Как думать на SQL?

Как думать на SQL?
Автор: Рахим Давлеткалиев

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:



(ссылка на таблицу)

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 bookidотносится 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:

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

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:

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

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 значенияbookid 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:

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

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:

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:

 

Результат:

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:

 

Результат:

author
Robin Sharma
Dan Brown

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

2. Теперь используем этот результат в новом запросе:

 

Результат:

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:

 

Что дает нам:

avg
3.000

И это можно использовать в качестве скалярной величины 3.

Теперь, наконец, можно написать весь запрос:

 

Это то же самое, что:

 

И результат:

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 значения SET‘ом.

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

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.

img7.2 Delete

Запрос DELETE это просто запрос SELECT или UPDATE без названий колонок. Серьезно. Как и в случае сSELECT 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:

Full Name
Lida Tyler

 

Запись опубликована в рубрике Обучение с метками . Добавьте в закладки постоянную ссылку.

Добавить комментарий

Войти с помощью: