Sql select

PDO::FETCH_PROPS_LATE

Ещё один флаг-модификатор. По умолчанию PDO присваивает значения свойствам класса до вызова конструктора. При помощи же данной константы это поведение можно изменить — сначала будет вызываться конструктор:

class Foo {
  private $name;

  public function __construct() {
    $this->name = NULL;
  }
}

$data = $pdo->query('SELECT name FROM users LIMIT 1')
  ->fetchAll(PDO::FETCH_CLASS, 'Foo');
var_dump($data);

$data = $pdo->query('SELECT name FROM users LIMIT 1')
  ->fetchAll(PDO::FETCH_CLASS|PDO::FETCH_PROPS_LATE, 'Foo');  
var_dump($data);

// Результат
array(1) {
  => object(Foo)#3 (1) {
    =>
    NULL
  }
}

array(1) {
  => object(Foo)#4 (1) {
    => string(4) "John"
  }
}

Handle Types ¶

is intended to have the same feel as . There are 4 main handle types:

• — analagous to , a representation of a database
• — analagous to , a representation of a transaction
• — analagous to , a representation of a prepared statement
• — a representation of a prepared statement with support for

Handle types all their equivalents, meaning that when you call , you are calling the same code as . This makes it easy to introduce into an existing codebase.

In addition to these, there are 2 cursor types:

• — analagous to , a cursor returned from
• — analagous to , a result returned from

As with the handle types, embeds . Because the underlying implementation was inaccessible, is a partial re-implementation of that retains the standard interface.

Connecting to Your Database

A instance is not a connection, but an abstraction representing a Database. This is why creating a DB does not return an error and will not panic. It maintains a internally, and will attempt to connect when a connection is first needed. You can create an sqlx.DB via or by creating a new sqlx DB handle from an existing sql.DB via :

var db *sqlx.DB

// exactly the same as the built-in
db = sqlx.Open("sqlite3", ":memory:")

// from a pre-existing sql.DB; note the required driverName
db = sqlx.NewDb(sql.Open("sqlite3", ":memory:"), "sqlite3")

// force a connection and test that it worked
err = db.Ping()

In some situations, you might want to open a DB and connect at the same time; for instance, in order to catch configuration issues during your initialization phase. You can do this in one go with , which Opens a new DB and attempts a . The variant will panic when encountering an error, suitable for use at the module level of your package.

var err error
// open and connect at the same time:
db, err = sqlx.Connect("sqlite3", ":memory:")

// open and connect at the same time, panicing on error
db = sqlx.MustConnect("sqlite3", ":memory:")

PDO и оператор LIMIT

Важно! Когда PDO работает в режиме эмуляции, все данные, которые были переданы напрямую в , форматируются как строки. То есть, эскейпятся и обрамляются кавычками

Поэтому превращается в и очевидным образом вызывает ошибку синтаксиса и, соответственно, пустой массив данных.

: Отключить режим эмуляции:

$db->setAttribute(PDO::ATTR_EMULATE_PREPARES, false);

: Биндить эти цифры через , принудительно выставляя им тип :

$limit = 3;
$stm = $db->prepare('SELECT * FROM categories LIMIT ?');
$stm->bindValue(1, $limit, PDO::PARAM_INT);
$stm->execute();
$data = $stm->fetchAll();
echo '<pre>';
print_r($data);

Тестовая база данных с таблицей

// Из консоли Windows
mysql>

CREATE DATABASE `pdo-test` CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
USE pdo-test;

CREATE TABLE categories (
 id INT(11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 PRIMARY KEY(id),
 name VARCHAR(255) NOT NULL    
);

INSERT INTO `categories` (`name`) VALUES
('Ноутбуки и планшеты'),
('Компьютеры и периферия'),
('Комплектующие для ПК'),
('Смартфоны и смарт-часы'),
('Телевизоры и медиа'),
('Игры и приставки'),
('Аудиотехника'),
('Фото-видеоаппаратура'),
('Офисная техника и мебель'),
('Сетевое оборудование'),
('Крупная бытовая техника'),
('Товары для кухни'),
('Красота и здоровье'),
('Товары для дома'),
('Инструменты'),
('Автотовары'); 

Синтаксис

Синтаксис для функции COUNT в SQL.

SELECT COUNT(aggregate_expression)
FROM tables

];

Или синтаксис для функции COUNT при группировке результатов по одному или нескольким столбцам.

SELECT expression1, expression2, … expression_n,
COUNT(aggregate_expression)
FROM tables

GROUP BY expression1, expression2, … expression_n
];

Параметры или аргумент

expression1, expression2, … expression_n

Выражения, которые не инкапсулированы в функции COUNT и должны быть включены в предложение GROUP BY в конце SQL запроса

aggregate_expression

Это столбец или выражение, чьи ненулевые значения будут учитываться

tables

Таблицы, из которых вы хотите получить записи. В предложении FROM должна быть указана хотя бы одна таблица

WHERE conditions

Необязательный. Это условия, которые должны быть выполнены для выбора записей

ORDER BY expression

Необязательный. Выражение, используемое для сортировки записей в наборе результатов. Если указано более одного выражения, значения должны быть разделены запятыми

ASC

Необязательный. ASC сортирует результирующий набор в порядке возрастания по expressions. Это поведение по умолчанию, если модификатор не указан

DESC

Необязательный. DESC сортирует результирующий набор в порядке убывания по expressions

Guidelines for Defining and Using Recursive Common Table Expressions

The following guidelines apply to defining a recursive common table expression:

• The recursive CTE definition must contain at least two CTE query definitions, an anchor member and a recursive member. Multiple anchor members and recursive members can be defined; however, all anchor member query definitions must be put before the first recursive member definition. All CTE query definitions are anchor members unless they reference the CTE itself.

• Anchor members must be combined by one of these set operators: UNION ALL, UNION, INTERSECT, or EXCEPT. UNION ALL is the only set operator allowed between the last anchor member and first recursive member, and when combining multiple recursive members.

• The number of columns in the anchor and recursive members must be the same.

• The data type of a column in the recursive member must be the same as the data type of the corresponding column in the anchor member.

• The FROM clause of a recursive member must refer only one time to the CTE expression_name.

• The following items are not allowed in the CTE_query_definition of a recursive member:

  • (When the database compatibility level is 110 or higher. See Breaking Changes to Database Engine Features in SQL Server 2016.)

  • Scalar aggregation

  • , , ( is allowed)

  • Subqueries

  • A hint applied to a recursive reference to a CTE inside a CTE_query_definition.

The following guidelines apply to using a recursive common table expression:

• All columns returned by the recursive CTE are nullable regardless of the nullability of the columns returned by the participating statements.

• An incorrectly composed recursive CTE may cause an infinite loop. For example, if the recursive member query definition returns the same values for both the parent and child columns, an infinite loop is created. To prevent an infinite loop, you can limit the number of recursion levels allowed for a particular statement by using the hint and a value between 0 and 32,767 in the OPTION clause of the , , , or statement. This lets you control the execution of the statement until you resolve the code problem that is creating the loop. The server-wide default is 100. When 0 is specified, no limit is applied. Only one value can be specified per statement. For more information, see Query Hints (Transact-SQL).

• A view that contains a recursive common table expression cannot be used to update data.

• Cursors may be defined on queries using CTEs. The CTE is the select_statement argument that defines the result set of the cursor. Only fast forward-only and static (snapshot) cursors are allowed for recursive CTEs. If another cursor type is specified in a recursive CTE, the cursor type is converted to static.

• Tables on remote servers may be referenced in the CTE. If the remote server is referenced in the recursive member of the CTE, a spool is created for each remote table so the tables can be repeatedly accessed locally. If it is a CTE query, Index Spool/Lazy Spools is displayed in the query plan and will have the additional predicate. This is one way to confirm proper recursion.

• Analytic and aggregate functions in the recursive part of the CTE are applied to the set for the current recursion level and not to the set for the CTE. Functions like operate only on the subset of data passed to them by the current recursion level and not the entire set of data passed to the recursive part of the CTE. For more information, see example K. Using analytical functions in a recursive CTE that follows.

SQL Server STUFF() Function

Before going to the examples, we need to understand the workings of the commands
mentioned above. The STUFF() function puts a string in another string, from an initial
position.  With this we can insert, replace or remove one or more characters.

This syntax is STUFF(character_expression, start, length, replaceWith_expression):

• character_expression: string to be manipulated
• start: initial position to start
• length: number of characters to be manipulated
• replaceWith_expression: characters to be used

Here is an example of the how to use the STUFF command. 

For our example we have a single string that looks like this:

;KEITH;STEFAN;EDUARD;BRAD

We want to remove the first ; from the list so we end up with this output:

KEITH;STEFAN;EDUARD;BRAD

To do this we can use the STUFF command as follows to replace the first ; in
the string with an empty string.

SELECT STUFF(‘;KEITH;STEFAN;EDUARD;BRAD’, 1, 1, »)

And this returns this output as a concatenated string:

KEITH;STEFAN;EDUARD;BRAD

Компиляция SQL выражений¶

Скомпилированное выражение является объектом класса

См.также

http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

Диалекты разных СУБД описаны в модулях:

SQLite

1
2
3

>>> from sqlalchemy.dialects import sqlite
>>> print(expression.compile(dialect=sqlite.dialect()))
user.username = ?

MySQL

1
2
3
4
5

>>> expression = user_table.c.username == 'ed'

>>> from sqlalchemy.dialects import mysql
>>> print(expression.compile(dialect=mysql.dialect()))
user.username = %s

PostgreSQL

1
2
3

>>> from sqlalchemy.dialects import postgresql
>>> print(expression.compile(dialect=postgresql.dialect()))
"user".username = %(username_1)s

Firebird

1
2
3

>>> from sqlalchemy.dialects import firebird
>>> print(expression.compile(dialect=firebird.dialect()))
"user".username = :username_1

MSSQL

1
2
3

>>> from sqlalchemy.dialects import mssql
>>> print(expression.compile(dialect=mssql.dialect()))
.username = :username_1

Получение данных в PDO

Последнее обновление: 09.06.2021

На уровне кода SQL получение данных осуществляется с помощью команды SELECT. Например, получение всех данных из таблицы Users:

SELECT * FROM Users

В библиотеке pdo для получения данных у объекта PDO вызывается метод query(),
в который передается команда SQL. Метод query() возвращает
объект PDOStatement, который представляет набор всех полученных из базы данных строк.

$sql = "SELECT * FROM Users";
$result = $conn->query($sql);

Получив объект PDOStatement, мы можем извлечь данные. В частности, его метод fetch() при первом обращении
первую строку (если в наборе есть строки):

$row = $result->fetch();

При последующих обращениях метод возвращает следующие строки, пока в наборе не останется строк.
Если строк в наборе больше нет, то метод возвращает false. Поэтому для получения всех строк удобно использовать циклы. Например, цикл :

while($row = $result->fetch()){
	// обработка строк
}

Таким образом, при каждой итерации цикл while будет получать новую строку из набора в переменную , пока метод
не возвратит — после чего произойдет выход из цикла.

Строка возвращается в виде ассоциативного массива, где отдельные значения — это столбцы строки, а ключи этих значений — названия столбцов таблицы.
Например, получение значения столбца «name» в переменную:

while($row = $result->fetch()){
	$username = $row;
	// операции с $username
}

Вместо цикла while можно использовать цикл for/foreach. Например:

foreach($result as $row){
	$username = $row;
	// операции с $username
}

Здесь явным образом не вызывается метод . Формально мы просто перебираем переменную как обычный массив, также помещая
каждую строку в переменную .

Теперь все объединим и получим данные из таблицы Users из прошлых тем, которая имеет следующее определение:

CREATE TABLE Users (id INTEGER AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(30), age INTEGER)

Для этого определим следующий простенький скрипт:

<?php
try {
	$conn = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=testdb1", "root", "mypassword");
	$sql = "SELECT * FROM Users";
	$result = $conn->query($sql);
	echo "<table><tr><th>Id</th><th>Name</th><th>Age</th></tr>";
	while($row = $result->fetch()){
		echo "<tr>";
			echo "<td>" . $row . "</td>";
			echo "<td>" . $row . "</td>";
			echo "<td>" . $row . "</td>";
		echo "</tr>";
	}
    echo "</table>";
}
catch (PDOException $e) {
    echo "Database error: " . $e->getMessage();
}
?>

В данном случае полученные данные будут выводиться в таблицу, создаваемую элементом :

НазадВперед

Query Helpers

The package does not do anything with your actual query text. This makes it trivial to use backend-specific features in your code; you can write queries just as you would write them in your database prompt. While this is very flexible, it makes writing certain kinds of queries difficult.

«In» Queries

Because does not inspect your query and it passes your arguments directly to the driver, it makes dealing with queries with IN clauses difficult:

SELECT * FROM users WHERE level IN (?);

When this gets prepared as a statement on the backend, the bindvar will only correspond to a single argument, but what is often desired is for that to be a variable number of arguments depending on the length of some slice, eg:

var levels = []int{4, 6, 7}
rows, err := db.Query("SELECT * FROM users WHERE level IN (?);", levels)

This pattern is possible by first processing the query with :

var levels = []int{4, 6, 7}
query, args, err := sqlx.In("SELECT * FROM users WHERE level IN (?);", levels)

// sqlx.In returns queries with the `?` bindvar, we can rebind it for our backend
query = db.Rebind(query)
rows, err := db.Query(query, args...)

What does is expand any bindvars in the query passed to it that correspond to a slice in the arguments to the length of that slice, and then append those slice elements to a new arglist. It does this with the bindvar only; you can use to get a query suitable for your backend.

Named Queries

Named queries are common to many other database packages. They allow you to use a bindvar syntax which refers to the names of struct fields or map keys to bind variables a query, rather than having to refer to everything positionally. The struct field naming conventions follow that of , using the and the struct tag. There are two extra query verbs related to named queries:

• — like Queryx, but with named bindvars
• — like Exec, but with named bindvars

And one extra handle type:

NamedStmt — an sqlx.Stmt which can be prepared with named bindvars

// named query with a struct
p := Place{Country: "South Africa"}
rows, err := db.NamedQuery(`SELECT * FROM place WHERE country=:country`, p)

// named query with a map
m := mapinterface{}{"city": "Johannesburg"}
result, err := db.NamedExec(`SELECT * FROM place WHERE city=:city`, m)

Named query execution and preparation works off both structs and maps. If you desire the full set of query verbs, prepare a named statement and use that instead:

p := Place{TelephoneCode: 50}
pp := []Place{}

// select all telcodes > 50
nstmt, err := db.PrepareNamed(`SELECT * FROM place WHERE telcode > :telcode`)
err = nstmt.Select(&pp, p)

Named query support is implemented by parsing the query for the syntax and replacing it with the bindvar supported by the underlying database, then performing the mapping at execution, so it is usable on any database that sqlx supports. You can also use , which uses the bindvar, and can be composed with :

arg := mapinterface{}{
    "published": true,
    "authors": []{8, 19, 32, 44},
}
query, args, err := sqlx.Named("SELECT * FROM articles WHERE published=:published AND author_id IN (:authors)", arg)
query, args, err := sqlx.In(query, args...)
query = db.Rebind(query)
db.Query(query, args...)

Знакомимся с PDO

Процесс работы с PDO не слишком отличается от традиционного. В общем случае, процесс использования PDO выглядит так:

1. Подключение к базе данных;
2. По необходимости, подготовка запроса и связывание параметров;
3. Выполнение запроса.

Подключение к базе данных

Для подключения к базе данных нужно создать новый объект PDO и передать ему имя источника данных, так же известного как DSN.

В общем случае, DSN состоит из имени драйвера, отделенного двоеточием от строки подключения, специфичной для каждого драйвера PDO.

Для MySQL, подключение выполняется так:

$connection = new PDO('mysql:host=localhost;dbname=mydb;charset=utf-8', 'root', 'root');

В данном случае, DSN содержит имя драйвера mysql, указание хоста (возможен формат host=ИМЯ_ХОСТА:ПОРТ), имя базы данных, кодировка, имя пользователя  MySQL и его пароль.

Запросы

В отличие от mysqli_query(), в PDO есть два типа запросов:

• Возвращающие результат (select, show);
• Не возвращающие результат (insert, detele и другие).

Первым делом, рассмотрим второй вариант.

Выполнение запросов

Рассмотрим пример выполнения запроса на примере insert.

$connection->exec('INSERT INTO users VALUES (1, "somevalue"');

Конечно же, данный запрос возвращает количество затронутых строк и увидеть его можно следующим образом.

$affectedRows = $connection->exec('INSERT INTO users VALUES (1, "somevalue"');
echo $affectedRows;

Получение результатов запроса

В случае использования mysqli_query(), код мог бы быть следующим.

$result = mysql_query('SELECT * FROM users');

while($row = mysql_fetch_assoc($result)) {
    echo $row . ' ' . $row;
}

Для PDO, код будет проще и лаконичнее.

foreach($connection->query('SELECT * FROM users') as $row) {
    echo $row . ' ' . $row;
}

Режимы получения данных

Как и в mysqli, PDO позволяет получать данные в разных режимах. Для определения режима, класс PDO содержит соответствующие константы.

• PDO::FETCH_ASSOC — возвращает массив, индексированный по имени столбца в таблице базы данных;
• PDO::FETCH_NUM — возвращает массив, индексированный по номеру столбца;
• PDO::FETCH_OBJ — возвращает анонимный объект с именами свойств, соответствующими  именам столбцов. Например, $row->id будет содержать значение из столбца id.
• PDO::FETCH_CLASS — возвращает новый экземпляр класса, со значениями свойств, соответствующими данным из строки таблицы. В случае, если указан параметр PDO::FETCH_CLASSTYPE (например PDO::FETCH_CLASS | PDO::FETCH_CLASSTYPE), имя класса будет определено из значения первого столбца.

Примечание: это не полный список, все возможные константы и варианты их комбинации доступны в документации.

Пример получения ассоциативного массива:

$statement = $connection->query('SELECT * FROM users');

while($row = $statement->fetch(PDO::FETCH_ASSOC)) {
    echo $row . ' ' . $row;
}

Рассмотрим использование режима выборки PDO::FETCH_CLASS. Создадим класс User:

class User
{
    protected $id;
    protected $name;

    public function getId()
    {
        return $this->id;
    }

    public function setId($id)
    {
        $this->id = $id;
    }

    public function getName()
    {
        return $this->name;
    }

    public function setName($name)
    {
        $this->name = $name;
    }
}

Теперь выберем данные и отобразим данные при помощи методов класса:

$statement = $connection->query('SELECT * FROM users');

while($row = $statement->fetch(PDO::FETCH_CLASS, 'User')) {
    echo $row->getId() . ' ' . $row->getName();
}

How to Concatenate Multiple Rows into a Single Row in Microsoft SQL Server

Rolling up data from multiple rows into a single row may be necessary for concatenating
data, reporting, exchanging data between systems and more.  This can be accomplished
by:

• The solution proposed in this tip explores two SQL Server commands that
  can help us achieve the expected results.  The SQL Server T-SQL commands
  used are

  STUFF and

  FOR XML.

• The T-SQL STUFF command is used to concatenate the results together. 
  In this example, a semi-colon is used as a separator for the results.
• The FOR XML option for the SELECT command has four options (i.e. RAW, AUTO,
  EXPLICIT or PATH) to return the results.  In this example, the PATH parameter
  is used to retrieve the results as an XML string.

Check out the example below to walk through the code samples and final solution
to roll-up multiple rows into a single row in SQL Server.

UPDATE from SELECT: Join Method

In this method, the table to be updated will be joined with the reference (secondary) table that contains new row values. So that, we can access the matched data of the reference table based on the specified join type. Lastly, the columns to be updated can be matched with referenced columns and the update process changes these column values.

In the following example, we will update the PersonCityName and PersonPostCode columns data with the City and PostCode columns data of the AdressList table.

After the execution of the update from a select query the output of the Persons table will be as shown below;

Let’s try to understand the above code:

We typed the table name, which will be updated after the UPDATE statement. After the SET keyword, we specified the column names to be updated, and also, we matched them with the referenced table columns. After the FROM clause, we retyped the table name, which will be updated. After the INNER JOIN clause, we specified the referenced table and joined it to the table to be updated. In addition to this, we can specify a WHERE clause and filter any columns of the referenced or updated table. We can also rewrite the query by using aliases for tables.

Performance Tip:

Indexes are very helpful database objects to improve query performance in SQL Server. Particularly, if we are working on the performance of the update query, we should take into account of this probability. The following execution plan illustrates an execution plan of the previous query. The only difference is that this query updated the 3.000.000 rows of the Persons table. This query was completed within 68 seconds.

We added a non-clustered index on Persons table before to update and the added index involves the PersonCityName and PersonPostCode columns as the index key.

The following execution plan is demonstrating an execution plan of the same query, but this query was completed within 130 seconds because of the added index, unlike the first one.

The Index Update and Sort operators consume 74% cost of the execution plan. We have seen this obvious performance difference between the same query because of index usage on the updated columns. As a result, if the updated columns are being used by the indexes, like this, for example, the query performance might be affected negatively. In particular, we should consider this problem if we will update a large number of rows. To overcome this issue, we can disable or remove the index before executing the update query.

On the other hand, a warning sign is seen on the Sort operator, and it indicates something does not go well for this operator. When we hover the mouse over this operator, we can see the warning details.

During the execution of the query, the query optimizer calculates a required memory consumption for the query based on the estimated row numbers and row size. However, this consumption estimation can be wrong for a variety of reasons, and if the query requires more memory than the estimation, it uses the tempdb data. This mechanism is called a tempdb spill and causes performance loss. The reason for this: the memory always faster than the tempdb database because the tempdb database uses the disk resources.

You can see this SQL Server 2017: SQL Sort, Spill, Memory and Adaptive Memory Grant Feedback fantastic article for more details about the tempdb spill issue.

Preparing Sample Data

Before we begin, we’ll create some tables and sample data which the following
script will do for us.

CREATE TABLE SALES_SECTORS(
SEC_ID INT,
SEC_NAME VARCHAR(30))
GO
CREATE TABLE USRS(
USR_ID INT,
USR_NAME VARCHAR(30),
SEC_ID INT
)
GO
CREATE TABLE ADV_CAMPAIGN(
ADV_ID INT,
ADV_NAME VARCHAR(30)
)
GO
CREATE TABLE USR_ADV_CAMPAIGN(
USR_ID INT,
ADV_ID INT
)
GO
CREATE TABLE SEC_ADV_CAMPAIGN(
SEC_ID INT,
ADV_ID INT
)
GO
INSERT INTO SALES_SECTORS( SEC_ID, SEC_NAME ) VALUES ( 1, 'ENTERTAINMENT' )
INSERT INTO SALES_SECTORS( SEC_ID, SEC_NAME ) VALUES ( 2, 'CLOTHES' )
GO
INSERT INTO USRS( USR_ID, USR_NAME, SEC_ID ) VALUES ( 1, 'ANDERSON', 1 )
INSERT INTO USRS( USR_ID, USR_NAME, SEC_ID ) VALUES ( 2, 'CHARLES', 1 )
INSERT INTO USRS( USR_ID, USR_NAME, SEC_ID ) VALUES ( 3, 'DANNY', 1 )
INSERT INTO USRS( USR_ID, USR_NAME, SEC_ID ) VALUES ( 4, 'LUCAS', 1 )
INSERT INTO USRS( USR_ID, USR_NAME, SEC_ID ) VALUES ( 5, 'KEITH', 2 )
INSERT INTO USRS( USR_ID, USR_NAME, SEC_ID ) VALUES ( 6, 'STEFAN', 2 )
INSERT INTO USRS( USR_ID, USR_NAME, SEC_ID ) VALUES ( 7, 'EDUARD', 2 )
INSERT INTO USRS( USR_ID, USR_NAME, SEC_ID ) VALUES ( 8, 'BRAD', 2 )
GO
INSERT INTO ADV_CAMPAIGN( ADV_ID, ADV_NAME ) VALUES ( 1, 'SONY ENTERTAINMENT' )
INSERT INTO ADV_CAMPAIGN( ADV_ID, ADV_NAME ) VALUES ( 2, 'BEATS SOUNDS' )
INSERT INTO ADV_CAMPAIGN( ADV_ID, ADV_NAME ) VALUES ( 3, 'BOOSE' )
INSERT INTO ADV_CAMPAIGN( ADV_ID, ADV_NAME ) VALUES ( 4, 'POLO RALPH LAUREN' )
INSERT INTO ADV_CAMPAIGN( ADV_ID, ADV_NAME ) VALUES ( 5, 'LACOSTE' )
GO
INSERT INTO USR_ADV_CAMPAIGN( USR_ID, ADV_ID ) VALUES ( 1, 1 )
INSERT INTO USR_ADV_CAMPAIGN( USR_ID, ADV_ID ) VALUES ( 1, 2 )
INSERT INTO USR_ADV_CAMPAIGN( USR_ID, ADV_ID ) VALUES ( 2, 2 )
INSERT INTO USR_ADV_CAMPAIGN( USR_ID, ADV_ID ) VALUES ( 2, 3 )
INSERT INTO USR_ADV_CAMPAIGN( USR_ID, ADV_ID ) VALUES ( 3, 3 )
INSERT INTO USR_ADV_CAMPAIGN( USR_ID, ADV_ID ) VALUES ( 4, 2 )
INSERT INTO USR_ADV_CAMPAIGN( USR_ID, ADV_ID ) VALUES ( 5, 4 )
INSERT INTO USR_ADV_CAMPAIGN( USR_ID, ADV_ID ) VALUES ( 6, 5 )
INSERT INTO USR_ADV_CAMPAIGN( USR_ID, ADV_ID ) VALUES ( 7, 4 )
INSERT INTO USR_ADV_CAMPAIGN( USR_ID, ADV_ID ) VALUES ( 8, 5 )
GO
INSERT INTO SEC_ADV_CAMPAIGN( SEC_ID, ADV_ID ) VALUES ( 1, 1 )
INSERT INTO SEC_ADV_CAMPAIGN( SEC_ID, ADV_ID ) VALUES ( 1, 2 )
INSERT INTO SEC_ADV_CAMPAIGN( SEC_ID, ADV_ID ) VALUES ( 1, 3 )
INSERT INTO SEC_ADV_CAMPAIGN( SEC_ID, ADV_ID ) VALUES ( 2, 4 )
INSERT INTO SEC_ADV_CAMPAIGN( SEC_ID, ADV_ID ) VALUES ( 2, 5 )
GO

PDO::FETCH_CLASS

Создаёт объект указанного класса, заполняя его свойства данными из БД. Однако здесь, увы, начинаются неудобства и непоследовательность в работе вызывающих функций. Если для можно написать красиво и компактно

$data = $pdo->query('SELECT * FROM users LIMIT 1')->fetchAll(PDO::FETCH_CLASS, 'Foo');

то для приходится писать такую колбасу:

$stmt = $pdo->query('SELECT * FROM users LIMIT 1');
$stmt->setFetchMode( PDO::FETCH_CLASS, 'Foo');
$data = $stmt->fetch();

Из-за того что не позволяет передать имя класса, мы вынуждены пользоваться . А учитывая, что эта функция возвращает булево значение, а не ссылку на объект, мы не можем использовать method chaining. Также следует помнить, что в этом режиме PDO будет вызывать магический метод если свойство, совпадающее с именем поля, не найдено в объекте. Для PHP это означает, что если в объекте отсутствует такой метод, то все колонки строки, полученной из БД, будут назначены переменным класса. Если же мы хотим присвоить значения только существующим переменным, то этот момент надо контролировать с помощью метода . Например

class Foo
{
  private $name;
  public function __set($name, $value) {}
}
$data = $pdo->query('SELECT * FROM users LIMIT 1')
            ->fetchAll(PDO::FETCH_CLASS, 'Foo');
array(1) {
  => object(Foo)#3 (1) {
    => string(4) "John"
  }
}

в то время как у класса с пустым будут заполнены только существующие свойства:

class Foo {}
$data = $pdo->query('SELECT * FROM users LIMIT 1')
  ->fetchAll(PDO::FETCH_CLASS, 'Foo');


// Результат
array(1) {
  => object(Foo)#3 (3) {
     => string(4) "John"
      => string(4) "male"
      => string(6) "Toyota"
  }
}

Можно, кстати, заметить, что PDO присваивает значения и приватным свойствам, что несколько неожиданно, но очень удобно.

Пример — функция COUNT включает только значения NOT NUL

Не все это понимают, но функция COUNT будет подсчитывать только те записи, в которых expressions НЕ равно NULL в COUNT(expressions). Когда expressions является значением NULL, оно не включается в вычисления COUNT. Давайте рассмотрим это дальше.

В этом примере у нас есть таблица customers со следующими данными:

Введите следующий запрос SELECT, которая использует функцию COUNT.

PgSQL

SELECT COUNT(customer_id)
FROM customers;

Будет выбрана 1 запись. Вот результаты, которые вы должны получить.

В этом примере запрос вернет 6, поскольку в таблице customer есть 6 записей, а все значения customer_id НЕ равны NULL (т.е. customer_id является первичным ключом для таблицы).
Но что происходит, когда мы сталкиваемся со значением NULL с помощью функции COUNT? Давайте введем следующий оператор SELECT, который посчитает столбец favourite_website, который может содержать значения NULL.

PgSQL

SELECT COUNT(favorite_website)
FROM customers;

Будет выбрана 1 запись. Вот результаты, которые вы должны получить.

Во втором примере будет возвращено значение 5. Поскольку одно из значений favourite_website равно NULL, оно будет исключено из вычисления функции COUNT. В результате запрос вернет 5 вместо 6.Подсказка: Используйте первичный ключ в функции COUNT или COUNT(*), если вы хотите быть уверены, что записи не исключены в расчетах.

Примеры использования

Выбрать одну категорию по :

$data = $db::getRow("SELECT * FROM `category` WHERE `id` = ?", );

Выбрать имена всех категорий у которых больше :

$data = $db::getRows("SELECT `title` FROM `category` WHERE `parent_id` > ?", );

foreach ($data as $item) {
  echo $item.'<br>';
}

Выбрать имя категории по :

$data = $db::getValue("SELECT `title` FROM `category` WHERE `id` > ?", );

Выбрать имена всех категорий:

$data = $db::getColumn("SELECT `title` FROM `category`");

foreach ($data as $item) {
  echo $item.'<br>';
}

Вставить запись в БД:

$query = "INSERT INTO `category` (
  `title`,
  `alias`,
  `parent_id`,
  `keywords`,
  `description`
  )
VALUES (
  :title,
  :alias,
  :parent_id,
  :keywords,
  :description
)";

$args = ;

$db::sql($query, $args)

Обновить запись в БД:

$query = "UPDATE `category`
  SET `title` = :title
  WHERE `id` = :id";

$args = ;

$db::sql($query, $args)

Удалить запись:

$db::sql("DELETE FROM `category` WHERE `id` = ?", );

The Connection Pool ¶

Statement preparation and query execution require a connection, and the DB object will manage a pool of them so that it can be safely used for concurrent querying. There are two ways to control the size of the connection pool as of Go 1.2:

By default, the pool grows unbounded, and connections will be created whenever there isn’t a free connection available in the pool. You can use to set the maximum size of the pool. Connections that are not being used are marked idle and then closed if they aren’t required. To avoid making and closing lots of connections, set the maximum idle size with to a size that is sensible for your query loads.

It is easy to get into trouble by accidentally holding on to connections. To prevent this:

• Ensure you every Row object
• Ensure you either or fully-iterate via every Rows object
• Ensure every transaction returns its connection via or

If you neglect to do one of these things, the connections they use may be held until garbage collection, and your db will end up creating far more connections at once in order to compensate for the ones its using. Note that can be called multiple times safely, so do not fear calling it where it might not be necessary.

SQL SELECT statement examples

We’ll use the table in the sample database for demonstration purposes.

1) SQL SELECT – selecting data from all columns example

The following example uses the SQL statement to get data from all the rows and columns in the table:

The following shows the result sets returned by the database server. It’s like a spreadsheet that contains rows and columns with a heading:

The is read as the select star. The select star is helpful for ad-hoc queries only.

For the application development, you should avoid using the select star for the following reason.

The select * returns data from all columns of a table. Often, the application doesn’t need data from all the columns but one or some columns.

If you use the select *, the database needs more time to read data from the disk and transfer it to the application. This often results in poor performance if the table contains many columns with a lot of data.

2) SQL SELECT – selecting data from specific columns

To select data from specific columns, you can specify the column list after the clause of the statement.

For example, the following select data from the employee id, first name, last name, and hire date of all rows in the table:

Now, the result set includes only four columns specified in the clause:

3) SQL SELECT – performing a simple calculation

The following example uses the statement to get the first name, last name, salary, and new salary:

The expression adds to the salary of every employee. By default, SQL uses the expression as the column heading:

To assign an expression or a column an alias, you specify the keyword followed by the column alias as follows:

For example, the following statement uses the as the column alias for the expression:

Output:

Операторы¶

Многие операторы наследуются из класса

Операторы сравнения

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

>>> print(user_table.c.id == 5)
"user".id = :id_1
>>> print(user_table.c.id >= 5)
"user".id >= :id_1
>>> print(user_table.c.id > 5)
"user".id > :id_1
>>> print(user_table.c.id <= 5)
"user".id <= :id_1
>>> print(user_table.c.id < 5)
"user".id < :id_1
>>> print(user_table.c.id != 5)
"user".id != :id_1

Сравнение с преобразуется в SQL конструкцию .

1
2
3
4

>>> print(user_table.c.id != None)
"user".id IS NOT NULL
>>> print(user_table.c.id == None)
"user".id IS NULL

Операторы AND и OR

1
2
3
4

>>> print((user_table.c.id == None) | (user_table.c.fullname == 'Vasya'))
"user".id IS NULL OR "user".fullname = :fullname_1
>>> print((user_table.c.id == None) & (user_table.c.fullname == 'Vasya'))
"user".id IS NULL AND "user".fullname = :fullname_1

Оператор сложения

Арифметический оператор сложения

1
2

>>> print(user_table.c.id + 5)
"user".id + :id_1

Python оператор сложения автоматически определяет строки и подставляет SQL
оператор конкатенации

1
2

>>> print(user_table.c.fullname + "some name")
"user".fullname || :fullname_1