Пример запроса sql: Примеры SQL запросов к базе данных MySQL

Содержание

SQL запросы быстро. Часть 1 / Хабр

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:

SELECT ('столбцы или * для выбора всех столбцов; обязательно')
FROM ('таблица; обязательно')
WHERE ('условие/фильтрация, например, city = 'Moscow'; необязательно')
GROUP BY ('столбец, по которому хотим сгруппировать данные; необязательно')
HAVING ('условие/фильтрация на уровне сгруппированных данных; необязательно')
ORDER BY ('столбец, по которому хотим отсортировать вывод; необязательно')

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:

SELECT * FROM Customers

Выбрать столбцы CustomerID, CustomerName из таблицы Customers:

SELECT CustomerID, CustomerName FROM 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:

select * from Customers
WHERE City = 'London'

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

select * from Customers
where City IN ('London', 'Berlin')
select * from Customers
where City NOT IN ('Madrid', 'Berlin','Bern')

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

select * from Customers
where Country = 'Germany' AND City not in ('Berlin', 'Aachen') AND CustomerID > 15
select * from Customers
where City in ('London', 'Berlin') OR CustomerID > 4

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:

  1. перечень столбцов, по которым делается разрез, был одинаковым внутри SELECT и внутри GROUP BY,
  2. агрегатные функции (SUM, AVG, COUNT, MAX, MIN) должны быть также указаны внутри SELECT с указанием столбца, к которому такая функция применяется.

Группировка количества клиентов по городу:

select City, count(CustomerID) from Customers
GROUP BY City

Группировка количества клиентов по стране и городу:

select Country, City, count(CustomerID) from Customers
GROUP BY Country, City

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


select ProductID, COUNT(OrderID), SUM(Quantity) from OrderDetails
GROUP BY ProductID

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


select City, count(CustomerID) from Customers
WHERE Country = 'Germany'
GROUP BY City

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.

select City, count(CustomerID) AS Number_of_clients from Customers
group by City

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:


select City, count(CustomerID) from Customers
group by City
HAVING count(CustomerID) >= 5 

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


select City, count(CustomerID) as number_of_clients from Customers
group by City
HAVING number_of_clients >= 5

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:


select City, count(CustomerID) as number_of_clients from Customers
WHERE CustomerName not in ('Around the Horn','Drachenblut Delikatessend')
group by City
HAVING number_of_clients >= 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:


select * from Customers
ORDER BY City

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


select * from Customers
ORDER BY Country, City

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:


select * from Customers
order by CustomerID DESC

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

select * from Customers
order by Country DESC, City

JOIN

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:

select * from Orders
JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID

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,


select * from Orders
join Customers on Orders. CustomerID = Customers.CustomerID
where Customers.CustomerID >10

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!

SQL запросы быстро. Часть 1 / Habr

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:
SELECT ('столбцы или * для выбора всех столбцов; обязательно')
FROM ('таблица; обязательно')
WHERE ('условие/фильтрация, например, city = 'Moscow'; необязательно')
GROUP BY ('столбец, по которому хотим сгруппировать данные; необязательно')
HAVING ('условие/фильтрация на уровне сгруппированных данных; необязательно')
ORDER BY ('столбец, по которому хотим отсортировать вывод; необязательно')

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:

SELECT * FROM Customers

Выбрать столбцы CustomerID, CustomerName из таблицы Customers:
SELECT CustomerID, CustomerName FROM 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:

select * from Customers
WHERE City = 'London'

Фильтрация по одному условию и нескольким значениям с применением IN (включение) или NOT IN (исключение):
select * from Customers
where City IN ('London', 'Berlin')
select * from Customers
where City NOT IN ('Madrid', 'Berlin','Bern')

Фильтрация по нескольким условиям с применением AND (выполняются все условия) или OR (выполняется хотя бы одно условие) и нескольким значениям:
select * from Customers where Country = 'Germany' AND City not in ('Berlin', 'Aachen') AND CustomerID > 15
select * from Customers
where City in ('London', 'Berlin') OR CustomerID > 4

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:

  1. перечень столбцов, по которым делается разрез, был одинаковым внутри SELECT и внутри GROUP BY,
  2. агрегатные функции (SUM, AVG, COUNT, MAX, MIN) должны быть также указаны внутри SELECT с указанием столбца, к которому такая функция применяется.

Группировка количества клиентов по городу:
select City, count(CustomerID) from Customers
GROUP BY City

Группировка количества клиентов по стране и городу:
select Country, City, count(CustomerID) from Customers
GROUP BY Country, City

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

select ProductID, COUNT(OrderID), SUM(Quantity) from OrderDetails
GROUP BY ProductID

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

select City, count(CustomerID) from Customers
WHERE Country = 'Germany'
GROUP BY City

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.
select City, count(CustomerID) AS Number_of_clients from Customers
group by City

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:


select City, count(CustomerID) from Customers
group by City
HAVING count(CustomerID) >= 5 

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


select City, count(CustomerID) as number_of_clients from Customers
group by City
HAVING number_of_clients >= 5

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:

select City, count(CustomerID) as number_of_clients from Customers
WHERE CustomerName not in ('Around the Horn','Drachenblut Delikatessend')
group by City
HAVING number_of_clients >= 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:


select * from Customers
ORDER BY City

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

select * from Customers
ORDER BY Country, City

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:

select * from Customers
order by CustomerID DESC

Обратная сортировка по одному столбцу и сортировка по умолчанию по второму:
select * from Customers
order by Country DESC, City

JOIN

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:

select * from Orders
JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID

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,

select * from Orders
join Customers on Orders.CustomerID = Customers.CustomerID
where Customers.CustomerID >10

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!

SQL Синтаксис



Таблица базы данных

База данных чаще всего содержит одну или несколько таблиц. Каждая таблица идентифицируется по имени (например, "клиенты" или "заказы"). Таблицы содержат записи (строки) с данными.

В этом уроке мы будем использовать хорошо известный образец базы данных Northwind (входит в MS Access и MS SQL Server).

Ниже приведен выбор из таблицы "клиенты":

CustomerID CustomerName ContactName Address City PostalCode Country
1 Alfreds Futterkiste Maria Anders Obere Str. 57 Berlin 12209 Germany
2 Ana Trujillo Emparedados y helados Ana Trujillo Avda. de la Constitución 2222 México D.F. 05021 Mexico
3 Antonio Moreno Taquería Antonio Moreno Mataderos 2312 México D.F. 05023 Mexico
4 Around the Horn Thomas Hardy 120 Hanover Sq. London WA1 1DP UK
5 Berglunds snabbköp Christina Berglund Berguvsvägen 8 Luleå S-958 22 Sweden

Приведенная выше таблица содержит пять записей (по одной для каждого клиента) и семь столбцов (CustomerID, CustomerName, ContactName, Address, City, PostalCode и Country).


SQL Инструкций

Большинство действий, которые необходимо выполнить с базой данных, выполняются с помощью инструкций SQL.

Следующая инструкция SQL выбирает все записи в таблице "клиенты":

В этом уроке мы расскажем вам все о различных SQL инструкций.



Имейте в виду, что...

  • Ключевые слова SQL не чувствительны к регистру: select - это то же самое, что SELECT

В этом уроке мы напишем все ключевые слова SQL в верхнем регистре.


Точка с запятой после инструкций SQL?

Некоторые системы баз данных требуют точку с запятой в конце каждой инструкции SQL.

Точка с запятой - это стандартный способ разделения каждой инструкции SQL в системах баз данных, которые позволяют выполнять несколько инструкций SQL в одном вызове сервера.

В этом учебнике мы будем использовать точку с запятой в конце каждой инструкции SQL.


Некоторые из наиболее важных команд SQL

  • SELECT - извлечение данных из базы данных
  • UPDATE - обновление данных в базе данных
  • DELETE - удаляет данные из базы данных
  • INSERT INTO - вставка новых данных в базу данных
  • CREATE DATABASE - создает новую базу данных
  • ALTER DATABASE - изменяет базу данных
  • CREATE TABLE - создает новую таблицу
  • ALTER TABLE - изменения в таблице
  • DROP TABLE - удаляет таблицу
  • CREATE INDEX - создает индекс (ключ поиска)
  • DROP INDEX - удаляет индекс

Команда SQL INSERT INTO VALUES MySQL

SQL INSERT

Команда INSERT добавляет строки в таблицу или представление основной таблицы.

Синтаксис команды Sql INSERT

Синтаксис команды Insert


Основные ключевые слова и параметры команды INSERT
  • schema — идентификатор полномочий, обычно совпадающий с именем некоторого пользователя
  • table view — имя таблицы, в которую строки должны быть вставлены; если указано представление, то строки вставляются в основную таблицу представления
  • subquery_1 — подзапрос, который сервер обрабатывает тем же самым способом как представление
  • column — столбец таблицы или представления, в который для каждой вставленной строки вводится значение из фразы VALUES или подзапроса; если один из столбцов таблицы опускается из этого списка, значением столбца для вставленной строки является значение по умолчанию столбца, определенное при создании таблицы. Если полностью опускается список столбца, предложение VALUES или запрос должен определить значения для всех столбцов в таблице
  • VALUES — определяет строку значений, которые будут вставлены в таблицу или представление; значение должно быть определено в предложении VALUES для каждого столбца в списке столбцов
  • subquery_2 — подзапрос, который возвращает строки, вставляемые в таблицу; выборочный список этого подзапроса должен иметь такое же количество столбцов, как в списке столбцов утверждения INSERT

Утверждение INSERT с фразой VALUES добавляет одиночную строку к таблице. Эта строка содержит значения, определенные фразой VALUES.
Утверждение INSERT с подзапросом вместо фразы VALUES добавляет к таблице все строки, возвращенные подзапросом. Сервер обрабатывает подзапрос и вставляет каждую возвращенную строку в таблицу. Если подзапрос не выбирает никакие стро

Простые SQL запросы - короткая справка и примеры

Простые SQL запросы

Запросы написаны без экранирующих кавычек, так как у MySQL, MS SQL и PostGree они разные.

SQL запрос: получение указанных (нужных) полей из таблицы

SELECT
 id,
 country_title,
 count_people
FROM table_name

Получаем список записей: ВСЕ страны и их население. Название нужных полей указываются через запятую.

SELECT *
FROM table_name

* обозначает все поля. То есть, будут показы АБСОЛЮТНО ВСЕ поля данных.


SQL запрос: вывод записей из таблицы исключая дубликаты

SELECT DISTINCT
 country_title
FROM table_name

Получаем список записей: страны, где находятся наши пользователи. Пользователей может быть много из одной страны. В этом случае это ваш запрос.


SQL запрос: вывод записей из таблицы по заданному условию

SELECT
 id,
 country_title,
 city_title
FROM table_name
WHERE count_people>100000000

Получаем список записей: страны, где количество людей больше 100 000 000.

SQL запрос: вывод записей из таблицы с упорядочиванием

SELECT
 id,
 city_title
FROM table_name
ORDER BY city_title

Получаем список записей: города в алфавитном порядке. В начале А, в конце Я.

SELECT
 id,
 city_title
FROM table_name
ORDER BY city_title DESC

Получаем список записей: города в обратном (DESC) порядке. В начале Я, в конце А.


SQL запрос: подсчет количества записей

SELECT
 COUNT(*)
FROM table_name

Получаем число (количество) записей в таблице. В данном случае НЕТ списка записей.


SQL запрос: вывод нужного диапазона записей

SELECT *
FROM table_name
LIMIT 2, 3

Получаем 2 (вторую) и 3 (третью) запись из таблицы. Запрос полезен при создании навигации на WEB страницах.

SQL запросы с условиями

Вывод записей из таблицы по заданному условию с использованием логических операторов.

SQL запрос: конструкция AND (И)

SELECT
 id,
 city_title
FROM table_name
WHERE country="Россия" AND oil=1

Получаем список записей: города из России И имеют доступ к нефти. Когда используется оператор AND, то должны совпадать оба условия.


SQL запрос: конструкция OR (ИЛИ)

SELECT
 id,
 city_title
FROM table_name
WHERE country="Россия" OR country="США"

Получаем список записей: все города из России ИЛИ США. Когда используется оператор OR, то должно совпадать ХОТЯ БЫ одно условие.


SQL запрос: конструкция AND NOT (И НЕ)

SELECT
 id,
 user_login
FROM table_name
WHERE country="Россия" AND NOT count_comments<7

Получаем список записей: все пользователи из России И сделавших НЕ МЕНЬШЕ 7 комментариев.


SQL запрос: конструкция IN (В)

SELECT
 id,
 user_login
FROM table_name
WHERE country IN ("Россия", "Болгария", "Китай")

Получаем список записей: все пользователи, которые проживают в (IN) (России, или Болгарии, или Китая)


SQL запрос: конструкция NOT IN (НЕ В)

SELECT
 id,
 user_login
FROM table_name
WHERE country NOT IN ("Россия","Китай")

Получаем список записей: все пользователи, которые проживают не в (NOT IN) (России или Китае).


SQL запрос: конструкция IS NULL (пустые или НЕ пустые значения)

SELECT
 id,
 user_login
FROM table_name
WHERE status IS NULL

Получаем список записей: все пользователи, где status не определен. NULL это отдельная тема и поэтому она проверяется отдельно.

SELECT
 id,
 user_login
FROM table_name
WHERE state IS NOT NULL

Получаем список записей: все пользователи, где status определен (НЕ НОЛЬ).


SQL запрос: конструкция LIKE

SELECT
 id,
 user_login
FROM table_name
WHERE surname LIKE "Иван%"

Получаем список записей: пользователи, у которых фамилия начинается с комбинации «Иван». Знак % означает ЛЮБОЕ количество ЛЮБЫХ символов. Чтобы найти знак % требуется использовать экранирование «Иван\%».

SQL запрос: конструкция BETWEEN

SELECT
 id,
 user_login
FROM table_name
WHERE salary BETWEEN 25000 AND 50000

Получаем список записей: пользователи, которые получает зарплату от 25000 до 50000 включительно.

Логических операторов ОЧЕНЬ много, поэтому детально изучите документацию по SQL серверу.


Сложные SQL запросы

SQL запрос: объединение нескольких запросов

(SELECT id, user_login
 FROM table_name1
)
UNION
(SELECT id, user_login
 FROM table_name2
)

Получаем список записей: пользователи, которые зарегистрированы в системе, а также те пользователи, которые зарегистрированы на форуме отдельно. Оператором UNION можно объединить несколько запросов. UNION действует как SELECT DISTINCT, то есть отбрасывает повторяющиеся значения. Чтобы получить абсолютно все записи, нужно использовать оператор UNION ALL.


SQL запрос: подсчеты значений поля MAX, MIN, SUM, AVG, COUNT

Вывод одного, максимального значения счетчика в таблице:
SELECT
 MAX(counter)
FROM table_name
Вывод одного, минимальный значения счетчика в таблице:
SELECT
 MIN(counter)
FROM table_name
Вывод суммы всех значений счетчиков в таблице:
SELECT
 SUM(counter)
FROM table_name
Вывод среднего значения счетчика в таблице:
SELECT
 AVG(counter)
FROM table_name
Вывод количества счетчиков в таблице:
SELECT
 COUNT(counter)
FROM table_name
Вывод количества счетчиков в цехе №1, в таблице:
SELECT
 COUNT(counter)
FROM table_name
WHERE office="Цех №1"

Это самые популярные команды. Рекомендуется, где это возможно, использовать для подсчета именно SQL запросы такого рода, так как ни одна среда программирования не сравнится в скорости обработки данных, чем сам SQL сервер при обработке своих же данных.


SQL запрос: группировка записей

SELECT
 continent,
 SUM(country_area)
FROM country
GROUP BY continent

Получаем список записей: с названием континента и с суммой площадей всех их стран. То есть, если есть справочник стран, где у каждой страны записана ее площадь, то с помощью конструкции GROUP BY можно узнать размер каждого континента (на основе группировки по континентам).


SQL запрос: использование нескольких таблиц через алиас (alias)

SELECT
 o.order_no,
 o.amount_paid,
 c.company
FROM orders AS o, customer AS с
WHERE o.custno=c.custno AND c.city="Тюмень"

Получаем список записей: заказы от покупателей, которые проживают только в Тюмени.

На самом деле, при правильном запроектированной базе данных данного вида запрос является самым частым, поэтому в MySQL был введен специальный оператор, который работает в разы быстрее, чем выше написанный код.

SELECT
 o.order_no,
 o.amount_paid,
 z.company
FROM orders AS o
LEFT JOIN customer AS z ON (z.custno=o.custno)

Рекомендуется использовать в запросах именно такой вид оформления SQL запросов.


Вложенные подзапросы

SELECT *
FROM table_name
WHERE salary=(SELECT MAX(salary) FROM employee)

Получаем одну запись: информацию о пользователе с максимальным окладом.

Внимание! Вложенные подзапросы являются одним из самых узких мест в SQL серверах. Совместно со своей гибкостью и мощностью, они также существенно увеличивают нагрузку на сервер. Что приводит к катастрофическому замедлению работы других пользователей. Очень часты случаи рекурсивных вызовов при вложенных запросах. Поэтому настоятельно рекомендую НЕ использовать вложенные запросы, а разбивать их на более мелкие. Либо использовать вышеописанную комбинацию LEFT JOIN. Помимо этого данного вида запросы являются повышенным очагом нарушения безопасности. Если решили использовать вложенные подзапросы, то проектировать их нужно очень внимательно и первоначальные запуски сделать на копиях баз (тестовые базы).

Пример оформления сложных SQL запросов.


SQL запросы изменяющие данные

SQL запрос: INSERT

Инструкция INSERT позволяют вставлять записи в таблицу. Простыми словами, создать строчку с данными в таблице.

Вариант №1. Часто используется инструкция:
INSERT INTO table_name
(id, user_login)
VALUES
(1, "ivanov"),
(2, "petrov")

В таблицу «table_name» будет вставлено 2 (два) пользователя сразу.

Вариант №2. Удобнее использовать стиль:
INSERT table_name SET
 id=1,
 user_login="ivanov";

INSERT table_name SET
 id=2,
 user_login="petrov";

В этом есть свои преимущества и недостатки.

Основные недостатки:
  • Множество мелких SQL запросов выполняются чуть медленнее, чем один большой SQL запрос, но при этом другие запросы будут стоять в очереди на обслуживание. То есть, если большой SQL запрос будет выполняться 30 минут, то в все это время остальные запросы будут курить бамбук и ждать своей очереди.
  • Запрос получается массивнее, чем предыдущий вариант.
Основные преимущества:
  • Во время мелких SQL запросов, другие SQL запросы не блокируются.
  • Удобство в чтении.
  • Гибкость. В этом варианте, можно не соблюдать структуру, а добавлять только необходимые данные.
  • При формировании подобным образом архивов, можно легко скопировать одну строчку и запустить ее через командную строку (консоль), тем самым не восстанавливая АРХИВ целиком.
  • Стиль записи схож с инструкцией UPDATE, что легче запоминается.

SQL запрос: UPDATE

UPDATE table_name SET
user_login="ivanov",
user_surname="Иванов"
WHERE id=1

В таблице «table_name» в записи с номером id=1, будет изменены значения полей user_login и user_surname на указанные значения.

SQL запрос: DELETE

DELETE FROM table_name
WHERE id=3

В таблице table_name будет удалена запись с id номером 3.

SQL рекомендации

  1. Все названия полей рекомендуются писать маленькими буквами и если надо, разделять их через принудительный пробел «_» для совместимости с разными языками программирования, таких как Delphi, PHP, Perl, Python и Ruby.
  2. SQL команды писать БОЛЬШИМИ буквами для удобочитаемости. Помните всегда, что после вас могут читать код и другие люди, а скорее всего вы сами через N количество времени.
  3. Называть поля с начала существительное, а потом действие. Например: city_status, user_login, user_name.
  4. Стараться избегать слов резервных в разных языках которые могут вызывать проблемы в языках SQL, PHP или Perl, типа (name, count, link). Например: link можно использовать в MS SQL, но в MySQL зарезервировано.

Данный материал является короткой справкой для повседневной работы и не претендует на супер мега авторитетный источник, коим является первоисточник SQL запросов той или иной базы данных.

Многотабличные запросы SQL - CodeTown.ru

Здравствуйте! До сих пор в нашем курсе мы разбирали упражнения, которые оперировали данными только из одной таблицы. Сегодня мы это исправим и научимся делать запросы сразу к нескольким таблицам в одной базе данных.

Введение

Итак, в прошлых статьях, например по оператору SELECT в SQL, мы прописывали что то похожее:

SELECT cname 
FROM customers;

На самом деле изначально в языке SQL было предписано указывать поле, которое хотим выбрать в явном виде, а именно так:

SELECT customers.cname 
FROM customers;

Мы указываем через оператор доступа «точка» то поле, которое нужно. С течением времени, SQL стал гораздо умнее и понятнее, и на данный момент он сам понимает из какой таблице мы хотим выбрать поля, если речь идет о запросах с одной таблицей.

Если же обращаться к данным из нескольких таблиц, то хорошим тоном будет указывать явно поля, так как иногда в таблицах могут содержаться поля с одинаковыми названиями, а это потенциальная ошибка.

В SQL для многотабличных запросов продумали объединение таблиц несколькими способами, о них мы и поговорим подробнее.

Объединение таблиц в SQL

Начнем с самого простого способа, в котором будем явно указывать поля и условия, при котором их нужно выводить. Вот пример:

Вывести попарно продавцов и покупателей из одного города.

Поскольку, нужно вывести попарно то придется перебрать все комбинации — SQL сделает это:

SELECT salespeople.sname, customers.cname, customers.city
FROM salespeople, customers
WHERE salespeople.city = customers.city
snamecnamecity
КоловановДесновМосква
ПлотниковДесновМосква
ПроворовДесновМосква
КоловановКрасновМосква
ПлотниковКрасновМосква
ПроворовКрасновМосква
ПетровКирилловТверь
ШипачевПушкинЧелябинск
МозякинЛермонтовОдинцово
КоловановБелыйМосква
ПлотниковБелыйМосква
ПроворовБелыйМосква
КоловановЧудиновМосква
ПлотниковЧудиновМосква
ПроворовЧудиновМосква
МозякинЛосевОдинцово

Это пример объединения таблиц с использованием явного определения полей. Такой запрос вполне понятен, но в будущем если будет возможность обойтись без префиксов, мы будем обходиться без них.

Объединение таблиц с помощью отношений

В SQL используются математические относительные выражения («=», «>»,»

Вывести пары продавец — покупатель, при условии, что у продавца комиссия ниже 20%, а у покупателя рейтинг ниже 90.

SELECT sname, comm, cname, rating 
FROM salespeople, customers
WHERE rating < 90 and comm < 20
snamecommcnamerating
Колованов10Лермонтов85
Малкин18Лермонтов85
Колованов10Белый89
Малкин18Белый89

В наших таблицах существует 2 продавца с комиссией ниже 20% и 2 покупателя с рейтингом ниже 90 — SQL вывел все возможные комбинации.

Очевидно, что сейчас такой запрос кажется не очень полезным и применимым. Но на самом деле такие запросы могут быть использованы при фильтрации каких либо полей в веб приложении или на сайте в форме поиска. Главное, нужно понять как можно взаимодействовать сразу с несколькими таблицами в SQL.

Примеры на многотабличные запросы в SQL

1. Напишите запрос, который бы вывел список номеров Заказов, сопровождающихся именем заказчика, который создавал эти Заказы.

SELECT onum, cname
FROM orders, customers
WHERE orders.cnum = customers.cnum

2. Напишите запрос, который бы выдавал имена продавца и заказчика для каждого Заказа после номера Заказов.

SELECT onum, cname, sname
FROM orders, customers, salespeople
WHERE orders.cnum = customers.cnum and orders.snum = salespeople.snum

3. Напишите запрос, который бы выводил всех заказчиков, обслуживаемых продавцом с комиссионными выше 12%. Выведите имя заказчика, имя продавца и ставку комиссионных продавца.

SELECT cname, sname, comm
FROM orders, customers, salespeople
WHERE orders.cnum = customers.cnum and orders.snum = salespeople.snum and salespeople.comm > 12

4. Напишите запрос, который вычислил бы сумму комиссионных продавца для каждого Заказа заказчика с оценкой выше 90.

SELECT onum, comm
FROM orders, customers, salespeople
WHERE orders.cnum = customers.cnum and orders.snum = salespeople.snum and rating > 90
GROUP BY onum

5. Напишите запрос, который бы выдавал имена продавцов и заказчиков, проживающих в одном и том же городе.

SELECT sname, cname, salespeople.city
FROM customers, salespeople, orders
WHERE orders.cnum = customers.cnum and orders.snum = salespeople.snum and salespeople.city = customers.city

6. Напишите запрос, который бы выдавал имена продавцов и заказчиков, проживающих в одном и том же городе и суммы их приобретений.

SELECT sname, cname, salespeople.city, amt
FROM customers, salespeople, orders
WHERE orders.cnum = customers.cnum and orders.snum = salespeople.snum and salespeople.city = customers.city

Заключение

На этом будем заканчивать — сегодня мы познакомились с многотабличными запросами в SQL. Теперь нас ждут все более интересные и сложные запросы, но это уже в следующих темах. Если у вас остались вопросы, то оставляйте их в комментариях.

Поделиться ссылкой:

Похожее

Начало работы с SQL-запросами в Azure Cosmos DB

  • 4 минуты на чтение

В этой статье

ПРИМЕНЯЕТСЯ К: SQL API

В учетных записях API SQL Azure Cosmos DB есть два способа чтения данных:

Точка читает - Вы можете выполнить поиск по ключу / значению для одного элемента с идентификатором и ключом раздела.Код элемента ID и комбинация клавиш раздела являются ключом, а сам элемент является значением. Для документа размером 1 КБ чтение точки обычно стоит 1 единицу запроса с задержкой менее 10 мс. При чтении по точке возвращается один элемент.

Вот несколько примеров того, как Point читает с каждым SDK:

Запросы SQL - Вы можете запрашивать данные, записывая запросы с использованием языка структурированных запросов (SQL) в качестве языка запросов JSON. Запросы всегда стоят не менее 2,3 единицы запроса и, как правило, имеют более высокую и переменную задержку, чем точечные чтения.Запросы могут вернуть много элементов.

Большинство рабочих нагрузок с интенсивным чтением в Azure Cosmos DB используют комбинацию как точечного чтения, так и запросов SQL. Если вам просто нужно прочитать один элемент, точечное чтение дешевле и быстрее, чем запросы. При чтении точек не требуется использовать механизм запросов для доступа к данным, и они могут считываться напрямую. Конечно, не для всех рабочих нагрузок возможно чтение данных исключительно с использованием точечного чтения, поэтому поддержка SQL в качестве языка запросов и индексация без привязки к схеме обеспечивают более гибкий способ доступа к вашим данным.

Вот несколько примеров того, как выполнять SQL-запросов с каждым SDK:

В оставшейся части этого документа показано, как начать писать запросы SQL в Azure Cosmos DB. SQL-запросы можно запускать через SDK или портал Azure.

Загрузить образцы данных

В учетной записи SQL API Cosmos DB откройте проводник данных, чтобы создать контейнер с именем Families . После того, как он создан, используйте браузер структур данных, чтобы найти и открыть его. В вашем контейнере Families вы увидите опцию Items прямо под именем контейнера.Откройте эту опцию, и вы увидите кнопку в строке меню в центре экрана, чтобы создать «Новый элемент». Вы будете использовать эту функцию для создания элементов JSON ниже.

Создание элементов JSON

Следующие 2 элемента JSON представляют собой документы о семьях Андерсен и Уэйкфилд. Они включают родителей, детей и их домашних животных, адрес и регистрационную информацию.

Первый элемент имеет строки, числа, логические значения, массивы и вложенные свойства:

  {
  "id": "Семья Андерсена",
  "lastName": "Андерсен",
  "родители": [
     {"firstName": "Томас"},
     {"firstName": "Мэри Кей"}
  ],
  "дети": [
     {
         "firstName": "Генриетта Таулов",
         "женский пол",
         «оценка»: 5,
         "домашние животные": [{"givenName": "Пушистый"}]
     }
  ],
  "address": {"state": "WA", "county": "King", "city": "Сиэтл"},
  "creationDate": 1431620472,
  "isRegistered": true
}
  

Второй элемент использует givenName и familyName вместо firstName и lastName :

  {
  "id": "WakefieldFamily",
  "родители": [
      {"familyName": "Wakefield", "givenName": "Робин"},
      {"familyName": "Миллер", "givenName": "Бен"}
  ],
  "дети": [
      {
        "familyName": "Мерриам",
        "givenName": "Джесси",
        "женский пол",
        "1-й класс,
        "домашние питомцы": [
            {"givenName": "Гуфи"},
            {"givenName": "Тень"}
        ]
      },
      {
        "familyName": "Миллер",
         "givenName": "Лиза",
         "женский пол",
         "оценка": 8}
  ],
  "адрес": {"штат": "Нью-Йорк", "округ": "Манхэттен", "город": "Нью-Йорк"},
  "creationDate": 1431620462,
  "isRegistered": ложь
}
  

Запрос элементов JSON

Попробуйте выполнить несколько запросов к данным JSON, чтобы понять некоторые ключевые аспекты языка запросов SQL в Azure Cosmos DB.

Следующий запрос возвращает элементы, для которых поле id соответствует AndersenFamily . Поскольку это запрос SELECT * , результатом запроса является полный элемент JSON. Дополнительные сведения о синтаксисе SELECT см. В разделе Оператор SELECT.

  ВЫБРАТЬ *
    ИЗ семей f
    ГДЕ f.id = "AndersenFamily"
  

Результаты запроса:

  [{
        "id": "Семья Андерсена",
        "lastName": "Андерсен",
        "родители": [
           {"firstName": "Томас"},
           {"firstName": "Мэри Кей"}
        ],
        "дети": [
           {
               "firstName": "Генриетта Таулов", "пол": "женский", "класс": 5,
               "домашние животные": [{"givenName": "Пушистый"}]
           }
        ],
        "address": {"state": "WA", "county": "King", "city": "Сиэтл"},
        "creationDate": 1431620472,
        "isRegistered": true
    }]
  

Следующий запрос переформатирует вывод JSON в другую форму.Запрос проецирует новый объект JSON Family с двумя выбранными полями: Name и City , когда адрес city совпадает с государством. "NY, NY" соответствует этому случаю.

  SELECT {"Имя": f.id, "Город": f.address.city} как Семья
    ИЗ семей f
    ГДЕ f.address.city = f.address.state
  

Результаты запроса:

  [{
        "Семья": {
            "Имя": "WakefieldFamily",
            «Город»: «Нью-Йорк»
        }
    }]
  

Следующий запрос возвращает все заданные имена детей в семье, чей id совпадает с WakefieldFamily , отсортированные по городу.

  ВЫБРАТЬ c.givenName
    ИЗ семей f
    ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ c IN f. Дети
    ГДЕ f.id = 'WakefieldFamily'
    ЗАКАЗ ПО f.address.city ASC
  

Результаты:

  [
      {"givenName": "Джесси"},
      {"givenName": "Лиза"}
    ]
  

Замечания

В предыдущих примерах показаны несколько аспектов языка запросов Cosmos DB:

  • Поскольку SQL API работает со значениями JSON, он работает с объектами в форме дерева, а не с строками и столбцами.Вы можете ссылаться на узлы дерева на любой произвольной глубине, например, Node1.Node2.Node3… ..Nodem , аналогично двухчастной ссылке

    . в ANSI SQL.

  • Поскольку язык запросов работает с данными без схемы, система типов должна быть привязана динамически. Одно и то же выражение может давать разные типы для разных элементов. Результатом запроса является допустимое значение JSON, но его соответствие фиксированной схеме не гарантируется.

  • Azure Cosmos DB поддерживает только строгие элементы JSON.Система типов и выражения могут иметь дело только с типами JSON. Для получения дополнительной информации см. Спецификацию JSON.

  • Контейнер Cosmos - это коллекция элементов JSON без схемы. Отношения внутри и между элементами контейнера неявно фиксируются включением, а не отношениями первичного и внешнего ключей. Эта функция важна для соединений внутри элемента, обсуждаемых далее в этой статье.

  • Следующие шаги

    примеров запросов - ADO.NET | Документы Microsoft

    • 2 минуты на чтение

    В этой статье

    В этом разделе представлены примеры типичных запросов LINQ to SQL на Visual Basic и C #. Разработчики, использующие Visual Studio, могут найти гораздо больше примеров в образце решения, доступном в разделе «Примеры». Для получения дополнительной информации см. Примеры.

    Важно

    db часто используется в примерах кода в документации LINQ to SQL. db предполагается, что это экземпляр класса Northwind , который наследуется от DataContext.

    В этом разделе

    Сводные запросы
    Описывает, как использовать «Среднее», «Подсчет» и т. Д.

    Вернуть первый элемент в последовательности
    Примеры использования первого.

    Возврат или пропуск элементов в последовательности
    Примеры использования «Взять и пропустить».

    Сортировка элементов в последовательности
    Примеры использования OrderBy.

    Группировка элементов в последовательности
    Примеры использования GroupBy.

    Исключение повторяющихся элементов из последовательности
    Примеры использования Distinct.

    Определить, удовлетворяют ли условию какие-либо или все элементы в последовательности.
    Приведены примеры использования всех и любых.

    Concatenate Two Sequences
    Примеры использования Concat.

    Вернуть установленную разницу между двумя последовательностями
    Приведены примеры использования Except.

    Вернуть заданное пересечение двух последовательностей.
    Приведены примеры использования пересечения.

    Вернуть набор объединений двух последовательностей
    Предоставляет примеры использования объединения.

    Преобразование последовательности в массив
    Приведены примеры использования ToArray.

    Преобразование последовательности в общий список
    Приведены примеры использования ToList.

    Преобразование типа в универсальный IEnumerable
    Предоставляет примеры использования AsEnumerable.

    Формулировка объединений и запросов между продуктами
    Предоставляет примеры использования навигации по внешним клавишам в из , , где и выбирают предложения .

    Сформулировать прогнозы
    Предоставляет примеры объединения select с другими функциями (например, анонимные типы ) для формирования прогнозов запроса.

    Обзор стандартных операторов запроса (C #)
    Объясняет концепцию стандартных операторов запроса, использующих C #.

    Обзор стандартных операторов запроса (Visual Basic)
    Объясняет концепцию стандартных операторов запроса с использованием Visual Basic.

    Концепции запросов
    Объясняет, как LINQ to SQL использует концепции, применимые к запросам.

    Руководство по программированию


    Предоставляет портал для разделов, объясняющих концепции программирования, связанные с LINQ to SQL.

    Пример операторов SQL для извлечения данных из таблицы


    Обзор

    Structured Query Language (SQL) - это специализированный язык для обновления, удаления и запроса информации из базы данных. SQL - это стандарт ANSI и ISO, а также де-факто стандартный язык запросов к базам данных. Многие известные продукты для баз данных поддерживают SQL, в том числе продукты Oracle и Microsoft SQL Server.Он широко используется как в промышленности, так и в академических кругах, часто для огромных сложных баз данных.

    В системе распределенной базы данных программа, которую часто называют «серверной частью» базы данных, постоянно выполняется на сервере, интерпретируя файлы данных на сервере как стандартную реляционную базу данных. Программы на клиентских компьютерах позволяют пользователям манипулировать этими данными, используя таблицы, столбцы, строки и поля. Для этого клиентские программы отправляют на сервер операторы SQL. Затем сервер обрабатывает эти операторы и возвращает наборы результатов клиентской программе.

    Операторы SELECT

    Оператор SQL SELECT извлекает записи из таблицы базы данных в соответствии с предложениями (например, FROM и WHERE ), которые определяют критерии. Синтаксис:

     ВЫБРАТЬ столбец1, столбец2 из таблицы1, таблицы2 ГДЕ столбец2 = 'значение'; 

    В приведенном выше операторе SQL:

    • Предложение SELECT определяет один или несколько столбцов для извлечения; чтобы указать несколько столбцов, используйте запятую и пробел между именами столбцов.Чтобы получить все столбцы, используйте подстановочный знак * (звездочка).
    • Предложение FROM определяет одну или несколько таблиц для запроса. При указании нескольких таблиц используйте запятую и пробел между именами таблиц.
    • Предложение WHERE выбирает только те строки, в которых указанный столбец содержит указанное значение. Значение заключено в одинарные кавычки (например, WHERE last_name = 'Vader' ).
    • Точка с запятой (; ) - это признак конца инструкции.Технически, если вы отправляете в серверную часть только один оператор, терминатор оператора вам не нужен; если вы отправляете более одного, вам это нужно. Лучше всего включить его.

    Примечание:

    SQL не чувствителен к регистру (например, SELECT совпадает с select ). Для удобства чтения некоторые программисты используют прописные буквы для команд и предложений и строчные для всего остального.

    Примеры

    Ниже приведены примеры операторов SQL SELECT :

    • Чтобы выбрать все столбцы из таблицы ( Клиенты ) для строк, в которых для столбца Last_Name указано значение Smith , вы должны отправить этот оператор SELECT на серверную часть:
       ВЫБРАТЬ * ОТ клиентов ГДЕ Фамилия = 'Смит'; 

      Серверная часть ответит с набором результатов, подобным этому:

       + --------- + ----------- + ------------ +
        | Cust_No | Фамилия | Имя |
        + --------- + ----------- + ------------ +
        | 1001 | Смит | Джон |
        | 2039 | Смит | Дэвид |
        | 2098 | Смит | Мэтью |
        + --------- + ----------- + ------------ +
        3 ряда в наборе (0.05 сек) 
    • Для возврата только Cust_No и First_Name столбцов, основанных на тех же критериях, что и выше, используйте этот оператор:
       ВЫБЕРИТЕ Cust_No, First_Name FROM Customers WHERE Last_Name = 'Smith'; 

      Последующий набор результатов может выглядеть так:

       + --------- + ------------ +
        | Cust_No | Имя |
        + --------- + ------------ +
        | 1001 | Джон |
        | 2039 | Дэвид |
        | 2098 | Мэтью |
        + --------- + ------------ +
        3 ряда в наборе (0.05 сек) 

    Чтобы предложение WHERE находило неточные совпадения, добавьте оператор сопоставления с образцом LIKE . Оператор LIKE использует подстановочный знак % (символ процента) для сопоставления нуля или более символов, а символ подчеркивания ( _

    Подзапрос SQL, IN SELECT - с примерами

    Что такое подзапрос в SQL?

    Подзапрос - это запрос SQL внутри запроса.
    Это вложенные запросы, которые предоставляют данные для включающего запроса.

    Подзапросы могут возвращать отдельные значения или список записей.
    Обратите внимание, что операторы подзапроса заключаются в круглые скобки.

    Синтаксис подзапроса SQL

    Нет общего синтаксиса; подзапросы - это обычные запросы, помещенные в круглые скобки.
    Подзапросы можно использовать по-разному и в разных местах внутри запроса:

    Вот подзапрос с оператором IN.

    ВЫБЕРИТЕ имена столбцов
      ИЗ имя-таблицы1
     ГДЕ значение В (ВЫБРАТЬ имя-столбца
                       ИЗ имя-таблицы2
                      ГДЕ условие)
     

    Подзапросы также могут назначать значения столбцов для каждой записи:

    ВЫБРАТЬ столбец1 = (ВЫБРАТЬ имя-столбца ИЗ ГДЕ имя-таблицы),
           имена столбцов
      ОТ имя-таблицы
     WEHRE условие
     

    OrderItem
    Id
    OrderId
    PRODUCTID
    UnitPrice
    Количество
    ПРОДУКТ
    Id
    ProductName
    SupplierId
    UnitPrice
    Пакет
    IsСнят с производства

    Примеры подзапросов SQL

    Задача: Список продуктов с заказом
    количества больше 100.

    ВЫБЕРИТЕ ProductName
      ОТ продукта
     ГДЕ Id IN (ВЫБЕРИТЕ ProductId
                    ОТ OrderItem
                   ГДЕ Количество> 100)
     

    Результат: 12 записей.

    PoductName
    Гуарана Фантастика
    Schoggi Schokolade
    Шартрез Верте
    Jack's New England Clam Chowder
    Роджед Сильд
    Сушеные яблоки Манджимуп
    Perth Pasties

    9038 9038 9039 OrderDate
    КЛИЕНТ
    Идентификатор
    Имя
    Фамилия
    Город
    Страна
    OrderNumber
    CustomerId
    TotalAmount

    Примеры подзапросов SQL

    Проблема: Перечислить всех клиентов с
    их общее количество заказов

    ВЫБЕРИТЕ FirstName, LastName,
           OrderCount = (ВЫБРАТЬ СЧЕТЧИК (O.Я бы)
                           ОТ [Заказ] O
                          ГДЕ O.CustomerId = C.Id)
      ОТ клиента C
     

    Это коррелированный подзапрос , поскольку подзапрос ссылается на включающий запрос (то есть на C.Id в предложении WHERE).

    Результат: 91 запись

    Имя Фамилия Количество заказов
    Мария Андерс 6
    Ана Трухильо 4
    Антонио Морено 7
    Томас Харди 13
    Кристина Berglund 18
    Ханна Моос 7
    Frédérique Citeaux 11
    Мартин Sommer 3

    Выполнение сырых SQL-запросов с использованием Entity Framework Core

    Переключить навигацию Изучите ядро ​​Entity Framework
    Руководство по использованию последней версии Microsoft Object Relational Mapper
    • Главная
      • Как получить EF Core
    • DbContext
      • Добавление данных
      • Изменение данных
      • Удаление данных
      • Отслеживание изменений
    • DbSet
      • Запрос данных
      • Добавление данных
      • Изменение данных
      • Удаление данных
    • Модель
      • Из существующей базы данных
      • Свойства тени
    • Отношения
      • Управление отношениями "один ко многим"
      • Опции действия ссылочного ограничения
    • Конвенции
      • Отношения один ко многим
      • Отношения один к одному
      • Отношения "многие ко многим"
    • Конфигурация
      • Атрибуты аннотации данных
        • Атрибут столбца
        • Атрибут ComplexType
        • Проверка параллелизма
        • База данных Созданный атрибут
        • Атрибут ForeignKey
        • Атрибут InverseProperty
        • Ключевой атрибут
        • Атрибут максимальной длины
        • Атрибут NotMapped
        • Обязательный атрибут
        • Атрибут StringLength
        • Атрибут таблицы
        • Атрибут отметки времени
      • Свободный API
        • Конфигурация модели
        • Конфигурация собственности
        • Метод HasAlternatekey
        • Метод HasColumnName
        • Метод HasColumnType
        • Метод HasComputedColumnSql
        • Метод HasConstraintName
        • Метод HasData
        • Метод HasDefaultValue
        • Метод HasDefaultValueSql
        • Метод HasDiscriminator
        • Метод HasField
        • Метод HasForeignKey
        • Метод HasIndex
        • Метод HasKey
        • Метод HasMany
        • Метод HasMaxLength
        • Метод HasOne
        • Метод HasQueryFilter
        • Метод HasValue
        • Имеет / с рисунком
        • Метод игнорирования
        • Метод IsConcurrencyToken
        • Требуется метод

    API запросов - SQLAlchemy 1.3 Documentation

    возвращает запрос, который выбирает из этого запроса Оператор SELECT.

    Query.from_self () по существу превращает оператор SELECT в ВЫБОР самого себя. Учитывая такой запрос, как:

     q = session.query (Пользователь) .filter (User.name.like ('e%')) 

    Учитывая Query.from_self () версия:

     q = session.query (Пользователь) .filter (User.name.like ('e%')). From_self () 

    Этот запрос отображается как:

     ВЫБЕРИТЕ anon_1.user_id КАК anon_1_user_id,
           anon_1.user_name КАК anon_1_user_name
    FROM (ВЫБЕРИТЕ "user" .id AS user_id, "user" .name AS user_name
    ОТ "пользователя"
    WHERE "user" .name LIKE: name_1) AS anon_1 

    Есть много случаев, когда Query.from_self () может быть полезно. Самый простой - это то, где выше, мы можем применить строку LIMIT к набор пользовательских объектов, которые мы запрашиваем, а затем применяем дополнительные присоединяется к этому ограниченному по ряду набору:

     q = session.query (Пользователь) .filter (Имя пользователя.как ('e%')). \
        limit (5) .from_self (). \
        присоединиться (User.addresses) .filter (Address.email.like ('q%')) 

    Вышеупомянутый запрос присоединяется к объекту Address , но только к первые пять результатов запроса Пользователь :

     ВЫБРАТЬ anon_1.user_id КАК anon_1_user_id,
           anon_1.user_name КАК anon_1_user_name
    FROM (ВЫБЕРИТЕ "user" .id AS user_id, "user" .name AS user_name
    ОТ "пользователя"
    ГДЕ "пользователь" .name LIKE: name_1
     LIMIT: param_1) AS anon_1
    JOIN адрес ON anon_1.user_id = address.Идентификатор пользователя
    ГДЕ address.email КАК: email_1 

    Автоматическое совмещение

    Другое ключевое поведение Query.from_self () это применимо автоматическое присвоение псевдонимов сущностям внутри подзапроса, когда на них есть ссылки снаружи. Выше, если мы продолжим ссылка на объект User без применения дополнительных псевдонимов к нему эти ссылки будут в терминах подзапроса:

     q = session.query (Пользователь) .filter (Пользователь.name.like ('e%')). \
        limit (5) .from_self (). \
        присоединиться (User.addresses) .filter (Address.email.like ('q%')). \
        order_by (Имя пользователя) 

    ORDER BY против Имя пользователя является псевдонимом с точки зрения внутренний подзапрос:

     ВЫБРАТЬ anon_1.user_id КАК anon_1_user_id,
           anon_1.user_name КАК anon_1_user_name
    FROM (ВЫБЕРИТЕ "user" .id AS user_id, "user" .name AS user_name
    ОТ "пользователя"
    ГДЕ "пользователь" .name LIKE: name_1
     LIMIT: param_1) AS anon_1
    JOIN адрес ON anon_1.user_id = address.Идентификатор пользователя
    ГДЕ address.email КАК: email_1 ЗАКАЗАТЬ anon_1.user_name 

    Функция автоматического псевдонима работает только в режиме с ограничением , для простых фильтров и заказов. Более амбициозные конструкции например, для ссылки на объект в соединениях следует предпочесть использовать явные объекты подзапроса, обычно использующие Query.subquery () для создания явного объекта подзапроса. Всегда проверяйте структуру запросов, просматривая SQL, чтобы убедиться, что конкретная структура делает то, что от нее ожидается!

    Изменение сущностей

    Запрос.from_self () также включает в себя возможность изменять то, что столбцы запрашиваются. В нашем примере нам нужен User.id быть запрошенным внутренним запросом, чтобы мы могли присоединиться к Адрес сущности снаружи, но нам нужен был только внешний запрос для возврата Address.email столбец:

     q = session.query (Пользователь) .filter (User.name.like ('e%')). \
        limit (5) .from_self (Address.email). \
        присоединиться (User.addresses) .filter (Address.email.like ('q%')) 

    урожайность:

     ВЫБРАТЬ адрес.электронная почта AS address_email
    FROM (ВЫБЕРИТЕ "user" .id AS user_id, "user" .name AS user_name
    ОТ "пользователя"
    ГДЕ "пользователь" .name LIKE: name_1
     LIMIT: param_1) AS anon_1
    JOIN адрес ON anon_1.user_id = address.user_id
    ГДЕ address.email КАК: email_1 

    Обращение к внутренней / внешней колонне

    Имейте в виду, что при обращении к столбцам, происходящим из внутри подзапроса нам нужно убедиться, что они присутствуют в пункт columns самого подзапроса; это обычный аспект SQL.Например, если мы хотим загрузить из объединенного объекта внутри подзапрос с использованием contains_eager () , нам нужно добавить эти столбцы. Ниже показано соединение адреса с пользователем , затем подзапрос, а затем нам нужно contains_eager () для доступа Пользователь столбцов:

     q = session.query (Адрес) .join (Address.user). \
        фильтр (User.name.like ('e%'))
    
    q = q.add_entity (Пользователь) .from_self (). \
        параметры (contains_eager (Address.user)) 

    Мы используем Query.add_entity () выше до мы вызываем Query.from_self () так что присутствуют столбцы User во внутреннем подзапросе, чтобы они были доступны contains_eager () модификатор, который мы используем снаружи, производит:

     ВЫБЕРИТЕ anon_1.address_id как anon_1_address_id,
           anon_1.address_email как anon_1_address_email,
           anon_1.address_user_id КАК anon_1_address_user_id,
           anon_1.user_id КАК anon_1_user_id,
           анон_1.имя_пользователя КАК anon_1_user_name
    ИЗ (
        ВЫБЕРИТЕ address.id AS address_id,
        адрес.адрес AS address_email,
        address.user_id AS address_user_id,
        "user" .id AS user_id,
        "user" .name AS имя_пользователя
    FROM address JOIN "user" ON "user" .id = address.user_id
    WHERE "user" .name LIKE: name_1) AS anon_1 

    Если бы мы не вызывали add_entity (User) , но все равно спрашивали contains_eager () для загрузки объекта User , это будет вынужден добавить таблицу снаружи без правильного критерии присоединения - обратите внимание на фразу anon1, "user" на конец:

     - неверный запрос
    ВЫБЕРИТЕ anon_1.address_id КАК anon_1_address_id,
           anon_1.address_email как anon_1_address_email,
           anon_1.address_user_id КАК anon_1_address_user_id,
           "user" .		
Оставить комментарий

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

© 2019 Штирлиц Сеть печатных салонов в Перми

Цифровая печать, цветное и черно-белое копирование документов, сканирование документов, ризография в Перми.