Sql счетчик по условию

SQL-операторы: руководство с примерами запросов. Часть 2

Перевод второй части статьи «SQL Operators Tutorial – Bitwise, Comparison, Arithmetic, and Logical Operator Query Examples».

В первой части статьи мы рассмотрели такие темы:

В этой части мы рассмотрим:

Операторы для проверки существования (IN / NOT IN)

Если мы хотим проверить, есть ли определенное значение в списке значений, мы можем воспользоваться операторами IN или NOT IN :

Аналогично, для отрицания используется NOT IN :

Частичное совпадение — использование LIKE

Иногда нам нужно найти строки, основываясь на частичном совпадении.

Допустим, мы хотим найти всех пользователей, которые зарегистрировались в нашем приложении при помощи адреса Gmail. Мы можем поискать частичное совпадение в столбце, используя ключевое слово LIKE . Также при этом можно использовать групповой символ — % .

Поиск пользователей, чей email оканчивается на gmail.com :

Строка %gmail.com означает «совпадение со всем, что кончается на gmail.com».

Если мы посмотрим на данные наших пользователей, мы заметим, что среди них только у двоих адрес электронной почты кончается на gmail.com :

Но в email Джейн указана заглавная «G». Предыдущий запрос не выберет эту запись, потому что мы ищем точное совпадение с gmail.com, а там «g» в нижнем регистре.

Чтобы поиск не зависел от регистра, нужно заменить LIKE на ILIKE :

Групповой символ % в начале строки означает, что вернуть нужно все, что заканчивается на «gmail.com». Это может быть и ob.jones+12345@gmail.com, и asdflkasdflkj@gmail.com — главное, чтобы в конце стояло «gmail.com».

Мы также можем использовать столько групповых символов, сколько нам нужно.

Например, поиск %j%o% вернет любой email-адрес, соответствующий шаблону « , за чем следует j, за чем следует , за чем следует o, за чем следует »:

Работа с отсутствующими данными (NULL)

Давайте посмотрим, как быть со столбцами и строками, где нет данных.

Для этого давайте добавим в нашу таблицу users еще один столбец: first_paid_at .

Этот новый столбец будет TIMESTAMP (подобно datetime в других языках) и будет представлять дату и время, когда пользователь впервые заплатил нам за наше приложение. Может, мы хотим послать ему открытку и цветы в честь годовщины.

Мы могли бы стереть нашу таблицу users , введя DROP TABLE users , и пересоздать ее заново, но таким образом мы удалили бы все данные в таблице.

Чтобы изменить таблицу, не стирая ее и не лишаясь данных, можно использовать ALTER TABLE :

Эта команда возвращает результат ALTER TABLE , так что наш запрос ALTER сработал успешно.

Если мы теперь запросим нашу таблицу users , мы заметим, что теперь в ней появился новый столбец без данных:

Наш столбец first_paid_at пуст, и результат нашего psql-запроса показывает, что это пустой столбец. Технически он не пустой: в нем содержится специальное значение, которое psql просто не показывает в выводе — NULL .

NULL это специальное значение в базах данных. Это отсутствие значения, и оно ведет себя не так, как можно было бы ожидать.

Чтобы это продемонстрировать, давайте посмотрим на простой SELECT :

Здесь мы просто выбрали 1 = 1 и 1 = 2 . Как мы и ожидали, результат этих двух предложений — t и f (или TRUE и FALSE ). 1 равен 1, но 1 не равен 2.

Теперь давайте попробуем проделать то же самое с NULL :

Мы могли ожидать, что значением будет FALSE , но на деле возвращается значение NULL .

Чтобы еще лучше визуализировать NULL , давайте при помощи опции pset посмотрим, как psql отображает NULL-значения:

Если мы запустим этот запрос еще раз, мы увидим в выводе ожидаемый нами NULL :

Итак, 1 не равен NULL , а как насчет NULL = NULL ?

Довольно странно, однако NULL не равен NULL .

NULL лучше представлять себе как неизвестное значение. Равно ли неизвестное значение единице? Мы не знаем, оно же неизвестное. Равно ли неизвестное значение неизвестному значению? Опять же, мы этого не знаем. Это немного лучше поясняет, что такое NULL .

Использование IS NULL и IS NOT NULL

Мы не можем использовать с NULL оператор равенства, но мы можем пользоваться двумя специально созданными для этого операторами: IS NULL и IS NOT NULL .

Эти значения ожидаемы: NULL IS NULL — истина, NULL IS NOT NULL — ложь.

Это все прекрасно и очень интересно, но как это применять на практике?

Что ж, для начала давайте заведем какие-то данные в нашем столбце first_paid_at :

В приведенной выше инструкции UPDATE мы задали значения для столбца first_paid_at у троих разных пользователей: пользователю с ID 1 — текущее время ( NOW() ), пользователю с ID 2 — текущее время минус месяц, а пользователю с ID 3 — текущее время минус год.

Во-первых, давайте найдем пользователей, которые нам уже платили, и пользователей, которые пока этого не делали:

Операторы сравнения при работе с датами и временем

Теперь, когда у нас есть кое-какие данные, давайте используем те же операторы сравнения применительно к новому полю TIMESTAMP .

Попробуем найти пользователей, которые совершили платеж на протяжении последней недели. Для этого мы можем взять текущее время ( NOW() ) и вычесть из него одну неделю при помощи ключевого слова INTERVAL :

Мы также можем использовать другой интервал, например, последние три месяца:

Теперь давайте найдем пользователей, которые совершали платеж в промежутке от одного до шести месяцев назад.

Мы можем скомбинировать наши условия, используя AND , но вместо использования операторов и > давайте используем ключевое слово BETWEEN :

Проверка существования с использованием EXISTS / NOT EXISTS

Другой способ проверить существование (наличие) значения — использовать EXISTS и NOT EXISTS .

Эти операторы фильтруют строки, проверяя существование или несуществование условия. Это условие обычно является запросом к другой таблице.

Чтобы это продемонстрировать, давайте создадим новую таблицу под названием posts . В этой таблице будут содержаться посты, котоыре пользователь может делать в нашей системе.

Это простая таблица. Она содержит только ID, поле для хранения текста поста ( body ) и ссылку на пользователя, который написал этот пост ( user_id ).

Давайте добавим в новую таблицу некоторые данные:

Согласно добавленным данными, у пользователя с ID 1 есть два поста, у пользователя с ID 2 — один пост, у пользователя с ID 3 — тоже один пост.

Чтобы найти пользователей, у которых есть посты, мы можем использовать ключевое слово EXISTS .

EXISTS принимает подзапрос. Если этот подзапрос возвращает что-либо (даже строку со значением NULL ), база данных включит эту строку в результат.

EXISTS проверяет лишь существование строки из подзапроса, ему не важно, что именно содержится в этой строке.

Вот пример выборки пользователей, имеющих посты:

Как и ождилалось, мы получили пользователей с ID 1, 2 и 3.

Наш подзапрос EXISTS проверяет записи в таблице posts, где user_id поста совпадает со столбцом id таблицы users. Мы вернули 1 в нашем SELECT , потому что здесь мы можем вернуть что угодно: база данных просто хочет видеть, что что-то вернулось.

Аналогично, мы можем найти пользователей, у которых нет постов. Для этого нужно заменить EXISTS на NOT EXISTS :

Наконец, мы можем переписать наш запрос и использовать IN или NOT IN вместо EXISTS или NOT EXISTS :

Технически это сработает, но вообще, если вы проверяете существование другое записи, более производительно будет использовать EXISTS . Операторы IN и NOT IN в целом лучше применять для проверки значения в статическом списке, как мы делали ранее:

Поразрядные операторы

Хотя на практике поразрядные операторы используются нечасто, для полноты картины давайте рассмотрим простой пример.

Если мы по какой-то причине хотим посмотреть возраст наших пользователей в бинарном виде и поиграться с перестановкой битов, мы можем использовать поразрядные операторы.

В качестве примера давайте рассмотрим поразрядный оператор «and»: & .

Чтобы осуществить поразрядную операцию, нам сначала нужно преобразовать значения в нашем столбце age из целых чисел в бинарный формат. В данном случае мы использовали ::bit(8) и получили восьмибитовые строки.

Далее мы можем «сложить» результат в бинарном формате с другой строкой в бинарном формате — 11111111 . Поскольку бинарный AND возвращает единицу только если оба бита это единицы, эта добавочная строка делает вывод интересным.

Практически все остальные поразрядные операторы используют тот же формат:

Поразрядный оператор «not» (

) немного отличается. Он применяется к одному термину, так же, как и обычный оператор NOT :

И, наконец, самый полезный из поразрядных операторов: конкатенация.

Этот оператор обычно используется для склейки вместе строк текста. Например, если мы хотим составить вычисленное «полное имя» для пользователей, мы можем воспользоваться конкатенацией:

Здесь мы для создания значения name сконкатенировали (скомбинировали) first_name , пробел ( ‘ ‘ ) и last_name .

Заключение

Итак, мы рассмотрели практически все операторы фильтрации, котоыре вам могут понадобиться в работе!

Есть еще несколько, о которых мы не упоминали, но они либо используются не слишком часто, либо используются точно так же, как те, что мы разобрали, так что у вас не должно возникнуть проблем с ними.

От редакции Techrocks: возможно, вам будет интересна еще одна статья того же автора: SQL JOIN: руководство по объединению таблиц.

1. Выполнение математических операций

Одним из способов использования расчетных полей является выполнение математических операций над выбранными данными. Давайте на примере рассмотрим как это происходит, использовав снова нашу таблицу Sumproduct. Предположим, нам нужно вычислить среднюю цену приобретения каждого товара. Для этого нужно переделить колонку Amount (сумма) на Quantity (количество):

SELECT DISTINCT Product, Amount/Quantity FROM Sumproduct

Как видим, СУБД отобрала все наименования товаров и отобразила их среднюю стоимость в отдельном столбце, который был создан во время выполнения запроса. Также можно заметить, что мы использовали дополнительный оператор DISTINCT, который нам нужен для отображения уникальных названий товаров (без него мы бы получили дублирование записей).

Классификация Structured Query Language

SQL запросы можно разделить на следующие виды:

Язык определения данных – DDL (аббревиатура Data Definition Language). Основная задача – формирование БД и представление ее структуры. Они диктуют правила (вид) размещения данных в БД.

К DDL относятся SQL Queries:

• ALTER – применяется для добавления, удаления, изменения столбцов в ранее созданной таблице (ALTER TABLE);
• COLLATE – используется, чтобы определить, по каким параметрам будет сортироваться БД, столбцы либо операции приведения условий сортировки, если используется выражение строки символов;
• CREATE – позволяет создать новую БД;
• DROP – позволяет удалять любые данные (в том числе и таблицы) из БД. Добавляется приставкой к нужному элементу (DROP TABLE – удалить таблицу);
• DISABLE TRIGGER – выполняет функции отключения триггеров;
• ENABLE TRIGGER – выполняет включение триггеров DML, DDL или logon;
• RENAME – используется для переименования таблицы, которая создана пользователем;
• UPDATE STATISTICS – выполняет функции обновления статистики оптимизации запросов как для таблиц, так и для индексированных представлений;
• TRUNCATE – удаляет все значения из таблицы, но ее саму оставляет.

Язык манипулирования данными – DML (сокращенное от Data Manipulation Language). К нему относятся команды, при использовании которых осуществляются определенные манипуляции с данными.

Основная часть MS SQL запросов относится именно к DML. В их число входят:

• BULK INSERT – импортирует файл с данными в таблицу либо представляет БД в том формате, который указал пользователь;
• SELECT – выводит нужные данные из определенной таблицы;
• DELETE – выполняет удаление указанной строки (с помощью оператора WHERE) из определенной таблицы в БД,
• UPDATE – позволяет вносить правки или добавлять новую информацию в сделанные ранее записи. Включает: таблицу с полем, в котором необходимо внести изменения, запись нового значения, для обозначения места в выбранной таблице применяется WHERE;
• INSERT – в имеющуюся БД добавляет новые записи;
• UPDATETEXT – выполняет обновление (изменение) существующих полей типа text, ntext или image;
• MERGE – в целевой таблице выполняет операции вставок, обновлений либо удалений, основанные на результатах соединения с данными исходной;
• WRITETEXT – выполняет обновление существующих столбцов, имеющих тип text, ntext или image, в режиме онлайн, с минимальным использованием журнала. Данная инструкция перезаписывает в столбцах, для которых используется, любые данные. Но ее нельзя применять в представлениях для столбцов вышеуказанных типов;
• READTEXT – производит считывание значений text, ntext или image из соответствующих столбцов. Процесс запускается с указанных позиций и длится для обозначенного числа байтов.

Без них не обойтись, когда необходимо:

• внести изменения в ранее занесенные данные;
• получить данные из сформированной ранее БД;
• сохранить, обновить, удалить данные из БД.

Языком управления данными является DCL (расшифровывается – Data Control Language). В нем объединены запросы вместе с командами, которые касаются прав, разрешений и прочих настроек систем управления БД.

К их числу относятся:

• GRANT – применяется для распределения пользователям привилегий;
• REVOKE – выполняет функции отмены привилегий,
• DENY – применяется для запрещения разрешений участникам. Наделен приоритетом над иными разрешениями, однако не может использоваться к владельцам либо членам с правами sysadmin.

Языком управления транзакциями является TCL (аббревиатура от Transaction Control Language). TCL-конструкции используются для управления изменениями, происходящими благодаря применению DML-команд. Они дают возможность объединять в наборы транзакций запросы DML.

К ним относятся:

• BEGIN – позволяет выполнять инструкции T-SQL;
• COMMIT – выполняет фиксацию транзакции;
• ROLLBACK – выполняет откат транзакции.

Какие ещё ограничения вы знаете, как они работают и указываются?

SQL-ограничения (constraints) указываются при создании или изменении таблицы. Это правила для ограничения типа данных, которые могут храниться в таблице. Действие с данными не будет выполнено, если нарушаются установленные ограничения.

• UNIQUE — гарантирует уникальность значений в столбце;
• NOT NULL — значение не может быть NULL ;
• INDEX — создаёт индексы в таблице для быстрого поиска/запросов;
• CHECK — значения столбца должны соответствовать заданным условиям;
• DEFAULT — предоставляет столбцу значения по умолчанию.

Система управления базами данных SQLite. Изучаем язык запросов SQL и реляционные базы данных на примере библиотекой SQLite3. Курс для начинающих.

• 05.07.2016
• SQLite библиотека, Базы данных
• 2 комментария

Привет, посетитель сайта ZametkiNaPolyah.ru! Продолжаем изучать базы данных и наше знакомство с библиотекой SQLite3. Было бы скучно, если бы у нас была возможность делать простые запросы на выборку данных и к тому же, если бы в языке SQL были бы только простые запросы без различных условий, то логика приложений, использующих базы данных была бы намного сложнее. Итак, данная запись будет целиком и полностью посвящена условиям при выборке данных, которые задаются при помощи уточняющей фразы WHERE.

Условия при выборке данных: WHERE и SELECT в SQLite

WHERE и SELECT позволяют составлять очень сложные условия при выборке данных. Для того чтобы успешно писать запросы SELECT с условием, нам нужно понять, как работает клаузула WHERE. В этой записи вы найдете описание работы клаузулы WHERE и команды SELECT, увидите несколько примеров выборки данных по условию, заданному с помощью WHERE и узнаете о том с какими еще SQL командами можно использовать WHERE.

Как задать условие при выборке данных из базы данных SQLite: комбинация WHERE и SELECT

Мы рассмотрели примеры простой выборки данных из таблиц базы данных под управлением SQLite, но иногда бывает так, что простые SQL запросы SELECT не дают удовлетворительных результатов. Основной минус заключается в том, что если мы не налагаем на выборку данных из таблицы какие-то условия, то СУБД нам возвращает все строки таблицы.

Иногда таблицы бывают очень большими и не очень удобно просматривать все строки таблицы и искать нужные значения. Иногда нам нужно специально наложить условие на выборку данных из таблицы, чтобы получить только нужные строки. Поэтому нам следует научиться делать выборку данных с условиями.

Для того чтобы наложить условие на выборку данных используется клаузула WHERE. Или предикат WHERE, кстати, более правильно использовать термин клаузула. Клаузула или предикат – это уточняющая фраза, задавая условие на выборку данных мы делаем уточнение для SQLite3 о том, какие данные мы хотим в итоге получить.

На практике вы редко встретите SQL запрос SELECT без WHERE, так как мало кому нужно получать все строки из таблицы базы данных. Чаще нужно наложить условие при помощи WHERE и сделать выборку с условием. Клаузула или предикат WHERE используются после имени таблицы в предложение, которое осуществляет выборку данных, то есть все условия выборки данных мы задаем только после того, как указали объект базы данных и столбцы, значения которых мы хотим получить.

WHERE и SELECT используются вместе, но не было бы никакого смысла использовать WHERE, если бы мы не могли задать логику условия. Логика условия задается при помощи SQL операторов. Причем SQL операторы могут быть, как операторами сравнения, так и логическими операторами. Кстати, не забывайте о том, что сравнение значений в SQLite бывает трех видов и от выбранного сравнения зависят результаты работы выборки данных с условиями, так как SQLite сравнивает значение, заданное в условие, со значениями, которые хранятся в таблице.

Примеры использования условий при выборке данных из таблиц SQLite3: SELECTс использованием WHERE

Мы довольно подробно на словах описали комбинацию WHERE и SELECT, но слова словами, а примеры осуществления выборки данных с условием будут намного нагляднее и понятнее, чем слова. Поэтому давайте скомбинируем WHERE и SELECT, чтобы понять как работают условия при выборке данных. Для начала создадим таблицу в базе данных, для этого у нас есть команда CREATE:

Объединение таблиц

Иногда нам нужны данные из нескольких таблиц. Рассмотрим пример:

Этот код возвратит имена и фамилии сотрудников из таблицы Employees и номера заказов из таблицы Orders, которые выполнены соответствующими сотрудниками. В предложении WHERE имена столбцов указаны с именами соответствующих таблиц. Это необходимо, чтобы СУБД могла различать столбцы employee_id из разных таблиц.

Такое объединение называется внутренним. Для него можно использовать специальный синтаксис с ключевым словом INNER JOIN. Приведенный ниже код выдаст те же результаты, что и предыдущий фрагмент:

Вместо предложения WHERE используется предложение ON, синтаксис которого совпадает с синтаксисом WHERE.

Число объединяемых таблиц в SQL не ограничено, но может ограничиваться в разных СУБД. Обратите внимание: чем больше таблиц объединяется, тем ниже производительность. Поэтому не рекомендуем объединять таблицы без особой необходимости.

Подзапросы SQL с инструкцией DELETE

Ниже приводится синтаксис и пример использования SQL подзапросов с инструкцией DELETE .

Если нужно удалить заказы из таблицы « neworder », для которых advance_amount меньше максимального значения advance_amount из таблицы « orders », можно использовать следующий код SQL :

Пример таблицы: neworder

Пожалуйста, оставляйте ваши мнения по текущей теме статьи. Мы очень благодарим вас за ваши комментарии, лайки, подписки, дизлайки, отклики!