Sql запросы для чего нужны

Руководство по SQL: Как лучше писать запросы (Часть 1)

Узнайте о антипаттернах, планах выполнения, time complexity, настройке запросов и оптимизации в SQL

Язык структурированных запросов (SQL) является незаменимым навыком в индустрии информатики, и вообще говоря, изучение этого навыка относительно просто. Однако большинство забывают, что SQL — это не только написание запросов, это всего лишь первый шаг дальше по дороге. Обеспечение производительности запросов или их соответствия контексту, в котором вы работаете, — это совсем другая вещь.

Вот почему это руководство по SQL предоставит вам небольшой обзор некоторых шагов, которые вы можете пройти, чтобы оценить ваш запрос:

Почему следует изучать SQL для работы с данными?

SQL далеко не мертв: это один из самых востребованных навыков, который вы находите в описаниях должностей из индустрии обработки и анализа данных, независимо от того, претендуете ли вы на аналитику данных, инженера данных, специалиста по данным или на любые другие роли. Это подтверждают 70% респондентов опроса О ‘Рейли (O’ Reilly Data Science Salary Survey) за 2016 год, которые указывают, что используют SQL в своем профессиональном контексте. Более того, в этом опросе SQL выделяется выше языков программирования R (57%) и Python (54%).

Вы получаете картину: SQL — это необходимый навык, когда вы работаете над получением работы в индустрии информатики.

Неплохо для языка, который был разработан в начале 1970-х, верно?

Но почему именно так часто используется? И почему он не умер, несмотря на то, что он существует так долго?

Есть несколько причин: одной из первых причин могло бы стать то, что компании в основном хранят данные в реляционных системах управления базами данных (RDBMS) или в реляционных системах управления потоками данных (RDSMS), и для доступа к этим данным нужен SQL. SQL — это lingua franca данных: он дает возможность взаимодействовать практически с любой базой данных или даже строить свою собственную локально!

Если этого еще недостаточно, имейте в виду, что существует довольно много реализаций SQL, которые несовместимы между вендорами и не обязательно соответствуют стандартам. Знание стандартного SQL, таким образом, является для вас требованием найти свой путь в индустрии (информатики).

Кроме того, можно с уверенностью сказать, что к SQL также присоединились более новые технологии, такие как Hive, интерфейс языка запросов, похожий на SQL, для запросов и управления большими наборами данных, или Spark SQL, который можно использовать для выполнения запросов SQL. Опять же, SQL, который вы там найдете, будет отличаться от стандарта, который вы могли бы узнать, но кривая обучения будет значительно проще.

Если вы хотите провести сравнение, рассматривайте его как обучение линейной алгебре: приложив все эти усилия в этот один предмет, вы знаете, что вы сможете использовать его, чтобы также освоить машинное обучение!

Короче говоря, вот почему вы должны изучить этот язык запросов:

Обработка SQL и выполнение запросов

Чтобы повысить производительность вашего SQL-запроса, вы сначала должны знать, что происходит внутри, когда вы нажимаете ярлык для выполнения запроса.

Сначала запрос разбирается в «дерево разбора» (parse tree); Запрос анализируется на предмет соответствия синтаксическим и семантическим требованиям. Синтаксический анализатор создает внутреннее представление входного запроса. Затем эти выходные данные передаются в механизм перезаписи.

Затем оптимизатор должен найти оптимальное выполнение или план запроса для данного запроса. План выполнения точно определяет, какой алгоритм используется для каждой операции, и как координируется выполнение операций.

Чтобы найти наиболее оптимальный план выполнения, оптимизатор перечисляет все возможные планы выполнения, определяет качество или стоимость каждого плана, принимает информацию о текущем состоянии базы данных, а затем выбирает наилучший из них в качестве окончательного плана выполнения. Поскольку оптимизаторы запросов могут быть несовершенными, пользователям и администраторам баз данных иногда приходится вручную изучать и настраивать планы, созданные оптимизатором, чтобы повысить производительность.

Теперь вы, вероятно, задаетесь вопросом, что считается «хорошим планом запроса».

Как вы уже читали, качество стоимости плана играет немаловажную роль. Более конкретно, такие вещи, как количество дисковых операций ввода-вывода (disk I/Os), которые требуются для оценки плана, стоимость CPU плана и общее время отклика, которое может наблюдать клиент базы данных, и общее время выполнения, имеют важное значение. Вот тут-то и возникнет понятие сложности времени (time complexity). Подробнее об этом вы узнаете позже.

Затем выбранный план запроса выполняется, оценивается механизмом выполнения системы и возвращаются результаты запроса.

Написание SQL-запросов

Из предыдущего раздела, возможно, не стало ясно, что принцип Garbage In, Garbage Out (GIGO) естественным образом проявляется в процессе обработки и выполнения запроса: тот, кто формулирует запрос, также имеет ключи к производительности ваших запросов SQL. Если оптимизатор получит плохо сформулированный запрос, он сможет сделать только столько же…

Это означает, что есть некоторые вещи, которые вы можете сделать, когда пишете запрос. Как вы уже видели во введении, ответственность тут двоякая: речь идет не только о написании запросов, которые соответствуют определенному стандарту, но и о сборе идей о том, где проблемы производительности могут скрыться в вашем запросе.

Идеальная отправная точка — подумать о «местах» в ваших запросах, где могут возникнуть проблемы. И, в общем, есть четыре ключевых слова, в которых новички могут ожидать возникновения проблем с производительностью:

Тем не менее, вы также должны понимать, что производительность — это нечто, что должно стать значимым. Однако просто сказать, что эти предложения и ключевые слова плохи — это не то, что нужно, когда вы думаете о производительности SQL. Наличие предложения WHERE или HAVING в запросе не обязательно означает, что это плохой запрос…

Ознакомьтесь со следующим разделом, чтобы узнать больше об антипаттернах и альтернативных подходах к построению вашего запроса. Эти советы и рекомендации предназначены в качестве руководства. То, как и если вам действительно нужно переписать ваш запрос, зависит, помимо прочего, от количества данных, базы данных и количества раз, которое вам нужно для выполнения запроса. Это полностью зависит от цели вашего запроса и иметь некоторые предварительные знания о базе данных, с которой вы будете работать, имеет решающее значение!

1. Извлекайте только необходимые данные

Умозаключение «чем больше данных, тем лучше» — не обязательно должна соблюдаться при написании SQL: вы рискуете не только запутаться, получив больше данных, чем вам действительно нужно, но и производительность может пострадать от того, что ваш запрос получает слишком много данных.

Оператор SELECT

Помните, что коррелированный подзапрос является подзапросом, использующим значения из внешнего запроса. И обратите внимание, что, несмотря на то, что NULL может работать в этом контексте как «константа», это очень запутанно!

Рассмотрим следующий пример, чтобы понять, что подразумевается под использованием константы:

Совет: полезно знать, что наличие коррелированного подзапроса не всегда является хорошей идеей. Вы всегда можете рассмотреть возможность избавиться от них, например, переписав их с помощью INNER JOIN :

Операция DISTINCT

Оператор LIKE

Опять же, знание данных, хранящихся в базе данных, может помочь вам сформулировать шаблон, который будет правильно фильтровать все данные, чтобы найти только строки, которые действительно важны для вашего запроса.

2. Ограничьте свои результаты

Можно добавить операторы LIMIT или TOP в запросы, чтобы задать максимальное число строк для результирующего набора. Вот несколько примеров:

Преобразования типов данных

Всегда следует использовать наиболее эффективные, т.е. наименьшие, типы данных. Всегда есть риск, когда вы предоставляете огромный тип данных, когда меньший будет более достаточным.

Однако при добавлении преобразования типа данных в запрос увеличивается только время выполнения.

Альтернатива заключается в том, чтобы максимально избежать преобразования типов данных. Обратите внимание также на то, что не всегда возможно удалить или пропустить преобразование типа данных из запросов, но при этом следует обязательно стремиться к их включению и что при этом необходимо проверить эффект добавления перед выполнением запроса.

3. Не делайте запросы более сложными, чем они должны быть

Преобразования типов данных приводят вас к следующему пункту: вам не следует чрезмерно проектировать ваши запросы. Постарайтесь сделать их простыми и эффективными. Это может показаться слишком простым или глупым даже для того, чтобы быть подсказкой, главным образом потому, что запросы могут быть сложными.

Однако в примерах, упомянутых в следующих разделах, вы увидите, что вы можете легко начать делать простые запросы более сложными, чем они должны быть.

Оператор OR

Когда вы используете оператор OR в своем запросе, скорее всего, вы не используете индекс.

Помните, что индекс — это структура данных, которая повышает скорость поиска данных в таблице базы данных, но это обходится дорого: потребуются дополнительные записи и потребуется дополнительное место для хранения, чтобы поддерживать структуру данных индекса. Индексы используются для быстрого поиска или поиска данных без необходимости искать каждую строку в базе данных при каждом обращении к таблице базы данных. Индексы могут быть созданы с использованием одного или нескольких столбцов в таблице базы данных.

Если вы не используете индексы, включенные в базу данных, выполнение вашего запроса неизбежно займет больше времени. Вот почему лучше всего искать альтернативы использованию оператора OR в вашем запросе;

Рассмотрим следующий запрос:

Оператор можно заменить на:

Совет: имейте также в виду, что, хотя OR — и другие операторы, которые будут упомянуты в следующих разделах — скорее всего, не используют индекс, поиск по индексу не всегда предпочтителен!

Оператор NOT

Это уже выглядит лучше, не так ли?

Оператор AND

Оператор AND — это другой оператор, который не использует индекс и который может замедлить запрос, если он используется чрезмерно сложным и неэффективным образом, как в следующем примере:

Лучше переписать этот запрос, используя оператор BETWEEN :

Операторы ANY и ALL

Изолируйте столбцы в условиях

Также в случаях, когда столбец используется в вычислении или в скалярной функции, индекс не используется. Возможным решением было бы просто выделить конкретный столбец, чтобы он больше не был частью вычисления или функции. Рассмотрим следующий пример:

Это выглядит забавно, а? Вместо этого попробуйте пересмотреть расчет и переписать запрос примерно так:

4. Отсутствие грубой силы

Этот последний совет означает, что не следует пытаться ограничить запрос слишком сильно, так как это может повлиять на его производительность. Это особенно справедливо для соединений и для предложения HAVING.

Порядок таблиц в соединениях

При соединении двух таблиц может быть важно учитывать порядок таблиц в соединении. Если видно, что одна таблица значительно больше другой, может потребоваться переписать запрос так, чтобы самая большая таблица помещалась последней в соединении.

Избыточные условия при соединениях

При добавлении слишком большого количества условий к соединениям SQL обязан выбрать определенный путь. Однако может быть, что этот путь не всегда является более эффективным.

Условие HAVING

Рассмотрим следующие запросы:

Видно, что речь идет не об ограничении результирующего набора, а об ограничении промежуточного числа записей в запросе.

Вы видите, оценка качества, написание и переписывание запросов не является простой задачей, если учесть, что они должны быть максимально производительными; Предотвращение антипаттернов и рассмотрение альтернативных вариантов также будут частью ответственности при написании запросов, которые необходимо выполнять на базах данных в профессиональной среде.

Этот список был лишь небольшим обзором некоторых антипаттернов и советов, которые, надеюсь, помогут начинающим; Если вы хотите получить представление о том, что более старшие разработчики считают наиболее частыми антиобразцами, ознакомьтесь с этим обсуждением.

Set-based против процедурных подходов к написанию запросов

В вышеприведенных антипаттернах подразумевалось то, что они фактически сводятся к разнице в основанных на наборах и процедурных подходах к построению ваших запросов.

Процедурный подход к запросам — это подход, очень похожий на программирование: вы говорите системе, что делать и как это делать.

Неудивительно, что этот подход часто называют «пошаговым» или «построчным» запросом.

Другой подход — подход, основанный на наборе, где вы просто указываете, что делать. Ваша роль состоит в указании условий или требований для результирующего набора, который вы хотите получить из запроса. То, как ваши данные извлекаются, вы оставляете внутренним механизмам, которые определяют реализацию запроса: вы позволяете ядру базы данных определять лучшие алгоритмы или логику обработки для выполнения вашего запроса.

Поскольку SQL основан на наборах, неудивительно, что этот подход будет более эффективным, чем процедурный, и он также объясняет, почему в некоторых случаях SQL может работать быстрее, чем код.

Совет основанный на наборах подход к запросам — также тот, который большинство ведущих работодателей в отрасли информационных технологий попросит вас освоить! Часто необходимо переключаться между этими двумя типами подходов.

Обратите внимание, что если вам когда либо понадобится процедурный запрос, вы должны рассмотреть возможность его переписывания или рефакторинга.

В следующей части будут рассмотрены план и оптимизация запросов

Источник

SQL за 20 минут

Предлагаем вашему вниманию статью с кричащим названием «SQL за 20 минут». Конечно, весь SQL за 20 минут вы не освоите, но хороший старт получите.

Каждый уважающий себя веб-разработчик должен знать SQL. Хоть он и существует аж с 70-х годов прошлого века, он до сих пор очень широко используется, и без него будет сложно создать нечто серьёзное. Большинство full-stack фреймворков умеют работать с SQL. В их числе: ActiveRecord, Doctrine, Hibernate и многие другие. Несмотря на это, иногда приходится «замарать руки» и пуститься в настоящий SQL.

Создаём таблицу

Для того, чтобы создать таблицу в SQL, используется выражение CREATE TABLE. Он принимает в качестве параметров все колонки, которые мы хотим внести, а также их типы данных.

Давайте создадим табличку с названием «Months», в которой будет три колонки:

Код будет выглядеть вот так:

Также, когда создаются таблицы, принято добавлять так называемый primary key. Это колонка, значения в которой уникальны. Чаще всего primary key колонкой является id, но в нашем случае это может быть и name, так как имена всех месяцев уникальны. Для более подробной информации предлагаем перейти по этой ссылке.

Ввод данных

Теперь давайте добавим пару месяцев в нашу табличку. Сделать это можно с помощью команды INSERT. Есть два разных способа использовать INSERT:

Первый способ не подразумевает указания названий колонок, а лишь принимает значения в том порядке, в котором они указаны в таблице.

Первый способ короче второго, однако если в будущем мы захотим добавить дополнительные колонки, все предыдущие запросы работать не будут. Для решения данной проблемы следует использовать второй способ. Его суть в том, что перед вводом данных мы указываем названия колонок.

В случае, если мы не укажем одну из колонок, на её место будет записано NULL или заданное значение по умолчанию, но это уже совсем другая история.

Select

Данный запрос используется в случае, если нам нужно показать данные в таблице. Наверное, самым простым примером использования SELECT будет следующий запрос:

Результатом данного запроса будет таблица со всеми данными в таблице characters. Знак звёздочки (*) означает то, что мы хотим показать все столбцы из таблицы без исключений. Так как в базе данных обычно больше одной таблицы, нам необходимо указывать название таблицы, данные из которой мы хотим посмотреть. Сделать это мы можем, используя ключевое слово FROM.

Когда вам нужны лишь некоторые столбцы из таблицы, то вы можете указать их имена через запятую вместо звёздочки.

Также иногда нам нужно отсортировать выводимые данные. Для этого мы используем ORDER BY «название столбца». ORDER BY имеет два модификатора: ASC (по возрастанию) (по умолчанию) и DESC (по убыванию).

Where

Теперь мы знаем, как показать только конкретные столбцы, но что если мы хотим включить в вывод лишь некоторые конкретные строки? Для этого мы используем WHERE. Данное ключевое слово позволяет нам фильтровать данные по определённому условию.

К примеру, у нас есть табличка, в которой записаны данные о 4 самых продаваемых музыкальных альбомах всех времён. Давайте выведем только те, жанром которых является рок, а продажи были меньше, чем 50 миллионов копий.

In/Between/Like

Условия в WHERE могут быть записаны с использованием ещё нескольких команд, которыми являются:

К примеру, мы можем сделать запрос для вывода данных об альбомах в жанре pop или soul:

Если мы хотим вывести все альбомы, которые были выпущены в промежутке между 1975 и 1985 годом, мы можем использовать следующую запись:

Также, если мы хотим вывести все альбомы, в названии которых есть буква ‘R’, мы можем использовать следующую запись:

Знак % означает любую последовательность символов (0 символов тоже считается за последовательность).

В SQL также есть инверсия. Для примера, попробуйте самостоятельно написать NOT перед любым логическим выражением в условии (NOT BETWEEN и так далее).

Функции

В SQL полно встроенных функций для выполнения разных операций. Мы же покажем вам только наиболее часто используемые:

Чтобы вывести год выпуска самого старого альбома, в таблице можно использовать следующий запрос:

Обратите внимание, что если вы напишете запрос, в котором вам, к примеру, нужно будет вывести имя и среднее значение чего-либо, то вы получите ошибку на выводе.

Допустим, вы пишете такой запрос:

Чтобы избежать ошибки, вам следует добавить следующую строку:

Причиной тому является, что запись avg(age) является совокупной (aggregated), и вам необходимо группировать значения по имени.

Вложенные Select

В предыдущих шагах мы изучили, как делать простые вычисления с данными. Если мы хотим использовать результат данных вычислений, то часто нам необходимо использовать так называемые вложенные запросы. Допустим, нам необходимо вывести артиста, альбом и год выпуска самого старого альбома в таблице.

Вывести эти столбцы можно, используя следующий запрос:

Также мы знаем, как получить самый ранний год из имеющихся:

Объединить эти запросы можно в WHERE:

Присоединение таблиц

В сложных базах данных чаще всего у нас есть несколько связанных таблиц. К примеру, у нас есть две таблицы: про видеоигры и про разработчиков.

Если мы хотим вывести всю информацию об игре, включая информацию о её разработчике, нам необходимо подключить вторую таблицу. Чтобы это сделать, можно использовать INNER JOIN:

Это, наверное, самый простой пример использования JOIN. Есть ещё несколько вариантов его использования. Для более подробной информации предлагаем перейти по этой ссылке.

Псевдонимы

Если вы взгляните на предыдущий пример, то вы заметите, что есть два столбца, названных одинаково: «name». Часто это может запутать. Решением данной проблемы являются псевдонимы. Они, к слову, помогают сделать название столбца красивее или понятнее в случае необходимости.

Чтобы присвоить столбцу псевдоним, можно использовать ключевое слово AS:

Update

Зачастую нам нужно изменить данные в таблице. В SQL это делается с помощью UPDATE.

Использование UPDATE включает в себя:

Предположим, у нас есть таблица с самыми высокооценёнными сериалами всех времён. Однако у нас есть проблема: «Игра Престолов» обозначена как комедия и нам определённо нужно это изменить:

Удаление записей из таблицы

Примечание: убедитесь, что используете WHERE, когда удаляете запись из таблицы. Иначе вы удалите все записи из таблицы, сами того не желая.

Удаление таблиц

Если мы хотим удалить все данные из таблицы, но при этом оставить саму таблицу, нам следует использовать команду TRUNCATE:

В случае, если мы хотим удалить саму таблицу, то нам следует использовать команду DROP:

Заключение

На этой ноте мы завершаем данный SQL-туториал. Само собой, это не всё, и для полного освоения нужно ещё много изучить, однако данное вступление даст вам толчок для дальнейшего изучения.

Более подробные уроки по SQL вы можете найти, перейдя по следующим ссылкам:

Другие статьи по теме

Больше полезной информации вы найдете на нашем телеграм-канале «Библиотека программиста».

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:

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:

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:

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:

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:

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:

Теперь, после выполнения запроса, она выглядит так:

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