Pagrindinės SQL komandos - duomenų bazių užklausų ir teiginių, kuriuos turėtumėte žinoti, sąrašas
SQL reiškia struktūrinę užklausų kalbą. SQL komandos yra instrukcijos, naudojamos bendrauti su duomenų baze, kad būtų atliekamos užduotys, funkcijos ir užklausos su duomenimis.
SQL komandos gali būti naudojamos paieškai duomenų bazėje ir kitoms funkcijoms atlikti, pvz., Lentelių kūrimui, duomenų pridėjimui prie lentelių, duomenų modifikavimui ir lentelių numetimui.
Čia pateikiamas pagrindinių SQL komandų (kartais vadinamų klausimais) sąrašas, kurį turėtumėte žinoti, jei ketinate dirbti su SQL.
PASIRINKITE ir IŠ
SELECTIš užklausą dalis nustato, kokius stulpelius duomenų parodyti rezultatus. Taip pat yra parinkčių, kurias galite naudoti rodydami duomenis, kurie nėra lentelės stulpeliai.
Toliau rodo pavyzdys trys stulpeliai SELECTed FROMį "studentas" lentelę ir vieną apskaičiuotą stulpelį. Duomenų bazėje saugomi studento ID, vardas ir pavardė. Mes galime sujungti stulpelius „Vardas“ ir „Pavardė“, kad sukurtume „FullName“ apskaičiuotą stulpelį.
SELECT studentID, FirstName, LastName, FirstName + ' ' + LastName AS FullName FROM student;+-----------+-------------------+------------+------------------------+ | studentID | FirstName | LastName | FullName | +-----------+-------------------+------------+------------------------+ | 1 | Monique | Davis | Monique Davis | | 2 | Teri | Gutierrez | Teri Gutierrez | | 3 | Spencer | Pautier | Spencer Pautier | | 4 | Louis | Ramsey | Louis Ramsey | | 5 | Alvin | Greene | Alvin Greene | | 6 | Sophie | Freeman | Sophie Freeman | | 7 | Edgar Frank "Ted" | Codd | Edgar Frank "Ted" Codd | | 8 | Donald D. | Chamberlin | Donald D. Chamberlin | | 9 | Raymond F. | Boyce | Raymond F. Boyce | +-----------+-------------------+------------+------------------------+ 9 rows in set (0.00 sec)SUKURTI LENTEL.
CREATE TABLEdaro tik tai, kaip skamba: duomenų bazėje sukuria lentelę. Galite nurodyti lentelės pavadinimą ir stulpelius, kurie turėtų būti lentelėje.
CREATE TABLE table_name ( column_1 datatype, column_2 datatype, column_3 datatype );KEITIMO LENTELĖ
ALTER TABLEkeičia lentelės struktūrą. Štai kaip jūs pridėtumėte stulpelį prie duomenų bazės:
ALTER TABLE table_name ADD column_name datatype;PATIKRINTI
CHECKApribojimas yra naudojamos siekiant apriboti vertės intervalą, kuris gali būti dedamas į kolonėlę.
Jei apibrėžiate CHECKvieno stulpelio apribojimą, šiam stulpeliui leidžiama naudoti tik tam tikras vertes. Jei CHECKlentelėje apibrėžiate apribojimą, tai gali apriboti tam tikrų stulpelių vertes pagal kitų eilutės stulpelių vertes.
Ši SQL sukuria CHECKapribojimą stulpelyje „Amžius“, kai sukuriama lentelė „Asmenys“. Į CHECKapribojimas užtikrina, kad jūs negalite turėti bet kuris jaunesnis nei 18 metų asmuo.
CREATE TABLE Persons ( ID int NOT NULL, LastName varchar(255) NOT NULL, FirstName varchar(255), Age int, CHECK (Age>=18) );Norėdami leisti įvesti CHECKapribojimą ir apibrėžti CHECKapribojimą keliuose stulpeliuose, naudokite šią SQL sintaksę:
CREATE TABLE Persons ( ID int NOT NULL, LastName varchar(255) NOT NULL, FirstName varchar(255), Age int, City varchar(255), CONSTRAINT CHK_Person CHECK (Age>=18 AND City="Sandnes") );KUR
(AND ,OR , IN, BETWEEN, Ir LIKE)
WHERESąlyga yra naudojamas apriboti eilučių grąžinti skaičių.
Pavyzdžiui, pirmą kartą mes parodysime jums SELECTpareiškimą ir rezultatus , be tam WHEREataskaitoje. Tada pridėsime WHEREteiginį, kuriame naudojami visi penki aukščiau nurodyti kvalifikaciniai etapai.
SELECT studentID, FullName, sat_score, rcd_updated FROM student;+-----------+------------------------+-----------+---------------------+ | studentID | FullName | sat_score | rcd_updated | +-----------+------------------------+-----------+---------------------+ | 1 | Monique Davis | 400 | 2017-08-16 15:34:50 | | 2 | Teri Gutierrez | 800 | 2017-08-16 15:34:50 | | 3 | Spencer Pautier | 1000 | 2017-08-16 15:34:50 | | 4 | Louis Ramsey | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 5 | Alvin Greene | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 6 | Sophie Freeman | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 7 | Edgar Frank "Ted" Codd | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 | | 8 | Donald D. Chamberlin | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 | | 9 | Raymond F. Boyce | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 | +-----------+------------------------+-----------+---------------------+ 9 rows in set (0.00 sec)Dabar pakartosime SELECTužklausą, bet mes apribosime eilučių grąžinimą naudodami WHEREteiginį.
STUDENT studentID, FullName, sat_score, recordUpdated FROM student WHERE (studentID BETWEEN 1 AND 5 OR studentID = 8) AND sat_score NOT IN (1000, 1400);+-----------+----------------------+-----------+---------------------+ | studentID | FullName | sat_score | rcd_updated | +-----------+----------------------+-----------+---------------------+ | 1 | Monique Davis | 400 | 2017-08-16 15:34:50 | | 2 | Teri Gutierrez | 800 | 2017-08-16 15:34:50 | | 4 | Louis Ramsey | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 5 | Alvin Greene | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 8 | Donald D. Chamberlin | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 | +-----------+----------------------+-----------+---------------------+ 5 rows in set (0.00 sec)ATNAUJINTI
Norėdami atnaujinti įrašą lentelėje, naudokite UPDATEteiginį.
Naudodami WHEREsąlygą nurodykite, kuriuos įrašus norite atnaujinti. Vienu metu galima atnaujinti vieną ar daugiau stulpelių. Sintaksė yra:
UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2, ... WHERE condition;Čia pateikiamas įrašo pavadinimo atnaujinimo ID 4 pavyzdys:
UPDATE Person SET Name = “Elton John” WHERE Id = 4;Taip pat galite atnaujinti lentelės stulpelius naudodami kitų lentelių reikšmes. Norėdami JOINgauti duomenis iš kelių lentelių, naudokite sąlygą. Sintaksė yra:
UPDATE table_name1 SET table_name1.column1 = table_name2.columnA table_name1.column2 = table_name2.columnB FROM table_name1 JOIN table_name2 ON table_name1.ForeignKey = table_name2.KeyŠtai visų įrašų tvarkytuvės atnaujinimo pavyzdys:
UPDATE Person SET Person.Manager = Department.Manager FROM Person JOIN Department ON Person.DepartmentID = Department.IDGRUPUOTI PAGAL
GROUP BY leidžia sujungti eiles ir kaupti duomenis.
Čia yra sintaksė GROUP BY:
SELECT column_name, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column_name;TURI
HAVINGleidžia filtruoti duomenis, kaupiamus pagal GROUP BYsąlygą, kad vartotojas gautų ribotą įrašų rinkinį.
Čia yra sintaksė HAVING:
SELECT column_name, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column_name HAVING COUNT(*) > value;AVG ()
„Vidutinis“ naudojamas skaičiuojant stulpelio vidurkį iš eilučių rinkinio, kurį grąžina SQL sakinys.
Čia yra funkcijos naudojimo sintaksė:
SELECT groupingField, AVG(num_field) FROM table1 GROUP BY groupingFieldŠtai pavyzdys naudojant studentų lentelę:
SELECT studentID, FullName, AVG(sat_score) FROM student GROUP BY studentID, FullName;AS
AS leidžia pervadinti stulpelį ar lentelę, naudojant slapyvardį.
SELECT user_only_num1 AS AgeOfServer, (user_only_num1 - warranty_period) AS NonWarrantyPeriod FROM server_tableDėl to gaunama tokia produkcija, kaip nurodyta toliau.
+-------------+------------------------+ | AgeOfServer | NonWarrantyPeriod | +-------------+------------------------+ | 36 | 24 | | 24 | 12 | | 61 | 49 | | 12 | 0 | | 6 | -6 | | 0 | -12 | | 36 | 24 | | 36 | 24 | | 24 | 12 | +-------------+------------------------+Taip pat galite naudoti AS, norėdami priskirti vardą lentelei, kad būtų lengviau remtis prisijungiant.
SELECT ord.product, ord.ord_number, ord.price, cust.cust_name, cust.cust_number FROM customer_table AS cust JOIN order_table AS ord ON cust.cust_number = ord.cust_numberDėl to gaunama tokia produkcija, kaip nurodyta toliau.
+-------------+------------+-----------+-----------------+--------------+ | product | ord_number | price | cust_name | cust_number | +-------------+------------+-----------+-----------------+--------------+ | RAM | 12345 | 124 | John Smith | 20 | | CPU | 12346 | 212 | Mia X | 22 | | USB | 12347 | 49 | Elise Beth | 21 | | Cable | 12348 | 0 | Paul Fort | 19 | | Mouse | 12349 | 66 | Nats Back | 15 | | Laptop | 12350 | 612 | Mel S | 36 | | Keyboard| 12351 | 24 | George Z | 95 | | Keyboard| 12352 | 24 | Ally B | 55 | | Air | 12353 | 12 | Maria Trust | 11 | +-------------+------------+-----------+-----------------+--------------+RŪŠIUOTI PAGAL
ORDER BY gives us a way to sort the result set by one or more of the items in the SELECT section. Here is an SQL sorting the students by FullName in descending order. The default sort order is ascending (ASC) but to sort in the opposite order (descending) you use DESC.
SELECT studentID, FullName, sat_score FROM student ORDER BY FullName DESC;COUNT
COUNT will count the number of rows and return that count as a column in the result set.
Here are examples of what you would use COUNT for:
- Counting all rows in a table (no group by required)
- Counting the totals of subsets of data (requires a Group By section of the statement)
This SQL statement provides a count of all rows. Note that you can give the resulting COUNT column a name using “AS”.
SELECT count(*) AS studentCount FROM student; DELETE
DELETE is used to delete a record in a table.
Be careful. You can delete all records of the table or just a few. Use the WHERE condition to specify which records you want to delete. The syntax is:
DELETE FROM table_name WHERE condition;Here is an example deleting from the table Person the record with Id 3:
DELETE FROM Person WHERE Id = 3;INNER JOIN
JOIN, also called Inner Join, selects records that have matching values in two tables.
SELECT * FROM A x JOIN B y ON y.aId = x.IdLEFT JOIN
A LEFT JOIN returns all rows from the left table, and the matched rows from the right table. Rows in the left table will be returned even if there was no match in the right table. The rows from the left table with no match in the right table will have null for right table values.
SELECT * FROM A x LEFT JOIN B y ON y.aId = x.IdRIGHT JOIN
A RIGHT JOIN returns all rows from the right table, and the matched rows from the left table. Opposite of a left join, this will return all rows from the right table even where there is no match in the left table. Rows in the right table that have no match in the left table will have null values for left table columns.
SELECT * FROM A x RIGHT JOIN B y ON y.aId = x.Id FULL OUTER JOIN
A FULL OUTER JOIN returns all rows for which there is a match in either of the tables. So if there are rows in the left table that do not have matches in the right table, those will be included. Also, if there are rows in the right table that do not have matches in the left table, those will be included.
SELECT Customers.CustomerName, Orders.OrderID FROM Customers FULL OUTER JOIN Orders ON Customers.CustomerID=Orders.CustomerID ORDER BY Customers.CustomerNameINSERT
INSERT is a way to insert data into a table.
INSERT INTO table_name (column_1, column_2, column_3) VALUES (value_1, 'value_2', value_3);LIKE
LIKE yra naudojamas WHEREarba HAVING(kaip dalis GROUP BY) apriboti pasirinktas eilutes iki elementų, kai stulpelyje yra tam tikras rašmenų modelis.
Ši SQL parinks studentus, FullNameprasidedančius raide „Monique“ arba baigiančius „Greene“.
SELECT studentID, FullName, sat_score, rcd_updated FROM student WHERE FullName LIKE 'Monique%' OR FullName LIKE '%Greene'; +-----------+---------------+-----------+---------------------+ | studentID | FullName | sat_score | rcd_updated | +-----------+---------------+-----------+---------------------+ | 1 | Monique Davis | 400 | 2017-08-16 15:34:50 | | 5 | Alvin Greene | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | +-----------+---------------+-----------+---------------------+ 2 rows in set (0.00 sec)Jūs galite įdėti NOTanksčiau, LIKEkad neįtrauktumėte eilučių su eilutės modeliu, užuot jas pasirinkę. Ši SQL neįtraukia įrašų, kuriuose stulpelyje „FullName“ yra „cer Pau“ ir „Ted“.
SELECT studentID, FullName, sat_score, rcd_updated FROM student WHERE FullName NOT LIKE '%cer Pau%' AND FullName NOT LIKE '%"Ted"%';+-----------+----------------------+-----------+---------------------+ | studentID | FullName | sat_score | rcd_updated | +-----------+----------------------+-----------+---------------------+ | 1 | Monique Davis | 400 | 2017-08-16 15:34:50 | | 2 | Teri Gutierrez | 800 | 2017-08-16 15:34:50 | | 4 | Louis Ramsey | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 5 | Alvin Greene | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 6 | Sophie Freeman | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 8 | Donald D. Chamberlin | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 | | 9 | Raymond F. Boyce | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 | +-----------+----------------------+-----------+---------------------+ 7 rows in set (0.00 sec)
