Select from select sql примеры: Примеры использования инструкции SELECT (Transact-SQL) — SQL Server

Оператор SQL SELECT: примеры, синтаксис

Оператор SQL SELECT является одним из основных операторов языка SQL. Именно с его помощью происходит выборка значений, хранящихся в базе данных. В структуру запроса оператора SQL SELECT могут быть включены многие дополнительные операторы: уточняющие условие выборки, производящие группировку, сортировку выходных значений и т.д.

Оператор SQL SELECT имеет следующий синтаксис:

SELECT column_list
FROM table_name
[WHERE сondition
GROUP BY expression
HAVING condition
ORDER BY expression]

Необязательные операторы обрамлены квадратными скобками [].

В параметре column_list указываются названия столбцов таблицы, которые необходимо вывести, либо символ “*”, позволяющий вывести все столбцы таблицы. Ключевым словом FROM задается название таблицы или таблиц, из которых следует брать столбцы. Оператор SQL WHERE задает дополнительные условия выборки. Оператор SQL GROUP BY используют для группирования результата по столбцу или по нескольким столбцам.

Примеры оператора SQL SELECT. Имеется следующая таблица Planets:

Пример 1. С помощью оператора SQL SELECT вывести названия планет (Name):

SELECT PlanetName FROM Planets

Результат:

Пример 2. С помощью оператора SQL SELECT вывести названия планет, у которых есть кольца (HavingRings):

SELECT PlanetName FROM Planet WHERE HavingRings = 'Yes'

Результат:

Пример 3. С помощью оператора SQL SELECT вывести информацию о планете Нептун:

SELECT * FROM Planets WHERE PlanetName = 'Neptune'

Результат:

Оператор SELECT с примерами в SQL

Доброго времени суток, уважаемые читатели. Сегодня мы перейдем к изучению оператора SELECT, который является очень важным в языке SQL. Помимо общей информации, на этот раз будет больше примеров, чем ранее. И в будущем количество примеров будет увеличиваться.

В первом уроке по языку SQL мы создали базу данных и три таблицы, с помощью оператора CREATE, а во втором уроке — для заполнения таблиц данными мы использовали оператор INSERT.

Общие сведения

Итак, оператор SELECT необходим для выборки данных из таблиц. С помощью этого оператора SQL, вы можете выбрать всю таблицу, например сделав такой запрос:

SELECT * FROM имя_таблицы

Соответственно имя таблицы вы укажете свое. Такой запрос вернет все колонки в таблице, и в том порядке, в котором они записаны в базе данных.

Зачастую нужно выбирать определенные данные из таблицы. Это можно сделать большим количеством способов, в зависимости от того, что вы хотите получить. Например если вам необходимо получить только 2 колонки из таблицы, то запрос примет такой вид:

SELECT имя_колонки_1, имя_колонки_2 
FROM имя_таблицы

И в этом примере порядок отображения будет таким, каким его зададут в самом запросе, это значит, что порядок можно контролировать.

Использование условия WHERE

До этого были примеры самых простых запросов, но если вам необходимо выбрать более точечные данные, например строки с определенным значением, то в таком случае можно воспользоваться условием. Это условие задается с помощью ключевого слова WHERE в блоке запроса SELECT SQL, после которого задается само условие.

Разберем небольшой пример на таблице salespeople, созданной ранее, но для начала напомним ее структуру.

Теперь для примера выведем информацию о тех продавцах, которые проживают в Москве. Это сделается таким запросом:

SELECT * FROM salespeople 
WHERE city = 'Москва'

Достаточно простой для понимания запрос, который вернет такой результат:

Здесь, отлично видно, что мы выбрали все колонки для отображения. Теперь давайте выведем только имена продавцов, у которых комиссия составляет менее 20%. Следующий запрос сделает это:

SELECT sname, comm FROM salespeople 
WHERE comm < 20

И сразу же результат:

Обратите внимания, что какие именно колонки выводить, мы задали после слова SELECT. В языке SQL такие запросы — самые распространенные.

SELECT WHERE с несколькими условиями

Очевидно, что пока мы рассмотрели запросы с одиночным условием. Но также в языке SQL, в запросе SELECT возможно использовать несколько условий. Эти условия могут быть объединены с помощью булевых операторов: AND, OR, NOT.

Перейдем сразу к примеру, чтобы лучше понять, выведем информацию о всех продавцах из Москвы или Твери, а также имеющих сумму комиссии равную 25%.

SELECT * FROM salespeople 
WHERE (city = 'Москва' or city = 'Тверь') and comm = 25

Результат такого запроса:

Стоит отметить, что правила булевой алгебры здесь работают точно так же, как и всегда. Также важно сказать, что такой запрос можно упростить использовав ключевое слово языка SQL — IN. Тогда запрос SELECT может принять вид:

SELECT * FROM salespeople 
WHERE city IN ('Москва', 'Тверь') and comm = 25

Всегда важно оптимизировать свои запросы.

Ключевое слово DISTINCT

Существует такое понятие как избыточность данных, которое описывает случай представления данных в том или ином виде несколько раз. Например исполнив запрос на вывод городов продавцов из нашей таблицы:

SELECT city FROM salespeople

Как мы уже выучили, этот запрос выведет колонку с названием городов. Но в этом запросе есть неточность — данные повторяются и не представляют собой ценности. Для устранения избыточности данных предусмотрели ключевое слово — DISTINCT.

В качестве примера выведем список городов из нашей таблицы:

SELECT DISTINCT city FROM salespeople

Результат:

При таком использовании, данные не дублируются.

Примеры на SELECT SQL

Теперь, разберем коротко несколько примеров для всех таблиц в нашей базе данных.

1. Напишите команду SELECT, которая бы вывела номер Заказа, сумму, и дату для всех строк из таблицы Заказов.

SELECT onum, amt, odate FROM orders

2. Напишите запрос, который вывел бы все строки из таблицы Заказчиков, для которых номер продавца = 1.

SELECT * FROM customers WHERE snum = 1

3. Напишите команду SELECT, которая вывела бы оценку (rating), сопровождаемую именем каждого заказчика в Москве.

SELECT rating, cname FROM customers WHERE city = 'Москва'

4. Напишите запрос, который может выдать вам все заказы со значениями суммы выше 1000.

SELECT * FROM orders WHERE amt > 1000

5. Напишите запрос, который может выдать вам поля sname и city для всех продавцов в Москве с комиссионными выше 10%.

SELECT sname, city FROM salespeople WHERE comm > 10

6. Напишите запрос к таблице Заказчиков, чей вывод включит всех заказчиков с оценкой =

SELECT * FROM customers 
WHERE rating <= 100 AND
      city != 'Тула'

Заключение

В заключении этой статьи скажем, что мы изучили основные конструкции для оператора SELECT SQL. Также познакомились с ключевыми словами WHERE и DISTINCT, которые часто используются в практике. На этом сегодня все, если у вас возникли вопросы или пожелания, то оставляйте их в комментариях.

Поделиться ссылкой:

Оператор SELECT. Простой SQL-запрос, синтаксис, примеры

За выборку данных из таблиц базы данных в SQL отвечает оператор SELECT. В этой статье будет рассмотрен его простейший синтаксис и примеры.

Чтобы выполнить простой запрос к базе данных достаточно указать всего 2 условия (предложения):

• Какие столбцы необходимо выгрузить;
• Из какой таблицы необходимо выгрузить столбцы.

На языке SQL это выглядит следующим образом:

SELECT <Перечень столбцов>
FROM <Перечень таблиц>

Имена столбцов перечисляются через запятую сразу после ключевого слова SELECT. Затем следует ключевой слово FROM с наименованиями таблиц. Если таблиц несколько, то они так же указываются через запятую.

Запросы к нескольким таблицам не рассматриваются в данном материале, так как это тема относится к соединению таблиц либо требует знания предложения WHERE.

Столбцы и таблицы могут быть перечислены в любом порядке и повторяться несколько раз.

Подключение к базе данных

На сервере часто присутствует более одной базы данных. Поэтому, прежде чем выполнить запрос, потребуется подключиться к конкретной базе. Научимся это делать в SQL Server Management Studio:

Теперь любой запрос будет выполняться именно в ее контексте.

Создание SQL-запроса

Выполним первую задачу:

Необходимо получить Фамилии, Имена и Отчества всех сотрудников.

В поле запроса введите следующий SQL-код:

SELECT Фамилия, Имя, Отчество
FROM Сотрудники

Первая строка запроса содержит выгружаемые столбцы, вторая строка указывает таблицу столбцов. На самом деле, код напоминает обычное предложение: «Выбрать столбцы Фамилия, Имя, Отчество из таблицы Сотрудники».

Нажмите на кнопку «Выполнить» на панели редактора SQL. Внизу окна запроса должен появиться результат его выполнения. Под результатом отображается статус и продолжительность запроса, а также количество выгруженных строк. Если Вы все сделаете правильно, то статус будет сообщать «Запрос успешно выполнен», а количество строк равняться 39.

Пояснения синтаксиса

Не имеет значения в каком регистре будут написаны ключевые слова и наименования. Такой вариант полностью идентичен предыдущему:

select ФаМиЛия, иМЯ, ОтчествО froM сотрудники

Также можно не начинать каждое условие с новой строки.

Рекомендуем писать запросы аккуратно, чтобы их было проще понимать и искать ошибки.

Иные варианты запроса

Перед написанием кода говорилось о необходимости подключения к БД. Но можно обойтись и без подключения в этом конкретном случае (в некоторых программах это обязательное требование). Достаточно в предложении FROM дополнительно указать имя базы данных и имя схемы (по умолчанию dbo):

SELECT Фамилия, Имя, Отчество
FROM CallCenter.dbo.Сотрудники

Теперь опишем синтаксис простой инструкции SELECT (необязательные части запроса взяты в квадратные скобки):

SELECT [Имя_таблицы.]Имя_столбца[, [Имя_таблицы.]Имя_столбца2 …]
FROM [[Имя_базы_данных.]Имя_Схемы.]Имя_таблицы

Дополнительные имена загромождают код запроса, поэтому можно использовать инструкцию USE. Она переключит контекст на указанную базу данных:

USE CallCenter

SELECT Фамилия, Имя, Отчество
FROM Сотрудники

Такой подход обеспечит подключение к нужной базе.

Многословные имена столбцов и таблиц могут содержать пробелы между словами. В таких случаях их имена заключаются в квадратные скобки, чтобы запрос сработал корректно. Например, [имя столбца].

• < Назад
• Вперёд >

Если материалы office-menu.ru Вам помогли, то поддержите, пожалуйста, проект, чтобы я мог развивать его дальше.

Добавить комментарий

Справочник SQL для выражений запросов, применяемых в ArcGIS—ArcGIS Pro

This topic describes the elements of common selection queries in ArcGIS. Выражения запросов в ArcGIS используют SQL.

Внимание:

Синтаксис SQL не работает при вычислении полей с помощью окна Калькулятора поля .

Часто используемые запросы: поиск строк

Строковые значения в выражениях всегда заключаются в одинарные кавычки, например:

STATE_NAME = 'California'

Строки в выражениях чувствительны к регистру, кроме случаев работы в базах геоданных в Microsoft SQL Server. Чтобы выполнять не чувствительный к регистру поиск в других источниках данных, можно использовать функцию SQL для преобразования всех значений в один регистр. Для источников данных на основе файлов, таких как файловые базы геоданных или шейп-файлы, для задания регистра выборки можно использовать функции UPPER или LOWER. Например, при помощи следующего выражения выбирается штат, имя которого написано как ‘Rhode Island’ или ‘RHODE ISLAND’:

UPPER(STATE_NAME) = 'RHODE ISLAND'

Если строка содержит одинарную кавычку, вам в первую очередь требуется использовать другую одинарную кавычку как символ управляющей последовательности, например:

NAME = 'Alfie''s Trough'

При помощи оператора LIKE (вместо оператора = ) строится поиск частей строк. Например, данное выражение выбирает Mississippi и Missouri среди названий штатов США:

STATE_NAME LIKE 'Miss%'

Символ процента (%) означает, что на этом месте может быть что угодно – один символ или сотня, или ни одного. Если вы хотите использовать групповой символ, обозначающий один любой символ, используйте символ подчёркивания (_). Следующий пример показывает выражение для выбора имен Catherine Smith и Katherine Smith:

OWNER_NAME LIKE '_atherine Smith'

Можно также использовать операторы больше (>), меньше (<), больше или равно (>=), меньше или равно (<=), не равно (<>) и BETWEEN, чтобы выбирать строковые значения на основании их сортировки. Например, этот запрос выбирает все города в покрытии, названия которых начинаются с букв от М до Z:

CITY_NAME >= 'M'

Строковые функции могут использоваться для форматирования строк. Например функция LEFT возвращает определенное количество символов начиная с левого края строки. Данный запрос возвращает все штаты, начинающиеся на букву A:

LEFT(STATE_NAME,1) = 'A'

Список поддерживаемых функций вы найдете в документации по своей СУБД.

Часто используемые выражения: поиск значений NULL

Вы можете использовать ключевое слово NULL, чтобы отбирать объекты и записи, содержащие пустые поля. Перед ключевым словом NULL всегда стоит IS или IS NOT. Например, чтобы найти города, для которых не была введена численность населения по данным переписи 1996 года, можно использовать следующее выражение:

POPULATION IS NULL

Или, чтобы найти все города, для которых указана численность населения, используйте:

POPULATION96 IS NOT NULL

Часто используемые выражения: поиск чисел

Точка (.) всегда используется в качестве десятичного разделителя, независимо от региональных настроек. В выражениях в качестве разделителя десятичных знаков нельзя использовать запятую.

Вы можете запрашивать цифровые значения, используя операторы равно (=), не равно (<>), больше (>), меньше (<), больше или равно (>=) и меньше или равно (<=), а также BETWEEN (между), например:

POPULATION >= 5000

Числовые функции можно использовать для форматирования чисел. Например функция ROUND округляет до заданного количества десятичных знаков данные в файловой базе геоданных:

ROUND(SQKM,0) = 500

Список поддерживаемых числовых функций см. в документации по СУБД.

Даты и время

Общие правила и часто используемые выражения

В таких источниках данных, как база геоданных, даты хранятся в полях даты–времени. Однако в шейп-файлах это не тек. Поэтому большинство из примеров синтаксиса запроса, представленных ниже, содержит ссылки на время. В некоторых случаях часть запроса, касающаяся времени, может быть без всякого вреда пропущена, когда известно, что поле содержит только даты; в других случаях её необходимо указывать, или запрос вернет синтаксическую ошибку.

Поиск полей с датой требует внимания к синтаксису, необходимому для источника данных. Если вы создаете запрос в Конструкторе запросов в режиме Условие, правильный синтаксис будет сгенерирован автоматически. Ниже приведен пример запроса, который возвращает все записи после 1 января 2011, включительно, из файловой базы геоданных:

INCIDENT_DATE >= date '2011-01-01 00:00:00'

Даты хранятся в исходной базе данных относительно 30 декабря 1899 года, 00:00:00. Это действительно для всех источников данных, перечисленных здесь.

Цель этого подраздела – помочь вам в построении запросов по датам, но не по значениям времени. Когда со значением даты хранится не нулевое значение (например January 12, 1999, 04:00:00), то запрос по дате не возвратит данную запись, поскольку если вы задаете в запросе только дату для поля в формате дата – время, недостающие поля времени заполняются нулями, и выбраны будут только записи, время которых соответствует 12:00:00 полуночи.

Таблица атрибутов отображает дату и время в удобном для пользователя формате, согласно вашим региональным установкам, а не в формате исходной базы данных. Это подходит для большинства случаев, но имеются и некоторые недостатки:

• Строка, отображаемая в SQL-запросе, может иметь только небольшое сходство со значением, показанным в таблице, особенно когда в нее входит время. Например время, введенное как 00:00:15, отображается в атрибутивной таблице как 12:00:15 AM с региональными настройками США, а сопоставимый синтаксис запроса Datefield = ‘1899-12-30 00:00:15’.
• Атрибутивная таблица не имеет сведений об исходных данных, пока вы не сохраните изменения. Она сначала попытается отформатировать значения в соответствии с ее собственным форматом, затем, после сохранения изменений, она попытается подогнать получившиеся результаты в соответствии с базой данных. По этой причине, вы можете вводить время в шейп-файл, но обнаружите, что оно удаляется при сохранении ваших изменений. Поле будет содержать значение ‘1899-12-30’, которое будет отображаться как 12:00:00 AM или эквивалентно, в зависимости от ваших региональных настроек.

Синтаксис даты-времени для многопользовательских баз геоданных

Oracle

Datefield = date 'yyyy-mm-dd'

Имейте в виду, что здесь записи, где время не равно нулю, не будут возвращены.

Альтернативный формат при запросах к датам в Oracle следующий:

Datefield = TO_DATE('yyyy-mm-dd hh:mm:ss','YYYY-MM-DD Hh34:MI:SS')

Второй параметр ‘YYYY-MM-DD Hh34:MI:SS’ описывает используемый при запросах формат. Актуальный запрос выглядит так:

Datefield = TO_DATE('2003-01-08 14:35:00','YYYY-MM-DD Hh34:MI:SS')

Вы можете использовать более короткую версию:

TO_DATE('2003-11-18','YYYY-MM-DD')

И снова записи, где время не равно нулю, не будут возвращены.

SQL Server

Datefield = 'yyyy-mm-dd hh:mm:ss'

Часть запроса hh:mm:ss может быть опущена, когда в записях не установлено время.

Ниже приведен альтернативный формат:

Datefield = 'mm/dd/yyyy'

IBM Db2

Datefield = TO_DATE('yyyy-mm-dd hh:mm:ss','YYYY-MM-DD Hh34:MI:SS')

Часть запроса hh:mm:ss не может быть опущена, даже если время равно 00:00:00.

PostgreSQL

Datefield = TIMESTAMP 'YYYY-MM-DD Hh34:MI:SS'
Datefield = TIMESTAMP 'YYYY-MM-DD'

Вы должны указать полностью временную метку при использовании запросов типа «равно», в или не будет возвращено никаких записей. Вы можете успешно делать запросы со следующими выражениями, если запрашиваемая таблица содержит записи дат с точными временными метками (2007-05-29 00:00:00 или 2007-05-29 12:14:25):

select * from table where date = '2007-05-29 00:00:00';

или

select * from table where date = '2007-05-29 12:14:25';

При использовании других операторов, таких как больше, меньше, больше или равно, или меньше или равно, вам не нужно указывать время, но это можно сделать для повышения точности. Оба эти выражения работают:

select * from table where date < '2007-05-29';

select * from table where date < '2007-05-29 12:14:25';

Файловые базы геоданных, шейп-файлы, покрытия и прочие файловые источники данных

Datefield = date 'yyyy-mm-dd'

Файловые базы геоданных поддерживают использование времени в поле даты, поэтому его можно добавить в выражение:

Datefield = date 'yyyy-mm-dd hh:mm:ss'

Шейп-файлы и покрытия не поддерживают использование времени в поле даты.

SQL, используемый в файловой базе геоданных, базируется на стандарте SQL-92.

Известные ограничения

Построение запросов к датам, находящимся в левой части (первой таблице) соединения, работает только для файловых источников данных, таких как файловые базы геоданных, шейп-файлы и таблицы DBF. Но возможен обходной путь при работе с другими, не файловыми, источниками, такими как многопользовательские данные, как описано ниже.

Запрос к датам левой части соединения будет выполнен успешно, если использовать ограниченную версию SQL, разработанную для файловых источников данных. Если вы не используете такой источник данных, можете перевести выражение для использования этого формата. Нужно обеспечить, чтобы выражение запроса включало поля из более чем одной присоединенной таблицы. Например, если соединены класс пространственных объектов и таблица (FC1 и Table1), и они поступают из многопользовательской базы геоданных, следующее выражение не будет выполнено или не вернет данные:

FC1.date = date #01/12/2001#
FC1.date = date '01/12/2001'

Чтобы запрос был выполнен успешно, можно создать вот такой запрос:

FC1.date = date '01/12/2001' and Table1.OBJECTID > 0

Так как запрос включает поля из обеих таблиц, будет использована ограниченная версия SQL. В этом выражении Table1.OBJECTID всегда > 0 для записей, которые сопоставлены в процессе создания соединения, поэтому это выражение всегда верно для всех строк, содержащих сопоставления соединения.

Чтобы быть уверенным, что каждая запись с FC1.date = date ’01/12/2001′ выбрана, используйте следующий запрос:

FC1.date = date '01/12/2001' and (Table1.OBJECTID IS NOT NULL OR Table1.OBJECTID IS NULL)

Такой запрос будет выбирать все записи с FC1.date = date ’01/12/2001′, независимо от того, есть ли сопоставление при соединении для каждой отдельной записи.

Комбинированные выражения

Составные запросы могут комбинироваться путем соединения выражений операторами AND (И) и OR (ИЛИ). Вот пример запроса для выборки всех домов с общей площадью более 1500 квадратных футов и гаражом более чем на три машины:

AREA > 1500 AND GARAGE > 3

Когда вы используете оператор OR (ИЛИ), по крайней мере одно из двух разделенных оператором выражений, должно быть верно для выбираемой записи, например:

RAINFALL < 20 OR SLOPE > 35

Используйте оператор NOT (НЕ) в начале выражения, чтобы найти объекты или записи, не соответствующие условию выражения, например:

NOT STATE_NAME = 'Colorado'

Оператор NOT можно комбинировать с AND и OR. Вот пример запроса, который выбирает все штаты Новой Англии за исключением штата Maine:

SUB_REGION = 'New England' AND NOT STATE_NAME = 'Maine'

Вычисления

Вычисления можно включить в запросы с помощью математических операторов +, –, * и /. Можно использовать вычисление между полем и числом, например:

AREA >= PERIMETER * 100

Вычисления также могут производиться между полями. Например чтобы найти районы с плотностью населения меньшим или равным 25 человек на 1 квадратную милю, можно использовать вот такой запрос:

POP1990 / AREA <= 25

Приоритет выражения в скобках

Выражения выполняются в последовательности, определяемой стандартными правилами. Например, заключённая в круглые скобки часть выражения выполняется раньше, чем часть выражения за скобками.

HOUSEHOLDS > MALES * (POP90_SQMI + AREA)

Вы можете добавить скобки в режиме Редактирование SQL вручную, или использовать команды Группировать и Разгруппировать в режиме Условие, чтобы добавить или удалить их.

Подзапросы

Подзапрос – это запрос, вложенный в другой запрос и поддерживаемый только в базах геоданных. Подзапросы могут использоваться в SQL-выражении для применения предикативных или агрегирующих функций, или для сравнения данных со значениями, хранящимися в другой таблице и т.п. Это может быть сделано с помощью ключевых слов IN или ANY. Например этот запрос выбирает только те страны, которых нет в таблице indep_countries:

COUNTRY_NAME NOT IN (SELECT COUNTRY_NAME FROM indep_countries)

Покрытия, шейп-файлы и прочие файловые источники данных, не относящиеся к базам геоданных, не поддерживают подзапросы. Подзапросы, выполняемые на версионных многопользовательских классах объектов и таблицах, не возвращают объекты, которые хранятся в дельта-таблицах. Файловые базы геоданных имеют ограниченную поддержку подзапросов, описанных в данном разделе, в то время, как многопользовательские базы геоданных поддерживают их полностью. Информацию обо всех возможностях подзапросов к многопользовательским базам геоданных смотрите в документации по своей СУБД.

Этот запрос возвращает объекты, где GDP2006 больше, чем GDP2005 любых объектов, содержащихся в countries (странах):

GDP2006 > (SELECT MAX(GDP2005) FROM countries)

Поддержка подзапросов в файловых базах геоданных ограничена следующим:

Операторы

Ниже приведен полный список операторов, поддерживаемых файловыми базами геоданных, шейп-файлами, покрытиями и прочими файловыми источниками данных. Они также поддерживаются в многопользовательских базах геоданных, хотя для этих источников данных может требоваться иной синтаксис. Кроме нижеперечисленных операторов, многопользовательские базы геоданных поддерживают дополнительные возможности. Более подробную информацию см. в документации по своей СУБД.

Арифметические операторы

Для сложения, вычитания, умножения и деления числовых значений можно использовать арифметические операторы.

Операторы сравнения

Операторы сравнения используются для сравнения одного выражения с другим.

OBJECTID BETWEEN 1 AND 10

OBJECTID >= 1 AND OBJECTID <= 10

EXISTS (SELECT * FROM parcels WHERE OBJECTID = 50)

STATE_NAME IN ('Alabama', 'Alaska', 'California', 'Florida')

CAST (SCORE_INT AS VARCHAR(10)) LIKE '8%'

AMOUNT LIKE '%10$%%' ESCAPE '$'

Логические операторы

AREA > 1500 AND GARAGE > 2

AREA > 1500 OR GARAGE > 2

NOT STATE_NAME = 'California'

Операторы строковой операции

||

FIRST_NAME || MIDDLE_NAME || LAST_NAME

Функции

Ниже приведен полный список функций, поддерживаемых файловыми базами геоданных, шейп-файлами, покрытиями и прочими файловыми источниками данных. Функции также поддерживаются в многопользовательских базах геоданных, хотя в этих источниках данных может использоваться иной синтаксис или имена функций. Кроме нижеперечисленных функций, многопользовательские базы геоданных поддерживают дополнительные возможности. Более подробную информацию см. в документации по своей СУБД.

Функции дат

Строковые функции

Аргументы, обозначаемые string_exp, могут быть названием столбца, строковой константой или результатом другой скалярной функции, где исходные данные могут быть представлены в виде символов.

Аргументы, обозначаемые character_exp, являются строками символов переменной длины.

Аргументы, указанные как start или length могут быть числовыми постоянными или результатами других скалярных функций, где исходные данные представлены числовым типом.

Строковые функции, перечисленные здесь, базируются на 1; то есть, первым символом в строке является символ 1.

Числовые функции

Все числовые функции возвращают числовые значения.

Аргументы, обозначенные numeric_exp, float_exp или integer_exp могут быть именем столбца, результатом другой скалярной функции или числовой константой, где исходные данные могут быть представлены числовым типом.

Функция CAST

Функция CAST конвертирует значение в определенный тип данных. Синтаксис выглядит так:

CAST(exp AS data_type [(length)])

Пример:

CAST (SCORE_INT AS VARCHAR(10))

Аргумент exp может быть названием столбца, результатом другой скалярной функции или буквенным. Data_type может быть любым из следующих ключевых слов, и задается строчными или заглавными буквами: CHAR, VARCHAR, INTEGER, SMALLINT, REAL, DOUBLE, DATE, TIME, DATETIME, NUMERIC или DECIMAL.

Более подробно о функции CAST см. CAST and CONVERT.

Связанные разделы

Отзыв по этому разделу?

Проверка нескольких условий (операторы OR и AND)

Вывести данные о всех клиентах, проживающих в Сиэтле и только о тех клиентах из Лос-Анджелеса, численность семьи которых превышает 3-х человек.

SQL:
SELECT lastname, name, region, fam_size
FROM tbl_clients
WHERE region= ‘Seattle’ OR region = ‘Los Angeles’ AND fam_size>3

Результат:

Ограничение на количество членов семьи в предыдущем запросе применяется только к клиентам из Лос-Анджелеса, так как оператор AND выполняется перед оператором OR. Чтобы первым выполнялся оператор OR, в запросе нужно использовать скобки.

В результате выполнения следующего запроса будут данные о всех клиентах из Сиэтла и Лос-Анджелеса, имеющих семьи численностью больше 3 человек:

SQL:
SELECT lastname, name, region, fam_size
FROM tbl_clients
WHERE (region= ‘Seattle’ OR region = ‘Los Angeles’) AND fam_size>3

SQL INSERT INTO SELECT, заявление

С помощью SQL можно скопировать информацию из одной таблицы в другую.

INSERT INTO SELECT, заявление копирует данные из одной таблицы и вставляет его в существующую таблицу.

Заявление SQL INSERT INTO SELECT,

INSERT INTO SELECT, оператор выбирает данные из одной таблицы и вставляет его в существующую таблицу. Любые существующие строки в целевой таблице не изменяются.

SQL INSERT INTO SELECT, Синтаксис

Мы можем скопировать все столбцы из одной таблицы в другую, существующую таблицу:

INSERT INTO table2
SELECT * FROM table1;

Или же мы можем скопировать только те столбцы, которые мы хотим в другую, существующую таблицу:

INSERT INTO table2
(column_name(s))
SELECT column_name(s)
FROM table1;

Демо-версия базы данных

В этом уроке мы будем использовать хорошо известную базу данных Борей.

Ниже приводится подборка из «Customers» таблицы:

И выбор из «Suppliers» таблицы:

SQL INSERT INTO SELECT, Примеры

Копирование только несколько столбцов из «Suppliers» Into «Customers» :

пример

INSERT INTO Customers (CustomerName, Country)
SELECT SupplierName, Country FROM Suppliers;

Копирование только немецких поставщиков в «Customers» :

пример

INSERT INTO Customers (CustomerName, Country)
SELECT SupplierName, Country FROM Suppliers
WHERE Country=’Germany’;

SQL-запросы к данным без серверов и СУБД с помощью Amazon S3 Select

Оригинал статьи: ссылка (David Green, Principal Serverless Solutions Architect и Mustafa Rahimi, Enterprise Solutions Architect)

Как AWS Solution Architect, мы ежедневно сталкиваемся с разными заказчиками и сценариями использования облачных технологий. Однако у многих из них похожие запросы: клиенты хотят уменьшить издержки на управление серверами, а также снизить сложность развертывания и поддержки инфраструктуры. И это понятно, они сфокусированы на эффективности своего бизнеса.

У большинства заказчиков рано или поздно встает задача поиска среди большого объема данных, и это требуется сделать простым решением, без систем влекущих за собой высокие издержки. В этой статье мы рассмотрим использование SQL-запросов для работы с данными в CSV, JSON или Apache Parquet форматах, загруженными на Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Раньше, для того чтобы делать запросы к данным, необходимо было сначала загрузить их в какую-либо базу данных (СУБД). Мы же обойдемся без этого и, вместо развертывания баз данных и сопутствующих приложений, воспользуемся возможностью S3 под названием S3 Select. Мы продемонстрируем такой подход на примере поиска по телефонной книге, хранящийся в CSV файле. Полный код примера доступен на GitHub.

Amazon S3 используется для хранения любого объема данных без необходимости резервирования серверов и управления инфраструктурой. Amazon S3 Select и Amazon S3 Glacier Select позволяют напрямую выполнять SQL-запросы к CSV, JSON и Apache Parquet файлам, лежащим на S3 и Amazon S3 Glacier. При использовании S3 Select вы просто загружаете данные на S3, и выполняете SQL-запросы для фильтрации содержимого S3 объектов, получая на выходе нужные вам результаты. Запрашивая только необходимое подмножество хранящейся информации, вы уменьшаете объем передаваемых от Amazon S3 данных, что также уменьшает время и стоимость передачи. А уменьшение сложности, достигаемое благодаря такому решению, положительно влияет на скорость разработки.

S3 Select поддерживает сжатие CSV и JSON объектов с помощью GZIP и BZIP2, а также шифрование на стороне сервера. Вы можете выполнять SQL-запросы с помощью AWS SDK для поддерживаемых языков программирования, SELECT Object Content REST API, инструментов командной строки AWS Command Line Interface (AWS CLI), а также с помощью web консоли AWS Management Console.

Используемые AWS сервисы

Пример приложения для поиска в телефонной книге использует следующие сервисы:

• Amazon S3 – объектное хранилище, обеспечивающее высокую доступность и производительность, фактически неограниченное масштабирование и, конечно, высокий уровень безопасности.
• S3 Select – сервис, позволяющий получать подмножество данных из S3-объектов (файлов), выполняя простые SQL-запросы.

Кроме S3 и S3 Select наш пример приложения поиска в телефонной книге использует и другие сервисы:

• Amazon API Gateway – полностью управляемый (managed) сервис, позволяющий легко создавать, управлять, поддерживать и производить мониторинг защищенных API. Amazon API Gateway часто используют в serverless приложениях, и в нашем примере он используется для взаимодействия с AWS Lambda.
• AWS Lambda позволяет запускать код без развертывания и управления серверами. В нашем примере S3 Select запросы выполняются в AWS Lambda.
• AWS CloudFormation предоставляет язык для декларативного моделирования и развертывания AWS (а также сторонних) ресурсов, в облаке. CloudFormation используется в нашем примере для организации развертывания ресурсов, необходимых для примера.

Код проекта

Полный код примера приложения для поиска в телефонной книге доступен в GitHub репозитории AWS-Samples. Работа Amazon S3 Select, используемого в примере, описывается далее.

Начало работы, загрузка данных

Так как S3 Select работает напрямую с данными, хранящимися на S3, все, что вам нужно для начала работы — это AWS аккаунт и S3 бакет.

Войдите в существующий аккаунт или создайте новый. После того, как вы вошли в аккаунт, создайте S3 бакет, который будет использоваться для тестирования работы S3 Select.

Данные, которые мы будем использовать, представляют собой простой CSV файл, содержащий Имя, Номер Телефона, Город и Должность тестовых пользователей. Файл доступен в GitHub репозитории. Содержимое файла представлено далее, вы можете его дополнять и редактировать.

Name,PhoneNumber,City,Occupation
Sam,(949) 555-6701,Irvine,Solutions Architect
Vinod,(949) 555-6702,Los Angeles,Solutions Architect
Jeff,(949) 555-6703,Seattle,AWS Evangelist
Jane,(949) 555-6704,Chicago,Developer
Sean,(949) 555-6705,Chicago,Developer
Mary,(949) 555-6706,Chicago,Developer
Kate,(949) 555-6707,Chicago,Developer

Загрузите файл sample_data.csv в ваш новый S3 бакет, созданный на предыдущем шаге.

Протестируем выполнение S3 Select запросов к файлу sample_data.csv с помощью Python скрипта. В примере используется имя бакета “s3select-demo”, вам необходимо заменить его на имя созданного вами бакета, куда был загружен файл.

Для быстрого тестирования скрипта мы развернем t3.micro EC2 инстанс с Amazon Linux 2 и установим на него boto3 – AWS SDK для Python. Проверьте, что IAM роль, назначенная EC2 инстансу, имеет доступ к созданному вами S3 бакету.

Выполняем S3 Select запросы из EC2 инстанса

После того, как вы создали и запустили EC2 инстанс, войдите на него по SSH как пользователь ec2-user, и запустите следующие команды для установки зависимостей и загрузки скриптов.

sudo yum update -y
sudo yum install python3 -y
python3 -m venv ~/s3select_example/env
source ~/s3select_example/env/bin/activate
pip install pip --upgrade
pip install boto3
wget https://raw.githubusercontent.com/aws-samples/s3-select-phonebook-search/master/src/samples/jane.py
wget https://raw.githubusercontent.com/aws-samples/s3-select-phonebook-search/master/src/samples/jane-gzip.py

Команды создают Python 3 environment и скачивают скрипт jane.py, содержимое которого представлено далее. Скрипт позволяет искать пользователей с именем Jane. Замените имя S3 бакета из скрипта, на имя созданного вами S3 бакета.

import boto3

s3 = boto3.client('s3')

resp = s3.select_object_content(
    Bucket='s3select-demo',
    Key='sample_data.csv',
    ExpressionType='SQL',
    Expression="SELECT * FROM s3object s where s.\"Name\" = 'Jane'",
    InputSerialization = {'CSV': {"FileHeaderInfo": "Use"}, 'CompressionType': 'NONE'},
    OutputSerialization = {'CSV': {}},
)

for event in resp['Payload']:
    if 'Records' in event:
        records = event['Records']['Payload'].decode('utf-8')
        print(records)
    elif 'Stats' in event:
        statsDetails = event['Stats']['Details']
        print("Stats details bytesScanned: ")
        print(statsDetails['BytesScanned'])
        print("Stats details bytesProcessed: ")
        print(statsDetails['BytesProcessed'])
        print("Stats details bytesReturned: ")
        print(statsDetails['BytesReturned'])

Параметр OutputSerialization имеет значение CSV, поэтому результат будет возвращен в CSV формате. Также можно получать результат в формате JSON.

После изменения имени S3 бакета в файле jane.py, запустите скрипт, используя следующую команду

python jane.py 

Результат выполнения скрипта показан далее:

Jane,(949) 555-6704,Chicago,Developer

Stats details bytesScanned:
326
Stats details bytesProcessed:
326
Stats details BytesReturned:
38

Найдена одна запись для пользователя с именем Jane. Также скрипт выводит объем просканированных, обработанных и возвращенных S3 Select данных. В нашем случае размер фала sample_data.csv – 326 байт, S3 Select сканирует весь файл и возвращает одну строку размером 38 байт.

S3 Select и сжатые данные

Давайте запустим тот же самый тест ещё раз, но теперь со сжатыми данными. Сожмите CSV файл адресной книги с помощью gzip, назовите файл sample_data.csv.gz, и загрузите его на S3. Предварительно сжатый файл можно скачать с GitHub.

Для работы с новым файлом нам потребуется модифицировать Python скрипт. В качестве значения параметра Key мы укажем имя сжатого файла, а также изменим InputSerialization CompressionType c None на GZIP. Новая версия скрипта, jane-gzip.py, доступна в репозитории, а также была скачена нами при настройке EC2 инстанса.

Мы поменяли имя S3 ключа (имя файла) на имя сжатого файла sample_data.csv.gz:

Key='sample_data.csv.gz',

Кроме того, мы поменяли строку с параметром InputSerialization чтобы указать значение GZIP для CompressionType.

InputSerialization = {'CSV': {"FileHeaderInfo": "Use"}, 'CompressionType': 'GZIP'},

Полный код файла jane-gzip.py представлен далее. Обратите внимание, что вам требуется заменить имя S3 бакета в скрипте на имя созданного вами бакета.

import boto3

s3 = boto3.client('s3')

resp = s3.select_object_content(
    Bucket='s3select-demo',
    Key='sample_data.csv.gz',
    ExpressionType='SQL',
    Expression="SELECT * FROM s3object s where s.\"Name\" = 'Jane'",
    InputSerialization = {'CSV': {"FileHeaderInfo": "Use"}, 'CompressionType': 'GZIP'},
    OutputSerialization = {'CSV': {}},
)

for event in resp['Payload']:
    if 'Records' in event:
        records = event['Records']['Payload'].decode('utf-8')
        print(records)
    elif 'Stats' in event:
        statsDetails = event['Stats']['Details']
        print("Stats details bytesScanned: ")
        print(statsDetails['BytesScanned'])
        print("Stats details bytesProcessed: ")
        print(statsDetails['BytesProcessed'])
        print("Stats details bytesReturned: ")
        print(statsDetails['BytesReturned'])

Выполните скрипт следующей командой. Будет осуществлен S3 Select SQL-запрос к сжатым данным.

python jane-gzip.py

Результат выполнения скрипта представлен ниже.

Jane,(949) 555-6704,Chicago,Developer

Stats details bytesScanned:
199
Stats details bytesProcessed:
326
Stats details bytesReturned:
38

Сравнение результатов запроса к сжатым и не сжатым данным

Использование сжатия позволяет сократить объем данных, хранящихся на S3. В случае нашего маленького CSV файла для теста, сжатие позволило сократить размер файла на 39%.

Таблица далее показывает разницу между запросами к не сжатому файлу sample_data.csv и сжатому sample_data.csv.gz.

Преимущества сжатия данных становятся более существенны в случае больших файлов. Например, CSV файл размером 133,975,755 байт (~128 MB), состоящий из примерно миллиона строк, может быть уменьшен на ~ 60% до 50,308,104 байт (~50.3 MB) при использовании GZIP сжатия.

Запросы к архивам с S3 Glacier Select

Когда вы создаете SQL-запросы к архивным объектам, хранящимся в S3 Glacier, S3 Glacier Select выполняет запрос прямо в архиве, и возвращает результат в Amazon S3. С S3 Glacier Select вы можете запускать запросы к данным, находящимся в S3 Glacier, без необходимости восстанавливать эти данные на более “горячий” уровень, такой как S3 Standard.

Для выполнения SELECT запросов, S3 Glacier предлагает на выбор три уровня доступа к данным: expedited, standard, и bulk. Каждый из этих уровней имеет разное время доступа и цену, и вы можете выбрать один из них, в зависимости от того, как быстро вам нужно получить данные. Для архивов менее 250 мегабайт при использовании expedited уровня доступа, данные из S3 Glacier обычно доступны в течение 1-5 минут. В случае стандартного уровня это время увеличивается до 3-5 часов, для bulk оно составляет 5-12 часов.

Заключение

Мы показали, как S3 Select позволяет простым образом выполнять SQL-запросы напрямую к данным, хранящимся в Amazon S3 и Amazon S3 Glacier. S3 Select часто используется когда нужно обработать данные, которые были загружены на S3 програмно, или с помощью таких сервисов как AWS Transfer for SFTP (AWS SFTP). Например, вы можете загрузить данные на S3 c помощью AWS SFTP, а потом сделать выборку данных с помощью S3 Select. S3 Select запрос может быть выполнен из AWS Lambda функции, которая будет автоматически вызываться по событию загрузки нового файла на S3. Фильтрация данных с помощью S3 Select потенциально позволяет вам сэкономить вам время и деньги, по сравнению с другими способами фильтрации, когда данные сначала загружаются в базу.

Для того чтобы лучше освоить работу с S3 Select и другими сервисами рекомендуем вам изучить GitHub репозиторий AWS Samples. Там вы можете найти полный пример приложения поиска в телефонной книге. Этот пример выполняет S3 Select запросы из AWS Lambda функции, выставленной наружу с помощью Amazon API Gateway.

Очистка аккаунта

В нашем примере мы создали S3 бакет и загрузили туда файлы sample_data.csv и sample_data.csv.gz. Мы осуществляли запросы из t3.micro EC2 инстанса. Для того чтобы избежать лишних трат, выключите EC2 инстанс и удалите его, выбрав terminate. А также удалите файлы из S3 бакета. Вы можете удалить и сам S3 бакет.

Дополнительные ресурсы

Использование подзапроса в предложении FROM

Эта статья является четвертой в серии статей о подзапросах, и мы обсудим, как использовать подзапрос в предложении FROM. В других статьях описано использование в других пунктах.

Все примеры для этого урока основаны на Microsoft SQL Server Management Studio и базе данных AdventureWorks2012. Вы можете начать использовать эти бесплатные инструменты, используя мое руководство Начало работы с SQL Server .

Использование подзапроса в предложении FROM

Когда подзапросы используются в предложении FROM, они действуют как таблица, которую можно использовать для выбора столбцов и присоединения к другим таблицам. Из-за этого некоторые люди утверждают, что на самом деле это не подзапросы, а производные таблицы. Мне нравится думать о производных таблицах как о частном случае подзапросов… подзапросов, используемых в предложении FROM!

Независимо от того, как вы их называете, существуют некоторые уникальные особенности, производные таблицы, которые привносят в мир SQL, которые стоит упомянуть.

Прежде чем мы перейдем к ним, давайте начнем с основ и познакомимся с ними.

Простой пример с использованием подзапроса

Как и все подзапросы, те, которые используются в предложении FROM для создания производной таблицы, заключаются в круглые скобки. Однако, в отличие от других подзапросов, производная таблица должна иметь псевдоним, чтобы вы могли ссылаться на ее результаты.

В этом примере мы собираемся выбрать территории и их средние бонусы.

 ВЫБРАТЬ TerritoryID,
       СреднийБонус
ОТ (ВЫБРАТЬ TerritoryID,
Средняя (Бонус) AS AverageBonus
ОТ ПРОДАЖ.Продавец
ГРУППА ПО TerritoryID) AS TerritorySummary
ЗАКАЗАТЬ ПО AverageBonus 

Псевдоним подзапроса — TerritorySummary — выделен красным.

При выполнении этого запроса первым выполняется подзапрос и создаются результаты. Затем результаты используются в предложении FROM, как если бы это была таблица. При использовании сами по себе эти типы запросов не очень интересны; однако при использовании в сочетании с другими таблицами они есть.

Давайте добавим соединение к нашему примеру выше.

 ВЫБРАТЬ SP.TerritoryID,
SP.BusinessEntityID,
SP.Bonus,
ТерриторияСводка.СреднийБонус
ОТ (ВЫБРАТЬ TerritoryID,
AVG (Бонус) AS AverageBonus
ОТ Sales.SalesPerson
ГРУППА ПО TerritoryID) AS TerritorySummary
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ
Отдел продаж.
НА SP.TerritoryID = TerritorySummary.TerritoryID 

С точки зрения моделирования данных этот запрос выглядит следующим образом:

Существует связь между TerritorySummary и объединенной таблицей SalesPerson.Конечно, TerritorySummary существует только как часть этого оператора SQL, поскольку он является производным.

Используя производные таблицы, мы можем резюмировать, используя один набор полей, и составлять отчеты по другому. В этом случае мы подводим итоги по TerritoryID, но составляем отчеты по каждому продавцу (BusinessEntityID).

Вы можете подумать, что можете просто реплицировать этот запрос с помощью INNER JOIN, но вы не можете, так как окончательная GROUP BY для запроса должна включать BusinessEntityID, что затем отбросит вычисление среднего значения.

Что можно делать с подзапросами производной таблицы.

Во многих случаях подзапросы таблицы могут быть «сглажены». Это заменяется эквивалентными соединениями; однако бывают случаи, когда подзапрос в предложении FROM светится. Вот пара примеров, которые я придумал.

Производные таблицы и агрегатные функции

При работе с агрегатными функциями вы, возможно, захотели сначала суммировать некоторые значения, а затем получить общее среднее значение. Например, предположим, что вы хотите узнать средний бонус, предоставляемый для всех территорий.

Если вы запустите

 ВЫБРАТЬ СРЕДНЕЕ (СУММА (бонус))
ОТ Sales.SalesPerson
ГРУППА ПО бонусу 

Вы получите следующую ошибку: Невозможно выполнить агрегатную функцию для выражения, содержащего агрегат или подзапрос.

Вы можете подумать, что можете просто запустить

 ВЫБРАТЬ СРЕДНЕЕ (бонус)
ОТ ПРОДАЖИ. ПРОДАЖА ЛИЦО 

Но это вычисляет среднее значение бонуса для каждого продавца. Чтобы получить средний бонус для территорий, вам сначала нужно рассчитать общий бонус по территории, а затем взять среднее значение.

Один из способов сделать это — использовать производные таблицы. В следующем примере производная таблица используется для суммирования продаж по территории. Затем они вводятся в функцию Average для получения общего среднего.

 ВЫБРАТЬ СРЕДНЕЕ (B.TotalBonus)
ОТ (ВЫБРАТЬ TerritoryID,
СУММ (Бонус) КАК TotalBonus
ОТ Sales.SalesPerson
ГРУППА ПО TerritoryID) AS B 

Объединение производных таблиц

Вы также можете объединить две производные таблицы вместе! Это может пригодиться, когда вам нужно агрегировать данные из двух отдельных таблиц и объединить их вместе.В следующем примере мы собираемся сравнить продажи на территории с квотами на продажи на территории. Мы сделаем это путем суммирования показателей продаж и квот по территориям.

Вот два оператора Select, которые мы будем использовать, чтобы подвести итоги продаж:

 ВЫБРАТЬ TerritoryID,
SUM (SalesQuota) КАК TerritoryQuota
ОТ Sales.SalesPerson
ГРУППА ПО ТЕРРИТОРИИ ID 

и

 ВЫБРАТЬ SOH.TerritoryID,
         СУММ (SOH.TotalDue) КАК TerritorySales
ОТ ПРОДАЖ.SalesOrderHeader AS SOH
ГРУППА ПО SOH.TerritoryID 

Для сравнения мы сопоставим эти два результата по идентификатору территории. Используя подзапросы предложения FROM, наш SQL для сравнения составляет

 ВЫБРАТЬ Quota.TerritoryID,
Quota.TerritoryQuota,
Sales.TerritorySales,
Sales.TerritorySales - Quota.TerritoryQuota
ОТ (ВЫБРАТЬ TerritoryID,
SUM (SalesQuota) КАК TerritoryQuota
ОТ Sales.SalesPerson
GROUP BY TerritoryID) КАК Квота
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ
(ВЫБЕРИТЕ SOH.TerritoryID,
СУММ (SOH.TotalDue) КАК TerritorySales
ОТ Sales.SalesOrderHeader AS SOH
ГРУППА ПО SOH.TerritoryID) AS Sales
ON Quota.TerritoryID = Sales.TerritoryID 

Вы можете видеть, что отчет для суммирования квот продаж выделен красным цветом, а отчет суммирует фактические продажи зеленым цветом.

Заключительные комментарии

Во многих случаях то, что вы можете делать с производными таблицами, вы можете делать с объединениями; однако есть особые случаи, когда это не так.Для меня лучшее объяснение — это когда вам нужно использовать две агрегатные функции, например, вычисление среднего значения суммы.

Имейте в виду, что при написании SQL лучше всего использовать самое простое и легкое решение, которое, на мой взгляд, обычно является ВНУТРЕННИМ СОЕДИНЕНИЕМ, но не каждое решение решается как таковое. Проблема двойной агрегации — хороший пример того, как выгодно отличается производная таблица.

sql — запрос выбора, выбирающий оператор выбора

Я даже не знаю, правильно ли я делаю этот запрос.Существует таблица Sandwiches , в которой около 7 полей, 2 из которых являются комбинированными ( Type и Bread ).

Итак, я сделал запрос, который объединяет все значения полей со списком в один запрос, например:

  ВЫБЕРИТЕ TypesAndBreads.TBName, TypesAndBreads.Type
FROM (SELECT [Типы сэндвичей]. [Тип сэндвича] как TBName, «Тип сэндвича» как тип
    ОТ [Типы бутербродов]
СОЮЗ ВСЕ
    ВЫБЕРИТЕ Breads.Bread как TBName, "Bread" как Type
    ОТ Хлебов) AS TypesAndBreads;
  

Я получаю плоские значения таблиц. Теперь я хочу посчитать все бутерброды по каждому TypesAndBreads.TBName . У меня есть это, чтобы убедиться, что он работает со всеми бутербродами:

  ВЫБЕРИТЕ TypesAndBread.Type, TypesAndBread.TBName,
       (ВЫБЕРИТЕ Счетчик (Бутерброды. [SandwichID]) как SandwichCount
        ИЗ Сэндвичей) Как SandwichCount
ОТ TypesAndBread;
  

Но я хочу сослаться на текущий Тип и TBName внутри подзапроса. Примерно так:

  ВЫБЕРИТЕ TypesAndBread.Type, TypesAndBread.TBName,
       (ВЫБРАТЬ Счетчик (Бутерброды. [SandwichID]) Как SandwichCount
        ИЗ Сэндвичей
        ГДЕ Бутерброды.[TypesAndBread.Type] = Бутерброды. [TypesAndBread.TBName]) Как SandwichCount
ОТ TypesAndBread;
  

Но, конечно, это не работает. Я не думал, что это будет, просто подумал о том, чтобы попробовать. Я думал, может быть, построить запрос с помощью VBA, когда они откроют отчет, на котором будет основан этот запрос.

Итак, я предполагаю, что мой вопрос: Есть ли способ ссылаться на текущие выбранные поля в подзапросе? Или есть другой подход к этому?

Спасибо за помощь

РЕДАКТИРОВАТЬ: Моя структура таблицы такая:

Бутерброды Поля

  | SandwichID | Имя | Дата добавления | Повар | Тип сэндвича | Хлеб | Автор отзыва |
  

, где Sandwich Type и Bread являются полями поиска для этих таблиц:

Типы бутербродов Поля

  | Тип сэндвича |
  

Хлебцы Поля

  | Хлеб |
  

Запрос TypesAndBreads объединил таблицы типов бутербродов и хлеба, но причина этого в том, что я могу получить количество всех бутербродов с этим типом или хлебом.Результат такой:

  + ============================================= +
| Тип | TBName | SandwichCount |
+ =============================================== +
| Тип сэндвича | Клуб Турции | 10 |
| Хлеб | Итальянский | 5 |
| Хлеб | Чеснок | 8 |
+ --------------------------------------------- +
  

, первая строка результата примера в основном говорит о 10 сэндвичах в записи с полем Sandwich Type, равным Turkey Club.

Надеюсь, это лучше объясняет.

Как запрашивать данные с помощью оператора SELECT в SQL Server

Оператор SELECT в SQL является наиболее часто используемым из операторов DML и используется для выборки данных из таблиц в SQL Server. Эта статья предназначена для администраторов баз данных и разработчиков, которые хотят познакомиться со всеми основными компонентами оператора SELECT и его сутью.

Знакомство с SELECT

Синтаксис оператора SELECT может быть довольно сложным, но давайте кратко рассмотрим некоторые из основных ключевых слов, используемых в операторе SELECT, а затем перейдем к SQL Server Management Studio, чтобы увидеть, как можно резюмировать основные предложения в код.

SELECT в SQL

Итак, SELECT просто начинает оператор, и за ним, вероятно, следует звездочка (*) AKA «splat». Это в основном означает получение всех столбцов из таблицы. Если есть несколько таблиц, из которых мы выбираем, звездочка выберет все столбцы из всех таблиц, например. при объединении двух и более таблиц.

Однако желательно НЕ выбирать все из таблиц. «Почему?» это отдельная тема. Скажем так, минусов гораздо больше, чем плюсов, которые можно найти в Интернете с помощью простого исследования.Поэтому старайтесь не выделять все, а используйте определенные имена столбцов с запятыми, которые вернут только столбцы в зависимости от того, что находится в списке.

Более того, очень часто, когда нет списка столбцов, у нас есть ключевое слово TOP, за которым следует число (n) после оператора SELECT в SQL, который возвращает первые (n) записи из таблицы. Обычно это используется с предложением ORDER BY, потому что, например, если мы хотим получить первую десятку продаж по количеству, это могут быть большие числа. Итак, если мы оставим порядок сортировки по умолчанию, сначала мы получим маленькие числа.Однако, если мы скажем «упорядочить» по убыванию по количеству, мы получим десять лучших записей по количеству. Мы также используем DISTINCT в некоторых случаях после SELECT, что дает нам уникальные значения в списке выбора.

ИЗ

Часть FROM оператора SELECT в SQL просто используется для указания SQL Server, из какой таблицы следует выбирать данные. JOIN используется, когда мы хотим получить данные из нескольких таблиц. Есть три разных типа объединений:

• Внутреннее соединение — это значение по умолчанию, используется, если тип не указан.При объединении двух таблиц в общем столбце этот тип объединения просто извлекает данные, совпадающие в обеих таблицах.
• Левое соединение — означает извлечение всех данных в левой таблице и только тех данных, которые соответствуют левой таблице в правой таблице
• Правое соединение — вы уже догадались. Это противоположно левому соединению

ГДЕ

Предложение WHERE действует как фильтр для списка данных, возвращаемых из таблиц.Мы можем отфильтровать один или несколько столбцов, что повлияет на данные в наборе результатов.

ГРУППА ПО

Предложение GROUP BY связано с агрегатами. Если мы хотим сделать что-то вроде SUM, AVERAGE, MIN, MAX и т. Д., Это все агрегатные функции, а GROUP BY позволяет нам объединять идентичные данные в группы. В дополнение к этому у нас также есть предложение HAVING, которое в значительной степени является предложением WHERE для групп. Это позволяет нам применять фильтры к группам.

Примеры

Выше приведен краткий обзор оператора SELECT в SQL.Давайте запустим SQL Server Management Studio и посмотрим, как мы можем использовать некоторые из этих вещей. Во всех следующих примерах используется образец базы данных AdventureWorks2012 .

Этот первый пример настолько прост, насколько он получает и возвращает все строки и столбцы с использованием (*) из таблицы Product :

 ВЫБРАТЬ *
ОТ Производство.Продукт; 

Набор результатов заполняется всеми столбцами из таблицы Product . Список довольно длинный, всего 25 столбцов, которые можно увидеть при прокрутке вправо:

Чтобы выбрать определенные столбцы из таблицы, просто перечислите имена столбцов с запятыми:

 ВЫБРАТЬ Продукт.Идантификационный номер продукта
,Наименование товара
, Product.ProductNumber
, Product.MakeFlag
, Product.FinishedGoodsFlag
ОТ Производство.Продукт; 

На этот раз возвращается только подмножество столбцов:

Мы могли бы добавить предложение WHERE , как показано ниже, для выбора определенных столбцов из таблицы с фильтром:

 ВЫБЕРИТЕ Product.ProductID
,Наименование товара
, Product.ProductNumber
, Product.MakeFlag
, Product.FinishedGoodsFlag
ОТ ПРОИЗВОДСТВА.Продукт
ГДЕ Product.Name НРАВИТСЯ "Mountain%"; 

Обратите внимание, что мы используем оператор LIKE в предложении WHERE , и поэтому мы должны указать подстановочный знак. В этом примере ключевое слово LIKE говорит найти все, что начинается с «Гора», и после этого это может быть что угодно:

Использование регулярных выражений может быть более полезным, чем указание равенства строк, и позволяет расширенный поиск и манипуляции с текстом.

Перейдем к запросам данных с помощью объединений. Это позволяет нам объединять данные из двух или более таблиц в общих столбцах. Помните, что SQL Server выполняет INNER JOIN , если указано только ключевое слово JOIN .

Следующий запрос возвращает все названия продуктов и идентификаторы заказов на продажу из двух таблиц и объединяет их в общем столбце ProductID :

 ВЫБЕРИТЕ имя страницы
, sod.SalesOrderID
ИЗ ПРОИЗВОДСТВА.
      ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к продажам.SalesOrderDetail sod ON p.ProductID = sod.ProductID; 

Мы также можем вернуть все данные из обеих таблиц, просто поставив звездочку. Это не видно на снимке ниже, но набор результатов заполняется данными из таблицы Product , а затем данными таблицы SalesOrderDetail :

 ВЫБРАТЬ *
ИЗ ПРОИЗВОДСТВА.
      ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к Sales.SalesOrderDetail sod НА p.ProductID = sod.ProductID; 

Если мы хотим вернуть данные только из таблицы Product , добавьте «p.»Перед знаком», как показано ниже:

 ВЫБРАТЬ стр. *
ИЗ ПРОИЗВОДСТВА.
    ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к Sales.SalesOrderDetail sod НА p.ProductID = sod.ProductID; 

Эти небольшие выделенные элементы в запросе называются псевдонимами. Они полезны, когда у нас длинные имена таблиц, делающие код более читаемым и понятным. Псевдонимы также необходимы для баз данных с именами схем, таких как этот образец базы данных AdventureWorks2012 :

Например, рассмотрите возможность синтаксического анализа следующего запроса и посмотрите, что произойдет:

 ВЫБРАТЬ ID продукта
,Имя
ОТ ПРОИЗВОДСТВА.Продукт p
    ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к Sales.SalesOrderDetail sod НА p.ProductID = sod.ProductID; 

В наборе результатов написано: «Команды выполнены успешно», так что все должно работать нормально, не так ли?

Не совсем так. Если мы запустим запрос, мы получим сообщение об ошибке «Неоднозначное имя столбца« ProductID »». как показано ниже, хотя синтаксис правильный:

Это в основном означает, что два столбца имеют одинаковое имя столбца ProductID . SQL Server не понимает, какой ProductID из двух разных таблиц, о которых мы говорим.Если мы добавим псевдоним, чтобы указать, из какой таблицы следует извлекать столбец, запрос будет выполняться нормально:

 ВЫБРАТЬ p.ProductID,
Имя
ИЗ ПРОИЗВОДСТВА.
    ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к Sales.SalesOrderDetail sod НА p.ProductID = sod.ProductID; 

Давайте продолжим и посмотрим на оператор SELECT в SQL, использующий левое внешнее соединение. Этот тип соединения извлекает все из левой таблицы и только те записи, которые совпадают в правой таблице:

 ВЫБРАТЬ стр.Имя
, sod.SalesOrderID
ИЗ ПРОИЗВОДСТВА.
    ЛЕВЫЙ ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к Sales.SalesOrderDetail sod ON p.ProductID = sod.ProductID
ЗАКАЗАТЬ ПО ИМЕНИ; 

В этом примере он объединяет две таблицы в столбце ProductID и извлекает каждый продукт, независимо от того, продается он или нет, и сохраняет несопоставленные строки из левой таблицы:

Действительно ли нам нужен пример оператора SELECT в SQL с использованием правого внешнего соединения? Мы упоминали ранее, что это полная противоположность.Но все же давайте посмотрим на пример:

 ВЫБРАТЬ ул. Имя КАК Территория
, sp.BusinessEntityID
ОТ Продажи.ПродажаТерритория ул.
    ПРАВО ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к Sales.SalesPerson sp НА st.TerritoryID = sp.TerritoryID; 

На этот раз он объединяет две таблицы в столбце TerritoryID и извлекает все из правой таблицы и только те записи, которые совпадают в левой таблице. В результирующем наборе появляются все продавцы, независимо от того, назначена ли им территория или нет:

Запрос данных с использованием стороннего расширения

Это известный факт, что никто не любит писать и читать кучу беспорядочного, неформатированного текста.Когда дело доходит до написания сложного кода SQL, эта проблема может стать еще более сложной. Для беспрепятственного выполнения запросов к данным и написания кода SQL требуются годы практики и опыта. К счастью, есть более простой способ запроса данных с помощью оператора SELECT в SQL Server.

В этом разделе мы рассмотрим сторонний инструмент, который поможет нам легко писать код SQL. Как часть набора инструментов ApexSQL Fundamentals Toolkit для SQL Server, расширение ApexSQL Complete для SSMS и VS — это хорошо известный инструмент повышения производительности, который ускоряет написание кода SQL за счет автоматического выполнения операторов SQL, заполнения фрагментов кода SQL и т. Д.

После установки полного расширения кода SQL на один или несколько хостов оно подавит встроенный Microsoft IntelliSense и возьмет на себя завершение кода. Хватит разговоров, давайте рассмотрим новый запрос и посмотрим, как он работает. Начните с простого оператора SELECT в SQL Server, к которому вы подключены. Как только начинается набор текста, завершенный интеллектуальный код SQL показывает список подсказок с контекстно-зависимыми подсказками:

Список подсказок предоставляет объекты (имя, тип, схема) на основе текущего содержимого запроса.Дважды щелкните или введите выделенный объект, и он будет вставлен, как показано ниже:

 ЕГЭ AdventureWorks2012
ИДТИ

ВЫБРАТЬ *
ИЗ ПРОИЗВОДСТВА Изделие 

Помните, насколько важны псевдонимы в некоторых случаях? Автозаполнение по умолчанию создает их автоматически. Если в списке подсказок выбрано длинное имя таблицы, она сгенерирует псевдоним, используя заглавные буквы имени объекта:

 ВЫБРАТЬ * ИЗ ПРОИЗВОДСТВА.

 

  Если вам не нужны псевдонимы, вы можете отключить их, перейдя в  Параметры >  Вставки  и сняв флажок «Автоматически создавать псевдонимы»:
 
 

   
 

  Если вам нужны псевдонимы, здесь вы также можете настроить поведение при их создании следующим образом:
 

 
 ВЫБРАТЬ * ИЗ ПРОИЗВОДСТВА.Продукт pro

ВЫБРАТЬ * ОТ Person.Person P

ВЫБРАТЬ * ОТ ЛИЦА AS p 
 Кроме того, вы можете вручную настроить глобальные псевдонимы на вкладке  Псевдонимы  окна  Параметры . Здесь вам нужно указать сервер, базу данных, объект и псевдоним, как показано ниже:
 Глобальные псевдонимы имеют приоритет над автоматически сгенерированными, поэтому, если мы выполним еще один оператор SELECT в SQL Server, мы получим следующее:
 ВЫБРАТЬ * ИЗ ПРОИЗВОДСТВА.Продукт pp 
 Двигаясь дальше, чтобы выбрать определенные столбцы из таблицы, удалите звездочку, и список подсказок покажет все доступные столбцы. Отсюда просто отметьте только необходимые, и они будут вставлены:
 Помните, как мы говорили ранее, что список подсказок зависит от контекста? Это означает, что в соответствии с синтаксисом завершенный код SQL будет перечислять допустимые предложения в своем списке подсказок. Если мы продолжим вводить предложение WHERE в приведенном выше примере, в нем будут перечислены соответствующие имена столбцов, ключевые слова и т. Д.:
 Автозаполнение не только заполнит ключевые слова и имена SQL, но также поможет вам писать сложные запросы, такие как операторы JOIN или запросы между базами данных:
  Подробную информацию об использовании функции автозаполнения см. В разделе Завершение кода 
 Заключение 
 В этой статье мы освежили нашу память о том, как запрашивать данные с помощью оператора SELECT в SQL Server. Мы начали с краткого введения и обзора всех основных компонентов, а затем перешли в SSMS и посмотрели, как написать все, от простого оператора SELECT в SQL до всех различных типов объединений.
 Затем мы рассмотрели расширение ApexSQL Fundamentals Toolkit для SQL Server, ApexSQL Complete, которое сокращает набор текста за счет автоматического выполнения операторов SQL за нас. Кроме того, он автоматически вставляет полные имена объектов и псевдонимы на уровне сервера или базы данных. Этот инструмент предоставляет набор параметров, которые упрощают написание операторов SELECT на языке SQL.
 4 января 2021 г.
 Подзапрос SQL - Dofactory 
 Объяснение подзапроса SQL 
 Подзапрос - это запрос SQL  в запросе .
 Подзапросы предоставляют данные для включающего запроса.
 Подзапросы могут возвращать отдельные значения или список записей.
 Подзапросы должны быть заключены в круглые скобки.
  Задача:  Перечислите всех поставщиков и количество предлагаемых ими продуктов.
 скопировано в буфер обмена
 ВЫБРАТЬ Название компании,
       ProductCount = (ВЫБРАТЬ СЧЕТЧИК (P.id)
                         ОТ [Продукт] P
                        ГДЕ П.SupplierId = S.Id)
  ОТ поставщика S
 
  ВЫБРАТЬ Название компании,
       ProductCount = (ВЫБРАТЬ СЧЕТЧИК (P.id)
                         ОТ [Продукт] P
                        ГДЕ P.SupplierId = S.Id)
  ОТ поставщика S
  
Попробуй вживую 
 Общего синтаксиса нет. Подзапросы - это обычные запросы, помещенные в круглые скобки.
 Подзапросы можно использовать по-разному и в разных местах внутри запроса.
 Подзапрос с оператором IN.
ВЫБЕРИТЕ имена столбцов
  ИЗ имя-таблицы1
 ГДЕ значение В (ВЫБРАТЬ имя-столбца
                   ИЗ имя-таблицы2
                  ГДЕ условие)
 
 Подзапросы также могут назначать значения столбцов каждой записи.
ВЫБРАТЬ столбец1 = (ВЫБРАТЬ имя-столбца
                    ОТ имя-таблицы
                   ГДЕ условие),
       имена столбцов
  ОТ имя-таблицы
 ГДЕ условие
 
 SQL SELECT IN Подзапрос
 OrderItem
 Id
 OrderId
 PRODUCTID
 UnitPrice
 Количество
 ПРОДУКТ
 Id
 ProductName
 SupplierId
 UnitPrice
 Упаковка
 Снято с производства
  Проблема:  Перечислите продукты с количеством заказа более 100.
 скопировано в буфер обмена
 ВЫБЕРИТЕ ProductName
  ОТ ПРОДУКТА
 ГДЕ Id IN (ВЫБЕРИТЕ ProductId
                ОТ OrderItem
               ГДЕ Количество> 100)
 
  ВЫБРАТЬ Название продукта
  ОТ ПРОДУКТА
 ГДЕ Id IN (ВЫБЕРИТЕ ProductId
                ОТ OrderItem
               ГДЕ Количество> 100)
  
Попробуй вживую 
  Результат:  12 записей.
 Название продукта
 Guaraná Fantástica
 Schoggi Schokolade
 Chartreuse verte
 Jack's New England Clam Chowder
 Роджед Сильд
 Сушеные яблоки Манджимуп
 Perth Pasties
 Подзапрос SQL SELECT COUNT
 КЛИЕНТ
 Идентификатор
 Имя
 Фамилия
 Город
 Страна
 9045 9045 9045 9045 9045 9045 9045 9045 9045 9045 9045 9045 9045 9045 Дата заказа
 Номер заказа
 CustomerId
 TotalAmount
  Задача:  Вывести список всех клиентов с указанием их общего количества заказов.
 скопировано в буфер обмена
 ВЫБЕРИТЕ имя, фамилию,
       OrderCount = (ВЫБРАТЬ СЧЕТЧИК (O.id)
                       ОТ [Заказ] O
                      ГДЕ O.CustomerId = C.Id)
  ОТ клиента C
 
  ВЫБЕРИТЕ имя, фамилию,
       OrderCount = (ВЫБРАТЬ СЧЕТЧИК (O.id)
                       ОТ [Заказ] O
                      ГДЕ O.CustomerId = C.Id)
  ОТ клиента C
  
Попробуй вживую 
 Это называется коррелированным подзапросом  , потому что подзапрос ссылается на включающий запрос, в частности, C.Идентификатор в предложении WHERE.
  Результат:  91 запись
 Имя
 Фамилия
 Счетчик заказа
 Мария
 Андерс
 6
 Ана
 Трухильо
 4
 Антонио
 Морено
 7
 Томас
 Харди
 13
 Кристина
 Berglund
 18
 Ханна
 Моос
 7
 Frédérique
 Citeaux
 11
 Мартин
 Зоммер
 3
 примеров SQL для начинающих: использование оператора SQL SELECT 
 Операторы SQLSELECT используются для извлечения данных из базы данных, а также для заполнения результатов запроса в наборах результатов.Примеры SQL в этой статье обсуждают и объясняют фундаментальное использование оператора  SELECT  в запросах.
 Запросы
 SQL (язык структурированных запросов) могут использоваться для выбора, обновления и удаления данных из базы данных. Если кто-то хочет изучить SQL, изучение операторов  SELECT  может быть лучшей отправной точкой. С другой стороны, мы можем использовать язык запросов  T-SQL , особенно для баз данных SQL Server, и это закрытая форма расширения SQL.
 Обзор оператора SELECT 
 Самая простая форма оператора SQL  SELECT  должна включать предложения  SELECT ,  FROM . Кроме того, если мы хотим отфильтровать набор результатов запроса, мы должны использовать предложение  WHERE .
 ВЫБРАТЬ столбец1, столбец2 ИЗ таблицы
 В приведенном выше шаблоне запроса указан очень простой оператор SQL  SELECT .Как видите, имена столбцов помещаются после предложения  SELECT , и эти столбцы разделяются знаком запятой с  (,) . После предложения  FROM  мы добавляем имя таблицы, в которую мы хотим поместить данные в результирующий набор. Кроме того, следующий шаблон запроса иллюстрирует использование предложения  WHERE  в запросе  SELECT .
 ВЫБРАТЬ столбец1, столбец2 ИЗ таблицы ГДЕ столбец1 = 'значение'
 С помощью предложения  WHERE  мы можем фильтровать набор результатов оператора select.Шаблоны фильтрации используются после предложения  WHERE . Теперь мы сделаем несколько примеров SQL для оператора SQL  SELECT  и укрепим эти теоретические представления.
 Базовые примеры SQL: ваш первый шаг в инструкции SELECT 
 Предположим, что у нас есть таблица фруктов, которая нравится ниже и включает следующие строки;
  ID 
  Fruit_Name 
  Fruit_Color 
 1
 Банан
 Желтый
 2
 яблоко
 красный
 3
 Лимон
 Желтый
 4
 клубника
 красный
 5
 Арбуз
 Зеленый
 6
 Лайм
 Зеленый
 Мы хотим получить все данные для  Fruit_Name  из таблицы  Fruits .В этом случае мы должны написать оператор SQL  SELECT , который выглядит следующим образом: ядро ​​базы данных SQL Server обрабатывает этот запрос и затем возвращает набор результатов запроса.
 ВЫБРАТЬ ИМЯ ФРУКТА ИЗ Фруктов
 Как видите, запрос возвращает только данные столбца  Fruit_Name .
 Теперь мы попрактикуемся в других примерах SQL, связанных с оператором  SELECT .В этом первом примере мы получим все столбцы таблицы. Если мы хотим вернуть все столбцы таблицы, мы можем использовать знак  (*) звездочка  вместо записи целых столбцов таблицы. С помощью следующего запроса мы можем вернуть все столбцы таблицы.
 В то же время, чтобы получить все столбцы, мы можем сделать это, записав их все по отдельности. Однако это будет очень обременительная операция.
 ВЫБРАТЬ ID, имя_фрукта, цвет_фрукта ИЗ фруктов
 Примеры SQL: как отфильтровать инструкцию SELECT 
 В этом разделе мы рассмотрим простое использование предложения  WHERE .Если мы хотим отфильтровать набор результатов оператора SQL  SELECT , мы должны использовать предложение  WHERE . Например, мы хотим отфильтровать фрукты красного цвета. Чтобы отфильтровать результаты запроса, сначала мы добавляем имя столбца, который хотим отфильтровать, а затем указываем условие фильтрации. В приведенном ниже примере SQL мы отфильтруем красные фрукты таблицы  Fruits .
 ВЫБРАТЬ * ИЗ ФРУКТОВ ГДЕ Fruit_Color = 'Красный'
 Как видите, набор результатов включает только данные о красных фруктах.Однако в этом примере мы фильтруем точные значения столбцов с помощью оператора равенства ( = ). В некоторых случаях мы хотим сравнить схожесть отфильтрованного условия. Комбинация оператора знака  LIKE  и оператора знака процента  (%)  помогает нам решить проблемы такого типа. Например, мы можем отфильтровать фрукты, которые начинаются с буквы «L». Следующий запрос применит фильтр к  Fruit_Name , и этот фильтр позволяет получить фрукты, которые начинаются с символа «L».
 ВЫБРАТЬ * ИЗ ФРУКТОВ ГДЕ Fruit_Name LIKE 'L%'
 В то же время, мы можем применить оператор  (%)  процент   в любом месте или несколько раз, чтобы применить шаблон фильтра. В следующем примере мы отфильтруем имя фруктов, которое включает символ «n».
 SELECT * FROM Fruits WHERE Fruit_Name LIKE '% n%'
 Другой часто используемый оператор - это ( _ )   оператор подчеркивания.Этот оператор представляет любой символ в шаблоне фильтра. Предположим, мы хотим применить фильтр к названиям фруктов, которые соответствуют следующим критериям:
 Первый символ названия фрукта может быть любым символом.
 Второй символ названия фрукта должен быть «а».
 Оставшаяся часть названия фрукта может содержать любой символ.
 Следующий пример SQL будет соответствовать всем критериям.
 SELECT * FROM Fruits WHERE Fruit_Name LIKE '_a%'
 Примеры SQL: оператор SELECT TOP 
 Оператор  SELECT TOP  используется для ограничения количества строк, возвращающих результат запроса. Например, если вы хотите получить только две строки из таблицы, мы можем использовать следующий запрос. Следовательно, мы можем ограничить набор результатов запроса.В следующих примерах SQL мы ограничим набор результатов запроса. Обычно результат запроса без оператора  TOP  может возвращать гораздо больше строк, но мы принудительно ограничиваем возвращаемые номера строк запроса с помощью предложения  TOP .
 ВЫБРАТЬ ВЕРХ (2) * ИЗ Фруктов
 В то же время мы можем ограничить набор результатов оператора SQL SELECT процентным значением.Например, следующий запрос возвращает только% 60 процентов набора результатов.
 ВЫБРАТЬ ТОП (60) ПРОЦЕНТОВ * ОТ Фруктов
 Как видите, мы добавили выражение  PERCENT  к оператору  TOP  и ограничили набор результатов запроса.
 См. Также 
 Дополнительные статьи об операторе SQL SELECT, включая примеры SQL, см.
 Эсат Эркеч - специалист по SQL Server, который начал свою карьеру более 8 лет назад в качестве разработчика программного обеспечения.Он является сертифицированным экспертом по решениям Microsoft SQL Server.
 Большую часть своей карьеры он посвятил администрированию и разработке баз данных SQL Server. В настоящее время он занимается администрированием баз данных и бизнес-аналитикой. Вы можете найти его в LinkedIn.
 Посмотреть все сообщения от Esat Erkec
 Последние сообщения от Esat Erkec (посмотреть все)
 Пример запроса SQL SELECT | Оператор SQL SELECT 
 Оператор SQL SELECT используется для выборки данных из таблицы базы данных, которая возвращает эти данные в виде таблицы результатов.SELECT используется в SQL для извлечения записей из таблиц базы данных, и с помощью Select вы можете делать множество вещей.
  Команда Select в SQL  - одна из самых мощных и часто используемых команд. Я думаю, это первая команда, которую кто-либо изучает в SQL еще до CREATE, которая используется для создания таблицы в SQL.
 Например, вы можете выбрать все записи; вы можете выбрать несколько записей на основе условия, указанного в предложении WHERE, выбрать все столбцы с помощью подстановочного знака (*) или выбрать только несколько столбцов, явно объявив их в запросе.
 Пример запроса SQL SELECT 
 Синтаксис SQL SELECT следующий.
 ВЫБРАТЬ имена столбцов
  FROM table-name 
 Здесь имена столбцов - это имена полей таблицы, из которой вы хотите выбрать данные. Если вы собираетесь выбрать все поля, доступные в таблице, используйте следующий синтаксис.
 ВЫБРАТЬ * ИЗ имя_таблицы; 
 Вот некоторые из основных примеров операторов запроса SQL SELECT.
 Извлечь все записи 
 Выбрать * из приложений 
 Вышеупомянутый запрос извлекает все записи из определенной таблицы.В нашем случае это Приложения. Результат следующий.
 Определение количества строк в таблице 
 Давайте посчитаем строки таблицы с помощью оператора select.
 выберите количество (*) из приложений 
 Смотрите вывод.
 Выберите несколько записей на основе некоторого условия 
 Если вы не знакомы с оператором WHERE, ознакомьтесь с Примером предложения WHERE SQL.
 См. Следующий запрос.
 выберите * из приложений, где AppName = 'MoneyControl' 
 В этом запросе мы получаем записи на основе условия , где .Мы получаем только те записи, у которых AppName -  MoneyControl.  Смотрите вывод.
 Выберите несколько столбцов вместо всех 
 Давайте посмотрим сценарий, в котором нам не нужно извлекать все столбцы вместо только необходимых столбцов. См. Запрос ниже.
 выберите AppName, AppCategory из приложений 
 Мы выбираем только AppName и AppCategory из таблицы  Apps . Смотрите вывод.
 Выбрать отдельные (уникальные) записи из столбцов 
 Рассмотрим сценарий, в котором нам нужно найти уникальные записи на основе значений столбцов.См. Следующий запрос.
 выберите отдельное имя приложения из приложений 
 В нашей таблице столбец AppName уже имеет разные значения, но, если он имеет повторяющиеся значения, он исключит другие повторяющиеся значения.
 Выбрать значение с условием на основе>, <,> =, <= 
 Мы можем выбрать значение с условием на основе >, <,> =, <=.  См. Следующий код.
 выберите AppName из списка приложений, где AppPrice> 60 
 См. Следующий пример.
 Выберите запрос с помощью BETWEEN, NOT BETWEEN 
 Как следует из названия,  BETWEEN  используется для получения данных между диапазонами.
 выберите * из приложений, где AppPrice МЕЖДУ «70» И «100»; 
 Смотрите вывод.
 Для  NOT BETWEEN  вам необходимо добавить ключевое слово NOT BETWEEN в приведенный выше запрос вместо  BETWEEN . Это даст нам результат, выходящий за пределы допустимого диапазона.
 Наконец, пример запроса SQL SELECT | Учебное пособие по операторам SQL SELECT окончено.
 SQL Server SELECT - запрос данных из одной таблицы 
  Сводка : это руководство знакомит вас с основами оператора SQL Server  SELECT , уделяя особое внимание тому, как выполнять запросы к одной таблице.
 Basic SQL Server 
 SELECT  statement
 Таблицы базы данных - это объекты, в которых хранятся все данные в базе данных. В таблице данные логически организованы в формате строк и столбцов, который похож на электронную таблицу.
 В таблице каждая строка представляет уникальную запись, а каждый столбец представляет поле в записи.Например, таблица  клиентов  содержит данные клиента, такие как идентификационный номер клиента, имя, фамилию, телефон, электронную почту и адрес, как показано ниже:
 SQL Server использует схемы для логической группировки таблиц и других объектов базы данных. В нашей тестовой базе данных у нас есть две схемы:  продаж  и  производства . Схема  sales  группирует все таблицы, связанные с продажами, а схема  production  группирует все таблицы, связанные с производством.
 Для запроса данных из таблицы используйте оператор  SELECT . Ниже показана самая простая форма оператора  SELECT :
 
  SELECT
    select_list
ИЗ
    schema_name.table_name;
  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)  
 В этом синтаксисе:
 Сначала укажите список разделенных запятыми столбцов, из которых вы хотите запросить данные, в предложении  SELECT .
 Во-вторых, укажите исходную таблицу и ее имя схемы в предложении  FROM .
 При обработке оператора  SELECT  SQL Server сначала обрабатывает предложение  FROM , а затем предложение  SELECT , даже если предложение  SELECT  появляется в запросе первым.
 SQL Server 
 SELECT  Примеры операторов
 Давайте воспользуемся таблицей  клиентов  в образце базы данных для демонстрации.
 A) SQL Server 
 SELECT  - получить некоторые столбцы примера таблицы
 Следующий запрос находит имя и фамилию всех клиентов:
 
  SELECT
    имя,
    Фамилия
ИЗ
    sales.customers;
  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)  
 Вот результат:
 Результат запроса называется набором результатов.
 Следующий оператор возвращает имена, фамилии и адреса электронной почты всех клиентов:
 
  SELECT
    имя,
    Фамилия,
    электронное письмо
ИЗ
    продажи.клиенты;
  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)  
 B) SQL Server 
 SELECT  - получить все столбцы из примера таблицы
 Чтобы получить данные из всех столбцов таблицы, вы можете указать все столбцы в списке выбора. Вы также можете использовать  SELECT *  как сокращение, чтобы сэкономить время при вводе:
 
  SELECT
    *
ИЗ
    sales.customers;
  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)  
  SELECT *  полезен для изучения столбцов и данных таблицы, с которой вы не знакомы.Это также полезно для специальных запросов.
 Однако вам не следует использовать  SELECT *  для реального производственного кода по следующим основным причинам:
 Во-первых,  SELECT *  часто извлекает больше данных, чем требуется вашему приложению для работы. Это приводит к передаче ненужных данных из SQL Server в клиентское приложение, что требует больше времени для передачи данных по сети и замедляет работу приложения.
 Во-вторых, если в таблицу добавлен один или несколько новых столбцов,  SELECT *  просто извлекает все столбцы, которые включают в себя недавно добавленные столбцы, которые не были предназначены для использования в приложении.Это могло привести к сбою приложения.
 C) SQL Server 
 SELECT  - отсортировать набор результатов
 Для фильтрации строк на основе одного или нескольких условий используйте предложение  WHERE , как показано в следующем примере:
 
  SELECT
    *
ИЗ
    sales.customers
ГДЕ
    состояние = 'CA';
  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)  
 В этом примере запрос возвращает клиентов, которые находятся в Калифорнии.
 Когда доступно предложение  WHERE , SQL Server обрабатывает предложения запроса в следующей последовательности:  FROM ,  WHERE  и  SELECT .
 Чтобы отсортировать набор результатов по одному или нескольким столбцам, используйте предложение  ORDER BY , как показано в следующем примере:
 
  SELECT
    *
ИЗ
    sales.customers
ГДЕ
    состояние = 'CA'
СОРТИРОВАТЬ ПО
    имя;
  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)  
 В этом примере предложение  ORDER BY  сортирует клиентов по их именам в порядке возрастания.
 В этом случае SQL Server обрабатывает предложения запроса в следующей последовательности:  FROM ,  WHERE ,  SELECT  и  ORDER BY .
 D) SQL Server 
 SELECT  - пример группировки строк в группы
 Чтобы сгруппировать строки в группы, вы используете предложение  GROUP BY . Например, следующая инструкция возвращает все города клиентов, расположенных в Калифорнии, и количество клиентов в каждом городе.
 
  ВЫБРАТЬ
    Город,
    СЧИТАТЬ (*)
ИЗ
    продажи.клиенты
ГДЕ
    состояние = 'CA'
ГРУППА ПО
    город
СОРТИРОВАТЬ ПО
    город;
  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)  
 В этом случае SQL Server обрабатывает предложения в следующей последовательности:  FROM ,  WHERE ,  GROUP BY ,  SELECT  и  ЗАКАЗАТЬ ПО .
No related posts.