Базы данных язык запросов sql руководство для начинающих 2023.
База данных – это хранилище, в которое можно сохранять данные, а позже делать по ним поиск и загружать их. Ну например, на форуме в базе данных может храниться информация о пользователях сайта и написанных ими сообщениях. При просмотре страницы скрипт на сервере ищет в БД сообщения на определенную тему и выводит их на странице. Почти любой интерактивный сайт использует БД.
Конечно, можно попробовать сделать свое хранилище (к примеру, на файлах), но вряд ли оно будет работать так же быстро и надежно, как профессиональная база данных. Хорошая база данных гарантирует отсутствие потерь сохраненных данных, даже если неожиданно отключится питание, отсутствие проблем при одновременной работе нескольких пользователей, позволяет искать информацию по произвольным критериям.
@sqlhub – разборы задач sql с нуля до профи.
Есть разные виды баз данных, но этот урок посвящен базам данных, поддерживающим язык SQL. В них любые операции над данными – добавление, удаление, поиск – делаются с помощью отправки SQL-запросов. Сам язык достаточно простой и запросы на нем напоминают обычные предложения на английском языке. Ну к примеру, запрос на удаление из БД пользователя с email ivan@example.com
выглядит так: DELETE FROM users WHERE email = 'ivan@example.com'
. Если знать английский (“удалить из пользователей где email равен ‘ivan@example.com‘”), то смысл запроса легко понять, даже не зная SQL. Запросы может отправлять как сам разработчик вручную, так и написанная им программа.
SQL – это что-то вроде стандарта в мире баз данных. Зная этот язык, можно работать с разными БД от разных производителей.
Программы, управляющие базой данных
Есть разные программы, которые позволяют создавать и управлять базой данных. Они называются СУБД (системы управления БД). Из бесплатных самые известные – это MySQL и PostgreSQL. MySQL (в 2016 году) более распространена, а в PostgreSQL больше интересных нестандартных возможностей (а также, считается что она более полно поддерживает стандарт).
Есть и коммерческие СУБД – например, MSSQL, Oracle DB.
Наконец, есть еще встраиваемые СУБД, которые используются не отдельно, а встраиваются в другую программу и используются только ей. Ну например, (в 2016 году) встроенную бесплатную СУБД SQLite использовали браузер Chrome, который хранил с ее помощью историю и закладки, Skype для хранения сообщений и множество мобильных приложений под Android и iOS.
Со всеми этими БД можно работать, зная язык SQL.
Устройство базы данных
База данных хранит данные в таблицах. Таблицы создает разработчик, и обычно каждая из них предназначается для своей сущности – например, таблица со списком пользователей, таблица тем на форуме, таблица сообщений на форуме. Таблица состоит из колонок, каждая из которых имеет определенных тип (число, строка). Ну к примеру, таблица для хранения информации о пользователях форума может выглядеть так:
id | name | password_hash | salt | registered | |
---|---|---|---|---|---|
1 | Администратор | admin@example.com | abbs09s7s6s6 | gt9xbxvx4x30 | 2014-08-02 |
2 | Иван | ivan@example.com | hd6bc00c8c7c665ce | gs65s4s4sb0x | 2015-01-01 |
При регистрации скрипт добавляет в нее информацию о новом пользователе, а при логине – проверяет введенные email и пароль. Мы, конечно, в целях безопасности не храним в базе сами пароли в открытом виде, а получаем из них хеш с солью и сохраняем их в колонках password_hash
и salt
(по которым можно проверить правильность введенного при логине пароля, но нельзя восстановить его). Также, мы присваиваем каждому пользователю уникальный числовой идентификатор (id
), который еще называют первичный ключ – это позволяет потом в других таблицах ссылаться на него (например, в таблице сообщений мы можем хранить id автора сообщения, по которому можно достать информацию о нем).
А вот, как может выглядеть таблица сообщений, которые оставили пользователи на форуме. Для простоты представим, что у нас нет отдельных тем, а есть один большой общий поток сообщений:
id | author_id | posted | text |
---|---|---|---|
1 | 1 | 2014-08-03 | Добро пожаловать на наш форум! Жду ваших сообщений. |
2 | 1 | 2014-08-04 | Что-то никого нету… |
3 | 1 | 2014-08-05 | Ни души… |
4 | 2 | 2015-01-01 | Всем привет. Я новый тут. |
Здесь колонка id
хранит идентификатор сообщения, author_id
– идентификатор автора сообщения (по которому можно найти его имя, email в первой таблице), posted
– дату отправки и text
– тело сообщения. Первые 3 сообщения оставил Администратор, а четвертое – Иван.
Все операции с таблицами, включая их создание и заполнение делаются с помощью запросов на языке SQL. Подробнее о том, как это делать, написано ниже по ссылкам.
Работа с базой данных
Как правило сам сервер базы данных (программа, которая обеспечивает ее работу) не имеет своего интерфейса и каких-то окошек, кнопочек, чтобы с ним взаимодействовать. Управление базой данных делается с помощью запуска программы-клиента, который подсоединяется к серверу, пересылает ему SQL запросы и выводит полученные ответы. Одновременно к БД может подсоединиться несколько клиентов.
Как правило, у каждой базы данных есть клиент для командной строки. Это программа с минималистичным интерфейсом, в которой можно писать SQL запросы и видеть полученные ответы. Это то, что стоит использовать начинающему.
Те, кто освоил основы, могут использовать и более сложные программы-клиенты с графическим интерфейсом. Они могут отображать информацию из базы данных в виде таблиц, перемещаться по ним, менять значения в них. При этом можно запускать и вручную написанные SQL запросы. Я не буду тут писать названия конкретных программ, но их легко найти по словам вроде “MySQL GUI”, “MySQL admin”, “PostgreSQL GUI” и так далее. Я бы советовал сначала научиться работать исключительно в клиенте командной строки, а только потом переходить к этим программам.
Наконец, подсоединяться и отправлять запросы к БД можно из программы. Например, скрипт на языке PHP может таким образом выбирать данные из базы и отображать на веб-странице. Для этого нужна библиотека или расширение-клиент для базы данных. В PHP есть даже 2 расширения для этого (PDO и MySQLi), я рекомендую использовать расширение PDO, так как оно поддерживает исключения, за счет чего при какой-то ошибке проще получить информацию о ней.
Изучаем базы данных – ссылки
Теория и туториалы для начинающих:
- основы и туториал по MySQL (немного старый, но еще актуальный): http://phpclub.ru/mysql/doc/tutorial.html
- руководство на русском по PostgreSQL: https://postgrespro.ru/docs/postgresql
- большой учебник по SQL: http://www.pyramidin.narod.ru/rusql/index.htm
Если ты хранишь данные в нескольких таблицах, то необходимо уметь создавать связи между ними. Всего есть 3 вида связей – “один-к-одному”, “один-ко-многим”, “многие-ко-многим”. Вот уроки по этой теме:
- отношения между таблицами в БД: http://jtest.ru/bazyi-dannyix/sql-dlya-nachinayushhix-chast-3.html
- внешние ключи: http://denis.in.ua/foreign-keys-in-mysql.htm
После этого надо научиться правильно проектировать таблицы и связи между ними. Для этого надо изучить нормализацию БД. По этой теме есть разные статьи – некоторые написаны простым языком, а некоторые нет. Это важная тема, если не соблюдать принципы нормализации, то потом с такой базой будет неудобно работать.
- https://habrahabr.ru/post/129195/
- https://habrahabr.ru/post/254773/
- http://club.shelek.ru/viewart.php?id=177
- http://alexvolkov.ru/database-normalizatio.html
Поскольку это очень важная тема, я написал отдельный урок про нормализацию.
Советую изучить style guide – рекомендации по выбору названий для таблиц и колонок: http://www.sqlstyle.guide/ru/
А пока еще несколько полезных ссылок:
- сборник запросов на все случаи жизни (англ): http://www.artfulsoftware.com/infotree/queries.php
- таблицы отличий в диалектах SQL в разных СУБД (англ): http://en.wikibooks.org/wiki/SQL_dialects_reference
- манга-учебник про SQL в картинках: http://www.nostarch.com/mg_databases.htm
Под Windows в командной строке не работают русские буквы
Надо выполнить команду SET NAMES cp866;
после соединения: http://gahcep.github.io/blog/2013/01/05/mysql-utf8/
Еще ссылки на тему кодировок при соединении с MySQL из PHP:
Что должен знать разработчик?
Вот список понятий, которые стоит знать, если ты хочешь очень хорошо разбираться в MySQL:
- управление базами данных: CREATE DATABASE, DROP DATABASE, SHOW DATABASES
- управление таблицами: CREATE TABLE, ALTER TABLE, DROP TABLE, SHOW TABLES, SHOW CREATE TABLE, DESC table, TRUNCATE table
- управление правами доступа: GRANT, SHOW GRANTS
- типы колонок: ENUM, SET, CHAR, VARCHAR, TEXT, DATE, TIME, DATETIME, TIMESTAMP, INT, FLOAT, TINYINT, DECIMAL, MEDIUMTEXT, LONGTEXT. В чем разница между TIMESTAMP и DATETIME? Между FLOAT и DECIMAL? CHAR и VARCHAR?
- DECIMAL — тип с фиксированной точностью. В отличие от FLOAT/DOUBLE, которые приближенные и могут терять знаки после запятой, DECIMAL хранит заданное число знаков. Используется например, для хранения суммы денег.
- NULL и троичная логика (в БД NULL значит «неизвестно». Например, возраст пользователя неизвестен. Соответственно, все операции с NULL это учитывают: NULL + 5 тоже дает в итоге NULL (5 + неизвестное число дает неизвестное число), сравнение (NULL = NULL) возвращает ложь, чтобы проверить равно ли поле NULL надо использовать IS NULL/IS NOT NULL. http://ru.wikipedia.org/wiki/NULL_(SQL))
- можно ли искать пустые поля условием WHERE x = NULL?
- при создании таблицы можно сделать поля обязательными для заполнения, указав NOT NULL
- SELECT/INSERT/DELETE/UPDATE
- порядок выполнения запроса выборки: FROM+JOIN, WHERE, GROUP, HAVING, ORDER, LIMIT, SELECT (его надо знать наизусть)
- REPLACE, INSERT IGNORE, INSERT .. ON DUPLICATE KEY UPDATE
- выборка данных: DISTINCT, JOIN, ORDER BY, GROUP BY, HAVING, LIMIT
- группировка и агрегатные функции: GROUP BY, COUNT, MAX, MIN, AVG, SUM
- транзакции: BEGIN, ROLLBACK, COMMIT
- внешние ключи: FOREIGN KEY. Внешний ключ — это поле, которое хранит id записи в другой таблице
- первичный ключ: естественный и искусственный
- обычные и уникальные индексы (ключи)
- оптимизация запросов, команда EXPLAIN
- отличие InnoDB от MyISAM
Теория по проектированию БД
Чтобы уметь проектировать базы данных и новые таблицы, нужно знать следующее:
- виды отношений между таблицами: один-к-одному, один-ко-многим, многие-ко-многим
- принципы нормализации БД. В интернете можно найти статьи где “нормальные формы” объясняют простыми словами, например http://club.shelek.ru/viewart.php?id=311 или https://habrahabr.ru/post/193756/ а также, можно почитать мой урок про нормализацию
- способы хранения древовидных (иерархических) данных в БД. Ну например, это нужно для реализации дерева комментариев к статье или дерева категорий товаров в интернет-магазине. Есть такие паттерны: Adjacency List, Closure Path, Nested Sets, Materialized Path. Вот мой урок про них: https://github.com/codedokode/pasta/blob/master/db/trees.md
- способы реализации наследования таблиц (когда есть похожие, но не одинаковые сущности с общим набором свойств: например Пользователи и Администраторы, или несколько видов приложений к сообщению: Видеозапись, Аудиозапись, Файл, Ссылка на сайт). Для таких случаев есть паттерны Single Table Inheritance, Concrete table Inheritance, Class Table Inheritance
- паттерн EAV (Entity-Attribute-Value), описание на англ., на русском. Этот паттерн можно использовать в тех случаях, когда есть сущности с разным набором свойств, и свойства могут добавляться (например объявление: объявления о сдаче квартиры и продаже машины имеют разный набор свойств). Также, в интернете можно найти много обсуждений по поводу того, зло это или нет. Есть также альтернативные подходы, например в PostgreSQL можно использовать индексируемые hstore (англ.) или json (англ.) колонки
Вот цикл статей на Хабре, который подойдет в качестве вступления: 1-3, 4-6, 7-9, 10-13, 14-15, бонус
Самое главное, что надо изучить – это нормализация. Если не знать ее или не следовать ее правилам, то с базой будет неудобно работать.
Чем отличаются движки для таблиц MyISAM и InnoDB?
Если кратко: MyISAM более простой и не поддерживает внешние ключи и транзакции. А они нужны почти всегда. Потому в 99% случаев тебе нужен InnoDB.
Индексы
Индексы позволяют ускорить поиск по условиям вроде x = ?
, x < ?
, x BETWEEN ? AND ?
, x LIKE 'xxx%'
, x IN (?, ?, ?)
, а также сортировку (поля по которым идет сортировка должны идти в конце индекса). Разница на большой таблице может быть огромная — порядка 1 тысячной секунды против нескольких секунд. Ну например, если у нас есть таблица размером в миллион записей и мы делаем запрос
SELECT a, b FROM table ORDER BY y LIMIT 10
то без индекса MySQL вынуждена будет прочитать с диска в память миллион значений, отсортировать их только ради того, чтобы взять первые 10. Если же есть индекс по полю y
(который хранит отсортированные по возрастанию значения этого поля) то MySQL просто возьмет из него первые 10 записей. Разница в скорости работы будет огромная.
Вот статьи для начинающих про индексы:
- http://ruhighload.com/post/%D0%A0%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%B0+%D1%81+%D0%B8%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D1%81%D0%B0%D0%BC%D0%B8+%D0%B2+MySQL
- http://www.mysql.ru/docs/man/MySQL_indexes.html
- http://habrahabr.ru/post/211022/
Если ты все прочел внимательно, ответь на вопрос, может ли индекс (если да, то какой) ускорить такие запросы:
SELECT * FROM table WHERE x <> 1
SELECT * FROM table WHERE x + y < 100
SELECT MAX(a) FROM table WHERE b = 2
SELECT * FROM table WHERE name LIKE '%Иван%'
SELECT * FROM table WHERE b = 1 AND a < 10
Задачка про лайки
С полученными знаниями ты легко сможешь решить эту задачу: есть пользователи (id, имя) и они могут ставить друг другу лайки. Сделай таблицы для хранения всей этой информации и напиши запрос, который выведет такую таблицу:
- id пользователя
- имя
- лайков получено
- лайков поставлено
- взаимных лайков
Сложно? Ну хорошо, давай начнем с более простой задачи: просто выведи 5 самых популярных пользователей.
Далее, выведи список всех пользователей, которые лайкнули пользователей A и B, но при этом не лайкнули пользователя C. Тут есть несколько вариантов решения.
- Если ты используешь несколько связанных друг с другом таблиц, связи необходимо пометить с помощью внешних ключей
- Желательно на уровне БД запретить возможность ставить пользователю лайк другому пользователю дважды (подсказка: можно использовать уникальный или первичный составной ключ)
- Подсказка: эта задача решается без подзапросов
- Подсказка: достаточно использовать всего 2 джойна и группировку
- Подсказка: изучи агрегатные функции, которые можно применять к сгруппированным данным: http://www.mysql.ru/docs/man/Group_by_functions.html
- Подсказка: для подсчета числа взаимных лайков внутри группы можно написать выражение, которое для каждой строчки вернет 0/1 в зависимости от того, обозначает она взаимный лайк или нет, а потом остается только просуммировать эти значения
- Подсказка: задача про пользователей, “которые лайкнули пользователей A и B, но при этом не лайкнули пользователя C”, решается без подзапросов и джойнов, в один проход по таблице с группировкой. Достаточно сгруппировать строки, после чего посчитать число лайков к A, B, С в каждой группе и отобрать те группы, которые соответствуют условию (HAVING).
- Подсказка: изучи функции из этого списка: http://www.mysql.ru/docs/man/Control_flow_functions.html – они тут пригодятся. С их помощью можно найти число записей, соответствующих определенному условию
Усложненная (но более жизненная) задача про лайки
В воображаемой социальной сети есть Пользователи (id, имя), Фото (id, название, автор) и Комментарии К Фото (id, текст, автор, к какому Фото относится). Необходимо добавить возможность для Пользователей ставить лайки другим Пользователям, Фото или Комментариям К Фото. Нужно реализовать такие возможности:
- пользователь не может поставить 2 лайка одной и той же сущности (например одному и тому же Фото)
- пользователь может отозвать лайк
- необходимо иметь возможность посчитать число полученных сущностью лайков и вывести список Пользователей, поставивших лайки
- в будущем могут появиться новые виды сущностей которые можно лайкать
Для начала, нужно решить задачу без оглядки на производительность. Очень желательно следовать принципам нормализации и помечать связи внешними ключами (а также на уровне БД предотвратить возможность повторной отправки лайка). Далее, можно дополнить решение комментариями по поводу оптимизаций производительности.
Тут есть несколько вариантов решения.
Задачка про кинотеатр
Вот дополнительная, более сложная задачка. Есть кинотеатр, в нем идут фильмы. У фильма есть название, длительность (пусть для простоты будет 60, 90 или 120 минут), цена билета (в разное время и дни может быть разная), время начала сеанса (один фильм может быть показан несколько раз в разное время за разную цену). Также, есть информация о купленных билетах (номер билета, на какой сеанс).
Задания:
- составь грамотную нормализованную схему хранения этих данных в БД. Внеси в нее 4-5 фильмов, расписание на один день и несколько проданных билетов.
Сделай запросы, считающие и выводящие в понятном виде:
- ошибки в расписании (фильмы накладываются друг на друга), отсортированные по возрастанию времени. Выводить надо колонки «фильм 1», «время начала», «длительность», «фильм 2», «время начала», «длительность».
- перерывы больше или равные 30 минут между фильмами, выводятся по уменьшению длительности перерыва. Выводить надо колонки «фильм 1», «время начала», «длительность», «время начала второго фильма», «длительность перерыва».
- список фильмов, для каждого указано общее число посетителей за все время, среднее число зрителей за сеанс и общая сумма сбора по каждому, отсортированные по убыванию прибыли. Внизу таблицы должна быть строчка «итого», содержащая данные по всем фильмам сразу.
- число посетителей и кассовые сборы, сгруппированные по времени начала фильма: с 9 до 15, с 15 до 18, с 18 до 21, с 21 до 00:00. (то есть сколько посетителей пришло с 9 до 15 часов, сколько с 15 до 18 и т.д.).
Сложная задача про календарь
Решил предыдущие задачи и они слишком простые? Ок, давай возьмемся за действительно сложную задачу. Напиши SQL-код, выводящий календарь на текущий месяц в виде:
Пн | Вт | Ср | Чт | Пт | Сб | Вс |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
- Подсказка: ты можешь делать запросы без таблиц, например
SELECT 2 + 3, 'Hello'
- Подсказка: здесь не надо использовать циклы или процедуры
- Подсказка: функции работы с датой и временем ты можешь найти тут http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/date-and-time-functions.html (англ.)
- Подсказка: для сокращения объема кода ты можешь использовать переменные (создаются командой
SET
)
Различные примеры SQL запросов
select
distinct first_name, last_name
from
actor as a ;
select
last_name, count(last_name) as lnc
from
actor as a
group by
last_name
having count(last_name) > 1;
-- приоритеты логических операторов
SELECT * FROM payment p ;
SELECT
p.amount, p.payment_date
FROM
payment AS p
WHERE
p.amount > 7 AND p.payment_date > '2007-05-01'
OR
p.amount < 3 AND p.payment_date > '2007-05-05'
ORDER BY
p.amount, p.payment_date;
-- приоритеты логических операторов
SELECT DISTINCT
amount
FROM
payment AS p
WHERE
(amount = 1.99 OR amount = 4.99)
OR
(amount = 8.99 OR amount = 10.99)
ORDER BY
amount;
SELECT NOW();
SELECT EXTRACT(YEAR FROM NOW());
SELECT EXTRACT(MONTH FROM NOW());
SELECT EXTRACT(DAY FROM NOW());
SELECT EXTRACT (DOW FROM NOW());
SELECT AGE(NOW(), '2000-12-12');
SELECT EXTRACT(YEAR FROM AGE(NOW(), '2000-12-12'));
SELECT EXTRACT(EPOCH FROM '2020-12-12' - '2000-12-12');
select age('2020-08-01', '2012-03-05');
select '2015-01-11'::date - '2015-01-01'::date;
SELECT
(EXTRACT(epoch from age('2017-6-15', now())) / 86400)::int
SELECT
*
FROM
film AS f
WHERE
--title LIKE('D% C%e');
title ilike('d_i%');
-- LIKE - чувствителен к регистру
-- ilike - не чувствителен к регистру
-- % сколько угодно символов
-- _ один любой символ
SELECT
*
FROM
film f
WHERE
f.title NOT LIKE 'D%'
AND f.description LIKE '%Shark%'
AND f.rental_duration IN(3, 5);
-- функция IN(3, 5) проверяет на наличие одного из указ-х элементов
-- Работа с датами
SELECT
c.create_date
,c.last_update
FROM
customer AS c
;
SELECT
'2022-01-15 15:15:15'::DATE AS " Дата из строки"
,'2022-01-15 15:15:15' AS "Строка"
,timestamp'2022-01-15 15:15:15' AS "Дата+Время 1"
,'2022-01-15 15:15:15'::TIMESTAMP AS "Дата+Время 2"
;
SELECT
-- Использование ::DATE
'2022-01-15 15:15:15'::DATE - '2006-02-13 10:10:10' AS "::DATE 1"
,'2022-01-15'::DATE - '2022-02-13'::DATE AS "::DATE 2"
-- Использование date
,date'2022-01-15' - date'2022-02-13' AS "date 1"
,date'2022-01-15' - '2022-02-13' AS "date 2"
-- timestamp дата
,timestamp'2022-04-13' - '2022-02-13' AS "ts 1"
,timestamp'2022-04-13' - timestamp'2022-02-13' AS "ts 2"
-- timestamp дата+время
,timestamp'2022-04-13 ' - '2022-02-13' AS "ts time 1"
,timestamp'2022-04-13 15:15:15' - timestamp'2022-02-13 10:10:10' AS "ts time 2"
,'2022-04-13 15:15:15'::TIMESTAMP - '2022-02-13 10:10:10'::TIMESTAMP AS "ts time 3"
;
SELECT
'2022-04-13'::TIMESTAMP AS tm
, timestamp'2006-04-13 10:10:10' - date'2006-05-13'
;
SELECT date('2022-04-13 10:10:10') AS "date 1";
SELECT
last_update
,text(last_update )
,last_update ::TEXT
FROM
customer c;
SELECT
create_date AS "Создание"
,last_update AS "Обнова"
,concat(create_date - last_update) AS "Вычет"
,create_date - '2006-02-13' AS "Нов.вычет"
FROM
customer;
Домашнее задание №1
SELECT * FROM film f;
SELECT TEXT(f.last_update) FROM film f;
SELECT f.rental_rate FROM film f;
SELECT
f.title AS "Имя"
,f.release_year AS "Релиз"
,f.rental_rate AS "Ставка"
,round(f.rental_rate / f.rental_duration, 2) AS "Ставка в час"
FROM
film AS f
WHERE
f.rental_rate > 3
AND
f.release_year = 2006
ORDER BY
f.title;
--TEXT(f.release_year) LIKE '2006%'
--EXTRACT(YEAR FROM f.last_update) = '2006'
Домашнее задание №2
SELECT * FROM payment p;
SELECT
*
FROM
payment AS p
WHERE
p.payment_date > '2007-05-01' AND p.amount > 3
OR
p.amount > 10
ORDER BY
p.payment_date;
Домашнее задание №3
SELECT
--a.first_name || ' ' || a.last_name
CONCAT(a.first_name, ' ', a.last_name)
FROM
actor AS a
WHERE
a.first_name LIKE 'F%'
AND
a.last_name NOT LIKE '%s'
ORDER BY
a.last_update;