Сложные sql запросы примеры

Сложные sql запросы примеры

Часто при выборке данных бывает необходимо объединить информацию из нескольких связанных таблиц. Сделать это можно посредством вложенных запросов, либо при помощи соединения с помощью SQL.

Вложенные запросы

В рамках нашего примера, допустим, что нам понадобилось узнать имена узлов, которые посещали сайт www.dom2.ru. Требуемую информацию можно получить запросом:

SELECT hst_name FROM hosts WHERE hst_pcode IN (SELECT vis_hstcode FROM visits, sites WHERE (sit_pcode = vis_sitcode) AND (sit_name LIKE ‘www.dom2.ru’));

Рассмотрим этот запрос более пристально. Первый оператор SELECT нужен для выборки имен узлов. Чтобы выбрать требуемые нам имена, в запросе указана секция WHERE, в которой первичный ключ таблицы «Узлы» (hst_pcode) проверяется на принадлежность множеству (оператор IN). Судя по всему, множество для проверки на принадлежность должен вернуть второй оператор SELECT, находящийся в скобках. Рассмотрим его отдельно:

SELECT vis_hstcode FROM visits, sites WHERE (sit_pcode = vis_sitcode) AND (sit_name LIKE ‘www.dom2.ru’)

Для содержимого таблиц в нашем примере, вложенный запрос вернет следующее множество значений

vis_hstcode

Как видно из списка полей для выборки, запрос возвращает одно поле — vis_hstcode. Это коды узлов из таблицы «Посещения» (visits). Но после слова FROM указано две таблицы — visits и sites. Это нужно для удобства. Дело в том, что имена сайтов хранятся в таблице «Сайты» (sites), а в таблице «Посещения» — только идентификаторы сайтов. Таким образом, чтобы выбрать из таблицы «Посещения» данные только для сайта www.dom2.ru — мы связали две таблицы и указали в условии привычное для человека имя сайта. Подробнее о связывании речь пойдет чуть ниже. Таким образом, запрос, вернувший нам коды узлов будет являться вложенным запросом.

Для содержимого таблиц в нашем примере, итоговый результат будет следующим

hst_name
ws1

Соединение с помощью SQL

Как и говорилось выше, одним из способов выборки данных из нескольких таблиц является соединение таблиц с помощью SQL. Основная цель такого соединения — создание нового отношения, которое будет содержать данные из двух или более исходных отношений.

Внутреннее соединение

SELECT hst_name, sit_name, vis_timestamp FROM hosts, visits, sites WHERE (hst_pcode = vis_hstcode) AND (vis_sitcode = sit_pcode)

Данный запрос вернет следующие данные

hst_name sit_name vis_timestamp
ws1 www.dom2.ru 2012-08-01 07:59:58.209028
ws1 www.vkontakte.ru 2012-08-01 08:00:10.315083
1-1 www.vkontakte.ru 2012-08-01 08:00:20.025087
1-2 www.opennet.ru 2012-08-01 08:00:26.260159

В этом примере из трех таблиц (hosts, visits, sites) выбирается по одному полю и создается новая таблица, в которой будут собраны имена узлов, посещаемых сайтов и время посещений. Представление соединяемых данных регламентируется условиями в операторе WHERE. Видно, что имеется два условия, которые соединяют три таблицы. Поскольку в таблице посещений (visits) вместо имени узла и наименования сайта указаны их идентификаторы, при соединении таблиц мы добавляем условие, чтобы связать по идентификаторам данные и тогда все встанет на свои места. Если по каким-то причинам, вопреки ссылочной целостности в таблице посещений будут находиться записи с идентификатором несуществующего узла или сайта, они не появятся в результирующем наборе данных запроса в этом примере.

Указанный выше пример немного упрощен и из-за немного упрощения теряется наглядность. Более наглядная форма запроса, соединяющего несколько таблиц и возвращающего тот же самый набор данных будет иметь вид

SELECT hst_name, sit_name, vis_timestamp FROM hosts JOIN visits ON (hst_pcode = vis_hstcode) JOIN sites ON (vis_sitcode = sit_pcode);

В запросе присутствует два оператора JOIN… ON. Поскольку «Join» можно перевести как «соединение» или «объединение», этот пример более красноречив. Если попытаться перевести текст SQL-запроса на русский, получится что-то вроде

ВЫБРАТЬ (поля) hst_name, sit_name, vis_timestamp ИЗ (таблицы) hosts СОЕДИНИВ (с таблицей) visits ПО (условию) (hst_pcode = vis_hstcode) СОЕДИНИВ (с таблицей) sites ПО (условию) (vis_sitcode = sit_pcode);

Русские слова в круглых скобках добавлены для облегчения понимания работы запроса. Вы можете использовать любой из вышеперечисленных способов написания запросов.

Внешнее соединение

Использованные выше способы соединения таблиц называются внутреннее соединение (inner join). У такого способа соединения есть недостатки . Например, если у нас не было посещений на один из сайтов, либо один из узлов не совершил ни одного посещения, то в результирующем наборе данных сайт или узел будут отсутствовать. В примере выше видно, что сайт www.yandex.ru отсутствует в данных, равно как и узел 1-3.Иногда это нежелательно и в таких случаях используют внешнее соединение (outer join). Внешнее соединение может быть левым (left join) и правым (right join). Сторона соединения (левая или правая) соответствует таблице, данные из которой будут выбираться полностью. Таким образом, при использовании LEFT JOIN, данные из таблицы слева от оператора JOIN будут выбираться полностью. Закрепим это примером. Допустим, надо выбрать ВСЕ узлы и связанные с ними посещения. Сделать это можно посредством запроса

SELECT hst_name, vis_timestamp FROM hosts LEFT JOIN visits ON (hst_pcode = vis_hstcode);

Обратите внимание на данные, которые вернутся в ответ на запрос

hst_name vis_timestamp
ws1 2012-08-01 07:59:58.209028
ws1 2012-08-01 08:00:10.315083
1-1 2012-08-01 08:00:20.025087
1-2 2012-08-01 08:00:26.260159
1-3

Видно, что узлу 1-3 не соответствует ни одно посещение, но он все равно в списке. Аналогичным образом работает RIGHT JOIN. Запрос, который вернет тот же набор данных можно записать с использованием RIGHT JOIN:

SELECT hst_name, vis_timestamp FROM visits RIGHT JOIN hosts ON (hst_pcode = vis_hstcode);

В этом случае, надо сменить LEFT JOIN на RIGHT JOIN и поменять местами таблицы visits и hosts в запросе.

Использование UNION

Иногда бывает нужно получить два списка записей из таблиц в виде одного. Для этой цели может быть использовано ключевое слово UNION, которое позволяет объединить результирующие наборы данных двух запросов в один набор данных. Допустим, надо получить некоторый список, в котором были бы узлы сети и имена сайтов. Таблицы разные, соответственно и запросы будут разными. Как объединить все в один набор данных? Легко, но есть определенные требования к такому «склеиванию» запросов:

§ запросы должны содержать одинаковое число полей;

§ типы данных полей объединяемых запросов так же должны совпадать.

В остальном же, использование UNION не является сложным. Например, чтобы получить список имен узлов и имен сайтов в виде одного набора данных, выполним такой запрос:

SELECT hst_name AS name FROM hosts UNIONSELECT sit_name AS name FROM sites;

При таком подходе возможны проблемы с сортировкой записей. Чтобы список сайтов шел после списка узлов, можно умышленно добавить целочисленное поле, где указывать номер, который будет участвовать в сортировке. Например

SELECT 1 AS level, hst_name AS name FROM hosts UNIONSELECT 2 AS level, sit_name AS name FROM sitesORDER BY level, name;

Условия EXISTS и NOT EXISTS

Иногда бывает необходимо выбрать из таблицы записи, которым соответствуют (или не соответствуют) записи в других таблицах. Допустим, что нам нужен список сайтов, на которые не было посещений. Получить такой список можно запросом

SELECT sit_name FROM sites WHERE ((SELECT COUNT(*) FROM visits WHERE vis_sitcode = sit_pcode) = 0);

Для нашего примера, список будет коротким:

sit_name
www.yandex.ru

Запрос работает следующим образом:

§ из таблицы sites выбирается код сайта и его наименование;

§ код сайта передается во вложенный запрос, который считает записи с этим кодом в таблице visits;

§ функция COUNT(*) сосчитает записи и вернет их количество, который будет передано в условие;

§ при истинности условия (количество записей равно 0) имя сайта добавляется в список.

Если некоторым этот запрос покажется непонятным, то можно добиться тех же результатов посредством запроса с использованием NOT EXISTS:

SELECT sit_name FROM sites WHERE NOT EXISTS (SELECT vis_pcode FROM visits WHERE vis_sitcode = sit_pcode);

Выражение NOT EXISTS (на мой взгляд) вносит дополнительную ясность и более доступно для понимания. Аналогично работает выражение EXISTS, которое проверяет наличие записей.

Читайте также:  Варочная панель электрическая ханса инструкция

Представления (VIEW)

Представления (VIEW) используются для обеспечения возможности сохранения сложного запроса на сервере под указанным именем. Допустим, вам часто приходится запрашивать данные, набирая объемный запрос. Если подойти к проблеме прогрессивно, то можно создать представление. Делается это несложно. Например,

CREATE VIEW show_dom2 ASSELECT hst_name FROM hosts WHERE hst_pcode IN (SELECT vis_hstcode FROM visits, sites WHERE (sit_pcode = vis_sitcode) AND (sit_name LIKE ‘www.dom2.ru’));

Собственно, всё. Внимательный наблюдатель, наверное, заметил, что по-сути, можно взять запрос и в самом начале добавить слова «CREATE VIEW AS». Именно по такому принципу можно рекомендовать создание представлений. Создайте запрос, убедитесь в его работоспособности и потом допишите все необходимое, чтобы сохранить этот запрос на сервере как представление. Единственный недостаток использования представлений заключается в том, что некоторые особо сложные приемы написания запросов могут не работать в представлениях. К сожалению, в документации по postgreSQL очень мало сведений о представлениях и однозначно узнать, что можно использовать, а что нет вы сможете методом проб и ошибок. Сохранив запрос на сервере как представление, вы сможете выполнить его сколько угодно раз, запросом типа

SELECT * FROM show_dom2;

Важно отметить, что при выполнении запроса, который выбирает данные из представления — данные выбираются из таблиц посредством запроса, который хранится в представлении. Представление является полностью динамическим и данные, возвращаемые представлением будут актуальными при обновлении данных в таблицах. Удалить представление можно запросом типа

DROP VIEW show_dom2;

данные отчет запрос заказ

В данной курсовой работе была разработана база данных "Склад канцтоваров", содержащая всю необходимую информацию о товарах, покупателях, поставщиках и заказах. С помощью моей базы можно без затруднений и специальных знаний вести базу данных, которая позволяет делать все операции с клиентами, заказами, производителями. То есть добавлять, изменять, обновлять, удалять и просматривать все имеющиеся и вводимые данные. На основе базы данных были составлены запросы и отчеты.

Reg.ru: домены и хостинг

Крупнейший регистратор и хостинг-провайдер в России.

Более 2 миллионов доменных имен на обслуживании.

Продвижение, почта для домена, решения для бизнеса.

Более 700 тыс. клиентов по всему миру уже сделали свой выбор.

Бесплатный Курс "Практика HTML5 и CSS3"

Освойте бесплатно пошаговый видеокурс

по основам адаптивной верстки

на HTML5 и CSS3 с полного нуля.

Фреймворк Bootstrap: быстрая адаптивная вёрстка

Пошаговый видеокурс по основам адаптивной верстки в фреймворке Bootstrap.

Научитесь верстать просто, быстро и качественно, используя мощный и практичный инструмент.

Верстайте на заказ и получайте деньги.

Что нужно знать для создания PHP-сайтов?

Ответ здесь. Только самое важное и полезное для начинающего веб-разработчика.

Узнайте, как создавать качественные сайты на PHP всего за 2 часа и 27 минут!

Создайте свой сайт за 3 часа и 30 минут.

После просмотра данного видеокурса у Вас на компьютере будет готовый к использованию сайт, который Вы сделали сами.

Вам останется лишь наполнить его нужной информацией и изменить дизайн (по желанию).

Изучите основы HTML и CSS менее чем за 4 часа.

После просмотра данного видеокурса Вы перестанете с ужасом смотреть на HTML-код и будете понимать, как он работает.

Вы сможете создать свои первые HTML-страницы и придать им нужный вид с помощью CSS.

Бесплатный курс "Сайт на WordPress"

Хотите освоить CMS WordPress?

Получите уроки по дизайну и верстке сайта на WordPress.

Научитесь работать с темами и нарезать макет.

Бесплатный видеокурс по рисованию дизайна сайта, его верстке и установке на CMS WordPress!

Хотите изучить JavaScript, но не знаете, как подступиться?

После прохождения видеокурса Вы освоите базовые моменты работы с JavaScript.

Развеются мифы о сложности работы с этим языком, и Вы будете готовы изучать JavaScript на более серьезном уровне.

*Наведите курсор мыши для приостановки прокрутки.

БД MySQL (сложные запросы, агрегатные функции, оценка производительности)

В этом уроке мы поговорим о следующих моментах, касающихся работы с БД MySQL: вы узнаете, как составлять сложные запросы, как использовать агрегатные функции, объединения таблиц и как оценивать производительность запросов.

Связи в БД

Связи в БД — это ассоциативное отношение между сущностями (таблицами). В первую очередь связи позволяют избегать избыточности данных.

Избыточность же — это переполнение таблиц повторяющимися данными.

Для начала поговорим о виртуальных связях таблиц. Что представляет собой такая связь?

Таблица User_docs подчинена таблице Users, поэтому в ней есть ссылка на таблицу Users (user_id_ref).

У одного пользователя может быть как один, так и много документов. Поэтому мы выносим документы в отдельную таблицу, чтобы не повторялись данные по самому пользователю. Связь таблиц User и User_docs — “один-ко-многим”.

Внимание! Впредь, если подразумевается, что некоторые данные могут дублироваться, стоит их выносить в отдельную таблицу.

Запрос из двух таблиц

Функциональность MySQL не ограничивается запросом вида SELECT * FROM table. Это самый простой запрос. Такого запроса достаточно, если весь необходимый набор данных содержится в одной таблице. Но мы учимся правильно проектировать БД, поэтому и запросы у нас будут несколько сложнее и функциональнее.

Предлагаю данный момент разобрать на примерах Интернет-каталога.

Допустим, у нас задача, реализация каталога продукции в сети Интернет. Что для этого нужно сделать? Для начала спроектируем базу данных. Для этого нужно определиться с основными сущностями будущей БД. Первая и основная сущность — это Продукт. Создадим таблицу Products:

В этой таблице мы будем хранить наши продукты. Как вы заметили, я заранее добавил в таблицу поле Group_id_ref. Это поле привязывает продукт к конкретной группе. Создадим таблицу групп товаров:

Кроме того, часто встречается ситуация, когда товары имеют дополнительные свойства, такие как Цвет, Размер и пр.

Добавим таблицу Colors:

И таблицу Sizes (Размеры):

Теперь мы можем хранить все наши данные по Продукту. Заполним таблицы тестовыми данными.

Теперь мы имеем все данные для одного продукта. Но ведь не всегда у всех товаров должны быть все возможные реквизиты цвета и размера. Иногда бывают костюмы маломерки, иногда наоборот.

Добавим таблицы, связывающие товары с реквизитами:

В этой таблице мы будем хранить реквизиты для каждого продукта. Добавим тестовые данные:

Теперь наш тестовый продукт имеет два реквизита: Цвет и Размер.

Поясню, как так получилось. Для этого рассмотрим таблицу Product_values. В этой таблице нет никаких текстовых записей, присутствуют только идентификаторы.

— Record_id – уникальный идентификатор нашей таблицы. В прошлой статье я указывал на необходимость этого поля.

Product_id_ref – ссылка на продукт. Собственно “_ref” и указывает на то, что это ссылка — reference. Идентификатор товара в таблице Products (мы учимся связывать именно с помощью идентификаторов).

Value_id_ref – Ссылка на реквизиты товара.

Value_type – Тип реквизита. 1- цвет, 2- размер и пр., если у вас таковые будут.

Давайте посмотрим, как построить запрос, чтобы получить наши данные. Сначала получим список групп. Обычно в каталогах дерево продуктов начинается именно с групп.

Тут все просто. При помощи Group_id мы формируем ссылку на список товаров в группе. Формировать ссылку можно как в запросе, так и в скрипте, на котором написан ваш каталог.

Результат выборки выглядит так:

В каталоге на сайте такую выборку можно использовать в списке товаров. Product_id используем для формирования ссылки на конкретный товар.

Для конкретного товара запрос будет похожим, за исключением того, что мы укажем p.Product_id = 1.

Немного поясню, что такое «р.» в данном запросе. Для СУБД запрос вида:

То есть всегда поле указывается с таблицей. В принципе, имя таблицы можно не писать, если поля ВО ВСЕХ(!) таблицах запроса именуются по-разному.

Читайте также:  Не заходит на сайты кроме яндекса

Но такой идеальной ситуации, как правило, не бывает и логичнее указывать не имя таблицы а ее алиас.

В этом случае p – это Products, а g – это Product_groups. Теперь в запросе нет необходимости писать имя таблицы целиком, достаточно описать только алиас.

Внимание! В громоздких запросах алиасы значительно ускоряют написание. Так же такой подход к написанию запроса более корректен.

Итак, для конкретного товара запрос будет таковым:

Теперь получим реквизиты товара. Список расцветок получаем запросом:

Подобным запросом получим и размеры.

Немного поясню запрос.

v.product_id_ref = 1 — мы ищем записи в таблице реквизитов по идентификатору нашего товара.

v.value_type = 1 — указываем тип реквизита. С типами нужно заранее определиться и, при добавлении товара, добавлять реквизит с соответствующим типом.

s.size_id = v.value_id_ref — объединяем таблицы реквизитов и размеров по идентификатору реквизита. Делается это для того, чтобы по id получить наименование и описание реквизита.

Запросы с JOIN

JOIN — оператор языка SQL, который является реализацией операции соединения реляционной алгебры. Входит в раздел FROM операторов SELECT, UPDATE или DELETE. Используется при связке двух или более таблиц.

Такое объединение выдаст нам набор записей, в котором данные таблицы Colors присутствуют в таблице Product_values. То есть только те записи, которые удовлетворяют условию c.color_id = v.value_id_ref.

Но бывают такие случаи, когда нам нужно получить все данные из одной таблицы и только те данные из второй таблицы, которые присутствуют в первой. Рассмотрим на примере.

Допустим, для товаров мы будем хранить фото. Создадим таблицу для фотографий.

Представим условие, что не у всех товаров есть фото и напишем запрос для получения списка товаров с фото.

Результат выборки следующий:

Как мы видим, у товара нет фотографии. NULL означает пусто.

Но, когда мы в скриптовом языке (PHP и пр.) будем выводить список, и в тег img попадет пустое значение, фото в браузере будет потеряно.

Модифицируем запрос для того, чтобы избежать этого:

IFNULL обрабатывает как раз значение NULL. Если значение пустое, можем подставить свое значение. В данном случае мы подставим «empty.jpg». Для корректного отображения на странице добавим на сайт изображение empty.jpg и теперь мы имеем красивый список.

Внимание! Старайтесь всегда обрабатывать значения NULL. Не стоит такого рода логику обрабатывать на клиентском приложении, запросами она обрабатывается значительно легче.

Теперь непосредственно про LEFT JOIN. Так называемое «левое объединение» выводит все данные основной таблицы и только те данные второй, которые удовлетворяют условию блока ON.

Есть также RIGHT и FULL JOIN. RIGHT, по сути, аналогичен LEFT, только запрос выведет все данные второй таблицы и те записи первой, которые удовлетворяют условию блока ON.

Можно всегда использовать LEFT, только менять местами таблицы.

FULL JOIN выведет все данные обеих таблиц, но практическую реализацию подобного запроса встретишь довольно редко.

Агрегатные функции

В этой части мы перейдем от простого использования запросов к извлечению значений из базы данных и определению, как вы можете использовать эти значения чтобы получить из них информацию.

Это делается с помощью агрегатных или общих функций, которые берут группы значений из поля и сводят их до одиночного значения. Вы узнаете, как использовать эти функции, как определить группы значений, к которым они будут применяться, и как определить, какие группы выбираются для вывода.

Запросы могут производить обобщенное групповое значение полей точно так же, как и значение одного поля. Это делается с помощью агрегатных функций. Агрегатные функции производят одиночное значение для всей группы таблицы. Список этих функций:

COUNT — выводит количество полей, которые выбрал запрос;
SUM — выводит арифметическую сумму всех выбранных значений данного поля;
MAX — выводит наибольшее из всех выбранных значений данного поля;
MIN — выводит наименьшее из всех выбранных значений данного поля;
AVG — выводит усреднение всех выбранных значений данного поля.

При написании запросов с агрегатными функциями, необходимо научиться правильным образом организовать группировку (GROUP BY).

Пример запроса с группировкой:

Запрос выведет нам список групп и количество товаров в каждой:

Остальные агрегатные функции работают аналогично, и запросы выглядят идентично:

Запрос выведет нам список групп и общую стоимость товаров в каждой.

Внимание! Агрегатные функции используются только в блоке SELECT. Если мы хотим добавить агрегатную функцию в блок WHERE, нужно использовать команду HAVING.

Запрос выведет имена тех групп, в которых более одного товара. Таким же образом пишутся запросы с условием других агрегатных функций.

Оценка производительности запросов

Тут все настолько просто, насколько сложно. Для оценки производительности необходимо перед запросом добавить EXPLAIN EXTENDED.

Тогда, при выполнении запроса, мы получим план запроса. Для простых запросов данная процедура не требуется, поэтому рассматривать производительность необходимо только на крупных запросах.

Я преднамеренно убрал все индексы из запроса, чтобы план показал, что запрос неэффективен.

Значения полей possible_keys, key, key_len и ref не заполнены. Такой результат нас не устраивает. Поэтому добавим индексы на колонки Product_photos.product_id_ref и Products.product_id.

Внимание! Не стоит перегружать таблицу индексами. От того, что таблица будет вся проиндексирована, запрос не будет выполняться быстрее. К тому же размер индекса будет сопоставим с размерами таблицы.

Итог

В данной статье мы изучили:

— Связи в БД
— Запросы из двух и более таблиц
— Запросы с JOIN
— Агрегатные функции
— Оценку производительности запросов

Текущего набора знаний вполне достаточно, чтобы делать большие интернет проекты с использованием БД. Для себя вы можете доработать БД индексами и триггерами.

Материал подготовил Владимир Миняйлов специально для сайта CodeHarmony.ru

Исходники:

P.S. Хотите углубить свои знания и навыки? Присмотритесь к премиум-урокам по различным аспектам сайтостроения, включая SQL и работу с БД, а также к бесплатному курсу по созданию своей CMS-системы на PHP с нуля.

Понравился материал и хотите отблагодарить?
Просто поделитесь с друзьями и коллегами!

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

Фактически, SQL является набором стандартов, для написания запросов к БД. Последняя действующая редакция стандартов языка SQL — ISO/IEC 9075:2016.

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

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

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

MySQL – СУБД, принадлежащая компании Oracle.

PostgreSQL – свободная СУБД, поддерживаемая и развиваемая сообществом.

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

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

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

Читайте также:  Как упорядочить по дате в excel

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

Коснемся классификации SQL запросов.

Выделяют такие виды SQL запросов:

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

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

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

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

Основные типы SQL запросов по их видам:

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

Создание и настройка базы данных

Нам нужна будет для примеров БД MS SQL Server 2017 и MS SQL Server Management Studio 2017.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Примеры простых запросов SQL к базам данных.

Рассмотрим основные запросы SQL.

SELECT

1) Выведем все имеющиеся у нас БД:

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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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

INSERT

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

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

UPDATE

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

Внесем корректировки в шестую запись (AuthorId = 6). Значения изменим для полей имени, фамилии и возраста автора.

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

Мы видим изменения информации в записи автора под номером 6.

DELETE

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

Обратимся к «tAuthors» с командой на удаление строки, где AuthorId = 5:

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

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

DROP

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

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

Далее рассмотрим сложные запросы SQL.

Примеры сложных запросов к базе данных MS SQL

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

Сложные запросы получаются следующими способами:

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

Рассмотрим в SQL примеры сложных запросов.

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

Заполним «tBooks» такими книгами:

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

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

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

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

Выводы

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

Ссылка на основную публикацию
Скрыть не интересуюсь уже купил спам мешает
"Яндекс" запустил опцию "Скрыть объявление" на сайтах входящих в Рекламную сеть Яндекса. Опция позволяет отключить показ рекламных объявлений, которые в...
Сколько времени нельзя есть после лечения зубов
Одной из самых популярных стоматологических услуг является пломбирование зуба и каналов. Как правило, оно производится после лечения ротовой полости, зубов...
Сколько времени нужно чтобы стать программистом
Основы программирования Каждый профессионал когда-то был чайником. Наверняка вам знакомо состояние, когда “не знаешь как начать думать, чтобы до такого...
Слабо работает интернет что делать
Как настроить роутер, как настроить модем, как настроить оптический терминал. Настройка роутера по http://192.168.1.1 или http://192.168.0.1 Что делать если медленно...
Adblock detector