Примеры на внешнее объединение:

SELECT * FROM SalesPeople INNER JOIN Customer ON SalesPeople.City=Customer.City
. SELECT * FROM Customer LEFT OUTER JOIN SalesPeople ON SalesPeople.City=Customer.City
. SELECT * FROM Customer FULL OUTER JOIN SalesPeople ON SalesPeople.City=Customer.City

Картезианские соединения и самообъединения
. Если при включении нескольких таблиц не используются те или иные варианты соединения таблиц, то такие соединения называются картезианскими. Они используются для получения строк из двух различных таблиц. Тогда например, при соединении двух таблиц, каждая из которых содержит по 20 строк, итоговая таблица будет содержать 100 строк – каждая из строк одной таблицы с каждой из строк другой таблицы. SELECT * FROM Customer, Orders.
. Соединения одинаковых таблиц называют самообъединением (self-join).

Раздел WHERE

1. Создание внутренних соединений
Связь между таблицами осуществляют с помощью операторов сравнения, а в список выходных столбцов включают квалификационные имена для одноименных столбцов из исходных таблиц.

Основные виды соединений:
. Эквисоединения – это соединения таблиц, основанные на равенствах. Связь между таблицами по ключевым столбцам обеспечивает ссылочную целостность. Если при соединении используются первичный и внешний ключ то всегда существует отношение «один-ко-многим» (предок/потомок).

. Тэта-соединения – это такое соединение, когда в качестве оператора сравнения применяется неравенство (, >=, Примечания по SQL Server
В SQL Server левое, правое и полное соединение можно задать в разделе WHERE с помощью [*]=[*]. Фактически реализуется внешнее соединение, которое у других СУБД реализуется в разделе FROM.

Примеры внутренних соединений

SELECT C.CName, S.SName, S.City FROM SalesPeople S, Customer C WHERE S.City=C.City
SELECT SName, CName FROM SalesPeople, Customer WHERE SName

2. Фильтрация строк выходного множества
Раздел WHERE позволяет также определить, т.е. логическое условие, которое может быть либо истинным, либо ложным. Кроме того, одно или оба сравниваемых значения в предикате могут быть равны NULL, тогда результат сравнения может быть равен UNKNOWN. Оператор SELECT извлекает только те строки из таблиц, для которых имеет значение TRUE, исключая строки, для которых он равен FALSE или UNKNOWN.

Каждый веб-разработчик должен знать SQL, чтобы писать запросы к базам данных. И, хотя, phpMyAdmin никто не отменял, зачастую необходимо испачкать руки, чтобы написать низкоуровневый SQL.

Именно поэтому мы подготовили краткий экскурс по основам SQL. Начнем же!

1. Создание таблицы

Для создания таблиц предназначена инструкция CREATE TABLE . В качестве аргументов должно быть задано название столбцов, а также их типы данных.

Создадим простую таблицу по имени month . Она состоит из 3 колонок:

• id – Номер месяца в календарном году (целое число).
• name – Название месяца (строка, максимум 10 символов).
• days – Количество дней в этом месяце (целое число).

Вот как будет выглядеть соответствующий SQL запрос:

CREATE TABLE months (id int, name varchar(10), days int);

Также при создании таблиц целесообразно добавить первичный ключ для одной из колонок. Это позволит держать записи уникальными и ускорит запросы на выборку. Пусть в нашем случае уникальным будет название месяца (столбец name )

CREATE TABLE months (id int, name varchar(10), days int, PRIMARY KEY (name));

2. Вставка строк

Теперь давайте заполнять нашу таблицу months полезной информацией. Добавление записей в таблицу производится через инструкцию INSERT . Есть два способа записи этой инструкции.

Первый способ не указать имена столбцов, куда будут вставлены данные, а указать только значения.

Этот способ записи прост, но небезопасен, поскольку нет гарантии, что по мере расширения проекта и редактировании таблицы, столбцы будут располагаться в том же порядке, что и ранее. Безопасный (и в тоже время более громоздкий) способ записи инструкции INSERT требует указания как значений, так и порядка следования столбцов:

Здесь первое значение в списке VALUES соответствует первому указанному имени столбца и т.д.

3. Извлечение данных из таблиц

Инструкция SELECT - наш лучший друг, когда мы хотим получить данные из базы данных. Она используется очень часто, так что отнеситесь к этому разделу очень внимательно.

Самый простое использование инструкции SELECT - запрос, который возвращает все столбцы и строки из таблицы (например, таблицы по имени characters ):

SELECT * FROM "characters"

Символ звездочка (*) означает, что мы хотим получить данные из всех столбцов. Так базы данных SQL обычно состоят из более чем одной таблицы, то требуется обязательно указывать ключевое слово FROM , следом за которым через пробел должно следовать название таблицы.

Иногда мы не хотим получить данные не из всех столбцов в таблице. Для этого, вместо звездочки (*) мы должны через запятую записать имена желаемых столбцов.

SELECT id, name FROM month

Кроме того, во многих случаях мы хотим, чтобы полученные результаты были отсортированы в определенном порядке. В SQL мы делаем это с помощью ORDER BY . Он может принимать опциональный модификатор – ASC (по-умолчанию) сортирующий по возрастанию или DESC , сортирующий по убыванию:

SELECT id, name FROM month ORDER BY name DESC

При использовании ORDER BY убедитесь, что оно будет последним в инструкции SELECT . В противном случае будет выдано сообщение об ошибке.

4. Фильтрация данных

Вы узнали, как выбрать из базы данных с помощью SQL запроса строго определенные столбцы, но что если нам нужно получить еще и определенные строки? На помощь здесь приходит условие WHERE , позволяющее нам фильтровать данные в зависимости от условия.

В этом запросе мы выбираем только те месяцы из таблицы month , в которых больше 30 дней с помощью оператора больше (>).

SELECT id, name FROM month WHERE days > 30

5. Расширенная фильтрация данных. Операторы AND и OR

Ранее мы использовали фильтрацию данных с использованием одного критерия. Для более сложной фильтрации данных можно использовать операторы AND и OR и операторов сравнения (=,<,>,<=,>=,<>).

Здесь мы имеем таблицу, содержащую четыре самых продаваемых альбомов всех времен. Давайте выберем те из них, которые классифицируются как рок и у которых менее 50 миллионов проданных копий. Это можно легко сделать путем размещения оператора AND между этими двумя условиями.

6. In/Between/Like

WHERE также поддерживает несколько специальных команд, позволяя быстро проверять наиболее часто используемые запросы. Вот они:

• IN – служит для указания диапазона условий, любое из которых может быть выполнено
• BETWEEN – проверяет, находится ли значение в указанном диапазоне
• LIKE – ищет по определенным паттернам

Например, если мы хотим выбрать альбомы с поп и соул музыкой, мы можем использовать IN("value1","value2") .

SELECT * FROM albums WHERE genre IN ("pop","soul");

Если мы хотим получить все альбомы, изданные между 1975 и 1985годами, мы должны записать:

SELECT * FROM albums WHERE released BETWEEN 1975 AND 1985;

7. Функции

SQL напичкан с функциями, которые делают разные полезные вещи. Вот некоторые из наиболее часто используемых:

• COUNT() – возвращает количество строк
• SUM() – возвращает общую сумму числового столбца
• AVG() – возвращает среднее значение из множества значений
• MIN() / MAX() – получает минимальное / максимальное значение из столбца

Чтобы получить самый последний год в нашей таблице мы должны записать такой SQL запрос:

SELECT MAX(released) FROM albums;

8. Подзапросы

В предыдущем пункте мы научились делать простые расчеты с данными. Если мы хотим использовать результат от этих расчетов, нам не обойтись без вложенных запросов. Допустим, мы хотим вывести artist , album и release year для старейшего альбома в таблице.

Мы знаем, как получить эти конкретные столбцы:

SELECT artist, album, released FROM albums;

Мы также знаем, как получить самый ранний год:

SELECT MIN(released) FROM album;

Все, что нужно сейчас, - это объединить два запроса с помощью WHERE:

SELECT artist,album,released FROM albums WHERE released = (SELECT MIN(released) FROM albums);

9. Объединение таблиц

В более сложных базах данных существует несколько таблиц, связанных друг с другом. Например, ниже представлены две таблицы о видеоиграх (video_games ) и разработчиков видеоигр (game_developers ).

В таблице video_games есть колонка разработчик (developer_id ), но в ней содержится целое число, а не имя разработчика. Это число представляет собой идентификатор (id ) соответствующего разработчика из таблицы разработчиков игр (game_developers ), связывая логически два списка, что позволяет нам использовать информацию, хранящуюся в них обоих одновременно.

Если мы хотим создать запрос, который возвращает все, что нужно знать об играх, мы можем использовать INNER JOIN для связи колонок из обеих таблиц.

SELECT video_games.name, video_games.genre, game_developers.name, game_developers.country FROM video_games INNER JOIN game_developers ON video_games.developer_id = game_developers.id;

Это самый простой и наиболее распространенный тип JOIN . Есть несколько других вариантов, но они применимы к менее частым случаям.

10. Алиасы

Если вы посмотрите на предыдущий пример, то вы заметите, что существуют две колонки называемые name . Это сбивает с толку, так что давайте установим псевдоним одного из повторяющихся столбцов, например, name из таблицы game_developers будет называться developer .

Мы также можем сократить запрос задав псевдонимы имен таблиц: video_games назовем games , game_developers - devs :

SELECT games.name, games.genre, devs.name AS developer, devs.country FROM video_games AS games INNER JOIN game_developers AS devs ON games.developer_id = devs.id;

11. Обновление данных

Часто мы должны изменить данные в некоторых строках. В SQL это делается с помощью инструкции UPDATE . Инструкция UPDATE состоит из:

• Таблицы, в которой находится значение для замены;
• Имен столбцов и их новых значений;
• Выбранные с помощью WHERE строки, которые мы хотим обновить. Если этого не сделать, то изменятся все строки в таблице.

Ниже приведена таблица tv_series с сериалами с их рейтингом. Однако, в таблицу закралась маленькая ошибка: хотя сериал Игра престолов и описывается как комедия, он на самом деле ей не является. Давайте исправим это!

12. Удаление данных

Удаление строки таблицы с помощью SQL - это очень простой процесс. Все, что вам нужно, - это выбрать таблицу и строку, которую нужно удалить. Давайте удалим из предыдущего примера последнюю строку в таблице tv_series . Делается это с помощью инструкции >DELETE

DELETE FROM tv_series WHERE id = 4

Будьте осторожными при написании инструкции DELETE и убедитесь, что условие WHERE присутствует, иначе все строки таблицы будут удалены!

13. Удаление таблицы

Если мы хотим, чтобы удалить все строки, но оставить саму таблицу, то воспользуйтесь командой TRUNCATE:

TRUNCATE TABLE table_name;

В случае, когда мы на самом деле хотим, чтобы удалить и данные, и саму таблицу, то нам пригодится команда DROP:

DROP TABLE table_name;

Будьте очень осторожны с этими командами. Их нельзя отменить!/p>

На этом мы завершаем наш учебник по SQL! Мы многое о чем не рассказали, но то, что вы уже знаете, должно быть достаточно, чтобы дать вам несколько практических навыков в вашей веб-карьере.

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:

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:

insert into table (col1, col2, ..., colN) values (val11, val12, ..., val1N), (val21, val22, ..., val2N), ..., (valM1, valM2, ..., valMN);

где insert into - это начало запроса, table (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:

insert into somedata (Name, Age, Date) values ("Коля", 10, "04.05.2009"), ("Анастасия", 22, "12.02.1997");

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

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.

• 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:

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:

А результат таким:

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:

Результат:

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:

Результат соединения можно увидеть по ссылке .

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

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

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

Что даст нам:

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:

Что даст нам нужный результат:

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:

Результат:

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:

Результат:

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

2. Теперь используем этот результат в новом запросе:

Результат:

Это то же самое, что:

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:

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:

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:

7.3 Insert

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

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":

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:

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

Результат:

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

На уроке будет рассмотрен язык запросов: оператор SELECT sql — на выборку данных

SQL-запрос Select предназначен для обычной выборки из базы данных. Т.е. если нам необходимо просто получить данные, не делая с ними никакой обработки и не внося изменений в базу данных, то можно смело использовать данный запмагарос.

Синтаксис оператора SELECT

SELECT * FROM имя_таблицы;

Это самый простой вариант работы с оператором, когда мы выбираем все записи из таблицы БД.

Символ * обозначает выборку всех записей из таблицы . При этом столбцы и строки результирующего набора не упорядочены.

Рассмотрим примеры sql запросов select:

Пример : если вы создали локальную базу данных и заполнили таблицы, как в рассмотренном ранее (или же воспользовались сервисом sqlFiddle), то выполним следующий пример.
Необходимо выбрать все записи из таблицы teachers

SELECT * FROM имя_таблицы LIMIT 2,3;

В примере происходит выборка 3 записей из таблицы, начиная со 2 записи.
Этот запрос особо необходим при создании блока страниц навигации.

Чтобы упорядочить поля результирующего набора , их следует перечислить через запятую в нужном порядке после слова SELECT:

SELECT name, zarplata, premia FROM teachers ORDER BY name;

Выберет значения полей name , zarplata , premia и отсортирует по полю name (по алфавиту)

Пример: БД «Компьютерный магазин». Выбрать данные о скорости и памяти компьютеров. Требуется упорядочить результирующий набор по скорости процессора в порядке возрастания.

SELECT `Скорость`,`Память` FROM `pc` ORDER BY 1 ASC

Результат:

Сортировку можно выполнять по двум полям:

SELECT name, zarplata, premia FROM teachers ORDER BY name DESC;

Выберет значения полей name , zarplata , premia и отсортирует по полю name по убыванию

Удаление повторяющихся значений в SQL

В случае когда необходимо получить уникальные строки, можно использовать ключевое слово DISTINCT .

DISTINCT (в переводе с английского ОТЛИЧИЕ) - аргумент, который устраняет двойные значения :

Пример БД «Институт»: требуется узнать возможные варианты размера премий. Если не использовать Distinct , в результате будет выдаваться два одинаковых значения. Удалить в sql повторяющиеся значения можно при введении Distinct — в результате дублирующиеся значения не повторяются.

SELECT Скорость, Память FROM PC;

Результат:


В таблице PC первичным ключом является поле code . Поскольку это поле отсутствует в запросе, в приведенном выше результирующем наборе имеются дубликаты строк.

Когда требуется получить уникальные строки (например, нас интересуют только различные комбинации скорости процессора и объема памяти, а не характеристики всех имеющихся компьютеров), то нужно использовать Distinct:

SELECT DISTINCT Скорость, Память FROM PC;

SELECT DISTINCT Скорость, Память FROM PC;

Результат:


Задание sql select 1_1. БД «Институт» Выполните запрос на выборку id и name из таблицы учителей. Отсортируйте фамилии учителей по убыванию

Язык sql: where условие

Условие выполняется предложением
WHERE
которое записывается после предложения FROM .

При этом в результирующий набор попадут только те записи, для которых значение предиката равно TRUE (истина).

Пример БД «Институт»: Выводить данные преподавателя из таблицы teachers , фамилия которого Иванов



Несколько условий в SQL

Предикаты (условия) могут состоять как из одного выражения, так и из любой комбинации выражений, построенных с помощью булевых операторов:

AND ,

или NOT

Пример БД «Институт»: вывести код преподавателя, зарплата которого составляет 10000 , а премия 500

Реляционные операторы, встречающиеся в условиях:
= Равный
> Больше чем
>= Больше чем или равно
Не равно

Between в SQL (между)

Предикат BETWEEN проверяет, попадают ли значения проверяемого выражения в диапазон, задаваемый пограничными выражениями, соединяемыми служебным словом AND .

Синтаксис:

<Проверяемое выражение> BETWEEN <Начальное выражение> AND <Конечное выражение>

Пример БД "Институт": Вывести фамилию и зарплату преподавателя, зарплата которого между 5000 и 10000.



Пример БД "Институт": Вывести фамилию и зарплату преподавателя, зарплата которого не находится в диапазоне от 5000 до 10000.



Предикат IN

Предикат IN определяет, будет ли значение проверяемого выражения обнаружено в наборе значений, который явно определен.

Синтаксис:

< Проверяемое выражение> [ NOT ] IN (< набор значений> )

<Проверяемое выражение> IN (<набор значений>)

Пример БД "Институт": вывести имена преподавателей, зарплата которых составляет 5000 , 10000 или 11000



Пример БД "Институт": вывести имена преподавателей, зарплата которых не находится среди значений: 5000 , 10000 или 11000



Задание sql select 1_3. БД "Институт" Вывести фамилию, зарплату и премию учителей, премия которых от 2000 до 5000 рублей.