Sql как писать запросы: введение в SQL + шпаргалка

Содержание

SQL SELECT « Язык запросов SQL

Не многие владеют в совершенстве языками, а если говорит о языках программирования, то большая часть знает о них только то, что изучали в школе. Однако в полной мере об используемых языках, для управления компьютерными программами, можно почерпнуть только при глубоком изучении материала, в высших учебных заведениях и путем самостоятельного обучения.

Огромное количество программ позволяют выбирать данные для финансовых и других отчетов в считанные минуты. Одна из самых простых и к тому же удобных — SQL SELECT. При знакомстве с ней любой программист сможет без проблем рассказать о том, что SQL – это язык программирования, помогающий структурировать все необходимые запросы, а SELECT – это команда, используемая в комбинации с SQL. Безусловно, в сочетании SQL SELECT позволяют проводить все необходимые действия, изложенные на примерах данной страницы. В связи, с чем нижеизложенный материал более подробно и наглядно характеризует возможности SQL SELECT. Поэтому, установив программу, используемую SQL SELECT, вы сэкономите время своих сотрудников, а также деньги предприятия.

С помощью запроса SQL SELECT можно выполнять выборку данных из таблицы. Следующие примеры запросов SQL SELECT используются в таких SQL СУБД как MySQL, Oracle, Access и других.

SQL Select

 

Для выполнения следующих SQL запросов SELECT нам необходимо прежде всего изучить структуру таблиц.

Имя таблицы Имя поля Тип поля Примечание
FAKULTET KOD_F Integer PRIMARY KEY
NAZV_F Char, 30
SPEC KOD_S Integer PRIMARY KEY
KOD_F Integer
NAZV_S Char, 50
STUDENT KOD_STUD Integer PRIMARY KEY
KOD_S Integer
FAM Char, 30
IM Char, 15
OT Char, 15
STIP
Decimal, 3
BALL Decimal, 3

Примеры запросов SELECT на языке SQL:

SQL Пример SELECT №1
Выбрать студентов, получающих стипендию, равную 150.

SELECT fname FROM STUDENT WHERE STIP=150;

С помощью данного SQL запроса SELECT выбираются все значения из таблицы STUDENT, поле STIP которых строго равно 150.


SQL Пример SELECT №2
Выбрать студентов, имеющих балл от 82 до 90. Студенты должны быть отсортированы в порядке убывания балла.

SELECT

FAM FROM STUDENT WHERE BALL BETWEEN 81 AND 91 ORDER BY BALL DESC;

Как видно из SQL примера, чтобы выбрать студентов, которые имеют балл от 82 до 90, мы используем условие BETWEEN. Чтобы отсортировать в убывающем порядке DESC.


SQL Пример SELECT №3
Выбрать студентов, фамилии которых начинаются с буквы «А».

SELECT FAM FROM STUDENT WHERE FAM LIKE ‘А%’;

Для того, чтобы выбрать фамилии, начинающиеся с буквы «А», мы используем оператор SQL LIKE для поиска значений по образцу.


SQL SELECT Пример №4
Подсчитать средний балл на каждом факультете.

SELECT NAZV_F As Название, ROUND(AVG(BALL), 2) As СредБалл FROM FAKULTET, SPEC, STUDENT WHERE STUDENT.KOD_S=SPEC.KOD_S AND SPEC.KOD_F=FAKULTET.KOD_F GROUP BY NAZV_F;

Пример запроса SQL SELECT показывает нам использование функции SQL AVG для вычисления среднего значения, ROUND для округления значения, раздела GROUP BY для группировки столбцов.


SQL SELECT. Пример №5.
Подсчитать количество студентов, обучающихся на каждом факультете. Вывести в запросе название факультета, комментарий – «обучается», количество студентов, комментарий «человек».

SELECT NAZV_F||’ обучается ‘||COUNT(ST

Формируем SQL запросы в Excel

Время прочтения: 5 мин.

Наша работа неразрывно связана с получением и анализом информации из разных источников. Представьте себе ситуацию, Вы получили целевую выборку из одной базы данных, но для полноты картины, как всегда, нужны дополнительные данные. Проблема может быть в том, что нужная информация хранится в другой базе данных и возможности создать на ней свою таблицу нет, подключиться используя link тоже нельзя, да и количество элементов, по которым нужно получить данные, несколько больше, чем допустимое на данном источнике. Вот и получается, что возможность написать SQL запрос и получить нужные данные есть, но написать придется не один запрос, а потом потратить время на объединение полученных данных.

Выйти из подобной ситуации поможет Excel.

Уверен, что ни для кого не секрет, что MS Excel имеет встроенный модуль VBA и надстройки, позволяющие подключаться к внешним источникам данных, то есть по сути является мощным инструментом для аналитики, а значит идеально подходит для решения подобных задач.

Для того чтобы обойти проблему, нам потребуется таблица с целевой выборкой, в которой содержатся идентификаторы, по которым можно достаточно корректно получить недостающую информацию (это может быть уникальный идентификатор, назовем его ID, или набор из данных, находящихся в разных столбцах), ПК с установленным MS Excel, и доступом к БД с недостающей информацией и, конечно, желание получить ту самую информацию.

Создаем в MS Excel книгу, на листе которой размещаем таблицу с идентификаторами, по которым будем в дальнейшем формировать запрос (если у нас есть уникальный идентификатор, для обеспечения максимальной скорости обработки таблицу лучше представить в виде одного столбца), сохраняем книгу в формате *.xlsm, после чего приступаем к созданию макроса.

Через меню «Разработчик» открываем встроенный VBA редактор и начинаем творить.

Sub job_sql()  — Пусть наш макрос называется job_sql.

Пропишем переменные для подключения к БД, записи данных и запроса:

Dim cn As ADODB. Connection
Dim rs As ADODB.Recordset
Dim sql As String

Опишем параметры подключения:

sql = "Provider=SQLOLEDB.1;Integrated Security=SSPI;Persist Security Info=True;Data Source=Storoge.company.ru\ Storoge." 

Объявим процедуру свойства, для присвоения значения:

Set cn = New ADODB.Connection
    cn.Provider = " SQLOLEDB.1"
    cn.ConnectionString = sql
    cn.ConnectionTimeout = 0
    cn.Open

Вот теперь можно приступать непосредственно к делу.

Организуем цикл:

For i = 2 To 1000 

Как вы уже поняли конечное значение i=1000 здесь только для примера, а в реальности конечное значение соответствует количеству строк в Вашей таблице. В целях унификации можно использовать автоматический способ подсчета количества строк, например, вот такую конструкцию:

Dim LastRow As Long
LastRow = ActiveSheet.UsedRange.Row - 1 + ActiveSheet.UsedRange.Rows.Count

Тогда открытие цикла будет выглядеть так:

For i = 2 To LastRow

Как я уже говорил выше MS Excel является мощным инструментом для аналитики, и возможности Excel VBA не заканчиваются на простом переборе значений или комбинаций значений.

При наличии известных Вам закономерностей можно ограничить объем выгружаемой из БД информации путем добавления в макрос простых условий, например:

If Cells(i, 2) = "Ваше условие" Then

Итак, мы определились с объемом и условиями выборки, организовали подключение к БД и готовы формировать запрос. Предположим, что нам нужно получить информацию о размере ежемесячного платежа [Ежемесячный платеж] из таблицы [PAYMENTS].[refinans_credit], но только по тем случаям, когда размер ежемесячного платежа больше 0

sql = "select [Ежемесячный платеж] from [PAYMENTS].[refinans_credit] " & _
"where [Ежемесячный платеж]>0 and [Номер заявки] ='" & Cells(i, 1) & "' "

Если значений для формирования запроса несколько, соответственно прописываем их в запросе:

"where [Ежемесячный платеж]>0 and [Номер заявки] = '" & Cells(i, 1) & "' " & _ " and [Дата платежа]='" & Cells(i, 2) & "'"

В целях самоконтроля я обычно записываю сформированный макросом запрос, чтобы иметь возможность проверить его корректность и работоспособность, для этого добавим вот такую строчку:

Cells(i, 3) = sql

в третьем столбце записываются запросы.

Выполняем SQL запрос:

Set rs = cn.Execute(sql)

А чтобы хоть как-то наблюдать за выполнением макроса выведем изменение i в статус-бар

Application.StatusBar = "Execute script ..." & i
Application.ScreenUpdating = False

Теперь нам нужно записать полученные результаты. Для этого будем использовать оператор Do While:

j = 0 Do While Not rs.EOF For ii = 0 To rs.Fields.Count - 1 Cells(i, 4 + j + ii) = rs.Fields(0 + ii) '& ";"

Указываем ячейки для вставки полученных данных (4 в примере это номер столбца с которого начинаем запись результатов)

Next ii
j = j + rs.Fields.Count
s.MoveNext
Loop
rs.Close
End If 

— закрываем цикл If, если вводили дополнительные условия

Next i
cn.Close
Application.StatusBar = "Готово"
End Sub 

— закрываем макрос.

В дополнение хочу отметить, что данный макрос позволяет обращаться как к БД на MS SQL так и к БД Oracle, разница будет только в параметрах подключения и собственно в синтаксисе SQL запроса.

В приведенном примере для авторизации при подключении к БД используется доменная аутентификация.

А как быть если для аутентификации необходимо ввести логин и пароль? Ничего невозможного нет. Изменим часть макроса, которая отвечает за подключение к БД следующим образом:

sql = "Provider= SQLOLEDB.1;Password=********;User ID=********;Data Source= Storoge.company.ru\ Storoge;APP=SFM"

Но в этом случае при использовании макроса возникает риск компрометации Ваших учетных данных. Поэтому лучше программно удалять учетные данные после выполнения макроса. Разместим поля для ввода пароля и логина на листе и изменим макрос следующим образом:

sql = "Provider= SQLOLEDB.1;Password=" & Sheets("Лист аутентификации").TextBox1.Value & ";UserЛист аутентификации ").TextBox2.Value & ";Data Source= Storoge.company.ru\ Storoge;APP=SFM"

Место для расположения текстовых полей не принципиально, можно расположить их на листе с таблицей в первых строках, но мне удобней размещать поля на отдельном листе. Чтобы введенные учетные данные не сохранялись вместе с результатом выполнения макроса в конце исполняемого кода дописываем:

Sheets("Выгрузка").TextBox1.Value = ""
Sheets("Выгрузка").TextBox2.Value = ""

То есть просто присваиваем текстовым полям пустые значения, таким образом после выполнения макроса поля для ввода пароля и логина окажутся пустыми.

Вот такое вполне жизнеспособное решение, позволяющее сократить трудозатраты при получении и обработке данных, я использую. Надеюсь мой опыт применения SQL запросов в Excel будет полезен и вам в решении текущих задач.

Язык SQL

ПСЕВДОНИМЫ

Синтаксис команды для объединения таблицы с собой, тот же что и для объединения многочисленных таблиц, в одном экземпляре. Когда вы объединяете таблицу с собой, все повторяемые имена столбца, заполняются префиксами имени таблицы. Чтобы ссылаться к этим столб- цам внутри запроса, вы должны иметь два различных имени для этой таблицы. Вы можете сделать это с помощью определения временных имен называемых — .переменными диапазона, переменными корреляции или просто — псевдонимами Вы определяете их в предложении FROM запроса. Это очень просто: вы набираете им таблицы, оставляете пробел, и затем набираете псевдоним для нее.

Имеется пример который находит все пары заказчиков имеющих один и тот же самый рейтинг ( вывод показывается в Рисунке 9.1 ):

 
            SELECT first.cname, second.cname, first.rating 
               FROM Customers first, Customers second 
               WHERE first.rating = second.rating; 
 
 
            ===============  SQL Execution Log ============== 
           |                                                 | 
           |    Giovanni     Giovanni                  200   | 
           |    Giovanni     Liu                       200   | 
           |    Liu          Giovanni                  200   | 
           |    Liu          Liu                       200   | 
           |    Grass        Grass                     300   | 
           |    Grass        Cisneros                  300   | 
           |    Clemens      Hoffman                   100   | 
           |    Clemens      Clemens                   100   | 
           |    Clemens      Pereira                   100   | 
           |    Cisneros     Grass                     300   | 
           |    Cisneros     Cisneros                  300   | 
           |    Pereira      Hoffman                   100   | 
           |    Pereira      Clemens                   100   | 
           |    Pereira      Pereira                   100   | 
           |                                                 | 
             =============================================== 
Рисунок 9. 1: Объединение таблицы с собой

( обратите внимание что на Рисунке 9.1, как и в некоторых дальнейших примерах, полный запрос не может уместиться в окне вывода, и следовательно будет усекаться. )

В вышеупомянутой команде, SQL ведет себя так, как если бы он соединял две таблицы называемые ‘первая и ‘вторая’. Обе они — фактически, таблицы Заказчика, но псевдонимы разрешают им быть обработанными независимо. Псевдонимы первый и второй были установлены в предложении FROM запроса, сразу после имени копии таблицы. Обратите внимание что псевдонимы могут использоваться в предложении SELECT, даже если они не определены в предложении FROM. Это — очень хорошо. SQL будет сначала допускать любые такие псевдонимы на веру, но будет отклонять команду если они не определены далее в предложении FROM запроса. Псевдоним существует — только пока команда выполняется !

Когда запрос заканчивается, псевдонимы используемые в нем больше не имеют никакого значения.

Теперь, когда имеются две копии таблицы Заказчиков, чтобы работать с ними, SQL может обрабатывать эту операцию точно также как и любое другое объединение — берет каждую строку из одного псевдонима и сравнивает ее с каждой строкой из другого псевдонима.

УСТРАНЕНИЕ ИЗБЫТОЧНОСТИ

Обратите внимание что наш вывод имеет два значение для каждой комбинации, причем второй раз в обратном порядке. Это потому, что каждое значение показано первый раз в каждом псевдониме, и второй раз( сим- метрично) в предикате. Следовательно, значение A в псевдониме сначала выбирается в комбинации со значением B во втором псевдониме, а затем значение A во втором псевдониме выбирается в комбинации со значением B в первом псевдониме. В нашем примере, Hoffman выбрался вместе с Clemens, а затем Clemens выбрался вместе с Hoffman. Тот же самый случай с Cisneros и Grass, Liu и Giovanni, и так далее. Кроме того каждая строка была сравнена сама с собой, чтобы вывести строки такие как — Liu и Liu. Простой способ избежать этого состoит в том, чтобы налагать порядок на два значения, так чтобы один мог быть меньше чем другой или предшествовал ему в алфавитном порядке. Это делает предикат асимметричным, поэтому те же самые значения в обратном порядке не будут выбраны снова, например:
 
            SELECT tirst.cname, second.cname, first.rating 
               FROM Customers first, Customers second 
               WHERE first.rating = second.rating 
                  AND first.cname < second. cname; 
Вывод этого запроса показывается в Рисунке 9.2.

Hoffman предшествует Periera в алфавитном порядке, поэтому комбинация удовлетворяет обеим условиям предиката и появляется в выводе. Когда та же сама комбинация появляется в обратном порядке — когда Periera в псевдониме первой таблицы сравнивается с Hoffman во второй таблице псевдонима — второе условие не встречается. Аналогично Hoffman не выбирается при наличии того же рейтинга что и он сам потому что его им не предшествует ему самому в алфавитном порядке. Если бы вы захотели включить сравнение строк с ними же

 
              ===============  SQL Execution Log ============== 
             |                                                 | 
             | SELECT first.cname, second. cname, first.rating  | 
             | FROM  Customers first, Customers second         | 
             | WHERE first.rating = second.rating              | 
             | AND first.cname < second.cname                  | 
             | =============================================== | 
             |   cname      cname     rating                   | 
             |  -------  ---------   -------                   | 
             |  Hoffman    Pereira       100                   | 
             |  Giovanni   Liu           200                   | 
             |  Clemens    Hoffman       100                   | 
             |  Pereira    Pereira       100                   | 
             |  Gisneros   Grass         300                   | 
              ================================================= 
Рисунок 9.2: Устранение избыточности вывода в объединении с собой.

в запросах подобно этому, вы могли бы просто использовать < = вместо <.

ПРОВЕРКА ОШИБОК

Таким образом мы можем использовать эту особенность SQL для проверки определенных видов ошибок. При просмотре таблицы Порядков, вы можете видеть что пол cnum и snum должны иметь постоянную связь. Так как каждый заказчик должен быть назначен к одному и только одному продавцу, каждый раз когда определенный номер заказчика появляется в таблице Порядков, он должен совпадать с таким же номером продавца. Следующая команда будет определять любые несогласованности в этой области:
 
             SELECT first.onum, tirst.cnum, first.snum, 
              second.onum, second.cnum,second.snum 
                FROM Orders first, Orders second 
                WHERE first.cnum = second.cnum 
                  AND first.snum < > second. snum; 
Хотя это выглядит сложно, логика этой команды достаточно проста. Она будет брать первую строку таблицы Порядков, запоминать ее под первым псевдонимом, и проверять ее в комбинации с каждой строкой таблицы Порядков под вторым псевдонимом, одну за другой. Если комбинация строк удовлетворяет предикату, она выбирается для вывода. В этом случае предикат будет рассматривать эту строку, найдет строку где поле cnum=2008 а поле snum=1007, и затем рассмотрит каждую следующую строку с тем же самым значением пол cnum. Если он находит что какая -то из их имеет значение отличное от значения пол snum, предикат будет верен, и выведет выбранные пол из текущей комбинации строк. Если же значение snum с данным значением cnum в наш таблице сов- падает, эта команда не произведет никакого вывода.

БОЛЬШЕ ПСЕВДОНИМОВ

Хотя объединение таблицы с собой — это первая ситуация когда понятно что псевдонимы необходимы, вы не ограничены в их использовании что бы только отличать копию одной таблицы от ее оригинала. Вы можете использовать псевдонимы в любое врем когда вы хотите создать альтернативные имена для ваших таблиц в команде. Например, если ваши таблицы имеют очень длинные и сложные имена, вы могли бы определить простые односимвольные псевдонимы, типа a и b, и использовать их вместо имен таблицы в предложении SELECT и предикате. Они будут также использоваться с соотнесенными подзапросами(обсуждаемыми в Главе 11).

ЕЩЕ БОЛЬШЕ КОМПЛЕКСНЫХ ОБЪЕДИНЕНИЙ

Вы можете использовать любое число псевдонимов для одной таблицы в запросе, хотя использование более двух в данном предложении SELECT * будет излишеством. Предположим что вы еще не назначили ваших заказчиков к вашему продавцу. Компании должна назначить каждому продавцу первоначально трех заказчиков, по одному для каждого рейтингового значения. Вы лично можете решить какого заказчика какому продавцу назначить, но следующий запрос вы используете чтобы увидеть все возможные комбинации заказчиков которых вы можете назначать. ( Вывод показывается в Рисунке 9.3 ):
 
             SELECT a.cnum, b.cnum, c.cnum 
                 FROM Customers a, Customers b, Customers c 
                 WHERE a.rating = 100 
                   AND b.rating = 200 
                   AND c.rating = 300; 
 
              ===============  SQL Execution Log ============== 
             |                                                 | 
             | AND c.rating = 300;                             | 
             | =============================================== | 
             |   cnum       cnum        cnum                   | 
             |  -----      ------     ------                   | 
             |   2001       2002        2004                   | 
             |   2001       2002        2008                   | 
             |   2001       2003        2004                   | 
             |   2001       2003        2008                   | 
             |   2006       2002        2004                   | 
             |   2006       2002        2008                   | 
             |   2006       2003        2004                   | 
             |   2006       2003        2008                   | 
             |   2007       2002        2004                   | 
             |   2007       2002        2008                   | 
             |   2007       2003        2004                   | 
             |   2007       2003        2008                   | 
              ================================================= 
Рисунок 9.3 Комбинация пользователей с различными значениями рейтинга

Как вы можете видеть, этот запрос находит все комбинации заказчиков с трем значениями оценки, поэтому первый столбец состоит из заказчиков с оценкой 100, второй с 200, и последний с оценкой 300. Они повторяются во всех возможных комбинациях. Это — сортировка группировки которая не может быть выполнена с GROUP BY или ORDER BY, поскольку они сравнивают значения только в одном столбце вывода. Вы должны также понимать, что не всегда обязательно использовать каждый псевдоним или таблицу которые упомянуты в предложении FROM запроса, в предложении SELECT. Иногда, предложение или таблица становятся запрашиваемыми исключительно потому что они могут вызываться в предикате запроса. Например, следующий запрос находит всех заказчиков размещенных в городах где продавец Serres ( snum 1002 ) имеет заказчиков ( вывод показывается в Рисунке 9.4 ):

 
                    SELECT b.cnum, b.cname 
                       FROM Customers a, Customers b 
                       WHERE a.snum = 1002 
                          AND b.city = a.city; 
 
 
              ===============  SQL Execution Log ============ 
             |                                               | 
             | SELECT b.cnum, b.cname                        | 
             | FROM  Customers a, Customers b                | 
             | WHERE a.snum = 1002                           | 
             | AND b.city = a.city;                          | 
             | ==============================================| 
             |   cnum     cname                              | 
             | ------   ---------                            | 
             |   2003     Liu                                | 
             |   2008     Cisneros                           | 
             |   2004     Grass                              | 
               ============================================= 
Рисунок 9.4 Нахождение заказчиков в городах относящихся к Serres.

Псевдоним a будет делать предикат неверным за исключением случая когда его значение столбца snum = 1002. Таким образом псевдоним опускает все, кроме заказчиков продавца Serres. Псевдоним b будет верным для всех строк с тем же самым значением города что и текущее значение города для a; в ходе запроса, строка псевдонима b будет верна один раз когда значение города представлено в a. Нахождение этих строк псевдонима b — единственная цель псевдонима a, поэтому мы не выбираем все столбцы подряд. Как вы можете видеть, собственные заказчики Serres выбираются при нахождении их в том же самом городе что и он сам, поэтому выбор их из псевдонима a необязателен. Короче говоря, псевдоним находит строки заказчиков Serres, Liu и Grass. Псевдоним b находит всех заказчиков размещенных в любом из их городов ( San Jose и Berlin соответственно ) включая, конечно, самих — Liu и Grass.

Вы можете также создать объединение которое включает и различные таблицы и псевдонимы одиночной таблицы. Следующий запрос объединяет таблицу Пользователей с собой: чтобы найти все пары заказчиков обслуживаемых одним продавцом. В то же самое врем, этот запрос объединяет заказчика с таблицей Продавцов с именем этого продавца ( вывод показан на Рисунке 9.5 ):

 
        SELECT sname, Salespeople.snum, first.cname 
        second.cname 
           FROM Customers first, Customers second, Salespeople 
           WHERE first.snum = second.snum 
              AND Salespeople.snum = first.snum 
              AND first.cnum < second.cnum; 
 
 
              ===============  SQL Execution Log ================== 
             |                                                     | 
             | SELECT cname, Salespeople.snum, first.cname         | 
             | second.cname                                        | 
             | FROM Customers first, Customers second, Salespeople | 
             | WHERE first.snum  = second.snum                     | 
             | AND Salespeople.snum = first.snum                   | 
             | AND first.cnum < second.cnum;                       | 
             | ====================================================| 
             |  cname      snum        cname       cname           | 
             |  ------   ------      --------    --------          | 
             |  Serres     1002        Liu         Grass           | 
             |  Peel       1001        Hoffman     Clemens         | 
              ===================================================== 
Рисунок 9.5: Объединение таблицы с собой и с другой таблицей

РЕЗЮМЕ

Теперь Вы понимаете возможности объединения и можете использовать их для ограничения связей с таблицей, между различными таблицами, или в обоих случаях. Вы могли видеть некоторые возможности объединения при использовании его способностей. Вы теперь познакомились с терминами порядковые переменные, корреляционные переменные и предложения (эта терминология будет меняться от изделия к изделию, так что мы предлагаем Вам познакомится со всеми трем терминами ). Кроме того Вы поняли, немного, как в действительности работают запросы.

Следующим шагом после комбинации многочисленных таблиц или многочисленных копий одной таблицы в запросе, будет комбинация многочисленных запросов, где один запрос будет производить вывод который будет затем управлять работой другого запроса. Это другое мощное средство SQL, о котором мы расскажем в Главе 10 и более тщательно в последующих главах.

РАБОТА С SQL

1. Напишите запрос который бы вывел все пары продавцов живущих в одном и том же городе. Исключите комбинации продавцов с ними же, а также дубликаты строк выводимых в обратным порядке.

2. Напишите запрос который вывел бы все пары порядков по данным заказчикам, именам этих заказчиков, и исключал дубликаты из вывода, как в предыдущем вопросе.

3. Напишите запрос который вывел бы имена(cname) и города(city) всех заказчиков с такой же оценкой(rating) как у Hoffmanа. Напишите запрос использующий поле cnum Hoffmanа а не его оценку, так чтобы оно могло быть использовано если его оценка вдруг изменится.

( См. Приложение A для ответов. )

запросы sql — Перевод на английский — примеры русский

На основании Вашего запроса эти примеры могут содержать грубую лексику.

На основании Вашего запроса эти примеры могут содержать разговорную лексику.

С помощью специальным образом созданных URL удалённый нападающий может вставить собственный код в запросы SQL без корректной аутентификации пользователя.

Using carefully crafted URLs a remote attacker is able to inject SQL code into SQL queries without proper user authentication.

Используя эту уязвимость, нападающий может вставить произвольные команды и запросы SQL.

An attacker could inject arbitrary SQL commands and queries exploiting this vulnerability.

Поддерживаются только запросы Transact-SQL, запросы многомерных выражений, DMX-запросы, запросы XML для аналитики и запросы SQL Server Compact Edition.

Only Transact-SQL, MDX, DMX, XMLA and SQL Server Compact Edition queries are supported.

Предложить пример

Другие результаты

Эти модули неправильно экранируют строки, введённые пользователем, перед тем, как использовать их в запросах SQL.

These modules do not properly escape user-supplied strings before using them in SQL queries.

Если используется PostgreSQL, возможно выполнить несколько полных запросов SQL, разделённых точками с запятыми.

If PostgreSQL is used, it’s possible to execute multiple complete SQL queries separated by semicolons.

В дополнение к типичным запросам SQL, типа оператора SELECT, пространственные БД могут выполнять широкий набор пространственных операторов.

In addition to typical SQL queries such as SELECT statements, spatial databases can perform a wide variety of spatial operations.

Несмотря на то, что результаты выполнения запросов SQL не могут быть непосредственно прочитаны с экрана, нападающий может добавить результаты запросов к подписи своих писем, а затем просматривать их на странице настроек IMP.

Even though results of SQL queries aren’t directly readable from the screen, an attacker might update their mail signature to contain wanted query results and then view it on the preferences page of IMP.

Advanced Query Builder — это набор компонентов для Borland Delphi и C++ Builder, специально предназначенный для визуального построения запросов SQL для функций SELECT, INSERT, UPDATE и DELETE.

Advanced Query Builder is a powerful component suite for Borland Delphi and C++ Builder intended for visual building SQL statements for the SELECT, INSERT, UPDATE and DELETE clauses.

Стройте сложные SQL запросы на нескольких диалектах SQL, вы также можете графически представить уже существующие запросы в вашем приложении.

Build new complex SQL queries for many SQL dialects and represent the existing queries visually within your applications.

Непрерывные SQL-запросы в RDSMS соответствуют стандартам ANSI SQL.

Пакетное выполнение SQL запросов позволяет уменьшить сетевой трафик и повысить производительность.

Batch processing of SQL queries allows to reduce network traffic and to raise productivity.

Одна подпрограмма ответственна за SQL запрос, вторая — за графики.

One subprogram is responsible for the SQL query, the second is for the graphics.

Автоматический режим генерации SQL-запросов записи изменений в базу данных.

The automatic mode of the generation of SQL queries for the record of changes in database.

Научитесь писать базовые запросы SQL

По сути, язык SQL позволяет нам извлекать данные из таблиц данных и манипулировать ими. В этой статье мы поймем и получим возможность писать фундаментальные SQL-запросы. Сначала мы взглянем на основные понятия, которые нам нужно знать, чтобы писать запросы к базе данных.

Что такое T-SQL?

SQL является сокращением слов языка структурированных запросов и используется для запросов к базам данных.Transact-SQL (T-SQL) язык — это расширенная реализация SQL для Microsoft SQL Server. В этой статье мы будем использовать стандарты T-SQL в примерах.

Что такое реляционная база данных?

Проще говоря, мы можем определить реляционную базу данных как логическую структуру, в которой хранятся таблицы данных, которые могут относятся друг к другу.

Что такое таблица данных?

Таблица — это объект базы данных, который позволяет нам хранить данные по столбцам и строкам.Мы можем сказать, что таблицы данных являются основными объектами баз данных, потому что они содержат данные в реляционных базах данных.

Предположим, что у нас есть таблица, в которой содержатся подробные данные об учащихся урока истории. Он формируется в следующих столбцы.

Имя: Имя студента

SurName: Фамилия ученика

Урок: Выбранный урок

Возраст: Студенческий возраст

PassMark: Проходной балл

Мы будем использовать эту таблицу в наших демонстрациях в этой статье.Имя этой таблицы данных — Студент.

Наш первый запрос: оператор SELECT

Оператор SELECT можно описать как начальную или нулевую точку SQL-запросов. В SELECT Оператор используется для извлечения данных из таблиц данных. В SELECT синтаксис оператора, сначала мы указываем имена столбцов и разделяем их запятой, если мы используем один столбец, который мы не используйте запятую в операторах SELECT.На втором этапе мы пишем предложение FROM и как наконец, мы указываем имя таблицы. Когда мы рассматриваем приведенный ниже пример, он извлекает данные из Имя и Фамилия , синтаксис оператора SELECT будет следующим:

ВЫБРАТЬ Имя

, SurName

ОТ Студента

Если мы хотим получить данные только из столбца Name , синтаксис оператора SELECT будет как ниже:

Совет: Мы можем легко попробовать все эти примеры из этой статьи сами в скрипте SQL поверх этого ссылка на сайт.После перехода к ссылку, нам нужно очистить панель запросов и выполнить образцы запросов.

Знак звездочки ( * ) обозначает все столбцы таблицы. Если мы рассмотрим приведенный ниже пример, Оператор SELECT возвращает все столбцы таблицы Student .

  • Наконечник:
  • Наша основная цель должна заключаться в том, чтобы получить результаты запросов SQL как можно скорее с наименьшими ресурсами. расход и минимальное время исполнения.Насколько возможно, мы должны избегать использования знака звездочки (*) в SELECT операторов. Этот тип использования приводит к увеличению затрат на ввод-вывод, ЦП и сеть. Как результат, если нам не нужны все столбцы таблицы в наших запросах, мы можем отказаться от использования знака звездочки и использовать только необходимые столбцы

Фильтрация данных: пункт WHERE

WHERE Предложение используется для фильтрации данных в соответствии с заданными условиями.После WHERE , мы должны определить условие фильтрации. В следующем примере извлекаются студенты чей возраст старше 20 лет.

ВЫБРАТЬ *

ОТ Студент

ГДЕ Возраст> = 20

Оператор LIKE — это логический оператор, который позволяет применять специальный шаблон фильтрации к WHERE условие в запросах SQL.Знак процента (% ) является основным подстановочным знаком для использования в качестве соединение с оператором LIKE . С помощью следующего запроса мы получим студентов имена которых начинаются с символа J .

ВЫБРАТЬ *

ОТ Студента

ГДЕ Имя LIKE ‘J%’

IN Оператор позволяет нам применять несколько фильтров значений к предложению WHERE .В Следующий запрос извлекает данные учащихся, которые брали уроки римской истории и европейской истории.

ВЫБРАТЬ *

ОТ Студента

ГДЕ УРОК («Римская история», «Европейская история»)

Оператор BETWEEN фильтрует данные, которые попадают в определенное начальное и конечное значение. В Следующий запрос возвращает данные для студентов, чьи оценки равны и больше 40 и меньше и равны 60.

ВЫБРАТЬ *

ОТ Студента

ГДЕ PassMark МЕЖДУ 40 И 60

Сортировка данных: ORDER BY Statement

Оператор ORDER BY помогает нам отсортировать данные в соответствии с указанным столбцом. Набор результатов данные можно сортировать по возрастанию или убыванию. Ключевое слово ASC сортирует данные по возрастанию order, а ключевое слово DESC сортирует данные в порядке убывания.Следующий запрос сортирует данные учащихся в порядке убывания в соответствии с выражениями столбца PassMark.

ВЫБРАТЬ *

ОТ Студента

ЗАКАЗАТЬ ПО PassMark DESC

По умолчанию оператор ORDER BY сортирует данные в порядке возрастания. Следующий пример демонстрирует использование по умолчанию оператора ORDER BY .

ВЫБРАТЬ *

ОТ Студента

ЗАКАЗАТЬ ПО PassMark

Устранение повторяющихся данных: пункт DISTINCT

Предложение DISTINCT используется для удаления повторяющихся данных из указанных столбцов, чтобы результат set заполняется только отдельными (разными) значениями. В следующем примере мы получим Урок данные столбца, однако при этом мы будем извлекать только отдельные значения с помощью пункт DISTINCT

ВЫБРАТЬ *

ОТ Студент

ГДЕ Возраст> = 20

Как мы видим, предложение DISTINCT удалило несколько значений, и эти значения добавлены к результат устанавливается только один раз.

Викторина

В этом разделе мы можем проверить наши знания.

Вопрос — 1:

Напишите запрос, в котором указаны имя и фамилия учащихся, возраст которых от 22 до 24 лет.

Ответ:

ВЫБЕРИТЕ Имя,

SurName

ОТ Студента

ГДЕ Возраст МЕЖДУ 22 И 24

Вопрос — 2:

Напишите запрос, который показывает имена и возраст учащихся в порядке убывания, которые изучают римский язык и уроки древней истории.

Ответ:

ВЫБЕРИТЕ Имя,

SurName,

Возраст

ОТ Студент

ГДЕ урок IN («Римская история», «Древняя история»)

ЗАКАЗАТЬ ПО ВОЗРАСТУ DESC

Заключение

В этой статье мы узнали, как мы можем писать базовые SQL-запросы, а также продемонстрировали использование запросов на простых примерах.

Эсат Эркеч — специалист по SQL Server, который начал свою карьеру более 8 лет назад в качестве разработчика программного обеспечения. Он является сертифицированным экспертом по решениям Microsoft SQL Server.

Большая часть его карьеры была сосредоточена на администрировании и разработке баз данных SQL Server. В настоящее время он интересуется администрированием баз данных и бизнес-аналитикой. Вы можете найти его в LinkedIn.

Посмотреть все сообщения от Esat Erkec

Последние сообщения от Esat Erkec (посмотреть все)

Как писать запросы Microsoft Access SQL с нуля

Microsoft Access, возможно, самый мощный инструмент во всем пакете Microsoft Office, но он вводит в заблуждение (а иногда и пугает) опытных пользователей Office.С более крутой кривой обучения, чем Word или Excel, как можно осмыслить использование этого инструмента? На этой неделе Брюс Эппер рассмотрит некоторые проблемы, вызванные этим вопросом одного из наших читателей.

Читатель спрашивает:

У меня проблемы с написанием запроса в Microsoft Access.У меня есть база данных с двумя таблицами продуктов, содержащими общий столбец с числовым кодом продукта и соответствующим названием продукта. Я хочу узнать, какие продукты из таблицы A можно найти в таблице B. Я хочу добавить столбец с именем Results. который содержит название продукта из Таблицы A, если он существует, и название продукта из Таблицы B, если его нет в Таблице A. Есть ли у вас какие-либо советы?

Ответ Брюса:

Microsoft Access — это система управления базами данных (СУБД), предназначенная для использования как на компьютерах Windows, так и на Mac.Он использует ядро ​​базы данных Microsoft Jet для обработки и хранения данных. Он также предоставляет пользователям графический интерфейс, который почти исключает необходимость понимания языка структурированных запросов (SQL).

SQL — это командный язык, используемый для добавления, удаления, обновления и возврата информации, хранящейся в базе данных, а также для изменения основных компонентов базы данных, таких как добавление, удаление или изменение таблиц или индексов.

Начальная точка

Если вы еще не знакомы с Access или другой СУБД, я бы посоветовал вам начать с этих ресурсов, прежде чем продолжить:

Базовое понимание концепций, представленных в этих статьях, немного облегчит понимание следующего.

Связи и нормализация базы данных

Представьте, что вы управляете компанией, продающей 50 различных типов виджетов по всему миру.Ваша клиентская база составляет 1250 человек, и в среднем в месяц вы продаете этим клиентам 10 000 виджетов. В настоящее время вы используете одну электронную таблицу для отслеживания всех этих продаж — по сути, одну таблицу базы данных. И каждый год в вашу электронную таблицу добавляются тысячи строк.

Приведенные выше изображения являются частью используемой вами электронной таблицы отслеживания заказов.Теперь предположим, что оба этих клиента покупают у вас виджеты несколько раз в год, так что у вас будет гораздо больше строк для них обоих.

Если Джоан Смит выйдет замуж за Теда Бейнса и возьмет его фамилию, то теперь необходимо изменить каждую строку, содержащую ее имя.Проблема усугубляется, если у вас есть два разных клиента с именем «Джоан Смит». Просто стало намного сложнее поддерживать согласованность данных о продажах из-за довольно распространенного события.

Используя базу данных и нормализовав данные, мы можем разделить элементы на несколько таблиц, таких как инвентарь, клиенты и заказы.

Просто взглянув на клиентскую часть нашего примера, мы удалим столбцы для имени клиента и адреса клиента и поместим их в новую таблицу.На изображении выше я также лучше разбил вещи для более детального доступа к данным. Новая таблица также содержит столбец для первичного ключа (ClientID) — числа, которое будет использоваться для доступа к каждой строке в этой таблице.

В исходной таблице, из которой мы удалили эти данные, мы добавим столбец для внешнего ключа (ClientID), который ссылается на соответствующую строку, содержащую информацию для этого конкретного клиента.

Теперь, когда Джоан Смит меняет свое имя на Джоан Бейнс, изменение нужно внести в таблицу «Клиент» только один раз.Любая другая ссылка из объединенных таблиц будет извлекать правильное имя клиента, а отчет, в котором рассматривается то, что Джоан купила за последние 5 лет, получит все заказы как под ее девичьей, так и с женской фамилией, без необходимости изменять способ создания отчета. .

В качестве дополнительного преимущества это также снижает общий объем потребляемой памяти.

Типы соединений

SQL определяет пять различных типов объединений: INNER, LEFT OUTER, RIGHT OUTER, FULL OUTER и CROSS.Ключевое слово OUTER не является обязательным в операторе SQL.

Microsoft Access позволяет использовать INNER (по умолчанию), LEFT OUTER, RIGHT OUTER и CROSS.FULL OUTER как таковой не поддерживается, но с помощью LEFT OUTER, UNION ALL и RIGHT OUTER его можно подделать за счет большего количества циклов ЦП и операций ввода-вывода.

Выходные данные CROSS-соединения содержат каждую строку левой таблицы в паре с каждой строкой правой таблицы.Единственный раз, когда я видел использование CROSS-соединения, это во время нагрузочного тестирования серверов баз данных.

Давайте посмотрим, как работают базовые объединения, а затем изменим их в соответствии с нашими потребностями.

Начнем с создания двух таблиц, ProdA и ProdB, со следующими свойствами дизайна.

AutoNumber — это автоматически увеличивающееся длинное целое число, присваиваемое записям по мере их добавления в таблицу.Параметр «Текст» не был изменен, поэтому он принимает текстовую строку длиной до 255 символов.

Теперь заполните их некоторыми данными.

Чтобы показать различия в том, как работают 3 типа соединения, я удалил записи 1, 5 и 8 из ProdA.

Затем создайте новый запрос, перейдя в Create> Query Design .Выберите обе таблицы в диалоговом окне Показать таблицу и нажмите Добавить , затем Закрыть .

Щелкните ProductID в таблице ProdA, перетащите его на ProductID в таблице ProdB и отпустите кнопку мыши, чтобы создать связь между таблицами.

Щелкните правой кнопкой мыши строку между таблицами, представляющими отношения между элементами, и выберите «Свойства соединения ».

По умолчанию выбран тип соединения 1 (INNER).Вариант 2 — это соединение LEFT OUTER, а 3 — соединение RIGHT OUTER.

Сначала мы рассмотрим соединение INNER, поэтому нажмите OK, чтобы закрыть диалоговое окно.

Запись Sql

v0.37.0.2 / Руководство пользователя / Написание Sql

Задавать более сложные вопросы в редакторе SQL / собственных запросов

Если вам когда-нибудь понадобится задать вопросы, которые нельзя выразить с помощью конструктора вопросов, вы можете вместо этого использовать SQL .

Что такое SQL?

SQL (произносится как «продолжение») означает язык структурированных запросов и является широко используемым стандартом для получения данных из баз данных.Мы не будем пытаться научить вас всему SQL в этом руководстве, но чтобы узнать о нем больше, ознакомьтесь с этим руководством по SQL.

Даже если вы не разбираетесь в SQL или не понимаете, как его использовать, стоит понять, как работает метабаза, потому что иногда другие люди будут делиться вопросами на основе SQL, которые могут быть вам полезны.

Запуск нового SQL-запроса

Если у вас есть разрешения на использование редактора SQL, при нажатии кнопки «Задать вопрос» вы увидите возможность начать новый запрос SQL.Также есть ярлык для редактора на верхней панели навигации; это маленький значок консоли.

Вы можете написать SQL (или собственный язык запросов вашей базы данных) прямо в появившемся редакторе.

Чтобы попробовать, выберите образец данных, затем введите команду выберите сумму (промежуточный итог), created_at из группы заказов по created_at . Не волнуйтесь, если вы этого еще не понимаете. Нажмите синюю кнопку запуска и обратите внимание, что таблица, которая возвращается, такая же, как если бы вы запрашивали сумму промежуточных итогов в таблице заказов, сгруппированных по дате создания.

Совет: Вы можете запустить свой SQL-запрос, нажав ctrl + введите в Windows и Linux или ⌘ + return на Mac. Вы также можете запустить только выбранный раздел запроса, выделив часть, которую хотите запустить, перед нажатием кнопки запуска или с помощью сочетания клавиш.

Вопросы, заданные с помощью SQL, можно сохранять, загружать или добавлять на панель управления так же, как вопросы, заданные с помощью конструктора вопросов.

Использование фильтров SQL

Если вы или кто-то другой написали SQL-запрос, который включает переменные, в вашем вопросе могут быть виджеты фильтров в верхней части экрана.Виджеты фильтров позволяют изменять SQL-запрос перед его запуском, изменяя возможные результаты.

Написание SQL-запросов, использующих переменные или параметры, может быть очень эффективным, но также и более сложным, поэтому для этой темы есть отдельная страница, если вы хотите узнать больше.

Фрагменты SQL

Вы можете использовать фрагменты SQL для сохранения, повторного использования и совместного использования кода SQL в нескольких вопросах, составленных с помощью редактора SQL.

Узнать больше


Далее: Создание диаграмм

Теперь, когда у вас есть ответ на свой вопрос, вы можете научиться визуализировать ответы.

запросов к базе данных с R

Существует много способов запроса данных с помощью R. В этой статье показаны три наиболее распространенных способа:

  1. Использование DBI
  2. Использование синтаксиса dplyr
  3. Использование ноутбуков R

Фон

Несколько недавних улучшений пакетов упрощают использование баз данных с R. Приведенные ниже примеры запросов демонстрируют некоторые возможности этих пакетов R.

  • DBI. Спецификация DBI в последнее время претерпела множество улучшений. При работе с базами данных вы всегда должны использовать пакеты, соответствующие стандарту DBI .
  • dplyr и dbplyr . Пакет dplyr теперь имеет общий SQL-сервер для взаимодействия с базами данных, а новый пакет dbplyr переводит код R в варианты, специфичные для базы данных. На момент написания этой статьи варианты SQL поддерживаются для следующих баз данных: Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, Amazon Redshift, Apache Hive и Apache Impala.Со временем последуют другие.
  • odbc. Пакет odbc R предоставляет стандартный способ подключения к любой базе данных, если у вас установлен драйвер ODBC. Пакет odbc R соответствует стандарту DBI и рекомендуется для соединений ODBC.

RStudio также недавно улучшила свои продукты, чтобы они лучше работали с базами данных.

  • RStudio IDE (версия 1.1). С последней версией RStudio IDE вы можете подключаться, исследовать и просматривать данные в различных базах данных.В среде IDE есть мастер для настройки новых подключений и вкладка для изучения установленных подключений. Эти новые функции являются расширяемыми и будут работать с любым пакетом R, имеющим контракт на подключение.
  • Профессиональные драйверы RStudio. Если вы используете профессиональные продукты RStudio, вы можете загрузить профессиональные драйверы RStudio без дополнительных затрат. В приведенных ниже примерах используется драйвер Oracle ODBC. Если вы используете инструменты с открытым исходным кодом, вы можете принести свой собственный драйвер или использовать пакеты сообщества — существует множество драйверов с открытым исходным кодом и пакетов сообщества для подключения к различным базам данных.

Использование баз данных с R — обширная тема, и предстоит еще много работы. Наше видение обсуждалось в предыдущем сообщении в блоге.

Пример: запрос данных банка в базе данных Oracle

В этом примере мы будем запрашивать банковские данные в базе данных Oracle. Мы подключаемся к базе данных с помощью пакетов DBI и odbc . Для этого конкретного подключения требуется драйвер базы данных и имя источника данных (DSN), которые были настроены системным администратором.Ваше соединение может использовать другой метод.

  библиотека (DBI)
библиотека (dplyr)
библиотека (dbplyr)
библиотека (odbc)
con <- dbConnect (odbc :: odbc (), "Oracle DB")  

1. Запрос с использованием DBI

Вы можете запросить данные с помощью DBI , используя функцию dbGetQuery () . Просто вставьте свой код SQL в функцию R в виде строки в кавычках. Этот метод иногда называют пропуском через код SQL , и это, вероятно, самый простой способ запросить ваши данные.Следует проявлять осторожность, чтобы при необходимости избегать цитат. Например, 'да' записывается как \ 'да \' .

  dbGetQuery (con, '
  выберите "month_idx", "год", "месяц",
  сумма (случай, когда "term_deposit" = \ 'yes \', затем 1.0, иначе 0.0, конец) в качестве подписки,
  считать (*) как общее
  из "банка"
  группировать по "month_idx", "год", "месяц"
')  

2. Запрос с использованием синтаксиса dplyr

Вы можете написать свой код с синтаксисом dplyr , а dplyr переведет ваш код в SQL.Написание запросов с синтаксисом dplyr дает несколько преимуществ: вы можете сохранить один и тот же согласованный язык как для объектов R, так и для таблиц базы данных, не требуется знание SQL или конкретного варианта SQL, и вы можете воспользоваться тем фактом, что dplyr использует ленивое вычисление. dplyr Синтаксис легко читается, но вы всегда можете проверить перевод SQL с помощью функции show_query () .

  q1 <- tbl (con, "bank")%>%
  group_by (month_idx, год, месяц)%>%
  суммировать(
    подписаться = сумма (ifelse (term_deposit == "да", 1, 0)),
    всего = n ())
show_query (q1)  
  
ВЫБЕРИТЕ "month_idx", "год", "месяц", SUM (CASE WHEN ("term_deposit" = 'yes') THEN (1.0) ELSE (0.0) END) КАК «подписаться», COUNT (*) КАК «всего»
ОТ ("банк")
ГРУППА ПО «month_idx», «год», «месяц»  

3. Запрос с помощью R Notebooks

Знаете ли вы, что можно запускать код SQL в фрагменте кода R Notebook? Чтобы использовать SQL, откройте R Notebook в среде RStudio IDE в меню File> New File . Начните новый фрагмент кода с {sql} и укажите соединение с помощью параметра фрагмента кода connection = con . Если вы хотите отправить вывод запроса во фрейм данных R, используйте вывод .var = "mydataframe" в параметрах фрагмента кода. Если вы укажете output.var , вы сможете использовать вывод в последующих фрагментах кода R. В этом примере мы используем результат ggplot2 .

  `` `{sql, connection = con, output.var =" mydataframe "}
ВЫБЕРИТЕ "month_idx", "год", "месяц", SUM (CASE WHEN ("term_deposit" = 'yes') THEN (1.0) ELSE (0.0) END) AS "подписаться",
COUNT (*) КАК "всего"
ОТ ("банк")
ГРУППА ПО "month_idx", "год", "месяц"
``  
  `` `{r}
библиотека (ggplot2)
ggplot (mydataframe, aes (всего, подписаться, цвет = год)) +
  geom_point () +
  xlab ("Всего контактов") +
  ylab ("Подписки на срочный депозит") +
  ggtitle ("Контактный объем")
``  

Преимущества использования SQL в фрагменте кода заключаются в том, что вы можете вставить свой код SQL без каких-либо изменений.Например, вам не нужно экранировать кавычки. Если вы используете пресловутый спагетти-код , который состоит из сотен строк, то фрагмент кода SQL может быть хорошим вариантом. Еще одно преимущество заключается в том, что код SQL в фрагменте кода выделяется, что упрощает чтение. Для получения дополнительной информации о механизмах SQL см. Эту страницу о механизмах языка Knitr.

Резюме

Не существует единственного наилучшего способа запроса данных с помощью R. У вас есть много методов на выбор, и каждый из них имеет свои преимущества.Вот некоторые из преимуществ использования методов, описанных в этой статье.

  1. DBI :: dbGetQuery
  • Требуется меньше зависимостей
  1. синтаксис dplyr
  • Используйте один и тот же синтаксис для R и объектов базы данных
  • Знание SQL не требуется
  • Код
  • является стандартным для вариантов SQL
  • Ленивое вычисление
  1. R Notebook SQL Engine
  • Скопируйте и вставьте SQL - форматирование не требуется
  • Синтаксис SQL выделен

Вы можете скачать R Notebook для этих примеров здесь.

Выполнение сырых SQL-запросов с использованием Entity Framework Core

Переключить навигацию Изучите ядро ​​Entity Framework
Руководство по использованию последней версии Microsoft Object Relational Mapper
  • Дом
    • Как получить EF Core
  • DbContext
    • Добавление данных
    • Изменение данных
    • Удаление данных
    • Отслеживание изменений
  • DbSet
    • Запрос данных
    • Добавление данных
    • Изменение данных
    • Удаление данных
  • Модель
    • Из существующей базы данных
    • Свойства тени
  • Отношения
    • Управление отношениями "один ко многим"
    • Параметры действия ссылочного ограничения
  • Конвенции
    • Отношения "один ко многим"
    • Отношения один к одному
    • Отношения "многие ко многим"
  • Конфигурация
    • Атрибуты аннотации данных
      • Атрибут столбца
      • Атрибут ComplexType
      • Проверка параллелизма
      • База данных Созданный атрибут
      • Атрибут ForeignKey
      • Атрибут InverseProperty
      • Ключевой атрибут

Написание SQL-запросов - лучшие практики

Написание эффективных запросов в СУБД - это то, что мы развиваем на основе регулярной практики написания запросов.Здесь мы обсуждаем СУБД SQL и некоторые передовые методы написания операторов DML.

Всегда рекомендуется иметь операторы DML внутри транзакции. Это позволит избежать незаметной потери записей и появления потерянных записей в таблицах. Существует практика использования нескольких транзакций, чтобы можно было лучше контролировать каждый оператор. Также существует возможность размещения запросов операции db в транзакции с интерфейсными технологиями. Таким образом, подобная практика также может применяться при использовании методов ORM для доступа к БД.

Идентификация и нормализация структуры таблицы базы данных важны до начала кодирования или внедрения системы. При необходимости разделите таблицы в зависимости от частоты / объема соотношений 1: n

Всегда устанавливайте правильные отношения между таблицами, чтобы мы всегда быстрее получали надежные данные. Установка правильных отношений между таблицами в некоторой степени предотвращает потерю данных при непосредственной игре с db.

Использование подсказки запроса NOLOCK (эквивалентно использованию уровня изоляции чтения незафиксированных) - одна из наиболее распространенных практик в T-SQL, но одна из худших.Эта практика настолько распространена, потому что она заставляет запросы выполняться быстрее. При использовании параметра NOLOCK механизм хранения будет исходить из того, что ваше основное внимание уделяется скорости, и поэтому предпочтет более быстрый вариант. Это может привести к двойному чтению или пропуску строк в случаях, которые обычно недопустимы. Короче говоря, с NOLOCK вы получаете проблемы с согласованностью данных далеко не только при незафиксированном чтении.

Некоторые советы и методы, которым можно легко следовать для повышения производительности:

  • Выполняйте запрос только для необходимого количества столбцов.Это гарантирует, что вы запрашиваете базу данных только с необходимыми столбцами, а любые нежелательные столбцы не извлекаются, таким образом, производительность и требования выполняются наилучшим образом.
  • НЕ используйте запросы повторно, если они не служат вашей полной цели.
  • Всегда следите за планом выполнения и измеряйте временные затраты.
  • Избегайте дополнительных запросов. При необходимости выполняйте функции объединения или записи.
  • Используйте правильные индексы (для более быстрого поиска).
  • Всегда помните, что в ваших данных есть NULL.
  • Всегда используйте псевдонимы таблиц, если ваш оператор SQL включает более одного источника. Повышает удобочитаемость, удобство обслуживания и гарантирует, что вы выбираете правильные столбцы.
  • Не используйте номера столбцов в предложении ORDER BY. Это не для производительности, а для удобства использования и масштабируемости. Когда вы разрабатываете запрос, это может не быть проблемой, но по прошествии времени, и новые столбцы добавляются в оператор SELECT, или исходная таблица переупорядочивается, если вы использовали ColumnNumber, это может быть возможно что ваш запрос начнет давать неожиданные результаты и неправильный ORDER BY.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Theme: Overlay by Kaira Extra Text
Cape Town, South Africa