоследствии, вам не нужно будет вспоминать, какие упражнения вами уже выполнены, а какие — нет. Однажды зарегистрировавшись, вы впоследствии вводите логин и пароль, указанные при регистрации. При входе без авторизации система не будет отслеживать ваши успехи. Для авторизованных пользователей доступен форум, на котором можно обсудить решения предложенных упражнений.

ЗАМЕЧАНИЕ: неправильно сформулированный запрос может вернуть «правильные» данные на текущем состоянии базы данных. Поэтому не стоит удивляться, если результаты неверного запроса совпадут с правильными результатами, но при этом запрос будет оценен системой проверки как неверный.

ВНИМАНИЕ: для корректной работы сайта браузер должен разрешать использование Cookie и JavaScript.
Поскольку страницы справки открываются в подчиненном окне, ваш Web-фильтр, если он используется, должен разрешать открытие подчиненных окон.

Сертификация

По результатам тестирования на сайте можно заказать сертификат «SQL Data Manipulation Language Specialist», подтверждающий вашу квалификацию. Качество сертификата мы поддерживаем периодической заменой задач и повышением сертификационных требований.

Используемый синтаксис SQL

Запросы посетителей фактически исполняются сервером SQL, что накладывает ограничения на допустимый синтаксис операторов. В настоящее время на рейтинговых этапах мы используем Microsoft SQL Server 2020, а на обучающем этапе — дополнительно MariaDB-10.2.13 (совместима с MySQL 8), PostgreSQL 10.3 и Oracle Database 11g. Поэтому пользователю нужно придерживаться синтаксиса данных реализаций при написании своих запросов. Отметим, что синтаксис языка SQL, реализованный в Microsoft SQL Server, достаточно близок к стандарту SQL-92. Однако есть ряд отклонений, среди которых можно отметить отсутствие естественного соединения таблиц (NATURAL JOIN). Имеющаяся на сайте справка по языку манипуляции данными SQL, выдержанная в соответствии со стандартом, содержит необходимую информацию для изучения языка и выполнения упражнений. Там же можно найти особенности используемой реализации (SQL Server).

SQL-запросы. Примеры для начинающих

В рамках данной статьи, я расскажу вам самые азы баз данных и приведу примеры sql-запросов для начинающих.

Когда человек впервые начинает читать обзоры про базы данных, то его голова просто разрывается от огромной массы технических терминов. Все эти первичные и вторичные ключи, таблицы, связи, процедуры, представления, индексы, условия, подзапросы, колонки, типы данных и прочее. И все это «как бы» необходимо учитывать. Как говорится, «А-а-а-а-а».

Однако, в этом и состоит одна из самых больших ошибок — читать термины, а не понимать их суть. Поэтому, многие из таких любознательных и нетерпеливых либо бросают это дело, либо вскользь осваивают материал и потом пишут невесть что. Изучать базу данных нужно с самого простого — с основы. И уже только затем остальные возможности.

Прочитав этот обзор, вы усами убедитесь, что никаких сверх сложных тайн в базах данных нет, сложности лишь касаются отдельных технических аспектов, позволяющих, к примеру, оптимизировать скорость и потребляемую оперативную память.

Примечание: Материал предназначен для начинающих, но часть вещей может быть полезна и остальным.

Основа любой базы данных — таблицы и 4 типа запросов

Основой любой базы данных являются всего две вещи — это таблицы и 4 типа запросов. Именно с них и началось. Все эти сложности, которые описываются тысячами веб-сайтов в Интернете, появились уже после них и применяются к этим азам.

Первым делом, рассмотрим что такое таблица. Хоть раз, но каждый открывал эксельный файл или электронную таблицу OpenOffice (см. обзор офисных пакетов). Так вот это, по сути, и есть база данных. У вас есть колонки и строки, в пересечении которых вы заполняете данные (числа, текст, даты и прочее).

Однако, тут есть важный момент — если эксель позволяет произвольно вставлять данные в любую ячейку, то существующие базы данных имеют некоторые ограничения.

1. Каждая колонка имеет уникальное некое имя (аналогично A, B, C).

2. В каждой колонке могут располагаться данные только одного типа. К примеру, в любой ячейке колонки B только числа, в колонке C только текст, в колонке F только даты.

3. Количество колонок фиксировано и исчислимо. Простыми словами, в экселе вы можете в любой момент вставить некие данные в ячейку рядом с определенными колонками. В базах данных же, подобное требует, что бы вы сначала добавили колонку с именем и определили ее тип, а только лишь потом редактировали данные.

4. Единицей измерения таблицы принято считать не отдельную ячейку, а каждую строку. К примеру, если у вас в таблице три колонки «Имя (Name) / День рождения (Date) / Возраст (Age)», то единицей измерения считается «Вася / 12.12.2012 / 7», а не какое-либо отдельное значение. Конечно, редактировать или просматривать отдельные ячейки этой строки можно, но добавлять данные в таблицу можно только построчно.

5. Существует специальное значение NULL, которое обозначает отсутствие данных в ячейке. Понять суть можно из следующего момента — далеко не у всех типов данных можно установить такое значение, которое можно было бы считать отсутствием данных. К примеру, для текста отсутствие данных можно как-то сравнить с пустой строкой (хотя и это не всегда корректно), а вот для чисел такого значения просто не существует (0 это число; к примеру, «осталось 0 яблок»). Поэтому и было введено специальное значение NULL.

Пример таблицы somedata:

Name (текст) Date (даты) Age (цифры)
Вася 12.12.2012 7
Анжелика 22.02.2002 17
Кротомир 30.08.1999 20

Рассмотрим основные 4 типа запросов. Не сложно догадаться, что подобную таблицу хотелось бы каким-то образом составлять под конкретные задачи, а так же получать отфильтрованные данные. Просто представьте, что в таблице выше не 3 строки, а целых 10 000. Найти что-либо или подкорректировать будет весьма проблематично. Именно поэтому и были введены следующие 4 типа запросов:

1. Вставка (insert) — позволяет вставлять в таблицу единицы измерения, то есть строки.

2. Удаление (delete) — позволяет удалять из таблицы строки данных.

3. Обновление (update) — позволяет изменять отдельные ячейки строк.

4. Выборка (select) — позволяет из данных таблицы получать произвольного вида подтаблицы с необходимыми результатами, которые так же называют выборками.

Рассмотрим все типы более подробно.

Но, перед этим, хотелось бы отметить, что будет использован синтаксис для базы данных MySQL. Однако, для азов это не так критично, так как приведенные примеры если и будут отличаться в разных базах данных, то весьма незначительно.

Запрос вставки (insert)

Запрос вставки строится следующим образом:

где insert into — это начало запроса, table — это конкретное название таблицы, (col1, col2, . colN) — это названия колонок в нужном порядке (сделано для удобства), values — указывает, что далее будут указаны строки для вставки, (val11, val12, . val1N), (val21, val22, . val2N), . (valM1, valM2, . valMN) — это конкретные значения для вставки (в соответствующем порядке с колонками). Важно, что после каждого sql-запроса необходимо ставить точку с запятой. Это позволяет отделять одни запросы от других.

К примеру, если бы потребовалось добавить две строки в таблицу из примера somedate, то sql-запрос выглядел бы так:

Это строчки появились бы в конце таблицы. Конечно, в реальных базах данных, размещение строчек может сильно зависеть от применяемых механизмов, однако по умолчанию это так.

Запрос для удаления данных (delete)

SQL-запрос для удаления данных строится следующим образом:

где delete from — это начало запроса, table — это конкретное название таблицы, where — указывает, что далее будут указаны фильтры строк, которые необходимо удалить, clause — это сами фильтры для выборки строк. После sql-запроса ставится точка с запятой.

Важно отметить, что фильтр может быть весьма сложным и состоять из большого количества условий. Для его составления используются три операнда — and (И), or (ИЛИ) и скобки (для отделения сложных выражений). Логика здесь аналогична самой простой математики.

Примечание: Важно отметить, что часть where с clause являются необязательными. То есть, если фильтр не требуется, то их можно не писать. Однако, если фильтр нужен, то обе составляющих необходимо использовать в запросе.

К примеру, представим, что вам необходимо удалить все строки, где возраст больше 1 и меньше 5, или же строки, в которых указывается имя Масяня. Тогда запрос выглядел бы так:

Если разбирать логику, то этот запрос говорит базе данных, чтобы она проверила каждую строчку таблицы somedate и если строка удовлетворяет условиям, то ее необходимо удалить.

Запрос обновления данных (update)

Запрос обновления данных строится следующим образом:

где update — это начало sql-запроса, table — это конкретное имя таблицы, set — обозначает, что далее будет список требуемых изменений, col1 = val1, col2 = val2, . colN = valN — это перечисление через запятую колонок с присваиваемыми им значениями, where — указывает, что далее будут перечислены условия отбора, clause — условие фильтра (аналогично delete). Запрос так же заканчивается точкой с запятой.

Примечание: Важно отметить, что часть where с clause являются необязательными. То есть, если фильтр не требуется, то их можно не писать. Однако, если фильтр нужен, то обе составляющих необходимо использовать в запросе.

К примеру, если необходимо не удалить все строки из примера ранее, а указать для всех этих строк дату рождения 31.12.2222 и возраст -203, то sql-запрос выглядел бы так:

Обратите внимание, что поля Age и Date изменяются только после проверки условий фильтра. Это важно, так как запрос позволяет использовать текущие значения колонок при фильтрации (иначе бы могли возникать несоответствия).

Запрос для выборки данных (select)

Это, пожалуй, один из самых часто используемых типов sql-запросов (ведь данные составляются не для хранения, а для их использования) и поэтому у него имеется масса дополнительных возможностей (сортировка, группировка и так далее; о них читайте в прочих обзорах, в рамках этого обзора они не столь важны).

Строится данный запрос следующим образом:

где select — это начало запроса, col1, col2, . colN — это перечисление колонок, которые необходимо отобразить (важно знать, что если требуются все колонки таблицы, то вместо перечисления можно указывать просто символ звездочки *, что очень удобно, особенно, если структура таблицы постоянно корректируется или же заранее не известны все доступные колонки, кроме тех, что в фильтре), from — обозначает, что далее будет указано имя таблицы, where — обозначает, что далее будет указан фильтр, clause — сам фильтр (аналогично delete и update). После sql-запроса ставится точка с запятой.

Примечание: Важно отметить, что часть where с clause являются необязательными. То есть, если фильтр не требуется, то их можно не писать. Однако, если фильтр нужен, то обе составляющих необходимо использовать в запросе.

Рассмотрим пример. Допустим, нам необходимо получить возраст и имя всех тех, чье день рождение было до 1-го января 1999 года. Тогда sql-запрос будет выглядеть так:

Обратите внимание, что порядок колонок после select может быть произвольным, что позволяет получать удобные для восприятия подтаблицы данных (выборки).

Послесловие

Стоит знать, что каждая из баз данных позволяет использовать рассмотренные sql-запросы с расширенными возможностями. К примеру, одновременное удаление из нескольких таблиц или же вставка строк с использованием запросов выборки. Поэтому, если у вас возникает необходимость в чем-то специфическом, то стоит более подробно изучать возможности каждой базы данных.

Как видите, основы баз данных не так уж сложны и их может освоить каждый. Тем не менее, пользы от их понимания много, так как все остальные сложные технические термины основываются или применяются для них. К примеру, ключи и индексы это не заумные вещи (хотя и могут быть непростыми), а лишь механизмы, которые позволяют быстрее осуществлять фильтрацию и поиск строк (например, из все той же простой таблички somedata). И это существенно легче понять и использовать, если знаешь как строится фундамент баз данных.

Добавить комментарий