Примеры SQL-запросов в MariaDB (MySQL). Отправка запросов к базе данных в PHP
Операции с базой данных очень часто становятся узким местом при реализации веб проекта. Вопросы оптимизации в таких случаях касаются не только администратора базы данных. Программистам нужно правильно выполнять структурирование таблиц, писать оптимальные запросы и более производительный код. В данной статье приводится небольшой список техник оптимизации работы с MySQL для программистов.
1. Оптимизируйте ваши запросы для кэша запросов.
Большинство серверов MySQL используют кэширование запросов. Это один из эффективных методов улучшения производительности, который выполняется механизмом базы данных в фоновом режиме. Если запрос выполняется много раз, то для получения результата начинает использоваться кэш и операция выполняется значительно быстрее.
Проблема заключается в том, что это так просто и в то же время скрыто от разработчика, и большинство программистов игнорирует такую прекрасную возможность улучшить производительность проекта. Некоторые действия в действительности могут создавать препятствия для использования кэша запросов при выполнении.
// Кэш запроса НЕ РАБОТАЕТ $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= CURDATE()"); // Кэш запроса РАБОТАЕТ! $today = date("Y-m-d"); $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= "$today"");
Причина того, что кэш запросов не работает в первом случае, заключается в использовании функции CURDATE() . Такой подход используется для всех недетерминированных функций, например, NOW(), RAND() и т.д. Так как возвращаемый результат функции может измениться, то MySQL решает не размещать данный запрос в кэше. Все что, нужно, чтобы исправить ситуацию - это добавить дополнительную строчку кода PHP перед запросом.
2. Используйте EXPLAIN для ваших запросов SELECT
Использование ключевого слова EXPLAIN может помочь составить картину того, что делает MySQL для выполнения вашего запроса. Такая картина позволяет легко выявить узкие места и другие проблемы в запросах или структуре таблиц.
Результат запроса EXPLAIN показывает, какие индексы используются, как таблица сканируется и сортируется, и так далее.
Возьмем запрос SELECT (предпочтительно, чтобы он был сложным, с JOIN), добавим перед ним ключевое слово EXPLAIN. Вы можете использовать PhpMyAdmin для этого. Такой запрос выведет результат в прекрасную таблицу. Допустим, мы забыли добавить индекс для столбца, который используется для JOIN:
После добавления индекса для поля group_id:
Теперь вместо сканирования 7883 строк, будут сканироваться только 9 и 16 строк из двух таблиц. Хорошим методом оценки производительности является умножение всех чисел в столбце “rows”. Результат примерно пропорционален прорабатываемому объему данных.
3. Используйте LIMIT 1, если нужно получить уникальную строку
Иногда, во время использования запроса, вы уже знаете, что ищете только одну строку. Вы можете получить уникальную запись или просто проверить существование любого количества записей, которые удовлетворяют предложению WHERE.
В таком случае добавление LIMIT 1 к вашему запросу может улучшить производительность. При таком условии механизм базы данных останавливает сканирование записей как только найдет одну и не будет проходит по всей таблице или индексу.
// Есть ли какой нибудь пользователь из Алабамы? // Так не нужно делать: $r = mysql_query("SELECT * FROM user WHERE state = "Alabama""); if (mysql_num_rows($r) > 0) { // ... } // Вот так будет значительно лучше: $r = mysql_query("SELECT 1 FROM user WHERE state = "Alabama" LIMIT 1"); if (mysql_num_rows($r) > 0) { // ... }
4. Индексируйте поля поиска
Индексируйте не только основные и уникальные ключи. Если какие-нибудь столбцы в вашей таблице используются для поисковых запросов, то их нужно индексировать.
Как вы можете видеть, данное правило применимо и к поиску по части строки, например, “last_name LIKE ‘a%’”. Когда для поиска используется начало строки, MySQL может использовать индекс столбца, по которому проводится поиск.
Вам также следует разобраться, для каких видов поиска нельзя использовать обычное индексирование. Например, при поиске слова (“WHERE post_content LIKE ‘%apple%’”) преимущества индексирования будут не доступны. В таких случая лучше использовать полнотекстовый поиск mysql или построение собственных решений на основе индексирования.
5. Индексирование и использование одинаковых типов для связываемых столбцов
Если ваше приложение содержит много запросов с директивой JOIN, вам нужно индексировать столбцы, которые связываются в обеих таблицах. Это оказывает эффект на внутреннюю оптимизацию операций связывания в MySQL.
Также связываемые столбцы должны иметь одинаковый тип. Например, если вы связываете столбец DECIMAL со столбцом INT из другой таблицы, MySQL не сможет использовать индекс по крайней мере для одной из двух таблиц. Даже кодировка символов должна быть одинаковой для одинаковых столбцов строчного типа.
// Поиск компании из определенного штата $r = mysql_query("SELECT company_name FROM users LEFT JOIN companies ON (users.state = companies.state) WHERE users.id = $user_id"); // оба столбца для названия штата должны быть индексированы // и оба должны иметь одинаковый тип и кодировку символов // или MySQL проведет полное сканирование таблицы
6. Не используйте ORDER BY RAND()
Это один их тех трюков, которые круто выглядят, и многие начинающие программисты попадают в его ловушку. Они даже представить не могут, какую ужасную проблему сами себе создают, начав использовать это выражение в своих запросах.
Если вам действительно нужно случайным образом располагать строки в результате вашего запроса, то существует множество лучших способов решить такую задачу. Конечно, это будет реализовано дополнительным кодом, но вы будете спасены от проблемы, которая растет по экспоненциальному закону вместе с ростом объема данных. Дело в том, что MySQL выполняет операцию RAND() (которая занимает время процессора) для каждой отдельной строки в таблице перед тем, как отсортировать ее и выдать вам только одну строку.
// Так делать НЕ НУЖНО: $r = mysql_query("SELECT username FROM user ORDER BY RAND() LIMIT 1"); // Вот так будет лучше работать: $r = mysql_query("SELECT count(*) FROM user"); $d = mysql_fetch_row($r); $rand = mt_rand(0,$d - 1); $r = mysql_query("SELECT username FROM user LIMIT $rand, 1");
Так вы получаете случайное число, которое меньше, чем количество строк в результате запроса, и используете его как смещение в предложении LIMIT.
7. Старайтесь не использовать SELECT *
Чем больше данных будет прочитано из таблицы, тем медленнее выполняется запрос. Такие операции также занимают время для выполнения дисковых операций. А если сервер базы данных отделен от веб-сервера, то задержки будут вызваны еще и передачей данных по сети между серверами.
Хорошей привычкой является указание столбца при выполнении SELECT.
// Плохо: $r = mysql_query("SELECT * FROM user WHERE user_id = 1"); $d = mysql_fetch_assoc($r); echo "Welcome {$d["username"]}"; // Так лучше: $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE user_id = 1"); $d = mysql_fetch_assoc($r); echo "Welcome {$d["username"]}"; // Разница становится существенной на больших объемах данных
8. Старайтесь использовать поле id везде
Хорошей практикой является использование в каждой таблице поля id, для которого установлены свойства PRIMARY KEY, AUTO_INCREMENT, и оно имеет тип из семейства INT. Предпочтительно - UNSIGNED, так как в этом случае значение не может быть отрицательным.
Даже если в вашей таблице есть поле с уникальным именем пользователя, не делайте его основным ключом. Поля с типом VARCHAR медленно работают в качестве основных ключей. Также структура вашей базы данных будет лучше, если в ней внутри использовать ссылки на записи на основании id.
Кроме того механизм MySQL использует основные ключи для своих внутренних задач, и использование поля id создает оптимальные условия для их решения.
Одним возможным исключением из данного правила являются “ассоциативные таблицы”, которые используются для отношений многие-ко-многим между двумя другими таблицами. Например, таблица “posts_tags” содержит 2 столбца: post_id, tag_id. Они используются для описания отношений между двумя таблицами “post” и “tags”. Описанная таблица может иметь основной ключ, который содержит оба поля id.
9. Используйте ENUM вместо VARCHAR
// Создаем подготовленное выражение if ($stmt = $mysqli->prepare("SELECT username FROM user WHERE state=?")) { // Привязываем параметры $stmt->bind_param("s", $state); // Выполняем $stmt->execute(); // Привязываем переменные результата $stmt->bind_result($username); // Получаем значения $stmt->fetch(); printf("%s is from %s\n", $username, $state); $stmt->close(); }13. Небуферированные запросы
Обычно, когда вы выполняете запрос из скрипта, то работа скрипта прерывается до тех пор, пока запрос не будет выполнен. Такой порядок действий можно изменить с помощью небуферированных запросов.
Отличное объяснение функции mysql_unbuffered_query() из документации PHP:
“mysql_unbuffered_query() отправляет SQL запрос на сервер MySQL без автоматического получения и буферирования строк результата, как это делает функция mysql_query(). Таким образом, сохраняется определенный объем памяти запросами SQL, которые выдают большой набор результата, и можно начинать работать с набором результата сразу же после получения первой строки, не дожидаясь пока запрос SQL будет полностью выполнен.”
Однако существует несколько ограничений. Вы должны либо прочитать все строки либо вызвать mysql_free_result() перед тем, как выполнить следующий запрос. Также нельзя использовать mysql_num_rows() или mysql_data_seek() для набора результата.
14. Храните IP адрес как UNSIGNED INT
Многие программисты создают поле VARCHAR(15) для хранения IP адреса, даже не задумываясь о том, что будут хранить в этом поле целочисленное значение. Если использовать INT, то размер поля сократится до 4 байт, и оно будет иметь фиксированную длину.
Нужно использовать тип UNSIGNED INT, так как IP адрес задействует все 32 бита беззнакового целого.
$r = "UPDATE users SET ip = INET_ATON("{$_SERVER["REMOTE_ADDR"]}") WHERE user_id = $user_id";
15. Таблицы с фиксированной длиной записи (Static) работают быстрее
Когда каждый отдельный столбец в таблице имеет фиксированную длину, то вся таблица в целом рассматривается как “static” или “с фиксированной длиной записи” . Примеры типов столбцов, которые не имеют фиксированной длины: VARCHAR, TEXT, BLOB. Если вы включите хотя бы один столбец с таким типом, то таблица перестает рассматриваться как "static" и будет по-другому обрабатываться механизмом MySQL.
Таблицы "static" быстрее обрабатываются механизмом MySQL при поиске записей. Когда нужно прочитать определенную запись в таблице, то ее положение быстро вычисляется. Если размер строки не фиксирован, то для определения положения записи нужно время на поиск и сопоставление с индексом основного ключа.
Такие таблицы также проще кэшировать и проще восстанавливать при сбоях. Но они могут занимать больше места. Например, если конвертировать поле VARCHAR(20) в поле CHAR(20), то всегда будут заняты 20 байт вне зависимости от того, используются они или нет.
Использование техники "Вертикальное разделение" дает возможность отделить столбцы с переменной длиной в отдельную таблицу.
16. Вертикальное разделение
Вертикальное разделение - это действие по разделению структуры таблицы по вертикали с целью оптимизации.
Пример 1 : У вас есть таблица, которая содержит домашние адреса, редко используемые в приложении. Вы можете разделить вашу таблицу и хранить адреса в отдельной таблице. Таким образом основная таблица пользователей сократится в размере. А как известно, меньшая таблица обрабатывается быстрее.
Пример 2 : У вас в таблице есть поле “last_login”. Оно обновляется каждый раз, когда пользователь регистрируется на сайте. Но каждое обновление таблицы вызывает кэширование запроса, что может создать перегрузку системы. Вы можете выделить данное поле в другую таблицу, чтобы сделать обновления таблицы пользователей не такими частыми.
Но надо быть уверенными в том, что не потребуется постоянного связывания двух таблиц, которые вы только что разделили, так как это может привести к ухудшению производительности.
17. Разделяйте большие запросы DELETE или INSERT
Если вам нужно выполнить большой запрос DELETE или INSERT на работающем сайте, то нужно быть осторожным, чтобы не нарушить трафик. Когда выполняется большой запрос, то он может заблокировать ваши таблицы и привести к остановке приложения.
Apache выполняет много параллельных процессов/потоков. по этой причине он работает более эффективно, когда скрипт заканчивает выполнение как можно быстрее, таким образом сервер не использует слишком много открытых соединений и процессов, потребляющих ресурсы, особенно память.
Если вы блокируете таблицы на продолжительное время (например, на 30 и более секунд) на высоко нагруженном веб сервере, вы можете вызвать накапливание процессов и запросов, что потребует значительного времени на расчистку или даже приведет к остановке вашего веб сервера.
Если у вас есть скрипт, который удаляет большое количество записей, просто используйте предложение LIMIT для разбиения его на маленькие партии, чтобы избежать описанной ситуации.
While (1) { mysql_query("DELETE FROM logs WHERE log_date <= "2009-10-01" LIMIT 10000"); if (mysql_affected_rows() == 0) { // выполняем удаление break; } // вы можете сделать небольшую паузу usleep(50000); }
18. Маленькие столбцы обрабатываются быстрее
Для механизма базы данных диск является наиболее важным узким местом. Стремление сделать все более компактным и маленьким обычно хорошо сказывается в сфере производительности за счет сокращения объема перемещаемых данных.
Документация MySQL содержит список норм хранения данных для всех типов.
Если таблица будет содержать всего несколько строк, то нет причин делать основной ключ типа INT, а не MEDIUMINT, SMALLINT или даже TINYINT. если вам нужна только дата, используйте DATE вместо DATETIME.
Нужно только помнить о возможностях роста.
19. Выбирайте правильный механизм хранения данных
Есть два основных механизма хранения данных для MySQL: MyISAM и InnoDB. Каждый имеет свои достоинства и недостатки.
MyISAM отлично подходит для приложений с большой нагрузкой по чтению, но он не очень хорошо масштабируется при наличии большого количества записей. Даже если вы обновляете одно поле в одной строке, вся таблица будет заблокирована и ни один процесс не сможет ничего прочитать пока запрос не завершится. MyISAM быстро выполняет вычисления для запросов типа SELECT COUNT(*).
InnoDB является более сложным механизмом хранения данных, и он может быть более медленным, чем MyISAM для большинства маленьких приложений. Но он поддерживает блокирование строк, что лучше для масштабирования таблиц. Также он поддерживает некоторые дополнительные особенности, такие как транзакции.
20. Используйте объектно-реляционное отображение
Использование объектно-реляционного отображения (ORM - Object Relational Mapper) дает ряд преимуществ. Все, что можно сделать в ORM , можно сделать вручную, но с большими усилиями и более высокими требованиями к уровню разработчика.
ORM отлично подходит для "ленивой загрузки". Это означает, что получение значений возможно тогда, когда они нужны. Но нужно быть аккуратным, потому что можно создать много маленьких запросов, которые понизят производительность.
ORM может также объединять ваши запросы в транзакции, которые выполняются существенно быстрее, чем индивидуальные запросы к базе данных.
Для PHP можно использовать ORM Doctrine .
21. Будьте осторожны с постоянными соединениями
Постоянные соединения предназначены для сокращения потерь на восстановление соединений к MySQL. Когда создается постоянное соединение, то оно остается открытым даже после завершения скрипта. Так как Apache повторно использует дочерние процессы, то процесс выполняется для нового скрипта, и он использует тоже соединение с MySQL.
Это звучит здорово в теории. Но в действительности это функция не стоит медного гроша из-за проблем. Она может вызывать серьезные неприятности с ограничениями количества соединений, переполнение памяти и так далее.
Apache работает на принципах параллельности, и создает множество дочерних процессов. Вот в чем заключается причина того, что постоянные соединения не работают как ожидается в данной системе. Прежде, чем использовать функцию mysql_pconnect(), проконсультируйтесь с вашим системным администратором.
9 октября 2008 в 23:37Оптимизация MySQL запросов
- MySQL
В повседневной работе приходится сталкиваться с довольно однотипными ошибками при написании запросов.
В этой статье хотелось бы привести примеры того, как НЕ надо писать запросы.
- Выборка всех полей
SELECT * FROM tableПри написании запросов не используйте выборку всех полей - "*". Перечислите только те поля, которые вам действительно нужны. Это сократит количество выбираемых и пересылаемых данных. Кроме этого, не забывайте про покрывающие индексы. Даже если вам на самом деле необходимы все поля в таблице, лучше их перечислить. Во-первых, это повышает читабельность кода. При использовании звездочки невозможно узнать какие поля есть в таблице без заглядывания в нее. Во-вторых, со временем количество столбцов в вашей таблице может изменяться, и если сегодня это пять INT столбцов, то через месяц могут добавиться TEXT и BLOB поля, которые будут замедлять выборку.
- Запросы в цикле.
Нужно четко представлять себе, что SQL - язык, оперирующий множествами. Порой программистам, привыкшим думать терминами процедурных языков, трудно перестроить мышление на язык множеств. Это можно сделать довольно просто, взяв на вооружение простое правило - «никогда не выполнять запросы в цикле». Примеры того, как это можно сделать:1. Выборки
$news_ids = get_list("SELECT news_id FROM today_news ");
while($news_id = get_next($news_ids))
$news = get_row("SELECT title, body FROM news WHERE news_id = ". $news_id);Правило очень простое - чем меньше запросов, тем лучше (хотя из этого, как и из любого правила, есть исключения). Не забывайте про конструкцию IN(). Приведенный код можно написать одним запросом:
SELECT title, body FROM today_news INNER JOIN news USING(news_id)2. Вставки
$log = parse_log();
while($record = next($log))
query("INSERT INTO logs SET value = ". $log["value"]);Гораздо более эффективно склеить и выполнить один запрос:
INSERT INTO logs (value) VALUES (...), (...)3. Обновления
Иногда бывает нужно обновить несколько строк в одной таблице. Если обновляемое значение одинаковое, то все просто:
UPDATE news SET title="test" WHERE id IN (1, 2, 3).Если изменяемое значение для каждой записи разное, то это можно сделать таким запросом:
UPDATE news SET
title = CASE
WHEN news_id = 1 THEN "aa"
WHEN news_id = 2 THEN "bb" END
WHERE news_id IN (1, 2)Наши тесты показывают, что такой запрос выполняется в 2-3 раза быстрее, чем несколько отдельных запросов.
- Выполнение операций над проиндексированными полями
SELECT user_id FROM users WHERE blogs_count * 2 = $valueВ таком запросе индекс использоваться не будет, даже если столбец blogs_count проиндексирован. Для того, чтобы индекс использовался, над проиндексированным полем в запросе не должно выполняться преобразований. Для подобных запросов выносите функции преобразования в другую часть:
SELECT user_id FROM users WHERE blogs_count = $value / 2;Аналогичный пример:
SELECT user_id FROM users WHERE TO_DAYS(CURRENT_DATE) - TO_DAYS(registered) <= 10;Не будет использовать индекс по полю registered, тогда как
SELECT user_id FROM users WHERE registered >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 10 DAY);
будет. - Выборка строк только для подсчета их количества
$result = mysql_query(«SELECT * FROM table», $link);
$num_rows = mysql_num_rows($result);
Если вам нужно выбрать количество строк, удовлетворяющих определенному условию, используйте запрос SELECT COUNT(*) FROM table, а не выбирайте все строки лишь для того, чтобы подсчитать их количество. - Выборка лишних строк
$result = mysql_query(«SELECT * FROM table1», $link);
while($row = mysql_fetch_assoc($result) && $i < 20) {
…
}
Если вам нужны только n строк выборки, используйте LIMIT, вместо того, чтобы отбрасывать лишние строки в приложении. - Использование ORDER BY RAND()
SELECT * FROM table ORDER BY RAND() LIMIT 1;Если в таблице больше, чем 4-5 тысяч строк, то ORDER BY RAND() будет работать очень медленно. Гораздо более эффективно будет выполнить два запроса:
Если в таблице auto_increment"ный первичный ключ и нет пропусков:
$rnd = rand(1, query("SELECT MAX(id) FROM table"));
$row = query("SELECT * FROM table WHERE id = ".$rnd);Либо:
$cnt = query("SELECT COUNT(*) FROM table");
$row = query("SELECT * FROM table LIMIT ".$cnt.", 1");
что, однако, так же может быть медленным при очень большом количестве строк в таблице. - Использование большого количества JOIN"ов
SELECT
v.video_id
a.name,
g.genre
FROM
videos AS v
LEFT JOIN
link_actors_videos AS la ON la.video_id = v.video_id
LEFT JOIN
actors AS a ON a.actor_id = la.actor_id
LEFT JOIN
link_genre_video AS lg ON lg.video_id = v.video_id
LEFT JOIN
genres AS g ON g.genre_id = lg.genre_idНужно помнить, что при связи таблиц один-ко многим количество строк в выборке будет расти при каждом очередном JOIN"е. Для подобных случаев более быстрым бывает разбить подобный запрос на несколько простых.
- Использование LIMIT
SELECT… FROM table LIMIT $start, $per_pageМногие думают, что подобный запрос вернет $per_page записей (обычно 10-20) и поэтому сработает быстро. Он и сработает быстро для нескольких первых страниц. Но если количество записей велико, и нужно выполнить запрос SELECT… FROM table LIMIT 1000000, 1000020, то для выполнения такого запроса MySQL сначала выберет 1000020 записей, отбросит первый миллион и вернет 20. Это может быть совсем не быстро. Тривиальных путей решения проблемы нет. Многие просто ограничивают количество доступных страниц разумным числом. Также можно ускорить подобные запросы использованием покрывающих индексов или сторонних решений (например sphinx).
- Неиспользование ON DUPLICATE KEY UPDATE
$row = query("SELECT * FROM table WHERE id=1");If($row)
query("UPDATE table SET column = column + 1 WHERE id=1")
else
query("INSERT INTO table SET column = 1, id=1");Подобную конструкцию можно заменить одним запросом, при условии наличия первичного или уникального ключа по полю id:
INSERT INTO table SET column = 1, id=1 ON DUPLICATE KEY UPDATE column = column + 1
В данной статье мы рассмотрим способы обращения к таблицам баз данный MySQL с помощью языка запросов SQL. SQL - это аббревиатура, которая так и "раскрывается" - структуризированный язык запросов.
В языке PHP для это цели существует целый ряд функций с префиксом "mysql". Нам для рассмотрения запросов понадобится не так много из них. Функция, без которой в языке PHP выполнение SQL-запросов было бы просто невозможным:
Resource mysql_query(запрос)
Данная функция посылает запрос к базе данных и возвращает в случае успешного обращения идентификатор ресурса.
Для того чтобы подключиться к базе данных MySQL необходимо выполнить следующую последовательность:
$host="localhost"; // имя хоста (уточняется у провайдера) $database="db_name"; // имя базы данных, которую вы должны создать $user="user_name"; // заданное вами имя пользователя, либо определенное провайдером $pswd="your_pass"; // заданный вами пароль $dbh = mysql_connect($host, $user, $pswd) or die("Не могу соединиться с MySQL."); mysql_select_db($database) or die("Не могу подключиться к базе.");
Итак mysql_connect()
- функция для подключения к серверу MySQL на Вашем хостинге.
А mysql_select_db()
выбирает базу данных на сервере для подключения.
Иными словами подключаемся к серверу, выбираем базу и начинаем работать.
Функция die() вызывается в случае ошибки и выводит в окно браузера сообщение, которое вы указали.
Для завершения работы с базами данных используется функция:
Mysql_close($dbh);
Здесь $dbh
- дескриптор, которые при соединении возвратила функция mysql_connect
.
Закончив стартовый обзор, начнем рассмотрение собственно SQL-запросов.
Для этого прежде всего вам необходимо создать базу данных с определенном именем. А в ней создать таблицу, тоже с конкретным именем. В наших примерах будем обращаться к таблице my_sql_table
. Чтобы создать эту таблицу давайте выполним в phpmyadmin нашего localhost следующий запрос:
CREATE TABLE `my_sql_table` (`id` INT NOT NULL , // идентификатор будущих записей таблицы `firstname` VARCHAR(50) NOT NULL , // текстовое поле VARCHAR `surname` VARCHAR(50) NOT NULL , // max длиной 50 символов PRIMARY KEY (`id`) // первичный ключ - идентификатор id);
Итак таблица создана. Выполним первый запрос, который сразу оформим в виде PHP-кода:
\n";
echo "Имя: ".$row["firstname"]."
\n";
echo "Фамилия: ".$row["surname"]."
\n"; } ?>
Разберем PHP-код файла firstsql.php . Начнем с собственно запроса к таблицам базы данных (БД).
$query = "SELECT * FROM `my_sql_table`";
Данный запрос можно расшифровать так: выбрать из таблицы my_sql_table БД все записи из всех полей. Таким образом знак * после слова SELECT означает "выбрать абсолютно все". Итак, запрос сформирован. Теперь его надо выполнить:
$res = mysql_query($query);
В случае успешного выполнения запроса функция mysql_query()
вернет нам идентификатор ресурса $res
.
Его мы должны передать в качестве параметра в функцию mysql_fetch_array()
. Название этой функции говорит само за себя. Т.е. она формирует и выдает массив по выборке из таблицы БД. В случае нашей таблицы массив будет состоять из числа элементов, равных количествам записей (строк) в таблице и содержать значения id, firstname, surname
для каждой строки таблицы. Следовательно, следующий код:
While($row = mysql_fetch_array($res))
{
echo "Номер: ".$row["id"]."
\n";
echo "Имя:".$row["firstname"]."
\n";
echo "Фамилия:".$row["surname"]."
\n"; }
можно прокомментировать так: пока введенная нами переменная $row получает не нулевые результаты работы функции mysql_fetch_row
следует выдать в броузер значение полей $row["id"], $row["firstname"], $row["surname"]
с помощью echo
.
Если запрос выполнить так:
$query = "SELECT firstname FROM `my_sql_table`";
то это будет означать, что из всех строк выбирается только значения поля firstname.
Следовательно предыдущий код следует переписать как:
$res = mysql_query($query);
while($row = mysql_fetch_array($res))
{
echo "Имя:".$row["firstname"]."
\n";
}
Если Вы хотите выбрать строки таблицы с конкретным значением id где фамилия (surname) будет Петров , то запрос перепишется следующим образом:
$query = "SELECT id FROM `my_sql_table` where surname="Петров"";
А вот если потребуется узнать фамилию того, кто находится под номером, к примеру, 5, то запрос будет таким:
$query = "SELECT surname FROM `my_sql_table` where id=5";
В этом случае Вы знаете, что результатом запроса будет всего одна строка из таблицы. Т.е. нет смысла организовывать цикл с использованием while . И обработка запроса будет следующей
$res = mysql_query($query); $row = mysql_fetch_row($res); echo "Фамилия пятого человека в списке: ".$row."\n";
Здесь вместо mysql_fetch_array() мы применили mysql_fetch_row() . Т.е. получить значение поля (или полей) конкретной строки. Поскольку поле у нас было одно - surname - мы можем обратиться к единственному элементу массива $row как $row; .
Итак, рассмотрим наиболее типичные примеры запросов MySQL. Рассмотрение проведем на базе таблицы my_sql_table
:
1. Добавим в таблицу my_sql_table поле middle_name (отчество) после surname
:
$query = "ALTER TABLE `my_sql_table` ADD `middle_name`
VARCHAR(50) NOT NULL AFTER `surname`";
2. Теперь удалим поле surname из таблицы my_sql_table:
$query = "ALTER TABLE `my_sql_table` DROP `surname`";
3. Удаляем записи из таблицы my_sql_table с фамилией Сидоров:
$query = "DELETE FROM `my_sql_table` where surname="Сидоров"";
4. Помимо знаков равенства, также "больше" или "меньше", в языке MySQL запросов существует понятие "похоже на ". Выберем записи из таблицы my_sql_table, где в фамилии встречается "дор " :
$query = "SELECT * FROM `my_sql_table` where surname like "%дор%"";
Здесь наличие "%
" в начале и конце "дор" и означает, что запрос будет искать именно "дор", причем не важно в начале, конце, или середине фамилии он находится. Рассмотрим следующий пример
5. Выберем записи из таблицы my_sql_table с фамилией, которая начинается на П
. Обратите внимание на расположение "%
":
$query = "SELECT * FROM `my_sql_table` where surname like "П%"";
6. Вычислим максимальное значение id :
$query = "SELECT MAX(id) FROM `my_sql_table`";
7. Вычислим количество полей в my_sql_table с фамилией, которая начинается на П .
$query = "SELECT COUNT(*) FROM `my_sql_table` where surname like "П%"";
8. Удаление таблицы my_sql_table:
$query = "DROP TABLE `my_sql_table`";
Для запросов 1-3 на языке PHP достаточно просто выполнить запрос:
Mysql_query($query);
Мы рассмотрели наиболее характерные примеры запросов. Полагаю, с их помощью, следуя элементарной логике, Вы сможете выполнять более сложные запросы к созданным Вами таблицам баз данных MySQL.
Есть еще вопросы или что-то непонятно - добро пожаловать на наш | |
|
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