Создание запросов на языке sql. Простые запросы на выборку данных средствами SQL Виды запросов sql
- Перевод
- Tutorial
Надо “ SELECT * WHERE a=b FROM c ” или “ SELECT WHERE a=b FROM c ON * ” ?
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:
SELECT members.firstname || " " || members.lastname AS "Full Name" FROM borrowings INNER JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid INNER JOIN books ON books.bookid=borrowings.bookid WHERE borrowings.bookid IN (SELECT bookid FROM books WHERE stock>(SELECT avg(stock) FROM books)) GROUP BY members.firstname, members.lastname;
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
В SQL много ключевых слов, но SELECT , FROM и WHERE присутствуют практически в каждом запросе. Чуть позже вы поймете, что эти три слова представляют собой самые фундаментальные аспекты построения запросов к базе, а другие, более сложные запросы, являются всего лишь надстройками над ними.
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.
- В таблице "books" хранится информация о заголовке, авторе, дате публикации и наличии книги. Все просто.
- В таблице “members” - имена и фамилии всех записавшихся в библиотеку людей.
- В таблице “borrowings” хранится информация о взятых из библиотеки книгах. Колонка bookid относится к идентификатору взятой книги в таблице “books”, а колонка memberid относится к соответствующему человеку из таблицы “members”. У нас также есть дата выдачи и дата, когда книгу нужно вернуть.
3. Простой запрос
Давайте начнем с простого запроса: нам нужны имена и идентификаторы (id) всех книг, написанных автором “Dan Brown”
Запрос будет таким:
SELECT bookid AS "id", title FROM books WHERE author="Dan Brown";
А результат таким:
| id | title |
|---|---|
| 2 | The Lost Symbol |
| 4 | Inferno |
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
Теперь, когда у нас есть все нужные нам колонки из нужной нам таблицы, нужно решить, как именно показывать эти данные. В нашем случае нужны только названия и идентификаторы книг, так что именно это мы и выберем с помощью SELECT . Заодно можно переименовать колонку используя AS .
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:
SELECT books.title AS "Title", borrowings.returndate AS "Return Date" FROM borrowings JOIN books ON borrowings.bookid=books.bookid WHERE books.author="Dan Brown";
Результат:
| Title | Return Date |
|---|---|
| The Lost Symbol | 2016-03-23 00:00:00 |
| Inferno | 2016-04-13 00:00:00 |
| The Lost Symbol | 2016-04-19 00:00:00 |
По большей части запрос похож на предыдущий за исключением секции FROM . Это означает, что мы запрашиваем данные из другой таблицы . Мы не обращаемся ни к таблице “books”, ни к таблице “borrowings”. Вместо этого мы обращаемся к новой таблице , которая создалась соединением этих двух таблиц.
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:
borrowings JOIN books ON borrowings.bookid=books.bookid JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid
Результат соединения можно увидеть по ссылке .
Шаг 2 - какие данные показываем? Нас интересуют только те данные, где автор книги - “Dan Brown”
WHERE books.author="Dan Brown"
Шаг 3 - как показываем данные? Теперь, когда данные получены, нужно просто вывести имя и фамилию тех, кто взял книги:
SELECT members.firstname AS "First Name", members.lastname AS "Last Name"
Супер! Осталось лишь объединить три составные части и сделать нужный нам запрос:
SELECT members.firstname AS "First Name", members.lastname AS "Last Name" FROM borrowings JOIN books ON borrowings.bookid=books.bookid JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid WHERE books.author="Dan Brown";
Что даст нам:
| First Name | Last Name |
|---|---|
| Mike | Willis |
| Ellen | Horton |
| Ellen | Horton |
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:
SELECT members.firstname AS "First Name", members.lastname AS "Last Name", count(*) AS "Number of books borrowed" FROM borrowings JOIN books ON borrowings.bookid=books.bookid JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid WHERE books.author="Dan Brown" GROUP BY members.firstname, members.lastname;
Что даст нам нужный результат:
| First Name | Last Name | Number of books borrowed |
|---|---|---|
| Mike | Willis | 1 |
| Ellen | Horton | 2 |
Почти все агрегации идут вместе с выражением GROUP BY . Эта штука превращает таблицу, которую можно было бы получить запросом, в группы таблиц. Каждая группа соответствует уникальному значению (или группе значений) колонки, которую мы указали в GROUP BY . В нашем примере мы конвертируем результат из прошлого упражнения в группу строк. Мы также проводим агрегирование с count , которая конвертирует несколько строк в целое значение (в нашем случае это количество строк). Потом это значение приписывается каждой группе.
Каждая строка в результате представляет собой результат агрегирования каждой группы.
Можно прийти к логическому выводу, что все поля в результате должны быть или указаны в GROUP BY , или по ним должно производиться агрегирование. Потому что все другие поля могут отличаться друг от друга в разных строках, и если выбирать их SELECT "ом, то непонятно, какие из возможных значений нужно брать.
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:
SELECT author, sum(stock) FROM books GROUP BY author;
Результат:
| author | sum |
|---|---|
| Robin Sharma | 4 |
| Dan Brown | 6 |
| John Green | 3 |
| Amish Tripathi | 2 |
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:
SELECT * FROM (SELECT author, sum(stock) FROM books GROUP BY author) AS results WHERE author="Robin Sharma";
Результат:
Можно записать как: ["Robin Sharma", "Dan Brown"]
2. Теперь используем этот результат в новом запросе:
SELECT title, bookid FROM books WHERE author IN (SELECT author FROM (SELECT author, sum(stock) FROM books GROUP BY author) AS results WHERE sum > 3);
Результат:
| title | bookid |
|---|---|
| The Lost Symbol | 2 |
| Who Will Cry When You Die? | 3 |
| Inferno | 4 |
Это то же самое, что:
SELECT title, bookid FROM books WHERE author IN ("Robin Sharma", "Dan Brown");
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:
select avg(stock) from books;
Что дает нам:
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:
UPDATE books SET stock=0 WHERE author="Dan Brown";
WHERE делает то же самое, что раньше: выбирает строки. Вместо SELECT , который использовался при чтении, мы теперь используем SET . Однако, теперь нужно указать не только имя колонки, но и новое значение для этой колонки в выбранных строках.
7.2 Delete
Запрос DELETE это просто запрос SELECT или UPDATE без названий колонок. Серьезно. Как и в случае с SELECT и UPDATE , блок WHERE остается таким же: он выбирает строки, которые нужно удалить. Операция удаления уничтожает всю строку, так что не имеет смысла указывать отдельные колонки. Так что, если мы решим не обнулять количество книг Дэна Брауна, а вообще удалить все записи, то можно сделать такой запрос:
DELETE FROM books WHERE author="Dan Brown";
7.3 Insert
Пожалуй, единственное, что отличается от других типов запросов, это INSERT . Формат такой:
INSERT INTO x (a,b,c) VALUES (x, y, z);
Где a , b , c это названия колонок, а x , y и z это значения, которые нужно вставить в эти колонки, в том же порядке. Вот, в принципе, и все.
Взглянем на конкретный пример. Вот запрос с INSERT , который заполняет всю таблицу "books":
INSERT INTO books (bookid,title,author,published,stock) VALUES (1,"Scion of Ikshvaku","Amish Tripathi","06-22-2015",2), (2,"The Lost Symbol","Dan Brown","07-22-2010",3), (3,"Who Will Cry When You Die?","Robin Sharma","06-15-2006",4), (4,"Inferno","Dan Brown","05-05-2014",3), (5,"The Fault in our Stars","John Green","01-03-2015",3);
8. Проверка
Мы подошли к концу, предлагаю небольшой тест. Посмотрите на тот запрос в самом начале статьи. Можете разобраться в нем? Попробуйте разбить его на секции SELECT , FROM , WHERE , GROUP BY , и рассмотреть отдельные компоненты подзапросов.
Вот он в более удобном для чтения виде:
SELECT members.firstname || " " || members.lastname AS "Full Name" FROM borrowings INNER JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid INNER JOIN books ON books.bookid=borrowings.bookid WHERE borrowings.bookid IN (SELECT bookid FROM books WHERE stock> (SELECT avg(stock) FROM books)) GROUP BY members.firstname, members.lastname;
Этот запрос выводит список людей, которые взяли из библиотеки книгу, у которой общее количество выше среднего значения.
Результат:
| Full Name |
|---|
| Lida Tyler |
Надеюсь, вам удалось разобраться без проблем. Но если нет, то буду рад вашим комментариям и отзывам, чтобы я мог улучшить этот пост.
Теги: Добавить метки
В рамках данной статьи, я расскажу вам самые азы баз данных и приведу примеры sql-запросов для начинающих .
Когда человек впервые начинает читать обзоры про базы данных, то его голова просто разрывается от огромной массы технических терминов. Все эти первичные и вторичные ключи, таблицы, связи, процедуры, представления, индексы, условия, подзапросы, колонки, типы данных и прочее. И все это "как бы" необходимо учитывать. Как говорится, "А-а-а-а-а".
Однако, в этом и состоит одна из самых больших ошибок - читать термины, а не понимать их суть . Поэтому, многие из таких любознательных и нетерпеливых либо бросают это дело, либо вскользь осваивают материал и потом пишут невесть что. Изучать базу данных нужно с самого простого - с основы. И уже только затем остальные возможности.
Прочитав этот обзор, вы усами убедитесь, что никаких сверх сложных тайн в базах данных нет, сложности лишь касаются отдельных технических аспектов, позволяющих, к примеру, оптимизировать скорость и потребляемую оперативную память.
Примечание : Материал предназначен для начинающих, но часть вещей может быть полезна и остальным.
Основа любой базы данных - таблицы и 4 типа запросов
Основой любой базы данных являются всего две вещи - это таблицы и 4 типа запросов. Именно с них и началось. Все эти сложности, которые описываются тысячами веб-сайтов в Интернете, появились уже после них и применяются к этим азам.
Первым делом, рассмотрим что такое таблица . Хоть раз, но каждый открывал эксельный файл или электронную таблицу OpenOffice (см. обзор офисных пакетов). Так вот это, по сути, и есть база данных. У вас есть колонки и строки, в пересечении которых вы заполняете данные (числа, текст, даты и прочее).
Однако, тут есть важный момент - если эксель позволяет произвольно вставлять данные в любую ячейку, то существующие базы данных имеют некоторые ограничения.
1. Каждая колонка имеет уникальное некое имя (аналогично A, B, C).
2. В каждой колонке могут располагаться данные только одного типа. К примеру, в любой ячейке колонки B только числа, в колонке C только текст, в колонке F только даты.
3. Количество колонок фиксировано и исчислимо. Простыми словами, в экселе вы можете в любой момент вставить некие данные в ячейку рядом с определенными колонками. В базах данных же, подобное требует, что бы вы сначала добавили колонку с именем и определили ее тип, а только лишь потом редактировали данные.
4. Единицей измерения таблицы принято считать не отдельную ячейку, а каждую строку. К примеру, если у вас в таблице три колонки "Имя (Name) / День рождения (Date) / Возраст (Age)", то единицей измерения считается "Вася / 12.12.2012 / 7", а не какое-либо отдельное значение. Конечно, редактировать или просматривать отдельные ячейки этой строки можно, но добавлять данные в таблицу можно только построчно.
5. Существует специальное значение NULL, которое обозначает отсутствие данных в ячейке. Понять суть можно из следующего момента - далеко не у всех типов данных можно установить такое значение, которое можно было бы считать отсутствием данных. К примеру, для текста отсутствие данных можно как-то сравнить с пустой строкой (хотя и это не всегда корректно), а вот для чисел такого значения просто не существует (0 это число; к примеру, "осталось 0 яблок"). Поэтому и было введено специальное значение NULL.
Пример таблицы somedata:
Рассмотрим основные 4 типа запросов . Не сложно догадаться, что подобную таблицу хотелось бы каким-то образом составлять под конкретные задачи, а так же получать отфильтрованные данные. Просто представьте, что в таблице выше не 3 строки, а целых 10 000. Найти что-либо или подкорректировать будет весьма проблематично. Именно поэтому и были введены следующие 4 типа запросов:
1. Вставка (insert) - позволяет вставлять в таблицу единицы измерения, то есть строки.
2. Удаление (delete) - позволяет удалять из таблицы строки данных.
3. Обновление (update) - позволяет изменять отдельные ячейки строк.
4. Выборка (select) - позволяет из данных таблицы получать произвольного вида подтаблицы с необходимыми результатами, которые так же называют выборками.
Рассмотрим все типы более подробно.
Но, перед этим, хотелось бы отметить, что будет использован синтаксис для базы данных MySQL. Однако, для азов это не так критично, так как приведенные примеры если и будут отличаться в разных базах данных, то весьма незначительно.
Запрос вставки (insert)
Запрос вставки строится следующим образом:
insert into table (col1, col2, ..., colN) values (val11, val12, ..., val1N), (val21, val22, ..., val2N), ..., (valM1, valM2, ..., valMN);
где insert into - это начало запроса, table (col1, col2, ..., colN) - это названия колонок в нужном порядке (сделано для удобства), values - указывает, что далее будут указаны строки для вставки, (val11, val12, ..., val1N), (val21, val22, ..., val2N), ..., (valM1, valM2, ..., valMN) - это конкретные значения для вставки (в соответствующем порядке с колонками). Важно, что после каждого sql-запроса необходимо ставить точку с запятой. Это позволяет отделять одни запросы от других.
К примеру, если бы потребовалось добавить две строки в таблицу из примера somedate, то sql-запрос выглядел бы так:
insert into somedata (Name, Age, Date) values ("Коля", 10, "04.05.2009"), ("Анастасия", 22, "12.02.1997");
Это строчки появились бы в конце таблицы. Конечно, в реальных базах данных, размещение строчек может сильно зависеть от применяемых механизмов, однако по умолчанию это так.
Запрос для удаления данных (delete)
SQL-запрос для удаления данных строится следующим образом:
где delete from - это начало запроса, table - это конкретное название таблицы, where - указывает, что далее будут указаны фильтры строк, которые необходимо удалить, clause - это сами фильтры для выборки строк. После sql-запроса ставится точка с запятой.
Важно отметить, что фильтр может быть весьма сложным и состоять из большого количества условий. Для его составления используются три операнда - and (И) , or (ИЛИ) и скобки (для отделения сложных выражений) . Логика здесь аналогична самой простой математики.
Примечание
К примеру, представим, что вам необходимо удалить все строки, где возраст больше 1 и меньше 5, или же строки, в которых указывается имя Масяня. Тогда запрос выглядел бы так:
Если разбирать логику, то этот запрос говорит базе данных, чтобы она проверила каждую строчку таблицы somedate и если строка удовлетворяет условиям, то ее необходимо удалить.
Запрос обновления данных (update)
Запрос обновления данных строится следующим образом:
где update - это начало sql-запроса, table - это конкретное имя таблицы, set - обозначает, что далее будет список требуемых изменений, col1 = val1, col2 = val2, ..., colN = valN - это перечисление через запятую колонок с присваиваемыми им значениями, where - указывает, что далее будут перечислены условия отбора, clause - условие фильтра (аналогично delete). Запрос так же заканчивается точкой с запятой.
Примечание : Важно отметить, что часть where с clause являются необязательными. То есть, если фильтр не требуется, то их можно не писать. Однако, если фильтр нужен, то обе составляющих необходимо использовать в запросе.
К примеру, если необходимо не удалить все строки из примера ранее, а указать для всех этих строк дату рождения 31.12.2222 и возраст -203, то sql-запрос выглядел бы так:
Обратите внимание, что поля Age и Date изменяются только после проверки условий фильтра. Это важно, так как запрос позволяет использовать текущие значения колонок при фильтрации (иначе бы могли возникать несоответствия).
Запрос для выборки данных (select)
Это, пожалуй, один из самых часто используемых типов sql-запросов (ведь данные составляются не для хранения, а для их использования) и поэтому у него имеется масса дополнительных возможностей (сортировка, группировка и так далее; о них читайте в прочих обзорах, в рамках этого обзора они не столь важны).
Строится данный запрос следующим образом:
где select - это начало запроса, col1, col2, ..., colN - это перечисление колонок, которые необходимо отобразить (важно знать, что если требуются все колонки таблицы, то вместо перечисления можно указывать просто символ звездочки * , что очень удобно, особенно, если структура таблицы постоянно корректируется или же заранее не известны все доступные колонки, кроме тех, что в фильтре), from - обозначает, что далее будет указано имя таблицы, where - обозначает, что далее будет указан фильтр, clause - сам фильтр (аналогично delete и update). После sql-запроса ставится точка с запятой.
Примечание : Важно отметить, что часть where с clause являются необязательными. То есть, если фильтр не требуется, то их можно не писать. Однако, если фильтр нужен, то обе составляющих необходимо использовать в запросе.
Рассмотрим пример. Допустим, нам необходимо получить возраст и имя всех тех, чье день рождение было до 1-го января 1999 года. Тогда sql-запрос будет выглядеть так:
Обратите внимание, что порядок колонок после select может быть произвольным, что позволяет получать удобные для восприятия подтаблицы данных (выборки).
Послесловие
Стоит знать, что каждая из баз данных позволяет использовать рассмотренные sql-запросы с расширенными возможностями. К примеру, одновременное удаление из нескольких таблиц или же вставка строк с использованием запросов выборки. Поэтому, если у вас возникает необходимость в чем-то специфическом, то стоит более подробно изучать возможности каждой базы данных.
Раздел 4 Информационные системы
Введение в SQL.
Создание, изменение и удаление таблиц.
Выборка данных из таблицы.
Создание SQL-запросов.
Обработка данных в SQL.
Методика обучения данной теме в школе.
Введение в SQL. SQL - структурированный язык запросов, который дает возможность создавать и работать в реляционных базах данных, которые являются наборами связанной информации сохраняемой в таблицах. Язык ориентирован на операции с данными, представленными в виде логически взаимосвязанных совокупностей таблиц-отношений. Важнейшая особенность структур этого языка состоит в ориентации на конечный рез-тат обработки данных, а не на процедуру этой обработки. SQL сам определяет, где находятся данные, индексы и даже какие наиболее эффективные последовательности операций следует использовать для получения рез-та.
Изначально, SQL был основным способом работы пользователя с базой данных и позволял выполнять следующий набор операций: создание в базе данных новой таблицы; добавление в таблицу новых записей; изменение записей; удаление записей; выборка записей из одной или нескольких таблиц (в соответствии с заданным условием); изменение структур таблиц.
Со временем SQL обеспечил возможность описания и управления новыми хранимыми объектами (например, индексы, представления, триггеры и хранимые процедуры). SQL остаётся единственным механизмом связи между прикладным программным обеспечением и базой данных. В то же время, современные СУБД, а, также, информационные системы, использующие СУБД, предоставляют пользователю развитые средства визуального построения запросов. Каждое предложение SQL - это либо запрос данных из базы, либо обращение к базе данных, которое приводит к изменению данных в базе.
В соответствии с тем, какие изменения происходят в базе данных, различают следующие типы запросов: на создание или изменение в базе данных новых или существующих объектов; на получение данных; на добавление новых данных (записей); на удаление данных; обращения к СУБД.
Основным объектом хранения реляционной базы данных является таблица, поэтому все SQL-запросы - это операции над таблицами. В соответствии с этим, запросы делятся на:
Запросы, оперирующие самими таблицами (создание и изменение таблиц);
Запросы, оперирующие с отдельными записями (или строками таблиц) или наборами записей.
Каждая таблица описывается в виде перечисления своих полей (столбцов таблицы) с указанием: типа хранимых в каждом поле значений; связей между таблицами (задание первичных и вторичных ключей); информации, необходимой для построения индексов.
Таким образом, использование SQL сводится, по сути, к формированию всевозможных выборок строк и совершению операций над всеми записями, входящими в набор.
Команды SQL разделяются на следующие группы:
1. Команды языка определения данных - DDL (Data Definition Language). Эти SQL команды можно использовать для создания, изменения и удаления различных объектов базы данных.
2. Команды языка управления данными - DCL (Data Control Language). С помощью этих SQL команд можно управлять доступом пользователей к базе данных и использовать конкретные данные (таблицы, представления и т.д.).
3. Команды языка управления транзакциями - TCL (Тгаnsасtiоn Соntrol Language). Эти SQL команды позволяют определить исход транзакции.
4. Команды языка манипулирования данными - DML (Data Manipulation Language). Эти SQL команды позволяют пользователю перемещать данные в базу данных и из нее.
Операторы SQL делятся на:
Операторы определения данных (Data Definition Language, DDL )
CREATE создает объект БД (саму базу, таблицу, представление, пользователя и т. д.)
ALTER изменяет объект
DROP удаляет объект
Операторы манипуляции данными (Data Manipulation Language, DML )
SELECT считывает данные, удовлетворяющие заданным условиям
INSERT добавляет новые данные
UPDATE изменяет существующие данные
DELETE удаляет данные
Операторы определения доступа к данным (Data Control Language, DCL )
GRANT предоставляет пользователю (группе) разрешения на определенные операции с объектом
REVOKE отзывает ранее выданные разрешения
DENY задает запрет, имеющий приоритет над разрешением
Операторы управления транзакциями (Transaction Control Language, TCL )
COMMIT применяет транзакцию.
ROLLBACK откатывает все изменения, сделанные в контексте текущей транзакции.
SAVEPOINT делит транзакцию на более мелкие участки.
Преимущества: 1.Независимость от конкретной СУБД (тексты SQL-запросов, содержащие DDL и DML, могут быть достаточно легко перенесены из одной СУБД в другую). 2. Наличие стандартов (наличие стандартов и набора тестов для выявления совместимости и соответствия конкретной реализации SQL общепринятому стандарту только способствует «стабилизации» языка). 3. Декларативность (с помощью SQL программист описывает только то, какие данные нужно извлечь или модифицировать)
Недостатки: 1.Несоответствие реляционной модели данных 2.Повторяющиеся строки 3. Неопределённые значения (nulls) 4. Явное указание порядка колонок слева направо 5. Колонки без имени и дублирующиеся имена колонок 6. Отсутствие поддержки свойства «=» 7. Использование указателей 8. Высокая избыточность
2.2 Создание, изменение и удаление таблиц.
Создание таблицы:
Таблицы создаются командой CREATE TABLE. Эта команда создает пустую таблицу - таблицу без строк. Значения вводятся с помощью DML команды INSERT. Команда CREATE TABLE в основном определяет им таблицы, в виде описания набора имен столбцов указанных в определенном порядке. Она также определяет типы данных и размеры столбцов. Каждая таблица должна иметь по крайней мере один столбец.
Синтаксис команды:
CREATE TABLE
(
Изменение таблицы:
Команда ALTER TABLE – это содержательна форма, хотя ее возможности несколько ограничены. Она используется чтобы изменить определение существующей таблицы. Обычно, она добавляет столбцы к таблице. Иногда она может удалять столбцы или изменять их размеры, а также в некоторых программах добавлять или удалять ограничения. Типичный синтаксис чтобы добавить столбец к таблице:
ALTER TABLE
