Для работы с sql запросами что делать

8

Обзор основных SQL запросов

Каждый сайт в Интернете, любой проект, обрабатывающий значительный объем информации, вынужден хранить эту информацию в тех или иных базах данных (БД). Подавляющее большинство проектов информацию сохраняют в БД реляционного типа, делая записи в различных подобиях таблиц. Как внесение новых записей, так и обращение к имеющимся, осуществляется с благодаря использованию запросов, составляемых конструкциями SQL (structured query language) – непроцедурного декларативного языка структурированных запросов. В нашем случае это подразумевает, что, используя конструкции SQL, мы будем обращаться к БД, сообщая что нужно сделать с данными, но не указывая способ, как именно это нужно сделать.

Фактически, SQL является набором стандартов, для написания запросов к БД. Последняя действующая редакция стандартов языка SQL — ISO/IEC 9075:2016.

Основываясь на указанных стандартах языка SQL, ряд организаций выпустили свои, расширенные версии стандартов указанного языка. Подобные версии иногда называют диалектами SQL.

Варианты спецификаций SQL разрабатываются компаниями и сообществами и служат, соответственно, для работы с разными СУБД (Системами Управления Базами Данных) – системами программ, заточенных под работу с продуктами из своей инфраструктуры.

Наиболее применяемые на сегодня СУБД, использующие свои стандарты (расширения) SQL:

MySQL – СУБД, принадлежащая компании Oracle.

PostgreSQL – свободная СУБД, поддерживаемая и развиваемая сообществом.

Microsoft SQL Server – СУБД, принадлежащая компании Microsoft. Применяет диалект Transact-SQL (T-SQL).

Благодаря тому, что диалекты SQL что создаются, специфицируются и используются разными организациями, имеют как общие черты, так и ряд отличий в возможностях расширений.

Общими чертами диалектов являются основные конструкции, применимые практически без отличий во многих реляционных БД. Основные отличия диалектов состоят в различиях использованных типов данных, количеством, реализацией и детальными возможностями команд. Разные диалекты применяют как разные наборы зарезервированных слов, так и разные наборы команд.

Здесь мы будем рассматривать запросы, применяя конструкции из спецификаций диалекта T-SQL.

Коснемся классификации SQL запросов.

Выделяют такие виды SQL запросов:

DDL (Data Definition Language) — язык определения данных. Задачей DDL запросов является создание БД и описание ее структуры. Запросами такого вида устанавливаются правила того, в каком виде различные данные будут размещаться в БД.

DML (Data Manipulation Language) — язык манипулирования данными. В число запросов этого типа входят различные команды, используя которые непосредственно производятся некоторые манипуляции с данными. DML-запросы нужны для добавления изменений в уже внесенные данные, для получения данных из БД, для их сохранения, для обновления различных записей и для их удаления из БД. В число элементов DML-обращений входит основная часть SQL операторов.

DCL (Data Control Language) — язык управления данными. Включает в себя запросы и команды, касающиеся разрешений, прав и других настроек СУБД.

TCL (Transaction Control Language) — язык управления транзакциями. Конструкции такого типа применяют чтобы управлять изменениями, которые производятся с использованием DML запросов. Конструкции TCL позволяют нам производить объединение DML запросов в наборы транзакций.

Основные типы SQL запросов по их видам:

Ниже мы рассмотрим практические примеры применения SQL запросов для взаимодействия с БД используя запросы двух категорий – DDL и DML.

Тема связана со специальностями:

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:

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:

В БД «b_library» создадим таблицу авторов «tAuthors» с такими столбцами: AuthorId, AuthorFirstName, AuthorLastName, AuthorAge:

Заполним нашу таблицу таким авторами: Александр Пушкин, Сергей Есенин, Джек Лондон, Шота Руставели и Рабиндранат Тагор. Для этого используем такой SQL запрос:

Мы можем посмотреть в «tAuthors» записи, путем отправления в СУБД простого SQL запроса:

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.

Примеры простых запросов SQL к базам данных.

Рассмотрим основные запросы SQL.

SELECT

1) Выведем все имеющиеся у нас БД:

2) Выведем все таблицы в созданной нами ранее БД «b_library»:

3) Выводим еще раз имеющиеся у нас записи по авторам книг из созданной выше «tAuthors»:

4) Выведем информацию о том, сколько у нас имеется записей строк в «tAuthors»:

5) Выведем из «tAuthors» две записи, начиная с четвертой. Используя ключевое слово OFFSET, пропустим первые три записи, а благодаря использованию ключевого слова FETCH – обозначим выборку только следующих 2 строк (ONLY):

6) Выведем из «tAuthors» все записи с сортировкой в алфавитном порядке по первой букве имени автора:

7) Выведем из «tAuthors» данные, предварительно по AuthorId отсортировав их по убыванию:

8) Выберем записи из «tAuthors», значение AuthorFirstName у которых соответствует имени «Александр»:

9) Выберем из «tAuthors» записи, где имя автора AuthorFirstName начинается с «се»:

10) Выберем из «tAuthors» записи, в которых имя автора (AuthorFirstName) заканчивается на «ат»:

Видео курсы по схожей тематике:

How to SQL Базовый

SQL Базовый. Разбор ДЗ

11) Сделаем выборку всех строк из «tAuthors», значение AuthorId в которых равняется 2 или 4:

12) Выберем в «tAuthors» такую запись AuthorAge, значение которой — наибольшее:

13) Проведем выборку из «tAuthors» по столбцам AuthorFirstName и AuthorLastName:

14) Получим из «tAuthors» все строки, у которых AuthorId не равняется трем:

INSERT

INSERT – это вид запроса SQL, при применении которого СУБД выполняет добавление новых записей в БД.

Добавим в «tAuthors» нового автора – Уильяма Шекспира, 51 год. Соответственно в поле AuthorFirstName добавится Уильям, в AuthorLastName добавится Шекспир, в AuthorAge – 51. В AuthorId, в нашем случае, автоматически добавится значение, инкрементированное от предыдущего на 1.

UPDATE

UPDATE – SQL запрос, позволяющий внести изменения или дописывать новую информацию в те записи, которые уже существуют.

Внесем корректировки в шестую запись (AuthorId = 6). Значения изменим для полей имени, фамилии и возраста автора.

Затем, обратимся к БД, чтобы вывести все имеющиеся записи:

Мы видим изменения информации в записи автора под номером 6.

DELETE

DELETE – SQL запрос, выполняя который в СУБД производится операция удаления определенной строки из таблицы в БД.

Обратимся к «tAuthors» с командой на удаление строки, где AuthorId = 5:

Чтобы увидеть изменения, снова обратимся к базе для вывода всех записей:

Мы видим, что запись автора под номером 5 теперь отсутствует в «tAuthors» и, соответственно, не выводится с другими записями.

DROP

DROP – ключевое слово в SQL, применяемое для удаления данных с помощью запроса. К примеру удаление некоторой таблицы из БД.

После рассмотрения ряда простых запросов к БД мы можем полностью удалить нашу таблицу «tAuthors» целиком, выполнив простой SQL запрос:

Далее рассмотрим сложные запросы SQL.

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».

1. Помещением одного запроса в другой. В этом случае внешнее выражение будет называться основным запросом, а вложенное выражение — подзапросом.
2. 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.

Заполним «tBooks» такими книгами:

1) Сделаем выборку из БД всех книг, у которых имя автора — «Александр»:

2) Сделаем выборку данных из «tBooks» всех книг, авторами которых являются люди, с именами «Александр» или «Сергей»:

3) Сделаем выборку по книгам из таблицы «tBooks», у которых именами авторов являются НЕ «Сергей» и НЕ «Александр»:

Бесплатные вебинары по схожей тематике:

Python+SQL: как начать использовать БД и писать SQL-запросы

Как стать SQL разработчиком или Data инженером.

Хранение данных в Android

4) Возьмем таблицу «tBooks» и сделаем из нее выборку всех книг с указанием как имен, так и фамилий авторов этих книг из «tAuthors»:

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.

Руководство по SQL: Как лучше писать запросы (Часть 1)

Язык структурированных запросов (SQL) является незаменимым навыком в индустрии информатики, и вообще говоря, изучение этого навыка относительно просто. Однако большинство забывают, что SQL — это не только написание запросов, это всего лишь первый шаг дальше по дороге. Обеспечение производительности запросов или их соответствия контексту, в котором вы работаете, — это совсем другая вещь.

Вот почему это руководство по SQL предоставит вам небольшой обзор некоторых шагов, которые вы можете пройти, чтобы оценить ваш запрос:

• Во-первых, вы начнете с краткого обзора важности обучения SQL для работы в области науки о данных;
• Далее вы сначала узнаете о том, как выполняется обработка и выполнение запросов SQL, чтобы понять важность создания качественных запросов. Конкретнее, вы увидите, что запрос анализируется, переписывается, оптимизируется и окончательно оценивается.
• С учетом этого, вы не только перейдете к некоторым антипаттернам запросов, которые начинающие делают при написании запросов, но и узнаете больше об альтернативах и решениях этих возможных ошибок; Кроме того, вы узнаете больше о методическом подходе к запросам на основе набора.
• Вы также увидите, что эти антипаттерны вытекают из проблем производительности и что, помимо «ручного» подхода к улучшению SQL-запросов, вы можете анализировать свои запросы также более структурированным, углубленным способом, используя некоторые другие инструменты, которые помогают увидеть план запроса; И,
• Вы вкратце узнаете о time complexity и big O notation, для получения представления о сложности плана выполнения во времени перед выполнением запроса;
• Вы кратко узнаете о том, как оптимизировать запрос.

Почему следует изучать SQL для работы с данными?

SQL далеко не мертв: это один из самых востребованных навыков, который вы находите в описаниях должностей из индустрии обработки и анализа данных, независимо от того, претендуете ли вы на аналитику данных, инженера данных, специалиста по данным или на любые другие роли. Это подтверждают 70% респондентов опроса О ‘Рейли (O’ Reilly Data Science Salary Survey) за 2016 год, которые указывают, что используют SQL в своем профессиональном контексте. Более того, в этом опросе SQL выделяется выше языков программирования R (57%) и Python (54%).

Вы получаете картину: SQL — это необходимый навык, когда вы работаете над получением работы в индустрии информатики.

Неплохо для языка, который был разработан в начале 1970-х, верно?

Но почему именно так часто используется? И почему он не умер, несмотря на то, что он существует так долго?

Есть несколько причин: одной из первых причин могло бы стать то, что компании в основном хранят данные в реляционных системах управления базами данных (RDBMS) или в реляционных системах управления потоками данных (RDSMS), и для доступа к этим данным нужен SQL. SQL — это lingua franca данных: он дает возможность взаимодействовать практически с любой базой данных или даже строить свою собственную локально!

Если этого еще недостаточно, имейте в виду, что существует довольно много реализаций SQL, которые несовместимы между вендорами и не обязательно соответствуют стандартам. Знание стандартного SQL, таким образом, является для вас требованием найти свой путь в индустрии (информатики).

Кроме того, можно с уверенностью сказать, что к SQL также присоединились более новые технологии, такие как Hive, интерфейс языка запросов, похожий на SQL, для запросов и управления большими наборами данных, или Spark SQL, который можно использовать для выполнения запросов SQL. Опять же, SQL, который вы там найдете, будет отличаться от стандарта, который вы могли бы узнать, но кривая обучения будет значительно проще.

Если вы хотите провести сравнение, рассматривайте его как обучение линейной алгебре: приложив все эти усилия в этот один предмет, вы знаете, что вы сможете использовать его, чтобы также освоить машинное обучение!

Короче говоря, вот почему вы должны изучить этот язык запросов:

• Его довольно легко освоить, даже для новичков. Кривая обучения довольно проста и постепенна, поэтому вы будете писать запросы в кратчайшие сроки.
• Он следует принципу «учись один раз, используй везде», так что это отличное вложение твоего времени!
• Это отличное дополнение к языкам программирования; В некоторых случаях написание запроса даже предпочтительнее написания кода, потому что он более производительный!
• .

Обработка SQL и выполнение запросов

Чтобы повысить производительность вашего SQL-запроса, вы сначала должны знать, что происходит внутри, когда вы нажимаете ярлык для выполнения запроса.

Сначала запрос разбирается в «дерево разбора» (parse tree); Запрос анализируется на предмет соответствия синтаксическим и семантическим требованиям. Синтаксический анализатор создает внутреннее представление входного запроса. Затем эти выходные данные передаются в механизм перезаписи.

Затем оптимизатор должен найти оптимальное выполнение или план запроса для данного запроса. План выполнения точно определяет, какой алгоритм используется для каждой операции, и как координируется выполнение операций.

Чтобы найти наиболее оптимальный план выполнения, оптимизатор перечисляет все возможные планы выполнения, определяет качество или стоимость каждого плана, принимает информацию о текущем состоянии базы данных, а затем выбирает наилучший из них в качестве окончательного плана выполнения. Поскольку оптимизаторы запросов могут быть несовершенными, пользователям и администраторам баз данных иногда приходится вручную изучать и настраивать планы, созданные оптимизатором, чтобы повысить производительность.

Теперь вы, вероятно, задаетесь вопросом, что считается «хорошим планом запроса».

Как вы уже читали, качество стоимости плана играет немаловажную роль. Более конкретно, такие вещи, как количество дисковых операций ввода-вывода (disk I/Os), которые требуются для оценки плана, стоимость CPU плана и общее время отклика, которое может наблюдать клиент базы данных, и общее время выполнения, имеют важное значение. Вот тут-то и возникнет понятие сложности времени (time complexity). Подробнее об этом вы узнаете позже.

Затем выбранный план запроса выполняется, оценивается механизмом выполнения системы и возвращаются результаты запроса.

Написание SQL-запросов

Из предыдущего раздела, возможно, не стало ясно, что принцип Garbage In, Garbage Out (GIGO) естественным образом проявляется в процессе обработки и выполнения запроса: тот, кто формулирует запрос, также имеет ключи к производительности ваших запросов SQL. Если оптимизатор получит плохо сформулированный запрос, он сможет сделать только столько же…

Это означает, что есть некоторые вещи, которые вы можете сделать, когда пишете запрос. Как вы уже видели во введении, ответственность тут двоякая: речь идет не только о написании запросов, которые соответствуют определенному стандарту, но и о сборе идей о том, где проблемы производительности могут скрыться в вашем запросе.

Идеальная отправная точка — подумать о «местах» в ваших запросах, где могут возникнуть проблемы. И, в общем, есть четыре ключевых слова, в которых новички могут ожидать возникновения проблем с производительностью:

• Условие WHERE ;
• Любые ключевые слова INNER JOIN или LEFT JOIN ; А также,
• Условие HAVING ;

Тем не менее, вы также должны понимать, что производительность — это нечто, что должно стать значимым. Однако просто сказать, что эти предложения и ключевые слова плохи — это не то, что нужно, когда вы думаете о производительности SQL. Наличие предложения WHERE или HAVING в запросе не обязательно означает, что это плохой запрос…

Ознакомьтесь со следующим разделом, чтобы узнать больше об антипаттернах и альтернативных подходах к построению вашего запроса. Эти советы и рекомендации предназначены в качестве руководства. То, как и если вам действительно нужно переписать ваш запрос, зависит, помимо прочего, от количества данных, базы данных и количества раз, которое вам нужно для выполнения запроса. Это полностью зависит от цели вашего запроса и иметь некоторые предварительные знания о базе данных, с которой вы будете работать, имеет решающее значение!

1. Извлекайте только необходимые данные

Умозаключение «чем больше данных, тем лучше» — не обязательно должна соблюдаться при написании SQL: вы рискуете не только запутаться, получив больше данных, чем вам действительно нужно, но и производительность может пострадать от того, что ваш запрос получает слишком много данных.

Вот почему, как правило, стоит обратить внимание на оператор SELECT , предложение DISTINCT и оператор LIKE .

Оператор SELECT

Первое, что уже можно проверить, когда вы написали запрос, является ли инструкция SELECT максимально компактной. Целью здесь должно быть удаление ненужных столбцов из SELECT . Таким образом вы заставляете себя только извлекать данные, которые служат вашей цели запроса.

Если у вас есть коррелированные подзапросы с EXISTS , вы должны попытаться использовать константу в операторе SELECT этого подзапроса вместо выбора значения фактического столбца. Это особенно удобно, когда вы проверяете только существование.

Помните, что коррелированный подзапрос является подзапросом, использующим значения из внешнего запроса. И обратите внимание, что, несмотря на то, что NULL может работать в этом контексте как «константа», это очень запутанно!

Рассмотрим следующий пример, чтобы понять, что подразумевается под использованием константы:

Совет: полезно знать, что наличие коррелированного подзапроса не всегда является хорошей идеей. Вы всегда можете рассмотреть возможность избавиться от них, например, переписав их с помощью INNER JOIN :

Операция DISTINCT

Инструкция SELECT DISTINCT используется для возврата только различных значений. DISTINCT — это пункт, которого, безусловно, следует стараться избегать, если можно. Как и в других примерах, время выполнения увеличивается только при добавлении этого предложения в запрос. Поэтому всегда полезно рассмотреть, действительно ли вам нужна эта операция DISTINCT , чтобы получить результаты, которые вы хотите достичь.

Оператор LIKE

При использовании оператора LIKE в запросе индекс не используется, если шаблон начинается с % или _ . Это не позволит базе данных использовать индекс (если он существует). Конечно, с другой точки зрения, можно также утверждать, что этот тип запроса потенциально оставляет возможность для получения слишком большого количества записей, которые не обязательно удовлетворяют цели запроса.

Опять же, знание данных, хранящихся в базе данных, может помочь вам сформулировать шаблон, который будет правильно фильтровать все данные, чтобы найти только строки, которые действительно важны для вашего запроса.

2. Ограничьте свои результаты

Если вы не можете избежать фильтрации вашего оператора SELECT , вы можете ограничить свои результаты другими способами. Вот здесь и подходят такие подходы, как предложение LIMIT и преобразования типов данных.

Операторы TOP , LIMIT и ROWNUM

Можно добавить операторы LIMIT или TOP в запросы, чтобы задать максимальное число строк для результирующего набора. Вот несколько примеров:

Обратите внимание, что вы можете дополнительно указать PERCENT , например, если вы измените первую строку запроса с помощью SELECT TOP 50 PERCENT * .

Кроме того, можно добавить предложение ROWNUM , эквивалентное использованию LIMIT в запросе:

Преобразования типов данных

Всегда следует использовать наиболее эффективные, т.е. наименьшие, типы данных. Всегда есть риск, когда вы предоставляете огромный тип данных, когда меньший будет более достаточным.

Однако при добавлении преобразования типа данных в запрос увеличивается только время выполнения.

Альтернатива заключается в том, чтобы максимально избежать преобразования типов данных. Обратите внимание также на то, что не всегда возможно удалить или пропустить преобразование типа данных из запросов, но при этом следует обязательно стремиться к их включению и что при этом необходимо проверить эффект добавления перед выполнением запроса.

3. Не делайте запросы более сложными, чем они должны быть

Преобразования типов данных приводят вас к следующему пункту: вам не следует чрезмерно проектировать ваши запросы. Постарайтесь сделать их простыми и эффективными. Это может показаться слишком простым или глупым даже для того, чтобы быть подсказкой, главным образом потому, что запросы могут быть сложными.

Однако в примерах, упомянутых в следующих разделах, вы увидите, что вы можете легко начать делать простые запросы более сложными, чем они должны быть.

Оператор OR

Когда вы используете оператор OR в своем запросе, скорее всего, вы не используете индекс.

Помните, что индекс — это структура данных, которая повышает скорость поиска данных в таблице базы данных, но это обходится дорого: потребуются дополнительные записи и потребуется дополнительное место для хранения, чтобы поддерживать структуру данных индекса. Индексы используются для быстрого поиска или поиска данных без необходимости искать каждую строку в базе данных при каждом обращении к таблице базы данных. Индексы могут быть созданы с использованием одного или нескольких столбцов в таблице базы данных.

Если вы не используете индексы, включенные в базу данных, выполнение вашего запроса неизбежно займет больше времени. Вот почему лучше всего искать альтернативы использованию оператора OR в вашем запросе;

Рассмотрим следующий запрос:

Оператор можно заменить на:

Условие с IN ; или

Две инструкции SELECT с UNION .

Совет: здесь вы должны быть осторожны, чтобы не использовать ненужную операцию UNION , потому что вы просматриваете одну и ту же таблицу несколько раз. В то же время вы должны понимать, что когда вы используете UNION в своем запросе, время выполнения увеличивается. Альтернативы операции UNION : переформулировка запроса таким образом, чтобы все условия были помещены в одну инструкцию SELECT , или использование OUTER JOIN вместо UNION .

Совет: имейте также в виду, что, хотя OR — и другие операторы, которые будут упомянуты в следующих разделах — скорее всего, не используют индекс, поиск по индексу не всегда предпочтителен!

Оператор NOT

Когда ваш запрос содержит оператор NOT , вполне вероятно, что индекс не используется, как и с оператором OR . Это неизбежно замедлит ваш запрос. Если вы не знаете, что здесь подразумевается, рассмотрите следующий запрос:

Этот запрос, безусловно, будет выполняться медленнее, чем вы, возможно, ожидаете, в основном потому, что он сформулирован гораздо сложнее, чем может быть: в таких случаях, как этот, лучше всего искать альтернативу. Рассмотрите возможность замены NOT операторами сравнения, такими как > , <> или !> ; Приведенный выше пример действительно может быть переписан и выглядеть примерно так:

Это уже выглядит лучше, не так ли?

Оператор AND

Оператор AND — это другой оператор, который не использует индекс и который может замедлить запрос, если он используется чрезмерно сложным и неэффективным образом, как в следующем примере:

Лучше переписать этот запрос, используя оператор BETWEEN :

Операторы ANY и ALL

Кроме того, операторы ANY и ALL — это те операторы, с которыми вам следует быть осторожным, поскольку, если включить их в свои запросы, индекс не будет использоваться. Здесь пригодятся альтернативные функции агрегирования, такие как MIN или MAX .

Совет: в тех случаях, когда вы используете предлагаемые альтернативы, вы должны знать о том, что все функции агрегации, такие как SUM , AVG , MIN , MAX над многими строками, могут привести к длительному запросу. В таких случаях можно попытаться минимизировать количество строк для обработки или предварительно вычислить эти значения. Вы еще раз видите, что важно знать о своей среде, своей цели запроса,… Когда вы принимаете решение о том, какой запрос использовать!

Изолируйте столбцы в условиях

Также в случаях, когда столбец используется в вычислении или в скалярной функции, индекс не используется. Возможным решением было бы просто выделить конкретный столбец, чтобы он больше не был частью вычисления или функции. Рассмотрим следующий пример:

Это выглядит забавно, а? Вместо этого попробуйте пересмотреть расчет и переписать запрос примерно так:

4. Отсутствие грубой силы

Этот последний совет означает, что не следует пытаться ограничить запрос слишком сильно, так как это может повлиять на его производительность. Это особенно справедливо для соединений и для предложения HAVING.

Порядок таблиц в соединениях

При соединении двух таблиц может быть важно учитывать порядок таблиц в соединении. Если видно, что одна таблица значительно больше другой, может потребоваться переписать запрос так, чтобы самая большая таблица помещалась последней в соединении.

Избыточные условия при соединениях

При добавлении слишком большого количества условий к соединениям SQL обязан выбрать определенный путь. Однако может быть, что этот путь не всегда является более эффективным.

Условие HAVING

Условие HAVING было первоначально добавлено в SQL, так как ключевое слово WHERE не могло использоваться с агрегатными функциями. HAVING обычно используется с операцией GROUP BY , чтобы ограничить группы возвращаемых строк только теми, которые удовлетворяют определенным условиям. Однако, если это условие используется в запросе, индекс не используется, что, как вы уже знаете, может привести к тому, что запрос на самом деле не так хорошо работает.

Если вы ищете альтернативу, попробуйте использовать условие WHERE .

Рассмотрим следующие запросы:

Первый запрос использует предложение WHERE , чтобы ограничить количество строк, которые необходимо суммировать, тогда как второй запрос суммирует все строки в таблице, а затем использует HAVING , чтобы отбросить вычисленные суммы. В таких случаях вариант с предложением WHERE явно лучше, так как вы не тратите ресурсы.

Видно, что речь идет не об ограничении результирующего набора, а об ограничении промежуточного числа записей в запросе.

Следует отметить, что различие между этими двумя условиями заключается в том, что предложение WHERE вводит условие для отдельных строк, в то время как предложение HAVING вводит условие для агрегаций или результатов выбора, где один результат, такой как MIN , MAX , SUM ,… был создан из нескольких строк.

Вы видите, оценка качества, написание и переписывание запросов не является простой задачей, если учесть, что они должны быть максимально производительными; Предотвращение антипаттернов и рассмотрение альтернативных вариантов также будут частью ответственности при написании запросов, которые необходимо выполнять на базах данных в профессиональной среде.

Этот список был лишь небольшим обзором некоторых антипаттернов и советов, которые, надеюсь, помогут начинающим; Если вы хотите получить представление о том, что более старшие разработчики считают наиболее частыми антиобразцами, ознакомьтесь с этим обсуждением.

Set-based против процедурных подходов к написанию запросов

В вышеприведенных антипаттернах подразумевалось то, что они фактически сводятся к разнице в основанных на наборах и процедурных подходах к построению ваших запросов.

Процедурный подход к запросам — это подход, очень похожий на программирование: вы говорите системе, что делать и как это делать.

Примером этого являются избыточные условия в соединениях или случаи, когда вы злоупотребляете условями HAVING , как в приведенных выше примерах, в которых вы запрашиваете базу данных, выполняя функцию и затем вызывая другую функцию, или вы используете логику, содержащую условия, циклы, пользовательские функции (UDF), курсоры,… чтобы получить конечный результат. При таком подходе вы часто будете запрашивать подмножество данных, затем запрашивать другое подмножество данных и так далее.

Неудивительно, что этот подход часто называют «пошаговым» или «построчным» запросом.

Другой подход — подход, основанный на наборе, где вы просто указываете, что делать. Ваша роль состоит в указании условий или требований для результирующего набора, который вы хотите получить из запроса. То, как ваши данные извлекаются, вы оставляете внутренним механизмам, которые определяют реализацию запроса: вы позволяете ядру базы данных определять лучшие алгоритмы или логику обработки для выполнения вашего запроса.

Поскольку SQL основан на наборах, неудивительно, что этот подход будет более эффективным, чем процедурный, и он также объясняет, почему в некоторых случаях SQL может работать быстрее, чем код.

Совет основанный на наборах подход к запросам — также тот, который большинство ведущих работодателей в отрасли информационных технологий попросит вас освоить! Часто необходимо переключаться между этими двумя типами подходов.

Обратите внимание, что если вам когда либо понадобится процедурный запрос, вы должны рассмотреть возможность его переписывания или рефакторинга.

Основные команды SQL, которые должен знать каждый программист

Основные команды SQL не ограничиваются стандартными CREATE , UPDATE и DELETE . Данная статья будет полезна тем, кто хочет освежить свои знания по SQL перед собеседованием на работу.

Обратите внимание, что в примерах используется MySQL, поэтому в конце каждого оператора ставится точка с запятой.

Примечание Вы читаете улучшенную версию некогда выпущенной нами статьи.

Настройка базы данных

Перед началом создайте БД с тестовыми данными. Для работы вам понадобится скачать два файла: DLL.sql и InsertStatements.sql. После установите MySQL, откройте терминал и войдите в консоль MySQL с помощью команды:

Затем введите пароль и выполните следующую команду. Назовём базу данных «university»:

SHOW DATABASES

SQL-команда, которая отвечает за просмотр доступных баз данных.

CREATE DATABASE

Команда для создания новой базы данных.

С помощью этой SQL-команды USE <database_name> выбирается база данных, необходимая для дальнейшей работы с ней.

SOURCE

А SOURCE <file.sql> позволит выполнить сразу несколько SQL-команд, содержащихся в файле с расширением .sql.

DROP DATABASE

Стандартная SQL-команда для удаления целой базы данных.

SHOW TABLES

С помощью этой несложной команды можно увидеть все таблицы, которые доступны в базе данных.

CREATE TABLE

SQL-команда для создания новой таблицы:

Ограничения целостности при использовании CREATE TABLE

Может понадобиться создать ограничения для определённых столбцов в таблице. При создании таблицы можно задать следующие ограничения:

• ячейка таблицы не может иметь значение NULL ;
• первичный ключ — PRIMARY KEY(col_name1, col_name2, …) ;
• внешний ключ — FOREIGN KEY(col_namex1, …, col_namexn) REFERENCES table_name(col_namex1, …, col_namexn) .

Можно задать больше одного первичного ключа. В этом случае получится составной первичный ключ.

Пример

Создайте таблицу «instructor»:

DESCRIBE

С помощью DESCRIBE <table_name> можно просмотреть различные сведения (тип значений, является ключом или нет) о столбцах таблицы.

INSERT

Команда INSERT INTO <table_name> в SQL отвечает за добавление данных в таблицу:

При добавлении данных в каждый столбец таблицы не требуется указывать названия столбцов.

UPDATE

SQL-команда для обновления данных таблицы:

DELETE

SQL-команда DELETE FROM <table_name> используется для удаления данных из таблицы.

DROP TABLE

А так можно удалить всю таблицу целиком.

SELECT

Далее мы рассмотрим основные команды SQL, которые позволяют работать непосредственно с данными. К одной из таких SQL-команд относится SELECT для получения данных из выбранной таблицы:

Следующей командой можно вывести все данные из таблицы:

SELECT DISTINCT

В столбцах таблицы могут содержаться повторяющиеся данные. Используйте SELECT DISTINCT для получения только неповторяющихся данных.

WHERE

Можно использовать ключевое слово WHERE в SELECT для указания условий в запросе:

В запросе можно задавать следующие условия:

• сравнение текста;
• сравнение численных значений;
• логические операции AND (и), OR (или) и NOT (отрицание).

Пример

Попробуйте выполнить следующие команды. Обратите внимание на условия, заданные в WHERE :

GROUP BY

Оператор GROUP BY часто используется с агрегатными функциями, такими как COUNT , MAX , MIN , SUM и AVG , для группировки выходных значений.

Пример

Выведем количество курсов для каждого факультета:

HAVING

Ключевое слово HAVING было добавлено в SQL по той причине, что WHERE не может использоваться для работы с агрегатными функциями.

Пример

Выведем список факультетов, у которых более одного курса:

ORDER BY

ORDER BY используется для сортировки результатов запроса по убыванию или возрастанию. ORDER BY отсортирует по возрастанию, если не будет указан способ сортировки ASC или DESC .

Пример

Выведем список курсов по возрастанию и убыванию количества кредитов:

BETWEEN

BETWEEN используется для выбора значений данных из определённого промежутка. Могут быть использованы числовые и текстовые значения, а также даты.

Пример

Выведем список инструкторов, чья зарплата больше 50 000, но меньше 100 000:

Оператор LIKE используется в WHERE , чтобы задать шаблон поиска похожего значения.

Есть два свободных оператора, которые используются в LIKE :

• % (ни одного, один или несколько символов);
• _ (один символ).

Пример

Выведем список курсов, в имени которых содержится «to» , и список курсов, название которых начинается с «CS-» :

С помощью IN можно указать несколько значений для оператора WHERE :

Пример

Выведем список студентов с направлений Comp. Sci., Physics и Elec. Eng.:

JOIN используется для связи двух или более таблиц с помощью общих атрибутов внутри них. На изображении ниже показаны различные способы объединения в SQL. Обратите внимание на разницу между левым внешним объединением и правым внешним объединением:

Пример

Выведем список всех обязательных курсов и детали о них:

VIEW — это виртуальная таблица SQL, созданная в результате выполнения выражения. Она содержит строки и столбцы и очень похожа на обычную SQL-таблицу. VIEW всегда показывает самую свежую информацию из базы данных.

Создание

Удаление

Агрегатные функции

Это не совсем основные команды SQL, однако знать их тоже желательно. Агрегатные функции используются для получения совокупного результата, относящегося к рассматриваемым данным:

• COUNT(col_name) — возвращает количество строк;
• SUM(col_name) — возвращает сумму значений в данном столбце;
• AVG(col_name) — возвращает среднее значение данного столбца;
• MIN(col_name) — возвращает наименьшее значение данного столбца;
• MAX(col_name) — возвращает наибольшее значение данного столбца.

Вложенные подзапросы

Вложенные подзапросы — это SQL-запросы, которые включают выражения SELECT , FROM и WHERE , вложенные в другой запрос.

Все, что нужно знать про MS SQL запросы просто и быстро

Грамотное написание MS SQL запросов является важным преимуществом кандидата при приеме на работу, в то время как незнание может стать причиной отказа в новой должности или повышении зарплаты. Этому легко научиться. Достаточно знать синтаксис, который сам по себе простой и понятный. Эта статья раскрывает основные вопросы Structured Query Language. Она поможет получить первые знания по этой теме или освежить имеющуюся базу знаний. Может быть именно эта статья поможет вам получить желаемую работу.

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.

Существуют различные версии языка SQL. Эти разновидности специалисты иногда называют диалектами. Они создаются отдельными организациями и сообществами. Создатели выпускают более расширенные варианты устоявшихся языковых стандартов SQL.

Различные вариации спецификаций SQL предназначены для продуктивной работы с самыми разнообразными системами управления базами данных (СУБД). Каждая из них представляет собой систему программ, заточенную на выполнение определенных задач, достижения целей и работу с программными продуктами собственной инфраструктуры.

Чаще всего специалисты применяют СУБД, которые используют собственные стандарты SQL:

• Microsoft SQL Server – система управления БД, собственником которой является Microsoft. Особенно популярна в крупных компаниях корпоративного сектора. По сути является огромным комплексом приложений, который дает возможность сохранять, изменять, анализировать данные, реализовывать их безопасность и т.д. Использует диалект T-SQL (Transact-SQL);
• Oracle Database – СУБД от Oracle. Также очень популярна, в том числе в крупных компаниях корпоративного сектора. Сопоставима с предыдущей СУБД, по отношению к которой является основным конкурентом. Полнофункциональные версии обоих собственников являются достаточно дорогостоящими;
• MySQL – также принадлежит компании Oracle, но предполагает бесплатное использование. Этот продукт достаточно популярен в онлайн-сегменте. Именно на нем работает большинство веб-проектов (все они используют эту СУБД для хранения информации);
• PostgreSQL – свободная система, которая поддерживается и развивается сообществом пользователей. Также распространяется бесплатно, достаточно функциональна и пользуется широкой популярностью.

Возможности расширений в различных диалектах SQL могут иметь как общие свойства (основные конструкции), так и определенные отличия (в используемых типах данных, командах). Это объясняется тем, что диалекты создают и используют различные организации, преследующие разные цели и задачи.

Классификация Structured Query Language

SQL запросы можно разделить на следующие виды:

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.

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.

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.

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.

Простые SQL Queries

Для создания таблицы используется CREATE TABLE, новой БД – CREATE DATABASE. Все колонки, которые необходимо добавить вместе с их типами, будут приняты в качестве параметров.

Для формирования БД на сервере используют MS SQL Server Management Studio, а также MS SQL Server. При создании таблиц добавляют команду Primary Key, которая выступает как колонка, в которой все значения уникальны. Это может быть первая колонка с указанием id номера записи (строки) в таблице.

Для выполнения различных операций в SQL предусмотрено множество встроенных функций. Среди них чаще всего используются агрегатные функции:

• MIN()/ MAX() – для возврата минимального либо максимального значения указанного столбца;
• COUNT() – для возврата числа строк;
• AVG() – для возврата среднего значения указанного столбца;
• SUM() – для возврата суммы всех полей столбца, у которых имеются числовые значения.

Ключевое слово AS, добавленное в команду, поможет столбцу присвоить псевдоним. Это сделает его название не только красивым, но и более понятным.

Сложные SQL Queries

Кроме стандартных, часто используются сложные SQL запросы, которые представляют собой комбинацию простых. При выполнении простых запросов промежуточные результаты группируются в соответствующие таблицы данных. Сложный SQL запрос в свою очередь уже манипулирует промежуточными результатами, которые были получены с помощью простых.

Сложные SQL запросы формируются различными способами:

1. Один запрос (подзапрос) помещается в иной (внешний), который является основным.
2. Реляционные операторы получаются путем использования разных операторов объединения промежуточных результатов, полученных в результате выполнения простых подзапросов.

Структура MS SQL запросов

Остановимся подробнее на структуре самых популярных запросов.

SELECT, FROM

Операторы SELECT и FROM являются обязательными элементами команды. Они определяют, какие столбцы выбраны, их порядок и источник данных.

Общая структура имеет вид:

• SELECT (‘столбцы или * для выбора всех столбцов; обязательно’)
• FROM (‘таблица; обязательно’)

• Чтобы выбрать все (используется обозначение *) из таблицы «Autors»:

SELECT * FROM Autors

• Для выбора столбцов (AutorID, AutorName) из «Autors»:

SELECT AutorID, AutorName FROM Autors

Применение команды SELECT DISTINCT позволяет получить лишь те данные, которые не повторяются в таблице.

WHERE

Элемент WHERE не обязателен. Он используется лишь в тех случаях, когда требуется отобрать данные по определенному условию. Это условие запроса и указывается в операторе WHERE.

WHERE (‘условие/фильтрация, к примеру, city = ‘London’; необязательно’)

Внутри WHERE часто применяются:

• для фильтрования в таблице столбцов сразу по нескольким значениям – IN (включение) / NOT IN (исключение);
• для фильтрования таблицы одновременно по нескольким значениям столбцов – AND (выполнение всех условий) / OR (выполнение хотя бы одного условия);
• математические знаки сравнения (=, <, >, <=, >=, <>);
• команды проверки: BETWEEN – на расположение значения в определенном промежутке (в числовом или текстовом выражении), LIKE – по заданному шаблону (в операторе используются два оператора: «%» – ни одного, один либо несколько символов, «_» – один символ).

Позволяет сравнивать не только числовые показатели, но и текстовые.

INSERT

Его использование позволит внести новые записи в БД. К примеру, чтобы добавить еще одного автора (Иван Бунин, 83 года) в БД с именем «tAuthors», необходимо использовать команду:

Элемент GROUP BY не обязателен для запроса. Он используется в тех случаях, когда необходимо задать агрегацию по определенному столбцу (к примеру, когда необходимо узнать, сколько клиентов проживает в каждом районе города).

GROUP BY (‘столбец, по которому необходимо систематизировать данные; необязательно’)

При применении GROUP BY необходимо, чтобы выполнялись условия:

1. Список столбцов (по которым производится группировка) внутри запроса SELECT должен соответствовать списку столбцов в GROUP BY.
2. Внутри запроса SELECT должны указываться агрегатные функции (SUM, AVG, COUNT, MAX, MIN). Обязательно должны указываться столбцы, к которым они будут применяться.

HAVING

Для запросов не является обязательным. Используется, когда необходимо отфильтровать данные на уровне уже сгруппированных. Наблюдается повторение функций WHERE, но на более высоком уровне. Отличается от WHERE тем, что последний не предназначен для работы с агрегатными функциями.

Структура имеет вид:

HAVING (‘условие/ фильтрация на уровне сгруппированных данных; необязательно’)

Пример использования – проведение выборки по агрегированной таблице с числом клиентов по районам города. К примеру, необходимо оставить выгрузку лишь тех районов, в которых проживает не менее 100 клиентов. Для данного запроса выполнение требуемой фильтрации не составит труда.

ORDER BY

Не является обязательным. Используется, когда в таблице требуется сортировка на возрастание или убывание по одному или нескольким столбцам. В том случае, когда в команде не указаны способы сортировки ASC либо DESK, производится сортировка по возрастанию значений.

ORDER BY (‘столбец, по которому требуется сортировка вывода; необязательно’)

Не обязательный для запроса элемент. Применяется в тех случаях, когда необходимо объединить таблицы по определенному ключу (перед которым проставляется оператор ON), присутствующему в каждой из них.

Если необходимо промэппить определенную таблицу данными из другой, используются различные типы присоединений:

• INNER JOIN – пересечение;
• RIGHT/LEFT JOIN – производит мэппинг одной таблицы данными из иной и т.д.

Деревья и иные конструкции часто требуют рекурсивную обработку. Эти проблемы помогают решать рекурсивные запросы. В MS SQL они впервые появились в Server 2005. Их синтаксис сложен и труден к пониманию. Вследствие этого, рекурсивные запросы используются крайне редко. Хотя рекурсия позволяет экономить время выполнения операций и дисковое пространство.

Кроме вышеуказанных, существует огромное число самых разных запросов: с зацикленными конструкциями, для работы с переменными и т.д. Чтобы их изучить, понадобится серьезно углубиться в изучение этой специфики.

Как видно из статьи, язык SQL легок в понимании и применении. Изучив его основы, вы не только сможете эффективно применять знания при выполнении проектов, но и значительно повысите свое конкурентное преимущество как грамотного работника или кандидата на желаемую должность.

Изучайте материалы, освежайте знания. Если возникли вопросы – обязательно задавайте их. Удачи на полях познания основ SQL!