Что такое язык sql. SQL - Энциклопедия языков программирования. Возможность создания дополнительных фильтров

Краткое описание операторов языка SQL

Работа с операторами SQL

Выбор данных

Выбор данных представляет собой наиболее часто встречающуюся операцию, выполняемую с помощью SQL. Оператор SELECT - один из самых важных операторов этого языка, применяемый для выбора данных. Синтаксис этого оператора имеет следующий вид:

SELECT column-list FROM table-list

Операторы SELECT должны содержать слова SELECT и FROM; другие ключевые слова, такие как WHERE или ORDER BY, являются необязательными.

За ключевым словом SELECT следуют сведения о том, какие именно поля необходимо включить в результирующий набор данных. Звездочка (*) обозначает все поля таблицы, например:

Для выбора одной колонки применяется следующий синтаксис:

SELECT CompanyName Пример выбора нескольких колонок имеет вид:

SELECT CompanyName, ContactName, ContactTitle

Если выбор данных осуществляется из нескольких таблиц и при этом выбираются одноименные поля из разных таблиц, следует ссылаться на имена таблиц для полной идентификации полей, включаемых в результирующий набор данных, например:

SELECT Customers.CompanyName, Shippers.CompanyName

Предложение FROM

Для указания имен таблиц, из которых выбираются записи, применяется ключевое слово FROM, например:

SELECT * FROM Customers

Этот запрос возвратит все поля из таблицы Customers.

Если в результирующем наборе данных нужны только поля CompanyName и ContactName, мы можем ввести следующее предложение SELECT:

SELECT CompanyName, ContactName FROM Customers

Пример запроса к более чем одной таблице приведен ниже:

SELECT Customers.CompanyName, Shippers.CompanyName FROM Customers, Shippers

Предложение WHERE

Для фильтрации результатов, возвращаемых оператором SELECT, можно использовать предложение WHERE, синтаксис которого имеет вид:

WHERE expression1 [{AND | OR} expression2 […]]

Например, вместо получения полного списка продуктов можно ограничиться только теми из них, у которых значение поля CategoryID равно 4:

SELECT * FROM Products WHERE CategoryID = 4

В предложении WHERE можно использовать различные выражения, например:

SELECT * FROM Products WHERE CategoryID = 2 AND SupplierID > 10

SELECT ProductName, UnitPrice FROM Products WHERE CategoryID = 3 OR UnitPrice < 50

SELECT ProductName, UnitPrice FROM Products WHERE Discontinued IS NOT NULL

Выражение ‘IS NOT NULL’ означает, что соответствующая колонка результирующего набора данных не может содержать пустых значений. В предложении WHERE можно использовать один из шести операторов отношений, определенных в SQL. Эти операторы приведены в табл. 1.

Таблица 1 Оператор Описание

< Меньше

<= Меньше или равно

<> Не равно

> Больше

>= Больше или равно

Помимо перечисленных выше простых операторов сравнения, можно использовать и специальные операторы сравнения, приведенные в табл. 2.

Таблица 2 Оператор Описание

ALL Применяется совместно с операторами сравнения при сравнении со списком значений

ANY Применяется совместно с операторами сравнения при сравнении со списком значений

BETWEEN Применяется при проверке нахождения значения внутри заданного интервала (включая его границы)

IN Применяется для проверки наличия значения в списке

LIKE Применяется при проверке соответствия значения заданной маске

Приведем несколько примеров применения этих операторов. Для сопоставления данных с маской применяется ключевое слово LIKE:

SELECT CompanyName, ContactName FROM Customers WHERE CompanyName LIKE ‘M%’

В данной маске символ ‘%’ (процент) заменяет любую последовательность символов, а символ ‘_’ (подчеркивание) - один любой символ. Тот же самый результат может быть получен следующим способом:

SELECT CompanyName, ContactName FROM Customers WHERE CompanyName BETWEEN ‘M’ AND ‘N’

В последнем примере мы можем расширить область поиска. В частности, при поиске компаний с именами, начинающимися с букв от A до C, можно выполнить следующий оператор SELECT:

SELECT CompanyName, ContactName FROM Customers WHERE CompanyName BETWEEN ‘A’ AND ‘D’

Используя оператор LIKE, мы можем сузить диапазон поиска, применив более сложную маску для сравнения. Например, чтобы найти компании, содержащие в своем названии подстроку bl, можно применить следующий запрос:

SELECT CompanyName, ContactName FROM Customers WHERE CompanyName LIKE ‘%bl%’

Маска ‘%bl%’ показывает, что до и после искомой подстроки может быть любое количество произвольных символов.

Используя оператор IN, можно задать список значений, в котором должно содержаться значение поля:

SELECT CompanyName, ContactName FROM Customers WHERE CustomerID IN (‘ALFKI’, ‘BERGS’, ‘VINET’)

Операторы AND, OR и NOT

Мы уже рассматривали пример применения оператора AND для логических операций, связанных с требованием, чтобы запись удовлетворяла двум разным критериям. Рассмотрим следующий запрос:

SELECT CompanyName, ContactName FROM Customers WHERE CompanyName LIKE ‘S%’ AND Country = ‘USA’

Результатом выполнения этого запроса будет список заказчиков, находящихся в США, название которых начинается с буквы S.

Оператор OR позволяет выбрать записи, удовлетворяющие хотя бы одному из перечисленных условий, в то время как оператор NOT используется для исключения из набора данных записей, удовлетворяющих данному условию. Например, можно применить оператор OR для поиска всех заказчиков, либо находящихся в Калифорнии, либо имеющих название, начинающееся с буквы S (и при этом находящихся где угодно):

SELECT CompanyName, ContactName FROM Customers WHERE CompanyName LIKE ‘S%’ OR Region=’CA’

В этом случае результирующий набор данных будет содержать записи, в которых значение поля CompanyName удовлетворяет первому условию, плюс все записи, в которых значение поля Region удовлетворяет второму условию.

Теперь рассмотрим пример применения оператора NOT. Для исключения некоторых заказчиков из результирующего набора данных можно использовать запрос вида:

SELECT CompanyName, ContactName FROM Customers WHERE Country NOT IN (‘USA’, ‘UK’)

В результате выполнения этого запроса мы получим список заказчиков из всех стран, кроме США и Великобритании.

Предложение ORDER BY

Предложение ORDER BY (необязательное) применяется для сортировки результирующего набора данных по одной или нескольким колонкам. Для определения порядка сортировки используются ключевые слова ASC (по возрастанию) или DESC (по убыванию). По умолчанию данные сортируются по возрастанию. Синтаксис предложения ORDER BY имеет вид:

ORDER BY column1 [{ASC | DESC}] [, column2 [{ASC | DESC}] [,…]

Например, для сортировки сотрудников по фамилии и затем по имени следует использовать следующий SQL-запрос:

SELECT LastName, FirstName, Title FROM Employees ORDER BY LastName, FirstName

Если сортировка данных требуется в убывающем порядке (например, требуется список продуктов в порядке убывания цен), используется ключевое слово DESC:

SELECT ProductName, UnitPrice FROM Products ORDER BY UnitPrice DESC

Связывание таблиц

Как мы уже убедились, можно создавать запросы, позволяющие извлечь данные из нескольких таблиц. Одна из возможностей сделать это заключается в связывании таблиц по одному или нескольким полям. Обратите внимание на то, что без связывания таблиц в результате запроса получится набор данных, содержащий все возможные комбинации строк каждой из исходных таблиц (известное также как декартово произведение):

SELECT ProductName, CategoryName FROM Products, Categories

в то время как запрос, показанный ниже, приводит к отображению списка продуктов с указанием, к какой категории принадлежит данный продукт:

SELECT ProductName, CategoryName FROM Products, Categories WHERE Products.CategoryID = Categories.CategoryID

Можно сравнить результаты этих двух запросов. В общем случае синтаксис для связывания таблиц имеет вид:

SELECT column-list FROM table1, table2 WHERE table1.column1=table2.column2

Следующие несколько примеров связывания таблиц характерны для Microsoft Access и Microsoft SQL Server и могут не работать с другими СУБД, однако мы полагаем, что иллюстрируемая ими функциональность достаточно важна.

Существует несколько типов связывания таблиц. Например, следующий оператор SQL осуществляет так называемое внутреннее соединение таблиц (inner join) - в этом случае в результирующем наборе данных содержатся записи, в которых значения в связанных полях совпадают:

SELECT ProductName, CategoryName FROM Products INNER JOIN Categories ON Products.CategoryID = Categories.CategoryID

Так называемые внешние соединения (outer joins) позволяют нам включить в результат запроса все строки из одной таблицы и соответствующие им строки из другой таблицы. Например:

SELECT ProductName, CategoryName FROM Products LEFT OUTER JOIN Categories ON Products.CategoryID = Categories.CategoryID

Это было так называемое левое внешнее соединение (left outer join). Существуют также правые внешние соединения (right outer join), возвращающие все строки из второй (то есть правой) таблицы и соответствующие им строки из другой таблицы:

SELECT ProductName, CategoryName FROM Products RIGHT OUTER JOIN Categories ON Products.CategoryID = Categories.CategoryID

Комбинируя левое и правое внешние соединения, можно получить полное внешнее соединение, возвращающее все данные из обеих таблиц:

SELECT ProductName, CategoryName FROM Products FULL OUTER JOIN Categories ON Products.CategoryID = Categories.CategoryID

Для получения всех комбинаций строк из обеих таблиц (декартова произведения) можно использовать ключевое слово CROSS JOIN без указания связываемых полей:

SELECT ProductName, CategoryName FROM Products CROSS JOIN Categories

Если в запросе используется более трех таблиц, можно иcпользовать вложенные соединения.

Предложение GROUP BY

Для вычисления суммарных значений на основе данных одной или нескольких таблиц можно использовать предложение GROUP BY, имеющее такой синтаксис:

GROUP BY {column1} [, …]

Например, следующий запрос связывает две таблицы, сортирует их по полю CustomerID, для каждого значения CustomerID создает одну строку в результирующем наборе данных и вычисляет количество значений поля OrderID для каждого значения CustomerID:

SELECT Customers.CustomerID, COUNT (Orders.OrderID) FROM Customers INNER JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID GROUP BY Customers.CustomerID

В приведенном выше примере запроса мы использовали в предложении SELECT агрегатную функцию COUNT, вычисляющую количество значений.

Предложение HAVING

Предложение HAVING имеет назначение, сходное с предложением WHERE, но используется с агрегатными данными. Например:

SELECT Customers.CustomerID, COUNT (Orders.OrderID) FROM Customers INNER JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID GROUP BY Customers.CustomerID HAVING COUNT(Orders.OrderID) >= 10

Этот запрос аналогичен предыдущему, но в результирующий набор данных включены только заказчики, разместившие десять или более заказов.

Ключевые слова ALL и DISTINCT

До этого момента мы рассматривали, как извлечь все или заданные колонки из одной или нескольких таблиц. Для управления выводом дублирующихся строк результирующего набора данных можно использовать ключевые слова ALL или DISTINCT в предложении SELECT. Ключевое слово DISTINCT указывает, что строки результирующего набора данных должны быть уникальны, тогда как ключевое слово ALL указывает, что возвращать следует все строки. Например, для извлечения названий стран, в которых имеются заказчики, можно использовать следующий запрос:

SELECT DISTINCT Country FROM Customers

Отметим, что ключевое слово ALL используется по определению. Если в запросе требуется вывести более одной колонки и при этом использовано слово DISTINCT, то результирующий набор данных будет содержать различные строки, но некоторые значения одного и того же поля в разных строках могут совпадать.

Ключевое слово TOP

Ключевое слово TOP может быть использовано для возврата первых n строк или первых n процентов таблицы. Например, запрос:

SELECT TOP 10 * FROM PRODUCTS ORDER BY ProductName

возвращает первые 10 продуктов из таблицы, тогда как запрос:

SELECT TOP 25 PERCENT * FROM PRODUCTS ORDER BY ProductName

вернет первую четверть записей таблицы.

Модификация данных

До сих пор мы изучали операторы SQL для извлечения данных. Помимо этого язык SQL может быть использован для обновления и удаления данных, копирования записей в другие таблицы и выполнения многих других операций. Ниже мы рассмотрим операторы UPDATE, DELETE и INSERT, используемые для решения некоторых из этих задач.

Оператор UPDATE

Для изменения значений в одной или нескольких колонках таблицы применяется оператор UPDATE. Синтакcис этого оператора имеет вид:

UPDATE tableSET column1 = expression1 [, column2 = expression2] [,…]

Выражение в предложении SET может быть константой или результатом вычислений. Например, для повышения цен всех продуктов, стоящих меньше 10 долл., можно выполнить следующий запрос:

UPDATE Products SET UnitPrice = UnitPrice * 1.1 WHERE UnitPrice < 10

Оператор DELETE

Для удаления строк из таблиц следует использовать оператор DELETE, синтаксис которого имеет вид:

DELETE FROM table

Внимание! Предложение WHERE не является обязательным, но если вы забудете его включить, из таблицы будут удалены все записи.

Например, для удаления из списка всех продуктов, которые больше не поставляются, можно выполнить следующий запрос:

DELETE FROM Products WHERE Discontinued = 1

Отметим, что полезно использовать оператор SELECT с тем же синтаксисом, что и оператор DELETE, чтобы проверить, какие именно записи будут удалены, прежде чем действительно их удалять. Ниже показан оператор SELECT для приведенного выше запроса на удаление данных:

SELECT ProductName FROM Products WHERE Discontinued = 1

Можно использовать в предложении WHERE более сложный критерий для определения того, какие записи должны быть удалены. Предположим, нам нужно удалить из списка клиентов тех из них, кто не имел заказов до определенной даты. Сначала для этого следует выполнить следующий SELECT, чтобы определить, что именно мы удаляем:

SELECT CompanyName FROM Customers WHERE Customers.CustomerID NOT IN (SELECT CustomerID FROM Orders WHERE OrderDate > 01/01/96)

а затем заменить оператор SELECT на оператор DELETE:

DELETE FROM Customers WHERE Customers.CustomerID NOT IN (SELECT CustomerID FROM Orders WHERE OrderDate > 01/01/96)

Замечание. При использовании в операторах SQL даты или времени, а также полей, содержащих такие данные, следует уточнить синтаксис таких предложений в документации из комплекта поставки используемой СУБД.

Оператор INSERT

Для добавления записей в таблицы следует использовать оператор INSERT, синтаксис которого имеет вид:

INSERT table ( { VALUES ({ DEFAULT | NULL | expression } } [, …])

Например, для добавления нового клиента в таблицу Customers можно использовать следующий запрос:

INSERT INTO Customers (CustomerID, CompanyName) VALUES (‘XYZFO’, ‘XYZ Deli’)

Модификация метаданных

Существует несколько операторов SQL для управления метаданными, используемых для создания, изменения или удаления баз данных и содержащихся в них объектов (таблиц, представлений и др.). Мы рассмотрим некоторые из них: CREATE TABLE, ALTER TABLE и DROP.

Оператор CREATE TABLE

Для создания новой таблицы необходимо использовать оператор CREATE TABLE, синтаксис которого имеет вид:

CREATE TABLE table (column1 type1 [(size1)] [, column2 type2 [(size2)] [, ...]] ]]);

В этом операторе следует указать имя поля, тип данных для него (тип данных должен поддерживаться данной СУБД), длину (для некоторых типов полей) и, если нужно, серверные ограничения (с применением ключевого слова CONSTRAINT). Например, следующий запрос создает таблицу с именем Simple с четырьмя колонками - LastName, FirstName, EMail и HomePage:

CREATE TABLE Simple (FirstName varchar(50) NOT NULL, LastName varchar(50) NOT NULL, EMail varchar(50), HomePage varchar(255))

Мы можем расширить эту таблицу добавлением поля PersonID, которое будет использовано как первичный ключ:

CREATE TABLE Simple (PersonID Integer NOT NULL PRIMARY KEY, FirstName varchar(50) NOT NULL, LastName varchar(50) NOT NULL, EMail varchar(50), HomePage varchar(255))

и указать, что комбинация полей LastName и FirstName должна быть уникальна:

CREATE TABLE Simple (PersonID Integer NOT NULL PRIMARY KEY, FirstName varchar(50) NOT NULL, LastName varchar(50) NOT NULL, EMail varchar(50), HomePage varchar(255), CONSTRAINT SimpleConstraint UNIQUE (FirstName, LastName))

Используя предложение SELECT и ключевое слово INTO, мы можем создавать новые таблицы, основанные на условии, указанном в предложении WHERE. Например:

SELECT * INTO NewOrders FROM Orders WHERE OrderDate > 1/1/97 Этот запрос создаст новую таблицу NewOrders и заполнит ее данными о заказах начиная с 1 января 1997 года.

Оператор ALTER TABLE

Для изменения структуры существующей таблицы можно использовать оператор ALTER TABLE. Применяя его, можно добавить или удалить поле или серверное ограничение. Существует четыре разновидности оператора ALTER TABLE.

Первая разновидность этого оператора используется для добавления колонки к таблице, и ее синтаксис имеет вид:

ALTER TABLE table ADD column datatype [(size)]

В запросах такого вида определяется имя таблицы, имя нового поля, его тип данных и, если нужно, размер. Помимо этого можно указать серверное ограничение, связанное с данным полем. Например, для добавления поля Phone к таблице Simple, созданной ранее, можно выполнить следующий запрос:

ALTER TABLE Simple ADD Phone varchar(30)

Вторая разновидность оператора ALTER TABLE применяется для добавления серверных ограничений к таблице, а ее синтаксис имеет вид:

ALTER TABLE table ADD CONSTRAINT constraint

Такие запросы позволяют только добавлять индексы, позволяющие использовать соответствующие поля в качестве первичных или внешних ключей.

Третья разновидность предложения ALTER TABLE применяется для удаления поля из таблицы:

ALTER TABLE table DROP column

Ключевое слово COLUMN использовать не обязательно. Например:

ALTER TABLE Simple DROP Phone

Обратите внимание на то, что для удаления проиндексированных полей следует сначала удалить индекс. Это можно сделать с помощью четвертой разновидности предложения ALTER TABLE:

ALTER TABLE table DROP CONSTRAINT index

Ниже приведен пример такого запроса:

ALTER TABLE Simple DROP CONSTRAINT PrimaryKey

Оператор DROP

Для удаления таблиц или индексов можно использовать оператор DROP, имеющий две разновидности. Первая из них применяется для удаления таблицы из базы данных:

DROP TABLE table

Вторая разновидность используется для удаления индекса.

Язык программирования

SQL (Structured Query Language — Структурированный язык запросов) — язык управления базами данных для реляционных баз данных. Сам по себе SQL не является Тьюринг-полным языком программирования, но его стандарт позволяет создавать для него процедурные расширения, которые расширяют его функциональность до полноценного языка программирования.

Язык был создан в 1970х годах под названием “SEQUEL” для системы управления базами данных (СУБД) System R. Позднее он был переименован в “SQL” во избежание конфликта торговых марок. В 1979 году SQL был впервые опубликован в виде коммерческого продукта Oracle V2.

Первый официальный стандарт языка был принят ANSI в 1986 году и ISO — в 1987. С тех пор были созданы еще несколько версий стандарта, некоторые из них повторяли предыдущие с незначительными вариациями, другие принимали новые существенные черты.

Несмотря на существование стандартов, большинство распространенных реализаций SQL отличаются так сильно, что код редко может быть перенесен из одной СУБД в другую без внесения существенных изменений. Это объясняется большим объемом и сложностью стандарта, а также нехваткой в нем спецификаций в некоторых важных областях реализации.

SQL создавался как простой стандартизированный способ извлечения и управления данными, содержащимися в реляционной базе данных. Позднее он стал сложнее, чем задумывался, и превратился в инструмент разработчика, а не конечного пользователя. В настоящее время SQL (по большей части в реализации Oracle) остается самым популярным из языков управления базами данных, хотя и существует ряд альтернатив.

SQL состоит из четырех отдельных частей:

1. язык определения данных (DDL) используется для определения структур данных, хранящихся в базе данных. Операторы DDL позволяют создавать, изменять и удалять отдельные объекты в БД. Допустимые типы объектов зависят от используемой СУБД и обычно включают базы данных, пользователей, таблицы и ряд более мелких вспомогательных объектов, например, роли и индексы.
2. язык манипуляции данными (DML) используется для извлечения и изменения данных в БД. Операторы DML позволяют извлекать, вставлять, изменять и удалять данные в таблицах. Иногда операторы select извлечения данных не рассматриваются как часть DML, поскольку они не изменяют состояние данных. Все операторы DML носят декларативный характер.
3. язык определения доступа к данным (DCL) используется для контроля доступа к данным в БД. Операторы DCL применяются к привилегиям и позволяют выдавать и отбирать права на применение определенных операторов DDL и DML к определенным объектам БД.
4. язык управления транзакциями (TCL) используется для контроля обработки транзакций в БД. Обычно операторы TCL включают commit для подтверждения изменений, сделанных в ходе транзакции, rollback для их отмены и savepoint для разбиения транзакции на несколько меньших частей.

Следует отметить, что SQL реализует декларативную парадигму программирования: каждый оператор описывает только необходимое действие, а СУБД принимает решение о том, как его выполнить, т.е. планирует элементарные операции, необходимые для выполнения действия и выполняет их. Тем не менее, для эффективного использования возможностей SQL разработчику необходимо понимать то, как СУБД анализирует каждый оператор и создает его план выполнения.

Примеры:

Hello, World!:

Строка ‘Hello, World!’ выбирается из встроенной таблицы dual , используемой для запросов, не требующих обращения к настоящим таблицам.

select "Hello, World!" from dual ;

Факториал:

SQL не поддерживает циклы, рекурсии или пользовательские функции. Данный пример демонстрирует возможный обходной путь, использующий:

• псевдостолбец level для создания псевдотаблиц t1 и t2 , содержащих числа от 1 до 16,
• агрегатную функцию sum , позволяющую суммировать элементы множества без явного использования цикла,
• и математические функции ln и exp , позволяющие заменить произведение (необходимое для вычисления факториала) на сумму (предоставляемую SQL).

Строка “0! = 1” не войдет в набор строк, полученный в результате, т.к. попытка вычислить ln(0) приводит к исключению.

Числа Фибоначчи:

SQL не поддерживает циклы или рекурсии, кроме того, конкатенация полей из разных строк таблицы или запроса не является стандартной агрегатной функцией. Данный пример использует:

• формулу Бине и математические функции ROUND , POWER и SQRT для вычисления n-ого числа Фибоначчи;
• псевдостолбец level для создания псевдотаблицы t1, содержащей числа от 1 до 16;
• встроенную функцию SYS_CONNECT_BY_PATH для упорядоченной конкатенации полученных чисел.

SELECT REPLACE (MAX (SYS_CONNECT_BY_PATH (fib || ", " , "/" )), "/" , "" ) || "..." fiblist FROM ( SELECT n , fib , ROW_NUMBER () OVER (ORDER BY n ) r FROM (select n , round ((power ((1 + sqrt (5 )) * 0 . 5 , n ) - power ((1 - sqrt (5 )) * 0 . 5 , n )) / sqrt (5 )) fib from (select level n from dual connect by level <= 16 ) t1 ) t2 ) START WITH r = 1 CONNECT BY PRIOR r = r - 1 ;

Hello, World!:

select "Hello, World!" ;

Факториал:

Используется рекурсивное определение факториала, реализованное через рекурсивный запрос. Каждая строка запроса содержит два числовых поля — n и n!, и каждая следующая строка вычисляется с использованием данных из предыдущей.

Можно вычислить целочисленные факториалы только до 20!. При попытке вычислить 21! возникает ошибка “Arithmetic overflow error”, т.е. происходит переполнение разрядной сетки.

Для вещественных чисел вычисляется факториал 100! (Для этого в примере необходимо заменить bigint на float в 3-ей строке)

Числа Фибоначчи:

Используется итеративное определение чисел Фибоначчи, реализованное через рекурсивный запрос. Каждая строка запроса содержит два соседних числа последовательности, и следующая строка вычисляется как (последнее число, сумма чисел) предыдущей строки. Таким образом все числа, кроме первого и последнего, встречаются дважды, поэтому в результат входят только первые числа каждой строки.

Факториал:

Этот пример демонстрирует использование оператора model , доступного начиная с версии Oracle 10g и позволяющего обработку строк запроса как элементов массива. Каждая строка содержит два поля — номер строки n и его факториал f.

select n || "! = " || f factorial from dual model return all rows dimension by ( 0 d ) measures ( 0 f , 1 n ) rules iterate (17 ) ( f [ iteration_number ] = decode (iteration_number , 0 , 1 , f [ iteration_number - 1 ] * iteration_number ), n [ iteration_number ] = iteration_number );

Числа Фибоначчи:

Этот пример демонстрирует использование оператора model , доступного начиная с версии Oracle 10g и позволяющего обработку строк запроса как элементов массива. Каждая строка содержит два поля — само число Фибоначчи и конкатенация всех чисел, меньше или равных ему. Итеративная конкатенация чисел в том же запросе, в котором они генерируются, выполняется проще и быстрее, чем агрегация как отдельное действие.

select max (s ) || ", ..." from (select s from dual model return all rows dimension by ( 0 d ) measures ( cast (" " as varchar2 (200 )) s , 0 f ) rules iterate (16 ) ( f [ iteration_number ] = decode (iteration_number , 0 , 1 , 1 , 1 , f [ iteration_number - 1 ] + f [ iteration_number - 2 ]), s [ iteration_number ] = decode (iteration_number , 0 , to_char (f [ iteration_number ]), s [ iteration_number - 1 ] || ", " || to_char (f [ iteration_number ])) ) );

Факториал:

select concat (cast (t2 . n as char ), "! = " , cast (exp (sum (log (t1 . n ))) as char )) from ( select @ i : = @ i + 1 AS n from TABLE , (select @ i : = 0 ) as sel1 limit 16 ) t1 , ( select @ j : = @ j + 1 AS n from TABLE , (select @ j : = 0 ) as sel1 limit 16 ) t2 where t1 . n <= t2 . n group by t2 . n

Числа Фибоначчи:

Замените TABLE на любую таблицу, к которой есть доступ, например, mysql.help_topic .

select concat (group_concat (f separator ", " ), ", ..." ) from (select @ f : = @ i + @ j as f , @ i : = @ j , @ j : = @ f from TABLE , (select @ i : = 1 , @ j : = 0 ) sel1 limit 16 ) t

Hello, World!:

В этом примере используется анонимный блок PL/SQL, который выводит сообщение в стандартный поток вывода с помощью пакета dbms_output .

begin dbms_output . put_line ("Hello, World!" ); end ;

Факториал:

Этот пример демонстрирует итеративное вычисление факториала средствами PL/SQL.

declare n number : = 0 ; f number : = 1 ; begin while (n <= 16 ) loop dbms_output . put_line (n || "! = " || f ); n : = n + 1 ; f : = f * n ; end loop ; end ;

Числа Фибоначчи:

Этот пример использует итеративное определение чисел Фибоначчи. Уже вычисленные числа хранятся в структуре данных varray — аналоге массива.

declare type vector is varray (16 ) of number ; fib vector : = vector (); i number ; s varchar2 (100 ); begin fib . extend (16 ); fib (1 ) : = 1 ; fib (2 ) : = 1 ; s : = fib (1 ) || ", " || fib (2 ) || ", " ; for i in 3 .. 16 loop fib (i ) : = fib (i - 1 ) + fib (i - 2 ); s : = s || fib (i ) || ", " ; end loop ; dbms_output . put_line (s || "..." ); end ;

Квадратное уравнение:

Этот пример тестировался в SQL*Plus, TOAD и PL/SQL Developer.

Чистый SQL позволяет вводить переменные в процессе исполнения запроса в виде заменяемых переменных. Для определения такой переменной ее имя (в данном случае A, B и C) следует использовать с амперсандом & перед ним каждый раз, когда нужно сослаться на эту переменную. Когда запрос выполняется, пользователь получает запрос на ввод значений всех заменяемых переменных, использованных в запросе. После ввода значений каждая ссылка на такую переменную заменяется на ее значение, и полученный запрос выполняется.

Существует несколько способов ввести значения для заменяемых переменных. В данном примере первая ссылка на каждую переменную предваряется не одинарным, а двойным амперсандом && . Таким образом значение для каждой переменной вводится только один раз, а все последующие ссылки на нее будут заменены тем же самым значением (при использовании одиночного амперсанда в SQL*Plus значение для каждой ссылки на одну и ту же переменную приходится вводить отдельно). В PL/SQL Developer ссылки на все переменные должны предваряться одиночным знаком & , иначе будет возникать ошибка ORA-01008 “Not all variables bound”.

Первая строка примера задает символ для десятичного разделителя, который используется при преобразовании чисел-корней в строки.

Сам запрос состоит из четырех разных запросов. Каждый запрос возвращает строку, содержащую результат вычислений, в одном из случаев (A=0, D=0, D>0 и D<0) и ничего — в трех остальных случаях. Результаты всех четырех запросов объединяются, чтобы получить окончательный результат.

alter session set NLS_NUMERIC_CHARACTERS = ". " ; select "Not a quadratic equation." ans from dual where && A = 0 union select "x = " || to_char (-&& B / 2 /& A ) from dual where & A != 0 and & B *& B - 4 *& A *&& C = 0 union select "x1 = " || to_char ((-& B + sqrt (& B *& B - 4 *& A *& C )) / 2 /& A ) || ", x2 = " || to_char (-& B - sqrt (& B *& B - 4 *& A *& C )) / 2 /& A from dual where & A != 0 and & B *& B - 4 *& A *& C > 0 union select "x1 = (" || to_char (-& B / 2 /& A ) || "," || to_char (sqrt (-& B *& B + 4 *& A *& C ) / 2 /& A ) || "), " || "x2 = (" || to_char (-& B / 2 /& A ) || "," || to_char (- sqrt (-& B *& B + 4 *& A *& C ) / 2 /& A ) || ")" from dual where & A != 0 and & B *& B - 4 *& A *& C < 0 ;

• Tutorial

О чем данный учебник

• DML – Data Manipulation Language (язык манипулирования данными), который содержит следующие конструкции:
  • SELECT – выборка данных
  • INSERT – вставка новых данных
  • UPDATE – обновление данных
  • DELETE – удаление данных
  • MERGE – слияние данных

Данный учебник создан по принципу Step by Step, т.е. необходимо читать его последовательно и желательно сразу же выполняя примеры. Но если по ходу у вас возникает потребность узнать о какой-то команде более детально, то используйте конкретный поиск в интернет, например, в библиотеке MSDN.

При написании данного учебника использовалась база данных MS SQL Server версии 2014, для выполнения скриптов я использовал MS SQL Server Management Studio (SSMS).

Кратко о MS SQL Server Management Studio (SSMS)

SQL Server Management Studio (SSMS) - утилита для Microsoft SQL Server для конфигурирования, управления и администрирования компонентов базы данных. Данная утилита содержит редактор скриптов (который в основном и будет нами использоваться) и графическую программу, которая работает с объектами и настройками сервера. Главным инструментом SQL Server Management Studio является Object Explorer, который позволяет пользователю просматривать, извлекать объекты сервера, а также управлять ими. Данный текст частично позаимствован с википедии.

Для создания нового редактора скрипта используйте кнопку «New Query/Новый запрос»:

Для смены текущей базы данных можно использовать выпадающий список:

Для выполнения определенной команды (или группы команд) выделите ее и нажмите кнопку «Execute/Выполнить» или же клавишу «F5». Если в редакторе в текущий момент находится только одна команда, или же вам необходимо выполнить все команды, то ничего выделять не нужно.

После выполнения скриптов, в особенности создающих объекты (таблицы, столбцы, индексы), чтобы увидеть изменения, используйте обновление из контекстного меню, выделив соответствующую группу (например, Таблицы), саму таблицу или группу Столбцы в ней.

Собственно, это все, что нам необходимо будет знать для выполнения приведенных здесь примеров. Остальное по утилите SSMS несложно изучить самостоятельно.

Немного теории

СУБД – Система Управления этими Базами Данных, т.е. это комплекс инструментов для работы с конкретным типом БД (MS SQL, Oracle, MySQL, Firebird, …).

Примечание
Т.к. в жизни, в разговорной речи, мы по большей части говорим: «БД Oracle», или даже просто «Oracle», на самом деле подразумевая «СУБД Oracle», то в контексте данного учебника иногда будет употребляться термин БД. Из контекста, я думаю, будет понятно, о чем именно идет речь.

Таблица представляет из себя совокупность столбцов. Столбцы, так же могут называть полями или колонками, все эти слова будут использоваться как синонимы, выражающие одно и тоже.

Таблица – это главный объект РБД, все данные РБД хранятся построчно в столбцах таблицы. Строки, записи – тоже синонимы.

Для каждой таблицы, как и ее столбцов задаются наименования, по которым впоследствии к ним идет обращение.
Наименование объекта (имя таблицы, имя столбца, имя индекса и т.п.) в MS SQL может иметь максимальную длину 128 символов.

Для справки – в БД ORACLE наименования объектов могут иметь максимальную длину 30 символов. Поэтому для конкретной БД нужно вырабатывать свои правила для наименования объектов, чтобы уложиться в лимит по количеству символов.

SQL - язык позволяющий осуществлять запросы в БД посредством СУБД. В конкретной СУБД, язык SQL может иметь специфичную реализацию (свой диалект).

DDL и DML - подмножество языка SQL:

• Язык DDL служит для создания и модификации структуры БД, т.е. для создания/изменения/удаления таблиц и связей.
• Язык DML позволяет осуществлять манипуляции с данными таблиц, т.е. с ее строками. Он позволяет делать выборку данных из таблиц, добавлять новые данные в таблицы, а так же обновлять и удалять существующие данные.

В языке SQL можно использовать 2 вида комментариев (однострочный и многострочный):

Однострочный комментарий
и

/* многострочный комментарий */

Собственно, все для теории этого будет достаточно.

DDL – Data Definition Language (язык описания данных)

Каждый из этих столбцов можно охарактеризовать по типу содержащемся в нем данных:

• Табельный номер – целое число
• ФИО – строка
• Дата рождения – дата
• E-mail – строка
• Должность – строка
• Отдел – строка

Для начала будет достаточно запомнить только следующие основные типы данных используемые в MS SQL:

Для выполнения примеров создадим тестовую базу под названием Test.

Простую базу данных (без указания дополнительных параметров) можно создать, выполнив следующую команду:

CREATE DATABASE Test
Удалить базу данных можно командой (стоит быть очень осторожным с данной командой):

DROP DATABASE Test
Для того, чтобы переключиться на нашу базу данных, можно выполнить команду:

USE Test
Или же выберите базу данных Test в выпадающем списке в области меню SSMS. При работе мною чаще используется именно этот способ переключения между базами.

Теперь в нашей БД мы можем создать таблицу используя описания в том виде как они есть, используя пробелы и символы кириллицы:

CREATE TABLE [Сотрудники]([Табельный номер] int, [ФИО] nvarchar(30), [Дата рождения] date, nvarchar(30), [Должность] nvarchar(30), [Отдел] nvarchar(30))
В данном случае нам придется заключать имена в квадратные скобки […].

Но в базе данных для большего удобства все наименования объектов лучше задавать на латинице и не использовать в именах пробелы. В MS SQL обычно в данном случае каждое слово начинается с прописной буквы, например, для поля «Табельный номер», мы могли бы задать имя PersonnelNumber. Так же в имени можно использовать цифры, например, PhoneNumber1.

На заметку
В некоторых СУБД более предпочтительным может быть следующий формат наименований «PHONE_NUMBER», например, такой формат часто используется в БД ORACLE. Естественно при задании имя поля желательно чтобы оно не совпадало с ключевыми словами используемые в СУБД.

По этой причине можете забыть о синтаксисе с квадратными скобками и удалить таблицу [Сотрудники]:

DROP TABLE [Сотрудники]
Например, таблицу с сотрудниками можно назвать «Employees», а ее полям можно задать следующие наименования:

• ID – Табельный номер (Идентификатор сотрудника)
• Name – ФИО
• Birthday – Дата рождения
• Email – E-mail
• Position – Должность
• Department – Отдел

Теперь создадим нашу таблицу:

CREATE TABLE Employees(ID int, Name nvarchar(30), Birthday date, Email nvarchar(30), Position nvarchar(30), Department nvarchar(30))
Для того, чтобы задать обязательные для заполнения столбцы, можно использовать опцию NOT NULL.

Для уже существующей таблицы поля можно переопределить при помощи следующих команд:

Обновление поля ID ALTER TABLE Employees ALTER COLUMN ID int NOT NULL -- обновление поля Name ALTER TABLE Employees ALTER COLUMN Name nvarchar(30) NOT NULL

На заметку
Общая концепция языка SQL для большинства СУБД остается одинаковой (по крайней мере, об этом я могу судить по тем СУБД, с которыми мне довелось поработать). Отличие DDL в разных СУБД в основном заключаются в типах данных (здесь могут отличаться не только их наименования, но и детали их реализации), так же может немного отличаться и сама специфика реализации языка SQL (т.е. суть команд одна и та же, но могут быть небольшие различия в диалекте, увы, но одного стандарта нет). Владея основами SQL вы легко сможете перейти с одной СУБД на другую, т.к. вам в данном случае нужно будет только разобраться в деталях реализации команд в новой СУБД, т.е. в большинстве случаев достаточно будет просто провести аналогию.

Создание таблицы CREATE TABLE Employees(ID int, -- в ORACLE тип int - это эквивалент(обертка) для number(38) Name nvarchar2(30), -- nvarchar2 в ORACLE эквивалентен nvarchar в MS SQL Birthday date, Email nvarchar2(30), Position nvarchar2(30), Department nvarchar2(30)); -- обновление полей ID и Name (здесь вместо ALTER COLUMN используется MODIFY(…)) ALTER TABLE Employees MODIFY(ID int NOT NULL,Name nvarchar2(30) NOT NULL); -- добавление PK (в данном случае конструкция выглядит как и в MS SQL, она будет показана ниже) ALTER TABLE Employees ADD CONSTRAINT PK_Employees PRIMARY KEY(ID);
Для ORACLE есть отличия в плане реализации типа varchar2, его кодировка зависит настроек БД и текст может сохраняться, например, в кодировке UTF-8. Помимо этого длину поля в ORACLE можно задать как в байтах, так и в символах, для этого используются дополнительные опции BYTE и CHAR, которые указываются после длины поля, например:

NAME varchar2(30 BYTE) -- вместимость поля будет равна 30 байтам NAME varchar2(30 CHAR) -- вместимость поля будет равна 30 символов
Какая опция будет использоваться по умолчанию BYTE или CHAR, в случае простого указания в ORACLE типа varchar2(30), зависит от настроек БД, так же она иногда может задаваться в настройках IDE. В общем порой можно легко запутаться, поэтому в случае ORACLE, если используется тип varchar2 (а это здесь порой оправдано, например, при использовании кодировки UTF-8) я предпочитаю явно прописывать CHAR (т.к. обычно длину строки удобнее считать именно в символах).

Но в данном случае если в таблице уже есть какие-нибудь данные, то для успешного выполнения команд необходимо, чтобы во всех строках таблицы поля ID и Name были обязательно заполнены. Продемонстрируем это на примере, вставим в таблицу данные в поля ID, Position и Department, это можно сделать следующим скриптом:

INSERT Employees(ID,Position,Department) VALUES (1000,N"Директор",N"Администрация"), (1001,N"Программист",N"ИТ"), (1002,N"Бухгалтер",N"Бухгалтерия"), (1003,N"Старший программист",N"ИТ")
В данном случае, команда INSERT также выдаст ошибку, т.к. при вставке мы не указали значения обязательного поля Name.
В случае, если бы у нас в первоначальной таблице уже имелись эти данные, то команда «ALTER TABLE Employees ALTER COLUMN ID int NOT NULL» выполнилась бы успешно, а команда «ALTER TABLE Employees ALTER COLUMN Name int NOT NULL» выдала сообщение об ошибке, что в поле Name имеются NULL (не указанные) значения.

Добавим значения для полю Name и снова зальем данные:

Так же опцию NOT NULL можно использовать непосредственно при создании новой таблицы, т.е. в контексте команды CREATE TABLE.

Сначала удалим таблицу при помощи команды:

DROP TABLE Employees
Теперь создадим таблицу с обязательными для заполнения столбцами ID и Name:

CREATE TABLE Employees(ID int NOT NULL, Name nvarchar(30) NOT NULL, Birthday date, Email nvarchar(30), Position nvarchar(30), Department nvarchar(30))
Можно также после имени столбца написать NULL, что будет означать, что в нем будут допустимы NULL-значения (не указанные), но этого делать не обязательно, так как данная характеристика подразумевается по умолчанию.

Если требуется наоборот сделать существующий столбец необязательным для заполнения, то используем следующий синтаксис команды:

ALTER TABLE Employees ALTER COLUMN Name nvarchar(30) NULL
Или просто:

ALTER TABLE Employees ALTER COLUMN Name nvarchar(30)
Так же данной командой мы можем изменить тип поля на другой совместимый тип, или же изменить его длину. Для примера давайте расширим поле Name до 50 символов:

ALTER TABLE Employees ALTER COLUMN Name nvarchar(50)

Первичный ключ

Создать первичный ключ к уже существующей таблице можно при помощи команды:

ALTER TABLE Employees ADD CONSTRAINT PK_Employees PRIMARY KEY(ID)
Где «PK_Employees» это имя ограничения, отвечающего за первичный ключ. Обычно для наименования первичного ключа используется префикс «PK_» после которого идет имя таблицы.

Если первичный ключ состоит из нескольких полей, то эти поля необходимо перечислить в скобках через запятую:

ALTER TABLE имя_таблицы ADD CONSTRAINT имя_ограничения PRIMARY KEY(поле1,поле2,…)
Стоит отметить, что в MS SQL все поля, которые входят в первичный ключ, должны иметь характеристику NOT NULL.

Так же первичный ключ можно определить непосредственно при создании таблицы, т.е. в контексте команды CREATE TABLE. Удалим таблицу:

DROP TABLE Employees
А затем создадим ее, используя следующий синтаксис:

CREATE TABLE Employees(ID int NOT NULL, Name nvarchar(30) NOT NULL, Birthday date, Email nvarchar(30), Position nvarchar(30), Department nvarchar(30), CONSTRAINT PK_Employees PRIMARY KEY(ID) -- описываем PK после всех полей, как ограничение)
После создания зальем в таблицу данные:

INSERT Employees(ID,Position,Department,Name) VALUES (1000,N"Директор",N"Администрация",N"Иванов И.И."), (1001,N"Программист",N"ИТ",N"Петров П.П."), (1002,N"Бухгалтер",N"Бухгалтерия",N"Сидоров С.С."), (1003,N"Старший программист",N"ИТ",N"Андреев А.А.")
Если первичный ключ в таблице состоит только из значений одного столбца, то можно использовать следующий синтаксис:

CREATE TABLE Employees(ID int NOT NULL CONSTRAINT PK_Employees PRIMARY KEY, -- указываем как характеристику поля Name nvarchar(30) NOT NULL, Birthday date, Email nvarchar(30), Position nvarchar(30), Department nvarchar(30))
На самом деле имя ограничения можно и не задавать, в этом случае ему будет присвоено системное имя (наподобие «PK__Employee__3214EC278DA42077»):

CREATE TABLE Employees(ID int NOT NULL, Name nvarchar(30) NOT NULL, Birthday date, Email nvarchar(30), Position nvarchar(30), Department nvarchar(30), PRIMARY KEY(ID))
Или:

CREATE TABLE Employees(ID int NOT NULL PRIMARY KEY, Name nvarchar(30) NOT NULL, Birthday date, Email nvarchar(30), Position nvarchar(30), Department nvarchar(30))
Но я бы рекомендовал для постоянных таблиц всегда явно задавать имя ограничения, т.к. по явно заданному и понятному имени с ним впоследствии будет легче проводить манипуляции, например, можно произвести его удаление:

ALTER TABLE Employees DROP CONSTRAINT PK_Employees
Но такой краткий синтаксис, без указания имен ограничений, удобно применять при создании временных таблиц БД (имя временной таблицы начинается с # или ##), которые после использования будут удалены.

Подытожим

• CREATE TABLE имя_таблицы (перечисление полей и их типов, ограничений) – служит для создания новой таблицы в текущей БД;
• DROP TABLE имя_таблицы – служит для удаления таблицы из текущей БД;
• ALTER TABLE имя_таблицы ALTER COLUMN имя_столбца … – служит для обновления типа столбца или для изменения его настроек (например для задания характеристики NULL или NOT NULL);
• ALTER TABLE имя_таблицы ADD CONSTRAINT имя_ограничения PRIMARY KEY (поле1, поле2,…) – добавление первичного ключа к уже существующей таблице;
• ALTER TABLE имя_таблицы DROP CONSTRAINT имя_ограничения – удаление ограничения из таблицы.

Немного про временные таблицы

Вырезка из MSDN. В MS SQL Server существует два вида временных таблиц: локальные (#) и глобальные (##). Локальные временные таблицы видны только их создателям до завершения сеанса соединения с экземпляром SQL Server, как только они впервые созданы. Локальные временные таблицы автоматически удаляются после отключения пользователя от экземпляра SQL Server. Глобальные временные таблицы видны всем пользователям в течение любых сеансов соединения после создания этих таблиц и удаляются, когда все пользователи, ссылающиеся на эти таблицы, отключаются от экземпляра SQL Server.

Для создания временной таблицы можно использовать команду CREATE TABLE:

CREATE TABLE #Temp(ID int, Name nvarchar(30))
Так как временная таблица в MS SQL аналогична обычной таблице, ее соответственно так же можно удалить самому командой DROP TABLE:

DROP TABLE #Temp

Так же временную таблицу (как собственно и обычную таблицу) можно создать и сразу заполнить данными возвращаемые запросом используя синтаксис SELECT … INTO:

SELECT ID,Name INTO #Temp FROM Employees

На заметку
В разных СУБД реализация временных таблиц может отличаться. Например, в СУБД ORACLE и Firebird структура временных таблиц должна быть определена заранее командой CREATE GLOBAL TEMPORARY TABLE с указанием специфики хранения в ней данных, дальше уже пользователь видит ее среди основных таблиц и работает с ней как с обычной таблицей.

Нормализация БД – дробление на подтаблицы (справочники) и определение связей

Второй недостаток заключается в объеме хранения данной информации и ее дублированием, т.е. для каждого сотрудника указывается полное наименование отдела, что требует в БД места для хранения каждого символа из названия отдела.

Третий недостаток – сложность обновления данных полей, в случае если изменится название какой-то должности, например, если потребуется переименовать должность «Программист», на «Младший программист». В данном случае нам придется вносить изменения в каждую строчку таблицы, у которой Должность равняется «Программист».

Чтобы избежать данных недостатков и применяется, так называемая, нормализация базы данных – дробление ее на подтаблицы, таблицы справочники. Не обязательно лезть в дебри теории и изучать что из себя представляют нормальные формы, достаточно понимать суть нормализации.

Давайте создадим 2 таблицы справочники «Должности» и «Отделы», первую назовем Positions, а вторую соответственно Departments:

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)
Заметим, что здесь мы использовали новую опцию IDENTITY, которая говорит о том, что данные в столбце ID будут нумероваться автоматически, начиная с 1, с шагом 1, т.е. при добавлении новых записей им последовательно будут присваиваться значения 1, 2, 3, и т.д. Такие поля обычно называют автоинкрементными. В таблице может быть определено только одно поле со свойством IDENTITY и обычно, но необязательно, такое поле является первичным ключом для данной таблицы.

На заметку
В разных СУБД реализация полей со счетчиком может делаться по своему. В MySQL, например, такое поле определяется при помощи опции AUTO_INCREMENT. В ORACLE и Firebird раньше данную функциональность можно было съэмулировать при помощи использования последовательностей (SEQUENCE). Но насколько я знаю в ORACLE сейчас добавили опцию GENERATED AS IDENTITY.

Давайте заполним эти таблицы автоматически, на основании текущих данных записанных в полях Position и Department таблицы Employees:

Заполняем поле Name таблицы Positions, уникальными значениями из поля Position таблицы Employees INSERT Positions(Name) SELECT DISTINCT Position FROM Employees WHERE Position IS NOT NULL -- отбрасываем записи у которых позиция не указана
То же самое проделаем для таблицы Departments:

INSERT Departments(Name) SELECT DISTINCT Department FROM Employees WHERE Department IS NOT NULL
Если теперь мы откроем таблицы Positions и Departments, то увидим пронумерованный набор значений по полю ID:

SELECT * FROM Positions

SELECT * FROM Departments

Данные таблицы теперь и будут играть роль справочников для задания должностей и отделов. Теперь мы будем ссылаться на идентификаторы должностей и отделов. В первую очередь создадим новые поля в таблице Employees для хранения данных идентификаторов:

Добавляем поле для ID должности ALTER TABLE Employees ADD PositionID int -- добавляем поле для ID отдела ALTER TABLE Employees ADD DepartmentID int
Тип ссылочных полей должен быть каким же, как и в справочниках, в данном случае это int.

Так же добавить в таблицу сразу несколько полей можно одной командой, перечислив поля через запятую:

ALTER TABLE Employees ADD PositionID int, DepartmentID int
Теперь пропишем ссылки (ссылочные ограничения - FOREIGN KEY) для этих полей, для того чтобы пользователь не имел возможности записать в данные поля, значения, отсутствующие среди значений ID находящихся в справочниках.

ALTER TABLE Employees ADD CONSTRAINT FK_Employees_PositionID FOREIGN KEY(PositionID) REFERENCES Positions(ID)
И то же самое сделаем для второго поля:

ALTER TABLE Employees ADD CONSTRAINT FK_Employees_DepartmentID FOREIGN KEY(DepartmentID) REFERENCES Departments(ID)
Теперь пользователь в данные поля сможет занести только значения ID из соответствующего справочника. Соответственно, чтобы использовать новый отдел или должность, он первым делом должен будет добавить новую запись в соответствующий справочник. Т.к. должности и отделы теперь хранятся в справочниках в одном единственном экземпляре, то чтобы изменить название, достаточно изменить его только в справочнике.

Имя ссылочного ограничения, обычно является составным, оно состоит из префикса «FK_», затем идет имя таблицы и после знака подчеркивания идет имя поля, которое ссылается на идентификатор таблицы-справочника.

Идентификатор (ID) обычно является внутренним значением, которое используется только для связей и какое значение там хранится, в большинстве случаев абсолютно безразлично, поэтому не нужно пытаться избавиться от дырок в последовательности чисел, которые возникают по ходу работы с таблицей, например, после удаления записей из справочника.

ALTER TABLE таблица ADD CONSTRAINT имя_ограничения FOREIGN KEY(поле1,поле2,…) REFERENCES таблица_справочник(поле1,поле2,…)
В данном случае в таблице «таблица_справочник» первичный ключ представлен комбинацией из нескольких полей (поле1, поле2,…).

Собственно, теперь обновим поля PositionID и DepartmentID значениями ID из справочников. Воспользуемся для этой цели DML командой UPDATE:

UPDATE e SET PositionID=(SELECT ID FROM Positions WHERE Name=e.Position), DepartmentID=(SELECT ID FROM Departments WHERE Name=e.Department) FROM Employees e
Посмотрим, что получилось, выполнив запрос:

SELECT * FROM Employees

Всё, поля PositionID и DepartmentID заполнены соответствующие должностям и отделам идентификаторами надобности в полях Position и Department в таблице Employees теперь нет, можно удалить эти поля:

ALTER TABLE Employees DROP COLUMN Position,Department
Теперь таблица у нас приобрела следующий вид:

SELECT * FROM Employees

SELECT e.ID,e.Name,p.Name PositionName,d.Name DepartmentName FROM Employees e LEFT JOIN Departments d ON d.ID=e.DepartmentID LEFT JOIN Positions p ON p.ID=e.PositionID

В инспекторе объектов мы можем увидеть все объекты, созданные для в данной таблицы. Отсюда же можно производить разные манипуляции с данными объектами – например, переименовывать или удалять объекты.

Так же стоит отметить, что таблица может ссылаться сама на себя, т.е. можно создать рекурсивную ссылку. Для примера добавим в нашу таблицу с сотрудниками еще одно поле ManagerID, которое будет указывать на сотрудника, которому подчиняется данный сотрудник. Создадим поле:

ALTER TABLE Employees ADD ManagerID int
В данном поле допустимо значение NULL, поле будет пустым, если, например, над сотрудником нет вышестоящих.

Теперь создадим FOREIGN KEY на таблицу Employees:

ALTER TABLE Employees ADD CONSTRAINT FK_Employees_ManagerID FOREIGN KEY (ManagerID) REFERENCES Employees(ID)
Давайте, теперь создадим диаграмму и посмотрим, как выглядят на ней связи между нашими таблицами:

В результате мы должны увидеть следующую картину (таблица Employees связана с таблицами Positions и Depertments, а так же ссылается сама на себя):

Напоследок стоит сказать, что ссылочные ключи могут включать дополнительные опции ON DELETE CASCADE и ON UPDATE CASCADE, которые говорят о том, как вести себя при удалении или обновлении записи, на которую есть ссылки в таблице-справочнике. Если эти опции не указаны, то мы не можем изменить ID в таблице справочнике у той записи, на которую есть ссылки из другой таблицы, так же мы не сможем удалить такую запись из справочника, пока не удалим все строки, ссылающиеся на эту запись или, же обновим в этих строках ссылки на другое значение.

Для примера пересоздадим таблицу с указанием опции ON DELETE CASCADE для FK_Employees_DepartmentID:

DROP TABLE Employees CREATE TABLE Employees(ID int NOT NULL, Name nvarchar(30), Birthday date, Email nvarchar(30), PositionID int, DepartmentID int, ManagerID int, CONSTRAINT PK_Employees PRIMARY KEY (ID), CONSTRAINT FK_Employees_DepartmentID FOREIGN KEY(DepartmentID) REFERENCES Departments(ID) ON DELETE CASCADE, CONSTRAINT FK_Employees_PositionID FOREIGN KEY(PositionID) REFERENCES Positions(ID), CONSTRAINT FK_Employees_ManagerID FOREIGN KEY (ManagerID) REFERENCES Employees(ID)) INSERT Employees (ID,Name,Birthday,PositionID,DepartmentID,ManagerID)VALUES (1000,N"Иванов И.И.","19550219",2,1,NULL), (1001,N"Петров П.П.","19831203",3,3,1003), (1002,N"Сидоров С.С.","19760607",1,2,1000), (1003,N"Андреев А.А.","19820417",4,3,1000)
Удалим отдел с идентификатором 3 из таблицы Departments:

DELETE Departments WHERE ID=3
Посмотрим на данные таблицы Employees:

SELECT * FROM Employees

Опция ON UPDATE CASCADE ведет себя аналогично, но действует она при обновлении значения ID в справочнике. Например, если мы поменяем ID должности в справочнике должностей, то в этом случае будет производиться обновление DepartmentID в таблице Employees на новое значение ID которое мы задали в справочнике. Но в данном случае это продемонстрировать просто не получится, т.к. у колонки ID в таблице Departments стоит опция IDENTITY, которая не позволит нам выполнить следующий запрос (сменить идентификатор отдела 3 на 30):

UPDATE Departments SET ID=30 WHERE ID=3
Главное понять суть этих 2-х опций ON DELETE CASCADE и ON UPDATE CASCADE. Я применяю эти опции очень в редких случаях и рекомендую хорошо подумать, прежде чем указывать их в ссылочном ограничении, т.к. при нечаянном удалении записи из таблицы справочника это может привести к большим проблемам и создать цепную реакцию.

Восстановим отдел 3:

Даем разрешение на добавление/изменение IDENTITY значения SET IDENTITY_INSERT Departments ON INSERT Departments(ID,Name) VALUES(3,N"ИТ") -- запрещаем добавление/изменение IDENTITY значения SET IDENTITY_INSERT Departments OFF
Полностью очистим таблицу Employees при помощи команды TRUNCATE TABLE:

TRUNCATE TABLE Employees
И снова перезальем в нее данные используя предыдущую команду INSERT:

INSERT Employees (ID,Name,Birthday,PositionID,DepartmentID,ManagerID)VALUES (1000,N"Иванов И.И.","19550219",2,1,NULL), (1001,N"Петров П.П.","19831203",3,3,1003), (1002,N"Сидоров С.С.","19760607",1,2,1000), (1003,N"Андреев А.А.","19820417",4,3,1000)

Подытожим

• Добавление свойства IDENTITY к полю – позволяет сделать это поле автоматически заполняемым (полем-счетчиком) для таблицы;
• ALTER TABLE имя_таблицы ADD перечень_полей_с_характеристиками – позволяет добавить новые поля в таблицу;
• ALTER TABLE имя_таблицы DROP COLUMN перечень_полей – позволяет удалить поля из таблицы;
• ALTER TABLE имя_таблицы ADD CONSTRAINT имя_ограничения FOREIGN KEY (поля) REFERENCES таблица_справочник(поля) – позволяет определить связь между таблицей и таблицей справочником.

Прочие ограничения – UNIQUE, DEFAULT, CHECK

UPDATE Employees SET Email="[email protected]" WHERE ID=1000 UPDATE Employees SET Email="[email protected]" WHERE ID=1001 UPDATE Employees SET Email="[email protected]" WHERE ID=1002 UPDATE Employees SET Email="[email protected]" WHERE ID=1003
А теперь можно наложить на это поле ограничение-уникальности:

ALTER TABLE Employees ADD CONSTRAINT UQ_Employees_Email UNIQUE(Email)
Теперь пользователь не сможет внести один и тот же E-Mail у нескольких сотрудников.

Ограничение уникальности обычно именуется следующим образом – сначала идет префикс «UQ_», далее название таблицы и после знака подчеркивания идет имя поля, на которое накладывается данное ограничение.

Соответственно если уникальной в разрезе строк таблицы должна быть комбинация полей, то перечисляем их через запятую:

ALTER TABLE имя_таблицы ADD CONSTRAINT имя_ограничения UNIQUE(поле1,поле2,…)
При помощи добавления к полю ограничения DEFAULT мы можем задать значение по умолчанию, которое будет подставляться в случае, если при вставке новой записи данное поле не будет перечислено в списке полей команды INSERT. Данное ограничение можно задать непосредственно при создании таблицы.

Давайте добавим в таблицу Employees новое поле «Дата приема» и назовем его HireDate и скажем что значение по умолчанию у данного поля будет текущая дата:

ALTER TABLE Employees ADD HireDate date NOT NULL DEFAULT SYSDATETIME()
Или если столбец HireDate уже существует, то можно использовать следующий синтаксис:

ALTER TABLE Employees ADD DEFAULT SYSDATETIME() FOR HireDate
Здесь я не указал имя ограничения, т.к. в случае DEFAULT у меня сложилось мнение, что это не столь критично. Но если делать по-хорошему, то, думаю, не нужно лениться и стоит задать нормальное имя. Делается это следующим образом:

ALTER TABLE Employees ADD CONSTRAINT DF_Employees_HireDate DEFAULT SYSDATETIME() FOR HireDate
Та как данного столбца раньше не было, то при его добавлении в каждую запись в поле HireDate будет вставлено текущее значение даты.

При добавлении новой записи, текущая дата так же будет вставлена автоматом, конечно если мы ее явно не зададим, т.е. не укажем в списке столбцов. Покажем это на примере, не указав поле HireDate в перечне добавляемых значений:

INSERT Employees(ID,Name,Email)VALUES(1004,N"Сергеев С.С.","[email protected]")
Посмотрим, что получилось:

SELECT * FROM Employees

ALTER TABLE Employees ADD CONSTRAINT CK_Employees_ID CHECK(ID BETWEEN 1000 AND 1999)
Ограничение обычно именуется так же, сначала идет префикс «CK_», затем имя таблицы и имя поля, на которое наложено это ограничение.

Попробуем вставить недопустимую запись для проверки, что ограничение работает (мы должны получить соответствующую ошибку):

INSERT Employees(ID,Email) VALUES(2000,"[email protected]")
А теперь изменим вставляемое значение на 1500 и убедимся, что запись вставится:

INSERT Employees(ID,Email) VALUES(1500,"[email protected]")
Можно так же создать ограничения UNIQUE и CHECK без указания имени:

ALTER TABLE Employees ADD UNIQUE(Email) ALTER TABLE Employees ADD CHECK(ID BETWEEN 1000 AND 1999)
Но это не очень хорошая практика и лучше задавать имя ограничения в явном виде, т.к. чтобы разобраться потом, что будет сложнее, нужно будет открывать объект и смотреть, за что он отвечает.

При хорошем наименовании много информации об ограничении можно узнать непосредственно по его имени.

И, соответственно, все эти ограничения можно создать сразу же при создании таблицы, если ее еще нет. Удалим таблицу:

DROP TABLE Employees
И пересоздадим ее со всеми созданными ограничениями одной командой CREATE TABLE:

CREATE TABLE Employees(ID int NOT NULL, Name nvarchar(30), Birthday date, Email nvarchar(30), PositionID int, DepartmentID int, HireDate date NOT NULL DEFAULT SYSDATETIME(), -- для DEFAULT я сделаю исключение 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 UQ_Employees_Email UNIQUE (Email), CONSTRAINT CK_Employees_ID CHECK (ID BETWEEN 1000 AND 1999))

INSERT Employees (ID,Name,Birthday,Email,PositionID,DepartmentID)VALUES (1000,N"Иванов И.И.","19550219","[email protected]",2,1), (1001,N"Петров П.П.","19831203","[email protected]",3,3), (1002,N"Сидоров С.С.","19760607","[email protected]",1,2), (1003,N"Андреев А.А.","19820417","[email protected]",4,3)

Немного про индексы, создаваемые при создании ограничений PRIMARY KEY и UNIQUE

ALTER TABLE имя_таблицы ADD CONSTRAINT имя_ограничения PRIMARY KEY NONCLUSTERED(поле1,поле2,…)
Для примера сделаем индекс ограничения PK_Employees некластерным, а индекс ограничения UQ_Employees_Email кластерным. Первым делом удалим данные ограничения:

ALTER TABLE Employees DROP CONSTRAINT PK_Employees ALTER TABLE Employees DROP CONSTRAINT UQ_Employees_Email
А теперь создадим их с опциями CLUSTERED и NONCLUSTERED:

ALTER TABLE Employees ADD CONSTRAINT PK_Employees PRIMARY KEY NONCLUSTERED (ID) ALTER TABLE Employees ADD CONSTRAINT UQ_Employees_Email UNIQUE CLUSTERED (Email)
Теперь, выполнив выборку из таблицы Employees, мы увидим, что записи отсортировались по кластерному индексу UQ_Employees_Email:

SELECT * FROM Employees

Но в данном случае это всего лишь пример, который показывает суть кластерного индекса, т.к. скорее всего к таблице Employees будут делаться запросы по полю ID и в каких-то случаях, возможно, она сама будет выступать в роли справочника.

Для справочников обычно целесообразно, чтобы кластерный индекс был построен по первичному ключу, т.к. в запросах мы часто ссылаемся на идентификатор справочника для получения, например, наименования (Должности, Отдела). Здесь вспомним, о чем я писал выше, что кластерный индекс имеет прямой доступ к строкам таблицы, а отсюда следует, что мы можем получить значение любого столбца без дополнительных накладных расходов.

Кластерный индекс выгодно применять к полям, по которым выборка идет наиболее часто.

Иногда в таблицах создают ключ по суррогатному полю, вот в этом случае бывает полезно сохранить опцию CLUSTERED индекс для более подходящего индекса и указать опцию NONCLUSTERED при создании суррогатного первичного ключа.

Подытожим

• PRIMARY KEY – первичный ключ;
• FOREIGN KEY – настройка связей и контроль ссылочной целостности данных;
• UNIQUE – позволяет создать уникальность;
• CHECK – позволяет осуществлять корректность введенных данных;
• DEFAULT – позволяет задать значение по умолчанию;
• Так же стоит отметить, что все ограничения можно удалить, используя команду «ALTER TABLE имя_таблицы DROP CONSTRAINT имя_ограничения».

Создание самостоятельных индексов

Индексы по полю или полям можно создавать следующей командой:

CREATE INDEX IDX_Employees_Name ON Employees(Name)
Так же здесь можно указать опции CLUSTERED, NONCLUSTERED, UNIQUE, а так же можно указать направление сортировки каждого отдельного поля ASC (по умолчанию) или DESC:

CREATE UNIQUE NONCLUSTERED INDEX UQ_Employees_EmailDesc ON Employees(Email DESC)
При создании некластерного индекса опцию NONCLUSTERED можно отпустить, т.к. она подразумевается по умолчанию, здесь она показана просто, чтобы указать позицию опции CLUSTERED или NONCLUSTERED в команде.

Удалить индекс можно следующей командой:

DROP INDEX IDX_Employees_Name ON Employees
Простые индексы так же, как и ограничения, можно создать в контексте команды CREATE TABLE.

Для примера снова удалим таблицу:

DROP TABLE Employees
И пересоздадим ее со всеми созданными ограничениями и индексами одной командой CREATE TABLE:

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))
Напоследок вставим в таблицу наших сотрудников:

INSERT Employees (ID,Name,Birthday,Email,PositionID,DepartmentID,ManagerID)VALUES (1000,N"Иванов И.И.","19550219","[email protected]",2,1,NULL), (1001,N"Петров П.П.","19831203","[email protected]",3,3,1003), (1002,N"Сидоров С.С.","19760607","[email protected]",1,2,1000), (1003,N"Андреев А.А.","19820417","[email protected]",4,3,1000)
Дополнительно стоит отметить, что в некластерный индекс можно включать значения при помощи указания их в INCLUDE. Т.е. в данном случае INCLUDE-индекс чем-то будет напоминать кластерный индекс, только теперь не индекс прикручен к таблице, а необходимые значения прикручены к индексу. Соответственно, такие индексы могут очень повысить производительность запросов на выборку (SELECT), если все перечисленные поля имеются в индексе, то возможно обращений к таблице вообще не понадобится. Но это естественно повышает размер индекса, т.к. значения перечисленных полей дублируются в индексе.

Вырезка из MSDN. Общий синтаксис команды для создания индексов

CREATE [ UNIQUE ] [ CLUSTERED | NONCLUSTERED ] INDEX index_name ON