Как написать запрос sql server

Грамотное написание MS SQL запросов является важным преимуществом кандидата при приеме на работу, в то время как незнание может стать причиной отказа в новой должности или повышении зарплаты. Этому легко научиться. Достаточно знать синтаксис, который сам по себе простой и понятный. Эта статья раскрывает основные вопросы Structured Query Language. Она поможет получить первые знания по этой теме или освежить имеющуюся базу знаний. Может быть именно эта статья поможет вам получить желаемую работу.

Аббревиатура SQL расшифровывается – Structured Query Language (язык структурированных запросов). Его конструкции выступают непроцедурным декларативным языком. SQL позволяет сохранять информацию в базах данных (БД) в удобном для использования виде, а также манипулировать данными. Используется для управления данными в системе реляционных баз данных (RDBMS).

БД, в том числе и реляционная модель, основывается на теории множеств. Она подразумевает возможность объединения различных объектов в единое целое, которым в БД выступает таблица. Данное утверждение имеет важное значение, т.к. SQL основывается на работе с множествами, наборами данных, которые по сути и являются таблицами.

SQL запросы важны для всех веб-проектов в Интернете, обрабатывающих большие объемы информации. Все они вынуждены сохранять ее в различных видах БД. Многие проекты хранят информацию в БД реляционного типа (записи осуществляются в разных табличных подобиях). С помощью различных конструкций MS SQL запросов производится внесение новых и обращение к имеющимся записям.

Говоря простым языком, SQL выступает набором принятых стандартов, которые используются для создания обращений к БД. Стандарты языка SQL не являются статичными. Они постоянно видоизменяются, обновляются, расширяются.

СУБД

Существуют различные версии языка SQL. Эти разновидности специалисты иногда называют диалектами. Они создаются отдельными организациями и сообществами. Создатели выпускают более расширенные варианты устоявшихся языковых стандартов SQL.

Различные вариации спецификаций SQL предназначены для продуктивной работы с самыми разнообразными системами управления базами данных (СУБД). Каждая из них представляет собой систему программ, заточенную на выполнение определенных задач, достижения целей и работу с программными продуктами собственной инфраструктуры.

Чаще всего специалисты применяют СУБД, которые используют собственные стандарты SQL:

• Microsoft SQL Server – система управления БД, собственником которой является Microsoft. Особенно популярна в крупных компаниях корпоративного сектора. По сути является огромным комплексом приложений, который дает возможность сохранять, изменять, анализировать данные, реализовывать их безопасность и т.д. Использует диалект T-SQL (Transact-SQL);
• Oracle Database – СУБД от Oracle. Также очень популярна, в том числе в крупных компаниях корпоративного сектора. Сопоставима с предыдущей СУБД, по отношению к которой является основным конкурентом. Полнофункциональные версии обоих собственников являются достаточно дорогостоящими;
• MySQL – также принадлежит компании Oracle, но предполагает бесплатное использование. Этот продукт достаточно популярен в онлайн-сегменте. Именно на нем работает большинство веб-проектов (все они используют эту СУБД для хранения информации);
• PostgreSQL – свободная система, которая поддерживается и развивается сообществом пользователей. Также распространяется бесплатно, достаточно функциональна и пользуется широкой популярностью.

Возможности расширений в различных диалектах SQL могут иметь как общие свойства (основные конструкции), так и определенные отличия (в используемых типах данных, командах). Это объясняется тем, что диалекты создают и используют различные организации, преследующие разные цели и задачи.

Классификация Structured Query Language

SQL запросы можно разделить на следующие виды:

DDL

Язык определения данных – DDL (аббревиатура Data Definition Language). Основная задача – формирование БД и представление ее структуры. Они диктуют правила (вид) размещения данных в БД.

К DDL относятся SQL Queries:

• ALTER – применяется для добавления, удаления, изменения столбцов в ранее созданной таблице (ALTER TABLE);
• COLLATE – используется, чтобы определить, по каким параметрам будет сортироваться БД, столбцы либо операции приведения условий сортировки, если используется выражение строки символов;
• CREATE – позволяет создать новую БД;
• DROP – позволяет удалять любые данные (в том числе и таблицы) из БД. Добавляется приставкой к нужному элементу (DROP TABLE – удалить таблицу);
• DISABLE TRIGGER – выполняет функции отключения триггеров;
• ENABLE TRIGGER – выполняет включение триггеров DML, DDL или logon;
• RENAME – используется для переименования таблицы, которая создана пользователем;
• UPDATE STATISTICS – выполняет функции обновления статистики оптимизации запросов как для таблиц, так и для индексированных представлений;
• TRUNCATE – удаляет все значения из таблицы, но ее саму оставляет.

DML

Язык манипулирования данными – DML (сокращенное от Data Manipulation Language). К нему относятся команды, при использовании которых осуществляются определенные манипуляции с данными.

Основная часть MS SQL запросов относится именно к DML. В их число входят:

• BULK INSERT – импортирует файл с данными в таблицу либо представляет БД в том формате, который указал пользователь;
• SELECT – выводит нужные данные из определенной таблицы;
• DELETE – выполняет удаление указанной строки (с помощью оператора WHERE) из определенной таблицы в БД,
• UPDATE – позволяет вносить правки или добавлять новую информацию в сделанные ранее записи. Включает: таблицу с полем, в котором необходимо внести изменения, запись нового значения, для обозначения места в выбранной таблице применяется WHERE;
• INSERT – в имеющуюся БД добавляет новые записи;
• UPDATETEXT – выполняет обновление (изменение) существующих полей типа text, ntext или image;
• MERGE – в целевой таблице выполняет операции вставок, обновлений либо удалений, основанные на результатах соединения с данными исходной;
• WRITETEXT – выполняет обновление существующих столбцов, имеющих тип text, ntext или image, в режиме онлайн, с минимальным использованием журнала. Данная инструкция перезаписывает в столбцах, для которых используется, любые данные. Но ее нельзя применять в представлениях для столбцов вышеуказанных типов;
• READTEXT – производит считывание значений text, ntext или image из соответствующих столбцов. Процесс запускается с указанных позиций и длится для обозначенного числа байтов.

Без них не обойтись, когда необходимо:

• внести изменения в ранее занесенные данные;
• получить данные из сформированной ранее БД;
• сохранить, обновить, удалить данные из БД.

DCL

Языком управления данными является DCL (расшифровывается – Data Control Language). В нем объединены запросы вместе с командами, которые касаются прав, разрешений и прочих настроек систем управления БД.

К их числу относятся:

• GRANT – применяется для распределения пользователям привилегий;
• REVOKE – выполняет функции отмены привилегий,
• DENY – применяется для запрещения разрешений участникам. Наделен приоритетом над иными разрешениями, однако не может использоваться к владельцам либо членам с правами sysadmin.

TCL

Языком управления транзакциями является TCL (аббревиатура от Transaction Control Language). TCL-конструкции используются для управления изменениями, происходящими благодаря применению DML-команд. Они дают возможность объединять в наборы транзакций запросы DML.

К ним относятся:

• BEGIN – позволяет выполнять инструкции T-SQL;
• COMMIT – выполняет фиксацию транзакции;
• ROLLBACK – выполняет откат транзакции.

Простые SQL Queries

Для создания таблицы используется CREATE TABLE, новой БД – CREATE DATABASE. Все колонки, которые необходимо добавить вместе с их типами, будут приняты в качестве параметров.

Для формирования БД на сервере используют MS SQL Server Management Studio, а также MS SQL Server. При создании таблиц добавляют команду Primary Key, которая выступает как колонка, в которой все значения уникальны. Это может быть первая колонка с указанием id номера записи (строки) в таблице.

Для выполнения различных операций в SQL предусмотрено множество встроенных функций. Среди них чаще всего используются агрегатные функции:

• MIN()/ MAX() – для возврата минимального либо максимального значения указанного столбца;
• COUNT() – для возврата числа строк;
• AVG() – для возврата среднего значения указанного столбца;
• SUM() – для возврата суммы всех полей столбца, у которых имеются числовые значения.

Ключевое слово AS, добавленное в команду, поможет столбцу присвоить псевдоним. Это сделает его название не только красивым, но и более понятным.

Сложные SQL Queries

Кроме стандартных, часто используются сложные SQL запросы, которые представляют собой комбинацию простых. При выполнении простых запросов промежуточные результаты группируются в соответствующие таблицы данных. Сложный SQL запрос в свою очередь уже манипулирует промежуточными результатами, которые были получены с помощью простых.

Сложные SQL запросы формируются различными способами:

1. Один запрос (подзапрос) помещается в иной (внешний), который является основным.
2. Реляционные операторы получаются путем использования разных операторов объединения промежуточных результатов, полученных в результате выполнения простых подзапросов.

Структура MS SQL запросов

Остановимся подробнее на структуре самых популярных запросов.

SELECT, FROM

Операторы SELECT и FROM являются обязательными элементами команды. Они определяют, какие столбцы выбраны, их порядок и источник данных.

Общая структура имеет вид:

• SELECT (‘столбцы или * для выбора всех столбцов; обязательно’)
• FROM (‘таблица; обязательно’)

Примеры использования:

• Чтобы выбрать все (используется обозначение *) из таблицы «Autors»:

SELECT * FROM Autors

• Для выбора столбцов (AutorID, AutorName) из «Autors»:

SELECT AutorID, AutorName FROM Autors

Применение команды SELECT DISTINCT позволяет получить лишь те данные, которые не повторяются в таблице.

WHERE

Элемент WHERE не обязателен. Он используется лишь в тех случаях, когда требуется отобрать данные по определенному условию. Это условие запроса и указывается в операторе WHERE.

Общая структура:

WHERE (‘условие/фильтрация, к примеру, city = ‘London’; необязательно’)

Внутри WHERE часто применяются:

• для фильтрования в таблице столбцов сразу по нескольким значениям – IN (включение) / NOT IN (исключение);
• для фильтрования таблицы одновременно по нескольким значениям столбцов – AND (выполнение всех условий) / OR (выполнение хотя бы одного условия);
• математические знаки сравнения (=, <, >, <=, >=, <>);
• команды проверки: BETWEEN – на расположение значения в определенном промежутке (в числовом или текстовом выражении), LIKE – по заданному шаблону (в операторе используются два оператора: «%» – ни одного, один либо несколько символов, «_» – один символ).

Позволяет сравнивать не только числовые показатели, но и текстовые.

INSERT

Его использование позволит внести новые записи в БД. К примеру, чтобы добавить еще одного автора (Иван Бунин, 83 года) в БД с именем «tAuthors», необходимо использовать команду:

INSERT INTO tAuthors VALUES (‘Иван’, ‘Бунин’, ’83’)

GROUP BY

Элемент GROUP BY не обязателен для запроса. Он используется в тех случаях, когда необходимо задать агрегацию по определенному столбцу (к примеру, когда необходимо узнать, сколько клиентов проживает в каждом районе города).

Общая структура:

GROUP BY (‘столбец, по которому необходимо систематизировать данные; необязательно’)

При применении GROUP BY необходимо, чтобы выполнялись условия:

1. Список столбцов (по которым производится группировка) внутри запроса SELECT должен соответствовать списку столбцов в GROUP BY.
2. Внутри запроса SELECT должны указываться агрегатные функции (SUM, AVG, COUNT, MAX, MIN). Обязательно должны указываться столбцы, к которым они будут применяться.

HAVING

Для запросов не является обязательным. Используется, когда необходимо отфильтровать данные на уровне уже сгруппированных. Наблюдается повторение функций WHERE, но на более высоком уровне. Отличается от WHERE тем, что последний не предназначен для работы с агрегатными функциями.

Структура имеет вид:

HAVING (‘условие/ фильтрация на уровне сгруппированных данных; необязательно’)

Пример использования – проведение выборки по агрегированной таблице с числом клиентов по районам города. К примеру, необходимо оставить выгрузку лишь тех районов, в которых проживает не менее 100 клиентов. Для данного запроса выполнение требуемой фильтрации не составит труда.

ORDER BY

Не является обязательным. Используется, когда в таблице требуется сортировка на возрастание или убывание по одному или нескольким столбцам. В том случае, когда в команде не указаны способы сортировки ASC либо DESK, производится сортировка по возрастанию значений.

Структура запроса:

ORDER BY (‘столбец, по которому требуется сортировка вывода; необязательно’)

JOIN

Не обязательный для запроса элемент. Применяется в тех случаях, когда необходимо объединить таблицы по определенному ключу (перед которым проставляется оператор ON), присутствующему в каждой из них.

Если необходимо промэппить определенную таблицу данными из другой, используются различные типы присоединений:

• INNER JOIN – пересечение;
• RIGHT/LEFT JOIN – производит мэппинг одной таблицы данными из иной и т.д.

Деревья и иные конструкции часто требуют рекурсивную обработку. Эти проблемы помогают решать рекурсивные запросы. В MS SQL они впервые появились в Server 2005. Их синтаксис сложен и труден к пониманию. Вследствие этого, рекурсивные запросы используются крайне редко. Хотя рекурсия позволяет экономить время выполнения операций и дисковое пространство.

Кроме вышеуказанных, существует огромное число самых разных запросов: с зацикленными конструкциями, для работы с переменными и т.д. Чтобы их изучить, понадобится серьезно углубиться в изучение этой специфики.

Как видно из статьи, язык SQL легок в понимании и применении. Изучив его основы, вы не только сможете эффективно применять знания при выполнении проектов, но и значительно повысите свое конкурентное преимущество как грамотного работника или кандидата на желаемую должность.

Изучайте материалы, освежайте знания. Если возникли вопросы – обязательно задавайте их. Удачи на полях познания основ SQL!

Также приглашаем на специальный курс по MS SQL.

Вступление и DDL – Data Definition Language (язык описания данных)

Часть первая — habrahabr.ru/post/255361

DML – Data Manipulation Language (язык манипулирования данными)

В первой части мы уже немного затронули язык DML, применяя почти весь набор его команд, за исключением команды MERGE.

Рассказывать про DML я буду по своей последовательности выработанной на личном опыте. По ходу, так же постараюсь рассказать про «скользкие» места, на которые стоит акцентировать внимание, эти «скользкие» места, схожи во многих диалектах языка SQL.

Т.к. учебник посвящается широкому кругу читателей (не только программистам), то и объяснение, порой будет соответствующее, т.е. долгое и нудное. Это мое видение материала, которое в основном получено на практике в результате профессиональной деятельности.

Основная цель данного учебника, шаг за шагом, выработать полное понимание сути языка SQL и научить правильно применять его конструкции. Профессионалам в этой области, может тоже будет интересно пролистать данный материал, может и они смогут вынести для себя что-то новое, а может просто, будет полезно почитать в целях освежить память. Надеюсь, что всем будет интересно.

Т.к. DML в диалекте БД MS SQL очень сильно связан с синтаксисом конструкции SELECT, то я начну рассказывать о DML именно с нее. На мой взгляд конструкция SELECT является самой главной конструкцией языка DML, т.к. за счет нее или ее частей осуществляется выборка необходимых данных из БД.

Язык DML содержит следующие конструкции:

• SELECT – выборка данных
• INSERT – вставка новых данных
• UPDATE – обновление данных
• DELETE – удаление данных
• MERGE – слияние данных

В данной части, мы рассмотрим, только базовый синтаксис команды SELECT, который выглядит следующим образом:

SELECT [DISTINCT] список_столбцов или *
FROM источник
WHERE фильтр
ORDER BY выражение_сортировки

Тема оператора SELECT очень обширная, поэтому в данной части я и остановлюсь только на его базовых конструкциях. Я считаю, что, не зная хорошо базы, нельзя приступать к изучению более сложных конструкций, т.к. дальше все будет крутиться вокруг этой базовой конструкции (подзапросы, объединения и т.д.).

Также в рамках этой части, я еще расскажу о предложении TOP. Это предложение я намерено не указал в базовом синтаксисе, т.к. оно реализуется по-разному в разных диалектах языка SQL.

Если язык DDL больше статичен, т.е. при помощи него создаются жесткие структуры (таблицы, связи и т.п.), то язык DML носит динамический характер, здесь правильные результаты вы можете получить разными путями.

Обучение так же будет продолжаться в режиме Step by Step, т.е. при чтении нужно сразу же своими руками пытаться выполнить пример. После делаете анализ полученного результата и пытаетесь понять его интуитивно. Если что-то остается непонятным, например, значение какой-нибудь функции, то обращайтесь за помощью в интернет.

Примеры будут показываться на БД Test, которая была создана при помощи DDL+DML в первой части.

Для тех, кто не создавал БД в первой части (т.к. не всех может интересовать язык DDL), может воспользоваться следующим скриптом:

-- создание БД
CREATE DATABASE Test
GO

-- сделать БД Test текущей
USE Test
GO

-- создаем таблицы справочники
CREATE TABLE Positions(
  ID int IDENTITY(1,1) NOT NULL CONSTRAINT PK_Positions PRIMARY KEY,
  Name nvarchar(30) NOT NULL
)

CREATE TABLE Departments(
  ID int IDENTITY(1,1) NOT NULL CONSTRAINT PK_Departments PRIMARY KEY,
  Name nvarchar(30) NOT NULL
)
GO

-- заполняем таблицы справочники данными
SET IDENTITY_INSERT Positions ON
INSERT Positions(ID,Name)VALUES
(1,N'Бухгалтер'),
(2,N'Директор'),
(3,N'Программист'),
(4,N'Старший программист')
SET IDENTITY_INSERT Positions OFF
GO

SET IDENTITY_INSERT Departments ON
INSERT Departments(ID,Name)VALUES
(1,N'Администрация'),
(2,N'Бухгалтерия'),
(3,N'ИТ')
SET IDENTITY_INSERT Departments OFF
GO

-- создаем таблицу с сотрудниками
CREATE TABLE Employees(
  ID int NOT NULL,
  Name nvarchar(30),
  Birthday date,
  Email nvarchar(30),
  PositionID int,
  DepartmentID int,
  HireDate date NOT NULL CONSTRAINT DF_Employees_HireDate DEFAULT SYSDATETIME(),
  ManagerID int,
CONSTRAINT PK_Employees PRIMARY KEY (ID),
CONSTRAINT FK_Employees_DepartmentID FOREIGN KEY(DepartmentID) REFERENCES Departments(ID),
CONSTRAINT FK_Employees_PositionID FOREIGN KEY(PositionID) REFERENCES Positions(ID),
CONSTRAINT FK_Employees_ManagerID FOREIGN KEY (ManagerID) REFERENCES Employees(ID),
CONSTRAINT UQ_Employees_Email UNIQUE(Email),
CONSTRAINT CK_Employees_ID CHECK(ID BETWEEN 1000 AND 1999),
INDEX IDX_Employees_Name(Name)
)
GO

-- заполняем ее данными
INSERT Employees (ID,Name,Birthday,Email,PositionID,DepartmentID,ManagerID)VALUES
(1000,N'Иванов И.И.','19550219','i.ivanov@test.tt',2,1,NULL),
(1001,N'Петров П.П.','19831203','p.petrov@test.tt',3,3,1003),
(1002,N'Сидоров С.С.','19760607','s.sidorov@test.tt',1,2,1000),
(1003,N'Андреев А.А.','19820417','a.andreev@test.tt',4,3,1000)

Все, теперь мы готовы приступить к изучению языка DML.

SELECT – оператор выборки данных

Первым делом, для активного редактора запроса, сделаем текущей БД Test, выбрав ее в выпадающем списке или же командой «USE Test».

Начнем с самой элементарной формы SELECT:

SELECT *
FROM Employees

В данном запросе мы просим вернуть все столбцы (на это указывает «*») из таблицы Employees – можно прочесть это как «ВЫБЕРИ все_поля ИЗ таблицы_сотрудники». В случае наличия кластерного индекса, возвращенные данные, скорее всего будут отсортированы по нему, в данном случае по колонке ID (но это не суть важно, т.к. в большинстве случаев сортировку мы будем указывать в явном виде сами при помощи ORDER BY …):

Вообще стоит сказать, что в диалекте MS SQL самая простая форма запроса SELECT может не содержать блока FROM, в этом случае вы можете использовать ее, для получения каких-то значений:

SELECT
	5550/100*15,
	SYSDATETIME(), -- получение системной даты БД
	SIN(0)+COS(0)

Обратите внимание, что выражение (5550/100*15) дало результат 825, хотя если мы посчитаем на калькуляторе получится значение (832.5). Результат 825 получился по той причине, что в нашем выражении все числа целые, поэтому и результат целое число, т.е. (5550/100) дает нам 55, а не (55.5).

Запомните следующее, что в MS SQL работает следующая логика:

• Целое / Целое = Целое (т.е. в данном случае происходит целочисленное деление)
• Вещественное / Целое = Вещественное
• Целое / Вещественное = Вещественное

Т.е. результат преобразуется к большему типу, поэтому в 2-х последних случаях мы получаем вещественное число (рассуждайте как в математике – диапазон вещественных чисел больше диапазона целых, поэтому и результат преобразуется к нему):

SELECT
  123/10, -- 12
  123./10, -- 12.3
  123/10. -- 12.3

Здесь (123.) = (123.0), просто в данном случае 0 можно отбросить и оставить только точку.

При других арифметических операциях действует та же самая логика, просто в случае деления этот нюанс более актуален.

Поэтому обращайте внимание на тип данных числовых столбцов. В том случае если он целый, а результат вам нужно получить вещественный, то используйте преобразование, либо просто ставьте точку после числа указанного в виде константы (123.).

Для преобразования полей можно использовать функцию CAST или CONVERT. Для примера воспользуемся полем ID, оно у нас типа int:

SELECT
  ID,
  ID/100, -- здесь произойдет целочисленное деление
  CAST(ID AS float)/100, -- используем функцию CAST для преобразования в тип float
  CONVERT(float,ID)/100, -- используем функцию CONVERT для преобразования в тип float
  ID/100. -- используем преобразование за счет указания что знаменатель вещественное число
FROM Employees

На заметку. В БД ORACLE синтаксис без блока FROM недопустим, там для этой цели используется системная таблица DUAL, которая содержит одну строку:

SELECT
	5550/100*15, -- а в ORACLE результат будет равен 832.5
	sysdate,
	sin(0)+cos(0)
FROM DUAL

Примечание. Имя таблицы во многих РБД может предваряться именем схемы:

SELECT *
FROM dbo.Employees -- dbo – имя схемы

Схема – это логическая единица БД, которая имеет свое наименование и позволяет сгруппировать внутри себя объекты БД такие как таблицы, представления и т.д.

Определение схемы в разных БД может отличатся, где-то схема непосредственно связанна с пользователем БД, т.е. в данном случае можно сказать, что схема и пользователь – это синонимы и все создаваемые в схеме объекты по сути являются объектами данного пользователя. В MS SQL схема – это независимая логическая единица, которая может быть создана сама по себе (см. CREATE SCHEMA).

По умолчанию в базе MS SQL создается одна схема с именем dbo (Database Owner) и все создаваемые объекты по умолчанию создаются именно в данной схеме. Соответственно, если мы в запросе указываем просто имя таблицы, то она будет искаться в схеме dbo текущей БД. Если мы хотим создать объект в конкретной схеме, мы должны будем так же предварить имя объекта именем схемы, например, «CREATE TABLE имя_схемы.имя_таблицы(…)».

В случае MS SQL имя схемы может еще предваряться именем БД, в которой находится данная схема:

SELECT *
FROM Test.dbo.Employees -- имя_базы.имя_схемы.таблица

Такое уточнение бывает полезным, например, если:

• в одном запросе мы обращаемся к объектам расположенных в разных схемах или базах данных
• требуется сделать перенос данных из одной схемы или БД в другую
• находясь в одной БД, требуется запросить данные из другой БД
• и т.п.

Схема – очень удобное средство, которое полезно использовать при разработке архитектуры БД, а особенно крупных БД.

Так же не забываем, что в тексте запроса мы можем использовать как однострочные «— …», так и многострочные «/* … */» комментарии. Если запрос большой и сложный, то комментарии могут очень помочь, вам или кому-то другому, через некоторое время, вспомнить или разобраться в его структуре.

Если столбцов в таблице очень много, а особенно, если в таблице еще очень много строк, плюс к тому если мы делаем запросы к БД по сети, то предпочтительней будет выборка с непосредственным перечислением необходимых вам полей через запятую:

SELECT ID,Name
FROM Employees

Т.е. здесь мы говорим, что нам из таблицы нужно вернуть только поля ID и Name. Результат будет следующим (кстати оптимизатор здесь решил воспользоваться индексом, созданным по полю Name):

На заметку. Порой бывает полезным посмотреть на то как осуществляется выборка данных, например, чтобы выяснить какие индексы используются. Это можно сделать если нажать кнопку «Display Estimated Execution Plan – Показать расчетный план» или установить «Include Actual Execution Plan – Включить в результат актуальный план выполнения запроса» (в данном случае мы сможем увидеть уже реальный план, соответственно, только после выполнения запроса):

Анализ плана выполнения очень полезен при оптимизации запроса, он позволяет выяснить каких индексов не хватает или же какие индексы вообще не используются и их можно удалить.

Если вы только начали осваивать DML, то сейчас для вас это не так важно, просто возьмите на заметку и можете спокойно забыть об этом (может это вам никогда и не пригодится) – наша первоначальная цель изучить основы языка DML и научится правильно применять их, а оптимизация это уже отдельное искусство. Порой важнее, чтобы на руках просто был правильно написанный запрос, который возвращает правильные результат с предметной точки зрения, а его оптимизацией уже занимаются отдельные люди. Для начала вам нужно научиться просто правильно писать запросы, используя любые средства для достижения цели. Главная цель которую вы сейчас должны достичь – чтобы ваш запрос возвращал правильные результаты.

Задание псевдонимов для таблиц

При перечислении колонок их можно предварять именем таблицы, находящейся в блоке FROM:

SELECT Employees.ID,Employees.Name
FROM Employees

Но такой синтаксис обычно использовать неудобно, т.к. имя таблицы может быть длинным. Для этих целей обычно задаются и применяются более короткие имена – псевдонимы (alias):

SELECT emp.ID,emp.Name
FROM Employees AS emp

или

SELECT emp.ID,emp.Name
FROM Employees emp -- ключевое слово AS можно отпустить (я предпочитаю такой вариант)

Здесь emp – псевдоним для таблицы Employees, который можно будет использоваться в контексте данного оператора SELECT. Т.е. можно сказать, что в контексте этого оператора SELECT мы задаем таблице новое имя.

Конечно, в данном случае результаты запросов будут точно такими же как и для «SELECT ID,Name FROM Employees». Для чего это нужно будет понятно дальше (даже не в этой части), пока просто запоминаем, что имя колонки можно предварять (уточнять) либо непосредственно именем таблицы, либо при помощи псевдонима. Здесь можно использовать одно из двух, т.е. если вы задали псевдоним, то и пользоваться нужно будет им, а использовать имя таблицы уже нельзя.

На заметку. В ORACLE допустим только вариант задания псевдонима таблицы без ключевого слова AS.

DISTINCT – отброс строк дубликатов

Ключевое слово DISTINCT используется для того чтобы отбросить из результата запроса строки дубликаты. Грубо говоря представьте, что сначала выполняется запрос без опции DISTINCT, а затем из результата выбрасываются все дубликаты. Продемонстрируем это для большей наглядности на примере:

-- создадим для демонстрации временную таблицу
CREATE TABLE #Trash(
  ID int NOT NULL PRIMARY KEY,
  Col1 varchar(10),
  Col2 varchar(10),
  Col3 varchar(10)
)

-- наполним данную таблицу всяким мусором
INSERT #Trash(ID,Col1,Col2,Col3)VALUES
(1,'A','A','A'), (2,'A','B','C'), (3,'C','A','B'), (4,'A','A','B'),
(5,'B','B','B'), (6,'A','A','B'), (7,'A','A','A'), (8,'C','A','B'),
(9,'C','A','B'), (10,'A','A','B'), (11,'A',NULL,'B'), (12,'A',NULL,'B')

-- посмотрим что возвращает запрос без опции DISTINCT
SELECT Col1,Col2,Col3
FROM #Trash

-- посмотрим что возвращает запрос с опцией DISTINCT
SELECT DISTINCT Col1,Col2,Col3
FROM #Trash

-- удалим временную таблицу
DROP TABLE #Trash

Наглядно это будет выглядеть следующим образом (все дубликаты помечены одним цветом):

Теперь давайте рассмотрим где это можно применить, на более практичном примере – вернем из таблицы Employees только уникальные идентификаторы отделов (т.е. узнаем ID отделов в которых числятся сотрудники):

SELECT DISTINCT DepartmentID
FROM Employees

Здесь мы получили три строки, т.к. 2 сотрудника у нас числятся в одном отделе (ИТ).

Теперь узнаем в каких отделах, какие должности фигурируют:

SELECT DISTINCT DepartmentID,PositionID
FROM Employees

Здесь мы получили 4 строчки, т.к. повторяющихся комбинаций (DepartmentID, PositionID) в нашей таблице нет.

Ненадолго вернемся к DDL

Так как данных для демонстрационных примеров начинает не хватать, а рассказать хочется более обширно и понятно, то давайте чуть расширим нашу таблицу Employess. К тому же немного вспомним DDL, как говорится «повторение – мать учения», и плюс снова немного забежим вперед и применим оператор UPDATE:

-- создаем новые колонки
ALTER TABLE Employees ADD
  LastName nvarchar(30), -- фамилия
  FirstName nvarchar(30), -- имя
  MiddleName nvarchar(30), -- отчество
  Salary float, -- и конечно же ЗП в каких-то УЕ
  BonusPercent float -- процент для вычисления бонуса от оклада
GO

-- наполняем их данными (некоторые данные намерено пропущены)
UPDATE Employees
SET
  LastName=N'Иванов',FirstName=N'Иван',MiddleName=N'Иванович',
  Salary=5000,BonusPercent= 50
WHERE ID=1000 -- Иванов И.И.

UPDATE Employees
SET
  LastName=N'Петров',FirstName=N'Петр',MiddleName=N'Петрович',
  Salary=1500,BonusPercent= 15
WHERE ID=1001 -- Петров П.П.

UPDATE Employees
SET
  LastName=N'Сидоров',FirstName=N'Сидор',MiddleName=NULL,
  Salary=2500,BonusPercent=NULL
WHERE ID=1002 -- Сидоров С.С.

UPDATE Employees
SET
  LastName=N'Андреев',FirstName=N'Андрей',MiddleName=NULL,
  Salary=2000,BonusPercent= 30
WHERE ID=1003 -- Андреев А.А.

Убедимся, что данные обновились успешно:

SELECT *
FROM Employees

Задание псевдонимов для столбцов запроса

Думаю, здесь будет проще показать, чем написать:

SELECT
  -- даем имя вычисляемому столбцу
  LastName+' '+FirstName+' '+MiddleName AS ФИО,
  -- использование двойных кавычек, т.к. используется пробел
  HireDate AS "Дата приема",
  -- использование квадратных скобок, т.к. используется пробел
  Birthday AS [Дата рождения],
  -- слово AS не обязательно
  Salary ZP
FROM Employees

Как видим заданные нами псевдонимы столбцов, отразились в заголовке результирующей таблицы. Собственно, это и есть основное предназначение псевдонимов столбцов.

Обратите внимание, т.к. у последних 2-х сотрудников не указано отчество (NULL значение), то результат выражения «LastName+’ ‘+FirstName+’ ‘+MiddleName» так же вернул нам NULL.

Для соединения (сложения, конкатенации) строк в MS SQL используется символ «+».

Запомним, что все выражения в которых участвует NULL (например, деление на NULL, сложение с NULL) будут возвращать NULL.

На заметку.
В случае ORACLE для объединения строк используется оператор «||» и конкатенация будет выглядеть как «LastName||’ ‘||FirstName||’ ‘||MiddleName». Для ORACLE стоит отметить, что у него для строковых типов есть исключение, для них NULL и пустая строка » это одно и тоже, поэтому в ORACLE такое выражение вернет для последних 2-х сотрудников «Сидоров Сидор » и «Андреев Андрей ». На момент версии ORACLE 12c, насколько я знаю, опции которая изменяет такое поведение нет (если не прав, прошу поправить меня). Здесь мне сложно судить хорошо это или плохо, т.к. в одних случаях удобнее поведение NULL-строки как в MS SQL, а в других как в ORACLE.

В ORACLE тоже допустимы все перечисленные выше псевдонимы столбцов, кроме […].

Для того чтобы не городить конструкцию с использованием функции ISNULL, в MS SQL мы можем применить функцию CONCAT. Рассмотрим и сравним 3 варианта:

SELECT
  LastName+' '+FirstName+' '+MiddleName FullName1,
  -- 2 варианта для замены NULL пустыми строками '' (получаем поведение как и в ORACLE)
  ISNULL(LastName,'')+' '+ISNULL(FirstName,'')+' '+ISNULL(MiddleName,'') FullName2,
  CONCAT(LastName,' ',FirstName,' ',MiddleName) FullName3
FROM Employees

В MS SQL псевдонимы еще можно задавать при помощи знака равенства:

SELECT
  'Дата приема'=HireDate, -- помимо "…" и […] можно использовать '…'
  [Дата рождения]=Birthday,
  ZP=Salary
FROM Employees

Использовать для задания псевдонима ключевое слово AS или же знак равенства, наверное, больше дело вкуса. Но при разборе чужих запросов, данные знания могут пригодиться.

Напоследок скажу, что для псевдонимов имена лучше задавать, используя только символы латиницы и цифры, избегая применения ‘…’, «…» и […], то есть использовать те же правила, что мы использовали при наименовании таблиц. Дальше, в примерах я буду использовать только такие наименования и никаких ‘…’, «…» и […].

Основные арифметические операторы SQL

Приоритет выполнения арифметических операторов такой же, как и в математике. Если необходимо, то порядок применения операторов можно изменить используя круглые скобки — (a+b)*(x/(y-z)).

И еще раз повторюсь, что любая операция с NULL дает NULL, например: 10+NULL, NULL*15/3, 100/NULL – все это даст в результате NULL. Т.е. говоря просто неопределенное значение не может дать определенный результат. Учитывайте это при составлении запроса и при необходимости делайте обработку NULL значений функциями ISNULL, COALESCE:

SELECT
  ID,Name,
  Salary/100*BonusPercent AS Result1, -- без обработки NULL значений
  Salary/100*ISNULL(BonusPercent,0) AS Result2, -- используем функцию ISNULL
  Salary/100*COALESCE(BonusPercent,0) AS Result3 -- используем функцию COALESCE
FROM Employees

Немного расскажу о функции COALESCE:

COALESCE (expr1, expr2, ..., exprn) - Возвращает первое не NULL значение из списка значений.

Пример:

SELECT COALESCE(f1, f1*f2, f2*f3) val -- в данном случае вернется третье значение
FROM (SELECT null f1, 2 f2, 3 f3) q

В основном, я сосредоточусь на рассказе конструкций языка DML и по большей части не буду рассказывать о функциях, которые будут встречаться в примерах. Если вам непонятно, что делает та или иная функция поищите ее описание в интернет, можете даже поискать информацию сразу по группе функций, например, задав в поиске Google «MS SQL строковые функции», «MS SQL математические функции» или же «MS SQL функции обработки NULL». Информации по функциям очень много, и вы ее сможете без труда найти. Для примера, в библиотеке MSDN, можно узнать больше о функции COALESCE:

Вырезка из MSDN Сравнение COALESCE и CASE

Выражение COALESCE — синтаксический ярлык для выражения CASE. Это означает, что код COALESCE(expression1,…n) переписывается оптимизатором запросов как следующее выражение CASE:

CASE
   WHEN (expression1 IS NOT NULL) THEN expression1
   WHEN (expression2 IS NOT NULL) THEN expression2
   ...
   ELSE expressionN
END

Для примера рассмотрим, как можно воспользоваться остатком от деления (%). Данный оператор очень полезен, когда требуется разбить записи на группы. Например, вытащим всех сотрудников, у которых четные табельные номера (ID), т.е. те ID, которые делятся на 2:

SELECT ID,Name
FROM Employees
WHERE ID%2=0 -- остаток от деления на 2 равен 0

ORDER BY – сортировка результата запроса

Предложение ORDER BY используется для сортировки результата запроса.

SELECT
  LastName,
  FirstName,
  Salary
FROM Employees
ORDER BY LastName,FirstName -- упорядочить результат по 2-м столбцам – по Фамилии, и после по Имени

После имя поля в предложении ORDER BY можно задать опцию DESC, которая служит для сортировки этого поля в порядке убывания:

SELECT LastName,FirstName,Salary
FROM Employees
ORDER BY -- упорядочить в порядке
  Salary DESC, -- 1. убывания Заработной Платы
  LastName, -- 2. по Фамилии
  FirstName -- 3. по Имени

Для заметки. Для сортировки по возрастанию есть ключевое слово ASC, но так как сортировка по возрастанию применяется по умолчанию, то про эту опцию можно забыть (я не помню случая, чтобы я когда-то использовал эту опцию).

Стоит отметить, что в предложении ORDER BY можно использовать и поля, которые не перечислены в предложении SELECT (кроме случая, когда используется DISTINCT, об этом случае я расскажу ниже). Для примера забегу немного вперед используя опцию TOP и покажу, как например, можно отобрать 3-х сотрудников у которых самая высокая ЗП, с учетом что саму ЗП в целях конфиденциальности я показывать не должен:

SELECT TOP 3 -- вернуть только 3 первые записи из всего результата
  ID,LastName,FirstName
FROM Employees
ORDER BY Salary DESC -- сортируем результат по убыванию Заработной Платы

Конечно здесь есть случай, что у нескольких сотрудников может быть одинаковая ЗП и тут сложно сказать каких именно трех сотрудников вернет данный запрос, это уже нужно решать с постановщиком задачи. Допустим, после обсуждения с постановщиком данной задачи, вы согласовали и решили использовать следующий вариант – сделать дополнительную сортировку по полю даты рождения (т.е. молодым у нас дорога), а если и дата рождения у нескольких сотрудников может совпасть (ведь такое тоже не исключено), то можно сделать третью сортировку по убыванию значений ID (в последнюю очередь под выборку попадут те, у кого ID окажется максимальным – например, те кто был принят последним, допустим табельные номера у нас выдаются последовательно):

SELECT TOP 3 -- вернуть только 3 первые записи из всего результата
  ID,LastName,FirstName
FROM Employees
ORDER BY
  Salary DESC, -- 1. сортируем результат по убыванию Заработной Платы
  Birthday, -- 2. потом по Дате рождения
  ID DESC -- 3. и для полной однозначности результата добавляем сортировку по ID

Т.е. вы должны стараться чтобы результат запроса был предсказуемым, чтобы вы могли в случае разбора полетов объяснить почему в «черный список» попали именно эти люди, т.е. все было выбрано честно, по утверждённым правилам.

Сортировать можно так же используя разные выражения в предложении ORDER BY:

SELECT LastName,FirstName
FROM Employees
ORDER BY CONCAT(LastName,' ',FirstName) -- используем выражение

Так же в ORDER BY можно использовать псевдонимы заданные для колонок:

SELECT CONCAT(LastName,' ',FirstName) fi
FROM Employees
ORDER BY fi -- используем псевдоним

Стоит отметить что в случае использования предложения DISTINCT, в предложении ORDER BY могут использоваться только колонки, перечисленные в блоке SELECT. Т.е. после применения операции DISTINCT мы получаем новый набор данных, с новым набором колонок. По этой причине, следующий пример не отработает:

SELECT DISTINCT
  LastName,FirstName,Salary
FROM Employees
ORDER BY ID -- ID отсутствует в итоговом наборе, который мы получили при помощи DISTINCT

Т.е. предложение ORDER BY применяется уже к итоговому набору, перед выдачей результата пользователю.

Примечание 1. Так же в предложении ORDER BY можно использовать номера столбцов, перечисленных в SELECT:

SELECT LastName,FirstName,Salary
FROM Employees
ORDER BY -- упорядочить в порядке
  3 DESC, -- 1. убывания Заработной Платы
  1, -- 2. по Фамилии
  2 -- 3. по Имени

Для начинающих выглядит удобно и заманчиво, но лучше забыть и никогда не использовать такой вариант сортировки.

Если в данном случае (когда поля явно перечислены), такой вариант еще допустим, то для случая с использованием «*» такой вариант лучше никогда не применять. Почему – потому что, если кто-то, например, поменяет в таблице порядок столбцов, или удалит столбцы (и это нормальная ситуация), ваш запрос может так же работать, но уже неправильно, т.к. сортировка уже может идти по другим столбцам, и это коварно тем что данная ошибка может обнаружиться очень нескоро.

В случае, если бы столбы были явно перечислены, то в вышеуказанной ситуации, запрос либо бы продолжал работать, но также правильно (т.к. все явно определено), либо бы он просто выдал ошибку, что данного столбца не существует.

Так что можете смело забыть, о сортировке по номерам столбцов.

Примечание 2.
В MS SQL при сортировке по возрастанию NULL значения будут отображаться первыми.

SELECT BonusPercent FROM Employees ORDER BY BonusPercent

Соответственно при использовании DESC они будут в конце

SELECT BonusPercent FROM Employees ORDER BY BonusPercent DESC

Если необходимо поменять логику сортировки NULL значений, то используйте выражения, например:

SELECT BonusPercent FROM Employees ORDER BY ISNULL(BonusPercent,100)

В ORACLE для этой цели предусмотрены 2 опции NULLS FIRST и NULLS LAST (применяется по умолчанию). Например:

SELECT BonusPercent FROM Employees ORDER BY BonusPercent DESC NULLS LAST

Обращайте на это внимание при переходе на ту или иную БД.

TOP – возврат указанного числа записей

Вырезка из MSDN. TOP – ограничивает число строк, возвращаемых в результирующем наборе запроса до заданного числа или процентного значения. Если предложение TOP используется совместно с предложением ORDER BY, то результирующий набор ограничен первыми N строками отсортированного результата. В противном случае возвращаются первые N строк в неопределенном порядке.

Обычно данное выражение используется с предложением ORDER BY и мы уже смотрели примеры, когда нужно было вернуть N-первых строк из результирующего набора.

Без ORDER BY обычно данное предложение применяется, когда нужно просто посмотреть на неизвестную нам таблицу, в которой может быть очень много записей, в этом случае мы можем, для примера, попросить вернуть нам только первые 10 строк, но для наглядности мы скажем только 2:

SELECT TOP 2
  *
FROM Employees

Так же можно указать слово PERCENT, для того чтобы вернулось соответствуй процент строк из результирующего набора:

SELECT TOP 25 PERCENT
  *
FROM Employees

На моей практике чаше применяется именно выборка по количеству строк.

Так же с TOP можно использовать опцию WITH TIES, которая поможет вернуть все строки в случае неоднозначной сортировки, т.е. это предложение вернет все строки, которые равны по составу строкам, которые попадают в выборку TOP N, в итоге строк может быть выбрано больше чем N. Давайте для демонстрации добавим еще одного «Программиста» с окладом 1500:

INSERT Employees(ID,Name,Email,PositionID,DepartmentID,ManagerID,Salary)
VALUES(1004,N'Николаев Н.Н.','n.nikolayev@test.tt',3,3,1003,1500)

и введем еще одного сотрудника без указания должности и отдела с окладом 2000:

INSERT Employees(ID,Name,Email,PositionID,DepartmentID,ManagerID,Salary)
VALUES(1005,N'Александров А.А.','a.alexandrov@test.tt',NULL,NULL,1000,2000)

Теперь давайте выберем при помощи опции WITH TIES всех сотрудников, у которых оклад совпадает с окладами 3-х сотрудников, с самым маленьким окладом (надеюсь дальше будет понятно, к чему я клоню):

SELECT TOP 3 WITH TIES
  ID,Name,Salary
FROM Employees
ORDER BY Salary

Здесь хоть и указано TOP 3, но запрос вернул 4 записи, т.к. значение Salary которое вернуло TOP 3 (1500 и 2000) оказалось у 4-х сотрудников. Наглядно это работает примерно следующим образом:

На заметку.
В разных БД TOP реализуется разными способами, в MySQL для этого есть предложение LIMIT, в котором дополнительно можно задать начальное смещение.

В ORACLE 12c, тоже ввели свой аналог совмещающий функциональность TOP и LIMIT – ищите по словам «ORACLE OFFSET FETCH». До версии 12c для этой цели обычно использовался псевдостолбец ROWNUM.

А что же будет если применить одновременно предложения DISTINCT и TOP? На такие вопросы легко ответить, проводя эксперименты. В общем, не бойтесь и не ленитесь экспериментировать, т.к. большая часть познается именно на практике. Порядок слов в операторе SELECT следующий, первым идет DISTINCT, а после него идет TOP, т.е. если рассуждать логически и читать слева-направо, то первым применится отброс дубликатов, а потом уже по этому набору будет сделан TOP. Что-ж проверим и убедимся, что так и есть:

SELECT DISTINCT TOP 2
  Salary
FROM Employees
ORDER BY Salary

Т.е. в результате мы получили 2 самые маленькие зарплаты из всех. Конечно может быть случай что ЗП для каких-то сотрудников может быть не указанной (NULL), т.к. схема нам это позволяет. Поэтому в зависимости от задачи принимаем решение либо обработать NULL значения в предложении ORDER BY, либо просто отбросить все записи, у которых Salary равна NULL, а для этого переходим к изучению предложения WHERE.

WHERE – условие выборки строк

Данное предложение служит для фильтрации записей по заданному условию. Например, выберем всех сотрудников работающих в «ИТ» отделе (его ID=3):

SELECT ID,LastName,FirstName,Salary
FROM Employees
WHERE DepartmentID=3 -- ИТ
ORDER BY LastName,FirstName

Предложение WHERE пишется до команды ORDER BY.

Порядок применения команд к исходному набору Employees следующий:

1. WHERE – если указано, то первым делом из всего набора Employees идет отбор только удовлетворяющих условию записей
2. DISTINCT – если указано, то отбрасываются все дубликаты
3. ORDER BY – если указано, то делается сортировка результата
4. TOP – если указано, то из отсортированного результата возвращается только указанное число записей

Рассмотрим для наглядности пример:

SELECT DISTINCT TOP 1
  Salary
FROM Employees
WHERE DepartmentID=3
ORDER BY Salary

Наглядно это будет выглядеть следующим образом:

Стоит отметить, что проверка на NULL делается не знаком равенства, а при помощи операторов IS NULL и IS NOT NULL. Просто запомните, что на NULL при помощи оператора «=» (знак равенства) сравнивать нельзя, т.к. результат выражения будет так же равен NULL.

Например, выберем всех сотрудников, у которых не указан отдел (т.е. DepartmentID IS NULL):

SELECT ID,Name
FROM Employees
WHERE DepartmentID IS NULL

Теперь для примера посчитаем бонус для всех сотрудников у которых указано значение BonusPercent (т.е. BonusPercent IS NOT NULL):

SELECT ID,Name,Salary/100*BonusPercent AS Bonus
FROM Employees
WHERE BonusPercent IS NOT NULL

Да, кстати, если подумать, то значение BonusPercent может равняться нулю (0), а так же значение может быть внесено со знаком минус, ведь мы не накладывали на данное поле никаких ограничений.

Хорошо, рассказав о проблеме, нам пока сказали считать, что если (BonusPercent<=0 или BonusPercent IS NULL), то это означает что у сотрудника так же нет бонуса. Для начала, как нам сказали, так и сделаем, реализуем это при помощи логического оператора OR и NOT:

SELECT ID,Name,Salary/100*BonusPercent AS Bonus
FROM Employees
WHERE NOT(BonusPercent<=0 OR BonusPercent IS NULL)

Т.е. здесь мы начали изучать булевы операторы. Выражение в скобках «(BonusPercent<=0 OR BonusPercent IS NULL)» проверяет на то что у сотрудника нет бонуса, а NOT инвертирует это значение, т.е. говорит «верни всех сотрудников которые не сотрудники у которых нет бонуса».

Так же данное выражение можно переписать и сразу сказав сразу «верни всех сотрудников, у которых есть бонус» выразив это выражением (BonusPercent>0 и BonusPercent IS NOT NULL):

SELECT ID,Name,Salary/100*BonusPercent AS Bonus
FROM Employees
WHERE BonusPercent>0 AND BonusPercent IS NOT NULL

Также в блоке WHERE можно делать проверку разного рода выражений с применением арифметических операторов и функций. Например, аналогичную проверку можно сделать, использовав выражение с функцией ISNULL:

SELECT ID,Name,Salary/100*BonusPercent AS Bonus
FROM Employees
WHERE ISNULL(BonusPercent,0)>0

Булевы операторы и простые операторы сравнения

Да, без математики здесь не обойтись, поэтому сделаем небольшой экскурс по булевым и простым операторам сравнения.

Булевых операторов в языке SQL всего 3 – AND, OR и NOT:

Для каждого булева оператора можно привести таблицы истинности где дополнительно показано какой будет результат, когда условия могут быть равны NULL:

Есть следующие простые операторы сравнения, которые используются для формирования условий:

Плюс имеются 2 оператора для проверки значения/выражения на NULL:

Приоритет: 1) Все операторы сравнения; 2) NOT; 3) AND; 4) OR.

При построении сложных логических выражений используются круглые скобки:

((условие1 AND условие2) OR NOT(условие3 AND условие4 AND условие5)) OR (…)

Так же при помощи использования круглых скобок, можно изменить стандартную последовательность вычислений.

Здесь я постарался дать представление о булевой алгебре в достаточном для работы объеме. Как видите, чтобы писать условия посложнее без логики уже не обойтись, но ее здесь немного (AND, OR и NOT) и придумывали ее люди, так что все достаточно логично.

Идем к завершению второй части

Как видите даже про базовый синтаксис оператора SELECT можно говорить очень долго, но, чтобы остаться в рамках статьи, напоследок я покажу дополнительные логических операторы – BETWEEN, IN и LIKE.

BETWEEN – проверка на вхождение в диапазон

Этот оператор имеет следующий вид:

проверяемое_значение [NOT] BETWEEN начальное_ значение AND конечное_ значение

В роли значений могут выступать выражения.

Разберем на примере:

SELECT ID,Name,Salary
FROM Employees
WHERE Salary BETWEEN 2000 AND 3000 -- у кого ЗП в диапазоне 2000-3000

Собственно, BETWEEN это упрощенная запись вида:

SELECT ID,Name,Salary
FROM Employees
WHERE Salary>=2000 AND Salary<=3000 -- все у кого ЗП в диапозоне 2000-3000

Перед словом BETWEEN может использоваться слово NOT, которое будет осуществлять проверку значения на не вхождение в указанный диапазон:

SELECT ID,Name,Salary
FROM Employees
WHERE Salary NOT BETWEEN 2000 AND 3000 -- аналогично выражению NOT(Salary>=2000 AND Salary<=3000)

Соответственно, в случае использования BETWEEN, IN, LIKE вы можете так же объединять их с другими условиями при помощи AND и OR:

SELECT ID,Name,Salary
FROM Employees
WHERE Salary BETWEEN 2000 AND 3000 -- у кого ЗП в диапазоне 2000-3000
  AND DepartmentID=3 -- учитывать сотрудников только отдела 3

IN – проверка на вхождение в перечень значений

Этот оператор имеет следующий вид:

проверяемое_значение [NOT] IN (значение1, значение2, …)

Думаю, проще показать на примере:

SELECT ID,Name,Salary
FROM Employees
WHERE PositionID IN(3,4) -- у кого должность равна 3 или 4

Т.е. по сути это аналогично следующему выражению:

SELECT ID,Name,Salary
FROM Employees
WHERE PositionID=3 OR PositionID=4 -- у кого должность равна 3 или 4

В случае NOT это будет аналогично (получим всех кроме тех, кто из отдела 3 и 4):

SELECT ID,Name,Salary
FROM Employees
WHERE PositionID NOT IN(3,4) -- аналогично выражению NOT(PositionID=3 OR PositionID=4)

Так же запрос с NOT IN можно выразить и через AND:

SELECT ID,Name,Salary
FROM Employees
WHERE PositionID<>3 AND PositionID<>4 -- равносильно PositionID NOT IN(3,4)

Учтите, что искать NULL значения при помощи конструкции IN не получится, т.к. проверка NULL=NULL вернет так же NULL, а не True:

SELECT ID,Name,DepartmentID
FROM Employees
WHERE DepartmentID IN(1,2,NULL) -- NULL записи не войдут в результат

В этом случае разбивайте проверку на несколько условий:

SELECT ID,Name,DepartmentID
FROM Employees
WHERE DepartmentID IN(1,2) -- 1 или 2
   OR DepartmentID IS NULL -- или NULL

Или же можно написать что-то вроде:

SELECT ID,Name,DepartmentID
FROM Employees
WHERE ISNULL(DepartmentID,-1) IN(1,2,-1) -- если вы уверены, что в нет и не будет департамента с ID=-1

Думаю, первый вариант, в данном случае будет более правильным и надежным. Ну ладно, это всего лишь пример, для демонстрации того какие еще конструкции можно строить.

Так же стоит упомянуть еще более коварную ошибку, связанную с NULL, которую можно допустить при использовании конструкции NOT IN. Для примера, давайте попробуем выбрать всех сотрудников, кроме тех, у которых отдел равен 1 или у которых отдел вообще не указан, т.е. равен NULL. В качестве решения напрашивается вариант:

SELECT ID,Name,DepartmentID
FROM Employees
WHERE DepartmentID NOT IN(1,NULL)

Но выполнив запрос, мы не получим ни одной строки, хотя мы ожидали увидеть следующее:

Опять же шутку здесь сыграло NULL указанное в списке значений.

Разберем почему в данном случае возникла логическая ошибка. Разложим запрос при помощи AND:

SELECT ID,Name,DepartmentID
FROM Employees
WHERE DepartmentID<>1
  AND DepartmentID<>NULL -- проблема из-за этой проверки на NULL - это условие всегда вернет NULL

Правое условие (DepartmentID<>NULL) нам всегда здесь даст неопределенность, т.е. NULL. Теперь вспомним таблицу истинности для оператора AND, где (TRUE AND NULL) дает NULL. Т.е. при выполнении левого условия (DepartmentID<>1) из-за неопределенного правого условия в результате мы получим неопределенное значение всего выражения (DepartmentID<>1 AND DepartmentID<>NULL), поэтому строка не войдет в результат.

Переписать условие правильно можно следующим образом:

SELECT ID,Name,DepartmentID
FROM Employees
WHERE DepartmentID NOT IN(1) -- или в данном случае просто DepartmentID<>1
  AND DepartmentID IS NOT NULL -- и отдельно проверяем на NOT NULL

IN еще можно использовать с подзапросами, но к такой форме мы вернемся, уже в последующих частях данного учебника.

LIKE – проверка строки по шаблону

Про данный оператор я расскажу только в самом простом виде, который является стандартом и поддерживается большинством диалектов языка SQL. Даже в таком виде при помощи него можно решить много задач, которые требуют выполнить проверку по содержимому строки.

Этот оператор имеет следующий вид:

проверяемая_строка [NOT] LIKE строка_шаблон [ESCAPE отменяющий_символ]

В «строке_шаблон» могут применятся следующие специальные символы:

1. Знак подчеркивания «_» — говорит, что на его месте может стоять любой единичный символ
2. Знак процента «%» — говорит, что на его месте может стоять сколько угодно символов, в том числе и ни одного

Рассмотрим примеры с символом «%» (на практике, кстати он чаще применяется):

SELECT ID,Name
FROM Employees
WHERE Name LIKE 'Пет%' -- у кого имя начинается с букв "Пет"

SELECT ID,LastName
FROM Employees
WHERE LastName LIKE '%ов' -- у кого фамилия оканчивается на "ов"

SELECT ID,LastName
FROM Employees
WHERE LastName LIKE '%ре%' -- у кого фамилия содержит сочетание "ре"

Рассмотрим примеры с символом «_»:

SELECT ID,LastName
FROM Employees
WHERE LastName LIKE '_етров' -- у кого фамилия состоит из любого первого символа и последующих букв "етров"

SELECT ID,LastName
FROM Employees
WHERE LastName LIKE '____ов' -- у кого фамилия состоит из четырех любых символов и последующих букв "ов"

При помощи ESCAPE можно задать отменяющий символ, который отменяет проверяющее действие специальных символов «_» и «%». Данное предложение используется, когда в строке нужно непосредственно проверить наличие знака процента или знака подчеркивания.

Для демонстрации ESCAPE давайте занесем в одну запись мусор:

UPDATE Employees
SET
  FirstName='Это_мусор, содержащий %'
WHERE ID=1005

И посмотрим, что вернут следующие запросы:

SELECT *
FROM Employees
WHERE FirstName LIKE '%!%%' ESCAPE '!' -- строка содержит знак "%"

SELECT *
FROM Employees
WHERE FirstName LIKE '%!_%' ESCAPE '!' -- строка содержит знак "_"

В случае, если требуется проверить строку на полное совпадение, то вместо LIKE лучше использовать просто знак «=»:

SELECT *
FROM Employees
WHERE FirstName='Петр'

На заметку.
В MS SQL в шаблоне оператора LIKE так же можно задать поиск по регулярным выражениям, почитайте о нем в интернете, в том случае, если вам станет недостаточно стандартных возможностей данного оператора.

В ORACLE для поиска по регулярным выражениям применяется функция REGEXP_LIKE.

Немного о строках

В случае проверки строки на наличие Unicode символов, нужно будет ставить перед кавычками символ N, т.е. N’…’. Но так как у нас в таблице все символьные поля в формате Unicode (тип nvarchar), то для этих полей можно всегда использовать такой формат. Пример:

SELECT ID,Name
FROM Employees
WHERE Name LIKE N'Пет%'

SELECT ID,LastName
FROM Employees
WHERE LastName=N'Петров'

Если делать правильно, при сравнении с полем типа varchar (ASCII) нужно стараться использовать проверки с использованием ‘…’, а при сравнении поля с типом nvarchar (Unicode) нужно стараться использовать проверки с использованием N’…’. Это делается для того, чтобы избежать в процессе выполнения запроса неявных преобразований типов. То же самое правило используем при вставке (INSERT) значений в поле или их обновлении (UPDATE).

При сравнении строк стоит учесть момент, что в зависимости от настройки БД (collation), сравнение строк может быть, как регистро-независимым (когда ‘Петров’=’ПЕТРОВ’), так и регистро-зависимым (когда ‘Петров'<>’ПЕТРОВ’).
В случае регистро-зависимой настройки, если требуется сделать поиск без учета регистра, то можно, например, сделать предварительное преобразование правого и левого выражения в один регистр – верхний или нижний:

SELECT ID,Name
FROM Employees
WHERE UPPER(Name) LIKE UPPER(N'Пет%') -- или LOWER(Name) LIKE LOWER(N'Пет%') 

SELECT ID,LastName
FROM Employees
WHERE UPPER(LastName)=UPPER(N'Петров') -- или LOWER(LastName)=LOWER(N'Петров')

Немного о датах

При проверке на дату, вы можете использовать, как и со строками одинарные кавычки ‘…’.

Вне зависимости от региональных настроек в MS SQL можно использовать следующий синтаксис дат ‘YYYYMMDD’ (год, месяц, день слитно без пробелов). Такой формат даты MS SQL поймет всегда:

SELECT ID,Name,Birthday
FROM Employees
WHERE Birthday BETWEEN '19800101' AND '19891231' -- сотрудники 80-х годов
ORDER BY Birthday

В некоторых случаях, дату удобнее задавать при помощи функции DATEFROMPARTS:

SELECT ID,Name,Birthday
FROM Employees
WHERE Birthday BETWEEN DATEFROMPARTS(1980,1,1) AND DATEFROMPARTS(1989,12,31)
ORDER BY Birthday

Так же есть аналогичная функция DATETIMEFROMPARTS, которая служит для задания Даты и Времени (для типа datetime).

Еще вы можете использовать функцию CONVERT, если требуется преобразовать строку в значение типа date или datetime:

SELECT
  CONVERT(date,'12.03.2015',104),
  CONVERT(datetime,'2014-11-30 17:20:15',120)

Значения 104 и 120, указывают какой формат даты используется в строке. Описание всех допустимых форматов вы можете найти в библиотеке MSDN задав в поиске «MS SQL CONVERT».

Функций для работы с датами в MS SQL очень много, ищите «ms sql функции для работы с датами».

Примечание. Во всех диалектах языка SQL свой набор функций по работе с датами и применяется свой подход по работе с ними.

Немного о числах и их преобразованиях

Информация этого раздела наверно больше будет полезна ИТ-специалистам. Если вы таковым не являетесь, а ваша цель просто научится писать запросы для получения из БД необходимой вам информации, то такие тонкости вам возможно и не понадобятся, но в любом случае можете бегло пройтись по тексту и взять что-то на заметку, т.к. если вы взялись за изучение SQL, то вы уже приобщаетесь к ИТ.

В отличие от функции преобразования CAST, в функции CONVERT можно задать третий параметр, который отвечает за стиль преобразования (формат). Для разных типов данных может использоваться свой набор стилей, которые могут повлиять на возвращаемый результат. Использование стилей мы уже затрагивали при рассмотрении преобразования строки функцией CONVERT в типы date и datetime.

Подробней про функции CAST, CONVERT и стили можно почитать в MSDN – «Функции CAST и CONVERT (Transact-SQL)»: msdn.microsoft.com/ru-ru/library/ms187928.aspx

Для упрощения примеров здесь будут использованы инструкции языка Transact-SQL – DECLARE и SET.

Конечно, в случае преобразования целого числа в вещественное (которое я привел вначале данного урока, в целях демонстрации разницы между целочисленным и вещественным делением), знание нюансов преобразования не так критично, т.к. там мы делали преобразование целого числа в вещественное (диапазон которого намного больше диапазона целых):

DECLARE @min_int int SET @min_int=-2147483648
DECLARE @max_int int SET @max_int=2147483647

SELECT
  -- (-2147483648)
  @min_int,CAST(@min_int AS float),CONVERT(float,@min_int),

  -- 2147483647
  @max_int,CAST(@max_int AS float),CONVERT(float,@max_int),

  -- numeric(16,6)
  @min_int/1., -- (-2147483648.000000)
  @max_int/1. -- 2147483647.000000

Возможно не стоило указывать способ неявного преобразования, получаемого делением на (1.), т.к. желательно стараться делать явные преобразования, для большего контроля типа получаемого результата. Хотя, в случае, если мы хотим получить результат типа numeric, с указанным количеством цифр после запятой, то мы можем в MS SQL применить трюк с умножением целого значения на (1., 1.0, 1.00 и т.д):

DECLARE @int int SET @int=123

SELECT
  @int*1., -- numeric(12, 0) - 0 знаков после запятой
  @int*1.0, -- numeric(13, 1) - 1 знак
  @int*1.00, -- numeric(14, 2) - 2 знака

  -- хотя порой лучше сделать явное преобразование
  CAST(@int AS numeric(20, 0)), -- 123
  CAST(@int AS numeric(20, 1)), -- 123.0
  CAST(@int AS numeric(20, 2))  -- 123.00

В некоторых случаях детали преобразования могут быть действительно важны, т.к. они влияют на правильность полученного результата, например, в случае, когда делается преобразование числового значения в строку (varchar). Рассмотрим примеры по преобразованию значений типа money и float в varchar:

-- поведение при преобразовании money в varchar
DECLARE @money money
SET @money = 1025.123456789 -- произойдет неявное преобразование в 1025.1235, т.к. тип money хранит только 4 цифры после запятой

SELECT
  @money, -- 1025.1235
  -- по умолчанию CAST и CONVERT ведут себя одинаково (т.е. грубо говоря применяется стиль 0)
  CAST(@money as varchar(20)), -- 1025.12
  CONVERT(varchar(20), @money), -- 1025.12
  CONVERT(varchar(20), @money, 0), -- 1025.12 (стиль 0 - без разделителя тысячных и 2 цифры после запятой (формат по умолчанию))

  CONVERT(varchar(20), @money, 1), -- 1,025.12 (стиль 1 - используется разделитель тысячных и 2 цифры после запятой)
  CONVERT(varchar(20), @money, 2) -- 1025.1235 (стиль 2 - без разделителя и 4 цифры после запятой)

-- поведение при преобразовании float в varchar
DECLARE @float1 float SET @float1 = 1025.123456789
DECLARE @float2 float SET @float2 = 1231025.123456789

SELECT
  @float1, -- 1025.123456789
  @float2, -- 1231025.12345679
  -- по умолчанию CAST и CONVERT ведут себя одинаково (т.е. грубо говоря применяется стиль 0)
  -- стиль 0 - Не более 6 разрядов. По необходимости используется экспоненциальное представление чисел
  -- при преобразовании в varchar здесь творятся действительно страшные вещи
  CAST(@float1 as varchar(20)), -- 1025.12
  CONVERT(varchar(20), @float1), -- 1025.12
  CONVERT(varchar(20), @float1, 0), -- 1025.12

  CAST(@float2 as varchar(20)), -- 1.23103e+006
  CONVERT(varchar(20), @float2), -- 1.23103e+006
  CONVERT(varchar(20), @float2, 0), -- 1.23103e+006
  
  -- стиль 1 - Всегда 8 разрядов. Всегда используется экспоненциальное представление чисел.
  -- этот стиль для float тоже не очень точен
  CONVERT(varchar(20), @float1, 1), -- 1.0251235e+003
  CONVERT(varchar(20), @float2, 1), -- 1.2310251e+006

  -- стиль 2 - Всегда 16 разрядов. Всегда используется экспоненциальное представление чисел.
  -- здесь с точностью уже получше
  CONVERT(varchar(30), @float1, 2), -- 1.025123456789000e+003 - OK
  CONVERT(varchar(30), @float2, 2) -- 1.231025123456789e+006 - OK

Как видно из примера, плавающие типы float, real в некоторых случаях действительно могут создать большую погрешность, особенно при перегонке в строку и обратно (такое может быть при разного рода интеграциях, когда данные, например, передаются в текстовых файлах из одной системы в другую).

Если нужно явно контролировать точность до определенного знака, более 4-х, то для хранения данных, порой лучше использовать тип decimal/numeric. Если хватает 4-х знаков, то можно использовать и тип money – он примерно соотвествует numeric(20,4).

-- decimal и numeric
DECLARE @money money SET @money = 1025.123456789 -- 1025.1235
DECLARE @float1 float SET @float1 = 1025.123456789
DECLARE @float2 float SET @float2 = 1231025.123456789

DECLARE @numeric numeric(28,9) SET @numeric = 1025.123456789

SELECT
  CAST(@numeric as varchar(20)), -- 1025.12345679
  CONVERT(varchar(20), @numeric), -- 1025.12345679

  CAST(@money as numeric(28,9)), -- 1025.123500000
  CAST(@float1 as numeric(28,9)), -- 1025.123456789
  CAST(@float2 as numeric(28,9)) -- 1231025.123456789

Примечание.
С версии MS SQL 2008, можно использовать вместо конструкции:

DECLARE @money money
SET @money = 1025.123456789

Более короткий синтаксис инициализации переменных:

DECLARE @money money = 1025.123456789

Заключение второй части

В этой части, я постарался вспомнить и отразить наиболее важные моменты, касающиеся базового синтаксиса. Базовая конструкция – это костяк, без которого нельзя приступать к изучению более сложных конструкций языка SQL.

Надеюсь, данный материал поможет людям, делающим первые шаги в изучении языка SQL.

Удачи в изучении и применении на практике данного языка.

Часть третья — habrahabr.ru/post/255825

Последнее обновление: 05.07.2017

В прошлой теме в SQL Management Studio была создана простенькая база данных с одной таблицей. Теперь определим и выполним первый SQL-запрос.
Для этого откроем SQL Management Studio, нажмем правой кнопкой мыши на элемент самого верхнего уровня в Object Explorer (название сервера)
и в появившемся контекстном меню выберем пункт New Query:

После этого в центральной части программы откроется окно для ввода команд языка SQL.

Выполним запрос к таблице, которая была создана в прошлой теме, в частности, получим все данные из нее. База данных у
нас называется university, а таблица — dbo.Students,
поэтому для получения данных из таблицы введем следующий запрос:

SELECT * FROM university.dbo.Students

Оператор SELECT позволяет выбирать данные. FROM указывает источник, откуда брать данные.
Фактически этим запросом мы говорим «ВЫБРАТЬ все ИЗ таблицы university.dbo.Students». Стоит отметить, что для названия таблицы используется
полный ее путь с указанием базы данных и схемы.

После ввода запроса нажмем на панели инструментов на кнопку Execute, либо можно нажать на клавишу F5.

В результате выполнения запроса в нижней части программы появится небольшая таблица, которая отобразит результаты запроса — то есть все данные из таблицы Students.

Если необходимо совершить несколько запросов к одной и той же базе данных, то мы можем использовать команду USE, чтобы зафиксировать базу данных.
В этом случае при запросах к таблицам достаточно указать их имя без имени бд и схемы:

USE university
SELECT * FROM Students

В данном случае мы выполняем запрос в целом для сервера, мы можем обратиться к любой базе данных на сервере. Но также мы можем выполнять запросы только в рамках конкретной базы данных.
Для этого необходимо нажать правой кнопкой мыши на нужную бд и в контекстном меню выбрать пункт New Query:

Если в этом случае мы захотим выполнить запрос к выше использованной таблице Students, то нам не пришлось бы указывать в запросе
название базы данных и схему, так как эти значения итак уже были бы понятны:

SELECT * FROM Students