SQL: универсальный язык для работы с базами данных. Access SQL. Основные понятия, лексика и синтаксис Что значит sql

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 ;

Доступный в Интернете словарь Merriam-Webster определяет базу данных как большой набор данных , организованный специальным образом для обеспечения быстрого поиска и извлечения данных (например, с помощью компьютера).

Система управления базами данных (СУБД) , как правило, представляет собой комплект библиотек, приложений и утилит , освобождающих разработчика приложения от груза забот, касающихся деталей хранения и управления данными . СУБД также предоставляет средства поиска и обновления записей.

За многие годы для решения различных видов проблем хранения данных было создано множество СУБД.

Типы баз данных

В 1960-70-х годах разрабатывались базы данных, которые тем или иным способом решали проблему повторяющихся групп. Эти методы привели к созданию моделей систем управления базами данных. Основой для таких моделей, используемых и по сей день, послужили исследования, проводимые в компании IBM.

Одним из основополагающих факторов проектирования ранних СУБД была эффективность. Гораздо легче манипулировать записями базы данных, имеющими фиксированную длину или, по крайней мере, фиксированное количество элементов в записи (столбцов в строке). Так удается избежать проблемы повторяющихся групп. Тот, кто программировал на каком-либо процедурном языке, без труда поймет, что в этом случае можно прочитать каждую запись базы данных в простую структуру C. Однако в реальной жизни такие удачные ситуации встречаются редко, поэтому программистам приходится обрабатывать не так удобно структурированные данные.

База данных с сетевой структурой

Сетевая модель вводит в базы данных указатели - записи, содержащие ссылки на другие записи. Так, можно хранить запись для каждого заказчика. Каждый заказчик в течение некоторого времени разместил у нас множество заказов. Данные расположены так, что запись заказчика содержит указатель ровно на одну запись заказа. Каждая запись заказа содержит как данные по этому конкретному заказу, так и указатель на другую запись заказа. Тогда в приложении-конвертере валют, которым мы занимались ранее, можно было бы использовать структуру, которая выглядела бы примерно так (рис. 1.):

Рис. 1. Структура записей конвертера валют

Данные загружаются и получается связанный (отсюда и название модели – сетевая) список для языков (рис. 2):

Рис. 2. Связанный список

Два разных типа записей, представленные на рисунке, будут храниться отдельно, каждый - в своей собственной таблице.

Конечно же, было бы более целесообразно, если бы названия языков не повторялись в базе снова и снова. Вероятно, лучше ввести третью таблицу, в которой содержались бы языки и идентификатор (часто в этом качестве используется целое число), который бы использовался для ссылки на запись таблицы языков из записей другого типа. Такой идентификатор называется ключом.

У сетевой модели базы данных есть несколько важных преимуществ. Если нужно найти все записи одного типа, относящиеся к определенной записи другого типа (например, языки, на которых говорят в одной из стран), то можно сделать это очень быстро, следуя по указателям, начиная с указанной записи.

Есть, однако, и недостатки. Если нам нужен перечень стран, в которых говорят по-французски, придется пройти по ссылкам всех записей стран, и для больших баз данных такая операция будет выполняться очень медленно. Это можно исправить, создав другие связанные списки указателей специально для языков, но такое решение быстро становится слишком сложным и, конечно же, не является универсальным, поскольку необходимо заранее решить, как будут организованы ссылки.

К тому же, писать приложение, использующее сетевую модель базы данных, достаточно утомительно, потому что обычно ответственность за создание и поддержание указателей по мере обновления и удаления записей лежит на приложении.

Иерархическая модель базы данных

В конце 1960-х годов IBM использовала в СУБД IMS иерархическую модель построения базы. В этой модели проблема повторяющихся групп решалась за счет представления одних записей как состоящих из множеств других.

Это можно представить как «спецификацию материалов», которая применяется для описания составляющих сложного продукта. Например, машина состоит (скажем) из шасси, кузова, двигателя и четырех колес. Каждый из этих основных компонентов в свою очередь состоит из некоторых других. Двигатель включает в себя несколько цилиндров, головку цилиндра и коленчатый вал. Эти компоненты опять-таки состоят из более мелких; так мы доходим до гаек и болтов, которыми комплектуются любые составляющие автомобиля.

Иерархическая модель базы данных применяется до сих пор. Иерархическая СУБД способна оптимизировать хранение данных в том, что касается некоторых отдельных вопросов, например можно без труда определить, в каком автомобиле используется какая-то конкретная деталь.

Реляционная модель базы данных

Огромный скачок в развитии теории систем управления базами данных произошел в 1970 году, когда был опубликован доклад Е. Ф. Код- да (E. F. Codd) «Реляционная модель для больших разделяемых банков данных» («A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks»), см. эту ссылку. В этом поистине революционном труде вводилось понятие отношений и было показано, как использовать таблицы для представления фактов, которые устанавливают отношения с объектами «реального мира» и, следовательно, хранят данные о них.

К этому времени уже стало очевидно, что эффективность, достижение которой первоначально являлось основополагающим при проектировании базы, не так важна, как целостность данных. Реляционная модель придает гораздо большее значение целостности данных, чем любая другая ранее применявшаяся модель.

Реляционную систему управления базами данных определяет набор правил. Во-первых, запись таблицы носит название «кортеж», и именно этот термин используется в части документации на PostgreSQL. Кортеж - это упорядоченная группа компонентов (или атрибутов), каждый из которых принадлежит определенному типу. Все кортежи построены по одному шаблону, во всех одинаковое количество компонентов одинаковых типов. Приведем пример набора кортежей:

{"France", "FRF", 6.56} {"Belgium", "BEF", 40.1}

Каждый из этих кортежей состоит из трех атрибутов: названия страны (строковый тип), валюты (строковый тип) и валютного курса (тип с плавающей точкой). В реляционной базе данных все записи, добавляемые в это множество (или таблицу), должны следовать этой же форме, поэтому записи, представленные ниже, не могут быть добавлены:

Более того, ни в одной таблице не может быть повторения кортежей. То есть в любой таблице реляционной базы данных повторяющиеся строки или записи не разрешены.

Такая мера может выглядеть как драконовская, поскольку может показаться, что для системы, которая хранит заказы, размещаемые клиентами, это означает, что один клиент не сможет заказать какой-то продукт дважды.

Каждый атрибут записи должен быть «атомарным», то есть представлять собой простую порцию информации, а не другую запись или список других аргументов. Кроме того, типы соответствующих атрибутов в каждой записи должны совпадать, как было показано выше. Технически это означает, что они должны быть получены из одного и того же набора значений или домена. Практически же все они должны быть или строками, или целыми числами, или числами с плавающей точкой, или же принадлежать какому-то другому типу, поддерживаему СУБД.

Атрибут, по которому отличают записи, во всем остальном идентичные, называется ключом. В некоторых случаях в качестве ключа может выступать комбинация из нескольких атрибутов.

Атрибут (или атрибуты), предназначенный для того, чтобы отличить некоторую запись таблицы от всех остальных записей этой таблицы (или, другими словами, сделать запись уникальной), называется первичным ключом. В реляционной базе данных каждое отношение (таблица) должно иметь первичный ключ, то есть что-то, что делало бы каждую запись отличной от всех остальных в этой таблице.

Последнее правило, определяющее структуру реляционной базы данных, - это ссылочная целостность. Такое требование объясняется тем, что в любой момент времени все записи базы данных должны иметь смысл. Разработчик приложения, взаимодействующего с базой данных, должен быть внимателен, он обязан убедиться, что его код не нарушает целостности базы. Представьте, что происходит при удалении клиента. Если клиент удаляется из отношения CUSTOMER, необходимо удалить и все его заказы из таблицы ORDERS. В противном случае останутся записи о заказах, которым не сопоставлен клиент.

В следующих моих блогах будет представлена более подробная теоретическая и практическая информация о реляционных базах данных. Пока же запомните, что реляционная модель построена на таких математических понятиях, как множества и отношения, и что при создании систем следует придерживаться определенных правил.

Языки запросов SQL и друие

Реляционные системы управления базами данных, конечно же, предоставляют способы добавления и обновления данных, но это не главное, сила таких систем заключается в том, что они предоставляют пользователю возможность задавать вопросы о хранимых данных на специальном языке запросов. В отличие от более ранних баз данных, которые специально проектировались так, чтобы отвечать на определенные типы вопросов, касающихся содержащейся в них информации, реляционные базы данных являются гораздо более гибкими и отвечают на вопросы, которые еще не были известны при создании базы.

Предложенная Коддом реляционная модель использует тот факт, что отношения определяют множества, а множества можно обрабатывать математически. Кодд предположил, что в запросах мог бы применяться такой раздел теоретической логики, как исчисление предикатов, на его основе и построены языки запросов. Такой подход обеспечивает беспрецедентную производительность поиска и выборки множеств данных.

Одним из первых был реализован язык запросов QUEL, он использовался в созданной в конце 1970х годов базе данных Ingres. Еще один язык запросов, в котором применялся другой метод, назывался QBE (Query By Example - запрос по примеру). Приблизительно в то же самое время группа, работающая в исследовательском центре IBM, разработала язык структурированных запросов SQL (Structured Query Language), это название обычно произносится как «сиквел».

SQL - это стандартный язык запросов , наиболее распространенным его определением является стандарт ISO/IEC 9075:1992, «Information Techno­logy - Database Languages - SQL» (или, проще говоря, SQL92) и его американский аналог ANSI X3.135-1992, отличающийся от первого лишь несколькими страницами обложки. Эти стандарты заменили ранее существовавший SQL89. На самом деле есть и более поздний стандарт, SQL99, но он еще не получил распространения, к тому же большая часть обновлений не затрагивает ядро языка SQL.

Существуют три уровня соответствия SQL92: Entry SQL, Intermediate SQL и Full SQL. Самым распространенным является уровень «Entry», и PostgreSQL очень близок к такому соответствию, хотя есть и небольшие различия. Разработчики занимаются исправлением незначительных упущений, и с каждой новой версией PostgreSQL становится все ближе к стандарту.

В языке SQL три типа команд:

• Data Manipulation Language (DML) - язык манипулирования данными. Это та часть SQL, которая используется в 90% случаев. Она состоит из команд добавления, удаления, обновления и, что важнее всего, выборки данных из базы данных.

• Data Definition Language (DDL) - язык определения данных. Это команды для создания таблиц и управления другими аспектами базы данных, структурированными на более высоком уровне, чем относящиеся к ним данные.

• Data Control Language (DCL) - язык управления данными

Это набор команд, контролирующих права доступа к данным. Многие пользователи баз данных никогда не применяют такие команды, поскольку работают в больших компаниях, где есть специальный администратор базы данных (или даже несколько), который занимается управлением базой данных, в его функции входит и контроль за правами доступа.

SQL

SQL практически повсеместно признан стандартным языком запросов и, как уже упоминалось, описан во многих международных стандартах. В наши дни почти каждая СУБД в той или иной степени поддерживает SQL. Это способствует унификации, т. к. приложение, написанное с применением SQL в качестве интерфейса к базе данных, может быть перенесено и использоваться на другой базе, при этом стоимость такого переноса в терминах затраченного времени и прилагаемых усилий будет невелика.

Однако под давлением рынка производители баз данных вынуждены создавать отличающиеся друг от друга продукты. Так появилось несколько диалектов SQL, чему способствовало и то, что в стандарте, описывающем язык, не определены команды для многих задач администрирования базы данных, которые представляют собой необходимую и очень важную составляющую при использовании базы в реальном мире. Поэтому существуют различия между диалектами SQL, принятыми (например) в Oracle, SQL Server и PostgreSQL.

SQL будет описываться на протяжении всей книги, пока же приведем несколько примеров, чтобы показать, на что этот язык похож. Оказывается, для того чтобы начать работать с SQL, не обязательно изучать его формальные правила.

Создадим при помощи SQL новую таблицу в базе данных. В этом примере создается таблица для товаров, предлагаемых на продажу, которые войдут в заказ:

CREATE TABLE item (item_id serial, description char(64) not null, cost_price numeric(7,2), sell_price numeric(7,2));

Здесь мы определили, что таблице необходим идентификатор, который бы действовал как первичный ключ, и что он должен автоматически генерироваться системой управления базой данных. Идентификатор имеет тип serial, а это означает, что каждый раз при добавлении нового элемента item в последовательности будет создан новый, уникальный item_id. Описание (description) - это текстовый атрибут, состоящий из 64 символов. Себестоимость (cost_price) и цена продажи (sell_price) определяются как числа с плавающей точкой, с двумя знаками после запятой.

Теперь используем SQL для заполнения только что созданной таблицы. В этом нет ничего сложного:

INSERT INTO item(description, cost_price, sell_price) values("Fan Small", 9.23, 15.75); INSERT INTO item(description, cost_price, sell_price) values("Fan Large", 13.36, 19.95); INSERT INTO item(description, cost_price, sell_price) values("Toothbrush", 0.75, 1.45);

Основа SQL - это оператор SELECT . Он применяется для создания результирующих множеств - групп записей (или атрибутов записей), которые соответствуют некоторому критерию. Эти критерии могут быть достаточно сложными. Результирующие множества могут использоваться в качестве целевых объектов для изменений, осуществляемых оператором UPDATE , или удалений, выполняемых DELETE .

Вот несколько примеров использования оператора SELECT:

SELECT * FROM customer, orderinfo WHERE orderinfo.customer_id = customer.customer_id GROUP BY customer_id SELECT customer.title, customer.fname, customer.lname, COUNT(orderinfo.orderinfo_id) AS "Number of orders" FROM customer, orderinfo WHERE customer.customer_id = orderinfo.customer_id GROUP BY customer.title, customer.fname, customer.lname

Эти операторы SELECT перечисляют все заказы клиентов в указанном порядке и подсчитывают количество заказов, сделанных каждым клиентом.

Например, база данных PostgreSQL предоставляет несколько способов доступа к данным, в частности можно:

• Использовать консольное приложение для выполнения операторов SQL
• Непосредственно встроить SQL в приложение
• Использовать вызовы функций API (Application Programming In­terfaces, интерфейсов прикладного программирования) для подготовки и выполнения операторов SQL, просмотра результирующих множеств и обновления данных из множества различных языков программирования
• Прибегнуть к опосредованному доступу к данным базы PostgreSQL с применением драйвера ODBC (Open Database Connection - открытого интерфейса доступа к базам данных) или JDBC (Java Database Connectivity - интерфейса доступа Java-приложений к базам данных) или стандартной библиотеки, такой как DBI для языка Perl

Системы управления базами данных

СУБД , как уже говорилось ранее, - это набор программ, делающих возможным построение баз данных и их использование. В обязанности СУБД входит:

• Создание базы данных. Некоторые системы управляют одним большим файлом и создают одну или несколько баз данных внутри него, другие могут задействовать несколько файлов операционной системы или же непосредственно реализовывать низкоуровневый доступ к разделам диска. Пользователи и разработчики не должны заботиться о низкоуровневой структуре таких файлов, т. к. весь необходимый доступ обеспечивает СУБД.

• Предоставление средств для выполнения запросов и обновлений. СУБД должна обеспечивать возможность запроса данных, удовлетворяющих некоторому критерию, например возможность выбора всех заказов, сделанных некоторым клиентом, но еще не доставленных. До того как SQL получил широкое распространение в качестве стандартного языка, способы выражения таких запросов менялись от системы к системе.

• Многозадачность. Если с базой данных работают несколько приложений или к ней одновременно осуществляют доступ несколько пользователей, то СУБД должна гарантировать, что обработка запроса каждого пользователя не влияет на работу остальных. То есть пользователям приходится ждать, только если кто-то другой записывает данные именно тогда, когда им нужно прочитать (или записать) данные в какой-то элемент. Одновременно может происходить несколько считываний данных. На поверку оказывается, что разные базы данных поддерживают разные уровни многозадачности и что эти уровни даже могут быть настраиваемыми.

• Ведение журнала. СУБД должна вести журнал всех изменений данных за некоторый период времени. Он может использоваться для отслеживания ошибок, а также (может быть, это даже важнее) для восстановления данных в случае сбоя системы, например внепланового выключения питания. Обычно производится резервное копирование данных и ведется журнал транзакций, т. к. резервная копия может быть полезна для восстановления базы данных в случае повреждения диска.

• Обеспечение безопасности базы данных. СУБД должна обеспечивать контроль над доступом, чтобы только зарегистрированные пользователи могли манипулировать данными, хранящимися в базе, и самой структурой базы данных (атри­бутами, таблицами и индексами). Обычно для каждой базы определяется иерархия пользователей, во главе этой структуры стоит «суперпользователь», который может изменять все что угодно, дальше идут пользователи, которые могут добавлять и удалять данные, а в самом низу находятся те, кто имеет право только на чтение. СУБД должна иметь средства, позволяющие добавлять и удалять пользователей, а также указывать, к каким возможностям базы данных они могут получить доступ.

• Поддержание ссылочной целостности. Многие СУБД имеют свойства, способствующие поддержанию ссылочной целостности, то есть корректности данных. Обычно, если запрос или обновление нарушает правила реляционной модели, СУБД выдает сообщение об ошибке.

sql часто называют языком эсперанто для систем управления базами данных (СУБД). Действительно, в мире нет другого языка для работы с базами данных (БД), который бы настолько широко использовался в программах. Первый стандарт sol появился в 1986 г. и к настоящему времени завоевал всеобщее признание. Его можно использовать даже при работе с нереляционными СУБД. В отличие от других программных средств, таких, как языки Си и Кобол, являющихся прерогативой программистов-профессионалов, sql применяется специалистами из самых разных областей. Программисты, администраторы СУБД, бизнес-аналитики — все они с успехом обрабатывают данные с помощью sql. Знание этого языка полезно всем, кому приходится иметь дело с БД.

В этой статье мы рассмотрим основные понятия sql. Расскажем его предысторию (и развеем попутно несколько мифов). Вы познакомитесь с реляционной моделью и сможете приобрести первые навыки работы с sql, что поможет в дальнейшем освоении языка.

Трудно ли изучить sql? Это зависит от того, насколько глубоко вы собираетесь вникать в суть. Для того чтобы стать профессионалом, придется изучить очень многое. Язык sql появился в 1974 г. как предмет небольшой исследовательской работы, состоявшей из 23 страниц, и с тех пор прошел долгий путь развития. Текст действующего ныне стандарта — официального документа "the international standard database language sql" (обычно называемого sql-92) — содержит свыше шести сотен страниц, однако в нем ничего не говорится о конкретных особенностях версий sol, реализованных в СУБД фирм microsoft, oracle, sybase и др. Язык настолько развит и разнообразен, что лишь простое перечисление его возможностей потребует нескольких журнальных статей, а если собрать все, что написано на тему sol, то получится многотомная библиотека.

Однако для обычного пользователя совсем не обязательно знать sql целиком и полностью. Как туристу, оказавшемуся в стране, где говорят на непонятном языке, достаточно выучить лишь несколько употребительных выражений и правил грамматики, так и в sql — зная немногое, можно получать множество полезных результатов. В этой статье мы рассмотрим основные команды sql, правила задания критериев для отбора данных и покажем, как получать результаты. В итоге вы сможете самостоятельно создавать таблицы и вводить в них информацию, составлять запросы и работать с отчетами. Эти знания могут стать базой для дальнейшего самостоятельного освоения sql.

Что такое sql?

sql — это специализированный непроцедурный язык, позволяющий описывать данные, осуществлять выборку и обработку информации из реляционных СУБД. Специализированность означает, что sol предназначен лишь для работы с БД; нельзя создать полноценную прикладную систему только средствами этого языка — для этого потребуется использовать другие языки, в которые можно встраивать sql-команды. Поэтому sql еще называют вспомогательным языковым средством для обработки данных. Вспомогательный язык используется только в комплексе с другими языками.

В прикладном языке общего назначения обычно имеются средства для создания процедур, а в sql их нет. С его помощью нельзя указать, каким образом должна выполняться некоторая задача, а можно лишь определить, в чем именно она заключается. Другими словами, при работе с sql нас интересуют результаты, а не процедуры для их получения.

Наиболее существенным свойством sql является возможность доступа к реляционным БД. Многие даже считают, что выражения "БД, обрабатываемая средствами sql" и "реляционная БД" — синонимы. Однако скоро вы убедитесь, что между ними имеется разница. В стандарте sql-92 даже нет термина отношение (relation).

Что такое реляционная СУБД?

Если не вдаваться в подробности, то реляционная СУБД — это система, основанная на реляционной модели управления данными.

Понятие реляционной модели было впервые предложено в работе д-ра Е. Ф. Кодда, опубликованной в 1970 г. В ней был описан математический аппарат для структуризации данных и управления ими, а также предложена абстрактная модель для представления любой реальной информации. До этого при использовании БД требовалось учитывать конкретные особенности хранения в ней информации. Если внутренняя структура БД изменялась (например, с целью повышения быстродействия), приходилось перерабатывать прикладные программы, даже если на логическом уровне никаких изменений не происходило. Реляционная модель позволила отделить частные особенности хранения данных от уровня прикладной программы. В самом деле, модель никак не описывает способы хранения информации и доступа к ней. Учитывается лишь то, как эта информация воспринимается пользователем. Благодаря появлению реляционной модели качественно изменился подход к управлению данными: из искусства оно превратилось в науку, что привело к революционному развитию отрасли.

Основные понятия реляционной модели

Согласно реляционной модели, отношение (relation) — это некоторая таблица с данными. Отношение может иметь один или несколько атрибутов (признаков), соответствующих столбцам этой таблицы, и некоторое множество (возможно, пустое) данных, представляющих собой наборы этих атрибутов (их называют n-арными кортежами, или записями) и соответствующих строкам таблицы.

Для любого кортежа значения атрибутов должны принадлежать так называемым доменам. Фактически доменом является некоторый набор данных, который задает множество всех допустимых значений.

Давайте рассмотрим пример. Пусть имеется домен ДниНедели, содержащий значения от Понедельник до Воскресенье. Если отношение имеет атрибут ДеньНедели, соответствующий этому домену, то в любом кортеже отношения в столбце ДеньНедели должно присутствовать одно из перечисленных значений. Появление значений Январь или Кошка не допускается.

Обратите внимание: атрибут обязательно должен иметь одно из допустимых значений. Задание сразу нескольких значений запрещено. Таким образом, помимо требования принадлежности значений атрибута некоторому домену, должно соблюдаться условие его атомарности. Это означает, что для этих значений недопустима декомпозиция, т. е. нельзя разбить их на более мелкие части, не потеряв основного смысла. Например, если бы значение атрибута одновременно содержало Понедельник и Вторник, то можно было бы выделить две части, сохранив первоначальный смысл — ДеньНедели; следовательно, это значение атрибута не является атомарным. Однако если попробовать разбить значение "Понедельник" на части, то получится набор из отдельных букв — от "П" до "К"; исходный смысл утерян, поэтому значение "Понедельник" является атомарным.

Отношения обладают и другими свойствами. Наиболее значимое из них — математическое свойство замкнутости операций. Это означает, что в результате выполнения любой операции над отношением должно появляться новое отношение. Это свойство позволяет при выполнении математических операций над отношениями получать предсказуемые результаты. Кроме того, появляется возможность представлять операции в виде абстрактных выражений с разными уровнями вложенности.

В своей исходной работе д-р Кодд определил набор из восьми операторов, получивший название реляционной алгебры. Четыре оператора — объединение, логическое умножение, разность и Декартово произведение — были перенесены из традиционной теории множеств; остальные операторы были созданы специально для обработки отношений. В последующих работах д-ра Кодда, Криса Дейта и других исследователей были предложены дополнительные операторы. Далее в этой статье будут рассмотрены три реляционных оператора — продукция (project), ограничения (select, или restrict) и слияние (join).

sql и реляционная модель

Теперь, когда вы познакомились с реляционной моделью, давайте забудем о ней. Конечно, не навсегда, а лишь для того, чтобы объяснить следующее: хотя именно предложенная д-ром Коддом реляционная модель была использована при разработке sql, между ними нет полного или буквального соответствия (это одна из причин, почему в стандарте sql-92 отсутствует термин отношение). Например, понятия таблица sql и отношение не являются равнозначными, потому что в таблицах может быть сразу несколько одинаковых строк, тогда как в отношениях появление идентичных кортежей не разрешено. К тому же в sql не предусмотрено использование реляционных доменов, хотя в некоторой степени их роль играют типы данных (некоторые влиятельные сторонники реляционной модели предпринимают сейчас попытку добиться включения в будущий стандарт sql реляционных доменов).

К сожалению, несоответствие между sql и реляционной моделью породило множество недоразумений и споров за прошедшие годы. Но так как основная тема статьи — изучение sql, а не реляционной модели, эти проблемы здесь не рассматриваются. Просто следует запомнить, что между терминами, применяемыми в sql и в реляционной модели, имеются различия. Далее в статье будут использоваться только термины, принятые в sql. Вместо отношений, атрибутов и кортежей будем применять их sql-аналоги: таблицы, столбцы и строки.

Статический и динамический sql

Возможно, вам уже знакомы такие термины, как статический и динамический sql. sql-запрос является статическим, если он компилируется и оптимизируется на стадии, предшествующей выполнению программы. Мы уже упоминали одну из форм статического sql, когда говорили о встраивании sql-команд в программы на Си или Коболе (для таких выражений существует еще другое название — встроенный sql). Как вы, наверное, догадываетесь, динамический sql-запрос компилируется и оптимизируется в ходе исполнения программы. Как правило, обычные пользователи применяют именно динамический sql, позволяющий создавать запросы в соответствии с сиюминутными нуждами. Один из вариантов изпользования динамических sql-запросов — их интерактивный или непосредственный вызов (существует даже специальный термин — directsql), когда отправляемые на обработку запросы вводятся в интерактивном режиме с терминала. Между статическим и динамическим sql имеются определенные различия в синтаксисе применяемых конструкций и особенностях исполнения, однако эти вопросы выходят за рамки статьи. Отметим лишь, что для ясности понимания примеры даются в форме direct sql-запросов, поскольку это позволяет научиться использовать sql не только программистам, но и большинству конечных пользователей.

Как изучать sql

Теперь вы готовы к написанию своих первых sql-запросов. Если у вас имеется доступ к БД через sql и вы захотите воспользоваться нашими примерами на практике, то учтите следующее: вы должны входить в систему как пользователь с неограниченными полномочиями и вам потребуются программные средства интерактивной обработки sql-запросов (если речь идет о сетевой БД, следует переговорить с администратором БД о предоставлении вам соответствующих прав). Если доступа к БД через sql нет — не огорчайтесь: все примеры очень простые и в них можно разобраться "всухую", без выхода на машину.

Для того чтобы выполнить какие-либо действия в sql, следует выполнить выражение на языке sql. Встречается несколько типов выражений, однако среди них можно выделить три основные группы: ddl-команды (data definition language — язык описания данных), dml-команды (data manipulation language — язык манипуляций с данными) и средства контроля за данными. Таким образом, в sql в каком-то смысле объединены три различных языка.

Команды языка описания данных

Начнем с одной из основных ddl-команд — create table (Создать таблицу). В sql бывают таблицы нескольких типов, основными являются два типа: базовые (base) и выборочные (views). Базовыми являются таблицы, относящиеся к реально существующим данным; выборочные — это "виртуальные" таблицы, которые создаются на основе информации, получаемой из базовых таблиц; но для пользователей формы выглядят как обычные таблицы. Команда create table предназначена для создания базовых таблиц.

В команде create table следует задать название таблицы, указать список столбцов и типы содержащихся в них данных. В качестве параметров могут присутствовать также другие необязательные элементы, однако сначала давайте рассмотрим только основные параметры. Покажем простейшую синтаксическую форму для этой команды:

create table ИмяТаблицы (Столбец ТипДанных) ;

create и table — это ключевые слова sql; ИмяТаблицы, Столбец и ТипДанных — это формальные параметры, вместо которых пользователь каждый раз вводит фактические значения. Параметры Столбец и ТипДанных заключены в круглые скобки. В sql круглые скобки обычно используются для группировки отдельных элементов. В данном случае они позволяют объединить определения для столбца. Стоящий в конце знак "точка с запятой" является разделителем команд. Он должен завершать любое выражение на языке sql.

Рассмотрим пример. Пусть нужно создать таблицу для хранения данных обо всех встречах (appointments). Для этого в sql следует ввести команду:

create table appointments (appointment_date date) ;

После выполнения этой команды будет создана таблица с именем appointments, где имеется один столбец appointment_date, в котором могут записываться данные типа date. Поскольку на текущий момент данные еще не вводились, количество строк в таблице равно нулю (с помощью команды create table только дается определение таблицы; реальные значения вводятся командой insert, которая рассматривается далее).

Параметры appointments и appointment_date называются идентификаторами, поскольку они задают имена для конкретных объектов БД, в данном случае — имена для таблицы и столбца соответственно. В sql встречаются идентификаторы двух типов: обычные (regular) и выделенные (delimited). Выделенные идентификаторы заключаются в двойные кавычки, и в них учитывается регистр используемых символов. Обычные идентификаторы не выделяются никакими ограниченными символами, в их написании регистр не учитывается. В этой статье применяются только обычные идентификаторы.

Символы, используемые для построения идентификаторов, должны удовлетворять определенным правилам. В обычных идентификаторах могут использоваться только буквы (не обязательно латинские, но и других алфавитов), цифры и символ подчеркивания. Идентификатор не должен содержать знаков пунктуации, пробелов или специальных символов (#, @, % или!); кроме того, он не может начинаться с цифры или знака подчеркивания. Для идентификаторов можно использовать отдельные ключевые слова sql, но делать это не рекомендуется. Идентификатор предназначен для обозначения некоторого объекта, поэтому у него должно быть уникальное (в рамках определенного контекста) имя: нельзя создать таблицу с именем, которое уже встречается в БД; в одной таблице нельзя иметь столбцы с одинаковыми именами. Кстати, имейте в виду, что appointments и appointments — это одинаковые имена для sql. Одним лишь изменением регистра букв создать новый идентификатор нельзя.

Хотя таблица может иметь всего один столбец, на практике обычно требуются таблицы с несколькими столбцами. Команда для создания такой таблицы в общем виде выглядит так:

create table ИмяТаблицы (Столбец ТипДанных [ { , Столбец ТипДанных } ]) ;

Квадратные скобки использованы для обозначения необязательных элементов, фигурные содержат элементы, которые могут представлять собой перечень однопутных конструкций (при вводе реальной sql-команды ни те ни другие скобки не ставятся). Такой синтаксис позволяет задать любое число столбцов. Обратите внимание, что перед вторым элементом стоит запятая. Если в списке имеется несколько параметров, то они отделяются друг от друга запятыми.

create table appointments2 (appointment_date date , appointment_time time , description varchar (256)) ;

Данная команда создает таблицу appointments2 (новая таблица должна иметь иное имя, так как таблица appointments уже присутствует в БД). Как и в первой таблице, в ней имеется столбец appointment_date для записи даты встреч; кроме того, появился столбец appointment_time для записи времени этих встреч. Параметр description (описание) является текстовой строкой, где может содержаться до 256 символов. Для этого параметра указан тип varchar (сокращение от character varying), поскольку заранее не известно, сколько места потребуется для записи, но ясно, что описание займет не более 256 символов. При описании параметро в типа символьная строка (и некоторых других типов) указывается длина параметра. Ее значение задается в круглых скобках справа от названия типа.

Возможно, вы обратили внимание, что в двух рассмотренных примерах запись команды оформлена по-разному. Если в первом случае команда полностью размещена в одной строке, то во втором после первой открытой круглой скобки запись продолжена с новой строки, и определение каждого следующего столбца начинается с новой строки. В sql нет специальных требований к оформлению записи. Разбиение записи на строки делает ее чтение удобнее. Язык sql позволяет при написании команд не только разбивать команду по строкам, но и вставлять отступы в начале строк и пробелы между элементами записи.

Теперь, когда вы знаете основные правила, давайте рассмотрим более сложный пример создания таблицы с несколькими столбцами. В начале статьи была показана таблица employees (Сотрудники). В ней содержатся следующие столбцы: фамилия, имя, дата приема на работу, подразделение, категория и зарплата за год. Для определения этой таблицы используется следующая команда sql:

create table employees (last_name character (13) not null, first_name character (10) not null, hire_date date , branch_office character (15) , grade_level smallint , salary decimal (9 , 2)) ;

В команде встречаются несколько новых элементов. Прежде всего, это выражение not null, стоящее в конце определения столбцов last_name и first_name. С помощью подобных конструкций задаются требования, подлежащие обязательному соблюдению. В данном случае указано, что поля last_name и first_name должны обязательно заполняться при вводе; оставлять эти столбцы пустыми нельзя (это вполне логично: как можно идентифицировать сотрудника, не зная его имени?).

Кроме того, в примере присутствуют три новых типа данных: character, smallint и decimal. До сих пор мы почти не говорили о типах. Хотя в sql нет реляционных доменов, однако имеется набор основных типов данных. Эта информация используется при выделении памяти и сравнении величин; в определенной степени сужает список возможных значений при вводе, однако контроль типов в sql менее строгий, чем в других языках.

Все имеющиеся в sql типы данных можно разбить на шесть групп: символьные строки, точные числовые значения, приближенные числовые значения, битовые строки, датовремя и интервалы. Мы перечислили все разновидности, однако в этой статье подробно будут рассматриваться лишь отдельные из них (битовые строки, например, не представляют особого интереса для обычных пользователей).

Кстати, если вы подумали, что датовремя — это опечатка, то ошиблись. К данной группе (datetime) относится большинство используемых в sql типов данных, связанных со временем (такие параметры, как временные интервалы, выделены в отдельную группу). В предыдущем примере уже встречались два типа данных из группы датовремя — date и time.

Следующий тип данных, с которым вы уже знакомы, — character varying (или просто varchar); он относится к группе символьных строк. Если varchar служит для хранения строк переменной длины, то встретившийся в третьем примере тип char предназначен для записи строк, имеющих фиксированное число символов. Например, в столбце last_name будут записываться строки из 13 символов вне зависимости от реально вводимых фамилий, будь то poe или penworth-chickering (в случае с poe оставшиеся 10 символов заполнятся пробелами).

С точки зрения пользователя, varchar и char имеют одинаковый смысл. Зачем нужно было вводить два типа? Дело в том, что на практике обычно приходится искать компромисс между быстродействием и экономией пространства на диске. Как правило, применение строк с фиксированной длиной дает некоторый выигрыш в скорости доступа, однако при слишком большой длине строк пространство на диске расходуется неэкономно. Если в appointments2 для каждой строки комментария резервировать по 256 символов, то это может оказаться нерационально; чаще всего строки будут значительно короче. С другой стороны, фамилии также имеют разную длину, но для них, как правило, требуется около 13 символов; в этом случае потери будут минимальными. Существует хорошее правило: если известно, что длина строки меняется незначительно либо она сравнительно невелика, то используйте char; в остальных случаях — varchar.

Следующие два новых типа данных — smallint и decimal — относятся к группе точных числовых значений. smallint — это сокращенное название от small integer (малое целое). В sql также предусмотрен тип данных integer. Наличие двух схожих типов и в этом случае объясняется соображением экономии пространства. В нашем примере значения параметра grade_level могут быть представлены с помощью двузначного числа, поэтому использован тип smallint; однако на практике не всегда известно, какие максимальные значения могут быть у параметров. Если такой информации нет, то применяйте integer. Реальный объем, выделяемый для хранения параметров типа smallint и integer, и соответствующий диапазон значений для этих параметров индивидуальны для каждой платформы.

Тип данных decimal, обычно используемый для учета финансовых показателей, позволяет задать шаблон с требуемым числом десятичных знаков. Поскольку этот тип служит для точной числовой записи, он гарантирует точность при выполнении математических операций над десятичными данными. Если для десятичных значений использовать типы данных из группы приближенной числовой записи, например float (floating point number — число с плавающей точкой), это приведет к погрешностям округления, поэтому для финансовых расчетов этот вариант не подходит. Для определения параметров типа decimal используется следующая форма записи:

где p — это число десятичных знаков, d — количество разрядов после запятой. Вместо p следует записывать общее число значащих цифр в используемых значениях, а вместо d — количество цифр после запятой.

Во врезке "Создание таблицы" показан полный вариант обобщенной записи команды create table. В нем присутствуют новые элементы и показан формат для всех рассмотренных типов данных (В принципе встречаются и другие типы данных, но пока мы их не рассматриваем).

На первых порах может показаться, что синтаксис sql-команд слишком сложен. Но вы легко в нем разберетесь, если внимательно изучили приведенные выше примеры. На схеме появился дополнительный элемент — вертикальная черта; он служит для разграничения альтернативных конструкций. Другими словами, при определении каждого столбца нужно выбрать подходящий тип данных (как вы помните, в квадратные скобки заключаются необязательные параметры, а в фигурные скобки — конструкции, которые могут повторяться многократно; в реальных sql-командах эти специальные символы не пишутся). В первой части схемы приведены полные названия для типов данных, во второй — их сокращенные названия; на практике можно использовать любые из них.

Первая часть статьи завершена. Вторая будет посвящена изучению dml-команд insert, select, update и delete. Также будут рассмотрены условия выборки данных, операторы сравнения и логические операторы, использование null-значений и троичная логика.

Создание таблицы. Синтаксис команды create table: в квадратных скобках указаны необязательные параметры, в фигурных — повторяющиеся конструкции.

create table table (column character (length) [ constraint ] | character varying (length) [ constraint ] | date [ constraint ] | time [ constraint ] | integer [ constraint ] | smallint [ constraint ] | decimal (precision, decimal places) [ constraint ] | float (precision) [ constraint ] [{ , column char (length) [ constraint ] | varchar (length) [ constraint ] | date [ constraint ] | time [ constraint ] | int [ constraint ] | smallint [ constraint ] | dec (precision, decimal places) [ constraint ] | float (precision) [ constraint ] }]) ;

Секрет названия sql

В начале 1970-х гг. в ibm приступили к практическому воплощению модели реляционных БД, предложенной д-ром Коддом. Дональд Чамберлин и группа других сотрудников подразделения перспективных исследований создали прототип языка, получивший название structured english query language (язык структурированных англоязычных запросов), или просто sequel. В дальнейшем он был расширен и подвергнут доработке. Новый вариант, предложенный ibm, получил название sequel/2. Его использовали как программный интерфейс (api) для проектирования первой реляционной системы БД фирмы ibm — system/r. Из соображений, связанных с правовыми нюансами, в ibm решили изменить название: вместо sequel/2 использовать sql (structured query language). Эту аббревиатуру часто произносят как "си-ку-эл".

В предыдущих двух статьях данного цикла, опубликованных в № 6 и 7 нашего журнала, мы рассмотрели различные механизмы доступа к данным, включая ADO, BDE и их альтернативы. Теперь мы знаем, как выбрать технологию доступа к данным для той или иной пары «СУБД - средство разработки».

Располагая технологией доступа к данным, можно наконец подумать и о том, каким образом следует манипулировать самими данными и метаданными. Способы манипуляции могут быть специфичными для данной СУБД (например, использование объектов клиентской части этой СУБД для доступа к объектам баз данных) или для данного механизма доступа к данным. Тем не менее существует более или менее универсальный способ манипуляции данными, поддерживаемый почти всеми серверными реляционными СУБД и большинством универсальных механизмов доступа к данным (в том числе при использовании их совместно с настольными СУБД). Этот способ - применение языка SQL (Structured Query Language - язык структурированных запросов). Ниже мы рассмотрим назначение и особенности этого языка, а также изучим, как с его помощью извлекать и суммировать данные, добавлять, удалять и модифицировать записи, защищать данные от несанкционированного доступа, создавать базы данных. Для более подробного изучения SQL мы можем порекомендовать книги Мартина Грабера «Введение в SQL» (М., Лори, 1996) и «SQL. Справочное руководство» (М., Лори, 1997).

Введение

Structured Query Language представляет собой непроцедурный язык, используемый для управления данными реляционных СУБД. Термин «непроцедурный» означает, что на данном языке можно сформулировать, что нужно сделать с данными, но нельзя проинструктировать, как именно это следует сделать. Иными словами, в этом языке отсутствуют алгоритмические конструкции, такие как метки, операторы цикла, условные переходы и др.

Язык SQL был создан в начале 70-х годов в результате исследовательского проекта IBM, целью которого было создание языка манипуляции реляционными данными. Первоначально он назывался SEQUEL (Structured English Query Language), затем - SEQUEL/2, а затем - просто SQL. Официальный стандарт SQL был опубликован ANSI (American National Standards Institute - Национальный институт стандартизации, США) в 1986 году (это наиболее часто используемая ныне реализация SQL). Данный стандарт был расширен в 1989 и 1992 годах, поэтому последний стандарт SQL носит название SQL92. В настоящее время ведется работа над стандартом SQL3, содержащим некоторые объектно-ориентированные расширения.

Существует три уровня соответствия стандарту ANSI - начальный, промежуточный и полный. Многие производители серверных СУБД, такие как IBM, Informix, Microsoft, Oracle и Sybase, применяют собственные реализации SQL, основанные на стандарте ANSI (отвечающие как минимум начальному уровню соответствия стандарту) и содержащие некоторые расширения, специфические для данной СУБД.

Более подробную информацию о соответствии стандарту версии SQL, используемой в конкретной СУБД, можно найти в документации, поставляемой с этой СУБД.

Как работает SQL

Давайте рассмотрим, как работает SQL. Предположим, что имеется база данных, управляемая с помощью какой-либо СУБД. Для извлечения из нее данных используется запрос, сформулированный на языке SQL. СУБД обрабатывает этот запрос, извлекает запрашиваемые данные и возвращает их. Этот процесс схематически изображен на рис. 1 .

Как мы увидим позже, SQL позволяет не только извлекать данные, но и определять структуру данных, добавлять и удалять данные, ограничивать или предоставлять доступ к данным, поддерживать ссылочную целостность.

Обратите внимание на то, что SQL сам по себе не является ни СУБД, ни отдельным продуктом. Это язык, применяемый для взаимодействия с СУБД и являющийся в определенном смысле ее неотъемлемой частью.

Data Definition Language (DDL)

Data Definition Language содержит операторы, позволяющие создавать, изменять и уничтожать базы данных и объекты внутри них (таблицы, представления и др.). Эти операторы перечислены в табл. 1.

Таблица 1

Data Manipulation Language (DML)

Data Manipulation Language содержит операторы, позволяющие выбирать, добавлять, удалять и модифицировать данные. Обратите внимание на то, что эти операторы не обязаны завершать транзакцию, внутри которой они вызваны. Операторы DML представлены в табл. 2.

Таблица 2

Иногда оператор SELECT относят к отдельной категории, называемой Data Query Language (DQL).

Cursor Control Language (CCL)

Операторы Cursor Control Language используются для определения курсора, подготовки SQL-предложений для выполнения, а также для некоторых других операторов. Операторы CCL представлены в табл. 5.

Таблица 5

Все операторы SQL имеют вид, показанный на рис. 2 .

Каждый оператор SQL начинается с глагола, представляющего собой ключевое слово, определяющее, что именно делает этот оператор (SELECT, INSERT, DELETE...). В операторе содержатся также предложения, содержащие сведения о том, над какими данными производятся операции. Каждое предложение начинается с ключевого слова, такого как FROM, WHERE и др. Структура предложения зависит от его типа - ряд предложений содержит имена таблиц или полей, некоторые могут содержать дополнительные ключевые слова, константы или выражения.

С помощью чего можно выполнить SQL-операторы

Все современные серверные СУБД (а также многие популярные настольные СУБД) содержат в своем составе утилиты, позволяющие выполнить SQL-предложение и ознакомиться с его результатом. В частности, клиентская часть Oracle содержит в своем составе утилиту SQL Plus, а Microsoft SQL Server - утилиту SQL Query Analyzer. Именно этой утилитой мы воспользуемся для демонстрации возможностей SQL, а в качестве базы данных, над которой мы будем «экспериментировать», возьмем базу данных NorthWind, входящую в комплект поставки Microsoft SQL Server 7.0. В принципе, можно использовать другую базу данных и любую другую утилиту, способную выполнять в этой базе данных SQL-предложения и отображать результаты (или даже написать свою, используя какое-либо средство разработки - Visual Basic, Delphi, C++Builder и др.). Однако на всякий случай рекомендуется сделать резервную копию этой базы данных.

Надо “ SELECT * WHERE a=b FROM c ” или “ SELECT WHERE a=b FROM c ON * ” ?

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

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

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

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

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

1. Три волшебных слова

В SQL много ключевых слов, но SELECT , FROM и WHERE присутствуют практически в каждом запросе. Чуть позже вы поймете, что эти три слова представляют собой самые фундаментальные аспекты построения запросов к базе, а другие, более сложные запросы, являются всего лишь надстройками над ними.

2. Наша база

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

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

• В таблице "books" хранится информация о заголовке, авторе, дате публикации и наличии книги. Все просто.
• В таблице “members” - имена и фамилии всех записавшихся в библиотеку людей.
• В таблице “borrowings” хранится информация о взятых из библиотеки книгах. Колонка bookid относится к идентификатору взятой книги в таблице “books”, а колонка memberid относится к соответствующему человеку из таблицы “members”. У нас также есть дата выдачи и дата, когда книгу нужно вернуть.

3. Простой запрос

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

Запрос будет таким:

А результат таким:

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

3.1 FROM - откуда берем данные

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

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

3.2 WHERE - какие данные показываем

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

3.3 SELECT - как показываем данные

Теперь, когда у нас есть все нужные нам колонки из нужной нам таблицы, нужно решить, как именно показывать эти данные. В нашем случае нужны только названия и идентификаторы книг, так что именно это мы и выберем с помощью SELECT . Заодно можно переименовать колонку используя AS .

Весь запрос можно визуализировать с помощью простой диаграммы:

4. Соединения (джойны)

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

Результат:

По большей части запрос похож на предыдущий за исключением секции FROM . Это означает, что мы запрашиваем данные из другой таблицы . Мы не обращаемся ни к таблице “books”, ни к таблице “borrowings”. Вместо этого мы обращаемся к новой таблице , которая создалась соединением этих двух таблиц.

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

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

Давайте попробуем чуть более сложное соединение с двумя таблицами.

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

На этот раз давайте пойдем снизу вверх:

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

Результат соединения можно увидеть по ссылке .

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

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

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

Что даст нам:

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

5. Агрегирование

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

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

Что даст нам нужный результат:

Почти все агрегации идут вместе с выражением GROUP BY . Эта штука превращает таблицу, которую можно было бы получить запросом, в группы таблиц. Каждая группа соответствует уникальному значению (или группе значений) колонки, которую мы указали в GROUP BY . В нашем примере мы конвертируем результат из прошлого упражнения в группу строк. Мы также проводим агрегирование с count , которая конвертирует несколько строк в целое значение (в нашем случае это количество строк). Потом это значение приписывается каждой группе.

Каждая строка в результате представляет собой результат агрегирования каждой группы.

Можно прийти к логическому выводу, что все поля в результате должны быть или указаны в GROUP BY , или по ним должно производиться агрегирование. Потому что все другие поля могут отличаться друг от друга в разных строках, и если выбирать их SELECT "ом, то непонятно, какие из возможных значений нужно брать.

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

Результат:

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

6. Подзапросы

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

6.1 Двумерная таблица

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

Результат:

Можно записать как: ["Robin Sharma", "Dan Brown"]

2. Теперь используем этот результат в новом запросе:

Результат:

Это то же самое, что:

6.3 Отдельные значения

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

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

Среднее количество можно получить таким образом:

Что дает нам:

7. Операции записи

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

7.1 Update

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

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

WHERE делает то же самое, что раньше: выбирает строки. Вместо SELECT , который использовался при чтении, мы теперь используем SET . Однако, теперь нужно указать не только имя колонки, но и новое значение для этой колонки в выбранных строках.

7.2 Delete

Запрос DELETE это просто запрос SELECT или UPDATE без названий колонок. Серьезно. Как и в случае с SELECT и UPDATE , блок WHERE остается таким же: он выбирает строки, которые нужно удалить. Операция удаления уничтожает всю строку, так что не имеет смысла указывать отдельные колонки. Так что, если мы решим не обнулять количество книг Дэна Брауна, а вообще удалить все записи, то можно сделать такой запрос:

7.3 Insert

Пожалуй, единственное, что отличается от других типов запросов, это INSERT . Формат такой:

Где a , b , c это названия колонок, а x , y и z это значения, которые нужно вставить в эти колонки, в том же порядке. Вот, в принципе, и все.

Взглянем на конкретный пример. Вот запрос с INSERT , который заполняет всю таблицу "books":

8. Проверка

Мы подошли к концу, предлагаю небольшой тест. Посмотрите на тот запрос в самом начале статьи. Можете разобраться в нем? Попробуйте разбить его на секции SELECT , FROM , WHERE , GROUP BY , и рассмотреть отдельные компоненты подзапросов.

Вот он в более удобном для чтения виде:

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

Результат:

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