- Как думать на SQL?
- 1. Три волшебных слова
- 2. Наша база
- 3. Простой запрос
- 3.1 FROM — откуда берем данные
- 3.2 WHERE — какие данные показываем
- 3.3 SELECT — как показываем данные
- 4. Соединения (джойны)
- 5. Агрегирование
- 6. Подзапросы
- 6.1 Двумерная таблица
- 6.2 Одномерный массив
- 6.3 Отдельные значения
- 7. Операции записи
- 7.1 Update
- 7.2 Delete
- 7.3 Insert
- 8. Проверка
- SQL SELECT
Как думать на SQL?
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:
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:
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:
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:
Результат соединения можно увидеть по ссылке.
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:
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 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:
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:
author | sum |
---|---|
Robin Sharma | 4 |
6.2 Одномерный массив
Запросы, которые возвращают несколько строк одной колонки, можно использовать не только как двумерные таблицы, но и как массивы.
Допустим, мы хотим узнать названия и идентификаторы всех книг, написанных определенным автором, но только если в библиотеке таких книг больше трех. Разобьем это на два шага:
1. Получаем список авторов с количеством книг больше 3. Дополняя наш прошлый пример:
author |
---|
Robin Sharma |
Dan Brown |
Можно записать как: [‘Robin Sharma’, ‘Dan Brown’]
2. Теперь используем этот результат в новом запросе:
title | bookid |
---|---|
The Lost Symbol | 2 |
Who Will Cry When You Die? | 3 |
Inferno | 4 |
Это то же самое, что:
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:
avg |
---|
3.000 |
И это можно использовать в качестве скалярной величины 3 .
Теперь, наконец, можно написать весь запрос:
Это то же самое, что:
bookid | title | author | published | stock |
---|---|---|---|---|
3 | Who Will Cry When You Die? | Robin Sharma | 2006-06-15 00:00:00 | 4 |
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:
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:
7.3 Insert
Пожалуй, единственное, что отличается от других типов запросов, это INSERT . Формат такой:
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»:
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:
Этот запрос выводит список людей, которые взяли из библиотеки книгу, у которой общее количество выше среднего значения.
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.
Источник
SQL SELECT
Не многие владеют в совершенстве языками, а если говорит о языках программирования, то большая часть знает о них только то, что изучали в школе. Однако в полной мере об используемых языках, для управления компьютерными программами, можно почерпнуть только при глубоком изучении материала, в высших учебных заведениях и путем самостоятельного обучения.
Огромное количество программ позволяют выбирать данные для финансовых и других отчетов в считанные минуты. Одна из самых простых и к тому же удобных — SQL SELECT. При знакомстве с ней любой программист сможет без проблем рассказать о том, что SQL – это язык программирования, помогающий структурировать все необходимые запросы, а SELECT – это команда, используемая в комбинации с SQL. Безусловно, в сочетании SQL SELECT позволяют проводить все необходимые действия, изложенные на примерах данной страницы. В связи, с чем нижеизложенный материал более подробно и наглядно характеризует возможности SQL SELECT. Поэтому, установив программу, используемую SQL SELECT, вы сэкономите время своих сотрудников, а также деньги предприятия.
С помощью запроса SQL SELECT можно выполнять выборку данных из таблицы. Следующие примеры запросов SQL SELECT используются в таких SQL СУБД как MySQL, Oracle, Access и других.
Для выполнения следующих SQL запросов SELECT нам необходимо прежде всего изучить структуру таблиц.
Имя таблицы | Имя поля | Тип поля | Примечание |
---|---|---|---|
FAKULTET | KOD_F | Integer | PRIMARY KEY |
NAZV_F | Char, 30 | ||
SPEC | KOD_S | Integer | PRIMARY KEY |
KOD_F | Integer | ||
NAZV_S | Char, 50 | ||
STUDENT | KOD_STUD | Integer | PRIMARY KEY |
KOD_S | Integer | ||
FAM | Char, 30 | ||
IM | Char, 15 | ||
OT | Char, 15 | ||
STIP | Decimal, 3 | ||
BALL | Decimal, 3 |
Примеры запросов SELECT на языке SQL:
SQL Пример SELECT №1
Выбрать студентов, получающих стипендию, равную 150.
SELECT fname FROM STUDENT WHERE STIP=150;
С помощью данного SQL запроса SELECT выбираются все значения из таблицы STUDENT, поле STIP которых строго равно 150.
SQL Пример SELECT №2
Выбрать студентов, имеющих балл от 82 до 90. Студенты должны быть отсортированы в порядке убывания балла.
SELECT FAM FROM STUDENT WHERE BALL BETWEEN 81 AND 91 ORDER BY BALL DESC;
Как видно из SQL примера, чтобы выбрать студентов, которые имеют балл от 82 до 90, мы используем условие BETWEEN. Чтобы отсортировать в убывающем порядке DESC.
SQL Пример SELECT №3
Выбрать студентов, фамилии которых начинаются с буквы «А».
Для того, чтобы выбрать фамилии, начинающиеся с буквы «А», мы используем оператор SQL LIKE для поиска значений по образцу.
SQL SELECT Пример №4
Подсчитать средний балл на каждом факультете.
SELECT NAZV_F As Название, ROUND(AVG(BALL), 2) As СредБалл FROM FAKULTET, SPEC, STUDENT WHERE STUDENT.KOD_S=SPEC.KOD_S AND SPEC.KOD_F=FAKULTET.KOD_F GROUP BY NAZV_F;
Пример запроса SQL SELECT показывает нам использование функции SQL AVG для вычисления среднего значения, ROUND для округления значения, раздела GROUP BY для группировки столбцов.
SQL SELECT. Пример №5.
Подсчитать количество студентов, обучающихся на каждом факультете. Вывести в запросе название факультета, комментарий – «обучается», количество студентов, комментарий «человек».
SELECT NAZV_F||’ обучается ‘||COUNT(STUDENT.BALL)||’ человек’ As CountStudOnFakultet FROM FAKULTET, SPEC, STUDENT WHERE STUDENT.KOD_S=SPEC.KOD_S AND SPEC.KOD_F=FAKULTET.KOD_F GROUP BY NAZV_F;
SQL SELECT. Пример №6.
Упорядочить студентов по факультетам, специальностям, фамилиям.
SELECT NAZV_F, NAZV_S, FAM FROM FAKULTET, SPEC, STUDENT WHERE STUDENT.KOD_S=SPEC.KOD_S AND SPEC.KOD_F=FAKULTET.KOD_F ORDER BY NAZV_F, NAZV_S, FAM;
SQL SELECT. Пример №7.
Определить, кто учится на специальности, к которой относится студент «Асанов».
SELECT FAM FROM STUDENT WHERE STUDENT.KOD_S=(SELECT KOD_S FROM STUDENT WHERE FAM=’Асанов’);
В данном SQL примере мы используем подзапрос SQL SELECT, который возвращает код специальности, на которой учится студент по фамилии Асанов.
SQL SELECT. Пример №8.
Показать, какие специальности встречаются в таблице STUDENT. Дубликаты исключить. Вывести в запросе названия специальностей.
SELECT DISTINCT NAZV_S FROM SPEC, STUDENT WHERE STUDENT.KOD_S=SPEC.KOD_S;
Здесь мы с помощью SQL ограничения DISTINCT выводим только различные значения.
SQL SELECT. Пример №9.
Извлечь из базы данных все данные по сотрудникам, принятым на работу после 01.01.1980 г. в формате “Сотрудник принят на работу ”.
SELECT CONCAT(CONCAT(CONCAT(‘Сотрудник ‘, sname), CONCAT(SUBSTR(fname, 0, 1), SUBSTR(otch, 0, 1))), CONCAT(‘принят на работу ‘, acceptdate)) FROM employees WHERE acceptdate > to_date(‘01.01.80′,’dd.mm.yyyy’);
В данном SQL SELECT, используя SQL функцию CONCAT мы выводим все поля таблицы в одну строчку. SQL функция to_date возвращает привычное для СУБД значение даты.
SQL SELECT. Пример №10.
Извлечь из базы данных перечень должностей, которые имеют сотрудники следующих отделов: ‘БИОТЕХНОЛОГИЙ’, ‘ИНЖЕНЕРНОЙ ЭКОЛОГИИ’. В запросе использовать названия отделов.
SELECT pname FROM posts, departments, employees WHERE posts.pid = employees.pid AND employees.did = departments.did AND (departments.dname = ‘БИОТЕХНОЛОГИЙ’ OR departments.dname = ‘ИНЖЕНЕРНОЙ ЭКОЛОГИИ’);
Пояснение: posts — таблица должностей, departments — таблица отделов, employees — таблица сотрудников, pname — название должности.
SQL SELECT. Пример №11.
Извлечь из базы данных значение максимального личного шифра и фамилию сотрудника с этим номером в формате “Максимальный личный шифр имеет сотрудник ”.
SELECT ‘Максимальный личный шифр ‘||eid||’ имеет сотрудник ‘||sname||’ ‘||SUBSTR(fname, 0, 1)||’. ‘||SUBSTR(otch, 0, 1)||’.’ As Максимальный_личный_шифр FROM employees WHERE eid = (SELECT MAX(eid) from employees);
Для вывода максимального личного шифра мы устанавливаем условие в WHERE так, чтобы шифр был равен полученному максимальному шифру из подзапроса SELECT, используя функцию MAX.
SQL SELECT. Пример №12.
Получить из базы данных значение числа записей в таблице данных о сотрудниках в формате “Таблица данных о сотрудниках содержит записей”.
SELECT ‘Таблица данных о сотрудниках содержит ‘||COUNT(*)||’ записей’ FROM employees;
Используя SQL функцию COUNT, выводим количество записей таблицы employees.
SQL SELECT. Пример №13.
Получить единым запросом список отделов и должностей предприятия.
SELECT pname FROM posts UNION SELECT dname FROM departments;
С помощью UNION мы объединяем два запроса SQL SELECT и выводим их как один.
SQL SELECT. Пример №14.
Вывести 30 комментариев начиная с 5 комментария из таблицы replies, кроме комментариев автора ‘Вася’. Данные сортируются по дате добавления комментария в убывающем порядке.
SELECT * FROM replies WHERE author!=’Вася’ ORDER BY date DESC LIMIT 5, 30;
SQL SELECT. Пример №15.
Получить из SQL таблицы news одну новость с пометкой «Важные новости».
SELECT * FROM news WHERE status=’Важные новости’ LIMIT 1;
В данном SQL примере мы выбираем все столбцы поля, у которого столбец status равен ‘Важные новости’. SQL ограничение LIMIT 1 означает, что выбираем только одну запись.
SQL SELECT. Пример №16.
Получить имя письма с идентификатором 1565.
SELECT name FROM mail_inbox WHERE >
SQL SELECT. Пример №17.
Получить название рекламного пакета с идентификатором 24.
SELECT title FROM ad_packages WHERE >
SQL SELECT. Пример №18.
Вывести столбцы id, title, price, c_type с сортировкой по идентификатору в возрастающем порядке.
SELECT id, title, price, c_type FROM ad_packages ORDER BY id ASC;
SQL SELECT. Пример №19.
Вывести все записи из SQL таблицы actions с идентификатором 1234567890.
SELECT * actions WHERE uid=’1234567890′;
SQL SELECT. Пример №20.
SELECT * FROM buypts ORDER BY c_type DESC, price DESC;
SQL SELECT. Пример №21.
SELECT uid FROM refs WHERE rid=’19’;
SQL SELECT. Пример №22.
SELECT * FROM sellpts ORDER BY price ASC;
SQL SELECT. Пример №23.
SELECT * FROM useronline WHERE uid=’1′;
SQL SELECT. Пример №24.
SELECT * FROM mail_inbox WHERE uid=’4590′ AND status=’unread’;
SQL SELECT. Пример №25.
SELECT * FROM buyref WHERE rid!=’5′ ORDER BY dateStamp DESC;
MySQL SQL SELECT. Пример №26.
SELECT id FROM replies WHERE nid=’5′;
MySQL SQL SELECT. Пример №27.
SELECT id, dateStamp, title, text FROM news WHERE dateStamp=’1232342412′;
Oracle SQL SELECT. Пример №28.
SELECT id, dateStamp, author, text, remote_addr FROM replies WHERE nid=’45’ ORDER BY dateStamp ASC;
Источник