Sql что это такое для чайников

SQL запросы быстро. Часть 1

Введение

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

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

Практика

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

Кликнуть здесь

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

Структура sql-запросов

Общая структура запроса выглядит следующим образом:

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

SELECT, FROM

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

Выбрать все (обозначается как *) из таблицы Customers:

Выбрать столбцы CustomerID, CustomerName из таблицы Customers:

WHERE

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

Фильтрация по одному условию и одному значению:

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

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

GROUP BY

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

При использовании GROUP BY обязательно:

Группировка количества клиентов по стране и городу:

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

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

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

HAVING

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

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

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

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

ORDER BY

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

При возникновении вопросов/пожеланий, всегда прошу обращаться!

Источник

Язык запросов SQL

Система управления базами данных (СУБД) — это отдельная программа, которая работает как сервер, независимо от PHP.
Создавать свои базы данных, таблицы и наполнять их данными можно прямо из этой же программы, но для выполнения этих операций прежде придётся познакомиться с ещё одним языком программирования — SQL.

SQL или Structured Query Language (язык структурированных запросов) — язык программирования, предназначенный для управления данными в СУБД. Все современные СУБД поддерживают SQL.

На языке SQL выражаются все действия, которые можно провести с данными: от записи и чтения данных, до администрирования самого сервера СУБД.
Для повседневной работы совсем не обязательно знать весь этот язык; достаточно ознакомиться лишь с основными понятиями синтаксиса и ключевыми словами. Кроме того, SQL очень простой язык по своей структуре, поэтому его освоение не составит большого труда.

Язык SQL — это в первую очередь язык запросов, а кроме того он очень похож на естественный язык.
Каждый раз, когда требуется прочитать или записать любую информацию в БД, требуется составить корректный запрос. Такой запрос должен быть выражен в терминах SQL.

Если перевести этот запрос на язык SQL, то корректным результатом будет:

Теперь напишем запрос на добавление в таблицу города нового города:

Эта команда создаст в таблице ‘города’ новую запись, где полю ‘имя города’ будет присвоено значение ‘Санкт-Петербург’.

С помощью SQL можно не только добавлять и читать данные, но и:

MySQL

Существует множество различных реляционных СУБД. Самая известная СУБД — это Microsoft Access, входящая в состав офисного пакета приложений Microsoft Office.
Нет никаких препятствий для использования в качестве СУБД MS Access, но для задач веб-программирования гораздо лучше подходит альтернативная программа — MySQL.
В отличие от MS Access, MySQL абсолютно бесплатна, может работать на серверах с Linux, обладает гораздо большей производительностью и безопасностью, что делает её идеальным кандидатом на роль базы данных в веб-разработке.
Подавляющее большинство сайтов и приложений на PHP используют в качестве СУБД именно MySQL.

Установка

Если для своей работы вы используете программную среду OpenServer, то этот раздел можно смело пропустить, так как в состав OpenServer уже входит свежая версия MySQL.

Последняя версия MySQL доступна для загрузке по ссылке: https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
На этой странице следует выбрать «MySQL Installer for Windows» и нажать на кнопку «Download» для загрузки.

В процессе установки запомните директорию, куда вы устанавливаете MySQL (скрывается под ссылкой «Advanced options»).
На шаге «Accounts and Roles» установщик потребует придумать пароль для доступа к БД (MySQL Root Password) — обязательно запомните или запишите этот пароль — он вам ещё понадобится.

Выполнение запросов

По умолчанию, если вы не устанавливали дополнительные программы, у MySQL нет графического интерфейса пользователя. Это значит, что единственный способ работы с ней — это использование командной строки.

Если вы всё выполнили верно, то в командной строке запустится клиент для работы с MySQL (вы поймете это по строке приглашения «mysql>»). С этого момента можно вводить любые SQL запросы, но каждый запрос обязательно должен заканчиваться точкой с запятой ;

Оператор SQL create database: создание новой базы данных

Приступим к практике — начнём создавать базу данных для ведения погодного дневника.
Начать следует с создания новой базы данных для нашего сайта.
Новая БД в MySQL создаётся простой командой: CREATE DATABASE

Оператор create table: создание таблиц

Создав новую БД, сообщим MySQL, что теперь мы собираемся работать именно с ней.
Выбор активной БД выполняется командой: USE ;

Пришло время создать первые таблицы!
Для ведения дневника по всем правилам, понадобится создать три таблицы: города (cities), пользователи (users) и записи о погоде (weather_log).
В подразделе «Запись» этой главы описано, как должна выглядеть структура таблицы weather_log. Переведём это описание на язык SQL:

Чтобы ввести многострочную команду в командной строке используйте символ \ в конце каждой строки (кроме последней).

Теперь создадим таблицу городов:

Первичный ключ

Оператор insert into: добавление записи в таблицу

Начнём с добавления новых данных в таблицу. Для добавления записи используется следующий синтаксис:

В начале добавим город в таблицу городов:

При добавлении записи не обязательно указывать значения для всех полей. Многие из полей имеют значения по умолчанию, которые сами заполняются при сохранении.

Оператор select: чтение информации из БД

Например, чтобы получить список всех доступных городов:

Все погодные записи:

Оператор update: обновление информации в БД

При добавлении записи очень легко совершить ошибку: сделать опечатку, не указать значение для одного из полей, и так далее.
Естественно, язык SQL предлагает возможности для редактирования уже созданных записей.

Но чтобы правильно составить запрос, необходимо определить условие для поиска записи, которую предлагается обновить. В противном случае, если не указать это условие, то будут обновлены абсолютно все записи в таблице.
В качестве такого условия лучше всего использовать первичный идентификатор записи. Поэтому, прежде чем выполнять запрос обновления, нужно выполнить запрос на чтение информации из таблицы, чтобы узнать, под каким идентификатором сохранилась ошибочная запись.
Допустим, этот идентификатор — единица, а правильная дата — пятое сентября 2017 года.

Запрос на обновление:

Оператор join: объединение записей из двух таблиц

Поменяем запрос на показ погодных записей, чтобы он объединял две таблицы, а в поле города показывалось его название, а не идентификатор:

Источник

Как думать на SQL?

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

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

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

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

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

1. Три волшебных слова

2. Наша база

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

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

3. Простой запрос

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

Запрос будет таким:

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

3.1 FROM — откуда берем данные

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

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

3.2 WHERE — какие данные показываем

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

3.3 SELECT — как показываем данные

Весь запрос можно визуализировать с помощью простой диаграммы:

4. Соединения (джойны)

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

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

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

Давайте попробуем чуть более сложное соединение с двумя таблицами.

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

На этот раз давайте пойдем снизу вверх:

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

Результат соединения можно увидеть по ссылке.

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

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

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

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

5. Агрегирование

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

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

Что даст нам нужный результат:

Каждая строка в результате представляет собой результат агрегирования каждой группы.

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

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

6. Подзапросы

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

6.1 Двумерная таблица

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

6.2 Одномерный массив

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

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

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

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

2. Теперь используем этот результат в новом запросе:

Это то же самое, что:

6.3 Отдельные значения

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

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

Среднее количество можно получить таким образом:

Теперь, наконец, можно написать весь запрос:

Это то же самое, что:

7. Операции записи

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

7.1 Update

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

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

7.2 Delete

7.3 Insert

8. Проверка

Вот он в более удобном для чтения виде:

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

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

Источник

SQL для начинающих

Большинство современных веб приложений взаимодействуют с базами данных, обычно, с помощью языка под названием SQL. К счастью для нас, этот язык очень легко выучить. В этой статье мы рассмотрим простые SQL запросы и научимся их использовать для взаимодействия с MySQL базой данных.

Что Вам потребуется?

SQL (Structured Query Language) язык специально разработанный для взаимодействия с системами управления баз данных, таких как MySQL, Oracle, Sqlite и прочие. Для выполнения SQL запросов в этой статье я советую Вам установить MySQL на локальный компьютер. Также я рекомендую использовать phpMyAdmin в качестве визуального интерфейса.

Все это имеется во всеми любимом Денвере. Думаю, каждый должен знать, что это и где это взять :). Можно еще использовать WAMP или MAMP.

В денвере есть встроенная MySQL консоль. Ей мы и будем пользоваться.

Автор урока пользуется WAMP ом и все скриншоты и примеры будут из этой программы и ее MySQL консоли.

CREATE DATABASE: создание базы данных

Вот и наш первый запрос. Мы создадим нашу первую БД для дальнейшей работы.

После логина введите следующую строку и нажмите Enter:

Заметьте, что точка с запятой (;) добавляется в конце запроса, так же как и в других языках.

Также команды в SQL чувствительны к регистру. Пишем их большими буквами.

Опци онально: Character Set и Collation

Если Вы хотите установить character set ( набор символов ) и collation ( сравнение ) можно написать следующую команду:

Тут находится список наборов символов, которые поддерживаются в MySQL.

SHOW DATABASES: выводит список всех БД

Эта команда используется для вывода всех имеющихся БД.

DROP DATABASE: удаление БД

Вы можете удалить существующую БД с помощью этого запроса.

Будьте осторожны с этой командой, так как она выполняется без предупреждения. Если в Вашей БД есть данные, они будут все удалены.

USE: Выбор БД

Технически это не запрос, а оператор и он не требует точки с запятой в конце.

Он сообщает MySQL выбрать БД для работы по умолчанию для текущей сессии. Теперь мы готовы создавать таблицы и делать прочие вещи с БД.

Что же такое таблица в БД?

Вы можете представить таблицу в БД в виде Excel файла.

Также как и на картинке, у таблиц есть названия колонок, ряды и информация. С помощью SQL запросов мы можем создавать такие таблицы. Мы также можем добавлять, считывать, вносить обновления и удалять информацию.

CREATE TABLE: Создание таблицы

C помощью этого запроса мы можем создавать таблицы в БД. К сожалению, документация MySQL не очень понятна для новичков по этому вопросу. Структура этого типа запросов может быть очень сложной, но мы начнем с легкой.

Следующий запрос создаст таблицу с 2-мя колонками.

Обратите внимание, что мы можем писать наши запросы в несколько строк и с табуляциями для отступов.

Первая строка простая. Мы просто создаем таблицу с названием » users «. Далее в скобках, через запятую, идет список всех колонок. После каждого названия колонки у нас идут типы информации, такие как VARCHAR или DATE.

Перед тем как мы выполним следующий запрос, мы также должны включить колонку для » user_id «, которая будет нашим первичным ключом. Вы можете воспринимать PRIMARY KEY как информацию, которая используется для идентифицирования каждого ряда таблицы.

INT делает 32 битный целый тип (например, числа). AUTO_INCREMENT автоматически генерирует новое значение ID каждый раз, когда мы добавляем новые ряды информации. Это не обязательно, но делает весь процесс проще.

Эта колонка не обязательна должна быть целым значением, но оно чаще всего используется. Наличие Первичного Ключа также не является обязательным, однако рекомендуется для архитектуры и производительности БД.

Давайте выполним запрос:

SHOW TABLES: показать все таблицы

Этот запрос позволяет получить список таблиц, которые находятся в БД.

EXPLAIN: Показать структуру таблиц

Для показа структуры существующей таблицы Вы можете пользоваться этим запросом.

Колонки отображаются со всеми свойствами.

DROP TABLE: удалить таблицу

Также как и DROP DATABASES, этот запрос удаляет таблицу и ее содержание без предупреждения.

ALTER TABLE: изменить таблицу

Этот запрос также может содержать сложную структуру из-за большего количестве изменений, который он может сделать с таблицей. Давайте посмотрим на примеры.

(если Вы удалили таблицу в прошлом шаге, создайте ее снова для тестов)

Благодаря хорошей читабельности SQL, я думаю, что нет смысла ее подробно объяснять. Мы добавляем новую колонку » email » после » username «.

Это было также очень легко. Используйте этот запрос с осторожностью, так как можно удалить данные без предупреждения.

Восстановите только что удаленную колонку для дальнейших экспериментов.

ВНЕСЕНИЕ ИЗМЕНЕНИЯ В КОЛОНКУ

Иногда Вы можете захотеть внести изменения в свойства колонки, и Вам не надо ее полностью удалять для этого.

Этот запрос переименовал колонку пользователь в » user_name » и изменил ее тип с VARCHAR(20) на VARCHAR(30). Такое изменение не должны изменить данные в таблице.

INSERT: Добавление информации в таблицу

Давайте добавим некоторую информацию в таблицу используя следующий запрос.

Как Вы можете увидеть, VALUES () содержит список значений, разделенных запятыми. Все значения заключены в одинарные колонки. И значения должны быть в порядке колонок, которые были определены при создании таблицы.

Есть еще один вариант запроса для добавления рядов.

В этот раз мы используем ключевое слово SET вместо VALUES, и у него нет скобок. Есть несколько нюансов:

— Колонку можно пропустить. К примеру, мы не присвоили значение для » user_id «, которое по умолчанию получит свое AUTO_INCREMENT значение. Если Вы пропустите колонку с типом VARCHAR, тогда будет добавлено пустая строка.

— К каждой колонке необходимо обращаться по имени. Из за этого их можно упоминать в любом порядке, в отличии от прошлого варианта.

АЛЬТЕРНАТИВНЫЙ ВАРИАНТ 2

Опять же, поскольку есть упоминания названия колонки, можно задавать значения в любом порядке.

LAST_INSERT_ID()

Вы можете использовать этот запрос для получения ID, которое было AUTO_INCREMENT для последнего ряда текущей сессии.

Теперь настало время показать, как Вы можете использовать функцию MySQL в запросах.

Функция NOW() выводит текущую дату. Так что Вы можете использовать ее для автоматического установления даты колонки на текущую при вставке нового ряда.

Заметьте, что мы получили 1 предупреждение, но не обращайте на него внимания. Причина этому то, что NOW() также служит для вывода временной информации.

SELECT: Чтение данных из таблицы

Если мы добавляем информацию в таблицу значит логично было бы научиться ее оттуда считывать. Именно в этом нам и поможет запрос SELECT.

Ниже представлен самый простой возможный запрос SELECT для чтения таблицы.

В этом случае звездочка (*) означает то, что мы запросили все поля из таблицы. Если Вы хотите только определенные колонки, запрос будет выглядеть так.

Условие WHERE

Чаще всего мы заинтересованы не во всех колонках, а только в некоторых. К примеру, давайте предположим, что нам необходимы только электронный адрес для пользователя » nettuts «.

WHERE позволяет устанавливать условия в запросе и делать подробные выборки.

Заметьте, что для равенства использоваться один знак равно (=), а не два, как в программировании.

Вы можете также использовать сравнения.

AND или OR могут быть использованы для объединения условий:

Заметьте, что числовые значения не должны находиться в кавычках.

Это полезно для выборки по нескольким значениям

LIKE

Позволяет делать «wildcard» запросы

Значок % используется в качестве «wildcard». То есть на его месте может быть что-угодно.

Условие ORDER BY

Если Вы хотите получить результат в упорядоченном виде по какому либо критерию

Порядок по умолчанию ASC ( от меньшего к большему ). Для обратного используется DESC.

Вы можете ограничить количество полученных результатов.

LIMIT 2 берет только 2 первых результата. LIMIT 1 OFFSET 2 получает 1 результат после первых 2-х. LIMIT 2, 1 означает тоже самое (только обратите внимание сначала идет offset а потом limit ).

UPDATE: Внести изменения в информацию в таблице

Этот запрос используется для изменения информации в таблице.

В большинстве случаев он используется вместе с условием WHERE, так как Вы скорее всего захотите внести изменения в определенные колонки. Если не будет условия WHERE изменения затронут все ряды.

Вы также можете использовать LIMIT для ограничения количества рядов, в которые необходимо внести изменения.

DELETE: Удаление информации из таблицы

Также как и UPDATE, этот запрос используется с WHERE:

Для удаления содержания таблицы можно сделать просто так:

Но лучше использовать TRUNCATE

Кроме удаления этот запрос также сбрасывает значения AUTO_INCREMENT и при добавлении рядов снова, отсчет начнется с нуля. DELETE такого не делает и отсчет продолжается.

Отключение Строчных Значений и Специальных Слов

Некоторые символы необходимо отключать ( escape ), или же могут быть проблемы.

Для этого используется задний слеш (\).

То есть Вам необходимо будет добавить колонку с именем » delete «, это необходимо сделать так:

Заключение

Спасибо, что дочитали до конца. Надеюсь, Вам эта статья была полезна. Это еще не конец! Будет продолжение :).

Данный урок подготовлен для вас командой сайта ruseller.com
Источник урока: www.nettuts.com
Перевел: Максим Шкурупий
Урок создан: 10 Марта 2010
Просмотров: 476424
Правила перепечатки

5 последних уроков рубрики «Разное»

Как выбрать хороший хостинг для своего сайта?

Выбрать хороший хостинг для своего сайта достаточно сложная задача. Особенно сейчас, когда на рынке услуг хостинга действует несколько сотен игроков с очень привлекательными предложениями. Хорошим вариантом является лидер рейтинга Хостинг Ниндзя — Макхост.

Проект готов, Все проверено на локальном сервере OpenServer и можно переносить сайт на хостинг. Вот только какую компанию выбрать? Предлагаю рассмотреть хостинг fornex.com. Отличное место для твоего проекта с перспективами бурного роста.

Разработка веб-сайтов с помощью онлайн платформы Wrike

20 ресурсов для прототипирования

Подборка из нескольких десятков ресурсов для создания мокапов и прототипов.

Топ 10 бесплатных хостингов

Небольшая подборка провайдеров бесплатного хостинга с подробным описанием.

Источник