Приложение D. Команды SQL-запросов

Как узнать количество моделей ПК, выпускаемых тем или иным поставщиком? Как определить среднее значение цены на компьютеры, имеющие одинаковые технические характеристики? На эти и многие другие вопросы, связанные с некоторой статистической информацией, можно получить ответы при помощи итоговых (агрегатных) функций . Стандартом предусмотрены следующие агрегатные функции:

Все эти функции возвращают единственное значение. При этом функции COUNT, MIN и MAX применимы к любым типам данных, в то время как SUM и AVG используются только для числовых полей. Разница между функцией COUNT(*) и COUNT() состоит в том, что вторая при подсчете не учитывает NULL-значения.

Пример. Найти минимальную и максимальную цену на персональные компьютеры:

Пример. Найти имеющееся в наличии количество компьютеров, выпущенных производителем А:

Пример. Если же нас интересует количество различных моделей, выпускаемых производителем А, то запрос можно сформулировать следующим образом (пользуясь тем фактом, что в таблице Product каждая модель записывается один раз):

Пример. Найти количество имеющихся различных моделей, выпускаемых производителем А. Запрос похож на предыдущий, в котором требовалось определить общее число моделей, выпускаемых производителем А. Здесь же требуется найти число различных моделей в таблице PC (т.е. имеющихся в продаже).

Для того, чтобы при получении статистических показателей использовались только уникальные значения, при аргументе агрегатных функций можно использовать параметр DISTINCT . Другой параметр ALL используется по умолчанию и предполагает подсчет всех возвращаемых значений в столбце. Оператор,

Если же нам требуется получить количество моделей ПК, производимых каждым производителем, то потребуется использовать предложение GROUP BY , синтаксически следующего после предложения WHERE .

Предложение GROUP BY Предложение GROUP BY используется для определения групп выходных строк, к которым могут применяться агрегатные функции (COUNT, MIN, MAX, AVG и SUM) . Если это предложение отсутствует, и используются агрегатные функции, то все столбцы с именами, упомянутыми в SELECT , должны быть включены в агрегатные функции , и эти функции будут применяться ко всему набору строк, которые удовлетворяют предикату запроса. В противном случае все столбцы списка SELECT, не вошедшие в агрегатные функции, должны быть указаны в предложении GROUP BY . В результате чего все выходные строки запроса разбиваются на группы, характеризуемые одинаковыми комбинациями значений в этих столбцах. После этого к каждой группе будут применены агрегатные функции. Следует иметь в виду, что для GROUP BY все значения NULL трактуются как равные, т.е. при группировке по полю, содержащему NULL-значения, все такие строки попадут в одну группу.
Если при наличии предложения GROUP BY , в предложении SELECT отсутствуют агрегатные функции , то запрос просто вернет по одной строке из каждой группы. Эту возможность, наряду с ключевым словом DISTINCT, можно использовать для исключения дубликатов строк в результирующем наборе.
Рассмотрим простой пример:

SELECT model, COUNT(model) AS Qty_model, AVG(price) AS Avg_price
FROM PC
GROUP BY model;

В этом запросе для каждой модели ПК определяется их количество и средняя стоимость. Все строки с одинаковыми значениями model (номер модели) образуют группу, и на выходе SELECT вычисляются количество значений и средние значения цены для каждой группы. Результатом выполнения запроса будет следующая таблица:

model	Qty_model	Avg_price
1121	3	850.0
1232	4	425.0
1233	3	843.33333333333337
1260	1	350.0

Если бы в SELECT присутствовал столбец с датой, то можно было бы вычислять эти показатели для каждой конкретной даты. Для этого нужно добавить дату в качестве группирующего столбца, и тогда агрегатные функции вычислялись бы для каждой комбинации значений (модель−дата).

Существует несколько определенных правил выполнения агрегатных функций :

Если в результате выполнения запроса не получено ни одной строки (или не одной строки для данной группы), то исходные данные для вычисления любой из агрегатных функций отсутствуют. В этом случае результатом выполнения функций COUNT будет нуль, а результатом всех других функций - NULL.
Аргумент агрегатной функции не может сам содержать агрегатные функции (функция от функции). Т.е. в одном запросе нельзя, скажем, получить максимум средних значений.
Результат выполнения функции COUNT есть целое число (INTEGER). Другие агрегатные функции наследуют типы данных обрабатываемых значений.
Если при выполнении функции SUM был получен результат, превышающий максимальное значение используемого типа данных, возникает ошибка .

Итак, если запрос не содержит предложения GROUP BY , то агрегатные функции , включенные в предложение SELECT , исполняются над всеми результирующими строками запроса. Если запрос содержит предложение GROUP BY , каждый набор строк, который имеет одинаковые значения столбца или группы столбцов, заданных в предложении GROUP BY , составляет группу, и агрегатные функции выполняются для каждой группы отдельно.

Предложение HAVING

Если предложение WHERE определяет предикат для фильтрации строк, то предложение HAVING применяется после группировки для определения аналогичного предиката, фильтрующего группы по значениям агрегатных функций . Это предложение необходимо для проверки значений, которые получены с помощью агрегатной функции не из отдельных строк источника записей, определенного в предложении FROM , а из групп таких строк . Поэтому такая проверка не может содержаться в предложении WHERE .

Запросы написаны без экранирующих кавычек, так как у MySQL , MS SQL и PostGree они разные.

SQL запрос: получение указанных (нужных) полей из таблицы SELECT id, country_title, count_people FROM table_name

Получаем список записей: ВСЕ страны и их население. Название нужных полей указываются через запятую.

SELECT * FROM table_name

* обозначает все поля. То есть, будут показы АБСОЛЮТНО ВСЕ поля данных.

SQL запрос: вывод записей из таблицы исключая дубликаты SELECT DISTINCT country_title FROM table_name

Получаем список записей: страны, где находятся наши пользователи. Пользователей может быть много из одной страны. В этом случае это ваш запрос.

SQL запрос: вывод записей из таблицы по заданному условию SELECT id, country_title, city_title FROM table_name WHERE count_people>100000000

Получаем список записей: страны, где количество людей больше 100 000 000.

SQL запрос: вывод записей из таблицы с упорядочиванием SELECT id, city_title FROM table_name ORDER BY city_title

Получаем список записей: города в алфавитном порядке. В начале А, в конце Я.

SELECT id, city_title FROM table_name ORDER BY city_title DESC

Получаем список записей: города в обратном (DESC ) порядке. В начале Я, в конце А.

SQL запрос: подсчет количества записей SELECT COUNT(*) FROM table_name

Получаем число (количество) записей в таблице. В данном случае НЕТ списка записей.

SQL запрос: вывод нужного диапазона записей SELECT * FROM table_name LIMIT 2, 3

Получаем 2 (вторую) и 3 (третью) запись из таблицы. Запрос полезен при создании навигации на WEB страницах.

SQL запросы с условиями

Вывод записей из таблицы по заданному условию с использованием логических операторов.

SQL запрос: конструкция AND (И) SELECT id, city_title FROM table_name WHERE country="Россия" AND oil=1

Получаем список записей: города из России И имеют доступ к нефти. Когда используется оператор AND , то должны совпадать оба условия.

SQL запрос: конструкция OR (ИЛИ) SELECT id, city_title FROM table_name WHERE country="Россия" OR country="США"

Получаем список записей: все города из России ИЛИ США. Когда используется оператор OR , то должно совпадать ХОТЯ БЫ одно условие.

SQL запрос: конструкция AND NOT (И НЕ) SELECT id, user_login FROM table_name WHERE country="Россия" AND NOT count_comments to_date(‘01.01.80′,’dd.mm.yyyy’);

Данный запрос вернет данные о сотрудниках, которые приняты на работу в определенный промежуток времени. Хоть структура запроса отличается, от выполнение команд SQL в этих системах похоже, за исключением мелких деталей.

Использование SQL в сети Internet

С появлением всемирной паутины, то есть интернета, сфера использования языка SQL расширяется. Как известно, в сети хранится масса информации, но она не хаотично расположена, а размещена на сайтах и серверах по определенным критериям.

За хранение информации в Интернете, как и в других местах, отвечают непосредственно базы данных, а сайты являются системами управления. Как правило, сайты и их программный код организованы на разных языках программирования, но в основе баз данных лежит одна из разновидностей SQL, а именно язык создания баз данных, ориентированный под веб-интерфейсы MySQL.

Синтаксис и основной набор команд этого языка полностью копируют привычный всем SQL, но с некоторыми своими дополнениями, которые и дают ему отличие от Microsoft tSQL Server.

Команды SQL полностью похожи не только по синтаксису, но и по стандартному набору служебных слов. Разница состоит только в вызове и структурировании запроса. Для примера можно рассмотреть запрос для создания новой таблицы, именно она является первым, чему учат детей в школах на информатике:

$link = mysqli_connect("localhost", "root", "", "tester");

if (!$link) die("Error");

$query = "create table users(

password VARCHAR(20)

if (mysqli_query($link, $query)) echo "Таблица создана.";

elseecho "Таблица не создана: ".mysqli_error();

mysqli_close($link);

В результате выполнения такого запроса можно получить новую таблицу "Юзеры", в которой будет два поля: логин и пароль.

Синтаксис изменен под Вэб, но в основу положены команды MicrosoftSQLServer.

Построение запросов MicrosoftSQLServer

Выборка из таблиц определенного набора данных одна из основных задач SQL. Для таких операций предусмотрена команда select в SQL. Именно о ней пойдет речь ниже.

Правила построение команды очень просты, а сама команда select в SQL строится следующим образом. К примеру, есть таблица, в которой имеются данные о сотруднике, которая, к примеру, имеет имя Person. Поставим задачу, что из таблицы нужно выбрать данные о сотрудниках, дата рождения которых - в промежутке от первого января до первого марта текущего года включительно. Для такой выборки необходимо выполнить команду SQL, в которой будет не только стандартная конструкция, но и условие выбора:

Select * from Person

Where P_BerthDay >= ‘01/01/2016’ and P_BerthDay= ‘01/01/2016’ and P_BerthDay= @DB and P_BerthDay SET { | } .,. .< COLUMN name> = < VALUE expresslon> [ WHERE < predlcate> | WHERE CURRENT OF < cursor name> (* только для вложения* ) ] ; UPDATE peers SET zone= "voip" ; # обновить все строки в столбце zone таблицы peers UPDATE stat SET whp= "13x13x13" WHERE id = 1 ; UPDATE countries SET nm_ukr= ( SELECT del_countries. ukrainian FROM del_countries WHERE countries. nm_en= del_countries. english ) ;

WordPress использование, настройка : в таблице wp_posts удалить все вхождения строки

UPDATE wp_posts SET post_content = REPLACE (post_content, "" , "" ) ;

DELETE FROM

[ WHERE | WHERE CURRENT OF (*только для вложения*) ];

DELETE FROM Peers; // удалит все содержимое таблицы Peers. DELETE FROM FinR where day Like "20120415%"; // DELETE FROM prices WHERE ratesheet_id NOT IN (SELECT id FROM ratesheets);

ALTER

Изменение значения по умолчанию для колонки . Чтобы установить новое значение по умолчанию для колонки, используйте команду вида: ALTER TABLE products ALTER COLUMN price SET DEFAULT 7.77 ; OR ALTER TABLE nases ALTER COLUMN zone SET DEFAULT "voip" ;

Заметим, что выполнение данной команды не влияет на уже существующие строки в таблице, команда изменят значение по умолчанию только для будущих команд INSERT. Чтобы удалить любое значение по умолчанию, используйте

Команда выполняет тоже самое, что и установка значения по умолчанию в null. Поскольку при удалении значения по умолчанию, оно неявно устанавливается в null, в случае удаления существующего значения по умолчанию, сообщений об ошибках, не будет.

Функция как значение по умолчанию для колонки . В этом случае столбец timetracking имеет тип данных timestamp и значит для нее значением по умолчанию можно задать встроенную функцию now() т.е. при добавлении новой строки в столбец будет записана текущая дата и время ALTER TABLE timetracking ALTER COLUMN date_wd SET DEFAULT now();

Добавление ограничения . Чтобы добавить какое-либо ограничение, используется табличный синтаксис определения этого ограничения. Например: ALTER TABLE products ADD CHECK (name ""); ALTER TABLE products ADD CONSTRAINT some_name UNIQUE (product_no); ALTER TABLE products ADD FOREIGN KEY (product_group_id) REFERENCES product_groups;

Чтобы добавить ограничение не-null, которое нельзя записать как ограничение на таблицу, используйте синтаксис:

ALTER TABLE products ALTER COLUMN product_no SET NOT NULL;

Указанное ограничение будет задействовано немедленно, так что данные в таблице перед добавлением ограничения должны ему удовлетворять.

Функции агрегирования

В стандартном SQL существует 5 агрегатных функций:

COUNT - функция возвращает количество строк, которые соответствует определенным критериям.,

SUM - возвращает сумму (общую) значений в определённом столбце. Строки столбцов со значениями NULL игнорируются функцией SUM.

AVG - среднее значение в столбце,

Функции агрегирования используются как имена полей в предложении запроса SELECT, но с одним исключением: имена полей применяются как аргументы. Функции SUM и AVG могут работать только с цифровыми полями. Функции COUNT, MAX, MIN работают как с цифровыми так и с символьными полями. При применении к символьным полям функции MAX и MIN могут работают с ASCII эквивалентами символов.

SELECT Count(Books.ID) AS [Количество Книг] FROM Books;

Использование CROUP BY позволяет применять агрегатные функции к группам записей.

SELECT Count(Books.ID) AS [Количество Книг] FROM Books GROUP BY [Писатель];

Представления (VIEW)

Представление (VIEW) - объект данных который не содержит никаких данных его владельца. Это - тип таблицы, чье содержание выбирается из других таблиц с помощью выполнения запроса.

Базовые таблицы - это таблицы, которые содержат данные. Однако имеется другой вид таблиц: - представления (VIEW). Представления - это таблицы чье содержание выбирается или получается из других таблиц. Они работают в запросах и операторах DML точно также как и основные таблицы, но не содержат никаких собственных данных. Представления - подобны окнам, через которые вы просматриваете информацию, которая фактически хранится в базовой таблице.

Команда CREATE VIEW . Представление создается командой CREATE VIEW. Она состоит из слов CREATE VIEW (СОЗДАТЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ), имени представления которое нужно создать, слова AS (КАК), и далее запроса. Создадим представление Londonstaff: CREATE VIEW Londonstaff AS SELECT * FROM Salespeople WHERE city = "London";

Это представление используется точно так же как и любая другая таблица. Она может быть запрошена, модифицирована, вставлена в, удалена из, и соединена с, другими таблицами и представлениями. Запрос представления.

Перевод
Tutorial

Если вы похожи на меня, то согласитесь: SQL - это одна из тех штук, которые на первый взгляд кажутся легкими (читается как будто по-английски!), но почему-то приходится гуглить каждый простой запрос, чтобы найти правильный синтаксис.

А потом начинаются джойны, агрегирование, подзапросы, и получается совсем белиберда. Вроде такой:

Буэ! Такое спугнет любого новичка, или даже разработчика среднего уровня, если он видит SQL впервые. Но не все так плохо.

Легко запомнить то, что интуитивно понятно, и с помощью этого руководства я надеюсь снизить порог входа в SQL для новичков, а уже опытным предложить по-новому взглянуть на SQL.

Не смотря на то, что синтаксис SQL почти не отличается в разных базах данных, в этой статье для запросов используется PostgreSQL. Некоторые примеры будут работать в MySQL и других базах.

В SQL много ключевых слов, но SELECT , FROM и WHERE присутствуют практически в каждом запросе. Чуть позже вы поймете, что эти три слова представляют собой самые фундаментальные аспекты построения запросов к базе, а другие, более сложные запросы, являются всего лишь надстройками над ними.

Давайте взглянем на базу данных, которую мы будем использовать в качестве примера в этой статье:

У нас есть книжная библиотека и люди. Также есть специальная таблица для учета выданных книг.

В таблице "books" хранится информация о заголовке, авторе, дате публикации и наличии книги. Все просто.
В таблице “members” - имена и фамилии всех записавшихся в библиотеку людей.
В таблице “borrowings” хранится информация о взятых из библиотеки книгах. Колонка bookid относится к идентификатору взятой книги в таблице “books”, а колонка memberid относится к соответствующему человеку из таблицы “members”. У нас также есть дата выдачи и дата, когда книгу нужно вернуть.

Давайте начнем с простого запроса: нам нужны имена и идентификаторы (id) всех книг, написанных автором “Dan Brown”

Запрос будет таким:

А результат таким:

id title

2	The Lost Symbol
4	Inferno

Довольно просто. Давайте разберем запрос чтобы понять, что происходит.

3.1 FROM - откуда берем данные

Сейчас это может показаться очевидным, но FROM будет очень важен позже, когда мы перейдем к соединениям и подзапросам.

FROM указывает на таблицу, по которой нужно делать запрос. Это может быть уже существующая таблица (как в примере выше), или таблица, создаваемая на лету через соединения или подзапросы.

3.2 WHERE - какие данные показываем

WHERE просто-напросто ведет себя как фильтр строк , которые мы хотим вывести. В нашем случае мы хотим видеть только те строки, где значение в колонке author - это “Dan Brown”.

3.3 SELECT - как показываем данные

Теперь, когда у нас есть все нужные нам колонки из нужной нам таблицы, нужно решить, как именно показывать эти данные. В нашем случае нужны только названия и идентификаторы книг, так что именно это мы и выберем с помощью SELECT . Заодно можно переименовать колонку используя AS .

Весь запрос можно визуализировать с помощью простой диаграммы:

4. Соединения (джойны)

Теперь мы хотим увидеть названия (не обязательно уникальные) всех книг Дэна Брауна, которые были взяты из библиотеки, и когда эти книги нужно вернуть:

SELECT books.title AS "Title", borrowings.returndate AS "Return Date" FROM borrowings JOIN books ON borrowings.bookid=books.bookid WHERE books.author="Dan Brown";

Результат:

Title Return Date

The Lost Symbol	2016-03-23 00:00:00
Inferno	2016-04-13 00:00:00
The Lost Symbol	2016-04-19 00:00:00

По большей части запрос похож на предыдущий за исключением секции FROM . Это означает, что мы запрашиваем данные из другой таблицы . Мы не обращаемся ни к таблице “books”, ни к таблице “borrowings”. Вместо этого мы обращаемся к новой таблице , которая создалась соединением этих двух таблиц.

borrowings JOIN books ON borrowings.bookid=books.bookid - это, считай, новая таблица, которая была сформирована комбинированием всех записей из таблиц "books" и "borrowings", в которых значения bookid совпадают. Результатом такого слияния будет:

А потом мы делаем запрос к этой таблице так же, как в примере выше. Это значит, что при соединении таблиц нужно заботиться только о том, как провести это соединение. А потом запрос становится таким же понятным, как в случае с «простым запросом» из пункта 3.

Давайте попробуем чуть более сложное соединение с двумя таблицами.

Теперь мы хотим получить имена и фамилии людей, которые взяли из библиотеки книги автора “Dan Brown”.

На этот раз давайте пойдем снизу вверх:

Шаг Step 1 - откуда берем данные? Чтобы получить нужный нам результат, нужно соединить таблицы “member” и “books” с таблицей “borrowings”. Секция JOIN будет выглядеть так:

borrowings JOIN books ON borrowings.bookid=books.bookid JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid

Результат соединения можно увидеть по ссылке .

Шаг 2 - какие данные показываем? Нас интересуют только те данные, где автор книги - “Dan Brown”

WHERE books.author="Dan Brown"

Шаг 3 - как показываем данные? Теперь, когда данные получены, нужно просто вывести имя и фамилию тех, кто взял книги:

SELECT members.firstname AS "First Name", members.lastname AS "Last Name"

Супер! Осталось лишь объединить три составные части и сделать нужный нам запрос:

SELECT members.firstname AS "First Name", members.lastname AS "Last Name" FROM borrowings JOIN books ON borrowings.bookid=books.bookid JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid WHERE books.author="Dan Brown";

Что даст нам:

First Name Last Name

Mike	Willis
Ellen	Horton
Ellen	Horton

Отлично! Но имена повторяются (они не уникальны). Мы скоро это исправим.

5. Агрегирование

Грубо говоря, агрегирования нужны для конвертации нескольких строк в одну . При этом, во время агрегирования для разных колонок используется разная логика.

Давайте продолжим наш пример, в котором появляются повторяющиеся имена. Видно, что Ellen Horton взяла больше одной книги, но это не самый лучший способ показать эту информацию. Можно сделать другой запрос:

SELECT members.firstname AS "First Name", members.lastname AS "Last Name", count(*) AS "Number of books borrowed" FROM borrowings JOIN books ON borrowings.bookid=books.bookid JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid WHERE books.author="Dan Brown" GROUP BY members.firstname, members.lastname;

Что даст нам нужный результат:

First Name Last Name Number of books borrowed

Mike	Willis	1
Ellen	Horton	2

Почти все агрегации идут вместе с выражением GROUP BY . Эта штука превращает таблицу, которую можно было бы получить запросом, в группы таблиц. Каждая группа соответствует уникальному значению (или группе значений) колонки, которую мы указали в GROUP BY . В нашем примере мы конвертируем результат из прошлого упражнения в группу строк. Мы также проводим агрегирование с count , которая конвертирует несколько строк в целое значение (в нашем случае это количество строк). Потом это значение приписывается каждой группе.

Каждая строка в результате представляет собой результат агрегирования каждой группы.

Можно прийти к логическому выводу, что все поля в результате должны быть или указаны в GROUP BY , или по ним должно производиться агрегирование. Потому что все другие поля могут отличаться друг от друга в разных строках, и если выбирать их SELECT "ом, то непонятно, какие из возможных значений нужно брать.

В примере выше функция count обрабатывала все строки (так как мы считали количество строк). Другие функции вроде sum или max обрабатывают только указанные строки. Например, если мы хотим узнать количество книг, написанных каждым автором, то нужен такой запрос:

SELECT author, sum(stock) FROM books GROUP BY author;

Результат:

author sum

Robin Sharma	4
Dan Brown	6
John Green	3
Amish Tripathi	2

Здесь функция sum обрабатывает только колонку stock и считает сумму всех значений в каждой группе.

6. Подзапросы

Подзапросы это обычные SQL-запросы, встроенные в более крупные запросы. Они делятся на три вида по типу возвращаемого результата.

6.1 Двумерная таблица

Есть запросы, которые возвращают несколько колонок. Хороший пример это запрос из прошлого упражнения по агрегированию. Будучи подзапросом, он просто вернет еще одну таблицу, по которой можно делать новые запросы. Продолжая предыдущее упражнение, если мы хотим узнать количество книг, написанных автором “Robin Sharma”, то один из возможных способов - использовать подзапросы:

SELECT * FROM (SELECT author, sum(stock) FROM books GROUP BY author) AS results WHERE author="Robin Sharma";

Результат:

Можно записать как: ["Robin Sharma", "Dan Brown"]

2. Теперь используем этот результат в новом запросе:

SELECT title, bookid FROM books WHERE author IN (SELECT author FROM (SELECT author, sum(stock) FROM books GROUP BY author) AS results WHERE sum > 3);

Результат:

title bookid

The Lost Symbol	2
Who Will Cry When You Die?	3
Inferno	4

Это то же самое, что:

SELECT title, bookid FROM books WHERE author IN ("Robin Sharma", "Dan Brown"); 6.3 Отдельные значения

Бывают запросы, результатом которых являются всего одна строка и одна колонка. К ним можно относиться как к константным значениям, и их можно использовать везде, где используются значения, например, в операторах сравнения. Их также можно использовать в качестве двумерных таблиц или массивов, состоящих из одного элемента.

Давайте, к примеру, получим информацию о всех книгах, количество которых в библиотеке превышает среднее значение в данный момент.

Среднее количество можно получить таким образом:

select avg(stock) from books;

Что дает нам:

7. Операции записи

Большинство операций записи в базе данных довольно просты, если сравнивать с более сложными операциями чтения.

7.1 Update

Синтаксис запроса UPDATE семантически совпадает с запросом на чтение. Единственное отличие в том, что вместо выбора колонок SELECT "ом, мы задаем знаения SET "ом.

Если все книги Дэна Брауна потерялись, то нужно обнулить значение количества. Запрос для этого будет таким:

UPDATE books SET stock=0 WHERE author="Dan Brown";

WHERE делает то же самое, что раньше: выбирает строки. Вместо SELECT , который использовался при чтении, мы теперь используем SET . Однако, теперь нужно указать не только имя колонки, но и новое значение для этой колонки в выбранных строках.

7.2 Delete

Запрос DELETE это просто запрос SELECT или UPDATE без названий колонок. Серьезно. Как и в случае с SELECT и UPDATE , блок WHERE остается таким же: он выбирает строки, которые нужно удалить. Операция удаления уничтожает всю строку, так что не имеет смысла указывать отдельные колонки. Так что, если мы решим не обнулять количество книг Дэна Брауна, а вообще удалить все записи, то можно сделать такой запрос:

DELETE FROM books WHERE author="Dan Brown"; 7.3 Insert

Пожалуй, единственное, что отличается от других типов запросов, это INSERT . Формат такой:

INSERT INTO x (a,b,c) VALUES (x, y, z);

Где a , b , c это названия колонок, а x , y и z это значения, которые нужно вставить в эти колонки, в том же порядке. Вот, в принципе, и все.

Взглянем на конкретный пример. Вот запрос с INSERT , который заполняет всю таблицу "books":

INSERT INTO books (bookid,title,author,published,stock) VALUES (1,"Scion of Ikshvaku","Amish Tripathi","06-22-2015",2), (2,"The Lost Symbol","Dan Brown","07-22-2010",3), (3,"Who Will Cry When You Die?","Robin Sharma","06-15-2006",4), (4,"Inferno","Dan Brown","05-05-2014",3), (5,"The Fault in our Stars","John Green","01-03-2015",3); 8. Проверка

Мы подошли к концу, предлагаю небольшой тест. Посмотрите на тот запрос в самом начале статьи. Можете разобраться в нем? Попробуйте разбить его на секции SELECT , FROM , WHERE , GROUP BY , и рассмотреть отдельные компоненты подзапросов.

Вот он в более удобном для чтения виде:

SELECT members.firstname || " " || members.lastname AS "Full Name" FROM borrowings INNER JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid INNER JOIN books ON books.bookid=borrowings.bookid WHERE borrowings.bookid IN (SELECT bookid FROM books WHERE stock> (SELECT avg(stock) FROM books)) GROUP BY members.firstname, members.lastname;

Этот запрос выводит список людей, которые взяли из библиотеки книгу, у которой общее количество выше среднего значения.

Результат:

Full Name

Lida Tyler

Надеюсь, вам удалось разобраться без проблем. Но если нет, то буду рад вашим комментариям и отзывам, чтобы я мог улучшить этот пост.

Теги: Добавить метки