Как сделать перечисление в sql

Обновлено: 08.07.2024

Система управления базами данных (СУБД) — это отдельная программа, которая работает как сервер, независимо от PHP.
Создавать свои базы данных, таблицы и наполнять их данными можно прямо из этой же программы, но для выполнения этих операций прежде придётся познакомиться с ещё одним языком программирования — SQL.

SQL или Structured Query Language (язык структурированных запросов) — язык программирования, предназначенный для управления данными в СУБД. Все современные СУБД поддерживают SQL.

На языке SQL выражаются все действия, которые можно провести с данными: от записи и чтения данных, до администрирования самого сервера СУБД.
Для повседневной работы совсем не обязательно знать весь этот язык; достаточно ознакомиться лишь с основными понятиями синтаксиса и ключевыми словами. Кроме того, SQL очень простой язык по своей структуре, поэтому его освоение не составит большого труда.

Язык SQL — это в первую очередь язык запросов, а кроме того он очень похож на естественный язык.
Каждый раз, когда требуется прочитать или записать любую информацию в БД, требуется составить корректный запрос. Такой запрос должен быть выражен в терминах SQL.

Например, чтобы вывести на экран все записи из таблицы города , составим такой запрос:

Если перевести этот запрос на язык SQL, то корректным результатом будет:

Теперь напишем запрос на добавление в таблицу города нового города:

Эта команда создаст в таблице ‘города’ новую запись, где полю ‘имя города’ будет присвоено значение ‘Санкт-Петербург’.

С помощью SQL можно не только добавлять и читать данные, но и:

удалять и обновлять записи в таблицах;
создавать и редактировать сами таблицы;
производить операции над данными: считать сумму, получать самое большое или малое значение, и так далее;
настраивать работу сервера СУБД.

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.

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.

Выполнение запросов

По умолчанию, если вы не устанавливали дополнительные программы, у MySQL нет графического интерфейса пользователя. Это значит, что единственный способ работы с ней — это использование командной строки.

Откройте командную строку (Выполнить: cmd.exe).
Перейдите в каталог с установленной MySQL: cd /d /bin .
Выполните: mysql -uroot -p .
Введите пароль, заданный при установке.

Оператор SQL create database: создание новой базы данных

Приступим к практике — начнём создавать базу данных для ведения погодного дневника.
Начать следует с создания новой базы данных для нашего сайта.
Новая БД в MySQL создаётся простой командой: CREATE DATABASE

Так что, выполнив команду CREATE DATABASE weather_diary; , MySQL создаст для нас новую БД, в которой будет происходить вся дальнейшая работа.
Это важно: после создания БД её невозможно будет переименовать, а только удалить и создать заново. По этой причине крайне внимательно подойдите к выбору имени для базы данных.

Оператор create table: создание таблиц

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

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: SHOW COLUMNS FROM weather_log .
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 id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY .
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 AUTO_INCREMENT , то MySQL при добавлении новых записей будет заполнять это поле сама. AUTO_INCREMENT будет играть роль счётчика — каждая новая запись в таблице получит значение на единицу больше максимального существующего значения.

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 1 . Зная это, запрос на добавление записи о погоде в Санкт-Петербурге за третье сентября 2017 года выглядит так:

Оператор select: чтение информации из БД

Для вывода информации из БД используются запросы типа SELECT .
В запросе нужно указать имя таблицы, необходимые поля, а также дополнительные параметры (будут рассмотрены в следующем уроке).

Например, чтобы получить список всех доступных городов:

Все погодные записи:

Вместо перечисления всех столбцов можно использовать знак звездочки — * .

Оператор update: обновление информации в БД

При добавлении записи очень легко совершить ошибку: сделать опечатку, не указать значение для одного из полей, и так далее.
Естественно, язык SQL предлагает возможности для редактирования уже созданных записей.

Но чтобы правильно составить запрос, необходимо определить условие для поиска записи, которую предлагается обновить. В противном случае, если не указать это условие, то будут обновлены абсолютно все записи в таблице.
В качестве такого условия лучше всего использовать первичный идентификатор записи. Поэтому, прежде чем выполнять запрос обновления, нужно выполнить запрос на чтение информации из таблицы, чтобы узнать, под каким идентификатором сохранилась ошибочная запись.
Допустим, этот идентификатор — единица, а правильная дата — пятое сентября 2017 года.

Запрос на обновление:

Оператор join: объединение записей из двух таблиц

В нашей таблице для хранения погодного дневника город сохраняется как идентификатор, поэтому при обычном чтении данных из этой таблицы вместо названия города стоит непонятное число. Чтобы подставить на место числа действительное значение, а конкретнее — название города, в SQL существуют операторы объединения — JOIN .
Поддержка операторов объединения и позволяет базе данных называться реляционной.

Поменяем запрос на показ погодных записей, чтобы он объединял две таблицы, а в поле города показывалось его название, а не идентификатор:

Open with Desktop
View raw
Copy raw contents Copy raw contents

Copy raw contents

Structured Query Language (SQL) — язык структурированных запросов, с помощью него пишутся специальные запросы (SQL инструкции) к базе данных с целью получения этих данных из базы и для манипулирования этими данными.

С точки зрения реализации язык SQL представляет собой набор операторов, которые делятся на определенные группы и у каждой группы есть свое назначение. В сокращенном виде эти группы называются DDL, DML, DCL и TCL.

DDL – Data Definition Language

Data Definition Language (DDL) – это группа операторов определения данных. Другими словами, с помощью операторов, входящих в эту группы, мы определяем структуру базы данных и работаем с объектами этой базы, т.е. создаем, изменяем и удаляем их.

В эту группу входят следующие операторы:

CREATE – используется для создания объектов базы данных;
ALTER – используется для изменения объектов базы данных;
DROP – используется для удаления объектов базы данных.

DML – Data Manipulation Language

Data Manipulation Language (DML) – это группа операторов для манипуляции данными. С помощью этих операторов мы можем добавлять, изменять, удалять и выгружать данные из базы, т.е. манипулировать ими.

В эту группу входят самые распространённые операторы языка SQL:

SELECT – осуществляет выборку данных;
INSERT – добавляет новые данные;
UPDATE – изменяет существующие данные;
DELETE – удаляет данные.

DCL – Data Control Language

Data Control Language (DCL) – группа операторов определения доступа к данным. Иными словами, это операторы для управления разрешениями, с помощью них мы можем разрешать или запрещать выполнение определенных операций над объектами базы данных.

TCL – Transaction Control Language

Transaction Control Language (TCL) – группа операторов для управления транзакциями. Транзакция – это команда или блок команд (инструкций), которые успешно завершаются как единое целое, при этом в базе данных все внесенные изменения фиксируются на постоянной основе или отменяются, т.е. все изменения, внесенные любой командой, входящей в транзакцию, будут отменены.

Базовый синтаксис SQL команды SELECT

Одна из основных функций SQL — получение данных из СУБД. Для построения всевозможных запросов к базе данных используется оператор SELECT. Он позволяет выполнять сложные проверки и обработку данных.

Общая структура запроса

В описанной структуре запроса необязательные параметры указаны в квадратных скобках.

DISTINCT используется для исключения повторяющихся строк из результата
ALL (по умолчанию) используется для получения всех данных, в том числе и повторений
FROM перечисляет используемые в запросе таблицы из базы данных
WHERE — это условный оператор, который используется для ограничения строк по какому-либо условию
GROUP BY используется для группировки строк
HAVING применяется после группировки строк для фильтрации по значениям агрегатных функций
ORDER BY используется для сортировки. У него есть два параметра:
ASC (по умолчанию) используется для сортировки по возрастанию
DESC — по убыванию
LIMIT используется для ограничения количества строк для вывода

Псевдонимы используются для представления столбцов или таблиц с именем отличным от оригинального. Это может быть полезно для улучшения читабельности имён и создания более короткого наименования столбца или таблицы.

Например, если в вашей таблице есть столбец good_type_id, вы можете переименовать его просто в id, для того, чтобы сделать его более коротким и удобным в использовании в будущем.

Для создания псевдонимов используется оператор AS:

Вы можете выводить любые строки и числа вместо столбцов:

Вы можете вывести любой столбец, определённый в таблице, например, town_to из таблицы Trip:

Также вы можете вывести несколько столбцов. Для этого их нужно перечислить через запятую:

Иногда возникают ситуации, в которых нужно получить только уникальные записи. Для этого вы можете использовать DISTINCT. Например, выведем список городов без повторений, в которые летали самолеты:

Эта конструкция используется для формирования словарей, примеры рассмотрим в главе про команду INSERT

Условный оператор WHERE

Ситуация, когда требуется сделать выборку по определенному условию, встречается очень часто. Для этого в операторе SELECT существует параметр WHERE, после которого следует условие для ограничения строк. Если запись удовлетворяет этому условию, то попадает в результат, иначе отбрасывается.

Общая структура запроса с оператором WHERE

В описанной структуре запроса необязательные параметры указаны в квадратных скобках.

В условном операторе применяются операторы сравнения, специальные и логические операторы.

Операторы сравнения служат для сравнения 2 выражений, их результатом может являться ИСТИНА (1), ЛОЖЬ (0) и NULL.

Результат сравнения с NULL является NULL. Исключением является оператор эквивалентности.

Оператор	Описание
=	Оператор равенство
Оператор эквивалентность Аналогичный оператору равенства, с одним лишь исключением: в отличие от него, оператор эквивалентности вернет ИСТИНУ при сравнении NULL NULL
<> или !=	Оператор неравенство
Оператор больше
>=	Оператор больше или равно

IS [NOT] NULL — позволяет узнать равно ли проверяемое значение NULL.

Для примера выведем всех членов семьи, у которых статус в семье не равен NULL:

[NOT] BETWEEN min AND max — позволяет узнать расположено ли проверяемое значение столбца в интервале между min и max.

Выведем все данные о покупках с ценой от 100 до 500 рублей из таблицы Payments:

[NOT] IN — позволяет узнать входит ли проверяемое значение столбца в список определённых значений.

[NOT] LIKE шаблон [ESCAPE символ] — позволяет узнать соответствует ли строка определённому шаблону.

В шаблоне разрешается использовать два трафаретных символа:

символ подчеркивания (_), который можно применять вместо любого единичного символа в проверяемом значении
символ процента (%) заменяет последовательность любых символов (число символов в последовательности может быть от 0 и более) в проверяемом значении.

ESCAPE-символ используется для экранирования трафаретных символов. В случае если вам нужно найти строки, содержащие проценты (а процент — это зарезервированный символ), вы можете использовать ESCAPE-символ.

Например, вы хотите получить идентификаторы задач, прогресс которых равен 3%:

Если бы мы не экранировали трафаретный символ, то в выборку попало бы всё, что начинается на 3.

Логические операторы необходимы для связывания нескольких условий ограничения строк.

Оператор NOT — меняет значение специального оператора на противоположный
Оператор OR — общее значение выражения истинно, если хотя бы одно из них истинно
Оператор AND — общее значение выражения истинно, если они оба истинны
Оператор XOR — общее значение выражения истинно, если один и только один аргумент является истинным

Выборка сводных данных (из двух и более таблиц)

При формировании сводной выборки данные беруться из нескольких таблиц. В операторе FROM исходные таблицы перечисляются через запятую. Также им могут быть присвоены алиасы. Синтаксис запроса выглядит следующийм образом:

При выборке сводных таблиц нужно учитывать, что исходные таблицы перемножаются. Т.е. если на входе у нас были таблицы:

id	Name
1	Иванов
2	Петров

id	Name	Phone
1	Иванов	322223
2	Петров	111111

То при простом запросе без условий

Получим примерно следующее:

id	Name	id2	Name2	Phone
1	Иванов	1	Иванов	322223
1	Иванов	2	Петров	111111
2	Петров	1	Иванов	322223
2	Петров	2	Петров	111111

Чтобы выбрать уникальные значения, нам нужно использовать оператор WHERE для связи этих таблиц

Сводные выборки нужны при импорте данных в базу. Сначала вы выделяете из таблиц импорта словари. А потом из таблиц импорта и словарей формируете запрос INSERT . SELECT для записи данных в основную таблицу.

Вложенные SQL запросы\

Вложенный запрос — это запрос на выборку, который используется внутри инструкции SELECT, INSERT, UPDATE или DELETE или внутри другого вложенного запроса. Подзапрос может быть использован везде, где разрешены выражения.

Пример структуры вложенного запроса

Здесь, SELECT поля_таблиц FROM список_таблиц WHERE конкретное_поле IN (. ) — внешний запрос, а SELECT поле_таблицы FROM таблица — вложенный (внутренний) запрос.

Каждый вложенный запрос, в свою очередь, может содержать один или несколько вложенных запросов. Количество вложенных запросов в инструкции не ограничено.

Подзапрос может содержать все стандартные инструкции, разрешённые для использования в обычном SQL-запросе: DISTINCT, GROUP BY, LIMIT, ORDER BY, объединения таблиц, запросов и т.д.

Подзапрос может возвращать скаляр (одно значение), одну строку, один столбец или таблицу (одну или несколько строк из одного или нескольких столбцов). Они называются скалярными, столбцовыми, строковыми и табличными подзапросами.

Подзапрос как скалярный операнд

Скалярный подзапрос — запрос, возвращающий единственное скалярное значение (строку, число и т.д.).

Следующий простейший запрос демонстрирует вывод единственного значения (названия компании). В таком виде он не имеет большого смысла, однако ваши запросы могут быть намного сложнее.

Таким же образом можно использовать скалярные подзапросы для фильтрации строк с помощью WHERE, используя операторы сравнения.

С помощью данного запроса возможно получить самого младшего члена семьи. Здесь используется подзапрос для получения максимальной даты рождения, которая затем используется для фильтрации строк.

Подзапросы с ANY, IN, ALL

ANY — ключевое слово, которое должно следовать за операцией сравнения (>, , = и т.д.), возвращающее TRUE, если хотя бы одно из значений столбца подзапроса удовлетворяет обозначенному условию.

ALL — ключевое слово, которое должно следовать за операцией сравнения, возвращающее TRUE, если все значения столбца подзапроса удовлетворяет обозначенному условию.

IN — ключевое слово, являющееся псевдонимом ключевому слову ANY с оператором сравнения = (эквивалентность), либо <> ALL для NOT IN. Например, следующие запросы равнозначны:

Строковый подзапрос — это подзапрос, возвращающий единственную строку с более чем одной колонкой. Например, следующий запрос получает в подзапросе единственную строку, после чего по порядку попарно сравнивает полученные значения со значениями во внешнем запросе.

Данную конструкцию удобно использовать для замены логических операторов. Так, следующие два запроса полностью эквивалентны:

Связанным подзапросом является подзапрос, который содержит ссылку на таблицу, которая была объявлена во внешнем запросе. Здесь вложенный запрос ссылается на внешюю таблицу "таблица_1":

Подзапросы как производные таблицы

Производная таблица — выражение, которое генерирует временную таблицу в предложении FROM, которая работает так же, как и обычные таблицы, которые вы указываете через запятую. Так выглядит общий синтаксис запроса с использованием производных таблиц:

Обратите внимание на то, что для производной таблицы обязательно должен указываться её псевдоним, для того, чтобы имелась возможность обратиться к ней в других частях запроса.

Обработка вложенных запросов

Добавление данных, оператор INSERT

Для добавления новых записей в таблицу предназначен оператор INSERT.

Общая структура запроса с оператором INSERT

В описанной структуре запроса необязательные параметры указаны в квадратных скобках. Вертикальной чертой обозначен альтернативный синтаксис.

Значения можно вставлять перечислением с помощью слова values, перечислив их в круглых скобках через запятую или c помощью оператора select. Таким образом, добавить новые записей можно следующими способами:

Первичный ключ при добавлении новой записи

Следует помнить, что первичный ключ таблицы является уникальным значением и добавление уже существующего значения приведет к ошибке.

При добавлении новой записи с уникальными индексами выбор такого уникального значения может оказаться непростой задачей. Решением может быть дополнительный запрос, направленный на выявление максимального значения первичного ключа для генерации нового уникального значения.

В SQL введен механизм его автоматической генерации. Для этого достаточно снабдить первичный ключ good_id атрибутом AUTO_INCREMENT. Тогда при создании новой записи в качестве значения good_id достаточно передать NULL или 0 — поле автоматически получит значение, равное максимальному значению столбца good_id, плюс единица.

Теперь, зная синткасис команд INSERT и SELECT, можем разобраться как создать из исходного набора данных словари и загрузить данные в БД с учетом внешних ключей

Допустим есть список агентов (данные полученные от заказчика в виде CSV-файла), у которых есть поля название, тип и т.д. (далее по тексту я её называю таблица импорта)

В структуре БД поле "тип агента" создано как внешний ключ на таблицу типов

Для добавления "типов агентов" в таблицу AgentType мы будем использовать альтернативный синтаксис INSERT . SELECT

Пишем инструкцию SELECT, которая выбирает уникальные записи из таблицы импорта:

Ключевое слово DISTINCT относится только к топу полю, перед которым написано. В нашем случае выбирает уникальные названия типов агентов.
Откуда брать поле Image в предметной области не написано и в исходных данных его нет. Но т.к. в целевой таблице это поле не обязательное, то можно его пропустить

Этот запрос можно выполнить отдельно, чтобы проверить что получится

После отладки запроса SELECT перед ним допишем запрос INSERT:

Поле ID можно пропустить, оно автоинкрементное и создастся само (по крайней мере в MsSQL)
Количество вставляемых полей (Title) должно быть равным количеству выбираемых полей (Тип_агента)

Если в таблице есть обязательные поля, а нем неоткуда взять для них данные, то мы можем в SELECT вставить фиксированные значения (в примере пустая строка):

Заполнение основной таблицы

Тоже сначала пишем SELECT запрос, чтобы проверить те ли данные получаются

напоминаю, что порядок и количество выбираемых и вставляемых полей должны быть одинаковыми

в поле AgentTypeID мы должны вставить ID соответсвующей записи из таблицы AgentType, поэтому выборка у нас из двух таблиц и чтобы не писать перед каждым полем полные названия таблиц мы присваиваем им алиасы

Т.е. мы выбираем перечисленные поля из таблицы agents_import и добавляем к ним ID агента у которого совпадает название.

При выборке из нескольких таблиц исходные данные перемножаются. Т.е. если мы не заполним перед этой выборкой словарь, то 100 * 0 = пустая выборка .

Если же мы не укажем условие WHERE, то выберутся, к примеру, 100 * 10 = 1000 записей (каждый агент будет в каждой категории). Поэтому важно, чтобы условие WHERE выбирало уникальные значения.

Естественно, количество внешних ключей в таблице может быть больше одного, в таком случае в секции FROM перечисляем все используемые словари и в секции WHERE перечисляем условия для всех таблиц объединив их логическим выражением AND

где алиасы b, c, d - словарные таблицы, а алиас "а" - таблица импорта

Написав и проверив работу выборки (она должна возвращать чтолько же записей, сколько в таблице импорта) дописываем команду вставки данных:

В каталоге data этого репозитория находится структура БД ( ms.sql ) и файлы для импорта: products_k_import.csv , materials_short_k_import.txt , productmaterial_k_import.xlsx .

Команда SELECT позволяет получить данные из базы. Существует возможность задать различные фильтры и лимиты на выборку. Попробуем привести несколько примеров SQL запросов с ограничением выборки в таблице USERS, в которой содержатся данные пользователей.

Условие WHERE в SQL запросе

Получение всех записей в таблице в одном запросе - это очень редкий случай в реальных проектах. Зачастую нужна либо одна запись, либо диапазон, к примеру из 10 или 100 записей либо отвечающее определённому условию. Такую выборку можно сделать с помощью команды условия WHERE в SQL запросе (слово WHERE переводится с английского как "ГДЕ").

Сравнение (=, !=, , =)

Продемонстрируем это условие на ограничении выборки по ID пользователя. Приведём сразу несколько примеров запросов: Как можно догадаться по математическим символам в этих запросах, выборка ограничена по ID пользователя (по целому числу). При каждом условии может возвращаться разное количество строк из таблицы. К примеру, если указано "WHERE `ID` = 2", то вернётся только одна строка, потому что поле "ID" зачастую уникально (то есть у столбца установлено свойство "PRIMARY KEY"). Если в запросе есть символ неравенства "!=" или сравнения " , headline" >Поиск подстроки (LIKE) и полное соответствие (=)

Знак равенства "=" можно использовать в SQL запросах не только для чисел, но и для строк. Представим что нам нужно получить выборку из базы, в которой будут содержаться данные о пользователе с именем "Мышь". Запрос получится такой: В результате мы получим все строки, в которых в столбце имени пользователя "NAME" содержится строка "Мышь". Обратите внимание, что совпадение должно быть полным. То есть в выборку не попадут пользователи, имена которых "Мышь серая", "Мышь белая", "Мышь чёрная". Чтобы выбрать и этих пользователей, необходимо сделать текстовый поиск по значению столбца. Для этого используется команда "LIKE" (в переводе с английского этот предлог звучит как "ПОДОБНО", "ВРОДЕ" или "СЛОВНО").

С помощью команды "LIKE" можно искать подстроку в столбце. Чтобы сделать это поставьте знак процента "%" с той стороны подстроки, с которой могут находиться другие символы. К примеру: В результаты выборки попадёт не только пользователь с именем "Мышь", но и "Мышь серая", "Мышь белая", "Мышь чёрная". Если поставить знак процента ещё и до подстроки: то в выборку попадут не только все предыдущие результаты, но и пользователь с именем "Большая мышь".

LIKE делает поиск независимо от регистра. То есть результаты от '%мышь%' и '%МЫШЬ%' будут одинаковыми.

Логика "и" (AND) и "или" (OR)

Бывают случаи, когда необходимо задать несколько ограничений, связанных логикой. К примеру, если надо выбрать пользователей с ID от 2 до 5, то можно использовать условие с "AND": Количество условий и "AND" неограниченно: Существует возможность использовать логику "ИЛИ" благодаря условию "OR". Продемонстрируем это: С помощью круглых скобок ( ) можно группировать условия OR и AND:

Выбор определённых столбцов в SELECT

В этой статье во всех SELECT запросах к базе запрашивались все поля. Потому что после слова SELECT стояла звёздочка *. Но чем больше объём данных вы выборке, тем медленнее база данных возвращает ответ. Поэтому старайтесь запрашивать у базы только то, что будете использовать. К примеру, если нужно получить только ID пользователя и имя 'NAME', то перечислите эти поля через запятую после слова SELECT: Базы данных сайтов не приспособлены к получению больших выборок. Быстрее всего они работают на объёмах до 100 строк. Если попробовать запросить 100 000 строк из базы и указать вместо конкретных полей *, то можно будет увидеть значительное падение производительности. А чем медленнее загружается ваш сайт, тем меньше посетителей на него будут заходить. Поэтому всегда старайтесь оптимизировать свои запросы к базе.

В инструкции мы рассмотрим пример запросов MySQL/MariaDB, которые будут интересны новичкам или опытным пользователям в качестве шпаргалки.

Все запросы, за исключением выборки, несут потенциальную опасность для данных, которые хранятся в базе. Перед началом работы с рабочей базой, сделайте резервную копию.

Простые примеры использования SELECT

* 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.

1. Обычная выборка данных

> SELECT * FROM users

* в данном примере мы получаем список всех записей из таблицы users.

2. Выборка данных с объединением двух таблиц (JOIN)

* 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

Варианты запросов и примеров могут быть самые разные. Мы рассмотрим те, с которыми чаще всего приходилось иметь дело автору.

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:

* 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.

д) текущая дата минут год:

> SELECT * FROM study WHERE date 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:

* 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.

Примеры более сложных запросов или используемых редко

1. Объединение с группировкой выбранных данных в одну строку (GROUP_CONCAT)

> SELECT GROUP_CONCAT(DISTINCT CONVERT(id USING 'utf8') SEPARATOR ', ') as ids FROM users

* из таблицы users извлекаются данные по полю id, все они помещаются в одну строку, значения разделяются запятыми.

2. Группировка данных по двум и более полям

> SELECT * FROM users GROUP BY CONCAT(title, '::', birth)

* итого, в данном примере мы сделаем выгрузку данных из таблицы users и сгруппируем их по полям title и birth. Перед группировкой мы делаем объединение полей в одну строку с разделителем ::.

3. Объединение результатов из двух и более таблиц (UNION)

а) простой вариант использования UNION:

> (SELECT id, fio, address, 'Пользователи' as type FROM users)
UNION
(SELECT id, fio, address, 'Покупатели' as type FROM customers)

* в данном примере идет выборка данных из таблиц users и customers.

б) если нам нужно использовать WHERE после UNION, запрос будет сложнее:

> SELECT * FROM (
(SELECT id, fio, address, 'Пользователи' as type FROM users)
UNION
(SELECT id, fio, address, 'Покупатели' as type FROM customers)
) as U
WHERE U.address LIKE "Садовая%"

4. Выборка средних значений, сгруппированных за каждый час

SELECT avg(temperature), DATE_FORMAT(datetimeupdate, '%Y-%m-%d %H') as hour_datetime FROM archive GROUP BY DATE_FORMAT(datetimeupdate, '%Y-%m-%d %H')

* здесь мы извлекаем среднее значение поля temperature из таблицы archive и группируем по полю datetimeupdate (с разделением времени за каждый час).

5. Использование операторов IF и CASE

Данные операторы позволяют определять исход запроса исходя из условия.

а) выбрать пол мужской или женский:

SELECT IF(sex = 'm', 'мужчина', 'женщина') as sex FROM people

б) заменяем идентификатор времени года более понятным человеку значением:

SELECT CASE season_id WHEN 1 THEN 'зима' WHEN 2 THEN 'весна' WHEN 3 THEN 'лето' WHEN 4 THEN 'осень' ELSE 'неправильный идентификатор времени года' END as season FROM ` seasons

Вставка (INSERT)

* 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 SELECT * FROM WHERE ;

* 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%';

в) копирование с обновлением повторяющихся ключей.

> 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.

Обновление (UPDATE)

* 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 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';

Удаление (DELETE)

* где table — имя таблицы; conditions — условие (как и в случае с UPDATE, использовать DELETE без условия опасно — СУБД не запросит подтверждения, а просто удалит все данные).

Более сложный вариант — удаление данных с объединением таблиц. Запрос будет такого вида:

* в данном примере мы удалим записи только из таблицы users (u), которые при объединении с таблицей users_rights будут соответствовать условию r.admin='1'.

Создание таблицы

> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `users_rights` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL,
`user_id` int(10) unsigned NOT NULL,
`rights` int(10) unsigned NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

* где table — имя таблицы (в примере users_rights); field1, field2 — имя полей (в примере создается 3 поля — id, user_id, rights); options1, options2 — параметры поля (в примере int(10) unsigned NOT NULL); table options — общие параметры таблицы (в примере ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8).

Использование запросов в PHP

Подключаемся к базе данных:

mysql_connect ('localhost', 'login', 'password') or die ("MySQL connect error");
mysql_select_db ('db_name');
mysql_query("SET NAMES 'utf8'");

* где подключение выполняется к базе на локальном сервере (localhost); учетные данные для подключения — login и password (соответственно, логин и пароль); в качестве базы используется db_name; используемая кодировка UTF-8.

Также можно создать постоянное подключение:

mysql_pconnect ('localhost', 'login', 'password') or die ("MySQL connect error");

* однако есть вероятность достигнуть максимально разрешенного лимита хостинга. Данным способом стоит пользоваться на собственных серверах, где мы сами можем контролировать ситуацию.

* в PHP выполняется автоматически, кроме постоянных подключений (mysql_pconnect).

Запрос к MySQL (Mariadb) в PHP делается функцией mysql_query(), а извлечение данных из запроса — mysql_fetch_array():

$result = mysql_query("SELECT * FROM users");
while ($mass = mysql_fetch_array($result)) echo $mass[name] . '
';
>

* в данном примере выполнен запрос к таблице users. Результат запроса помещен в переменную $result. Далее используется цикл while, каждая итерация которого извлекает массив данных и помещает его в переменную $mass — в каждой итерации мы работаем с одной строкой базы данных.

Используемая функция mysql_fetch_array() возвращает ассоциативный массив, с которым удобно работать, но есть еще альтернатива — mysql_fetch_row(), которая возвращает обычный нумерованный массив.

Экранирование

При необходимости включения в строку запроса спецсимвола, например, %, необходимо использовать экранирование с помощью символа обратного слэша — \

> SELECT * FROM producrions WHERE kpd = '100\%'

* если выполнить такой запрос без экранирования, знак %, будет восприниматься как любое количество символов после 100.

Использование переменных

Пременные задаются с помощью знака собаки, например:

> SET @number = 101;

* мы создали переменную number со значением 101.

Теперь можно применить переменную в запросе, например:

> INSERT INTO users (`user_number`, `user_name`) VALUES (@number, CONCAT('Пользователь ', @number));

Читайте также: