Как узнать количество моделей ПК, выпускаемых тем или иным поставщиком? Как определить среднее значение цены на компьютеры, имеющие одинаковые технические характеристики? На эти и многие другие вопросы, связанные с некоторой статистической информацией, можно получить ответы при помощи итоговых (агрегатных) функций . Стандартом предусмотрены следующие агрегатные функции:

Все эти функции возвращают единственное значение. При этом функции COUNT, MIN и MAX применимы к любым типам данных, в то время как SUM и AVG используются только для числовых полей. Разница между функцией COUNT(*) и COUNT(<имя поля>) состоит в том, что вторая при подсчете не учитывает NULL-значения.

Пример. Найти минимальную и максимальную цену на персональные компьютеры:

Пример. Найти имеющееся в наличии количество компьютеров, выпущенных производителем А:

Пример. Если же нас интересует количество различных моделей, выпускаемых производителем А, то запрос можно сформулировать следующим образом (пользуясь тем фактом, что в таблице Product каждая модель записывается один раз):

Пример. Найти количество имеющихся различных моделей, выпускаемых производителем А. Запрос похож на предыдущий, в котором требовалось определить общее число моделей, выпускаемых производителем А. Здесь же требуется найти число различных моделей в таблице PC (т.е. имеющихся в продаже).

Для того, чтобы при получении статистических показателей использовались только уникальные значения, при аргументе агрегатных функций можно использовать параметр DISTINCT . Другой параметр ALL используется по умолчанию и предполагает подсчет всех возвращаемых значений в столбце. Оператор,

Если же нам требуется получить количество моделей ПК, производимых каждым производителем, то потребуется использовать предложение GROUP BY , синтаксически следующего после предложения WHERE .

Предложение GROUP BY

Предложение GROUP BY используется для определения групп выходных строк, к которым могут применяться агрегатные функции (COUNT, MIN, MAX, AVG и SUM) . Если это предложение отсутствует, и используются агрегатные функции, то все столбцы с именами, упомянутыми в SELECT , должны быть включены в агрегатные функции , и эти функции будут применяться ко всему набору строк, которые удовлетворяют предикату запроса. В противном случае все столбцы списка SELECT, не вошедшие в агрегатные функции, должны быть указаны в предложении GROUP BY . В результате чего все выходные строки запроса разбиваются на группы, характеризуемые одинаковыми комбинациями значений в этих столбцах. После этого к каждой группе будут применены агрегатные функции. Следует иметь в виду, что для GROUP BY все значения NULL трактуются как равные, т.е. при группировке по полю, содержащему NULL-значения, все такие строки попадут в одну группу.
Если при наличии предложения GROUP BY , в предложении SELECT отсутствуют агрегатные функции , то запрос просто вернет по одной строке из каждой группы. Эту возможность, наряду с ключевым словом DISTINCT, можно использовать для исключения дубликатов строк в результирующем наборе.
Рассмотрим простой пример:

SELECT model, COUNT(model) AS Qty_model, AVG(price) AS Avg_price FROM PC GROUP BY model;

В этом запросе для каждой модели ПК определяется их количество и средняя стоимость. Все строки с одинаковыми значениями model (номер модели) образуют группу, и на выходе SELECT вычисляются количество значений и средние значения цены для каждой группы. Результатом выполнения запроса будет следующая таблица:

model	Qty_model	Avg_price
1121	3	850.0
1232	4	425.0
1233	3	843.33333333333337
1260	1	350.0

Если бы в SELECT присутствовал столбец с датой, то можно было бы вычислять эти показатели для каждой конкретной даты. Для этого нужно добавить дату в качестве группирующего столбца, и тогда агрегатные функции вычислялись бы для каждой комбинации значений (модель−дата).

Существует несколько определенных правил выполнения агрегатных функций :

• Если в результате выполнения запроса не получено ни одной строки (или не одной строки для данной группы), то исходные данные для вычисления любой из агрегатных функций отсутствуют. В этом случае результатом выполнения функций COUNT будет нуль, а результатом всех других функций - NULL.
• Аргумент агрегатной функции не может сам содержать агрегатные функции (функция от функции). Т.е. в одном запросе нельзя, скажем, получить максимум средних значений.
• Результат выполнения функции COUNT есть целое число (INTEGER). Другие агрегатные функции наследуют типы данных обрабатываемых значений.
• Если при выполнении функции SUM был получен результат, превышающий максимальное значение используемого типа данных, возникает ошибка .

Итак, если запрос не содержит предложения GROUP BY , то агрегатные функции , включенные в предложение SELECT , исполняются над всеми результирующими строками запроса. Если запрос содержит предложение GROUP BY , каждый набор строк, который имеет одинаковые значения столбца или группы столбцов, заданных в предложении GROUP BY , составляет группу, и агрегатные функции выполняются для каждой группы отдельно.

Предложение HAVING

Если предложение WHERE определяет предикат для фильтрации строк, то предложение HAVING применяется после группировки для определения аналогичного предиката, фильтрующего группы по значениям агрегатных функций . Это предложение необходимо для проверки значений, которые получены с помощью агрегатной функции не из отдельных строк источника записей, определенного в предложении FROM , а из групп таких строк . Поэтому такая проверка не может содержаться в предложении WHERE .

Синтаксис:

* где fields1 — поля для выборки через запятую, также можно указать все поля знаком *; table — имя таблицы, из которой вытаскиваем данные; conditions — условия выборки; fields2 — поле или поля через запятую, по которым выполнить сортировку; count — количество строк для выгрузки.
* запрос в квадратных скобках не является обязательным для выборки данных.

Простые примеры использования select

1. Обычная выборка данных:

> SELECT * FROM users

2. Выборка данных с объединением двух таблиц (JOIN):

SELECT u.name, r.* FROM users u JOIN users_rights r ON r.user_id=u.id

* в данном примере идет выборка данных с объединением таблиц users и users_rights . Объединяются они по полям user_id (в таблице users_rights) и id (users). Извлекается поле name из первой таблицы и все поля из второй.

3. Выборка с интервалом по времени и/или дате

а) известна точка начала и определенный временной интервал:

* будут выбраны данные за последний час (поле date ).

б) известны дата начала и дата окончания:

25.10.2017 и 25.11.2017 .

в) известны даты начала и окончания + время:

* выбираем данные в промежутке между 25.03.2018 0 часов 15 минут и 25.04.2018 15 часов 33 минуты и 9 секунд .

г) вытаскиваем данные за определенные месяц и год:

* извлечем данные, где в поле date присутствуют значения для апреля 2018 года.

4. Выборка максимального, минимального и среднего значения:

> SELECT max(area), min(area), avg(area) FROM country

* max — максимальное значение; min — минимальное; avg — среднее.

5. Использование длины строки:

* данный запрос должен показать всех пользователей, имя которых состоит из 5 символов.

Примеры более сложных запросов или используемых редко

1. Объединение с группировкой выбранных данных в одну строку (GROUP_CONCAT):

* из таблицы users извлекаются данные по полю id , все они помещаются в одну строку, значения разделяются запятыми .

2. Группировка данных по двум и более полям:

> SELECT * FROM users GROUP BY CONCAT(title, "::", birth)

* итого, в данном примере мы сделаем выгрузку данных из таблицы users и сгруппируем их по полям title и birth . Перед группировкой мы делаем объединение полей в одну строку с разделителем :: .

3. Объединение результатов из двух таблиц (UNION):

> (SELECT id, fio, address, "Пользователи" as type FROM users)
UNION
(SELECT id, fio, address, "Покупатели" as type FROM customers)

* в данном примере идет выборка данных из таблиц users и customers .

4. Выборка средних значений, сгруппированных за каждый час:

SELECT avg(temperature), DATE_FORMAT(datetimeupdate, "%Y-%m-%d %H") as hour_datetime FROM archive GROUP BY DATE_FORMAT(datetimeupdate, "%Y-%m-%d %H")

* здесь мы извлекаем среднее значение поля temperature из таблицы archive и группируем по полю datetimeupdate (с разделением времени за каждый час).

Вставка (INSERT)

Синтаксис 1:

> INSERT INTO

() VALUES ()

Синтаксис 2:

> INSERT INTO

VALUES ()

* где table — имя таблицы, в которую заносим данные; fields — перечисление полей через запятую; values — перечисление значений через запятую.
* первый вариант позволит сделать вставку только по перечисленным полям — остальные получат значения по умолчанию. Второй вариант потребует вставки для всех полей.

Примеры использования insert

1. Вставка нескольких строк одним запросом:

> INSERT INTO cities ("name", "country") VALUES ("Москва", "Россия"), ("Париж", "Франция"), ("Фунафути" ,"Тувалу");

* в данном примере мы одним SQL-запросом добавим 3 записи.

2. Вставка из другой таблицы (копирование строк, INSERT + SELECT):

* извлекаем все записи из таблицы cities , названия которых начинаются на «М» и заносим в таблицу cities-new .

Обновление (UPDATE)

Синтаксис:

* где table — имя таблицы; field — поле, для которого будем менять значение; value — новое значение; conditions — условие (без него делать update опасно — можно заменить все данные во всей таблице).

Обновление с использованием замены (REPLACE):

UPDATE

SET = REPLACE(, "<что меняем>", "<на что>");

UPDATE cities SET name = REPLACE(name, "Масква", "Москва");

Если мы хотим перестраховаться, результат замены можно сначала проверить с помощью SELECT:

Удаление (DELETE)

Синтаксис:

* где table — имя таблицы; conditions — условие (как и в случае с UPDATE, использовать DELETE без условия опасно — СУБД не запросит подтверждения, а просто удалит все данные).

Создание таблицы

Синтаксис:

> CREATE TABLE

( , )

> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `users_rights` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL,
`user_id` int(10) unsigned NOT NULL,
`rights` int(10) unsigned NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

* где table — имя таблицы (в примере users_rights ); field1, field2 — имя полей (в примере создается 3 поля — id, user_id, rights ); options1, options2 — параметры поля (в примере int(10) unsigned NOT NULL ); table options — общие параметры таблицы (в примере ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ).

Использование запросов в PHP

Подключаемся к базе данных:

mysql_connect ("localhost", "login", "password") or die ("MySQL connect error");
mysql_select_db ("db_name");
mysql_query("SET NAMES "utf8"");

* где подключение выполняется к базе на локальном сервере (localhost ); учетные данные для подключения — login и password (соответственно, логин и пароль); в качестве базы используется db_name ; используемая кодировка UTF-8 .

Также можно создать постоянное подключение:

mysql_pconnect ("localhost", "login", "password") or die ("MySQL connect error");

* однако есть вероятность достигнуть максимально разрешенного лимита хостинга. Данным способом стоит пользоваться на собственных серверах, где мы сами можем контролировать ситуацию.

Завершить подключение:

* в PHP выполняется автоматически, кроме постоянных подключений (mysql_pconnect).

Запрос к MySQL (Mariadb) в PHP делается функцией mysql_query(), а извлечение данных из запроса — mysql_fetch_array():

$result = mysql_query("SELECT * FROM users");
while ($mass = mysql_fetch_array($result)) {
echo $mass . "
";
}

* в данном примере выполнен запрос к таблице users . Результат запроса помещен в переменную $result . Далее используется цикл while , каждая итерация которого извлекает массив данных и помещает его в переменную $mass — в каждой итерации мы работаем с одной строкой базы данных.

Используемая функция mysql_fetch_array() возвращает ассоциативный массив, с которым удобно работать, но есть еще альтернатива — mysql_fetch_row(), которая возвращает обычный нумерованный массив.

Экранирование

При необходимости включения в строку запроса спецсимвола, например, %, необходимо использовать экранирование с помощью символа обратного слэша — \

Например:

* если выполнить такой запрос без экранирования, знак %, будет восприниматься как любое количество символов после 100.

На этом все. Если Вам нужно помочь с выполнением запроса, пишите мне на почту

• Перевод
• Tutorial

Надо “ SELECT * WHERE a=b FROM c ” или “ SELECT WHERE a=b FROM c ON * ” ?

Если вы похожи на меня, то согласитесь: SQL - это одна из тех штук, которые на первый взгляд кажутся легкими (читается как будто по-английски!), но почему-то приходится гуглить каждый простой запрос, чтобы найти правильный синтаксис.

А потом начинаются джойны, агрегирование, подзапросы, и получается совсем белиберда. Вроде такой:

SELECT members.firstname || " " || members.lastname AS "Full Name" FROM borrowings INNER JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid INNER JOIN books ON books.bookid=borrowings.bookid WHERE borrowings.bookid IN (SELECT bookid FROM books WHERE stock>(SELECT avg(stock) FROM books)) GROUP BY members.firstname, members.lastname;

Буэ! Такое спугнет любого новичка, или даже разработчика среднего уровня, если он видит SQL впервые. Но не все так плохо.

Легко запомнить то, что интуитивно понятно, и с помощью этого руководства я надеюсь снизить порог входа в SQL для новичков, а уже опытным предложить по-новому взглянуть на SQL.

Не смотря на то, что синтаксис SQL почти не отличается в разных базах данных, в этой статье для запросов используется PostgreSQL. Некоторые примеры будут работать в MySQL и других базах.

1. Три волшебных слова

В SQL много ключевых слов, но SELECT , FROM и WHERE присутствуют практически в каждом запросе. Чуть позже вы поймете, что эти три слова представляют собой самые фундаментальные аспекты построения запросов к базе, а другие, более сложные запросы, являются всего лишь надстройками над ними.

2. Наша база

Давайте взглянем на базу данных, которую мы будем использовать в качестве примера в этой статье:

У нас есть книжная библиотека и люди. Также есть специальная таблица для учета выданных книг.

• В таблице "books" хранится информация о заголовке, авторе, дате публикации и наличии книги. Все просто.
• В таблице “members” - имена и фамилии всех записавшихся в библиотеку людей.
• В таблице “borrowings” хранится информация о взятых из библиотеки книгах. Колонка bookid относится к идентификатору взятой книги в таблице “books”, а колонка memberid относится к соответствующему человеку из таблицы “members”. У нас также есть дата выдачи и дата, когда книгу нужно вернуть.

3. Простой запрос

Давайте начнем с простого запроса: нам нужны имена и идентификаторы (id) всех книг, написанных автором “Dan Brown”

Запрос будет таким:

SELECT bookid AS "id", title FROM books WHERE author="Dan Brown";

А результат таким:

id	title
2	The Lost Symbol
4	Inferno

Довольно просто. Давайте разберем запрос чтобы понять, что происходит.

3.1 FROM - откуда берем данные

Сейчас это может показаться очевидным, но FROM будет очень важен позже, когда мы перейдем к соединениям и подзапросам.

FROM указывает на таблицу, по которой нужно делать запрос. Это может быть уже существующая таблица (как в примере выше), или таблица, создаваемая на лету через соединения или подзапросы.

3.2 WHERE - какие данные показываем

WHERE просто-напросто ведет себя как фильтр строк , которые мы хотим вывести. В нашем случае мы хотим видеть только те строки, где значение в колонке author - это “Dan Brown”.

3.3 SELECT - как показываем данные

Теперь, когда у нас есть все нужные нам колонки из нужной нам таблицы, нужно решить, как именно показывать эти данные. В нашем случае нужны только названия и идентификаторы книг, так что именно это мы и выберем с помощью SELECT . Заодно можно переименовать колонку используя AS .

Весь запрос можно визуализировать с помощью простой диаграммы:

4. Соединения (джойны)

Теперь мы хотим увидеть названия (не обязательно уникальные) всех книг Дэна Брауна, которые были взяты из библиотеки, и когда эти книги нужно вернуть:

SELECT books.title AS "Title", borrowings.returndate AS "Return Date" FROM borrowings JOIN books ON borrowings.bookid=books.bookid WHERE books.author="Dan Brown";

Результат:

Title	Return Date
The Lost Symbol	2016-03-23 00:00:00
Inferno	2016-04-13 00:00:00
The Lost Symbol	2016-04-19 00:00:00

По большей части запрос похож на предыдущий за исключением секции FROM . Это означает, что мы запрашиваем данные из другой таблицы . Мы не обращаемся ни к таблице “books”, ни к таблице “borrowings”. Вместо этого мы обращаемся к новой таблице , которая создалась соединением этих двух таблиц.

borrowings JOIN books ON borrowings.bookid=books.bookid - это, считай, новая таблица, которая была сформирована комбинированием всех записей из таблиц "books" и "borrowings", в которых значения bookid совпадают. Результатом такого слияния будет:

А потом мы делаем запрос к этой таблице так же, как в примере выше. Это значит, что при соединении таблиц нужно заботиться только о том, как провести это соединение. А потом запрос становится таким же понятным, как в случае с «простым запросом» из пункта 3.

Давайте попробуем чуть более сложное соединение с двумя таблицами.

Теперь мы хотим получить имена и фамилии людей, которые взяли из библиотеки книги автора “Dan Brown”.

На этот раз давайте пойдем снизу вверх:

Шаг Step 1 - откуда берем данные? Чтобы получить нужный нам результат, нужно соединить таблицы “member” и “books” с таблицей “borrowings”. Секция JOIN будет выглядеть так:

borrowings JOIN books ON borrowings.bookid=books.bookid JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid

Результат соединения можно увидеть по ссылке .

Шаг 2 - какие данные показываем? Нас интересуют только те данные, где автор книги - “Dan Brown”

WHERE books.author="Dan Brown"

Шаг 3 - как показываем данные? Теперь, когда данные получены, нужно просто вывести имя и фамилию тех, кто взял книги:

SELECT members.firstname AS "First Name", members.lastname AS "Last Name"

Супер! Осталось лишь объединить три составные части и сделать нужный нам запрос:

SELECT members.firstname AS "First Name", members.lastname AS "Last Name" FROM borrowings JOIN books ON borrowings.bookid=books.bookid JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid WHERE books.author="Dan Brown";

Что даст нам:

First Name	Last Name
Mike	Willis
Ellen	Horton
Ellen	Horton

Отлично! Но имена повторяются (они не уникальны). Мы скоро это исправим.

5. Агрегирование

Грубо говоря, агрегирования нужны для конвертации нескольких строк в одну . При этом, во время агрегирования для разных колонок используется разная логика.

Давайте продолжим наш пример, в котором появляются повторяющиеся имена. Видно, что Ellen Horton взяла больше одной книги, но это не самый лучший способ показать эту информацию. Можно сделать другой запрос:

SELECT members.firstname AS "First Name", members.lastname AS "Last Name", count(*) AS "Number of books borrowed" FROM borrowings JOIN books ON borrowings.bookid=books.bookid JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid WHERE books.author="Dan Brown" GROUP BY members.firstname, members.lastname;

Что даст нам нужный результат:

First Name	Last Name	Number of books borrowed
Mike	Willis	1
Ellen	Horton	2

Почти все агрегации идут вместе с выражением GROUP BY . Эта штука превращает таблицу, которую можно было бы получить запросом, в группы таблиц. Каждая группа соответствует уникальному значению (или группе значений) колонки, которую мы указали в GROUP BY . В нашем примере мы конвертируем результат из прошлого упражнения в группу строк. Мы также проводим агрегирование с count , которая конвертирует несколько строк в целое значение (в нашем случае это количество строк). Потом это значение приписывается каждой группе.

Каждая строка в результате представляет собой результат агрегирования каждой группы.

Можно прийти к логическому выводу, что все поля в результате должны быть или указаны в GROUP BY , или по ним должно производиться агрегирование. Потому что все другие поля могут отличаться друг от друга в разных строках, и если выбирать их SELECT "ом, то непонятно, какие из возможных значений нужно брать.

В примере выше функция count обрабатывала все строки (так как мы считали количество строк). Другие функции вроде sum или max обрабатывают только указанные строки. Например, если мы хотим узнать количество книг, написанных каждым автором, то нужен такой запрос:

SELECT author, sum(stock) FROM books GROUP BY author;

Результат:

author	sum
Robin Sharma	4
Dan Brown	6
John Green	3
Amish Tripathi	2

Здесь функция sum обрабатывает только колонку stock и считает сумму всех значений в каждой группе.

6. Подзапросы

Подзапросы это обычные SQL-запросы, встроенные в более крупные запросы. Они делятся на три вида по типу возвращаемого результата.

6.1 Двумерная таблица

Есть запросы, которые возвращают несколько колонок. Хороший пример это запрос из прошлого упражнения по агрегированию. Будучи подзапросом, он просто вернет еще одну таблицу, по которой можно делать новые запросы. Продолжая предыдущее упражнение, если мы хотим узнать количество книг, написанных автором “Robin Sharma”, то один из возможных способов - использовать подзапросы:

SELECT * FROM (SELECT author, sum(stock) FROM books GROUP BY author) AS results WHERE author="Robin Sharma";

Результат:

Можно записать как: ["Robin Sharma", "Dan Brown"]

2. Теперь используем этот результат в новом запросе:

SELECT title, bookid FROM books WHERE author IN (SELECT author FROM (SELECT author, sum(stock) FROM books GROUP BY author) AS results WHERE sum > 3);

Результат:

title	bookid
The Lost Symbol	2
Who Will Cry When You Die?	3
Inferno	4

Это то же самое, что:

SELECT title, bookid FROM books WHERE author IN ("Robin Sharma", "Dan Brown");

6.3 Отдельные значения

Бывают запросы, результатом которых являются всего одна строка и одна колонка. К ним можно относиться как к константным значениям, и их можно использовать везде, где используются значения, например, в операторах сравнения. Их также можно использовать в качестве двумерных таблиц или массивов, состоящих из одного элемента.

Давайте, к примеру, получим информацию о всех книгах, количество которых в библиотеке превышает среднее значение в данный момент.

Среднее количество можно получить таким образом:

select avg(stock) from books;

Что дает нам:

7. Операции записи

Большинство операций записи в базе данных довольно просты, если сравнивать с более сложными операциями чтения.

7.1 Update

Синтаксис запроса UPDATE семантически совпадает с запросом на чтение. Единственное отличие в том, что вместо выбора колонок SELECT "ом, мы задаем знаения SET "ом.

Если все книги Дэна Брауна потерялись, то нужно обнулить значение количества. Запрос для этого будет таким:

UPDATE books SET stock=0 WHERE author="Dan Brown";

WHERE делает то же самое, что раньше: выбирает строки. Вместо SELECT , который использовался при чтении, мы теперь используем SET . Однако, теперь нужно указать не только имя колонки, но и новое значение для этой колонки в выбранных строках.

7.2 Delete

Запрос DELETE это просто запрос SELECT или UPDATE без названий колонок. Серьезно. Как и в случае с SELECT и UPDATE , блок WHERE остается таким же: он выбирает строки, которые нужно удалить. Операция удаления уничтожает всю строку, так что не имеет смысла указывать отдельные колонки. Так что, если мы решим не обнулять количество книг Дэна Брауна, а вообще удалить все записи, то можно сделать такой запрос:

DELETE FROM books WHERE author="Dan Brown";

7.3 Insert

Пожалуй, единственное, что отличается от других типов запросов, это INSERT . Формат такой:

INSERT INTO x (a,b,c) VALUES (x, y, z);

Где a , b , c это названия колонок, а x , y и z это значения, которые нужно вставить в эти колонки, в том же порядке. Вот, в принципе, и все.

Взглянем на конкретный пример. Вот запрос с INSERT , который заполняет всю таблицу "books":

INSERT INTO books (bookid,title,author,published,stock) VALUES (1,"Scion of Ikshvaku","Amish Tripathi","06-22-2015",2), (2,"The Lost Symbol","Dan Brown","07-22-2010",3), (3,"Who Will Cry When You Die?","Robin Sharma","06-15-2006",4), (4,"Inferno","Dan Brown","05-05-2014",3), (5,"The Fault in our Stars","John Green","01-03-2015",3);

8. Проверка

Мы подошли к концу, предлагаю небольшой тест. Посмотрите на тот запрос в самом начале статьи. Можете разобраться в нем? Попробуйте разбить его на секции SELECT , FROM , WHERE , GROUP BY , и рассмотреть отдельные компоненты подзапросов.

Вот он в более удобном для чтения виде:

SELECT members.firstname || " " || members.lastname AS "Full Name" FROM borrowings INNER JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid INNER JOIN books ON books.bookid=borrowings.bookid WHERE borrowings.bookid IN (SELECT bookid FROM books WHERE stock> (SELECT avg(stock) FROM books)) GROUP BY members.firstname, members.lastname;

Этот запрос выводит список людей, которые взяли из библиотеки книгу, у которой общее количество выше среднего значения.

Результат:

Full Name
Lida Tyler

Надеюсь, вам удалось разобраться без проблем. Но если нет, то буду рад вашим комментариям и отзывам, чтобы я мог улучшить этот пост.

Теги: Добавить метки

Каждый из нас регулярно сталкивается и пользуется различными базами данных. Когда мы выбираем адрес электронной почты, мы работаем с базой данных. Базы данных используют поисковые сервисы, банки для хранения данных о клиентах и т.д.

Но, несмотря на постоянное использование баз данных, даже для многих разработчиков программных систем остается много «белых пятен» из-за разного толкования одних и тех же терминов. Мы дадим краткое определение основных терминов баз данных перед рассмотрением языка SQL. Итак.

База данных - файл или набор файлов для хранения упорядоченных структур данных и их взаимосвязей. Очень часто базой данных называют систему управления - это только хранилище информации в определенном формате и может работать с различными СУБД.

Таблица - представим себе папку, в которой хранятся документы, сгруппированные по определенному признаку, например список заказов за последний месяц. Это и есть таблица в компьютерной Отдельная таблица имеет свое уникальное имя.

Тип данных - вид информации, разрешенной для хранения в отдельном столбце или строке. Это могут быть числа или текст определенного формата.

Столбец и строка - все мы работали с электронными таблицами, в которых также присутствуют строки и столбцы. Любая реляционная база данных работает с таблицами аналогичным образом. Строки иногда называют записями.

Первичный ключ - каждая строка таблицы может иметь один или несколько столбцов для ее уникальной идентификации. Без первичного ключа очень трудно производить обновление, изменение и удаление нужных строк.

Что такое SQL?

SQL (англ. - язык структурированных запросов) был разработан только для работы с базами данных и в настоящий момент является стандартом для всех популярных СУБД. Синтаксис языка состоит из небольшого количества операторов и прост в изучении. Но, несмотря на внешнюю простоту, он позволяет создание sql запросов для сложных операций с БД любого размера.

С 1992 г. существует общепринятый стандарт, называемый ANSI SQL. Он определяет базовый синтаксис и функции операторов и поддерживается всеми лидерами рынка СУБД, такими как ORACLE Рассмотреть все возможности языка в одной небольшой статье невозможно, поэтому мы кратко рассмотрим только основные SQL запросы. Примеры наглядно показывают простоту и возможности языка:

• создание баз и таблиц;
• выборка данных;
• добавление записей;
• модификация и удаление информации.

Типы данных SQL

Все столбцы в таблице базы данных хранят один тип данных. Типы данных в SQL такие же, как и в других языках программирования.

Создаем таблицы и базы данных

Создавать новые базы, таблицы и другие запросы в SQL можно двумя способами:

• Операторами SQL через консоль СУБД
• Используя интерактивные средства администрирования, входящие в состав сервера баз данных.

Создается новая база данных оператором CREATE DATABASE <наименование базы данных>; . Как видим, синтаксис прост и лаконичен.

Таблицы внутри базы данных создаем оператором CREATE TABLE со следующими параметрами:

• наименование таблицы
• имена и типы данных столбцов

В качестве примера создадим таблицу Commodity со следующими столбцами:

Создаем таблицу:

CREATE TABLE Commodity

(commodity_id CHAR(15) NOT NULL,

vendor_id CHAR(15) NOT NULL,

commodity_name CHAR(254) NULL,

commodity_price DECIMAL(8,2) NULL,

commodity_desc VARCHAR(1000) NULL);

Таблица состоит из пяти столбцов. После наименования идет тип данных, столбцы разделяются запятыми. Значение столбца может принимать пустые значения (NULL) или должно быть обязательно заполнено (NOT NULL), и это определяется при создании таблицы.

Выборка данных из таблицы

Оператор выборки данных - самые часто используемые SQL запросы. Для получения информации необходимо указать, что мы хотим выбрать из такой таблицы. Вначале простой пример:

SELECT commodity_name FROM Commodity

После оператора SELECT указываем имя столбца для получения информации, а FROM определяет таблицу.

Результатом выполнения запроса будут все строки таблицы со значениями Commodity_name в том порядке, в котором они были внесены в базу данных т.е. без всякой сортировки. Для упорядочивания результата используется дополнительный оператор ORDER BY.

Для запроса по нескольким полям перечисляем их через запятую, как в следующем примере:

SELECT commodity_id, commodity_name, commodity_price FROM Commodity

Есть возможность получить как результат запроса значение всех столбцов строки. Для этого используется знак «*»:

SELECT * FROM Commodity

• Дополнительно SELECT поддерживает:
• Сортировку данных (оператор ORDER BY)
• Выбор согласно условиям (WHERE)
• Группировку срок (GROUP BY)

Добавляем строку

Для добавления строки в таблицу используются SQL запросы с оператором INSERT. Добавление может производиться тремя способами:

• добавляем новую целую строку;
• часть строки;
• результаты запроса.

Для добавления полной строки необходимо указать имя таблицы и значения столбцов (полей) новой строки. Приведем пример:

INSERT INTO Commodity VALUES("106 ", "50", "Coca-Cola", "1.68", "No Alcogol ,)

Пример добавляет в таблицу новый товар. Значения указываются после VALUES для каждого столбца. Если нет соответствующего значения для столбца, то необходимо указывать NULL. Столбцы заполняются значениями в порядке, указанном при создании таблицы.

В случае добавления только части строки необходимо явно указать наименования столбцов, как в примере:

INSERT INTO Commodity (commodity_id, vendor_id, commodity_name)

VALUES("106 ", ‘50", "Coca-Cola",)

Мы ввели только идентификаторы товара, поставщика и его наименование, а остальные поля отставили пустыми.

Добавление результатов запроса

В основном INSERT используется для добавления строк, но может использоваться и для добавления результатов оператора SELECT.

Изменение данных

Для изменения информации в полях таблицы базы данных необходимо использовать оператор UPDATE. Оператор может применяться двумя способами:

• Обновляются все строки в таблице.
• Только для определенной строки.

UPDATE состоит из трех основных элементов:

• таблица, в которой необходимо производить изменения;
• имена полей и их новые значения;
• условия выбора строк для изменения.

Рассмотрим пример. Допустим, у товара с ID=106 изменилась стоимость, поэтому эту строку необходимо обновить. Пишем следующий оператор:

UPDATE Commodity SET commodity_price = "3.2" WHERE commodity_id = "106"

Мы указали имя таблицы, в нашем случае Commodity, где будет производиться обновление, затем после SET - новое значение столбца и нашли нужную запись, указав в WHERE нужное значение ID.

Для изменения нескольких столбцов после оператора SET указываются несколько пар столбец-значение, разделенных запятыми. Смотрим пример, в котором обновляется наименование и цена товара:

UPDATE Commodity SET commodity_name=’Fanta’, commodity_price = "3.2" WHERE commodity_id = "106"

Для удаления информации в столбце можно присвоить ему значение NULL, если это позволяет структура таблицы. Необходимо помнить, что NULL - это именно «никакое» значение, а не нуль в виде текста или числа. Удалим описание товара:

UPDATE Commodity SET commodity_desc = NULL WHERE commodity_id = "106"

Удаление строк

SQL запросы на удаление строк в таблице выполняются оператором DELETE. Есть два варианта использования:

• в таблице удаляются определенные строки;
• удаляются все строки в таблице.

Пример удаления одной строки из таблицы:

DELETE FROM Commodity WHERE commodity_id = "106"

После DELETE FROM указываем имя таблицы, в которой будут удаляться строки. Оператор WHERE содержит условие, по которому будут выбираться строки для удаления. В примере мы удаляем строку товара с ID=106. Указывать WHERE очень важно т.к. пропуск этого оператора приведт к удалению всех строк в таблице. Это относится и к изменению значения полей.

В операторе DELETE не указываются наименования столбцов и метасимволы. Он полностью удаляет строки, а удалить отдельный столбец он не может.

Использование SQL в Microsoft Access

Обычно используется в интерактивном режиме для создания таблиц, баз данных, для управления, изменения, анализа данных в базе данных и с целью внедрить запросы SQL Access через удобный интерактивный конструктор запросов (Query Designer), используя который можно построить и немедленно выполнить операторов SQL любой сложности.

Также поддерживается режим доступа к серверу, при котором СУБД Access может использоваться как генератор SQL-запросов к любому ODBC источнику данных. Эта возможность позволяет приложениям Access взаимодействовать с любого формата.

Расширения SQL

Поскольку SQL запросы не имеют всех возможностей процедурных языков программирования, таких как циклы, ветвления и т.д., производители СУБД разрабатывают свой вариант SQL с расширенными возможностями. В первую очередь это поддержка хранимых процедур и стандартных операторов процедурных языков.

Наиболее распространенные диалекты языка:

• Oracle Database - PL/SQL
• Interbase, Firebird - PSQL
• Microsoft SQL Server - Transact-SQL
• PostgreSQL - PL/pgSQL.

SQL в Интернет

СУБД MySQL распространяется под свободной лицензией GNU General Public License. Имеется коммерческая лицензия с возможностью разработки заказных модулей. Как составная часть входит в наиболее популярные сборки Интернет-серверов, таких как XAMPP, WAMP и LAMP, и является самой популярной СУБД для разработки приложений в сети Интернет.

Была разработана компанией Sun Microsystems и в настоящий момент поддерживается корпорацией Oracle. Поддерживаются базы данных размером до 64 терабайт, стандарт синтаксиса SQL:2003, репликация баз данных и облачных сервисов.

SQL - один из самых распространенных языков программирования, для создания и управления базой данных, а также для проведения разнообразных действий с самими данными.

Как показывает практика, он довольно простой в освоении и максимально использует стандартную лексику английского языка. Как и любой другой язык программирования, SQL имеет собственную логику и синтаксис, набор основных команд и правила их использования.

Классификация команд языка SQL

Все стандартные можно рассматривать исходя из их назначения. Как основу внегласной классификации можно взять такие наборы, как:

Команды для построения запросов.

Команды встроенных процедур и функций.

Команды триггеров и системных таблиц.

Наборы комбинаций для работы с датой и строковыми переменными.

Команды для работы с данными и таблицами.

Данную классификацию можно продолжать до бесконечности, но основные наборы команды языка SQL будут построены именно исходя из этих типов.

Рассматривая классификацию языка, нельзя не упомянуть о том, что он является универсальным, о чем говорит сфера его использования. Этот язык программирования и его разновидности задействуются не только в стандартной среде, но и в других программах, которые, так или иначе, вы использовали.

Сферу использования SQL можно рассматривать с точки зрения офисного программного обеспечения, а именно MicrosoftAccess. Этот язык, а точнее, его разновидность — MySQL, позволяет администрировать базы данных в сети Internet. Даже среда разработки Oracle использует в основе своих запросов команды SQL.

Использование SQL в MicrosoftAccess

Одним из самых простых примеров использования языка для программирования баз данных считается пакет программного обеспечения MicrosoftOffice. Изучение этого программного продукта предусмотрено школьным курсом информатики, а в одиннадцатом классе рассматривается система управления базой данных MicrosoftAccess.

Именно при изучении этого приложения ученики знакомятся с языком разработки баз данных и получают базовое понимание всего в него входящего. SQL команды Access довольно примитивны, конечно же, если рассматривать их на профессиональном уровне. Выполнение таких команд очень простое, а создаются они в приспособленном редакторе кода.

Рассмотрим конкретный пример:

SELECT Pe_SurName

WHERE Pe_Name = "Мэри";

Исходя из синтаксиса команды можно понять, что она вернет пользователю фамилию человека, в данном случае женщины по имени Мэри, которая хранится в таблице базы данных Contacts.

Хоть и использование SQL в Access ограничено, иногда такие простые запросы очень сильно могут упростить выполнение поставленного задания.

Использование команд SQL в Oracle

Oracle - это, наверное, единственный серьезный конкурент Microsoft SQL Server. Именно данная среда разработки и управления постоянно приводит к совершенствованию функций программного продукта компании Microsoft, так как конкуренция - это двигатель прогресса. Несмотря на постоянное соперничество, команды SQL Oracle повторяют SQL. Стоит отметить, что хоть Oracle и считается практически полной копией SQL, логика этой системы и языка в целом считается проще.

Система Oracle при использовании определенного набора команд не имеет такой сложной структуры. Если рассматривать возможности данных сред разработки баз данных, Oracle не имеет сложной структуры вложенных запросов.

Такая разница позволяет во много раз ускорить работу с данными, но, в противовес, ведет к нерациональному использованию памяти, в некоторых отдельных случаях. Структура Oracle в основном построена на временных таблицах и их использовании. Как пример: команды SQL в данной системе строятся по аналогии со стандартами самого языка SQL, хотя незначительно и отличаются от него.

SELECTCONCAT(CONCAT(CONCAT(‘Сотрудник ‘, sname), CONCAT(SUBSTR(fname, 0, 1), SUBSTR(otch, 0, 1))), CONCAT(‘принятнаработу ‘, acceptdate)) FROM employees WHERE acceptdate > to_date(‘01.01.80′,’dd.mm.yyyy’);

Данный запрос вернет данные о сотрудниках, которые приняты на работу в определенный промежуток времени. Хоть структура запроса отличается, от выполнение команд SQL в этих системах похоже, за исключением мелких деталей.

Использование SQL в сети Internet

С появлением всемирной паутины, то есть интернета, сфера использования языка SQL расширяется. Как известно, в сети хранится масса информации, но она не хаотично расположена, а размещена на сайтах и серверах по определенным критериям.

За хранение информации в Интернете, как и в других местах, отвечают непосредственно базы данных, а сайты являются системами управления. Как правило, сайты и их программный код организованы на разных языках программирования, но в основе баз данных лежит одна из разновидностей SQL, а именно язык создания баз данных, ориентированный под веб-интерфейсы MySQL.

Синтаксис и основной набор команд этого языка полностью копируют привычный всем SQL, но с некоторыми своими дополнениями, которые и дают ему отличие от Microsoft tSQL Server.

Команды SQL полностью похожи не только по синтаксису, но и по стандартному набору служебных слов. Разница состоит только в вызове и структурировании запроса. Для примера можно рассмотреть запрос для создания новой таблицы, именно она является первым, чему учат детей в школах на информатике:

$link = mysqli_connect("localhost", "root", "", "tester");

if (!$link) die("Error");

$query = "create table users(

login VARCHAR(20),

password VARCHAR(20)

if (mysqli_query($link, $query)) echo "Таблица создана.";

elseecho "Таблица не создана: ".mysqli_error();

mysqli_close($link);

В результате выполнения такого запроса можно получить новую таблицу "Юзеры", в которой будет два поля: логин и пароль.

Синтаксис изменен под Вэб, но в основу положены команды MicrosoftSQLServer.

Построение запросов MicrosoftSQLServer

Выборка из таблиц определенного набора данных одна из основных задач SQL. Для таких операций предусмотрена команда select в SQL. Именно о ней пойдет речь ниже.

Правила построение команды очень просты, а сама команда select в SQL строится следующим образом. К примеру, есть таблица, в которой имеются данные о сотруднике, которая, к примеру, имеет имя Person. Поставим задачу, что из таблицы нужно выбрать данные о сотрудниках, дата рождения которых - в промежутке от первого января до первого марта текущего года включительно. Для такой выборки необходимо выполнить команду SQL, в которой будет не только стандартная конструкция, но и условие выбора:

Select * from Person

Where P_BerthDay >= ‘01/01/2016’ and P_BerthDay<= ‘03/01/2016’

Выполнение такой команды вернет все данные о сотрудниках, день рождения которых находится в том периоде, который был задан вами. Иногда может стоять задача вывести только фамилию, имя и отчество сотрудника. Для этого запрос нужно построить чуть иначе, например, таким образом:

SelectP_Name - имя

P_SurName - фамилия

P_Patronimic - отчество

Where P_BerthDay >= ‘01/01/2016’ and P_BerthDay<= ‘03/01/2016’

Однако это всего лишь выбор чего-либо. Он, по сути своей, не влияет ни на что, а лишь предоставляет информацию. Но если вы решили заняться языком SQL всерьез, вам придется научится вносить изменения в базы данных, так как их построение без этого попросту невозможно. Как это делается, будет рассмотрено чуть ниже.

Основные команды SQL для изменения данных

Синтаксис языка построен не только для выполнения запросов, но и для манипуляций с данными. В основном задачей программиста баз данных является написание скриптов для выборок и отчетов, но иногда необходимо вносить правки в таблицы. Список команд SQL для таких действий невелик и состоит из трех основных команд:

Insert (пер. Вставить).

Update (пер. Обновление).

Delete (пер. Удалить).

Назначение этих команд легко определить, для этого достаточно будет всего лишь перевести их название. Эти команды просты в использовании и имеют не сложную схему построения, но стоит упомянуть, что некоторые из них, при неправильном использовании, могут нанести непоправимый вред базе.

Как правило, перед использованием такие MSSQL команды нужно продумать, и учесть все возможные последствия их выполнения.

Выучив данные команды, вы сможете полноценно начать работу с таблицами баз данных, тем самым видоизменять ее и вносить какие-то новые перменные или же удалять старые.

Команда Insert

Для вставки данных в таблицу используется самая безопасная команда — Insert. Неправильно вставленные данные всегда можно удалить и внести в базу данных заново.

Команда Insert предназначена для вставки в таблицу новых данных и позволяет добавить как полный набор, так и выборочно.

Для примера рассмотрим команду вставки в ранее описанную таблицу Person. Для того чтобы внести данные в таблицу необходимо выполнить команду SQL, которая позволит вставить все данные в таблицу или заполнить ее выборочно.

Insert into person

Select ‘Григорьев’,’Виталий’,’Петрович’,’01/01/1988’

Команды такого плана автоматически заполняют все ячейки таблицы с указанными данными. Бывают ситуации, когда у сотрудника нет отчества, скажем, он по обмену приехал работать из Германии. В таком случае нужно выполнить команду вставки данных, которая занесет в таблицу только то, что необходимо. Синтаксис такой команды будет следующим:

Insertintoperson(P_Name, P_SurName ,P_BerthDay)

Values (‘Дэвид’, ‘Гук’,’02/11/1986’)

Такая команда заполнит только указанные ячейки, а все остальные будут иметь значение null.

Команда для изменения данных

Для изменения данных как всей строки, так и некоторых ячеек используется команда Update SQL. Выполнять такую команду нужно только с определенным условием, а именно точно указывать в какую строку по номеру необходимо внести изменения.

Команда Update SQL имеет несложный синтаксис. Для правильного использования необходимо указать, какие данные, в какой колонке и в какой записи стоит изменить. Далее составить скрипт и выполнить его. Рассмотрим пример. Нужно изменить дату рождения Дэвида Гука, который внесен в таблицу сотрудников под номером 5.

Set P_BerthDay = ’02/10/1986’ where P_ID = 5

Условие (в данном скрипте) не даст изменить дату рождения во всех записях таблицы, а обновит только нужные.

Именно этой командой программисты пользуются чаще всего, так как она позволяет изменять данные в таблице не нанося существенный вред всей информации.

Команды для использования встроенных процедур и функций

С помощью языка SQL можно не только строить запросы, но и создавать встроенные механизмы для работы с данными. Как правило, бывают моменты, когда нужно использовать в теле одного запроса выборку, написанную ранее.

Если судить логически, то нужно скопировать текст выборки и вставить в нужное место, но можно обойтись и более простым решением. Рассмотрим пример, когда на рабочем интерфейсе выведена кнопка для печати отчета, скажем в Excel. Эта операция будет выполняться по мере необходимости. Для таких целей служат встроенные хранимые процедуры. Команды в данном случае, заключаются в процедуру и вызываются с помощью команды SQLExec.

Предположим, что была создана процедура для вывода даты рождения сотрудников с ранее описанной таблицы Person. В таком случае нет необходимости писать весь запрос. Для получения необходимой информации достаточно выполнить команду Exec [имя процедуры] и передать необходимые для выборки параметры. Как пример можно рассмотреть механизм создания процедуры такого характера:

CREATEPROCEDUREPrintPerson

@DB smalldatetime

@DE smalldatetime

SELECT * from Person

FROM HumanResources.vEmployeeDepartmentHistory

WHERE P_BerthDay >= @DB and P_BerthDay <= @DE

ANDEndDateISNULL;

Данная процедура вернет все сведения о сотрудниках, день рождения которых будет находиться в заданном временном периоде.

Организация целостности данных. Триггеры

Некоторые MS SQL-команды, можно даже сказать, конструкции, позволяют не только организовать манипуляции с данными, но и обеспечить их целостность. Для таких целей в языке предназначены системные конструкции, которые создает сам программист. Это так называемые триггеры, которые смогут обеспечить контроль данных.

В этом случае для организации проверки условий используются стандартные команды SQL-запросов. В триггерах можно создавать массу условий и ограничений для работы с данными, которые помогут управлять не только доступом к информации, но и запретить удаление, изменение или вставку данных.

Типы команд SQL, которые можно использовать в триггере, не ограничены. Рассмотрим на примере.

Если описывать механизм создания триггера, то типы команд SQL здесь такие же, как при создании процедуры. Сам алгоритм будет описан ниже.

Первым делом нужно описать служебную команду для создания триггеров:

Указываем, для какой операции с данными (в нашем случае это операция изменения данных).

Следующим шагом будет указание таблиц и переменных:

declare @ID int. @Date smalldatetime @nID int. @nDatesmalldatetime

DEclare cursor C1 for select P_ID, P_BerthDay from Inserted

DEclare cursor C2 for select P_ID, P_BerthDay from deleted

Задаем шаги выбора данных. После, в теле курсоров прописываем условие и реакцию на него:

if @ID = @nID and @nDate = "01/01/2016"

sMasseges "Выполнить операцию невозможно. Дата не подходит"

Стоит упомянуть о том, что триггер можно не только создать, но и отключить на время. Такую манипуляцию может провести только программист, выполнив команды SQL SERVER:

altertablePERSONdisabletriggerall - для отключения всех триггеров, созданных для данной таблицы, и, соответственно, altertablePERSONenabletriggerall - для их включения.

Эти основные команды SQL используются чаще всего, но их комбинации могут быть самыми разнообразными. SQL - очень гибкий язык программирования и дает разработчику максимум возможностей.

Вывод

Из всего вышесказанного можно сделать единственный вывод: знание языка SQL просто необходимо тем, кто собирается всерьез заняться программированием. Он лежит в основе всех выполняемых операций как в интернете, так и в домашних базах данных. Именно поэтому будущий программист обязательно должен знать множество команд данного языка, так как лишь с их помощью можно, так сказать, общаться с компьютером.

Конечно, недостатки есть, как и во всем в этом мире, но они настолько незначительны, что просто меркнут перед достоинствами. Среди всех языков программирования SQL практически единственная в своем роде, ведь она является универсальной, и знания по написанию скриптов и кодов лежат в основе практически всех сайтов.

Главным достоинством SQL безоговорчно можно считать его простоту, ведь, как-никак, именно он внесен в школьную программу. С ним может справиться даже начинающий программист, толком не разбирающийся в языках.