2 sql: SQL за 20 минут

10 лучших онлайн SQL редакторов

Несмотря на то, что на рынке доступны различные типы инструментов SQL, вы должны оценить и выяснить, какой из них лучше всего подходит для каких обстоятельств. Некоторые инструменты предлагают высокую производительность с отличным интерфейсом и множеством функций, в то время как другие ограничены до некоторой степени.

Меню:

к содержанию ↑

#1) Datapine SQL Editor

Datapine SQL Editor

Datapine появился с видением, позволяющим менеджерам и лицам, принимающим решения, генерировать идеи и отчеты для эффективного управления своим бизнесом. Кроме того, отчеты KPI datapine включают в себя инструмент визуализации данных, который позволяет создавать представление данных таким образом, чтобы каждый пользователь мог их понять.

Кроме того, эти данные и отчеты по датапатинам можно легко обмениваться с помощью автоматизации в отчетах.

Преимущества

• Datapine – это SaaS BI Tool, что означает, что к нему можно получить доступ в любое время из любого места.
• Помогает в создании значимых трехмерных диаграмм, отчетов и аналитических данных в режиме реального времени.
• Легко настроить всего за 10 минут, и вы готовы использовать его.
• Автоматическая генерация кода и расширенный SQL-запрос.
• Опция хранилища данных также доступна.

Цены

Datapine предлагает четыре различных типа тарифных планов, как показано ниже:

Datapine SQL Editor цены

Сайт: Datapine

к содержанию ↑

#2) SQL Fiddle

SQL Fiddle

SQL Fiddle – еще один лучший инструмент. Если вы посмотрите на этот веб-сайт, вы увидите, что это редактор SQL с открытым исходным кодом, который поддерживает множество различных типов баз данных. Основная цель этого инструмента состояла в том, чтобы провести простое онлайн-тестирование и поделиться проблемами и связанными решениями базы данных.

Преимущества:

• Поддерживает несколько баз данных, таких как Oracle, SQLite, MS SQL, MySQL и т. Д.
• Экспорт операторов SQL допускается в различные форматы, такие как таблицы, иерархические, текстовые и т. Д.
• SQL Fiddle предлагает очень дружественные тарифные планы для своих пользователей.

Pricing

SQL Fiddle цены

Как вы можете видеть на картинке выше, проекты ZZZ просят вас внести свой вклад в их проект. ZZZ проектирует собственный SQL Fiddle и, поскольку они предоставляют вам бесплатный редактор исходного кода, они просят (не обязательно) внести вклад в их веб-сайт для поддержания и покрытия регулярных расходов.

Сайт: SQL Fiddle

к содержанию ↑

#3) DBHawk

DBHawk

Преимущества

• SQL Intellisense и Autocomplete помогут вам повысить производительность.
• Экономьте время, выполняя запросы SQL в фоновом режиме.
• Узнайте, что такое совместная работа и совместное использование SQL с DBHawk.
• Работайте с несколькими запросами и запускайте их одновременно с помощью редактора SQL.
• Выполните свою работу, внедрив или запустив планы SQL.
• Создавайте трехмерные диаграммы, рисунки и интерактивные дизайны, чтобы экспортировать их онлайн.

Цены

DBHawk предлагает два тарифных плана:

• Облако DBHawk: свяжитесь с ними для оценки

DBHawk цена

• DBHawk Enterprise: $ 30 в месяц

DBHawk цены для корпораций

Сайт: DBHawk

к содержанию ↑

#4) SQuirreL SQL

SQuirreL SQL

SQuirreL SQL – еще один инструмент с открытым исходным кодом для клиентов. Он использует драйвер JDBC для взаимодействия с базами данных. Этот редактор SQL был полностью разработан на языке JAVA и должен работать на любой платформе, поддерживающей JVM.

Преимущества

• Это бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое работает на JVM.
• Он предоставляет графики и диаграммы для установления взаимосвязи между таблицами.
• SQuirreL SQL обеспечивает сравнение и совместное использование данных, поскольку поддерживает несколько сеансов.
• Также доступны закладки и создание пользовательских кодов.

Цены

SQuirreL SQL не определяет тарифные планы, поскольку это бесплатный встроенный редактор с открытым исходным кодом.

Сайт: SQuirreL SQL

к содержанию ↑

#5) Jdoodle Online SQL Editor

Jdoodle Online SQL Editor

Jdoodle – это онлайн-инструмент для простого и безопасного выполнения коротких строк. Его цель – предоставить платформу для создания новых проектов для шорткодов и их простого исполнения. Он поддерживает такие языки, как PHP, Ruby, Python, HTML и т. Д. Он поддерживает базы данных MongoDB и MySQL.

Преимущества

• Он имеет ярлык как Ctrl + пробел / Alt + пробел для автозаполнения.
• Включает в себя функцию простого сохранения файла и передачи его другим пользователям очень быстро и безопасно.
• Вставьте код на свой сайт и выполните его оттуда.
• Имеется дополнительный интерактивный онлайн-калькулятор.

Цены: свяжитесь с ними напрямую для получения информации о ценах.

Сайт: Jdoodle

к содержанию ↑

#6) DB Comparer

DB Comparer

DB Comparer – это инструмент для профессионалов, которым необходимо сравнивать базы данных, таблицы, графики, диаграммы и т. Д. Он имеет простой и понятный пользовательский интерфейс, который отображает четкое сравнение баз данных. Для администратора базы данных его можно рассматривать как идеальный инструмент для сравнения и получения точных результатов.

Преимущества

• Сравните базы данных с простотой автоматизации.
• Сравните и посмотрите различия в базе данных с широким спектром опций.
• Усовершенствованный пользовательский интерфейс для получения точных результатов и четкого визуального представления различий.
• Сравните вашу базу данных с выбранной или всеми доступными опциями.

Цены: DB Comparer – бесплатный инструмент для сравнения баз данных.

Сайт: DB Comparer

к содержанию ↑

#7) Oracle Live SQL

Oracle Live SQL

Oracle Live SQL больше фокусируется на тестировании и обмене данными. Его недостатком является то, что другие базы данных не поддерживаются, пока вы не используете стандартный SQL. Инструмент предоставляет вам учебное пособие и полную документацию. Было бы хорошо использовать инструмент Oracle, поскольку он также предоставляет примеры данных для PHP и Java.

Преимущества

• Предоставляет такие функции, как расширенная безопасность, аналитика и сжатие.
• Он поддерживает Active Data Guards и Database Vault.
• Кроме того, он также обеспечивает тестирование баз данных в режиме реального времени.
• Дает понимание и генерирует отчеты с помощью пространственных и графических.
• Безопасность меток и интерактивная аналитическая обработка также поддерживаются.

Цены: Практически все продукты Oracle можно бесплатно загрузить и использовать.

Сайт: Oracle Live SQL

к содержанию ↑

#8) DBeaver

DBeaver

DBeaver – это сообщество, в котором несколько разработчиков, программистов SQL, аналитиков данных и администраторов данных работают как единое сообщество. Он также предоставляет пользователям бесплатный мультиплатформенный инструмент для работы с базами данных.

DBeaver поддерживает все распространенные типы баз данных, такие как MySQL, Oracle, DB2, SQLite, Sybase, Derby и многие другие.

Лучшая часть DBeaver – это то, что он поддерживает диаграммы ER для определения отношений и сравнения структуры базы данных. В дополнение к этому, вы также можете перейти к поиску данных и метаданных.

Преимущества

• Он поддерживает NoSQL и базу данных Big-Data.
• Выберите нужный драйвер базы данных из множества вариантов.
• Создайте свои собственные драйверы базы данных в соответствии с вашими потребностями.
• Поддерживает несколько видов данных и расширенную систему безопасности.
• Расширенные макеты данных и Visual Query Builder.

Цены

DBeaver в основном предлагает три типа тарифных планов на основе продолжительности, как в месяц / в год. План точно такой же, но разница заключается в сроке погашения плана.

DBeaver цены

Сайт: DBeaver

к содержанию ↑

#9) Microsoft SQL Server Management Studio Express

Microsoft SQL Server Management Studio Express

Этот инструмент поставляется с Management Studio Express, которая является бесплатной версией Microsoft. SSMSE (SQL Server Management Studio Express) был впервые запущен с SQL 2005 с целью предоставления таких услуг, как администрирование, управление и конфигурирование данных.

Также обратите внимание, что этот инструмент не поддерживает такие службы, как службы интеграции, службы отчетов, службы анализа, уведомления и т. Д.

Преимущества

• Самое приятное то, что он бесплатный и действительно очень прост в использовании.
• Он предоставляет графический инструмент управления и редакторы сценариев.
• Вы также можете очень легко экспортировать и импортировать SQL Server Studio.
• Этот инструмент автоматически сохраняет файлы XML, созданные сервером.

Цены: Цены на этот инструмент абсолютно бесплатны.

Сайт:  Microsoft SQL Server Management Studio Express

к содержанию ↑

#10) Visual Expert

Visual Expert

Преимущества

• Вы можете проверить и просмотреть операции crud для своего кода SQL.
• Это поможет вам организовать и документировать код вашего SQL-сервера.
• Сравнение кода может быть сделано, чтобы определить последствия изменений.
• Легко понять сложное кодирование.
• Расширенный поиск двигателя бар также доступна.

Цены: Нужно заполнить форму, чтобы получить расценки от Visual Expert.

Сайт: Visual Expert

к содержанию ↑

Вывод

SQL является одним из наиболее часто используемых языков для администрирования, управления и контроля данных в базе данных. Нужно понимать, что такое SQL, только тогда человек сможет понять его дальнейшее функционирование.

Кроме того, если вы являетесь разработчиком или программистом SQL, вы должны четко определить количество инструментов, доступных на рынке. Следовательно, это сложная задача, чтобы выбрать или выбрать какой-либо конкретный инструмент из лучших доступных вариантов.

В конечном счете, вы должны найти идеальный инструмент, который лучше всего подходит для вашей работы и потребностей. Таким образом, просто не забудьте оценить и рассмотреть факторы каждого инструмента. Все это определенно гарантирует, что разработчики не будут тратить впустую время и продолжать работать с инструментом вовремя.

Плагин рейтинга создан автором этого блога. Буду очень признателен, если вы сможете его поддержать (ссылка)

PostreSQL, IBM DB2 с MS SQL

Область применения бесплатных решений СУБД

С выходом новой редакции MS SQL Server 2012, анонсом MS SQL Server 2014 CTP2
и внедрением новой политики лицензирования «на ядра» у многих
ИТ-администраторов возник вопрос: «А есть ли альтернатива?». Многие видят ее
в переходе на облачные решения или SaaS, когда вопрос о лицензировании
ложится на компанию, предоставляющую эти услуги.

Другие пытаются оптимизировать затраты путем нахождения «лазеек» в методике
лицензирования Microsoft. Но мы попробуем пойти альтернативным путем.
Учитывая, что большинство компаний используют MS SQL Server только для 1С,
мы можем протестировать альтернативные СУБД, которые поддерживает 1С.
Сегодня мы протестируем несколько бесплатных СУБД, таких как PostgreSQL и
IBM DB2 (тут и далее под IMB DB2 мы будем подразумевать бесплатный выпуск
IBM DB2 Express-C).

Весь класс бесплатных СУБД хорошо зарекомендовал себя в повседневных
задачах. На территории бывших республик СССР они не так распространены в
среде Windows и чаще всего являются уделом либо специальных продуктов, либо
используются в бесплатных операционных системах. Одним из ярких примеров
является связка postfix + PostgreSQL в мире почтовых серверов.

Сравнение характеристик СУБД и их поддержка в 1С

Обе системы официально поддерживаются компанией 1С. Выпускаются релизы и
наборы патчей для совместимой работы с 1С. На официальном сайте
пользователей системы 1С:Предприятие 8 мы можем найти последние дистрибутивы
данных продуктов с уже интегрированными патчами от 1С. В наличии есть версии
как под Windows/ Linux, так и под различную архитектуру х86/х64, что не
может не радовать. Сделаем краткий обзор данных СУБД. Обратимся к таблице 1:

Таблица 1 — Сравнение характеристик СУБД

В данный момент на сайте доступны следующие стабильные релизы:

• IBM DB2 v9.7 FP6 от 05.10.2012 г.
• PostgreSQL 9.1.2-1.1C от 10.02.2012 г.

Также доступны для тестирования новые конфигурации PostgreSQL 9.1.9-1.1C


и 9.2.4-1.1C от 01.10.2013 г.

Практическое тестирование с использованием нового теста Гилева и «боевой»
конфигурации. Сравнение платной СУБД MS SQL и бесплатных

Для тестирования возьмем
виртуальный сервер для 1С
такой конфигурации 1 CPU Intel Xeon E5620 2.4 GHz, c 4 GB RAM, OS Windows
2008R2 Standard, используя виртуализацию на базе технологии Hyper-V. Для
тестирования будут использованы версии СУБД под данную ОС и х64-разрядности
(использование ОС Windows обосновано, сравнение будет с СУБД MS SQL 2008R2
Standard, используя одни и те же драйвера для всего оборудования).
Тестирование будем проводить новым тестом от господина Гилева для оценки
возможностей клиент-серверного варианта 1С:Предприятие 8.2. Данный тест
подбирает оптимальный размер буфера для работы (размер строки) и показывает,
сколько потоков может «вытянуть» система. Все результаты занесем в таблицу
2.

Таблица 2 — Результаты сравнительных тестов СУБД

Рассмотрим графики, полученные в самих тестах.

Графики, полученные при использовании СУБД — PostgreSQL:

Рисунок 1 – График 1, PostgreSQL

Рисунок 2 – График 2, PostgreSQL

Рисунок 3 – График 3, PostgreSQL

Анализируя данные графики, можно сделать вывод, что система сможет выдержать
от 10 до 14 высоконагруженных задач при размере буфера в 656 Кб.

Графики, полученные при использовании СУБД — IBM DB2:

Рисунок 4 – График 1, IBM DB2

Рисунок 5 – График 2, IBM DB2

Рисунок 6 – График 3, IBM DB2

Анализируя данные графики, можно сделать вывод, что система сможет выдержать
от 8 до 10 высоконагруженных задач при размере буфера в 128 Кб. Но при этом
возможны проблемы с откликом приложения из-за низкой скорости работы СУБД с
дисками.

Графики, полученные при использовании СУБД – MS SQL2008R2 Standard:

Рисунок 7 – График 1, MS SQL2008R2 Standard

Рисунок 8 – График 2, MS SQL2008R2 Standard

Рисунок 9 – График 3, MS SQL2008R2 Standard

Анализируя данные графики, можно сделать вывод, что система сможет выдержать
8-9 высоконагруженных задач при размере буфера в 464 Кб. При этом скорость
работы системы будет хорошая.

На данных СУБД были протестированы и «боевые» базы, но в
однопользовательском режиме. В ходе теста были использованы выгрузки
объемами 1-1.5 Гб конфигурации УТ 11.1. В ходе испытаний не были замечены
какие-либо ошибки. Время отклика приложений было на хорошем уровне. Были
выполнены замеры производительности на тяжелых участках этой конфигурации,
таких как вызов пункта «Список партнеров» и «Написать письмо».

Рисунок 10 – Время выполнения обработки «Список партнеров»

На данной диаграмме меньшее значение является лучшим. В среднем PostgreSQL
немного проигрывает MS SQL, а IBM DB2 — и вообще позади. Аналогичная
ситуация и со вторым тестом. PostgreSQL и MS SQL идут практически равными, а
IBM DB2 — позади.

Рисунок 11 – Время выполнения обработки «Написать письмо»

Выводы о целесообразности внедрения 1С на бесплатных СУБД. Плюсы и минусы
бесплатной СУБД

Теперь проанализируем полученные результаты. Согласно результатам,
полученным с использованием теста Гилева, все системы показали себя
практически на одном уровне. Единственными минусом данного теста является
отсутствие возможности пользователю выбрать размер буфера (строки) для
тестирования.

Обратимся к результатам работы с «боевой» базой. Тут ситуация более
выразительна. Даже при тестировании нагрузки одним пользователем, IBM DB2
показывает отставание на 0,1-0,15 секунд на «тяжелом» запросе, поэтому
вопрос об использовании данной СУБД в рабочей среде снимается. Разница между
PostgreSQL и MS SQL Server практически не видна. Но это при тестировании
нагрузки одним пользователем, соответственно, при увеличении количества
пользователей данный разрыв будет увеличиваться в пользу MS SQL Server. Это
также подтверждается практикой внедрений клиент-серверных решений на базе
PostgreSQL с последующей оптимизацией плана запросов, а также использования
прямых запросов в СУБД.

Для полноты анализа ситуации с бесплатными СУБД добавим несколько слов о
них.

К плюсам данных СУБД можно отнести:

• неограниченность в возможности потребления ресурсов;
• 
  поддержка со стороны 1С (официальная), а так же в виде наличия комплектов
  для патчей своих решений;
• кроссплатформенность;
• возможность реализации отказоустойчивых кластеров.

К минусам данных СУБД можно отнести:

• 
  отсутствие технической поддержки и большого опыта работы в связке с 1С;
• 
  алгоритмы резервного копирования, обслуживания и резервирования выполнены
  в виде отдельных модулей (наследие от Linux систем), что не привычно для
  Windows пользователя.

Альтернативным вариантом размещения 1С может стать
облачный сервер. В состав
этого продукта входят лицензии на MSSQL, так что за адекватные деньги
удается достичь оптимальной производительности 1С.

SQL-Урок 1. Язык SQL. Основные понятия.

Для того, чтобы начать изучать SQL нам нужно сначала понять, что такое база данных.

1. Что такое База Данных

База данных (БД) — упорядоченный набор логически взаимосвязанных данных, используемых совместно, и которые хранятся в одном месте. Если коротко, то простейшая БД это обычная таблица со строками и столбцами в которой хранится разного рода информация (примером может служить таблица в Excel ). Так, часто, с БД нераздельно связывают Системы управления базами данных (СУБД), которые предоставляют функционал для работы с БД. Язык SQL как раз и является частью СУБД, которая осуществляет управление информацией в БД. Мы будем считать БД набором обычных таблиц, которые хранятся в отдельных файлах.

2. Что такое SQL

Итак, переходим к SQL.

SQL — простой язык программирования, который имеет немного команд и которой может научиться любой желающий. Расшифровывается как Structured Query Language — язык структурированных запросов, который был разработан для работы с БД, а именно, чтобы получать /добавлять /изменять данные, иметь возможность обрабатывать большие массивы информации и быстро получать структурированную и сгруппированную информацию. Есть много вариантов языка SQL, но у них всех основные команды почти одинаковы. Также существует и много СУБД, но основными из них являются: Microsoft Access, Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle SQL, IBM DB2 SQL, PostgreSQL та Sybase Adaptive Server SQL. Чтобы работать с SQL кодом, нам понадобится одна из вышеперечисленных СУБД. Для обучения мы будем использовать СУБД Microsoft Access .

SQL как и другие языки программирования имеет свои команды (операторы), с помощью которых отдаются инструкции для выборки данных. Чтобы рассмотреть как работают операторы SQL, мы будем использовать мнимую БД с информацией о реализованной продукции:

Следующие уроки по SQL:

SQL-Урок 2. Выборка данных (SELECT)

Разнообразие версий Microsoft SQL Server и какая из них последняя? / Хабр

Взаимодействие R с базами данных на примере Microsoft SQL Server и других СУБД / Хабр

Поскольку львиная доля бизнес информации храниться в базах данных. На каком бы языке программирования вы не писали, вам придётся производить различные действия с ними.

В этой статье я расскажу о двух интерфейса для работы с базами данных в R. Большая часть примеров демонстрируют работу с Microsoft SQL Server, тем не менее все примеры кода будут работать и с другими базами данных, такими как: MySQL, PostgreSQL, SQLite, ClickHouse, Google BigQuery и др.

Если вы интересуетесь анализом данных, и в частности языком R, возможно вам будут интересны мои telegram и youtube каналы. Большая часть контента которых посвящена языку R.

Для того, что бы повторить все описанные в статье примеры работы с СУБД вам потребуется перечисленное ниже, бесплатное программное обеспечение:

1. Язык R;
2. Среда разработки RStudio;
3. Система Управления Базами Данных, на выбор:
   
   3.1. Microsoft SQL Server
   
   3.2. MySQL
   
   3.3. PostgreSQL

Пакет DBI является наиболее популярным и удобным способом взаимодействия с базами данных в R.

DBI предоставляет вам набор функций, с помощью которых вы можете управлять базами данных. Но для подключения к базам данных требуется установка дополнительных пакетов, которые являются драйверами к различным системам управления базами данных (СУБД).

Список основных функций DBI

• dbConnect — подключение к базе данных;
• dbWriteTable — запись таблицы в базу данных;
• dbReadTable — загрузка таблицы из базы данных;
• dbGetQuery — загрузка результата выполнения запроса;
• dbSendQuery — отправка запроса к базе данных;
• dbFetch — извлечение элементов из набора результатов;
• dbExecute — выполнение запросов на обновление / удаление / вставку данных в таблицы;
• dbGetInfo — запрос информацию о результате запроса или подключении;
• dbListFields — запрос списка полей таблицы;
• dbListTables — запрос списка таблиц базы данных;
• dbExistsTable — проверка наличия таблицы в базе данных;
• dbRemoveTable — удаление таблицы из базы данных;
• dbDisconnect — разрыв отсоединения с базы данных.

Подключение к базам данных

Для взаимодействия с базами данных предварительно к ним необходимо подключиться. В зависимости от СУБД с которой вы планируете работать вам потребуется дополнительный пакет, ниже перечень наиболее часто используемых.

• odbc — Драйвер для подключения через ODBC интерфейс;
• RSQLite — Драйвер к SQLite;
• RMySQL / RMariaDB — Драйвер к СУБД MySQL и MariaDB;
• RPostgreSQL — Драйвер к PosrtgreSQL;
• bigrquery — Драйвер к Google BigQuery;
• RClickhouse / clickhouse — Драйвер к ClickHouse;
• RMSSQL — Драйвер к Microsoft SQL Server (MS SQL), на момент написания статьи присутствует только на GitHub.

Пакет DBI поставляется с базовой комплектацией R, но пакеты, которые являются драйверами к базам данных необходимо устанавливать с помощью команды install.packages("название драйвера").

Для установки пакетов с GitHub вам также понадобится дополнительный пакет — devtools. Например пакет RMSSQL на данный момент не опубликован в основном репозитории R пакетов, для его установки воспользуйтесь следующим кодом:

install.packages("devtools")
devtools::install_github("bescoto/RMSSQL")

Пример подключения к Microsoft SQL Server с помощью пакета odbc

Перед использованием любого пакета в R сессии его предварительно необходимо подключить с помощью функции library("название пакета").

Я неспроста выбрал Microsoft SQL Server в качестве основной СУБД на которой будет приведена большая часть примеров этой статьи. Дело в том, что это достаточно популярная база данных, но при этом она до сих пор не имеет драйвера для подключения из R опубликованного на CRAN.

Но к счастью SQL Server, как и практически любая другая база имеет ODBC (англ. Open Database Connectivity) интерфейс для подключения. Для подключения к СУБД через ODBC интерфейс в R есть ряд пакетов. Первым мы рассмотрим подключение через пакет odbc.

Простое подключение к БД через odbc интерфейс

# установка пакета odbc
install.packages("odbc")

# подключение пакета
library(odbc)

# подключение к MS SQL
con <- dbConnect(drv = odbc(),
                 Driver   = "SQL Server",
                 Server   = "localhost",
                 Database = "mybase",
                 UID      = "my_username",
                 PWD      = "my_password",
                 Port     = 1433)

В функцию dbConnect() вам необходимо первым аргументом drv передать функцию, которая является драйвером для подключения к СУБД (odbc()). Такие функции обычно называются также, как и СУБД, и поставляются с пакетами которые являются драйверами для DBI.

Далее необходимо перечислить параметры подключения. Для подключения к MS SQL через ODBC необходимо задать следующие параметры:

• Driver — Название ODBC драйвера;
• Server — IP адрес SQL сервера;
• Database — Название базы данных к которой необходимо подключиться;
• UID — Имя пользователя базы данных;
• PWD — Пароль;
• Port — Порт для подключения, у SQL Server по умолчанию порт 1433.

ODBC драйвер для подключения к Microsoft SQL Server включен в комплектацию Windows, но он может иметь и другое название. Посмотреть список установленных драйверов можно в Администраторе источника данных ODBC. Запустить администратор источника данных в Windows 10 можно по следующему пути:

• 32-разрядной версии: %systemdrive%\Windows\SysWoW64\Odbcad32.exe
• 64-разрядной версии: %systemdrive%\Windows\System32\Odbcad32.exe

Получить список всех установленных на вашем ПК драйверов также можно с помощью функции odbcListDrivers().

   name                                  attribute        value                                   
   <chr>                                 <chr>            <chr>                                   
 1 SQL Server                            APILevel         2                                       
 2 SQL Server                            ConnectFunctions YYY                                     
 3 SQL Server                            CPTimeout        60                                      
 4 SQL Server                            DriverODBCVer    03.50                                   
 5 SQL Server                            FileUsage        0                                       
 6 SQL Server                            SQLLevel         1                                       
 7 SQL Server                            UsageCount       1                                       
 8 MySQL ODBC 5.3 ANSI Driver            UsageCount       1                                       
 9 MySQL ODBC 5.3 Unicode Driver         UsageCount       1                                       
10 Simba ODBC Driver for Google BigQuery Description      Simba ODBC Driver for Google BigQuery2.0
# ... with 50 more rows

Скачать ODBC драйвера для других СУБД можно по следующим ссылкам:

Для различных СУБД название параметров для подключения могут быть другими, например:

• PostgreSQL / MySQL / MariaDB — user, password, host, port, dbname;
• GoogleBigQuery — project, dataset;
• ClickHouse — user, password, db, port, host;

С помощью администратора источника данных ODBC вы можете запустить мастер для создания ODBC источника данных. Для этого достаточно открыть администратор, перейти на вкладку «Пользовательский DSN» и нажать кнопку «Добавить…».

При создании источника данных используя администратор вы присваиваете ему имя, DSN (Data Source Name).

В примере выше мы создали источник данных с DSN «my_test_source». Теперь мы можем использовать этот источник для подключения к Microsoft SQL Server, и не указывать в коде остальные параметры подключения.

Подключение к БД через odbc интерфейс с использованием DSN

# подключение через DSN
con <- dbConnect(odbc(),
                DSN = "my_test_source",
                UID = "my_username",
                PWD = "my_password")

Посмотреть имена всех созданных на вашем ПК источников данных ODBC можно с помощью функции odbcListDataSources().

   name            description                          
   <chr>           <chr>                                
 1 BQ              Simba ODBC Driver for Google BigQuery
 2 BQ_main         Simba ODBC Driver for Google BigQuery
 3 BQ ODBC         Simba ODBC Driver for Google BigQuery
 4 OLX             Simba ODBC Driver for Google BigQuery
 5 Multicharts     Simba ODBC Driver for Google BigQuery
 6 PostgreSQL35W   PostgreSQL Unicode(x64)              
 7 hillel_bq       Simba ODBC Driver for Google BigQuery
 8 blog_bq         Simba ODBC Driver for Google BigQuery
 9 MyClientMSSQL   SQL Server                           
10 local_mssql     SQL Server                           
11 MSSQL_localhost SQL Server                           
12 my_test_source  SQL Server                           
13 Google BigQuery Simba ODBC Driver for Google BigQuery

Пример подключения к Microsoft SQL Server с помощью пакета RMSSQL

RMSSQL не опубликован на CRAN, поэтому установить его можно с GitHub с помощью пакета devtools.

install.packages("devtools")
devtools::install_github("bescoto/RMSSQL")

Пример подключения с помощью DBI драйвера RMSSQL

# подключение требуемых пакетов
library(RJDBC)
library(RMSSQL)
library(DBI)

# через RMSSQL
con <- dbConnect(MSSQLServer(), 
                 host     = 'localhost', 
                 user     = 'my_username', 
                 password = 'my_password', 
                 dbname   = "mybase")

В большинстве случаев, используя для работы с базами данных пакет DBI, вы будете подключаться именно таким способом. Т.е. устанавливать один из требуемых пакетов — драйверов, передавая в качестве значения аргумента drv функции dbConnect, функцию — драйвер для подключения к нужной вам СУБД.

Пример подключения к MySQL, PostgreSQL, SQLite и BigQuery

# подключение к MySQL
library(RMySQL)

con <- dbConnect(MySQL(), 
                 host     = 'localhost', 
                 user     = 'my_username', 
                 password = 'my_password', 
                 dbname   = "mybase",
                 host     = "localhost")

# подключение к PostrgeSQL
library(RPostgreSQL)

con <- dbConnect(PostgreSQL(), 
                 host     = 'localhost', 
                 user     = 'my_username', 
                 password = 'my_password', 
                 dbname   = "mybase",
                 host     = "localhost")

# подключение к PostrgeSQL
library(RPostgreSQL)

con <- dbConnect(PostgreSQL(), 
                 host     = 'localhost', 
                 user     = 'my_username', 
                 password = 'my_password', 
                 dbname   = "mybase",
                 host     = "localhost")

# Подключение к SQLite
library(RSQLite)

# connection or create base
con <- dbConnect(drv = SQLite(),
                 "localhost.db")

# Подключение к Google BigQuery
library(bigrquery)

con <- dbConnect(drv     = bigquery(),
                 project = "my_proj_id",
                 dataset = "dataset_name")

Как скрыть пароли от базы данных в R скриптах

Выше я привёл несколько примеров которые можно использовать для подключения к любой базе данных но в них есть один минус, в таком виде все доступы к базам данных, включая пароли, хранятся в виде текста в самих скриптах.

Если все ваши скрипты развёрнуты и запускаются исключительно локально на вашем ПК, и он при этом защищён паролем, то скорее всего никакой проблемы в этом не будет. Но если вы совместно с кем то работаете на одном сервере то хранение паролей от баз данных в тексте ваших скриптов не лучшее решение.

В любой операционной системе есть утилита для управления учётными данными. Например, в Windows это диспетчер учетных данных (Credential Manager). Добавить в это хранилище пароль который вы используете для подключения к базе данных можно через пакет keyring. Пакет кроссплатформенный и приведённый пример будет работать в любой операционной системе, как минимум на Windows, MacOS и Linux.

# install.packages("keyring")

# подключаем пакет
library(keyring)
library(RMSSQL)

# создаём ключ
key_set_with_value(service = "mssql", 
                   username = "my_username",
                   password = "my_password")

# подключение через RMSSQL
con <- dbConnect(MSSQLServer(), 
                 host     = 'localhost', 
                 user     = 'my_username', 
                 password = key_get("mssql", "my_username"), 
                 dbname   = "mybase")

Т.е. с помощью функции key_set_with_value() вы добавляете пароль в хранилище учётных данных, а с помощью key_get() запрашиваете его, при этом запросить пароль может только тот пользователь который добавил его в хранилище. С помощью keyring можно хранить пароли не только от баз данных, но и от любых сервисов, а так же авторизационные токены при работе с API.

Создание таблиц и запись в базу данных

Запись в базу данных осуществляется функцией dbWriteTable().

Аргументы функции dbWriteTable():

Жирным шрифтом выделены обязательные аргументы, курсивом — не обязательные

• conn — объект подключения к СУБД, созданный с помощью функции dbConnect;
• name — название таблицы в СУБД, в которую будут записаны данные;
• value — таблица (объект класса data.frame / data.table / tibble_frame) в R, данные из которого будут записаны в СУБД;
• row.names — Добавляет в таблицу столбец row_names, с номерами строк, по умолчанию имеет значение FALSE.
• overwrite — Перезаписывать таблицу, если таблица с именем указанным в аргументе name уже присутвует в СУБД, по умолчанию имеет значение FALSE;
• append — Дописывать данные, если таблица с именем указанным в аргументе name уже присутвует в СУБД, по умолчанию имеет значение FALSE;
• field.types — Принимает на вход именованный вектор, и задаёт тип данных в каждом поле при записи в СУБД, по умолчанию имеет значение NULL;
• temporary — Позволяет создавать временные таблицы в СУБД, которые будут доступны до момента разрыва соединения с базой, по умолчанию имеет значение FALSE.

Пример записи данных в СУБД через DBI

# подключаем пакет
library(odbc)
# соединяемся с базой через DSN
con <- dbConnect(odbc(),
                DSN = "my_test_source",
                UID = "my_username",
                PWD = "my_password")
# создаём в базе таблицу iris, и записываем в неё данные из встроенного в R набора iris
dbWriteTable(conn  = con,
             name  = "iris", 
             value = iris)

# разрыв соединения с БД
dbDisconnect(con)

Для просмотра таблиц в базе данных служит функция dbListTables(), для удаления таблиц dbRemoveTable()

Пример запроса списка таблиц и удаления таблицы из СУБД

# подключение пакета
library(odbc)

# подключение к БД
con <- dbConnect(odbc(),
                 DSN = "my_test_source",
                 UID = "my_username",
                 PWD = "my_password")

# просмотр списка таблиц
dbListTables(con)
# удаление таблицы iris
dbRemoveTable(con, "iris")

# разрыв соединения с БД
dbDisconnect(con)

Чтение данных из СУБД

С помощью DBI вы можете запрашивать либо таблицы целиком, либо результат выполнения вашего SQL запроса. Для выполнения этих операций используются функции dbReadTable() и dbGetQuery().

Пример запроса таблицы iris из СУБД

# подключение пакета
library(odbc)

# подключение к БД
con <- dbConnect(odbc(),
                 DSN = "my_test_source",
                 UID = "my_username",
                 PWD = "my_password")

# загружзка табоицы iris в объект iris
dbiris <- dbReadTable(con, "iris")

# разрыв соединения с БД
dbDisconnect(con)

Пример загрузки результата выполнения SQL из СУБД

# подключение пакета
library(odbc)

# подключение к БД
con <- dbConnect(odbc(),
                 DSN = "my_test_source",
                 UID = "my_username",
                 PWD = "my_password")

# Запрашиваем результат выполнения запроса
setosa <- dbGetQuery(con,
                     "SELECT * FROM iris WHERE Species = 'setosa'")

# разрыв соединения с БД
dbDisconnect(con)

Манипулирование данными в СУБД (DML)

Рассмотренная выше функция dbGetQuery() используется исключительно для запросов на выборку данных (SELECT).

Для операций манипуляций с данными, таких как UPDATE, INSERT, DELETE, в DBI существует функция dbExecute().

Пример кода для манипуляции данными в СУБД

# подключение пакета
library(odbc)

# подключение к БД
con <- dbConnect(odbc(),
                 DSN = "my_test_source",
                 UID = "my_username",
                 PWD = "my_password")

# Вставка строк (INSERT)
dbExecute(con, 
          "INSERT INTO iris (row_names, [Sepal.Length], [Sepal.Width], [Petal.Length], [Petal.Width], [Species])
           VALUES (51, 5.0, 3.3, 1.7, 0.3, 'new_values')")

# Обновление данных (UPDATE)
dbExecute(con, 
          "UPDATE iris
           SET [Species] = 'old_value'
           WHERE row_names = 51")

# Удаление строк из таблицы (DELETE)
dbExecute(con, "DELETE FROM iris WHERE row_names = 51")

# разрыв соединения с БД
dbDisconnect(con)

Транзакции в СУБД

Транзакция это последовательное выполнение операций чтения и записи. Окончанием транзакции может быть либо сохранение изменений (фиксация, commit) либо отмена изменений (откат, rollback). Применительно к БД транзакция это нескольких запросов, которые трактуются как единый запрос.

Цитата из статьи «Транзакции и механизмы их контроля»

Транзакция инкапсулирует несколько операторов SQL в элементарную единицу. В DBI начало транзакции инициируется с помощью dbBegin() и далее либо подтверждается с помощью dbCommit(), либо отменяется с помощью dbRollback(). В любом случае СУБД гарантирует, что: либо все, либо ни одно из утверждений не будут применены к данным.

Для примера, давайте в ходе транзакции добавим в таблицу iris 51 строку, далее изменим значение Sepal.Width в 5 строке, и удалим 43 строку из таблицы.

Пример кода проведения транзакции

# подключение пакета
library(odbc)

# подключение к БД
con <- dbConnect(odbc(),
                 DSN = "my_test_source",
                 UID = "my_username",
                 PWD = "my_password")

# запрашиваем значения до внесения изменений
dbGetQuery(con, "SELECT * FROM iris WHERE row_names IN (5, 43, 51)")

#   row_names Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
# 1         5          5.0         3.6          1.4         0.2     setosa
# 2        43          4.4         3.2          1.3         0.2     setosa
# 3        51          7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor

# инициируем начало транзакции
dbBegin(con)

# добавляе строку
dbExecute(con, 
          "INSERT INTO iris 
          (row_names, [Sepal.Length], [Sepal.Width], [Petal.Length], [Petal.Width], [Species])
           VALUES (51, 5.0, 3.3, 1.7, 0.3, 'new_values')")

# меняем строку 
dbExecute(con, 
          "UPDATE iris
           SET [Sepal.Width] = 8
           WHERE row_names = 5")

# удаляем строку 43
dbExecute(con, "DELETE FROM iris WHERE row_names = 43")

# подтверждаем транзакцию
dbCommit(con)

# запрашиваем значения после внесения изменений
dbGetQuery(con, "SELECT * FROM iris WHERE row_names IN (5, 43, 51)")

#   row_names Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
# 1         5            5         8.0          1.4         0.2     setosa
# 2        51            7         3.2          4.7         1.4 versicolor
# 3        51            5         3.3          1.7         0.3 new_values

Пример кода отмены транзакции

# подключение пакета
library(odbc)

# подключение к БД
con <- dbConnect(odbc(),
                 DSN = "my_test_source",
                 UID = "my_username",
                 PWD = "my_password")

# запрашиваем значения до внесения изменений
dbGetQuery(con, "SELECT * FROM iris WHERE row_names IN (5, 43, 51)")

#   row_names Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
# 1         5          5.0         3.6          1.4         0.2     setosa
# 2        43          4.4         3.2          1.3         0.2     setosa
# 3        51          7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor

# инициируем начало транзакции
dbBegin(con)

# добавляе строку
dbExecute(con, 
          "INSERT INTO iris 
          (row_names, [Sepal.Length], [Sepal.Width], [Petal.Length], [Petal.Width], [Species])
           VALUES (51, 5.0, 3.3, 1.7, 0.3, 'new_values')")

# меняем строку 
dbExecute(con, 
          "UPDATE iris
           SET [Sepal.Width] = 8
           WHERE row_names = 5")

# удаляем строку 43
dbExecute(con, "DELETE FROM iris WHERE row_names = 43")

# отменяем транзакцию
dbRollback(con)

# запрашиваем значения после внесения изменений
dbGetQuery(con, "SELECT * FROM iris WHERE row_names IN (5, 43, 51)")

#   row_names Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
# 1         5          5.0         3.6          1.4         0.2     setosa
# 2        43          4.4         3.2          1.3         0.2     setosa
# 3        51          7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor

Пакет RODBC предоставляет автономный интерфейс для подключения и работы с СУБД через ODBC интерфейс.

RODBC не совместим с DBI, т.е. вы не можете использовать объект подключения созданный с помощью RODBC в функциях предоставляемых пакетом DBI.

Основные функции пакета RODBC

• odbcConnect — Подключение к СУБД через DSN;
• odbcDriverConnect — Подключение к базе через строку подключения;
• sqlQuery — Отправка запроса в СУБД, и получение результата его выполнения. Поддерживает запросы любого типа: SELECT, UPDATE, INSERT, DELETE.
• sqlFetch — Получить целиком таблицу из СУБД;
• sqlTables — Получить список таблиц в базе.
• sqlSave — Создание новой таблицы в базе данных, или добавление новых данных в уже существующую таблицу;
• sqlUpdate — Обновление данных в таблице которая уже существует в СУБД;
• sqlDrop — Удаление таблицы в СУБД;
• odbcClose — Завершение соединения с СУБД.

Пример работы с RODBC

С моей точки зрения RODBC менее функционален чем DBI, но в нём есть все необходимые функции для работы с СУБД.

Пример взаимодействия с СУБД через RODBC

# подключение пакета
library(RODBC)
# строка подключения
con_string <- odbcDriverConnect(connection = "Driver=SQL Server;Server=localhost;Database=mybase;UID=my_username;PWD=my_password;Port=1433")
# подключение через DSN
con_dsn    <- odbcConnect(dsn = "my_test_source",
                          uid = "my_username",
                          pwd = "my_password")

# создание таблицы в базе
sqlSave(con_dsn,
        dat       = iris,
        tablename = "iris")

# дописать строки в табдицу iris
sqlSave(con_dsn,
        dat       = iris,
        tablename = "iris",
        append    = TRUE)

# запрашиваем первые 4 строки
sqlFetch(con_dsn, "iris", rownames = FALSE, max = 4)

# вносим изменение в данные в R
iris[1, 5] <- "virginica"

# обновляем табицу в СУБД
sqlUpdate(con_dsn,
          dat       = iris,
          tablename = "iris")

# запрашиваем первые 4 строки после изменения данных
sqlFetch(con_dsn, "iris", rownames = FALSE, max = 4)

# удаление таблицы
sqlDrop(con_dsn, sqtable = "iris")

# разрыв соеденения с базой
odbcCloseAll()

По умолчанию транзакционность в RODBC выключена. Управление транзакциями осуществляется двумя функциями.

• odbcSetAutoCommit — Переключение между обычным и транзакционным режимом работы с СУБД;
• odbcEndTran — Подтверждение или отмена транзакции.

Включение и отключение транзакционного режима осуществляется функцией odbcSetAutoCommit с помощью аргумента autoCommit.

Примре работы в транзакционном режиме в RODBC

# подключение пакета
library(RODBC)
# подключение через DSN
con_dsn    <- odbcConnect(dsn = "my_test_source",
                          uid = "my_username",
                          pwd = "my_password")

# создание таблицы в базе
sqlSave(con_dsn,
        dat       = iris,
        tablename = "iris")

# включение транзакционного режима
odbcSetAutoCommit(con_dsn, autoCommit = FALSE)

# запрашиваем первые 4 строки
sqlFetch(con_dsn, "iris", rownames = FALSE, max = 4)

#   rownames SepalLength SepalWidth PetalLength PetalWidth Species
# 1        1         5.1        3.5         1.4        0.2  setosa
# 2        2         4.9        3.0         1.4        0.2  setosa
# 3        3         4.7        3.2         1.3        0.2  setosa
# 4        4         4.6        3.1         1.5        0.2  setosa

# вносим изменение в данные в R
iris[1, 5] <- "virginica"

# обновляем табицу в СУБД
sqlUpdate(con_dsn,
          dat       = iris,
          tablename = "iris")

# запрашиваем первые 4 строки
sqlFetch(con_dsn, "iris", rownames = FALSE, max = 4)

#   rownames SepalLength SepalWidth PetalLength PetalWidth   Species
# 1        1         5.1        3.5         1.4        0.2 virginica
# 2        2         4.9        3.0         1.4        0.2    setosa
# 3        3         4.7        3.2         1.3        0.2    setosa
# 4        4         4.6        3.1         1.5        0.2    setosa

# отменяем изменения
odbcEndTran(con_dsn, commit = FALSE)

# запрашиваем первые 4 строки
sqlFetch(con_dsn, "iris", rownames = FALSE, max = 4)

#   rownames SepalLength SepalWidth PetalLength PetalWidth Species
# 1        1         5.1        3.5         1.4        0.2  setosa
# 2        2         4.9        3.0         1.4        0.2  setosa
# 3        3         4.7        3.2         1.3        0.2  setosa
# 4        4         4.6        3.1         1.5        0.2  setosa

# обновляем табицу в СУБД
sqlUpdate(con_dsn,
          dat       = iris,
          tablename = "iris")

# применяем изменения
odbcEndTran(con_dsn, commit = TRUE)

# запрашиваем первые 4 строки после изменения данных
sqlFetch(con_dsn, "iris", rownames = FALSE, max = 4)

#   rownames SepalLength SepalWidth PetalLength PetalWidth   Species
# 1        1         5.1        3.5         1.4        0.2 virginica
# 2        2         4.9        3.0         1.4        0.2    setosa
# 3        3         4.7        3.2         1.3        0.2    setosa
# 4        4         4.6        3.1         1.5        0.2    setosa

# разрыв соеденения с базой
odbcClose(con_dsn)

Два описанных в статье метода работы с базами данных на языке R, DBI и RODBC, достаточно универсальны, и будут работать практически с любой СУБД.

Единственная разница в работе между различными СУБД заключается в процессе подключения. Для большинства популярных СУБД существуют отдельные пакеты которые являются драйверами. Для остальных СУБД необходимо настраивать подключение через ODBC интерфейс используя пакеты odbc или RODBC. Все остальные манипуляции, вне зависимости от выбранной вами СУБД, будут неизменны. Исключением является отправка SQL запросов, в зависимости от SQL диалекта который поддерживается СУБД с которой вы работаете.

P.S.

Если вы дочитали стататью, то наверняка интересуетесь языком R, в таком случае думаю вам будет интересен мой телеграм и youtube каналы, большая часть контента которых посвящена языку R. Подписывайтесь.

Сервер

sql — объединение 2 таблиц sql на основе подстроки

Переполнение стека

1. Около

2. Продукты

3. Для команд

1. Переполнение стека
   Общественные вопросы и ответы

2. Переполнение стека для команд
   Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами

3. Вакансии
   Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста

4. Талант
   Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя

5. Реклама
   Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира

.

Введение в SQL

SQL — это стандартный язык для доступа к базам данных и управления ими.

Что такое SQL?

• SQL означает язык структурированных запросов
• SQL позволяет получать доступ и управлять базами данных
• SQL стал стандартом Американского национального института стандартов (ANSI)
  в 1986 г. и Международной организации по стандартизации (ISO) в
  1987

Что умеет SQL?

• SQL может выполнять запросы к базе данных
• SQL может извлекать данные из базы данных
• SQL может вставлять записи в базу данных
• SQL может обновлять записи в базе данных
• SQL может удалять записи из базы данных
• SQL может создавать новые базы данных
• SQL может создавать новые таблицы в базе данных
• SQL может создавать хранимые процедуры в базе данных
• SQL может создавать представления в базе данных
• SQL может устанавливать разрешения для таблиц, процедур и представлений

SQL — это Стандарт — НО….

Хотя SQL является стандартом ANSI / ISO, существуют разные версии языка SQL.

Однако, чтобы соответствовать стандарту ANSI, все они одинаково поддерживают по крайней мере основные команды (такие как SELECT, UPDATE, DELETE, INSERT, WHERE).

Примечание: Большинство программ баз данных SQL также имеют собственные проприетарные расширения в дополнение к стандарту SQL!

Использование SQL на вашем веб-сайте

Для создания веб-сайта, отображающего данные из базы данных, вам потребуется:

• Программа базы данных СУБД (т.е. MS Access, SQL Server, MySQL)
• Для использования языка сценариев на стороне сервера, например PHP или ASP
• Чтобы использовать SQL для получения нужных данных
• Использование HTML / CSS для стилизации страницы

РСУБД

RDBMS означает систему управления реляционными базами данных.

СУБД

является основой для SQL и для всех современных систем баз данных, таких как MS SQL Server, IBM DB2, Oracle, MySQL и Microsoft Access.

Данные в СУБД хранятся в объектах базы данных, называемых таблицами.Таблица — это набор связанных записей данных, состоящий из столбцов и строк.

Посмотрите в таблице «Клиенты»:

Каждая таблица разбита на более мелкие объекты, называемые полями. Поля в
таблица клиентов состоит из идентификатора клиента, имени клиента, имени контакта, адреса,
Город, почтовый индекс и страна. Поле — это столбец в таблице, предназначенный для поддержки
конкретная информация о каждой записи в таблице.

Запись, также называемая строкой, — это каждая отдельная запись, существующая в таблице.Например, в приведенной выше таблице «Клиенты» 91 запись. Рекорд — это
горизонтальный объект в таблице.

Столбец — это вертикальный объект в таблице, который содержит всю информацию.
связанный с определенным полем в таблице.

.

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:

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:

SUM () Пример

Следующий оператор SQL находит сумму полей «Количество».
в таблице «OrderDetails»:

Примечание. NULL значения игнорируются.

.

sql server 2005 — SQL, разделяющий 2 значения из 2 запросов

Переполнение стека

1. Около

2. Продукты

3. Для команд

1. Переполнение стека
   Общественные вопросы и ответы

2. Переполнение стека для команд
   Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами

3. Вакансии
   Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста

4. Талант
   Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя

5. Реклама
   Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира

6. О компании

.