Основные команды sql, которые должен знать каждый программист
Содержание:
- Краткое введение в DML
- Простые примеры использования SELECT
- Что это такое
- Выборка информации
- Обновление (UPDATE)
- PHP и MySQL
- Вставка (INSERT)
- Работа с таблицами.
- Соединения (джойны)
- 5. Агрегирование
- 6. Подзапросы
- Установка
- SQL Учебник
- PARTITION BY и LAG, LEAD и RANK
- Основа любой базы данных — таблицы и 4 типа запросов
- Что такое язык запросов SQL?
- Самостоятельная работа для закрепления материала
- DML и обработка исключений
- Тинькофф Инвестиции от Тинькофф Брокер. Достоинства
- Оператор insert into: добавление записи в таблицу
Краткое введение в DML
Полное описание всех возможностей DML в языке Oracle SQL выходит за рамки моей статьи, поэтому мы ограничимся кратким обзором базового синтаксиса, а затем изучим специальные возможности PL/SQL, относящиеся к DML, включая:
- примеры команд MDL;
- атрибуты курсоров команд DML;
- синтаксис PL/SQL, относящийся к DML, например конструкция RETURNING.
За более подробной информацией обращайтесь к документации Oracle и другим описаниям SQL.
Формально команда SELECT считается командой DML. Однако разработчики под термином «DML» почти всегда понимают команды, изменяющие содержимое таблицы базы данных (то есть не связанные с простым чтением данных).
В языке SQL определены четыре команды DML:
- INSERT — вставляет в таблицу одну или несколько новых строк.
- UPDATE — обновляет в одной или нескольких существующих строках таблицы значения одного или нескольких столбцов.
- DELETE — удаляет из таблицы одну или несколько строк.
- MERGE — если строка с заданными значениями столбцов уже существует, выполняет обновление. В противном случае выполняется вставка.
Команда INSERT
Существует две базовые разновидности команды INSERT:
О Вставка одной строки с явно заданным списком значений:
О Вставка в таблицу одной или нескольких строк, определяемых командой SELECT, которая извлекает данные из других таблиц:
Рассмотрим несколько примеров команд INSERT в блоке PL/SQL. Начнем со вставки новой строки в таблицу books
Обратите внимание: если в секции VALUES заданы значения всех столбцов, то список столбцов можно опустить:
Можно также задать список имен столбцов, а их значения указать в виде переменных, а не литералов:
ВСТРОЕННАЯ ПОДДЕРЖКА ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ В ORACLE11G
Команда UPDATE
Команда UPDATE обновляет один или несколько столбцов или одну или несколько строк таблицы. Ее синтаксис выглядит так:
Предложение WHERE не обязательно; если оно не задано, обновляются все строки таблицы.
Несколько примеров команды UPDATE:
- Перевод названий книг таблицы books в верхний регистр:
- Выполнение процедуры, удаляющей компонент времени из даты издания книг, которые были написаны заданным автором, и переводящей названия этих книг в символы верхнего регистра. Как видно из примера, команду UPDATE можно выполнять как саму по себе, так и в блоке PL/SQL:
Команда DELETE
Команда DELETE удаляет одну, несколько или все строки таблицы. Базовый синтаксис:
Условие WHERE не обязательно; если оно не задано, удаляются все строки таблицы. Несколько примеров команды DELETE:
Удаление всей информации из таблицы books:
Удаление из таблицы books всей информации о книгах, изданных до определенной даты, с возвратом их общего количества:
Конечно, все эти команды DML в реальных приложениях обычно бывают гораздо сложнее. Например, команда может обновлять сразу несколько столбцов с данными, сгенерированными вложенным запросом. Начиная с Oracle9i, имя таблицы можно заменить табличной функцией, возвращающей результирующий набор строк, с которыми работает команда DML.
Команда MERGE
В команде MERGE задается условие проверки, а также два действия для его выполнения (matched) или невыполнения (not matched). Пример:
Простые примеры использования SELECT
Синтаксис:
> SELECT <fields1> FROM <table>
* где fields1 — поля для выборки через запятую, также можно указать все поля знаком *; table — имя таблицы, из которой вытаскиваем данные; conditions — условия выборки; fields2 — поле или поля через запятую, по которым выполнить сортировку; count — количество строк для выгрузки.
* запрос в квадратных скобках не является обязательным для выборки данных.
> SELECT * FROM users
* в данном примере мы получаем список всех записей из таблицы users.
2. Выборка данных с объединением двух таблиц (JOIN)
SELECT u.name, r.* FROM users u JOIN users_rights r ON r.user_id=u.id
* в данном примере идет выборка данных с объединением таблиц users и users_rights. Объединяются они по полям user_id (в таблице users_rights) и id (users). Извлекается поле name из первой таблицы и все поля из второй.
3. Выборка с интервалом по времени и/или дате
а) известна точка начала и определенный временной интервал:
> SELECT * FROM users WHERE date >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 HOUR)
* будут выбраны данные за последний час (поле date).
б) известны дата начала и дата окончания:
> SELECT * FROM users WHERE date >= ‘2017-10-25’ AND date <= ‘2017-11-25’
* выбираем данные в промежутке между 25.10.2017 и 25.11.2017.
в) известны даты начала и окончания + время:
> SELECT * FROM users WHERE DATE(date) BETWEEN ‘2018-03-25 00:15:00’ AND ‘2018-04-25 15:33:09’;
* выбираем данные в промежутке между 25.03.2018 0 часов 15 минут и 25.04.2018 15 часов 33 минуты и 9 секунд.
г) вытаскиваем данные за определенные месяц и год:
> SELECT * FROM study WHERE MONTH(date) = 4 AND YEAR(date) = 2018
* извлечем данные, где в поле date присутствуют значения для апреля 2018 года.
4. Выборка максимального, минимального и среднего значения
> SELECT max(area), min(area), avg(area) FROM country
* max — максимальное значение; min — минимальное; avg — среднее.
5. Использование длины строки
> SELECT * FROM users WHERE CHAR_LENGTH(name) = 5;
* данный запрос должен показать всех пользователей, имя которых состоит из 5 символов.
6. Использование лимитов (LIMIT)
Применяется для ограничения количества выводимых результатов. Синтаксис:
<основной запрос> LIMIT <число1>
* где число1 — сколько результатов вернуть; число2 — сколько результатов пропустить, необязательный параметр — если его не писать, то отсчет начнется с первой строки.
а) извлечь максимум 15 строк:
> SELECT * FROM users LIMIT 15;
б) выбрать строки с 16 по 25 (запрос со смещением):
> SELECT * FROM users LIMIT 15, 10;
* 15 строк пропускаем, 10 извлекаем.
Что это такое
Sql — язык структурированных запросов. Создан для определения типа данных, предоставления доступа к ним и обработке информации за короткие промежутки времени. Он описывает компоненты или какие-то результаты, которые вы хотите видеть на интернет-проекте.
Если говорить по-простому, то этот язык программирования позволяет добавлять, изменять, искать и отображать информацию в БД. Популярность mysql связана с тем, что он используется для создания динамических интернет-проектов, основа которых составляет база данных. Поэтому для разработки функционального блога вам необходимо выучить этот язык.
Выборка информации
Для извлечения значений из БД используется команда SELECT. Пишем такой код:
SELECT * FROM ‘table’ WHERE id = ‘1’
В данном примере в таблице выбираем все имеющиеся поля. Это происходит если прописать в команде звездочку «*». Если нужно выбрать какое-то выборочное значение пишем так:
SELECT log , pass FROM table WHERE id = ‘1’
Необходимо отметить, что умения работать с базами данных будет недостаточно. Для создания профессионального интернет-проекта придется научиться добавлять на страницы данные из БД. Для этого ознакомьтесь с языком веб-программирования php. В этом вам поможет классный курс Михаила Русакова.
Обновление (UPDATE)
Синтаксис:
> UPDATE <table> SET <field>='<value>’ WHERE <conditions>
* где table — имя таблицы; field — поле, для которого будем менять значение; value — новое значение; conditions — условие (без него делать update опасно — можно заменить все данные во всей таблице).
Обновление с использованием замены (REPLACE):
UPDATE <table> SET <field> = REPLACE(<field>, ‘<что меняем>’, ‘<на что>’);
Примеры:
UPDATE cities SET name = REPLACE(name, ‘Масква’, ‘Москва’);
UPDATE cities SET name = REPLACE(name, ‘Масква’, ‘Москва’) WHERE country = ‘Россия’;
UPDATE cities SET name = REPLACE(name, ‘Ма’, ‘Мо’) WHERE name = ‘Масква’;
Если мы хотим перестраховаться, результат замены можно сначала проверить с помощью SELECT:
SELECT REPLACE(name, ‘Ма’, ‘Мо’) FROM cities WHERE name = ‘Масква’;
PHP и MySQL
Еще раз хочу подчеркнуть, что запросы при создании интернет-проекта — это обычное дело. Чтобы их использовать в php-документах выполните такой алгоритм действий:
- Соединяемся с БД при помощи команды mysql_connect();
- Используя mysql_select_db() выбираем нужную БД;
- Обрабатываем запрос при помощи mysql_fetch_array();
- Закрываем соединение командой mysql_close().
Важно! Работать с БД не сложно. Главное — правильно написать запрос
Начинающие вебмастера подумают. А что почитать по этой теме? Хотелось бы порекомендовать книгу Мартина Грабера «SQL для простых смертных». Она написана так, что новичкам все будет понятно. Используйте ее в качестве настольной книги.
Но это теория. Как же обстоит дело на практике? В действительности интернет-проект нужно не только создать, но еще и вывести в ТОП Гугла и Яндекса. В этом вас поможет видеокурс «Создание и раскрутка сайта».
Вставка (INSERT)
Синтаксис 1:
> INSERT INTO <table> (<fields>) VALUES (<values>)
Синтаксис 2:
> INSERT INTO <table> VALUES (<values>)
* где table — имя таблицы, в которую заносим данные; fields — перечисление полей через запятую; values — перечисление значений через запятую.
* первый вариант позволит сделать вставку только по перечисленным полям — остальные получат значения по умолчанию. Второй вариант потребует вставки для всех полей.
1. Вставка нескольких строк одним запросом:
> INSERT INTO cities (`name`, `country`) VALUES (‘Москва’, ‘Россия’), (‘Париж’, ‘Франция’), (‘Фунафути’ ,’Тувалу’);
* в данном примере мы одним SQL-запросом добавим 3 записи.
2. Вставка из другой таблицы (копирование строк, INSERT + SELECT):
Синтаксис при копировании строк из одной таблицы в другую выглядит так:
> INSERT INTO <table1> SELECT * FROM <table2> WHERE <условие для select>;
* где table1 — куда копируем; table2 — откуда копируем.
а) скопировать все без разбора:
> INSERT INTO cities-new SELECT * FROM cities;
* в данном примере мы скопируем все строки из таблицы cities в таблицу cities-new.
б) скопировать определенные столбцы строк с условием:
> INSERT INTO cities-new (`name`, `country`) SELECT `name`, `country` FROM cities WHERE name LIKE ‘М%’;
* извлекаем все записи из таблицы cities, названия которых начинаются на «М» и заносим в таблицу cities-new.
в) копирование с обновлением повторяющихся ключей.
Если копировать таблицы несколько раз, то может возникнуть проблема повторения первичного ключа. В базах данных значения таких ключей должны быть уникальными и при попытке вставить повтор мы получим ошибку «Duplicate entry ‘xxx’ for key ‘PRIMARY’». Чтобы новые строки вставить, а повторяющиеся обновить (если есть изменения), используем «ON DUPLICATE KEY UPDATE»:
> INSERT INTO cities-new SELECT * FROM cities ON DUPLICATE KEY UPDATE `name`=VALUES(`name`), `country`=VALUES(`country`);
* в данном примере, как и в предыдущих, мы копируем данные из таблицы cities в таблицу cities-new. Но при совпадении значений первичного ключа мы будем обновлять поля name и country.
Работа с таблицами.
Создадим таблицу со столбцами id, user, pass, data. Причем id будет автоматически увеличивать свое значение :
- INT : тип столбца среднее целое число. Подписанный диапазон составляет от -2147483648 до 2147483647 .
- VARCHAR : тип строка переменной длины ,может содержать буквы, цифры и специальные символы(100 , максимально сто символов).
- NOT NULL : столбец не может не содержать значение ( не может быть пустым).
- AUTO_INCREMENT : создает уникальный идентификатор при вставке новой записи в таблицу.
- PRIMARY KEY ( id ) : данное ограничение позволяет однозначно идентифицировать каждую запись в таблице. Первичный ключ должен содержать уникальные значения. Первичный ключ не может содержать NULL значений. Каждая таблица должна иметь первичный ключ, и каждая таблица может иметь только один первичный ключ.
- DATA : тип дата. Формат: гггг-ММ-ДД.
Просмотр таблиц в базе :
Просмотра сведений о таблице :
Добавление данных в таблицу :
Если заполняем все столбцы, можно просто перечислить значения :
Обновление данных в таблице. Скажем заменим поля user и pass для id 1 :
WHERE это условие при котором будет произведена замена.
Удаление всех данных из таблице :
Удаление таблицы :
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:
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 . 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.
— это, считай, новая таблица, которая была сформирована комбинированием всех записей из таблиц «books» и «borrowings», в которых значения 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:
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:
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:
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 . 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 . В нашем примере мы конвертируем результат из прошлого упражнения в группу строк. Мы также проводим агрегирование с , 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 , или по ним должно производиться агрегирование. Потому что все другие поля могут отличаться друг от друга в разных строках, и если выбирать их ‘ом, то непонятно, какие из возможных значений нужно брать.
В примере выше функция обрабатывала все строки (так как мы считали количество строк). Другие функции вроде или обрабатывают только указанные строки. Например, если мы хотим узнать количество книг, написанных каждым автором, то нужен такой запрос:
Результат:
author | sum |
---|---|
Robin Sharma | 4 |
Dan Brown | 6 |
John Green | 3 |
Amish Tripathi | 2 |
Здесь функция обрабатывает только колонку 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.
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.
SQL Учебник
SQL ГлавнаяSQL ВведениеSQL СинтаксисSQL SELECTSQL SELECT DISTINCTSQL WHERESQL AND, OR, NOTSQL ORDER BYSQL INSERT INTOSQL Значение NullSQL Инструкция UPDATESQL Инструкция DELETESQL SELECT TOPSQL MIN() и MAX()SQL COUNT(), AVG() и …SQL Оператор LIKESQL ПодстановочныйSQL Оператор INSQL Оператор BETWEENSQL ПсевдонимыSQL JOINSQL JOIN ВнутриSQL JOIN СлеваSQL JOIN СправаSQL JOIN ПолноеSQL JOIN СамSQL Оператор UNIONSQL GROUP BYSQL HAVINGSQL Оператор ExistsSQL Операторы Any, AllSQL SELECT INTOSQL INSERT INTO SELECTSQL Инструкция CASESQL Функции NULLSQL ХранимаяSQL Комментарии
PARTITION BY и LAG, LEAD и RANK
PARTITION BY позволяет сгруппировать строки по значению определённого столбца. Это полезно, если данные логически делятся на какие-то категории и нужно что-то сделать с данной строкой с учётом других строк той же группы (скажем, сравнить теннисиста с остальными теннисистами, но не с бегунами или пловцами). Этот оператор работает только с оконными функциями типа LAG, LEAD, RANK и т. д.
LAG
Функция LAG берёт строку и возвращает ту, которая шла перед ней. Например, мы хотим найти всех олимпийских чемпионов по теннису (мужчин и женщин отдельно), начиная с 2004 года, и для каждого из них выяснить, кто был предыдущим чемпионом.
Решение этой задачи требует нескольких шагов. Сначала надо создать табличное выражение, которое сохранит результат запроса «чемпионы по теннису с 2004 года» как временную именованную структуру для дальнейшего анализа. А затем разделить их по полу и выбрать предыдущего чемпиона с помощью LAG:
Функция PARTITION BY в таблице вернула сначала всех мужчин, потом всех женщин. Для победителей 2008 и 2012 года приведён предыдущий чемпион; так как данные есть только за 3 олимпиады, у чемпионов 2004 года нет предшественников, поэтому в соответствующих полях стоит null.
LEAD
Функция LEAD похожа на LAG, но вместо предыдущей строки возвращает следующую. Можно узнать, кто стал следующим чемпионом после того или иного спортсмена:
RANK
Оператор RANK похож на ROW_NUMBER, но присваивает одинаковые номера строкам с одинаковыми значениями, а «лишние» номера пропускает. Есть также DENSE_RANK, который не пропускает номеров. Звучит запутанно, так что проще показать на примере. Вот ранжирование стран по числу олимпиад, в которых они участвовали, разными операторами:
- Row_number — ничего интересного, строки просто пронумерованы по возрастанию.
- Rank_number — строки ранжированы по возрастанию, но нет номера 3. Вместо этого, 2 строки делят номер 2, а за ними сразу идёт номер 4.
- Dense_rank — то же самое, что и rank_number, но номер 3 не пропущен. Номера идут подряд, но зато никто не оказался пятым из пяти.
Вот код:
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:
Name (текст) | Date (даты) | Age (цифры) |
---|---|---|
Вася | 12.12.2012 | 7 |
Анжелика | 22.02.2002 | 17 |
Кротомир | 30.08.1999 | 20 |
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.
Что такое язык запросов SQL?
Язык запросов sql используется программистами наиболее широко. Причиной тому является повсеместное распространение динамических веб сайтов. Как правило, такие ресурсы имеют гибкую оболочку. Но основной костяк такого сайта составляют базы данных. Если вы начинающий программист, вы просто обязаны освоить структурированный язык запросов SQL.
Зачем нужно знать язык запросов SQL?
Освоив язык запросов sql, вы с легкостью сможете писать приложения для WordPress. Это один из самых популярных блоговых движков в мире. Вы сможете писать sql запросы любой сложности, ведь писать sql запросы — это основное при изучении sql. На сайте запросы sql примеры найти не сложно, sql примеры Вы найдете в разделе SQL SELECT (запросы sql примеры).
Недавно появившийся веб ресурс sql-language.ru содержит массу информации касающейся языка запроса sql. По сути дела данный веб-сайт составляет огромный sql справочник. На сайте грамотно и в доступной форме рассмотрены запросы в sql.
Ресурс имеет раздел язык запросов sql для начинающих. Здесь вы можете получить начальные сведения о языке. Приведены основные возможности, которые будут доступны программистам на sql. В общих чертах это хранение и получение данных, их обработка и система команд. В данном разделе приведены типы команд, которые включает язык запросов sql и рассмотрено их назначение. Раздел описывающий данные входящие в язык запросов sql описывает строковые, числовые и прочие типы данных. На каждый тип приведено подробное описание и определена допустимая величина строки. Структурированный язык запросов sql предполагает аккуратное использование типов данных. Также в данном разделе содержится подробная информация по типам совместимым с Access и Oracle. Раздел привилегий языка запроса sql, расписывает как распределить или частично ограничить доступ к данным. Особенно это востребовано для веб сайтов с динамичным содержимым. Примером таких сайтов являются форумы или корпоративные сайты. Возможность редактирования отдельных данных допускается не для всех. Вот здесь то и пригодятся привилегии, которые допускает язык запросов sql. Вы сможете создать систему паролей и отсечь часть пользователей от активных действий. Раздел индексы, языка запроса sql, объясняет, как добиться максимальной производительности системы. Использование индексации позволит серверу легко и быстро находить данные. Структурированный язык запросов sql фактически создавался для этой цели. Простота и удобство в поиске данных, послужило быстрому признанию и распространению языка запроса sql. В восьмидесятых годах язык был признан стандартом для работы с базами данных. С тех пор язык запросов sql используется на большинстве серверов.
Еще один наиболее масштабный раздел сайта это команды. Пожалуй этот сектор рассмотрен на сайте sql-language.ru наиболее подробно. Как обычно, для начинающих приведена общая описательная часть о типах команд языка запроса sql. Рассмотрены такие общие типы как команды определения данных, команды языка управления, управление транзакциями и манипулирование данными. В дальнейшем, каждая из команд рассмотрена в деталях. Детально описан синтаксис команды, назначение, и конечный результат ее действия. Еще один серьезный раздел сайта посвящен условиям языка запроса sql. Здесь подробно описано как организовать обработку данных определенным образом. Возможны гибкие варианты, ограничения или исключения данных из процесса обработки.
Вся информация на сайте является абсолютно бесплатной. Сайт обладает достаточно простой навигацией. В структуре данных довольно легко ориентироваться даже неподготовленному человеку. Для новичков впервые осваивающих язык запросов sql веб сайт будет хорошим подспорьем. Оставьте закладку на sql-language.ru и вы всегда сможете найти необходимую информацию, касающуюся языка запроса sql. Для тех, кто уже сталкивался с программированием с использованием языка запроса sql, ресурс не будет лишним. Наверняка не всякий держит все тонкости языка в голове. Периодически возникают вопросы, требующие припоминания основ и деталей. Для зарегистрированных пользователей, на сайте предусмотрена возможность оставлять комментарии. Вы сможете задать вопрос, и прочитать, что по этому поводу думают другие. Удачи вам на поприще программирования.
Самостоятельная работа для закрепления материала
LCode | LDescr |
---|---|
1 | L-1 |
2 | L-2a |
2 | L-2b |
3 | L-3 |
5 | L-5 |
RCode | RDescr |
---|---|
2 | B-2a |
2 | B-2b |
3 | B-3 |
4 | B-4 |
LCode | LDescr | RCode | RDescr |
---|---|---|---|
2 | L-2a | 2 | B-2a |
2 | L-2a | 2 | B-2b |
2 | L-2b | 2 | B-2a |
2 | L-2b | 2 | B-2b |
3 | L-3 | 3 | B-3 |
LCode | LDescr | RCode | RDescr |
---|---|---|---|
1 | L-1 | NULL | NULL |
2 | L-2a | 2 | B-2a |
2 | L-2a | 2 | B-2b |
2 | L-2b | 2 | B-2a |
2 | L-2b | 2 | B-2b |
3 | L-3 | 3 | B-3 |
5 | L-5 | NULL | NULL |
LCode | LDescr | RCode | RDescr |
---|---|---|---|
2 | L-2a | 2 | B-2a |
2 | L-2b | 2 | B-2a |
2 | L-2a | 2 | B-2b |
2 | L-2b | 2 | B-2b |
3 | L-3 | 3 | B-3 |
NULL | NULL | 4 | B-4 |
LCode | LDescr | RCode | RDescr |
---|---|---|---|
1 | L-1 | NULL | NULL |
2 | L-2a | 2 | B-2a |
2 | L-2a | 2 | B-2b |
2 | L-2b | 2 | B-2a |
2 | L-2b | 2 | B-2b |
3 | L-3 | 3 | B-3 |
5 | L-5 | NULL | NULL |
NULL | NULL | 4 | B-4 |
LCode | LDescr | RCode | RDescr |
---|---|---|---|
1 | L-1 | 2 | B-2a |
2 | L-2a | 2 | B-2a |
2 | L-2b | 2 | B-2a |
3 | L-3 | 2 | B-2a |
5 | L-5 | 2 | B-2a |
1 | L-1 | 2 | B-2b |
2 | L-2a | 2 | B-2b |
2 | L-2b | 2 | B-2b |
3 | L-3 | 2 | B-2b |
5 | L-5 | 2 | B-2b |
1 | L-1 | 3 | B-3 |
2 | L-2a | 3 | B-3 |
2 | L-2b | 3 | B-3 |
3 | L-3 | 3 | B-3 |
5 | L-5 | 3 | B-3 |
1 | L-1 | 4 | B-4 |
2 | L-2a | 4 | B-4 |
2 | L-2b | 4 | B-4 |
3 | L-3 | 4 | B-4 |
5 | L-5 | 4 | B-4 |
DML и обработка исключений
Если в блоке PL/SQL инициируется исключение, Oracle не выполняет откат изменений, внесенных командами DML этого блока. Логическими транзакциями приложения должен управлять программист, который и определяет, какие действия следует выполнять в этом случае. Рассмотрим следующую процедуру:
Обратите внимание: перед инициированием исключения задается значение параметра OUT. Давайте запустим анонимный блок, вызывающий эту процедуру, и проанализируем результаты :. Код выводит следующие значения:
Код выводит следующие значения:
Как видите, исключение было инициировано, но строки из таблицы книг при этом остались удаленными; дело в том, что Oracle не выполняет автоматического отката изменений. С другой стороны, переменная table_count сохранила исходное значение. Таким образом, в программах, выполняющих операции DML, вы сами отвечаете за откат транзакции — а вернее, решаете, хотите ли вы выполнить откат
Принимая решение, примите во внимание следующие соображения:
- Если для блока выполняется автономная транзакция, в обработчике исключения необходимо произвести ее откат или закрепление (чаще откат).
- Для определения области отката используются точки сохранения. Можно произвести откат транзакции до конкретной точки сохранения, тем самым оставив часть изменений, внесенных в течение сеанса.
Если исключение передается за пределы «самого внешнего» блока (то есть остается необработанным), то в среде выполнения PL/SQL, и в частности в SQL*Plus, автоматически осуществляется откат транзакции, и все изменения отменяются.
Тинькофф Инвестиции от Тинькофф Брокер. Достоинства
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.
Теперь создадим запись о погоде за сегодняшний день.
При определении таблицы weather_log мы решили ссылаться на город, путём записи в поле city_id идентификатора города из таблицы cities. Так как мы только что добавили новый город, ничего не мешает использовать его идентификатор в записи о погоде.
Идентификатором города будет первичный ключ, который также был определён в качестве первого поля таблицы. Нумерация этого поля начинается с единицы, значит первая добавленная запись имеет идентификатор . Зная это, запрос на добавление записи о погоде в Санкт-Петербурге за третье сентября 2017 года выглядит так: