Запрос SQL на создание и удаление базы данных
Вы здесь: Главная — MySQL — SQL — Запрос SQL на создание и удаление базы данных
В этой статье мы с Вами разберём SQL-запросы на создание, изменение и удаление базы данных. Не могу сказать, что это используется часто, но материал очень простой, и иногда он может потребоваться, поэтому советую всё-таки данную статью хотя бы просто прочитать.
Начнём с SQL-запроса на создание базы данных:
CREATE DATABASE db_name
Как видите, запрос на создание базы данных имеет очень простой синтаксис. Вначале идёт «CREATE DATABASE«, а затем имя новой базы данных.
И теперь разберём запрос SQL на удаление базы данных:
DROP DATABASE db_name
Как видите, синтаксис не сложнее, чем на создание базы данных. Вначале идёт команда «
Это были SQL-запросы на создание и удаление базы данных. В следующею статье мы поговорим о SQL-запросах для работы с таблицами.
-
Создано 16.01.2011 02:14:58 -
Михаил Русаков
Создано 16.01.2011 02:14:58
Михаил РусаковДобавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте: http://vk.com/myrusakov.
Если Вы хотите дать оценку мне и моей работе, то напишите её в моей группе: http://vk.com/rusakovmy.
Если Вы не хотите пропустить новые материалы на сайте,
то Вы можете подписаться на обновления: Подписаться на обновления
Если у Вас остались какие-либо вопросы, либо у Вас есть желание высказаться по поводу этой статьи, то Вы можете оставить свой комментарий внизу страницы.
Порекомендуйте эту статью друзьям:
-
Кнопка:
<a href=»https://myrusakov.ru» target=»_blank»><img src=»https://myrusakov.ru/images/button.gif» alt=»Как создать свой сайт» /></a>Она выглядит вот так:
-
Текстовая ссылка:
<a href=»https://myrusakov.ru» target=»_blank»>Как создать свой сайт</a>Она выглядит вот так: Как создать свой сайт
- BB-код ссылки для форумов (например, можете поставить её в подписи):
MS SQL Server и T-SQL
Первый запрос на T-SQL
Последнее обновление: 05.07.2017
В прошлой теме в SQL Management Studio была создана простенькая база данных с одной таблицей. Теперь определим и выполним первый SQL-запрос. Для этого откроем SQL Management Studio, нажмем правой кнопкой мыши на элемент самого верхнего уровня в Object Explorer (название сервера) и в появившемся контекстном меню выберем пункт New Query:
После этого в центральной части программы откроется окно для ввода команд языка SQL.
Выполним запрос к таблице, которая была создана в прошлой теме, в частности, получим все данные из нее. База данных у нас называется university, а таблица — dbo.Students, поэтому для получения данных из таблицы введем следующий запрос:
SELECT * FROM university.dbo.Students
Оператор SELECT позволяет выбирать данные. FROM указывает источник, откуда брать данные. Фактически этим запросом мы говорим «ВЫБРАТЬ все ИЗ таблицы university.dbo.Students». Стоит отметить, что для названия таблицы используется полный ее путь с указанием базы данных и схемы.
После ввода запроса нажмем на панели инструментов на кнопку Execute, либо можно нажать на клавишу F5.
В результате выполнения запроса в нижней части программы появится небольшая таблица, которая отобразит результаты запроса — то есть все данные из таблицы Students.
Если необходимо совершить несколько запросов к одной и той же базе данных, то мы можем использовать команду USE, чтобы зафиксировать базу данных. В этом случае при запросах к таблицам достаточно указать их имя без имени бд и схемы:
USE university SELECT * FROM Students
В данном случае мы выполняем запрос в целом для сервера, мы можем обратиться к любой базе данных на сервере. Но также мы можем выполнять запросы только в рамках конкретной базы данных. Для этого необходимо нажать правой кнопкой мыши на нужную бд и в контекстном меню выбрать пункт New Query:
Если в этом случае мы захотим выполнить запрос к выше использованной таблице Students, то нам не пришлось бы указывать в запросе название базы данных и схему, так как эти значения итак уже были бы понятны:
SELECT * FROM Students
SQL-запросы в консоли управления | Яндекс.Облако
Managed Service for PostgreSQL позволяет визуализировать структуру данных на вашем PostgreSQL-кластере и отправлять SQL-запросы к базам из консоли управления Облака. Для этого войдите в консоль управления, откройте страницу нужного кластера и перейдите на вкладку SQL.
Справочник по поддерживаемым запросам можно найти в документации PostgreSQL.
Аутентификация
При каждом переходе на вкладку SQL необходимо ввести логин и пароль пользователя кластера. После этого откроется структура данных кластера и окно ввода для SQL-запросов.
Чтобы не вводить пароль слишком часто, откройте эту страницу консоли управления в новой вкладке.
Визуализация структуры данных
После авторизации вы можете видеть структуру баз данных и таблиц в кластере:
По нажатию на таблицу выводятся первые 1000 строк результата запроса SELECT * для этой таблицы, страницами по 20 строк (полноценную навигацию по всем данным базы Managed Service for PostgreSQL не поддерживает). В поле
Наведите курсор на заголовок столбца, чтобы увидеть тип данных в столбце:
SQL-запросы
Справа открыто окно ввода запроса. Начните вводить запрос, и редактор будет предлагать варианты ключевых слов:
Введите запрос и нажмите кнопку Выполнить. Таблица результатов или сообщение об ошибке появится на панели результатов, которая находится под кнопками управления редактором.
Ограничения запросов в консоли управления
- Если вы закроете или перезагрузите страницу, текст запроса и его результаты будут потеряны. При этом каждый запрос, который вы запустили из консоли управления, будет выполнен независимо от состояния браузера.
- Консоль управления выведет только первые 1000 строк результата.
- Если выполнение запроса на кластере длится больше 10 минут, консоль управления сообщит об ошибке и не выведет результат, даже если запрос в конечном счете будет успешно обработан.
- Если в вашем кластере больше одного хоста PostgreSQL, то запросы из консоли управления отправляются на хост, который в момент запроса является мастером.
- Список таблиц берется из схемы public. Запросы к таблицам из других схем можно делать, явно указав схему, например:
SELECT * from information_schema.column_udt_usage.
SQL
Язык запросов SQL — это язык, который позволяет общаться с реляционными базами данных. Иначе говоря, с помощью этого языка можно управлять базами данных: создавать и удалять базы данных, таблицы, записи. Также с помощью
Этот язык используется в ПО MySQL, поэтому знать его надо обязательно.
Совершенно, очевидно, что работа с базой данных немыслима без языка запросов, коим является SQL. И в этой категории сайта Вы сможете познакомиться со всеми необходимыми командами. А после знакомства Вы сможете совершенно спокойно писать самые разнообразные запросы на SQL, и база данных станет для Вас не каким-то страшным словом, а таким же привычным и понятным, как термин «таблица умножения».
Полный курс по PHP и MySQL: http://srs.myrusakov.ru/php
Прочитав статьи по SQL, Вы узнаете:
1) SQL-запросы
2) SQL-запросы для создания и удаления баз данных.
3) SQL-запросы необходимые для работы с таблицами.
4) SQL-запросы на добавление записей в таблицу.
5) SQL-запросы для выборки записей из таблицы.
6) SQL-запросы необходимые для создания индекса.
7) SQL-запрос для выборки определённого числа записей.
8) SQL-запрос для сортировки результата выборки.
9) Об использовании конструкции WHERE в SQL.
10) О SQL-запросе на выборку записей сразу из нескольких таблиц.
11) Об решении одной из самых популярных причин неработоспособности SQL-запроса.
12) Как узнать количество записей в SQL-выборке.
13) Как сделать поиск по базе данных с сортировкой по релевантности.
14) Как увеличить значение поля на 1 через SQL.
15) Как сделать двойную сортировку в SQL-запросе.
16) Об использовании UNION в SQL-запросе.
17) О CONCAT в SQL-запросе.
18) Об использовании JOIN в SQL.
19) Как узнать размеры таблицы через SQL.
20) Как сделать сортировку сначала по одному полю, а затем по другому.
21) Как найти ошибку в SQL-запросе.
22) Как извлечь случайные записи из таблицы.
23) О GROUP BY в SQL-запросе.
24) О HAVING в SQL-запросе.
25) Оператор BETWEEN в SQL запросе.
26) Оператор IN в SQL запросе.
27) Функции MIN и MAX в SQL.
28) Как выбрать неповторяющиеся записи из базы данных на SQL.
29) Как узнать длину поля в SQL.
30) Как игнорировать вставку дублирующихся записей в SQL.
31) Как найти подстроку в строке на SQL.
32) Как заменить значение в строке на SQL.
33) Какие математические функции есть в SQL.
34) Оператор SELECT языка запросов SQL.
Все материалы по языку SQL
Межбазовый запрос на Transact-SQL | Info-Comp.ru
Речь сегодня пойдет об очень полезной возможности в SQL это межбазовый запрос. Данный вид запроса просто незаменим, если у Вас существует несколько баз данных на одном сервере или даже на разных серверах, а так как иногда требуется получить данные сразу отовсюду, например, для отчета, то межбазовый запрос лучшее решение этой задачи.
Примечание! Сразу хочу сказать, что все примеры будем пробовать на Transact-SQL MS Sql Server 2008 в Management Studio, так как в других СУБД синтаксис будет отличаться. Также хочу заметить, что все примеры ниже требуют начальных знаний SQL, поэтому советую для начала ознакомиться с материалами: Язык запросов SQL – Оператор SELECT, Добавляем в таблицу новую колонку на SQL, Сочетание строковых функций на Transact-SQL, Transact-sql – Табличные функции и временные таблицы эти статьи помогут Вам приобрести начальные знания в SQL.
И так приступим, сначала как обычно немного теории, для того чтобы понять, что такое межбазовый запрос и для чего он служит, а потом как обычно рассмотрим несколько практических примеров.
Межбазовый запрос
Межбазовый запрос – это запрос, который в процессе своего выполнения подключается к разным базам данных, а также в некоторых случаях к разным серверам баз данных.
А теперь давайте определимся, для каких целей могут служить межбазовые запросы, допустим, у Вас есть 3 базы данных, 2 из них расположены на одном MSSQL сервере, а одна на другом. Все они служат для какой-то определенной задачи, может быть у них даже схожая структура, но это не важно и Вам как программисту иногда требуется выгружать данные из всех баз, например, для того чтобы предоставить эти данные начальству, и Вы скорей всего запускаете запросы из каждой базы или переключаетесь из менеджера запросов на работу с той ли иной базой, но гораздо удобней было бы запустить один запрос и получить сразу все данные. Именно для этого я пользуюсь данного вида запросами, но Вы, наверное, можете найти применение и для других задач. Если Вы сталкивались с такого рода задачами, то Вам просто необходимо узнать что такое межбазовый запрос.
Примеры межбазовых запросов
И первый пример он достаточно простой, требуется тогда когда необходимо получить данные из нескольких баз расположенных на одном сервере. Для объединения этих данных будем использовать конструкцию union all, которую мы рассматривали в статье – union и union all на Transact-SQL .
И для начала, допустим, у нас есть две базы данных (test и test2), схемы dbo в которых мы создали вот такие таблицы:
Таблица в базе test
CREATE TABLE [dbo].[test_table_base_1](
[id] [bigint] NOT NULL,
[text] [varchar](50) NULL,
CONSTRAINT [PK_test_table] PRIMARY KEY CLUSTERED
(
[id] ASC
)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF,
ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]
GO
Таблица в базе test2
CREATE TABLE [dbo].[test_table_base_2](
[id] [bigint] NOT NULL,
[text] [varchar](50) NULL,
CONSTRAINT [PK_test_table] PRIMARY KEY CLUSTERED
(
[id] ASC
)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF,
ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]
GO
Я их заполнил тестовыми данными, сейчас увидите какими, и для того чтобы получить данные из этих таблиц напишем вот такой запрос:
Код:
select * from test.dbo.test_table_base_1 – Первая база select * from test2.dbo.test_table_base_2 –Вторая база
Как видите синтаксис очень простой:
Select * from [база].[схема].[таблица]
Но результата в вышеуказанном запросе будет два, и для того чтобы объединить эти запросы, используем конструкцию union all.
Код:
select * from test.dbo.test_table_base_1 – Первая база union all select * from test2.dbo.test_table_base_2 –Вторая база
И результат будет уже один. И с помощью данного межбазового запроса Вы легко можете объединить данные, а еще для удобства, чтобы каждый раз не писать текст запроса можете создать представление views, для того чтобы обращаться напрямую к этому представлению.
Теперь давайте рассмотрим пример посложней, когда требуется получить данные из базы, которая располагается на другом сервере.
Для этого мы будем использовать конструкцию opendatasource.
Сразу скажу, что opendatasource работает, только если на сервере выставлен параметр Ad Hoc Distributed Queries со значением 1. Для того чтобы посмотреть этот параметр выполните процедуру sp_configure и посмотрите значение данного параметра:
Где,
- config_value — это значение которое внеслось но еще не сохранилось, т.е. сервер еще не переконфигурировался;
- run_value – текущее значение данного параметра, т.е. с которым работает сервер в данный момент.
Кстати данная процедура возвращает очень много конфигурационных параметров, которые Вы можете посмотреть.
И для того чтобы изменить данный параметр, используем туже самую процедуру, синтаксис:
exec sp_configure [Название параметра],[Значение]
А для того чтобы сконфигурировать сервер с новым значением, запустим процедуру reconfigure, и весь запрос будет выглядеть вот так:
exec sp_configure 'Ad Hoc Distributed Queries',1 reconfigure exec sp_configure
Ну а теперь можем приступать непосредственно к запросу, который подключится к серверу и получит необходимые данные. Для примера я буду подключаться сам к себе к тем же таблицам.
Код:
select * from
opendatasource ('sqlncli','Data Source=myserver;Integrated Security=SSPI')
.test.dbo.test_table_base_1
union all
select * from
opendatasource ('sqlncli','Data Source=myserver;Integrated Security=SSPI')
.test2.dbo.test_table_base_2
Как видите результат тот же самый.
Здесь мы указали в первом параметре провайдер источника данных, т.е. SQL server (‘sqlncli’) и задали строку подключения:
Где,
- Data Source – это адрес сервера баз данных;
- Integrated Security=SSPI – при подключении использовать проверку подлинности Windows, т.е. аутентификация и авторизация пользователя будет проходить по учетным данным Windows, отлично подходит, если в сети развернута AD(Active Directory).
А если Вы хотите использовать проверку подлинности на уровне SQL сервера, то придется писать имя пользователя и пароль (которые должны быть созданы на SQL сервере) в строке подключения, например, абсолютно такой же результат, как и выше, получится, если мы напишем вот такой запрос:
select * from
opendatasource ('sqlncli','Data Source= myserver;user id = username; pwd=password')
.test.dbo.test_table_base_1
union all
select * from
opendatasource ('sqlncli','Data Source= myserver;user id = username; pwd=password')
.test2.dbo.test_table_base_2
Т.е. вместо параметра Integrated Security мы укажем параметры:
- user id — логин на SQL сервере;
- pwd – соответственно пароль.
Примечание! Opendatasource может подключаться и другим отличным от SQL сервера источникам для этого в параметрах указываете нужный Вам провайдер, например, для подключения к Excel документу можете использовать вот такой запрос (Синтаксис):
SELECT * FROM OPENDATASOURCE('Microsoft.Jet.OLEDB.4.0',
'Data Source=C:\TestExcel.xls; Extended Properties=EXCEL 5.0')...[Sheet1$] ;
По межбазовым запросам все, надеюсь, данный материал был Вам интересен, и пригодится Вам на практике.
Нравится4Не нравитсяЗаметка! Для комплексного изучения языка T-SQL рекомендую посмотреть мои видеокурсы по T-SQL, в которых используется последовательная методика обучения и рассматриваются все конструкции языка SQL и T-SQL.
Наш вариант теста на знание SQL / Хабр
У нас, как и во многих других организациях, проводится тестирование соискателей при поступлении их на работу. Основу тестирования составляет устное собеседование, но в некоторых случаях, даются также практические задания. Несколько дней назад, Руководство попросило меня подготовить набор задач на знание SQL.Разумеется, я постарался сделать задания не слишком сложными. Уровень соискателей различен и задачи, на мой взгляд, должны быть составлены таким образом, чтобы по результатам их решения можно было судить о том, насколько хорошо испытуемый знает предмет.
Также, не имело смысла давать задания на знание каких-либо особенностей тех или иных СУБД. Мы в работе используем Oracle, но это не должно создавать трудностей для соискателей знающих, например, только MS SQL или PostgreSQL. Таким-образом, использование платформо-зависимых решений не возбраняется, но и не является ожидаемым при решении задач.
Для проведения тестирования, в Oracle 11g была развернута схема, содержащая следующие таблицы:
Требовалось составить SQL-запросы, для решения следующих пяти заданий:
Задание 1Вывести список сотрудников, получающих заработную плату большую чем у непосредственного руководителяВариант ответаselect a.*
from employee a, employee b
where b.id = a.chief_id
and a.salary > b.salary
Задание 2Вывести список сотрудников, получающих максимальную заработную плату в своем отделеВариант ответа
select a.*
from employee a
where a.salary = ( select max(salary) from employee b
where b.department_id = a.department_id )
Задание 3Вывести список ID отделов, количество сотрудников в которых не превышает 3 человекВариант ответа
select department_id
from employee
group by department_id
having count(*) <= 3
Задание 4Вывести список сотрудников, не имеющих назначенного руководителя, работающего в том-же отделеВариант ответа
select a.*
from employee a
left join employee b on (b.id = a.chief_id and b.department_id = a.department_id)
where b.id is null
Задание 5Найти список ID отделов с максимальной суммарной зарплатой сотрудниковВариант ответа
with sum_salary as
( select department_id, sum(salary) salary
from employee
group by department_id )
select department_id
from sum_salary a
where a.salary = ( select max(salary) from sum_salary )
Не требовалось искать в каком-либо смысле оптимальное решение. Единственное требование: запрос должен возвращать правильный ответ на любых входных данных. Задания разрешалось решать в любом порядке, без ограничения времени. При правильном решении всех заданий, предлагалось следующее задание повышенной сложности:Дополнительное заданиеСоставить SQL-запрос, вычисляющий произведение вещественных значений, содержащихся в некотором столбце таблицыВариант ответа
select
exp(sum(ln(decode(sign(salary),0,1,-1,-salary,salary))))
*decode(mod(sum(decode(sign(salary),-1,1,0)),2),1,-1,1)
*sign(min(abs(salary)))
from employee
Разумеется, опубликованные здесь ответы не являются единственно верными. В случае, если запрос соискателя не содержит явных ошибок, результаты его выполнения (для различных наборов исходных данных) сравниваются с результатами выполнения соответствующего эталонного запроса.
Начало работы с SQL-запросами в Azure Cosmos DB
- 4 минуты на чтение
В этой статье
В учетных записях API SQL Azure Cosmos DB есть два способа чтения данных:
Точка читает — вы можете выполнить поиск по ключу / значению для одного элемента с идентификатором и ключом раздела.Код объекта ID и комбинация клавиш раздела являются ключом, а сам элемент является значением. Для документа размером 1 КБ считывание по точкам обычно стоит 1 единицу запроса с задержкой менее 10 мс. При чтении точки возвращается один элемент.
SQL-запросы — Вы можете запрашивать данные, записывая запросы с использованием языка структурированных запросов (SQL) в качестве языка запросов JSON. Запросы всегда стоят не менее 2,3 единицы запроса и, как правило, имеют более высокую и переменную задержку, чем точечные чтения.Запросы могут возвращать много элементов.
Большинство рабочих нагрузок с интенсивным чтением в Azure Cosmos DB используют комбинацию как точечного чтения, так и запросов SQL. Если вам просто нужно прочитать один элемент, точечное чтение дешевле и быстрее, чем запросы. При чтении точек не требуется использовать механизм запросов для доступа к данным, и они могут считываться напрямую. Конечно, не для всех рабочих нагрузок возможно чтение данных исключительно с использованием точечного чтения, поэтому поддержка SQL в качестве языка запросов и индексация, не зависящая от схемы, обеспечивают более гибкий способ доступа к вашим данным.
Вот несколько примеров того, как выполнять точечное чтение с каждым SDK:
В оставшейся части этого документа показано, как начать писать запросы SQL в Azure Cosmos DB. Запросы SQL можно запускать через SDK или портал Azure.
Загрузить образцы данных
В учетной записи SQL API Cosmos DB создайте контейнер с именем Families . Создайте в контейнере два простых элемента JSON. С помощью этого набора данных можно выполнить большинство примеров запросов из документации запросов Azure Cosmos DB.
Создание элементов JSON
Следующий код создает два простых элемента JSON о семьях. Простые элементы JSON для семейств Андерсен и Уэйкфилд включают родителей, детей и их домашних животных, адрес и регистрационную информацию. Первый элемент имеет строки, числа, логические значения, массивы и вложенные свойства.
{
"id": "Семья Андерсена",
"lastName": "Андерсен",
"родители": [
{"firstName": "Томас"},
{"firstName": "Мэри Кей"}
],
"дети": [
{
"firstName": "Генриетта Таулов",
"женский пол",
«оценка»: 5,
"домашние животные": [{"givenName": "Пушистый"}]
}
],
"address": {"state": "WA", "county": "King", "city": "Сиэтл"},
"creationDate": 1431620472,
"isRegistered": true
}
Второй элемент использует givenName и familyName вместо firstName и lastName .
{
"id": "WakefieldFamily",
"родители": [
{"familyName": "Wakefield", "givenName": "Робин"},
{"familyName": "Миллер", "givenName": "Бен"}
],
"дети": [
{
"familyName": "Мерриам",
"givenName": "Джесси",
"женский пол",
"1-й класс,
"домашние питомцы": [
{"givenName": "Гуфи"},
{"givenName": "Тень"}
]
},
{
"familyName": "Миллер",
"givenName": "Лиза",
"женский пол",
"оценка": 8}
],
"адрес": {"штат": "Нью-Йорк", "округ": "Манхэттен", "город": "Нью-Йорк"},
"creationDate": 1431620462,
"isRegistered": ложь
}
Запрос элементов JSON
Попробуйте выполнить несколько запросов к данным JSON, чтобы понять некоторые ключевые аспекты языка запросов SQL в Azure Cosmos DB.
Следующий запрос возвращает элементы, для которых поле id соответствует AndersenFamily . Поскольку это запрос SELECT * , результатом запроса является полный элемент JSON. Дополнительные сведения о синтаксисе SELECT см. В разделе Оператор SELECT.
ВЫБРАТЬ *
ИЗ семей f
ГДЕ f.id = "AndersenFamily"
Результаты запроса:
[{
"id": "Семья Андерсена",
"lastName": "Андерсен",
"родители": [
{"firstName": "Томас"},
{"firstName": "Мэри Кей"}
],
"дети": [
{
"firstName": "Генриетта Таулов", "пол": "женский", "класс": 5,
"домашние животные": [{"givenName": "Пушистый"}]
}
],
"address": {"state": "WA", "county": "King", "city": "Сиэтл"},
"creationDate": 1431620472,
"isRegistered": true
}]
Следующий запрос переформатирует вывод JSON в другую форму.Запрос проектирует новый объект JSON Family с двумя выбранными полями: Name и City , когда адрес city совпадает с государством. «NY, NY» соответствует этому случаю.
SELECT {"Имя": f.id, "Город": f.address.city} как Семья
ИЗ семей f
ГДЕ f.address.city = f.address.state
Результаты запроса:
[{
"Семья": {
"Имя": "WakefieldFamily",
«Город»: «Нью-Йорк»
}
}]
Следующий запрос возвращает все заданные имена детей в семье, чей id совпадает с WakefieldFamily , отсортированные по городу.
ВЫБРАТЬ c.givenName
ИЗ семей f
ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ c IN f. Дети
ГДЕ f.id = 'WakefieldFamily'
ЗАКАЗ ПО f.address.city ASC
Результаты:
[
{"givenName": "Джесси"},
{"givenName": "Лиза"}
]
Замечания
В предыдущих примерах показаны несколько аспектов языка запросов Cosmos DB:
Поскольку SQL API работает со значениями JSON, он работает с объектами в форме дерева, а не с строками и столбцами.Вы можете ссылаться на узлы дерева на любой произвольной глубине, например,
Node1.Node2.Node3… ..Nodem, аналогично двухчастной ссылке.
в ANSI SQL. Поскольку язык запросов работает с данными без схемы, система типов должна быть привязана динамически. Одно и то же выражение может давать разные типы для разных элементов. Результатом запроса является допустимое значение JSON, но его соответствие фиксированной схеме не гарантируется.
Azure Cosmos DB поддерживает только строгие элементы JSON.Система типов и выражения могут иметь дело только с типами JSON. Дополнительные сведения см. В спецификации JSON.
Контейнер Cosmos — это коллекция элементов JSON без схемы. Отношения внутри и между элементами контейнера неявно фиксируются включением, а не отношениями первичного и внешнего ключей. Эта функция важна для соединений внутри элемента, обсуждаемых далее в этой статье.
Следующие шаги
,ПодзапросSQL, IN SELECT — с примерами
Что такое подзапрос в SQL?
- Подзапрос — это запрос SQL в запросе.
- Подзапросы — это вложенные запросы, которые предоставляют данные для включающего запроса.
- Подзапросы могут возвращать отдельные значения или список записей
- Подзапросы должны быть заключены в круглые скобки
Синтаксис подзапроса SQL
Нет общего синтаксиса; подзапросы — это обычные запросы, помещенные в круглые скобки.
Подзапросы можно использовать по-разному и в разных местах внутри запроса:Вот 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 для каждой записи:
ВЫБРАТЬ столбец1 = (ВЫБРАТЬ имя-столбца ИЗ ГДЕ имя-таблицы), колонка-имена ОТ имя-таблицы WEHRE условиеЗАКАЗАТЬ Id OrderId ProductId Цена за штуку Кол-во ПРОДУКТ Id Название продукта SupplierId Цена за штуку Пакет Снято с производства Примеры подзапросов SQL
Проблема: Перечислить продукты с заказом
количества больше 100.ВЫБЕРИТЕ ProductName ОТ продукта ГДЕ Id IN (ВЫБЕРИТЕ ProductId ОТ OrderItem ГДЕ Количество> 100)Результат: 12 записей.
Имя продукта Guaraná Fantástica Schoggi Schokolade Шартрез верте Похлебка из моллюсков из Новой Англии Джека Rogede sild Сушеные яблоки Манджимуп Перт Пирожки ЗАКАЗЧИК Id Имя Фамилия Город Страна Телефон ЗАКАЗ Id Дата заказа Номер заказа CustomerId Всего Примеры подзапросов SQL
Проблема: Перечислить всех клиентов с
их общее количество заказовВЫБЕРИТЕ FirstName, LastName, OrderCount = (ВЫБРАТЬ СЧЕТЧИК (O.Мне бы) ОТ [Заказ] O ГДЕ O.CustomerId = C.Id) ОТ клиента CЭто коррелированный подзапрос , потому что подзапрос ссылается на включающий запрос (то есть на C.Id 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 Sommer 3 Функции SQL COUNT (), AVG () и SUM ()
Функции SQL COUNT (), AVG () и SUM ()
Функция COUNT () возвращает количество строк, соответствующих указанному критерию.
Функция AVG () возвращает среднее значение числового столбца.
Функция СУММ () возвращает общую сумму числового столбца.
COUNT () Синтаксис
ВЫБРАТЬ СЧЕТЧИК ( имя_столбца )
FROM имя_таблицы
ГДЕ состояние ;AVG () Синтаксис
ВЫБРАТЬ СРЕДНЕЕ ( имя_столбца )
FROM имя_таблицы
ГДЕ состояние ;SUM () Синтаксис
ВЫБРАТЬ СУММУ ( имя_столбца )
FROM имя_таблицы
ГДЕ состояние ;Демо-база данных
Ниже представлен выбор из таблицы «Продукты» в образце базы данных Northwind:
ProductID Название продукта SupplierID CategoryID Блок Цена 1 Chais 1 1 10 коробок x 20 пакетов 18 2 Чанг 1 1 Бутылки 24-12 унций 19 3 Анисовый сироп 1 2 12 — флаконы по 550 мл 10 4 Приправа Каджун от шеф-повара Антона 2 2 Банки 48 — 6 унций 22 5 Chef Anton’s Gumbo Mix 2 2 36 коробок 21.35 COUNT () Пример
Следующий оператор SQL находит количество продуктов:
Примечание. NULL-значения не учитываются.
AVG () Пример
Следующий оператор SQL находит среднюю цену всех продуктов:
Примечание. NULL значения игнорируются.
Демо-база данных
Ниже представлен выбор из таблицы «OrderDetails» в Northwind. образец базы данных:
OrderDetailID OrderID ProductID Кол-во 1 10248 11 12 2 10248 42 10 3 10248 72 5 4 10249 14 9 5 10249 51 40 SUM () Пример
Следующий оператор SQL находит сумму полей «Количество». в таблице «OrderDetails»:
Примечание. NULL значения игнорируются.
,Как ограничить набор результатов SQL-запроса только верхними N строками
Введение
В этой статье мы увидим, как можно ограничить набор результатов SQL-запроса только строками Top-N.
Ограничение набора результатов SQL очень важно, когда базовый запрос может в конечном итоге получить очень большое количество записей, что может оказать значительное влияние на производительность приложения.
Зачем ограничивать количество строк в SQL-запросе?
Выборка большего количества данных, чем необходимо, является причиной номер один проблем с производительностью доступа к данным.Когда разрабатывается конкретный бизнес-вариант использования, объем данных, доступных как в среде разработки, так и в среде контроля качества, довольно невелик, поэтому не все запросы SQL записываются таким образом, чтобы набор результатов ограничивался фиксированным количеством записей.
После того, как приложение развернуто в производственной среде, данные начинают накапливаться, и запросы, которые когда-то выполнялись очень быстро, начинают выполняться все медленнее и медленнее. Даже если индексы применяются к критериям фильтрации и сортировки SQL-запросов, если индекс не охватывает весь запрос (например,g., сканирование только по индексу) записи таблицы должны быть проверены с использованием шаблона чтения с произвольным доступом.
Если размер набора результатов невелик и база данных может использовать индекс для критериев фильтрации и сортировки, тогда затраты, связанные с чтением записей таблицы, все равно меньше, чем сканирование всей таблицы. С другой стороны, если размер набора результатов очень велик и базе данных требуется доступ к очень большому проценту данной таблицы, то использование индекса будет менее эффективным, чем сканирование всей таблицы.
Чтобы доказать это, представьте, что у нас есть следующая таблица
postв нашей базе данных, которая содержит 5000 записей:Итак, если мы не ограничим набор результатов записями Top-N:
ОБЪЯСНИТЬ АНАЛИЗ ВЫБРАТЬ заглавие ИЗ Почта СОРТИРОВАТЬ ПО id DESCПлан выполнения приведенного выше SQL-запроса выглядит следующим образом:
| ПЛАН ЗАПРОСА | | ------------------------------------------------- ----- | | Сортировать | | (Стоимость = 63.66..64,92 ряда = 504 ширина = 524) | | (фактическое время = 4,999..5,808 рядов = 5000 петель = 1) | | Ключ сортировки: id DESC | | Метод сортировки: быстрая сортировка Память: 583 КБ | | -> Seq Scan по почте | | (стоимость = 0,00..41,04 рядов = 504 ширина = 524) | | (фактическое время = 0,059..1,753 рядов = 5000 петель = 1) | | | | Время планирования: 0.833 мс | | Время исполнения: 6.660 мс |
Обратите внимание на последовательное сканирование всех 5000 строк таблицы
post.Теперь, при добавлении предложения LIMIT, которое ограничивает набор результатов только 5 записями:
ОБЪЯСНИТЬ АНАЛИЗ ВЫБРАТЬ заглавие ИЗ Почта СОРТИРОВАТЬ ПО id DESC ПРЕДЕЛ 5План выполнения SQL-запроса Top-N выглядит следующим образом:
| ПЛАН ЗАПРОСА | | ------------------------------------------------- | | Предел | | (Стоимость = 0.28..0,46 рядов = 5, ширина = 24) | | (фактическое время = 0,019..0,021 ряд = 5 петель = 1) | | -> Просмотр индекса назад с использованием post_pkey в сообщении | | (стоимость = 0,28..178,28 рядов = 5000 ширина = 24) | | (фактическое время = 0,017..0,019 рядов = 5 петель = 1) | | | | Время планирования: 0.854 мс | | Время исполнения: 0,046 мс |
Обратите внимание, что на этот раз использовалось сканирование индекса, и также были просмотрены и извлечены только 5 записей.Более того, время выполнения в сотни раз меньше, чем при предыдущем выполнении.
Размер набора результатов SQL-запроса может повлиять на план выполнения, поскольку база данных может выбрать сканирование всей таблицы, даже если доступен индекс для критериев фильтрации и сортировки запросов.
Не только план выполнения может быть менее эффективным, но и выборка большего количества данных, чем необходимо, потребует значительного количества ресурсов как на стороне базы данных, так и на сервере, а также на стороне клиента.
Сначала записи необходимо загрузить в буферный пул базы данных.
После этого записи отправляются по сети на сервер. На сервере драйвер JDBC выделит все необходимые объекты Java для представления набора результатов запроса.
Однако, поскольку JDBC
ResultSetне передается клиенту, записи должны быть преобразованы в сущности или DTO.Результирующие сущности или DTO могут быть преобразованы в JSON и снова переданы по сети клиенту, где объекты JSON должны быть загружены в память браузера перед использованием для визуализации пользовательского интерфейса.
Для извлечения больших объемов данных требуется значительный объем ресурсов на нескольких уровнях (например, база данных, сервер, клиент).
Получение только строк Top-N
Итак, поскольку дисплей пользовательского интерфейса имеет ограниченный размер, нет смысла получать больше данных, чем может быть отображено за один раз. Теперь, в зависимости от используемой базовой системы реляционной базы данных, предложение SQL, позволяющее ограничить размер набора результатов запроса, может отличаться.
SQL: стандарт 2008
Вплоть до SQL: 2008 не существовало стандартного способа выборки записей Top-N из заданного набора результатов.Стандартный синтаксис выглядит следующим образом:
ВЫБРАТЬ заглавие ИЗ Почта СОРТИРОВАТЬ ПО id DESC ВЫБРАТЬ ТОЛЬКО ПЕРВЫЕ 5 РЯДОВОбратите внимание на предложение
FETCH FIRST 5 ROWS ONLY, которое сообщает базе данных, что мы заинтересованы в выборке только первых 5 записей. Также следует отметить, что мы используем предложениеORDER BY, поскольку в противном случае нет гарантии, какие записи будут первыми включаться в возвращаемый набор результатов.Предложение SQL: 2008 Top-N записей поддерживается в Oracle с 12c, SQL Server с 2012 года и PostgreSQL с 8.4.
SQL Server
Хотя SQL Server поддерживает стандартный синтаксис SQL: 2008 Top-N, вам также необходимо предоставить предложение OFFSET:
ВЫБРАТЬ заглавие ИЗ Почта СОРТИРОВАТЬ ПО id DESC СМЕЩЕНИЕ 0 СТРОК ВЫБРАТЬ ТОЛЬКО ПЕРВЫЕ 5 РЯДОВПоскольку нас интересуют только записи Top-N, в нашем случае смещение равно 0.
До SQL Server 2012 вам приходилось использовать TOP для ограничения размера набора результатов:
ВЫБРАТЬ ТОП 5 заглавие ИЗ сообщения ЗАКАЗАТЬ ПО id DESCOracle 11g и более ранние версии
До версии 12c для получения записей Top-N необходимо было использовать производную таблицу и псевдостолбец ROWNUM:
ВЫБРАТЬ * ИЗ ( ВЫБРАТЬ заглавие ИЗ Почта СОРТИРОВАТЬ ПО id DESC ) ГДЕ ROWNUM <= 5Причина, по которой используется внешняя производная таблица, состоит в том, что значение псевдостолбца ROWNUM присваивается до выполнения предложения ORDER BY.Используя производную таблицу, мы можем убедиться, что псевдостолбец ROWNUM, который мы используем для фильтрации записей Top-N, назначается после сортировки базового набора результатов.
MySQL и PostgreSQL 8.3 или старше
Традиционно MySQL и PostgreSQL используют предложение LIMIT, чтобы ограничить набор результатов записями Top-N:
ВЫБРАТЬ заглавие ИЗ Почта СОРТИРОВАТЬ ПО id DESC ПРЕДЕЛ 5Я провожу онлайн-семинар на 27 августа о лучших практиках пакетной обработки с JPA и Hibernate .
Если вам понравилась эта статья, держу пари, вам понравятся мои Book и Video Courses .
Заключение
Получение нужного количества данных очень важно для производительности приложения. К счастью, SQL позволяет нам ограничить данный запрос записями Top-N, используя либо стандартный синтаксис SQL: 2008, либо альтернативы, специфичные для базы данных.
Связанные
,
