Основные команды SQL - список запросов и операторов к базе данных, которые вы должны знать

SQL расшифровывается как язык структурированных запросов. Команды SQL - это инструкции, используемые для связи с базой данных для выполнения задач, функций и запросов с данными.

Команды SQL можно использовать для поиска в базе данных и выполнения других функций, таких как создание таблиц, добавление данных в таблицы, изменение данных и удаление таблиц.

Вот список основных команд SQL (иногда называемых предложениями), которые вам следует знать, если вы собираетесь работать с SQL.

ВЫБРАТЬ и ИЗ

SELECTЧасть запроса определяет , какие столбцы данных , чтобы показать в результатах. Существуют также параметры, которые можно применить для отображения данных, не являющихся столбцами таблицы.

Приведенный ниже пример показывает три столбца SELECTэд FROMна «студенческую» стол и один вычисляемый столбец. В базе данных хранятся идентификатор, имя и фамилия учащегося. Мы можем объединить столбцы "Имя" и "Фамилия", чтобы создать вычисляемый столбец FullName.

SELECT studentID, FirstName, LastName, FirstName + ' ' + LastName AS FullName FROM student;
+-----------+-------------------+------------+------------------------+ | studentID | FirstName | LastName | FullName | +-----------+-------------------+------------+------------------------+ | 1 | Monique | Davis | Monique Davis | | 2 | Teri | Gutierrez | Teri Gutierrez | | 3 | Spencer | Pautier | Spencer Pautier | | 4 | Louis | Ramsey | Louis Ramsey | | 5 | Alvin | Greene | Alvin Greene | | 6 | Sophie | Freeman | Sophie Freeman | | 7 | Edgar Frank "Ted" | Codd | Edgar Frank "Ted" Codd | | 8 | Donald D. | Chamberlin | Donald D. Chamberlin | | 9 | Raymond F. | Boyce | Raymond F. Boyce | +-----------+-------------------+------------+------------------------+ 9 rows in set (0.00 sec)

СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ

CREATE TABLEделает именно то, что звучит: он создает таблицу в базе данных. Вы можете указать имя таблицы и столбцы, которые должны быть в таблице.

CREATE TABLE table_name ( column_1 datatype, column_2 datatype, column_3 datatype );

ИЗМЕНИТЬ ТАБЛИЦУ

ALTER TABLEизменяет структуру таблицы. Вот как можно добавить столбец в базу данных:

ALTER TABLE table_name ADD column_name datatype;

ПРОВЕРЯТЬ

CHECKОграничение используется для ограничения диапазона значений , которые могут быть размещены в колонке.

Если вы определяете CHECKограничение для одного столбца, оно допускает только определенные значения для этого столбца. Если вы определяете CHECKограничение для таблицы, оно может ограничивать значения в определенных столбцах на основе значений в других столбцах в строке.

Следующий SQL создает CHECKограничение для столбца «Возраст» при создании таблицы «Люди». В CHECKограничении гарантирует , что вы не можете иметь любое лицо ниже 18 лет.

CREATE TABLE Persons ( ID int NOT NULL, LastName varchar(255) NOT NULL, FirstName varchar(255), Age int, CHECK (Age>=18) );

Чтобы разрешить именование CHECKограничения и определить CHECKограничение для нескольких столбцов, используйте следующий синтаксис SQL:

CREATE TABLE Persons ( ID int NOT NULL, LastName varchar(255) NOT NULL, FirstName varchar(255), Age int, City varchar(255), CONSTRAINT CHK_Person CHECK (Age>=18 AND City="Sandnes") );

ГДЕ

(AND ,OR , IN, BETWEEN, И LIKE)

Предложение WHEREиспользуется для ограничения количества возвращаемых строк.

В качестве примера, первый мы покажем вам SELECTзаявление и результаты без в WHEREзаявлении. Затем мы добавим WHEREоператор, использующий все пять описанных выше квалификаторов.

SELECT studentID, FullName, sat_score, rcd_updated FROM student;
+-----------+------------------------+-----------+---------------------+ | studentID | FullName | sat_score | rcd_updated | +-----------+------------------------+-----------+---------------------+ | 1 | Monique Davis | 400 | 2017-08-16 15:34:50 | | 2 | Teri Gutierrez | 800 | 2017-08-16 15:34:50 | | 3 | Spencer Pautier | 1000 | 2017-08-16 15:34:50 | | 4 | Louis Ramsey | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 5 | Alvin Greene | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 6 | Sophie Freeman | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 7 | Edgar Frank "Ted" Codd | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 | | 8 | Donald D. Chamberlin | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 | | 9 | Raymond F. Boyce | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 | +-----------+------------------------+-----------+---------------------+ 9 rows in set (0.00 sec)

Теперь мы повторим SELECTзапрос, но ограничим количество строк, возвращаемых с помощью WHEREоператора.

STUDENT studentID, FullName, sat_score, recordUpdated FROM student WHERE (studentID BETWEEN 1 AND 5 OR studentID = 8) AND sat_score NOT IN (1000, 1400);
+-----------+----------------------+-----------+---------------------+ | studentID | FullName | sat_score | rcd_updated | +-----------+----------------------+-----------+---------------------+ | 1 | Monique Davis | 400 | 2017-08-16 15:34:50 | | 2 | Teri Gutierrez | 800 | 2017-08-16 15:34:50 | | 4 | Louis Ramsey | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 5 | Alvin Greene | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 8 | Donald D. Chamberlin | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 | +-----------+----------------------+-----------+---------------------+ 5 rows in set (0.00 sec)

ОБНОВИТЬ

Чтобы обновить запись в таблице, вы используете UPDATEоператор.

Используйте WHEREусловие, чтобы указать, какие записи вы хотите обновить. Одновременно можно обновлять один или несколько столбцов. Синтаксис:

UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2, ... WHERE condition;

Вот пример обновления имени записи с идентификатором 4:

UPDATE Person SET Name = “Elton John” WHERE Id = 4;

Вы также можете обновить столбцы в таблице, используя значения из других таблиц. Используйте JOINпредложение для получения данных из нескольких таблиц. Синтаксис:

UPDATE table_name1 SET table_name1.column1 = table_name2.columnA table_name1.column2 = table_name2.columnB FROM table_name1 JOIN table_name2 ON table_name1.ForeignKey = table_name2.Key

Вот пример диспетчера обновления всех записей:

UPDATE Person SET Person.Manager = Department.Manager FROM Person JOIN Department ON Person.DepartmentID = Department.ID

ГРУППА ПО

GROUP BY позволяет комбинировать строки и агрегировать данные.

Вот синтаксис GROUP BY:

SELECT column_name, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column_name;

ИМЕЕТ

HAVINGпозволяет фильтровать данные, агрегированные по этому GROUP BYпредложению, чтобы пользователь мог просматривать ограниченный набор записей.

Вот синтаксис HAVING:

SELECT column_name, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column_name HAVING COUNT(*) > value;

AVG ()

«Среднее» используется для вычисления среднего значения числового столбца из набора строк, возвращаемых оператором SQL.

Вот синтаксис использования функции:

SELECT groupingField, AVG(num_field) FROM table1 GROUP BY groupingField

Вот пример использования таблицы учеников:

SELECT studentID, FullName, AVG(sat_score) FROM student GROUP BY studentID, FullName;

В КАЧЕСТВЕ

AS позволяет переименовать столбец или таблицу, используя псевдоним.

SELECT user_only_num1 AS AgeOfServer, (user_only_num1 - warranty_period) AS NonWarrantyPeriod FROM server_table

Это приводит к выводу, как показано ниже.

+-------------+------------------------+ | AgeOfServer | NonWarrantyPeriod | +-------------+------------------------+ | 36 | 24 | | 24 | 12 | | 61 | 49 | | 12 | 0 | | 6 | -6 | | 0 | -12 | | 36 | 24 | | 36 | 24 | | 24 | 12 | +-------------+------------------------+

Вы также можете использовать AS для присвоения имени таблице, чтобы упростить ссылку в соединениях.

SELECT ord.product, ord.ord_number, ord.price, cust.cust_name, cust.cust_number FROM customer_table AS cust JOIN order_table AS ord ON cust.cust_number = ord.cust_number

Это приводит к выводу, как показано ниже.

+-------------+------------+-----------+-----------------+--------------+ | product | ord_number | price | cust_name | cust_number | +-------------+------------+-----------+-----------------+--------------+ | RAM | 12345 | 124 | John Smith | 20 | | CPU | 12346 | 212 | Mia X | 22 | | USB | 12347 | 49 | Elise Beth | 21 | | Cable | 12348 | 0 | Paul Fort | 19 | | Mouse | 12349 | 66 | Nats Back | 15 | | Laptop | 12350 | 612 | Mel S | 36 | | Keyboard| 12351 | 24 | George Z | 95 | | Keyboard| 12352 | 24 | Ally B | 55 | | Air | 12353 | 12 | Maria Trust | 11 | +-------------+------------+-----------+-----------------+--------------+

СОРТИРОВАТЬ ПО

ORDER BY gives us a way to sort the result set by one or more of the items in the SELECT section. Here is an SQL sorting the students by FullName in descending order. The default sort order is ascending (ASC) but to sort in the opposite order (descending) you use DESC.

SELECT studentID, FullName, sat_score FROM student ORDER BY FullName DESC;

COUNT

COUNT will count the number of rows and return that count as a column in the result set.

Here are examples of what you would use COUNT for:

  • Counting all rows in a table (no group by required)
  • Counting the totals of subsets of data (requires a Group By section of the statement)

This SQL statement provides a count of all rows. Note that you can give the resulting COUNT column a name using “AS”.

SELECT count(*) AS studentCount FROM student; 

DELETE

DELETE is used to delete a record in a table.

Be careful. You can delete all records of the table or just a few. Use the WHERE condition to specify which records you want to delete. The syntax is:

DELETE FROM table_name WHERE condition;

Here is an example deleting from the table Person the record with Id 3:

DELETE FROM Person WHERE Id = 3;

INNER JOIN

JOIN, also called Inner Join, selects records that have matching values in two tables.

SELECT * FROM A x JOIN B y ON y.aId = x.Id

LEFT JOIN

A LEFT JOIN returns all rows from the left table, and the matched rows from the right table. Rows in the left table will be returned even if there was no match in the right table. The rows from the left table with no match in the right table will have null for right table values.

SELECT * FROM A x LEFT JOIN B y ON y.aId = x.Id

RIGHT JOIN

A RIGHT JOIN returns all rows from the right table, and the matched rows from the left table. Opposite of a left join, this will return all rows from the right table even where there is no match in the left table. Rows in the right table that have no match in the left table will have null values for left table columns.

SELECT * FROM A x RIGHT JOIN B y ON y.aId = x.Id 

FULL OUTER JOIN

A FULL OUTER JOIN returns all rows for which there is a match in either of the tables. So if there are rows in the left table that do not have matches in the right table, those will be included. Also, if there are rows in the right table that do not have matches in the left table, those will be included.

SELECT Customers.CustomerName, Orders.OrderID FROM Customers FULL OUTER JOIN Orders ON Customers.CustomerID=Orders.CustomerID ORDER BY Customers.CustomerName

INSERT

INSERT is a way to insert data into a table.

INSERT INTO table_name (column_1, column_2, column_3) VALUES (value_1, 'value_2', value_3);

LIKE

LIKE  is used in a WHERE or HAVING (as part of the GROUP BY) to limit the selected rows to the items when a column has a certain pattern of characters contained in it.

This SQL will select students that have FullName starting with “Monique” or ending with “Greene”.

SELECT studentID, FullName, sat_score, rcd_updated FROM student WHERE FullName LIKE 'Monique%' OR FullName LIKE '%Greene'; 
+-----------+---------------+-----------+---------------------+ | studentID | FullName | sat_score | rcd_updated | +-----------+---------------+-----------+---------------------+ | 1 | Monique Davis | 400 | 2017-08-16 15:34:50 | | 5 | Alvin Greene | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | +-----------+---------------+-----------+---------------------+ 2 rows in set (0.00 sec)

You can place NOT before LIKE to exclude the rows with the string pattern instead of selecting them. This SQL excludes records that contain “cer Pau” and “Ted” in the FullName column.

SELECT studentID, FullName, sat_score, rcd_updated FROM student WHERE FullName NOT LIKE '%cer Pau%' AND FullName NOT LIKE '%"Ted"%';
+-----------+----------------------+-----------+---------------------+ | studentID | FullName | sat_score | rcd_updated | +-----------+----------------------+-----------+---------------------+ | 1 | Monique Davis | 400 | 2017-08-16 15:34:50 | | 2 | Teri Gutierrez | 800 | 2017-08-16 15:34:50 | | 4 | Louis Ramsey | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 5 | Alvin Greene | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 6 | Sophie Freeman | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 8 | Donald D. Chamberlin | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 | | 9 | Raymond F. Boyce | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 | +-----------+----------------------+-----------+---------------------+ 7 rows in set (0.00 sec)