что такое where sql

Конструкция WHERE в SQL

Начну с простого примера выборки с использованием конструции WHERE в SQL:

SELECT * FROM table WHERE count=5

Вернутся записи, в которых поле «count» имеет значение 5. Теперь усложним запрос:

SELECT * FROM table WHERE count=5 AND id

Таким образом, вернутся записи, у которых поле «count» имеет значение 5 И поле «id» имеет значение меньше 100.

Разумеется, Вы можете использовать и другие логические операции. Их полный список:

Пример с использованием нескольких логических операторов:

Вот такой, на первый взгляд, сложный SQL-запрос. Постарайтесь в нём разобраться самостоятельно.

Также конструкция WHERE в SQL может содержать LIKE. LIKE позволяет определить, совпадает ли указанная строка с определённым шаблоном. Чтобы стало немного понятнее, приведу пример:

SELECT * FROM table WHERE text LIKE «%some text%»

Данный SQL-запрос вернёт result_set, содержащий записи, в которых поле «text» имеет такой текст: «some text«. Обратите внимание, что это не проверка на равенство. Текст может быть огромным, но если в нём содержитася строка: «some text«, то LIKE вернёт true.

Давайте напишу, как задаётся шаблон для LIKE:

Вот, пожалуй, всё, что необходимо знать для успешной выборки записей с использованием конструкции WHERE в SQL.

Копирование материалов разрешается только с указанием автора (Михаил Русаков) и индексируемой прямой ссылкой на сайт (http://myrusakov.ru)!

Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте: http://vk.com/myrusakov.
Если Вы хотите дать оценку мне и моей работе, то напишите её в моей группе: http://vk.com/rusakovmy.

Если Вы не хотите пропустить новые материалы на сайте,
то Вы можете подписаться на обновления: Подписаться на обновления

Если у Вас остались какие-либо вопросы, либо у Вас есть желание высказаться по поводу этой статьи, то Вы можете оставить свой комментарий внизу страницы.

Порекомендуйте эту статью друзьям:

Если Вам понравился сайт, то разместите ссылку на него (у себя на сайте, на форуме, в контакте):

Комментарии ( 10 ):

Для учёта регистра необходимо перед названием поля ставить BINARY. Данная команда преобразует следующую за ним строку в двоичный набор данных, таким образом, регистр будет учтён. Пример: SELECT * FROM table WHERE BINARY password = ‘myPasSword’

Теперь я полностью удовлетворён. Спасибо.

Здравствуйте, Михаил. Помогите решить проблему: нужна функция, которая будет добавлять в таблице БД в статью дополнительные данные. Например есть таблица с 5 полями 4 заполнено, нужно функция которая будет заполнять пятое поле у определенной статьи. Я пытался вчтавить конструкцию (WHERE `id`=’$id’) непомоголо. Можно ли такое реализовать.

Нужно использовать запрос UPDATE.

а как сделать чтоб можно было указать не часный id, а брать его из строки в БД. Например у меня в таблице 100 запией и у каждой одно поде пустое. Выходит надо сделать 100 функций?

Не надо тогда вообще писать WHERE.

допустим у меня в БД есть таблица в которой хранятся заказы: закащик, дата и статус. список со всеми заказами выводится на страницу со сылками для подробного ознакомления. допустим 1 из них, а их например 100, я выполнил. я со страницы определенного заказа хочу отправить форму с датой окончания т статусом.

Напишите пожалуйста про малоизвестную команду XOR в PHP и MySQL. А также про все остальные логические команды

Хорошо, примем во внимание.

Для добавления комментариев надо войти в систему.
Если Вы ещё не зарегистрированы на сайте, то сначала зарегистрируйтесь.

Copyright © 2010-2021 Русаков Михаил Юрьевич. Все права защищены.

Источник

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:

Читайте также:  что такое msi kombustor

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

Условие поиска (Transact-SQL)

Сочетание одного или нескольких предикатов, в котором используются логические операторы AND, OR и NOT.

Синтаксические обозначения в Transact-SQL

Синтаксис

Ссылки на описание синтаксиса Transact-SQL для SQL Server 2014 и более ранних версий, см. в статье Документация по предыдущим версиям.

Аргументы

Задает условия для строк, возвращаемых в результирующем наборе инструкции SELECT, выражения запроса или вложенного запроса. Задает обновляемые строки для инструкции UPDATE. Задает удаляемые строки для инструкции DELETE. Количество предикатов, которое может содержаться в условии поиска для инструкции Transact-SQL, не ограничено.

Определяет шаблон сопоставления графов. Дополнительные сведения об аргументах этого предложения см. в статье MATCH (Transact-SQL).

NOT
Инвертирует логическое выражение, задаваемое предикатом. Дополнительные сведения см. в разделе NOT (Transact-SQL).

AND
Объединяет два условия и выдает значение TRUE, если оба условия имеют значение TRUE. Дополнительные сведения см. в разделе AND (Transact-SQL).

OR
Объединяет два условия и выдает значение TRUE, если хотя бы одно условие имеет значение TRUE. Дополнительные сведения см. в разделе OR (Transact-SQL).

Выражение, возвращающее значения TRUE, FALSE или UNKNOWN.

expression
Может являться именем столбца, константой, функцией, переменной, скалярным вложенным запросом или любым сочетанием имен столбцов, констант и функций, связанных операторами или вложенным запросом. Также может содержать выражение CASE.

Строковые константы и переменные не в Юникоде используют кодовую страницу, соответствующую параметрам сортировки базы данных, действующим по умолчанию. Преобразования кодовых страниц могут происходить при работе только с символьными данными не в Юникоде и упоминании символьных типов данных char, varchar и text не в Юникоде. SQL Server преобразует строковые константы и переменные не в Юникоде в кодовую страницу, соответствующую параметрам сортировки упоминаемого столбца или столбца, указанного с помощью предложения COLLATE, если эта кодовая страница отличается от кодовой страницы, соответствующей параметрам сортировки по умолчанию базы данных. Символы, не найденные на новой кодовой странице, преобразуются в похожий символ при обнаружении наилучшего соответствия либо, в противном случае, преобразуются в символ замены по умолчанию «?».

Читайте также:  что делать при отмене рейса уральские авиалинии

Чтобы при работе с несколькими кодовыми страницами избежать их преобразования, можно использовать переменные Юникода, а символьные константы могут иметь префикс в виде прописной буквы N.

=
Оператор, используемый для проверки равенства двух выражений.

<>
Оператор, используемый для проверки условий неравенства условий двух выражений.

!=
Оператор, используемый для проверки условий неравенства условий двух выражений.

>
Оператор, используемый для проверки превышения одного выражения над условием другого.

>=
Оператор, используемый для проверки превышения либо равенства двух выражений.

!>
Оператор, используемый для проверки того, что одно выражение не превышает другое выражение.

в инструкции SELECT. Использование предложения ORDER BY и ключевого слова INTO не допускается. Дополнительные сведения см. в статье SELECT (Transact-SQL).

ALL
Используется с оператором сравнения и вложенным запросом. Возвращает для

Б. Использование предложения WHERE и синтаксиса LIKE с данными в Юникоде

Примеры: Azure Synapse Analytics и Система платформы аналитики (PDW)

В. Использование предложения WHERE с LIKE

Г. Использование предложения WHERE и синтаксиса LIKE с данными в Юникоде

Источник

Oracle PL/SQL •MySQL •MariaDB •SQL Server •SQLite

Базы данных

SQL оператор WHERE

В этом учебном материале вы узнаете, как использовать SQL оператор WHERE с синтаксисом и примерами.

Описание

SQL оператор WHERE используется для фильтрации результатов и применения условий в операторе SELECT, INSERT, UPDATE или DELETE.

Синтаксис

Синтаксис для оператора WHERE в SQL.

Параметры или аргумент

Сложно объяснить синтаксис для SQL оператора WHERE, поэтому давайте начнем с примера, в котором для применения условия 1 используется WHERE.
В этом примере у нас есть таблица suppliers со следующими данными:

supplier_id supplier_name city state
100 Yandex Moscow Russian
200 Google Lansing Michigan
300 Oracle Redwood City California
400 Bing Redmond Washington
500 Yahoo Sunnyvale Washington
600 DuckDuckGo Paoli Pennsylvania
700 Qwant Paris France
800 Facebook Menlo Park California
900 Electronic Arts San Francisco California

Введите следующий SQL оператор.

Будет выбрано 3 записи. Вот результаты, которые вы должны получить.

supplier_id supplier_name city state
300 Oracle Redwood City California
800 Facebook Menlo Park California
900 Electronic Arts San Francisco California

Вы можете использовать условие AND в операторе WHERE, чтобы указать более 1 условия, которое должно быть выполнено для выбора записи. Давайте рассмотрим, как это сделать.
В этом примере у нас есть таблица customers со следующими данными:

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:

id title
2 The Lost Symbol
4 Inferno

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:

Title Return Date
The Lost Symbol 2016-03-23 00:00:00
Inferno 2016-04-13 00:00:00
The Lost Symbol 2016-04-19 00:00:00

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:

First Name Last Name
Mike Willis
Ellen Horton
Ellen Horton

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:

First Name Last Name Number of books borrowed
Mike Willis 1
Ellen Horton 2

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:

author sum
Robin Sharma 4
Dan Brown 6
John Green 3
Amish Tripathi 2

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:

author sum
Robin Sharma 4

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:

author
Robin Sharma
Dan Brown

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

2. Теперь используем этот результат в новом запросе:

title bookid
The Lost Symbol 2
Who Will Cry When You Die? 3
Inferno 4

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:

bookid title author published stock
3 Who Will Cry When You Die? Robin Sharma 2006-06-15 00:00:00 4

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.

Full Name
Lida Tyler

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

Источник

Читайте также:  что за профессия юрист и что он делает
Строительный портал