Инструкции ddl языка transact sql предназначены для

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

Часть первая — habrahabr.ru/post/255361

DML – Data Manipulation Language (язык манипулирования данными)

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

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

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

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

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

Язык DML содержит следующие конструкции:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

-- создание БД
CREATE DATABASE Test
GO

-- сделать БД Test текущей
USE Test
GO

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

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

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

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

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

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

Все, теперь мы готовы приступить к изучению языка DML.

SELECT – оператор выборки данных

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

Начнем с самой элементарной формы SELECT:

SELECT *
FROM Employees

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

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

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

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

Запомните следующее, что в MS SQL работает следующая логика:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Такое уточнение бывает полезным, например, если:

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

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

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

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

SELECT ID,Name
FROM Employees

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

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

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

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

Задание псевдонимов для таблиц

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

SELECT Employees.ID,Employees.Name
FROM Employees

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

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

или

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

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

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

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

DISTINCT – отброс строк дубликатов

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

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

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

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

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

-- удалим временную таблицу
DROP TABLE #Trash

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

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

SELECT DISTINCT DepartmentID
FROM Employees

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

Теперь узнаем в каких отделах, какие должности фигурируют:

SELECT DISTINCT DepartmentID,PositionID
FROM Employees

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

Ненадолго вернемся к DDL

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

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

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

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

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

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

Убедимся, что данные обновились успешно:

SELECT *
FROM Employees

Задание псевдонимов для столбцов запроса

Думаю, здесь будет проще показать, чем написать:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Основные арифметические операторы SQL

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

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

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

Немного расскажу о функции COALESCE:

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

Пример:

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

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

Вырезка из MSDN Сравнение COALESCE и CASE

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

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

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

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

ORDER BY – сортировка результата запроса

Предложение ORDER BY используется для сортировки результата запроса.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SELECT BonusPercent FROM Employees ORDER BY BonusPercent

Соответственно при использовании DESC они будут в конце

SELECT BonusPercent FROM Employees ORDER BY BonusPercent DESC

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

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

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

SELECT BonusPercent FROM Employees ORDER BY BonusPercent DESC NULLS LAST

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

TOP – возврат указанного числа записей

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

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

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

SELECT TOP 2
  *
FROM Employees

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

SELECT TOP 25 PERCENT
  *
FROM Employees

На моей практике чаше применяется именно выборка по количеству строк.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SELECT DISTINCT TOP 2
  Salary
FROM Employees
ORDER BY Salary

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

WHERE – условие выборки строк

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

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

Предложение WHERE пишется до команды ORDER BY.

Порядок применения команд к исходному набору Employees следующий:

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

Рассмотрим для наглядности пример:

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

Наглядно это будет выглядеть следующим образом:

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

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

SELECT ID,Name
FROM Employees
WHERE DepartmentID IS NULL

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Булевы операторы и простые операторы сравнения

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

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

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

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

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

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

При построении сложных логических выражений используются круглые скобки:

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

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

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

Идем к завершению второй части

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

BETWEEN – проверка на вхождение в диапазон

Этот оператор имеет следующий вид:

проверяемое_значение [NOT] BETWEEN начальное_ значение AND конечное_ значение

В роли значений могут выступать выражения.

Разберем на примере:

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

Собственно, BETWEEN это упрощенная запись вида:

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

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

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

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

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

IN – проверка на вхождение в перечень значений

Этот оператор имеет следующий вид:

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

Думаю, проще показать на примере:

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

Т.е. по сути это аналогично следующему выражению:

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

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

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

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

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

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

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

В этом случае разбивайте проверку на несколько условий:

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

Или же можно написать что-то вроде:

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

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

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

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

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

Опять же шутку здесь сыграло NULL указанное в списке значений.

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

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

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

Переписать условие правильно можно следующим образом:

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

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

LIKE – проверка строки по шаблону

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

Этот оператор имеет следующий вид:

проверяемая_строка [NOT] LIKE строка_шаблон [ESCAPE отменяющий_символ]

В «строке_шаблон» могут применятся следующие специальные символы:

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

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

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

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

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

Рассмотрим примеры с символом «_»:

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

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

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

Для демонстрации ESCAPE давайте занесем в одну запись мусор:

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

И посмотрим, что вернут следующие запросы:

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

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

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

SELECT *
FROM Employees
WHERE FirstName='Петр'

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

В ORACLE для поиска по регулярным выражениям применяется функция REGEXP_LIKE.

Немного о строках

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

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

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

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

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

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

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

Немного о датах

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Немного о числах и их преобразованиях

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DECLARE @int int SET @int=123

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DECLARE @money money
SET @money = 1025.123456789

Более короткий синтаксис инициализации переменных:

DECLARE @money money = 1025.123456789

Заключение второй части

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

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

Удачи в изучении и применении на практике данного языка.

Часть третья — habrahabr.ru/post/255825

В статье обсудим категории команд в языке SQL и выясним, что означает и что в себя включает DDL, DML, DCL и TCL. Объясним термины, приведем примеры команд и изучим базовые концепции Structured Query Language.

Коротко о языке структурированных запросов SQL

Сейчас SQL де-факто — стандарт среди языков запросов к реляционным базам данных. Компании прикладывают много сил, чтобы их хранилища данных были SQL-совместимыми, например Amazon Redshift, Snowflake, Firebolt и другие. Но еще полвека назад разработчики активно думали над тем, какую модель данных и язык выбрать для своей базы данных.

До реляционной модели использовали два основных варианта:

network data model — обладала высокой сложностью запросов при большой вероятности испортить данные;
hierarchy data model — отличалась дублированием данных и отсутствием независимости языка запросов от модели данных.

Математик Эдгар Кодд долго наблюдал, как люди тратят время, каждый раз переписывая запросы при изменении схемы таблицы или схемы хранения данных, а затем придумал реляционную модель данных. Она основывается на табличном способе представления данных.

Главные преимущества реляционной модели:

хранение данных в простых структурах данных;
доступ к данным через высокоуровневый язык;
независимость от физического хранения данных.

Кодд предложил использовать язык реляционной алгебры для доступа к данным. Идея реляционной модели понравилась сообществу — в семидесятые разработали первые реляционные БД: Ingres, System R и Oracle. Вместе с System R появился язык запросов SEQUEL, позже переименованный в SQL.

Structured Query Language — язык программирования, который широко используется в современных системах управления базами данных для сохранения, обработки и изменения данных. SQL относится к семейству декларативных языков. Ключевая цель в том, чтобы сказать системе, какой ответ необходим, то есть описать ожидаемый результат, а не процесс его получения. Это означает, что некоторые СУБД ответственны за эффективное исполнение запросов. Такие системы имеют сложные оптимизаторы запросов, которые способны переписывать запросы и искать оптимальные стратегии исполнения.

Команды SQL — это операторы, которые используются для коммуникации с базой данных, выполнения определенных задач и функций. Все команды делятся на четыре категории: DDL, DML, DCL, и TCL.

Протестировать команды поможет сервис DB Fiddle. Используемый код совместим с PostgreSQL v14.

Узнать больше о SQL помогают курсы по Java-разработке от онлайн-университета Skypro. Базовая программа рассчитана на 11 месяцев обучения, а ускоренная позволяет заработать первые деньги в IT уже через три месяца. Оплатить курсы можно в рассрочку.

Что значит DDL (Data Definition Language)

DDL, или Data Definition Language — это группа команд, которые используются для создания и изменения структуры объектов базы данных: таблиц, представлений, схем и индексов.

Наиболее известные команды SQL DDL — CREATE, ALTER, DROP. Рассмотрим их подробнее.

CREATE

Этот DDL-оператор создает объекты базы данных, например таблицы или представления.

CREATE TABLE IF NOT EXISTS table_name (
    user_id serial PRIMARY KEY,
    username VARCHAR ( 50 ) NOT NULL,
    last_login TIMESTAMP
);

ALTER

Оператор применяется для модификации существующей структуры базы данных. Может добавить или удалить столбцы в таблице, изменить тип столбца, добавить ограничения и тому подобное. Вот пример переименования таблицы с использованием команды:

ALTER TABLE old_table_name RENAME TO new_table_name;

DROP

Команду используют для удаления объектов из базы данных: таблицы, представления или индекса. Пример удаляет таблицу с именем my_table.

Пример для PostgreSQL v14:

DROP TABLE my_table;

Команду DROP нельзя отменить, поэтому будьте аккуратны, когда используете ее.

Что такое DML (Data Manipulation Language)

DML, или Data Manipulation Language — это группа операторов, которые позволяют получать и изменять записи, присутствующие в таблице. Разберем отдельные DML-команды.

SELECT

Эта инструкция используется для получения кортежей из таблицы.

SELECT user_id, username FROM table_name;

INSERT INTO

Это ключевое слово применяют для добавления новых записей в таблицу.

INSERT INTO table_name(user_id, username, last_login) VALUES(1, 'Ivan Petrov', NULL)

DELETE

DML-команда позволяет удалить одну или несколько записей.

DELETE FROM table_name WHERE username = 'nick';

UPDATE

Команда используется для обновления и изменения значений записи в таблице.

UPDATE table_name SET username = 'newnick' WHERE user_id = 1;

Значение DCL (Data Control Language)

DCL, или Data Control Language — это команды SQL, которые используют для предоставления и отзыва привилегий пользователя базы данных. При этом пользователь не может откатить изменения. Рассмотрим наиболее известные команды: GRANT и REVOKE.

GRANT

Используется для предоставления пользователям прав доступа к базе данных. Например, команда разрешает пользователю `user` добавлять записи в таблицу `my_table`.

GRANT INSERT ON my_table TO user;

REVOKE

Команда, которая позволяет отозвать ранее выданные права доступа. Например, команда отзывает право на вставку в таблицу `my_table` у пользователя `user`.

REVOKE INSERT ON my_table TO user;

Команды TCL (Transaction Control Language)

TCL, или Transaction Control Language — одни из наиболее популярных команд SQL. Их используют для обеспечения согласованности базы данных и для управления транзакциями.

Транзакция — это набор SQL-запросов, выполняемых над данными, которые объединены в атомарную секцию. Это значит, что промежуточные результаты операции не видны для других конкурирующих транзакций — и вся секция будет либо выполнена, либо полностью отменена в случае ошибки.

Примеры команд: BEGIN/COMMIT, ROLLBACK.

BEGIN/COMMIT

Команда, которая применяется для объявления транзакции. Команда иллюстрирует пример банковской транзакции: пользователь с `user_id`, равным 10, переводит 100 условных единиц на баланс пользователя с `user_id`, равным 20. Конструкция BEGIN/COMMIT гарантирует, что баланс изменится сразу у двух пользователей — либо ни у одного.

BEGIN;
UPDATE my_table SET balance = balance - 100 WHERE used_id = 10;
UPDATE my_table SET balance = balance + 100 WHERE used_id = 20;
COMMIT;

ROLLBACK

Откатывает текущую транзакцию и отменяет все обновления, сделанные транзакцией.

BEGIN;
UPDATE my_table SET balance = balance - 100 WHERE used_id = 10;
UPDATE my_table SET balance = balance + 100 WHERE used_id = 20;
ROLLBACK
COMMIT;

Краткие итоги

Команды групп DDL, DML, DCL и TCL помогают с различными функциями, включая запись, обновление, редактирование, удаление данных и управление транзакциями. Знать основные команды SQL важно, чтобы понимать принципы взаимодействия с базами данных.

Примечание. Для тестовой базы данных рекомендуется использовать систему контейнеризации и контейнер с MySQL сервером. Большинство запросов, описанных в статье можно выполнять непосредственно в командной строке контейнера с небольшой поправкой: в MySQL нет директивы GO, а команды должны заканчиваться точкой с запятой, то есть символом «;». Или, как вариант, можно поставить контейнер с Microsoft SQL сервером. Подробности описаны в статье Использование Docker для MySQL сервера.

• Введение
• Определение
• Опытная база данных
• Элементы синтаксиса
  • Директивы сценария
  • Комментарии
  • Типы данных
  • Идентификаторы
  • Переменные
  • Операторы
  • Cистемные функции
  • Выражения
  • Управление выполнением сценария
  • Динамическое конструирование выражений
• Выборка данных
• Группировка данных
• Соединение таблиц
• Изменение данных
• Хранимые процедуры и функции
• Производительность

SQL (Structured Query Language) — это универсальный компьютерный язык, применяемый для создания, модификации и управления данными в реляционных базах данных (язык структурированных запросов).

SQL в его исходном виде является информационно-логическим языком, а не языком программирования, но вместе SQL предусматривает возможность его процедурных расширений, с учётом которых язык уже вполне может рассматриваться в качестве языка программирования.

В настоящее время широко распространенны следующие спецификации SQL:

В данной статье будет рассмотрена спецификация Transact-SQL, которая используется серверами Microsoft SQL. А так как база у всех спецификаций SQL одинаковая, то большинство команд и сценариев с легкостью переносятся на другие типы SQL.

Transact-SQL — это процедурное расширение языка SQL компаний Microsoft. SQL был расширен такими дополнительными возможностями как:

• управляющие операторы,
• локальные и глобальные переменные,
• различные дополнительные функции для обработки строк, дат, математики и т.п.,
• поддержка аутентификации Microsoft Windows

Язык Transact-SQL является ключом к использованию SQL Server. Все приложения, взаимодействующие с экземпляром SQL Server, независимо от их реализации и пользовательского интерфейса, отправляют серверу инструкции Transact-SQL.

Для того, чтобы усвоить теоретический материал, его, конечно же, нужно применить на практике. Для практических занятий создадим базу данных и заполним ее небольшим количеством значений.

Итак, чтобы создать базу данных и заполнить ее значениями, необходимо открыть консоль выполнения команд и запросов SQL сервера и выполнить следующий сценарий:

-- Создание базы данных
USE master
CREATE DATABASE TestDatabase
GO
-- Создание таблиц
USE TestDatabase
CREATE TABLE Users (UserID int PRIMARY KEY, UserName nvarchar(40),
 UserSurname nvarchar(40), DepartmentID int, PositionID int)
CREATE TABLE Departments (DepartmentID int PRIMARY KEY,
 DepartmentName nvarchar(40))
CREATE TABLE Positions (PositionID int PRIMARY KEY,
 PositionName nvarchar(40), BaseSalary money)
CREATE TABLE [Local Customers] (CustomerID int PRIMARY KEY,
 CustomerName nvarchar(40), CustomerAddress nvarchar(255))
CREATE TABLE [Local Orders] (OrderID int PRIMARY KEY,
 CustomerID int, UserID int, [Description] text)
GO
-- Заполнение таблиц
USE TestDatabase
INSERT Users VALUES (1, 'Ivan', 'Petrov', 1, 1)
INSERT Users VALUES (2, 'Ivan', 'Sidorov', 1, 2)
INSERT Users VALUES (3, 'Petr', 'Ivanov', 1, 2)
INSERT Users VALUES (4, 'Nikolay', 'Petrov', 1, 3)
INSERT Users VALUES (5, 'Nikolay', 'Ivanov', 2, 1)
INSERT Users VALUES (6, 'Sergey', 'Sidorov', 2, 3)
INSERT Users VALUES (7, 'Andrey', 'Bukin', 2, 2)
INSERT Users VALUES (8, 'Viktor', 'Rybakov', 4, 1)
INSERT Departments VALUES (1, 'Production')
INSERT Departments VALUES (2, 'Distribution')
INSERT Departments VALUES (3, 'Purchasing')
INSERT Positions VALUES (1, 'Manager', 1000)
INSERT Positions VALUES (2, 'Senior analyst', 650)
INSERT [Local Customers] VALUES (1, 'Alex Company', '606443, Russia, Bor, Lenina str., 15')
INSERT [Local Customers] VALUES (2, 'Potrovka', '115516, Moscow, Promyshlennaya str., 1')
INSERT [Local Orders] VALUES (1, 1, 1, 'Special parts')
GO

Примечание. В Microsoft SQL Server 2000 запросы выполняются в приложении Query Analyzer. В Microsoft SQL Server 2005 запросы выполняются в SQL Server Management Studio.

В результате работы сценария на SQL сервере будет создана база данных TestDatabase с пятью пользовательскими таблицами: Users, Departments, Positions, Local Customers, Local Orders.

Директивы сценария — это специфические команды, которые используются только в MS SQL. Эти команды помогают серверу определять правила работы со скриптом и транзакциями. Типичные представители: GO — сигнализирует SQL-серверу об окончании сценария, EXEC (или EXECUTE) — выполняет процедуру или скалярную функцию.

Комментарии используются для создания пояснений для блоков сценариев, а также для временного отключения команд при отладке скрипта. Комментарии бывают как строковыми, так и блоковыми:

• — — строковый комментарий исключает из выполнения только одну строку, перед которой стоят два минуса.
• /* */ — блоковый комментарий исключает из выполнения целый блок команд, заключенный в указанную конструкцию.

Как и в языках программирования, в SQL существуют различные типы данных для хранения переменных:

• Числа — для хранения числовых переменных (int, tinyint, smallint, bigint, numeric, decimal, money, smallmoney, float, real).
• Даты — для хранения даты и времени (datetime, smalldatetime).
• Символы — для хранения символьных данных (char, nchar, varchar, nvarchar).
• Двоичные — для хранения бинарных данных (binary, varbinary, bit).
• Большеобъемные — типы данных для хранения больших бинарных данных (text, ntext, image).
• Специальные — указатели (cursor), 16-байтовое шестнадцатиричное число, которое используется для GUID (uniqueidentifier), штамп изменения строки (timestamp), версия строки (rowversion), таблицы (table).

Примечание. Для использования русских символов (не ASCII кодировки) испольюзуются типы данных с приставкой «n» (nchar, nvarchar, ntext), которые кодируют символы двумя байтами. Иначе говоря, для работы с Unicode используются типы данных с «n».

Примечание. Для данных переменной длины используются типы данных с приставкой «var». Типы данных без приставки «var» имеют фиксированную длину области памяти, неиспользованная часть которой заполняется пробелами или нулями.

Идентификаторы — это специальные символы, которые используются с переменными для идентифицирования их типа или для группировки слов в переменную. Типы идентификаторов:

• @ — идентификатор локальной переменной (пользовательской).
• @@ — идентификатор глобальной переменной (встроенной).
• # — идентификатор локальной таблицы или процедуры.
• ## — идентификатор глобальной таблицы или процедуры.
• [ ] — идентификатор группировки слов в переменную.

Переменные используются в сценариях и для хранения временных данных. Чтобы работать с переменной, ее нужно объявить, притом объявление должно быть осуществлено в той транзакции, в которой выполняется команда, использующая эту переменную. Иначе говоря, после завершения транзакции, то есть после команды GO, переменная уничтожается.

Объявление переменной выполняется командой DECLARE, задание значения переменной осуществляется либо командой SET, либо SELECT:

USE TestDatabase
-- Объявление переменных
DECLARE @EmpID int, @EmpName varchar(40)
-- Задание значения переменной @EmpID
SET @EmpID = 1
-- Задание значения переменной @EmpName
SELECT @EmpName = UserName FROM Users WHERE UserID = @EmpID
-- Вывод переменной @EmpName в результат запроса
SELECT @EmpName AS [Employee Name]
GO

Примечание. В этом примере используется группировка слов в переменную — конструкция [Employee Name] воспринимается как одна переменная, так как слова заключены в квадратные скобки.

Операторы — это специальные команды, предназначенные для выполнения простых операций над переменными:

• Арифметические операторы: «*» — умножить, «/» — делить, «%» — модуль от деления, «+» — сложить , «-» — вычесть, «()» — скобки.
• Операторы сравнения: «=» — равно, «>» — больше, «<» — меньше, «>=» — больше или равно, «<=» меньше или равно, «<>» — не равно.
• Операторы соединения: «+» — соединение строк.
• Логические операторы: «AND» — и, «OR» — или , «NOT» — не.

Спецификация Transact-SQl значительно расширяет стандартные возможности SQL благодаря встроенным функциям:

• Агрегативные функции- функции, которые работают с коллекциями значений и выдают одно значение. Типичные представители: AVG — среднее значение колонки, SUM — сумма колонки, MAX — максимальное значение колонки, COUNT — количество элементов колонки.
• Скалярные функции- это функции, которые возвращают одно значение, работая со скалярными данными или вообще без входных данных. Типичные представители: DATEDIFF — разница между датами, ABS — модуль числа, DB_NAME — имя базы данных, USER_NAME — имя текущего пользователя, LEFT — часть строки слева.
• Функции-указатели- функции, которые используются как ссылки на другие данные. Типичные представители: OPENXML — указатель на источник данных в виде XML-структуры, OPENQUERY — указатель на источник данных в виде другого запроса.

Примечание. Полный список функций можно найти в справке к SQL серверу.

Примечание. К скалярным функциям можно также отнести и глобальные переменные, которые в тексте сценария вызываются двойной собакой «@@».

Пример:

USE TestDatabase
-- Использование агрегативной функции для подсчета средней зарплаты
SELECT AVG(BaseSalary) AS [Average salary] FROM Positions
GO
-- Использование скалярной функции для получения имени базы данных
SELECT DB_NAME() AS [Database name]
GO
-- Использование скалярной функции для получения имени текущего пользователя
DECLARE @MyUser char(30)
SET @MyUser = USER_NAME()
SELECT 'The current user''s database username is: '+ @MyUser
GO
-- Использование функции-указателя для получения данных с другого сервера
SELECT * FROM OPENQUERY(OracleSvr, 'SELECT name, id FROM owner.titles')
GO

Выражение — это комбинация символов и операторов, которая получает на вход скалярную величину, а на выходе дает другую величину или исполняет какое-то действие. В Transact-SQL выражения делятся на 3 типа: DDL, DCL и DML.

• DDL (Data Definition Language)- используются для создания объектов в базе данных. Основные представители данного класса: CREATE — создание объектов, ALTER — изменение объектов, DROP — удаление объектов.
• DCL (Data Control Language)- предназначены для назначения прав на объекты базы данных. Основные представители данного класса: GRANT — разрешение на объект, DENY — запрет на объект, REVOKE — отмена разрешений и запретов на объект.
• DML (Data Manipulation Language)- используются для запросов и изменения данных. Основные представители данного класса: SELECT — выборка данных, INSERT — вставка данных, UPDATE — изменение данных, DELETE — удаление данных.

Пример:

USE TestDatabase
-- Использование DDL
CREATE TABLE TempUsers (UserID int, UserName nvarchar(40), DepartmentID int)
GO
-- Использование DCL
GRANT SELECT ON Users TO public
GO
-- Использование DML
SELECT UserID, UserName + ' ' + UserSurname AS [User Full Name] FROM Users
GO
-- Использование DDL
DROP TABLE TempUsers
GO

В Transact-SQL существуют специальные команды, которые позволяют управлять потоком выполнения сценария, прерывая его или направляя в нужную логику.

• Блок группировки — структура, объединяющая список выражений в один логический блок (BEGIN … END).
• Блок условия — структура, проверяющая выполнения определенного условия (IF … ELSE).
• Блок цикла — структура, организующая повторение выполнения логического блока (WHILE … BREAK … CONTINUE).
• Переход — команда, выполняющая переход потока выполнения сценария на указанную метку (GOTO).
• Задержка — команда, задерживающая выполнение сценария (WAITFOR)
• Вызов ошибки — команда, генерирующая ошибку выполнения сценария (RAISERROR)

Итак, поняв основы Transact-SQL и попрактиковавшись на простых примерах, можно перейти к более сложным структурам. Обычно базы данных создаются и заполняются с помощью сценариев (скриптов) — хотя визуальный редактор прост в обращении, но им никогда быстро и без недочетов не создашь большую базу данных и не заполнишь ее данными. Если вспомнить начало статьи, то опытная база данных как раз создавалась и заполнялась с помощью сценария. Сценарий — это одно или более выражений, объединенных в логический блок, которые автоматизируют работу администратора.

Обычно сценарии пишутся как универсальное средство для выполнения стандартных задач, поэтому в них применяется динамическое конструирование логики — в запросы и команды вставляются переменные, а не конкретные названия объектов, что позволяет быстро изменять параметры скрипта.

Пример:

USE master
-- Задание динамических данных
DECLARE @dbname varchar(30), @tablename varchar(30), @column varchar(30)
SET @dbname = 'TestDatabase'
SET @tablename = 'Positions'
SET @column = 'BaseSalary'
-- Использование динамических данных
EXECUTE ('USE ' + @dbname + ' SELECT AVG(' + @column + ')
 AS [Average salary] FROM ' + @tablename)
GO

В языках SQL выборка данных из таблиц осуществляется с помощью команды SELECT:

SELECT [ALL или DISTINCT] <названия колонок или *> FROM <название таблицы>

По умолчанию в команде SELECT используется параметр ALL, который можно не указывать. Если в команде указать параметр DISTINCT, то в результат попадут только уникальные (неповторяющиеся) записи из выборки.

Для того, чтобы изменить имена объектов в командах к SQL-серверу, используется команда AS. Использование этой команды помогает сокращать длину строки запроса, а так же получать результат в более удобочитаемом виде.

Пример:

-- Выбрать все записи из таблицы Local Customers
SELECT * FROM [Local Customers]

-- Выбрать записи колонки DepartmentName из таблицы Departments
-- и назвать результирующую колонку Department Name
SELECT DepartmentName AS 'Department Name' FROM Departments

-- Выбрать уникальные записи колонки UserName из таблицы Users
SELECT DISTINCT UserName FROM Users

Фильтрация данных осуществляется с помощью команды WHERE, в которой используются следующие операторы и команды сравнения: =, <, >, <=, >=, <>, LIKE, NOT LIKE, AND, OR, NOT, BETWEEN, NOT BETWEEN, IN, NOT IN, IS NULL, IS NOT NULL. В общем виде команда SELECT с фильтром выглядит так:

SELECT [ALL или DISTINCT] <названия колонок или *> FROM <название таблицы>
 WHERE <условие>

В строке сравнения разрешается использовать подстановочные символы:

• % — любое количество символов;
• _ — один символ;
• [] — любой символ, указанный в скобках;
• [^] — любой символ, не указанный в скобках.

-- Выбрать все записи из таблицы Users, где DepartmentID = 1
SELECT * FROM Users WHERE DepartmentID = 1

-- Выбрать все записи из таблицы Users, у кого в имени есть буква A
SELECT * FROM Users WHERE UserName LIKE '%a%'

-- Выбрать все записи из таблицы Users, у кого в имени вторая буква не V
SELECT * FROM Users WHERE UserName LIKE '_[^v]%'

-- Выбрать записи колонок UserName и UserSurname из таблицы Users, у кого
-- PositionID между 2 и 3, результирующую колонку назвать Full name.
SELECT [UserName] + ' ' + [UserSurname] AS 'Full name' FROM Users
 WHERE PositionID BETWEEN 2 AND 3

Фильтрация позволяет использовать подзапросы, то есть конструировать запрос из нескольких подзапросов:

-- Выбрать записи колонки PositionID из таблицы Positions, где BaseSalary < 600
SELECT PositionID FROM Positions WHERE BaseSalary < 600

-- Выбрать все записи из таблицы Users, у кого оклад не меньше 600
SELECT * FROM Users WHERE PositionID NOT IN
 (SELECT PositionID FROM Positions WHERE BaseSalary < 600)

-- Выбрать все записи из таблицы Users, у кого имя Ivan или Andrey
SELECT * FROM Users WHERE UserName IN ('Ivan', 'Andrey')

-- Сосчитать суммарную зарплату отдела с идентификатором 1
DECLARE @DepID int
SET @DepID = 1
SELECT DepartmentName AS 'Department name',
   (SELECT SUM(Positions.BaseSalary) FROM Positions
      INNER JOIN Users ON Users.PositionID = Positions.PositionID
      WHERE Users.DepartmentID = @DepID
   ) AS 'Summary salary'
 FROM Departments
 WHERE DepartmentID = @DepID

Для сортировки данных в выборке используется командаORDER BY, но следует учесть, что эта команда не сортирует данные типа text, ntext и image. По умолчанию сортировка производится по возрастанию, поэтому параметр ASC в этом случае можно не указывать:

SELECT [ALL или DISTINCT] <названия колонок или *> FROM <название таблицы>
 WHERE <условие> ORDER BY <названия колонок> [ASC или DESC]

Для того, чтобы ограничить количество строк в результате запроса, используется командаTOP:

SELECT [ALL или DISTINCT] TOP [количество строк] <названия колонок или *>
 FROM <название таблицы> WHERE <условие>
 ORDER BY <названия колонок> [ASC или DESC]

Внутри запроса можно проводить вычисления над полученными данными. Для этого используюся функции агрегирования:

• AVG(колонка) — среднее значение колонки;
• COUNT(колонка) — количество не NULL элементов колонки;
• COUNT(*) — количество элементов запроса;
• MAX(колонка) — максимальное значение в колонке;
• MIN(колонка) — минимальное значение в колонке;
• SUM(колонка) — сумма значений в колонке.

Примеры использования команд ORDER, TOP и функций агрегирования:

-- Выбрать 3 первые уникальные записи колонки UserName из таблицы Users,
-- отсортированных по возрастанию UserName
SELECT DISTINCT TOP 3 UserName FROM Users ORDER BY UserName

-- Выбрать 15 процентов строк из таблицы Users
SELECT TOP 15 PERCENT * FROM Users

-- Найти величину максимального оклада в организации
SELECT MAX(BaseSalary) FROM Positions

-- Найти должности, у которых максимальный оклад в организации
	SELECT * FROM Positions
	 WHERE BaseSalary IN (SELECT MAX(BaseSalary) FROM Positions)

-- Найти сотрудников, у кого максимальный оклад в организации  
SELECT * FROM Users
 WHERE PositionID IN (SELECT PositionID FROM Positions
 WHERE BaseSalary IN (SELECT MAX(BaseSalary) FROM Positions))

-- Найти количество сотрудников, у кого максимальный оклад в организации  
SELECT COUNT(*) FROM Users
 WHERE PositionID IN (SELECT PositionID FROM Positions
 WHERE BaseSalary IN (SELECT MAX(BaseSalary) FROM Positions))

SQL позволяет производить группировку данных по определенным полям таблицы. Чтобы сгруппировать данные по какому-нибудь параметру, в SQL-запросе необходимо написать команду GROUP BY, в которой указать имя колонки, по которой производится группировка. Колонки, упомянутые в команде GROUP BY, должны присутствовать в команде SELECT, а так же команда SELECT должна содержать функцию агрегирования, которая будет применена к сгруппированным данным.

-- Найти количество работников в каждом отделе (сгруппировать работников по
-- идентификатору отделов и сосчитать количество записей в каждой группе)
SELECT DepartmentID, COUNT(UserID) AS 'Number of users'
 FROM Users GROUP BY DepartmentID

Чтобы отфильтровать строки в запросе с группировкой применяется специальная команда HAVING, в которой указывается условие фильтрации. Колонки, по которым производится фильтрация, должны присутствовать в команде GROUP BY. Команда HAVING может использоваться и без GROUP BY, в этом случае она работает аналогично команде WHERE, но она разрешает применять в условиях фильтрации только функции агрегирования.

-- Найти количество работников в первом отделе (сгруппировать работников по
-- идентификатору отделов, сосчитать количество записей в каждой группе и
-- вывести в результат только отдел с идентификатором равным 1)
SELECT DepartmentID, COUNT(UserID) AS 'Number of users'
 FROM Users GROUP BY DepartmentID HAVING DepartmentID = 1

Команда группировки может дополняться оператором WITH ROLLUP, который дополняет результат группировки сводной строкой с суммой значений колонок.

-- Найти количество работников в каждом отделе (сгруппировать работников по
-- идентификатору отделов и сосчитать количество записей в каждой группе),
-- а также сосчитать общее количество работников
SELECT DepartmentID, COUNT(UserID) AS 'Number of users'
 FROM Users GROUP BY DepartmentID WITH ROLLUP

-- Найти количество работников с определенной должностью в каждом отделе
-- (сгруппировать работников по идентификатору должностей и отделов и
-- сосчитать количество записей в каждой группе), а также сосчитать
-- количество работников в каждом отделе и общее количество работников
SELECT DepartmentID, PositionID, COUNT(UserID) AS 'Number of users'
 FROM Users GROUP BY DepartmentID, PositionID WITH ROLLUP

Команда группировки также может дополняться оператором WITH CUBE, который дополняет формирует всевозможные комбинации из группируемых колонок: если есть N колонок, то получится 2^N комбинаций.

-- Найти количество работников с определенной должностью в каждом отделе
-- (сгруппировать работников по идентификатору должностей и отделов и
-- сосчитать количество записей в каждой группе), а также сосчитать
-- количество работников по каждой должности, по каждому отделу и
-- общее количество работников
SELECT DepartmentID, PositionID, COUNT(UserID) AS 'Number of users'
 FROM Users GROUP BY DepartmentID, PositionID WITH CUBE

Функция агрегирования GROUPING позволяет определить, была ли запись добавлена командами ROLLUP и CUBE, или это запись получена из источника данных.

-- Найти количество работников в каждом отделе (сгруппировать работников по
-- идентификатору отделов и сосчитать количество записей в каждой группе)
-- а так же пометить дополнительные строки, несуществующие в источнике данных
SELECT DepartmentID, COUNT(UserID) AS 'Number of users',
 GROUPING(DepartmentID) AS 'Added row'
 FROM Users GROUP BY DepartmentID WITH ROLLUP

Еще одна команда группировки COMPUTE позволяет группировать данные и выводить по ним отчет в разные таблицы. То есть команда GROUP BY с операторами ROLLUP и CUBE группирует данные и дописывает в таблицу дополнительны строки с отчетом, а команда COMPUTE группирует данные, разрывая исходную таблицу на несколько подтаблиц, а также формирует подтаблицы с отчетами. Команда COMPUTE может использоваться в двух режимах:

• как простая функция агрегирования, выводящая результат в отдельную таблицу;
• с параметром BY как команда группировки, разрезающая таблицу на несколько подтаблиц

Команда COMPUTE с параметром BY может использоваться только совместно с командой ORDER BY, причем столбцы сортировки должны совпадать со столбцами группировки.

-- Вывести таблицу пользователей компании, а также посчитать их количество
	SELECT * FROM Users COMPUTE COUNT(UserID)

-- Найти количество работников в каждом отделе (сгруппировать работников по
-- идентификатору отделов и сосчитать количество записей в каждой группе)
SELECT * FROM Users ORDER BY DepartmentID COMPUTE COUNT(UserID) BY DepartmentID

Самые важные и нужные запросы в SQL — это с запросы с соединением таблиц, когда выборка осуществляется сразу из нескольких источников. Такие запросы более сложны в написании, но и более удобны в обработке, так как часто выдают в программу уже готовый результат, который остается только вывести на экран.

Соединять таблицы в SQL можно двумя способами: вертикально и горизонтально.

Вертикальное соединение осуществляется командой UNION, которая в конец первой таблицы допишет вторую таблицую. При таком соединении количество колонок соединяемых таблиц должно быть одинаковым, а сами колонки должны иметь одинаковые названия и типы данных. При соединении одинаковые строки, встречающиеся в обоих таблицах, будут удалены, если в команде не указан параметр ALL.

-- Найти всех пользователей с именем Ivan и соединить результат с
-- результатом от запроса "Найти всех пользователей с фамилией Petrov"
-- дублирующие записи исключить
SELECT * FROM Users WHERE UserName = 'Ivan'
UNION
SELECT * FROM Users WHERE UserSurname = 'Petrov'

-- Найти всех пользователей с именем Ivan и соединить результат с
-- результатом от запроса "Найти всех пользователей с фамилией Petrov"
-- дублирующие записи сохранить
SELECT * FROM Users WHERE UserName = 'Ivan'
UNION ALL
SELECT * FROM Users WHERE UserSurname = 'Petrov'

Горизонтальное соединение производится путем сцепки нескольких таблиц по ключевым колонкам. Самое простое горизонтальное соединение выполняется с помощью команды INNER JOIN, которая сцепляет таблицы, выбирая строки по ключевому полю, которое встречается в обоих таблицах.

SELECT [ALL или DISTINCT] <названия колонок или *> FROM <таблица_1>
	 INNER JOIN таблица_2 ON таблица_1.ключевое_поле = таблица_2.ключевое_поле

Чтобы выполнить сцепление по всем полям левой таблицы, независимо, есть ли такие записи в правой таблице, необходимо использовать команду LEFT JOIN. Эта команда соединяет таблицы, выбирая все строки из левой таблицы, а отсутствующие данные правой таблицы заполняются значением NULL.

SELECT [ALL или DISTINCT] <названия колонок или *> FROM <таблица_1>
 LEFT JOIN таблица_2 ON таблица_1.ключевое_поле = таблица_2.ключевое_поле

Команда RIGHT JOIN аналогична предыдущей, разница заключается лишь в том, что она соединяет таблицы, выбирая все строки из правой таблицы, а отсутствующие данные левой таблицы заполняются значением NULL.

SELECT [ALL или DISTINCT] <названия колонок или *> FROM <таблица_1>
 RIGHT JOIN таблица_2 ON таблица_1.ключевое_поле = таблица_2.ключевое_поле

Команда FULL JOIN объединяет в себе левое и правое сцепление, то есть она соединяет таблицы, выбирая строки из обоих таблиц, а отсутствующие данные заполняются значением NULL.

SELECT [ALL или DISTINCT] <названия колонок или *> FROM <таблица_1>
 FULL JOIN таблица_2 ON таблица_1.ключевое_поле = таблица_2.ключевое_поле

Последняя и редкоиспользуемая команда соединения таблиц — это CROSS JOIN. Эта команда сцепляет таблицы без использования ключевого поля, а результат — это комбинация из всевозможных строк исходных таблиц.

SELECT [ALL или DISTINCT] <названия колонок или *> FROM <таблица_1>
 CROSS JOIN таблица_2

Сцепление не ограничивается только двумя таблицами, запрос может содержать несколько команда JOIN, что очень удобно при формировании конечных отчетов. Ниже приведены примеры для всех команд соединения таблиц.

SELECT * FROM Users INNER JOIN Departments ON Users.DepartmentID = Departments.DepartmentID

SELECT * FROM Users LEFT JOIN Departments ON Users.DepartmentID = Departments.DepartmentID

SELECT * FROM Users RIGHT JOIN Departments ON Users.DepartmentID = Departments.DepartmentID

SELECT * FROM Users FULL JOIN Departments ON Users.DepartmentID = Departments.DepartmentID

SELECT * FROM Users CROSS JOIN Departments

SELECT dpt.DepartmentName AS 'Department',
 usr.UserName + ' ' + usr.UserSurname AS 'User name',
 pos.PositionName AS 'Position'
 FROM Users AS usr
 LEFT JOIN Departments AS dpt ON usr.DepartmentID = dpt.DepartmentID
 LEFT JOIN Positions AS pos ON usr.PositionID = pos.PositionID
 ORDER BY dpt.DepartmentID, pos.PositionID

Прежде, чем рассказывать о командах изменения данных, нужно пояснить особенность диалекта Transact-SQL. Как видно из самого названия, этот механизм основан на транзакциях, то есть на последовательности операций, объединенных в один логический модуль, будь то запрос на выбоку данных, изменения данных или структуры таблиц. На время транзакции все используемые в сценарии данные блокируются, что позволяет избежать несоотвествия данных во время начала работы с таблицей и завершением сценария.

За транзакции в Transact-SQL отвечает структура BEGIN TRANSACTION … COMMIТ TRANSACTION. Эту структуру использовать необязательно, но тогда все команды сценария являются необратимыми, то есть нельзя сделать «откат» к предыдущему состоянию. Полная структура блока транзакций:

BEGIN TRANSACTION [имя транзакции]
 [операции]
COMMIТ TRANSACTION [имя транзакции] или ROLLBACK TRANSACTION [имя транзакции]

Ниже приведен пример использования этого блока:

-- Установить всем сотрудникам новый оклад
BEGIN TRANSACTION TR1
 UPDATE Positions SET BaseSalary = 2500000000000000
 IF @@ERROR <> 0
   BEGIN
     RAISERROR('Error, transaction not completed!',16,-1)
     ROLLBACK TRANSACTION TR1
   END
 ELSE
   COMMIT TRANSACTION TR1

Для вставки данных в таблицы SQL-сервера используется команда INSERT INTO:

INSERT INTO [название таблицы] (колонки) VALUES ([значения колонок])

Вторая часть комнады является необязательной для MS SQL Server 2003, но MS JET SQL без этого слова будет выдавать ошибку синтаксиса. Вставка обычно производиться целострочно, то есть в комнаде указываются все колонки таблицы и значения, которые нужно в них занести. Если же колонка имеет значение по умолчанию или разрешает пустое значения, то в команде вставки эту колонку можно не указывать. Команда INSERT INTO также разрешает указывать вносимые данные не по порядку следования колонок, но в этом случае нужно обозначить используемый порядок колонок.

-- В таблицу Users вставить строку с данными UserID = 9, UserName = 'Nikolay',
-- UserSurname = 'Gryzlov', DepartmentID = 4, PositionID = 2.
INSERT INTO Users VALUES (9, 'Nikolay', 'Gryzlov', 4, 2)
-- В таблицу Users вставить строку с данными UserID = 10, UserName = 'Nikolay',
-- UserSurname = 'Kozin', DepartmentID - значение по умолчанию, PositionID - не указано.
INSERT Users VALUES (10, 'Nikolay', 'Kozin', DEFAULT, NULL)
-- В таблицу Users вставить строку с данными UserName = 'Angrey', UserSurname = 'Medvedev',
-- UserID = 11, остальные значения по умолчанию
INSERT INTO Users (UserName, UserSurname, UserID) VALUES ('Angrey', 'Medvedev', 11)

Для того, чтобы изменить значение ячейки таблицы, используется команда UPDATE:

UPDATE [название таблицы] SET [имя колонки]=[значение колонок] WHERE [условие]

Обновление (изменение) значений в таблице можно производить безусловно, с условием или с выборкой данных из другой таблицы.

-- Установить всем должностям зарплату в 2000 единиц.
UPDATE Positions SET BaseSalary = 2000
-- Должностям с идентификатором 1 установить зарплату в 2500 единиц.
UPDATE Positions SET BaseSalary = 2500 WHERE PositionID = 1
-- Должностям с идентификатором 2 уменьшить зарплату на 30%.
UPDATE Positions SET BaseSalary = BaseSalary * 0.7 WHERE PositionID = 2
-- Установить всем должностям зарплату, равную (30 000 разделить на количество
-- сотрудников в организации)
UPDATE Positions SET BaseSalary = 30000 / (SELECT COUNT(UserID) FROM Users)

Удаление данных производится командой DELETE:

DELETE FROM [название таблицы] WHERE [условие]

Удаление данных обычно производится по какому-то критерию. Так как удаление данных — это достаточно опасная операция, то перед выполнением такой команды лучше всего произвести тестовую выборку командой SELECT, которая выведет в результат те данные, которые будут стерты. Если это то, что требуется, тогда можно смело заменять SELECT на DELETE и выполнять удаление данных.

-- Удалить пользователя с идентификатором 10
-- В режиме отладки рекомедуется использовать команду SELECT,
-- чтобы знать, какие данные будут стерты:
-- SELECT UserID FROM Users WHERE UserID = 10
DELETE FROM Users WHERE UserID = 10
-- Удалить всех польователей отдела Production
DELETE Users FROM Users INNER JOIN Departments ON Users.DepartmentID = Departments.DepartmentID
 WHERE Departments.DepartmentName = 'Production'
-- Удалить всех пользователей
DELETE FROM Users

Примечание! В примере для фильтрации данных применено сцепление таблиц. Хотя в команде перечисляются несколько таблиц, удаление данных будет произведено только из той таблицы, которая указана после слова DELETE.

Более быстрая команда для очистки таблицы — это TRUNCATE TABLE.

TRUNCATE TABLE [название таблицы]

Пример удаления всех данных:

-- Очистить таблицу Users
TRUNCATE TABLE Users

Transact-SQL позволяет использовать временные таблицы, то есть таблицы, которые создаются в памяти сервера на время работы пользователя с базой данных. Временные таблицы могут иметь любое имя, но начинаться обязаны с символа #.

-- Создать временную таблицу #TempTable, в которую скопировать содержание
-- колонки UserName таблицы Users
SELECT UserName INTO #TempTable FROM Users
-- Выбрать все записи временной таблицы #TempTable
SELECT * FROM #TempTable

Хранимые процедуры и функции представляют собой набор SQL-операторов, которые можно сохранять на сервере. Если сценарий сохранен на сервере, то клиентам не придется повторно задавать одни и те же отдельные операторы, вместо этого они смогут обращаться к хранимой процедуре. Ситуации, когда хранимые процедуры особенно полезны:

• Многочисленные клиентские приложения написаны на разных языках или работают на различных платформах, но должны выполнять одинаковые операции с базами данных.
• Безопасность играет первостепенную роль. Хранимые процедуры используются для всех стандартных операций, что обеспечивает совместимость и безопасность среды, а процедуры гарантируют надлежащую регистрацию каждой операции. При таком типе установки приложения и пользователи не получают непосредственный доступ к таблицам базы данных и могут выполнять только конкретные хранимые процедуры.
• Необходимо снизить сетевой трафик между клиентом и сервером. Объем пересылаемой информации между сервером и клиентом существенно снижается, но увеличивается нагрузка на систему сервера баз данных, так как в этом случае на стороне сервера выполняется большая часть работы по обработке данных.

Пример создания хранимой процедуры и хранимой функции:

-- Создание функции обновления зарплат
CREATE PROCEDURE usp_UpdateSalary AS UPDATE Positions SET BaseSalary = 2000
GO
-- Создание функции получения имени пользователя
CREATE FUNCTION usf_GetName (@UserID int) RETURNS varchar(255)
BEGIN
 IF @UserID IS NULL
   SET @UserID = 1
 RETURN (SELECT UserName + ' ' + UserSurname FROM Users WHERE UserID = @UserID)
END
GO
-- Обновление зарплат
EXEC TestDatabase.dbo.usp_UpdateSalary
-- Получение имени пользователя с идентификатором 2
SELECT TestDatabase.dbo.usf_GetName(2)

Итак, хранимые процедуры и функции дают следующие преимущества:

• производительность;
• общая логика для всез запросов;
• уменьшение трафика;
• безопасность — доступ пользователю дается не к таблице, а к процедуре;

Для увеличения производительности, то есть для быстрого выполнения запросов, следует помнить некоторые правила составления строк запросов:

• Избегать NOT — команды отрицания выполняются в несколько этапов, что увеличивает нагрузку на сервер.
• Избегать LIKE — этот оператор сравнения применяет более мягкие шаблоны сравнения, чем оператор =, что увеличивает необходимое число этапов фильтрации.
• Применять точные шаблоны поиска — применение подстановочных символов увеличивает время выполнения запроса, так как для проверки всех вариантов подстановки требуется дополнительные ресурсы сервера.
• Избегать ORDER — команда сортировки требует упорядочивания строк таблицы вывода, что задерживает получение результата.

Виталий Бочкарев

For those who are in first touch with SQL and it’s standard commands… SQL commands in simple words are commands or instructions which we are using with queries to communicate with our database.

With these commands, we can do administration for our database as well as use/read data, edit it or copy and delete etc…

It is not uncommon to create our database, tables an relationship between them using some of these commands which we will cover in later part of this article.

SQL Server commands are grouped in these four main logical groups, and they are:

• Data Manipulation Language (DML)
• Data Definition Language (DDL)
• Data Control Language (DCL) 
• Transaction Control Language (TCL)

Using these commands we can define structure of our database, do the insert or update to the data, we can control the access or privileges over our database.

First, we will go with Data Manipulation Language commands group.

Data Manipulation Language — DML

↑
Back to top

DML commands are mainly used for manipulation with the records in our table, so with them, we can select/read data with some criteria or not, we can insert new data or edit existing ones… and of course we can delete records if
we don’t need them anymore.

DML commands are:

SELECT — select/read records from table in our database,

INSERT — we can insert new records in our table,

UPDATE — edit/update existing records,

DML Commands are mainly used in similar way and by their name we can realize for what they are mainly used in practise, on next image we will show example of all four commands in real examples:

Short explanation about these commands:

From SELECT part we can see very simple syntax, after we write keyword SELECT with asterisk sign (which replace ALL columns) so with this command in our output we will get all columns from table employee, in case
that we don’t need or won’t all the columns we can list columns that we want to see in output… also in our SELECT command after FROM part we could use WHERE clause to filter output records with some condition.

INSERT command is also very simple, after keyword INSERT we select table name (INTO keyword is optional) after name of table in brackets we can specify which columns we will use in this insert,
after that we put keyword VALUES and than in bracket we are typing values that we want to insert. Arrangement of columns in insert part must be the same as in VALUES part so that we insert correct values in correct columns.

UPDATE is very useful when we want to change some data in our record in table, this command has very simple syntax as we can se in image above… after keyword UPDATE we list name of table after that with keyword
SET and column that we want to change and than assignment sign with new values (we can combine more than one column)… after that the most important thing is to use WHERE clause to specify criteria for the record that we want to change that can be for example
an ID of Person in table.

DELETE is very powerful and simple command, after keyword DELETE we list table name from which one we want to delete the record and after that the most important thing is to use WHERE clause to specify criteria
for the record that we want to change that can be for example an ID of Person in table (Same as in UPDATE).

Data Definition Language — DDL

↑
Back to top

DDL commands we use for definition and creation objects in database (Table, Procedure, Views…). These commands are mainly used for design and definition the structure of our database.

DDL commands are:

CREATE — we can create a new table, database, procedure, view, trigger…

ALTER — usually we use for editing database objects (table, procedure, view…) for example, add or delete column from table

Usage for these commands is showed this image:

As for the previous image commands we will wrote some short explanation for DDL commands.

CREATE TABLE will obviously create a new table after two keywords CREATE and TABLE we pick a name for the new table and in the body of this command we type the columns/attributes for new table… very similar syntax is also
for creating new Views, Procedures or Triggers.

ALTER we can use to edit our object, for this example on the last image we have added new column/attribute BirthDate in our table Person.

DROP is used to delete objects from a database, we use DROP with a keyword for an object that we want to create and a name for that object.

Data Control Language — DCL

↑
Back to top

DCL commands are used for access control and permission management for users in our database. With them we can easily allow or deny some actions for users on the tables or records (row level security).

DCL commands are:

GRANT —  we can give certain permissions on the table (and other objects) for certain users of database,

DENY — bans certain permissions from users.

REVOKE — with this command we can take back permission from users.

Example of usage of these commands are in this image here:

GRANT in first case we gave privileges to user Almir to do SELECT, INSERT, UPDATE and DELETE on the table called employees.

REVOKE with this command we can take back privilege to default one… in this case, we take back command INSERT on the table employees for user Almir.

DENY is a specific command. We can conclude that every user has a list of privilege which is denied or granted so command DENY is there to explicitly ban you some privileges on the database objects.

Transaction Control Language — TCL

↑
Back to top

With TCL commands we can mange and control T-SQL transactions so we can be sure that our transaction is successfully done and that integrity of our database is not violated.

TCL commands are:

BEGIN TRAN — begin of transaction

COMMIT TRAN — commit for completed transaction

ROLLBACK — go back to beginning if something was not right in transaction.

Suppose there are set of update, delete transactions performed on the tables. But there are some transactions which we are very sure about correctness. After that set of transactions we are uncertain about the correctness. So what we can do here is we can set
a SAVEPOINT at the correct transaction telling the database that, in case of rollback, rollback till the savepoint marked. Hence the changes done till savepoint will be unchanged and all the transactions after that will be rolled back.

In the case of multiple transactions, savepoint can be given after each transactions and transaction can be rolled back to any of the transactions.

AUTOCOMMIT : 

From Wikipedia, the free encyclopedia

In the context of SQL, data definition or data description language (DDL) is a syntax for creating and modifying database objects such as tables, indices, and users. DDL statements are similar to a computer programming language for defining data structures, especially database schemas. Common examples of DDL statements include CREATE, ALTER, and DROP.

History[edit]

The concept of the data definition language and its name was first introduced in relation to the Codasyl database model, where the schema of the database was written in a language syntax describing the records, fields, and sets of the user data model.^[1] Later it was used to refer to a subset of Structured Query Language (SQL) for declaring tables, columns, data types and constraints. SQL-92 introduced a schema manipulation language and schema information tables to query schemas.^[2] These information tables were specified as SQL/Schemata in SQL:2003. The term DDL is also used in a generic sense to refer to any formal language for describing data or information structures.

Structured Query Language (SQL)[edit]

Many data description languages use a declarative syntax to define columns and data types. Structured Query Language (SQL), however, uses a collection of imperative verbs whose effect is to modify the schema of the database by adding, changing, or deleting definitions of tables or other elements. These statements can be freely mixed with other SQL statements, making the DDL not a separate language.

CREATE statement[edit]

The create command is used to establish a new database, table, index, or stored procedure.

The CREATE statement in SQL creates a component in a relational database management system (RDBMS). In the SQL 1992 specification, the types of components that can be created are schemas, tables, views, domains, character sets, collations, translations, and assertions.^[2] Many implementations extend the syntax to allow creation of additional elements, such as indexes and user profiles. Some systems, such as PostgreSQL and SQL Server, allow CREATE, and other DDL commands, inside a database transaction and thus they may be rolled back.^[3][4]

CREATE TABLE statement[edit]

A commonly used CREATE command is the CREATE TABLE command. The typical usage is:

CREATE TABLE [table name] ( [column definitions] ) [table parameters]

The column definitions are:

• A comma-separated list consisting of any of the following
• Column definition: [column name] [data type] {NULL | NOT NULL} {column options}
• Primary key definition: PRIMARY KEY ( [comma separated column list] )
• Constraints: {CONSTRAINT} [constraint definition]
• RDBMS specific functionality

An example statement to create a table named employees with a few columns is:

CREATE TABLE employees (
    id            INTEGER       PRIMARY KEY,
    first_name    VARCHAR(50)   not null,
    last_name     VARCHAR(75)   not null,
    mid_name      VARCHAR(50)   not null,
    dateofbirth   DATE          not null
);

Some forms of CREATE TABLE DDL may incorporate DML (data manipulation language)-like constructs, such as the CREATE TABLE AS SELECT (CTaS) syntax of SQL.^[5]

DROP statement[edit]

The DROP statement destroys an existing database, table, index, or view.

A DROP statement in SQL removes a component from a relational database management system (RDBMS). The types of objects that can be dropped depends on which RDBMS is being used, but most support the dropping of tables, users, and databases. Some systems (such as PostgreSQL) allow DROP and other DDL commands to occur inside of a transaction and thus be rolled back. The typical usage is simply:

DROP objecttype objectname.

For example, the command to drop a table named employees is:

The DROP statement is distinct from the DELETE and TRUNCATE statements, in that DELETE and TRUNCATE do not remove the table itself. For example, a DELETE statement might delete some (or all) data from a table while leaving the table itself in the database, whereas a DROP statement removes the entire table from the database.

ALTER statement[edit]

The ALTER statement modifies an existing database object.

An ALTER statement in SQL changes the properties of an object inside of a relational database management system (RDBMS). The types of objects that can be altered depends on which RDBMS is being used. The typical usage is:

ALTER objecttype objectname parameters.

For example, the command to add (then remove) a column named bubbles for an existing table named sink is:

ALTER TABLE sink ADD bubbles INTEGER;
ALTER TABLE sink DROP COLUMN bubbles;

TRUNCATE statement[edit]

The TRUNCATE statement is used to delete all data from a table. It’s much faster than DELETE.

TRUNCATE TABLE table_name;

Referential integrity statements[edit]

Another type of DDL sentence in SQL is used to define referential integrity relationships, usually implemented as primary key and foreign key tags in some columns of the tables. These two statements can be included in a CREATE TABLE or an ALTER TABLE sentence;

Other languages[edit]

• XML Schema is an example of a DDL for XML.
• JSON Schema is an example of a DDL for JSON.
• DFDL schema is an example of a DDL that can describe many text and binary formats.

See also[edit]

• Data control language
• Data manipulation language
• Data query language
• Select (SQL)
• Insert (SQL)
• Update (SQL)
• Delete (SQL)
• Truncate (SQL)

References[edit]

External links[edit]

• Oracle ALTER TABLE MODIFY column Archived 2021-04-21 at the Wayback Machine
• DDL Commands In Oracle Archived 2021-04-21 at the Wayback Machine

Structured Query Language(SQL) as we all know is the database language by the use of which we can perform certain operations on the existing database and also we can use this language to create a database. SQL uses certain commands like CREATE, DROP, INSERT, etc. to carry out the required tasks. 

SQL commands are like instructions to a table. It is used to interact with the database with some operations. It is also used to perform specific tasks, functions, and queries of data. SQL can perform various tasks like creating a table, adding data to tables, dropping the table, modifying the table, set permission for users.

These SQL commands are mainly categorized into five categories: 

1. DDL – Data Definition Language
2. DQL – Data Query Language
3. DML – Data Manipulation Language
4. DCL – Data Control Language
5. TCL – Transaction Control Language

Now, we will see all of these in detail.
 

DDL (Data Definition Language)

DDL or Data Definition Language actually consists of the SQL commands that can be used to define the database schema. It simply deals with descriptions of the database schema and is used to create and modify the structure of database objects in the database. DDL is a set of SQL commands used to create, modify, and delete database structures but not data. These commands are normally not used by a general user, who should be accessing the database via an application.

List of DDL commands: 

• CREATE: This command is used to create the database or its objects (like table, index, function, views, store procedure, and triggers).
• DROP: This command is used to delete objects from the database.
• ALTER: This is used to alter the structure of the database.
• TRUNCATE: This is used to remove all records from a table, including all spaces allocated for the records are removed.
• COMMENT: This is used to add comments to the data dictionary.
• RENAME: This is used to rename an object existing in the database.

DQL (Data Query Language)

DQL statements are used for performing queries on the data within schema objects. The purpose of the DQL Command is to get some schema relation based on the query passed to it. We can define DQL as follows it is a component of SQL statement that allows getting data from the database and imposing order upon it. It includes the SELECT statement. This command allows getting the data out of the database to perform operations with it. When a SELECT is fired against a table or tables the result is compiled into a further temporary table, which is displayed or perhaps received by the program i.e. a front-end.

List of DQL: 

• SELECT: It is used to retrieve data from the database.

DML(Data Manipulation Language)

The SQL commands that deal with the manipulation of data present in the database belong to DML or Data Manipulation Language and this includes most of the SQL statements. It is the component of the SQL statement that controls access to data and to the database. Basically, DCL statements are grouped with DML statements.

List of DML commands: 

• INSERT: It is used to insert data into a table.
• UPDATE: It is used to update existing data within a table.
• DELETE: It is used to delete records from a database table.
• LOCK: Table control concurrency.
• CALL: Call a PL/SQL or JAVA subprogram.
• EXPLAIN PLAN: It describes the access path to data.

DCL (Data Control Language)

DCL includes commands such as GRANT and REVOKE which mainly deal with the rights, permissions, and other controls of the database system. 

List of  DCL commands: 

GRANT: This command gives users access privileges to the database.

Syntax:

GRANT SELECT, UPDATE ON MY_TABLE TO SOME_USER, ANOTHER_USER;  

REVOKE: This command withdraws the user’s access privileges given by using the GRANT command.

Syntax:

REVOKE SELECT, UPDATE ON MY_TABLE FROM USER1, USER2;  

TCL (Transaction Control Language)

Transactions group a set of tasks into a single execution unit. Each transaction begins with a specific task and ends when all the tasks in the group successfully complete. If any of the tasks fail, the transaction fails. Therefore, a transaction has only two results: success or failure. You can explore more about transactions here. Hence, the following TCL commands are used to control the execution of a transaction: 

BEGIN: Opens a Transaction.

COMMIT: Commits a Transaction.

Syntax:

COMMIT;  

ROLLBACK: Rollbacks a transaction in case of any error occurs.

Syntax:

ROLLBACK;  

SAVEPOINT: Sets a save point within a transaction.

Syntax:

SAVEPOINT SAVEPOINT_NAME;  

Last Updated :
10 May, 2023

Like Article

Save Article