Каждый из нас регулярно сталкивается и пользуется различными базами данных. Когда мы выбираем адрес электронной почты, мы работаем с базой данных. Базы данных используют поисковые сервисы, банки для хранения данных о клиентах и т.д.

Но, несмотря на постоянное использование баз данных, даже для многих разработчиков программных систем остается много «белых пятен» из-за разного толкования одних и тех же терминов. Мы дадим краткое определение основных терминов баз данных перед рассмотрением языка SQL. Итак.

База данных - файл или набор файлов для хранения упорядоченных структур данных и их взаимосвязей. Очень часто базой данных называют систему управления - это только хранилище информации в определенном формате и может работать с различными СУБД.

Таблица - представим себе папку, в которой хранятся документы, сгруппированные по определенному признаку, например список заказов за последний месяц. Это и есть таблица в компьютерной Отдельная таблица имеет свое уникальное имя.

Тип данных - вид информации, разрешенной для хранения в отдельном столбце или строке. Это могут быть числа или текст определенного формата.

Столбец и строка - все мы работали с электронными таблицами, в которых также присутствуют строки и столбцы. Любая реляционная база данных работает с таблицами аналогичным образом. Строки иногда называют записями.

Первичный ключ - каждая строка таблицы может иметь один или несколько столбцов для ее уникальной идентификации. Без первичного ключа очень трудно производить обновление, изменение и удаление нужных строк.

Что такое SQL?

SQL (англ. - язык структурированных запросов) был разработан только для работы с базами данных и в настоящий момент является стандартом для всех популярных СУБД. Синтаксис языка состоит из небольшого количества операторов и прост в изучении. Но, несмотря на внешнюю простоту, он позволяет создание sql запросов для сложных операций с БД любого размера.

С 1992 г. существует общепринятый стандарт, называемый ANSI SQL. Он определяет базовый синтаксис и функции операторов и поддерживается всеми лидерами рынка СУБД, такими как ORACLE Рассмотреть все возможности языка в одной небольшой статье невозможно, поэтому мы кратко рассмотрим только основные SQL запросы. Примеры наглядно показывают простоту и возможности языка:

• создание баз и таблиц;
• выборка данных;
• добавление записей;
• модификация и удаление информации.

Типы данных SQL

Все столбцы в таблице базы данных хранят один тип данных. Типы данных в SQL такие же, как и в других языках программирования.

Создаем таблицы и базы данных

Создавать новые базы, таблицы и другие запросы в SQL можно двумя способами:

• Операторами SQL через консоль СУБД
• Используя интерактивные средства администрирования, входящие в состав сервера баз данных.

Создается новая база данных оператором CREATE DATABASE <наименование базы данных>; . Как видим, синтаксис прост и лаконичен.

Таблицы внутри базы данных создаем оператором CREATE TABLE со следующими параметрами:

• наименование таблицы
• имена и типы данных столбцов

В качестве примера создадим таблицу Commodity со следующими столбцами:

Создаем таблицу:

CREATE TABLE Commodity

(commodity_id CHAR(15) NOT NULL,

vendor_id CHAR(15) NOT NULL,

commodity_name CHAR(254) NULL,

commodity_price DECIMAL(8,2) NULL,

commodity_desc VARCHAR(1000) NULL);

Таблица состоит из пяти столбцов. После наименования идет тип данных, столбцы разделяются запятыми. Значение столбца может принимать пустые значения (NULL) или должно быть обязательно заполнено (NOT NULL), и это определяется при создании таблицы.

Выборка данных из таблицы

Оператор выборки данных - самые часто используемые SQL запросы. Для получения информации необходимо указать, что мы хотим выбрать из такой таблицы. Вначале простой пример:

SELECT commodity_name FROM Commodity

После оператора SELECT указываем имя столбца для получения информации, а FROM определяет таблицу.

Результатом выполнения запроса будут все строки таблицы со значениями Commodity_name в том порядке, в котором они были внесены в базу данных т.е. без всякой сортировки. Для упорядочивания результата используется дополнительный оператор ORDER BY.

Для запроса по нескольким полям перечисляем их через запятую, как в следующем примере:

SELECT commodity_id, commodity_name, commodity_price FROM Commodity

Есть возможность получить как результат запроса значение всех столбцов строки. Для этого используется знак «*»:

SELECT * FROM Commodity

• Дополнительно SELECT поддерживает:
• Сортировку данных (оператор ORDER BY)
• Выбор согласно условиям (WHERE)
• Группировку срок (GROUP BY)

Добавляем строку

Для добавления строки в таблицу используются SQL запросы с оператором INSERT. Добавление может производиться тремя способами:

• добавляем новую целую строку;
• часть строки;
• результаты запроса.

Для добавления полной строки необходимо указать имя таблицы и значения столбцов (полей) новой строки. Приведем пример:

INSERT INTO Commodity VALUES("106 ", "50", "Coca-Cola", "1.68", "No Alcogol ,)

Пример добавляет в таблицу новый товар. Значения указываются после VALUES для каждого столбца. Если нет соответствующего значения для столбца, то необходимо указывать NULL. Столбцы заполняются значениями в порядке, указанном при создании таблицы.

В случае добавления только части строки необходимо явно указать наименования столбцов, как в примере:

INSERT INTO Commodity (commodity_id, vendor_id, commodity_name)

VALUES("106 ", ‘50", "Coca-Cola",)

Мы ввели только идентификаторы товара, поставщика и его наименование, а остальные поля отставили пустыми.

Добавление результатов запроса

В основном INSERT используется для добавления строк, но может использоваться и для добавления результатов оператора SELECT.

Изменение данных

Для изменения информации в полях таблицы базы данных необходимо использовать оператор UPDATE. Оператор может применяться двумя способами:

• Обновляются все строки в таблице.
• Только для определенной строки.

UPDATE состоит из трех основных элементов:

• таблица, в которой необходимо производить изменения;
• имена полей и их новые значения;
• условия выбора строк для изменения.

Рассмотрим пример. Допустим, у товара с ID=106 изменилась стоимость, поэтому эту строку необходимо обновить. Пишем следующий оператор:

UPDATE Commodity SET commodity_price = "3.2" WHERE commodity_id = "106"

Мы указали имя таблицы, в нашем случае Commodity, где будет производиться обновление, затем после SET - новое значение столбца и нашли нужную запись, указав в WHERE нужное значение ID.

Для изменения нескольких столбцов после оператора SET указываются несколько пар столбец-значение, разделенных запятыми. Смотрим пример, в котором обновляется наименование и цена товара:

UPDATE Commodity SET commodity_name=’Fanta’, commodity_price = "3.2" WHERE commodity_id = "106"

Для удаления информации в столбце можно присвоить ему значение NULL, если это позволяет структура таблицы. Необходимо помнить, что NULL - это именно «никакое» значение, а не нуль в виде текста или числа. Удалим описание товара:

UPDATE Commodity SET commodity_desc = NULL WHERE commodity_id = "106"

Удаление строк

SQL запросы на удаление строк в таблице выполняются оператором DELETE. Есть два варианта использования:

• в таблице удаляются определенные строки;
• удаляются все строки в таблице.

Пример удаления одной строки из таблицы:

DELETE FROM Commodity WHERE commodity_id = "106"

После DELETE FROM указываем имя таблицы, в которой будут удаляться строки. Оператор WHERE содержит условие, по которому будут выбираться строки для удаления. В примере мы удаляем строку товара с ID=106. Указывать WHERE очень важно т.к. пропуск этого оператора приведт к удалению всех строк в таблице. Это относится и к изменению значения полей.

В операторе DELETE не указываются наименования столбцов и метасимволы. Он полностью удаляет строки, а удалить отдельный столбец он не может.

Использование SQL в Microsoft Access

Обычно используется в интерактивном режиме для создания таблиц, баз данных, для управления, изменения, анализа данных в базе данных и с целью внедрить запросы SQL Access через удобный интерактивный конструктор запросов (Query Designer), используя который можно построить и немедленно выполнить операторов SQL любой сложности.

Также поддерживается режим доступа к серверу, при котором СУБД Access может использоваться как генератор SQL-запросов к любому ODBC источнику данных. Эта возможность позволяет приложениям Access взаимодействовать с любого формата.

Расширения SQL

Поскольку SQL запросы не имеют всех возможностей процедурных языков программирования, таких как циклы, ветвления и т.д., производители СУБД разрабатывают свой вариант SQL с расширенными возможностями. В первую очередь это поддержка хранимых процедур и стандартных операторов процедурных языков.

Наиболее распространенные диалекты языка:

• Oracle Database - PL/SQL
• Interbase, Firebird - PSQL
• Microsoft SQL Server - Transact-SQL
• PostgreSQL - PL/pgSQL.

SQL в Интернет

СУБД MySQL распространяется под свободной лицензией GNU General Public License. Имеется коммерческая лицензия с возможностью разработки заказных модулей. Как составная часть входит в наиболее популярные сборки Интернет-серверов, таких как XAMPP, WAMP и LAMP, и является самой популярной СУБД для разработки приложений в сети Интернет.

Была разработана компанией Sun Microsystems и в настоящий момент поддерживается корпорацией Oracle. Поддерживаются базы данных размером до 64 терабайт, стандарт синтаксиса SQL:2003, репликация баз данных и облачных сервисов.

Итак, в нашей БД forum есть три таблицы: users (пользователи), topics (темы) и posts (сообщения). И мы хотим посмотреть, какие данные в них содержатся. Для этого в SQL существует оператор SELECT . Синтаксис его использования следующий:

SELECT что_выбрать FROM откуда_выбрать;

Вместо "что_выбрать" мы должны указать либо имя столбца, значения которого хотим увидеть, либо имена нескольких столбцов через запятую, либо символ звездочки (*), означающий выбор всех столбцов таблицы. Вместо "откуда_выбрать" следует указать имя таблицы.

Давайте сначала посмотрим все столбцы из таблицы users:

SELECT * FROM users;

Вот и все наши данные, которые мы вносили в эту таблицу. Но предположим, что мы хотим посмотреть только столбец id_user (например, в прошлом уроке, нам надо было для заполнения таблицы topics (темы) знать, какие id_user есть в таблице users). Для этого в запросе мы укажем имя этого столбца:

SELECT id_user FROM users;

Ну, а если мы захотим посмотреть, например, имена и e-mail наших пользователей, то мы перечислим интересующие столбцы через запятую:

SELECT name, email FROM users;

Аналогично, вы можете посмотреть, какие данные содержат и другие наши таблицы. Давайте посмотрим, какие у нас существуют темы:

SELECT * FROM topics;

Сейчас у нас всего 4 темы, а если их будет 100? Хотелось бы, чтобы они выводились, например, по алфавиту. Для этого в SQL существует ключевое слово ORDER BY после которого указывается имя столбца по которому будет происходить сортировка. Синтаксис следующий:

SELECT имя_столбца FROM имя_таблицы ORDER BY имя_столбца_сортировки;

По умолчанию сортировка идет по возрастанию, но это можно изменить, добавив ключевое слово DESC

Теперь наши данные отсортированы в порядке по убыванию.

Сортировку можно производить сразу по нескольким столбцам. Например, следующий запрос отсортирует данные по столбцу topic_name, и если в этом столбце будет несколько одинаковых строк, то в столбце id_author будет осуществлена сортировка по убыванию:

Сравните результат с результатом предыдущего запроса.

Очень часто нам не нужна вся информация из таблицы. Например, мы хотим узнать, какие темы были созданы пользователем sveta (id=4). Для этого в SQL есть ключевое слово WHERE , синтаксис у такого запроса следующий:

Для нашего примера условием является идентификатор пользователя, т.е. нам нужны только те строки, в столбце id_author которых стоит 4 (идентификатор пользователя sveta):

Или мы хотим узнать, кто создал тему "велосипеды":

Конечно, было бы удобнее, чтобы вместо id автора, выводилось его имя, но имена хранятся в другой таблице. В последующих уроках мы узнаем, как выбирать данные из нескольких таблиц. А пока узнаем, какие условия можно задавать, используя ключевое слово WHERE.

Оператор	Описание
= (равно)	Отбираются значения равные указанному Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author=4; Результат:
> (больше)	Отбираются значения больше указанного Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author>2; Результат:
< (меньше)	Отбираются значения меньше указанного Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author Результат:
>= (больше или равно)	Отбираются значения большие и равные указанному Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author>=2; Результат:
<= (меньше или равно)	Отбираются значения меньшие и равные указанному Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author Результат:
!= (не равно)	Отбираются значения не равные указанному Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author!=1; Результат:
IS NOT NULL	Отбираются строки, имеющие значения в указанном поле Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author IS NOT NULL; Результат:
IS NULL	Отбираются строки, не имеющие значения в указанном поле Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author IS NULL; Результат: Empty set - нет таких строк.
BETWEEN (между)	Отбираются значения, находящиеся между указанными Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author BETWEEN 1 AND 3; Результат:
IN (значение содержится)	Отбираются значения, соответствующие указанным Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author IN (1, 4); Результат:
NOT IN (значение не содержится)	Отбираются значения, кроме указанных Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author NOT IN (1, 4); Результат:
LIKE (соответствие)	Отбираются значения, соответствующие образцу Пример: SELECT * FROM topics WHERE topic_name LIKE "вел%"; Результат: Возможные метасимволы оператора LIKE будут рассмотрены ниже.
NOT LIKE (не соответствие)	Отбираются значения, не соответствующие образцу Пример: SELECT * FROM topics WHERE topic_name NOT LIKE "вел%"; Результат:

Метасимволы оператора LIKE

Поиск с использованием метасимволов может осуществляться только в текстовых полях.

Самый распространенный метасимвол - % . Он означает любые символы. Например, если нам надо найти слова, начинающиеся с букв "вел", то мы напишем LIKE "вел%", а если мы хотим найти слова, которые содержат символы "клуб", то мы напишем LIKE "%клуб%". Например:

Еще один часто используемый метасимвол - _ . В отличие от %, который обозначает несколько или ни одного символа, нижнее подчеркивание обозначает ровно один символ. Например:

Обратите внимание на пробел между метасимволом и "рыб", если его пропустить, то запрос не сработает, т.к. метасимвол _ обозначает ровно один символ, а пробел - это тоже символ.

На сегодня достаточно. В следующем уроке мы научимся составлять запросы к двум и более таблицам. А пока попробуйте самостоятельно составить запросы к таблице posts (сообщения).

Запросы написаны без экранирующих кавычек, так как у MySQL , MS SQL и PostGree они разные.

SQL запрос: получение указанных (нужных) полей из таблицы

SELECT id, country_title, count_people FROM table_name

Получаем список записей: ВСЕ страны и их население. Название нужных полей указываются через запятую.

SELECT * FROM table_name

* обозначает все поля. То есть, будут показы АБСОЛЮТНО ВСЕ поля данных.

SQL запрос: вывод записей из таблицы исключая дубликаты

SELECT DISTINCT country_title FROM table_name

Получаем список записей: страны, где находятся наши пользователи. Пользователей может быть много из одной страны. В этом случае это ваш запрос.

SQL запрос: вывод записей из таблицы по заданному условию

SELECT id, country_title, city_title FROM table_name WHERE count_people>100000000

Получаем список записей: страны, где количество людей больше 100 000 000.

SQL запрос: вывод записей из таблицы с упорядочиванием

SELECT id, city_title FROM table_name ORDER BY city_title

Получаем список записей: города в алфавитном порядке. В начале А, в конце Я.

SELECT id, city_title FROM table_name ORDER BY city_title DESC

Получаем список записей: города в обратном (DESC ) порядке. В начале Я, в конце А.

SQL запрос: подсчет количества записей

SELECT COUNT(*) FROM table_name

Получаем число (количество) записей в таблице. В данном случае НЕТ списка записей.

SQL запрос: вывод нужного диапазона записей

SELECT * FROM table_name LIMIT 2, 3

Получаем 2 (вторую) и 3 (третью) запись из таблицы. Запрос полезен при создании навигации на WEB страницах.

SQL запросы с условиями

Вывод записей из таблицы по заданному условию с использованием логических операторов.

SQL запрос: конструкция AND (И)

SELECT id, city_title FROM table_name WHERE country="Россия" AND oil=1

Получаем список записей: города из России И имеют доступ к нефти. Когда используется оператор AND , то должны совпадать оба условия.

SQL запрос: конструкция OR (ИЛИ)

SELECT id, city_title FROM table_name WHERE country="Россия" OR country="США"

Получаем список записей: все города из России ИЛИ США. Когда используется оператор OR , то должно совпадать ХОТЯ БЫ одно условие.

SQL запрос: конструкция AND NOT (И НЕ)

SELECT id, user_login FROM table_name WHERE country="Россия" AND NOT count_comments<7

Получаем список записей: все пользователи из России И сделавших НЕ МЕНЬШЕ 7 комментариев.

SQL запрос: конструкция IN (В)

SELECT id, user_login FROM table_name WHERE country IN ("Россия", "Болгария", "Китай")

Получаем список записей: все пользователи, которые проживают в (IN ) (России, или Болгарии, или Китая)

SQL запрос: конструкция NOT IN (НЕ В)

SELECT id, user_login FROM table_name WHERE country NOT IN ("Россия","Китай")

Получаем список записей: все пользователи, которые проживают не в (NOT IN ) (России или Китае).

SQL запрос: конструкция IS NULL (пустые или НЕ пустые значения)

SELECT id, user_login FROM table_name WHERE status IS NULL

Получаем список записей: все пользователи, где status не определен. NULL это отдельная тема и поэтому она проверяется отдельно.

SELECT id, user_login FROM table_name WHERE state IS NOT NULL

Получаем список записей: все пользователи, где status определен (НЕ НОЛЬ).

SQL запрос: конструкция LIKE

SELECT id, user_login FROM table_name WHERE surname LIKE "Иван%"

Получаем список записей: пользователи, у которых фамилия начинается с комбинации «Иван». Знак % означает ЛЮБОЕ количество ЛЮБЫХ символов. Чтобы найти знак % требуется использовать экранирование «Иван\%».

SQL запрос: конструкция BETWEEN

SELECT id, user_login FROM table_name WHERE salary BETWEEN 25000 AND 50000

Получаем список записей: пользователи, которые получает зарплату от 25000 до 50000 включительно.

Логических операторов ОЧЕНЬ много, поэтому детально изучите документацию по SQL серверу.

Сложные SQL запросы

SQL запрос: объединение нескольких запросов

(SELECT id, user_login FROM table_name1) UNION (SELECT id, user_login FROM table_name2)

Получаем список записей: пользователи, которые зарегистрированы в системе, а также те пользователи, которые зарегистрированы на форуме отдельно. Оператором UNION можно объединить несколько запросов. UNION действует как SELECT DISTINCT, то есть отбрасывает повторяющиеся значения. Чтобы получить абсолютно все записи, нужно использовать оператор UNION ALL.

SQL запрос: подсчеты значений поля MAX, MIN, SUM, AVG, COUNT

Вывод одного, максимального значения счетчика в таблице:

SELECT MAX(counter) FROM table_name

Вывод одного, минимальный значения счетчика в таблице:

SELECT MIN(counter) FROM table_name

Вывод суммы всех значений счетчиков в таблице:

SELECT SUM(counter) FROM table_name

Вывод среднего значения счетчика в таблице:

SELECT AVG(counter) FROM table_name

Вывод количества счетчиков в таблице:

SELECT COUNT(counter) FROM table_name

Вывод количества счетчиков в цехе №1, в таблице:

SELECT COUNT(counter) FROM table_name WHERE office="Цех №1"

Это самые популярные команды. Рекомендуется, где это возможно, использовать для подсчета именно SQL запросы такого рода, так как ни одна среда программирования не сравнится в скорости обработки данных, чем сам SQL сервер при обработке своих же данных.

SQL запрос: группировка записей

SELECT continent, SUM(country_area) FROM country GROUP BY continent

Получаем список записей: с названием континента и с суммой площадей всех их стран. То есть, если есть справочник стран, где у каждой страны записана ее площадь, то с помощью конструкции GROUP BY можно узнать размер каждого континента (на основе группировки по континентам).

SQL запрос: использование нескольких таблиц через алиас (alias)

SELECT o.order_no, o.amount_paid, c.company FROM orders AS o, customer AS с WHERE o.custno=c.custno AND c.city="Тюмень"

Получаем список записей: заказы от покупателей, которые проживают только в Тюмени.

На самом деле, при правильном запроектированной базе данных данного вида запрос является самым частым, поэтому в MySQL был введен специальный оператор, который работает в разы быстрее, чем выше написанный код.

SELECT o.order_no, o.amount_paid, z.company FROM orders AS o LEFT JOIN customer AS z ON (z.custno=o.custno)

Вложенные подзапросы

SELECT * FROM table_name WHERE salary=(SELECT MAX(salary) FROM employee)

Получаем одну запись: информацию о пользователе с максимальным окладом.

Внимание! Вложенные подзапросы являются одним из самых узких мест в SQL серверах. Совместно со своей гибкостью и мощностью, они также существенно увеличивают нагрузку на сервер. Что приводит к катастрофическому замедлению работы других пользователей. Очень часты случаи рекурсивных вызовов при вложенных запросах. Поэтому настоятельно рекомендую НЕ использовать вложенные запросы, а разбивать их на более мелкие. Либо использовать вышеописанную комбинацию LEFT JOIN. Помимо этого данного вида запросы являются повышенным очагом нарушения безопасности. Если решили использовать вложенные подзапросы, то проектировать их нужно очень внимательно и первоначальные запуски сделать на копиях баз (тестовые базы).

SQL запросы изменяющие данные

SQL запрос: INSERT

Инструкция INSERT позволяют вставлять записи в таблицу. Простыми словами, создать строчку с данными в таблице.

Вариант №1. Часто используется инструкция:

INSERT INTO table_name (id, user_login) VALUES (1, "ivanov"), (2, "petrov")

В таблицу «table_name » будет вставлено 2 (два) пользователя сразу.

Вариант №2. Удобнее использовать стиль:

INSERT table_name SET id=1, user_login="ivanov"; INSERT table_name SET id=2, user_login="petrov";

В этом есть свои преимущества и недостатки.

Основные недостатки:

• Множество мелких SQL запросов выполняются чуть медленнее, чем один большой SQL запрос, но при этом другие запросы будут стоять в очереди на обслуживание. То есть, если большой SQL запрос будет выполняться 30 минут, то в все это время остальные запросы будут курить бамбук и ждать своей очереди.
• Запрос получается массивнее, чем предыдущий вариант.

Основные преимущества:

• Во время мелких SQL запросов, другие SQL запросы не блокируются.
• Удобство в чтении.
• Гибкость. В этом варианте, можно не соблюдать структуру, а добавлять только необходимые данные.
• При формировании подобным образом архивов, можно легко скопировать одну строчку и запустить ее через командную строку (консоль), тем самым не восстанавливая АРХИВ целиком.
• Стиль записи схож с инструкцией UPDATE, что легче запоминается.

SQL запрос: UPDATE

UPDATE table_name SET user_login="ivanov", user_surname="Иванов" WHERE id=1

В таблице «table_name » в записи с номером id=1, будет изменены значения полей user_login и user_surname на указанные значения.

SQL запрос: DELETE

DELETE FROM table_name WHERE id=3

В таблице table_name будет удалена запись с id номером 3.

1. Все названия полей рекомендуются писать маленькими буквами и если надо, разделять их через принудительный пробел «_» для совместимости с разными языками программирования, таких как Delphi, Perl, Python и Ruby.
2. SQL команды писать БОЛЬШИМИ буквами для удобочитаемости. Помните всегда, что после вас могут читать код и другие люди, а скорее всего вы сами через N количество времени.
3. Называть поля с начала существительное, а потом действие. Например: city_status, user_login, user_name.
4. Стараться избегать слов резервных в разных языках которые могут вызывать проблемы в языках SQL, PHP или Perl, типа (name, count, link). Например: link можно использовать в MS SQL, но в MySQL зарезервировано.

Данный материал является короткой справкой для повседневной работы и не претендует на супер мега авторитетный источник, коим является первоисточник SQL запросов той или иной базы данных.

• Перевод
• Tutorial

Надо “ SELECT * WHERE a=b FROM c ” или “ SELECT WHERE a=b FROM c ON * ” ?

Если вы похожи на меня, то согласитесь: SQL - это одна из тех штук, которые на первый взгляд кажутся легкими (читается как будто по-английски!), но почему-то приходится гуглить каждый простой запрос, чтобы найти правильный синтаксис.

А потом начинаются джойны, агрегирование, подзапросы, и получается совсем белиберда. Вроде такой:

SELECT members.firstname || " " || members.lastname AS "Full Name" FROM borrowings INNER JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid INNER JOIN books ON books.bookid=borrowings.bookid WHERE borrowings.bookid IN (SELECT bookid FROM books WHERE stock>(SELECT avg(stock) FROM books)) GROUP BY members.firstname, members.lastname;

Буэ! Такое спугнет любого новичка, или даже разработчика среднего уровня, если он видит SQL впервые. Но не все так плохо.

Легко запомнить то, что интуитивно понятно, и с помощью этого руководства я надеюсь снизить порог входа в SQL для новичков, а уже опытным предложить по-новому взглянуть на SQL.

Не смотря на то, что синтаксис SQL почти не отличается в разных базах данных, в этой статье для запросов используется PostgreSQL. Некоторые примеры будут работать в MySQL и других базах.

1. Три волшебных слова

В SQL много ключевых слов, но SELECT , FROM и WHERE присутствуют практически в каждом запросе. Чуть позже вы поймете, что эти три слова представляют собой самые фундаментальные аспекты построения запросов к базе, а другие, более сложные запросы, являются всего лишь надстройками над ними.

2. Наша база

Давайте взглянем на базу данных, которую мы будем использовать в качестве примера в этой статье:

У нас есть книжная библиотека и люди. Также есть специальная таблица для учета выданных книг.

• В таблице "books" хранится информация о заголовке, авторе, дате публикации и наличии книги. Все просто.
• В таблице “members” - имена и фамилии всех записавшихся в библиотеку людей.
• В таблице “borrowings” хранится информация о взятых из библиотеки книгах. Колонка bookid относится к идентификатору взятой книги в таблице “books”, а колонка memberid относится к соответствующему человеку из таблицы “members”. У нас также есть дата выдачи и дата, когда книгу нужно вернуть.

3. Простой запрос

Давайте начнем с простого запроса: нам нужны имена и идентификаторы (id) всех книг, написанных автором “Dan Brown”

Запрос будет таким:

SELECT bookid AS "id", title FROM books WHERE author="Dan Brown";

А результат таким:

id	title
2	The Lost Symbol
4	Inferno

Довольно просто. Давайте разберем запрос чтобы понять, что происходит.

3.1 FROM - откуда берем данные

Сейчас это может показаться очевидным, но FROM будет очень важен позже, когда мы перейдем к соединениям и подзапросам.

FROM указывает на таблицу, по которой нужно делать запрос. Это может быть уже существующая таблица (как в примере выше), или таблица, создаваемая на лету через соединения или подзапросы.

3.2 WHERE - какие данные показываем

WHERE просто-напросто ведет себя как фильтр строк , которые мы хотим вывести. В нашем случае мы хотим видеть только те строки, где значение в колонке author - это “Dan Brown”.

3.3 SELECT - как показываем данные

Теперь, когда у нас есть все нужные нам колонки из нужной нам таблицы, нужно решить, как именно показывать эти данные. В нашем случае нужны только названия и идентификаторы книг, так что именно это мы и выберем с помощью SELECT . Заодно можно переименовать колонку используя AS .

Весь запрос можно визуализировать с помощью простой диаграммы:

4. Соединения (джойны)

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

SELECT books.title AS "Title", borrowings.returndate AS "Return Date" FROM borrowings JOIN books ON borrowings.bookid=books.bookid WHERE books.author="Dan Brown";

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 FROM . Это означает, что мы запрашиваем данные из другой таблицы . Мы не обращаемся ни к таблице “books”, ни к таблице “borrowings”. Вместо этого мы обращаемся к новой таблице , которая создалась соединением этих двух таблиц.

borrowings JOIN books ON borrowings.bookid=books.bookid - это, считай, новая таблица, которая была сформирована комбинированием всех записей из таблиц "books" и "borrowings", в которых значения bookid совпадают. Результатом такого слияния будет:

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

Давайте попробуем чуть более сложное соединение с двумя таблицами.

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

На этот раз давайте пойдем снизу вверх:

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

borrowings JOIN books ON borrowings.bookid=books.bookid JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid

Результат соединения можно увидеть по ссылке .

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

WHERE books.author="Dan Brown"

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

SELECT members.firstname AS "First Name", members.lastname AS "Last Name"

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

SELECT members.firstname AS "First Name", members.lastname AS "Last Name" FROM borrowings JOIN books ON borrowings.bookid=books.bookid JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid WHERE books.author="Dan Brown";

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:

SELECT members.firstname AS "First Name", members.lastname AS "Last Name", count(*) AS "Number of books borrowed" FROM borrowings JOIN books ON borrowings.bookid=books.bookid JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid WHERE books.author="Dan Brown" GROUP BY members.firstname, members.lastname;

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

Каждая строка в результате представляет собой результат агрегирования каждой группы.

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

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

SELECT author, sum(stock) FROM books GROUP BY author;

Результат:

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

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

6. Подзапросы

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

6.1 Двумерная таблица

Есть запросы, которые возвращают несколько колонок. Хороший пример это запрос из прошлого упражнения по агрегированию. Будучи подзапросом, он просто вернет еще одну таблицу, по которой можно делать новые запросы. Продолжая предыдущее упражнение, если мы хотим узнать количество книг, написанных автором “Robin Sharma”, то один из возможных способов - использовать подзапросы:

SELECT * FROM (SELECT author, sum(stock) FROM books GROUP BY author) AS results WHERE author="Robin Sharma";

Результат:

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

2. Теперь используем этот результат в новом запросе:

SELECT title, bookid FROM books WHERE author IN (SELECT author FROM (SELECT author, sum(stock) FROM books GROUP BY author) AS results WHERE sum > 3);

Результат:

title	bookid
The Lost Symbol	2
Who Will Cry When You Die?	3
Inferno	4

Это то же самое, что:

SELECT title, bookid FROM books WHERE author IN ("Robin Sharma", "Dan Brown");

6.3 Отдельные значения

Бывают запросы, результатом которых являются всего одна строка и одна колонка. К ним можно относиться как к константным значениям, и их можно использовать везде, где используются значения, например, в операторах сравнения. Их также можно использовать в качестве двумерных таблиц или массивов, состоящих из одного элемента.

Давайте, к примеру, получим информацию о всех книгах, количество которых в библиотеке превышает среднее значение в данный момент.

Среднее количество можно получить таким образом:

select avg(stock) from books;

Что дает нам:

7. Операции записи

Большинство операций записи в базе данных довольно просты, если сравнивать с более сложными операциями чтения.

7.1 Update

Синтаксис запроса UPDATE семантически совпадает с запросом на чтение. Единственное отличие в том, что вместо выбора колонок SELECT "ом, мы задаем знаения SET "ом.

Если все книги Дэна Брауна потерялись, то нужно обнулить значение количества. Запрос для этого будет таким:

UPDATE books SET stock=0 WHERE author="Dan Brown";

WHERE делает то же самое, что раньше: выбирает строки. Вместо SELECT , который использовался при чтении, мы теперь используем SET . Однако, теперь нужно указать не только имя колонки, но и новое значение для этой колонки в выбранных строках.

7.2 Delete

Запрос DELETE это просто запрос SELECT или UPDATE без названий колонок. Серьезно. Как и в случае с SELECT и UPDATE , блок WHERE остается таким же: он выбирает строки, которые нужно удалить. Операция удаления уничтожает всю строку, так что не имеет смысла указывать отдельные колонки. Так что, если мы решим не обнулять количество книг Дэна Брауна, а вообще удалить все записи, то можно сделать такой запрос:

DELETE FROM books WHERE author="Dan Brown";

7.3 Insert

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

INSERT INTO x (a,b,c) VALUES (x, y, z);

Где a , b , c это названия колонок, а x , y и z это значения, которые нужно вставить в эти колонки, в том же порядке. Вот, в принципе, и все.

Взглянем на конкретный пример. Вот запрос с INSERT , который заполняет всю таблицу "books":

INSERT INTO books (bookid,title,author,published,stock) VALUES (1,"Scion of Ikshvaku","Amish Tripathi","06-22-2015",2), (2,"The Lost Symbol","Dan Brown","07-22-2010",3), (3,"Who Will Cry When You Die?","Robin Sharma","06-15-2006",4), (4,"Inferno","Dan Brown","05-05-2014",3), (5,"The Fault in our Stars","John Green","01-03-2015",3);

8. Проверка

Мы подошли к концу, предлагаю небольшой тест. Посмотрите на тот запрос в самом начале статьи. Можете разобраться в нем? Попробуйте разбить его на секции SELECT , FROM , WHERE , GROUP BY , и рассмотреть отдельные компоненты подзапросов.

Вот он в более удобном для чтения виде:

SELECT members.firstname || " " || members.lastname AS "Full Name" FROM borrowings INNER JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid INNER JOIN books ON books.bookid=borrowings.bookid WHERE borrowings.bookid IN (SELECT bookid FROM books WHERE stock> (SELECT avg(stock) FROM books)) GROUP BY members.firstname, members.lastname;

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

Результат:

Full Name
Lida Tyler

Надеюсь, вам удалось разобраться без проблем. Но если нет, то буду рад вашим комментариям и отзывам, чтобы я мог улучшить этот пост.

Теги: Добавить метки

Как узнать количество моделей ПК, выпускаемых тем или иным поставщиком? Как определить среднее значение цены на компьютеры, имеющие одинаковые технические характеристики? На эти и многие другие вопросы, связанные с некоторой статистической информацией, можно получить ответы при помощи итоговых (агрегатных) функций . Стандартом предусмотрены следующие агрегатные функции:

Все эти функции возвращают единственное значение. При этом функции COUNT, MIN и MAX применимы к любым типам данных, в то время как SUM и AVG используются только для числовых полей. Разница между функцией COUNT(*) и COUNT(<имя поля>) состоит в том, что вторая при подсчете не учитывает NULL-значения.

Пример. Найти минимальную и максимальную цену на персональные компьютеры:

Пример. Найти имеющееся в наличии количество компьютеров, выпущенных производителем А:

Пример. Если же нас интересует количество различных моделей, выпускаемых производителем А, то запрос можно сформулировать следующим образом (пользуясь тем фактом, что в таблице Product каждая модель записывается один раз):

Пример. Найти количество имеющихся различных моделей, выпускаемых производителем А. Запрос похож на предыдущий, в котором требовалось определить общее число моделей, выпускаемых производителем А. Здесь же требуется найти число различных моделей в таблице PC (т.е. имеющихся в продаже).

Для того, чтобы при получении статистических показателей использовались только уникальные значения, при аргументе агрегатных функций можно использовать параметр DISTINCT . Другой параметр ALL используется по умолчанию и предполагает подсчет всех возвращаемых значений в столбце. Оператор,

Если же нам требуется получить количество моделей ПК, производимых каждым производителем, то потребуется использовать предложение GROUP BY , синтаксически следующего после предложения WHERE .

Предложение GROUP BY

Предложение GROUP BY используется для определения групп выходных строк, к которым могут применяться агрегатные функции (COUNT, MIN, MAX, AVG и SUM) . Если это предложение отсутствует, и используются агрегатные функции, то все столбцы с именами, упомянутыми в SELECT , должны быть включены в агрегатные функции , и эти функции будут применяться ко всему набору строк, которые удовлетворяют предикату запроса. В противном случае все столбцы списка SELECT, не вошедшие в агрегатные функции, должны быть указаны в предложении GROUP BY . В результате чего все выходные строки запроса разбиваются на группы, характеризуемые одинаковыми комбинациями значений в этих столбцах. После этого к каждой группе будут применены агрегатные функции. Следует иметь в виду, что для GROUP BY все значения NULL трактуются как равные, т.е. при группировке по полю, содержащему NULL-значения, все такие строки попадут в одну группу.
Если при наличии предложения GROUP BY , в предложении SELECT отсутствуют агрегатные функции , то запрос просто вернет по одной строке из каждой группы. Эту возможность, наряду с ключевым словом DISTINCT, можно использовать для исключения дубликатов строк в результирующем наборе.
Рассмотрим простой пример:

SELECT model, COUNT(model) AS Qty_model, AVG(price) AS Avg_price FROM PC GROUP BY model;

В этом запросе для каждой модели ПК определяется их количество и средняя стоимость. Все строки с одинаковыми значениями model (номер модели) образуют группу, и на выходе SELECT вычисляются количество значений и средние значения цены для каждой группы. Результатом выполнения запроса будет следующая таблица:

model	Qty_model	Avg_price
1121	3	850.0
1232	4	425.0
1233	3	843.33333333333337
1260	1	350.0

Если бы в SELECT присутствовал столбец с датой, то можно было бы вычислять эти показатели для каждой конкретной даты. Для этого нужно добавить дату в качестве группирующего столбца, и тогда агрегатные функции вычислялись бы для каждой комбинации значений (модель−дата).

Существует несколько определенных правил выполнения агрегатных функций :

• Если в результате выполнения запроса не получено ни одной строки (или не одной строки для данной группы), то исходные данные для вычисления любой из агрегатных функций отсутствуют. В этом случае результатом выполнения функций COUNT будет нуль, а результатом всех других функций - NULL.
• Аргумент агрегатной функции не может сам содержать агрегатные функции (функция от функции). Т.е. в одном запросе нельзя, скажем, получить максимум средних значений.
• Результат выполнения функции COUNT есть целое число (INTEGER). Другие агрегатные функции наследуют типы данных обрабатываемых значений.
• Если при выполнении функции SUM был получен результат, превышающий максимальное значение используемого типа данных, возникает ошибка .

Итак, если запрос не содержит предложения GROUP BY , то агрегатные функции , включенные в предложение SELECT , исполняются над всеми результирующими строками запроса. Если запрос содержит предложение GROUP BY , каждый набор строк, который имеет одинаковые значения столбца или группы столбцов, заданных в предложении GROUP BY , составляет группу, и агрегатные функции выполняются для каждой группы отдельно.

Предложение HAVING

Если предложение WHERE определяет предикат для фильтрации строк, то предложение HAVING применяется после группировки для определения аналогичного предиката, фильтрующего группы по значениям агрегатных функций . Это предложение необходимо для проверки значений, которые получены с помощью агрегатной функции не из отдельных строк источника записей, определенного в предложении FROM , а из групп таких строк . Поэтому такая проверка не может содержаться в предложении WHERE .