Как называется инструкция по отбору данных в соответствии с которой

Базы
данных

Одной из важных
возможностей ЭВМ является хранение и
обработка больших объемов информации,
причем происходит накопление не только
текстовых и
графических документов (рисунки, чертежи,
фотографии, географические
карты), но и страниц глобальной сети
HTML,
звуковых и видеофайлов.
Эти возможности реализуются с помощью
баз данных.

База данных
(БД) —
совокупность данных, организованных
по определенным правилам, предусматривающим
общие принципы описания, хранения и
манипулирования данными, которые
относятся к определенной предметной
области.

Под данными
понимается
информация, представленная в виде,
пригодном для обработки автоматическими
средствами при возможном участии
человека.

Под предметной
областью понимается
однородная часть реального мира,
которая представляет интерес для
конкретного исследования.

В качестве примера
простейших БД можно назвать телефонный
справочник,
расписание движения поездов, сведения
о сотрудниках предприятия, список
цен на товары, алфавитный или предметный
каталог книг в библиотеке, словарь
иностранных слов, результаты сдачи
сессии студентами, каталог
видеозаписей, список кулинарных рецептов,
каталог товаров (прайслист).

Главное достоинство
электронных БД— возможность быстрого
поиска и
отбора информации, а также простая
генерация (создание) отчета по заданной
форме. Например, по номерам зачеток
легко определить фамилии студентов
или по фамилии писателя составить список
его произведений.

Пользователей баз данных можно разделить
на три категории: конечные пользователи
(те, кто вводят, извлекают и используют
данные), программисты и системные
аналитики (те, кто пишут прикладные
программы обработки данных, определяют
логическую структуру БД) и администраторы.

Администратор
базы данных
— это лицо, отвечающее за выработку
требований к
базе данных во время ее проектирования,
реализацию БД в процессе
создания, эффективное использование и
сопровождение БД в процессе
эксплуатации. Администратор взаимодействует
с конечными пользователями
и программистами в процессе проектирования
БД, контролирует ее работоспособность,
отвечает за реорганизацию и своевременное
обновление информации, удаление
устаревших данных и за восстановление
разрушенных данных,
за обеспечение безопасности и целостности
данных.

Под безопасностью
данных понимают
защиту данных от случайного или
преднамеренного несанкционированного
доступа к ним лиц, не имеющих на это
права.

Под целостностью
понимается
возможность восстановления данных в
случае возникновения сбоев в работе.
Если БД содержит данные, используемые
многими пользователями, то очень важно,
чтобы данные и связи между ними не
разрушались.

Программисты и
системные аналитики, создавая
БД, стремятся упорядочить
информацию по различным признакам
(реквизитам, атрибутам), для
того чтобы можно было извлекать из БД
информацию с произвольным сочетанием
признаков.

В современной
технологии использования баз данных
предполагается, что
создание базы данных, ее поддержка и
обеспечение доступа пользователей
к ней осуществляется с помощью специального
программного обеспечения — систем
управления базами данных.

Системы управления
базами данных (СУБД)—
пакет программ, обеспечивающих
создание БД и организацию данных. СУБД
позволяют вводить,
отбирать и редактировать данные. СУБД
предоставляют средства для извлечения
данных по определенному критерию
(требованию, правилу). СУБД дают
возможность конечным пользователям
осуществлять непосредственное управление
данными, а программистам и системным
аналитикам быстро разрабатывать более
совершенные программные средства их
обработки.

Рассмотрим существующие классификации
баз данных.

По технологии
обработки данных БД подразделяются на
централизованные и распределенные.

Централизованная
БД хранится
в памяти одной ЭВМ.

Распределенная
БД состоит
из нескольких частей (возможно,
пересекающихся или даже дублирующих
друг друга), хранящихся на различных
ЭВМ вычислительной сети.

По способу установления
связей между данными различают
реляционные, иерархические и сетевые
БД.

Реляционная БД
является простейшей и наиболее привычной
формой представления
данных в виде таблицы. В теории множеств
таблице соответствует
термин отношение (relation),
который и дал название этой БД. Для нее
имеется развитый
математический аппарат— реляционное
исчисление и реляционная алгебра, где
определены такие математические
операции, как объединение, вычитание,
пересечение, соединение и др.

Существенный вклад
в разработку БД этого типа сделал
американский ученый Е. Кодд (Е.
Codd).

Достоинством
реляционной БД является сравнительная
простота инструментальных
средств ее поддержки, недостатком —
жесткость структуры данных
(невозможность, например, задания строк
таблицы произвольной

длины) и зависимость
скорости ее работы от размера базы
данных. Для многих
операций, определенных в такой БД, может
оказаться необходимым просмотр
всей БД.

Иерархическая и
сетевая БД
предполагают наличие связей между
данными, имеющими какой-либо общий
признак. В иерархической БД такие связи
могут быть отражены в виде дерева-графа,
где возможны только односторонние
связи от старших вершин к младшим. Это
ускоряет доступ к необходимой
информации, но только если все возможные
запросы отражены в структуре дерева.
Никакие иные запросы на извлечение
информации не будут удовлетворены.

Указанный недостаток
снят в сетевой БД, в которой (по крайней
мере, теоретически) возможны связи
«всех со всеми». Поскольку на практике
это осуществить
невозможно, приходится прибегать к
некоторым ограничениям. Использование
иерархической и сетевой БД ускоряет
доступ к информации в базе
данных. Каждый элемент данных должен
содержать ссылки на некоторые
другие элементы. По этой причине требуются
значительные ресурсы как дисковой,
так и оперативной памяти ЭВМ.

Сведения о некоторых СУБД приведены в
таблице.

Рассмотрим основные
понятия и компоненты реляционных БД
(например, MS
Access),
которые в настоящее время имеют наибольшее
коммерческое использование.

Реляционная БД
ориентирована на организацию данных в
виде двумерных
таблиц-отношений.
Каждая таблица
представляет собой двумерный массив
и обладает следующими свойствами:

• каждый элемент таблицы — это один
  элемент данных;

все столбцы в таблице однородные, т. е.
все элементы в столбце имеют
одинаковые длину и тип (числовой,
символьный и т. д.);

• каждый столбец имеет уникальное имя;

• одинаковые строки в таблице отсутствуют;

• порядок следования строк и столбцов
  может быть произвольным.

Таблица — это набор данных по
конкретной теме (предметной области),
например, сведения о студентах высшего
учебного заведения. Данные в таблице
располагаются в столбцах (полях)
и строках
(записях).

Поле—
это элементарная единица логической
организации данных, которая соответствует
отдельной, неделимой единице информации
— атрибуту.
Каждому полю
дается имя поля (идентификатор поля
внутри записи), например «Фамилия».

Запись —
это совокупность логически связанных
полей.

В реляционном
подходе к построению баз данных
используется терминология теории
отношений. Столбец таблицы со значениями
соответствующего
атрибута называется доменом,
а строка со
значениями разных атрибутов —
кортежем.

Итак, для реляционных БД существует
несколько равноправных терминов: столбец
может называться полем или доменом, а
строка — записью или кортежем.

На рисунке приведены две таблицы из
одной базы данных. Одна таблица содержит
основные сведения о студентах, вторая
— результаты сдачи сессии. Из рисунка
видно, что каждое поле имеет уникальное
(единственное в данной таблице) имя. В
таблице «Сессия» атрибут «Результат»
показывает средний бал, полученный при
сдаче сессии.

Каждая запись должна однозначно
идентифицироваться (определяться)
уникальным ключом записи. В общем
случае ключи записи бывают двух видов:
первичный (уникальный) и вторичный.

Первичный ключ —
это одно или несколько полей, однозначно
идентифицирующих запись. Если
первичный ключ состоит из одного поля,
он называется
простым, если
из нескольких полей — составным
ключом.

В приведенных выше
таблицах простым первичным ключом
является атрибут «Зачетка». В первой
таблице можно было попытаться использовать
в качестве простого первичного ключа
атрибут «Фамилия». Однако не исключена
возможность существования однофамильцев
среди студентов. В этом случае атрибут
«Фамилия» не сможет играть роль ключа,
однозначно определяющего каждую
запись. В качестве ключей часто используют
инвентарные,
табельные номера, электронные адреса,
номера ICQ,
паспортные номера и серии или просто
порядковые номера записей.

Вторичный ключ —
это такое поле, значение которого может
повторяться в нескольких записях, т. е.
он не является уникальным. Если по
значению первичного ключа может
быть найден один-единственный экземпляр
записи, то по вторичному ключу — несколько
записей.

Одной из основных
характеристик БД является набор
допустимых типов
данных, которые могут содержаться в
полях записей. За каждым полем записи
строго закреплен конкретный тип данных,
определяющий ограниченный
набор применимых к нему операций. К
типам данных относятся: символьный
(текстовый), числовой, булевский
(логический), денежный, дата, время,
связанный по технологии OLE
объект.

В реляционной БД
содержится, как правило, несколько
таблиц с различными сведениями.
Разработчик БД устанавливает связи
между отдельными
таблицами. При создании связей используют
ключевые поля. После установления связей
появляется возможность создания
запросов, форм и отчетов,
в которые помещаются данные из нескольких
связанных между собой таблиц.

Предположим, что в
рассматриваемой базе данных имеется
еще одна таблица с названием
«Стипендия», с помощью которой начисляется
стипендия в
зависимости от среднего балла за сессию

(в процентах от
максимальной стипендии). Ключевым полем
в этой таблице является столбец
с названием «Код».

Следующий рисунок
иллюстрирует
процесс создания связей между этими
тремя таблицами.

Для отбора данных
из БД, удовлетворяющих определенным
условиям, создается
запрос. Запрос
— это инструкция
для отбора нужных сведений из данной
БД в соответствии с определенными
условиями, которые порой называют
критериями.

Большинство СУБД
разрешают использовать запросы следующих
типов:

• запрос-выборка,
  предназначенный
  для отбора данных, хранящихся
  в таблицах, причем этот вид запроса не
  изменяет эти данные;

• запрос-изменение, предназначенный
  для перемещения данных или
  их модификации (добавление, удаление,
  обновление записей);

• перекрестный
  запрос, предназначенный
  для отображения результатов
  статистических расчетов (суммы,
  количества записей, среднего
  значения), которые группируются в виде
  таблицы по двум наборам
  данных, один из которых определяет
  заголовки столбцов, а другой
  заголовки строк;

• подчиненный
  запрос, включающий
  в себя инструкцию, находящуюся внутри
  другого запроса на выборку или изменение.

На рисунке показана
форма (бланк) запроса-выборки,
предназначенного
для отбора из БД оценок по математике
у студентов группы БТ-61, а на следующем
рисунке — результаты сделанной выборки.

Запрос можно
формировать с использованием логических
(булевых) операций И (AND),
ИЛИ (OR), HE
(NOT).
Например, если требуется
выбрать из БД сведения о результатах
сдачи математики студентами групп
БТ-61 и БТ-62, то необходимо изменить запрос
следующим образом:

В этом случае из БД
будут отобраны
данные с помощью логической
операции ИЛИ и на экране
появятся сведения о студентах двух
групп — БТ-61 и БТ-62.

Логическая операция
И используется для решения следующей
задачи. Пусть требуется
выбрать из БД фамилии студентов группы
БТ-63, сдавших математику с оценкой 5. На
следующем рисунке показано, как
формируется запрос с использованием
логической операции И.

Результаты отбора приведены на следующем
рисунке. Рассматриваемые примеры
умышленно выбраны простыми, для того
чтобы можно было проверить полученный
результат даже без использования ЭВМ.

Таблица с результатами
запроса может использоваться при
дальнейшей обработке
данных. В запросе на выборку могут
использоваться не только таблицы
БД, но и таблицы,
полученные ранее в результате запросов.

В запросах можно производить несложные
вычисления. Например, для
подсчета средних баллов нужно при
формировании запроса вначале просуммировать
оценки по четырем предметам, а затем
результат разделить на четыре.

В СУБД MS
Access
это делается так. В очередном свободном
заголовке поля делается следующая
запись:

Результат:
=((Математика)+(Физика)+(Информатика)+(Графика))/4

Чтобы осуществить
отбор записей из базы данных по фамилии,
нужно в качестве условия отбора
использовать следующую запись:

Liке(Фамилия)

Конкретный пример
показан на рисунке слева.

Форма позволяет отобрать данные из
одной или нескольких таблиц и вывести
их на экран, используя стандартный или
созданный пользователем макет. При этом
формы могут

воссоздавать
привычные для
конечного
пользователя документы.
Формы используются не только
для вывода данных из БД, но также
(и, пожалуй, чаще) и для ввода данных. На
рисунке представлена форма, позволяющая
установить средний балл каждого студента
(см. поле «Результат»). Содержание формы
изменяется пользователем в зависимости
от стоящей перед ним задачи.

Отчет содержит ту информацию из БД,
которая должна быть представлена в виде
итогового документа. Обычно отчет
представляется в напечатанном на бумаге
виде (в отличие от таблиц, запросов и
форм, которые чаще
всего отображаются лишь на экране
дисплея). На следующем рисунке представлен
отчет по итогам сессии (естественно,
что это лишь учебный пример
и поэтому он характеризуется исключительной
простотой).

Нестандартная
обработка данных может быть произведена
с помощью макросов
(последовательности
нескольких команд, вызываемых нажатием
одной клавиши) либо с помощью
программ, написанных на языке Access
Visual
Basic.
Такие программы
часто называют модулями.

Для обработки
информации в MS
Access
также используется специализированный
язык SQL (Structured
Query Language —
структурированный язык запросов).

Заметим, что
существенным достоинством СУБД MS
Access
является возможность решать множество
прикладных задач без составления
программ на специализированных языках.

Справка.

Современные СУБД
позволяют работать с огромными объемами
информации. По некоторым оценкам, за
последние 15 лет размеры баз данных
выросли на два
порядка, и процесс этот продолжается.
Сегодня стандартными
считаются базы данных объемом в 1—10
Гбайт, а некоторые из них перешагнули
рубеж 100 Гбайт. По прогнозам специалистов,
развитие крупных информационно-поисковых
систем и хранилищ данных приведет к
созданию БД, вмещающих свыше 10 Тбайт.

О чем речь? Выборка данных – это, как следует из названия, отбор информации из базы данных по заданным критериям. За этот процесс отвечают определенные операторы, которые формируют тип запроса и необходимые критерии.

Как сделать? Данная задача является не самой простой, так как приходится разбираться в сложном синтаксисе. Однако уловив последовательность команд, дело остается за малым – получить и обработать необходимую информацию.

Суть выборки данных

Любая реляционная СУБД имеет такую функцию, как выборка данных (команда SELECT). Она является одной из самых востребованных, но при этом и сложнейших в плане синтаксиса. Однако, при всей сложности и объёмности предложений SQL, выборка данных из базы не представляет какой-то проблемы.

Чтобы успешно произвести выборку, необходимо чётко понимать, какая последовательность ключевых слов в запросе необходима и каким будет результат по каждому ключевому слову. Мы будем рассматривать примеры по мере усложнения. Начнём с самых простых случаев выборки данных из базы и пока не будем использовать какие-либо клаузулы или предикаты (уточняющие фразы) для определения условий, фильтрации данных в выборке и сортировке отфильтрованных значений.

Приступая к работе с выборками данных, всегда помните одно важное правило: команда SELECT в SQL-запросе всегда вернёт вам данные в формате таблицы. И неважно, насколько сложный у вас запрос. SQLite и любая другая РСУБД будет возвращать результат выборки данных в виде таблицы.

Кроме того, необходимо располагать ключевые слова в правильном порядке:

• Начинаем с ключевого слова SELECT.
• После него идут круглые скобки, где мы указываем колонки, из которых нам необходимо получить значения.
• Затем следует ключевое слово FROM.
• Пишем имя таблицы, к которой обращаемся за данными.
• Прописываем остальные ключевые слова (тоже в строгой последовательности, но сейчас не будем останавливаться на этом подробно, дабы не запутаться).

Скачать
файл

Соблюдая этот нехитрый порядок ключевых слов и помня о том, что на выходе получится таблица, вы сможете без проблем делать запросы в SQL.

Выборка данных через оператор SELECT

Элементами оператора SELECT в SQL являются блоки, определяющие параметры выражения.

Для MySQL обязательный блок — первый, сам SELECT.

Всего в SELECT есть три блока:

• Собственно SELECT: те данные, которые мы хотим получить из базы. В каком-то смысле аналогичен переименованию и проекции в реляционной алгебре.
• FROM: устанавливает диапазон данных в выборке (сообщает, откуда начинать выбирать). По аналогии с реляционной алгеброй это аргумент операции.
• WHERE: обязательное условие выборки данных, которому они должны соответствовать. В реляционной алгебре подобное называется операцией выборки.

Блок SELECT

Наподобие проекции:

SELECT col1, col2, …

Помещает в выборку только данные из указанных столбцов. Чтобы выбрать все без исключения столбцы, применяем синтаксис SELECT *.

Наподобие переименования:

SELECT col1 as name1, col2 as name2, …

Не только выбираем данные из нужных столбцов, но и переименовываем столбцы.

Это самые базовые варианты использования SELECT, но его возможности намного шире. Например, можно подставить значение или функцию (в том числе оператор). Если написать:

SELECT ‘Hello World!’ as Hello;

То получим следующую выборку:

При наличии в данных таблицы operands

запрос к базе будет иметь вид:

SELECT a, b, a+b as c FROM operands

Результат:

В SQL имеется масса встроенных функций, которые могут работать с временны́ми данными, преобразовывать типы, обрабатывать статистику и т. п.

Блок FROM

Этот блок используется для того, чтобы уточнить аргумент SELECT. Если брать самые простые случаи, то во FROM указывают имя таблицы (отношения).

Согласно принципам реляционной алгебры, можно указать в качестве аргумента FROM подзапрос — выборку данных из другого запроса. Для этого подзапросу присваивают псевдоним:

SELECT a+b FROM (SELECT 1 as a, 2 as b) as tbl1;

Кроме того, посредством блока FROM можно вычислять декартовы произведения и делать конкатенацию. В этом нам поможет JOIN, бинарный оператор.

Предположим, у нас есть таблица bin:

По запросу в базу

SELECT * FROM bin b1 JOIN bin b2 JOIN bin b3;

получим декартово произведение bin×bin×bin:

JOIN и является оператором декартова произведения. Есть несколько вариантов JOIN: INNER JOIN, используемый по умолчанию, NATURAL, OUTER RIGHT JOIN, OUTER LEFT JOIN, OUTER FULL JOIN.

Блок WHERE

Необходим для того, чтобы задать критерии выборки данных, и представляет собой реляционную операцию выборки.

К примеру, по запросу:

SELECT * FROM bin WHERE a>0;

вы получите:

Помните, что любое переименование осуществляется только после выборки. Поэтому, например, выражение.

SELECT a as b FROM bin WHERE b>0;

неправильное: здесь блок WHERE видит только аргумент FROM, а переименование — ещё не видит.

Исходя из этого правила, блок WHERE можно использовать только совместно с блоком FROM, и выражение вроде:

SELECT 1 WHERE TRUE;

просто не будет работать.

Но, если очень нужно, можно задействовать dual («пустую» таблицу, из которой напрямую ничего нельзя выбрать — вернётся ошибка):

SELECT 1 FROM dual WHERE TRUE;

Этот вариант вполне рабочий.

Dual можно указывать, если по синтаксису SQL требуется именно таблица.

В качестве аргумента WHERE можно задавать что угодно, лишь бы это выражение преобразовывалось в булев тип данных.

Группировка данных при выборке

Чтобы сгруппировать данные в SELECT-запросе при формировании выборки, применяют конструкцию group by, где перечисляются те же колонки таблицы, что и в SELECT. Рассмотрим пример выборки данных в таблицу bills по группам:

— все счета в таблице

create table bills(

id integer,

d date, — дата выставления счета

summ double precision ,— сумма счета

constraint pk_bills primary key (id)

);

— вставляем данные

insert into bills

values(1, date ‘2008-01-01’, 5.5);

insert into bills

values(2, date ‘2008-02-01’, 3.14);

insert into bills

values(3, date ‘2008-03-01’, 10.14);

insert into bills

values(4, date ‘2008-01-01’, 7.2);

insert into bills

values(5, date ‘2008-02-01’, 6.4);

insert into bills

values(6, date ‘2008-03-01’, 2.5);

commit;

— выводим данные в сгруппированном виде

select t.d, t.summ from bills t

group by t.d, t.summ

Вообще-то группы в выборках данных используются не так часто. Можно переписать вышеприведённый пример по-другому, с сортировкой. Но всё меняется, если нам нужна одна из групповых (агрегатных) функций:

• avg([DISTINCT|ALL] column) — среднее арифметическое по всей выбранной колонке;
• count(*|[DISTINCT|ALL] соlumn) — число элементов в выборке данныхлибо в группе, которую определяет указанная колонка;
• sum([DISTINCT | ALL] соlumn) — сумма всех значений в выбранной колонке;
• max(соlumn) — максимальное значение в колонке;
• min(соlumn) — минимальное значение в колонке.

С помощью ключевого слова DISTINCT можно убрать из колонки повторяющиеся значения. ALL означает, что нужно по умолчанию обработать все значения. Ключевое слово * используется, когда поля со значением null тоже нужно обрабатывать.

Следите за тем, чтобы в вашем коде для MySQL не было пробелов между скобкой и названием функции.

Рассмотрим случай, когда выбираемыми данными являются агрегатные функции. Если такая функция применяется без group by, то она охватит абсолютно все элементы выборки; в противном же случае — будет использована для каждой группы данных по отдельности. Как бы то ни было, в SELECT групповые колонки таблицы не должны смешиваться с негрупповыми.

— статистика по всем месяцам года

select count(*) as «количество записей

max(t.summ) as «макс. сумма»,

min(t.summ) as «мин. сумма»,

avg(t.summ) as «средняя сумма»,

sum(t.summ) as «общая сумма»

from bills t;

— статистика по каждому конкретному месяцу

select t.d as «месяц», count(1) as «количество записей»,

max(t.summ) as «макс. сумма»,

min(t.summ) as «мин. сумма»,

avg(t.summ) as «средняя сумма»,

sum(t.summ) as «общая сумма»

from bills t

group by t.d

Условные выражения и конструкция having (отбирающая группу) тоже могут содержать агрегатные функции.

— выбираем те группы элементов, чья общая сумма превышает 12

select t.d as «месяц», count(*) as «количество записей»,

max(t.summ) as «макс. сумма»,

min(t.summ) as «мин. сумма»,

avg(t.summ) as «средняя сумма»,

sum(t.summ) as «общая сумма»

from bills t

group by t.d

having sum(t.summ)>12

Выборка данных любого объёма представляет собой их множество. А это значит, что над ней можно производить операции для множества, а именно:

• UNION — объединять в итоговой выборке данных элементы двух запросов;
• INTERSECT — выводить только пересекающиеся записи (которые соответствуют обоим запросам);
• EXCEPT — исключать из конечной выборки элементы, присутствующие лишь в первом запросе.

К запросам, которые участвуют в этих операциях, предъявляются несколько требований.

Количество столбцов в них должно совпадать, причём столбцы, стоящие на одинаковых позициях, должны ещё иметь одинаковый тип.

Допускаются только данные простых типов в столбцах (то есть, никаких blob и т. п.).

В MySQL5 есть только поддержка UNION. Oracle отличается тем, что EXCEPT в ней используется для иных целей, а исключение записей производится командой MINUS.

— from dual работает только в Oracle

— в MySQL запросы не могут быть заключены в круглые скобки.

select 1 as i from dual

UNION

select 2 as i from dual

UNION — можно также применить INTERSECT и EXCEPT

select 2 as i from dual

UNION

select 3 as i from dual;

Нюансы выборки данных из ORM систем

При работе с моделями данных, содержащими только одну сущность, никаких сложностей с ORM не возникает. Разберём простой пример. Предположим, у нас есть сущность Пользователь (User) с двумя атрибутами — именем (Name) и ID.

public class User {

@Id

@GeneratedValue

private int id;

private String name;

//Getters and Setters here

}

Как же вытащить из базы данных экземпляр данной сущности? Очень просто: с помощью одного метода объекта EntityManager:

EntityManager em = entityManagerFactory.createEntityManager();

User user = em.find(User.class, id);

А вот в случае, когда есть отношение «один-ко-многим», всё становится намного интереснее:

public class User {

@Id

@GeneratedValue

private int id;

private String name;

@OneToMany

private List<Address> addresses;

//Getters and Setters here

}

Наверное, вы уже задаётесь вопросом, а нужно ли делать выборку данных по адресам, извлекая экземпляр пользователя. Верный ответ — по-разному: если эти адреса нам нужны, то да, делаем, если нет — то нет. Как правило, в ORM доступны два способа выбрать зависимую запись: жадный и ленивый. Последний применяется по умолчанию во многих ORM. Однако если ваш код выглядит вот так:

EntityManager em = entityManagerFactory.createEntityManager();

User user = em.find(User.class, 1);

em.close();

System.out.println(user.getAddresses().get(0));

то вы получите исключение “LazyInitException”. Оно всегда вызывает недоумение у начинающих программистов, испытывающих недостаток опыта работы с ORM. Пора вводить новые понятия — сессия в транзакции, Detached и Attached экземпляры сущности.

Нам нужно присоединить сущность к сессии, чтобы зависимые данные оказались в выборке. Казалось бы, самое простое решение — не закрывать транзакции сразу. Но оно порождает другую проблему: транзакции удлиняются, и риск взаимной блокировки растёт. Попробовать сократить транзакции? Это возможно, однако множество коротких транзакций порождает ситуацию, когда стая крохотных комариков способна закусать огромного медведя.

С базами данных такое тоже, увы, возможно. Возрастание мелких транзакций создаёт проблемы с производительностью.

Но, как уже говорилось, адреса далеко не всегда требуются при получении данных о пользователе, и только бизнес-логика определяет, попадут адреса в запрос на выборку данных или нет. То есть, придётся прописывать дополнительные проверки. Как-то всё слишком сложно получается, не правда ли?

Но можно пойти иным путём и просто сменить тип выборки:

public class User {

@Id

@GeneratedValue

private int id;

private String name;

@OneToMany(fetch = FetchType.EAGER)

private List<Address> addresses;

//Getters and Setters here

}

Не то чтобы это сильно помогло. Конечно, мы обойдётся без надоевшего LazyInit и постоянных проверок на то, прикреплена ли сущность к сессии. Но вот проблем с производительностью таким образом не решим: даже если адреса нам требуются не всегда, мы всё равно каждый раз их запрашиваем из памяти сервера.

Усталость от ORM и переход на другие фреймворки — нередкое явление среди бэкенд-разработчиков. Многие выбирают Spring JDBC, в котором реляционные данные можно преобразовать в объектные, причём в полуавтоматическом режиме. Необходимо писать запросы под каждую ситуацию, где требуется та или иная совокупность атрибутов. А если нужны одни и те же структуры данных, то код можно переиспользовать.

Это обеспечивает большую степень гибкости. К примеру, не нужно создавать новый объект-сущность, достаточно выбрать всего один атрибут:

String name = this.jdbcTemplate.queryForObject(

«select name from t_user where id = ?»,

new Object[]{1L}, String.class);

Хотя можно выбрать и объект, как обычно:

User user = this.jdbcTemplate.queryForObject(

«select id, name from t_user where id = ?»,

new Object[]{1L},

new RowMapper<User>() {

public User mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {

User user = new User();

user.setName(rs.getString(«name»));

user.setId(rs.getInt(«id»));

return user;

}

});

Если дописать в этот код ещё несколько строк и грамотно составить запрос к SQL (так, чтобы исключить проблему n+1 запроса), то можно получить и список адресов, необходимых пользователю.

Подведём итог всего вышесказанного. Запросы к БД позволяют осуществлять операции выборки данных, их фильтрации, сортировки. Посредством запроса в базу можно делать расчёты, объединять данные из нескольких таблиц, удалять, редактировать, добавлять записи в таблицу. Типов запросов довольно много, и это делает запрос гибким мощным инструментом, подходящим для различных нужд (тип выбирается по назначению запроса).

С помощью запросов в базах данных выполняют такие операции, как отбор данных, их сортировка и фильтрация. Запрос можно использовать для выполнения расчетов, объединения данных из разных таблиц, а также для добавления, изменения или удаления данных в таблице. Это очень гибкий инструмент, и существует много типов запросов, а выбор типа определяется назначением запроса. Запрос — объект БД, который используется для реализации эффективного поиска и обработки данных. Источником данных для запросов могут быть не только одна или несколько таблиц, но другие запросы. Запросы не хранят данные, а только отображают данные источников. На основе запросов могут быть построены формы и отчеты. Самый распространенный вид запросов — запрос на выборку. Он предназначен для отбора данных из источника в соответствии с некоторым условием. Условие запроса — это выражение, которое СУБД сравнивает со значениями в полях запроса, чтобы определить, следует ли включать в результат записи, содержащие то или иное значение. Запрос на выборку позволяет: 1. Просматривать значения только из полей, которые вас интересуют. 2. Просматривать записи, которые отвечают указанным вами условиям. 3. Использовать выражения в качестве полей. По особенностям действия среди запросов на выборку можно выделить простые запросы, групповые запросы и запросы с вычисляемым полем. Основные режимы работы с запросами в Access: 1. Режим таблицы. Отображает информацию запроса на выборку в режиме таблицы. 2. Конструктор. В этом режиме определяется структура запроса и условия выбора данных (см. Приложение к главе 1). (Рассмотрите пример 5.1.) Создать запрос можно с помощью Мастера запросов либо в Конструкторе (пример 5.2). Мастер запросов позволяет автоматически создавать запросы на выборку. Однако при использовании мастера не всегда можно контролировать процесс создания запроса, но таким способом запрос создается быстрее. Необходимо просто выполнить последовательность действий, предлагаемых мастером на каждом этапе (пример 5.3). Основные этапы создания запроса на выборку: 1. Выбор инструмента создания запроса. 2. Определение вида запроса. 3. Выбор источника(ов) данных. 4. Добавление из источника(ов) данных полей, которые должен содержать запрос. 5. Определение условий, которые формируют набор записей в запросе. 6. Добавление группировки, сортировки и вычислений (может отсутствовать). Действие простых запросов на выборку ограничивается отбором данных по некоторым условиям без их обработки. Примеры записи условий в запросах: Условие Действие в запросе Поля с числовым типом данных >0 And <8 Выбираются записи, у которых значение в этом поле больше 0 и меньше 8. Not 0 Выбираются записи, у которых значение в этом поле не равно 0. Поля с текстовым типом данных «Орша» Если значение в поле записи равно Орша, то запись включается в результат запроса. «*к» В результат запроса включаются записи, у которых значение соответствующего поля заканчивается на букву к. После выполнения запроса условие будет дополнено оператором Like, который позволяет использовать символы шаблона. Правила записи условий для поля с типом данных Дата и время такие же, как для поля с числовым типом данных. После выполнения запроса в этом случае в условие будут добавлены знаки #. Если необходимо найти несколько значений полей, можно использовать оператор In. Этот оператор позволяет выполнить проверку на равенство любому значению из списка, который задается в круглых скобках. Если требуется использование нескольких условий для разных полей, необходимо учитывать, что между условиями, записанными в одной строке, выполняется логическая операция And, а между условиями, записанными в разных строках, выполняется логическая операция Or. В режиме конструктора процесс создания запроса находится под вашим контролем, однако здесь есть вероятность допустить ошибку и необходимо больше времени, чем в мастере (пример 5.4). После создания запроса на выборку его необходимо запустить, чтобы посмотреть результаты, т. е. открыть в режиме таблицы. Сохранив запрос, его можно использовать в качестве источника данных для формы, отчета или другого запроса. Все запросы, которые рассмотрены в примерах 5.3 и 5.4 , содержат конкретные значения названий, имен, времени и т. д. Если требуется повторить такой запрос с другими значениями в условиях отбора, его нужно будет открыть в конструкторе, изменить условие и выполнить. Чтобы не делать многократно этих операций, можно создать запрос с параметрами. При выполнении такого запроса выдается диалоговое окно Введите значение параметра, в котором пользователь может ввести конкретное значение, а затем получить нужный результат. Параметр запроса определяется в строке Условие отбора конструктора для столбца, содержащего запрашиваемые значения. Параметром является слово или фраза, заключенные в квадратные скобки. Параметр будет выдаваться в виде приглашения в диалоговом окне при выполнении запроса (пример 5.5). В запросах так же, как и в отчетах, можно создавать вычисляемые поля. Для решения ряда вопросов работы с данными используется запрос итоговых значений. Такой запрос представляет собой запрос на выборку, позволяющий группировать данные и производить вычисления. В запросе итоговых значений в вычисляемом поле используют статистические функции. Задать статистическую функцию для вычисления итоговых значений по каждому из полей запроса можно путем выбора ее из раскрывающегося списка, который появляется после установки курсора в строке Групповая операция (пример 5.6). Наряду с запросами на выборку часто применяются запросы на действие. С помощью таких запросов можно обновлять значения полей записей, добавлять новые или удалять уже существующие записи. В СУБД Access такие запросы можно создать в режиме конструктора, воспользовавшись инструментами группы Тип запроса:

Пример 5.1. Режимы работы с запросами. Режим SQL позволяет создавать и просматривать запросы с помощью инструкций языка SQL. SQL (англ. structured query language — язык структурированных запросов). Применяется для создания, редактирования и управления данными в реляционной базе данных. Пример 5.2. Группа инструментов Запросы вкладки Создание. Пример 5.3. Создание запроса на выборку с помощью Мастера запросов. 1. Выбрать инструмент . 2. Выбрать вид запроса. 3. Выбрать источник данных. 4. Задать поле, содержащее повторяющееся значение. 5. Выбрать поля для отображения вместе с повторяющимися значениями. 6. Просмотреть и/или сохранить запрос. Пример 5.4. Создание простых запросов на выборку с помощью Конструктора запросов. 1. Выбрать инструмент 2. Выбрать источник данных. 3. Добавить поля таблицы, которые будет содержать запрос. Для этого выполнить двойной щелчок по каждому из названий полей в макете таблицы. 4. Записать условие формирования набора записей в запросе. 4.1. Выбор по полю с текстовым типом данных. Результат:        Результат: 4.2. Выбор по полю с числовым типом данных. Результат: 4.3. Использование составного условия. Результат:        Результат: 5. Сохранить запросы. Пример 5.5. Создание запроса с параметрами. 1. Открыть один из запросов, созданных в примере 5.4 в конструкторе. 2. Изменить условия отбора на: 3. Сохранить с новым именем и открыть в режиме таблицы. 4. В диалоговом окне набрать одно из названий кинотеатра. 5. Просмотреть запрос. Пример 5.6. Создание итогового запроса. Создать итоговый запрос, определяющий, сколько мальчиков и сколько девочек посещают факультатив по математике. 1. Источник данных — таблица «Учащиеся». 2. Создать запрос с помощью конструктора (добавить в запрос только поле «Пол»). 3. Сгруппировать данные по полю «Пол» (нажать кнопку   в группе Показать или скрыть). 4. Добавить вычисляемое поле (в строке нового поля Групповая операция в списке выбрать функцию Count). 5. Сохранить и просмотреть запрос.

Содержание

• — Как описать модель данных?
• — Что понимается под моделью данных?
• — Что формирует модель данных?
• — Что такое концептуальная модель данных?
• — Что представляет собой Постреляционная модель данных?
• — Что понимается под базой данных?
• — Что понимается под структурой таблицы БД?
• — Для чего используется модель данных?
• — Что такое запись в базе данных?
• — Как называется процесс отбора данных из электронной таблицы по определенным признакам или условиям?
• — Что такое модель данных простыми словами?
• — Чем отличаются модели данных?
• — Какой модели база данных не существует?

Как описать модель данных?

Модель данных — совокупность структур данных и операций их обработки. СУБД основывается на использовании иерархической, сетевой или реляционной модели, на комбинации этих моделей или на некотором их подмножестве. Рассмотрим три основных типа моделей данных: иерархическую, сетевую и реляционную.

Что понимается под моделью данных?

Модель данных — это абстрактное, самодостаточное, логическое определение объектов, операторов и прочих элементов, в совокупности составляющих абстрактную машину доступа к данным, с которой взаимодействует пользователь. Эти объекты позволяют моделировать структуру данных, а операторы — поведение данных.

Что формирует модель данных?

Модель данных – это совокупность структур данных и операций их обработки. С помощью модели данных могут быть представлены информационные объекты и взаимосвязи между ними. Рассмотрим три основных типа моделей данных: иерархическую, сетевую и реляционную.

Что такое концептуальная модель данных?

Назначение концептуальной модели данных Концептуальная модель данных (КМД) – это общая информационная модель предметной области, охватывающая вопросы классификации, структуризации и семантической целостности (достоверности и согласованности данных). …

Что представляет собой Постреляционная модель данных?

Постреляционная модель данных представляет собой расширенную реляционную модель, в которой отменено требование атомарности атрибутов. Поэтому постреляционную модель называют «не первой нормальной формой» (NF2) или «многомерной базой данных«.

Что понимается под базой данных?

База данных — это упорядоченный набор структурированной информации или данных, которые обычно хранятся в электронном виде в компьютерной системе.

Что понимается под структурой таблицы БД?

Структура базы данных — принцип или порядок организации записей в базе данных и связей между ними.

Для чего используется модель данных?

Операционные средства модели данных используются для выполнения различных операций над элементами экстенсиональной модели предметной области — экземплярами данных и связей между ними в базе данных или для формулировки запросов.

Что такое запись в базе данных?

Запись — это строка электронной таблицы. Это неделимая сущность, которая хранится в таблице. Когда мы сохраняем данные веб-формы с сайта, то на самом деле добавляем новую запись в какую-то из таблиц базы данных. Запись состоит из полей (столбцов) и их значений.

Как называется процесс отбора данных из электронной таблицы по определенным признакам или условиям?

Следующий рисунок иллюстрирует процесс создания связей между этими тремя таблицами. Для отбора данных из БД, удовлетворяющих определенным условиям, создается запрос. Запрос — это инструкция для отбора нужных сведений из данной БД в соответствии с определенными условиями, которые порой называют критериями.

Что такое модель данных простыми словами?

Модель данных — это совокупность структур данных и операций их обработки.

Чем отличаются модели данных?

В чем разница между логической и физической моделью данных? Физическая модель данных описывает физическую структуру базы данных. Логическая модель данных — это модель высокого уровня, которая не описывает физическую структуру базы данных. Физическая модель данных зависит от используемой системы управления базой данных.

Какой модели база данных не существует?

Реляционная модель базы данных В реляционной модели, в отличие от иерархической или сетевой, не существует физических отношений.

Интересные материалы:

Как зарегистрироваться в скайп для бизнеса?
Как зарегистрироваться в скайп на андроид?
Как зарядить леску в катушку триммера?
Как зарядить морской Глайдер?
Как зарядить рацию без стакана?
Как зарядить рацию Kenwood?
Как защитить фундамент забора?
Как защитить мебель от нагрева плиты?
Как защитить стену от газовой плиты?
Как защититься от сильного ветра?