Что значит в sql запросе

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:

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

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:

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

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:

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:

Что даст нам нужный результат:

First Name	Last Name	Number of books borrowed
Mike	Willis	1
Ellen	Horton	2

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:

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:

author	sum
Robin Sharma	4

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:

author
Robin Sharma
Dan Brown

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

2. Теперь используем этот результат в новом запросе:

title	bookid
The Lost Symbol	2
Who Will Cry When You Die?	3
Inferno	4

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:

bookid	title	author	published	stock
3	Who Will Cry When You Die?	Robin Sharma	2006-06-15 00:00:00	4

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.

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.

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

Язык запросов SQL

Система управления базами данных (СУБД) — это отдельная программа, которая работает как сервер, независимо от PHP.
Создавать свои базы данных, таблицы и наполнять их данными можно прямо из этой же программы, но для выполнения этих операций прежде придётся познакомиться с ещё одним языком программирования — SQL.

SQL или Structured Query Language (язык структурированных запросов) — язык программирования, предназначенный для управления данными в СУБД. Все современные СУБД поддерживают SQL.

На языке SQL выражаются все действия, которые можно провести с данными: от записи и чтения данных, до администрирования самого сервера СУБД.
Для повседневной работы совсем не обязательно знать весь этот язык; достаточно ознакомиться лишь с основными понятиями синтаксиса и ключевыми словами. Кроме того, SQL очень простой язык по своей структуре, поэтому его освоение не составит большого труда.

Язык SQL — это в первую очередь язык запросов, а кроме того он очень похож на естественный язык.
Каждый раз, когда требуется прочитать или записать любую информацию в БД, требуется составить корректный запрос. Такой запрос должен быть выражен в терминах SQL.

Если перевести этот запрос на язык SQL, то корректным результатом будет:

Теперь напишем запрос на добавление в таблицу города нового города:

Эта команда создаст в таблице ‘города’ новую запись, где полю ‘имя города’ будет присвоено значение ‘Санкт-Петербург’.

С помощью SQL можно не только добавлять и читать данные, но и:

MySQL

Существует множество различных реляционных СУБД. Самая известная СУБД — это Microsoft Access, входящая в состав офисного пакета приложений Microsoft Office.
Нет никаких препятствий для использования в качестве СУБД MS Access, но для задач веб-программирования гораздо лучше подходит альтернативная программа — MySQL.
В отличие от MS Access, MySQL абсолютно бесплатна, может работать на серверах с Linux, обладает гораздо большей производительностью и безопасностью, что делает её идеальным кандидатом на роль базы данных в веб-разработке.
Подавляющее большинство сайтов и приложений на PHP используют в качестве СУБД именно MySQL.

Установка

Если для своей работы вы используете программную среду OpenServer, то этот раздел можно смело пропустить, так как в состав OpenServer уже входит свежая версия MySQL.

Последняя версия MySQL доступна для загрузке по ссылке: https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
На этой странице следует выбрать «MySQL Installer for Windows» и нажать на кнопку «Download» для загрузки.

В процессе установки запомните директорию, куда вы устанавливаете MySQL (скрывается под ссылкой «Advanced options»).
На шаге «Accounts and Roles» установщик потребует придумать пароль для доступа к БД (MySQL Root Password) — обязательно запомните или запишите этот пароль — он вам ещё понадобится.

Выполнение запросов

По умолчанию, если вы не устанавливали дополнительные программы, у MySQL нет графического интерфейса пользователя. Это значит, что единственный способ работы с ней — это использование командной строки.

Если вы всё выполнили верно, то в командной строке запустится клиент для работы с MySQL (вы поймете это по строке приглашения «mysql>»). С этого момента можно вводить любые SQL запросы, но каждый запрос обязательно должен заканчиваться точкой с запятой ;

Оператор SQL create database: создание новой базы данных

Приступим к практике — начнём создавать базу данных для ведения погодного дневника.
Начать следует с создания новой базы данных для нашего сайта.
Новая БД в MySQL создаётся простой командой: CREATE DATABASE

Оператор create table: создание таблиц

Создав новую БД, сообщим MySQL, что теперь мы собираемся работать именно с ней.
Выбор активной БД выполняется командой: USE ;

Пришло время создать первые таблицы!
Для ведения дневника по всем правилам, понадобится создать три таблицы: города (cities), пользователи (users) и записи о погоде (weather_log).
В подразделе «Запись» этой главы описано, как должна выглядеть структура таблицы weather_log. Переведём это описание на язык SQL:

Чтобы ввести многострочную команду в командной строке используйте символ \ в конце каждой строки (кроме последней).

Теперь создадим таблицу городов:

Первичный ключ

Оператор insert into: добавление записи в таблицу

Начнём с добавления новых данных в таблицу. Для добавления записи используется следующий синтаксис:

В начале добавим город в таблицу городов:

При добавлении записи не обязательно указывать значения для всех полей. Многие из полей имеют значения по умолчанию, которые сами заполняются при сохранении.

Оператор select: чтение информации из БД

Например, чтобы получить список всех доступных городов:

Все погодные записи:

Оператор update: обновление информации в БД

При добавлении записи очень легко совершить ошибку: сделать опечатку, не указать значение для одного из полей, и так далее.
Естественно, язык SQL предлагает возможности для редактирования уже созданных записей.

Но чтобы правильно составить запрос, необходимо определить условие для поиска записи, которую предлагается обновить. В противном случае, если не указать это условие, то будут обновлены абсолютно все записи в таблице.
В качестве такого условия лучше всего использовать первичный идентификатор записи. Поэтому, прежде чем выполнять запрос обновления, нужно выполнить запрос на чтение информации из таблицы, чтобы узнать, под каким идентификатором сохранилась ошибочная запись.
Допустим, этот идентификатор — единица, а правильная дата — пятое сентября 2017 года.

Запрос на обновление:

Оператор join: объединение записей из двух таблиц

Поменяем запрос на показ погодных записей, чтобы он объединял две таблицы, а в поле города показывалось его название, а не идентификатор:

Источник

Запросы SQL: руководство для начинающих

В этой статье мы рассмотрим некоторые базовые запросы SQL, с изучения которых стоит начинать новичкам в этом языке. Вы научитесь создавать базу данных и таблицы, вносить в них данные и делать выборки нужных сведений.

Аббревиатура SQL расшифровывается как «Structured Query Language» — язык структурированных запросов. С помощью этого языка вы можете работать с записями в базах данных.

SQL состоит из команд и декларативных ключевых слов, которые являются как бы инструкциями для базы данных.

При помощи команд SQL можно создавать и удалять таблицы в базах данных, добавлять в них данные или вносить изменения, искать и быстро находить нужные сведения.

В этой статье мы рассмотрим основные ключевые слова и операторы SQL и разберем, как с их помощью запрашивать конкретную информацию из базы данных.

Структура базы данных

Прежде чем мы начнем разбирать запросы, нужно, чтобы вы поняли иерархию базы данных.

База данных SQL — это набор взаимосвязанных сведений, хранящихся в таблицах. В каждой таблице есть столбцы, описывающие хранящиеся в них данные, и строки, в которых эти данные хранятся. Поле — это отдельный кусочек данных в строке. Чтобы найти нужные данные, мы должны написать, что именно мы хотим получить.

Возьмем для примера некую компанию, штат которой разбросан по всему миру. Допустим, у этой компании есть много баз данных. Чтобы увидеть их полный список, нужно набрать SHOW DATABASES;

Результат может выглядеть как-то так:

Все таблицы состоят из различных столбцов, описывающих данные.

Таблицы также состоят из строк — отдельных записей. В нашем примере в строках будут указаны id, имена, фамилии, email, зарплата и страны проживания сотрудников. Каждая строка будет касаться одного сотрудника, допустим, из команды Engineering.

Базовые запросы SQL

Все операции, которые можно осуществлять с данными, входят в понятие «CRUD».

CRUD расшифровывается как Create, Read, Update и Delete (создать, прочесть, обновить, удалить). Это четыре основных операции, которые мы осуществляем, делая запросы к базе данных.

Мы создаем информацию в базе ( CREATE ), мы читаем, получаем информацию из базы ( READ ), мы обновляем данные или осуществляем какие-то манипуляции с ними ( UPDATE ) и, при желании, можем удалять данные ( DELETE ).

Для осуществления различных операций с данными в SQL есть специальные ключевые слова (операторы). Ниже мы рассмотрим некоторые простые запросы SQL и их синтаксис.

Ключевые слова в SQL

CREATE DATABASE

Для создания базы данных с именем engineering мы используем следующий код:

CREATE TABLE

Этот запрос создает новую таблицу в базе данных.

В нем задается имя таблицы, а также имена столбцов, которые нам нужны.

Что касается типов данных (datatype), они могут быть разными. Самые распространенные — INT, DECIMAL, DATETIME, VARCHAR, NVARCHAR, FLOAT и BIT.

В нашем примере запрос может быть таким:

Таблица, созданная по этому запросу, будет выглядеть так:

EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	COUNTRY	SALARY

ALTER TABLE

После создания таблицы мы можем изменять ее путем добавления столбцов.

Допустим, мы хотим добавить в только что созданную таблицу столбец с днями рождения сотрудников. Это можно сделать так:

Теперь таблица выглядит немного иначе:

EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	COUNTRY	SALARY	BIRTHDAY

INSERT

Это ключевое слово служит для вставки данных в таблицы и создания новых строк. В аббревиатуре CRUD это соответствует букве C.

Этот запрос создает новую запись в таблице, т. е. новую строку.

В части INSERT INTO мы указываем столбцы, которые хотим заполнить информацией. В VALUES указана информация, которую нужно сохранить.

При вставке строковых значений их нужно брать в одинарные кавычки.

Теперь таблица будет выглядеть так:

EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	COUNTRY	SALARY
1	Timmy	Jones	timmy@gmail.com	USA	2500.00
2	Kelly	Smith	ksmith@gmail.com	UK	1300.00

SELECT

Это ключевое слово служит для выборки данных из базы. В CRUD эта операция соответствует букве R.

В нашем примере этот запрос будет выглядеть следующим образом:

Ключевое слово SELECT указывает на конкретный столбец, из которого мы хотим выбрать данные.

В части FROM определяется сама таблица.

Вот еще один пример запроса SELECT :

Астериск (звездочка) означает, что нам нужна вся информация из указанной таблицы (а не отдельный столбец).

WHERE

WHERE позволяет составлять более специфичные (конкретные) запросы.

Таблица из предыдущего примера:

EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	COUNTRY	SALARY
1	Timmy	Jones	timmy@gmail.com	USA	2500.00
2	Kelly	Smith	ksmith@gmail.com	UK	1300.00

Теперь вывод будет такой:

Данные отфильтрованы, и нам показывается только то, что отвечает условию. То есть в выводе мы получаем только строки, где зарплата больше 1500.

Операторы AND, OR, BETWEEN в SQL

Оператор AND принимает два условия, причем, чтобы строка попала в результат, оба условия должны быть истинными.

OR тоже принимает два условия, но чтобы строка попала в результат, достаточно истинности хотя бы одного.

Оператор BETWEEN отфильтровывает результаты в определенном диапазоне чисел или текста.

Все эти операторы можно комбинировать друг с другом.

Допустим, наша таблица выглядит так:

EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	COUNTRY	SALARY
1	Timmy	Jones	timmy@gmail.com	USA	2500.00
2	Kelly	Smith	ksmith@gmail.com	UK	1300.00
3	Jim	White	jwhite@gmail.com	UK	1200.76
4	José Luis	Martìnez	jmart@gmail.com	Mexico	1275.87
5	Emilia	Fischer	emfis@gmail.com	Germany	2365.90
6	Delphine	Lavigne	lavigned@gmail.com	France	2108.00
7	Louis	Meyer	lmey@gmail.com	Germany	2145.70

Если мы напишем такой запрос:

Мы получим следующий результат:

Были выбраны все столбцы, где employee_id от 3 до 7, а страна проживания — Германия.

ORDER BY

Отсортированные результаты выводятся в порядке возрастания или убывания.

В этом примере мы отсортировали зарплату сотрудников в команде engineering и представили вывод в порядке убывания числовых значений (DESC — от англ. descending — «нисходящий»).

GROUP BY

Ключевое слово GROUP BY в SQL позволяет комбинировать строки с идентичными и похожими данными.

Это полезно для приведения в порядок дублирующихся данных и записей, которые повторяются в таблице многократно.

Здесь COUNT(*) подсчитывает все строки и возвращает число строк в указанной таблице, группируя строки-дубликаты.

От редакции Techrocks: о COUNT и других агрегатных функциях можно почитать в статье «Агрегатные функции в SQL: объяснение с примерами запросов».

LIMIT

При помощи LIMIT можно указать максимальное число строк, которые должны попасть в результат.

Это бывает полезно при работе с большими наборами данных. Если данных много, запрос может обрабатываться слишком долго. Но когда будет достигнут лимит результатов, обработка прекратится.

UPDATE

Ключевое слово UPDATE позволяет обновлять записи в таблице. В CRUD этой операции соответствует буква U.

В условии WHERE указывается запись, которую нужно отредактировать.

Прежде наша таблица выглядела так:

EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	COUNTRY	SALARY
1	Timmy	Jones	timmy@gmail.com	USA	2500.00
2	Kelly	Smith	ksmith@gmail.com	UK	1300.00
3	Jim	White	jwhite@gmail.com	UK	1200.76
4	José Luis	Martìnez	jmart@gmail.com	Mexico	1275.87
5	Emilia	Fischer	emfis@gmail.com	Germany	2365.90
6	Delphine	Lavigne	lavigned@gmail.com	France	2108.00
7	Louis	Meyer	lmey@gmail.com	Germany	2145.70

Теперь, после выполнения запроса, она выглядит так:

EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	COUNTRY	SALARY
1	Timmy	Jones	timmy@gmail.com	Spain	2500.00
2	Kelly	Smith	ksmith@gmail.com	UK	1300.00
3	Jim	White	jwhite@gmail.com	UK	1200.76
4	José Luis	Martìnez	jmart@gmail.com	Mexico	1275.87
5	Emilia	Fischer	emfis@gmail.com	Germany	2365.90
6	Delphine	Lavigne	lavigned@gmail.com	France	2108.00
7	Louis	Meyer	lmey@gmail.com	Germany	2145.70

Обновилась страна проживания сотрудника с id 1.

Обновить информацию можно и с помощью значений из другой таблицы. Для этого применяется ключевое слово JOIN.

DELETE

Ключевое слово DELETE служит для удаления записей из таблицы. В CRUD операция удаления представлена буквой D.

Пример с нашей таблицей:

При выполнении запроса будет удалена запись о сотруднике с id 2 из команды engineering.

DROP COLUMN

Чтобы удалить из таблицы столбец, можно воспользоваться следующим кодом:

DROP TABLE

Для удаления всей таблицы выполните следующий запрос:

Итоги

В этой статье мы пробежались по самым базовым запросам, с которых начинают все новички в SQL.

Мы научились создавать таблицы и строки, группировать и обновлять данные и, наконец, удалять их. Попутно мы также разобрали SQL-запросы в привязке к операциям CRUD.

От редакции Techrocks. Вам также могут быть интересны другие статьи по теме SQL:

Источник