Синтаксис
Синтаксис для оператора UPDATE при обновлении таблицы в SQL.
UPDATE table
SET column1 = expression1,
column2 = expression2,
…
;
Или
Синтаксис SQL оператора UPDATE при обновлении таблицы данными из другой таблицы:
UPDATE table1
SET column1 = (SELECT expression1
FROM table2
WHERE conditions)
;
Или
Синтаксис SQL оператора UPDATE при обновлении нескольких таблиц (не разрешен в Oracle):
UPDATE table1, table2, …
SET column1 = expression1,
column2 = expression2,
…
WHERE table1.column = table2.column
;
Параметры или аргументы
- column1, column2
- Столбцы, которые вы хотите обновить
- expression1, expression2
- Это новые значения, назначаемые column1, column2. Поэтому column1 будет присвоено значение expression1, а column2 будет присвоено значение expression2 и т.д.
- WHERE conditions
- Необязательный. Условия, которые должны быть выполнены, чтобы выполнить обновление. Если никаких условий не предусмотрено, то все записи в таблице будут обновлены
Значения NULL и соединения
Если в столбцах, по которым производится соединение таблиц, есть значение NULL, значения NULL друг с другом совпадать не будут. Наличие таких значений в столбце одной из соединяемых таблиц возможно только при использовании внешнего соединения (если только предложение не исключает значение NULL).
Ниже приведены две таблицы, каждая из которых может содержать NULL в столбце, по которому проводится соединение:
Соединение, сравнивающее значения в столбце a со значениями столбца c, не создает совпадений, если столбцы имеют значение NULL:
Возвращена только одна строка со значением 4 в столбцах a и c:
Значения NULL, возвращаемые из базовой таблицы, также сложно отличить от значений NULL, возвращаемых при внешнем соединении. Например, следующая инструкция выполняет левое внешнее соединение этих двух таблиц.
Результирующий набор:
В результате сложно определить, какие значения NULL получены из данных, а какие означают неуспешное соединение. Если в соединениях данных присутствуют значения NULL, чаще всего желательно исключить их из результатов с помощью обычного соединения.
SQL Учебник
SQL ГлавнаяSQL ВведениеSQL СинтаксисSQL SELECTSQL SELECT DISTINCTSQL WHERESQL AND, OR, NOTSQL ORDER BYSQL INSERT INTOSQL Значение NullSQL Инструкция UPDATESQL Инструкция DELETESQL SELECT TOPSQL MIN() и MAX()SQL COUNT(), AVG() и …SQL Оператор LIKESQL ПодстановочныйSQL Оператор INSQL Оператор BETWEENSQL ПсевдонимыSQL JOINSQL JOIN ВнутриSQL JOIN СлеваSQL JOIN СправаSQL JOIN ПолноеSQL JOIN СамSQL Оператор UNIONSQL GROUP BYSQL HAVINGSQL Оператор ExistsSQL Операторы Any, AllSQL SELECT INTOSQL INSERT INTO SELECTSQL Инструкция CASESQL Функции NULLSQL ХранимаяSQL Комментарии
Примеры сложных запросов к базе данных MS SQL
Сложные запросы SQL представляют из себя комбинации простых запросов. Выполняясь, простые запросы возвращают сгруппированные в промежуточные таблицы наборы данных. А сложный запрос уже манипулирует данными, полученными благодаря простым «подзапросам».
Сложные запросы получаются следующими способами:
- Помещением одного запроса в другой. В этом случае внешнее выражение будет называться основным запросом, а вложенное выражение — подзапросом.
- Применение с SQL запросами различных операторов объединения результатов выполнения подзапросов. Такие операторы называют реляционными.
Рассмотрим в SQL примеры сложных запросов.
Воспользуемся нашей предыдущей таблицей «tAuthors» и создадим дополнительно еще одну таблицу с книгами этих авторов – «tBooks. В качестве идентификатора авторов книг используем значение AuthorId из «tAuthors», а название книги — BookTitle.
CREATE TABLE tBooks ( BookId INT IDENTITY (1, 1) NOT NULL, BookTitle NVARCHAR (20) NOT NULL, Author INT NOT NULL );
Заполним «tBooks» такими книгами:
INSERT tBooks VALUES (‘Руслан и Людмила’, ‘1’), (‘Кавказский пленник’, ‘1’), (‘Евгений Онегин ‘, ‘1’), (‘Радуница’, ‘2’), (‘Преображение’, ‘2’), (‘Мартин Иден’, ‘3’), (‘Морской волк’, ‘3’), (‘Белый Клык’, ‘3’);
1) Сделаем выборку из БД всех книг, у которых имя автора — «Александр»:
SELECT BookId, BookTitle FROM tBooks WHERE Author = (SELECT AuthorId FROM tAuthors WHERE AuthorFirstName = ‘Александр’);
Получим:
2) Сделаем выборку данных из «tBooks» всех книг, авторами которых являются люди, с именами «Александр» или «Сергей»:
SELECT BookTitle FROM tBooks WHERE Author = SOME(SELECT AuthorId FROM tAuthors WHERE AuthorFirstName IN (‘Александр’, ‘Сергей’));
3) Сделаем выборку по книгам из таблицы «tBooks», у которых именами авторов являются НЕ «Сергей» и НЕ «Александр»:
SELECT * FROM tBooks WHERE Author != ALL(SELECT AuthorId FROM tAuthors WHERE AuthorFirstName IN (‘Александр’, ‘Сергей’));
Бесплатные вебинары по схожей тематике:
Как стать Full-Stack разработчиком?
Виталий Емец
Создание web-сайта с географической базой данных фотографий
Евгений Волосатов
Хранение данных в Android
Евгений Мыца
4) Возьмем таблицу «tBooks» и сделаем из нее выборку всех книг с указанием как имен, так и фамилий авторов этих книг из «tAuthors»:
SELECT tBooks.BookId, tBooks.BookTitle, tAuthors.AuthorFirstName, tAuthors.AuthorLastName FROM tBooks JOIN tAuthors ON tAuthors.AuthorId = tBooks.Author;
SQL RIGHT OUTER JOIN JOIN
Другой тип соединения называется SQL RIGHT OUTER JOIN. Этот тип соединения возвращает все строки из таблиц с правосторонним соединением, указанным в условии ON, и только те строки из другой таблицы, где объединяемые поля равны (выполняется условие соединения).
Синтаксис
Синтаксис для RIGHT OUTER JOIN в SQL:
SELECT columns
FROM table1
RIGHT JOIN table2
ON table1.column = table2.column;
В некоторых базах данных ключевое слово OUTER опущено и записывается просто как RIGHT JOIN.
Рисунок
На этом рисунке SQL RIGHT OUTER JOIN возвращает затененную область:
SQL RIGHT OUTER JOIN возвращает все записи из table2 и только те записи из table1, которые пересекаются с table2.
Пример
Теперь давайте рассмотрим пример, который показывает, как использовать RIGHT OUTER JOIN в операторе SELECT.
| customer_id | first_name | last_name | favorite_website |
|---|---|---|---|
| 4000 | Justin | Bieber | google.com |
| 5000 | Selena | Gomez | bing.com |
| 6000 | Mila | Kunis | yahoo.com |
| 7000 | Tom | Cruise | oracle.com |
| 8000 | Johnny | Depp | NULL |
| 9000 | Russell | Crowe | google.com |
И таблицу orders со следующими данными:
| order_id | customer_id | order_date |
|---|---|---|
| 1 | 7000 | 2019/06/18 |
| 2 | 5000 | 2019/06/18 |
| 3 | 8000 | 2019/06/19 |
| 4 | 4000 | 2019/06/20 |
| 5 | NULL | 2019/07/01 |
Введите следующий SQL оператор:
PgSQL
SELECT customers.customer_id,
orders.order_id,
orders.order_date
FROM customers
RIGHT OUTER JOIN orders
ON customers.customer_id = orders.customer_id
ORDER BY customers.customer_id;
|
1 |
SELECTcustomers.customer_id, orders.order_id, orders.order_date FROMcustomers RIGHT OUTER JOINorders ONcustomers.customer_id=orders.customer_id ORDERBYcustomers.customer_id; |
Будет выбрано 5 записей. Вот результаты, которые вы должны получить:
| customer_id | order_id | order_date |
|---|---|---|
| NULL | 5 | 2019/07/01 |
| 4000 | 4 | 2019/06/20 |
| 5000 | 2 | 2019/06/18 |
| 7000 | 1 | 2019/06/18 |
| 8000 | 3 | 2019/06/19 |
Этот пример RIGHT OUTER JOIN вернул бы все строки из таблицы orders и только те строки из таблицы customers, где объединенные поля равны.
Если значение customer_id в таблице orders не существует в таблице customers, то все поля в таблице customers будут отображаться как NULL в наборе результатов. Как видите, строка, где order_id равен 5, будет включена в RIGHT OUTER JOIN, но в поле customer_id отображается NULL.
Классификация Structured Query Language
SQL запросы можно разделить на следующие виды:
DDL
Язык определения данных – DDL (аббревиатура Data Definition Language). Основная задача – формирование БД и представление ее структуры. Они диктуют правила (вид) размещения данных в БД.
К DDL относятся SQL Queries:
- ALTER – применяется для добавления, удаления, изменения столбцов в ранее созданной таблице (ALTER TABLE);
- COLLATE – используется, чтобы определить, по каким параметрам будет сортироваться БД, столбцы либо операции приведения условий сортировки, если используется выражение строки символов;
- CREATE – позволяет создать новую БД;
- DROP – позволяет удалять любые данные (в том числе и таблицы) из БД. Добавляется приставкой к нужному элементу (DROP TABLE – удалить таблицу);
- DISABLE TRIGGER – выполняет функции отключения триггеров;
- ENABLE TRIGGER – выполняет включение триггеров DML, DDL или logon;
- RENAME – используется для переименования таблицы, которая создана пользователем;
- UPDATE STATISTICS – выполняет функции обновления статистики оптимизации запросов как для таблиц, так и для индексированных представлений;
- TRUNCATE – удаляет все значения из таблицы, но ее саму оставляет.
DML
Язык манипулирования данными – DML (сокращенное от Data Manipulation Language). К нему относятся команды, при использовании которых осуществляются определенные манипуляции с данными.
Основная часть MS SQL запросов относится именно к DML. В их число входят:
- BULK INSERT – импортирует файл с данными в таблицу либо представляет БД в том формате, который указал пользователь;
- SELECT – выводит нужные данные из определенной таблицы;
- DELETE – выполняет удаление указанной строки (с помощью оператора WHERE) из определенной таблицы в БД,
- UPDATE – позволяет вносить правки или добавлять новую информацию в сделанные ранее записи. Включает: таблицу с полем, в котором необходимо внести изменения, запись нового значения, для обозначения места в выбранной таблице применяется WHERE;
- INSERT – в имеющуюся БД добавляет новые записи;
- UPDATETEXT – выполняет обновление (изменение) существующих полей типа text, ntext или image;
- MERGE – в целевой таблице выполняет операции вставок, обновлений либо удалений, основанные на результатах соединения с данными исходной;
- WRITETEXT – выполняет обновление существующих столбцов, имеющих тип text, ntext или image, в режиме онлайн, с минимальным использованием журнала. Данная инструкция перезаписывает в столбцах, для которых используется, любые данные. Но ее нельзя применять в представлениях для столбцов вышеуказанных типов;
- READTEXT – производит считывание значений text, ntext или image из соответствующих столбцов. Процесс запускается с указанных позиций и длится для обозначенного числа байтов.
Без них не обойтись, когда необходимо:
- внести изменения в ранее занесенные данные;
- получить данные из сформированной ранее БД;
- сохранить, обновить, удалить данные из БД.
DCL
Языком управления данными является DCL (расшифровывается – Data Control Language). В нем объединены запросы вместе с командами, которые касаются прав, разрешений и прочих настроек систем управления БД.
К их числу относятся:
- GRANT – применяется для распределения пользователям привилегий;
- REVOKE – выполняет функции отмены привилегий,
- DENY – применяется для запрещения разрешений участникам. Наделен приоритетом над иными разрешениями, однако не может использоваться к владельцам либо членам с правами sysadmin.
TCL
Языком управления транзакциями является TCL (аббревиатура от Transaction Control Language). TCL-конструкции используются для управления изменениями, происходящими благодаря применению DML-команд. Они дают возможность объединять в наборы транзакций запросы DML.
К ним относятся:
- BEGIN – позволяет выполнять инструкции T-SQL;
- COMMIT – выполняет фиксацию транзакции;
- ROLLBACK – выполняет откат транзакции.
Виды нереляционных баз данных
Базы NoSQL делятся на четыре основные категории (в зависимости от решаемых с их помощью задач).
Ключ-значение
Такую базу можно представить как огромную таблицу. В каждой её ячейке хранятся данные произвольного типа, а каждому значению присвоен уникальный ключ, по которому это значение можно найти.
Такая СУБД не поддерживает связи между объектами, выполняет лишь операции поиска значений по ключу, добавления и удаления записи.
Например:
| key | value |
|---|---|
| user1 | {Кузнецов В., отдел маркетинга} |
| user2 | {name:Лена, position:секретарь} |
| user3 | {ООО «Вектор»} |
| user4 | {Трофимова Таня, отд.2, дизайнер} |
| user5 | {Галина Николаевна, гл. бух.} |
| user6 | {65,84,236} |
Базы «ключ-значение» часто используют для кэширования данных и организации очередей.
Их достоинства — быстрый поиск и простое масштабирование.
Их недостаток — нельзя производить операции со значениями. Например — сортировать их или анализировать.
Одна из самых популярных — Redis. Её используют Uber, Slack, Stack Overflow, сайты гостиниц и туристические, социальная сеть Twitter.
Документоориентированные СУБД
В таких данные хранятся в виде иерархических структур (документов) с произвольным набором полей и их значений. Документы объединяются в коллекции.
Если провести аналогию с реляционными СУБД, то коллекциям соответствуют таблицы, а документам — строки в них.
Например, фрагмент документа с информацией о фильмах:
Документоориентированные базы используют в системах управления содержимым (CMS) — для хранения каталогов и пользовательских профилей.
Одна из самых популярных — MongoDB (там можно создавать процедуры на JavaScript).
Колоночные
Эти базы отличаются от реляционных лишь способом хранения данных на накопителе.
Если реляционная база создаёт для каждой таблицы по файлу, то в колоночной отдельный файл создаётся для каждого столбца таблицы.
Например, если реляционная таблица выглядит так:
| name | color | property |
|---|---|---|
| волк | серый | зубастый |
| коза | белая | рогатая |
| капуста | зелёная |
То те же записи колоночной базы будут выглядеть примерно так:
| name | волк | коза | капуста |
| color | серый | белая | зелёная |
| property | зубастый | рогатая |
Что это даёт? Представьте, что вам нужны только названия объектов, а их свойства вас не интересуют.
При выполнении запроса в реляционной таблице просматривается каждая запись и из неё выбираются нужные данные. В колоночной базе с диска будет считана только одна колонка с названиями. Это сокращает время выполнения запроса, причём намного.
Колоночные базы применяются в различных каталогах и архивах данных, работа с которыми основана на подобных выборках.
Одна из самых популярных СУБД такого типа — Apache Cassandra.
Графовые
В некоторых предметных областях данные удобно представлять в виде графов. Для их хранения лучше всего подходят графовые базы.
Вершины (или узлы графа) — это объекты (сущности), а рёбра графа — взаимосвязи между ними.
SQL FULL OUTER JOIN
Другой тип объединения называется SQL FULL OUTER JOIN. Этот тип объединения возвращает все строки из LEFT таблицы и RIGHT таблицы со значениями NULL в месте, где условие соединения не выполняется.
Синтаксис
Синтаксис для SQL FULL OUTER JOIN:
SELECT columns
FROM table1
FULL JOIN table2
ON table1.column = table2.column;
В некоторых базах данных ключевое слово OUTER опускается и записывается просто как FULL JOIN.
Рисунок
На этом рисунке SQL FULL OUTER JOIN возвращает затененную область:
SQL FULL OUTER JOIN возвращает все записи из таблиц table1 и table2.
Пример
Давайте рассмотрим пример, который показывает, как использовать FULL OUTER JOIN в операторе SELECT.
Используя ту же таблицу customers, что и в предыдущем примере:
| customer_id | first_name | last_name | favorite_website |
|---|---|---|---|
| 4000 | Justin | Bieber | google.com |
| 5000 | Selena | Gomez | bing.com |
| 6000 | Mila | Kunis | yahoo.com |
| 7000 | Tom | Cruise | oracle.com |
| 8000 | Johnny | Depp | NULL |
| 9000 | Russell | Crowe | google.com |
И таблицу orders со следующими данными:
| order_id | customer_id | order_date |
|---|---|---|
| 1 | 7000 | 2019/06/18 |
| 2 | 5000 | 2019/06/18 |
| 3 | 8000 | 2019/06/19 |
| 4 | 4000 | 2019/06/20 |
| 5 | NULL | 2019/07/01 |
Введите следующий SQL оператор:
SELECT customers.customer_id,
orders.order_id,
orders.order_date
FROM customers
FULL OUTER JOIN orders
ON customers.customer_id = orders.customer_id
ORDER BY customers.customer_id;
Будет выбрано 7 записей. Вот результаты, которые вы получите:
| customer_id | order_id | order_date |
|---|---|---|
| NULL | 5 | 2019/07/01 |
| 4000 | 4 | 2019/06/20 |
| 5000 | 2 | 2019/06/18 |
| 6000 | NULL | NULL |
| 7000 | 1 | 2019/06/18 |
| 8000 | 3 | 2019/06/19 |
| 9000 | NULL | NULL |
Это пример FULL OUTER JOIN будет возвращать все строки из таблицы orders и все строки из таблицы customers. Всякий раз, когда условие соединения не выполняется, значение NULL будет распространяться на эти поля в наборе результатов. Это означает, что если значение customer_id в таблице customers не существует в таблице orders, то все поля в таблице orders будут отображаться в наборе результатов как NULL Кроме того, если значение customer_id в таблице orders не существует в таблице customers, то все поля в таблице customers будут отображаться в наборе результатов как NULL.
Как видите, строки, где customer_id равен 6000 и 9000, будут включены, но поля order_id и order_date для этих записей содержат значение NULL. Строка, где order_id равен 5, также будет включена, но поле customer_id для этой записи имеет значение NULL.
RIGHT JOIN
Если день не задался и смотреть что-то доброе и вечное настроения нет, можно установить фильтр для отбора только триллеров. И пусть даже среди них будут датские, но вот другие категории датских фильмов рассматривать не будем.
Вот как это выглядит на диаграмме:
Триллеры любых стран, а из датских фильмов — только триллеры
— Подожди, ну не настолько же всё плохо — давай хотя бы датские триллеры исключим. Мне кажется, я даже догадываюсь, как это сделать:
— Совершенно верно! Наверняка и диаграмма для этого случая тебя не удивит:
Триллеры, но только не датские. Датских фильмов вообще не нужно.
RIGHT JOIN (правое внешнее соединение) — то же самое, что RIGHT OUTER JOIN.
В результат объединения попадают совпадающие по ключу записи обеих таблиц и все данные из правой таблицы, для которых не нашлось пары в левой.
Пример — обновить один столбец
Давайте рассмотрим пример, показывающий, как использовать SQL оператор UPDATE для обновления одного столбца в таблице.
В этом примере UPDATE у нас есть таблица customers со следующими данными:
| customer_id | first_name | last_name | favorite_website |
|---|---|---|---|
| 4000 | Justin | Bieber | google.com |
| 5000 | Selena | Gomez | bing.com |
| 6000 | Mila | Kunis | yahoo.com |
| 7000 | Tom | Cruise | oracle.com |
| 8000 | Johnny | Depp | NULL |
| 9000 | Russell | Crowe | google.com |
Теперь давайте продемонстрируем, как работает оператор UPDATE, обновив один столбец в таблице customers. Введите следующую команду UPDATE.
PgSQL
UPDATE customers
SET first_name = ‘Joseph’
WHERE customer_id = 8000;
|
1 |
UPDATEcustomers SETfirst_name=’Joseph’ WHEREcustomer_id=8000; |
Будет обновлена 1 запись. Выберите данные из таблицы customers еще раз:
PgSQL
SELECT *
FROM customers;
|
1 |
SELECT* FROMcustomers; |
Вот результаты, которые вы должны получить.
FULL OUTER JOIN
— Что, если фильм нам подойдёт, когда он ИЛИ датский, ИЛИ триллер?
— Тогда и пригодился бы новый тип JOIN:
И вот такая «цельная» у него диаграмма:
Фильм может быть любым, если он датский или триллер
FULL JOIN (полное внешнее соединение) — то же самое, что FULL OUTER JOIN.
В результат объединения попадают совпадающие по ключу записи обеих таблиц и все строки из этих двух таблиц, для которых пар не нашлось. Порядок таблиц в запросе не важен.
— А если я хочу ИЛИ датский, ИЛИ триллер, но не одновременно эти два признака, так можно?
— Да, можно и так. Здесь снова пригодится проверка на NULL.
И общий для триллеров и датских фильмов сектор на диаграмме останется незакрашенным:
Можно датские, можно триллеры, но исключаем датские триллеры
— Что ж, похоже, мы перебрали все возможные комбинации для связывания двух множеств.
— А вот и нет. Есть ещё один, особенный джойн.
SQL Учебник
SQL ГлавнаяSQL ВведениеSQL СинтаксисSQL SELECTSQL SELECT DISTINCTSQL WHERESQL AND, OR, NOTSQL ORDER BYSQL INSERT INTOSQL Значение NullSQL Инструкция UPDATESQL Инструкция DELETESQL SELECT TOPSQL MIN() и MAX()SQL COUNT(), AVG() и …SQL Оператор LIKESQL ПодстановочныйSQL Оператор INSQL Оператор BETWEENSQL ПсевдонимыSQL JOINSQL JOIN ВнутриSQL JOIN СлеваSQL JOIN СправаSQL JOIN ПолноеSQL JOIN СамSQL Оператор UNIONSQL GROUP BYSQL HAVINGSQL Оператор ExistsSQL Операторы Any, AllSQL SELECT INTOSQL INSERT INTO SELECTSQL Инструкция CASESQL Функции NULLSQL ХранимаяSQL Комментарии
Соединения JOIN в SQL
В SQL для объединения данных нескольких таблиц используется секция JOIN оператора SELECT, при этом существует несколько типов такого соединения таблиц.
Типы соединений в SQL
INNER JOIN – внутреннее соединение
LEFT JOIN – левое внешнее соединение
RIGHT JOIN – правое внешнее соединение
FULL JOIN – полное внешнее соединение
CROSS JOIN – перекрестное соединение
FULL JOIN – это своего рода соединение и LEFT, и RIGHT, которое применили в одном запросе.
К сожалению, в MySQL данный тип соединения не поддерживается, возможно, потому, что разработчики считают его немного избыточным, хотя во всех других популярных СУБД, например, в Microsoft SQL Server или в PostgreSQL, соединение FULL JOIN реализовано. С другой стороны, на практике действительно соединение FULL JOIN требуется достаточно редко.
Однако данное соединение все-таки может потребоваться, поэтому в данном материале я расскажу, как его реализовать в MySQL.
Создание и настройка базы данных
Нам нужна будет для примеров БД MS SQL Server 2017 и MS SQL Server Management Studio 2017.
Рассмотрим последовательность действий того, как создать SQL запрос. Воспользовавшись Management Studio, для начала создадим новый редактор скриптов. Чтобы это сделать, на стандартной панели инструментов выберем «Создать запрос». Или воспользуемся клавиатурной комбинацией Ctrl+N.
Нажимая кнопку «Создать запрос» в Management Studio, мы открываем тестовый редактор, используя который можно производить написание SQL запросов, сохранять их и запускать.
Используем для начала простые запросы SQL, благодаря которым можно создать и настроить новую БД, чтобы получить возможность в дальнейшем с ней работать.
Создадим новую БД с именем «b_library для библиотеки книг. Чтобы это делать наберем в редакторе такой SQL запрос:
CREATE DATABASE b_library;
Далее выделим введенный текст и нажмем F5 или кнопку «Выполнить». У нас создастся БД «b_library.
Все дальнейшие манипуляции мы можем провести с этой созданной нами БД. Для этого сначала подключимся к этой базе:
USE b_library;
В БД «b_library создадим таблицу авторов «tAuthors» с такими столбцами: AuthorId, AuthorFirstName, AuthorLastName, AuthorAge:
CREATE TABLE tAuthors ( AuthorId INT IDENTITY (1, 1) NOT NULL, AuthorFirstName NVARCHAR (20) NOT NULL, AuthorLastName NVARCHAR (20) NOT NULL, AuthorAge INT NOT NULL );
Заполним нашу таблицу таким авторами: Александр Пушкин, Сергей Есенин, Джек Лондон, Шота Руставели и Рабиндранат Тагор. Для этого используем такой SQL запрос:
INSERT tAuthors VALUES (‘Александр’, ‘Пушкин’, ’37’), (‘Сергей’, ‘Есенин’, ’30’), (‘Джек’, ‘Лондон’, ’40’), (‘Шота’, ‘Руставели’, ’44’), (‘Рабиндранат’, ‘Тагор’, ’80’);
Мы можем посмотреть в «tAuthors» записи, путем отправления в СУБД простого SQL запроса:
SELECT * FROM tAuthors;
В нашей БД «b_library» мы создали первую таблицу «tAuthors», заполнили «tAuthors» авторами книг и теперь можем рассмотреть различные примеры SQL запросов, которыми мы сможем взаимодействовать с БД.
SQL INNER JOIN
Команда возвращает строки, имеющие совпадающие значения в обеих таблицах.
Следующий SQL выбирает все заказы с информацией о клиенте:
Пример
SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerNameFROM OrdersINNER JOIN
Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID;
Примечание: Ключевое слово INNER JOIN выбирает все строки из обеих таблиц до тех пор, пока существует соответствие между столбцами.
Если в таблице «Заказы» есть записи, которые не имеют совпадений в разделе «Клиенты», то эти заказы не будут показаны!
Следующая инструкция SQL выбирает все заказы с информацией о клиенте и грузоотправителе:
Пример
SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName, Shippers.ShipperNameFROM
((OrdersINNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID)
INNER JOIN Shippers ON Orders.ShipperID = Shippers.ShipperID);
Важность MS SQL запросов
Аббревиатура SQL расшифровывается – Structured Query Language (язык структурированных запросов). Его конструкции выступают непроцедурным декларативным языком. SQL позволяет сохранять информацию в базах данных (БД) в удобном для использования виде, а также манипулировать данными. Используется для управления данными в системе реляционных баз данных (RDBMS).
БД, в том числе и реляционная модель, основывается на теории множеств. Она подразумевает возможность объединения различных объектов в единое целое, которым в БД выступает таблица
Данное утверждение имеет важное значение, т.к. SQL основывается на работе с множествами, наборами данных, которые по сути и являются таблицами
SQL запросы важны для всех веб-проектов в Интернете, обрабатывающих большие объемы информации. Все они вынуждены сохранять ее в различных видах БД. Многие проекты хранят информацию в БД реляционного типа (записи осуществляются в разных табличных подобиях). С помощью различных конструкций MS SQL запросов производится внесение новых и обращение к имеющимся записям.
Говоря простым языком, SQL выступает набором принятых стандартов, которые используются для создания обращений к БД. Стандарты языка SQL не являются статичными. Они постоянно видоизменяются, обновляются, расширяются.
Выводы
Мы с вами рассмотрели несколько вариантов простых и сложных SQL запросов. Конечно эту статью не стоит рассматривать ни как учебное пособие, ни как исчерпывающий перечень возможностей запросов в T-SQL, и других диалектах. Скорее ее можно считать примером SQL запросов для начинающих. Однако она может послужить для Вас отправной точкой.
Существует намного большее количество различных SQL запросов. Это и запросы с циклическими конструкциями, и рекурсивные, и различная работа с переменными, и другие виды запросов и подзапросов. Если Вы хотите изучить этот очень важный специфический язык составления запросов к БД – вы можете пройти соответствующие курсы на нашем портале ITVDN.com, выбрав подходящий Вам диалект:
Transact-SQL — https://itvdn.com/ru/video/ssms_tsql
SQL Essential — https://itvdn.com/ru/video/sql-essential
SQL Практикум — https://itvdn.com/ru/video/sql-workshop
MySQL — https://itvdn.com/ru/video/mysql-essential
PostgreSQL — https://itvdn.com/ru/video/postgresql
