Команды mysql

Содержание:

Команда UPDATE

Команда UPDATE — производит изменения в уже существующей записи или во множестве записей в таблице SQL. Изменяет существующие значения в таблице или в основной таблице представления.

Команда UPDATE Синтаксис команды

Синтаксис команды UPDATE

Команда UPDATE. Основные ключевые слова и параметры команды UPDATE

schema — идентификатор полномочий, обычно совпадающий с именем некоторого пользователя
table view — имя таблицы SQL, в которой изменяются данные; если определяется представление, данные изменяются в основной таблице SQL представления
subquery_1 — подзапрос, который сервер обрабатывает тем же самым способом как представление
сolumn — столбец таблицы SQL или представления SQL, значение которого изменяется; если столбец таблицы из предложения SET опускается, значение столбца остается неизменяемым
expr — новое значение, назначаемое соответствующему столбцу; это выражение может содержать главные переменные и необязательные индикаторные переменные
subquery_2 — новое значение, назначаемое соответствующему столбцу
subquery_3 — новое значение, назначаемое соответствующему столбцу

WHERE — определяет диапазон изменяемых строк теми, для которых определенное условие является TRUE; если опускается эта фраза, модифицируются все строки в таблице или представлении.
При выдаче утверждения UPDATE включается любой UPDATE-триггер, определенный на таблице.Подзапросы. Если предложение SET содержит подзапрос, он возвращает точно одну строку для каждой модифицируемой строки. Каждое значение в результате подзапроса назначается соответствующим столбцам списка в круглых скобках. Если подзапрос не возвращает никакие строки, столбцу назначается NULL. Подзапросы могут выбирать данные из модифицируемой таблицы. Предложение SET может совмещать выражения и подзапросы.

Команда UPDATE Пример 1
Изменение для всех покупателей рейтинга на значение, равное 200:

Команда UPDATE Пример 2
Замена значения столбца во всех строках таблицы, как правило, используется редко. Поэтому в команде UPDATE, как и в команде DELETE, можно использовать предикат. Для выполнения указанной замены значений столбца rating, для всех покупателей, которые обслуживаются продавцом Giovanni (snum = 1003), следует ввести:

Команда SQL UPDATE Пример 3
В предложении SET можно указать любое количество значений для столбцов, разделенных запятыми:

Команда UPDATE Пример 4
В предложении SET можно указать значение NULL без использования какого-либо специального синтаксиса (например, такого как IS NULL). Таким образом, если нужно установить все рейтинги покупателей из Лондона (city = ‘London’) равными NULL-значению, необходимо ввести:

Команда UPDATE Пример 5
Поясняет использование следующих синтаксических конструкций команды UPDATE:

Обе формы предложения SET вместе в одном утверждении.
Подзапрос.
Предложение WHERE, ограничивающее диапазон модифицируемых строк.

Вышеупомянутое утверждение UPDATE выполняет следующие операции:

Модифицирует только тех служащих, кто работают в Dallas или Detroit
Устанавливает значение колонки deptno для служащих из Бостона
Устанавливает жалованье каждого служащего в 1.1 раз больше среднего жалованья всего отдела
Устанавливает комиссионные каждого служащего в 1.5 раза больше средних комиссионных всего отдела

SQL Справочник

Join в mysql: inner, left, right, full, cross. что это и как использовать

SQL Ключевые слова
ADD
ADD CONSTRAINT
ALTER
ALTER COLUMN
ALTER TABLE
ALL
AND
ANY
AS
ASC
BACKUP DATABASE
BETWEEN
CASE
CHECK
COLUMN
CONSTRAINT
CREATE
CREATE DATABASE
CREATE INDEX
CREATE OR REPLACE VIEW
CREATE TABLE
CREATE PROCEDURE
CREATE UNIQUE INDEX
CREATE VIEW
DATABASE
DEFAULT
DELETE
DESC
DISTINCT
DROP
DROP COLUMN
DROP CONSTRAINT
DROP DATABASE
DROP DEFAULT
DROP INDEX
DROP TABLE
DROP VIEW
EXEC
EXISTS
FOREIGN KEY
FROM
FULL OUTER JOIN
GROUP BY
HAVING
IN
INDEX
INNER JOIN
INSERT INTO
INSERT INTO SELECT
IS NULL
IS NOT NULL
JOIN
LEFT JOIN
LIKE
LIMIT
NOT
NOT NULL
OR
ORDER BY
OUTER JOIN
PRIMARY KEY
PROCEDURE
RIGHT JOIN
ROWNUM
SELECT
SELECT DISTINCT
SELECT INTO
SELECT TOP
SET
TABLE
TOP
TRUNCATE TABLE
UNION
UNION ALL
UNIQUE
UPDATE
VALUES
VIEW
WHERE

MySQL Функции
Функции строк
ASCII
CHAR_LENGTH
CHARACTER_LENGTH
CONCAT
CONCAT_WS
FIELD
FIND_IN_SET
FORMAT
INSERT
INSTR
LCASE
LEFT
LENGTH
LOCATE
LOWER
LPAD
LTRIM
MID
POSITION
REPEAT
REPLACE
REVERSE
RIGHT
RPAD
RTRIM
SPACE
STRCMP
SUBSTR
SUBSTRING
SUBSTRING_INDEX
TRIM
UCASE
UPPER
Функции чисел
ABS
ACOS
ASIN
ATAN
ATAN2
AVG
CEIL
CEILING
COS
COT
COUNT
DEGREES
DIV
EXP
FLOOR
GREATEST
LEAST
LN
LOG
LOG10
LOG2
MAX
MIN
MOD
PI
POW
POWER
RADIANS
RAND
ROUND
SIGN
SIN
SQRT
SUM
TAN
TRUNCATE
Функции дат
ADDDATE
ADDTIME
CURDATE
CURRENT_DATE
CURRENT_TIME
CURRENT_TIMESTAMP
CURTIME
DATE
DATEDIFF
DATE_ADD
DATE_FORMAT
DATE_SUB
DAY
DAYNAME
DAYOFMONTH
DAYOFWEEK
DAYOFYEAR
EXTRACT
FROM_DAYS
HOUR
LAST_DAY
LOCALTIME
LOCALTIMESTAMP
MAKEDATE
MAKETIME
MICROSECOND
MINUTE
MONTH
MONTHNAME
NOW
PERIOD_ADD
PERIOD_DIFF
QUARTER
SECOND
SEC_TO_TIME
STR_TO_DATE
SUBDATE
SUBTIME
SYSDATE
TIME
TIME_FORMAT
TIME_TO_SEC
TIMEDIFF
TIMESTAMP
TO_DAYS
WEEK
WEEKDAY
WEEKOFYEAR
YEAR
YEARWEEK
Функции расширений
BIN
BINARY
CASE
CAST
COALESCE
CONNECTION_ID
CONV
CONVERT
CURRENT_USER
DATABASE
IF
IFNULL
ISNULL
LAST_INSERT_ID
NULLIF
SESSION_USER
SYSTEM_USER
USER
VERSION

SQL Server функции
Функции строк
ASCII
CHAR
CHARINDEX
CONCAT
Concat with +
CONCAT_WS
DATALENGTH
DIFFERENCE
FORMAT
LEFT
LEN
LOWER
LTRIM
NCHAR
PATINDEX
QUOTENAME
REPLACE
REPLICATE
REVERSE
RIGHT
RTRIM
SOUNDEX
SPACE
STR
STUFF
SUBSTRING
TRANSLATE
TRIM
UNICODE
UPPER
Функции чисел
ABS
ACOS
ASIN
ATAN
ATN2
AVG
CEILING
COUNT
COS
COT
DEGREES
EXP
FLOOR
LOG
LOG10
MAX
MIN
PI
POWER
RADIANS
RAND
ROUND
SIGN
SIN
SQRT
SQUARE
SUM
TAN
Функции дат
CURRENT_TIMESTAMP
DATEADD
DATEDIFF
DATEFROMPARTS
DATENAME
DATEPART
DAY
GETDATE
GETUTCDATE
ISDATE
MONTH
SYSDATETIME
YEAR
Функции расширений
CAST
COALESCE
CONVERT
CURRENT_USER
IIF
ISNULL
ISNUMERIC
NULLIF
SESSION_USER
SESSIONPROPERTY
SYSTEM_USER
USER_NAME

MS Access функции
Функции строк
Asc
Chr
Concat with &
CurDir
Format
InStr
InstrRev
LCase
Left
Len
LTrim
Mid
Replace
Right
RTrim
Space
Split
Str
StrComp
StrConv
StrReverse
Trim
UCase
Функции чисел
Abs
Atn
Avg
Cos
Count
Exp
Fix
Format
Int
Max
Min
Randomize
Rnd
Round
Sgn
Sqr
Sum
Val
Функции дат
Date
DateAdd
DateDiff
DatePart
DateSerial
DateValue
Day
Format
Hour
Minute
Month
MonthName
Now
Second
Time
TimeSerial
TimeValue
Weekday
WeekdayName
Year
Другие функции
CurrentUser
Environ
IsDate
IsNull
IsNumeric

SQL ОператорыSQL Типы данныхSQL Краткий справочник

Обработка и выполнение SQL-запросов

Сравнение качества кода firebird, mysql и postgresql

Чтобы повысить производительность вашего SQL-запроса, вам сначала нужно знать, что происходит, когда вы запускаете запрос на выполнение.

Во-первых, производится грамматический разбор и строится синтаксическое дерево запроса. Запрос анализируется с целью выявления того, насколько он удовлетворяет синтаксическим и семантическим требованиям. Парсер создает внутреннее представление входящего запроса. Затем это внутреннее представление передается обработчику кода.

Затем в дело вступает оптимизатор – его задача найти оптимальное выполнение или построить оптимальный план данного запроса. План выполнения точно определяет, какой алгоритм используется для каждой операции, и как координируется выполнение операций.

Чтобы действительно найти наиболее оптимальный план выполнения, оптимизатор рассчитывает все возможные планы выполнения, определяет качество или стоимость каждого плана, берет информацию о текущем состоянии базы данных и затем выбирает наилучший план как окончательный и пригодный для выполнения. Оптимизаторы запросов могут быть неидеальными, поэтому пользователям баз данных и администраторам иногда приходится вручную проверять и настраивать планы выполнения запросов, предложенные оптимизатором, чтобы повысить производительность выполнения запроса.

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

Как вы уже прочитали выше, критерий стоимости плана играет огромную роль. А именно, для оценки плана необходимы такие вещи, как количество дисковых операций ввода-вывода, стоимость процессора и общее время отклика, которое может наблюдаться для клиента базы данных, а также общее время выполнения. Именно здесь появляется понятие временной сложности. Но об этом вы узнаете чуть позже.

Затем выполняется выбранный план запроса, они оцениваются механизмом выполнения системы и после этого возвращаются результаты вашего запроса.

Таким образом эту последовательность можно записать в виде следующего списка шагов (см. картинку с английской терминологией ниже):

SQL-выражение
Синтаксической разбор
Компоновка
Оптимизация запроса
Выполнение запроса
Результаты запроса

Из предыдущего раздела может быть уже понятно, что принцип обработки «что на входе, то и на выходе» (Garbage In, Garbage Out (GIGO)) естественным образом распространяется на обработку и выполнение запроса: тот, кто формулирует запрос, также держит в руках и ключи от производительности SQL-запроса. Если оптимизатор получает плохо сформулированный запрос, он может только сделать так …

Это означает, что есть некоторые вещи, которые вы можете сделать, когда пишете запрос. Как мы уже во введении, ваша ответственность за качество написания запроса складывается из двух составляющих: в написании запросов, соответствующих определенному стандарту, и понимании того, где могут возникать проблемы при исполнении вашего запроса.

Идеальной отправной точкой является анализ узких мест в ваших запросах, то есть тех мест, в которых могут возникнуть проблемы. И, в общем, есть четыре причины и ключевых слова, где новичков могут ожидать проблемы с производительностью:

Оператор ;
Ключевые слова или ,
Оператор .

Конечно, такой подход слишком прост и наивен, но для новичка эти утверждения являются хорошими указателями, и можно с уверенностью сказать, что, когда вы только начинаете, эти точки – как раз те места, где происходят неправильные действия и, как это ни парадоксально, где их также трудно обнаружить.

Тем не менее, вы также должны понимать, что производительность – это то, что понимается в определенном контексте: просто так сказать, что эти причины и ключевые слова плохи, не есть способ понимания производительности SQL запроса. То есть наличие предложения или в вашем запросе не обязательно означает, что это плохой запрос …

Прочитайте наш на следующий раздел, чтобы познакомиться подробнее с анти-шаблонами и альтернативными подходами к написанию запросов. Эти советы и трюки послужат для вас неким ориентиром. Нужно ли вам переписать свой запрос и как это сделать, если его действительно нужно переписать, зависит от количества данных, базы данных и количества раз, которое вам потребуется выполнять запрос. А здесь решающее значение имеет уже только цель вашего запроса и наличие некоторых предварительных знаний о структуре базе данных, к которой вы хотите обратиться!

Оператор create table: создание таблиц

Команды оснасток mmc, программ и настроек windows

Создав новую БД, сообщим MySQL, что теперь мы собираемся работать именно с ней.
Выбор активной БД выполняется командой:

Пришло время создать первые таблицы!
Для ведения дневника по всем правилам, понадобится создать три таблицы: города (cities), пользователи (users) и записи о погоде (weather_log).
В подразделе «Запись» этой главы описано, как должна выглядеть структура таблицы weather_log. Переведём это описание на язык SQL:

Чтобы ввести многострочную команду в командной строке используйте символ в конце каждой строки (кроме последней).

Теперь создадим таблицу городов:

MySQL может показать созданную таблицу, если попросить об этом командой: .
В ответе будут перечислены все поля таблицы, их тип и другие характеристики.

Первичный ключ

В примере с созданием новой таблицы при перечислении необходимых полей первым полем идёт .
Это поле называется первичным ключом. Обязательно создавать первичный ключ в каждой таблице.

Первичный ключ — это особенное поле, в котором сохраняется уникальный идентификатор записи. Он нужен, чтобы у программиста и базы данных всегда была возможность однозначно обратиться к одной конкретной записи для её чтения, обновления или удаления.
Если назначить поле первичным ключом, то БД будет следить за тем, чтобы значение в этом поле больше не повторялось в таблице.
А если ещё и добавить аттрибут , то MySQL при добавлении новых записей будет заполнять это поле сама. будет играть роль счётчика — каждая новая запись в таблице получит значение на единицу больше максимального существующего значения.

Послесловие

Стоит знать, что каждая из баз данных позволяет использовать рассмотренные sql-запросы с расширенными возможностями. К примеру, одновременное удаление из нескольких таблиц или же вставка строк с использованием запросов выборки. Поэтому, если у вас возникает необходимость в чем-то специфическом, то стоит более подробно изучать возможности каждой базы данных.

Как видите, основы баз данных не так уж сложны и их может освоить каждый. Тем не менее, пользы от их понимания много, так как все остальные сложные технические термины основываются или применяются для них. К примеру, ключи и индексы это не заумные вещи (хотя и могут быть непростыми), а лишь механизмы, которые позволяют быстрее осуществлять фильтрацию и поиск строк (например, из все той же простой таблички somedata). И это существенно легче понять и использовать, если знаешь как строится фундамент баз данных.

PHP редирект — перенаправление на другую страницу
Модульный принцип: несколько моментов

Грант выделения памяти

Некоторым операторам требуется значительный объём памяти для выполнения. Оператор сортировки должен хранить все полученные данные для того, что бы отсортировать их. Hash join и hash aggregate приходится строить большие хэш-таблицы в процессе своего выполнения.

План выполнения примерно представляет, сколько памяти потребуется для таких операторов. В этих предположениях он основывается на типе оператора, примерном числе строк, которое оператор собирается обработать и на размере колонок. Общий объем памяти, требуемый для выполнения запроса, называется грант выделения памяти.

В ситуации, когда несколько тяжелых запросов выполняются одновременно, они могут исчерпать всю память, доступную системе. Для предотвращения таких ситуаций SQL Server использует так называемый «семафор ресурсов». Такой механизм гарантирует, что сумма всех грантов памяти, выделенных для выполняемых запросов, не превысит общий объем памяти, доступный серверу. Если сумма всех грантов памяти все же оказывается больше объема памяти сервера, тогда запросы, запрашивающие последующие гранты, вынуждены ждать, пока текущие запросы не завершатся и не отпустят свои гранты. Текущий статус грантов памяти (запрошен, выделен, и т.д.) можно увидеть в представлении sys.dm_exec_query_memory_grants. Когда запрос вынужден ждать выделения гранта памяти, создается событие Execution Warning.

Как обычно, дьявол кроется в деталях. Запросам не всегда выделяют в точности тот объём, который они запрашивали. Они могут начать выполнение с меньшем объёмам, чем запрашивали – и это нормально. Оператор уведомляется о том, что ему выдали меньше памяти и он подстраивает своё выполнение чтобы уложиться в выделенный грант. Может случиться и так, что полного запрошенного гранта оказывается недостаточно (обычно в этом виновата устаревшая статистика). В этом случае оператор вынужден «выливать» (spill) данные в tempdb. Конечно же, перенос данных на диск (сначала запись, потом чтение) гораздо медленнее работы исключительно в RAM – и для таких ситуаций есть специальные события-предупреждения:

Строго говоря, для хэшей всё еще немного сложнее: они «сбрасываются» (bail out), а не «сливаются» (spill). Подробнее это разобрано в статье с описанием события.

Больше подробностей о грантах памяти – в статье Understanding SQL server memory grant.

Память, положенная запросам, резервируется, а не выделяется. Во время выполнения запрос обращается за выделением памяти из объёма гранта – и только в этот момент память действительно потребляется запросом. Запрос может использовать меньше памяти, чем запросил (оценки памяти обычно пессимистичны и ориентируются на худшие сценарии). Память, которая была запрошена, но не была использована, отдается под нужды кэширования данных (этим занимается Buffer pool). Тем не менее, большие гранты, которые в итоге не были использованы, опасны тем, что мешают выполнению других запросов – им не остается памяти для своих грантов из-за ограничений ресурсного семафора.

В какой-то степени схожая проблема может возникнуть из-за семафора ресурсов для компиляции запросов. Эта «калитка» (gate) схожа с «калиткой» при выполнении запроса, но относится к этапу компиляции. Обычно здесь не должно быть проблем, потому что компиляция происходит относительно редко. Большое число запросов, заблокированных на этапе компиляции сигнализирует о проблемах с переиспользованием планов. См. Diagnosing Plan Cache Related Performance Problems and Suggested Solutions.

Ну и последнее замечание про гранты памяти. Помните, что не всем запросам требуется грант памяти. Гранты нужны только тяжелым запросам, в которых используются сортировки, широкие сканирования индексов (параллелизм) и соединения хэшем или агрегация. Если вы видите проблемы с грантами памяти в системах, где предполагается короткое время отклика (например, веб-сайты) – самое время пересмотреть архитектуру ваших данных. Большие гранты памяти допустимы в аналитических сценариях (большие запросы, где долгое время ответа ожидаемо и устраивает пользователей).

Классификация Structured Query Language

SQL запросы можно разделить на следующие виды:

DDL

Язык определения данных – DDL (аббревиатура Data Definition Language). Основная задача – формирование БД и представление ее структуры. Они диктуют правила (вид) размещения данных в БД.

К DDL относятся SQL Queries:

ALTER – применяется для добавления, удаления, изменения столбцов в ранее созданной таблице (ALTER TABLE);
COLLATE – используется, чтобы определить, по каким параметрам будет сортироваться БД, столбцы либо операции приведения условий сортировки, если используется выражение строки символов;
CREATE – позволяет создать новую БД;
DROP – позволяет удалять любые данные (в том числе и таблицы) из БД. Добавляется приставкой к нужному элементу (DROP TABLE – удалить таблицу);
DISABLE TRIGGER – выполняет функции отключения триггеров;
ENABLE TRIGGER – выполняет включение триггеров DML, DDL или logon;
RENAME – используется для переименования таблицы, которая создана пользователем;
UPDATE STATISTICS – выполняет функции обновления статистики оптимизации запросов как для таблиц, так и для индексированных представлений;
TRUNCATE – удаляет все значения из таблицы, но ее саму оставляет.

DML

Язык манипулирования данными – DML (сокращенное от Data Manipulation Language). К нему относятся команды, при использовании которых осуществляются определенные манипуляции с данными.

Основная часть MS SQL запросов относится именно к DML. В их число входят:

BULK INSERT – импортирует файл с данными в таблицу либо представляет БД в том формате, который указал пользователь;
SELECT – выводит нужные данные из определенной таблицы;
DELETE – выполняет удаление указанной строки (с помощью оператора WHERE) из определенной таблицы в БД,
UPDATE – позволяет вносить правки или добавлять новую информацию в сделанные ранее записи. Включает: таблицу с полем, в котором необходимо внести изменения, запись нового значения, для обозначения места в выбранной таблице применяется WHERE;
INSERT – в имеющуюся БД добавляет новые записи;
UPDATETEXT – выполняет обновление (изменение) существующих полей типа text, ntext или image;
MERGE – в целевой таблице выполняет операции вставок, обновлений либо удалений, основанные на результатах соединения с данными исходной;
WRITETEXT – выполняет обновление существующих столбцов, имеющих тип text, ntext или image, в режиме онлайн, с минимальным использованием журнала. Данная инструкция перезаписывает в столбцах, для которых используется, любые данные. Но ее нельзя применять в представлениях для столбцов вышеуказанных типов;
READTEXT – производит считывание значений text, ntext или image из соответствующих столбцов. Процесс запускается с указанных позиций и длится для обозначенного числа байтов.

Без них не обойтись, когда необходимо:

внести изменения в ранее занесенные данные;
получить данные из сформированной ранее БД;
сохранить, обновить, удалить данные из БД.

DCL

Языком управления данными является DCL (расшифровывается – Data Control Language). В нем объединены запросы вместе с командами, которые касаются прав, разрешений и прочих настроек систем управления БД.

К их числу относятся:

GRANT – применяется для распределения пользователям привилегий;
REVOKE – выполняет функции отмены привилегий,
DENY – применяется для запрещения разрешений участникам. Наделен приоритетом над иными разрешениями, однако не может использоваться к владельцам либо членам с правами sysadmin.

TCL

Языком управления транзакциями является TCL (аббревиатура от Transaction Control Language). TCL-конструкции используются для управления изменениями, происходящими благодаря применению DML-команд. Они дают возможность объединять в наборы транзакций запросы DML.

К ним относятся:

BEGIN – позволяет выполнять инструкции T-SQL;
COMMIT – выполняет фиксацию транзакции;
ROLLBACK – выполняет откат транзакции.

Пишите запросы как можно проще

Преобразования типов данных приводят вас к следующему: вы не должны чрезмерно усложнять свои запросы. Старайтесь сохранять их простыми и эффективными. Этот совет может показаться слишком простым или глупым, особенно потому, что запросы могут быть и сложными.

Тем не менее, вы увидите на наших примерах в следующих разделах, действительно можно легко начать делать простые запросы более сложными, гораздо сложнее, чем это необходимо на самом деле.

Когда вы используете оператор в запросе, вероятно, вы не можете воспользоваться индексом.

Помните, что индекс — это структура данных, которая повышает скорость поиска данных в таблице базы данных, но она имеет свою стоимость: для поддержания индексной структуры данных необходимы дополнительные записи и дополнительное пространство для хранения. Индексы используются для быстрого поиска или поиска данных без необходимости поиска к каждой строке базы данных каждый раз, когда обращается к таблице баз данных. Индексы могут быть созданы на основе одного или нескольких столбцов в таблице базы данных.

Если вы не используете индексы, имеющиеся в базе данных, выполнение вашего запроса неизбежно займет больше времени. Вот почему лучше всего искать альтернативы использованию оператора в запросе.

Рассмотрим следующий запрос:

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

Вы можете заменить оператор на:

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

Два оператора с .

Совет. Здесь вам нужно быть осторожным, и излишне не прибегать к использованию операции объединения , потому что в этом случае вы проходите одну и ту же таблицу несколько раз. С другой стороны, вы должны понимать, что при использовании в запросе время выполнения увеличивается. Альтернативой операции является переформулировка запроса таким образом, чтобы все условия были помещены в одну инструкцию или с использованием вместо .

Совет. Помните также, что, хотя и другие операторы, которые будут упомянуты в следующих разделах, вероятно, не используют индекс, индексные запросы не всегда предпочтительны!

Когда ваш запрос содержит оператор , вероятно, индекс не используется, как и для оператора . А это неизбежно замедлит выполнение вашего запроса. Если вы не понимаете, что мы подразумеваем, рассмотрите следующий запрос:

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

Этот запрос определенно будет работать медленнее, чем вы могли бы ожидать, главным образом потому, что он сформулирован намного сложнее, чем это могло бы быть: в таких случаях, как этот, лучше искать альтернативу. Рассмотрите возможность замены операторами сравнения, такими как , или . Этот пример запроса действительно может быть переписан примерно в таком виде:

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

Это уже выглядит аккуратно, не так ли?

Оператор – это другой оператор, который не использует индекс и тоже может замедлить выполнение вашего запроса, особенно если он используется слишком сложным и неэффективным способом, как в примере ниже:

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

Лучше переписать этот запрос и использовать оператор :

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

Кроме того, операторы и ‑ это такие операторы, с которыми нужно обращаться очень осторожно, потому что, включение их приводит к отказу от использования индекса. Альтернативными вариантами, которые могут здесь пригодится, являются функции агрегации, такие как или

Совет. В тех случаях, когда вы используете предлагаемые альтернативы, вы должны знать, что все функции агрегации, такие как , , , во многих строках, могут привести к повышению времени выполнения запроса. В этих случаях вы можете попытаться либо свести к минимуму количество строк для обработки или предварительного расчета этих значений

Здесь вы снова убеждаетесь в том, как важно знать, как можно больше о структуре своих данных, о цели запроса … когда вы принимаете решения о том, какой запрос использовать!

Также в тех случаях, когда столбец используется в вычислениях или в скалярной функции, индекс не используется. Возможное решение проблемы состоит в том, чтобы просто изолировать конкретный столбец, чтобы он больше не являлся частью операции вычисления или функции. Рассмотрим следующий пример:

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

Это выглядит причудливо, да? Попробуйте вместо этого пересмотреть расчет и переписать запрос примерно так:

SELECT driverslicensenr, name 
FROM Drivers 
WHERE year = 1970;

Временная сложность и O-большое

Теперь, когда вы кратко рассмотрели план запроса, вы можете начать разбираться глубже и понимать производительность выполнения запроса в более формальных терминах с помощью теории сложности вычислений. Эта область теоретической информатики, которая, среди прочего, занимается классификацией вычислительных задач в зависимости от их сложности. Этими вычислительными задачами могут быть как алгоритмы так и запросы.

Однако запросы, как правило, классифицироваться не по сложности, а по времени, которое требуется для их выполнения и получения некоторых результатов. Это называется временной сложностью, и для измерения такой тип сложности вы можете использовать формальную нотацию O-большое.

Записью O-большое вы выражаете время выполнения – насколько быстро он будет расти, в зависимости от подаваемой на вход величины при условии, что входная величина становится сколь угодно большой

Нотация O-большого исключает коэффициенты и термины более низкого порядка, поэтому вы можете сосредоточиться на важной части времени выполнения вашего запроса: скорости роста. Таким образом можно отбросить постоянные коэффициенты члены младшего порядка, а временная сложность будет описываться асимптотически

Это означает, что размер входных данных стремится в бесконечность.

На языке баз данных сложность определяет, сколько времени потребуется для выполнения запроса, поскольку размер таблиц баз данных и, следовательно, сами базы данных, постоянно увеличиваются.

Обратите внимание, на то, что размер базы данных не только увеличивается по мере наполнения таблиц, но и благодаря тому факту, что индексы базы данных также вырастают в размере. Как вы уже видели, план выполнения определяет, среди прочего, какой алгоритм используется для каждой операции, что позволяет время выполнения запроса выражать как функцию размера таблицы, участвующей в плане запроса и называемой функция сложности

Другими словами, вы можете использовать нотацию O-большое и свой план выполнения для оценки сложности запросов и производительности

Как вы уже видели, план выполнения определяет, среди прочего, какой алгоритм используется для каждой операции, что позволяет время выполнения запроса выражать как функцию размера таблицы, участвующей в плане запроса и называемой функция сложности. Другими словами, вы можете использовать нотацию O-большое и свой план выполнения для оценки сложности запросов и производительности.

В следующих подразделах вы получите общее представление о четырех типах временных сложностей и рассмотрите примеры того, как сложность запросов может варьироваться в зависимости от контекста, в котором вы его выполняете.

Подсказка: индексы являются частью излагаемого здесь материала!

Обратите внимание, однако, что существуют разные типы индексов, различные планы выполнения и различные реализации для различных баз данных, которые необходимо учитывать, так что приведенные ниже оценки временной сложности являются весьма обобщенными и могут варьироваться в зависимости от конкретных реализаций и настроек. Подробнее см

здесь

Подробнее см. здесь.

Резюмируя заметим, что вы также можете посмотреть следующий список подсказок для оценки производительности запросов в соответствии с их сложностью по времени выполнения и того, насколько хорошо они будут выполнять:

Выводы

Мы с вами рассмотрели несколько вариантов простых и сложных SQL запросов. Конечно эту статью не стоит рассматривать ни как учебное пособие, ни как исчерпывающий перечень возможностей запросов в T-SQL, и других диалектах. Скорее ее можно считать примером SQL запросов для начинающих. Однако она может послужить для Вас отправной точкой.

Существует намного большее количество различных SQL запросов. Это и запросы с циклическими конструкциями, и рекурсивные, и различная работа с переменными, и другие виды запросов и подзапросов. Если Вы хотите изучить этот очень важный специфический язык составления запросов к БД – вы можете пройти соответствующие курсы на нашем портале ITVDN.com, выбрав подходящий Вам диалект: