что означает в sql запросе

Синтаксис SQL

Ключевые слова SQL

SELECT * FROM EMPLOYEES ;
Select * FROM EMPLOYEES ;
select * FROM EMPLOYEES ;

DESCRIBE EMPLOYEES;
DESC EMPLOYEES;

Идентификаторы

Идентификаторы – это имена заданные разработчиками для структурных элементов базы данных: таблицы, столбцы, псевдонимы, индексы, представления. В синтаксисе последнего SQL запроса ‘EMPLOYEES’ — это идентификатор, а ‘ SELECT ‘ — ключевое слово. Правила для создания идентификаторов указываются в спецификации поставщика. Рассмотрим следующую таблицу:

Конвенции имен

Стандарт SQL не содержит никаких точных указаний по наименованиям, поэтому нужно следовать следующим основным принципам ( в том числе и в синтаксисе SQL запросов UPDATE ):

Литералы SQL

Операторы

Смотрите таблицу ниже:

Приоритетность операторов

Если в выражении есть круглые скобки, то операторы в них вычисляется в первую очередь, а остальные части выражения, которые находятся вне скобок, вычисляются после этого. В следующей таблице перечислены уровни приоритетности операторов SQL от высокого к низкому.

Источник

SQL-запросы по-быстрому: краткий и понятный гайд

SQL (Structured Query Language) — это язык структурированных запросов. Он позволяет читать, записывать, удалять, сортировать и фильтровать информацию в базе данных.

В SQL используется немного слов. Он напоминает человеческий язык и поэтому его легко изучить. С его помощью можно работать с реляционными базами данных: пользователь отправляет SQL-запрос к базе данных через систему управления базами данных (СУБД). Последняя обрабатывает запрос и отправляет полученные данные пользователю.

Структура SQL-запроса

Запрос на выборку данных выглядит вот так:

Рассмотрим подробнее, как производится выборка.

SELECT и FROM

SELECT и FROM — обязательные ключевые слова в этом запросе. С их помощью можно указать, откуда и какие данные можно выбрать:

Обратите внимание: имена столбцов указываются через запятую.

Для выборки всех столбцов применяется групповой символ «*». При его использовании столбцы будут возвращены, но иногда порядок может не соблюдаться.

Групповой символ упрощает запрос, но при этом снижает производительность. Поэтому лучше использовать его в редких случаях.

WHERE

Обычно нам нужна определенная информация из таблицы. Но как ее быстро найти? WHERE помогает извлечь информацию, отфильтровав ее по одному или нескольким условиям. Это очень удобно!

С WHERE применяются такие операции:

Фильтр по нескольким условиям

Данные можно фильтровать не только по одному, а и по нескольким условиям и значениям. Для этого используются операторы IN, NOT IN, AND, OR.

В результате этого запроса будут выбраны все сотрудники из подразделений ИТ и маркетинга.

Будут выбраны все сотрудники, кроме тех, кто работает в подразделениях ИТ и маркетинга.

GROUP BY

С помощью необязательного предложения GROUP BY создаются группы данных. Это удобно для получения итоговых значений. Например, нужно узнать, сколько человек работает в отделе продаж. Инструкция может выглядеть так:

Этот код возвращает названия подразделений и количество работников в каждом из них. Количество сотрудников помещается в столбец с псевдонимом cnt, который мы задали с помощью ключевого слова AS.

Предложение GROUP BY указывается после WHERE и перед ORDER BY.

В GROUP BY можно указать столько столбцов, сколько нужно. В результате группы вкладываются друг в друга.

При вложении данные будут суммироваться для последней заданной группы, а не для отдельно для каждого столбца.

В предложении GROUP BY можно указать только столбцы выборки или выражения. В нем не указывается функция группирования и не применяются псевдонимы.

Если в столбце, по которому производится группирование, встречается одна или несколько строк со значением NULL, они выделяются в отдельную группу.

HAVING

С помощью предложения GROUP BY можно также указывать, какие группы включить в результат, а какие — исключить из него. Для этого используется предложение HAVING. Оно очень напоминает WHERE, но фильтрует не строки, а группы.

HAVING можно использовать с любыми операторами. В этом предложении используется тот же синтаксис, что и в предложении WHERE:

Этот код похож на предыдущий, но возвращает только те группы, в которых найдены три или больше сотрудников. Фильтрация выполняется по итоговому значению группы. Этим HAVING отличается от WHERE, которое фильтрует по значениям строк.

Эти предложения можно использовать вместе. Например, можно узнать, сколько сотрудников в подразделениях со штатом более трех человек, получают более 1000:

Сначала выбираются все строки, где в столбце salary содержатся значения больше 1000. А затем выбираются только те группы, в которых не меньше трех записей.

ORDER BY

Предложение ORDER BY используется для сортировки результатов запроса. В нем указываются имена столбцов, по которым нужна сортировка.

Давайте отсортируем список фамилий сотрудников:

В предложении ORDER BY можно указывать и те столбцы, которые не выбраны в операторе SELECT:

Так список фамилий сотрудников будет отсортирован по размеру зарплаты.

Сортировку можно выполнять и по нескольким столбцам. Для этого имена столбцов указывают через запятую:

Так мы увидим список сотрудников, который сначала отсортирован по фамилии, а затем — по имени.

Вместо имен столбцов можно указать их порядковые номера в операторе SELECT:

Этот код также возвращает список сотрудников с сортировкой по фамилии, а затем — по имени.

Сортировка по убыванию

В предыдущих примерах мы сортировали по возрастанию (это делается по умолчанию). Но можно сортировать и по убыванию. Для этого укажем слово DESC:

Так мы отсортируем список с именами и фамилиями в обратном алфавитном порядке.

Если обратная сортировка выполняется по нескольким столбцам, укажите ключевое слово DESC после каждого из них.

Слово DESC — это сокращение от слова DESCENDING. В запросах можно использовать как полную, так и сокращенную форму. Для сортировки в порядке возрастания тоже существует ключевое слово. Его полная форма — ASCENDING, а сокращенная — ASC. Поскольку по умолчанию выполняется сортировка по возрастанию, то это слово не указывают.

Объединение таблиц

Иногда нам нужны данные из нескольких таблиц. Рассмотрим пример:

Этот код возвратит имена и фамилии сотрудников из таблицы Employees и номера заказов из таблицы Orders, которые выполнены соответствующими сотрудниками. В предложении WHERE имена столбцов указаны с именами соответствующих таблиц. Это необходимо, чтобы СУБД могла различать столбцы employee_id из разных таблиц.

Такое объединение называется внутренним. Для него можно использовать специальный синтаксис с ключевым словом INNER JOIN. Приведенный ниже код выдаст те же результаты, что и предыдущий фрагмент:

Вместо предложения WHERE используется предложение ON, синтаксис которого совпадает с синтаксисом WHERE.

Число объединяемых таблиц в SQL не ограничено, но может ограничиваться в разных СУБД. Обратите внимание: чем больше таблиц объединяется, тем ниже производительность. Поэтому не рекомендуем объединять таблицы без особой необходимости.

Вместо заключения

SQL — простой для освоения и при этом мощный язык. Он появился в 1970-х и до сих пор используется, хотя наряду с ним появляются новые похожие языки. Этот язык используется различными СУБД: MySQL, SQLite, Oracle Database, Microsoft Access, Microsoft SQL Server, dBASE, IBM DB2.

Сегодня SQL — не просто язык формирования запросов. С его помощью можно упорядочивать и изменять данные, делать выборки, управлять доступом к ним, совместно использовать информацию и обеспечивать ее целостность. Пользуйтесь!

Что такое индексы в Mysql и как их использовать для оптимизации запросов

Как исправить ошибку доступа к базе 1045 Access denied for user

Основные понятия о шардинге и репликации

Настройка Master-Master репликации на MySQL за 6 шагов

Примеры ad-hoc запросов и технологии для их исполнения

Как создать и использовать составной индекс в Mysql

Анализ медленных запросов (профилирование) в MySQL с помощью Percona Toolkit

Синтаксис и оптимизация Mysql LIMIT

Типы и способы применения репликации на примере MySQL

Настройка Master-Slave репликации на MySQL за 6 простых шагов

Check-unused-keys для определения неиспользуемых индексов в базе данных

Правильная настройка Mysql под нагрузки и не только. Обновлено.

Запрос для определения версии Mysql: SELECT version()

3 примера установки индексов в JOIN запросах

И как правильно работать с длительными соединениями в MySQL

Быстрый подсчет уникальных значений за разные периоды времени

Анализ медленных запросов с помощью EXPLAIN

Описание, рекомендации и значение параметра query_cache_size

Что значит и как это починить

Использование партиций для ускорения сложных удалений

Правила выбора типов данных для максимальной производительности в Mysql

Включение и использование логов ошибок, запросов и медленных запросов, бинарного лога для проверки работы MySQL

Источник

SQL запросы быстро. Часть 1

Введение

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

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

Практика

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

Кликнуть здесь

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

Структура sql-запросов

Общая структура запроса выглядит следующим образом:

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

SELECT, FROM

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

Выбрать все (обозначается как *) из таблицы Customers:

Выбрать столбцы CustomerID, CustomerName из таблицы Customers:

WHERE

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

Фильтрация по одному условию и одному значению:

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

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

GROUP BY

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

При использовании GROUP BY обязательно:

Группировка количества клиентов по стране и городу:

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

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

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

HAVING

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

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

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

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

ORDER BY

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

При возникновении вопросов/пожеланий, всегда прошу обращаться!

Источник

Как думать на SQL?

Если вы похожи на меня, то согласитесь: SQL — это одна из тех штук, которые на первый взгляд кажутся легкими (читается как будто по-английски!), но почему-то приходится гуглить каждый простой запрос, чтобы найти правильный синтаксис.

А потом начинаются джойны, агрегирование, подзапросы, и получается совсем белиберда. Вроде такой:

Буэ! Такое спугнет любого новичка, или даже разработчика среднего уровня, если он видит SQL впервые. Но не все так плохо.

Легко запомнить то, что интуитивно понятно, и с помощью этого руководства я надеюсь снизить порог входа в SQL для новичков, а уже опытным предложить по-новому взглянуть на SQL.

Не смотря на то, что синтаксис SQL почти не отличается в разных базах данных, в этой статье для запросов используется PostgreSQL. Некоторые примеры будут работать в MySQL и других базах.

1. Три волшебных слова

2. Наша база

Давайте взглянем на базу данных, которую мы будем использовать в качестве примера в этой статье:

У нас есть книжная библиотека и люди. Также есть специальная таблица для учета выданных книг.

3. Простой запрос

Давайте начнем с простого запроса: нам нужны имена и идентификаторы (id) всех книг, написанных автором “Dan Brown”

Запрос будет таким:

Довольно просто. Давайте разберем запрос чтобы понять, что происходит.

3.1 FROM — откуда берем данные

Сейчас это может показаться очевидным, но FROM будет очень важен позже, когда мы перейдем к соединениям и подзапросам.

FROM указывает на таблицу, по которой нужно делать запрос. Это может быть уже существующая таблица (как в примере выше), или таблица, создаваемая на лету через соединения или подзапросы.

3.2 WHERE — какие данные показываем

WHERE просто-напросто ведет себя как фильтр строк, которые мы хотим вывести. В нашем случае мы хотим видеть только те строки, где значение в колонке author — это “Dan Brown”.

3.3 SELECT — как показываем данные

Весь запрос можно визуализировать с помощью простой диаграммы:

4. Соединения (джойны)

Теперь мы хотим увидеть названия (не обязательно уникальные) всех книг Дэна Брауна, которые были взяты из библиотеки, и когда эти книги нужно вернуть:

borrowings JOIN books ON borrowings.bookid=books.bookid — это, считай, новая таблица, которая была сформирована комбинированием всех записей из таблиц «books» и «borrowings», в которых значения bookid совпадают. Результатом такого слияния будет:

А потом мы делаем запрос к этой таблице так же, как в примере выше. Это значит, что при соединении таблиц нужно заботиться только о том, как провести это соединение. А потом запрос становится таким же понятным, как в случае с «простым запросом» из пункта 3.

Давайте попробуем чуть более сложное соединение с двумя таблицами.

Теперь мы хотим получить имена и фамилии людей, которые взяли из библиотеки книги автора “Dan Brown”.

На этот раз давайте пойдем снизу вверх:

Шаг Step 1 — откуда берем данные? Чтобы получить нужный нам результат, нужно соединить таблицы “member” и “books” с таблицей “borrowings”. Секция JOIN будет выглядеть так:

Результат соединения можно увидеть по ссылке.

Шаг 2 — какие данные показываем? Нас интересуют только те данные, где автор книги — “Dan Brown”

Шаг 3 — как показываем данные? Теперь, когда данные получены, нужно просто вывести имя и фамилию тех, кто взял книги:

Супер! Осталось лишь объединить три составные части и сделать нужный нам запрос:

Отлично! Но имена повторяются (они не уникальны). Мы скоро это исправим.

5. Агрегирование

Грубо говоря, агрегирования нужны для конвертации нескольких строк в одну. При этом, во время агрегирования для разных колонок используется разная логика.

Давайте продолжим наш пример, в котором появляются повторяющиеся имена. Видно, что Ellen Horton взяла больше одной книги, но это не самый лучший способ показать эту информацию. Можно сделать другой запрос:

Что даст нам нужный результат:

Каждая строка в результате представляет собой результат агрегирования каждой группы.

В примере выше функция count обрабатывала все строки (так как мы считали количество строк). Другие функции вроде sum или max обрабатывают только указанные строки. Например, если мы хотим узнать количество книг, написанных каждым автором, то нужен такой запрос:

Здесь функция sum обрабатывает только колонку stock и считает сумму всех значений в каждой группе.

6. Подзапросы

Подзапросы это обычные SQL-запросы, встроенные в более крупные запросы. Они делятся на три вида по типу возвращаемого результата.

6.1 Двумерная таблица

Есть запросы, которые возвращают несколько колонок. Хороший пример это запрос из прошлого упражнения по агрегированию. Будучи подзапросом, он просто вернет еще одну таблицу, по которой можно делать новые запросы. Продолжая предыдущее упражнение, если мы хотим узнать количество книг, написанных автором “Robin Sharma”, то один из возможных способов — использовать подзапросы:

6.2 Одномерный массив

Запросы, которые возвращают несколько строк одной колонки, можно использовать не только как двумерные таблицы, но и как массивы.

Допустим, мы хотим узнать названия и идентификаторы всех книг, написанных определенным автором, но только если в библиотеке таких книг больше трех. Разобьем это на два шага:

1. Получаем список авторов с количеством книг больше 3. Дополняя наш прошлый пример:

Можно записать как: [‘Robin Sharma’, ‘Dan Brown’]

2. Теперь используем этот результат в новом запросе:

Это то же самое, что:

6.3 Отдельные значения

Бывают запросы, результатом которых являются всего одна строка и одна колонка. К ним можно относиться как к константным значениям, и их можно использовать везде, где используются значения, например, в операторах сравнения. Их также можно использовать в качестве двумерных таблиц или массивов, состоящих из одного элемента.

Давайте, к примеру, получим информацию о всех книгах, количество которых в библиотеке превышает среднее значение в данный момент.

Среднее количество можно получить таким образом:

Теперь, наконец, можно написать весь запрос:

Это то же самое, что:

7. Операции записи

Большинство операций записи в базе данных довольно просты, если сравнивать с более сложными операциями чтения.

7.1 Update

Синтаксис запроса UPDATE семантически совпадает с запросом на чтение. Единственное отличие в том, что вместо выбора колонок SELECT ‘ом, мы задаем знаения SET ‘ом.

Если все книги Дэна Брауна потерялись, то нужно обнулить значение количества. Запрос для этого будет таким:

7.2 Delete

7.3 Insert

8. Проверка

Вот он в более удобном для чтения виде:

Этот запрос выводит список людей, которые взяли из библиотеки книгу, у которой общее количество выше среднего значения.

Надеюсь, вам удалось разобраться без проблем. Но если нет, то буду рад вашим комментариям и отзывам, чтобы я мог улучшить этот пост.

Источник