Более простой синтаксис запросов меньше ошибок

Узнайте о антипаттернах, планах выполнения, time complexity, настройке запросов и оптимизации в SQL

Язык структурированных запросов (SQL) является незаменимым навыком в индустрии информатики, и вообще говоря, изучение этого навыка относительно просто. Однако большинство забывают, что SQL — это не только написание запросов, это всего лишь первый шаг дальше по дороге. Обеспечение производительности запросов или их соответствия контексту, в котором вы работаете, — это совсем другая вещь.

Вот почему это руководство по SQL предоставит вам небольшой обзор некоторых шагов, которые вы можете пройти, чтобы оценить ваш запрос:

• Во-первых, вы начнете с краткого обзора важности обучения SQL для работы в области науки о данных;
• Далее вы сначала узнаете о том, как выполняется обработка и выполнение запросов SQL, чтобы понять важность создания качественных запросов. Конкретнее, вы увидите, что запрос анализируется, переписывается, оптимизируется и окончательно оценивается.
• С учетом этого, вы не только перейдете к некоторым антипаттернам запросов, которые начинающие делают при написании запросов, но и узнаете больше об альтернативах и решениях этих возможных ошибок; Кроме того, вы узнаете больше о методическом подходе к запросам на основе набора.
• Вы также увидите, что эти антипаттерны вытекают из проблем производительности и что, помимо «ручного» подхода к улучшению SQL-запросов, вы можете анализировать свои запросы также более структурированным, углубленным способом, используя некоторые другие инструменты, которые помогают увидеть план запроса; И,
• Вы вкратце узнаете о time complexity и big O notation, для получения представления о сложности плана выполнения во времени перед выполнением запроса;
• Вы кратко узнаете о том, как оптимизировать запрос.

Почему следует изучать SQL для работы с данными?

SQL далеко не мертв: это один из самых востребованных навыков, который вы находите в описаниях должностей из индустрии обработки и анализа данных, независимо от того, претендуете ли вы на аналитику данных, инженера данных, специалиста по данным или на любые другие роли. Это подтверждают 70% респондентов опроса О ‘Рейли (O’ Reilly Data Science Salary Survey) за 2016 год, которые указывают, что используют SQL в своем профессиональном контексте. Более того, в этом опросе SQL выделяется выше языков программирования R (57%) и Python (54%).

Вы получаете картину: SQL — это необходимый навык, когда вы работаете над получением работы в индустрии информатики.

Неплохо для языка, который был разработан в начале 1970-х, верно?

Но почему именно так часто используется? И почему он не умер, несмотря на то, что он существует так долго?

Есть несколько причин: одной из первых причин могло бы стать то, что компании в основном хранят данные в реляционных системах управления базами данных (RDBMS) или в реляционных системах управления потоками данных (RDSMS), и для доступа к этим данным нужен SQL. SQL — это lingua franca данных: он дает возможность взаимодействовать практически с любой базой данных или даже строить свою собственную локально!

Если этого еще недостаточно, имейте в виду, что существует довольно много реализаций SQL, которые несовместимы между вендорами и не обязательно соответствуют стандартам. Знание стандартного SQL, таким образом, является для вас требованием найти свой путь в индустрии (информатики).

Кроме того, можно с уверенностью сказать, что к SQL также присоединились более новые технологии, такие как Hive, интерфейс языка запросов, похожий на SQL, для запросов и управления большими наборами данных, или Spark SQL, который можно использовать для выполнения запросов SQL. Опять же, SQL, который вы там найдете, будет отличаться от стандарта, который вы могли бы узнать, но кривая обучения будет значительно проще.

Если вы хотите провести сравнение, рассматривайте его как обучение линейной алгебре: приложив все эти усилия в этот один предмет, вы знаете, что вы сможете использовать его, чтобы также освоить машинное обучение!

Короче говоря, вот почему вы должны изучить этот язык запросов:

• Его довольно легко освоить, даже для новичков. Кривая обучения довольно проста и постепенна, поэтому вы будете писать запросы в кратчайшие сроки.
• Он следует принципу «учись один раз, используй везде», так что это отличное вложение твоего времени!
• Это отличное дополнение к языкам программирования; В некоторых случаях написание запроса даже предпочтительнее написания кода, потому что он более производительный!
• …

Чего вы все еще ждете? 🙂

Обработка SQL и выполнение запросов

Чтобы повысить производительность вашего SQL-запроса, вы сначала должны знать, что происходит внутри, когда вы нажимаете ярлык для выполнения запроса.

Сначала запрос разбирается в «дерево разбора» (parse tree); Запрос анализируется на предмет соответствия синтаксическим и семантическим требованиям. Синтаксический анализатор создает внутреннее представление входного запроса. Затем эти выходные данные передаются в механизм перезаписи.

Затем оптимизатор должен найти оптимальное выполнение или план запроса для данного запроса. План выполнения точно определяет, какой алгоритм используется для каждой операции, и как координируется выполнение операций.

Чтобы найти наиболее оптимальный план выполнения, оптимизатор перечисляет все возможные планы выполнения, определяет качество или стоимость каждого плана, принимает информацию о текущем состоянии базы данных, а затем выбирает наилучший из них в качестве окончательного плана выполнения. Поскольку оптимизаторы запросов могут быть несовершенными, пользователям и администраторам баз данных иногда приходится вручную изучать и настраивать планы, созданные оптимизатором, чтобы повысить производительность.

Теперь вы, вероятно, задаетесь вопросом, что считается «хорошим планом запроса».

Как вы уже читали, качество стоимости плана играет немаловажную роль. Более конкретно, такие вещи, как количество дисковых операций ввода-вывода (disk I/Os), которые требуются для оценки плана, стоимость CPU плана и общее время отклика, которое может наблюдать клиент базы данных, и общее время выполнения, имеют важное значение. Вот тут-то и возникнет понятие сложности времени (time complexity). Подробнее об этом вы узнаете позже.

Затем выбранный план запроса выполняется, оценивается механизмом выполнения системы и возвращаются результаты запроса.

Написание SQL-запросов

Из предыдущего раздела, возможно, не стало ясно, что принцип Garbage In, Garbage Out (GIGO) естественным образом проявляется в процессе обработки и выполнения запроса: тот, кто формулирует запрос, также имеет ключи к производительности ваших запросов SQL. Если оптимизатор получит плохо сформулированный запрос, он сможет сделать только столько же…

Это означает, что есть некоторые вещи, которые вы можете сделать, когда пишете запрос. Как вы уже видели во введении, ответственность тут двоякая: речь идет не только о написании запросов, которые соответствуют определенному стандарту, но и о сборе идей о том, где проблемы производительности могут скрыться в вашем запросе.

Идеальная отправная точка — подумать о «местах» в ваших запросах, где могут возникнуть проблемы. И, в общем, есть четыре ключевых слова, в которых новички могут ожидать возникновения проблем с производительностью:

• Условие WHERE;
• Любые ключевые слова INNER JOIN или LEFT JOIN; А также,
• Условие HAVING;

Конечно, этот подход прост и наивен, но, для новичка, эти пункты являются отличными указателями, и можно с уверенностью сказать, что когда вы только начинаете, именно в этих местах происходят ошибки и, как ни странно, где их также трудно заметить.

Тем не менее, вы также должны понимать, что производительность — это нечто, что должно стать значимым. Однако просто сказать, что эти предложения и ключевые слова плохи — это не то, что нужно, когда вы думаете о производительности SQL. Наличие предложения WHERE или HAVING в запросе не обязательно означает, что это плохой запрос…

Ознакомьтесь со следующим разделом, чтобы узнать больше об антипаттернах и альтернативных подходах к построению вашего запроса. Эти советы и рекомендации предназначены в качестве руководства. То, как и если вам действительно нужно переписать ваш запрос, зависит, помимо прочего, от количества данных, базы данных и количества раз, которое вам нужно для выполнения запроса. Это полностью зависит от цели вашего запроса и иметь некоторые предварительные знания о базе данных, с которой вы будете работать, имеет решающее значение!

1. Извлекайте только необходимые данные

Умозаключение «чем больше данных, тем лучше» — не обязательно должна соблюдаться при написании SQL: вы рискуете не только запутаться, получив больше данных, чем вам действительно нужно, но и производительность может пострадать от того, что ваш запрос получает слишком много данных.

Вот почему, как правило, стоит обратить внимание на оператор SELECT, предложение DISTINCT и оператор LIKE.

Оператор SELECT

Первое, что уже можно проверить, когда вы написали запрос, является ли инструкция SELECT максимально компактной. Целью здесь должно быть удаление ненужных столбцов из SELECT. Таким образом вы заставляете себя только извлекать данные, которые служат вашей цели запроса.

Если у вас есть коррелированные подзапросы с EXISTS, вы должны попытаться использовать константу в операторе SELECT этого подзапроса вместо выбора значения фактического столбца. Это особенно удобно, когда вы проверяете только существование.

Помните, что коррелированный подзапрос является подзапросом, использующим значения из внешнего запроса. И обратите внимание, что, несмотря на то, что NULL может работать в этом контексте как «константа», это очень запутанно!

Рассмотрим следующий пример, чтобы понять, что подразумевается под использованием константы:

SELECT driverslicensenr, name                                   
 FROM Drivers                                             
 WHERE EXISTS                                             
        (SELECT '1'                                              
        FROM Fines                                               
        WHERE fines.driverslicensenr = drivers.driverslicensenr); 

Совет: полезно знать, что наличие коррелированного подзапроса не всегда является хорошей идеей. Вы всегда можете рассмотреть возможность избавиться от них, например, переписав их с помощью INNER JOIN:

SELECT driverslicensenr, name                                   
 FROM drivers                                             
 INNER JOIN fines ON fines.driverslicensenr = drivers.driverslicensenr; 

Операция DISTINCT

Инструкция SELECT DISTINCT используется для возврата только различных значений. DISTINCT — это пункт, которого, безусловно, следует стараться избегать, если можно. Как и в других примерах, время выполнения увеличивается только при добавлении этого предложения в запрос. Поэтому всегда полезно рассмотреть, действительно ли вам нужна эта операция DISTINCT, чтобы получить результаты, которые вы хотите достичь.

Оператор LIKE

При использовании оператора LIKE в запросе индекс не используется, если шаблон начинается с % или _. Это не позволит базе данных использовать индекс (если он существует). Конечно, с другой точки зрения, можно также утверждать, что этот тип запроса потенциально оставляет возможность для получения слишком большого количества записей, которые не обязательно удовлетворяют цели запроса.

Опять же, знание данных, хранящихся в базе данных, может помочь вам сформулировать шаблон, который будет правильно фильтровать все данные, чтобы найти только строки, которые действительно важны для вашего запроса.

2. Ограничьте свои результаты

Если вы не можете избежать фильтрации вашего оператора SELECT, вы можете ограничить свои результаты другими способами. Вот здесь и подходят такие подходы, как предложение LIMIT и преобразования типов данных.

Операторы TOP, LIMIT и ROWNUM

Можно добавить операторы LIMIT или TOP в запросы, чтобы задать максимальное число строк для результирующего набора. Вот несколько примеров:

  SELECT TOP 3 * 
  FROM Drivers;

Обратите внимание, что вы можете дополнительно указать PERCENT, например, если вы измените первую строку запроса с помощью SELECT TOP 50 PERCENT *.

SELECT driverslicensenr, name                                   
 FROM Drivers 
 LIMIT 2;

Кроме того, можно добавить предложение ROWNUM, эквивалентное использованию LIMIT в запросе:

SELECT *
FROM Drivers
WHERE driverslicensenr = 123456 AND ROWNUM <= 3;

Преобразования типов данных

Всегда следует использовать наиболее эффективные, т.е. наименьшие, типы данных. Всегда есть риск, когда вы предоставляете огромный тип данных, когда меньший будет более достаточным.

Однако при добавлении преобразования типа данных в запрос увеличивается только время выполнения.

Альтернатива заключается в том, чтобы максимально избежать преобразования типов данных. Обратите внимание также на то, что не всегда возможно удалить или пропустить преобразование типа данных из запросов, но при этом следует обязательно стремиться к их включению и что при этом необходимо проверить эффект добавления перед выполнением запроса.

3. Не делайте запросы более сложными, чем они должны быть

Преобразования типов данных приводят вас к следующему пункту: вам не следует чрезмерно проектировать ваши запросы. Постарайтесь сделать их простыми и эффективными. Это может показаться слишком простым или глупым даже для того, чтобы быть подсказкой, главным образом потому, что запросы могут быть сложными.

Однако в примерах, упомянутых в следующих разделах, вы увидите, что вы можете легко начать делать простые запросы более сложными, чем они должны быть.

Оператор OR

Когда вы используете оператор OR в своем запросе, скорее всего, вы не используете индекс.

Помните, что индекс — это структура данных, которая повышает скорость поиска данных в таблице базы данных, но это обходится дорого: потребуются дополнительные записи и потребуется дополнительное место для хранения, чтобы поддерживать структуру данных индекса. Индексы используются для быстрого поиска или поиска данных без необходимости искать каждую строку в базе данных при каждом обращении к таблице базы данных. Индексы могут быть созданы с использованием одного или нескольких столбцов в таблице базы данных.

Если вы не используете индексы, включенные в базу данных, выполнение вашего запроса неизбежно займет больше времени. Вот почему лучше всего искать альтернативы использованию оператора OR в вашем запросе;

Рассмотрим следующий запрос:

SELECT driverslicensenr, name
FROM Drivers
WHERE driverslicensenr = 123456
OR driverslicensenr = 678910
OR driverslicensenr = 345678;

Оператор можно заменить на:

Условие с IN; или

SELECT driverslicensenr, name
FROM Drivers
WHERE driverslicensenr IN (123456, 678910, 345678);

Две инструкции SELECT с UNION.

Совет: здесь вы должны быть осторожны, чтобы не использовать ненужную операцию UNION, потому что вы просматриваете одну и ту же таблицу несколько раз. В то же время вы должны понимать, что когда вы используете UNIONв своем запросе, время выполнения увеличивается. Альтернативы операции UNION: переформулировка запроса таким образом, чтобы все условия были помещены в одну инструкцию SELECT, или использование OUTER JOIN вместо UNION.

Совет: имейте также в виду, что, хотя OR — и другие операторы, которые будут упомянуты в следующих разделах — скорее всего, не используют индекс, поиск по индексу не всегда предпочтителен!

Оператор NOT

Когда ваш запрос содержит оператор NOT, вполне вероятно, что индекс не используется, как и с оператором OR. Это неизбежно замедлит ваш запрос. Если вы не знаете, что здесь подразумевается, рассмотрите следующий запрос:

SELECT driverslicensenr, name
FROM Drivers
WHERE NOT (year > 1980);

Этот запрос, безусловно, будет выполняться медленнее, чем вы, возможно, ожидаете, в основном потому, что он сформулирован гораздо сложнее, чем может быть: в таких случаях, как этот, лучше всего искать альтернативу. Рассмотрите возможность замены NOT операторами сравнения, такими как >, <> или !>; Приведенный выше пример действительно может быть переписан и выглядеть примерно так:

SELECT driverslicensenr, name
FROM Drivers
WHERE year <= 1980;

Это уже выглядит лучше, не так ли?

Оператор AND

Оператор AND — это другой оператор, который не использует индекс и который может замедлить запрос, если он используется чрезмерно сложным и неэффективным образом, как в следующем примере:

SELECT driverslicensenr, name
FROM Drivers
WHERE year >= 1960 AND year <= 1980;

Лучше переписать этот запрос, используя оператор BETWEEN:

SELECT driverslicensenr, name
FROM Drivers
WHERE year BETWEEN 1960 AND 1980;

Операторы ANY и ALL

Кроме того, операторы ANY и ALL — это те операторы, с которыми вам следует быть осторожным, поскольку, если включить их в свои запросы, индекс не будет использоваться. Здесь пригодятся альтернативные функции агрегирования, такие как MIN или MAX.

Совет: в тех случаях, когда вы используете предлагаемые альтернативы, вы должны знать о том, что все функции агрегации, такие как SUM, AVG, MIN, MAX над многими строками, могут привести к длительному запросу. В таких случаях можно попытаться минимизировать количество строк для обработки или предварительно вычислить эти значения. Вы еще раз видите, что важно знать о своей среде, своей цели запроса,… Когда вы принимаете решение о том, какой запрос использовать!

Изолируйте столбцы в условиях

Также в случаях, когда столбец используется в вычислении или в скалярной функции, индекс не используется. Возможным решением было бы просто выделить конкретный столбец, чтобы он больше не был частью вычисления или функции. Рассмотрим следующий пример:

SELECT driverslicensenr, name
FROM Drivers
WHERE year + 10 = 1980;

Это выглядит забавно, а? Вместо этого попробуйте пересмотреть расчет и переписать запрос примерно так:

SELECT driverslicensenr, name
FROM Drivers
WHERE year = 1970;

4. Отсутствие грубой силы

Этот последний совет означает, что не следует пытаться ограничить запрос слишком сильно, так как это может повлиять на его производительность. Это особенно справедливо для соединений и для предложения HAVING.

Порядок таблиц в соединениях

При соединении двух таблиц может быть важно учитывать порядок таблиц в соединении. Если видно, что одна таблица значительно больше другой, может потребоваться переписать запрос так, чтобы самая большая таблица помещалась последней в соединении.

Избыточные условия при соединениях

При добавлении слишком большого количества условий к соединениям SQL обязан выбрать определенный путь. Однако может быть, что этот путь не всегда является более эффективным.

Условие HAVING

Условие HAVING было первоначально добавлено в SQL, так как ключевое слово WHERE не могло использоваться с агрегатными функциями. HAVING обычно используется с операцией GROUP BY, чтобы ограничить группы возвращаемых строк только теми, которые удовлетворяют определенным условиям. Однако, если это условие используется в запросе, индекс не используется, что, как вы уже знаете, может привести к тому, что запрос на самом деле не так хорошо работает.

Если вы ищете альтернативу, попробуйте использовать условие WHERE.

Рассмотрим следующие запросы:

SELECT state, COUNT(*)
  FROM Drivers
 WHERE state IN ('GA', 'TX')
 GROUP BY state
 ORDER BY state

SELECT state, COUNT(*)
  FROM Drivers
 GROUP BY state
HAVING state IN ('GA', 'TX')
 ORDER BY state

Первый запрос использует предложение WHERE, чтобы ограничить количество строк, которые необходимо суммировать, тогда как второй запрос суммирует все строки в таблице, а затем использует HAVING, чтобы отбросить вычисленные суммы. В таких случаях вариант с предложением WHERE явно лучше, так как вы не тратите ресурсы.

Видно, что речь идет не об ограничении результирующего набора, а об ограничении промежуточного числа записей в запросе.

Следует отметить, что различие между этими двумя условиями заключается в том, что предложение WHERE вводит условие для отдельных строк, в то время как предложение HAVING вводит условие для агрегаций или результатов выбора, где один результат, такой как MIN, MAX, SUM,… был создан из нескольких строк.

Вы видите, оценка качества, написание и переписывание запросов не является простой задачей, если учесть, что они должны быть максимально производительными; Предотвращение антипаттернов и рассмотрение альтернативных вариантов также будут частью ответственности при написании запросов, которые необходимо выполнять на базах данных в профессиональной среде.

Этот список был лишь небольшим обзором некоторых антипаттернов и советов, которые, надеюсь, помогут начинающим; Если вы хотите получить представление о том, что более старшие разработчики считают наиболее частыми антиобразцами, ознакомьтесь с этим обсуждением.

Set-based против процедурных подходов к написанию запросов

В вышеприведенных антипаттернах подразумевалось то, что они фактически сводятся к разнице в основанных на наборах и процедурных подходах к построению ваших запросов.

Процедурный подход к запросам — это подход, очень похожий на программирование: вы говорите системе, что делать и как это делать.

Примером этого являются избыточные условия в соединениях или случаи, когда вы злоупотребляете условями HAVING, как в приведенных выше примерах, в которых вы запрашиваете базу данных, выполняя функцию и затем вызывая другую функцию, или вы используете логику, содержащую условия, циклы, пользовательские функции (UDF), курсоры,… чтобы получить конечный результат. При таком подходе вы часто будете запрашивать подмножество данных, затем запрашивать другое подмножество данных и так далее.

Неудивительно, что этот подход часто называют «пошаговым» или «построчным» запросом.

Другой подход — подход, основанный на наборе, где вы просто указываете, что делать. Ваша роль состоит в указании условий или требований для результирующего набора, который вы хотите получить из запроса. То, как ваши данные извлекаются, вы оставляете внутренним механизмам, которые определяют реализацию запроса: вы позволяете ядру базы данных определять лучшие алгоритмы или логику обработки для выполнения вашего запроса.

Поскольку SQL основан на наборах, неудивительно, что этот подход будет более эффективным, чем процедурный, и он также объясняет, почему в некоторых случаях SQL может работать быстрее, чем код.

Совет основанный на наборах подход к запросам — также тот, который большинство ведущих работодателей в отрасли информационных технологий попросит вас освоить! Часто необходимо переключаться между этими двумя типами подходов.

Обратите внимание, что если вам когда либо понадобится процедурный запрос, вы должны рассмотреть возможность его переписывания или рефакторинга.

В следующей части будут рассмотрены план и оптимизация запросов

Сильные и слабые стороны NoSQL

SQL (Structured Query Language) — универсальный язык запросов, который используется всеми реляционными системами.

NoSQL имеют собственный API для взаимодействия.

Преимущества РСУБД — соответствия базы данных требованиям ACID, целостность данных, структурированность.

Преимущества NoSQL — скорость обработки данных, масштабируемость, распределенность систем.

Сильные стороны

Репликация — это копирование обновленных данных на другие сервера. Это позволяет добиться большей отказоустойчивости и масштабируемости системы.

Тип master-slave — это один мастер-сервер и несколько дочерних серверов. Запись может производиться только на мастер-сервер, который передает изменения на дочерние машины. Этот тип репликации даёт хорошую масштабируемость на чтение, но не на запись, так как запись идет только на мастер-сервер. Этот тип репликации имеет свой минус — в случае неисправности мастер-сервера нужно выбирать(автоматически или вручную) новый мастер-сервер.

Второй тип — peer-to-peer — все узлы равны в возможности обслуживать запросы на чтение и запись. Информация о обновлении данных передается от сервера к серверу.

Слабые стороны

У большинства компаний просто нет таких объемов данных и других специфических условий работы, в которых NoSQL решения были бы выгодны в качестве основной базы данных. NoSQL хранилища показывают себя с очень хорошей стороны в симбиозе с реляционными базами данных. Например, в системах, где основной объем информации хранит SQL, а за кэш отвечает NoSQL.

Нереляционным системам всё ещё не хватает универсальности, надежности, целостности и предсказуем

Источник

Что такое NoSQL

Это нереляционные базы данных.

Когда мы разбирали виды баз данных, то сказали, что они бывают реляционные и все остальные. Реляционные — самые распространённые, вы встретите их под капотом большинства сайтов, чаще всего они управляются через систему MySQL.

Но одно решение не может подходить всем и всегда. Сегодня поговорим обо всех остальных вариантах, которые собраны под единым большим термином NoSQL — это общее название для нереляционных баз данных.

Способ организации данных

В SQL-базах всё просто: есть, условно говоря, таблицы, и есть связи между ними. Все данные хранятся в этих таблицах.

В NoSQL-базах всё иначе — там может не быть таблиц, а вместо них — свои модели данных. Каждая из них подходит под свои задачи, универсальной нет. Вот основные модели:

Ключ-значение

У каждой записи есть название поля и его значение. Например:

name: ‘Миша’
today: ‘9/09/2020’
president: ‘Путин’
writer: ‘Пушкин’
pogoda: ‘ну такая’

Первая часть — это ключ, вторая часть — значение. И можно подсыпать сколько хочешь новых ключей.

Это полезно, например, для словарей или механизмов автозамены: «Если встретилось такое слово — замени на вот такое».

Колонки

Представьте себе одну огромную таблицу, в которой хранятся все данные в базе. Отличие от традиционной схемы в том, что в SQL-базах работа идёт со строками, а здесь — с колонками. Например, если в такую базу занести список из 250 лучших фильмов с названиями, актёрами и режиссёрами, то все названия можно получить с помощью только одного запроса и одного обращения к базе. В случае с SQL таких обращений к базе было бы 250 — по одному на каждую строку.

Графы

Если ваши данные можно представить в виде графа или дерева, то вам подойдёт и база данных с таким же подходом к хранению и поиску.

Дерево — это когда данные хранятся по системе «родитель — отпрыски». Есть некий родительский кусок данных, у него есть связанные с ним отпрыски. У тех тоже могут быть свои отпрыски и так далее. Каждая единица данных может быть чьим-то отпрыском (но только кого-то одного) и иметь сколько-то собственных отпрысков.

В деревьях удобно хранить данные, например, для поисковых алгоритмов. В «деревьях» также хранятся файлы на вашем компьютере: есть корневой каталог, в нём вложенные папки, в них ещё папки, в них файлы. Один и тот же файл не может храниться одновременно в двух местах.

Графы — это когда данные связаны вообще как хочешь. Один кусок данных может быть связан с любыми другими в любом количестве и в любом направлении. Дерево — частный случай графа.

❤️ Про деревья мы недавно писали: что такое Trie и как работает бустинг

Документы

Вот это космос, смотрите.

Если мы храним данные в таблице, у нас есть столбцы и строки. И если у нас про кого-то есть данные, а про другого нет, — где-то в таблице будут пропуски. А если в таблице нет нужного столбца, а нам нужно положить в неё новый тип данных, нам придётся создавать новый столбец, и он для всех будет пустым:

Реляционная БД заставляет нас заранее придумывать, как будет работать база данных; какие там будут поля; какие допустимы типы данных. Например, в таблицу выше уже не добавишь информацию о том, что Родион носит бороду — точнее, добавить-то её можно, но тогда у нас появится куча пустых ячеек. А если этих столбцов нужно добавлять много? Это крайне нерационально.

Теперь представьте, что есть механизм, который позволяет хранить эти данные в более свободном формате. Например:

name: Миша
age: 35
city: Брянск
job: Редактор
stickerpack: Доктор Хаус

Каждая из этих записей (про Мишу, Женю и Родиона) — это три отдельных документа. И база данных настолько умна, что может при необходимости распознать, что там где лежит. Если мы запросим у нее Boroda, то она прошерстит все документы и поищет там разметку со словом «Борода». В первых двух документах этой разметки не будет, а в третьем — будет. Именно этот документ нам база данных и вернёт.

Работа с SQL-запросами

Уже по названию видно, что NoSQL не поддерживает SQL-запросы. Это значит, что у каждой такой базы своя методика работы с данными и общего стандарта нет. Не получится выучить операции в Redis, который работает по принципу «ключ-значение» и быстро освоить MongoDB, где всё основано на документах.

Некоторые NoSQL-базы пытаются поддерживать что-то из SQL, но на практике это работает плохо.

Скорость и масштабируемость

Чтобы реляционная база данных могла работать с большим объёмом данных, нужно поставить железо помощнее или добавить несколько копий такой базы, чтобы можно было быстрее читать из неё.

В NoSQL-подходе базу легко разделить между несколькими компьютерами, связанными по сети. Чем больше компьютеров и чем быстрее сеть — тем больше база и скорость работы. Получается, что железо можно оставить тем же, и просто увеличить количество узлов в базе.

Надёжность и безопасность

Реляционная база данных надёжна как скала, в ней не может случиться ничего плохого, потому что она сама за этим следит. А если такое случается, то всегда можно вернуться на шаг назад и восстановить все данные без потерь. За это приходится платить скоростью работы.

NoSQL-базы относятся к этому иначе: они предлагают максимальную скорость работы, а решение всех конфликтов зависит от программиста. Если одну и ту же ячейку хотят изменить два пользователя, а программист этого не предусмотрел, то кто быстрее записал — тот и прав. Поэтому в таких базах нужно отдельно следить за надёжностью и решением конфликтов.

Применение

Обычные SQL-базы отлично подходят для типовых задач, где надёжность и предсказуемость важнее скорости. Например, для записей о пациентах, перемещениях товаров со склада или школьных оценок.

Но если вам нужна скорость, масштаб и большая мощность — посмотрите на NoSQL. Единственный минус — у каждой базы свои правила работы с данными, поэтому быстро перейти от одной к другой не получится.

Источник

Какие свойства характерны для nosql решений

Содержание

Системы управления базами данных

NoSQL системы управления базами данных

В течение последнего десятилетия, выбор многих разработчиков и системных администраторов для их приложений всегда падал на реляционные СУБД. Не смотря на то, что они не такие уж и адаптивные, функционал реляционных СУБД позволяет создавать довольно сложные системы данных. Этого было более чем достаточно, пока не появились NoSQL СУБД.

По задумке NoSQL базы данных и СУБД не подразумевают внутренних связей. Они не основываются на одной модели, а каждая база данных в зависимости от целей использует различные модели.

Существует довольно много различных моделей и функциональных систем для NoSQL баз данных:

Чтобы лучше понять чем отличаются все эти типы СУБД, рассмотрим их.

Хранилище ключ-значение

Начнем наше рассмотрение с типа хранилища ключ-значение, так как это самое основное решение из семейства NoSQL. Этот тип БД работает с данными типа ключ-значение, например как словарь. Здесь нет места ни структуре, ни связям. После подключения к серверу (например Redis) приложение может задать ключ и его значение, а в последствии получать эти данныe по запросу.

Такие СУБД обычно используются для быстрого сохранения базовых данных, а иногда не таких уж и базовых, если подсчитать затраты процессора и памяти. Они, обычно, очень быстры, работоспособны или легко масштабируемы (хорошо использовать такие БД для хранения сессий, кеша, счётчиков посещений или просмотров и т.д.).

Заметка: когда дело касается компьютеров, словарь это особый тип данных. Он представляет собой массив коллекций с различными ключами и соответствующими им значениями.

Распределённое хранилище

По сути это следующий шаг после СУБД типа ключ-значение. Несмотря на довольно сложную для понимания сущность, эти базы данных отлично работают просто создавая коллекции из одного или нескольких пар ключ-значение, которые в сумме соответствуют одной записи.

В отличии от привычных таблиц в реляционных моделях, эти СУБД не требует предварительного описания структуры данных. Каждая запись состоит из одного или нескольких столбцов содержащих данные, а каждый столбец разных записей может хранить разные типы данных.

Документо-ориентированные хранилища

Такие NoSQL СУБД очень быстро захватили свой рынок. Они работают так же как и предыдущие системы, но они допускают гораздо большую вложенность и сложность структуры данных. (например, документ вложенный в документ, вложенный в документ). Документы снимают ограничения вложенности первого и второго уровней типа ключ-значение в распределённых хранилищах. В целом, можно описать сколь угодно сложную структуру данных как документ и сохранить в такой БД.

Несмотря на довольно большой функционал и способность доступа к данным по одному ключу, такие СУБД имеют ряд своих проблем. Например, при доступе к одному документу вы полностью получаете его в ответ на запрос, даже если вам необходимо какое-то одно поле, что не может не сказаться на производительности.

Базы данных на основе графов

На последок мы оставили самое интересное. БД на основе графов хранят данные в совсем другом виде. Они используют древовидные структуры с узлами и связями соединяющими их. Так же как и в математике, некоторые операции гораздо удобнее выполнять с такими данными благодаря связям между ними и их группировке (например, связи между людьми).

Такие базы данных часто используются в приложениях, где нужно иметь четко установленные связи. Например, когда вы регистрируетесь в какой либо социальной сети, хранить связи между вами и вашими друзьями хранить гораздо проще при использовании баз данных на основе графов.

СУБД Ключ-Значение (Key-Value)

Такие БД очень производительны, просты в обращении и легко масштабируются

Популярные СУБД

Некоторые популярные хранилища:

Примеры использования

Часто встречающиеся случаи применения БД хранилищ ключ-значение:

NoSQL распределённые СУБД

Такие системы баз данных очень эффективны и могут быть использованы для хранения важной информации больших объемов. Может они где то не очень гибки в плане данных, зато они функциональны и производительны.

Популярные СУБД

Вот основные представители этого типа БД:

Примеры использования

Основные области применения:

Документо-ориентированные СУБД

Документ-ориентированные хранилища отлично хранят несвязанную информацию больших объемов, даже если она очень разнится от сущности к сущности.

Популярные СУБД

Часто встречающиеся СУБД:

Примеры использования

Часто встречающиеся сферы применения:

NoSQL базы данных типа граф

Такие типы БД хранят информацию совершенно особенно, совсем не как все остальные СУБД.

Популярные СУБД

Часто встречаемые СУБД:

Примеры использования

Часто встречаемые примеры использования:

Сравнение NoSQL СУБД и реляционных СУБД

Чтобы иметь четкое представление чем NoSQL отличается от реляционных систем, давайте составим список с основными различиями.

Примеры использования NoSQL

Источник

NoSQL базы данных — преимущества и недостатки

Привет всем! В данной статье речь пойдёт про NoSQL базы данных, которые были спроектированы и созданы после массового внедрения реляционных баз данных.

Предпосылки появления

Ключевым фактором, заставившим мировое IT-сообщество задуматься над новыми стратегиями хранения и доступа к информации, стал планомерный рост объемов данных в сети Интернет. В связи с этим был создан термин Big Data, включающий в себя некую стратегию, позволяющую эффективно работать с огромными постоянно растущими массивами данных. И на фоне этой концепции четко вырисовывалась необходимость в модели базы данных, которая будет больше нацелена на скорость доступа и масштабируемость. Нужно было какое-то более простое решение, чем существующие реляционные БД, при этом не уступающее им в ряде конкретных задач. В первую очередь, это задачи построения облачных хранилищ, где конечному пользователю в первую очередь важна скорость доступа и возможный объем хранимой информации.

Виды NoSQL баз данных

Всего выделяют четыре основных типа NoSQL-хранилищ. Они различаются моделью данных, подходом к распределенности и репликации, благодаря чему могут в различной степени подходить под те или иные виды конкретных задач.

Хранилище вида “ключ-значение”

Хранилища “ключ-значение” представляют собой простейший вид базы данных, являясь, по сути, ассоциативным массивом — каждому значению сопоставляется свой уникальный ключ. Простота хранилищ этого типа открывает просторы невероятной масштабируемости. Не требуется никаких схем построения базы данных, нет никакой связи между значениями, по сути количество элементов ассоциативного массива ограничено лишь вычислительными мощностями. Именно потому данный вид хранилищ интересен в первую очередь компаниям, предоставляющим услуги облачного хостинга.

С другой стороны, простота хранилищ “ключ-значение” очень затрудняет или полностью отсекает большинство привычных операций со значениями хранилища — если ключами можно ещё оперировать как угодно, то попытка выполнить поиск по значениям может длиться на несколько порядков дольше, чем в реляционной базе данных. А вместе с ограниченным набором манипуляций над значениями ячеек хранилища идёт и фактическая невозможность быстро анализировать имеющуюся в базе данных информацию и собирать статистику.

Именно потому подобные хранилища используются в тех случаях, когда конкретное содержимое отдельной ячейки не интересно оператору базы данных — иначе говоря, полностью отсутствуют связи между отдельными ячейками хранилища. Базы данных типа “ключ-значение” не очень хорошо подходят в качестве полной замены реляционных БД, но нашли своё применение в качестве кэшей для объектов — ведь между кэшированными объектами разных пользователей точно так же нет связей, важна лишь скорость доступа к кэшу, а так же возможность быстро менять масштаб системы.

Наиболее известные примеры СУБД данного типа это Amazon DynamoDB, Berkeley DB, MemcacheDB, Redis и Riak.

Документоориентированные базы данных

Документоориентированная БД представляет собой систему хранения иерархических структур данных (документов), имеющую структуру дерева или леса. Структура дерева начинается с корневого узла и может иметь несколько внутренних и листовых узлов. Листовые узлы содержат конечные данные, которые при добавлении заносятся в индексы базы, благодаря которым можно осуществлять быстрый поиск даже при достаточно сложной общей структуре хранилища. Фактически документоориентированные БД являются более сложной версией хранилищ “ключ-значение” — они все ещё не очень хороши для систем, подразумевающих множество связей между элементами, но позволяют осуществлять выборку по запросу без полной загрузки отдельных документов в оперативную память. Механизмы поиска позволяют находить как документы целиком, так и части документов, а древовидная структура позволяет организовывать отдельные коллекции документов одного типа или схожей тематики.

К примеру, при создании музыкального хранилища можно создать коллекцию музыки 80х годов, в ней сделать отдельные коллекции по годам, а внутри них отдельные документы с треками выпущенных в этот год альбомов. Но если пользователь пожелает увидеть рейтинг самых популярных композиций определенного десятилетия — этот запрос будет выполняться достаточно долго, ведь придется просмотреть каждый документ всей базы данных. Таким образом, можно сделать вывод что документоориентированные БД найдут своё применение в задачах, где требуется упорядоченное хранение информации, но нет множества связей между данными и не нужно постоянно собирать статистику по ним. Документы не требуют определения схемы — это значит что каждый отдельный документ может состоять из любого количества уникальных полей — в отличие от реляционных баз данных, в которых при попытке хранить разнородные данные неизбежно появляются пустые поля.

Примеры СУБД данного типа: CouchDB, Couchbase, MarkLogic, MongoDB, eXist.

Графовые базы данных

Графовая модель базы данных представляет собой обобщение сетевой модели данных и отличается сильными связями между узлами.

Графовые базы данных лучше всего подходят для реализации проектов, предполагающих естественную графовую структуру данных — в первую очередь социальных сетей, а так же для создания семантических паутин. В подобных задачах они сильно опережают реляционные БД по производительности, простоте внесения изменений и наглядности представления информации. У некоторых баз данных существуют механизмы специальной оптимизации для работы с SSD-накопителями. Для работы с достаточно большими графами используются алгоритмы, предполагающие частичное помещение графа в оперативную память.

Наиболее известные графовые СУБД это ArangoDB, FlockDB, Giraph, HyperGraphDB, Neo4j, OrientDB.

Bigtable-подобные базы данных

Bigtable-подобные базы данных или иначе хранилища семейств колонок содержат данные, упорядоченные в виде разреженной матрицы, строки и столбцы которой используются в качестве ключей. Эти хранилища имеют много общего с документоориентированными БД — системы управления содержимым, регистрацию событий, блоги. Не стоит путать bigtable-подобные базы данных с колоночными хранилищами, которые являются, по сути, реляционными БД с раздельным хранением колонок.

Как правило, эти хранилища применяются для веб-индексирования и решения прочих задач, предполагающих огромные объемы данных.

Примерами СУБД данного типа являются: HBase, Cassandra, Hypertable, SimpleDB.

Сильные и слабые стороны NoSQL

Чтобы понять основную причину популярности NoSQL решений, а так же обозначить сферу их разумного применения стоит рассмотреть все предложенные варианты с нескольких сторон: выделить общие отличия всех NoSQL систем от реляционных БД, а так же обсудить те проекты, в которых NoSQL базы данных будут сильнее за счет конструктивных особенностей.

Отсутствие SQL

Первая особенность весьма очевидна — это отсутствие SQL (Structured Query Language) — универсального языка запросов, который используется всеми реляционными системами. Все NoSQL системы имеют собственный API для взаимодействия или встроенный язык запросов, зачастую являющийся просто урезанной версией SQL. Это решение имеет свои позитивные стороны:

Простота работы. Многие NoSQL решения, в основном хранилища вида “ключ-значение” имеют по сравнению с реляционными базами данных очень сильно урезанную функциональность, которая им просто не требуется для выполнения поставленных задач. В таком случае оператору базы данных не требуется глубоких знаний достаточно мощного и гибкого механизма работы с SQL-запросами. Это очень сильно снижает входной порог для начала работы с NoSQL хранилищами.

Более простой синтаксис запросов — меньше ошибок. Для упрощения работы с базой данных некоторыми разработчиками используется ORM (Object-Relational Mapping) — технология, позволяющая автоматически транслировать операции с объектами в запросы к базе данных. Зачастую подобные решения работают неэффективно и плодят множество ненужных или откровенно ошибочных запросов. Нельзя сказать, что разработчики ORM плохо выполняют свою работу — просто задача слишком сложна. Язык SQL универсален и очень емок, для полноценной работы с ним необходим определенный багаж знаний. При этом собственные языки запросов современных NoSQL хранилищ гораздо больше подходят для выполнения простых манипуляций с базой данных.

Недостатки у данного решения так же присутствуют, притом в долгосрочной перспективе они могут серьёзно перевесить все позитивные моменты:

Простота и молодость NoSQL

Если преимущества простоты NoSQL хранилищ достаточно очевидны, то недостатки зачастую выясняются только с горьким опытом. Во-первых, ограничения структуры реляционных БД в определенной степени гарантируют целостность данных — информация, которая не удовлетворяет ограничениям по типу, просто не сможет попасть в базу. В случае использования, например, хранилищ типа “ключ-значение” задача контроля целостности данных полностью ложится на приложение. Во-вторых, процесс создания реляционного хранилища включает в себя этап проектирования модели данных. На этой стадии можно оценить узкие места выбранной стратегии и спроектировать действительно надёжную и удобную систему. NoSQL решения не требуют определять схему базы данных перед началом работы. Но без этапа первоначального тестирования и планирования можно в процессе разработки наткнуться на непредвиденные трудности, которые могут даже полностью отсечь вариант работы с конкретным NoSQL решением. А учитывая описанные в предыдущем пункты трудности быстрого перехода с одной нереляционной базы данных на другую — цена ошибки становится очень высокой.

Теперь есть смысл обсудить другую важную особенность NoSQL решений — они все по большей части весьма молоды. Многие из них распространяются по BSD-подобной лицензии и поддерживаются усилиями сообщества. У каждой компании свои требования к надежности базы данных, и большая часть NoSQL решений остаются незамеченными зачастую, потому что они являются ещё слишком молодыми решениями. Многие нереляционные хранилища существуют лишь в виде бета-версий, и даже самые зрелые имеют достаточно малый багаж историй успешного внедрения по сравнению с реляционными СУБД. Помимо вероятности наличия багов и уязвимостей в самом коде нереляционных СУБД, это приводит к другим ошибкам — некоторые компании выбирают решения, которые просто не соответствуют их нуждам.

Самые сильные стороны NoSQL

После обзора спорных особенностей большинства NoSQL решений есть смысл рассмотреть то направление, в котором эти системы максимально раскрывают свой потенциал. Это распределённые системы. Весомыми преимуществами при работе с распределенными системами обладают все типы нереляционных хранилищ, за исключением графовых БД — они по определению предполагают большое количество связей между узлами данных.

Лавинообразный рост количества данных в мировой сети обострил проблему вертикальной масштабируемости — вычислительные мощности железа могут расти не бесконечно, да и цена нескольких простых серверов меньше, чем одного высокопроизводительного. В такой ситуации хорошим выходом станет горизонтальное масштабирование, когда несколько независимых машин соединяются вместе и каждая из них обрабатывает только часть запросов. Такая архитектура делает возможным быстрое увеличение мощности кластера путем добавления нового сервера. Рассчитанные на работу в распределенных системах NoSQL хранилища изначально проектируются с таким расчетом, что все процедуры репликации, распределения данных и обеспечения отказоустойчивости выполняются самой NoSQL базой.

Ключевые преимущества NoSQL баз в распределенных системах заключаются в процедурах шаринга и репликации.

Репликация — это копирование данных при их обновлении на другие сервера. Этот механизм позволяет добиться большей отказоустойчивости и масштабируемости системы. Принято выделять два вида репликации: master-slave и peer-to-peer.

Первый тип подразумевает наличие одного мастер-сервера и нескольких дочерних серверов. Запись может производиться только на мастер-сервер, а он в свою очередь передаёт изменения на дочерние машины. Этот тип репликации даёт хорошую масштабируемость на чтение(чтение может происходить с любого узла сети), но не позволяет масштабировать операции записи — запись идёт только на один мастер-сервер. Так же такой вариант организации репликации предполагает сложности в случае неисправности мастер-сервера — в таком случае должен происходить автоматический или ручной выбор нового мастер-сервера из оставшихся.

Второй тип — peer-to-peer — предполагает, что все узлы равны в возможности обслуживать запросы на чтение и запись. Информация о обновлении данных передаётся от сервера к серверу по кругу.

Шаринг — это разделение массива информации по разным узлам сети — когда каждый узел отвечает только за определенный набор данных и обрабатывает запросы на чтение и запись, относящиеся только к этому набору данных. Эта технология использовалась при работе с реляционными базами данных в достаточно сыром виде — на уровне приложения создавались независимые базы данных, по которым распределялись запросы пользователей. Концепция NoSQL предполагает, что ответственность за этот механизм будет лежать на базе данных, и шаринг будет производиться автоматически.

Социальные данные

Достаточно популярным аргументом на стороне решений является тот факт, что социальные данные не являются реляционными и реализация крупных социальных сетей средствами SQL хранилищ связана с определенными сложностями. Действительно, формирование ленты новостей для пользователя средствами реляционной базы данных представляет собой операцию соединения нескольких таблиц. Посты новостной ленты, лайки и комментарии, аватары пользователей и множество других данных, необходимых для формирования новостной ленты обычно хранятся раздельно, поэтому сведение этих данных воедино зачастую проходит не так быстро, как хотелось бы. Сохранение всей ленты пользователя в виде единой ненормализованной структуры выглядит очень хорошим решением. Но реализованные в данный момент графовые NoSQL базы имеют проблему с масштабированием, что не позволяет использовать их для крупных социальных сетей. Помимо этого реляционные хранилища обладают и рядом других преимуществ, в числе которых надежность, гарантия целостности информации и безопасности пользовательских данных. При реализации действительно сложных многопользовательских проектов молниеносная скорость и бесконечная масштабируемость системы редко выходят на первый план — в первую очередь компании стремятся сделать надежный продукт.

Пик популярности NoSQL решений был во многом связан с амбициозным заявлением, поступившим от социальной сети Twitter. Они видели определенные недостатки работы с реляционным хранилищем MySQL для своих твитов и изъявили желание перейти на новую NoSQL СУБД Cassandra. Но эта идея так и не была воплощена в жизни — как комментируют этот момент сами сотрудники Twitter — компания оценила свои приоритеты, после чего решение было признано слишком рискованным. С другой стороны, то же самое NoSQL хранилище отлично прижилось в качестве основной базы данных для социальных сетей Instagram и Facebook — а это уже очень весомые истории успеха для всего семейства NoSQL.

Аналитика данных

В облачных хранилищах и разработанных для них NoSQL решениях часто используется принцип множественной аренды. Он заключается в том, что большое количество пользователей одновременно использует одну и ту же систему. Чтобы предотвратить её перегруз в решениях, рассчитанных на большую масштабируемость, применяют политику ограничения запросов. Например, в SimpleDB время выполнение запроса не может превышать 5 секунд, а в Google AppEngine Datastore один запрос к базе не позволяет получить более 1000 записей.

Эти ограничения не страшны для простой работы приложения, но значительно сказываются на возможностях аналитики данных. Компании часто извлекают выгоду из больших объемов пользовательских данных — на основе их анализа можно выделять наиболее популярные продукты, составлять “на лету” списки рекомендаций для конкретных групп пользователей основываясь на их личных данных или истории. Для многих NoSQL решений подобные функции сложно реализуемы или попросту невозможны.

Интересным вариантом для решения этой проблемы становится создание отдельного хранилища, куда данные периодически дублируются для анализа. Конечно, перенос миллионов записей частями по 1000 штук за запрос может сильно затянуться, так что этот момент стоит продумать заранее.

Выводы

Резкий скачок популярности NoSQL баз данных и связанные с ним истории использования нереляционных СУБД показали миру IT важность реалистичной оценки приоритетов компании. Некоторые вендоры успешно внедрили у себя NoSQL хранилища и получили заметное снижение убытков и повышение качества приложений. Другие потерпели неудачу, поздно поняв, что принятое решение им не подходит. А третьи просто остались со своими технологиями. Реляционные или нереляционные базы данных — это не единственный выбор, который предстоит сделать компании. Не менее важен и выбор между конкретными системами и конкретными стратегиями работы с ними.

В любом случае, NoSQL-революции не произошло — реляционные базы данных удерживают стабильно доминирующие позиции. Они являют собой симбиоз надежности, функциональности и универсальности. При этом многие NoSQL решения направлены на закрытие совершенно конкретных проблем SQL хранилищ — в первую очередь на усиление горизонтальной масштабируемости. Многие нереляционные базы данных отлично работают, выполняя цель своего создания, но при этом они уже не являются тем универсальным продуктом, которым являются SQL. У большинства компаний просто нет таких объемов данных и других специфических условий работы, в которых NoSQL решения являлись бы панацеей или просто были бы выгодны в качестве основной базы данных. NoSQL хранилища показывают себя с очень хорошей стороны в симбиозе с реляционными базами данных. Например, в системах, где основной объем информации хранит SQL, а за кэш отвечает NoSQL. Для захвата более существенных позиций на рынке нереляционным системам всё ещё не хватает множества базовых вещей — универсальности, надежности, целостности и предсказуемости.

Источник

Эта статья содержит неполный список синтаксических различий между MariaDB и SQL Server и написана для пользователей SQL Server,незнакомых с MariaDB.

Compatibility Features

Некоторые функции предназначены для улучшения синтаксической и семантической совместимости между версиями MariaDB,между MariaDB и MySQL,а также между MariaDB и другими СУБД.Этот раздел посвящен совместимости между MariaDB и SQL Server.

sql_mode и old_mode

На семантику и синтаксис SQL в MariaDB влияет переменная sql_mode . Его значение представляет собой список флагов, разделенных запятыми, и каждый из них, если он указан, влияет на разные аспекты синтаксиса и семантики SQL.

Особенно важным флагом для пользователей, знакомых с SQL Server, является MSSQL .

sql_mode может быть изменен локально,в этом случае он влияет только на текущую сессию;или глобально,в этом случае он будет влиять на все новые соединения (но не на уже установленные).sql_mode должен быть назначен список флагов,разделенных запятой.

Пример использования:

# check the current global and local sql_mode values
SELECT @@global.sql_mode;
SELECT @@session.sql_mode;
# empty sql_mode for all usaers
SET GLOBAL sql_mode = '';
# add MSSQL flag to the sql_mode for the current session
SET SESSION sql_mode = CONCAT(sql_mode, ',MSSQL');

old_mode очень похож на sql_mode, но его цель — обеспечить совместимость со старыми версиями MariaDB. Его флаги не должны влиять на совместимость с SQL Server (хотя теоретически возможно, что некоторые из них влияют как побочный эффект).

MariaDB поддерживает исполняемые комментарии . Они предназначены для написания общих запросов, которые выполняются только MariaDB и, возможно, только определенными версиями.

В следующих примерах показано,как вставить SQL-код,который будет игнорироваться SQL Server,но выполняться MariaDB или некоторыми ее версиями.

• Выполняется MariaDB и MySQL (см.ниже):

SELECT * FROM tab  WHERE a = 1 OR b = 2;

• Выполняется только MariaDB:

SELECT *  FROM tab;

• Выполняется MariaDB,начиная с версии 10.0.5:

DELETE FROM user WHERE id = 100 ;

Как объясняется на странице « Понимание архитектуры MariaDB», MariaDB изначально был разветвлен на основе MySQL. В то время исполняемые комментарии уже поддерживались MySQL. Вот почему /*! ... */ синтаксис поддерживается как MariaDB, так и MySQL. Но поскольку MariaDB также поддерживает особый синтаксис, не поддерживаемый MySQL, он добавил /*M! ... */ синтаксис.

Generic Syntax

Здесь мы обсудим некоторые различия между синтаксисом MariaDB и SQL Server,которые могут повлиять на любого пользователя,а также некоторые подсказки,позволяющие сделать запросы совместимыми с разумным объемом работы.

Delimiters

SQL Server использует два разных терминатора:

• Партия терминатор это go команды. Он сообщает клиентам Microsoft отправить набранный нами текст на SQL Server.
• Терминатор запроса является точкой с запятой ( ; ) , и он говорит SQL сервер , где запрос заканчивается.

Редко нужно использовать ; в SQL Server. Это требуется, например, для некоторых распространенных табличных выражений.

Но то же самое не относится к MariaDB. Обычно с MariaDB вы используете только ; .

Однако в MariaDB также есть ситуации, когда вы хотите использовать ; но вы пока не хотите, чтобы клиент командной строки mysql отправлял запрос. Это можно сделать в любой ситуации, но это особенно полезно при создании сохраненных подпрограмм или использовании BEGIN NOT ATOMIC .

Причину лучше объяснить на примере:

CREATE PROCEDURE p()
BEGIN
    SELECT * FROM t1;
    SELECT * FROM t2;
END;

Если мы введем эту процедуру таким образом в клиенте mysql , как только мы введем первый ; (после первого SELECT ) и нажмите Enter, выписка будет отправлена. MariaDB попытается разобрать его и вернет ошибку.

Чтобы избежать этого, mysql реализует оператор DELIMITER . Это клиентское заявление никогда не отправляется в MariaDB. Вместо этого клиент использует его, чтобы узнать, когда следует отправить типизированный запрос. Исправим приведенный выше пример:

DELIMITER ||

CREATE PROCEDURE p()
BEGIN
    SELECT * FROM t1;
    SELECT * FROM t2;
END;

DELIMITER ;

Names

В MariaDB максимальная длина большинства имен составляет 64 символа. При переносе базы данных SQL Server в MariaDB проверьте, не превышают ли некоторые имена этот предел (максимальная длина SQL Server — 128).

По умолчанию имена MariaDB чувствительны к регистру,если в операционной системе имена файлов чувствительны к регистру (Linux),и не чувствительны к регистру,если операционная система не чувствительна к регистру (Windows).SQL Server по умолчанию является регистронезависимым во всех операционных системах.

При переносе базы данных SQL Server в MariaDB в Linux, чтобы избежать проблем, вы можете установить системную переменную lower_case_table_names равным 1, сделав имена таблиц, имена баз данных и псевдонимы нечувствительными к регистру.

Имена могут заключаться в кавычки внутри обратных кавычек ( ` ). Этот символ можно использовать в именах, в этом случае его следует удвоить. По умолчанию это единственный способ цитировать имена.

Чтобы также включить использование двойных кавычек ( " ), измените sql_mode, добавив флаг ANSI_QUOTES . Это эквивалент установки QUOTED_IDENTIFIER ON в SQL Server.

Чтобы также включить использование кавычек в стиле SQL Server ( [ и ] ), измените sql_mode, добавив флаг MSSQL .

Чувствительность к регистру хранимых процедур и функций никогда не является проблемой,поскольку в SQL Server они не чувствительны к регистру.

Quoting Strings

В SQL Server по умолчанию строки могут заключаться только в одинарные кавычки ( ' ), а для использования двойных кавычек в строке их следует удвоить ( '' ). Это также работает по умолчанию в MariaDB.

SQL Server также позволяет использовать двойные кавычки ( " ) для заключения строк в кавычки. Это работает по умолчанию в MariaDB, но, как упоминалось ранее, не будет работать, если sql_mode содержит флаг ANSI_QUOTES .

NULL

По умолчанию семантика NULL в SQL Server и MariaDB одинакова.

Однако SQL Server позволяет изменять его глобально с помощью SET ANSI_NULLS OFF или на уровне базы данных с помощью ALTER DATABASE .

В MariaDB нет возможности достичь точно такого же результата. Чтобы выполнить NULL-безопасное сравнение в MariaDB, следует заменить оператор = оператором <=> .

Также обратите внимание, что MariaDB не поддерживает псевдо-значение UNKNOWN . Выражение типа NULL OR 0 возвращает NULL в MariaDB.

LIKE

В MariaDB выражения LIKE имеют только два символа со специальными значениями: % и _ . Эти два символа имеют то же значение, что и в SQL Server.

Дополнительные символы, распознаваемые SQL Server ( [ , ] и ^ ), являются частью регулярных выражений. MariaDB поддерживает оператор REGEXP , который поддерживает полный синтаксис регулярных выражений.

Язык определения данных

Здесь мы обсудим некоторые различия в DDL,о которых администраторы баз данных должны знать.

Хотя этот раздел предназначен для выделения наиболее заметных различий DDL между MariaDB и SQL Server, существует множество других, как в синтаксисе, так и в семантике. См. Документацию оператора ALTER .

Изменение таблиц онлайн

Изменение таблиц в режиме онлайн может стать проблемой,особенно если таблицы большие и мы не хотим нарушить работу.

MariaDB предлагает следующие решения для помощи:

• Предложение ALTER TABLE … ALGORITHM позволяет указать, какой алгоритм следует использовать для выполнения определенной операции. Например INPLACE указывает MariaDB не создавать копию таблицы (возможно, потому, что у нас недостаточно места на диске), а INSTANT указывает MariaDB выполнить операцию мгновенно. Не все алгоритмы поддерживаются для определенных операций. Если выбранный нами алгоритм не может быть использован, оператор ALTER TABLE завершится с ошибкой.
• Предложение ALTER TABLE … LOCK позволяет указать, какой тип блокировки следует использовать. Например, NONE сообщает MariaDB избегать любой блокировки таблицы, а SHARED позволяет получить только общую блокировку. Если для операции требуется более строгая блокировка, чем та, которую мы запрашиваем, инструкция ALTER TABLE завершится ошибкой. Иногда это происходит из-за того, что LOCK уровень LOCK недоступен для указанного ALGORITHM .

Чтобы узнать, какие операции требуют копии таблицы и какие уровни блокировки необходимы, см. InnoDB Online DDL Overview .

ALTER ALTER TABLE может быть поставлен в очередь, потому что длительная инструкция (даже SELECT ) требует блокировки метаданных . Поскольку это может вызвать проблемы, иногда мы хотим, чтобы операция просто завершилась неудачно, если ожидание слишком долгое. Этого можно добиться с помощью предложений WAIT и NOWAIT , синтаксис которых немного отличается от SQL Server.

SQL Server WITH ONLINE = ON эквивалентен MariaDB LOCK = NONE . Однако обратите внимание, что большинство операторов ALTER TABLE поддерживают ALGORITHM = INSTANT , который является неблокирующим и намного быстрее (почти мгновенно, как предполагает синтаксис).

ЕСЛИ СУЩЕСТВУЕТ,ЕСЛИ НЕ СУЩЕСТВУЕТ,ИЛИ ЗАМЕНИТЬ

Большинство операторов DDL, включая ALTER TABLE , поддерживают следующий синтаксис:

• DROP IF EXISTS : выдается предупреждение (не ошибка), если объект не существует.
• OR REPLACE : Если объект существует, он удаляется и создается заново; в противном случае он создается. Эта операция является атомарной, поэтому объект не существует ни в какой момент времени.
• CREATE IF NOT EXISTS : если объект уже существует, выдается предупреждение (не ошибка). Объект не будет заменен.

Эти утверждения функционально похожи (но менее многословны)на фрагменты SQL Server,подобные следующим:

IF NOT EXISTS (
        SELECT name
            FROM sysobjects
            WHERE name = 'my_table' AND xtype = 'U'
    )
    CREATE TABLE my_table (
        ...
    )
go

Altering Columns

В SQL Server единственный синтаксис для изменения столбца таблицы — ALTER TABLE ... ALTER COLUMN . MariaDB предоставляет больше команд ALTER TABLE для получения того же результата:

• CHANGE COLUMN позволяет выполнить любое изменение, указав новое определение столбца, включая имя.
• ИЗМЕНИТЬ КОЛОНКУ позволяет вносить любые изменения, кроме переименования столбца. Это немного более простой синтаксис, который мы можем использовать, когда мы не хотим изменять имя столбца.
• ALTER COLUMN позволяет изменить или удалить значение DEFAULT .
• RENAME COLUMN позволяет изменить только имя столбца.

Использование более конкретного синтаксиса менее подвержено ошибкам. Например, используя ALTER TABLE ... ALTER COLUMN мы случайно не изменим тип данных.

Слово COLUMN обычно необязательно, за исключением случая RENAME COLUMN .

SQL (Structured Query Language) — это язык структурированных запросов. Он позволяет читать, записывать, удалять, сортировать и фильтровать информацию в базе данных.

В SQL используется немного слов. Он напоминает человеческий язык и поэтому его легко изучить. С его помощью можно работать с реляционными базами данных: пользователь отправляет SQL-запрос к базе данных через систему управления базами данных (СУБД). Последняя обрабатывает запрос и отправляет полученные данные пользователю.

Структура SQL-запроса

Запрос на выборку данных выглядит вот так:

SELECT ('столбцы через запятую или символ * для выбора всех столбцов')

FROM ('таблицы через запятую')

WHERE ('условие или фильтр')

GROUP BY ('столбцы через запятую, по которым нужно сгруппировать данные')

HAVING ('условие в уже сгрупированных данных')

ORDER BY ('столбцы через запятую, по которым нужно отсортировать вывод')

Рассмотрим подробнее, как производится выборка.

SELECT и FROM

SELECT и FROM — обязательные ключевые слова в этом запросе. С их помощью можно указать, откуда и какие данные можно выбрать:

• К примеру, выбрать фамилии сотрудников из таблицы Employees:

SELECT last_name FROM Employees

• Получить только фамилию и размер зарплаты из этой же таблицы:

SELECT last_name, salary FROM Employees

Обратите внимание: имена столбцов указываются через запятую.

• Выбрать все столбцы из таблицы Employees:

SELECT * FROM Employees

Для выборки всех столбцов применяется групповой символ «*». При его использовании столбцы будут возвращены, но иногда порядок может не соблюдаться.

Групповой символ упрощает запрос, но при этом снижает производительность. Поэтому лучше использовать его в редких случаях.

WHERE

Обычно нам нужна определенная информация из таблицы. Но как ее быстро найти? WHERE помогает извлечь информацию, отфильтровав ее по одному или нескольким условиям. Это очень удобно!

С WHERE применяются такие операции:

• = (равенство);
• <> или != (неравенство);
• < (меньше);
• <= (меньше или равно) или !> (не больше);
• > (больше);
• >= (больше или равно) или !< (не меньше);
• BETWEEN (между двумя значениями);
• IS NULL (пустое поле).

Некоторые из операций приведены в нескольких вариантах, потому что в разных СУБД они указываются по-разному. Чтобы узнать, какие операции используются в вашей СУБД — смотрите ее документацию.

Теперь вернемся к практике. Например, вам нужно выбрать фамилии сотрудников с зарплатой свыше 1000. Применим WHERE:

SELECT last_name FROM Employees

WHERE salary > 1000

Если требуется указать значение строки, заключите его в апострофы:

SELECT * FROM Employees

WHERE department = 'Sales'

Фильтр по нескольким условиям

Данные можно фильтровать не только по одному, а и по нескольким условиям и значениям. Для этого используются операторы IN, NOT IN, AND, OR.

• Отфильтровать по нескольким значениям с дополнительными условиями:

SELECT * FROM Employees

WHERE department IN ('IT', 'Marketing')

В результате этого запроса будут выбраны все сотрудники из подразделений ИТ и маркетинга.

• Отфильтровать по нескольким значениям с исключением:

SELECT * FROM Employees

WHERE department NOT IN ('IT', 'Marketing')

Будут выбраны все сотрудники, кроме тех, кто работает в подразделениях ИТ и маркетинга.

• Выбрать сотрудников из ИТ-подразделения с зарплатой свыше 1000:

SELECT * FROM Employees

WHERE department = 'IT' AND salary > 1000

• Выбрать сотрудников из ИТ-подразделения или с зарплатой свыше 1000:

SELECT * FROM Employees

WHERE department = 'IT' OR salary > 1000

GROUP BY

С помощью необязательного предложения GROUP BY создаются группы данных. Это удобно для получения итоговых значений. Например, нужно узнать, сколько человек работает в отделе продаж. Инструкция может выглядеть так:

SELECT department, COUNT (*) AS cnt

FROM Employees

GROUP BY department

Этот код возвращает названия подразделений и количество работников в каждом из них. Количество сотрудников помещается в столбец с псевдонимом cnt, который мы задали с помощью ключевого слова AS.

Предложение GROUP BY указывается после WHERE и перед ORDER BY.

В GROUP BY можно указать столько столбцов, сколько нужно. В результате группы вкладываются друг в друга.

При вложении данные будут суммироваться для последней заданной группы, а не для отдельно для каждого столбца.

В предложении GROUP BY можно указать только столбцы выборки или выражения. В нем не указывается функция группирования и не применяются псевдонимы.

Если в столбце, по которому производится группирование, встречается одна или несколько строк со значением NULL, они выделяются в отдельную группу.

HAVING

С помощью предложения GROUP BY можно также указывать, какие группы включить в результат, а какие — исключить из него. Для этого используется предложение HAVING. Оно очень напоминает WHERE, но фильтрует не строки, а группы.

HAVING можно использовать с любыми операторами. В этом предложении используется тот же синтаксис, что и в предложении WHERE:

SELECT department, COUNT (*) AS cnt

FROM Employees

GROUP BY department

HAVING COUNT(*) >= 3

Этот код похож на предыдущий, но возвращает только те группы, в которых найдены три или больше сотрудников. Фильтрация выполняется по итоговому значению группы. Этим HAVING отличается от WHERE, которое фильтрует по значениям строк.

Эти предложения можно использовать вместе. Например, можно узнать, сколько сотрудников в подразделениях со штатом более трех человек, получают более 1000:

SELECT department, COUNT (*) AS cnt

FROM Employees

WHERE salary > 1000

GROUP BY department

HAVING COUNT(*) >= 3

Сначала выбираются все строки, где в столбце salary содержатся значения больше 1000. А затем выбираются только те группы, в которых не меньше трех записей.

ORDER BY

Предложение ORDER BY используется для сортировки результатов запроса. В нем указываются имена столбцов, по которым нужна сортировка.

Давайте отсортируем список фамилий сотрудников:

SELECT last_name FROM Employees

ORDER BY last_name

В предложении ORDER BY можно указывать и те столбцы, которые не выбраны в операторе SELECT:

SELECT last_name FROM Employees

ORDER BY salary

Так список фамилий сотрудников будет отсортирован по размеру зарплаты.

Сортировку можно выполнять и по нескольким столбцам. Для этого имена столбцов указывают через запятую:

SELECT first_name, last_name FROM Employees

ORDER BY last_name, first_name

Так мы увидим список сотрудников, который сначала отсортирован по фамилии, а затем — по имени.

Вместо имен столбцов можно указать их порядковые номера в операторе SELECT:

SELECT first_name, last_name FROM Employees

ORDER BY 2, 1

Этот код также возвращает список сотрудников с сортировкой по фамилии, а затем — по имени.

Сортировка по убыванию

В предыдущих примерах мы сортировали по возрастанию (это делается по умолчанию). Но можно сортировать и по убыванию. Для этого укажем слово DESC:

SELECT first_name, last_name FROM Employees

ORDER BY last_name DESC

Так мы отсортируем список с именами и фамилиями в обратном алфавитном порядке.

Если обратная сортировка выполняется по нескольким столбцам, укажите ключевое слово DESC после каждого из них.

Слово DESC — это сокращение от слова DESCENDING. В запросах можно использовать как полную, так и сокращенную форму. Для сортировки в порядке возрастания тоже существует ключевое слово. Его полная форма — ASCENDING, а сокращенная — ASC. Поскольку по умолчанию выполняется сортировка по возрастанию, то это слово не указывают.

Объединение таблиц

Иногда нам нужны данные из нескольких таблиц. Рассмотрим пример:

SELECT first_name, last_name, order_id

FROM Employees, Orders

WHERE Employees. employee_id = Orders.employee_id

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:

SELECT first_name, last_name, order_id

FROM Employees INNER JOIN Orders

ON Employees.employee_id = Orders.employee_id

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.

Вместо заключения

SQL — простой для освоения и при этом мощный язык. Он появился в 1970-х и до сих пор используется, хотя наряду с ним появляются новые похожие языки. Этот язык используется различными СУБД: MySQL, SQLite, Oracle Database, Microsoft Access, Microsoft SQL Server, dBASE, IBM DB2.

Сегодня SQL — не просто язык формирования запросов. С его помощью можно упорядочивать и изменять данные, делать выборки, управлять доступом к ним, совместно использовать информацию и обеспечивать ее целостность. Пользуйтесь!

The knowledge of SQL has always been in demand. Even if you don’t have a job as a data analyst or any other relevant position, knowing how to write basic SQL queries can be a useful addition to your resume.

There are plenty of resources to learn about SQL, including our informative Essential SQL blog. However, such an abundance of information often confuses learners, especially beginners, because it’s quite scattered.

So, today, we’ve collected all the essential information about writing SQL queries into one ultimate guide to help you gain and practice this knowledge more effectively.

A Brief Look at SQL and Its Main Components

Structured Query Language (SQL) is a programming language specific to a domain, designed to help maintain structured data held in a database. Basically, this language is what helps us communicate with a database, update it, and retrieve data from it.

From this definition, we can conclude that you can use SQL to perform a variety of tasks, like:

• creating a database
• launching tables and writing queries in a database
• requesting information from a database
• update or delete specific records or an entire database

To better understand how this language functions, you also need to have a basic knowledge of its main components or dialects.

• Data Definition Language – the SQL dialect used to create a database, update the data inside of it, or delete the database entirely.
• Data Manipulation Language – the SQL dialect used to maintain the database and specify what you want to do with it (enter, change, or extract).
• Data Control Language – the SQL dialect used to secure the database.

Some experts also single out the Transaction Control Language dialect that is used to manage and control transactions in order to maintain data integrity (the assurance of accuracy and consistency) in the SQL statement.

What Do You Need to Write an SQL Query?

To write an SQL query, you will first need to create a relational database.

In SQL, we call a database relational because it is divided into tables that are related to each other. These tables break down the data into smaller and more manageable units, which allows better maintenance and overall performance.

Where can you create an SQL database?

To do it, you need to have a Database Management System (DBMS) installed. A DBMS is a software that helps you create and manage the database. If you don’t have one installed on your system already, here are a few most popular options:

• MySQL (open-source)
• SQL Server Express (open-source)
• Oracle (paid)

Regardless of the DBMS you choose, all of them provide security and protection for all the databases you create. It also helps maintain consistency if there are several users working on the DBMS at once.

The Guide to Writing an SQL Query

Now, let’s take a closer look at what you need to know to write an SQL query as well as some common mistakes to avoid.

Step #1: Understand the Process behind the SQL Query

Before you start writing an SQL query, you need to understand how it works, when performing commands.

When you enter a query, it is immediately parsed into a tree. A parser, which is a computer program that translates SQL statements into a parse tree, helps identify whether the query fits the syntactical as well as semantic requirements, i.e., that it is recognizable.

Then, if everything is correct, the parser creates an internal query, which is then passed to the rewrite engine.

After that, the task optimizer, which analyzes how many execution plans a query has, finds the optimal execution plan for your given query. This plan represents the algorithm, which will be used to perform the command.

If the query is written correctly, you will get the results you expect.

Now, let’s take a look at what it takes to write a proper SQL query.

Step #2: Get a Database Ready

So, as we already mentioned, to write an SQL query, you need to create an environment for it by launching a database.

If you already have your DBMS software installed, you can proceed right to creating a database by using a ‘CREATE DATABASE’ statement. The basic syntax of this command will look like this:

CREATE DATABASE   database_name;

For instance, if you want to create a database for client reviews, the result will look like this:

CREATE DATABASE client_reviews;

To move on to using your database, you need to continue your SQL query with the ‘USE’ statement:

USE client_reviews;

This will make this database a target for all your future commands.

Keep in mind: if the database with this name already exists, you will get an error message. However, to avoid this, you can use the ‘IF NOT EXISTS’ statement. Here’s how it looks like in MySQL:

mysql> CREATE DATABASE IF NO EXISTS client_reviews;

If your query is correct, you will get an OK message.

Step #3: Create a Table to Organize Information

If the database is ready, you can now proceed to creating a table. As we already mentioned, tables help you structure your queries and make the data more manageable.

To create a table, you need to input the ‘CREATE TABLE’ statement. The syntax for this statement will look similar to this:

CREATE TABLE table_name (
			column1_name_constraint,
			…
			)

It is clear what we should insert in the table name and column name, but let’s take a closer look at the types of constraints.

A constraint is a declaration of data type, which indicates what kind of data the column will include. There are several kinds of constraints that you can include in a column:

• CHAR – fixed-length data strings (max. size of 255 characters)
• DATE – dates in the YYYY-MM-DD format
• DATETIME – dates in the YYYY-MM-DD format and time in the HH:MM:SS format
• DECIMAL – precise decimal data
• INT – numbers within the range of 2147483648 to 2147483647
• TEXT – textual data (max. size of 65,500 characters)
• TIMESTAMP – timestamp data with the precise number of seconds
• VARCHAR – variable-length data strings (max. size of 65,500 characters)
• Modifiers – UNIQUE constraint ensures unique value for each row in a column; PRIMARY-KEY constraint marks a relevant field in the table; DEFAULT constraint represents the default value of the columns; AUTO_INCREMENT automatically assigns value to a field if it has not been specified; CHECK constraint puts a restriction on the values that can be included in one column; NOT NULL constraint excludes the null value from a field.

If we create a table for each of the people who have given their customer reviews, the final result will look like this:

CREATE TABLE  customer profiles (
			id  INT NOT NULL AUTO_INCREMENT
			name VARCHAR NOT NULL
			birth_date DATE
			review TEXT
			) ;

When creating a table, you can encounter the same problem as with a database if the table does not exist. To avoid it, to the ‘CREATE TABLE’ statement, you should also add the ‘IF NOT EXISTS’ statement.

Step #4: Start with the Basic SQL Statements

When the table is ready and operational, you can now continue writing SQL queries by inserting data inside the table.

Here are all basic statements to input and manage the data inside the table:

1) ‘INSERT INTO’ statement

This statement is used to include new rows into a table. Here’s how the syntax will look like in this case:

INSERT INTO table_name (column1, column2, column 3);

You can also include values – the data that you want to include in each column.

Here’s how the final query would look like for our customer reviews table after inserting data into it:

INSERT INTO customer profiles (name, birth_date, review)
			VALUES (‘Jennifer Dickinson’, ‘1987-07-07’, ‘good service’)

The final result will give you a numbered list of the names, birth dates, and reviews in the form of a table.

2) ‘SELECT’ clause

This clause is used to select and extract data from one or different tables. The syntax for this clause will follow this pattern:

SELECT column1_name, column2_name FROM table_name
			-_name

The combination of the ‘SELECT’ and ‘FROM’ clauses allows you to fetch information from one or several columns within one or different tables. If you want to select all columns in one table, you can simply use the combination of ‘SELECT’, ‘FROM’ clauses, and the name of the table.

3) ‘WHERE’ clause

By inserting this clause in a table, you can select data based on a certain condition. It is helpful if you want to select for an update or entirely delete one of the records in a row or a column based on a condition like a name, birth date, etc. Here’s the basic syntax using this clause:

SELECT column1_name FROM table_name WHERE condition
			-_name

As you can see, the WHERE clause is used together with the ‘SELECT’ and ‘FROM’ clauses to help you fetch the right data from the right column or row.

You can also use the ‘WHERE’ clause to filter different records based on a certain condition.

To make sure that you select the right data, this clause allows you to use several basic comparison operators:

• = (equal)
• > (greater than)
• < (less than)
• >= (greater than or equal)
• <= (less than or equal)
• LIKE (to find similar patterns)
• IN (finding matches according to a certain value)
• BETWEEN (defining the range of values)

To make these operators work, include them right after the ‘WHERE’ clause.

4) ‘AND’ and ‘OR’ operators

To write a basic SQL query and effectively select the data from a certain column in a table, you also need to use ‘AND’ and ‘OR’ operators used together with the ‘WHERE’ clause.

The AND operator is used to combine two different conditions and gives you the results only if there is data that matches both these conditions. Here’s how the syntax with the ‘AND’ operator looks like:

SELECT column1_name, column2_name…FROM table_name
			WHERE condition1 AND condition2

Respectively, the OR operator combines two different conditions and gives you the results if there is data that matches one of these conditions. The syntax, in this case, looks like this:

SELECT column1_name, column2_name…FROM table_name
			WHERE condition1 OR condition2

To write a more complex SQL query, you can also combine the ‘AND’ and ‘OR’ operators, which will allow you to retrieve data that matches many different conditions.

5) ‘IN’ and ‘BETWEEN’ Operators

These operators help you select an exclusive variety of values based on certain conditions.

The IN operator allows you to select all the data that falls under a certain criterion. The syntax of the query, including the ‘IN’ operator, should look like this:

SELECT column1_name…FROM table_name
WHERE condition1 IN (value1, value2, value3…)

For instance, you can retrieve information about customers coming from the same country using this operator. Similarly, you can add ‘NOT’ to the ‘IN’ operator, if you want to exclude some results.

If you want to get results within a certain range of values, you can use the BETWEEN operator. In this case, the syntax will look as follows:

SELECT column1_name…FROM table_name
WHERE condition1 BETWEEN value1 AND value 2

As you can see, the ‘AND’ operator is also used to compare the values and fetch the results.

6) ‘ORDER BY’ clause

This clause is used when you want to put the fetched results in a certain order. The ORDER BY clause tells the server how to organize the data, and the syntax looks like this:

SELECT column_list…FROM table_name ORDER BY column_name

preferred order of the fetched data.

7) ‘LIMIT’ clause

If you want to limit the number of results, you can include the ‘LIMIT’ clause in MySQL or Top clause in SQL Server. The basic syntax using this clause looks like this:

SELECT column_list…FROM table_name ORDER BY value LIMIT number

As you can see, the ‘ORDER BY’ clause is also used in this case, because it helps identify the values to be limited.

8) ‘UPDATE’ statement

Once you’ve inserted and selected data, you can now proceed to writing an SQL query to update this data. To do it, you will need to use the UPDATE statement, for which the syntax looks similar to this:

UPDATE table_name
			SET column1_name = value 1…
			WHERE condition1, condition2…

The ‘SET’ clause allows you to identify a specific column or row that needs to be updated. You can also use all the above-mentioned operators, like ‘AND’ and ‘OR’ to update the table.

9) ‘DELETE’ statement

This statement allows you to remove one or several rows. The syntax for this query is simple and looks like this:

DELETE FROM table_name WHERE condition

The ‘WHERE’ clause specifies the record that should be deleted according to the condition assigned to it. Don’t omit it, otherwise, you will delete all the records from the table.

10) ‘TRUNCATE TABLE’ statement

However, if you do want to remove all the rows at once, the TRUNCATE TABLE statement will help you do it quicker than a ‘DELETE’ statement. The syntax for this query looks like this:

TRUNCATE TABLE table_name

While removing the rows from the table, this statement doesn’t actually delete the structure of the table. You can use this statement if you want to rework the entire table.

Step #5: Proofread Your SQL Query

If you’ve finished writing an SQL query and it still doesn’t work, you might have made a mistake along the way.

So, watch out for these most common SQL query mistakes and make sure you proofread your query to avoid them:

• Misspelled commands. This is the most common SQL query mistake. To solve this problem, you can use an SQL editor to fix the broken SQL statements and clauses. If your query contains text under the TEXT constraint, you also need to proofread it. You can do it quickly using different thesis sites containing automated proofreaders.
• The omission of punctuation signs. A proper SQL query also needs to have brackets and quotation marks to operate properly. So check your query for single quotes and double quotes and make sure everything displays properly.
• Improper order of the statement. If your query doesn’t work, the statements in it might be in an improper order. Having syntax templates at hand might help if you don’t have enough experience writing SQL queries.

To make your SQL queries work, you need to write them while keeping in mind where performance problems might appear within your query. Then, if you get an error message, you might already have an understanding, where to look for an issue and how to solve it.

Don’t Get Discouraged!

Learning SQL is a lot like learning a foreign language – practice makes perfect.

When it comes to writing SQL queries, it is important to follow the syntax patterns to complete them while keeping in mind the process behind the queries.

Other than that, writing SQL queries is very much straightforward, starting from the creation of the database and the table as the foundation for your query, and ending with proofreading your query to eliminate mistakes.

Hopefully, our guide will help you become more skilled at writing SQL queries, as you now have the essential knowledge and the tools to do this.

The knowledge of SQL has always been in demand. Even if you don’t have a job as a data analyst or any other relevant position, knowing how to write basic SQL queries can be a useful addition to your resume.

There are plenty of resources to learn about SQL, including our informative Essential SQL blog. However, such an abundance of information often confuses learners, especially beginners, because it’s quite scattered.

So, today, we’ve collected all the essential information about writing SQL queries into one ultimate guide to help you gain and practice this knowledge more effectively.

A Brief Look at SQL and Its Main Components

Structured Query Language (SQL) is a programming language specific to a domain, designed to help maintain structured data held in a database. Basically, this language is what helps us communicate with a database, update it, and retrieve data from it.

From this definition, we can conclude that you can use SQL to perform a variety of tasks, like:

• creating a database
• launching tables and writing queries in a database
• requesting information from a database
• update or delete specific records or an entire database

To better understand how this language functions, you also need to have a basic knowledge of its main components or dialects.

• Data Definition Language – the SQL dialect used to create a database, update the data inside of it, or delete the database entirely.
• Data Manipulation Language – the SQL dialect used to maintain the database and specify what you want to do with it (enter, change, or extract).
• Data Control Language – the SQL dialect used to secure the database.

Some experts also single out the Transaction Control Language dialect that is used to manage and control transactions in order to maintain data integrity (the assurance of accuracy and consistency) in the SQL statement.

What Do You Need to Write an SQL Query?

To write an SQL query, you will first need to create a relational database.

In SQL, we call a database relational because it is divided into tables that are related to each other. These tables break down the data into smaller and more manageable units, which allows better maintenance and overall performance.

Where can you create an SQL database?

To do it, you need to have a Database Management System (DBMS) installed. A DBMS is a software that helps you create and manage the database. If you don’t have one installed on your system already, here are a few most popular options:

• MySQL (open-source)
• SQL Server Express (open-source)
• Oracle (paid)

Regardless of the DBMS you choose, all of them provide security and protection for all the databases you create. It also helps maintain consistency if there are several users working on the DBMS at once.

The Guide to Writing an SQL Query

Now, let’s take a closer look at what you need to know to write an SQL query as well as some common mistakes to avoid.

Step #1: Understand the Process behind the SQL Query

Before you start writing an SQL query, you need to understand how it works, when performing commands.

When you enter a query, it is immediately parsed into a tree. A parser, which is a computer program that translates SQL statements into a parse tree, helps identify whether the query fits the syntactical as well as semantic requirements, i.e., that it is recognizable.

Then, if everything is correct, the parser creates an internal query, which is then passed to the rewrite engine.

After that, the task optimizer, which analyzes how many execution plans a query has, finds the optimal execution plan for your given query. This plan represents the algorithm, which will be used to perform the command.

If the query is written correctly, you will get the results you expect.

Now, let’s take a look at what it takes to write a proper SQL query.

Step #2: Get a Database Ready

So, as we already mentioned, to write an SQL query, you need to create an environment for it by launching a database.

If you already have your DBMS software installed, you can proceed right to creating a database by using a ‘CREATE DATABASE’ statement. The basic syntax of this command will look like this:

CREATE DATABASE   database_name;

For instance, if you want to create a database for client reviews, the result will look like this:

CREATE DATABASE client_reviews;

To move on to using your database, you need to continue your SQL query with the ‘USE’ statement:

USE client_reviews;

This will make this database a target for all your future commands.

Keep in mind: if the database with this name already exists, you will get an error message. However, to avoid this, you can use the ‘IF NOT EXISTS’ statement. Here’s how it looks like in MySQL:

mysql> CREATE DATABASE IF NO EXISTS client_reviews;

If your query is correct, you will get an OK message.

Step #3: Create a Table to Organize Information

If the database is ready, you can now proceed to creating a table. As we already mentioned, tables help you structure your queries and make the data more manageable.

To create a table, you need to input the ‘CREATE TABLE’ statement. The syntax for this statement will look similar to this:

CREATE TABLE table_name (
			column1_name_constraint,
			…
			)

It is clear what we should insert in the table name and column name, but let’s take a closer look at the types of constraints.

A constraint is a declaration of data type, which indicates what kind of data the column will include. There are several kinds of constraints that you can include in a column:

• CHAR – fixed-length data strings (max. size of 255 characters)
• DATE – dates in the YYYY-MM-DD format
• DATETIME – dates in the YYYY-MM-DD format and time in the HH:MM:SS format
• DECIMAL – precise decimal data
• INT – numbers within the range of 2147483648 to 2147483647
• TEXT – textual data (max. size of 65,500 characters)
• TIMESTAMP – timestamp data with the precise number of seconds
• VARCHAR – variable-length data strings (max. size of 65,500 characters)
• Modifiers – UNIQUE constraint ensures unique value for each row in a column; PRIMARY-KEY constraint marks a relevant field in the table; DEFAULT constraint represents the default value of the columns; AUTO_INCREMENT automatically assigns value to a field if it has not been specified; CHECK constraint puts a restriction on the values that can be included in one column; NOT NULL constraint excludes the null value from a field.

If we create a table for each of the people who have given their customer reviews, the final result will look like this:

CREATE TABLE  customer profiles (
			id  INT NOT NULL AUTO_INCREMENT
			name VARCHAR NOT NULL
			birth_date DATE
			review TEXT
			) ;

When creating a table, you can encounter the same problem as with a database if the table does not exist. To avoid it, to the ‘CREATE TABLE’ statement, you should also add the ‘IF NOT EXISTS’ statement.

Step #4: Start with the Basic SQL Statements

When the table is ready and operational, you can now continue writing SQL queries by inserting data inside the table.

Here are all basic statements to input and manage the data inside the table:

1) ‘INSERT INTO’ statement

This statement is used to include new rows into a table. Here’s how the syntax will look like in this case:

INSERT INTO table_name (column1, column2, column 3);

You can also include values – the data that you want to include in each column.

Here’s how the final query would look like for our customer reviews table after inserting data into it:

INSERT INTO customer profiles (name, birth_date, review)
			VALUES (‘Jennifer Dickinson’, ‘1987-07-07’, ‘good service’)

The final result will give you a numbered list of the names, birth dates, and reviews in the form of a table.

2) ‘SELECT’ clause

This clause is used to select and extract data from one or different tables. The syntax for this clause will follow this pattern:

SELECT column1_name, column2_name FROM table_name
			-_name

The combination of the ‘SELECT’ and ‘FROM’ clauses allows you to fetch information from one or several columns within one or different tables. If you want to select all columns in one table, you can simply use the combination of ‘SELECT’, ‘FROM’ clauses, and the name of the table.

3) ‘WHERE’ clause

By inserting this clause in a table, you can select data based on a certain condition. It is helpful if you want to select for an update or entirely delete one of the records in a row or a column based on a condition like a name, birth date, etc. Here’s the basic syntax using this clause:

SELECT column1_name FROM table_name WHERE condition
			-_name

As you can see, the WHERE clause is used together with the ‘SELECT’ and ‘FROM’ clauses to help you fetch the right data from the right column or row.

You can also use the ‘WHERE’ clause to filter different records based on a certain condition.

To make sure that you select the right data, this clause allows you to use several basic comparison operators:

• = (equal)
• > (greater than)
• < (less than)
• >= (greater than or equal)
• <= (less than or equal)
• LIKE (to find similar patterns)
• IN (finding matches according to a certain value)
• BETWEEN (defining the range of values)

To make these operators work, include them right after the ‘WHERE’ clause.

4) ‘AND’ and ‘OR’ operators

To write a basic SQL query and effectively select the data from a certain column in a table, you also need to use ‘AND’ and ‘OR’ operators used together with the ‘WHERE’ clause.

The AND operator is used to combine two different conditions and gives you the results only if there is data that matches both these conditions. Here’s how the syntax with the ‘AND’ operator looks like:

SELECT column1_name, column2_name…FROM table_name
			WHERE condition1 AND condition2

Respectively, the OR operator combines two different conditions and gives you the results if there is data that matches one of these conditions. The syntax, in this case, looks like this:

SELECT column1_name, column2_name…FROM table_name
			WHERE condition1 OR condition2

To write a more complex SQL query, you can also combine the ‘AND’ and ‘OR’ operators, which will allow you to retrieve data that matches many different conditions.

5) ‘IN’ and ‘BETWEEN’ Operators

These operators help you select an exclusive variety of values based on certain conditions.

The IN operator allows you to select all the data that falls under a certain criterion. The syntax of the query, including the ‘IN’ operator, should look like this:

SELECT column1_name…FROM table_name
WHERE condition1 IN (value1, value2, value3…)

For instance, you can retrieve information about customers coming from the same country using this operator. Similarly, you can add ‘NOT’ to the ‘IN’ operator, if you want to exclude some results.

If you want to get results within a certain range of values, you can use the BETWEEN operator. In this case, the syntax will look as follows:

SELECT column1_name…FROM table_name
WHERE condition1 BETWEEN value1 AND value 2

As you can see, the ‘AND’ operator is also used to compare the values and fetch the results.

6) ‘ORDER BY’ clause

This clause is used when you want to put the fetched results in a certain order. The ORDER BY clause tells the server how to organize the data, and the syntax looks like this:

SELECT column_list…FROM table_name ORDER BY column_name

preferred order of the fetched data.

7) ‘LIMIT’ clause

If you want to limit the number of results, you can include the ‘LIMIT’ clause in MySQL or Top clause in SQL Server. The basic syntax using this clause looks like this:

SELECT column_list…FROM table_name ORDER BY value LIMIT number

As you can see, the ‘ORDER BY’ clause is also used in this case, because it helps identify the values to be limited.

8) ‘UPDATE’ statement

Once you’ve inserted and selected data, you can now proceed to writing an SQL query to update this data. To do it, you will need to use the UPDATE statement, for which the syntax looks similar to this:

UPDATE table_name
			SET column1_name = value 1…
			WHERE condition1, condition2…

The ‘SET’ clause allows you to identify a specific column or row that needs to be updated. You can also use all the above-mentioned operators, like ‘AND’ and ‘OR’ to update the table.

9) ‘DELETE’ statement

This statement allows you to remove one or several rows. The syntax for this query is simple and looks like this:

DELETE FROM table_name WHERE condition

The ‘WHERE’ clause specifies the record that should be deleted according to the condition assigned to it. Don’t omit it, otherwise, you will delete all the records from the table.

10) ‘TRUNCATE TABLE’ statement

However, if you do want to remove all the rows at once, the TRUNCATE TABLE statement will help you do it quicker than a ‘DELETE’ statement. The syntax for this query looks like this:

TRUNCATE TABLE table_name

While removing the rows from the table, this statement doesn’t actually delete the structure of the table. You can use this statement if you want to rework the entire table.

Step #5: Proofread Your SQL Query

If you’ve finished writing an SQL query and it still doesn’t work, you might have made a mistake along the way.

So, watch out for these most common SQL query mistakes and make sure you proofread your query to avoid them:

• Misspelled commands. This is the most common SQL query mistake. To solve this problem, you can use an SQL editor to fix the broken SQL statements and clauses. If your query contains text under the TEXT constraint, you also need to proofread it. You can do it quickly using different thesis sites containing automated proofreaders.
• The omission of punctuation signs. A proper SQL query also needs to have brackets and quotation marks to operate properly. So check your query for single quotes and double quotes and make sure everything displays properly.
• Improper order of the statement. If your query doesn’t work, the statements in it might be in an improper order. Having syntax templates at hand might help if you don’t have enough experience writing SQL queries.

To make your SQL queries work, you need to write them while keeping in mind where performance problems might appear within your query. Then, if you get an error message, you might already have an understanding, where to look for an issue and how to solve it.

Don’t Get Discouraged!

Learning SQL is a lot like learning a foreign language – practice makes perfect.

When it comes to writing SQL queries, it is important to follow the syntax patterns to complete them while keeping in mind the process behind the queries.

Other than that, writing SQL queries is very much straightforward, starting from the creation of the database and the table as the foundation for your query, and ending with proofreading your query to eliminate mistakes.

Hopefully, our guide will help you become more skilled at writing SQL queries, as you now have the essential knowledge and the tools to do this.