SQL (ˈɛsˈkjuˈɛl; англ. structured query language - «язык структурированных запросов») - декларативный язык программирования, применяемый для создания, модификации и управления данными в реляционной базе данных.
Соответствие стандартам SQL разных БД:
SQL (Structured Query Language - язык структурированных запросов). SQL является, прежде всего, информационно-логическим языком, предназначенным для описания хранимых данных, для извлечения хранимых данных и для модификации данных.
SQL не является языком программирования. В связи с усложнением язык SQL стал более языком прикладного программирования, а пользователи получили возможность использовать визуальные построители запросов.
SQL является регистронезависимым языком. Cтроки в SQL берутся в одинарные кавычки.
Язык SQL представляет собой совокупность операторов. Операторы SQL делятся на:
операторы определения данных (Data Definition Language, DDL) - язык описания схемы в ANSI, состоит из команд, которые создают объекты (таблицы, индексы, просмотры, и так далее) в базе данных (CREATE, DROP, ALTER и др.).
операторы манипуляции данными (Data Manipulation Language, DML) - это набор команд, которые определяют, какие значения представлены в таблицах в любой момент времени (INSERT, DELETE, SELECT, UPDATE и др.).
операторы определения доступа к данным (Data Control Language, DCL) - состоит из средств, которые определяют, разрешить ли пользователю выполнять определенные действия или нет (GRANT/REVOKE , LOCK/UNLOCK).
операторы управления транзакциями (Transaction Control Language, TCL)
К сожалению, эти термины не используются повсеместно во всех реализациях. Они подчеркиваются ANSI и полезны на концептуальном уровне, но большинство SQL программ практически не обрабатывают их отдельно, так что они по существу становятся функциональными категориями команд SQL.
SELECT раздел JOINПростой JOIN (=пересечение JOIN =INNER JOIN) - означает показывать только общие записи обоих таблиц. Каким образом записи считаются общими определяется полями в join- выражении. Например следующая запись: FROM t1 JOIN t2 ON t1. id = t2. id
означает что будут показаны записи с одинаковыми id, существующие в обоих таблицах.
LEFT JOIN (или LEFT OUTER JOIN) означает показывать все записи из левой таблицы (той, которая идет первой в join- выражении) независимо от наличия соответствующих записей в правой таблице. Если записей нет в правой таблицы устанавливается пустое значение NULL.
RIGHT JOIN (или RIGHT OUTER JOIN) действует в противоположность LEFT JOIN - показывает все записи из правой (второй) таблицы и только совпавшие из левой (первой) таблицы.
Другие виды JOIN объединений: MINUS - вычитание; FULL JOIN - полное объединение; CROSS JOIN - “Каждый с каждым” или операция декартова произведения.
INSERT IGNORE Если в команде INSERT со строками, имеющими много значений, указывается ключевое слово IGNORE, то все строки, имеющие дублирующиеся ключи PRIMARY или UNIQUE в этой таблице, будут проигнорированы и не будут внесены. Если не указывать IGNORE, то данная операция вставки прекращается при обнаружении строки, имеющей дублирующееся значение существующего ключа
Команда REPLACE отличается от INSERT только тем, что если в таблице имеется запись с таким же значением в индексированном поле (unique index), как у новой записи, то старая запись удаляется перед добавлением новой.
UPDATE < tablename> SET { | } .,. .< COLUMN name> = < VALUE expresslon> [ WHERE < predlcate> | WHERE CURRENT OF < cursor name> (* только для вложения* ) ] ; UPDATE peers SET zone= "voip" ; # обновить все строки в столбце zone таблицы peers UPDATE stat SET whp= "13x13x13" WHERE id = 1 ; UPDATE countries SET nm_ukr= ( SELECT del_countries. ukrainian FROM del_countries WHERE countries. nm_en= del_countries. english ) ;WordPress использование, настройка : в таблице wp_posts удалить все вхождения строки
UPDATE wp_posts SET post_content = REPLACE (post_content, "" , "" ) ;DELETE FROM
| 2 | The Lost Symbol |
| 4 | Inferno |
Довольно просто. Давайте разберем запрос чтобы понять, что происходит.
3.1 FROM - откуда берем данныеСейчас 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 показываемWHERE 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 данныеТеперь, 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:
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:
| 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:
| Mike | Willis |
| Ellen | Horton |
| Ellen | Horton |
Отлично! Но имена повторяются (они не уникальны). Мы скоро это исправим.
5. АгрегированиеГрубо 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:
| 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:
| 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 таблицаЕсть 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:
| 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 UpdateСинтаксис 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:
| 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
Каждый веб-разработчик должен знать SQL, чтобы писать запросы к базам данных. И, хотя, phpMyAdmin никто не отменял, зачастую необходимо испачкать руки, чтобы написать низкоуровневый SQL.
Именно поэтому мы подготовили краткий экскурс по основам SQL. Начнем же!
1. Создание таблицыДля создания таблиц предназначена инструкция CREATE TABLE . В качестве аргументов должно быть задано название столбцов, а также их типы данных.
Создадим простую таблицу по имени month . Она состоит из 3 колонок:
- id – Номер месяца в календарном году (целое число).
- name – Название месяца (строка, максимум 10 символов).
- days – Количество дней в этом месяце (целое число).
Вот как будет выглядеть соответствующий SQL запрос:
CREATE TABLE months (id int, name varchar(10), days int);
Также при создании таблиц целесообразно добавить первичный ключ для одной из колонок. Это позволит держать записи уникальными и ускорит запросы на выборку. Пусть в нашем случае уникальным будет название месяца (столбец name )
CREATE TABLE months (id int, name varchar(10), days int, PRIMARY KEY (name));
| DATE | Значения даты |
| DATETIME | Значения даты и времени с точностью до минты |
| TIME | Значения времени |
Теперь давайте заполнять нашу таблицу months полезной информацией. Добавление записей в таблицу производится через инструкцию INSERT . Есть два способа записи этой инструкции.
Первый способ не указать имена столбцов, куда будут вставлены данные, а указать только значения.
Этот способ записи прост, но небезопасен, поскольку нет гарантии, что по мере расширения проекта и редактировании таблицы, столбцы будут располагаться в том же порядке, что и ранее. Безопасный (и в тоже время более громоздкий) способ записи инструкции INSERT требует указания как значений, так и порядка следования столбцов:
Здесь первое значение в списке VALUES соответствует первому указанному имени столбца и т.д.
3. Извлечение данных из таблицИнструкция SELECT - наш лучший друг, когда мы хотим получить данные из базы данных. Она используется очень часто, так что отнеситесь к этому разделу очень внимательно.
Самый простое использование инструкции SELECT - запрос, который возвращает все столбцы и строки из таблицы (например, таблицы по имени characters ):
SELECT * FROM "characters"
Символ звездочка (*) означает, что мы хотим получить данные из всех столбцов. Так базы данных SQL обычно состоят из более чем одной таблицы, то требуется обязательно указывать ключевое слово FROM , следом за которым через пробел должно следовать название таблицы.
Иногда мы не хотим получить данные не из всех столбцов в таблице. Для этого, вместо звездочки (*) мы должны через запятую записать имена желаемых столбцов.
SELECT id, name FROM month
Кроме того, во многих случаях мы хотим, чтобы полученные результаты были отсортированы в определенном порядке. В SQL мы делаем это с помощью ORDER BY . Он может принимать опциональный модификатор – ASC (по-умолчанию) сортирующий по возрастанию или DESC , сортирующий по убыванию:
SELECT id, name FROM month ORDER BY name DESC
При использовании ORDER BY убедитесь, что оно будет последним в инструкции SELECT . В противном случае будет выдано сообщение об ошибке.
4. Фильтрация данныхВы узнали, как выбрать из базы данных с помощью SQL запроса строго определенные столбцы, но что если нам нужно получить еще и определенные строки? На помощь здесь приходит условие WHERE , позволяющее нам фильтровать данные в зависимости от условия.
В этом запросе мы выбираем только те месяцы из таблицы month , в которых больше 30 дней с помощью оператора больше (>).
SELECT id, name FROM month WHERE days > 30
5. Расширенная фильтрация данных. Операторы AND и ORРанее мы использовали фильтрацию данных с использованием одного критерия. Для более сложной фильтрации данных можно использовать операторы AND и OR и операторов сравнения (=,,=,).
Здесь мы имеем таблицу, содержащую четыре самых продаваемых альбомов всех времен. Давайте выберем те из них, которые классифицируются как рок и у которых менее 50 миллионов проданных копий. Это можно легко сделать путем размещения оператора AND между этими двумя условиями.
SELECT *
FROM albums
WHERE genre = "рок" AND sales_in_millions DELETEDELETE FROM tv_series WHERE id = 4
Будьте осторожными при написании инструкции DELETE и убедитесь, что условие WHERE присутствует, иначе все строки таблицы будут удалены! 13. Удаление таблицыЕсли мы хотим, чтобы удалить все строки, но оставить саму таблицу, то воспользуйтесь командой TRUNCATE:
TRUNCATE TABLE table_name;
В случае, когда мы на самом деле хотим, чтобы удалить и данные, и саму таблицу, то нам пригодится команда DROP:
DROP TABLE table_name;
Будьте очень осторожны с этими командами. Их нельзя отменить!/p>
На этом мы завершаем наш учебник по SQL! Мы многое о чем не рассказали, но то, что вы уже знаете, должно быть достаточно, чтобы дать вам несколько практических навыков в вашей веб-карьере.
Синтаксис:
* где fields1
— поля для выборки через запятую, также можно указать все поля знаком *; table
— имя таблицы, из которой вытаскиваем данные; conditions
— условия выборки; fields2
— поле или поля через запятую, по которым выполнить сортировку; count
— количество строк для выгрузки.
* запрос в квадратных скобках не является обязательным для выборки данных.
1. Обычная выборка данных:
> SELECT * FROM users
2. Выборка данных с объединением двух таблиц (JOIN):
SELECT u.name, r.* FROM users u JOIN users_rights r ON r.user_id=u.id
* в данном примере идет выборка данных с объединением таблиц users и users_rights . Объединяются они по полям user_id (в таблице users_rights) и id (users). Извлекается поле name из первой таблицы и все поля из второй.
3. Выборка с интервалом по времени и/или дате
а) известна точка начала и определенный временной интервал:
* будут выбраны данные за последний час (поле date ).
б) известны дата начала и дата окончания:
25.10.2017 и 25.11.2017 .
в) известны даты начала и окончания + время:
* выбираем данные в промежутке между 25.03.2018 0 часов 15 минут и 25.04.2018 15 часов 33 минуты и 9 секунд .
г) вытаскиваем данные за определенные месяц и год:
* извлечем данные, где в поле date присутствуют значения для апреля 2018 года.
4. Выборка максимального, минимального и среднего значения:
> SELECT max(area), min(area), avg(area) FROM country
* max — максимальное значение; min — минимальное; avg — среднее.
5. Использование длины строки:
* данный запрос должен показать всех пользователей, имя которых состоит из 5 символов.
Примеры более сложных запросов или используемых редко1. Объединение с группировкой выбранных данных в одну строку (GROUP_CONCAT):
* из таблицы users извлекаются данные по полю id , все они помещаются в одну строку, значения разделяются запятыми .
2. Группировка данных по двум и более полям:
> SELECT * FROM users GROUP BY CONCAT(title, "::", birth)
* итого, в данном примере мы сделаем выгрузку данных из таблицы users и сгруппируем их по полям title и birth . Перед группировкой мы делаем объединение полей в одну строку с разделителем :: .
3. Объединение результатов из двух таблиц (UNION):
> (SELECT id, fio, address, "Пользователи" as type FROM users)
UNION
(SELECT id, fio, address, "Покупатели" as type FROM customers)
* в данном примере идет выборка данных из таблиц users и customers .
4. Выборка средних значений, сгруппированных за каждый час:
SELECT avg(temperature), DATE_FORMAT(datetimeupdate, "%Y-%m-%d %H") as hour_datetime FROM archive GROUP BY DATE_FORMAT(datetimeupdate, "%Y-%m-%d %H")
* здесь мы извлекаем среднее значение поля temperature из таблицы archive и группируем по полю datetimeupdate (с разделением времени за каждый час).
Вставка (INSERT)Синтаксис 1:
> INSERT INTO
