Команды mysql

Важность MS SQL запросов

Аббревиатура SQL расшифровывается – Structured Query Language (язык структурированных запросов). Его конструкции выступают непроцедурным декларативным языком. SQL позволяет сохранять информацию в базах данных (БД) в удобном для использования виде, а также манипулировать данными. Используется для управления данными в системе реляционных баз данных (RDBMS).

БД, в том числе и реляционная модель, основывается на теории множеств. Она подразумевает возможность объединения различных объектов в единое целое, которым в БД выступает таблица

Данное утверждение имеет важное значение, т.к. SQL основывается на работе с множествами, наборами данных, которые по сути и являются таблицами

SQL запросы важны для всех веб-проектов в Интернете, обрабатывающих большие объемы информации. Все они вынуждены сохранять ее в различных видах БД. Многие проекты хранят информацию в БД реляционного типа (записи осуществляются в разных табличных подобиях). С помощью различных конструкций MS SQL запросов производится внесение новых и обращение к имеющимся записям.

Говоря простым языком, SQL выступает набором принятых стандартов, которые используются для создания обращений к БД. Стандарты языка SQL не являются статичными. Они постоянно видоизменяются, обновляются, расширяются.

Создаём таблицу

Таблица — основной компонент в MySQL. Они состоят из полей и записей, которые относятся к своим полям. Чтобы было проще понять, что такое поля и записи, можно представить так:

  • таблица — это ящик, внутри которого хранятся одинаковые карточки.
  • когда мы создаём таблицу, нам нужно придумать, какие поля мы будем заполнять в каждой карточке.
  • внутри таблицы все поля у всех карточке одинаковые, отличаются только записи внутри них.

Допустим, вы ведёте ежедневник в виде карточек. Тогда у вас будут всего два поля: дата и события за день. Дата будет записываться в формате «год — месяц — число», а события — в виде простого текста. Получается, что для записи каждого дня вы берёте пустую карточку, заполняете в ней нужные поля и кладёте карточку в ящик (таблицу в базе данных).

Зная это, создадим таблицу, чтобы вести в ней учёт входящих обращений в сервисный центр:

Теперь разберём команду подробнее:

  • CREATE TABLE имя_таблицы — создаёт таблицу с указанным именем внутри текущей базы данных. Таблицы переименовывать можно, поэтому тут можно всё поправить, если что-то будет не так.
  • id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY — создаёт поле с названием id, внутри него будут только числа, а ещё значение в этом поле само увеличивается на единицу в каждой новой записи.  PRIMARY KEY означает, что это поле служит для связи с другими таблицами внутри базы данных.
  • city_id INT — создаёт поле city_id для чисел.
  • day DATE — создаёт поле для даты с именем day.
  • reason TEXT — создаёт поле reason, в который можно положить текст почти любой длины.

Такие поля нам нужны, чтобы при каждом обращении в сервисный центр мы могли записать:

  • код города, откуда пришло обращение (city_id);
  • дату обращения (day);
  • и саму причину обращения в сервис (reason).

Скажите нет грубой силе

Этот последний совет на самом деле означает, что вы не должны слишком сильно ограничивать запрос, потому что это может повлиять на его производительность. Это особенно верно для объединений и для предложения .

Когда вы объединяете две таблицы, может быть важно рассмотреть порядок объединения таблиц. Если вы заметили, что одна таблица значительно больше другой, вы можете переписать свой запрос так, чтобы самая большая таблица была помещена последней в объединении

Избыточные условия для объединений

Когда вы добавляете слишком много условий для объединений, вы, по сути, предписываете SQL выбрать определенный путь. Может быть, однако, что этот путь не всегда более эффективен.

Предложение  было первоначально добавлено в SQL, потому что ключевое слово  не могло использоваться с агрегатными функциями.   обычно используется с предложением  , чтобы ограничить группы возвращаемых строк только теми, которые соответствуют определенным условиям. Однако, если вы используете это предложение в своем запросе, индекс не используется, который, как вы уже знаете, что может привести к запросу, который будет не реально выполнить.

Если вы ищете альтернативу, подумайте об использовании предложения  . Рассмотрим следующие запросы:

SELECT state, COUNT(*) FROM Drivers WHERE state IN ('GA', 'TX') GROUP BY state ORDER BY state
SELECT state, COUNT(*) FROM Drivers GROUP BY state HAVING state IN ('GA', 'TX') ORDER BY state

В первом запросе используется предложение  , чтобы ограничить количество строк, которые нужно суммировать, тогда как второй запрос суммирует все строки в таблице, а затем использует   для отбрасывания вычисленных сумм. В таких случаях альтернатива с предложением  , очевидно, лучше, поскольку вы не тратите никаких ресурсов.

Вы видите, что здесь речь идет не о ограничении результатов запроса, а об ограничении промежуточного количества записей в запросе.

Обратите внимание, что разница между этими двумя предложениями заключается в том, что оператор  вводит условие для отдельных строк, тогда как оператор  вводит условие агрегирования или повторных выборов, в которых один результат, такой как , , , … был создан из нескольких строк. Как видите, оценка качества, запись и переписывание запросов –непростая задача, если учесть, что они должны быть максимально эффективными

Избегание анти-шаблонов и использование альтернативных вариантов в написании запросов также являются частью вашей заботы при написании очередей, которые можно запускать в базах данных в профессиональной среде

Как видите, оценка качества, запись и переписывание запросов –непростая задача, если учесть, что они должны быть максимально эффективными. Избегание анти-шаблонов и использование альтернативных вариантов в написании запросов также являются частью вашей заботы при написании очередей, которые можно запускать в базах данных в профессиональной среде.

Этот список был всего лишь небольшим обзором некоторых анти-шаблонов и советов, которые, надеюсь, помогут новичкам. Если вы хотите получить представление о том, что более старшие разработчики считают наиболее частыми антишаблонами, ознакомьтесь с этим обсуждением.

Где используется SQL

Google уверяет – рассмотренные элементы активно применяются. Особенно базы. Они задействованы в:

  • DDL – как язык определения данных (так говорит Google), давая независимое создание информационных хранилищ;
  • DML – управление, помогающее вести поддержку существующих табличек;
  • DCL – контроль, используемый для защиты от неправильного использования и повреждений;
  • SSO – клиент-сервер, давая возможность проверки подлинности пользователя в нескольких веб-утилитах в рамках одного сеанса.

Также согласно сведениям, полученным из Google, рассматриваемые «команды» обеспечивают трехуровневую архитектуру. За счет соответствующего приема гарантируется защита информационных составляющих от несанкционированного использования и «пиратского» копирования.

Внимание: SQL-данные используются практически всеми реляционными базами. В Google и других поисковиках можно отыскать не только туториалы и полезную литературу по работе с рассмотренным языком и запросами

Здесь также предлагаются курсы для обучения программированию и БД. В Google удастся обнаружить не только очные курсы, но и дистанционные. Они помогают быстрее освоиться в выбранной области не только продвинутым программерам, но и новичкам. По выпуску выдают специальные сертификаты

В Google и других поисковиках можно отыскать не только туториалы и полезную литературу по работе с рассмотренным языком и запросами. Здесь также предлагаются курсы для обучения программированию и БД. В Google удастся обнаружить не только очные курсы, но и дистанционные. Они помогают быстрее освоиться в выбранной области не только продвинутым программерам, но и новичкам. По выпуску выдают специальные сертификаты.

Зачем мне изучать SQL, если я занимаюсь данными?

SQL весьма далек от забвения – напротив, это один из самых востребованных навыков, который вы можете найти в описаниях вакансий в области обработки больших данных, независимо от того, хотите ли вы устроиться на должность аналитика данных, инженера по данным, научного сотрудника в области данных или в качестве еще кого-либо. Этот факт подтверждается результатами исследования рынка труда, проведенным O’Reilly в 2016 году: 70% респондентов, участвовавших в опросе, подтвердили, что в своей профессиональной деятельности они используют SQL. Более того, в обзоре результатов этого исследования язык SQL занимает более высокую позицию, по сравнению с другими языками программирования, такими как R (57%) и Python (54%).

Теперь вы понимаете в чем тут дело: SQL является обязательным навыком, если вы хотите получить работу в сфере обработки больших данных.

Неплохо для языка, который был разработан еще в начале 1970-х годов прошлого века, не правда ли?

Но почему так часто используется именно этот язык? И почему он до сих пор не мертв, как многие другие языки того же поколения?

Для объяснения этого факта можно найти несколько причин: во-первых, компании в основном хранят данные в реляционных системах управления базами данных (RDBMS) или в системах управления реляционными потоками данных (RDSMS), и SQL требуется для доступа к таким хранимым данным. SQL – это универсальный язык данных: он дает вам возможность взаимодействовать практически с любой базой данных или даже создавать свои локальные базы данных!

Только имейте в виду, что существует немало реализаций SQL, которые несовместимы между собой и не обязательно соответствуют стандартам. Знание стандартного SQL, таким образом, является обязательным для каждого, желающего найти свой путь в это наукоемкой отрасли.

Кроме того, можно с уверенностью сказать, что SQL также включается в новые технологии, такие как Hive, SQL-подобный язык запросов, ориентированный на запросы и управление большими наборами данных, или Spark SQL, которые вы можете использовать для выполнения SQL запросов. Но еще раз напоминаем, SQL, который вы найдете в этих технологиях, будет отличаться от стандартного, который вы, возможно, уже знаете, но разобраться в особенностях конкретной реализации, зная стандартный SQL, вам будет значительно проще.

Если хотите, можем привести такую аналогию с линейной алгеброй: сосредоточив все усилия только на этой одной области математики, вы сможете использовать полученные знания и как хорошую основу для овладения машинным обучением!

Короче говоря, вот причины, по которым вам следует изучить язык структурированных запросов:

  • Он довольно прост в изучении, даже для новичков. Рост знаний и навыков происходит довольно быстро, и вы в кратчайшие сроки научитесь писать запросы.
  • Изучение SQL подчиняется принципу «однажды изученное может применяться повсюду», поэтому это отличное вложение вашего времени и сил!
  • Это отличное дополнение к языкам программирования. В некоторых случаях писать запрос даже предпочтительнее, чем писать код, потому что он более эффективен!

И чего же ты все еще ждешь?

Обработка и выполнение SQL-запросов

Чтобы повысить производительность вашего SQL-запроса, вам сначала нужно знать, что происходит, когда вы запускаете запрос на выполнение.

Во-первых, производится грамматический разбор и строится синтаксическое дерево запроса. Запрос анализируется с целью выявления того, насколько он удовлетворяет синтаксическим и семантическим требованиям. Парсер создает внутреннее представление входящего запроса. Затем это внутреннее представление передается обработчику кода.

Затем в дело вступает оптимизатор – его задача найти оптимальное выполнение или построить оптимальный план данного запроса. План выполнения точно определяет, какой алгоритм используется для каждой операции, и как координируется выполнение операций.

Чтобы действительно найти наиболее оптимальный план выполнения, оптимизатор рассчитывает все возможные планы выполнения, определяет качество или стоимость каждого плана, берет информацию о текущем состоянии базы данных и затем выбирает наилучший план как окончательный и пригодный для выполнения. Оптимизаторы запросов могут быть неидеальными, поэтому пользователям баз данных и администраторам иногда приходится вручную проверять и настраивать планы выполнения запросов, предложенные оптимизатором, чтобы повысить производительность выполнения запроса.

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

Как вы уже прочитали выше, критерий стоимости плана играет огромную роль. А именно, для оценки плана необходимы такие вещи, как количество дисковых операций ввода-вывода, стоимость процессора и общее время отклика, которое может наблюдаться для клиента базы данных, а также общее время выполнения. Именно здесь появляется понятие временной сложности. Но об этом вы узнаете чуть позже.

Затем выполняется выбранный план запроса, они оцениваются механизмом выполнения системы и после этого возвращаются результаты вашего запроса.

Таким образом эту последовательность можно записать в виде следующего списка шагов (см. картинку с английской терминологией ниже):

  • SQL-выражение
  • Синтаксической разбор
  • Компоновка
  • Оптимизация запроса
  • Выполнение запроса
  • Результаты запроса

Из предыдущего раздела может быть уже понятно, что принцип обработки «что на входе, то и на выходе» (Garbage In, Garbage Out (GIGO)) естественным образом распространяется на обработку и выполнение запроса: тот, кто формулирует запрос, также держит в руках и ключи от производительности SQL-запроса. Если оптимизатор получает плохо сформулированный запрос, он может только сделать так …

Это означает, что есть некоторые вещи, которые вы можете сделать, когда пишете запрос. Как мы уже во введении, ваша ответственность за качество написания запроса складывается из двух составляющих: в написании запросов, соответствующих определенному стандарту, и понимании того, где могут возникать проблемы при исполнении вашего запроса.

Идеальной отправной точкой является анализ узких мест в ваших запросах, то есть тех мест, в которых могут возникнуть проблемы. И, в общем, есть четыре причины и ключевых слова, где новичков могут ожидать проблемы с производительностью:

  • Оператор  ;
  • Ключевые слова    или ,
  • Оператор  .

Конечно, такой подход слишком прост и наивен, но для новичка эти утверждения являются хорошими указателями, и можно с уверенностью сказать, что, когда вы только начинаете, эти точки – как раз те места, где происходят неправильные действия и, как это ни парадоксально, где их также трудно обнаружить.

Тем не менее, вы также должны понимать, что производительность – это то, что понимается в определенном контексте: просто так сказать, что эти причины и ключевые слова плохи, не есть способ понимания производительности SQL запроса. То есть наличие предложения  или  в вашем запросе не обязательно означает, что это плохой запрос …

Прочитайте наш на следующий раздел, чтобы познакомиться подробнее с анти-шаблонами и альтернативными подходами к написанию запросов. Эти советы и трюки послужат для вас неким ориентиром. Нужно ли вам переписать свой запрос и как это сделать, если его действительно нужно переписать, зависит от количества данных, базы данных и количества раз, которое вам потребуется выполнять запрос. А здесь решающее значение имеет уже только цель вашего запроса и наличие некоторых предварительных знаний о структуре базе данных, к которой вы хотите обратиться!

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).

Оператор create table: создание таблиц

Создав новую БД, сообщим MySQL, что теперь мы собираемся работать именно с ней.
Выбор активной БД выполняется командой:

Пришло время создать первые таблицы!
Для ведения дневника по всем правилам, понадобится создать три таблицы: города (cities), пользователи (users) и записи о погоде (weather_log).
В подразделе «Запись» этой главы описано, как должна выглядеть структура таблицы weather_log. Переведём это описание на язык SQL:

Чтобы ввести многострочную команду в командной строке используйте символ в конце каждой строки (кроме последней).

Теперь создадим таблицу городов:

MySQL может показать созданную таблицу, если попросить об этом командой: .
В ответе будут перечислены все поля таблицы, их тип и другие характеристики.

Первичный ключ

В примере с созданием новой таблицы при перечислении необходимых полей первым полем идёт .
Это поле называется первичным ключом. Обязательно создавать первичный ключ в каждой таблице.

Первичный ключ — это особенное поле, в котором сохраняется уникальный идентификатор записи. Он нужен, чтобы у программиста и базы данных всегда была возможность однозначно обратиться к одной конкретной записи для её чтения, обновления или удаления.
Если назначить поле первичным ключом, то БД будет следить за тем, чтобы значение в этом поле больше не повторялось в таблице.
А если ещё и добавить аттрибут , то MySQL при добавлении новых записей будет заполнять это поле сама. будет играть роль счётчика — каждая новая запись в таблице получит значение на единицу больше максимального существующего значения.

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.

Работа в сервисе sql fiddle

Онлайн проверка sql запросов возможна при помощи сервиса sqlFiddle.
Самый простой способ организации работы состоит из следующих этапов:

  1. В верхней части рабочей области сервиса выбираем язык: SQLite(WebSQL);
    Открывшаяся рабочая область разделена визуально на 3 окна: левое — для кода создания таблиц и заполнения их данными, правое — для кода запросов, нижнее — для отображения результатов запросов.
  2. В левое окно помещается код для создания таблиц и вставки в них данных (пример кода расположен ниже). Затем щелкается кнопка «Build Schema».

После того как схема построена (об этом сигнализирует надпись на зеленом фоне «Schema Ready»), в правое окошко вставляется код запроса и щелкается кнопка Run SQL.

Еще пример:
Теперь некоторые пункты рассмотрим подробнее.Создание таблиц:

Пример: создайте сразу три таблицы (teachers, lessons и courses); добавьте по нескольку значений в каждую таблицу.

* для тех, кто незнаком с синтаксисом — просто скопировать полностью код и вставить в левое окошко сервиса

* урок по созданию таблиц в языке SQL далее

/*teachers*/
 
CREATE TABLE `teachers` (
  `id` INT(11) NOT NULL,
  `name` VARCHAR(25) NOT NULL,
  `code` INT(11),
  `zarplata` INT(11),
  `premia` INT(11),
  PRIMARY KEY (`id`)
);
INSERT INTO teachers VALUES (1, 'Иванов',1,10000,500), (2, 'Петров',1,15000,1000) ,(3, 'Сидоров',1,14000,800), (4,'Боброва',1,11000,800);
 
/*lessons*/
CREATE TABLE `lessons` (
  `id` INT(11) NOT NULL,
  `tid` INT(11),
  `course` VARCHAR(25),
  `date` VARCHAR(25),
PRIMARY KEY (`id`)
);
INSERT INTO lessons VALUES (1,1, 'php','2015-05-04'), (2,1, 'xml','2016-13-12');
 
/*courses*/
CREATE TABLE `courses` (
  `id` INT(11) NOT NULL,
  `tid` INT(11),
  `title` VARCHAR(25),
  `length` INT(11),
PRIMARY KEY (`id`)
);
INSERT INTO courses VALUES (1,1, 'php',54), (2,1, 'xml',72), (3,2, 'sql',25);

В результате получим таблицы с данными:

Отправка запроса:
Для того чтобы протестировать работоспособность сервиса, добавьте в правое окошко код запроса.

Пример: при помощи запроса выберите все данные из таблицы teachers, касаемые учителя с фамилией Иванов

SELECT * FROM `teachers` WHERE `name` = 'Иванов';

На дальнейших уроках SQL будет использоваться та же схема, поэтому необходимо будет просто копировать схему и вставлять в левое окно сервиса.

Онлайн визуализации схемы базы данных

Для онлайн визуализации схемы базы данных можно воспользоваться сервисом https://dbdesigner.net/:

  1. Создать свой аккаунт (войти в него, если уже есть).
  2. Щелкнуть по кнопке Go to Application.
  3. Меню Schema -> Import.
  4. Скопировать и вставить в появившееся окно код создания и заполнения таблиц базы данных

Далее к уроку 0 Язык sql создание таблиц

MySQL

Существует множество различных реляционных СУБД. Самая известная СУБД — это Microsoft Access, входящая в состав офисного пакета приложений Microsoft Office.
Нет никаких препятствий для использования в качестве СУБД MS Access, но для задач веб-программирования гораздо лучше подходит альтернативная программа — MySQL.
В отличие от MS Access, MySQL абсолютно бесплатна, может работать на серверах с Linux, обладает гораздо большей производительностью и безопасностью, что делает её идеальным кандидатом на роль базы данных в веб-разработке.
Подавляющее большинство сайтов и приложений на PHP используют в качестве СУБД именно MySQL.

Условие выборки – оператор WHERE

В процессе выборке достаточно часто нам требуется отфильтровать данные по определенному условию, т.е. не все данные, а только те, которые соответствуют условию, в конструкции SELECT для этого можно использовать оператор WHERE.

  
  SELECT price FROM Table
  WHERE price > 100

где, WHERE и есть условие, т.е. мы отображаем только те строки, которые соответствуют нашему условию (цена больше 100).

Операторы сравнения в SQL

  • «>» – больше чего-либо;
  • «<» – меньше чего-нибудь;
  • «=» – равно;
  • «<>» – не равно;
  • «>=» – больше или равно;
  • «<=» – меньше или равно.

Также можно указывать в условии ключевое слово BETWEEN, т.е. попадает или не попадает значение в определенный промежуток, например

  
  SELECT price
  FROM table
  WHERE price BETWEEN 400 AND 600

где, мы указываем, что цена должна быть в промежутке от 400 до 600.

Для проверки, входит ли значение проверяемого выражения в какой-то определенный набор значений, можно использовать предикат IN.

  
  SELECT price
  FROM table
  WHERE price IN (400, 600)

В данном случае мы хотим получить только цену со стоимостью 400 и 600.

Если нам нужно получить только уникальные строки источника, можно указать ключевое слово DISTINCT, например

  
  SELECT DISTINCT price 
  FROM Table
  WHERE price > 100

Примечание! Язык SQL не чувствителен к регистру, запросы можно писать как в одну строку, так и разбивать их на несколько. Например, следующие два запроса абсолютно одинаковые.

  
  SELECT price FROM Table

и

  
  Select price 
  From Table

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

SQL Справочник

SQL Ключевые слова
ADD
ADD CONSTRAINT
ALTER
ALTER COLUMN
ALTER TABLE
ALL
AND
ANY
AS
ASC
BACKUP DATABASE
BETWEEN
CASE
CHECK
COLUMN
CONSTRAINT
CREATE
CREATE DATABASE
CREATE INDEX
CREATE OR REPLACE VIEW
CREATE TABLE
CREATE PROCEDURE
CREATE UNIQUE INDEX
CREATE VIEW
DATABASE
DEFAULT
DELETE
DESC
DISTINCT
DROP
DROP COLUMN
DROP CONSTRAINT
DROP DATABASE
DROP DEFAULT
DROP INDEX
DROP TABLE
DROP VIEW
EXEC
EXISTS
FOREIGN KEY
FROM
FULL OUTER JOIN
GROUP BY
HAVING
IN
INDEX
INNER JOIN
INSERT INTO
INSERT INTO SELECT
IS NULL
IS NOT NULL
JOIN
LEFT JOIN
LIKE
LIMIT
NOT
NOT NULL
OR
ORDER BY
OUTER JOIN
PRIMARY KEY
PROCEDURE
RIGHT JOIN
ROWNUM
SELECT
SELECT DISTINCT
SELECT
INTO
SELECT TOP
SET
TABLE
TOP
TRUNCATE TABLE
UNION
UNION ALL
UNIQUE
UPDATE
VALUES
VIEW
WHERE

MySQL Функции
Функции строк
ASCII
CHAR_LENGTH
CHARACTER_LENGTH
CONCAT
CONCAT_WS
FIELD
FIND_IN_SET
FORMAT
INSERT
INSTR
LCASE
LEFT
LENGTH
LOCATE
LOWER
LPAD
LTRIM
MID
POSITION
REPEAT
REPLACE
REVERSE
RIGHT
RPAD
RTRIM
SPACE
STRCMP
SUBSTR
SUBSTRING
SUBSTRING_INDEX
TRIM
UCASE
UPPER
Функции чисел
ABS
ACOS
ASIN
ATAN
ATAN2
AVG
CEIL
CEILING
COS
COT
COUNT
DEGREES
DIV
EXP
FLOOR
GREATEST
LEAST
LN
LOG
LOG10
LOG2
MAX
MIN
MOD
PI
POW
POWER
RADIANS
RAND
ROUND
SIGN
SIN
SQRT
SUM
TAN
TRUNCATE
Функции дат
ADDDATE
ADDTIME
CURDATE
CURRENT_DATE
CURRENT_TIME
CURRENT_TIMESTAMP
CURTIME
DATE
DATEDIFF
DATE_ADD
DATE_FORMAT
DATE_SUB
DAY
DAYNAME
DAYOFMONTH
DAYOFWEEK
DAYOFYEAR
EXTRACT
FROM_DAYS
HOUR
LAST_DAY
LOCALTIME
LOCALTIMESTAMP
MAKEDATE
MAKETIME
MICROSECOND
MINUTE
MONTH
MONTHNAME
NOW
PERIOD_ADD
PERIOD_DIFF
QUARTER
SECOND
SEC_TO_TIME
STR_TO_DATE
SUBDATE
SUBTIME
SYSDATE
TIME
TIME_FORMAT
TIME_TO_SEC
TIMEDIFF
TIMESTAMP
TO_DAYS
WEEK
WEEKDAY
WEEKOFYEAR
YEAR
YEARWEEK
Функции расширений
BIN
BINARY
CASE
CAST
COALESCE
CONNECTION_ID
CONV
CONVERT
CURRENT_USER
DATABASE
IF
IFNULL
ISNULL
LAST_INSERT_ID
NULLIF
SESSION_USER
SYSTEM_USER
USER
VERSION

SQL Server функции
Функции строк
ASCII
CHAR
CHARINDEX
CONCAT
Concat with +
CONCAT_WS
DATALENGTH
DIFFERENCE
FORMAT
LEFT
LEN
LOWER
LTRIM
NCHAR
PATINDEX
QUOTENAME
REPLACE
REPLICATE
REVERSE
RIGHT
RTRIM
SOUNDEX
SPACE
STR
STUFF
SUBSTRING
TRANSLATE
TRIM
UNICODE
UPPER
Функции чисел
ABS
ACOS
ASIN
ATAN
ATN2
AVG
CEILING
COUNT
COS
COT
DEGREES
EXP
FLOOR
LOG
LOG10
MAX
MIN
PI
POWER
RADIANS
RAND
ROUND
SIGN
SIN
SQRT
SQUARE
SUM
TAN
Функции дат
CURRENT_TIMESTAMP
DATEADD
DATEDIFF
DATEFROMPARTS
DATENAME
DATEPART
DAY
GETDATE
GETUTCDATE
ISDATE
MONTH
SYSDATETIME
YEAR
Функции расширений
CAST
COALESCE
CONVERT
CURRENT_USER
IIF
ISNULL
ISNUMERIC
NULLIF
SESSION_USER
SESSIONPROPERTY
SYSTEM_USER
USER_NAME

MS Access функции
Функции строк
Asc
Chr
Concat with &
CurDir
Format
InStr
InstrRev
LCase
Left
Len
LTrim
Mid
Replace
Right
RTrim
Space
Split
Str
StrComp
StrConv
StrReverse
Trim
UCase
Функции чисел
Abs
Atn
Avg
Cos
Count
Exp
Fix
Format
Int
Max
Min
Randomize
Rnd
Round
Sgn
Sqr
Sum
Val
Функции дат
Date
DateAdd
DateDiff
DatePart
DateSerial
DateValue
Day
Format
Hour
Minute
Month
MonthName
Now
Second
Time
TimeSerial
TimeValue
Weekday
WeekdayName
Year
Другие функции
CurrentUser
Environ
IsDate
IsNull
IsNumeric

SQL ОператорыSQL Типы данныхSQL Краткий справочник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector