Sql вывести содержимое таблиц

Простые SQL запросы — короткая справка и примеры

Содержание

Простые SQL запросы

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

SQL запрос: получение указанных (нужных) полей из таблицы

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

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

SQL запрос: вывод записей из таблицы исключая дубликаты

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

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

SQL запрос: вывод записей из таблицы с упорядочиванием

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

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

SQL запрос: подсчет количества записей

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

SQL запрос: вывод нужного диапазона записей

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)

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)

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)

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

SQL запрос: конструкция IN (В)

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

SQL запрос: конструкция NOT IN (НЕ В)

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

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

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

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

SQL запрос: конструкция LIKE

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

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

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:

Вывод одного, минимальный значения счетчика в таблице:

Вывод суммы всех значений счетчиков в таблице:

Вывод среднего значения счетчика в таблице:

Вывод количества счетчиков в таблице:

Вывод количества счетчиков в цехе №1, в таблице:

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

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)

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.

Рекомендуется использовать в запросах именно такой вид оформления SQL запросов.

Вложенные подзапросы

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:

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

Вариант №2. Удобнее использовать стиль:

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

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

SQL запрос: DELETE

В таблице table_name будет удалена запись с id номером 3.

SQL рекомендации

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, PHP, 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.

Дополнительная информация по теме

Как правильно формулировать поисковой запрос и все о перспективах развития поисковых систем и новых типов поисковых запросов

В статье рассматриваются популярные варианты для ночной работы в сети Интернет для подработки

Статья, о новых стандартах sim карт на телефонном рынке, который сейчас активной обсуждается и способен вытеснить обычные sim карты

Подробное описание истории и устройство процессоров компании AMD, с графическими схемами и сравнительными характеристиками

Источник

SQL запросы быстро. Часть 1

Введение

Язык SQL очень прочно влился в жизнь бизнес-аналитиков и требования к кандидатам благодаря простоте, удобству и распространенности. Из собственного опыта могу сказать, что наиболее часто SQL используется для формирования выгрузок, витрин (с последующим построением отчетов на основе этих витрин) и администрирования баз данных. И поскольку повседневная работа аналитика неизбежно связана с выгрузками данных и витринами, навык написания SQL запросов может стать фактором, из-за которого кандидат или получит преимущество, или будет отсеян. Печальная новость в том, что не каждый может рассчитывать получить его на студенческой скамье. Хорошая новость в том, что в изучении SQL нет ничего сложного, это быстро, а синтаксис запросов прост и понятен. Особенно это касается тех, кому уже доводилось сталкиваться с более сложными языками.

Обучение SQL запросам я разделил на три части. Эта часть посвящена базовому синтаксису, который используется в 80-90% случаев. Следующие две части будут посвящены подзапросам, Join’ам и специальным операторам. Цель гайдов: быстро и на практике отработать синтаксис SQL, чтобы добавить его к арсеналу навыков.

Практика

Введение в синтаксис будет рассмотрено на примере открытой базы данных, предназначенной специально для практики SQL. Чтобы твое обучение прошло максимально эффективно, открой ссылку ниже в новой вкладке и сразу запускай приведенные примеры, это позволит тебе лучше закрепить материал и самостоятельно поработать с синтаксисом.

Кликнуть здесь

После перехода по ссылке можно будет увидеть сам редактор запросов и вывод данных в центральной части экрана, список таблиц базы данных находится в правой части.

Структура sql-запросов

Общая структура запроса выглядит следующим образом:

Разберем структуру. Для удобства текущий изучаемый элемент в запроса выделяется CAPS’ом.

SELECT, FROM

SELECT, FROM — обязательные элементы запроса, которые определяют выбранные столбцы, их порядок и источник данных.

Выбрать все (обозначается как *) из таблицы Customers:

Выбрать столбцы CustomerID, CustomerName из таблицы Customers:

WHERE

WHERE — необязательный элемент запроса, который используется, когда нужно отфильтровать данные по нужному условию. Очень часто внутри элемента where используются IN / NOT IN для фильтрации столбца по нескольким значениям, AND / OR для фильтрации таблицы по нескольким столбцам.

Фильтрация по одному условию и одному значению:

Фильтрация по одному условию и нескольким значениям с применением IN (включение) или NOT IN (исключение):

Фильтрация по нескольким условиям с применением AND (выполняются все условия) или OR (выполняется хотя бы одно условие) и нескольким значениям:

GROUP BY

GROUP BY — необязательный элемент запроса, с помощью которого можно задать агрегацию по нужному столбцу (например, если нужно узнать какое количество клиентов живет в каждом из городов).

При использовании GROUP BY обязательно:

1. перечень столбцов, по которым делается разрез, был одинаковым внутри SELECT и внутри GROUP BY,
2. агрегатные функции (SUM, AVG, COUNT, MAX, MIN) должны быть также указаны внутри SELECT с указанием столбца, к которому такая функция применяется.

Группировка количества клиентов по городу:

Группировка количества клиентов по стране и городу:

Группировка продаж по ID товара с разными агрегатными функциями: количество заказов с данным товаром и количество проданных штук товара:

Группировка продаж с фильтрацией исходной таблицы. В данном случае на выходе будет таблица с количеством клиентов по городам Германии:

Переименование столбца с агрегацией с помощью оператора AS. По умолчанию название столбца с агрегацией равно примененной агрегатной функции, что далее может быть не очень удобно для восприятия.

HAVING

HAVING — необязательный элемент запроса, который отвечает за фильтрацию на уровне сгруппированных данных (по сути, WHERE, но только на уровень выше).

Фильтрация агрегированной таблицы с количеством клиентов по городам, в данном случае оставляем в выгрузке только те города, в которых не менее 5 клиентов:

В случае с переименованным столбцом внутри HAVING можно указать как и саму агрегирующую конструкцию count(CustomerID), так и новое название столбца number_of_clients:

Пример запроса, содержащего WHERE и HAVING. В данном запросе сначала фильтруется исходная таблица по пользователям, рассчитывается количество клиентов по городам и остаются только те города, где количество клиентов не менее 5:

ORDER BY

ORDER BY — необязательный элемент запроса, который отвечает за сортировку таблицы.

Простой пример сортировки по одному столбцу. В данном запросе осуществляется сортировка по городу, который указал клиент:

Осуществлять сортировку можно и по нескольким столбцам, в этом случае сортировка происходит по порядку указанных столбцов:

По умолчанию сортировка происходит по возрастанию для чисел и в алфавитном порядке для текстовых значений. Если нужна обратная сортировка, то в конструкции ORDER BY после названия столбца надо добавить DESC:

Обратная сортировка по одному столбцу и сортировка по умолчанию по второму:

JOIN — необязательный элемент, используется для объединения таблиц по ключу, который присутствует в обеих таблицах. Перед ключом ставится оператор ON.

Запрос, в котором соединяем таблицы Order и Customer по ключу CustomerID, при этом перед названиям столбца ключа добавляется название таблицы через точку:

Нередко может возникать ситуация, когда надо промэппить одну таблицу значениями из другой. В зависимости от задачи, могут использоваться разные типы присоединений. INNER JOIN — пересечение, RIGHT/LEFT JOIN для мэппинга одной таблицы знаениями из другой,

Внутри всего запроса JOIN встраивается после элемента from до элемента where, пример запроса:

Другие типы JOIN’ов можно увидеть на замечательной картинке ниже:

В следующей части подробнее поговорим о типах JOIN’ов и вложенных запросах.

При возникновении вопросов/пожеланий, всегда прошу обращаться!

Источник