Знакомство с реляционными базами данных
Системы управления базами данных (СУБД) — это компьютерные программы, которые позволяют пользователям взаимодействовать с базой данных. СУБД позволяет пользователям контролировать доступ к базе данных, записывать данные, запускать запросы и выполнять любые другие задачи, связанные с управлением базами данных.
Однако для выполнения любой из этих задач СУБД должна иметь в основе модель, определяющую организацию данных. Реляционная модель — это один из подходов к организации данных, который широко используется в программном обеспечении баз данных с момента своего появления в конце 60-х годов. Этот подход настолько распространен, что на момент написания данной статьи четыре из пяти самых популярных систем управления базами данных являются реляционными.
В этой концептуальной статье представлена история реляционной модели, порядок организации данных реляционными системами и примеры использования в настоящее время.
История реляционной модели
Базы данных — это логически сформированные кластеры информации, или данных. Любая коллекция данных является базой данных, независимо от того, как и где она хранится. Шкаф с платежными ведомостями, полка в регистратуре с карточками пациентов или хранящаяся в разных офисах клиентская картотека компании — все это базы данных. Прежде чем хранение данных и управление ими с помощью компьютеров стало общей практикой, правительственным организациям и коммерческим компаниям для хранения информации были доступны только физические базы данных такого рода.
Примерно в середине XX века развитие компьютерной науки привело к созданию машин с большей вычислительной мощностью, а также с увеличенными возможностями встроенной и внешней памяти. Эти достижения позволили специалистам в области вычислительной техники осознать потенциал таких устройств в области хранения и управления большими массивами данных.
Однако не существовало никаких теорий о том, как компьютеры могут организовывать данные осмысленным, логическим образом. Одно дело хранить несортированные данные на компьютере, но гораздо сложнее создать системы, которые позволяют последовательно добавлять, извлекать, сортировать и иным образом управлять этими данными на практике. Необходимость в логической конструкции для хранения и организации данных привела к появлению ряда предложений по использованию компьютеров для управления данными.
Одной из ранних моделей базы данных была иерархическая модель, в которой данные были организованы в виде древовидной структуры, подобной современным файловым системам. Следующий пример показывает, как может выглядеть часть иерархической базы данных, используемой для классификации животных:
Иерархическая модель была широко внедрена в ранние системы управления базами данных, но она отличалась отсутствием гибкости. В этой модели каждая запись может иметь только одного «предка», даже если отдельные записи могут иметь несколько «потомков». Из-за этого эти ранние иерархические базы данных могли представлять только отношения «один к одному» или «один ко многим». Отсутствие отношений «много ко многим» могло привести к возникновению проблем при работе с точками данных, которые требуют привязки к нескольким предкам.
В конце 60-х годов Эдгар Ф. Кодд (Edgar F. Codd), программист из IBM, разработал реляционную модель управления базами данных. Реляционная модель Кодда позволила связать отдельные записи с несколькими таблицами, что дало возможность устанавливать между точками данных отношения «много ко многим» в дополнение к «один ко многим». Это обеспечило большую гибкость по сравнению с другими существующими моделями, если говорить о разработке структур баз данных, а значит реляционные системы управления базами данных (РСУБД) могли удовлетворить гораздо более широкий спектр бизнес-задач.
Кодд предложил язык для управления реляционными данными, известный как Alpha , оказавший влияние на разработку более поздних языков баз данных. Коллеги Кодда из IBM, Дональд Чемберлен (Donald Chamberlin) и Рэймонд Бойс (Raymond Boyce), создали один из языков под влиянием языка Alpha. Они назвали свой язык SEQUEL, сокращенное название от Structured English Query Language (структурированный английский язык запросов), но из-за существующего товарного знака сократили название до SQL (более формальное название — структурированный язык запросов).
Из-за ограниченных возможностей аппаратного обеспечения ранние реляционные базы данных были все еще непозволительно медленными, и потребовалось некоторое время, прежде чем технология получила широкое распространение. Но к середине 80-х годов реляционная модель Кодда была внедрена в ряд коммерческих продуктов по управлению базами данных от компании IBM и ее конкурентов. Вслед за IBM, эти поставщики также стали разрабатывать и применять свои собственные диалекты SQL. К 1987 году Американский национальный институт стандартов и Международная организация по стандартизации ратифицировали и опубликовали стандарты SQL, укрепив его статус признанного языка для управления РСУБД.
Широкое использование реляционной модели во многих отраслях привело к тому, что она была признана стандартной моделью для управления данными. Даже с появлением в последнее время все большего числа различных баз данных NoSQL реляционные базы данных остаются доминирующим инструментом хранения и организации данных.
Как реляционные базы данных структурируют данные
Теперь, когда у вас есть общее понимание истории реляционной модели, давайте более подробно рассмотрим, как данная модель структурирует данные.
Наиболее значимыми элементами реляционной модели являются отношения, которые известны пользователям и современным РСУБД как таблицы. Отношения — это набор кортежей, или строк в таблице, где каждый кортеж имеет набор атрибутов, или столбцов:
Столбец — это наименьшая организационная структура реляционной базы данных, представляющая различные ячейки, которые определяют записи в таблице. Отсюда происходит более формальное название — атрибуты. Вы можете рассматривать каждый кортеж в качестве уникального экземпляра чего-либо, что может находиться в таблице: категории людей, предметов, событий или ассоциаций. Такими экземплярами могут быть сотрудники компаний, продажи в онлайн-бизнесе или результаты лабораторных тестов. Например, в таблице с трудовыми записями учителей в школе кортежи могут иметь такие атрибуты, как name , subjects , start_date и т. д.
При создании столбцов вы указываете тип данных, определяющий, какие записи могут вноситься в данный столбец. РСУБД часто используют свои собственные уникальные типы данных, которые могут не быть напрямую взаимозаменяемы с аналогичными типами данных из других систем. Некоторые распространенные типы данных включают даты, строки, целые числа и логические значения.
В реляционной модели каждая таблица содержит по крайней мере один столбец, который можно использовать для уникальной идентификации каждой строки. Он называется первичным ключом. Это важно, поскольку это означает, что пользователям не нужно знать, где физически хранятся данные на компьютере. Их СУБД может отслеживать каждую запись и возвращать ее в зависимости от конкретной цели. В свою очередь, это означает, что записи не имеют определенного логического порядка, и пользователи могут возвращать данные в любом порядке или с помощью любого фильтра по своему усмотрению.
Если у вас есть две таблицы, которые вы хотите связать друг с другом, можно сделать это с помощью внешнего ключа. Внешний ключ — это, по сути, копия основного ключа одной таблицы (таблицы «предка»), вставленная в столбец другой таблицы («потомка»). Следующий пример показывает отношения между двумя таблицами: одна используется для записи информации о сотрудниках компании, а другая — для отслеживания продаж компании. В этом примере первичный ключ таблицы EMPLOYEES используется в качестве внешнего ключа таблицы SALES :
Если вы попытаетесь добавить запись в таблицу «потомок», и при этом значение, вводимое в столбец внешнего ключа, не существует в первичном ключе таблицы «предок», вставка будет недействительной. Это помогает поддерживать целостность уровня отношений, поскольку ряды в обеих таблицах всегда будут связаны корректно.
Структурные элементы реляционной модели помогают хранить данные в структурированном виде, но хранение имеет значение только в том случае, если вы можете извлечь эти данные. Для извлечения информации из РСУБД вы можете создать запрос, т. е. структурированный запрос на набор информации. Как уже упоминалось ранее, большинство реляционных баз данных используют язык SQL для управления данными и отправки запросов. SQL позволяет фильтровать результаты и обрабатывать их с помощью различных пунктов, предикатов и выражений, позволяя вам контролировать, какие данные появятся в результате.
Преимущества и ограничения реляционных баз данных
Учитывая организационную структуру, положенную в основу реляционных баз данных, давайте рассмотрим их некоторые преимущества и недостатки.
Сегодня как SQL, так и базы данных, которые ее используют, несколько отклоняются от реляционной модели Кодда. Например, модель Кодда предписывает, что каждая строка в таблице должна быть уникальной, а по соображениям практической целесообразности большинство современных реляционных баз данных допускают дублирование строк. Есть и те, кто не считает базы данных на основе SQL истинными реляционными базами данных, если они не соответствуют каждому критерию реляционной модели по версии Кодда. Но на практике любая СУБД, которая использует SQL и в какой-то мере соответствует реляционной модели, может быть отнесена к реляционным системам управления базами данных.
Хотя популярность реляционных баз данных стремительно росла, некоторое недостатки реляционной модели стали проявляться по мере того, как увеличивались ценность и объемы хранящихся данных. К примеру, трудно масштабировать реляционную базу данных горизонтально. Горизонтальное масштабирование или масштабирование по горизонтали — это практика добавления большего количества машин к существующему стеку, что позволяет распределить нагрузку, увеличить трафик и ускорить обработку. Часто это контрастирует с вертикальным масштабированием, которое предполагает модернизацию аппаратного обеспечения существующего сервера, как правило, с помощью добавления оперативной памяти или центрального процессора.
Реляционную базу данных сложно масштабировать горизонтально из-за того, что она разработана для обеспечения целостности, т.е. клиенты, отправляющие запросы в одну и ту же базу данных, всегда будут получать одинаковые данные. Если вы масштабируете реляционную базу данных горизонтально по всем машинам, будет трудно обеспечить целостность, т.к. клиенты могут вносить данные только в один узел, а не во все. Вероятно, между начальной записью и моментом обновления других узлов для отображения изменений возникнет задержка, что приведет к отсутствию целостности данных между узлами.
Еще одно ограничение, существующее в РСУБД, заключается в том, что реляционная модель была разработана для управления структурированными данными, или данными, которые соответствуют заранее определенному типу данных, или, по крайней мере, каким-либо образом предварительно организованы. Однако с распространением персональных компьютеров и развитием сети Интернет в начале 90-х годов появились неструктурированные данные, такие как электронные сообщения, фотографии, видео и пр.
Но все это не означает, что реляционные базы данных бесполезны. Напротив, спустя более 40 лет, реляционная модель все еще является доминирующей основой для управления данными. Распространенность и долголетие реляционных баз данных свидетельствуют о том, что это зрелая технология, которая сама по себе является главным преимуществом. Существует много приложений, предназначенных для работы с реляционной моделью, а также много карьерных администраторов баз данных, которые являются экспертами, когда дело доходит до реляционных баз данных. Также существует широкий спектр доступных печатных и онлайн-ресурсов для тех, кто хочет начать работу с реляционными базами данных.
Еще одно преимущество реляционных баз данных заключается в том, что почти все РСУБД поддерживают транзакции. Транзакция состоит из одного или более индивидуального выражения SQL, выполняемого последовательно, как один блок работы. Транзакции представляют подход «все или ничего», означающий, что все операторы SQL в транзакции должны быть действительными. В противном случае вся транзакция не будет выполнена. Это очень полезно для обеспечения целостности данных при внесении изменений в несколько строк или в таблицы.
Наконец, реляционные базы данных демонстрируют чрезвычайную гибкость. Они используются для построения широкого спектра различных приложений и продолжают эффективно работать даже с большими объемами данных. Язык SQL также обладает огромным потенциалом и позволяет вам добавлять или менять данные на лету, а также вносить изменения в структуру схем баз данных и таблиц, не влияя на существующие данные.
Заключение
Благодаря гибкости и проектному решению, направленному на сохранение целостности данных, спустя пятьдесят лет после появления такого замысла, реляционные базы данных все еще являются основным способом управления данными и их хранения. Даже с увеличением в последние годы числа разнообразных баз данных NoSQL понимание реляционной модели и принципов ее работы с РСУБД является ключевым моментом для всех, кто хочет создавать приложения, использующие возможности данных.
Чтобы узнать больше о нескольких популярных РСУБД с открытым исходным кодом, мы рекомендуем вам ознакомиться с нашим сравнением различных реляционных баз данных с открытым исходным кодом. Если вам интересно узнать больше о базах данных в целом, мы рекомендуем вам ознакомиться с нашей полной библиотекой материалов о базах данных.
Thanks for learning with the DigitalOcean Community. Check out our offerings for compute, storage, networking, and managed databases.
Памятка/шпаргалка по SQL
Изучение настоящей шпаргалки не сделает вас мастером SQL, но позволит получить общее представление об этом языке программирования и возможностях, которые он предоставляет. Рассматриваемые в шпаргалке возможности являются общими для всех или большинства диалектов SQL.
Для более полного погружения в SQL рекомендую изучить эти руководства по MySQL и PostgreSQL от Метанита. Они хороши тем, что просты в изучении и позволяют быстро начать работу с названными СУБД.
При обнаружении ошибок, опечаток и неточностей, не стесняйтесь писать мне в личку.
Содержание
Что такое SQL?
SQL — это язык структурированных запросов (Structured Query Language), позволяющий хранить, манипулировать и извлекать данные из реляционных баз данных (далее — РБД, БД).
Почему SQL?
- получать доступ к данным в системах управления РБД
- описывать данные (их структуру)
- определять данные в БД и управлять ими
- взаимодействовать с другими языками через модули SQL, библиотеки и предваритальные компиляторы
- создавать и удалять БД и таблицы
- создавать представления, хранимые процедуры (stored procedures) и функции в БД
- устанавливать разрешения на доступ к таблицам, процедурам и представлениям
Процесс SQL
При выполнении любой SQL-команды в любой RDBMS (Relational Database Management System — система управления РБД, СУБД, например, PostgreSQL, MySQL, MSSQL, SQLite и др.) система определяет наилучший способ выполнения запроса, а движок SQL определяет способ интерпретации задачи.
В данном процессе участвует несколького компонентов:
- диспетчер запросов (Query Dispatcher)
- движок оптимизации (Optimization Engines)
- классический движок запросов (Classic Query Engine)
- движок запросов SQL (SQL Query Engine) и т.д.
Классический движок обрабатывает все не-SQL-запросы, а движок SQL-запросов не обрабатывает логические файлы.
Команды SQL
Стандартными командами для взаимодействия с РБД являются CREATE , SELECT , INSERT , UPDATE , DELETE и DROP . Эти команды могут быть классифицированы следующим образом:
- DDL — язык определения данных (Data Definition Language)
| N | Команда | Описание |
|---|---|---|
| 1 | CREATE | Создает новую таблицу, представление таблицы или другой объект в БД |
| 2 | ALTER | Модифицирует существующий в БД объект, такой как таблица |
| 3 | DROP | Удаляет существующую таблицу, представление таблицы или другой объект в БД |
- DML — язык изменения данных (Data Manipulation Language)
| N | Команда | Описание |
|---|---|---|
| 1 | SELECT | Извлекает записи из одной или нескольких таблиц |
| 2 | INSERT | Создает записи |
| 3 | UPDATE | Модифицирует записи |
| 4 | DELETE | Удаляет записи |
- DCL — язык управления данными (Data Control Language)
| N | Команда | Описание |
|---|---|---|
| 1 | GRANT | Наделяет пользователя правами |
| 1 | REVOKE | Отменяет права пользователя |
Обратите внимание: использование верхнего регистра в названиях команд SQL — это всего лишь соглашение, большинство СУБД нечувствительны к регистру. Тем не менее, форма записи инструкций, когда названия команд пишутся большими буквами, а названия таблиц, колонок и др. — маленькими, позволяет быстро определять назначение производимой с данными операции.
Что такое таблица?
Данные в СУБД хранятся в объектах БД, называемых таблицами (tables). Таблица, как правило, представляет собой коллекцию связанных между собой данных и состоит из определенного количества колонок и строк.
Таблица — это самая распространенная и простая форма хранения данных в РБД. Вот пример таблицы с пользователями (users):
| userId | userName | age | city | status |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Igor | 25 | Moscow | active |
| 2 | Vika | 26 | Ekaterinburg | inactive |
| 3 | Elena | 27 | Ekaterinburg | active |
| 4 | Oleg | 28 | Moscow | inactive |
Что такое поле?
Каждая таблица состоит из небольших частей — полей (fields). Полями в таблице users являются userId, userName, age, city и status. Поле — это колонка таблицы, предназначенная для хранения определенной информации о каждой записи в таблице.
Обратите внимание: вместо userId и userName можно было бы использовать id и name , соответственно. Но при работе с несколькими объектами, содержащими свойство id , бывает сложно понять, какому объекту принадлежит идентификатор, особенно, если вы, как и я, часто прибегаете к деструктуризации. Что касается слова name , то оно часто оказывается зарезервизованным, т.е. уже используется в среде, в которой выполняется код, поэтому я стараюсь его не использовать.
Что такое запись или строка?
Запись или строка (record/row) — это любое единичное вхождение (entry), существующее в таблице. В таблице users 5 записей. Проще говоря, запись — это горизонтальное вхождение в таблице.
Что такое колонка?
Колонка (column) — это вертикальное вхождение в таблице, содержащее всю информацию, связанную с определенным полем. В таблице users одной из колонок является city , которая содержит названия городов, в которых проживают пользователи.
Что такое нулевое значение?
Нулевое значение (NULL) — это значение поля, которое является пустым, т.е. нулевое значение — это значение поля, не имеющего значения. Важно понимать, что нулевое значение отличается от значения 0 и от значения поля, содержащего пробелы ( `). Поле с нулевым значением — это такое поля, которое осталось пустым при создании записи. Также, следует учитывать, что в некоторых СУБД пустая строка ( » ) — это NULL`, а в некоторых — это разные значения.
Ограничения
Ограничения (constraints) — это правила, применяемые к данным. Они используются для ограничения данных, которые могут быть записаны в таблицу. Это обеспечивает точность и достоверность данных в БД.
Ограничения могут устанавливаться как на уровне колонки, так и на уровне таблицы.
Среди наиболее распространенных ограничений можно назвать следующие:
- NOT NULL — колонка не может иметь нулевое значение
- DEFAULT — значение колонки по умолчанию
- UNIQUE — все значения колонки должны быть уникальными
- PRIMARY KEY — первичный или основной ключ, уникальный идентификатор записи в текущей таблице
- FOREIGN KEY — внешний ключ, уникальный идентификатор записи в другой таблице (таблице, связанной с текущей)
- CHECK — все значения в колонке должны удовлетворять определенному условию
- INDEX — быстрая запись и извлечение данных
Любое ограничение может быть удалено с помощью команды ALTER TABLE и DROP CONSTRAINT + название ограничения. Некоторые реализации предоставляют сокращения для удаления ограничений и возможность отключать ограничения вместо их удаления.
Целостность данных
В каждой СУБД существуют следующие категории целостности данных:
- целостность объекта (Entity Integrity) — в таблице не должно быть дубликатов (двух и более строк с одинаковыми значениями)
- целостность домена (Domain Integrity) — фильтрация значений по типу, формату или диапазону
- целостность ссылок (Referential integrity) — строки, используемые другими записями (строки, на которые в других записях имеются ссылки), не могут быть удалены
- целостность, определенная пользователем (User-Defined Integrity) — дополнительные правила
Нормализация БД
Нормализация — это процесс эффективной организации данных в БД. Существует две главных причины, обуславливающих необходимость нормализации:
- предотвращение записи в БД лишних данных, например, хранения одинаковых данных в разных таблицах
- обеспечение «оправданной» связи между данными
Нормализация предполагает соблюдение нескольких форм. Форма — это формат структурирования БД. Существует три главных формы: первая, вторая и, соответственно, третья. Я не буду вдаваться в подробности об этих формах, при желании, вы без труда найдете необходимую информацию.
Синтаксис SQL
Синтаксис — это уникальный набор правил и рекомендаций. Все инструкции SQL должны начинаться с ключевого слова, такого как SELECT , INSERT , UPDATE , DELETE , ALTER , DROP , CREATE , USE , SHOW и т.п. и заканчиваться точкой с запятой ( ; ) (точка с запятой не входит в синтаксис SQL , но ее наличия, как правило, требуют консольные клиенты СУБД для обозначения окончания ввода команды). SQL не чувствителен к регистру, т.е. SELECT , select и SeLeCt являются идентичными инструкицями. Исключением из этого правила является MySQL , где учитывается регистр в названии таблицы.
Примеры синтаксиса
Типы данных
Каждая колонка, переменная и выражение в SQL имеют определенный тип данных (data type). Основные категории типов данных:
Точные числовые
| Тип данных | От | До |
|---|---|---|
| bigint | -9,223,372,036,854,775,808 | 9,223,372,036,854,775,807 |
| int | -2,147,483,648 | 2,147,483,647 |
| smallint | -32,768 | 32,767 |
| tinyint | 0 | 255 |
| bit | 0 | 1 |
| decimal | -10^38 +1 | 10^38 -1 |
| numeric | -10^38 +1 | 10^38 -1 |
| money | -922,337,203,685,477.5808 | +922,337,203,685,477.5807 |
| smallmoney | -214,748.3648 | +214,748.3647 |
Приблизительные числовые
| Тип данных | От | До |
|---|---|---|
| float | -1.79E + 308 | 1.79E + 308 |
| real | -3.40E + 38 | 3.40E + 38 |
Дата и время
| Тип данных | От | До |
|---|---|---|
| datetime | Jan 1, 1753 | Dec 31, 9999 |
| smalldatetime | Jan 1, 1900 | Jun 6, 2079 |
| date | Дата сохраняется в виде June 30, 1991 | |
| time | Время сохраняется в виде 12:30 P.M. |
Строковые символьные
| N | Тип данных | Описание |
|---|---|---|
| 1 | char | Строка длиной до 8,000 символов (не-юникод символы, фиксированной длины) |
| 2 | varchar | Строка длиной до 8,000 символов (не-юникод символы, переменной длины) |
| 3 | text | Не-юникод данные переменной длины, длиной до 2,147,483,647 символов |
Строковые символьные (юникод)
| N | Тип данных | Описание |
|---|---|---|
| 1 | nchar | Строка длиной до 4,000 символов (юникод символы, фиксированной длины) |
| 2 | nvarchar | Строка длиной до 4,000 символов (юникод символы, переменной длины) |
| 3 | ntext | Юникод данные переменной длины, длиной до 1,073,741,823 символов |
Бинарные
| N | Тип данных | Описание |
|---|---|---|
| 1 | binary | Данные размером до 8,000 байт (фиксированной длины) |
| 2 | varbinary | Данные размером до 8,000 байт (переменной длины) |
| 3 | image | Данные размером до 2,147,483,647 байт (переменной длины) |
Смешанные
| N | Тип данных | Описание |
|---|---|---|
| 1 | timestamp | Уникальные числа, обновляющиеся при каждом изменении строки |
| 2 | uniqueidentifier | Глобально-уникальный идентификатор (GUID) |
| 3 | cursor | Объект курсора |
| 4 | table | Промежуточный результат, предназначенный для дальнейшей обработки |
Операторы
Оператор (operators) — это ключевое слово или символ, которые, в основном, используются в инструкциях WHERE для выполнения каких-либо операций. Они используются как для определения условий, так и для объединения нескольких условий в инструкции.
В дальнейших примерах мы будем исходить из предположения, что переменная a имеет значение 10 , а b — 20 .
Арифметические
| Оператор | Описание | Пример |
|---|---|---|
| + (сложение) | Сложение значений | a + b = 30 |
| — (вычитание) | Вычитание правого операнда из левого | b — a = 10 |
| * (умножение) | Умножение значений | a * b = 200 |
| / (деление) | Деление левого операнда на правый | b / a = 2 |
| % (деление с остатком/по модулю) | Деление левого операнда на правый с остатком (возвращается остаток) | b % a = 0 |
Операторы сравнения
| Оператор | Описание | Пример |
|---|---|---|
| = | Определяет равенство значений | a = b -> false |
| != | Определяет НЕравенство значений | a != b -> true |
| <> | Определяет НЕравенство значений | a <> b -> true |
| > | Значение левого операнда больше значения правого операнда? | a > b -> false |
| < | Значение левого операнда меньше значения правого операнда? | a < b -> true |
| >= | Значение левого операнда больше или равно значению правого операнда? | a >= b -> false |
| <= | Значение левого операнда меньше или равно значению правого операнда? | a <= b -> true |
| !< | Значение левого операнда НЕ меньше значения правого операнда? | a !< b -> false |
| !> | Значение левого операнда НЕ больше значения правого операнда? | a !> b -> true |
Логические операторы
| N | Оператор | Описание |
|---|---|---|
| 1 | ALL | Сравнивает все значения |
| 2 | AND | Объединяет условия (все условия должны совпадать) |
| 3 | ANY | Сравнивает одно значение с другим, если последнее совпадает с условием |
| 4 | BETWEEN | Проверяет вхождение значения в диапазон от минимального до максимального |
| 5 | EXISTS | Определяет наличие строки, соответствующей определенному критерию |
| 6 | IN | Выполняет поиск значения в списке значений |
| 7 | LIKE | Сравнивает значение с похожими с помощью операторов подстановки |
| 8 | NOT | Инвертирует (меняет на противоположное) смысл других логических операторов, например, NOT EXISTS, NOT IN и т.д. |
| 9 | OR | Комбинирует условия (одно из условий должно совпадать) |
| 10 | IS NULL | Определяет, является ли значение нулевым |
| 11 | UNIQUE | Определяет уникальность строки |
Выражения
Выражение (expression) — это комбинация значений, операторов и функций для оценки (вычисления) значения. Выражения похожи на формулы, написанные на языке запросов. Они могут использоваться для извлечения из БД определенного набора данных.
Базовый синтаксис выражения выглядит так:
Существуют различные типы выражений: логические, числовые и выражения для работы с датами.
Логические
Логические выражения извлекают данные на основе совпадения с единичным значением.
Предположим, что в таблице users имеются следующие записи:
| userId | userName | age | city | status |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Igor | 25 | Moscow | active |
| 2 | Vika | 26 | Ekaterinburg | inactive |
| 3 | Elena | 27 | Ekaterinburg | active |
| 4 | Oleg | 28 | Moscow | inactive |
Выполняем поиск активных пользователей:
| userId | userName | age | city | status |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Igor | 25 | Moscow | active |
| 3 | Elena | 27 | Ekaterinburg | active |
Числовые
Используются для выполнения арифметических операций в запросе.
Простой пример использования числового выражения:
| addition |
|---|
| 15 |
Существует несколько встроенных функций, таких как count() , sum() , avg() , min() , max() и др. для выполнения так называемых агрегирующих вычислений данных таблицы или колонки.
| records |
|---|
| 4 |
- AVG — вычисляет среднее значение
- SUM — вычисляет сумму значений
- MIN — вычисляет наименьшее значение
- MAX — вычисляет наибольшее значение
- COUNT — вычисляет количество записей в таблице
Также существует несколько встроенных функций для работы со строками:
- CONCAT — объединение строк
- LENGTH — возвращает количество символов в строке
- TRIM — удаляет пробелы в начале и конце строки
- SUBSTRING — извлекает подстроку из строки
- REPLACE — заменяет подстроку в строке
- LOWER — переводит символы строки в нижний регистр
- UPPER — переводит символы строки в верхний регистр и т.д.
- ROUND — округляет число
- TRUNCATE — обрезает дробное число до указанного количества знаков после запятой
- CEILING — возвращает наименьшее целое число, которое больше или равно текущему значению
- FLOOR — возвращает наибольшее целое число, которое меньше или равно текущему значению
- POWER — возводит число в указанную степень
- SQRT — возвращает квадратный корень числа
- RAND — генерирует случайное число с плавающей точкой в диапазоне от 0 до 1
Выражения для работы с датами
Эти выражения, как правило, возвращают текущую дату и время.
| Current_Timestamp |
|---|
| 2021-06-20 12:45:00 |
CURRENT_TIMESTAMP — это и выражение, и функция ( CURRENT_TIMESTAMP() ). Другая функция для получения текущей даты и времени — NOW() .
Другие функции для получения текущей даты и времени:
- CURDATE / CURRENT_DATE — возвращает текущую дату
- CURTIME / CURRENT_TIME — возвращает текущее время и т.д.
Функции для разбора даты и времени:
- DAYOFMONTH(date) — возвращает день месяца в виде числа
- DAYOFWEEK(date) — возвращает день недели в виде числа
- DAYOFYEAR(date) — возвращает номер дня в году
- MONTH(date) — возвращает месяц
- YEAR(date) — возвращает год
- LAST_DAY(date) — возвращает последний день месяца в виде даты
- HOUR(time) — возвращает час
- MINUTE(time) — возвращает минуты
- SECOND(time) — возвращает секунды и др.
Функции для манипулирования датами:
- DATE_ADD(date, interval) — выполняет сложение даты и определенного временного интервала
- DATE_SUB(date, interval) — выполняет вычитание из даты определенного временного интервала
- DATEDIFF(date1, date2) — возвращает разницу в днях между двумя датами
- TO_DAYS(date) — возвращает количество дней с 0-го дня года
- TIME_TO_SEC(time) — возвращает количество секунд с полуночи и др.
Для форматирования даты и времени используются функции DATE_FORMAT(date, format) и TIME_FORMAT(date, format) , соответственно.
Создание БД
Для создания БД используется инструкция CREATE DATABASE .
Условие IF NOT EXISTS позволяет избежать получения ошибки при попытке создания БД, которая уже существует.
Название БД должно быть уникальным в пределах СУБД.
Создаем БД testDB :
Получаем список БД:
| Database |
|---|
| information_schema |
| postgres |
| testDB |
Удаление БД
Для удаления БД используется инструкция DROP DATABASE .
Условие IF EXISTS позволяет избежать получения ошибки при попытке удаления несуществующей БД.
Обратите внимание: при удалении БД уничтожаются все данные, которые в ней хранятся, так что будьте предельно внимательны при использовании данной команды.
Проверяем, что БД удалена:
Для получения списка таблиц используется инструкция SHOW TABLES .
| Database |
|---|
| information_schema |
| postgres |
Выбор БД
При наличии нескольких БД, перед выполнением каких-либо операций, необходимо выбрать БД. Для этого используется инструкция USE .
Предположим, что мы не удаляли testDB . Тогда мы можем выбрать ее так:
Создание таблицы
Создание таблицы предполагает указание названия таблицы и определение колонок таблицы и их типов данных. Для создания таблицы используется инструкция CREATE TABLE .
Для создания таблицы путем копирования другой таблицы используется сочетание CREATE TABLE и SELECT .
Пример создания таблицы users , где первичным ключом являются идентификаторы пользователей, а поля для имени и возраста пользователя не могут быть нулевыми:
Проверяем, что таблица была создана:
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
|---|---|---|---|---|---|
| userId | int(11) | NO | PRI | ||
| userName | varchar(20) | NO | |||
| age | int(11) | NO | |||
| city | varchar(20) | NO | |||
| status | varchar(8) | YES | NULL |
Удаление таблицы
Для удаления таблицы используется инструкция DROP TABLE .
Обратите внимание: при удалении таблицы, навсегда удаляются все хранящиеся в ней данные, индексы, триггеры, ограничения и разрешения, так что будьте предельно внимательны при использовании данной команды.
Удаляем таблицу users :
Теперь, если мы попытаемся получить описание users , то получим ошибку:
Добавление колонок
Для добавления в таблицу колонок используется инструкция INSERT INTO .
Названия колонок можно не указывать, однако, в этом случае значения должны перечисляться в правильном порядке.
Во избежание ошибок, рекомендуется всегда перечислять названия колонок.
Предположим, что мы не удаляли таблицу users . Заполним ее пользователями:
В таблицу можно добавлять несколько строк за один раз.
Также, как было отмечено, при добавлении строки названия полей можно опускать:
| userId | userName | age | city | status |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Igor | 25 | Moscow | active |
| 2 | Vika | 26 | Ekaterinburg | inactive |
| 3 | Elena | 27 | Ekaterinburg | active |
| 4 | Oleg | 28 | Moscow | inactive |
Заполнение таблицы с помощью другой таблицы
Выборка полей
Для выборки полей из таблицы используется инструкция SELECT . Она возвращает данные в виде результирующей таблицы (результирующего набора, result-set).
Для выборки всех полей используется такой синтаксис:
Произведем выборку полей userId , userName и age из таблицы users :
| userId | userName | age |
|---|---|---|
| 1 | Igor | 25 |
| 2 | Vika | 26 |
| 3 | Elena | 27 |
| 4 | Oleg | 28 |
Предложение WHERE
Предложение WHERE используется для фильтрации возвращаемых данных. Оно используется совместно с SELECT , UPDATE , DELETE и другими инструкциями.
Условие (condition), которому должны удовлетворять возвращаемые записи, определяется с помощью операторов сравнения или логических операторов типа > , < , = , NOT , LIKE и т.д.
Сделаем выборку полей userId , userName и age активных пользователей:
| userId | userName | age |
|---|---|---|
| 1 | Igor | 25 |
| 3 | Elena | 27 |
Сделаем выборку полей userId , age и city пользователя с именем Vika .
| userId | age | city |
|---|---|---|
| 2 | 26 | Ekaterinburg |
Обратите внимание: строки в предложении WHERE должны быть обернуты в одинарные кавычки ( » ), а числа, напротив, указываются как есть.
Операторы AND и OR
Конъюнктивный оператор AND и дизъюнктивный оператор OR используются для соединения нескольких условий при фильтрации данных.
AND
Возвращаемые записи должны удовлетворять всем указанным условиям.
Сделаем выборку полей userId , userName и age активных пользователей старше 26 лет:
| userId | userName | AGE |
|---|---|---|
| 3 | Elena | 27 |
OR
Возвращаемые записи должны удовлетворять хотя бы одному условию.
Сделаем выборку тех же полей неактивных пользователей или пользователей, младше 27 лет:
| userId | userName | age |
|---|---|---|
| 1 | Igor | 25 |
| 2 | Vika | 26 |
Обновление полей
Для обновления полей используется инструкция UPDATE . SET . Эта инструкция, обычно, используется в сочетании с предложением WHERE .
Обновим возраст пользователя с именем Igor :
Если в данном случае опустить WHERE , то будет обновлен возраст всех пользователей.
Удаление записей
Для удаления записей используется инструкция DELETE . Эта инструкция также, как правило, используется в сочетании с предложением WHERE .
Удалим неактивных пользователей:
Если в данном случае опустить WHERE , то из таблицы users будут удалены все записи.
Предложения LIKE и REGEX
LIKE
Предложение LIKE используется для сравнения значений с помощью операторов с подстановочными знаками. Существует два вида таких операторов:
- проценты ( % )
- нижнее подчеркивание ( _ )
% означает 0, 1 или более символов. _ означает точно 1 символ.
| N | Инструкция | Результат |
|---|---|---|
| 1 | WHERE col LIKE ‘foo%’ | Любые значения, начинающиеся с foo |
| 2 | WHERE col LIKE ‘%foo%’ | Любые значения, содержащие foo |
| 3 | WHERE col LIKE ‘_oo%’ | Любые значения, содержащие oo на второй и третьей позициях |
| 4 | WHERE col LIKE ‘f%%’ | Любые значения, начинающиеся с f и состоящие как минимум из 1 символа |
| 5 | WHERE col LIKE ‘%oo’ | Любые значения, оканчивающиеся на oo |
| 6 | WHERE col LIKE ‘_o%o’ | Любые значения, содержащие o на второй позиции и оканчивающиеся на o |
| 7 | WHERE col LIKE ‘f_o’ | Любые значения, содержащие f и o на первой и третьей позициях, соответственно, и состоящие из трех символов |
Сделаем выборку неактивных пользователей:
| userId | userName | age | city | status |
|---|---|---|---|---|
| 2 | Vika | 26 | Ekaterinburg | inactive |
| 4 | Oleg | 28 | Moscow | inactive |
Сделаем выборку пользователей 30 лет и старше:
| userId | userName | age | city | status |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Igor | 30 | Moscow | active |
REGEX
Предложение REGEX позволяет определять регулярное выражение, которому должна соответствовать запись.
В регулярное выражении могут использоваться следующие специальные символы:
- ^ — начало строки
- $ — конец строки
- . — любой символ
- [символы] — любой из указанных в скобках символов
- [начало-конец] — любой символ из диапазона
- | — разделяет шаблоны
Сделаем выборку пользователей с именами Igor и Vika :
| userId | userName | age | city | status |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Igor | 30 | Moscow | active |
| 2 | Vika | 26 | Ekaterinburg | inactive |
Предложение TOP / LIMIT / ROWNUM
Данные предложения позволяют извлекать указанное количество или процент записей с начала таблицы. Разные СУБД поддерживают разные предложения.
Сделаем выборку первых трех пользователей:
| userId | userName | age | city | status |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Igor | 30 | Moscow | active |
| 2 | Vika | 26 | Ekaterinburg | inactive |
| 3 | Elena | 27 | Ekaterinburg | active |
Параметр offset (смещение) определяет количество пропускаемых записей. Например, так можно извлечь первых двух пользователей, начиная с третьего:
Предложения ORDER BY и GROUP BY
ORDER BY
Предложение ORDER BY используется для сортировки данных по возрастанию ( ASC ) или убыванию ( DESC ). Многие СУБД по умолчанию выполняют сортировку по возрастанию.
Обратите внимание: колонки для сортировки должны быть указаны в списке колонок для выборки.
Сделаем выборку пользователей, отсортировав их по городу и возрасту:
| userId | userName | age | city | status |
|---|---|---|---|---|
| 2 | Vika | 26 | Ekaterinburg | inactive |
| 3 | Elena | 27 | Ekaterinburg | active |
| 1 | Igor | 25 | Moscow | active |
| 4 | Oleg | 28 | Moscow | inactive |
Теперь выполним сортировку по убыванию:
Определим собственный порядок сортировки по убыванию:
GROUP BY
Предложение GROUP BY используется совместно с инструкцией SELECT для группировки записей. Оно указывается после WHERE и перед ORDER BY .
Сгруппируем активных пользователей по городам:
| city | amount |
|---|---|
| Ekaterinburg | 2 |
| Moscow | 2 |
Ключевое слово DISTINCT
Ключевое слово DISTINCT используется совместно с инструкцией SELECT для возврата только уникальных записей (без дубликатов).
Сделаем выборку городов проживания пользователей:
| city |
|---|
| Ekaterinburg |
| Moscow |
Соединения
Соединения (joins) используются для комбинации записей двух и более таблиц.
Предположим, что кроме users , у нас имеется таблица orders с заказами пользователей следующего содержания:
| orderId | date | userId | amount |
|---|---|---|---|
| 101 | 2021-06-21 00:00:00 | 2 | 3000 |
| 102 | 2021-06-20 00:00:00 | 2 | 1500 |
| 103 | 2021-06-19 00:00:00 | 3 | 2000 |
| 104 | 2021-06-18 00:00:00 | 3 | 1000 |
Сделаем выборку полей userId , userName , age и amount из наших таблиц посредством их соединения:
| userId | userName | age | amount |
|---|---|---|---|
| 2 | Vika | 26 | 3000 |
| 2 | Vika | 26 | 1500 |
| 3 | Elena | 27 | 2000 |
| 3 | Elena | 27 | 1000 |
При соединении таблиц могут использоваться такие операторы, как = , < , > , <> , <= , >= , != , BETWEEN , LIKE и NOT , однако наиболее распространенным является = .
Существуют разные типы объединений:
- INNER JOIN — возвращает записи, имеющиеся в обеих таблицах
- LEFT JOIN — возвращает записи из левой таблицы, даже если такие записи отсутствуют в правой таблице
- RIGHT JOIN — возвращает записи из правой таблицы, даже если такие записи отсутствуют в левой таблице
- FULL JOIN — возвращает все записи объединяемых таблиц
- CROSS JOIN — возвращает все возможные комбинации строк обеих таблиц
- SELF JOIN — используется для объединения таблицы с самой собой
Предложение UNION
Предложение/оператор UNION используется для комбинации результатов двух и более инструкций SELECT . При этом, возвращаются только уникальные записи.
В случае с UNION , каждая инструкция SELECT должна иметь:
- одинаковый набор колонок для выборки
- одинаковое количество выражений
- одинаковые типы данных колонок и
- одинаковый порядок колонок
Однако, они могут быть разной длины.
Объединим наши таблицы users и orders :
| userId | userName | amount | date |
|---|---|---|---|
| 1 | Igor | NULL | NULL |
| 2 | Vika | 3000 | 2021-06-21 00:00:00 |
| 2 | Vika | 1500 | 2021-06-20 00:00:00 |
| 3 | Elena | 2000 | 2021-06-19 00:00:00 |
| 3 | Elena | 1000 | 2021-06-18 00:00:00 |
| 4 | Alex | NULL | NULL |
Предложение UNION ALL
Предложение UNION ALL также используется для объединения результатов двух и более инструкций SELECT . При этом, возвращаются все записи, включая дубликаты.
Существует еще два предложения, похожих на UNION :
- INTERSECT — используется для комбинации результатов двух и более SELECT , но возвращаются только строки из первого SELECT , совпадающие со строками из второго SELECT
- EXCEPT|MINUS — возвращаются только строки из первого SELECT , отсутствующие во втором SELECT
Синонимы
Синонимы (aliases) позволяют временно изменять названия таблиц и колонок. «Временно» означает, что новое название используется только в текущем запросе, в БД название остается прежним.
Синтаксис синонима таблицы:
Синтаксис синонима колонки:
Пример использования синонимов таблиц:
| userId | userName | age | amount |
|---|---|---|---|
| 2 | Vika | 26 | 3000 |
| 2 | Vika | 26 | 1500 |
| 3 | Elena | 27 | 2000 |
| 3 | Elena | 27 | 1000 |
Пример использования синонимов колонок:
| user_id | user_name | user_age |
|---|---|---|
| 1 | Igor | 30 |
| 3 | Elena | 27 |
Индексы
Создание индексов
Индексы — это специальные поисковые таблицы (lookup tables), которые используются движком БД в целях более быстрого извлечения данных. Проще говоря, индекс — это указатель или ссылка на данные в таблице.
Индексы ускоряют работу инструкции SELECT и предложения WHERE , но замедляют работу инструкций UPDATE и INSERT . Индексы могут создаваться и удаляться, не оказывая никакого влияния на данные.
Для создания индекса используется инструкция CREATE INDEX , позволяющая определять название индекса, индексируемые колонки и порядок индексации (по возрастанию или по убыванию).
К индексам можно применять ограничение UNIQUE для того, чтобы обеспечить их уникальность.
Синтаксис создания индекса:
Синтаксис создания индекса для одной колонки:
Синтакис создания уникальных индексов (такие индексы используются не только для повышения производительности, но и для обеспечения согласованности данных):
Синтаксис создания индексов для нескольких колонок (композиционный индекс):
Решение о создании индексов для одной или нескольких колонок следует принимать на основе того, какие колонки будут часто использоваться в запросе WHERE в качестве условия для сортировки строк.
Для ограничений PRIMARY KEY и UNIQUE автоматически создаются неявные индексы.
Удаление индексов
Для удаления индексов используется инструкция DROP INDEX :
Несмотря на то, что индексы предназначены для повышения производительности БД, существуют ситуации, в которых их использования лучше избегать.
К таким ситуациям относится следующее:
- индексы не должны использоваться в маленьких таблицах
- в таблицах, которые часто и в большом объеме обновляются или перезаписываются
- в колонках, которые содержат большое количество нулевых значений
- в колонках, над которыми часто выполняются операции
Обновление таблицы
Команда ALTER TABLE используется для добавления, удаления и модификации колонок существующей таблицы. Также эта команда используется для добавления и удаления ограничений.
Добавляем в таблицу users новую колонку — пол пользователя:
Удаляем эту колонку:
Очистка таблицы
Команда TRUNCATE TABLE используется для очистки таблицы. Ее отличие от DROP TABLE состоит в том, что сохраняется структура таблицы ( DROP TABLE полностью удаляет таблицу и все ее данные).
Очищаем таблицу users :
Проверяем, что users пустая:
Представления
Представление (view) — это не что иное, как инструкция, записанная в БД под определенным названием. Другими словами, представление — это композиция таблицы в форме предварительно определенного запроса.
Представления могут содержать все или только некоторые строки таблицы. Представление может быть создано на основе одной или нескольких таблиц (это зависит от запроса для создания представления).
Представления — это виртутальные таблицы, позволяющие делать следующее:
- структурировать данные способом, который пользователи находят наиболее естественным или интуитивно понятным
- ограничивать доступ к данным таким образом, что пользователь может просматривать и (иногда) модифицировать только то, что ему нужно и ничего более
- объединять данные из нескольких таблиц для формирования отчетов
Создание представления
Для создания представления используется инструкция CREATE VIEW . Как было отмечено, представления могут создаваться на основе одной или нескольких таблиц, и даже на основе другого представления.
Создаем представление для имен и возраста пользователей:
Получаем данные с помощью представления:
| userName | age |
|---|---|
| Igor | 30 |
| Vika | 26 |
| Elena | 27 |
| Oleg | 28 |
WITH CHECK OPTION
WITH CHECK OPTION — это настройка инструкции CREATE VIEW . Она позволяет обеспечить соответствие всех UPDATE и INSERT условию, определенном в представлении.
Если условие не удовлетворяется, выбрасывается исключение.
Обновление представления
Представление может быть обновлено при соблюдении следующих условий:
- SELECT не содержит ключевого слова DISTINCT
- SELECT не содержит агрегирующих функций
- SELECT не содержит функций установки значений
- SELECT не содержит операций установки значений
- SELECT не содержит предложения ORDER BY
- FROM не содержит больше одной таблицы
- WHERE не содержит подзапросы
- запрос не содержит GROUP BY или HAVING
- вычисляемые колонки не обновляются
- все ненулевые колонки из базовой таблицы включены в представление в том же порядке, в каком они указаны в запросе INSERT
Пример обновления возраста пользователя с именем Igor в представлении:
Обратите внимание: обновление строки в представлении приводит к ее обновлению в базовой таблице.
В представление могут добавляться новые строки с помощью команды INSERT . При выполнении этой команды должны соблюдаться те же правила, что и при выполнении команды UPDATE .
С помощью команды DELETE можно удалять строки из представления.
Удаляем из представления пользователя, возраст которого составляет 26 лет:
Обратите внимание: удаление строки в представлении приводит к ее удалению в базовой таблице.
Удаление представления
Для удаления представления используется инструкция DROP VIEW :
Удаляем представление usersView :
HAVING
Предложение HAVING используется для фильтрации результатов группировки. WHERE используется для применения условий к колонкам, а HAVING — к группам, созданным с помощью GROUP BY .
HAVING должно указываться после GROUP BY , но перед ORDER BY (при наличии).
Транзакции
Транзакция — это единица работы или операции, выполняемой над БД. Это последовательность операций, выполняемых в логическом порядке. Эти операции могут запускаться как пользователем, так и какой-либо программой, функционирующей в БД.
Транзакция — это применение одного или более изменения к БД. Например, при создании/обновлении/удалении записи мы выполняем транзакцию. Важно контролировать выполнение таких операций в целях обеспечения согласованности данных и обработки возможных ошибок.
На практике, запросы, как правило, не отправляются в БД по одному, они группируются и выполняются как часть транзакции.
Свойства транзакции
Транзакции имеют 4 стандартных свойства (ACID):
- атомарность (atomicity) — все операции транзакции должны быть успешно завершены. В противном случае, транзакция прерывается, а все изменения отменяются (происходит откат к предыдущему состоянию)
- согласованность (consistency) — состояние должно изменться в полном соответствии с операциями транзакции
- изоляция или автономность (isolation) — транзакции не зависят друг от друга и не оказывают друг на друга никакого влияния
- долговечность (durability) — результат звершенной транзакции должен сохраняться при поломке системы
Управление транзакцией
Для управления транзакцией используются следующие команды:
- BEGIN|START TRANSACTION — запуск транзакции
- COMMIT — сохранение изменений
- ROLLBACK — отмена изменений
- SAVEPOINT — контрольная точка для отмены изменений
- SET TRANSACTION — установка характеристик текущей транзакции
Команды для управления транзакцией могут использоваться только совместно с такими запросами как INSERT , UPDATE и DELETE . Они не могут использоваться во время создания и удаления таблиц, поскольку эти операции автоматически отправляются в БД.
Удаляем пользователя, возраст которого составляет 26 лет, и отправляем изменения в БД:
Удаляем пользователя с именем Oleg и отменяем эту операцию:
Контрольные точки создаются с помощью такого синтаксиса:
Возврат к контрольной точке выполняется так:
Выполняем три запроса на удаление данных из users , создавая контрольные точки перед каждый удалением:
Отменяем два последних удаления, возвращаясь к контрльной точке sp2 , созданной после первого удаления:
Делаем выборку пользователей:
| userId | userName | age | city | status |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Igor | 31 | Moscow | active |
| 3 | Elena | 27 | Ekaterinburg | active |
| 4 | Oleg | 28 | Moscow | inactive |
Как видим, из таблицы был удален только пользователь с возрастом 26 лет.
Для удаление контрольной точки используется команда RELEASE SAVEPOINT . Естественно, после удаления контрольной точки, к ней нельзя будет вернуться с помощью ROLLBACK TO .
Команда SET TRANSACTION используется для инициализации транзакции, т.е. начала ее выполнения. При этом, можно определять некоторые характеристики транзакции. Например, так можно определить уровень доступа транзакции (доступна только для чтения или для записи тоже):
Временные таблицы
Некоторые СУБД поддерживают так называемые временные таблицы (temporary tables). Такие таблицы позволяют хранить и обрабатывать промежуточные результаты с помощью таких же запросов, как и при работе с обычными таблицами.
Временные таблицы могут быть очень полезными при необходимости хранения временных данных. Одной из главных особенностей таких таблиц является то, что они удаляются по завершении текущей сессии. При запуске скрипта временная таблица удаляется после завершения выполнения этого скрипта. При доступе к БД с помощью клиентской программы, такая таблица будет удалена после закрытия этой программы.
Временная таблица создается с помощью инструкции CREATE TEMPORARY TABLE , в остальном синтаксис создания таких таблиц идентичен синтаксису создания обычных таблиц.
Временная таблица удаляется точно также, как и обычная таблица, с помощью инструкции DROP TABLE .
Клонирование таблицы
Может возникнуть ситуация, когда потребуется получить точную копию существующей таблицы, а CREATE TABLE или SELECT окажется недостаточно в силу того, что мы хотим получить не только идентичную структуру, но также индексы, значения по умолчанию и т.д. копируемой таблицы.
В mysql , например, это можно сделать так:
- вызываем команду SHOW CREATE TABLE для получения инструкции, выполненной при создании таблицы, включая индексы и прочее
- меняем название таблицы и выполняем запрос. Получаем точную копию таблицы
- опционально: если требуется содержимое копируемой таблицы, можно также использовать инструкции INSERT INTO или SELECT
Подзапросы
Подзапрос — это внутренний (вложенный) запрос другого запроса, встроенный (вставленный) с помощью WHERE или других инструкций.
Подзапрос используется для получения данных, которые будут использованы основным запросом в качестве условия для фильтрации возвращаемых записей.
Подзапросы могут использоваться в инструкциях SELECT , INSERT , UPDATE и DELETE , а также с операторами = , < , > , >= , <= , IN , BETWEEN и т.д.
Правила использования подзапросов:
- они должны быть обернуты в круглые скобки
- подзапрос должен содержать только одну колонку для выборки, если основной запрос не содержит несколько таких колонок, которые сравниваются в подзапросе
- в подзапросе нельзя использовать команду ORDER BY , это можно сделать в основном запросе. В подзапросе для замены ORDER BY можно использовать GROUP BY
- подзапросы, возвращающие несколько значений, могут использоваться только с операторами, которые работают с наборами значений, такими как IN
- список SELECT не может содержать ссылки на значения, которые оцениваются (вычисляются) как BLOB , ARRAY , CLOB или NCLOB
- подзапрос не может быть сразу передан в функцию для установки значений
- команду BETWEEN нельзя использовать совместно с подзапросом. Тем не менее, в самомподзапросе указанную команду использовать можно
Подзапросы, обычно, используются в инструкции SELECT .
| userId | userName | age | city | status |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Igor | 30 | Moscow | active |
| 3 | Elena | 27 | Ekaterinburg | active |
Подзапросы могут использоваться в инструкции INSERT . Эта инструкция добавляет в таблицу данные, возвращаемые подзапросом. При этом, данные, возвращаемые подзапросом, могут быть модифицированы любыми способами.
Подзапросы могут использоваться в инструкции UPDATE . При этом, данные из подзапроса могут использоваться для обновления любого количества колонок.
Данные, возвращаемые подзапросом, могут использоваться и для удаления записей.
Последовательности
Последовательность — это набор целых чисел (1, 2, 3 и т.д.), генерируемых автоматически. Последовательности часто используются в БД, поскольку многие приложения нуждаются в уникальных значениях, используемых для идентификации строк.
Приведенные ниже примеры рассчитаны на mysql .
Простейшим способом определения последовательности является использование AUTO_INCREMENT при создании таблицы:
Для того, чтобы заново пронумеровать строки с помощью автоматически генерируемых значений (например, при удалении большого количества строк), можно удалить колонку, содержащую такие значения и создать ее заново. Обратите внимание: такая таблица не должна быть частью объединения.
По умолчанию значения, генерируемые с помощью AUTO_INCREMENT , начинаются с 1. Для того, чтобы установить другое начальное значение достаточно указать, например, AUTO_INCREMENT = 100 — в этом случае нумерация строк начнется со 100.
Базы данных — Урок 3. Реляционные базы данных
Реляционные базы данных, как мы уже знаем, состоят из таблиц. Каждая таблица состоит из столбцов (их называют полями или атрибутами) и строк (их называют записями или кортежами). Таблицы в реляционных базах данных обладают рядом свойств. Основными являются следующие:
-
В таблице не может быть двух одинаковых строк. В математике таблицы, обладающие таким свойством, называют отношениями — по-английски relation, отсюда и название — реляционные.
Все будет понятнее на примере. Предположим, мы захотели создать базу данных для форума. У форума есть зарегистрированные пользователи, которые создают темы и оставляют сообщения в этих темах. Эта информация и должна храниться в базе данных.
Теоретически (на бумаге) мы можем все это расположить в одной таблице, например, так:
Но это противоречит свойству атомарности (одно значение в одной ячейке), а в столбцах Темы и Сообщения у нас предполагается неограниченное количество значений. Значит, нашу таблицу надо разбить на три: Пользователи, Темы и Сообщения.
Наша таблица Пользователи удовлетворяет всем условиям. А вот таблицы Темы и Сообщения — нет. Ведь в таблице не может быть двух одинаковых строк, а где гарантия, что один пользователь не оставит два одинаковых сообщения, например:
Кроме того, мы знаем, что каждое сообщение обязательно относится к какой-либо теме. А как это можно узнать из наших таблиц? Никак. Для решения этих проблем, в реляционных базах данных существуют ключи.
Первичный ключ (сокращенно РК — primary key) — столбец, значения которого во всех строках различны. Первичные ключи могут быть логическими (естественными) и суррогатными (искусственными). Так, для нашей таблицы Пользователи первичным ключом может стать столбец e-mail (ведь теоретически не может быть двух пользователей с одинаковым e-mail). На практике лучше использовать суррогатные ключи, т.к. их применение позволяет абстрагировать ключи от реальных данных. Кроме того, первичные ключи менять нельзя, а что если у пользователя сменится e-mail?
Суррогатный ключ представляет собой дополнительное поле в базе данных. Как правило, это порядковый номер записи (хотя вы можете задавать их на свое усмотрение, контролируя, чтобы они были уникальны). Давайте внесем поля первичных ключей в наши таблицы:
Теперь каждая запись в наших таблицах уникальна. Нам осталось установить соответствие между темами и сообщениями в них. Делается это также при помощи первичных ключей. В таблицу сообщения мы добавим еще одно поле:
Теперь понятно, что сообщение с принадлежит теме «О рыбалке» (id темы = 4), созданной Васей, а остальные сообщения принадлежать теме «О рыбалке» (id темы = 1), созданной Кириллом. Такое поле называется внешний ключ (сокращенно FK — foreign key). Каждое значение этого поля соответствует какому-либо первичному ключу из таблицы «Темы». Так устанавливается однозначное соответствие между сообщениями и темами, к которым они относятся.
Последний нюанс. Предположим, у нас добавился новый пользователь, и зовут его тоже Вася:
Как мы узнаем, какой именно Вася оставил сообщения? Для этого поля автор в таблицах «Темы» и «Сообщения» мы сделаем также внешними ключами:
Наша база данных готова. Схематично ее можно представить так:
В нашей маленькой базе данных всего три таблички, а если бы их было 10 или 100? Понятно, что сразу невозможно представить все таблицы, поля и связи, которые нам могут понадобиться. Именно поэтому проектирование базы данных начинается с ее концептуальной модели, которую мы и рассмотрим в следующем уроке.
Онлайн-курс. Освойте востребованную профессию с зарплатой от 70 000 руб в месяц!
Теперь нажмите кнопку, что бы не забыть адрес и вернуться к нам снова.
Устройство реляционной базы данных
Реляционная база данных наиболее интересна для понимания теории баз данных. Причина в этом одна. Будучи, аналогом таблиц, реляционная БД лучше других типов баз данных проработана математически. А значит, можно математическим языком объяснить устройство реляционной базы данных и процессы, происходящие в ней.
Устройство реляционной базы данных (РБД) базируется на основном элементе, таблице. Есть ошибочное мнение, что реляционная БД это и есть таблица. На самом деле таблица это всего лишь визуальное или лучше сказать, внешнее отражение РБД, на экране или принтере. На экране мы видим не все данные, а только фильтрованные (отобранные) данные. Пора разобраться с устройством реляционной (табличной) базы данных.
Устройство реляционной базы данных – таблицы, строки, столбцы
Таблицы, строки, столбцы это всем знакомые, элементы базы данных. В математике эти элементы называют: отношения, кортежи, атрибуты в множествах.
Множество это набор уникальных значений, которые закрыты от других множеств (ограничение), не упорядочены (до любого значения можно добраться, не затрагивая другие значения) и уникальны.
Атрибут множества, это название столбца в таблице БД. Математически, атрибут это множество, названий столбцов. Каждое название столбца уникально и неупорядочено. То есть, мы можем «добраться» до уникального названия столбца не затрагивая другие столбцы.
Очень важна уникальность атрибутов (названий столбцов) в рамках базы данных. Достигается уникальность столбцов, добавлением в его названия имя таблицы данных.
О неупорядоченности атрибутов
Математически, множество атрибутов: B.4, B.89, B.55, B.3, B.99, точно такое же, как множество: B.89, B.55, B.4, B.99, B.3. Но на практике, мы не можем вызывать столбцы по названию в произвольном порядке. Для упорядочивания вызова и нужен структурный язык. Для реляционных баз данных структурный язык это язык: SQL. В нем упорядоченный вызов столбцов поатрибутам выглядит так:
- SELECT B.4, B.89, B.55, B.3, B.99 FROM B
- SELECT B.89, B.55, B.4, B.99, B.3 FROM B
Столбцы реляционной базы данных
Столбцы данных математически называют кортежи. Каждый кортеж имеет столько атрибутов, сколько строк в таблице. При этом:
- Содержание столбцов должно быть уникально;
- Математически кортежи (столбцы) неупорядочены, как и строки (атрибуты). То есть, каждый столбец можно вызвать, не затрагивая остальные.
Выводы
В пользовательском «общении» с базами данных мы имеем дело, с столбцами, строками, таблицами. Математически в реляционной (табличной) теории их называют: атрибуты, кортежи и отношения. Столбцы могут именоваться колонками (colums), строки могут именоваться записями (records).
Отмечу, чаще приходится иметь дело с такими названиями:
- База данных это таблица (одна или несколько);
- Строки в таблицы, называют запись. Это основная логическая единица БД;
- Столбцы в таблице называют поле. Каждое поле имеет свой тип.
Тип поле определяет тип данных, которые могут быть записаны в этом поле: текст, число, дата, время, валюта и т.п
Пересечение строки и столбца называют ячейка. А это значит, что каждая ячейка входит в запись и имеет свой тип поля.
Пример базы данных MySQL
Возьмем базу данных (таблицы) магазина, вернее одну таблицу базы данных всеx товаров магазина. Для справки это магазин на платформе Moguta, таблица: mg_product.
Это сама база данных состоящая из таблиц. 
Устройство реляционной базы данных. Это таблица базы данных товаров на сайте.