Главная страница » Что такое сложный запрос mysql

Что такое сложный запрос mysql

  • автор:

Сложные запросы используемые в MySQL

Всего лишь пару лет назад, в проектах, которые предусматривали работу с базами данных и построением статистики, основным изобилием используемых SQL-запросов, преобладало в основном множество запросов, ориентированных на стандартную выборку данных и нечасто можно было увидеть другие, которые безо всяких сомнений можно было бы отнести к “эксклюзиву”. Хотя сложность запроса и зависит от количества используемых таблиц, но если мы всего лишь возьмем и выведем данные полей трех или более таблиц имеющих стандартное объединение, то явная сложность такого запроса не выйдет за пределы стандартной.

В данной статье по мере возможности будут рассматриваться те запросы, примеры которых мне найти не удалось и которые, по моему мнению, не относятся к классу простых.

Сравнение данных за две даты

Хотя данная статистика из рода задач довольно редко встречаемых, но все-таки необходимость в ее получении иногда существует. И получить такую статистику ничуть не сложнее других.

Работать мы будем с двумя таблицами, структура которых представлена ниже:

Структура таблицы products

Структура таблицы statistics

Дело в том, что стандарт языка SQL допускает использование вложенных запросов везде, где разрешается использование ссылок на таблицы. Здесь вместо явно указанных таблиц, благодаря использованию псевдонимов, будут применяться результирующие таблицы вложенных запросов с имеющейся связью один – к – одному. Результатом каждой результирующей таблицы будут данные о количестве произведенных заказов некоего товара за определенную дату, полученные путем выполнения запроса на выборку данных из таблицы statistics по требуемым критериям. Иными словами мы свяжем таблицу statistics саму с собой. Пример запроса:

В итоге имеем такой результат:

Подстановка нескольких значений из другой таблицы

Необходимость в данном запросе не является повседневной, но возникает не совсем уж и редко. Самый распространенный пример, это обычная сетевая игра. Где создается сессия на два игрока. Соответственно в таблице с данными об играх имеются два поля с идентификаторами зарегистрированных игроков. Для того чтобы вывести информацию об имеющихся играх, мы не можем обойтись стандартным объединением таблицы с данными об игроках и таблицы об имеющихся играх. Так как мы имеем два поля с идентификаторами неких игроков. Но мы можем обратиться опять за помощью к псевдонимам таблиц.

Демонстрация данного запроса будет происходить на другом примере, а не на примере сетевой игры. Это чтобы не создавать заново все необходимые таблицы. В качестве данных возьмем таблицу products из примера “сравнение данных за две даты” и создадим еще одну недостающую таблицу replace_com, структура которой представлена ниже:

Предположим, что у нас есть некий компьютерный салон и мы проводим модификации некоторых компьютерных составляющих, а все операции по замене комплектующих заносим в базу данных. В таблице replace_com интересующими нас полями являются: sProductID и rProductID. Где sProductID – идентификатор заменяемого модуля, а rProductID – идентификатор заменяющего модуля. Запрос, реализующий вывод данных о совершенных операциях выглядит следующим образом:

Результирующая таблица данных:

Вывод статистики с накоплением по дате

Предположим, что у нас имеется склад с некими товарами. Товары периодически поступают, и нам бы хотелось видеть в отчете остатки товаров по дням. Поскольку данные о наличии товаров необходимо накапливать, то мы введем пользовательскую переменную. Но есть одно небольшое “но”. Мы не можем использовать в запросе переменные пользователя и группировку данных одновременно (вернее можем, но в итоге получим, не то, что ожидаем), но мы можем использовать вложенный запрос, вместо явно указанной таблицы. Данные в таблице будут предварительно сгруппированы по дате. И уже затем на основе этих данных мы произведем расчет статистики с накоплением.

На первом этапе требуется установить переменную и присвоить ей нулевое значение:

что есть сложный запрос к БД ?

есть так называемая ассоциация — «сложный запрос» к БД mysql. слово сложный. понятие растяжимое, допустим:

это простейший запрос (знаю, знаю, словами дилетанта объяснил. ). можно накрутить еще условия WHERE, ORDER BY, условий может быть несколько (AND) — но все ли это?

прошу разъяснить мне, что есть «сложный запрос» ? и как использовать результат запроса. (хотелось бы с каким то описанием) можно ли одним запросом обратиться к нескольким БД?

Долго терпел писать или не писать ответ, но не смог пересилить себя, в итоге все таки напишу.

Из того что написали предыдущие ораторы мне только подытожить остается.

Вопрос что есть сложный запрос к БД ?

Тут можно долго дискутировать. С одной стороны сложный запрос к БД это запрос который по сути должен возвращать только одно значение или одну колонку из таблицы. Представим что у нас есть таблица в которой 1 миллион записей, допустим, 15 полей разных типов, и Blob к тому же, где хранятся, допустим картинки до 5Мб. Нам нужно получить название картинок,300 картинок начиная с 900 000 и заканчивая 900 300 они находятся в поле name_picture но запрос выглядит так

Тут выберутся все поля. Все с математикой дружат? допустим средний размер фотки 3,5Мб умножаем на 300 выбранных записей 1Гб. просто так выбрали из БД, время выполнения скрипта может и небольшое, но вот то кол-во выбранных полей неправильно. Но скорее всего этот запрос относится не к сложности запроса, а к тупости разработчика, которому пофиг на оптимизацию, даже и такую простую, как выборка только нужных полей из таблиц.

Сложный запрос к БД это и такой запрос. Затрагиваем несколько таблиц + производим выборку с помощью LIKE. Наверное сложный, хоть и выполняется он достаточно быстро, при 10К записях в таблице. Это код из модуля для ModX, писал словарь.

Всё-таки из общенародного и общепринятого сложный запрос к БД это запрос в котором затрагиваются несколько таблиц, т.е. происходит JOIN. Но на практике сложность запроса формируется многими факторами, если взглянуть на первый запрос, то там глупость разработчика, во втором запрос большой, но выполняется быстро. Всё таки сложный запрос — это тот который занимает определенно больше времени на исполнение на которое вы расчитывали, и подразумевает оптимизацию, если она возможна. Причем возможна несколькими способами, либо изменением условий, либо разбитием на несколько более простых. Экспериментировать можно много,тут главное правильный окончательный эффект. так же если смотреть на любой запрос с

Мы понимаем что сначала выберутся все 900300 записей и только потом отсортируются нужные нам 300 — это тоже сложный запрос к БД, хотя и человеческий фактор чтобы так не делать присутствует.

В приницпе можно, а особенно можно если они скажем так в одной БД и разбиты префиксами. По сути получаются несколько БД, т.е. и сайтов в одной БД может быть много, таблицы одинаковы различаются только префиксами, для сайтов визиток — это вариант. А по сути нельзя ведь подключиться мы можем к одной БД. т.е.

2 разных подключения, и запрос предназначенный для БД 1 не выполнится для БД 2. Так что думаю тут выбрать правильный ответ тяжеловато, они по сути своей все правильны, ну или хотя бы смотрят в нужную сторону.

MySQL запросы — как единственно верный способ вывода данных

Как только человек начинает работать с множеством данных, возникает необходимость их каким-либо образом упорядочивать и архивировать, поэтому рано, или поздно приходит мысль о создании такого виртуального архива, как база данных, в которой и будет храниться вся необходимая информация. Тогда можно прибегнуть, к примеру, к такой программе, как Microsoft Access .

Создав в ней базу данных, кажется, что дело уже сделано, но уже совсем скоро появится необходимость, которую диктует современная жизнь — это возможность пользоваться всеми данными заключенными в базе через интернет с других компьютеров.

MySQL представляет собой наиболее популярную и распространенную СУБД для сети интернет. Данная СУБД не предназначена для того, чтобы работать с большим количеством информации, но ее возможности позволяют справляться со всеми задачами, необходимыми для работы интернет сайтов как скромных, так и ресурсов приличных размеров.

Чтобы обращаться и собственно работать с БД MySQL существуют определенные команды, которые обычно обозначают как запросы MySQL . Именно с помощью запросов можно выполнять такие манипуляции с базой как удаление, сортировка, изменение, добавление, получение и т.д.

Какими бывают MySQL запросы?

Все существующие команды MySQL можно разделить на простые или легкие для понимания и запоминания и сложные запросы.

Простые запросы MySQL — это команды, для исполнения которых достаточно одной таблицы, так как они производят манипуляции только с одной таблицей из базы.

Сложные запросы MySQL — это команды, которые могут затрагивать одновременно две или даже больше таблиц из одной базы данных.

Чтобы более детально разобраться, в чем же заключается различия между запросами — давайте рассмотрим каждый вид команд по отдельности.

Простые MySQL запросы

Существует два запроса, которые можно назвать максимально или супер простыми.
« Show databases; » — данный запрос выведет на экран список всех имеющихся баз данных.

« Show tables in bd; » — данная команда позволит узнать количество и наименования всех таблиц, которые есть в базе данных под названием bd .

Ну а теперь от супер простых запросов перейдем просто к простым.

Запросы MySQL типа Select

Зная значение слова select , можно понять, что все команды, связанные с данным словом, будут направлены на выбор и просмотр информации хранящейся только в одной таблице принадлежащей к базе.

« SELECT count(*) FROM cart; » — данный запрос позволит узнать, сколько записей содержится в упомянутой таблице:

Запросы MySQL типа Select

Запрос « SELECT * FROM cart; » — позволит просмотреть все данные, которые имеются в таблице cart из базы данных:

Запросы MySQL типа Select - 2

« SELECT * FROM cart LIMIT 2,3; » — с помощью данного запроса можно выбрать блок данных и вывести его. В данном случае выбраны 3 записи на вывод, начиная со второй строчки. Такой запрос может быть очень полезен для создания блоков со страницами для навигации:

« SELECT * FROM people ORDER BY number; » — данная команда позволит вывести все поля таблицы под названием people в соответствии с полем number в порядке увеличения его значений:

« SELECT * FROM people ORDER BY number DESC; » — данный запрос позволяет выбрать все строки той же таблицы people , только упорядоченные не так как в предыдущем примере, а по убыванию:

« SELECT * FROM people ORDER BY number LIMIT 5; » — этот запрос выбирает из таблицы people только 5 строк, которые располагаются в соответствии с увеличением значения поля number :

« SELECT * FROM people WHERE name=’Anna’; » — данный запрос делает выборку полей таблицы people , в которых в роли значения поля name указана переменная Anna :

« SELECT * FROM people WHERE name LIKE ‘An% ‘;» — выводит только те поля таблицы people , в которых в полях под названием name начинается с букв An :

« SELECT * FROM people WHERE name LIKE ‘%na’ ORDER BY number ;» — запрос выводит данные таблицы people только тогда, когда значение поля name оканчивается буквами na , причем данные выводятся упорядоченными в соответствии с увеличением значения поля number :

« SELECT name, last_name FROM people; » — выводит на экран только данные таблицы people заключенные в полях last_name и name :

« SELECT DISTINCT site FROM cart; » — команда выводит только не повторяющиеся значения поля site из таблицы cart . К примеру, если таблица будет содержать только три значения sit.ru, sit.ru, wi-de.ru , то после работы данной команды будет выведено только два значения — sit.ru и wi-de.ru :

« SELECT * from people where age in (12,15,18); » — данный запрос выведет на экран только те данные из таблицы people , у которых в качестве значения поля под названием age будут указаны цифры 12, 15 или 18:

Запросы MySQL типа Insert

Данные виды запросов к базе данных позволяют вставить необходимую информацию в таблицу. То есть, посредством команд insert можно вставить в таблицу строку, добавив тем самым информацию к базе данных.

« INSERT into cart (sit, des) values (‘sit.ru’, ‘Sit-разработка сайтов’) » — данный запрос позволит вставить в таблицу базы под названием cart еще одну строку, у которой в поле sit будет значение sit.ru а в поле des значение Sit -разработка сайтов.

Запросы MySQL типа Update

Данный вид запросов занимается изменением данных уже имеющихся в базе.

« UPDATE cart set sit = ‘do.com’ where » — запрос изменит значение, записанное в поле sit таблицы cart , в строке, номер id которой равен 3, на значение do.com .

Запросы MySQL типа Delete

Запросы данного типа позволяют производить удаление записей таблицы, являющейся частью базы данных.

« DELETE from cart where » — данной командой удаляется вся информация из строки, id которой соответствует 3 в таблице cart .

Сложные запросы MySQL

Как уже было сказано ранее, сложный тип запросов — это запросы, которые способны одновременно задействовать две или даже больше двух таблиц в базе. Для того чтобы осознать принципы построения подобных команд рассмотрим хотя бы некоторые из них.

« SELECT DISTINCT name FROM people, address WHERE people.adress_no = ads.addr_no AND city LIKE ‘L%’; » — запрос сортирует и выводит все уникальные значения, записанные в поле name таблицы people , которые проживают по адресу с названием, начинающимся на букву L в соответствии со значением поля addr_no из таблицы баз под названием ads .

Данный запрос иначе может быть введен так:
« SELECT DISTINCT name FROM people p, ads a WHERE p.adress_no = a.addr_no AND city LIKE ‘L%’; ».

Оба этих запроса выведут на экран одно и то же. Если присмотреться, то подобные запросы не слишком то и сложны, главное точно знать наименование таблицы и через точку указать наименование поля, или же дать таблицам сокращенные имена для удобства и скорости ввода.

« SELECT her.char_name, her.cnt, char_temp.ClassName FROM char_temp, her WHERE char_temp.ClassId = her.class_id Order by char_temp.ClassName; » — Данный запрос позволяет вывести на экран данные из полей char_name , и cnt таблицы базы под названием her и поля ClassName из таблицы char_temp благодаря тому, что значения полей ClassId таблицы char_temp и class_id таблицы her имеют одинаковые идентификаторы. Данные выводятся в упорядоченном виде по полю ClassName таблицы char_temp .

В сокращенном виде данная команда будет выглядеть так: « SELECT char_name, cnt, ClassName FROM her left join char_temp on her.class_id=char_temp.ClassId; ».

Если суть построения команд для вас стала понятной, то вы без труда сможете составлять сложные запросы, используя не только команду SELECT , но и команды UPDATE, DELETE, INSERT и другие.

Вложенные запросы MySQL

Во время работы с таблицами баз данных, особенно в деле разработки сайтов, зачастую возникает необходимость работать с множеством различных таблиц, пользуясь сложными запросами, но в иных случаях такое использование запросов может быть крайне неудобно и даже чересчур сложно. Да и к тому же множество запросов может сделать сайт слишком медленным.

Именно для того, чтобы избежать таких проблем MySQL делает возможным включение одного запроса в состав другого. Такие двойные запросы называются вложенные запросы или подчиненные. В подобных запросах оператор SELECT , который располагается внутри запроса, заключается в круглые скобки.

Сначала выполняется запрос, который располагается в скобках, а затем с теми данными, которые этот запрос предоставил, работает главный запрос.

Рассмотрим на примере. Допустим, в нашей базе данных есть две таблицы. Первая таблица под названием Cat :

Вложенные запросы MySQL

И вторая таблица под названием STR :

Вложенные запросы MySQL - 2

Наша задача заключается в том, чтобы с помощью вложенного запроса взять данные обеих таблиц и в итоге вывести на экран информацию о том, к какому имени раздела, сколько статей относиться.

Выглядеть данный запрос будет следующим образом: « SELECT (SELECT COUNT(*) FROM `STR` WHERE STR.category_id = cat.id) as `count`, cat.name FROM cat/ ».

Первым будет выполняться запрос в скобках ( SELECT COUNT(*) FROM ` STR ` WHERE STR.category_id = cat.id ), который предоставит информацию обо всех категориях, а в нем уже сделаем выборку для того, чтобы вычислить количество страниц, предназначенных для указанных категорий, посредством запроса « SELECT (*) as `count`, cat.name FROM cat ».

Быстрота вывода результатов запроса

Для того чтобы однотипные запросы к базе данных выполнялись быстрее, возникла необходимость в том, чтобы производить кэширование MySQL запросов.

Данный процесс позволяет пред выполнением того или иного запроса проверить наличие его результата в кэше, и если данные результаты есть, вывести их, не выполняя мероприятия по выполнению полученного запроса.

Если же данных в кэше не обнаружено, тогда запрос выполняется, и его результаты записываются, чтобы при следующем подобном запросе не задействовать механизмы его выполнения. Таким образом, время отклика сервера значительно сокращается и сервер не перегружается даже в случае огромного количества однотипных запросов.

PHP и MySQL

СУБД MySQL — это одна из множества баз данных, поддерживаемая языком программирования PHP . Запросы к MySQL во время создания веб-страниц это обычное дело, потому что основная информация как раз таки и хранится в таблицах базы данных и чтобы вывести ее на экран, необходимы PHP запросы к MySQL .

Для того чтобы работать с MySQL в документах PHP предусмотрен специализированный алгоритм действий:

  • Установка соединения с базой данных при помощи команды mysql_connect();
  • Выбор необходимой базы данных командой mysql_select_db();
  • PHP запросы к MySQL через команду mysql_query();
  • Обработка результата запроса mysql_fetch_array();
  • Закрытие соединения с базой данных или отключение от сервера БД mysql_close();

Из всего описанного можно понять, что работать с базами MySQL не так то и сложно, главное — суметь понять и правильно строить запросы к нужной информации.

Если вы освоите правила построения запросов MySQL , тогда ваш сайт будет работать гораздо быстрее, и даже в случае если его одновременно будут использовать множество пользователей, это не сможет существенно отразиться на скорости открытия страниц.

Что такое сложный запрос mysql

Фреймворк Bootstrap

Освойте бесплатно наиболее простой, быстрый и гибкий способ создавать адаптивные веб-сайты.

Популярное

Reg.ru: домены и хостинг

Крупнейший регистратор и хостинг-провайдер в России.

Более 2 миллионов доменных имен на обслуживании.

Продвижение, почта для домена, решения для бизнеса.

Более 700 тыс. клиентов по всему миру уже сделали свой выбор.

Бесплатный Курс «Практика HTML5 и CSS3»

Освойте бесплатно пошаговый видеокурс

по основам адаптивной верстки

на HTML5 и CSS3 с полного нуля.

Фреймворк Bootstrap: быстрая адаптивная вёрстка

Пошаговый видеокурс по основам адаптивной верстки в фреймворке Bootstrap.

Научитесь верстать просто, быстро и качественно, используя мощный и практичный инструмент.

Верстайте на заказ и получайте деньги.

Что нужно знать для создания PHP-сайтов?

Ответ здесь. Только самое важное и полезное для начинающего веб-разработчика.

Узнайте, как создавать качественные сайты на PHP всего за 2 часа и 27 минут!

Создайте свой сайт за 3 часа и 30 минут.

После просмотра данного видеокурса у Вас на компьютере будет готовый к использованию сайт, который Вы сделали сами.

Вам останется лишь наполнить его нужной информацией и изменить дизайн (по желанию).

Изучите основы HTML и CSS менее чем за 4 часа.

После просмотра данного видеокурса Вы перестанете с ужасом смотреть на HTML-код и будете понимать, как он работает.

Вы сможете создать свои первые HTML-страницы и придать им нужный вид с помощью CSS.

Бесплатный курс «Сайт на WordPress»

Хотите освоить CMS WordPress?

Получите уроки по дизайну и верстке сайта на WordPress.

Научитесь работать с темами и нарезать макет.

Бесплатный видеокурс по рисованию дизайна сайта, его верстке и установке на CMS WordPress!

Хотите изучить JavaScript, но не знаете, как подступиться?

После прохождения видеокурса Вы освоите базовые моменты работы с JavaScript.

Развеются мифы о сложности работы с этим языком, и Вы будете готовы изучать JavaScript на более серьезном уровне.

*Наведите курсор мыши для приостановки прокрутки.

БД MySQL (сложные запросы, агрегатные функции, оценка производительности)

В этом уроке мы поговорим о следующих моментах, касающихся работы с БД MySQL: вы узнаете, как составлять сложные запросы, как использовать агрегатные функции, объединения таблиц и как оценивать производительность запросов.

Связи в БД

Связи в БД — это ассоциативное отношение между сущностями (таблицами). В первую очередь связи позволяют избегать избыточности данных.

Избыточность же — это переполнение таблиц повторяющимися данными.

Для начала поговорим о виртуальных связях таблиц. Что представляет собой такая связь?

Таблица User_docs подчинена таблице Users, поэтому в ней есть ссылка на таблицу Users (user_id_ref).

У одного пользователя может быть как один, так и много документов. Поэтому мы выносим документы в отдельную таблицу, чтобы не повторялись данные по самому пользователю. Связь таблиц User и User_docs — “один-ко-многим”.

Внимание! Впредь, если подразумевается, что некоторые данные могут дублироваться, стоит их выносить в отдельную таблицу.

Запрос из двух таблиц

Функциональность MySQL не ограничивается запросом вида SELECT * FROM table. Это самый простой запрос. Такого запроса достаточно, если весь необходимый набор данных содержится в одной таблице. Но мы учимся правильно проектировать БД, поэтому и запросы у нас будут несколько сложнее и функциональнее.

Предлагаю данный момент разобрать на примерах Интернет-каталога.

Допустим, у нас задача, реализация каталога продукции в сети Интернет. Что для этого нужно сделать? Для начала спроектируем базу данных. Для этого нужно определиться с основными сущностями будущей БД. Первая и основная сущность — это Продукт. Создадим таблицу Products:

В этой таблице мы будем хранить наши продукты. Как вы заметили, я заранее добавил в таблицу поле Group_id_ref. Это поле привязывает продукт к конкретной группе. Создадим таблицу групп товаров:

Кроме того, часто встречается ситуация, когда товары имеют дополнительные свойства, такие как Цвет, Размер и пр.

Добавим таблицу Colors:

И таблицу Sizes (Размеры):

Теперь мы можем хранить все наши данные по Продукту. Заполним таблицы тестовыми данными.

Теперь мы имеем все данные для одного продукта. Но ведь не всегда у всех товаров должны быть все возможные реквизиты цвета и размера. Иногда бывают костюмы маломерки, иногда наоборот.

Добавим таблицы, связывающие товары с реквизитами:

В этой таблице мы будем хранить реквизиты для каждого продукта. Добавим тестовые данные:

Теперь наш тестовый продукт имеет два реквизита: Цвет и Размер.

Поясню, как так получилось. Для этого рассмотрим таблицу Product_values. В этой таблице нет никаких текстовых записей, присутствуют только идентификаторы.

— Record_id – уникальный идентификатор нашей таблицы. В прошлой статье я указывал на необходимость этого поля.

Product_id_ref – ссылка на продукт. Собственно “_ref” и указывает на то, что это ссылка — reference. Идентификатор товара в таблице Products (мы учимся связывать именно с помощью идентификаторов).

Value_id_ref – Ссылка на реквизиты товара.

Value_type – Тип реквизита. 1- цвет, 2- размер и пр., если у вас таковые будут.

Давайте посмотрим, как построить запрос, чтобы получить наши данные. Сначала получим список групп. Обычно в каталогах дерево продуктов начинается именно с групп.

Тут все просто. При помощи Group_id мы формируем ссылку на список товаров в группе. Формировать ссылку можно как в запросе, так и в скрипте, на котором написан ваш каталог.

Результат выборки выглядит так:

В каталоге на сайте такую выборку можно использовать в списке товаров. Product_id используем для формирования ссылки на конкретный товар.

Для конкретного товара запрос будет похожим, за исключением того, что мы укажем p.Product_id = 1.

Немного поясню, что такое «р.» в данном запросе. Для СУБД запрос вида:

То есть всегда поле указывается с таблицей. В принципе, имя таблицы можно не писать, если поля ВО ВСЕХ(!) таблицах запроса именуются по-разному.

Но такой идеальной ситуации, как правило, не бывает и логичнее указывать не имя таблицы а ее алиас.

В этом случае p – это Products, а g – это Product_groups. Теперь в запросе нет необходимости писать имя таблицы целиком, достаточно описать только алиас.

Внимание! В громоздких запросах алиасы значительно ускоряют написание. Так же такой подход к написанию запроса более корректен.

Итак, для конкретного товара запрос будет таковым:

Теперь получим реквизиты товара. Список расцветок получаем запросом:

Подобным запросом получим и размеры.

Немного поясню запрос.

v.product_id_ref = 1 — мы ищем записи в таблице реквизитов по идентификатору нашего товара.

v.value_type = 1 — указываем тип реквизита. С типами нужно заранее определиться и, при добавлении товара, добавлять реквизит с соответствующим типом.

s.size_id = v.value_id_ref — объединяем таблицы реквизитов и размеров по идентификатору реквизита. Делается это для того, чтобы по id получить наименование и описание реквизита.

Запросы с JOIN

JOIN — оператор языка SQL, который является реализацией операции соединения реляционной алгебры. Входит в раздел FROM операторов SELECT, UPDATE или DELETE. Используется при связке двух или более таблиц.

Такое объединение выдаст нам набор записей, в котором данные таблицы Colors присутствуют в таблице Product_values. То есть только те записи, которые удовлетворяют условию c.color_id = v.value_id_ref.

Но бывают такие случаи, когда нам нужно получить все данные из одной таблицы и только те данные из второй таблицы, которые присутствуют в первой. Рассмотрим на примере.

Допустим, для товаров мы будем хранить фото. Создадим таблицу для фотографий.

Представим условие, что не у всех товаров есть фото и напишем запрос для получения списка товаров с фото.

Результат выборки следующий:

Как мы видим, у товара нет фотографии. NULL означает пусто.

Но, когда мы в скриптовом языке (PHP и пр.) будем выводить список, и в тег img попадет пустое значение, фото в браузере будет потеряно.

Модифицируем запрос для того, чтобы избежать этого:

IFNULL обрабатывает как раз значение NULL. Если значение пустое, можем подставить свое значение. В данном случае мы подставим «empty.jpg». Для корректного отображения на странице добавим на сайт изображение empty.jpg и теперь мы имеем красивый список.

Внимание! Старайтесь всегда обрабатывать значения NULL. Не стоит такого рода логику обрабатывать на клиентском приложении, запросами она обрабатывается значительно легче.

Теперь непосредственно про LEFT JOIN. Так называемое «левое объединение» выводит все данные основной таблицы и только те данные второй, которые удовлетворяют условию блока ON.

Есть также RIGHT и FULL JOIN. RIGHT, по сути, аналогичен LEFT, только запрос выведет все данные второй таблицы и те записи первой, которые удовлетворяют условию блока ON.

Можно всегда использовать LEFT, только менять местами таблицы.

FULL JOIN выведет все данные обеих таблиц, но практическую реализацию подобного запроса встретишь довольно редко.

Агрегатные функции

В этой части мы перейдем от простого использования запросов к извлечению значений из базы данных и определению, как вы можете использовать эти значения чтобы получить из них информацию.

Это делается с помощью агрегатных или общих функций, которые берут группы значений из поля и сводят их до одиночного значения. Вы узнаете, как использовать эти функции, как определить группы значений, к которым они будут применяться, и как определить, какие группы выбираются для вывода.

Запросы могут производить обобщенное групповое значение полей точно так же, как и значение одного поля. Это делается с помощью агрегатных функций. Агрегатные функции производят одиночное значение для всей группы таблицы. Список этих функций:

COUNT — выводит количество полей, которые выбрал запрос;
SUM — выводит арифметическую сумму всех выбранных значений данного поля;
MAX — выводит наибольшее из всех выбранных значений данного поля;
MIN — выводит наименьшее из всех выбранных значений данного поля;
AVG — выводит усреднение всех выбранных значений данного поля.

При написании запросов с агрегатными функциями, необходимо научиться правильным образом организовать группировку (GROUP BY).

Пример запроса с группировкой:

Запрос выведет нам список групп и количество товаров в каждой:

Остальные агрегатные функции работают аналогично, и запросы выглядят идентично:

Запрос выведет нам список групп и общую стоимость товаров в каждой.

Внимание! Агрегатные функции используются только в блоке SELECT. Если мы хотим добавить агрегатную функцию в блок WHERE, нужно использовать команду HAVING.

Запрос выведет имена тех групп, в которых более одного товара. Таким же образом пишутся запросы с условием других агрегатных функций.

Оценка производительности запросов

Тут все настолько просто, насколько сложно. Для оценки производительности необходимо перед запросом добавить EXPLAIN EXTENDED.

Тогда, при выполнении запроса, мы получим план запроса. Для простых запросов данная процедура не требуется, поэтому рассматривать производительность необходимо только на крупных запросах.

Я преднамеренно убрал все индексы из запроса, чтобы план показал, что запрос неэффективен.

Значения полей possible_keys, key, key_len и ref не заполнены. Такой результат нас не устраивает. Поэтому добавим индексы на колонки Product_photos.product_id_ref и Products.product_id.

Внимание! Не стоит перегружать таблицу индексами. От того, что таблица будет вся проиндексирована, запрос не будет выполняться быстрее. К тому же размер индекса будет сопоставим с размерами таблицы.

Итог

В данной статье мы изучили:

— Связи в БД
— Запросы из двух и более таблиц
— Запросы с JOIN
— Агрегатные функции
— Оценку производительности запросов

Текущего набора знаний вполне достаточно, чтобы делать большие интернет проекты с использованием БД. Для себя вы можете доработать БД индексами и триггерами.

Материал подготовил Владимир Миняйлов специально для сайта CodeHarmony.ru

Исходники:

P.S. Хотите углубить свои знания и навыки? Присмотритесь к премиум-урокам по различным аспектам сайтостроения, включая SQL и работу с БД, а также к бесплатному курсу по созданию своей CMS-системы на PHP с нуля.

Понравился материал и хотите отблагодарить?
Просто поделитесь с друзьями и коллегами!

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *