INSERT Employees (ID,Name,Birthday,Email,PositionID,DepartmentID,ManagerID)VALUES

(1000, N 'Иванов И.И.','19550219','[email protected]',2,1,NULL),

(1001, N 'Петров П.П.','19831203','[email protected]',3,3,1003),

(1002, N 'Сидоров С.С.','19760607','[email protected]',1,2,1000),

(1003, N 'Андреев А.А.','19820417','[email protected]',4,3,1000)

Дополнительно стоит отметить, что в некластерный индекс можно включать значения при помощи указания их в INCLUDE. Т.е. в данном случае INCLUDE-индекс чем-то будет напоминать кластерный индекс, только теперь не индекс прикручен к таблице, а необходимые значения прикручены к индексу. Соответственно, такие индексы могут очень повысить производительность запросов на выборку (SELECT), если все перечисленные поля имеются в индексе, то возможно обращений к таблице вообще не понадобится. Но это естественно повышает размер индекса, т.к. значения перечисленных полей дублируются в индексе.

Вырезка из MSDN. Общий синтаксис команды для создания индексов

CREATE [ UNIQUE ] [ CLUSTERED | NONCLUSTERED ] INDEX index_name

ON < object > (column [ ASC | DESC ] [,... n ])

[ INCLUDE (column_name [,... n ]) ]

 

 

Подытожим

Индексы могут повысить скорость выборки данных (SELECT), но индексы уменьшают скорость модификации данных таблицы, т.к. после каждой модификации системе будет необходимо перестроить все индексы для конкретной таблицы.

Желательно в каждом случае найти оптимальное решение, золотую середину, чтобы и производительность выборки, так и модификации данных была на должном уровне. Стратегия по созданию индексов и их количества может зависеть от многих факторов, например, насколько часто изменяются данные в таблице.

Заключение по DDL

Как можно увидеть, язык DDL не так сложен, как может показаться на первый взгляд. Здесь я смог показать практически все его основные конструкции, оперируя всего тремя таблицами.

Главное — понять суть, а остальное дело практики.

Удачи вам в освоении этого замечательного языка под назв

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server. Часть вторая tutorial

SQL*, Microsoft SQL Server*

Вступление и DDL – Data Definition Language (язык описания данных)

Часть первая — habrahabr.ru/post/255361

DML – Data Manipulation Language (язык манипулирования данными)

В первой части мы уже немного затронули язык DML, применяя почти весь набор его команд, за исключением команды MERGE.

Рассказывать про DML я буду по своей последовательности выработанной на личном опыте. По ходу, так же постараюсь рассказать про «скользкие» места, на которые стоит акцентировать внимание, эти «скользкие» места, схожи во многих диалектах языка SQL.

Т.к. учебник посвящается широкому кругу читателей (не только программистам), то и объяснение, порой будет соответствующее, т.е. долгое и нудное. Это мое видение материала, которое в основном получено на практике в результате профессиональной деятельности.

Основная цель данного учебника, шаг за шагом, выработать полное понимание сути языка SQL и научить правильно применять его конструкции. Профессионалам в этой области, может тоже будет интересно пролистать данный материал, может и они смогут вынести для себя что-то новое, а может просто, будет полезно почитать в целях освежить память. Надеюсь, что всем будет интересно.

Т.к. DML в диалекте БД MS SQL очень сильно связан с синтаксисом конструкции SELECT, то я начну рассказывать о DML именно с нее. На мой взгляд конструкция SELECT является самой главной конструкцией языка DML, т.к. за счет нее или ее частей осуществляется выборка необходимых данных из БД.

Язык DML содержит следующие конструкции:

 

· SELECT – выборка данных

· INSERT – вставка новых данных

· UPDATE – обновление данных

· DELETE – удаление данных

· MERGE – слияние данных

 

В данной части, мы рассмотрим, только базовый синтаксис команды SELECT, который выглядит следующим образом:

SELECT [ DISTINCT ] список_столбцов или *

FROM источник

WHERE фильтр

ORDER BY выражение_сортировки

Тема оператора SELECT очень обширная, поэтому в данной части я и остановлюсь только на его базовых конструкциях. Я считаю, что, не зная хорошо базы, нельзя приступать к изучению более сложных конструкций, т.к. дальше все будет крутиться вокруг этой базовой конструкции (подзапросы, объединения и т.д.).

Также в рамках этой части, я еще расскажу о предложении TOP. Это предложение я намерено не указал в базовом синтаксисе, т.к. оно реализуется по-разному в разных диалектах языка SQL.

Если язык DDL больше статичен, т.е. при помощи него создаются жесткие структуры (таблицы, связи и т.п.), то язык DML носит динамический характер, здесь правильные результаты вы можете получить разными путями.

Обучение так же будет продолжаться в режиме Step by Step, т.е. при чтении нужно сразу же своими руками пытаться выполнить пример. После делаете анализ полученного результата и пытаетесь понять его интуитивно. Если что-то остается непонятным, например, значение какой-нибудь функции, то обращайтесь за помощью в интернет.

Примеры будут показываться на БД Test, которая была создана при помощи DDL+DML в первой части.

Для тех, кто не создавал БД в первой части (т.к. не всех может интересовать язык DDL), может воспользоваться следующим скриптом:

Скрипт создания БД Test

 

Все, теперь мы готовы приступить к изучению языка DML.

SELECT – оператор выборки данных

Первым делом, для активного редактора запроса, сделаем текущей БД Test, выбрав ее в выпадающем списке или же командой «USE Test».

Начнем с самой элементарной формы SELECT:

SELECT *

FROM Employees

В данном запросе мы просим вернуть все столбцы (на это указывает «*») из таблицы Employees – можно прочесть это как «ВЫБЕРИ все_поля ИЗ таблицы_сотрудники». В случае наличия кластерного индекса, возвращенные данные, скорее всего будут отсортированы по нему, в данном случае по колонке ID (но это не суть важно, т.к. в большинстве случаев сортировку мы будем указывать в явном виде сами при помощи ORDER BY …):

ID	Name	Birthday	Email	PositionID	DepartmentID	HireDate	ManagerID
	Иванов И.И.	1955-02-19	[email protected]			2015-04-08	NULL
	Петров П.П.	1983-12-03	[email protected]			2015-04-08
	Сидоров С.С.	1976-06-07	[email protected]			2015-04-08
	Андреев А.А.	1982-04-17	[email protected]			2015-04-08

Вообще стоит сказать, что в диалекте MS SQL самая простая форма запроса SELECT может не содержать блока FROM, в этом случае вы можете использовать ее, для получения каких-то значений:

SELECT

5550/100*15,

SYSDATETIME(), -- получение системной даты БД

SIN (0)+ COS (0)

 

(No column name)	(No column name)	(No column name)
	2015-04-11 12:12:36.0406743

Обратите внимание, что выражение (5550/100*15) дало результат 825, хотя если мы посчитаем на калькуляторе получится значение (832.5). Результат 825 получился по той причине, что в нашем выражении все числа целые, поэтому и результат целое число, т.е. (5550/100) дает нам 55, а не (55.5).

Запомните следующее, что в MS SQL работает следующая логика:

 

· Целое / Целое = Целое (т.е. в данном случае происходит целочисленное деление)

· Вещественное / Целое = Вещественное

· Целое / Вещественное = Вещественное

Т.е. результат преобразуется к большему типу, поэтому в 2-х последних случаях мы получаем вещественное число (рассуждайте как в математике – диапазон вещественных чисел больше диапазона целых, поэтому и результат преобразуется к нему):

SELECT

123/10, -- 12

123./10, -- 12.3

123/10. -- 12.3

Здесь (123.) = (123.0), просто в данном случае 0 можно отбросить и оставить только точку.

При других арифметических операциях действует та же самая логика, просто в случае деления этот нюанс более актуален.

Поэтому обращайте внимание на тип данных числовых столбцов. В том случае если он целый, а результат вам нужно получить вещественный, то используйте преобразование, либо просто ставьте точку после числа указанного в виде константы (123.).

Для преобразования полей можно использовать функцию CAST или CONVERT. Для примера воспользуемся полем ID, оно у нас типа int:

SELECT

ID,

ID /100, -- здесь произойдет целочисленное деление

CAST (ID AS float)/100, -- используем функцию CAST для преобразования в тип float

CONVERT (float, ID)/100, -- используем функцию CONVERT для преобразования в тип float

ID /100. -- используем преобразование за счет указания что знаменатель вещественное число

FROM Employees

 

ID	(No column name)	(No column name)	(No column name)	(No column name)
				10.000000
		10.01	10.01	10.010000
		10.02	10.02	10.020000
		10.03	10.03	10.030000

 

На заметку. В БД ORACLE синтаксис без блока FROM недопустим, там для этой цели используется системная таблица DUAL, которая содержит одну строку:

SELECT

5550/100*15, -- а в ORACLE результат будет равен 832.5

sysdate,

sin (0)+ cos (0)

FROM DUAL

 

 

Примечание. Имя таблицы во многих РБД может предваряться именем схемы:

SELECT *

FROM dbo.Employees -- dbo – имя схемы

 

Схема – это логическая единица БД, которая имеет свое наименование и позволяет сгруппировать внутри себя объекты БД такие как таблицы, представления и т.д.

Определение схемы в разных БД может отличатся, где-то схема непосредственно связанна с пользователем БД, т.е. в данном случае можно сказать, что схема и пользователь – это синонимы и все создаваемые в схеме объекты по сути являются объектами данного пользователя. В MS SQL схема – это независимая логическая единица, которая может быть создана сама по себе (см. CREATE SCHEMA).

По умолчанию в базе MS SQL создается одна схема с именем dbo (Database Owner) и все создаваемые объекты по умолчанию создаются именно в данной схеме. Соответственно, если мы в запросе указываем просто имя таблицы, то она будет искаться в схеме dbo текущей БД. Если мы хотим создать объект в конкретной схеме, мы должны будем так же предварить имя объекта именем схемы, например, «CREATE TABLE имя_схемы.имя_таблицы(…)».

В случае MS SQL имя схемы может еще предваряться именем БД, в которой находится данная схема:

SELECT *

FROM Test. dbo.Employees -- имя_базы.имя_схемы.таблица

Такое уточнение бывает полезным, например, если:

 

· в одном запросе мы обращаемся к объектам расположенных в разных схемах или базах данных

· требуется сделать перенос данных из одной схемы или БД в другую

· находясь в одной БД, требуется запросить данные из другой БД

· и т.п.

Схема – очень удобное средство, которое полезно использовать при разработке архитектуры БД, а особенно крупных БД.

 

Так же не забываем, что в тексте запроса мы можем использовать как однострочные «-- …», так и многострочные «/* … */» комментарии. Если запрос большой и сложный, то комментарии могут очень помочь, вам или кому-то другому, через некоторое время, вспомнить или разобраться в его структуре.

Если столбцов в таблице очень много, а особенно, если в таблице еще очень много строк, плюс к тому если мы делаем запросы к БД по сети, то предпочтительней будет выборка с непосредственным перечислением необходимых вам полей через запятую:

SELECT ID,Name

FROM Employees

 

Т.е. здесь мы говорим, что нам из таблицы нужно вернуть только поля ID и Name. Результат будет следующим (кстати оптимизатор здесь решил воспользоваться индексом, созданным по полю Name):

ID	Name
	Андреев А.А.
	Иванов И.И.
	Петров П.П.
	Сидоров С.С.

 

На заметку. Порой бывает полезным посмотреть на то как осуществляется выборка данных, например, чтобы выяснить какие индексы используются. Это можно сделать если нажать кнопку «Display Estimated Execution Plan – Показать расчетный план» или установить «Include Actual Execution Plan – Включить в результат актуальный план выполнения запроса» (в данном случае мы сможем увидеть уже реальный план, соответственно, только после выполнения запроса):

Анализ плана выполнения очень полезен при оптимизации запроса, он позволяет выяснить каких индексов не хватает или же какие индексы вообще не используются и их можно удалить.

Если вы только начали осваивать DML, то сейчас для вас это не так важно, просто возьмите на заметку и можете спокойно забыть об этом (может это вам никогда и не пригодится) – наша первоначальная цель изучить основы языка DML и научится правильно применять их, а оптимизация это уже отдельное искусство. Порой важнее, чтобы на руках просто был правильно написанный запрос, который возвращает правильные результат с предметной точки зрения, а его оптимизацией уже занимаются отдельные люди. Для начала вам нужно научиться просто правильно писать запросы, используя любые средства для достижения цели. Главная цель которую вы сейчас должны достичь – чтобы ваш запрос возвращал правильные результаты.

 

Задание псевдонимов для таблиц

При перечислении колонок их можно предварять именем таблицы, находящейся в блоке FROM: