Grundlegende SQL-Befehle - Die Liste der Datenbankabfragen und -anweisungen, die Sie kennen sollten

SQL steht für Structured Query Language. SQL-Befehle sind die Anweisungen für die Kommunikation mit einer Datenbank, um Aufgaben, Funktionen und Abfragen mit Daten auszuführen.

SQL-Befehle können verwendet werden, um die Datenbank zu durchsuchen und andere Funktionen wie das Erstellen von Tabellen, das Hinzufügen von Daten zu Tabellen, das Ändern von Daten und das Löschen von Tabellen auszuführen.

Hier ist eine Liste grundlegender SQL-Befehle (manchmal auch als Klauseln bezeichnet), die Sie kennen sollten, wenn Sie mit SQL arbeiten möchten.

SELECT und FROM

Der SELECTTeil einer Abfrage bestimmt, welche Spalten der Daten in den Ergebnissen angezeigt werden sollen. Es gibt auch Optionen, die Sie anwenden können, um Daten anzuzeigen, die keine Tabellenspalte sind.

Das folgende Beispiel zeigt drei Spalten SELECTed FROMdie „Student“ Tisch und eine berechnete Spalte. In der Datenbank werden die studentID, der Vorname und der Nachname des Schülers gespeichert. Wir können die Spalten Vorname und Nachname kombinieren, um die berechnete Spalte FullName zu erstellen.

SELECT studentID, FirstName, LastName, FirstName + ' ' + LastName AS FullName FROM student;
+-----------+-------------------+------------+------------------------+ | studentID | FirstName | LastName | FullName | +-----------+-------------------+------------+------------------------+ | 1 | Monique | Davis | Monique Davis | | 2 | Teri | Gutierrez | Teri Gutierrez | | 3 | Spencer | Pautier | Spencer Pautier | | 4 | Louis | Ramsey | Louis Ramsey | | 5 | Alvin | Greene | Alvin Greene | | 6 | Sophie | Freeman | Sophie Freeman | | 7 | Edgar Frank "Ted" | Codd | Edgar Frank "Ted" Codd | | 8 | Donald D. | Chamberlin | Donald D. Chamberlin | | 9 | Raymond F. | Boyce | Raymond F. Boyce | +-----------+-------------------+------------+------------------------+ 9 rows in set (0.00 sec)

TABELLE ERSTELLEN

CREATE TABLEmacht genau das, wonach es sich anhört: Es erstellt eine Tabelle in der Datenbank. Sie können den Namen der Tabelle und die Spalten angeben, die in der Tabelle enthalten sein sollen.

CREATE TABLE table_name ( column_1 datatype, column_2 datatype, column_3 datatype );

ALTER TABLE

ALTER TABLEändert die Struktur einer Tabelle. So würden Sie einer Datenbank eine Spalte hinzufügen:

ALTER TABLE table_name ADD column_name datatype;

PRÜFEN

Die CHECKEinschränkung wird verwendet, um den Wertebereich zu begrenzen, der in einer Spalte platziert werden kann.

Wenn Sie eine CHECKEinschränkung für eine einzelne Spalte definieren, werden nur bestimmte Werte für diese Spalte zugelassen. Wenn Sie eine CHECKEinschränkung für eine Tabelle definieren, können die Werte in bestimmten Spalten basierend auf den Werten in anderen Spalten in der Zeile begrenzt werden.

Die folgende SQL erstellt eine CHECKEinschränkung für die Spalte "Alter", wenn die Tabelle "Personen" erstellt wird. Die CHECKEinschränkung stellt sicher, dass Sie keine Person unter 18 Jahren haben können.

CREATE TABLE Persons ( ID int NOT NULL, LastName varchar(255) NOT NULL, FirstName varchar(255), Age int, CHECK (Age>=18) );

Verwenden Sie die folgende SQL-Syntax, um die Benennung einer CHECKEinschränkung zu ermöglichen und eine CHECKEinschränkung für mehrere Spalten zu definieren :

CREATE TABLE Persons ( ID int NOT NULL, LastName varchar(255) NOT NULL, FirstName varchar(255), Age int, City varchar(255), CONSTRAINT CHK_Person CHECK (Age>=18 AND City="Sandnes") );

WO

(AND ,OR , IN, BETWEEN, Und LIKE)

Die WHEREKlausel wird verwendet, um die Anzahl der zurückgegebenen Zeilen zu begrenzen.

Als Beispiel zuerst werden wir Ihnen eine Show - SELECTAnweisung und die Ergebnisse ohne eine WHEREErklärung. Dann fügen wir eine WHEREAnweisung hinzu, die alle fünf oben genannten Qualifikationsmerkmale verwendet.

SELECT studentID, FullName, sat_score, rcd_updated FROM student;
+-----------+------------------------+-----------+---------------------+ | studentID | FullName | sat_score | rcd_updated | +-----------+------------------------+-----------+---------------------+ | 1 | Monique Davis | 400 | 2017-08-16 15:34:50 | | 2 | Teri Gutierrez | 800 | 2017-08-16 15:34:50 | | 3 | Spencer Pautier | 1000 | 2017-08-16 15:34:50 | | 4 | Louis Ramsey | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 5 | Alvin Greene | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 6 | Sophie Freeman | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 7 | Edgar Frank "Ted" Codd | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 | | 8 | Donald D. Chamberlin | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 | | 9 | Raymond F. Boyce | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 | +-----------+------------------------+-----------+---------------------+ 9 rows in set (0.00 sec)

Jetzt wiederholen wir die SELECTAbfrage, begrenzen jedoch die mit einer WHEREAnweisung zurückgegebenen Zeilen .

STUDENT studentID, FullName, sat_score, recordUpdated FROM student WHERE (studentID BETWEEN 1 AND 5 OR studentID = 8) AND sat_score NOT IN (1000, 1400);
+-----------+----------------------+-----------+---------------------+ | studentID | FullName | sat_score | rcd_updated | +-----------+----------------------+-----------+---------------------+ | 1 | Monique Davis | 400 | 2017-08-16 15:34:50 | | 2 | Teri Gutierrez | 800 | 2017-08-16 15:34:50 | | 4 | Louis Ramsey | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 5 | Alvin Greene | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 8 | Donald D. Chamberlin | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 | +-----------+----------------------+-----------+---------------------+ 5 rows in set (0.00 sec)

AKTUALISIEREN

Um einen Datensatz in einer Tabelle zu aktualisieren, verwenden Sie die UPDATEAnweisung.

Verwenden Sie die WHEREBedingung, um anzugeben, welche Datensätze Sie aktualisieren möchten. Es ist möglich, eine oder mehrere Spalten gleichzeitig zu aktualisieren. Die Syntax lautet:

UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2, ... WHERE condition;

Hier ist ein Beispiel für die Aktualisierung des Namens des Datensatzes mit der ID 4:

UPDATE Person SET Name = “Elton John” WHERE Id = 4;

Sie können Spalten in einer Tabelle auch aktualisieren, indem Sie Werte aus anderen Tabellen verwenden. Verwenden Sie die JOINKlausel, um Daten aus mehreren Tabellen abzurufen. Die Syntax lautet:

UPDATE table_name1 SET table_name1.column1 = table_name2.columnA table_name1.column2 = table_name2.columnB FROM table_name1 JOIN table_name2 ON table_name1.ForeignKey = table_name2.Key

Hier ist ein Beispiel für die Aktualisierung des Managers aller Datensätze:

UPDATE Person SET Person.Manager = Department.Manager FROM Person JOIN Department ON Person.DepartmentID = Department.ID

GRUPPIERE NACH

GROUP BY allows you to combine rows and aggregate data.

Here is the syntax of GROUP BY:

SELECT column_name, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column_name;

HAVING

HAVING allows you to filter the data aggregated by the GROUP BY clause so that the user gets a limited set of records to view.

Here is the syntax of HAVING:

SELECT column_name, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column_name HAVING COUNT(*) > value;

AVG()

“Average” is used to calculate the average of a numeric column from the set of rows returned by a SQL statement.

Here is the syntax for using the function:

SELECT groupingField, AVG(num_field) FROM table1 GROUP BY groupingField

Here’s an example using the student table:

SELECT studentID, FullName, AVG(sat_score) FROM student GROUP BY studentID, FullName;

AS

AS allows you to rename a column or table using an alias.

SELECT user_only_num1 AS AgeOfServer, (user_only_num1 - warranty_period) AS NonWarrantyPeriod FROM server_table

This results in output as below.

+-------------+------------------------+ | AgeOfServer | NonWarrantyPeriod | +-------------+------------------------+ | 36 | 24 | | 24 | 12 | | 61 | 49 | | 12 | 0 | | 6 | -6 | | 0 | -12 | | 36 | 24 | | 36 | 24 | | 24 | 12 | +-------------+------------------------+

You can also use AS to assign a name to a table to make it easier to reference in joins.

SELECT ord.product, ord.ord_number, ord.price, cust.cust_name, cust.cust_number FROM customer_table AS cust JOIN order_table AS ord ON cust.cust_number = ord.cust_number

This results in output as below.

+-------------+------------+-----------+-----------------+--------------+ | product | ord_number | price | cust_name | cust_number | +-------------+------------+-----------+-----------------+--------------+ | RAM | 12345 | 124 | John Smith | 20 | | CPU | 12346 | 212 | Mia X | 22 | | USB | 12347 | 49 | Elise Beth | 21 | | Cable | 12348 | 0 | Paul Fort | 19 | | Mouse | 12349 | 66 | Nats Back | 15 | | Laptop | 12350 | 612 | Mel S | 36 | | Keyboard| 12351 | 24 | George Z | 95 | | Keyboard| 12352 | 24 | Ally B | 55 | | Air | 12353 | 12 | Maria Trust | 11 | +-------------+------------+-----------+-----------------+--------------+

ORDER BY

ORDER BY gives us a way to sort the result set by one or more of the items in the SELECT section. Here is an SQL sorting the students by FullName in descending order. The default sort order is ascending (ASC) but to sort in the opposite order (descending) you use DESC.

SELECT studentID, FullName, sat_score FROM student ORDER BY FullName DESC;

COUNT

COUNT will count the number of rows and return that count as a column in the result set.

Here are examples of what you would use COUNT for:

  • Counting all rows in a table (no group by required)
  • Counting the totals of subsets of data (requires a Group By section of the statement)

This SQL statement provides a count of all rows. Note that you can give the resulting COUNT column a name using “AS”.

SELECT count(*) AS studentCount FROM student; 

DELETE

DELETE is used to delete a record in a table.

Be careful. You can delete all records of the table or just a few. Use the WHERE condition to specify which records you want to delete. The syntax is:

DELETE FROM table_name WHERE condition;

Here is an example deleting from the table Person the record with Id 3:

DELETE FROM Person WHERE Id = 3;

INNER JOIN

JOIN, also called Inner Join, selects records that have matching values in two tables.

SELECT * FROM A x JOIN B y ON y.aId = x.Id

LEFT JOIN

A LEFT JOIN returns all rows from the left table, and the matched rows from the right table. Rows in the left table will be returned even if there was no match in the right table. The rows from the left table with no match in the right table will have null for right table values.

SELECT * FROM A x LEFT JOIN B y ON y.aId = x.Id

RIGHT JOIN

A RIGHT JOIN returns all rows from the right table, and the matched rows from the left table. Opposite of a left join, this will return all rows from the right table even where there is no match in the left table. Rows in the right table that have no match in the left table will have null values for left table columns.

SELECT * FROM A x RIGHT JOIN B y ON y.aId = x.Id 

FULL OUTER JOIN

A FULL OUTER JOIN returns all rows for which there is a match in either of the tables. So if there are rows in the left table that do not have matches in the right table, those will be included. Also, if there are rows in the right table that do not have matches in the left table, those will be included.

SELECT Customers.CustomerName, Orders.OrderID FROM Customers FULL OUTER JOIN Orders ON Customers.CustomerID=Orders.CustomerID ORDER BY Customers.CustomerName

INSERT

INSERT is a way to insert data into a table.

INSERT INTO table_name (column_1, column_2, column_3) VALUES (value_1, 'value_2', value_3);

LIKE

LIKE  is used in a WHERE or HAVING (as part of the GROUP BY) to limit the selected rows to the items when a column has a certain pattern of characters contained in it.

This SQL will select students that have FullName starting with “Monique” or ending with “Greene”.

SELECT studentID, FullName, sat_score, rcd_updated FROM student WHERE FullName LIKE 'Monique%' OR FullName LIKE '%Greene'; 
+-----------+---------------+-----------+---------------------+ | studentID | FullName | sat_score | rcd_updated | +-----------+---------------+-----------+---------------------+ | 1 | Monique Davis | 400 | 2017-08-16 15:34:50 | | 5 | Alvin Greene | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | +-----------+---------------+-----------+---------------------+ 2 rows in set (0.00 sec)

You can place NOT before LIKE to exclude the rows with the string pattern instead of selecting them. This SQL excludes records that contain “cer Pau” and “Ted” in the FullName column.

SELECT studentID, FullName, sat_score, rcd_updated FROM student WHERE FullName NOT LIKE '%cer Pau%' AND FullName NOT LIKE '%"Ted"%';
+-----------+----------------------+-----------+---------------------+ | studentID | FullName | sat_score | rcd_updated | +-----------+----------------------+-----------+---------------------+ | 1 | Monique Davis | 400 | 2017-08-16 15:34:50 | | 2 | Teri Gutierrez | 800 | 2017-08-16 15:34:50 | | 4 | Louis Ramsey | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 5 | Alvin Greene | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 6 | Sophie Freeman | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 | | 8 | Donald D. Chamberlin | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 | | 9 | Raymond F. Boyce | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 | +-----------+----------------------+-----------+---------------------+ 7 rows in set (0.00 sec)