Примеры SQL запросов к базе данных MySQL. Команды SQL-запросов

05.08.2019

Как узнать количество моделей ПК, выпускаемых тем или иным поставщиком? Как определить среднее значение цены на компьютеры, имеющие одинаковые технические характеристики? На эти и многие другие вопросы, связанные с некоторой статистической информацией, можно получить ответы при помощи итоговых (агрегатных) функций . Стандартом предусмотрены следующие агрегатные функции:

Все эти функции возвращают единственное значение. При этом функции COUNT, MIN и MAX применимы к любым типам данных, в то время как SUM и AVG используются только для числовых полей. Разница между функцией COUNT(*) и COUNT(<имя поля>) состоит в том, что вторая при подсчете не учитывает NULL-значения.

Пример. Найти минимальную и максимальную цену на персональные компьютеры:

Пример. Найти имеющееся в наличии количество компьютеров, выпущенных производителем А:

Пример. Если же нас интересует количество различных моделей, выпускаемых производителем А, то запрос можно сформулировать следующим образом (пользуясь тем фактом, что в таблице Product каждая модель записывается один раз):

Пример. Найти количество имеющихся различных моделей, выпускаемых производителем А. Запрос похож на предыдущий, в котором требовалось определить общее число моделей, выпускаемых производителем А. Здесь же требуется найти число различных моделей в таблице PC (т.е. имеющихся в продаже).

Для того, чтобы при получении статистических показателей использовались только уникальные значения, при аргументе агрегатных функций можно использовать параметр DISTINCT . Другой параметр ALL используется по умолчанию и предполагает подсчет всех возвращаемых значений в столбце. Оператор,

Если же нам требуется получить количество моделей ПК, производимых каждым производителем, то потребуется использовать предложение GROUP BY , синтаксически следующего после предложения WHERE .

Предложение GROUP BY

Предложение GROUP BY используется для определения групп выходных строк, к которым могут применяться агрегатные функции (COUNT, MIN, MAX, AVG и SUM) . Если это предложение отсутствует, и используются агрегатные функции, то все столбцы с именами, упомянутыми в SELECT , должны быть включены в агрегатные функции , и эти функции будут применяться ко всему набору строк, которые удовлетворяют предикату запроса. В противном случае все столбцы списка SELECT, не вошедшие в агрегатные функции, должны быть указаны в предложении GROUP BY . В результате чего все выходные строки запроса разбиваются на группы, характеризуемые одинаковыми комбинациями значений в этих столбцах. После этого к каждой группе будут применены агрегатные функции. Следует иметь в виду, что для GROUP BY все значения NULL трактуются как равные, т.е. при группировке по полю, содержащему NULL-значения, все такие строки попадут в одну группу.
Если при наличии предложения GROUP BY , в предложении SELECT отсутствуют агрегатные функции , то запрос просто вернет по одной строке из каждой группы. Эту возможность, наряду с ключевым словом DISTINCT, можно использовать для исключения дубликатов строк в результирующем наборе.
Рассмотрим простой пример:

SELECT model, COUNT(model) AS Qty_model, AVG(price) AS Avg_price
FROM PC
GROUP BY model;

В этом запросе для каждой модели ПК определяется их количество и средняя стоимость. Все строки с одинаковыми значениями model (номер модели) образуют группу, и на выходе SELECT вычисляются количество значений и средние значения цены для каждой группы. Результатом выполнения запроса будет следующая таблица:

model	Qty_model	Avg_price
1121	3	850.0
1232	4	425.0
1233	3	843.33333333333337
1260	1	350.0

Если бы в SELECT присутствовал столбец с датой, то можно было бы вычислять эти показатели для каждой конкретной даты. Для этого нужно добавить дату в качестве группирующего столбца, и тогда агрегатные функции вычислялись бы для каждой комбинации значений (модель−дата).

Существует несколько определенных правил выполнения агрегатных функций :

Если в результате выполнения запроса не получено ни одной строки (или не одной строки для данной группы), то исходные данные для вычисления любой из агрегатных функций отсутствуют. В этом случае результатом выполнения функций COUNT будет нуль, а результатом всех других функций - NULL.
Аргумент агрегатной функции не может сам содержать агрегатные функции (функция от функции). Т.е. в одном запросе нельзя, скажем, получить максимум средних значений.
Результат выполнения функции COUNT есть целое число (INTEGER). Другие агрегатные функции наследуют типы данных обрабатываемых значений.
Если при выполнении функции SUM был получен результат, превышающий максимальное значение используемого типа данных, возникает ошибка .

Итак, если запрос не содержит предложения GROUP BY , то агрегатные функции , включенные в предложение SELECT , исполняются над всеми результирующими строками запроса. Если запрос содержит предложение GROUP BY , каждый набор строк, который имеет одинаковые значения столбца или группы столбцов, заданных в предложении GROUP BY , составляет группу, и агрегатные функции выполняются для каждой группы отдельно.

Предложение HAVING

Если предложение WHERE определяет предикат для фильтрации строк, то предложение HAVING применяется после группировки для определения аналогичного предиката, фильтрующего группы по значениям агрегатных функций . Это предложение необходимо для проверки значений, которые получены с помощью агрегатной функции не из отдельных строк источника записей, определенного в предложении FROM , а из групп таких строк . Поэтому такая проверка не может содержаться в предложении WHERE .

Итак, в нашей БД forum есть три таблицы: users (пользователи), topics (темы) и posts (сообщения). И мы хотим посмотреть, какие данные в них содержатся. Для этого в SQL существует оператор SELECT . Синтаксис его использования следующий:

SELECT что_выбрать FROM откуда_выбрать;

Вместо "что_выбрать" мы должны указать либо имя столбца, значения которого хотим увидеть, либо имена нескольких столбцов через запятую, либо символ звездочки (*), означающий выбор всех столбцов таблицы. Вместо "откуда_выбрать" следует указать имя таблицы.

Давайте сначала посмотрим все столбцы из таблицы users:

SELECT * FROM users;

Вот и все наши данные, которые мы вносили в эту таблицу. Но предположим, что мы хотим посмотреть только столбец id_user (например, в прошлом уроке, нам надо было для заполнения таблицы topics (темы) знать, какие id_user есть в таблице users). Для этого в запросе мы укажем имя этого столбца:

SELECT id_user FROM users;

Ну, а если мы захотим посмотреть, например, имена и e-mail наших пользователей, то мы перечислим интересующие столбцы через запятую:

SELECT name, email FROM users;

Аналогично, вы можете посмотреть, какие данные содержат и другие наши таблицы. Давайте посмотрим, какие у нас существуют темы:

SELECT * FROM topics;

Сейчас у нас всего 4 темы, а если их будет 100? Хотелось бы, чтобы они выводились, например, по алфавиту. Для этого в SQL существует ключевое слово ORDER BY после которого указывается имя столбца по которому будет происходить сортировка. Синтаксис следующий:

SELECT имя_столбца FROM имя_таблицы ORDER BY имя_столбца_сортировки;

По умолчанию сортировка идет по возрастанию, но это можно изменить, добавив ключевое слово DESC

Теперь наши данные отсортированы в порядке по убыванию.

Сортировку можно производить сразу по нескольким столбцам. Например, следующий запрос отсортирует данные по столбцу topic_name, и если в этом столбце будет несколько одинаковых строк, то в столбце id_author будет осуществлена сортировка по убыванию:

Сравните результат с результатом предыдущего запроса.

Очень часто нам не нужна вся информация из таблицы. Например, мы хотим узнать, какие темы были созданы пользователем sveta (id=4). Для этого в SQL есть ключевое слово WHERE , синтаксис у такого запроса следующий:

Для нашего примера условием является идентификатор пользователя, т.е. нам нужны только те строки, в столбце id_author которых стоит 4 (идентификатор пользователя sveta):

Или мы хотим узнать, кто создал тему "велосипеды":

Конечно, было бы удобнее, чтобы вместо id автора, выводилось его имя, но имена хранятся в другой таблице. В последующих уроках мы узнаем, как выбирать данные из нескольких таблиц. А пока узнаем, какие условия можно задавать, используя ключевое слово WHERE.

Оператор	Описание
= (равно)	Отбираются значения равные указанному Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author=4; Результат:
> (больше)	Отбираются значения больше указанного Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author>2; Результат:
< (меньше)	Отбираются значения меньше указанного Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author Результат:
>= (больше или равно)	Отбираются значения большие и равные указанному Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author>=2; Результат:
<= (меньше или равно)	Отбираются значения меньшие и равные указанному Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author Результат:
!= (не равно)	Отбираются значения не равные указанному Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author!=1; Результат:
IS NOT NULL	Отбираются строки, имеющие значения в указанном поле Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author IS NOT NULL; Результат:
IS NULL	Отбираются строки, не имеющие значения в указанном поле Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author IS NULL; Результат: Empty set - нет таких строк.
BETWEEN (между)	Отбираются значения, находящиеся между указанными Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author BETWEEN 1 AND 3; Результат:
IN (значение содержится)	Отбираются значения, соответствующие указанным Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author IN (1, 4); Результат:
NOT IN (значение не содержится)	Отбираются значения, кроме указанных Пример: SELECT * FROM topics WHERE id_author NOT IN (1, 4); Результат:
LIKE (соответствие)	Отбираются значения, соответствующие образцу Пример: SELECT * FROM topics WHERE topic_name LIKE "вел%"; Результат: Возможные метасимволы оператора LIKE будут рассмотрены ниже.
NOT LIKE (не соответствие)	Отбираются значения, не соответствующие образцу Пример: SELECT * FROM topics WHERE topic_name NOT LIKE "вел%"; Результат:

Метасимволы оператора LIKE

Поиск с использованием метасимволов может осуществляться только в текстовых полях.

Самый распространенный метасимвол - % . Он означает любые символы. Например, если нам надо найти слова, начинающиеся с букв "вел", то мы напишем LIKE "вел%", а если мы хотим найти слова, которые содержат символы "клуб", то мы напишем LIKE "%клуб%". Например:

Еще один часто используемый метасимвол - _ . В отличие от %, который обозначает несколько или ни одного символа, нижнее подчеркивание обозначает ровно один символ. Например:

Обратите внимание на пробел между метасимволом и "рыб", если его пропустить, то запрос не сработает, т.к. метасимвол _ обозначает ровно один символ, а пробел - это тоже символ.

На сегодня достаточно. В следующем уроке мы научимся составлять запросы к двум и более таблицам. А пока попробуйте самостоятельно составить запросы к таблице posts (сообщения).

Табличными выражениями называются подзапросы, которые используются там, где ожидается наличие таблицы. Существует два типа табличных выражений:

производные таблицы;

обобщенные табличные выражения.

Эти две формы табличных выражений рассматриваются в следующих подразделах.

Производные таблицы

Производная таблица (derived table) - это табличное выражение, входящее в предложение FROM запроса. Производные таблицы можно применять в тех случаях, когда использование псевдонимов столбцов не представляется возможным, поскольку транслятор SQL обрабатывает другое предложение до того, как псевдоним станет известным. В примере ниже показана попытка использовать псевдоним столбца в ситуации, когда другое предложение обрабатывается до того, как станет известным псевдоним:

USE SampleDb; SELECT MONTH(EnterDate) as enter_month FROM Works_on GROUP BY enter_month;

Попытка выполнить этот запрос выдаст следующее сообщение об ошибке:

Msg 207, Level 16, State 1, Line 5 Invalid column name "enter_month". (Сообщение 207: уровень 16, состояние 1, строка 5 Недопустимое имя столбца enter_month)

Причиной ошибки является то обстоятельство, что предложение GROUP BY обрабатывается до обработки соответствующего списка инструкции SELECT, и при обработке этой группы псевдоним столбца enter_month неизвестен.

Эту проблему можно решить, используя производную таблицу, содержащую предшествующий запрос (без предложения GROUP BY), поскольку предложение FROM исполняется перед предложением GROUP BY:

USE SampleDb; SELECT enter_month FROM (SELECT MONTH(EnterDate) as enter_month FROM Works_on) AS m GROUP BY enter_month;

Результат выполнения этого запроса будет таким:

Обычно табличное выражение можно разместить в любом месте инструкции SELECT, где может появиться имя таблицы. (Результатом табличного выражения всегда является таблица или, в особых случаях, выражение.) В примере ниже показывается использование табличного выражения в списке выбора инструкции SELECT:

Результат выполнения этого запроса:

Обобщенные табличные выражения

Обобщенным табличным выражением (OTB) (Common Table Expression - сокращенно CTE) называется именованное табличное выражение, поддерживаемое языком Transact-SQL. Обобщенные табличные выражения используются в следующих двух типах запросов:

нерекурсивных;

рекурсивных.

Эти два типа запросов рассматриваются в следующих далее разделах.

OTB и нерекурсивные запросы

Нерекурсивную форму OTB можно использовать в качестве альтернативы производным таблицам и представлениям. Обычно OTB определяется посредством предложения WITH и дополнительного запроса, который ссылается на имя, используемое в предложении WITH. В языке Transact-SQL значение ключевого слова WITH неоднозначно. Чтобы избежать неопределенности, инструкцию, предшествующую оператору WITH, следует завершать точкой с запятой.

USE AdventureWorks2012; SELECT SalesOrderID FROM Sales.SalesOrderHeader WHERE TotalDue > (SELECT AVG(TotalDue) FROM Sales.SalesOrderHeader WHERE YEAR(OrderDate) = "2005") AND Freight > (SELECT AVG(TotalDue) FROM Sales.SalesOrderHeader WHERE YEAR(OrderDate) = "2005")/2.5;

Запрос в этом примере выбирает заказы, чьи общие суммы налогов (TotalDue) большие, чем среднее значение по всем налогам, и плата за перевозку (Freight) которых больше чем 40% среднего значения налогов. Основным свойством этого запроса является его объемистость, поскольку вложенный запрос требуется писать дважды. Одним из возможных способов уменьшить объем конструкции запроса будет создать представление, содержащее вложенный запрос. Но это решение несколько сложно, поскольку требует создания представления, а потом его удаления после окончания выполнения запроса. Лучшим подходом будет создать OTB. В примере ниже показывается использование нерекурсивного OTB, которое сокращает определение запроса, приведенного выше:

USE AdventureWorks2012; WITH price_calc(year_2005) AS (SELECT AVG(TotalDue) FROM Sales.SalesOrderHeader WHERE YEAR(OrderDate) = "2005") SELECT SalesOrderID FROM Sales.SalesOrderHeader WHERE TotalDue > (SELECT year_2005 FROM price_calc) AND Freight > (SELECT year_2005 FROM price_calc)/2.5;

Синтаксис предложения WITH в нерекурсивных запросах имеет следующий вид:

Параметр cte_name представляет имя OTB, которое определяет результирующую таблицу, а параметр column_list - список столбцов табличного выражения. (В примере выше OTB называется price_calc и имеет один столбец - year_2005.) Параметр inner_query представляет инструкцию SELECT, которая определяет результирующий набор соответствующего табличного выражения. После этого определенное табличное выражение можно использовать во внешнем запросе outer_query. (Внешний запрос в примере выше использует OTB price_calc и ее столбец year_2005, чтобы упростить употребляющийся дважды вложенный запрос.)

OTB и рекурсивные запросы

В этом разделе представляется материал повышенной сложности. Поэтому при первом его чтении рекомендуется его пропустить и вернуться к нему позже. Посредством OTB можно реализовывать рекурсии, поскольку OTB могут содержать ссылки на самих себя. Основной синтаксис OTB для рекурсивного запроса выглядит таким образом:

Параметры cte_name и column_list имеют такое же значение, как и в OTB для нерекурсивных запросов. Тело предложения WITH состоит из двух запросов, объединенных оператором UNION ALL . Первый запрос вызывается только один раз, и он начинает накапливать результат рекурсии. Первый операнд оператора UNION ALL не ссылается на OTB. Этот запрос называется опорным запросом или источником.

Второй запрос содержит ссылку на OTB и представляет ее рекурсивную часть. Вследствие этого он называется рекурсивным членом. В первом вызове рекурсивной части ссылка на OTB представляет результат опорного запроса. Рекурсивный член использует результат первого вызова запроса. После этого система снова вызывает рекурсивную часть. Вызов рекурсивного члена прекращается, когда предыдущий его вызов возвращает пустой результирующий набор.

Оператор UNION ALL соединяет накопившиеся на данный момент строки, а также дополнительные строки, добавленные текущим вызовом рекурсивного члена. (Наличие оператора UNION ALL означает, что повторяющиеся строки не будут удалены из результата.)

Наконец, параметр outer_query определяет внешний запрос, который использует OTB для получения всех вызовов объединения обеих членов.

Для демонстрации рекурсивной формы OTB мы используем таблицу Airplane, определенную и заполненную кодом, показанным в примере ниже:

USE SampleDb; CREATE TABLE Airplane (ContainingAssembly VARCHAR(10), ContainedAssembly VARCHAR(10), QuantityContained INT, UnitCost DECIMAL (6,2)); INSERT INTO Airplane VALUES ("Самолет", "Фюзеляж",1, 10); INSERT INTO Airplane VALUES ("Самолет", "Крылья", 1, 11); INSERT INTO Airplane VALUES ("Самолет", "Хвост",1, 12); INSERT INTO Airplane VALUES ("Фюзеляж", "Салон", 1, 13); INSERT INTO Airplane VALUES ("Фюзеляж", "Кабина", 1, 14); INSERT INTO Airplane VALUES ("Фюзеляж", "Нос",1, 15); INSERT INTO Airplane VALUES ("Салон", NULL, 1,13); INSERT INTO Airplane VALUES ("Кабина", NULL, 1, 14); INSERT INTO Airplane VALUES ("Нос", NULL, 1, 15); INSERT INTO Airplane VALUES ("Крылья", NULL,2, 11); INSERT INTO Airplane VALUES ("Хвост", NULL, 1, 12);

Таблица Airplane состоит из четырех столбцов. Столбец ContainingAssembly определяет сборку, а столбец ContainedAssembly - части (одна за другой), которые составляют соответствующую сборку. На рисунке ниже приведена графическая иллюстрация возможного вида самолета и его составляющих частей:

Таблица Airplane состоит из следующих 11 строк:

В примере ниже показано применение предложения WITH для определения запроса, который вычисляет общую стоимость каждой сборки:

USE SampleDb; WITH list_of_parts(assembly1, quantity, cost) AS (SELECT ContainingAssembly, QuantityContained, UnitCost FROM Airplane WHERE ContainedAssembly IS NULL UNION ALL SELECT a.ContainingAssembly, a.QuantityContained, CAST(l.quantity * l.cost AS DECIMAL(6,2)) FROM list_of_parts l, Airplane a WHERE l.assembly1 = a.ContainedAssembly) SELECT assembly1 "Деталь", quantity "Кол-во", cost "Цена" FROM list_of_parts;

Предложение WITH определяет список OTB с именем list_of_parts, состоящий из трех столбцов: assembly1, quantity и cost. Первая инструкция SELECT в примере вызывается только один раз, чтобы сохранить результаты первого шага процесса рекурсии. Инструкция SELECT в последней строке примера отображает следующий результат.

Каждый веб-разработчик должен знать SQL, чтобы писать запросы к базам данных. И, хотя, phpMyAdmin никто не отменял, зачастую необходимо испачкать руки, чтобы написать низкоуровневый SQL.

Именно поэтому мы подготовили краткий экскурс по основам SQL. Начнем же!

1. Создание таблицы

Для создания таблиц предназначена инструкция CREATE TABLE . В качестве аргументов должно быть задано название столбцов, а также их типы данных.

Создадим простую таблицу по имени month . Она состоит из 3 колонок:

id – Номер месяца в календарном году (целое число).
name – Название месяца (строка, максимум 10 символов).
days – Количество дней в этом месяце (целое число).

Вот как будет выглядеть соответствующий SQL запрос:

CREATE TABLE months (id int, name varchar(10), days int);

Также при создании таблиц целесообразно добавить первичный ключ для одной из колонок. Это позволит держать записи уникальными и ускорит запросы на выборку. Пусть в нашем случае уникальным будет название месяца (столбец name )

CREATE TABLE months (id int, name varchar(10), days int, PRIMARY KEY (name));

Дата и время

Тип данных	Описание
DATE	Значения даты
DATETIME	Значения даты и времени с точностью до минты
TIME	Значения времени

2. Вставка строк

Теперь давайте заполнять нашу таблицу months полезной информацией. Добавление записей в таблицу производится через инструкцию INSERT . Есть два способа записи этой инструкции.

Первый способ не указать имена столбцов, куда будут вставлены данные, а указать только значения.

Этот способ записи прост, но небезопасен, поскольку нет гарантии, что по мере расширения проекта и редактировании таблицы, столбцы будут располагаться в том же порядке, что и ранее. Безопасный (и в тоже время более громоздкий) способ записи инструкции INSERT требует указания как значений, так и порядка следования столбцов:

Здесь первое значение в списке VALUES соответствует первому указанному имени столбца и т.д.

3. Извлечение данных из таблиц

Инструкция SELECT - наш лучший друг, когда мы хотим получить данные из базы данных. Она используется очень часто, так что отнеситесь к этому разделу очень внимательно.

Самый простое использование инструкции SELECT - запрос, который возвращает все столбцы и строки из таблицы (например, таблицы по имени characters ):

SELECT * FROM "characters"

Символ звездочка (*) означает, что мы хотим получить данные из всех столбцов. Так базы данных SQL обычно состоят из более чем одной таблицы, то требуется обязательно указывать ключевое слово FROM , следом за которым через пробел должно следовать название таблицы.

Иногда мы не хотим получить данные не из всех столбцов в таблице. Для этого, вместо звездочки (*) мы должны через запятую записать имена желаемых столбцов.

SELECT id, name FROM month

Кроме того, во многих случаях мы хотим, чтобы полученные результаты были отсортированы в определенном порядке. В SQL мы делаем это с помощью ORDER BY . Он может принимать опциональный модификатор – ASC (по-умолчанию) сортирующий по возрастанию или DESC , сортирующий по убыванию:

SELECT id, name FROM month ORDER BY name DESC

При использовании ORDER BY убедитесь, что оно будет последним в инструкции SELECT . В противном случае будет выдано сообщение об ошибке.

4. Фильтрация данных

Вы узнали, как выбрать из базы данных с помощью SQL запроса строго определенные столбцы, но что если нам нужно получить еще и определенные строки? На помощь здесь приходит условие WHERE , позволяющее нам фильтровать данные в зависимости от условия.

В этом запросе мы выбираем только те месяцы из таблицы month , в которых больше 30 дней с помощью оператора больше (>).

SELECT id, name FROM month WHERE days > 30

5. Расширенная фильтрация данных. Операторы AND и OR

Ранее мы использовали фильтрацию данных с использованием одного критерия. Для более сложной фильтрации данных можно использовать операторы AND и OR и операторов сравнения (=,<,>,<=,>=,<>).

Здесь мы имеем таблицу, содержащую четыре самых продаваемых альбомов всех времен. Давайте выберем те из них, которые классифицируются как рок и у которых менее 50 миллионов проданных копий. Это можно легко сделать путем размещения оператора AND между этими двумя условиями.

SELECT * FROM albums WHERE genre = "рок" AND sales_in_millions <= 50 ORDER BY released

6. In/Between/Like

WHERE также поддерживает несколько специальных команд, позволяя быстро проверять наиболее часто используемые запросы. Вот они:

IN – служит для указания диапазона условий, любое из которых может быть выполнено
BETWEEN – проверяет, находится ли значение в указанном диапазоне
LIKE – ищет по определенным паттернам

Например, если мы хотим выбрать альбомы с поп и соул музыкой, мы можем использовать IN("value1","value2") .

SELECT * FROM albums WHERE genre IN ("pop","soul");

Если мы хотим получить все альбомы, изданные между 1975 и 1985годами, мы должны записать:

SELECT * FROM albums WHERE released BETWEEN 1975 AND 1985;

7. Функции

SQL напичкан с функциями, которые делают разные полезные вещи. Вот некоторые из наиболее часто используемых:

COUNT() – возвращает количество строк
SUM() – возвращает общую сумму числового столбца
AVG() – возвращает среднее значение из множества значений
MIN() / MAX() – получает минимальное / максимальное значение из столбца

Чтобы получить самый последний год в нашей таблице мы должны записать такой SQL запрос:

SELECT MAX(released) FROM albums;

8. Подзапросы

В предыдущем пункте мы научились делать простые расчеты с данными. Если мы хотим использовать результат от этих расчетов, нам не обойтись без вложенных запросов. Допустим, мы хотим вывести artist , album и release year для старейшего альбома в таблице.

Мы знаем, как получить эти конкретные столбцы:

SELECT artist, album, released FROM albums;

Мы также знаем, как получить самый ранний год:

SELECT MIN(released) FROM album;

Все, что нужно сейчас, - это объединить два запроса с помощью WHERE:

SELECT artist,album,released FROM albums WHERE released = (SELECT MIN(released) FROM albums);

9. Объединение таблиц

В более сложных базах данных существует несколько таблиц, связанных друг с другом. Например, ниже представлены две таблицы о видеоиграх (video_games ) и разработчиков видеоигр (game_developers ).

В таблице video_games есть колонка разработчик (developer_id ), но в ней содержится целое число, а не имя разработчика. Это число представляет собой идентификатор (id ) соответствующего разработчика из таблицы разработчиков игр (game_developers ), связывая логически два списка, что позволяет нам использовать информацию, хранящуюся в них обоих одновременно.

Если мы хотим создать запрос, который возвращает все, что нужно знать об играх, мы можем использовать INNER JOIN для связи колонок из обеих таблиц.

SELECT video_games.name, video_games.genre, game_developers.name, game_developers.country FROM video_games INNER JOIN game_developers ON video_games.developer_id = game_developers.id;

Это самый простой и наиболее распространенный тип JOIN . Есть несколько других вариантов, но они применимы к менее частым случаям.

10. Алиасы

Если вы посмотрите на предыдущий пример, то вы заметите, что существуют две колонки называемые name . Это сбивает с толку, так что давайте установим псевдоним одного из повторяющихся столбцов, например, name из таблицы game_developers будет называться developer .

Мы также можем сократить запрос задав псевдонимы имен таблиц: video_games назовем games , game_developers - devs :

SELECT games.name, games.genre, devs.name AS developer, devs.country FROM video_games AS games INNER JOIN game_developers AS devs ON games.developer_id = devs.id;

11. Обновление данных

Часто мы должны изменить данные в некоторых строках. В SQL это делается с помощью инструкции UPDATE . Инструкция UPDATE состоит из:

Таблицы, в которой находится значение для замены;
Имен столбцов и их новых значений;
Выбранные с помощью WHERE строки, которые мы хотим обновить. Если этого не сделать, то изменятся все строки в таблице.

Ниже приведена таблица tv_series с сериалами с их рейтингом. Однако, в таблицу закралась маленькая ошибка: хотя сериал Игра престолов и описывается как комедия, он на самом деле ей не является. Давайте исправим это!

Данные таблицы tv_series UPDATE tv_series SET genre = "драма" WHERE id = 2;

12. Удаление данных

Удаление строки таблицы с помощью SQL - это очень простой процесс. Все, что вам нужно, - это выбрать таблицу и строку, которую нужно удалить. Давайте удалим из предыдущего примера последнюю строку в таблице tv_series . Делается это с помощью инструкции >DELETE

DELETE FROM tv_series WHERE id = 4

Будьте осторожными при написании инструкции DELETE и убедитесь, что условие WHERE присутствует, иначе все строки таблицы будут удалены!

13. Удаление таблицы

Если мы хотим, чтобы удалить все строки, но оставить саму таблицу, то воспользуйтесь командой TRUNCATE:

TRUNCATE TABLE table_name;

В случае, когда мы на самом деле хотим, чтобы удалить и данные, и саму таблицу, то нам пригодится команда DROP:

DROP TABLE table_name;

Будьте очень осторожны с этими командами. Их нельзя отменить!/p>

На этом мы завершаем наш учебник по SQL! Мы многое о чем не рассказали, но то, что вы уже знаете, должно быть достаточно, чтобы дать вам несколько практических навыков в вашей веб-карьере.

Синтаксис:

* где fields1 — поля для выборки через запятую, также можно указать все поля знаком *; table — имя таблицы, из которой вытаскиваем данные; conditions — условия выборки; fields2 — поле или поля через запятую, по которым выполнить сортировку; count — количество строк для выгрузки.
* запрос в квадратных скобках не является обязательным для выборки данных.

Простые примеры использования select

1. Обычная выборка данных:

> SELECT * FROM users

2. Выборка данных с объединением двух таблиц (JOIN):

SELECT u.name, r.* FROM users u JOIN users_rights r ON r.user_id=u.id

* в данном примере идет выборка данных с объединением таблиц users и users_rights . Объединяются они по полям user_id (в таблице users_rights) и id (users). Извлекается поле name из первой таблицы и все поля из второй.

3. Выборка с интервалом по времени и/или дате

а) известна точка начала и определенный временной интервал:

* будут выбраны данные за последний час (поле date ).

б) известны дата начала и дата окончания:

25.10.2017 и 25.11.2017 .

в) известны даты начала и окончания + время:

* выбираем данные в промежутке между 25.03.2018 0 часов 15 минут и 25.04.2018 15 часов 33 минуты и 9 секунд .

г) вытаскиваем данные за определенные месяц и год:

* извлечем данные, где в поле date присутствуют значения для апреля 2018 года.

4. Выборка максимального, минимального и среднего значения:

> SELECT max(area), min(area), avg(area) FROM country

* max — максимальное значение; min — минимальное; avg — среднее.

5. Использование длины строки:

* данный запрос должен показать всех пользователей, имя которых состоит из 5 символов.

Примеры более сложных запросов или используемых редко

1. Объединение с группировкой выбранных данных в одну строку (GROUP_CONCAT):

* из таблицы users извлекаются данные по полю id , все они помещаются в одну строку, значения разделяются запятыми .

2. Группировка данных по двум и более полям:

> SELECT * FROM users GROUP BY CONCAT(title, "::", birth)

* итого, в данном примере мы сделаем выгрузку данных из таблицы users и сгруппируем их по полям title и birth . Перед группировкой мы делаем объединение полей в одну строку с разделителем :: .

3. Объединение результатов из двух таблиц (UNION):

> (SELECT id, fio, address, "Пользователи" as type FROM users)
UNION
(SELECT id, fio, address, "Покупатели" as type FROM customers)

* в данном примере идет выборка данных из таблиц users и customers .

4. Выборка средних значений, сгруппированных за каждый час:

SELECT avg(temperature), DATE_FORMAT(datetimeupdate, "%Y-%m-%d %H") as hour_datetime FROM archive GROUP BY DATE_FORMAT(datetimeupdate, "%Y-%m-%d %H")

* здесь мы извлекаем среднее значение поля temperature из таблицы archive и группируем по полю datetimeupdate (с разделением времени за каждый час).

Вставка (INSERT)

Синтаксис 1:

> INSERT INTO

() VALUES ()

Синтаксис 2:

> INSERT INTO

VALUES ()

* где table — имя таблицы, в которую заносим данные; fields — перечисление полей через запятую; values — перечисление значений через запятую.
* первый вариант позволит сделать вставку только по перечисленным полям — остальные получат значения по умолчанию. Второй вариант потребует вставки для всех полей.

Примеры использования insert

1. Вставка нескольких строк одним запросом:

> INSERT INTO cities ("name", "country") VALUES ("Москва", "Россия"), ("Париж", "Франция"), ("Фунафути" ,"Тувалу");

* в данном примере мы одним SQL-запросом добавим 3 записи.

2. Вставка из другой таблицы (копирование строк, INSERT + SELECT):

* извлекаем все записи из таблицы cities , названия которых начинаются на «М» и заносим в таблицу cities-new .

Обновление (UPDATE)

Синтаксис:

* где table — имя таблицы; field — поле, для которого будем менять значение; value — новое значение; conditions — условие (без него делать update опасно — можно заменить все данные во всей таблице).

Обновление с использованием замены (REPLACE):

UPDATE

SET = REPLACE(, "<что меняем>", "<на что>");

UPDATE cities SET name = REPLACE(name, "Масква", "Москва");

Если мы хотим перестраховаться, результат замены можно сначала проверить с помощью SELECT:

Удаление (DELETE)

Синтаксис:

* где table — имя таблицы; conditions — условие (как и в случае с UPDATE, использовать DELETE без условия опасно — СУБД не запросит подтверждения, а просто удалит все данные).

Создание таблицы

Синтаксис:

> CREATE TABLE

( , )

> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `users_rights` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL,
`user_id` int(10) unsigned NOT NULL,
`rights` int(10) unsigned NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

* где table — имя таблицы (в примере users_rights ); field1, field2 — имя полей (в примере создается 3 поля — id, user_id, rights ); options1, options2 — параметры поля (в примере int(10) unsigned NOT NULL ); table options — общие параметры таблицы (в примере ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ).

Использование запросов в PHP

Подключаемся к базе данных:

mysql_connect ("localhost", "login", "password") or die ("MySQL connect error");
mysql_select_db ("db_name");
mysql_query("SET NAMES "utf8"");

* где подключение выполняется к базе на локальном сервере (localhost ); учетные данные для подключения — login и password (соответственно, логин и пароль); в качестве базы используется db_name ; используемая кодировка UTF-8 .

Также можно создать постоянное подключение:

mysql_pconnect ("localhost", "login", "password") or die ("MySQL connect error");

* однако есть вероятность достигнуть максимально разрешенного лимита хостинга. Данным способом стоит пользоваться на собственных серверах, где мы сами можем контролировать ситуацию.

Завершить подключение:

* в PHP выполняется автоматически, кроме постоянных подключений (mysql_pconnect).

Запрос к MySQL (Mariadb) в PHP делается функцией mysql_query(), а извлечение данных из запроса — mysql_fetch_array():

$result = mysql_query("SELECT * FROM users");
while ($mass = mysql_fetch_array($result)) {
echo $mass . "
";
}

* в данном примере выполнен запрос к таблице users . Результат запроса помещен в переменную $result . Далее используется цикл while , каждая итерация которого извлекает массив данных и помещает его в переменную $mass — в каждой итерации мы работаем с одной строкой базы данных.

Используемая функция mysql_fetch_array() возвращает ассоциативный массив, с которым удобно работать, но есть еще альтернатива — mysql_fetch_row(), которая возвращает обычный нумерованный массив.