Основни SQL команди - Списъкът с заявки към базата данни и изявления, които трябва да знаете

SQL означава език за структурирани заявки. SQL командите са инструкциите, използвани за комуникация с база данни за изпълнение на задачи, функции и заявки с данни.

SQL командите могат да се използват за търсене в базата данни и за извършване на други функции като създаване на таблици, добавяне на данни към таблици, модифициране на данни и пускане на таблици.

Ето списък на основните SQL команди (понякога наричани клаузи), които трябва да знаете дали ще работите със SQL.

ИЗБЕРИ и ОТ

В SELECTчаст от заявка определя кои колони от данните, които ще се показват в резултатите. Има и опции, които можете да приложите за показване на данни, които не са колона на таблица.

Примерът по-долу показва три колони SELECTизд FROM"Студентски" масата и един изчислява колона. Базата данни съхранява studentID, FirstName и LastName на студента. Можем да комбинираме колоните First и Last Name, за да създадем изчислената колона 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)

СЪЗДАЙТЕ МАСА

CREATE TABLEправи точно това, което звучи: създава таблица в базата данни. Можете да посочите името на таблицата и колоните, които трябва да бъдат в нея.

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

ALTER TABLE

ALTER TABLEпроменя структурата на таблица. Ето как бихте добавили колона към база данни:

ALTER TABLE table_name ADD column_name datatype;

ПРОВЕРКА

В CHECKограничение се използва за ограничаване на обхвата на стойност, която може да бъде поставен в колона.

Ако дефинирате CHECKограничение за една колона, тя позволява само определени стойности за тази колона. Ако дефинирате CHECKограничение за таблица, тя може да ограничи стойностите в определени колони въз основа на стойности в други колони в реда.

Следващият SQL създава CHECKограничение в колоната „Възраст“, ​​когато се създава таблицата „Лица“. На CHECKнея осигурява ограничение, че не може да има всяко лице под 18 години.

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

За да позволите именуване на CHECKограничение и за дефиниране на CHECKограничение за множество колони, използвайте следния SQL синтаксис:

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") );

КЪДЕТО

(AND ,OR , IN, BETWEEN, И LIKE)

В WHEREклаузата се използва за ограничаване на броя на редовете върнати.

Като пример, първо ще ви покажем един SELECTотчет и резултати , без да е WHEREтвърдение. След това ще добавим WHEREизявление, което използва всичките пет квалификатора по-горе.

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)

Сега ще повторим SELECTзаявката, но ще ограничим върнатите редове с помощта на WHEREизраз.

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)

АКТУАЛИЗИРАНЕ

За да актуализирате запис в таблица, използвате UPDATEизраза.

Използвайте WHEREусловието, за да посочите кои записи искате да актуализирате. Възможно е да се актуализират една или повече колони наведнъж. Синтаксисът е:

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

Ето пример за актуализиране на Името на записа с Id 4:

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

Можете също да актуализирате колони в таблица, като използвате стойности от други таблици. Използвайте JOINклаузата, за да получите данни от множество таблици. Синтаксисът е:

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

Ето пример за актуализиране на мениджъра на всички записи:

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

ГРУПИРАЙ ПО

GROUP BY ви позволява да комбинирате редове и обобщавате данни.

Ето синтаксиса на GROUP BY:

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

ИМА

HAVINGви позволява да филтрирате данните, обобщени от GROUP BYклаузата, така че потребителят да получи ограничен набор от записи за преглед.

Ето синтаксиса на HAVING:

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

AVG ()

„Средно“ се използва за изчисляване на средната стойност на числова колона от набора от редове, върнати от SQL израз.

Ето синтаксиса за използване на функцията:

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

Ето пример за използване на таблицата на студентите:

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

КАТО

AS ви позволява да преименувате колона или таблица с помощта на псевдоним.

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

Това води до изход, както е показано по-долу.

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

Можете също така да използвате AS, за да присвоите име на таблица, за да улесните препратките в обединенията.

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

Това води до изход, както е показано по-долу.

+-------------+------------+-----------+-----------------+--------------+ | 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 | +-------------+------------+-----------+-----------------+--------------+

ПОДРЕДЕНИ 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)