чем заменить where в sql

SQL запросы быстро. Часть 1

Введение

Язык SQL очень прочно влился в жизнь бизнес-аналитиков и требования к кандидатам благодаря простоте, удобству и распространенности. Из собственного опыта могу сказать, что наиболее часто SQL используется для формирования выгрузок, витрин (с последующим построением отчетов на основе этих витрин) и администрирования баз данных. И поскольку повседневная работа аналитика неизбежно связана с выгрузками данных и витринами, навык написания SQL запросов может стать фактором, из-за которого кандидат или получит преимущество, или будет отсеян. Печальная новость в том, что не каждый может рассчитывать получить его на студенческой скамье. Хорошая новость в том, что в изучении SQL нет ничего сложного, это быстро, а синтаксис запросов прост и понятен. Особенно это касается тех, кому уже доводилось сталкиваться с более сложными языками.

Обучение SQL запросам я разделил на три части. Эта часть посвящена базовому синтаксису, который используется в 80-90% случаев. Следующие две части будут посвящены подзапросам, Join’ам и специальным операторам. Цель гайдов: быстро и на практике отработать синтаксис SQL, чтобы добавить его к арсеналу навыков.

Практика

Введение в синтаксис будет рассмотрено на примере открытой базы данных, предназначенной специально для практики SQL. Чтобы твое обучение прошло максимально эффективно, открой ссылку ниже в новой вкладке и сразу запускай приведенные примеры, это позволит тебе лучше закрепить материал и самостоятельно поработать с синтаксисом.

Кликнуть здесь

После перехода по ссылке можно будет увидеть сам редактор запросов и вывод данных в центральной части экрана, список таблиц базы данных находится в правой части.

Структура sql-запросов

Общая структура запроса выглядит следующим образом:

Разберем структуру. Для удобства текущий изучаемый элемент в запроса выделяется CAPS’ом.

SELECT, FROM

SELECT, FROM — обязательные элементы запроса, которые определяют выбранные столбцы, их порядок и источник данных.

Выбрать все (обозначается как *) из таблицы Customers:

Выбрать столбцы CustomerID, CustomerName из таблицы Customers:

WHERE

WHERE — необязательный элемент запроса, который используется, когда нужно отфильтровать данные по нужному условию. Очень часто внутри элемента where используются IN / NOT IN для фильтрации столбца по нескольким значениям, AND / OR для фильтрации таблицы по нескольким столбцам.

Фильтрация по одному условию и одному значению:

Фильтрация по одному условию и нескольким значениям с применением IN (включение) или NOT IN (исключение):

Фильтрация по нескольким условиям с применением AND (выполняются все условия) или OR (выполняется хотя бы одно условие) и нескольким значениям:

GROUP BY

GROUP BY — необязательный элемент запроса, с помощью которого можно задать агрегацию по нужному столбцу (например, если нужно узнать какое количество клиентов живет в каждом из городов).

При использовании GROUP BY обязательно:

Группировка количества клиентов по стране и городу:

Группировка продаж по ID товара с разными агрегатными функциями: количество заказов с данным товаром и количество проданных штук товара:

Группировка продаж с фильтрацией исходной таблицы. В данном случае на выходе будет таблица с количеством клиентов по городам Германии:

Переименование столбца с агрегацией с помощью оператора AS. По умолчанию название столбца с агрегацией равно примененной агрегатной функции, что далее может быть не очень удобно для восприятия.

HAVING

HAVING — необязательный элемент запроса, который отвечает за фильтрацию на уровне сгруппированных данных (по сути, WHERE, но только на уровень выше).

Фильтрация агрегированной таблицы с количеством клиентов по городам, в данном случае оставляем в выгрузке только те города, в которых не менее 5 клиентов:

В случае с переименованным столбцом внутри HAVING можно указать как и саму агрегирующую конструкцию count(CustomerID), так и новое название столбца number_of_clients:

Пример запроса, содержащего WHERE и HAVING. В данном запросе сначала фильтруется исходная таблица по пользователям, рассчитывается количество клиентов по городам и остаются только те города, где количество клиентов не менее 5:

ORDER BY

ORDER BY — необязательный элемент запроса, который отвечает за сортировку таблицы.

Простой пример сортировки по одному столбцу. В данном запросе осуществляется сортировка по городу, который указал клиент:

Осуществлять сортировку можно и по нескольким столбцам, в этом случае сортировка происходит по порядку указанных столбцов:

По умолчанию сортировка происходит по возрастанию для чисел и в алфавитном порядке для текстовых значений. Если нужна обратная сортировка, то в конструкции ORDER BY после названия столбца надо добавить DESC:

Обратная сортировка по одному столбцу и сортировка по умолчанию по второму:

JOIN — необязательный элемент, используется для объединения таблиц по ключу, который присутствует в обеих таблицах. Перед ключом ставится оператор ON.

Запрос, в котором соединяем таблицы Order и Customer по ключу CustomerID, при этом перед названиям столбца ключа добавляется название таблицы через точку:

Нередко может возникать ситуация, когда надо промэппить одну таблицу значениями из другой. В зависимости от задачи, могут использоваться разные типы присоединений. INNER JOIN — пересечение, RIGHT/LEFT JOIN для мэппинга одной таблицы знаениями из другой,

Внутри всего запроса JOIN встраивается после элемента from до элемента where, пример запроса:

Другие типы JOIN’ов можно увидеть на замечательной картинке ниже:

В следующей части подробнее поговорим о типах JOIN’ов и вложенных запросах.

При возникновении вопросов/пожеланий, всегда прошу обращаться!

Источник

Как думать на SQL?

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

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

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

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

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

1. Три волшебных слова

2. Наша база

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

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

3. Простой запрос

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

Запрос будет таким:

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

3.1 FROM — откуда берем данные

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

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

3.2 WHERE — какие данные показываем

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

3.3 SELECT — как показываем данные

Весь запрос можно визуализировать с помощью простой диаграммы:

4. Соединения (джойны)

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

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

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

Давайте попробуем чуть более сложное соединение с двумя таблицами.

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

На этот раз давайте пойдем снизу вверх:

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

Результат соединения можно увидеть по ссылке.

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

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

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

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

5. Агрегирование

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

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

Что даст нам нужный результат:

Каждая строка в результате представляет собой результат агрегирования каждой группы.

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

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

6. Подзапросы

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

6.1 Двумерная таблица

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

6.2 Одномерный массив

Запросы, которые возвращают несколько строк одной колонки, можно использовать не только как двумерные таблицы, но и как массивы.

Допустим, мы хотим узнать названия и идентификаторы всех книг, написанных определенным автором, но только если в библиотеке таких книг больше трех. Разобьем это на два шага:

1. Получаем список авторов с количеством книг больше 3. Дополняя наш прошлый пример:

Можно записать как: [‘Robin Sharma’, ‘Dan Brown’]

2. Теперь используем этот результат в новом запросе:

Это то же самое, что:

6.3 Отдельные значения

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

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

Среднее количество можно получить таким образом:

Теперь, наконец, можно написать весь запрос:

Это то же самое, что:

7. Операции записи

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

7.1 Update

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

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

7.2 Delete

7.3 Insert

8. Проверка

Вот он в более удобном для чтения виде:

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

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

Источник

Оператор SELECT

Наиболее используемым, но и самым сложным оператором является оператор выборки SELECT. Он позволяет производить выборку данных из таблиц и преобразовывать к нужному виду полученные результаты.

Результатом выполнения оператора SELECT является таблица. К этой таблице может быть снова применен оператор SELECT и т.д., то есть такие операторы могут быть вложены друг в друга. Вложенные операторы SELECT называют подзапросами.

Синтаксис оператора SELECT использует следующие основные предложения:

Кратко пояснить смысл предложений оператора SELECT можно следующим образом:

База данных для примеров

Дальше будет много примеров и логично постоянно использовать одну и ту же БД, что бы не рисовать каждый раз новые. На основании базы данных ниже будут продемонстрированы все примеры, не только в этой статье, но и в других.

Постановка задачи: пусть требуется разработать БД для предметной области «Поставка деталей»!

Требуется хранить следующую информацию:

Значения таблицы P:

Значения таблицы D:

Значения таблицы PD:

Блок помощи

Предложение SELECT

После служебного слова SELECT перечисляются имена столбцов, значения которых будут входить в результат выполнения запроса.

Если имя столбца содержит пробелы или разделители, то его необходимо заключить в квадратные скобки.

Предложение FROM

Пример 1.
Вывести список наименований деталей из таблицы D (“Детали”).

Пример 2.
Получить всю информацию из таблицы D (“Детали”).

Получить результат можно двумя способами:

В результате и первого и второго запроса получаем новую таблицу, представляющую собой полную копию таблицы D (“Детали”).

Можно осуществить выбор отдельных столбцов и их перестановку.

Пример 3.
Получить информацию о наименовании и номере поставщика.

Пример 4.
Определить номера поставщиков, которые поставляют детали в настоящее время (то есть номера тех поставщиков, которые присутствуют в таблице PD (“Поставки”)).

Дополнительно о SELECT

Агрегатные функции

В операторе SELECT можно использовать агрегатные функции, которые дают единственное значение для целой группы строк в таблице.

Агрегатная функция записывается в следующем виде: ( )

Пользователю доступны следующие агрегатные функции:

Пример 15.
Определить общий объем поставляемых деталей.

Столбцы результирующей таблицы, которых не существовало в исходных таблицах, называются вычисляемыми. Таким столбцам СУБД присваивает системные имена, что не всегда является удобным.

Следует запомнить, что агрегатные функции нельзя вкладывать друг в друга. Такая конструкция работать не будет: `MAX(SUM(VOLUME))`

Переименование столбца

Например, присвоить новое имя вычисляемому столбцу в предыдущем примере позволит выполнение следующего запроса.

Пример 16.
Определить количество поставщиков, которые поставляют детали в настоящее время.

Несмотря на то, что реальное число поставщиков деталей в таблице PD равно 3, СУБД возвращает число 6. Такой результат объясняется тем, что СУБД подсчитывает все строки в таблице PD, не обращая внимание на то, что в строках есть одинаковые значения.

Операция DISTINCT

Операция TOP

Итоговый набор записей, получаемых после выполнения запроса можно ограничить первыми N строками или первыми N процентами от общего количества строк результата.

Пример 23.
Определить номера первых двух деталей таблицы D.

Предложение WHERE

После служебного слова WHERE указываются условия выбора строк, помещаемых в результирующую таблицу. Существуют различные типы условий выбора:

Типы условий выбора:

Сравнение

Пример 5.
Определить номера деталей, поставляемых поставщиком с номером 2.

Пример 6.
Получить информацию о поставщиках Иванов и Петров.

Строковые значения атрибутов заключаются в апострофы.

Проверка на принадлежность множеству

Операция IN проверяет, принадлежит ли значение атрибута заданному множеству.

Пример 7.
Получить информацию о поставщиках ‘Иванов’ и ‘Петров’.

Пример 8.
Получить информацию о деталях с номерами 1 и 2.

Проверка на принадлежность диапазону

Операция BETWEEN определяет минимальную и максимальную границу диапазона, в которое должно попадать значение атрибута. Обе границы считаются принадлежащими диапазону.

Пример 9.
Определить номера деталей, с ценой от 10 до 20 рублей.

Пример 10.
Вывести наименования поставщиков, начинающихся с букв от ‘К’ по ‘П’.

Буква ‘Р’ в условии запроса объясняется тем, что строки сравниваются посимвольно. Для каждого символа при этом определяется код. Для нашего случая справедливо условие: ‘П’ LIKE используется для поиска подстрок. Значения столбца, указываемого перед служебным словом LIKE сравниваются с задаваемым после него шаблоном. Форматы шаблонов различаются в конкретных СУБД.

Для СУБД MS SQL Server:

Множество символов в квадратных скобках можно указывать через запятую, либо в виде диапазона.

Пример 11.
Вывести фамилии поставщиков, начинающихся с буквы ‘И’.

Пример 12.
Вывести фамилии поставщиков, начинающихся с букв от ‘К’ по ‘П’.

Проверка на наличие null-значения

Пример 13.
Определить наименования деталей, для которых не указана цена.

Пример 14.
Определить номера поставщиков, для которых указано наименование.

Предложение GROUP BY

Использование GROUP BY позволяет разбивать таблицу на логические группы и применять агрегатные функции к каждой из этих групп. В результате получим единственное значение для каждой группы.

Обычно предложение GROUP BY применяют, если формулировка задачи содержит фразу «для каждого…», «каждому..» и т.п.

Пример 18.
Определить суммарный объем деталей, поставляемых каждым поставщиком.

Выполнение запроса можно описать следующим образом: СУБД разбивает таблицу PD на три группы, в каждую из групп помещаются строки с одинаковым значением номера поставщика. Затем к каждой из полученных групп применяется агрегатная функция SUM, что дает единственное итоговое значение для каждой группы.

Рассмотрим два похожих примера.

В примере 1 определяется минимальный объем поставки каждого поставщика. В примере 2 определяется объем минимальной поставки среди всех поставщиков.

Результаты запросов представлены в следующей таблице:

Следует обратить внимание, что в первом примере мы можем вывести номера поставщиков, соответствующие объемам поставок, а во втором примере – не можем.

Пример 19.
Для каждой из деталей с номерами 1 и 2 определить количество поставщиков, которые их поставляют, а также суммарный объем поставок деталей.

Чтобы организовать вложенные группировки, после GROUP BY следует указать несколько группирующих столбцов через запятую. В этом случае реальный подсчет данных будет происходить по той группе, которая указана последней.

Предложение HAVING

Пример 20.
Определить номера поставщиков, поставляющих в сумме более 500 деталей.

Пример 21.
Определить номера поставщиков, которые поставляют только одну деталь.

Предложение ORDER BY

При выполнении запроса СУБД возвращает строки в случайном порядке. Предложение ORDER BY позволяет упорядочить выходные данные запроса в соответствии со значениями одного или нескольких выбранных столбцов.

Пример 22.
Отсортировать таблицу PD в порядке возрастания номеров поставщиков, а строки с одинаковыми значениями pnum отсортировать в порядке убывания объема поставок.

Пример 24.
Определить номера первых двух деталей с наименьшей стоимостью.

Следует отметить, что если в таблице D будут две детали без указания цены, то именно их и отобразит предыдущий запрос.

Источник