Sql урок 1. язык запросов sql и оператор выбора select

Какие типы СУБД в соответствии с моделями данных вы знаете?

Этот вопрос по SQL предполагает не просто назвать, но и дать краткое описание каждому типу.

Существует несколько типов СУБД:

  1. Реляционные, которые поддерживают установку связей между таблицами с помощью первичных и внешних ключей. Пример — MySQL.
  2. Flat File — базы данных с двумерными файлами, в которых содержатся записи одного типа и отсутствует связь с другими файлами, как в реляционных. Пример — Excel.
  3. Иерархические подразумевают наличие записей, связанных друг с другом по принципу отношений один-к-одному или один-ко-многим. А вот для отношений многие-ко-многим следует использовать реляционную модель. Пример — Adabas.
  4. Сетевые похожи на иерархические, но в этом случае «ребёнок» может иметь несколько «родителей» и наоборот. Примеры — IDS и IDMS.
  5. Объектно-ориентированные СУБД работают с базами данных, которые состоят из объектов, используемых в ООП. Объекты группируются в классы и называются экземплярами, а классы в свою очередь взаимодействуют через методы. Пример — Versant.
  6. Объектно-реляционные обладают преимуществами реляционной и объектно-ориентированной моделей. Пример — IBM Db2.
  7. Многомерная модель является разновидностью реляционной и использует многомерные структуры. Часто представляется в виде кубов данных. Пример — Oracle Essbase.
  8. Гибридные состоят из двух и более типов баз данных. Используются в том случае, если одного типа недостаточно для обработки всех запросов. Пример — Altibase HDВ.

3

Команды для создания запросов

13. SELECT

используется для получения данных из определённой таблицы:

Следующей командой можно вывести все данные из таблицы:

14. SELECT DISTINCT

В столбцах таблицы могут содержаться повторяющиеся данные. Используйте для получения только неповторяющихся данных.

15. WHERE

Можно использовать ключевое слово в для указания условий в запросе:

В запросе можно задавать следующие условия:

  • сравнение текста;
  • сравнение численных значений;
  • логические операции AND (и), OR (или) и NOT (отрицание).

Попробуйте выполнить следующие команды

Обратите внимание на условия, заданные в :

16. GROUP BY

Оператор часто используется с агрегатными функциями, такими как , , , и , для группировки выходных значений.

Выведем количество курсов для каждого факультета:

17. HAVING

Ключевое слово было добавлено в SQL потому, что не может быть использовано для работы с агрегатными функциями.

Выведем список факультетов, у которых более одного курса:

18. ORDER BY

используется для сортировки результатов запроса по убыванию или возрастанию. отсортирует по возрастанию, если не будет указан способ сортировки или .

Выведем список курсов по возрастанию и убыванию количества кредитов:

19. BETWEEN

используется для выбора значений данных из определённого промежутка. Могут быть использованы числовые и текстовые значения, а также даты.

Выведем список инструкторов, чья зарплата больше 50 000, но меньше 100 000:

20. LIKE

Оператор используется в , чтобы задать шаблон поиска похожего значения.

Интенсив «Стань хакером на Java за 3 дня»

30 ноября – 2 декабря, Онлайн, Беcплатно

tproger.ru

События и курсы на tproger.ru

Есть два свободных оператора, которые используются в :

  • (ни одного, один или несколько символов);
  • (один символ).

Выведем список курсов, в имени которых содержится , и список курсов, название которых начинается с :

21. IN

С помощью можно указать несколько значений для оператора :

Выведем список студентов с направлений Comp. Sci., Physics и Elec. Eng.:

22. JOIN

используется для связи двух или более таблиц с помощью общих атрибутов внутри них. На изображении ниже показаны различные способы объединения в SQL

Обратите внимание на разницу между левым внешним объединением и правым внешним объединением:

Выведем список всех курсов вне зависимости от того, обязательны они или нет:

23. View

— это виртуальная таблица SQL, созданная в результате выполнения выражения. Она содержит строки и столбцы и очень похожа на обычную SQL-таблицу. всегда показывает самую свежую информацию из базы данных.

Создадим , состоящую из курсов с 3 кредитами:

24. Агрегатные функции

Эти функции используются для получения совокупного результата, относящегося к рассматриваемым данным. Ниже приведены общеупотребительные агрегированные функции:

  • — возвращает количество строк;
  • — возвращает сумму значений в данном столбце;
  • — возвращает среднее значение данного столбца;
  • — возвращает наименьшее значение данного столбца;
  • — возвращает наибольшее значение данного столбца.

Обновление (UPDATE)

Синтаксис:

> UPDATE <table> SET <field>='<value>’ WHERE <conditions>

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

Обновление с использованием замены (REPLACE):

UPDATE <table> SET <field> = REPLACE(<field>, ‘<что меняем>’, ‘<на что>’);

Примеры:

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

UPDATE cities SET name = REPLACE(name, ‘Масква’, ‘Москва’) WHERE country = ‘Россия’;

UPDATE cities SET name = REPLACE(name, ‘Ма’, ‘Мо’) WHERE name = ‘Масква’;

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

SELECT REPLACE(name, ‘Ма’, ‘Мо’) FROM cities WHERE name = ‘Масква’;

Работа в сервисе sql fiddle

Онлайн проверка sql запросов возможна при помощи сервиса sqlFiddle.
Самый простой способ организации работы состоит из следующих этапов:

  1. В верхней части рабочей области сервиса выбираем язык: SQLite(WebSQL);
    Открывшаяся рабочая область разделена визуально на 3 окна: левое — для кода создания таблиц и заполнения их данными, правое — для кода запросов, нижнее — для отображения результатов запросов.
  2. В левое окно помещается код для создания таблиц и вставки в них данных (пример кода расположен ниже). Затем щелкается кнопка «Build Schema».

После того как схема построена (об этом сигнализирует надпись на зеленом фоне «Schema Ready»), в правое окошко вставляется код запроса и щелкается кнопка Run SQL.

Еще пример:
Теперь некоторые пункты рассмотрим подробнее.Создание таблиц:

Пример: создайте сразу три таблицы (teachers, lessons и courses); добавьте по нескольку значений в каждую таблицу.

* для тех, кто незнаком с синтаксисом — просто скопировать полностью код и вставить в левое окошко сервиса

* урок по созданию таблиц в языке SQL далее

/*teachers*/
 
CREATE TABLE `teachers` (
  `id` INT(11) NOT NULL,
  `name` VARCHAR(25) NOT NULL,
  `code` INT(11),
  `zarplata` INT(11),
  `premia` INT(11),
  PRIMARY KEY (`id`)
);
INSERT INTO teachers VALUES (1, 'Иванов',1,10000,500), (2, 'Петров',1,15000,1000) ,(3, 'Сидоров',1,14000,800), (4,'Боброва',1,11000,800);
 
/*lessons*/
CREATE TABLE `lessons` (
  `id` INT(11) NOT NULL,
  `tid` INT(11),
  `course` VARCHAR(25),
  `date` VARCHAR(25),
PRIMARY KEY (`id`)
);
INSERT INTO lessons VALUES (1,1, 'php','2015-05-04'), (2,1, 'xml','2016-13-12');
 
/*courses*/
CREATE TABLE `courses` (
  `id` INT(11) NOT NULL,
  `tid` INT(11),
  `title` VARCHAR(25),
  `length` INT(11),
PRIMARY KEY (`id`)
);
INSERT INTO courses VALUES (1,1, 'php',54), (2,1, 'xml',72), (3,2, 'sql',25);

В результате получим таблицы с данными:

Отправка запроса:
Для того чтобы протестировать работоспособность сервиса, добавьте в правое окошко код запроса.

Пример: при помощи запроса выберите все данные из таблицы teachers, касаемые учителя с фамилией Иванов

SELECT * FROM `teachers` WHERE `name` = 'Иванов';

На дальнейших уроках SQL будет использоваться та же схема, поэтому необходимо будет просто копировать схему и вставлять в левое окно сервиса.

Онлайн визуализации схемы базы данных

Для онлайн визуализации схемы базы данных можно воспользоваться сервисом https://dbdesigner.net/:

  1. Создать свой аккаунт (войти в него, если уже есть).
  2. Щелкнуть по кнопке Go to Application.
  3. Меню Schema -> Import.
  4. Скопировать и вставить в появившееся окно код создания и заполнения таблиц базы данных

Далее к уроку 0 Язык sql создание таблиц

MySQL

Существует множество различных реляционных СУБД. Самая известная СУБД — это Microsoft Access, входящая в состав офисного пакета приложений Microsoft Office.
Нет никаких препятствий для использования в качестве СУБД MS Access, но для задач веб-программирования гораздо лучше подходит альтернативная программа — MySQL.
В отличие от MS Access, MySQL абсолютно бесплатна, может работать на серверах с Linux, обладает гораздо большей производительностью и безопасностью, что делает её идеальным кандидатом на роль базы данных в веб-разработке.
Подавляющее большинство сайтов и приложений на PHP используют в качестве СУБД именно MySQL.

Запрос обновления данных (update)

Запрос обновления данных строится следующим образом:

update table set col1 = val1, col2 = val2, ..., colN = valN where clause;

где update — это начало sql-запроса, table — это конкретное имя таблицы, set — обозначает, что далее будет список требуемых изменений, col1 = val1, col2 = val2, …, colN = valN — это перечисление через запятую колонок с присваиваемыми им значениями, where — указывает, что далее будут перечислены условия отбора, clause — условие фильтра (аналогично delete). Запрос так же заканчивается точкой с запятой.

Примечание: Важно отметить, что часть where с clause являются необязательными. То есть, если фильтр не требуется, то их можно не писать

Однако, если фильтр нужен, то обе составляющих необходимо использовать в запросе.

К примеру, если необходимо не удалить все строки из примера ранее, а указать для всех этих строк дату рождения 31.12.2222 и возраст -203, то sql-запрос выглядел бы так:

update somedata set Age = -203, Date = '31.12.2222' where (Age > 1 and Age < 5) or Name = 'Масяня';

Обратите внимание, что поля Age и Date изменяются только после проверки условий фильтра

Это важно, так как запрос позволяет использовать текущие значения колонок при фильтрации (иначе бы могли возникать несоответствия)

MySQL Date Functions

Function Description
ADDDATE Adds a time/date interval to a date and then returns the date
ADDTIME Adds a time interval to a time/datetime and then returns the time/datetime
CURDATE Returns the current date
CURRENT_DATE Returns the current date
CURRENT_TIME Returns the current time
CURRENT_TIMESTAMP Returns the current date and time
CURTIME Returns the current time
DATE Extracts the date part from a datetime expression
DATEDIFF Returns the number of days between two date values
DATE_ADD Adds a time/date interval to a date and then returns the date
DATE_FORMAT Formats a date
DATE_SUB Subtracts a time/date interval from a date and then returns the date
DAY Returns the day of the month for a given date
DAYNAME Returns the weekday name for a given date
DAYOFMONTH Returns the day of the month for a given date
DAYOFWEEK Returns the weekday index for a given date
DAYOFYEAR Returns the day of the year for a given date
EXTRACT Extracts a part from a given date
FROM_DAYS Returns a date from a numeric datevalue
HOUR Returns the hour part for a given date
LAST_DAY Extracts the last day of the month for a given date
LOCALTIME Returns the current date and time
LOCALTIMESTAMP Returns the current date and time
MAKEDATE Creates and returns a date based on a year and a number of days value
MAKETIME Creates and returns a time based on an hour, minute, and second value
MICROSECOND Returns the microsecond part of a time/datetime
MINUTE Returns the minute part of a time/datetime
MONTH Returns the month part for a given date
MONTHNAME Returns the name of the month for a given date
NOW Returns the current date and time
PERIOD_ADD Adds a specified number of months to a period
PERIOD_DIFF Returns the difference between two periods
QUARTER Returns the quarter of the year for a given date value
SECOND Returns the seconds part of a time/datetime
SEC_TO_TIME Returns a time value based on the specified seconds
STR_TO_DATE Returns a date based on a string and a format
SUBDATE Subtracts a time/date interval from a date and then returns the date
SUBTIME Subtracts a time interval from a datetime and then returns the time/datetime
SYSDATE Returns the current date and time
TIME Extracts the time part from a given time/datetime
TIME_FORMAT Formats a time by a specified format
TIME_TO_SEC Converts a time value into seconds
TIMEDIFF Returns the difference between two time/datetime expressions
TIMESTAMP Returns a datetime value based on a date or datetime value
TO_DAYS Returns the number of days between a date and date «0000-00-00»
WEEK Returns the week number for a given date
WEEKDAY Returns the weekday number for a given date
WEEKOFYEAR Returns the week number for a given date
YEAR Returns the year part for a given date
YEARWEEK Returns the year and week number for a given date

Назовите четыре основных типа соединения в SQL

Чтобы объединить две таблицы в одну, следует использовать оператор . Соединение таблиц может быть внутренним () или внешним (), причём внешнее соединение может быть левым (), правым () или полным ().

  • — получение записей с одинаковыми значениями в обеих таблицах, т.е. получение пересечения таблиц.
  • — объединяет записи из обеих таблиц (если условие объединения равно true) и дополняет их всеми записями из обеих таблиц, которые не имеют совпадений. Для записей, которые не имеют совпадений из другой таблицы, недостающее поле будет иметь значение .
  • — возвращает все записи, удовлетворяющие условию объединения, плюс все оставшиеся записи из внешней (левой) таблицы, которые не удовлетворяют условию объединения.
  • — работает точно так же, как и левое объединение, только в качестве внешней таблицы будет использоваться правая.

Рассмотрим пример соединения SQL таблиц с использованием . Следующий запрос выбирает все заказы с информацией о клиенте:

9

MySQL Numeric Functions

Function Description
ABS Returns the absolute value of a number
ACOS Returns the arc cosine of a number
ASIN Returns the arc sine of a number
ATAN Returns the arc tangent of one or two numbers
ATAN2 Returns the arc tangent of two numbers
AVG Returns the average value of an expression
CEIL Returns the smallest integer value that is >= to a number
CEILING Returns the smallest integer value that is >= to a number
COS Returns the cosine of a number
COT Returns the cotangent of a number
COUNT Returns the number of records returned by a select query
DEGREES Converts a value in radians to degrees
DIV Used for integer division
EXP Returns e raised to the power of a specified number
FLOOR Returns the largest integer value that is <= to a number
GREATEST Returns the greatest value of the list of arguments
LEAST Returns the smallest value of the list of arguments
LN Returns the natural logarithm of a number
LOG Returns the natural logarithm of a number, or the logarithm of a number to a
specified base
LOG10 Returns the natural logarithm of a number to base 10
LOG2 Returns the natural logarithm of a number to base 2
MAX Returns the maximum value in a set of values
MIN Returns the minimum value in a set of values
MOD Returns the remainder of a number divided by another number
PI Returns the value of PI
POW Returns the value of a number raised to the power of another number
POWER Returns the value of a number raised to the power of another number
RADIANS Converts a degree value into radians
RAND Returns a random number
ROUND Rounds a number to a specified number of decimal places
SIGN Returns the sign of a number
SIN Returns the sine of a number
SQRT Returns the square root of a number
SUM Calculates the sum of a set of values
TAN Returns the tangent of a number
TRUNCATE Truncates a number to the specified number of decimal places

Основа любой базы данных — таблицы и 4 типа запросов

Основой любой базы данных являются всего две вещи — это таблицы и 4 типа запросов. Именно с них и началось. Все эти сложности, которые описываются тысячами веб-сайтов в Интернете, появились уже после них и применяются к этим азам.

Первым делом, рассмотрим что такое таблица. Хоть раз, но каждый открывал эксельный файл или электронную таблицу OpenOffice (см. обзор офисных пакетов). Так вот это, по сути, и есть база данных. У вас есть колонки и строки, в пересечении которых вы заполняете данные (числа, текст, даты и прочее).

Однако, тут есть важный момент — если эксель позволяет произвольно вставлять данные в любую ячейку, то существующие базы данных имеют некоторые ограничения.

1. Каждая колонка имеет уникальное некое имя (аналогично A, B, C).

2. В каждой колонке могут располагаться данные только одного типа. К примеру, в любой ячейке колонки B только числа, в колонке C только текст, в колонке F только даты.

3. Количество колонок фиксировано и исчислимо. Простыми словами, в экселе вы можете в любой момент вставить некие данные в ячейку рядом с определенными колонками. В базах данных же, подобное требует, что бы вы сначала добавили колонку с именем и определили ее тип, а только лишь потом редактировали данные.

4. Единицей измерения таблицы принято считать не отдельную ячейку, а каждую строку. К примеру, если у вас в таблице три колонки «Имя (Name) / День рождения (Date) / Возраст (Age)», то единицей измерения считается «Вася / 12.12.2012  / 7», а не какое-либо отдельное значение. Конечно, редактировать или просматривать отдельные ячейки этой строки можно, но добавлять данные в таблицу можно только построчно.

5. Существует специальное значение NULL, которое обозначает отсутствие данных в ячейке. Понять суть можно из следующего момента — далеко не у всех типов данных можно установить такое значение, которое можно было бы считать отсутствием данных. К примеру, для текста отсутствие данных можно как-то сравнить с пустой строкой (хотя и это не всегда корректно), а вот для чисел такого значения просто не существует (0 это число; к примеру, «осталось 0 яблок»). Поэтому и было введено специальное значение NULL.

Пример таблицы somedata:

Name (текст) Date (даты) Age (цифры)
Вася 12.12.2012 7
Анжелика 22.02.2002 17
Кротомир 30.08.1999 20

Рассмотрим основные 4 типа запросов. Не сложно догадаться, что подобную таблицу хотелось бы каким-то образом составлять под конкретные задачи, а так же получать отфильтрованные данные. Просто представьте, что в таблице выше не 3 строки, а целых 10 000. Найти что-либо или подкорректировать будет весьма проблематично. Именно поэтому и были введены следующие 4 типа запросов:

1. Вставка (insert) — позволяет вставлять в таблицу единицы измерения, то есть строки.

2. Удаление (delete) — позволяет удалять из таблицы строки данных.

3. Обновление (update) — позволяет изменять отдельные ячейки строк.

4. Выборка (select) — позволяет из данных таблицы получать произвольного вида подтаблицы с необходимыми результатами, которые так же называют выборками.

Рассмотрим все типы более подробно.

Но, перед этим, хотелось бы отметить, что будет использован синтаксис для базы данных MySQL. Однако, для азов это не так критично, так как приведенные примеры если и будут отличаться в разных базах данных, то весьма незначительно.

Ключевые слова SQL SOME | ANY и ALL

Пример: Найти поставщиков компьютеров, у которых номера отсутствуют в продаже (т.е. отсутствуют в таблице )

Решение: 

Исходные данные таблиц:

Таблица product:
Таблица pc:

Решение:

1
2
3
4
5
6
7
SELECT DISTINCT Производитель
FROM product
WHERE Тип =  "Компьютер"
AND NOT Номер = ANY(
 SELECT Номер
 FROM pc
)

Результат:

В примере предикат вернет в том случае значение TRUE, когда Номер из основного запроса найдется в списке Номеров таблицы (возвращаемом подзапросом). Кроме того, используется . Результирующий набор будет состоять из одного столбца — Производитель. Чтобы один производитель не выводился несколько раз, введено служебное слово .
Теперь рассмотрим использование ключевого слова ALL:

Пример: Найти номера и цены ноутбуков, стоимость которых превышает стоимость любого компьютера

Решение: 

1
2
3
4
5
6
7
SELECT DISTINCT Номер, Цена
FROM notebook
WHERE Цена > 
ALL (
  SELECT цена
  FROM pc
)

Результат:

Важно: Стоит заметить, что в общем случае запрос с возвращает множество значений. Поэтому использование подзапроса в предложении без операторов , , и , которые дают булево значение (логическое), может привести к ошибке времени выполнения запроса

Пример: Найти номера и цены компьютеров, стоимость которых превышает минимальную стоимость ноутбуков. Решение: 

Решение: 

1
2
3
4
5
SELECT DISTINCT  `Номер` ,  `Цена` 
FROM  `pc` 
WHERE  `Цена` > ( 
  SELECT MIN(`Цена`) 
  FROM notebook)

Этот запрос корректен по той причине, что скалярное выражение сравнивается с подзапросом, который возвращает единственное значение

SQL Справочник

SQL Ключевые слова
ADD
ADD CONSTRAINT
ALTER
ALTER COLUMN
ALTER TABLE
ALL
AND
ANY
AS
ASC
BACKUP DATABASE
BETWEEN
CASE
CHECK
COLUMN
CONSTRAINT
CREATE
CREATE DATABASE
CREATE INDEX
CREATE OR REPLACE VIEW
CREATE TABLE
CREATE PROCEDURE
CREATE UNIQUE INDEX
CREATE VIEW
DATABASE
DEFAULT
DELETE
DESC
DISTINCT
DROP
DROP COLUMN
DROP CONSTRAINT
DROP DATABASE
DROP DEFAULT
DROP INDEX
DROP TABLE
DROP VIEW
EXEC
EXISTS
FOREIGN KEY
FROM
FULL OUTER JOIN
GROUP BY
HAVING
IN
INDEX
INNER JOIN
INSERT INTO
INSERT INTO SELECT
IS NULL
IS NOT NULL
JOIN
LEFT JOIN
LIKE
LIMIT
NOT
NOT NULL
OR
ORDER BY
OUTER JOIN
PRIMARY KEY
PROCEDURE
RIGHT JOIN
ROWNUM
SELECT
SELECT DISTINCT
SELECT INTO
SELECT TOP
SET
TABLE
TOP
TRUNCATE TABLE
UNION
UNION ALL
UNIQUE
UPDATE
VALUES
VIEW
WHERE

MySQL Функции
Функции строк
ASCII
CHAR_LENGTH
CHARACTER_LENGTH
CONCAT
CONCAT_WS
FIELD
FIND_IN_SET
FORMAT
INSERT
INSTR
LCASE
LEFT
LENGTH
LOCATE
LOWER
LPAD
LTRIM
MID
POSITION
REPEAT
REPLACE
REVERSE
RIGHT
RPAD
RTRIM
SPACE
STRCMP
SUBSTR
SUBSTRING
SUBSTRING_INDEX
TRIM
UCASE
UPPER
Функции чисел
ABS
ACOS
ASIN
ATAN
ATAN2
AVG
CEIL
CEILING
COS
COT
COUNT
DEGREES
DIV
EXP
FLOOR
GREATEST
LEAST
LN
LOG
LOG10
LOG2
MAX
MIN
MOD
PI
POW
POWER
RADIANS
RAND
ROUND
SIGN
SIN
SQRT
SUM
TAN
TRUNCATE
Функции дат
ADDDATE
ADDTIME
CURDATE
CURRENT_DATE
CURRENT_TIME
CURRENT_TIMESTAMP
CURTIME
DATE
DATEDIFF
DATE_ADD
DATE_FORMAT
DATE_SUB
DAY
DAYNAME
DAYOFMONTH
DAYOFWEEK
DAYOFYEAR
EXTRACT
FROM_DAYS
HOUR
LAST_DAY
LOCALTIME
LOCALTIMESTAMP
MAKEDATE
MAKETIME
MICROSECOND
MINUTE
MONTH
MONTHNAME
NOW
PERIOD_ADD
PERIOD_DIFF
QUARTER
SECOND
SEC_TO_TIME
STR_TO_DATE
SUBDATE
SUBTIME
SYSDATE
TIME
TIME_FORMAT
TIME_TO_SEC
TIMEDIFF
TIMESTAMP
TO_DAYS
WEEK
WEEKDAY
WEEKOFYEAR
YEAR
YEARWEEK
Функции расширений
BIN
BINARY
CASE
CAST
COALESCE
CONNECTION_ID
CONV
CONVERT
CURRENT_USER
DATABASE
IF
IFNULL
ISNULL
LAST_INSERT_ID
NULLIF
SESSION_USER
SYSTEM_USER
USER
VERSION

SQL Server функции
Функции строк
ASCII
CHAR
CHARINDEX
CONCAT
Concat with +
CONCAT_WS
DATALENGTH
DIFFERENCE
FORMAT
LEFT
LEN
LOWER
LTRIM
NCHAR
PATINDEX
QUOTENAME
REPLACE
REPLICATE
REVERSE
RIGHT
RTRIM
SOUNDEX
SPACE
STR
STUFF
SUBSTRING
TRANSLATE
TRIM
UNICODE
UPPER
Функции чисел
ABS
ACOS
ASIN
ATAN
ATN2
AVG
CEILING
COUNT
COS
COT
DEGREES
EXP
FLOOR
LOG
LOG10
MAX
MIN
PI
POWER
RADIANS
RAND
ROUND
SIGN
SIN
SQRT
SQUARE
SUM
TAN
Функции дат
CURRENT_TIMESTAMP
DATEADD
DATEDIFF
DATEFROMPARTS
DATENAME
DATEPART
DAY
GETDATE
GETUTCDATE
ISDATE
MONTH
SYSDATETIME
YEAR
Функции расширений
CAST
COALESCE
CONVERT
CURRENT_USER
IIF
ISNULL
ISNUMERIC
NULLIF
SESSION_USER
SESSIONPROPERTY
SYSTEM_USER
USER_NAME

MS Access функции
Функции строк
Asc
Chr
Concat with &
CurDir
Format
InStr
InstrRev
LCase
Left
Len
LTrim
Mid
Replace
Right
RTrim
Space
Split
Str
StrComp
StrConv
StrReverse
Trim
UCase
Функции чисел
Abs
Atn
Avg
Cos
Count
Exp
Fix
Format
Int
Max
Min
Randomize
Rnd
Round
Sgn
Sqr
Sum
Val
Функции дат
Date
DateAdd
DateDiff
DatePart
DateSerial
DateValue
Day
Format
Hour
Minute
Month
MonthName
Now
Second
Time
TimeSerial
TimeValue
Weekday
WeekdayName
Year
Другие функции
CurrentUser
Environ
IsDate
IsNull
IsNumeric

SQL ОператорыSQL Типы данныхSQL Краткий справочник

Соединения (джойны)

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

Результат:

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

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

— это, считай, новая таблица, которая была сформирована комбинированием всех записей из таблиц «books» и «borrowings», в которых значения совпадают. Результатом такого слияния будет:

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

Давайте попробуем чуть более сложное соединение с двумя таблицами.

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

На этот раз давайте пойдем снизу вверх:

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

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

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

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

Что даст нам:

First Name Last Name
Mike Willis
Ellen Horton
Ellen Horton

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

5. Агрегирование

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

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

Что даст нам нужный результат:

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

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

Каждая строка в результате представляет собой результат агрегирования каждой группы.

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

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

Результат:

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

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

6. Подзапросы

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

SQL Предикат существования EXISTS

В языке SQL есть средства для выполнения операций пересечения и разности запросов — предложение (пересечение) и предложение (разность). Эти предложения работают подобно тому, как работает : в результирующий набор попадают только те строки, которые присутствуют в обоих запросах — , или только те строки первого запроса, которые отсутствуют во втором — . Но беда в том, что многие СУБД не поддерживают эти предложения. Но выход есть — использование предиката .

Пример: Найти тех производителей компьютеров, которые производят также и ноутбуки

Решение: 

1
2
3
4
5
6
7
8
9
SELECT DISTINCT Производитель
FROM product AS pc_product
WHERE Тип =  "Компьютер"
AND EXISTS (
  SELECT Производитель
  FROM product
  WHERE Тип =  "Ноутбук"
  AND Производитель = pc_product.Производитель
)

Результат:

SQL Exists 1. Найти тех производителей компьютеров, которые не производят принтеров

Простые примеры использования SELECT

Синтаксис:

> SELECT <fields1> FROM <table>

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

> SELECT * FROM users

* в данном примере мы получаем список всех записей из таблицы users.

2. Выборка данных с объединением двух таблиц (JOIN)

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

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

3. Выборка с интервалом по времени и/или дате

а) известна точка начала и определенный временной интервал:

> SELECT * FROM users WHERE date >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 HOUR)

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

б) известны дата начала и дата окончания:

> SELECT * FROM users WHERE date >= ‘2017-10-25’ AND date <= ‘2017-11-25’

* выбираем данные в промежутке между 25.10.2017 и 25.11.2017.

в) известны даты начала и окончания + время:

> SELECT * FROM users WHERE DATE(date) BETWEEN ‘2018-03-25 00:15:00’ AND ‘2018-04-25 15:33:09’;

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

г) вытаскиваем данные за определенные месяц и год:

> SELECT * FROM study WHERE MONTH(date) = 4 AND YEAR(date) = 2018

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

4. Выборка максимального, минимального и среднего значения

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

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

5. Использование длины строки

> SELECT * FROM users WHERE CHAR_LENGTH(name) = 5;

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

6. Использование лимитов (LIMIT)

Применяется для ограничения количества выводимых результатов. Синтаксис:

<основной запрос> LIMIT <число1>

 * где число1 — сколько результатов вернуть; число2 — сколько результатов пропустить, необязательный параметр — если его не писать, то отсчет начнется с первой строки.

а) извлечь максимум 15 строк:

> SELECT * FROM users LIMIT 15;

б) выбрать строки с 16 по 25 (запрос со смещением):

> SELECT * FROM users LIMIT 15, 10;

* 15 строк пропускаем, 10 извлекаем.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector