Введение в структурированный язык запросов SQL. Основные операторы SQL
Оконные функции поддерживаются не во всех элементах запросов, а только в предложениях SELECT и ORDER BY. Чтобы вы поняли причину такого ограничения, я сначала объясню принцип, который называется логической обработкой запроса . После этого я вернусь к инструкциям, которые поддерживают оконные функции, и в конце объясню, как обойти это ограничение в других предложениях.
Логическая обработка запросов
Логическая обработка запросов описывает принципы оценки запроса SELECT в соответствии с логической системой языка. Она описывает процесс, состоящий из нескольких этапов, или фаз, которые начинаются входными таблицами запроса и заканчиваются результирующим набором запроса.
Заметьте, что под логической обработкой запросов я подразумеваю концепцию оценки запроса, которая не обязательно совпадает с физическим процессом обработки запроса сервером SQL Server. В рамках оптимизации SQL Server может сокращать путь, менять порядок некоторых этапов и делать все, что ему заблагорассудится. Но все это только при условии, что он возвращает тот же результат, который должен получиться при логической обработке запроса при декларативном его определении.
Каждый этап логической обработки запроса работает с одной или несколькими таблицами (наборами строк), которые являются входными данными, и возвращает в качестве результата таблицу. Результирующая таблица одного этапа становится входной для следующего этапа.
На следующем рисунке представлена схема логической обработки запроса в SQL Server 2012:
Заметьте, что при написании запроса предложение SELECT всегда пишется первым, но в процессе логической обработки оно находится практически в самом конце - непосредственно перед обработкой предложения ORDER BY.
Логической обработке запросов можно посвятить целую книгу, но для нашей цели достаточно более лаконичного изложения. Для целей нашей дискуссии важно заметить порядок, в которой обрабатываются разные предложения. Следующий список представляет этот порядок (фазы, в которых разрешены оконные функции, выделены цветом):
-
Вычисление выражений
Удаление дубликатов
OFFSET-FETCH/TOP
Понимание процедуры и порядка логической обработки запросов позволяет понять, почему использование оконных функций разрешили только в определенных предложениях.
Предложения, поддерживающие оконные функции
Как видно из предыдущего рисунка, напрямую оконные функции поддерживают только предложения SELECT и ORDER BY. Причина ограничения заключается в том, чтобы в начале работы с окном избежать неоднозначности при работе с (почти) финальным результирующим набором запроса. Если разрешить оконные функции на этапах, предшествующих этапу SELECT, начальные окна этих этапов могут отличаться от окна этапа SELECT и, поэтому, в некоторых формах запроса будет очень сложно определить правильный результат.
Я попытаюсь продемонстрировать эту неоднозначность на примере. Сначала выполните следующий код, чтобы создать таблицу T1 и наполнить ее данными:
SET NOCOUNT ON; USE TSQL2012; IF OBJECT_ID("dbo.T1", "U") IS NOT NULL DROP TABLE dbo.T1; GO CREATE TABLE dbo.T1 (col1 VARCHAR(10) NOT NULL CONSTRAINT PK_T1 PRIMARY KEY); INSERT INTO dbo.T1(col1) VALUES("A"),("B"),("C"),("D"),("E"),("F"); GO
Допустим, что оконные функции разрешены на этапах, предшествующих SELECT, например на этапе WHERE. Посмотрите на следующий запрос и попытайтесь определить, какие значения col1 должны содержаться в результате:
Прежде чем говорить, что это очевидно, что это должны быть значения C, D и Е, вспомните о принципе «все сразу» в SQL. Этот принцип подразумевает, что с точки зрения концепции все выражения одного логического этапа выполняются одновременно. Это значит, что порядок следования выражений не должен влиять на результат. Если так, то следующий запрос должен быть семантически эквивалентен такому:
Сможете ли вы на этот раз определить, какое выражение правильное? Это C, D и Е или только C?
Это пример неоднозначности, о которой я говорил. Разрешение использовать оконные функции только в предложениях SELECT и ORDER BY позволяет избавиться от этой неоднозначности.
При анализе блок-схемы на рисунке выше вы могли заметить, что на этапе SELECT оконные функции поддерживает шаг 5-1 (Вычисление выражений) и он выполняет перед шагом 5-2 (Удаление дубликатов). Если вы спросите, почему так важно знать такие детали, я продемонстрирую, зачем это нужно.
Вот вопрос, возвращающий атрибуты empid и country всех сотрудников из таблицы сотрудников Employees:
SELECT empid, country FROM HR.Employees;
А теперь посмотрите на следующий запрос и попытайтесь до выполнения запроса определить, каким будет результат:
SELECT DISTINCT country, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY country) AS rownum FROM HR.Employees;
Некоторые будут ожидать такой результат:
Но на самом деле вы получите это:
А теперь вспомните, что в этом запросе функция ROW_NUMBER вычисляется на шаге 5-1, на котором вычисляются выражения списка SELECT - до удаления дубликатов на шаге 5-2. Функция ROW_NUMBER назначает девять уникальных номеров строк, содержащих информацию о сотрудниках, поэтому предложению DISTINCT нечего удалять.
Когда вы осознаете, что причина в порядке логической обработки запроса разных элементов, вы можете подумать о решении. Например, можно создать табличное выражение, основанное на запросе, которое просто возвращает уникальные страны, и назначать номера строк внешним запросом после удаления дубликатов:
WITH EmpCountries AS (SELECT DISTINCT country FROM HR.Employees) SELECT country, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY country) AS rownum FROM EmpCountries;
Можете ли вы представить себе другие способы решения задачи, по крайней мере проще, чем это?
Тот факт, что оконные функции оцениваются на этапе SELECT или ORDER BY означает, что окно, определенное для вычисления, - до применения последующих ограничений - является промежуточной формой строк, полученной после всех предшествующих фаз, то есть после применения FROM со всеми табличными операторами (например, соединениями), а также фильтрации с применением WHERE, группировки и фильтрации групп. Такой запрос можно считать примером:
Сначала вычисляется предложение FROM, после чего выполняется соединение. Затем фильтр оставляет только строки, относящиеся к 2007 году. После этого оставшиеся строки группируются по идентификатору сотрудника. Только после этого вычисляются выражения в списке SELECT, в числе которых функция RANK, которая вычисляется с использование упорядочения по убыванию общего количества. Если бы в списке SELECT были другие оконные функции, в них в качестве исходной точки использовался этот же набор результатов.
Вспомните, что ранее при обсуждении альтернатив оконным функциям (например, вложенных запросов) мы говорили, что они начинают просмотр данных с нуля, то есть нужно повторять всю логику внешнего запроса в каждом вложенном запросе, что сильно увеличивает объем кода.
В обход ограничений
Я объяснил, почему запретили использование оконных функций на этапах логической обработки запроса, предшествующих предложению SELECT. Но что, если нужно выполнять фильтрацию или группировку на основе вычислений, выполненных в оконных функциях? Решение заключается в использовании табличного выражения, такого как CTE или производная таблица. Заставьте запрос вызывать оконную функцию в его списке SELECT, назначив выражению псевдоним. Определите на основе этого запроса табличное выражение, после чего сошлитесь на него в запросе по псевдониму.
Вот пример, демонстрирующий, как можно фильтровать на основе результатов оконной функции с использованием CTE:
В инструкциях, изменяющих данные, оконные функции полностью запрещены, потому что в этих инструкциях не поддерживаются предложения SELECT и ORDER BY. Но есть случаи, когда оконные функции нужны в изменяющих данные инструкциях. Табличные выражения позволяют решить и эту проблему, потому что T-SQL позволяет менять данные через табличные выражения. Продемонстрирую это поведение на примере UPDATE. Сначала выполните следующий код, чтобы создать таблицу T1 со столбцами col1 и col2 и наполнить ее данными:
SET NOCOUNT ON; USE TSQL2012; IF OBJECT_ID("dbo.T1", "U") IS NOT NULL DROP TABLE dbo.T1; GO CREATE TABLE dbo.T1 (col1 INT NULL, col2 VARCHAR(10) NOT NULL); INSERT INTO dbo.T1(col2) VALUES("C"),("A"),("B"),("A"),("C"),("B"); GO
Значения столбца col2 определены явно, a col1 был заполнен значениями NULL.
Представьте, что эта таблица иллюстрирует ситуацию с проблемами с качеством данных. В этой таблице не создан ключ, поэтому невозможно уникально идентифицировать строки. Вы хотите назначить уникальные значения в столбце col1 для всех строк. Вы подумали, что удобно было бы использовать функцию ROW_NUMBER в инструкции UPDATE следующим образом:
UPDATE dbo.T1 SET col1 = ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY col2);
Но, как вы помните, в такой инструкции это запрещено. Обходной способ заключается в создании запроса по отношению к T1, который возвращает col1, и выражения, основанного на функции ROW_NUMBER (назовем ее rownum); определите табличное выражение, основанное на этом запросе, и, наконец, примените инструкцию UPDATE к CTE для присвоения значения rownum столбцу col1:
WITH C AS (SELECT col1, col2, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY col2) AS rownum FROM dbo.T1) UPDATE C SET col1 = rownum; SELECT col1, col2 FROM dbo.T1;
Получите данные из T1 - вы увидите, что все строки получили уникальное значение в столбце col1:
Возможность создания дополнительных фильтров
Я показал, как в T-SQL можно прибегнуть к обходному решению и косвенным образом использовать оконные функции в элементах, которые не поддерживают их напрямую. Это обходное решение основано на применении табличного выражения в форме CTE или производной таблицы. Приятно иметь дополнительный вариант, но в табличном выражении используется дополнительный уровень запроса и все немного усложняется. Приведенные мной примеры просты, но как насчет длинных и сложных запросов. Возможно ли более простое решение без этого дополнительного уровня?
Если говорить об оконных функциях, то в SQL Server на текущий момент нет другого решения. Вместе с тем, интересно посмотреть, как другие справляются с этой проблемой. Например, в Teradata создали фильтрующее предложение, которое называется QUALIFY и принципиально вычисляется после предложения SELECT. Это означает, что в нем можно напрямую обращаться к оконным функциям, как в следующем примере:
Не работает в SQL Server 2012 SELECT orderid, orderdate, val FROM Sales.OrderValues QUALIFY RANK() OVER(ORDER BY val DESC)
Более того, можно ссылаться на псевдонимы столбцов, определенных в списке SELECT, так:
Не работает в SQL Server 2012 SELECT orderid, orderdate, val, RANK() OVER(ORDER BY val DESC) AS rnk FROM Sales.OrderValues QUALIFY rnk
Предложения QUALIFY нет в стандартном SQL - оно поддерживается только в продуктах Teradata. Но оно кажется очень интересным решением, и было бы неплохо, если бы и стандарт, и в SQL Server удовлетворили такую потребность.
Повторное использование определений окон
Представьте, что вам нужно вызвать несколько оконных функций в одном запросе, при этом часть определения окна (или все определение) у нескольких функций совпадает. Если указать определение окна во всех функциях, код может сильно увеличиться в объеме, как в этом примере:
SELECT empid, ordermonth, qty, SUM(qty) OVER (PARTITION BY empid ORDER BY ordermonth ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS run_sum_qty, AVG(qty) OVER (PARTITION BY empid ORDER BY ordermonth ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS run_avg_qty, MIN(qty) OVER (PARTITION BY empid ORDER BY ordermonth ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS run_min_qty, MAX(qty) OVER (PARTITION BY empid ORDER BY ordermonth ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS run_max_qty FROM Sales.EmpOrders;
В стандартном SQL есть решение этой проблемы в виде предложения, которое называется WINDOW и позволяет присваивать имя определению окна или его части. После этого это имя можно использовать в других определениях окон, используемых в оконных функциях или даже определениях имен других окон. С точки зрения концепции это предложение вычисляется после предложения HAVING и до предложения SELECT.
SQL Server пока не поддерживает предложение WINDOW . В стандартном SQL можно сократить предыдущий запрос с использованием предложения WINDOW так:
Не работает в SQL Server 2012 SELECT empid, ordermonth, qty, SUM(qty) OVER W1 AS run_sum_qty, AVG(qty) OVER W1 AS run_avg_qty, MIN(qty) OVER W1 AS run_min_qty, MAX(qty) OVER W1 AS run_max_qty FROM Sales.EmpOrders WINDOW W1 AS (PARTITION BY empid ORDER BY ordermonth ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW);
Как видите, разница ощутима. В данном случае предложение WINDOW присваивает имя W1 полному определению окна с параметрами секционирования, упорядочения и кадрирования. После этого W1 используется в качестве определения окна во всех четырех функциях. Предложение WINDOW довольно сложное. Как уже говорилось, не обязательно присваивать имя полному определению окна - можно назначать имя только части определения. В таком случае определение окна содержит смесь именованных частей и явно заданных параметров. Кстати сказать, описание предложения WINDOW в стандарте SQL занимает целых десять страниц! И разобраться в них не так-то просто.
Было бы замечательно, если бы в SQL Server добавили поддержку это-го предложения, особенно теперь, когда расширилась поддержка оконных функций и пользователям придется писать длинные определения окон.
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));
| Тип данных | Описание |
|---|---|
| DATE | Значения даты |
| DATETIME | Значения даты и времени с точностью до минты |
| TIME | Значения времени |
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.
SELECT *
FROM albums
WHERE genre = "рок" AND sales_in_millions <= 50
ORDER BY released
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!
Данные таблицы tv_series
UPDATE tv_series SET genre = "драма" WHERE id = 2;
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.
Зарезервированные слова являются постоянной частью языка SQL и имеют фиксированное значение . Их следует записывать в точности так, как это установлено, нельзя разбивать на части для переноса с одной строки на другую. Слова, определяемые пользователем, задаются им самим (в соответствии с синтаксическими правилами) и представляют собой идентификаторы или имена различных объектов базы данных . Слова в операторе размещаются также в соответствии с установленными синтаксическими правилами.Идентификаторы языка SQL предназначены для обозначения объектов в базе данных и являются именами таблиц , представлений, столбцов и других объектов базы данных . Символы, которые могут использоваться в создаваемых пользователем идентификаторах языка SQL , должны быть определены как набор символов. Стандарт SQL задает набор символов, который используется по умолчанию, – он включает строчные и прописные буквы латинского алфавита (A-Z , a-z ), цифры (0-9 ) и символ подчеркивания (_ ). На формат идентификатора накладываются следующие ограничения:
- идентификатор может иметь длину до 128 символов;
- идентификатор должен начинаться с буквы;
- идентификатор не может содержать пробелы.
<идентификатор>::=<буква> {<буква>|<цифра>}[,...n]
Большинство компонентов языка не чувствительны к регистру. Поскольку у языка SQL свободный формат, отдельные SQL - операторы и их последовательности будут иметь более читаемый вид при использовании отступов и выравнивания.
Язык, в терминах которого дается описание языка SQL, называется метаязыком . Синтаксические определения обычно задают с помощью специальной металингвистической символики, называемой Бэкуса-Науэра формами (БНФ). Прописные буквы используются для записи зарезервированных слов и должны указываться в операторах точно так, как это будет показано. Строчные буквы употребляются для записи слов, определяемых пользователем. Применяемые в нотации БНФ символы и их обозначения показаны в таблице .
| Символ | Обозначение |
|---|---|
| ::= | Равно по определению |
| | | Необходимость выбора одного из нескольких приведенных значений |
| <…> | Описанная с помощью метаязыка структура языка |
| {…} | Обязательный выбор некоторой конструкции из списка |
| […] | Необязательный выбор некоторой конструкции из списка |
| [,…n] | Необязательная возможность повторения конструкции от нуля до нескольких раз |
Описание учебной базы данных
В дальнейшем изложении в качестве примера будет использоваться небольшая база данных , отражающая процесс поставки или продажи некоторого товара постоянным клиентам.
Исходя из анализа предметной области , можно выделить два типа сущностей – ТОВАР и КЛИЕНТ , которые связаны между собой отношением "многие–ко–многим", т.к. каждый покупатель может купить много наименований товара, а каждый товар может быть куплен многими покупателями. Однако реляционная модель данных требует заменить отношение "многие–ко-многим" на несколько отношений "один–ко-многим". Добавим еще один тип сущностей, отображающий процесс продажи товаров, – СДЕЛКА .
Установим связи между объектами. Один покупатель может неоднократно покупать товары, поэтому между объектами КЛИЕНТ и СДЕЛКА имеется связь "один–ко–многим". Каждое наименование товара может неоднократно участвовать в сделках, в результате между объектами ТОВАР и СДЕЛКА имеется связь " один-ко-многим ".
Определим атрибуты и свяжем их с сущностями и связями . К объекту ТОВАР относятся такие характеристики, как название, тип, цена, сорт. К объекту КЛИЕНТ – имя, отчество, фамилия, фирма , город, телефон. Тип сущности СДЕЛКА может быть охарактеризован такими признаками, как дата и количество проданного товара.
Важным этапом в создании базы данных является определение атрибутов, которые однозначно определяют каждый экземпляр сущности , т.е. выявление первичных ключей .
Для таблицы ТОВАР название не может служить первичным ключом , т.к. товары разных типов могут иметь одинаковые названия, поэтому введем первичный ключ КодТовара , под которым можно понимать, например, артикул товара . Точно так же ни Имя , ни Фирма , ни Город не могут служить первичным ключом в таблице КЛИЕНТ . Введем первичный ключ КодКлиента , под которым можно понимать номер паспорта, идентификационный номер налогоплательщика или любой другой атрибут , однозначно определяющий каждого клиента. Для таблицы СДЕЛКА первичным ключом является поле КодСделки , т.к. оно однозначно определяет дату, покупателя и другие элементы данных. В качестве первичного ключа можно было бы выбрать не одно поле , а некоторую совокупность полей, но для иллюстрации конструкций языка ограничимся простыми первичными ключами .
Краткое описание операторов языка SQL
Работа с операторами SQL
Выбор данных
Выбор данных представляет собой наиболее часто встречающуюся операцию, выполняемую с помощью SQL. Оператор SELECT - один из самых важных операторов этого языка, применяемый для выбора данных. Синтаксис этого оператора имеет следующий вид:
SELECT column-list FROM table-list
Операторы SELECT должны содержать слова SELECT и FROM; другие ключевые слова, такие как WHERE или ORDER BY, являются необязательными.
За ключевым словом SELECT следуют сведения о том, какие именно поля необходимо включить в результирующий набор данных. Звездочка (*) обозначает все поля таблицы, например:
Для выбора одной колонки применяется следующий синтаксис:
SELECT CompanyName Пример выбора нескольких колонок имеет вид:
SELECT CompanyName, ContactName, ContactTitle
Если выбор данных осуществляется из нескольких таблиц и при этом выбираются одноименные поля из разных таблиц, следует ссылаться на имена таблиц для полной идентификации полей, включаемых в результирующий набор данных, например:
SELECT Customers.CompanyName, Shippers.CompanyName
Предложение FROM
Для указания имен таблиц, из которых выбираются записи, применяется ключевое слово FROM, например:
SELECT * FROM Customers
Этот запрос возвратит все поля из таблицы Customers.
Если в результирующем наборе данных нужны только поля CompanyName и ContactName, мы можем ввести следующее предложение SELECT:
SELECT CompanyName, ContactName FROM Customers
Пример запроса к более чем одной таблице приведен ниже:
SELECT Customers.CompanyName, Shippers.CompanyName FROM Customers, Shippers
Предложение WHERE
Для фильтрации результатов, возвращаемых оператором SELECT, можно использовать предложение WHERE, синтаксис которого имеет вид:
WHERE expression1 [{AND | OR} expression2 […]]
Например, вместо получения полного списка продуктов можно ограничиться только теми из них, у которых значение поля CategoryID равно 4:
SELECT * FROM Products WHERE CategoryID = 4
В предложении WHERE можно использовать различные выражения, например:
SELECT * FROM Products WHERE CategoryID = 2 AND SupplierID > 10
SELECT ProductName, UnitPrice FROM Products WHERE CategoryID = 3 OR UnitPrice < 50
SELECT ProductName, UnitPrice FROM Products WHERE Discontinued IS NOT NULL
Выражение ‘IS NOT NULL’ означает, что соответствующая колонка результирующего набора данных не может содержать пустых значений. В предложении WHERE можно использовать один из шести операторов отношений, определенных в SQL. Эти операторы приведены в табл. 1.
Таблица 1 Оператор Описание
< Меньше
<= Меньше или равно
<> Не равно
> Больше
>= Больше или равно
Помимо перечисленных выше простых операторов сравнения, можно использовать и специальные операторы сравнения, приведенные в табл. 2.
Таблица 2 Оператор Описание
ALL Применяется совместно с операторами сравнения при сравнении со списком значений
ANY Применяется совместно с операторами сравнения при сравнении со списком значений
BETWEEN Применяется при проверке нахождения значения внутри заданного интервала (включая его границы)
IN Применяется для проверки наличия значения в списке
LIKE Применяется при проверке соответствия значения заданной маске
Приведем несколько примеров применения этих операторов. Для сопоставления данных с маской применяется ключевое слово LIKE:
SELECT CompanyName, ContactName FROM Customers WHERE CompanyName LIKE ‘M%’
В данной маске символ ‘%’ (процент) заменяет любую последовательность символов, а символ ‘_’ (подчеркивание) - один любой символ. Тот же самый результат может быть получен следующим способом:
SELECT CompanyName, ContactName FROM Customers WHERE CompanyName BETWEEN ‘M’ AND ‘N’
В последнем примере мы можем расширить область поиска. В частности, при поиске компаний с именами, начинающимися с букв от A до C, можно выполнить следующий оператор SELECT:
SELECT CompanyName, ContactName FROM Customers WHERE CompanyName BETWEEN ‘A’ AND ‘D’
Используя оператор LIKE, мы можем сузить диапазон поиска, применив более сложную маску для сравнения. Например, чтобы найти компании, содержащие в своем названии подстроку bl, можно применить следующий запрос:
SELECT CompanyName, ContactName FROM Customers WHERE CompanyName LIKE ‘%bl%’
Маска ‘%bl%’ показывает, что до и после искомой подстроки может быть любое количество произвольных символов.
Используя оператор IN, можно задать список значений, в котором должно содержаться значение поля:
SELECT CompanyName, ContactName FROM Customers WHERE CustomerID IN (‘ALFKI’, ‘BERGS’, ‘VINET’)
Операторы AND, OR и NOT
Мы уже рассматривали пример применения оператора AND для логических операций, связанных с требованием, чтобы запись удовлетворяла двум разным критериям. Рассмотрим следующий запрос:
SELECT CompanyName, ContactName FROM Customers WHERE CompanyName LIKE ‘S%’ AND Country = ‘USA’
Результатом выполнения этого запроса будет список заказчиков, находящихся в США, название которых начинается с буквы S.
Оператор OR позволяет выбрать записи, удовлетворяющие хотя бы одному из перечисленных условий, в то время как оператор NOT используется для исключения из набора данных записей, удовлетворяющих данному условию. Например, можно применить оператор OR для поиска всех заказчиков, либо находящихся в Калифорнии, либо имеющих название, начинающееся с буквы S (и при этом находящихся где угодно):
SELECT CompanyName, ContactName FROM Customers WHERE CompanyName LIKE ‘S%’ OR Region=’CA’
В этом случае результирующий набор данных будет содержать записи, в которых значение поля CompanyName удовлетворяет первому условию, плюс все записи, в которых значение поля Region удовлетворяет второму условию.
Теперь рассмотрим пример применения оператора NOT. Для исключения некоторых заказчиков из результирующего набора данных можно использовать запрос вида:
SELECT CompanyName, ContactName FROM Customers WHERE Country NOT IN (‘USA’, ‘UK’)
В результате выполнения этого запроса мы получим список заказчиков из всех стран, кроме США и Великобритании.
Предложение ORDER BY
Предложение ORDER BY (необязательное) применяется для сортировки результирующего набора данных по одной или нескольким колонкам. Для определения порядка сортировки используются ключевые слова ASC (по возрастанию) или DESC (по убыванию). По умолчанию данные сортируются по возрастанию. Синтаксис предложения ORDER BY имеет вид:
ORDER BY column1 [{ASC | DESC}] [, column2 [{ASC | DESC}] [,…]
Например, для сортировки сотрудников по фамилии и затем по имени следует использовать следующий SQL-запрос:
SELECT LastName, FirstName, Title FROM Employees ORDER BY LastName, FirstName
Если сортировка данных требуется в убывающем порядке (например, требуется список продуктов в порядке убывания цен), используется ключевое слово DESC:
SELECT ProductName, UnitPrice FROM Products ORDER BY UnitPrice DESC
Связывание таблиц
Как мы уже убедились, можно создавать запросы, позволяющие извлечь данные из нескольких таблиц. Одна из возможностей сделать это заключается в связывании таблиц по одному или нескольким полям. Обратите внимание на то, что без связывания таблиц в результате запроса получится набор данных, содержащий все возможные комбинации строк каждой из исходных таблиц (известное также как декартово произведение):
SELECT ProductName, CategoryName FROM Products, Categories
в то время как запрос, показанный ниже, приводит к отображению списка продуктов с указанием, к какой категории принадлежит данный продукт:
SELECT ProductName, CategoryName FROM Products, Categories WHERE Products.CategoryID = Categories.CategoryID
Можно сравнить результаты этих двух запросов. В общем случае синтаксис для связывания таблиц имеет вид:
SELECT column-list FROM table1, table2 WHERE table1.column1=table2.column2
Следующие несколько примеров связывания таблиц характерны для Microsoft Access и Microsoft SQL Server и могут не работать с другими СУБД, однако мы полагаем, что иллюстрируемая ими функциональность достаточно важна.
Существует несколько типов связывания таблиц. Например, следующий оператор SQL осуществляет так называемое внутреннее соединение таблиц (inner join) - в этом случае в результирующем наборе данных содержатся записи, в которых значения в связанных полях совпадают:
SELECT ProductName, CategoryName FROM Products INNER JOIN Categories ON Products.CategoryID = Categories.CategoryID
Так называемые внешние соединения (outer joins) позволяют нам включить в результат запроса все строки из одной таблицы и соответствующие им строки из другой таблицы. Например:
SELECT ProductName, CategoryName FROM Products LEFT OUTER JOIN Categories ON Products.CategoryID = Categories.CategoryID
Это было так называемое левое внешнее соединение (left outer join). Существуют также правые внешние соединения (right outer join), возвращающие все строки из второй (то есть правой) таблицы и соответствующие им строки из другой таблицы:
SELECT ProductName, CategoryName FROM Products RIGHT OUTER JOIN Categories ON Products.CategoryID = Categories.CategoryID
Комбинируя левое и правое внешние соединения, можно получить полное внешнее соединение, возвращающее все данные из обеих таблиц:
SELECT ProductName, CategoryName FROM Products FULL OUTER JOIN Categories ON Products.CategoryID = Categories.CategoryID
Для получения всех комбинаций строк из обеих таблиц (декартова произведения) можно использовать ключевое слово CROSS JOIN без указания связываемых полей:
SELECT ProductName, CategoryName FROM Products CROSS JOIN Categories
Если в запросе используется более трех таблиц, можно иcпользовать вложенные соединения.
Предложение GROUP BY
Для вычисления суммарных значений на основе данных одной или нескольких таблиц можно использовать предложение GROUP BY, имеющее такой синтаксис:
GROUP BY {column1} [, …]
Например, следующий запрос связывает две таблицы, сортирует их по полю CustomerID, для каждого значения CustomerID создает одну строку в результирующем наборе данных и вычисляет количество значений поля OrderID для каждого значения CustomerID:
SELECT Customers.CustomerID, COUNT (Orders.OrderID) FROM Customers INNER JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID GROUP BY Customers.CustomerID
В приведенном выше примере запроса мы использовали в предложении SELECT агрегатную функцию COUNT, вычисляющую количество значений.
Предложение HAVING
Предложение HAVING имеет назначение, сходное с предложением WHERE, но используется с агрегатными данными. Например:
SELECT Customers.CustomerID, COUNT (Orders.OrderID) FROM Customers INNER JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID GROUP BY Customers.CustomerID HAVING COUNT(Orders.OrderID) >= 10
Этот запрос аналогичен предыдущему, но в результирующий набор данных включены только заказчики, разместившие десять или более заказов.
Ключевые слова ALL и DISTINCT
До этого момента мы рассматривали, как извлечь все или заданные колонки из одной или нескольких таблиц. Для управления выводом дублирующихся строк результирующего набора данных можно использовать ключевые слова ALL или DISTINCT в предложении SELECT. Ключевое слово DISTINCT указывает, что строки результирующего набора данных должны быть уникальны, тогда как ключевое слово ALL указывает, что возвращать следует все строки. Например, для извлечения названий стран, в которых имеются заказчики, можно использовать следующий запрос:
SELECT DISTINCT Country FROM Customers
Отметим, что ключевое слово ALL используется по определению. Если в запросе требуется вывести более одной колонки и при этом использовано слово DISTINCT, то результирующий набор данных будет содержать различные строки, но некоторые значения одного и того же поля в разных строках могут совпадать.
Ключевое слово TOP
Ключевое слово TOP может быть использовано для возврата первых n строк или первых n процентов таблицы. Например, запрос:
SELECT TOP 10 * FROM PRODUCTS ORDER BY ProductName
возвращает первые 10 продуктов из таблицы, тогда как запрос:
SELECT TOP 25 PERCENT * FROM PRODUCTS ORDER BY ProductName
вернет первую четверть записей таблицы.
Модификация данных
До сих пор мы изучали операторы SQL для извлечения данных. Помимо этого язык SQL может быть использован для обновления и удаления данных, копирования записей в другие таблицы и выполнения многих других операций. Ниже мы рассмотрим операторы UPDATE, DELETE и INSERT, используемые для решения некоторых из этих задач.
Оператор UPDATE
Для изменения значений в одной или нескольких колонках таблицы применяется оператор UPDATE. Синтакcис этого оператора имеет вид:
UPDATE tableSET column1 = expression1 [, column2 = expression2] [,…]
Выражение в предложении SET может быть константой или результатом вычислений. Например, для повышения цен всех продуктов, стоящих меньше 10 долл., можно выполнить следующий запрос:
UPDATE Products SET UnitPrice = UnitPrice * 1.1 WHERE UnitPrice < 10
Оператор DELETE
Для удаления строк из таблиц следует использовать оператор DELETE, синтаксис которого имеет вид:
DELETE FROM table
Внимание! Предложение WHERE не является обязательным, но если вы забудете его включить, из таблицы будут удалены все записи.
Например, для удаления из списка всех продуктов, которые больше не поставляются, можно выполнить следующий запрос:
DELETE FROM Products WHERE Discontinued = 1
Отметим, что полезно использовать оператор SELECT с тем же синтаксисом, что и оператор DELETE, чтобы проверить, какие именно записи будут удалены, прежде чем действительно их удалять. Ниже показан оператор SELECT для приведенного выше запроса на удаление данных:
SELECT ProductName FROM Products WHERE Discontinued = 1
Можно использовать в предложении WHERE более сложный критерий для определения того, какие записи должны быть удалены. Предположим, нам нужно удалить из списка клиентов тех из них, кто не имел заказов до определенной даты. Сначала для этого следует выполнить следующий SELECT, чтобы определить, что именно мы удаляем:
SELECT CompanyName FROM Customers WHERE Customers.CustomerID NOT IN (SELECT CustomerID FROM Orders WHERE OrderDate > 01/01/96)
а затем заменить оператор SELECT на оператор DELETE:
DELETE FROM Customers WHERE Customers.CustomerID NOT IN (SELECT CustomerID FROM Orders WHERE OrderDate > 01/01/96)
Замечание. При использовании в операторах SQL даты или времени, а также полей, содержащих такие данные, следует уточнить синтаксис таких предложений в документации из комплекта поставки используемой СУБД.
Оператор INSERT
Для добавления записей в таблицы следует использовать оператор INSERT, синтаксис которого имеет вид:
INSERT table ( { VALUES ({ DEFAULT | NULL | expression } } [, …])
Например, для добавления нового клиента в таблицу Customers можно использовать следующий запрос:
INSERT INTO Customers (CustomerID, CompanyName) VALUES (‘XYZFO’, ‘XYZ Deli’)
Модификация метаданных
Существует несколько операторов SQL для управления метаданными, используемых для создания, изменения или удаления баз данных и содержащихся в них объектов (таблиц, представлений и др.). Мы рассмотрим некоторые из них: CREATE TABLE, ALTER TABLE и DROP.
Оператор CREATE TABLE
Для создания новой таблицы необходимо использовать оператор CREATE TABLE, синтаксис которого имеет вид:
CREATE TABLE table (column1 type1 [(size1)] [, column2 type2 [(size2)] [, ...]] ]]);
В этом операторе следует указать имя поля, тип данных для него (тип данных должен поддерживаться данной СУБД), длину (для некоторых типов полей) и, если нужно, серверные ограничения (с применением ключевого слова CONSTRAINT). Например, следующий запрос создает таблицу с именем Simple с четырьмя колонками - LastName, FirstName, EMail и HomePage:
CREATE TABLE Simple (FirstName varchar(50) NOT NULL, LastName varchar(50) NOT NULL, EMail varchar(50), HomePage varchar(255))
Мы можем расширить эту таблицу добавлением поля PersonID, которое будет использовано как первичный ключ:
CREATE TABLE Simple (PersonID Integer NOT NULL PRIMARY KEY, FirstName varchar(50) NOT NULL, LastName varchar(50) NOT NULL, EMail varchar(50), HomePage varchar(255))
и указать, что комбинация полей LastName и FirstName должна быть уникальна:
CREATE TABLE Simple (PersonID Integer NOT NULL PRIMARY KEY, FirstName varchar(50) NOT NULL, LastName varchar(50) NOT NULL, EMail varchar(50), HomePage varchar(255), CONSTRAINT SimpleConstraint UNIQUE (FirstName, LastName))
Используя предложение SELECT и ключевое слово INTO, мы можем создавать новые таблицы, основанные на условии, указанном в предложении WHERE. Например:
SELECT * INTO NewOrders FROM Orders WHERE OrderDate > 1/1/97 Этот запрос создаст новую таблицу NewOrders и заполнит ее данными о заказах начиная с 1 января 1997 года.
Оператор ALTER TABLE
Для изменения структуры существующей таблицы можно использовать оператор ALTER TABLE. Применяя его, можно добавить или удалить поле или серверное ограничение. Существует четыре разновидности оператора ALTER TABLE.
Первая разновидность этого оператора используется для добавления колонки к таблице, и ее синтаксис имеет вид:
ALTER TABLE table ADD column datatype [(size)]
В запросах такого вида определяется имя таблицы, имя нового поля, его тип данных и, если нужно, размер. Помимо этого можно указать серверное ограничение, связанное с данным полем. Например, для добавления поля Phone к таблице Simple, созданной ранее, можно выполнить следующий запрос:
ALTER TABLE Simple ADD Phone varchar(30)
Вторая разновидность оператора ALTER TABLE применяется для добавления серверных ограничений к таблице, а ее синтаксис имеет вид:
ALTER TABLE table ADD CONSTRAINT constraint
Такие запросы позволяют только добавлять индексы, позволяющие использовать соответствующие поля в качестве первичных или внешних ключей.
Третья разновидность предложения ALTER TABLE применяется для удаления поля из таблицы:
ALTER TABLE table DROP column
Ключевое слово COLUMN использовать не обязательно. Например:
ALTER TABLE Simple DROP Phone
Обратите внимание на то, что для удаления проиндексированных полей следует сначала удалить индекс. Это можно сделать с помощью четвертой разновидности предложения ALTER TABLE:
ALTER TABLE table DROP CONSTRAINT index
Ниже приведен пример такого запроса:
ALTER TABLE Simple DROP CONSTRAINT PrimaryKey
Оператор DROP
Для удаления таблиц или индексов можно использовать оператор DROP, имеющий две разновидности. Первая из них применяется для удаления таблицы из базы данных:
DROP TABLE table
Вторая разновидность используется для удаления индекса.
Стандарт языка SQL был принят в 1992 году и используется до сих пор. Именно он и стал эталоном для многих Конечно, некоторые производители используют свои интерпретации стандарта. Но в любой системе все же имеются главные составляющие — операторы SQL.
Введение
С помощью операторов SQL в происходит управление значениями, таблицами и получение их для дальнейшего анализа и отображения. Они представляют собой набор ключевых слов, по которым система понимает, что делать с данными.
Определяют несколько категорий операторов SQL:
- определение объектов базы данных;
- манипулирование значениями;
- защита и управление;
- параметры сеанса;
- информация о базе;
- статический SQL;
- динамический SQL.
Операторы SQL для манипулирования данными
INSERT. Вставляет строки в существующую таблицу. Может использоваться как для одного значения, так и нескольких, определённых по некоему условию. Например:
имя таблицы (имя столбца 1, имя столбца 2)
VALUES (значение 1, значение 2).
Для использования оператора INSERT при нескольких значениях, применяется такой синтаксис:
имя таблицы 1 (имя столбца 1, имя столбца 2)
SELECT имя столбца 1, имя столбца 2
FROM имя таблицы 2
WHERE имя таблицы 2.имя столбца 1>2
Этот запрос выберет все данные из таблицы 2, которые больше 2 по столбцу 1 и вставит их в первую.
UPDATE. Как видно из названия, этот оператор SQL запроса обновляет данные в существующей таблице по определённому признаку.
UPDATE имя таблицы 1
SET имя столбца 2 = «Василий»
WHERE имя таблицы 1.имя столбца 1 = 1
Данная конструкция заполнит значением Василий все строки, в которых встретит цифру 1 в первом столбце.
Данные из таблицы. Можно указать какое-либо условие или же убрать все строки.
DELETE FROM имя таблицы
WHERE имя таблицы.имя столбца 1 = 1
Приведённый запрос удалит из базы все данные со значением один в первом столбце. А вот так можно очистить всю таблицу:
Оператор SELECT
Главное назначение SELECT — выборка данных по определенным условиям. Результатом его работы всегда является новая таблица с отобранными данными. Оператор MS может быть использован в массе различных запросов. Поэтому наряду с ним можно рассмотреть и другие смежные ключевые слова.
Для выбора всех данных из определённой таблицы используется знак «*».
FROM имя таблицы 1
Результатом работы данного запроса будет точная копия таблицы 1.
А здесь происходит выборка по условию WHERE, которое достаёт из таблицы 1 все значения, больше 2 в столбце 1.
FROM имя таблицы 1
WHERE имя таблицы 1.имя столбца 1 > 2
Также можно указать в выборке, что нужны только определённые столбцы.
SELECT имя таблицы 1.имя столбца 1
FROM имя таблицы 1
Результатом данного запроса будут все строки, со значениями из столбца 1. С помощью операторов MS SQL можно составить собственную таблицу, на ходу заменив, вычислив и подставив определённые значения.
имя таблицы 1.имя столбца 1
имя таблицы 1.имя столбца 2
имя таблицы 1.имя столбца 3
имя таблицы 1.имя столбца 2 * имя таблицы 1.имя столбца 3 AS SUMMA
FROM имя таблицы 1
Данный, на первый взгляд сложный запрос выполняет выборку всех значений из таблицы 1, затем создаёт новые колонки EQ и SUMMA. В первую заносит знак «+», во вторую произведение данных из столбца 2 и 3. Полученный результат можно представить в виде таблицы, для понимания как это работает:
При использовании оператора SELECT, можно сразу провести упорядочивание данных по какому-либо признаку. Для этого используется слово ORDER BY.
имя таблицы 1.имя столбца 1
имя таблицы 1.имя столбца 2
имя таблицы 1.имя столбца 3
FROM имя таблицы 1
ORDER BY имя столбца 2
Результирующая таблица будет выглядеть таким образом:
То есть все строки были установлены в таком порядке, чтобы в столбце 2 значения шли по возрастанию.
Данные можно получать и из нескольких таблиц. Для наглядности сначала нужно представить, что их в базе имеется две, примерно такие:
Таблица «Сотрудники»
Таблица «Зарплата»
Теперь нужно, как-то связав эти две таблицы получить общие значения. Используя основные операторы SQL сделать это можно так:
Сотрудники.Номер
Сотрудники.Имя
Зарплата.Ставка
Зарплата.Начислено
FROM Сотрудники, Зарплата
WHERE Сотрудники.Номер = Зарплата.Номер
Здесь происходит выборка из двух разных таблиц значений, объединённых по номеру. Результатом будет следующий набор данных:
Ещё немного о SELECT. Использование агрегатных функций
Один из основных операторов может производить некоторые вычисления при выборке. Для этого он использует определённые функции и формулы.
К примеру, чтобы получить количество записей из таблицы «Сотрудники», нужно использовать запрос:
SELECT COUNT (*) AS N
FROM Сотрудники
В результате получится таблица с одним значением и столбцом.
Можно применить такой запрос и посмотреть что получится:
SUM(Зарплата.Начислено) AS SUMMA
MAX(Зарплата.Начислено) AS MAX
MIN(Зарплата.Начислено) AS MIN
AVG(Зарплата.Начислено) AS SRED
FROM Зарплата
Итоговая таблица будет такой:
Вот таким образом, можно выбрать из базы данных нужные значения, на лету выполнив вычисление различных функций.
Объединение, пересечение и разности
Объединить несколько запросов в SQL
SELECT Сотрудники.Имя
FROM Сотрудники
WHERE Сотрудники.Номер = 1
SELECT Сотрудники.Имя
FROM Сотрудники, Зарплата
WHERE Зарплата.Номер = 1
При этом стоит учитывать, что при таком объединении таблицы должны быть совместимы. То есть иметь одинаковое количество столбцов.
Синтаксис оператора SELECT и порядок его обработки
Первым делом SELECT определяет область, из которой он будет брать данные. Для этого используется ключевое слово FROM. Если не указано, что именно выбрать.
Затем может присутствовать SQL оператор WHERE. С его помощью SELECT пробегает по всем строкам таблицы и проверяет данные на соответствие условию.
Если в запросе имеется GROUP BY, то происходит группировка значений по указанным параметрам.
Операторы для сравнения данных
Их имеется несколько типов. В SQL операторы сравнения могут проверять различные типы значений.
«=». Обозначает, как можно догадаться, равенство двух выражений. Например, он уже использовался в примерах выше - WHERE Зарплата.Номер = 1.
«>». Знак больше. Если значение левой части выражения больше, то возвращается логическое TRUE и условие считается выполненным.
«<». Знак меньше. Обратный предыдущему оператор.
Знаки «<=» и «>=». Отличается от простых операторов больше и меньше, тем, что при равенстве операндов условие также будет истинным.
LIKE
Перевести данное ключевое слово можно как «похожий». Оператор LIKE в SQL используется примерно по такому же принципу — выполняет запрос по шаблону. То есть он позволяет расширить выборку данных из базы используя регулярные выражения.
Например, поставлена такая задача: из уже известной базы «Сотрудники» получить всех людей, чьё имя заканчивается на «я». Тогда запрос можно составить так:
FROM Сотрудники
WHERE Имя LIKE `%я`
Знак процента в данном случае означает маску, то есть любой символ и их количество. А по букве «я» SQL определит что последний символ должен быть именно таким.
CASE
Данный оператор SQL Server представляет собой реализацию множественного выбора. Он напоминает конструкцию switch во многих языках программирования. Оператор CASE в SQL выполняет действие по нескольким условиям.
Например, нужно выбрать из таблицы «Зарплата» максимальное и минимальное значение.
Тогда запрос можно составить так:
FROM Зарплата
WHERE CASE WHEN SELECT MAX(Начислено) THEN Максимум
WHEN SELECT MIN(Начислено) THEN Минимум
В данном контексте система ищет максимальное и минимальное значение в столбце «Начислено». Затем с помощью END создаётся поле «итог», в которое будет заноситься «Максимум» или «Минимум» в зависимости от результата выполнения условия.
Кстати, в SQL имеется и более компактная форма CASE — COALESCE.
Операторы определения данных
Это вид позволяет проводить разнообразное изменение таблиц — создание, удаление, модификации и работу с индексами.
Первый из них, который стоит рассмотреть — CREATE TABLE. Он делает не что иное, как создаёт таблицу. Если просто набрать запрос CREATE TABLE, ничего не случится, так как нужно ещё указать несколько параметров.
Например, для создания уже знакомой таблицы «Сотрудники» нужно использовать команды:
CREATE TABLE Сотрудники
(Номер number(10) NOT NULL
Имя varchar(50) NOT NULL
Фамилия varchar(50) NOT NULL)
В это запросе, в скобках сразу же определяются имена полей и их типы, а также может ли он быть равен NULL.
DROP TABLE
Выполняет одну простую задачу — удаление указанной таблицы. Имеет дополнительный параметр IF EXISTS. Он поглощает ошибку при удалении, если искомая таблица не существует. Пример использования:
DROP TABLE Сотрудники IF EXISTS.
CREATE INDEX
В SQL имеется система индексов, которая позволяет ускорить доступ к данным. В общем, он представляет собой ссылку, которая указывает на определённый столбец. Создать индекс можно простым запросом:
CREATE INDEX название_индекса
ON название_таблицы(название_столбца)
Используется данный оператор в T-SQL, Oracle, PL SQL и многих других интерпретациях технологиях.
ALTER TABLE
Очень функциональный оператор, обладающий многочисленными вариантами. В общем случае производит изменение структуры, определения и размещения таблиц. Используется оператор в Oracle SQL, Postgres и многих других.
ADD. Осуществляет добавление столбца в таблицу. Синтаксис его такой: ALTER TABLE название_таблицы ADD название_столбца тип_хранимых_данных. Может иметь параметр IF NOT EXISTS, что подавить ошибку, если создаваемый столбец уже есть;
DROP. Удаляет столбец. Также имеет ключ IF EXISTS, без которого сгенерируется ошибка, говорящая о том, что требуемый столбец отсутствует;
CHANGE. Служит для переименования имени поля в указанное. Пример использования: ALTER TABLE название_таблицы CHANGE старое_имя новое_имя;
MODIFY. Данная команда поможет сменить тип и дополнительные атрибуты определённого столбца. А используется он вот так: ALTER TABLE название_таблицы MODIFY название_столбца тип_данных атрибуты;
CREATE VIEW
В SQL имеется такое понятие, как представление. Вкратце, это некая виртуальная таблица с данными. Образуется она в результате выборки с помощью оператора языка SQL SELECT. Представления могут ограничивать доступ к базе данных, скрывать их, заменять реальные имена столбцов.
Процесс создания происходит с помощью простого запроса:
CREATE VIEW название представления AS SELECT FROM * название таблицы
Выборка может происходить как всей базы целиком, так и по некоторому условию.
Немного о функциях
В SQL запросах очень часто используются различные встроенные функции, которые позволяют взаимодействовать с данными и преобразовывать их на лету. Стоит рассмотреть их, так как они составляют неотъемлемую часть структурированного языка.
COUNT. Производит подсчёт записей или строк в конкретной таблице. В качестве параметра можно указать имя столбца, тогда данные будут взяты из него. SELECT COUNT * FROM Сотрудники;
AVG. применяется только на столбцы с числовыми данными. Ее результатом является определение среднего арифметического всех значений;
MIN и MAX. Эти функции уже использовались в этой статье. Определяют они максимальное и минимальное значения из указанного столбца;
SUM. Все просто — функция вычисляет сумму значений столбца. Применяется исключительно для числового вида данных. Добавив в запрос параметр DISTINCT, будут суммироваться только уникальные значения;
ROUND. Функция округления десятичных дробных чисел. В синтаксисе используется название столбца и количество знаков после запятой;
LEN. Простая функция, вычисляющая длину значений столбца. Результатом будет новая таблица с указанием количества символов;
NOW. Это ключевое слово используется для вычисления текущей даты и времени.
Дополнительные операторы
Многие примеры с операторами SQL имеют ключевые слова, которые выполняют небольшие задачи, но тем не менее сильно упрощают выборку или действия с базами данных.
AS. Применяется, когда нужно визуально оформить результат, присваивая указанное имя получившейся таблице.
BETWEEN. Очень удобный инструмент для выборки. Он указывает область значений, среди которых нужно получить данные. На вход принимает параметр от и до какого числа используется диапазон;.
NOT. Оператор придаёт противоположность выражению.
TRUNCATE. Удаляет данные из указанного участка базы. Отличается от аналогичных операторов тем, что восстановить данные после его использования невозможно. Стоит учесть, что реализация данного ключевого слова в различных интерпретациях SQL может отличаться. Поэтому перед тем как пробовать использовать TRUNCATE, лучше ознакомиться со справочной информацией.
LIMIT. Устанавливает количество строк для вывода. Особенность оператора в том, что он всегда располагается в конце. Принимает один обязательный параметр и один опциональный. Первый указывает, сколько строк с выбранными данными нужно показать. А если используется второй, то оператор срабатывает как для диапазона значений.
UNION. Очень удобный оператор для объединения нескольких запросов. Он уже встречался среди примеров этой в этой статье. Можно вывести нужные строки из нескольких таблиц, объединив их UNION для более удобного использования. Синтаксис его такой: SELECT имя_столбца FROM имя_таблицы UNION SELECT имя_другого_столбца FROM имя_другой таблицы. В результате получится сводная таблица с объединёнными запросами.
PRIMARY KEY. Переводится как «первичный ключ». Собственно, именно такая терминология и используется в справочных материалах. Он означает уникальный идентификатор строки. Применяется, как правило, при создании таблицы для указания поля, которое и будет содержать его.
DEFAULT. Так же, как и предыдущий оператор, используется в процессе выполнения создающего запроса. Он определяет значение по умолчанию, которым будет заполнено поле при его создании.
NULL. Начинающие и не только программисты при составлении запросов очень часто забывают о возможности получения значения NULL. В итоге в код закрадывается ошибка, которую трудно отследить в процессе отладки. Поэтому при создании таблиц, выборке или пересчёте значений нужно остановиться и подумать, а учтено ли возникновение NULL в это участке запроса.
Память. В этой статье были показаны несколько функций, способные выполнять некоторые задачи. При разработке оболочки для работы с базой, можно «перевесить» вычисление простых выражений на систему управления базами данных. В некоторых случаях это даёт значительный прирост в производительности.
Ограничения. Если нужно получить из базы с тысячами строк всего лишь двух, то стоит использовать операторы типа LIMIT или TOP. Не нужно извлекать данные средствами языка разработки оболочки.
Соединение. После получения данных из нескольких таблиц многие программисты начинают сводить их воедино средствами памяти оболочки. Но зачем? Ведь можно составить один запрос в котором это все будет присутствовать. Не придётся писать лишний код и резервировать дополнительную память в системе.
Сортировка. Если есть возможность применять упорядочивание в запросе, то есть силами СУБД, то нужно её использовать. Это позволит значительно сэкономить на ресурсах при работе программы или сервиса.
Много запросов. Если приходится вставлять множество записей последовательно, то для оптимизации следует задуматься о пакетной вставке данных одним запросом. Это также позволит увеличить производительность всей системы в целом.
Продуманное размещение данных. Перед составлением структуры базы нужно задуматься о том, а необходимо ли такое количество таблиц и полей. Может есть способ объединить их или отказаться от некоторых. Очень часто программисты применяют избыточное количество данных, которые нигде и никогда не будут использоваться.
Типы. Для экономии места и ресурсов нужно чутко относиться к видам используемых данных. Если есть возможность воспользоваться менее «тяжёлым» для памяти типом, то надо применять именно его. Например, если известно, что в данном поле числовое значение не будет превышать 255, то зачем использовать 4-байтный INT, если есть TINYINT в 1 байт.
Заключение
В заключение нужно отметить, что язык структурированных запросов SQL сейчас используется практически повсеместно — сайты, веб-сервисы, программы для ПК, приложения для мобильных устройств. Поэтому знание SQL поможет всем отраслям разработки.
Вместе с тем модификации исконного стандарта языка иногда отличаются друг от друга. Например, операторы PL SQL могут иметь иной синтаксис, нежели в SQL Server. Поэтому перед тем как начать разработку с этой технологией, стоит ознакомиться с руководствами по ней.
В будущем аналоги, которые могли бы превзойти по функциональности и производительности SQL, вряд ли появятся, поэтому данная сфера является довольно перспективной нишей для любого программиста.
Загрузка...
