C запрос sql: Обзор основных SQL запросов

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?

Запрос данных с использованием Transact SQL

SQL Server. Оптимизация запросов SQL. MS SQL Медленно работают запросы SELECT

Введение

В данном руководстве мы изложили некоторые рекомендации по оптимизации запросов SQL. 

Оптимизация структуры таблиц SQL Server

Разбивайте сложные таблицы на несколько, помните, чем больше в вашей таблице столбцов и тяжелых типов (nvarchar(max)), тем тяжелее по ней проход. Если некоторые данные не всегда используются в select с ней, выносите их отдельно в таблицу и связывайте через FK

Выберите правильные типы данных. Всегда выбирайте самый маленький тип для данных, которые Вы должны хранить в столбце.

Если текстовые данные в столбце имеют разную длину, используйте тип  данных NVARCHAR вместо NCHAR.

Не используйте NVARCHAR или NCHAR типы данных, если Вы не должны сохранить 16-разрядные символьные данные (UNICODE). Они требуют в два раза больше места, чем CHAR и VARCHAR, что повышает расходы времени на ввод-вывод (но если у вас кириллица, то без NVARCHAR не обойтись).

Если Вы должны хранить большие строки данных и их длина меньше чем 8,000 символов, используют тип данных NVARCHAR вместо TEXT. Текстовые поля требуют больше ресурсов для обработки и снижают производительность.

Любое поле, в котором должны быть только отличные от нуля значения, нужно объявлять как NOT NULL

Для любого поля, которое должно содержать уникальные значения, стоит указать модификатор UNIQUE

Хранение изображений в БД нежелательно. Храните в таблице путь к файлу (локальный путь или URL), а сам файл помещайте в файловую систему сервера. 

Оптимизация запросов SELECT 

Не читайте больше данных, чем надо. Не используйте *

Если ваше приложение позволяет пользователям выполнять запросы, но вы не можете отсечь лишние сотни и тысячи возвращаемых строк, используйте оператор TOP внутри инструкции SELECT. 

Не возвращайте клиенту большее количество столбцов или строк, чем действительно необходимо (Не используй * в Select). 

Как можно раньше отфильтруйте данные. Не нужно выполнять большой тяжелый подзапрос для  всех строк таблицы. Сначала отфильтруйте нужные строки.

Корректно используйте JOIN

Если Вы имеете две или более таблиц, которые часто объединяются вместе, тогда столбцы, используемые для объединений должны иметь соответствующий индекс.

Для лучшей производительности, столбцы, используемые в объединениях должны иметь одинаковые типы данных. И если возможно, это должны быть числовые типы данных, вместо символьных типов.

Избегайте объединять таблицы по столбцам с малым числом уникальных значений. Если столбцы, используемые при объединениях, имеют мало уникальных значений, то SQL сервер будет просматривать всю таблицу, даже если по данному столбцу существует индекс. Для наилучшей производительности объединение таблиц должно производится по столбцам с уникальными индексами.

Если Вы должны регулярно объединять четыре или более таблиц, для получения recordset’а, попробуйте денормализовать таблицы так, чтобы число таблиц, участвующих в объединении уменьшилось. Часто, при добавлении одного или двух столбцов из одной таблицы в другую, объединения могут быть уменьшены.

Тип JOIN используйте только тот, который вернет вам НЕОБХОДИМЫЕ данные без каких-либо дублей или лишней информации (или совсем отказаться от join). Т.е. не нужно получать всех пользователей таким образом: 

select users.username from users
inner join roles on users.roleID=roles.id

В этом случае вы получите много повторов пользователей

Сортировка в SELECT

Самой ресурсоемкой сортировкой является сортировка строк.

При объявлении полей всегда следует использовать размер, который нужен, и не выделять лишние байты про запас.

Группирование в SELECT

Используйте как можно меньше колонок для группировки.

По возможности лучше использовать Where вместо Having, т.к. это уменьшает количество строк для группировки на ранней стадии. 

Если требуется группирование, но без использования агрегатных функций (COUNT(), MIN(), MAX и т.д.), разумно использовать DISTINCT.

Ограничить использование DISTINCT

Эта команда исключает повторяющиеся строки в результате. Команда требует повышенного времени обработки. Лучше всего комбинировать с LIMIT.

Ограничить использование SELECT для постоянно изменяющихся таблиц.

Возможно имеет смысл сохранять промежуточные агрегированные данные в какой-то другой таблице, которая обновляется менее часто чем таблица изменений (например, таблица логов).

Оптимизация WHERE в запросе SELECT

Если where состоит из условий, объединенных AND,  они должны располагаться в порядке возрастания вероятности истинности данного условия. Чем быстрее мы получим false  в одном из условий — тем меньше условий будет обработано и тем быстрее выполняется запрос. 

Если where состоит из условий, объединенных OR,  они должны располагаться в порядке уменьшения вероятности истинности данного условия. Чем быстрее мы получим true  в одном из условий — тем меньше условий будет обработано и тем быстрее выполняется запрос. 

Исопльзуйте IN вместо OR. Операция IN работает гораздо быстрее, чем серия OR.  Запрос «… WHERE column1 = 5 OR column1 = 6» медленнее чем «…WHERE column1 IN (5, 6)». 

Используйте Exists вместо Count >0 в подзапросах. Используйте where exists (select id from t1 where id = t.id) вместо where count(select id from t1 where id=t.id) > 0

LIKE. Эту операцию следует использовать только при крайней необходимости, потому что лучше и быстрее использовать поиск, основанный на full-text индексах. 

Советы по оптимизации хранимых процедур и SQL пакетов

Инкапсулируйте ваш код в хранимых процедурах

Для обработки данных используйте хранимые SQL процедуры.

Когда хранимая процедура выполняется в первый раз (и у нее не определена опция WITH RECOMPILE), она оптимизируется, для нее создается план выполнения запроса, который кешируется SQL сервером. Если та же самая хранимая процедура вызывается снова, она будет использовать кешированный план выполнения запроса, что экономит время и увеличивает производительность. 

Всегда включайте в ваши хранимые процедуры инструкцию «SET NOCOUNT ON». Если Вы не включите эту инструкцию, тогда каждый раз при выполнении запроса SQL сервер отправит ответ клиенту, указывающему число строк, на которые воздействует запрос.

Избегайте использования курсоров

По возможности выбирайте быстрый forward-only курсор

При использовании серверного курсора, старайтесь использовать как можно меньший рекордсет. Для этого выбирайте только те столбцы и строки, которые необходимы клиенту для решения его текущей задачи. 

Когда Вы закончили использовать курсор, как можно раньше не только ЗАКРОЙТЕ (CLOSE) его, но и ОСВОБОДИТЕ (DEALLOCATE).

Используйте триггеры c осторожностью

Триггеры — это усложнение логики работы приложения, неявное неожиданное выполнение дополнительных действий. 

Триггеры усложняют интерфейс хранимых процедур. Поместите все необходимые проверки и действия в рамки хранимых процедур. 

Временные таблицы для больших таблиц, табличные переменные — для малых (меньше 1000)

Если вам требуется хранить промежуточные данные в таблицах, то используйте табличные переменные (@t1) для малых таблиц, а временные таблицы (#t1) — для больших. 

Подробнее: 

Сравнение временных таблиц, табличных переменных и обобщенных табличных выражений (CTE)

https://coderoad.ru/27894/%D0%92-%D1%87%D0%B5%D0%BC-%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0-%D0%BC%D0%B5%D0%B6%D0%B4%D1%83-%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9-%D1%82%D0%B0%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D1%86%D0%B5%D0%B9-%D0%B8-%D1%82%D0%B0%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D1%87%D0%BD%D0%BE%D0%B9-%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9-%D0%B2-SQL-Server

При определении временной таблицы имеет смысл проверить ее на существование: 

IF OBJECT_ID('tempdb..#eventIDs') IS NOT NULL begin
   DROP TABLE #eventIDs
end
CREATE TABLE #eventIDs ( id int primary key,instanceID	int )
     

Также для улучшения быстродействия используйте для временной таблицы первичный ключ и индексы. 

Как уменьшить вероятность дедлоков на базе

Дедлок — это взаимная блокировка 2 выполняющихся пакетов sql. Это самым негативным образом сказывается на быстродействии запросов. 

Чтобы избежать deadlocks, пытайтесь разрабатывать ваше приложение с учетом следующих рекомендаций:

• Всегда получайте доступ к объектам в одном и том же порядке.
• Старайтесь делать транзакции короткими и заключайте их в один пакет (batch)
• Старайтесь использовать максимально низкий уровень изоляции для пользовательского соединения, которое работает с транзакцией.

Работа с индексами SQL Server

Советы по созданию кластерных индексов

• Первичный ключ не всегда должен быть кластерным индексом. Если Вы создаете первичный ключ, тогда SQL сервер автоматически делает первичный ключ кластерным индексом. Первичный ключ должен быть кластерным индексом, только если он отвечает одной из нижеследующих рекомендаций.
• Кластерные индексы идеальны для запросов, где есть выбор по диапазону или вы нуждаетесь в сортированных результатах. Так происходит потому, что данные в кластерном индексе физически отсортированы по какому-то столбцу. Запросы, получающие выгоду от кластерных индексов, обычно включают в себя операторы BETWEEN, <, >, GROUP BY, ORDER BY, и агрегативные операторы типа MAX, MIN, и COUNT.
• Кластерные индексы хороши для запросов, которые ищут запись с уникальным значением (типа номера служащего) и когда Вы должны вернуть большую часть данных из записи или всю запись. Так происходит потому, что запрос покрывается индексом.
• Кластерные индексы хороши для запросов, которые обращаются к столбцам с ограниченным числом значений, например столбцы, содержащие данные о странах или штатах. Но если данные столбца мало отличаются, например, значения типа «да/нет», «мужчина/женщина», то такие столбцы вообще не должны индексироваться.
• Кластерные индексы хороши для запросов, которые используют операторы GROUP BY или JOIN.
• Кластерные индексы хороши для запросов, которые возвращают много записей, потому что данные находятся в индексе, и нет необходимости искать их где-то еще.
• Избегайте помещать кластерный индекс в столбцы, в которых содержатся постоянно возрастающие величины, например, даты, подверженные частым вставкам в таблицу (INSERT). Так как данные в кластерном индексе должны быть отсортированы, кластерный индекс на инкрементирующемся столбце вынуждает новые данные быть вставленным в ту же самую страницу в таблице, что создает «горячую зону в таблице» и приводит к большому объему дискового ввода-вывода. Постарайтесь найти другой столбец, который мог бы стать кластерным индексом.

Советы по выбору некластерных индексов

• Некластерные индексы лучше подходят для запросов, которые возвращают немного записей (включая только одну запись) и где индекс имеет хорошую селективность (более чем 95 %).
• Если столбец в таблице не содержит по крайней мере 95% уникальных значений, тогда очень вероятно, что Оптимизатор Запроса SQL сервера не будет использовать некластерный индекс, основанный на этом столбце. Поэтому добавляйте некластерные индексы к столбцам, которые имеют хотя бы 95% уникальных записей. Например, столбец с «Да» или «Нет» не имеет 95% уникальных записей.
• Постарайтесь сделать ваши индексы как можно меньшего размера (особенно для многостолбцовых индексов). Это уменьшает размер индекса и уменьшает число чтений, необходимых, чтобы прочитать индекс, что увеличивает производительность.
• Если возможно, создавайте индексы на столбцах, которые имеют целочисленные значения вместо символов. Целочисленные значения имеют меньше потерь производительности, чем символьные значения.
• Если Вы знаете, что ваше приложение будет выполнять один и тот же запрос много раз на той же самой таблице, рассмотрите создание покрывающего индекса на таблице. Покрывающий индекс включает все столбцы, упомянутые в запросе. Из-за этого индекс содержит все данные, которые Вы ищете, и SQL сервер не должен искать фактические данные в таблице, что сокращает логический и/или физический ввод — вывод. С другой стороны, если индекс становится слишком большим (слишком много столбцов), это может увеличить объем ввода — вывода и ухудшить производительность.
• Индекс полезен для запроса только в том случае, если оператор WHERE запроса соответствует столбцу (столбцам), которые являются крайними левыми в индексе. Так, если Вы создаете составной индекс, типа «City, State», тогда запрос » WHERE City = ‘Хьюстон’ » будет использовать индекс, но запрос » WHERE State = ‘TX’ » не будет использовать индекс.
• Любая операция над полем в предикате поиска, которое лежит под индексом, сводит на нет его использование. where isnull(field,’’) = ‘’ здесь индекс не используется, where field = ‘’ and field is not null — здесь используется.

Бывает ли слишком много индексов?

Да. Проблема с лишними индексами состоит в том, что SQL сервер должен изменять их при любых изменениях таблицы (INSERT, UPDATE, DELETE).

Лучшим решением ставить сомнительный индекс или нет, будет подождать и собрать статистику по работе индексов.

Лучшие кандидаты на установку индекса

• Это поля, по которым идет Join
• Поля связи, участвующие в подзапросах
• Поля, по которым идет фильтрация в where
• Поля, по которым выполняется сортировка.

Советы по использованию временных таблиц и табличных переменных

Если вы замечаете, что обращаетесь к одной и той же таблице несколько раз, то это явный знак необходимости использовать временную таблицу.

• Временная таблица храниться физически в tempdb, табличная переменная хранится в памяти SQL
• SQL может сам решить сохранить табличную переменную физически, если там будет много данных, это потеря ресурсов, учтите это
• Временная таблица для большого объема данных (полноценная выборка), табличная переменная для малого (справочники или набор ID для чего-то)
• Временная таблица доступна из любой процедуры SQL, табличная переменная только в рамках запроса. Не забывайте очищать временные таблицы после их использования

Если вы SQL-разработчик или администратор MS SQL Server, и вы хотели бы разрабатывать веб-решения на SQL, то веб-платформа Falcon Space — это то, что вам нужно.

В ней SQL — это основной язык разработки, который позволяет реализовать систему личных кабинетов с формами, таблицами, дашбордами и другими компонентами. Все настраивается на SQL. 

Вводная статья по Falcon Space для SQL специалиста

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

Создание SQL запросов

Создание SQL запросов

В том случае, если встроенного языка запросов ZuluGIS недостаточно, запросы могут
выполняться с использованием OGC расширения языка SQL.

В программе используется диалект языка SQL основанный на диалекте Transact-SQL,
разработанном компаниями Microsoft и Sybase (см. http://msdn.microsoft.com/en-us/library/bb510741(SQL.100).aspx и http://infocenter.sybase.com/help/index.jsp?topic=/com.sybase.help.ase_15.0.sqlug/html/sqlug/title.htm). Используемый диалект дополнен в соответствии с OGC расширением языка SQL, информация о
котором приводится по адресам http://www.opengeospatial.org/standards/sfa (общая
архитектура) и http://www.opengeospatial.org/standards/sfs (SQL
расширение).

IntelliSense — технология автодополнения, дописывает название функции при вводе начальных
букв. Кроме прямого назначения IntelliSense используется для доступа к документации и для
устранения неоднозначности в именах переменных, функций и методов. Подсветка синтаксиса —
выделение синтаксических конструкций текста с использованием различных цветов, шрифтов и
начертаний. Обычно применяется для облегчения чтения исходного текста компьютерных программ,
улучшения визуального восприятия.

Рисунок 582. Написание SQL запроса с IntelliSense

Для вызова диалога формирования SQL запросов выполните команду меню
запрос, либо нажмите кнопку панели инструментов.

Рисунок 583. Диалог SQL запроса

В области ввода задается текст SQL запроса. В правой части диалога расположен навигатор по
полям карты (Источник:), позволяющий быстро добавить запрос данных из какого либо поля карты.
Для добавления запроса данных поля, выберите в списке требуемый слой, БД и выполните двойной
щелчок по названию поля, запрос будет добавлен в область ввода.

После задания текста запроса нажмите кнопку Выполнить панели
инструментов, в области Ответ в нижней части диалога отобразится панель
данных с результатами запроса. Панель можно открепить от диалога запроса для дальнейшей работы с
результатами, для этого наведите указатель мыши на заголовок панели, нажмите левую кнопку мыши,
не отпуская ее, переместите мышь в произвольную часть окна программы ZuluGIS, после чего
отпустите кнопку мыши. Подробнее о панели данных см. «Панель данных».

В диалоге SQL запросов предусмотрено сохранение текущего запроса в файл, открытие запроса из
файла и создание нового запроса:

• Для открытия запроса из файла (в формате .sql) выполните команду меню
  , или нажмите кнопку панели инструментов – и выберите требуемый файл в стандартном диалоге выбора файлов;

• Для сохранения текущего запроса в файле (формата .sql) выполните команду меню
  , или нажмите кнопку панели инструментов – и задайте требуемое название файла в стандартном диалоге сохранения
  файлов.

• Для создания нового запроса выполните команду меню ,
  либо нажмите кнопку панели инструментов .

Упрощаем вложенные SQL-запросы с помощью представлений

Заметка для читателей онлайн-курса по аналитике, которые прошли хотя бы 5 уроков, уже знают, что такое SQL и умеют писать запросы к базе. Если SQL для вас в новинку, почитайте вводный урок про базы данных.

Результат любого SQL-запроса — это таблица. Значит, к ней можно направлять новые запросы, её можно джоинить с другими таблицами и использовать в фильтрах. Это позволяет реализовывать сложную логику.

Например, в седьмом уроке я рассказываю, как с помощью SQL достать данные для когортного анализа.

Начинаем с безобидного «давайте подсчитаем, сколько людей в каждой когорте»:

SELECT
  reg_month AS cohort_id,
  count(*)  AS cohort_size
FROM
  users
GROUP BY 1

Потом считаем, сколько денег принесла каждая когорта:

SELECT
  users.reg_month AS cohort_id,
  orders.month AS month,
  sum(orders.sum) AS cohort_revenue
FROM
  users INNER JOIN orders
  ON users.uid = orders.uid
GROUP BY 1, 2

Потом объединяем эти запросы, группируем и получаем вот такого монстра:

SELECT
  rev.cohort_id AS cohort_id,
  rev.month AS month,
  rev.month - rev.cohort_id AS cohort_age,
  rev.cohort_revenue  / size.cohort_size AS LTV,
  rev.cohort_revenue / size.costs * 100 AS ROI
FROM
(
  SELECT
    reg_month AS cohort_id,
    count(*) AS cohort_size
  FROM
    users
  GROUP BY 1
  ) AS size
  INNER JOIN
(
  SELECT
    users.reg_month AS cohort_id,
    orders.month AS month,
    sum(orders.sum) AS cohort_revenue
  FROM
    users INNER JOIN orders
    ON users.uid = orders.uid
    GROUP BY 1, 2
) AS rev
ON size.cohort_id = rev.cohort_id

Запрос правильный, но слишком громоздкий. Исправлять ошибки и вносить в него изменения — особый тип пытки.

Код можно упростить, если сохранить промежуточные результаты в виде представлений.

Что такое представления и как они работают

Представления (ещё их называют «вью» от английского view) — это сохранённые запросы.

Внешне представление выглядит как ещё одна таблица. Если его использовать в запросе, база найдёт и подставит сохранённый код.

Например, мы сохранили запрос SELECT * FROM some_table в представление my_view. Теперь my_view можно использовать в запросах:

SELECT …
FROM my_view
WHERE …

Отправляем запрос — база находит и подставляет сохранённый код:

SELECT …
FROM (SELECT * FROM some_table)
WHERE …

Получаем результат, как при использовании вложенного селекта, но но более аккуратным кодом.

Как создать представления

В Бигквери нужно сначала выполнить запрос, затем нажать на кнопку Save View и выбрать название.

В других системах кнопки нет, но зато есть специальный запрос CREATE VIEW.

CREATE VIEW my_view AS
  SELECT * FROM some_table

Покажу подробней, как это работает в Бигквери, упрощу огромный запрос из начала статьи.

Сохраню первый запрос в представлении cohort_sizes:

Теперь могу просто запрашивать SELECT * FROM cohort_size, добавлять фильтры, группировки и сортировки.

Повторю процесс для второго запроса: отправлю, получу результат, сохраню представление cohorts.

Теперь заменю вложенные селекты в большом запросе на созданные представления. Смотрите, насколько аккуратней стал запрос:

Было:

SELECT
  rev.cohort_id AS cohort_id,
  rev.month AS month,
  rev.month - rev.cohort_id AS cohort_age,
  rev.cohort_revenue  / size.cohort_size AS LTV,
  rev.cohort_revenue / size.costs * 100 AS ROI
FROM
(
SELECT
  reg_month AS cohort_id,
  count(*) AS cohort_size
FROM
  users
GROUP BY 1
) AS size
INNER JOIN
(
SELECT
  users.reg_month AS cohort_id,
  orders.month AS month,
  sum(orders.sum) AS cohort_revenue
FROM
  users INNER JOIN orders
  ON users.uid = orders.uid
  GROUP BY 1, 2
) AS rev
ON size.cohort_id = rev.cohort_id

Стало:

SELECT
  rev.cohort_id AS cohort_id,
  rev.month AS month,
  rev.month - rev.cohort_id AS cohort_age,
  rev.cohort_revenue  / size.cohort_size AS LTV,
  rev.cohort_revenue / size.costs * 100 AS ROI
FROM
  cohort_sizes AS size
INNER JOIN
  cohorts AS rev
ON size.cohort_id = rev.cohort_id

На этом всё. Успехов.

Параметрические SQL запросы в СУБД Access 2003 и 2007

Параметрические SQL запросы или запросы с параметрами в СУБД Access 2003 и 2007

2016-05-06

Автор: Владимир Ткаченко

Источник: Обучение в интернет

В данной статье рассмотрим параметрические SQL запросы или запросы с параметрами на выборку данных из таблиц БД Access. Для создания SQL запроса откроем
базу данных sql_training_st1_calcul.mdb.

Известно, что для извлечения информации, хранящейся в базе данных БД Access 2003 или 2007, можно применить запрос SELECT на выборку данных из таблиц.
Что касается запроса с параметрами, то он извлекает данные лишь в том случае, когда в диалоговом окне «Введите значение параметра» будет введено
имя параметра отбора.

Составим параметрический SQL запрос (инструкцию SQL), для этого в открытой БД sql_training_st1_calcul.mdb на вкладке «Создание» выберем команду «Конструктор
запросов». Откроется активное окно диалога «Добавление таблицы» на фоне неактивного окна «Запрос1», далее надо закрыть окно диалога «Добавление таблицы».
Затем на контекстной вкладке «Конструктор» выберем режим SQL, выполнив команду SQL, в результате в окне редактирования будет отображаться оператор SELECT.

Вводим с клавиатуры следующую инструкцию SQL:

SELECT Группы.Название, Студенты.Фамилия, Дисциплины.Название, Успеваемость.Оценка

FROM (Группы INNER JOIN Студенты ON Группы.КодГруппы = Студенты.КодГруппы) INNER JOIN (Дисциплины INNER JOIN Успеваемость ON Дисциплины.КодДисциплины = Успеваемость.КодДисциплины) ON Студенты.КодСтудента = Успеваемость.КодСтудента

WHERE ((Студенты.Фамилия)=[Введите фамилию])

ORDER BY Студенты.Фамилия;

Эта инструкция состоит из четырех предложений «SELECT. . .», «FROM. . .», «WHERE…» и «ORDER BY…».

Первое предложение содержит оператор SELECT
и идентификатор «Группы.Название, Студенты.Фамилия, Дисциплины.Название, Успеваемость.Оценка». Выбор данных осуществляется из четырех полей четырех таблиц.
Чтобы однозначно идентифицировать поля в запросе, перед именами полей указаны имена таблиц (например, Группы.Название).

Второе предложение содержит оператор FROM и идентификатор «(Группы INNER JOIN Студенты ON Группы.КодГруппы=Студенты.КодГруппы) INNER JOIN
(Дисциплины INNER JOIN Успеваемость ON Дисциплины.КодДисциплины=Успеваемость.КодДисциплины) ON Студенты.КодСтудента=Успеваемость.КодСтудента».

FROM — определяет таблицы «Группы», «Студенты», «Дисциплины» и «Успеваемость», которые содержат поля, указанные в предложении SELECT, и обеспечивает
взаимосвязи таблиц через ключевые поля таблиц с помощью конструкции INNER JOIN … ON. Следует отметить, что операторы: SELECT и FROM всегда присутствуют в
запросах на выборку.

Третье предложение содержит оператор WHERE и идентификатор «((Студенты.Фамилия)=[Введите фамилию])», определяющий условия отбора.

Четвертое предложение содержит оператор ORDER BY и идентификатор «Студенты.Фамилия». ORDER BY не является обязательным оператором и применяется для
сортировки выходных данных.

На рисунке 1 представлен скриншот параметрического SQL запроса на выборку данных, сохраненный с именем «Запрос_с_параметрами».

Рис. 1. Параметрический SQL запрос на выборку данных

В результате выполнения команды «Сохранить» в «Области переходов» появится объект — «Запросы: Запрос_с_параметрами».

После сохранения параметрического SQL запроса на выборку данных необходимо выполнить этот запрос, щелкая на пиктограмме «Выполнить» (рис.2).

Рис. 2. Параметрический SQL запрос в режиме «Выполнить»

Для выполнения запроса введем имя параметра отбора (Воронина) в диалоговое окно «Введите значение параметра» и щелкнем на кнопке «OK».

Результаты выполнения команды «Выполнить» представлены на рис. 3.

Рис. 3. Выборка данных на запрос с именем параметра отбора — Воронина

Скачать sql_training_st1_param.mdb

Пожалуйста, помогите мне понять SQL и C как программирование?

Позвольте мне попробовать это. Я иду сюда по долгому пути, так что терпи меня.

В конечном итоге все программы, данные и т. Д. На компьютере состоят из одного и того же материала: единиц и нулей. Ни больше ни меньше. Итак, как компьютер узнает, что один набор единиц и нулей следует рассматривать как изображение, а другой набор как исполняемый файл?

Ответ контекст. Это то, в чем люди ужасно хороши, поэтому неудивительно, что это основа большей части того, что делает компьютер.Механизмы сложны, но конечный эффект сводится к тому, что компьютер постоянно переключает перспективу, чтобы делать невероятно гибкие вещи с невероятно ограниченным набором данных.

Я говорю об этом, потому что компьютерные языки похожи. В конце концов, ВСЕ компьютерные языки заканчиваются серией кодов операций, проходящих через процессор. Другими словами, это все на ассемблере. Все компьютерные языки являются ассемблером, включая любую реализацию SQL.

Причина, по которой мы беспокоимся, заключается в следующем: языки программирования позволяют нам создать полезную иллюзию подхода к проблемам с новой точки зрения.Они дают нам возможность взглянуть на проблему и изменить ее решение.

Рискуя оказаться клише, когда нам не нравится ответ на проблему, другой язык программирования позволяет нам задать другой вопрос.

Итак, когда вы подходите к языку, будь то язык запросов, объектно-ориентированный язык или процедурный язык, ваш первый вопрос должен быть: «Каковы перспективы этого языка? Каковы его взгляды на задачу решения проблем?» Я бы пошел еще дальше, чтобы предположить, что язык без ясного видения самого себя — больше проблем, чем он того стоит.

Что касается C, я бы предположил, что перспектива такова: «Даже самые низкоуровневые операции совершенно разных процессоров могут быть описаны простым общим языком». C разработан, чтобы занять место водителя любого процессора, сохранив при этом те же старые рулевое колесо, педали и приборную панель.

Итак, с C вы делаете все. Вот почему его называют «языком ассемблера высокого уровня». Или, цитируя моего друга, «C» — это латынь компьютерных языков.Ассемблер — это мычание обезьян на деревьях ».

SQL — это совершенно другой зверь с совершенно другой точки зрения … или нет? Перспектива SQL такова: «Даже самые сложные команды совершенно разных баз данных могут быть описаны на простом, общедоступном языке».

Звучит знакомо, а? SQL разработан, чтобы позволить вам занять место водителя любого программного обеспечения базы данных и иметь такие же рулевое колесо, педали и т. Д.

Итак, вкратце, C — это язык, используемый для передачи общепринятых команд любому произвольному процессору, в то время как SQL — это язык, используемый для передачи общепринятых команд любой произвольной серверной части базы данных.

Итак, где они пересекаются? На самом деле это довольно просто.

Что делает ЦП? Он получает, преобразует и отправляет информацию. Итак, если ваша цель — интерпретировать и представлять данные или принимать команды от конечного пользователя, вы работаете на C. C предназначен для процедур , которые вам необходимо автоматизировать с помощью компьютера.

Что делает база данных? Он хранит, группирует и извлекает большие наборы информации. Поэтому, если в какой-то момент вашей программе на C потребуется сохранить, сгруппировать или получить большой набор данных или подмножества большого набора данных, то, скорее всего, вы будете взаимодействовать с базой данных.

Как? Конечно, если ваша программа на C отправляет SQL-команды в базу данных. 😉

Надеюсь, это немного проясняет ситуацию, потому что в противном случае я буду выглядеть напыщенным и кем-то еще для этого длинного бессвязного ответа. 😛

Синтаксис SQL

Таблицы базы данных

База данных чаще всего содержит одну или несколько таблиц. Каждая таблица идентифицирована
по имени (например, «Клиенты» или «Заказы»). Таблицы содержат записи (строки) с
данные.

В этом руководстве мы будем использовать хорошо известную базу данных Northwind.
(входит в MS Access и MS SQL Server).

Ниже представлен выбор из таблицы «Клиенты»:

Таблица выше содержит пять записей (по одной для каждого клиента) и семь столбцов.
(CustomerID, CustomerName, ContactName, Address, City, PostalCode и Country).

Операторы SQL

Большинство действий, которые необходимо выполнить с базой данных, выполняются с помощью SQL.
заявления.

Следующий оператор SQL выбирает все записи в таблице «Клиенты»:

В этом руководстве мы расскажем вам о различных операторах SQL.

Помните, что …

• Ключевые слова SQL НЕ чувствительны к регистру: select совпадает с
ВЫБРАТЬ

В этом руководстве мы будем писать все ключевые слова SQL в верхнем регистре.

Точка с запятой после операторов SQL?

В некоторых системах баз данных в конце каждого оператора SQL требуется точка с запятой.

Точка с запятой — стандартный способ разделения каждого оператора SQL в базе данных.
системы, которые позволяют выполнять более одного оператора SQL в одном вызове
к серверу.

В этом руководстве мы будем использовать точку с запятой в конце каждого оператора SQL.

Некоторые из наиболее важных команд SQL

• SELECT — извлекает данные из базы данных
• UPDATE — обновляет данные в базе данных
• DELETE — удаляет данные из базы данных
• INSERT INTO — вставляет новые данные в базу данных
• CREATE DATABASE — создает новую базу данных
• ALTER DATABASE — изменяет базу данных
• CREATE TABLE — создает новую таблицу
• ALTER TABLE — изменяет таблицу
• DROP TABLE — удаляет таблицу
• CREATE INDEX — создает индекс (ключ поиска)
• DROP INDEX — удаляет индекс

Типы операторов SQL с примерами

Что такое SQL?

SQL означает язык структурированных запросов, поскольку это специализированный предметно-ориентированный язык для запросов данных в системе управления реляционными базами данных (СУБД).

Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle и т. Д. Используют SQL для запросов с небольшими различиями в синтаксисе.

Типы операторов SQL

Операторы SQL

подразделяются на четыре различных типа операторов:

1. DML (ЯЗЫК ОБРАБОТКИ ДАННЫХ)
2. DDL (ЯЗЫК ОПРЕДЕЛЕНИЯ ДАННЫХ)
3. DCL (ЯЗЫК КОНТРОЛЯ ДАННЫХ)
4. TCL (ЯЗЫК КОНТРОЛЯ ОПЕРАЦИЙ)

Посмотрим по порядку.

DML

В языке обработки данных (DML) у нас есть четыре разных оператора SQL: Select, Insert, Update и Delete.

Заявление SELECT

Оператор SELECT используется для выбора записей из таблицы с условием или без него.

Пример

• select * from student — получает все записи таблицы студентов.
• Выберите * от учащегося, где рейтинг> 5 — получает записи с условием, когда рейтинг учащегося превышает 5.

ВСТАВИТЬ

Оператор INSERT используется для вставки набора значений в таблицу базы данных. Вставьте оператор, который он использовал с Values.

Пример — Вставить в значения Student (Rank, StudentName, Mark) (1, ’Kumar’, 450)

ОБНОВЛЕНИЕ

Оператор UPDATE используется для обновления существующих значений в таблице на основе некоторого условия.

Пример

1. обновить набор учеников StudentName = ’Manoj’, где StudentName = ’Kumar’

Приведенный выше запрос обновит studentName с Manoj до Kumar, где имя студента Kumar.

Подробнее — Вставка и обновление в SQL Server

УДАЛИТЬ

Оператор Delete используется для удаления существующей записи в таблице, которая основана на некотором условии.

Пример

1. Удалить из Student, где StudentName = ’Manoj’

Приведенный выше запрос удалит записи с именем StudentName как Manoj.

DDL

В языке определения данных (DDL) у нас есть три разных оператора SQL.

СОЗДАТЬ

Оператор CREATE используется для создания новой таблицы в существующей базе данных.Оператор CREATE также используется для создания других объектов базы данных, таких как хранимая процедура, функция и т. Д.

Пример

1. Создать таблицу Student (Rank Int, StudentName varchar (50), Mark Float)

ALTER

Оператор Alter может добавить столбец, изменить столбец, удалить столбец, переименовать столбец или переименовать таблицу.

Пример

1. Изменить таблицу Добавить учащегося (StudentAddress varchar (100))

КАПЛЯ

Оператор SQL DROP TABLE используется для удаления определения таблицы и всех данных, индексов, триггеров, ограничений и спецификаций разрешений для таблицы.

Пример

TRUNCATE

Запрос TRUNCATE SQL удаляет все строки из таблицы без регистрации удаления отдельных строк.

Пример

1. Усечь таблицу Имя_таблицы

Подробнее — Разница между усечением, удалением и удалением SQL Server

DCL

На языке управления данными (DCL) он определяет управление данными в базе данных.У нас есть две разные команды:

ГРАНТ

Грант разрешается выполнять указанному пользователю для указанных задач.

Синтаксис

GRANT имя_ привилегии

ON имя_объекта

ДЛЯ {user_name | PUBLIC | role_name}

[С ОПЦИЕЙ ГРАНТА];

ОТЗЫВ

Он используется для отмены ранее предоставленных или отклоненных разрешений.

Синтаксис

REVOKE имя_ привилегии

ON имя_объекта

ОТ {user_name | PUBLIC | role_name}

TCL

В языке управления транзакциями (TCL) команды используются для управления транзакциями в базе данных. Они используются для управления изменениями, внесенными операторами DML. Это также позволяет группировать операторы в логические транзакции.

COMMIT

Команда фиксации используется для постоянного сохранения любой транзакции в базе данных.

Синтаксис

Коммит;

Подробнее — Команды фиксации и отката в SQL Server

ОТКАТ

Команда отката используется для восстановления базы данных до последнего зафиксированного состояния.Он также используется с точкой сохранения, чтобы перейти к ней.

Синтаксис

Откат к имени точки сохранения

Подробнее — Фиксация и откат в SQL Server

SAVEPOINT

Команда SAVEPOINT используется для временного сохранения транзакции, чтобы при необходимости можно было вернуться к этой точке.

Синтаксис

savepointsavepoint-name;

Подробнее- Как используются точки сохранения

Это различные типы операторов языка SQL.Надеюсь, это будет полезно читателям. Спасибо за прочтение.

Введение в интерфейс SQLite C / C ++

Введение в интерфейс SQLite C / C ++

Следующие два объекта и восемь методов составляют основные
элементы интерфейса SQLite:

SQLite имеет более 225 API.
Однако большинство API являются необязательными и очень специализированными.
и могут быть проигнорированы новичками.
Базовый API небольшой, простой и легкий в освоении.В этой статье дается краткое описание основного API.

Отдельный документ, Интерфейс SQLite C / C ++,
предоставляет подробные
спецификации для всех C / C ++ API для SQLite. Один раз
читатель
понимает основные принципы работы SQLite,
этот документ следует использовать как ссылку
гид. Эта статья предназначена только для ознакомления и не является
полный и авторитетный справочник по API SQLite.

Основная задача ядра СУБД SQL — оценивать операторы SQL.
SQL.Для этого разработчику нужны два объекта:

Строго говоря, подготовленный объект оператора не требуется, поскольку
удобные интерфейсы оболочки, sqlite3_exec или
sqlite3_get_table, можно использовать и эти удобные обертки
инкапсулировать и скрыть подготовленный объект оператора.
Тем не менее понимание
подготовленные операторы необходимы для полноценного использования SQLite.

Соединение с базой данных и объекты подготовленного оператора контролируются.
с помощью небольшого набора процедур интерфейса C / C ++, перечисленных ниже.

Обратите внимание, что приведенный выше список процедур является скорее концептуальным, чем фактическим.
Многие из этих процедур имеют несколько версий.
Например, в приведенном выше списке показана одна процедура
называется sqlite3_open (), хотя на самом деле есть три отдельные процедуры
которые выполняют одно и то же несколько разными способами:
sqlite3_open (), sqlite3_open16 () и sqlite3_open_v2 ().
В списке упоминается sqlite3_column ()
когда на самом деле такой рутины не существует.
Показанный в списке «sqlite3_column ()» является заполнителем для
целое семейство процедур, которые лишний столбец
данные в различных типах данных.

Вот краткое изложение того, что делают основные интерфейсы:

• sqlite3_open ()

  Эта рутина
  открывает соединение с файлом базы данных SQLite и возвращает
  объект подключения к базе данных. Часто это первый SQLite API
  вызов, который делает приложение и является предпосылкой для большинства других
  API SQLite. Многие интерфейсы SQLite требуют указателя на
  объект подключения к базе данных в качестве первого параметра и может
  можно рассматривать как методы объекта подключения к базе данных.Эта процедура является конструктором объекта подключения к базе данных.

• sqlite3_prepare ()

  Эта рутина
  преобразует текст SQL в подготовленный объект оператора и возвращает указатель
  к этому объекту. Этот интерфейс требует указателя подключения к базе данных
  созданный предыдущим вызовом sqlite3_open () и текстовой строкой, содержащей
  SQL-оператор, который необходимо подготовить. Этот API фактически не оценивает
  оператор SQL. Он просто подготавливает инструкцию SQL для оценки.

  Думайте о каждом операторе SQL как о небольшой компьютерной программе. Цель
  sqlite3_prepare () заключается в компиляции этой программы в объектный код.
  Подготовленный оператор — это объектный код. Интерфейс sqlite3_step ()
  затем запускает объектный код, чтобы получить результат.

  Новые приложения всегда должны вызывать sqlite3_prepare_v2 () вместо
  из sqlite3_prepare (). Более старый sqlite3_prepare () сохраняется для
  обратная совместимость. Но sqlite3_prepare_v2 () предоставляет много
  лучший интерфейс.

• sqlite3_step ()

  Эта процедура используется для оценки подготовленного оператора, который был
  ранее созданный интерфейсом sqlite3_prepare (). Заявление
  оценивается до точки, где доступна первая строка результатов.
  Чтобы перейти ко второй строке результатов, снова вызовите sqlite3_step ().
  Продолжайте вызывать sqlite3_step (), пока оператор не будет завершен.
  Операторы, которые не возвращают результатов (например: INSERT, UPDATE или DELETE
  операторы) выполняются до завершения за один вызов sqlite3_step ().

• sqlite3_column ()

  Эта процедура возвращает один столбец из текущей строки результата.
  устанавливается для подготовленного оператора, который оценивается sqlite3_step ().
  Каждый раз, когда sqlite3_step () останавливается с новой строкой набора результатов, эта процедура
  можно вызывать несколько раз, чтобы найти значения всех столбцов в этой строке.

  Как отмечалось выше, на самом деле не существует такой вещи, как sqlite3_column ()
  функция в SQLite API. Вместо этого то, что мы здесь называем sqlite3_column ()
  заполнитель для целого семейства функций, возвращающих
  значение из набора результатов в различных типах данных.Также есть рутины
  в этом семействе, которые возвращают размер результата (если это строка или
  BLOB) и количество столбцов в наборе результатов.

• sqlite3_finalize ()

  Эта процедура уничтожает подготовленный оператор, созданный предыдущим вызовом.
  в sqlite3_prepare (). Каждый подготовленный оператор должен быть уничтожен с помощью
  вызов этой процедуры, чтобы избежать утечки памяти.

• sqlite3_close ()

  Эта процедура закрывает соединение с базой данных, ранее открытое вызовом
  в sqlite3_open ().Все подготовленные заявления, связанные с
  подключение должно быть завершено до закрытия
  связь.

Приложение обычно использует
sqlite3_open () для создания единственного подключения к базе данных
во время инициализации.
Обратите внимание, что sqlite3_open () можно использовать для открытия существующей базы данных.
файлы или для создания и открытия новых файлов базы данных.
Хотя многие приложения используют только одно соединение с базой данных, существует
нет причин, по которым приложение не может вызывать sqlite3_open () несколько раз
для открытия нескольких подключений к базе данных — либо к одному и тому же
базу данных или в разные базы данных.Иногда многопоточное приложение
создаст отдельные подключения к базе данных для каждого потока.
Обратите внимание, что одно соединение с базой данных может получить доступ к двум или более
базы данных с помощью команды ATTACH SQL, поэтому нет необходимости
иметь отдельное соединение с базой данных для каждого файла базы данных.

Многие приложения разрушают свои соединения с базой данных, используя вызовы
sqlite3_close () при завершении работы. Или, например, приложение, которое
использует SQLite, поскольку формат файла приложения может
открывать соединения с базой данных в ответ на действие меню Файл / Открыть
а затем уничтожить соответствующее соединение с базой данных в ответ
в меню Файл / Закрыть.

Чтобы запустить инструкцию SQL, приложение выполняет следующие действия:

1. Создайте подготовленный оператор с помощью sqlite3_prepare ().
2. Оцените подготовленный оператор, вызвав sqlite3_step () one
   или более раз.
3. Для запросов: извлеките результаты, позвонив
   sqlite3_column () между
   два вызова sqlite3_step ().
4. Уничтожьте подготовленный оператор с помощью sqlite3_finalize ().

Вышеизложенное — это все, что действительно нужно знать, чтобы использовать SQLite.
эффективно.Все остальное — оптимизация и детализация.

Интерфейс sqlite3_exec () — это удобная оболочка, которая выполняет
все четыре вышеуказанных шага за один вызов функции. Обратный звонок
функция, переданная в sqlite3_exec (), используется для обработки каждой строки
набор результатов. Sqlite3_get_table () — еще одна удобная оболочка
который выполняет все четыре из вышеперечисленных шагов. Интерфейс sqlite3_get_table ()
отличается от sqlite3_exec () тем, что хранит результаты запросов
в куче памяти, а не при вызове обратного вызова.

Важно понимать, что ни sqlite3_exec (), ни
sqlite3_get_table () делать все, что не может быть выполнено с помощью
основные процедуры. Фактически, эти обертки реализованы исключительно в
условия основных процедур.

В предыдущем обсуждении предполагалось, что каждый оператор SQL подготовлен
однажды оценили, а затем уничтожили. Однако SQLite позволяет
подготовленный оператор для многократной оценки. Это выполнено
используя следующие процедуры:

После того, как подготовленный оператор был оценен одним или несколькими вызовами
sqlite3_step (), его можно сбросить для повторной оценки
вызов sqlite3_reset ().Подумайте о sqlite3_reset () как о перемотке подготовленной программы оператора
назад к началу.
Использование sqlite3_reset () для существующего подготовленного оператора, а не
создание нового подготовленного оператора позволяет избежать ненужных вызовов
sqlite3_prepare ().
Для многих операторов SQL время, необходимое
для запуска sqlite3_prepare () равно или превышает время, необходимое для
sqlite3_step (). Таким образом, отказ от вызовов sqlite3_prepare () может дать
значительное улучшение производительности.

Обычно не полезно оценивать точно тот же SQL
заявление более одного раза.Чаще хочется оценить похожие
заявления. Например, вы можете захотеть оценить инструкцию INSERT
несколько раз с разными значениями. Или вы можете захотеть оценить
один и тот же запрос несколько раз с использованием другого ключа в предложении WHERE.
Разместить
это, SQLite позволяет операторам SQL содержать параметры
которые «привязаны» к значениям до оценки. Эти значения могут
позже может быть изменен, и тот же подготовленный оператор может быть оценен
второй раз с новыми значениями.

SQLite позволяет параметр везде
допустимы строковый литерал, числовая константа или NULL.
(Параметры нельзя использовать для имен столбцов или таблиц.)
Параметр принимает одну из следующих форм:

В приведенных выше примерах NNN является целым числом, а
AAA — идентификатор.
Первоначально параметр имеет значение NULL.
Перед первым или немедленным вызовом sqlite3_step ()
после sqlite3_reset () приложение может вызывать
sqlite3_bind () интерфейсы для присоединения значений
параметрам.Каждый вызов sqlite3_bind ()
отменяет предыдущие привязки к тому же параметру.

Приложению разрешено заранее подготовить несколько операторов SQL.
и при необходимости оцените их.
Нет произвольного ограничения на количество невыполненных
подготовленные заявления.
Некоторые приложения вызывают sqlite3_prepare () несколько раз при запуске, чтобы
создайте все подготовленные операторы, которые им когда-либо понадобятся. Другой
приложения хранят кеш последних использованных подготовленных операторов
а затем повторно использовать подготовленные операторы из кеша, если они доступны.Другой подход — повторно использовать подготовленные операторы только тогда, когда они
внутри петли.

Конфигурация по умолчанию для SQLite отлично подходит для большинства приложений.
Но иногда разработчики хотят подправить настройку, чтобы попытаться выжать
немного больше производительности или воспользоваться какой-нибудь малоизвестной функцией.

Интерфейс sqlite3_config () используется для создания глобальных, общесистемных
изменения конфигурации для SQLite. Интерфейс sqlite3_config () должен
вызываться перед созданием любых соединений с базой данных.В
Интерфейс sqlite3_config () позволяет программисту делать такие вещи, как:

• Настройте способ выделения памяти в SQLite, включая настройку
  альтернативные распределители памяти, подходящие для критических с точки зрения безопасности
  встроенные системы реального времени и определяемые приложением распределители памяти.
• Настройте журнал ошибок всего процесса.
• Укажите кэш страниц, определяемый приложением.
• Отрегулируйте использование мьютексов, чтобы они подходили для различных
  потоковые модели или замените
  система мьютексов, определяемая приложением.

После завершения настройки всего процесса и подключения к базе данных
были созданы, отдельные подключения к базе данных можно настроить с помощью
вызывает sqlite3_limit () и sqlite3_db_config ().

SQLite включает интерфейсы, которые можно использовать для расширения его функциональности.
Такие процедуры включают:

Интерфейс sqlite3_create_collation () используется для создания новых
последовательности сортировки для сортировки текста.
Интерфейс sqlite3_create_module () используется для регистрации новых
реализации виртуальных таблиц.Интерфейс sqlite3_vfs_register () создает новые виртуальные файловые системы.

Интерфейс sqlite3_create_function () создает новые функции SQL —
либо скалярный, либо агрегатный. Реализация новой функции обычно
использует следующие дополнительные интерфейсы:

Все встроенные SQL-функции SQLite созданы с использованием именно
эти самые интерфейсы. Обратитесь к исходному коду SQLite, и в частности
в
date.c и
исходные файлы func.c
Например.

Общие библиотеки или DLL могут использоваться как загружаемые расширения SQLite.

В этой статье упоминаются только самые важные и часто встречающиеся
использовал интерфейсы SQLite.
Библиотека SQLite включает в себя множество других API, реализующих полезные
функции, которые здесь не описаны.
Полный список функций, образующих SQLite
интерфейс прикладного программирования находится на
Спецификация интерфейса C / C ++.
Обратитесь к этому документу для получения полной и достоверной информации о
все интерфейсы SQLite.

Глава 16 Язык обработки данных SQL — Проектирование баз данных — 2-е издание

Эдриен Ватт и Нельсон Энг

Язык обработки данных SQL (DML) используется для запроса и изменения данных базы данных.В этой главе мы опишем, как использовать операторы команд SQL DML SELECT, INSERT, UPDATE и DELETE, определенные ниже.

• SELECT — для запроса данных в базе данных
• INSERT — для вставки данных в таблицу
• UPDATE — для обновления данных в таблице
• DELETE — для удаления данных из таблицы

В операторе SQL DML:

• Каждое предложение в операторе должно начинаться с новой строки.
• Начало каждого предложения должно совпадать с началом других предложений.
• Если предложение состоит из нескольких частей, они должны располагаться в отдельных строках и иметь отступ под началом предложения, чтобы показать взаимосвязь.
• Буквы верхнего регистра используются для обозначения зарезервированных слов.
• Строчные буквы используются для обозначения пользовательских слов.

Оператор или команда SELECT позволяет пользователю извлекать данные из таблиц на основе определенных критериев.Он обрабатывается в следующей последовательности:

SELECT DISTINCT item (s)
FROM table (s)
WHERE predicate
GROUP BY field (s)
ORDER BY fields

Мы можем использовать оператор SELECT для создания списка телефонов сотрудников из таблицы Employees следующим образом:

ВЫБЕРИТЕ имя, фамилию, телефон
ОТ сотрудников
ЗАКАЗАТЬ ПО ФАМИЛИ

Это действие отобразит фамилию, имя и номер телефона сотрудника из таблицы «Сотрудники», представленной в таблице 16.1.

Таблица 16.1. Таблица сотрудников.

В следующем примере мы будем использовать таблицу Publishers (Таблица 16.2). (Вы заметите, что Канада неправильно написана в поле Publisher Country для Example Publishing и ABC Publishing.Чтобы исправить неправильное написание, используйте оператор UPDATE для стандартизации поля страны в Канаде — см. Оператор UPDATE далее в этой главе.)

Таблица 16.2. Таблица издателей.

Если вы добавите имя и город издателя, вы должны использовать оператор SELECT, за которым следует имя поля, разделенное запятой:

ВЫБЕРИТЕ PubName, город
ОТ Издательства

Это действие отобразит имя и город издателя из таблицы «Издатели».

Если вам нужно просто указать имя издателя под отображаемым именем city, вы должны использовать оператор SELECT с без запятой , разделяющей pub_name и city:

ВЫБЕРИТЕ PubName город
ИЗ Издательства

При выполнении этого действия отобразится только pub_name из таблицы Publishers с заголовком «city».Если вы не укажете запятую, SQL Server предполагает, что вам нужно новое имя столбца для pub_name.

Оператор SELECT с критериями WHERE

Иногда вам может понадобиться сфокусироваться на части таблицы Publishers, например только на издателях, которые находятся в Ванкувере. В этой ситуации вы должны использовать оператор SELECT с критерием WHERE, т. Е. WHERE city = ‘Vancouver’.

Эти первые два примера показывают, как ограничить выбор записей критерием WHERE с помощью BETWEEN.Каждый из этих примеров дает одинаковые результаты для товаров в магазине, где в наличии от 20 до 50 наименований.

Пример # 1 использует количество, qty МЕЖДУ 20 и 50 .

ВЫБЕРИТЕ StorID, кол-во, TitleID
ИЗ продаж
ГДЕ кол-во МЕЖДУ 20 и 50 (включая 20 и 50)

Пример № 2, с другой стороны, использует qty> = 20 и qty <= 50 .

ВЫБЕРИТЕ StorID, кол-во, TitleID
ИЗ продаж
ГДЕ кол-во> = 20 и кол-во <= 50

Пример №3 показывает, как ограничить выбор записей критерием WHERE с помощью NOT BETWEEN.

ВЫБЕРИТЕ StorID, кол-во, TitleID
ИЗ продаж
ГДЕ кол-во НЕ МЕЖДУ 20 и 50

Следующие два примера показывают два разных способа ограничения выбора записей с помощью критерия WHERE с использованием IN, каждый из которых дает одинаковые результаты.

Пример № 4 показывает, как выбрать записи с использованием Province = как части оператора WHERE.

ВЫБРАТЬ *
ИЗ издателей
ГДЕ область = «BC» ИЛИ область = «AB» ИЛИ область = «ON»

Пример № 5 выберите записи, используя Province IN как часть оператора WHERE.

ВЫБРАТЬ *
ИЗ издателей
ГДЕ провинция В («BC», «AB», «ON»)

Последние два примера показывают, как можно использовать NULL и NOT NULL для выбора записей. Для этих примеров будет использоваться таблица «Книги» (не показана), которая содержит поля с названиями «Название», «Количество» и «Цена» (книги). У каждого издателя есть таблица «Книги», в которой перечислены все его книги.

В примере № 6 используется NULL.

ВЫБЕРИТЕ цену, название
ИЗ Книг
ГДЕ цена НУЛЬ

В примере № 7 используется NOT NULL.

ВЫБЕРИТЕ цену, название
ИЗ Книг
ГДЕ цена НЕ НУЛЕВАЯ

Использование подстановочных знаков в предложении LIKE

Ключевое слово LIKE выбирает строки, содержащие поля, соответствующие указанным частям символьных строк. LIKE используется с данными типа char, varchar, text, datetime и smalldatetime. Подстановочный знак позволяет пользователю сопоставлять поля, содержащие определенные буквы. Например, подстановочный знак «провинция» = «N%» предоставит все провинции, начинающиеся с буквы «N».abcdef])

Таблица 16.3. Как указать подстановочные знаки в операторе SELECT.

В примере № 1 LIKE ‘Mc%’ выполняет поиск всех фамилий, начинающихся с букв «Mc» (например, McBadden).

ВЫБЕРИТЕ Фамилию
ИЗ сотрудников
ГДЕ Фамилия КАК «Mc%»

Например, № 2: LIKE ‘% inger’ ищет все фамилии, оканчивающиеся на буквы inger (например, Ringer, Stringer).

ВЫБЕРИТЕ Фамилию
ИЗ сотрудников
ГДЕ Фамилия КАК «% inger»

В примере № 3: LIKE ‘% en%’ выполняет поиск всех фамилий, содержащих буквы “en” (например, e.г., Беннетт, Грин, Макбадден).

ВЫБРАТЬ Фамилию
ИЗ сотрудников
ГДЕ Фамилия КАК ‘% en%’

Оператор SELECT с предложением ORDER BY

Вы используете предложение ORDER BY для сортировки записей в результирующем списке. Используйте ASC для сортировки результатов в порядке возрастания и DESC для сортировки результатов в порядке убывания.

Например, с ASC:

ВЫБРАТЬ *
ИЗ сотрудников
ЗАКАЗАТЬ ПО HireDate ASC

И с DESC:

ВЫБРАТЬ *
ИЗ Книг
ЗАКАЗАТЬ по типу, цене УДАЛЕНИЕ

Оператор SELECT с предложением GROUP BY

Предложение GROUP BY используется для создания одной выходной строки для каждой группы и производит итоговые значения для выбранных столбцов, как показано ниже.

ВЫБРАТЬ тип
ИЗ книг
ГРУППА ПО типу

Вот пример использования вышеуказанного оператора.

ВЫБЕРИТЕ тип КАК «Тип», МИН (цена) КАК «Минимальная цена»
ИЗ книг
ГДЕ роялти> 10
ГРУППА ПО типу

Если оператор SELECT включает критерий WHERE, где цена не равна нулю ,

ВЫБЕРИТЕ тип, цена
ИЗ Книг
ГДЕ цена не нулевая

, то оператор с предложением GROUP BY будет выглядеть так:

ВЫБЕРИТЕ тип КАК «Тип», МИН (цена) КАК «Минимальная цена»
ИЗ книг
ГДЕ цена не равна нулю
ГРУППА ПО типу

Использование COUNT с GROUP BY

Мы можем использовать COUNT, чтобы подсчитать, сколько элементов находится в контейнере.Однако, если мы хотим подсчитать разные предметы в отдельные группы, например, шарики разных цветов, мы должны использовать функцию COUNT с командой GROUP BY.

Приведенный ниже оператор SELECT показывает, как подсчитывать группы данных с помощью функции COUNT с предложением GROUP BY.

ВЫБРАТЬ СЧЕТЧИК (*)
ИЗ книг
ГРУППА ПО типу

Использование AVG и SUM с GROUP BY

Мы можем использовать функцию AVG, чтобы получить среднее значение для любой группы, и SUM, чтобы получить результат.

Пример № 1 использует ФУНКЦИЮ AVG с типом GROUP BY.

ВЫБРАТЬ СРЕДНЕЕ (кол-во)
ИЗ книг
ГРУППА ПО типу

Пример № 2 использует функцию СУММ с типом ГРУППА ПО.

ВЫБРАТЬ СУММУ (кол-во)
ИЗ книг
ГРУППА ПО типу

Пример № 3 использует функции AVG и SUM с типом GROUP BY в операторе SELECT.

ВЫБЕРИТЕ «Общий объем продаж» = SUM (количество), «Средний объем продаж» = AVG (количество), stor_id
ИЗ продаж
ГРУППА ПО ИДЕНТИФИКАЦИИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЗАКАЗА ПО «Всего продаж»

Ограничение строк с HAVING

Предложение HAVING можно использовать для ограничения строк.Это похоже на условие WHERE, за исключением того, что HAVING может включать агрегатную функцию; ГДЕ не может этого сделать.

Предложение HAVING ведет себя так же, как предложение WHERE, но применимо к группам. В этом примере мы используем предложение HAVING, чтобы исключить группы с провинцией «BC».

ВЫБЕРИТЕ au_fname как «Имя автора», провинция как «Провинция»
ОТ авторов
ГРУППА ПО au_fname, провинция
ИМЕЕТ провинцию <> «BC»

INSERT заявление

Оператор INSERT добавляет строки в таблицу.Кроме того,

• INSERT указывает таблицу или представление, в которое будут вставлены данные.
• Column_list перечисляет столбцы, на которые будет воздействовать INSERT.
• Если столбец опущен, необходимо указать каждое значение.
• Если вы включаете столбцы, они могут быть перечислены в любом порядке.
• ЗНАЧЕНИЯ указывает данные, которые вы хотите вставить в таблицу. ЗНАЧЕНИЯ не требуется.
• Столбцы со свойством IDENTITY не должны явно указываться в столбце_список или предложении_значений.

Синтаксис оператора INSERT:

INSERT [INTO] Имя_таблицы | имя представления [column_list]
ЗНАЧЕНИЯ ПО УМОЛЧАНИЮ | values_list | выберите выписку

При вставке строк с помощью оператора INSERT применяются следующие правила:

• При вставке пустой строки (‘‘) в столбец varchar или text вставляется один пробел.
• Все столбцы char дополняются справа до заданной длины.
• Все конечные пробелы удаляются из данных, вставленных в столбцы varchar, за исключением строк, содержащих только пробелы.Эти строки усекаются до одного пробела.
• Если оператор INSERT нарушает ограничение, значение по умолчанию или правило, или если это неправильный тип данных, оператор завершается ошибкой, и SQL Server отображает сообщение об ошибке.

Когда вы указываете значения только для некоторых столбцов в column_list, со столбцами, у которых нет значений, может произойти одно из трех:

1. Значение по умолчанию вводится, если столбец имеет ограничение DEFAULT, если значение по умолчанию привязано к столбцу или если значение по умолчанию привязано к базовому типу данных, определяемому пользователем.
2. NULL вводится, если столбец допускает значения NULL и для столбца не существует значения по умолчанию.
3. Отображается сообщение об ошибке, и строка отклоняется, если столбец определен как NOT NULL и значение по умолчанию не существует.

В этом примере INSERT используется для добавления записи в таблицу авторов издателя.

ВСТАВИТЬ В АВТОРОВ
ЗНАЧЕНИЯ (‘555-093-467’, ‘Martin’, ‘April’, ‘281 555-5673’, ‘816 Market St.,’, ‘Vancouver’, ‘BC’, ‘V7G3P4’, 0)

В следующем примере показано, как вставить частичную строку в таблицу Publishers со списком столбцов.Столбец страны имеет значение по умолчанию Канада, поэтому его не нужно включать в свои значения.

INSERT INTO Publishers (PubID, PubName, город, провинция)
ЗНАЧЕНИЯ («9900», «Acme Publishing», «Vancouver», «BC»)

Чтобы вставить строки в таблицу со столбцом IDENTITY, следуйте приведенному ниже примеру. Не указывайте значение IDENTITY или имя столбца в списке столбцов.

ВСТАВИТЬ вакансии
ЗНАЧЕНИЯ («DBA», 100, 175)

Вставка определенных значений в столбец IDENTITY

По умолчанию данные не могут быть вставлены непосредственно в столбец IDENTITY; однако, если строка была случайно удалена или в значениях столбца IDENTITY есть пробелы, вы можете вставить строку и указать значение столбца IDENTITY.

IDENTITY_INSERT опция

Чтобы разрешить вставку с определенным значением идентификатора, параметр IDENTITY_INSERT может использоваться следующим образом.

SET IDENTITY_INSERT jobs ON
INSERT INTO jobs (job_id, job_desc, min_lvl, max_lvl)
VALUES (19, ’DBA2’, 100, 175)
SET IDENTITY_INSERT jobs OFF

Вставка строк с помощью оператора SELECT

Иногда мы можем создать небольшую временную таблицу из большой таблицы. Для этого мы можем вставлять строки с помощью оператора SELECT.При использовании этой команды нет проверки на уникальность. Следовательно, в приведенном ниже примере может быть много строк с одинаковым pub_id.

В этом примере создается временная таблица меньшего размера Publishers с помощью оператора CREATE TABLE. Затем INSERT с оператором SELECT используется для добавления записей в эту временную таблицу Publishers из таблицы publis.

CREATE TABLE dbo.tmpPublishers (
PubID char (4) NOT NULL,
PubName varchar (40) NULL,
city varchar (20) NULL,
region char (2) NULL,
country varchar (30) NULL DEFAULT (» Canada ‘)
)
INSERT tmpPublishers
SELECT * FROM Publishers

В этом примере мы копируем подмножество данных.

INSERT tmpPublishers (pub_id, pub_name)
SELECT PubID, PubName
FROM Publishers

В этом примере данные издателей копируются в таблицу tmpPublishers, а в столбце страны указывается Канада.

ВСТАВИТЬ tmpPublishers (PubID, PubName, город, провинция, страна)
SELECT PubID, PubName, city, Province, «Canada»
FROM Publishers

Оператор UPDATE

Оператор UPDATE изменяет данные в существующих строках путем добавления новых данных или изменения существующих данных.

В этом примере оператор UPDATE используется для стандартизации поля страны как Канада для всех записей в таблице Publishers.

ОБНОВЛЕНИЕ Издатели
УСТАНОВИТЕ страну = «Канада»

В этом примере размер роялти увеличивается на 10% для тех сумм роялти от 10 до 20.

ОБНОВЛЕНИЕ roysched
УСТАНОВИТЬ роялти = роялти + (роялти * .10)
ГДЕ роялти МЕЖДУ 10 и 20

Включение подзапросов в оператор UPDATE

Сотрудники из таблицы «Сотрудники», которые были наняты издателем в 2010 году, получают повышение до самого высокого уровня должности для своего типа работы.Вот как будет выглядеть оператор UPDATE.

ОБНОВЛЕНИЕ сотрудников
SET job_lvl =
(ВЫБЕРИТЕ max_lvl ИЗ вакансий
WHERE employee.job_id = jobs.job_id)
WHERE DATEPART (год, employee.hire_date) = 2010

УДАЛИТЬ заявление

Оператор DELETE удаляет строки из набора записей. DELETE называет таблицу или представление, содержащее строки, которые будут удалены, и только одна таблица или строка могут быть указаны в списке одновременно. WHERE — это стандартное предложение WHERE, ограничивающее удаление выбранными записями.

Синтаксис DELETE выглядит так.

УДАЛИТЬ [ИЗ] {имя_таблицы | view_name}
[предложение WHERE]

Правила для оператора DELETE:

1. Если вы опустите предложение WHERE, все строки в таблице будут удалены (кроме индексов, таблицы, ограничений) .
2. DELETE нельзя использовать с производной таблицей, в которой есть предложение FROM, именующее более одной таблицы. (Удаление может затронуть только одну базовую таблицу за раз.)

Ниже приведены три различных оператора DELETE, которые можно использовать.

1. Удаление всех строк из таблицы.

УДАЛИТЬ
ИЗ Скидки

2. Удаление выбранных строк:

УДАЛИТЬ
ИЗ продаж
ГДЕ stor_id = ‘6380’

3. Удаление строк на основе значения в подзапросе:

УДАЛИТЬ ИЗ продаж
ГДЕ title_id В
(ВЫБРАТЬ title_id ИЗ книг, ГДЕ type = ‘mod_cook’)

В SQL Server есть множество встроенных функций, например:

1. Aggregate: возвращает сводные значения
2. Преобразование: преобразует один тип данных в другой
3. Дата: отображает информацию о дате и времени
4. Математический: выполняет операции с числовыми данными
5. Строка: выполняет операции над символьными строками, двоичными данными или выражениями
6. Система: возвращает особую информацию из базы данных
7. Текст и изображение: выполняет операции с данными текста и изображения

Ниже вы найдете подробное описание и примеры для первых четырех функций.

Агрегатные функции

Агрегатные функции выполняют вычисление набора значений и возвращают одно или сводное значение. В таблице 16.4 перечислены эти функции.

Таблица 16.4 Список агрегатных функций и описаний.

Ниже приведены примеры каждой из агрегатных функций, перечисленных в таблице 16.4.

Пример № 1: AVG

ВЫБЕРИТЕ СРЕДНЕЕ (цена) КАК «Средняя цена титула»
ИЗ Книг

Пример № 2: COUNT

ВЫБЕРИТЕ СЧЕТ (PubID) КАК «Количество издателей»
ИЗ издателей

Пример № 3: COUNT

ВЫБЕРИТЕ СЧЕТЧИК (провинция) КАК «Количество издателей»
ИЗ издателей

Пример № 3: COUNT (*)

ВЫБРАТЬ СЧЕТЧИК (*)
ИЗ сотрудников
ГДЕ job_lvl = 35

Пример 4: MAX

SELECT MAX (HireDate)
ИЗ сотрудников

Пример 5: MIN

ВЫБЕРИТЕ МИН (цена)
ИЗ Книги

Пример № 6: SUM

ВЫБРАТЬ СУММУ (скидка) КАК «Всего скидок»
ИЗ скидок

Функция преобразования

Функция преобразования преобразует один тип данных в другой.

В приведенном ниже примере цена, содержащая две девятки, преобразуется в пять символов. Синтаксис этого оператора: SELECT ‘Дата‘ + CONVERT (varchar (12), getdate ()).

SELECT CONVERT (int, 10.6496)
SELECT title_id, price
FROM Books
WHERE CONVERT (char (5), price) LIKE ‘% 99%’

В этом втором примере функция преобразования изменяет данные на тип данных с другим размером.

SELECT title_id, CONVERT (char (4), ytd_sales) как «Продажи»
FROM Books
WHERE введите LIKE «% cook»

Функция даты

Функция даты создает дату, добавляя интервал к указанной дате.Результатом является значение datetime, равное дате плюс количество частей даты. Если параметр даты — это значение smalldatetime, результатом также будет значение smalldatetime.

Функция DATEADD используется для добавления и увеличения значений даты. Синтаксис этой функции — DATEADD (datepart, number, date).

ВЫБРАТЬ ДАТУ ДОБАВИТЬ (день, 3, дата_наема)
ИЗ сотрудников

В этом примере используется функция РАЗНДАТ (datepart, date1, date2).

Эта команда возвращает количество «границ» части даты, пересеченных между двумя указанными датами.Метод подсчета пересеченных границ делает результат, предоставляемый функцией DATEDIFF, согласованным для всех типов данных, таких как минуты, секунды и миллисекунды.

SELECT DATEDIFF (день, HireDate, «30 ноября 1995 г.»)
ИЗ сотрудников

Для любой конкретной даты мы можем проверить любую часть этой даты от года до миллисекунды.

Части даты (DATEPART) и сокращения, распознаваемые SQL Server, и допустимые значения перечислены в таблице 16.5.

Таблица 16.5. Аббревиатуры и значения частей даты.

Математические функции

Математические функции выполняют операции с числовыми данными.В следующем примере указана текущая цена каждой книги, проданной издателем, и какой бы она была, если бы все цены выросли на 10%.

ВЫБРАТЬ Цена, (цена * 1,1) КАК «Новая цена», заголовок
ИЗ книг
ВЫБРАТЬ «Квадратный корень» = Квадрат (81)
ВЫБРАТЬ «Закругленный» = ОКРУГЛ (4567,9876,2)
ВЫБРАТЬ ЭТАЖ (123,45)

Объединение двух или более таблиц — это процесс сравнения данных в указанных столбцах и использования результатов сравнения для формирования новой таблицы из соответствующих строк.Оператор соединения:

• Задает столбец из каждой таблицы
• Сравнивает значения в этих столбцах строка за строкой
• Объединяет строки с подходящими значениями в новую строку

Хотя сравнение обычно проводится на предмет равенства — значений, которые точно совпадают, — можно также указать другие типы объединений. Все различные соединения, такие как внутреннее, левое (внешнее), правое (внешнее) и перекрестное соединение, будут описаны ниже.

Внутреннее соединение

Внутреннее соединение соединяет две таблицы в столбце с одинаковым типом данных.Возвращаются только строки, в которых совпадают значения столбцов; несогласованные строки отбрасываются.

Пример № 1

SELECT jobs.job_id, job_desc
FROM jobs
INNER JOIN Сотрудники ON employee.job_id = jobs.job_id
WHERE jobs.job_id <7

Пример № 2

ВЫБЕРИТЕ авторы.au_fname, авторы.au_lname, books.royalty, title
ОТ авторов ВНУТРЕННЕЕ ПРИСОЕДИНЕНИЕ titleauthor НА авторы.title_id = books.title_id
ГРУППА ПО авторам .au_lname, авторам.au_fname, title, title.royalty
ЗАКАЗАТЬ ПО авторам .au_lname

Левое внешнее соединение

Левое внешнее соединение указывает, что должны быть возвращены все левые внешние строки. Все строки из левой таблицы, которые не соответствуют указанному условию, включаются в набор результатов, а выходные столбцы из другой таблицы устанавливаются в NULL.

В этом первом примере используется новый синтаксис для левого внешнего соединения.

ВЫБРАТЬ издателей.pub_name, books.title
ОТ Publishers
LEFT OUTER JOIN Книги на publishers.pub_id = books.pub_id

Это пример левого внешнего соединения с использованием старого синтаксиса.

ВЫБЕРИТЕ publishers.pub_name, books.title
FROM Publishers, Books
WHERE publishers.pub_id * = books.pub_id

Правое внешнее соединение

Правое внешнее соединение включает в свой набор результатов все строки из правой таблицы, которые не удовлетворяют указанному условию. Выходные столбцы, соответствующие другой таблице, имеют значение NULL.

Ниже приведен пример использования нового синтаксиса для правого внешнего соединения.

ВЫБЕРИТЕ titleauthor.title_id, авторы.au_lname, авторы.au_fname
FROM titleauthor
ПРАВО ВНЕШНИЕ СОЕДИНЯЙТЕСЬ с авторами НА titleauthor.au_id = авторы.au_id
ORDERY BY au_lname

Этот второй пример показывает старый синтаксис, используемый для правого внешнего соединения.

ВЫБЕРИТЕ titleauthor.title_id, авторы.au_lname, авторы.au_fname
ОТ titleauthor, авторы
ГДЕ titleauthor.au_id = * авторы.au_id
ЗАКАЗАТЬ ПО au_lname

Полное внешнее соединение

Полное внешнее соединение указывает, что если строка из любой таблицы не соответствует критериям выбора, эта строка включается в набор результатов, а ее выходные столбцы, соответствующие другой таблице, устанавливаются в NULL.

Вот пример полного внешнего соединения.

ВЫБЕРИТЕ books.title, publishers.pub_name, publishers.province
FROM Publishers
ПОЛНОЕ ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ Книги НА books.pub_id = publishers.pub_id
ГДЕ (publishers.province <> «BC» и publishers.province <> «ON»)
ЗАКАЗАТЬ books.title_id

Крестовина

Перекрестное соединение — это продукт, объединяющий две таблицы. Это соединение возвращает те же строки, как если бы не было указано предложение WHERE. Например:

SELECT au_lname, pub_name,
FROM Authors CROSS JOIN Publishers

агрегатная функция : возвращает сводные значения ASC : возрастающий порядок

функция преобразования : преобразует один тип данных в другой

cross join : продукт, объединяющий две таблицы

функция даты : отображает информацию о дате и времени

Оператор DELETE : удаляет строки из набора записей

DESC : в порядке убывания

полное внешнее соединение : указывает, что если строка из любой таблицы не соответствует критериям выбора

GROUP BY : используется для создания одной выходной строки для каждой группы и производит итоговые значения для выбранных столбцов

внутреннее соединение : соединяет две таблицы в столбце с одинаковым типом данных

Оператор INSERT : добавляет строки в таблицу

левое внешнее соединение : указывает, что должны быть возвращены все левые внешние строки

математическая функция : выполняет операции с числовыми данными

правое внешнее соединение : включает все строки из правой таблицы, которые не соответствуют указанному условию

SELECT statemen t: используется для запроса данных в базе данных

строковая функция : выполняет операции над символьными строками, двоичными данными или выражениями

системная функция : возвращает особую информацию из базы данных

текстовых и графических функций : выполняет операции с текстовыми и графическими данными

Оператор UPDATE: изменяет данные в существующих строках путем добавления новых данных или изменения существующих данных

подстановочный знак : позволяет пользователю сопоставлять поля, содержащие определенные буквы.

Для вопросов с 1 по 18 используйте образец базы данных PUBS, созданный Microsoft. Чтобы загрузить сценарий для создания этой базы данных, перейдите на следующий сайт: http://www.microsoft.com/en-ca/download/details.aspx?id=23654.

1. Показать список дат публикации и названий (книг), которые были опубликованы в 2011 году.
2. Отобразите список заголовков, классифицированных как традиционные или современные. Воспользуйтесь таблицей «Книги».
3. Показать всех авторов, имена которых состоят из пяти букв.
4. Отображение из таблицы «Книги»: тип, цена, pub_id, название о книгах, выпущенных каждым издателем. Переименуйте тип столбца в «Категория книги». Сортировать по типу (по убыванию), а затем по цене (по возрастанию).
5. Отобразите title_id, pubdate и pubdate плюс три дня, используя таблицу «Книги».
6. С помощью функций dateiff и getdate определите, сколько времени в месяцах прошло с момента публикации книг в таблице «Книги».
7. Перечислите идентификаторы заголовков и количество всех книг, проданных более 30 копий.
8. Показать список всех фамилий авторов, которые живут в Онтарио (ON) и городах, где они живут.
9. Показать все строки, содержащие 60 в поле Payterms. Воспользуйтесь таблицей продаж.
10. Показать всех авторов, имена которых состоят из пяти букв, оканчиваются на O или A и начинаются на M или P.
11. Показать все заголовки стоимостью более 30 долларов, начинающиеся с буквы T или имеющие идентификатор издателя 0877.
12. Отобразить из таблицы «Сотрудники» столбцы имени (fname), фамилии (lname), идентификатора сотрудника (emp_id) и уровня должности (job_lvl) для сотрудников с уровнем должности выше 200; и переименуйте заголовки столбцов в «Имя», «Фамилия», «ИДЕНТИФИКАЦИЯ №» и «Уровень должности».”
13. Отобразить роялти, роялти плюс 50% как «роялти плюс 50» и title_id. Воспользуйтесь таблицей Ройшеда.
14. Используя функцию STUFF, создайте строку «12xxxx567» ​​из строки «1234567.»
15. Показать первые 40 символов каждого заголовка вместе со среднемесячными продажами этого заголовка на текущий момент (ytd_sales / 12). Используйте таблицу заголовков.
16. Показать, для скольких книг установлены цены.
17. Показать список поваренных книг со средней стоимостью для всех книг каждого типа.Используйте GROUP BY.

1. Операторы реляционного множества UNION, INTERSECT и MINUS работают правильно, только если отношения совместимы с объединением. Что означает «совместимость с союзом» и как вы проверяете это условие?
2. В чем разница между UNION и UNION ALL? Напишите синтаксис для каждого.
3. Предположим, у вас есть две таблицы, «Сотрудники» и «Сотрудники_1». Таблица «Сотрудники» содержит записи для трех сотрудников: Алисы Кордосы, Джона Кретчакова и Энн Макдональд.Таблица Employees_1 содержит записи для сотрудников: Джона Кретчакова и Мэри Чен. Учитывая эту информацию, каков будет результат запроса UNION? Перечислите выходные данные запроса.
4. Учитывая информацию о сотрудниках в вопросе 3, каковы выходные данные запроса UNION ALL? Перечислите выходные данные запроса.
5. Учитывая информацию о сотрудниках в вопросе 3, каковы выходные данные запроса INTERSECT? Перечислите выходные данные запроса.
6. Учитывая информацию о сотрудниках в вопросе 3, каковы выходные данные запроса EXCEPT? Перечислите выходные данные запроса.
7. Что такое перекрестное соединение? Приведите пример его синтаксиса.
8. Объясните эти три типа соединения:
   1. соединение левое наружное
   2. соединение правое наружное
   3. полное внешнее соединение
9. Что такое подзапрос и каковы его основные характеристики?
10. Что такое коррелированный подзапрос? Привести пример.
11. Предположим, что таблица Product содержит два атрибута: PROD_CODE и VEND_CODE. Значения PROD_CODE: ABC, DEF, GHI и JKL.Им соответствуют следующие значения для VEND_CODE: 125, 124, 124 и 123 соответственно (например, значение ABC PROD_CODE соответствует значению 125 VEND_CODE). Таблица Vendor содержит единственный атрибут VEND_CODE со значениями 123, 124, 125 и 126. (Атрибут VEND_CODE в таблице Product является внешним ключом для VEND_CODE в таблице Vendor.)
12. Учитывая информацию в вопросе 11, каков будет результат запроса для следующего? Показать значения.
    1. Запрос UNION на основе этих двух таблиц
    2. Запрос UNION ALL на основе этих двух таблиц
    3. Запрос INTERSECT на основе этих двух таблиц
    4. Минус-запрос на основе этих двух таблиц

1. Показать список всех заголовков и номеров продаж в таблицах «Книги» и «Продажи», включая заголовки, не имеющие продаж.Используйте соединение.
2. Показать список фамилий авторов и всех связанных заголовков, опубликованных каждым автором, отсортированных по фамилии автора. Используйте соединение. Сохраните его как представление с именем: Опубликованные авторы.
3. Используя подзапрос, отобразите всех авторов (укажите фамилию, имя, почтовый индекс), которые получают 100% гонорар и проживают в Альберте. Сохраните его как представление под названием AuthorsView. При создании представления переименуйте фамилию и имя автора как «Фамилия» и «Имя».
4. Покажите магазины, в которых не продавалось название Is Anger the Enemy?
5. Показать список наименований магазинов для продаж после 2013 г. (Дата заказа больше 2013 г.).Отображение названия магазина и даты заказа.
6. Показать список названий книг, продаваемых в магазине, под названием «News & Brews». Отображение названия магазина, заголовков и дат заказа.
7. Укажите общий объем продаж (кол-во) по названию. Отобразите столбцы общего количества и заголовка.
8. Список общих продаж (кол-во) по типу. Отобразите общее количество и тип столбцов.
9. Список общих продаж (кол-во * цена) по типу. Отобразите общую стоимость в долларах и введите столбцы.
10. Подсчитайте общее количество типов книг по издательству.Показать имя издателя и общее количество типов книг для каждого издателя.
11. Показать имена издателей, у которых нет книг. Только отображаемое имя издателя.

query.scala

query.scala // Перейти к…

1. LMS
2. Учебники
3. query.scala

Коммерческие системы баз данных и системы баз данных с открытым исходным кодом состоят из миллионов строк высокоэффективных
оптимизированный код C. Тем не менее, их производительность по отдельным запросам падает в 10 или 100 раз.
за исключением того, что рукописная, специализированная реализация того же запроса может
достигать.

В этом руководстве мы создадим небольшой механизм обработки SQL, состоящий из
всего около 500 строк кода Scala высокого уровня. В то время как другие системы интерпретируют запрос
планы, оператор за оператором, мы будем использовать LMS для генерации и компиляции низкоуровневого C
код для целых запросов.

Мы намеренно сохраняем функциональность запросов простой. Более полный двигатель
который обрабатывает полный набор тестов TPCH и состоит из примерно 3000 строк
код был разработан в проекте LegoBase, который недавно получил
Лучшая статья на VLDB’14.

См. Также:

• Создание эффективных механизмов запросов на языке высокого уровня (PDF)
  
  Яннис Клонатос, Кристоф Кох, Тиарк Ромпф, Хасан Чафи. ВЛДБ’14
• Функциональная жемчужина: компилятор SQL в C в 500 строк кода (PDF)
  
  Тиарк Ромпф, Нада Амин. ICFP’15

Код:

Подготовка сцены

Давайте проведем несколько быстрых тестов, чтобы получить представление об относительной производительности различных
системы обработки данных. Мы берем образец данных из проекта Google Книг NGram Viewer.Файл размером 2 ГБ, содержащий статистику для слов, начинающихся с буквы «А», является хорошим кандидатом для запуска.
несколько простых запросов. Нам могут быть интересны все случаи появления слова Auswanderung:

  выберите * из 1gram_a, где n_gram = 'Auswanderung'
  

Вот несколько таймингов:

• Загрузка файла CSV в базу данных MySQL занимает> 5 минут, выполнение запроса — около 50 секунд.

• PostgreSQL загружается за 3 минуты, первый запуск запроса занимает 46 секунд, но последующие запуски со временем становятся быстрее (до 7 секунд).

• Сценарий AWK, непосредственно обрабатывающий файл CSV, занимает 45 секунд.

• Интерпретатор запросов, написанный на Scala, занимает 39 секунд.

• Рукописная специализированная программа Scala занимает 13 секунд.

• Аналогичная написанная вручную программа на C работает немного быстрее,
  но с большей оптимизацией мы можем получить всего 3,2 секунды.

Обработчик запросов, который мы разработаем в этом руководстве, соответствует производительности рукописных запросов Scala и C (13s и 3s соответственно).

Более подробную информацию о запуске тестов можно найти здесь. Теперь перейдем к нашей реальной реализации.

  пакет scala.lms.tutorial

import scala.lms.common._

  

Реляционная алгебра AST

Ядром любого механизма обработки запросов является AST-представление
операторы реляционной алгебры.

  trait QueryAST {
  тип Таблица
  type Schema = Vector [String]

  // операции реляционной алгебры
  запечатанный оператор абстрактного класса
  case class Scan (имя: Таблица, схема: Схема, разделитель: Char, extSchema: Boolean) расширяет Оператор
  case class PrintCSV (родительский: оператор) расширяет оператора
  case class Project (outSchema: Schema, inSchema: Schema, parent: Operator) расширяет Operator
  case class Filter (предикат: предикат, родительский элемент: оператор) расширяет оператор
  case class Join (parent1: Operator, parent2: Operator) расширяет Operator
  case class Group (ключи: Schema, agg: Schema, parent: Operator) расширяет Operator
  case class HashJoin (parent1: Operator, parent2: Operator) расширяет Operator

  // фильтровать предикаты
  запечатанный абстрактный класс Predicate
  case class Eq (a: Ref, b: Ref) расширяет Predicate

  запечатанный абстрактный класс Ref
  case class Field (name: String) расширяет Ref
  case class Value (x: Any) расширяет Ref

  // несколько умных конструкторов
  def Схема (схема: Строка *): Схема = схема. {_.(s => Значение (s.toInt))
  
    def parseAll (input: String): Operator = parseAll (stm, input) match {
      case Success (res, _) => res
      case res => выбросить новое исключение (res.toString)
    }
  }
}



  

Итеративная разработка обработчика запросов

Мы разрабатываем наш SQL-движок в несколько этапов. Каждый шаг ведет к
рабочий процессор, и каждый последующий шаг либо добавляет функцию, либо
оптимизация.

Шаг 1. Интерпретатор запросов (простой)

Начнем с простого обработчика запросов: интерпретатора.

Шаг 2. Интерпретатор поэтапного запроса (= компилятор)

Постановка нашего интерпретатора запросов дает компилятор запросов.
В первой итерации мы генерируем код Scala, но игнорируем
операторы, требующие внутренних структур данных:

Шаг 3. Специализация структур данных

Следующая итерация добавляет реализации оптимизированной структуры данных.
которые соответствуют макету колоночного хранилища. Это включает специализированный хэш
столы для операторов groupBy и join:

Шаг 4. Переход на C и оптимизация ввода-вывода

Для дополнительных низкоуровневых оптимизаций мы переключаемся на генерацию C
код:

На уровне C мы оптимизируем уровень ввода-вывода, напрямую сопоставляя файлы
в память, и мы дополнительно специализируем внутренние структуры данных
для минимизации преобразования данных и включения представления строковых объектов
непосредственно как указатели на отображаемый в память входной файл.

Сантехника

Для фактического выполнения запросов и тестирования стороны различных реализаций
рядом необходимо немного сантехники. Мы определяем общий
интерфейс для всех обработчиков запросов (простой или поэтапный, Scala или C).

  trait QueryProcessor расширяет QueryAST {
  def версия: String
  значение defaultFieldDelimiter = ','

  def filePath (таблица: строка): строка = таблица
  def dynamicFilePath (table: String): Таблица

  def Scan (tableName: String, schema: Option [Schema], delim: Option [Char]): Scan = {
    val dfile = dynamicFilePath (имя_таблицы)
    val (schema1, externalSchema) = schema.map (s => (s, true)). getOrElse ((loadSchema (filePath (tableName)), false))
    Сканировать (dfile, schema1, delim.getOrElse (defaultFieldDelimiter), externalSchema)
  }

  def loadSchema (имя файла: String): Schema = {
    val s = новый сканер (имя файла)
    val schema = Schema (s.next ('\ n'). split (defaultFieldDelimiter): _ *)
    s.close
    схема
  }

  def execQuery (q: Оператор): Единица
}

trait PlainQueryProcessor расширяет QueryProcessor {
  тип Таблица = Строка
}

trait StagedQueryProcessor расширяет QueryProcessor с помощью Dsl {
  type Table = Rep [String] // динамическое имя файла
  переопределить def filePath (table: String) = if (table == "?") выбросить новое исключение ("путь к файлу для таблицы? недоступен") else super.filePath (таблица)
}


  

Интерактивный режим

Примеры:

  test: запустить unstaged «select * from?» Схемы Phrase, Year, MatchCount, VolumeCount delim \\ t где Phrase = 'Auswanderung' "src / data / t1gram.csv
test: запустить c "select * from? schema Phrase, Year, MatchCount, VolumeCount delim \\ t где Phrase = 'Auswanderung'" src / data / t1gram.csv
  

  trait Engine расширяет QueryProcessor с помощью SQLParser {
  def запрос: Строка
  def имя файла: Строка
  def liftTable (n: String): Таблица
  def eval: Unit
  def prepare: Unit = {}
  def run: Unit = execQuery (PrintCSV (parseSql (запрос)))
  переопределить def dynamicFilePath (table: String): Table =
    liftTable (if (table == "?") filename else filePath (table))
  def evalString = {
    val source = новый java.io.ByteArrayOutputStream ()
    utils.withOutputFull (новый java.io.PrintStream (источник)) {
      оценка
    }
    source.toString
  }
}
trait StagedEngine расширяет Engine с помощью StagedQueryProcessor {
  переопределить def liftTable (n: String) = unit (n)
}

object Run {
  var qu: String = _
  var fn: String = _

  trait MainEngine extends Engine {
    переопределить def query = qu
    переопределить def filename = fn
  }

  def unstaged_engine: Engine =
    новый движок с MainEngine с query_unstaged.QueryInterpreter {
      переопределить def liftTable (n: Table) = n
      переопределить def eval = запустить
    }
  def scala_engine =
    новый DslDriver [String, Unit] с ScannerExp
    с StagedEngine с MainEngine с query_staged.Компилятор запросов {q =>
      переопределить val codegen = new DslGen с помощью ScalaGenScanner {
        val IR: q.type = q
      }
      переопределить фрагмент def (fn: Table): Rep [Unit] = run
      переопределить def prepare: Unit = precompile
      переопределить def eval: Unit = eval (имя файла)
    }
  def c_engine =
    новый DslDriverC [String, Unit] с ScannerLowerExp
    с StagedEngine с MainEngine с query_optc.QueryCompiler {q =>
      переопределить val codegen = new DslGenC с помощью CGenScannerLower {
        val IR: q.type = q
      }
      переопределить фрагмент def (fn: Table): Rep [Unit] = run
      переопределить def prepare: Unit = {}
      переопределить def eval: Unit = eval (имя файла)
    }

  def main (args: Array [String]) {
    if (args.length <2) {
      println ("синтаксис:")
      println ("тест: запустить (unstaged | scala | c) sql [файл]")
      println ()
      println ("пример использования:")
      println ("test: run c \" select * from? schema Phrase, Year, MatchCount, VolumeCount delim \\ t где Phrase = 'Auswanderung' \ "src / data / t1gram.csv ")
      возвращаться
    }
    val версия = аргументы (0)
    val engine = version match {
      case "c" => c_engine
      case "scala" => scala_engine
      case "unstaged" => unstaged_engine
      case _ => println ("предупреждение: неожиданный движок, по умолчанию используется" неустановленный ")
        unstaged_engine
    }
    qu = args (1)
    если (длина аргументов> 2)
      fn = args (2)

    пытаться {
      двигатель. подготовить
      utils.time (engine.eval)
    } ловить {
      case ex: Исключение =>
        println ("ОШИБКА:" + пример)
    }
  }
}


  

  class QueryTest расширяет TutorialFunSuite {
  val под = "query_"

  trait TestDriver расширяет SQLParser с помощью QueryProcessor с ExpectedASTs {
    def runtest: Единица
    переопределить def filePath (table: String) = dataFilePath (table)

    def имя: Строка
    def запрос: Строка
    def parsedQuery: Operator = if (query.isEmpty) expectedAstForTest (имя) иначе parseSql (запрос)
  }

  trait PlainTestDriver расширяет TestDriver с помощью PlainQueryProcessor {
    переопределить def dynamicFilePath (table: String): Table = if (table == "?") defaultEvalTable else filePath (table)
    def eval (fn: Table): Unit = {
      execQuery (PrintCSV (parsedQuery))
    }
  }

  trait StagedTestDriver расширяет TestDriver с помощью StagedQueryProcessor {
    var dynamicFileName: Table = _
    переопределить def dynamicFilePath (table: String): Table = if (table == "?") dynamicFileName else unit (filePath (table))
    def snippet (fn: Table): Rep [Unit] = {
      dynamicFileName = fn
      execQuery (PrintCSV (parsedQuery))
    }
  }

  абстрактный класс ScalaPlainQueryDriver (имя val: String, запрос val: String) расширяет PlainTestDriver с помощью QueryProcessor {q =>
    переопределить def runtest: Unit = {
      test (версия + "" + имя) {
        для (ожидаемыйПарседкуери <- ожидаемыйАстфортест.get (имя)) {
          assert (ожидаемыйParsedQuery == parsedQuery)
        }
        checkOut (имя, "csv", eval (defaultEvalTable))
      }
    }
  }

  абстрактный класс ScalaStagedQueryDriver (имя val: String, запрос val: String) расширяет DslDriver [String, Unit] с помощью StagedTestDriver с помощью StagedQueryProcessor с помощью ScannerExp {q =>
    переопределить val codegen = new DslGen с помощью ScalaGenScanner {
      val IR: q.type = q
    }

    переопределить def runtest: Unit = {
      if (version == "query_staged0" && List ("Группа", "HashJoin").существует (parsedQuery.toString содержит _)) return ()
      test (версия + "" + имя) {
        for (expectedParsedQuery <- expectedAstForTest.get (имя)) {
          assert (ожидаемыйParsedQuery == parsedQuery)
        }
        чек (имя, код)
        прекомпилировать
        checkOut (имя, "csv", eval (defaultEvalTable))
      }
    }
  }

  абстрактный класс CStagedQueryDriver (имя val: String, запрос val: String) расширяет DslDriverC [String, Unit] с помощью StagedTestDriver с помощью StagedQueryProcessor с помощью ScannerLowerExp {q =>
    переопределить val codegen = new DslGenC с помощью CGenScannerLower {
      val IR: q.type = q
    }
    переопределить def runtest: Unit = {
      test (версия + "" + имя) {
        for (expectedParsedQuery <- expectedAstForTest.get (имя)) {
          assert (ожидаемыйParsedQuery == parsedQuery)
        }
        чек (наименование, код, "с")
        // прекомпилировать
        checkOut (имя, "csv", eval (defaultEvalTable))
      }
    }
  }

  def testquery (name: String, query: String = "") {
    драйверы val: Список [TestDriver] =
      Список(
        новый ScalaPlainQueryDriver (имя, запрос) с query_unstaged.QueryInterpreter,
        новый ScalaStagedQueryDriver (имя, запрос) с query_staged0.QueryCompiler,
        новый ScalaStagedQueryDriver (имя, запрос) с query_staged.QueryCompiler,
        новый CStagedQueryDriver (имя, запрос) с query_optc.QueryCompiler {
          // FIXME: взломайте, чтобы мне не нужно было заменять Value -> #Value во всех файлах прямо сейчас
          переопределить def isNumericCol (s: String) = s == "Значение" || super.isNumericCol (s)
        }
      )
    drivers.foreach (_. runtest)
  }

  // ПРИМЕЧАНИЕ: мы можем использовать "select * from?" использовать динамические имена файлов (сейчас здесь не используются)

  trait ExpectedASTs расширяет QueryAST {
    val scan_t = Сканировать ("t.csv ")
    val scan_t1gram = Сканировать ("?", Некоторые (Схема ("Фраза", "Год", "MatchCount", "VolumeCount")), Некоторые ('\ t'))

    val expectedAstForTest = Карта (
      "t1" -> scan_t,
      «t2» -> Проект (Схема («Имя»), Схема («Имя»), scan_t),
      «t3» -> Проект (Схема («Имя»), Схема («Имя»),
                      Фильтр (Eq (Поле («Флаг»), Значение («Да»)),
                             scan_t)),
      "t4" -> Присоединиться (scan_t,
                   Проект (Схема ("Имя1"), Схема ("Имя"), scan_t)),
      "t5" -> Присоединиться (scan_t,
                   Проект (Схема («Имя»), Схема («Имя»), scan_t)),
      "t4h" -> HashJoin (scan_t,
                   Проект (Схема ("Имя1"), Схема ("Имя"), scan_t)),
      "t5h" -> HashJoin (scan_t,
                   Проект (Схема («Имя»), Схема («Имя»), scan_t)),
      «t6» -> Группа (Схема («Имя»), Схема («Значение»), scan_t),

      "t1gram1" -> scan_t1gram,
      "t1gram2" -> Фильтр (Eq (Поле ("Фраза"), Значение ("Auswanderung")), scan_t1gram)
    )
  }

  testquery ("t1", "выберите * из t.csv ")
  testquery ("t2", "выберите имя из t.csv")
  testquery ("t3", "выберите имя из t.csv, где Flag = 'yes'")
  testquery ("t4", "выберите * из вложенных циклов t.csv join (выберите Name как Name1 из t.csv)")
  testquery ("t5", "выберите * из вложенных циклов t.csv join (выберите имя из t.csv)")
  testquery ("t4h", "выберите * из t.csv join (выберите Name как Name1 из t.csv)")
  testquery ("t5h", "выберите * из t.csv join (выберите имя из t.csv)")
  testquery ("t6", "select * from t.csv group by Name sum Value") // синтаксис не на 100% правильный, но эй...

  val defaultEvalTable = dataFilePath ("t1gram.csv")
  val t1gram = "? schema Phrase, Year, MatchCount, VolumeCount delim \\ t"
  testquery ("t1gram1", s "выберите * из $ t1gram")
  testquery ("t1gram2", s "выберите * из $ t1gram, где Phrase = 'Auswanderung'")
  testquery ("t1gram2n", s "select * from nestedloops words.csv join (выберите Phrase как Word, Year, MatchCount, VolumeCount из $ t1gram)")
  testquery ("t1gram2h", s "select * from words.csv join (выберите Phrase как Word, Year, MatchCount, VolumeCount из $ t1gram)")
  testquery ("t1gram3", s "select * from nestedloops words.csv join (выберите * из $ t1gram) ")
  testquery ("t1gram3h", s "select * from words.csv join (select * from $ t1gram)")
  testquery ("t1gram4", s "select * from nestedloops words.csv join (выберите Phrase как Word, Year, MatchCount, VolumeCount из $ t1gram)")
  testquery ("t1gram4h", s "select * from words.csv join (выберите Phrase как Word, Year, MatchCount, VolumeCount из $ t1gram)")
}



  

Рекомендации по упражнениям

Механизм запросов, который мы представили, определенно прост, чтобы представить
сквозная система, которую можно понять в целом.Ниже приведены несколько
предложения по интересным расширениям.

• Реализуйте сканер, который по запросу считывает URL-адрес.

  (Классно: новый оператор, который печатает только первые N результатов.)

• (легко) Реализуйте типизированную схему в версии Scala, чтобы
  типы столбцов статически известны, а значения — нет.

  (Подсказка: версия C уже делает это, но также более задействована
  из-за представлений настраиваемого типа.)

• (легко) Реализуйте больше предикатов (например, LessThan ) и предикат
  комбинаторы (например, и , или ) для более интересной работы
  запросы.

• (средний) Реализовать реальную базу данных, ориентированную на столбцы, где каждый столбец имеет свой
  собственный файл, чтобы его можно было читать независимо.

• (жестко) Реализуйте оптимизатор реляционной алгебры перед генерацией кода.
  (Подсказка: могут помочь умные конструкторы.)

  Оптимизатор запросов должен переставить деревья операторов запросов для лучшего упорядочивания соединений, т.е. решить, выполнять ли соединения для отношений S0 x S1 x S2 как (S0 x (S1 x S2)) vs ((S0 x S1) x S2).

  Используйте алгоритм динамического программирования, который для n объединений в таблицах S0 x S1 x… x Sn пытается сначала найти оптимальное решение для S1 x .. x Sn, а затем оптимальную комбинацию с S0.

  Чтобы найти оптимальную комбинацию, попробуйте все альтернативы и оцените стоимость каждой. Стоимость можно приблизительно измерить как количество обработанных записей.В качестве простого приближения вы можете использовать размер каждой входной таблицы и предположить, что все предикаты фильтра совпадают одинаково с вероятностью 0,5.

Комментарии? Предложения по улучшению? Посмотреть этот файл на GitHub.

1. LMS
2. Учебники
3. query.scala

Обзор оператора SQL LIKE

В этой статье мы узнаем, как использовать оператор SQL LIKE в SQL Server, используя регулярные выражения для поиска и / или управления текстом.Мы начнем с изучения символов и базового синтаксиса использования регулярных выражений с подстановочными знаками. Мы будем использовать наборы символов и выражения повторения для создания гибких шаблонов сопоставления, и попутно изучим различные способы использования оператора LIKE. И, наконец, в последней части раздела мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных и наиболее полезных примеров регулярных выражений.

SQL — наиболее часто используемый язык для работы с базами данных. Когда вы разрабатываете отчет, используете бизнес-аналитику или какой-либо инструмент отчетности, программное обеспечение почти наверняка незаметно создает SQL-запрос, который выполняется в базе данных и возвращает выбранные вами данные.Когда мы ищем конкретные данные или данные, соответствующие определенным критериям, предложение where предоставляет необходимый набор инструментов. Это дает возможность запрашивать определенные строки, которые мы ищем, а не всю таблицу.

Предварительные требования

Загрузите базу данных AdventureWorks2014 здесь, чтобы протестировать следующие образцы T-SQL.

Начало работы

Давайте пройдемся по операторам SQL, используя ключевое слово LIKE и подстановочные знаки.Итак, приступим к изучению оператора SQL LIKE.

Примеры использования подстановочных знаков SQL LIKE

Регулярные выражения — это шаблоны для описания сопоставления строк в предложении WHERE. Многие языки программирования поддерживают регулярные выражения, синтаксис которых немного отличается от синтаксиса оператора LIKE. В этой статье, когда мы говорим о регулярных выражениях, мы имеем в виду шаблоны, используемые с оператором SQL LIKE.

В следующей таблице представлены четыре разных символа подстановки.Вы также можете обратиться к статье Строковые функции SQL для Data Munging (Wrangling) за дополнительными примерами.

Использование SQL LIKE с подстановочным знаком «%»

Следующий оператор SQL возвращает все строки таблицы person, где их фамилии начинаются с буквы A.Давайте укажем букву «A», первый символ, который должен быть в строке, а затем используем подстановочный знак «%», процент.

Вы увидите результат, в котором перечислены 10 верхних строк таблицы person, где firstname начинается с A, а остальная часть символа неизвестна.

Использование SQL LIKE с подстановочным знаком «_»

Подстановочный знак, подчеркивание, соответствует любому одиночному символу. Следующая инструкция SQL находит все телефонные номера, код зоны которых начинается с 7 и заканчивается на 8 в столбце телефонный номер . Мы также добавили подстановочный знак% в конце шаблона поиска, поскольку нас не интересуют остальные строковые значения.

Выходные данные показывают, что указаны коды городов, которые начинаются с 7 и заканчиваются на 8.

Использование SQL LIKE с подстановочными знаками []

Квадратные скобки e.g [] позволяет нам идентифицировать несколько одиночных символов, которые будут в этой конкретной позиции. Например, скажем, чтобы перечислить все строки, в которых первые имена третьего символа начинаются с I или K. Вместо написания нескольких условий LIKE мы можем поместить набор сопоставления с образцом в третью позицию и закрыть его в квадрате. Механизм запросов сначала ищет «I», а затем — «K».

Давайте выполним следующий оператор SQL

Теперь, если я выполню вышеуказанный запрос, мы увидим, что все возвращаемые имена не содержат A, B, C или D в качестве первого символа.

Использование SQL NOT LIKE с подстановочными знаками []

Следующий оператор SQL находит всех лиц, у которых столбец имени содержит более 3 символов.

В выводе перечислены только те имена, у которых длина имени больше 3

Использование SQL LIKE с предложением ESCAPE

В следующем операторе SQL предложение ESCAPE используется для экранирования символа «!», Чтобы отрицать значение «%», чтобы найти строку «100% Free» в столбце col1 временной таблицы.

В выводе перечислены только те значения, для которых шаблон поиска «100% Free» соответствует выражению col1.

Использование SQL LIKE с оператором CASE

Следующий оператор SQL извлекает всех сотрудников, у которых номер телефона отформатирован в виде трех-трех-четырех цифр с дефисами между ними ( 999-999-9999 ). Затем образец сравнивается с столбцом телефонного номера для получения внутренней или международной категории.

Выражение case оценивается для конкретного шаблона, чтобы получить тип категории телефона.

В выводе мы видим, что номер классифицируется как внутренний или международный. Столбец телефонного номера вычисляется оператором LIKE с использованием квадратных скобок. Число от нуля до девяти в первой позиции символа оценивается на соответствие шаблону от нуля до девяти, любое число от нуля до девяти во второй позиции символа и третьем, а затем четвертая позиция символа должна быть тире, и аналогичная логика применяется к остальным. персонажей.

Использование SQL LIKE с динамическим SQL

Следующий оператор SQL возвращает всех сотрудников, у которых фамилия совпадает с шаблоном Barb. Шаблон динамически создается и сравнивается с выражением.

В выходном списке совпадают строки для указанного шаблона Barb

Примечание. По умолчанию CHAR вставляет завершающие пробелы в зависимости от длины поля. Используйте RTRIM для подавления конечных пробелов, если вы используете тип данных char.

В следующем операторе SQL поле @eLastName имеет тип данных char. Вы можете увидеть использование функции RTRIM для обрезки конечных пробелов.

Использование SQL Like с оператором IF

В следующем операторе SQL входное значение оценивается для определенного шаблона в предложении условия с помощью оператора IF.

Входная строка оценивается для определенных шаблонов с использованием SQL, подобного выражению с подстановочными знаками, и возвращает допустимую входную строку.