深入浅出SQL系列教程-新手入门篇

深入浅出SQL系列教程-新手入门篇
  
 
【简 介】本教程用简单易懂的叙述,介绍了SQL语言中最基本的select语句的各种用法,从字段、记录、表的概念,到聚合函数和GROUP BY 和 HAVING 子句。然后介绍嵌套SELECT语句,从而提升初学者应用水平。最后介绍各种表连接,使读者真正掌握select语句的精华,解决学习SQL语言的难点问题,步入SQL高手行列。
 

第一节 SQL语言简介

SQL是结构化查询语言(Structured Query Language)的缩写。这种语言允许我们对数据库进行
复杂的查询。同时也提供了创建数据库的方法。SQL语言的使用范围非常广泛。许多数据库产品
都支持SQL语言,这意味着如果我们学会了SQL语言,我们可以把这种知识运用到MS Access 或
SQL Server, Oracle, DB2以及非常多的其它数据库中。

  SQL语言运用在关系型数据库中。一个关系型数据库把数据存储在表(也称关系)中。每个
数据库的主要组成就是一组表。每个表又由一组记录组成--每条记录在表中有相同的结构,
包含固定数量的具有一定类型的字段。
  
  下面我们来看一个实际的数据库中的表。该表的表名为cia,包含250多条记录,每个记录代表
一个国家。表由5个字段组成,字段的值有的是字符串类型,有的是数字类型。

name region area population gdp
—- —— —— ———- ———–
Yemen Middle East 527970 14728474 23400000000
Zaire Africa 2345410 44060636 18800000000
Zambia Africa 752610 9445723 7900000000
Zimbabwe Africa 390580 11139961 17400000000

下面我们可以用一些SQL语句来查询这个表中我们该兴趣的数据。

1. 中国的GDP是多少?

查询用的SQL语句为:
select gdp from cia
where name=’china’

查询结果为:
4800000000000

2. 给出每个地区的国家数和人口总数。并且按地区的人口数从多到少排序。

查询用的SQL语句为:

SELECT region, COUNT(name), SUM(population)
FROM cia
GROUP BY region
ORDER BY 3 DESC

查询结果为:
region COUNT(name) SUM(population)
—— ———– —————
Asia 14 2963031109
Africa 59 793382933
Europe 43 580590872
….

怎么样,对SQL语言有了基本的了解了吧,同时对数据库,表,记录,字段等一系列在SQL语言中常用的
感念也有大概的认识吧。如果不是很清楚也没关系,在接下来的内容中我们从SQL语言中最简单
的内容逐步给大家作介绍,并提供丰富的练习让大家实际操作。相信学完本系列教程,你可以成为一个
SQL语言的高手。

第二节 最基本的SELECT 命令

select命令或语句用来获取一个或多个表中的记录信息,一般配合where子句使用,来取得满足
某些条件的记录,如果没有where子句,将返回所有记录。一般的使用方式如下:

SELECT attribute-list
FROM table-name
WHERE condition

attribute-list:返回内容的列表,每个内容用逗号分开。这里的内容可以为字段,包含字段的表达式
或更复杂的子查询。

table-name:表名,更复杂时可以为子查询。

condition:条件表达式,用来筛选满足该条件的记录。

在本节中我们使用下表作为试验之用:

bbc(name, region, area, population, gdp)
表名为bbc,该表有5个字段(columns),又称为属性(attributes) .
name :国家名
region: 国家所在的地区
area: 面积
population :人口
gdp:国民生产总值

SQL实例:
一、选出所有国家名,地区和人口
SELECT name, region, population FROM bbc

二、给出France的人口数
SELECT population FROM bbc
WHERE name = ‘France’

三、哪些国家的名称以字符D开始?
SELECT name FROM bbc
WHERE name LIKE ‘D%’

四、 国土大国(面积大于五百万平方公里)的国名和人口密度
SELECT name, population/area FROM bbc
WHERE area > 5000000

五、给出一些小(面积小于2000平方公里)而富有(国民生产总值大于50亿)的国家
SELECT name , region
FROM bbc
WHERE area < 2000
AND gdp > 5000000000

第三节  GROUP BY 和 HAVING 子句

在介绍GROUP BY 和 HAVING 子句前,我们必需先讲讲sql语言中一种特殊的函数:聚合函数,
例如SUM, COUNT, MAX, AVG等。这些函数和其它函数的根本区别就是它们一般作用在多条记录上。

SELECT SUM(population) FROM bbc

这里的SUM作用在所有返回记录的population字段上,结果就是该查询只返回一个结果,即所有
国家的总人口数。

通过使用GROUP BY 子句,可以让SUM 和 COUNT 这些函数对属于一组的数据起作用。
当你指定 GROUP BY region 时, 属于同一个region(地区)的一组数据将只能返回一行值.
也就是说,表中所有除region(地区)外的字段,只能通过 SUM, COUNT等聚合函数运算后返回一个值.

HAVING子句可以让我们筛选成组后的各组数据.
WHERE子句在聚合前先筛选记录.也就是说作用在GROUP BY 子句和HAVING子句前.
而 HAVING子句在聚合后对组记录进行筛选。

让我们还是通过具体的实例来理解GROUP BY 和 HAVING 子句,还采用第三节介绍的bbc表。

SQL实例:

一、显示每个地区的总人口数和总面积.
SELECT region, SUM(population), SUM(area)
FROM bbc
GROUP BY region

先以region把返回记录分成多个组,这就是GROUP BY的字面含义。分完组后,然后用聚合函数对每组中
的不同字段(一或多条记录)作运算。

二、 显示每个地区的总人口数和总面积.仅显示那些面积超过1000000的地区。

SELECT region, SUM(population), SUM(area)
FROM bbc
GROUP BY region
HAVING SUM(area)>1000000

在这里,我们不能用where来筛选超过1000000的地区,因为表中不存在这样一条记录。
相反,HAVING子句可以让我们筛选成组后的各组数据.

第四节 嵌套SELECT语句

嵌套SELECT语句也叫子查询,形如:

SELECT name FROM bbc WHERE region =
(SELECT region FROM bbc WHERE name = ‘Brazil’)

一个 SELECT 语句的查询结果可以作为另一个语句的输入值。
上面的SQL语句作用为获得和’Brazil’(巴西)同属一个地区的所有国家。

子查询不但可以出现在Where子句中,也可以出现在from子句中,作为一个临时表使用,
也可以出现在select list中,作为一个字段值来返回。本节我们仅介绍的Where子句中的子查询。

在Where子句中使用子查询,有一个在实际使用中容易犯的错在这里说明一下。

通常,就像上面的例子一样,嵌套的语句总是和一个值进行比较。
语句 (SELECT region FROM bbc WHERE name = ‘Brazil’) 应该仅返回一个地区,即 ‘Americas’.
但如果我们在表中再插入一条地区为欧洲,国家名称为Brazil的记录,那会发生什么情况?

这将会导致语句的运行时错误.因为这个SQL语句的语法是正确的,所以数据库引擎就开始执行,
但当执行到外部的语句时就出错了。
因为这时的外部语句就像好像是 SELECT name FROM bbc WHERE region = (‘Americas’, ‘Europe’),
这个语句当然报错了。

那么有没有办法解决这个问题呢,当然有。有一些SQL查询条件允许对列表值(即多个值)进行操作。
例如”IN” 操作符,可以测试某个值是否在一个列表中。

下面的语句就可以安全的执行而不出错,不管表中有多少条包含Brazils的记录

SELECT name FROM bbc WHERE region IN
(SELECT region FROM bbc WHERE name = ‘Brazil’)

OK,

让我们再看看一些具体的实例,

一、给出人口多于Russia(俄国)的国家名称
SELECT name FROM bbc
WHERE population>
(SELECT population FROM bbc
WHERE name=’Russia’)

二、给出’India’(印度), ‘Iran’(伊朗)所在地区的所有国家的所有信息
SELECT * FROM bbc
WHERE region IN
(SELECT region FROM bbc
WHERE name IN (‘India’,’Iran’))

三、给出人均GDP超过’United Kingdom’(英国)的欧洲国家.

SELECT name FROM bbc
WHERE region=’Europe’ AND gdp/population >
(SELECT gdp/population FROM bbc
WHERE name=’United Kingdom’)

第五节  SELECT语句的表连接(join)

为了从两个或多个表中选出数据,我们一般使用表连接来实现这个功能。

本节介绍join(连接)的概念. 为此我们准备了两个试验用表: album(专辑表) 和 track(曲目表).

专辑表:包含200首来自Amazon的音乐CD的概要信息。
album(asin, title, artist, price, release, label, rank)

曲目表:每张专辑中的曲目(因为是音乐CD,所以也可叫歌曲)的详细信息。
track(album, dsk, posn, song)

SQL短语 FROM album JOIN track ON album.asin=track.album 表示连接album和track表。
其中,album.asin表示专辑的惟一标识号,track.album表示曲目表中和专辑关联的专辑号。
连接后,得到一个临时表,该临时表中每条记录包含的字段由两部分组成,
除了专辑表中的对应字段album(title, artist …),还包含曲目表的所有字段track(album, disk, posn and song)。

有了这张临时表,很多查询就容易实现了。

看看一些具体的实例,

一、列出歌名为’Alison’的专辑名称和作者

SELECT title, artist
FROM album JOIN track
ON (album.asin=track.album)
WHERE song = ‘Alison’

显然,歌名、专辑名称和作者分别在两个表中,必需使用表连接来完成这个查询。

二、哪个artist录制了歌曲’Exodus’

SELECT artist
FROM album JOIN track ON (asin=album)
WHERE song = ‘Exodus’

用作连接的两个字段asin,album因为在两个表中都是惟一的,所以不一定要加表名作为前缀。
但为了方便理解,建议使用前缀,形如:album.asin=track.album

三、列出曲目表中所有属于’Blur’专辑的歌曲

SELECT song
FROM album JOIN track ON (asin=album)
WHERE title = ‘Blur’

如果我们把 album JOIN track ON (asin=album) 看成一个临时表的话,join的概念就很好理解了。

第六节  左连接、右连接和全连接

上节我们介绍了表连接,更确切的说是inner joins內连接.
內连接仅选出两张表中互相匹配的记录.因此,这会导致有时我们需要的记录没有包含进来。
为更好的理解这个概念,我们介绍两个表作演示。苏格兰议会中的政党表(party)和议员表(msp)。

party(Code,Name,Leader)
Code: 政党代码
Name: 政党名称
Leader: 政党领袖

msp(Name,Party,Constituency)
Name: 议员名
Party: 议员所在政党代码
Constituency: 选区

在介绍左连接、右连接和全连接前,有一个数据库中重要的概念要介绍一下,即空值(NULL)。

有时表中,更确切的说是某些字段值,可能会出现空值, 这是因为这个数据不知道是什么值或根本就不存在。
空值不等同于字符串中的空格,也不是数字类型的0。因此,判断某个字段值是否为空值时不能使用=,<>这些
判断符。必需有专用的短语:IS NULL 来选出有空值字段的记录,同理,可用 IS NOT NULL 选出不包含空值的记录。

例如:下面的语句选出了没有领导者的政党。(不要奇怪,苏格兰议会中确实存在这样的政党)

SELECT code, name FROM party
WHERE leader IS NULL

又如:一个议员被开除出党,看看他是谁。(即该议员的政党为空值)

SELECT name FROM msp
WHERE party IS NULL

好了,让我们言归正传,看看什么叫左连接、右连接和全连接。

A left join(左连接)包含所有的左边表中的记录甚至是右边表中没有和它匹配的记录。
同理,也存在着相同道理的 right join(右连接),即包含所有的右边表中的记录甚至是左边表中没有和它匹配的记录。
而full join(全连接)顾名思义,左右表中所有记录都会选出来。

讲到这里,有人可能要问,到底什么叫:包含所有的左边表中的记录甚至是右边表中没有和它匹配的记录。
Ok,我们来看一个实例:

SELECT msp.name, party.name
FROM msp JOIN party ON party=code

这个是我们上一节所学的Join(注意:也叫inner join),这个语句的本意是列出所有议员的名字和他所属政党。
你可以在 http://sqlzoo.cn/4.htm 亲自执行一下该语句,看看结果是什么。

很遗憾,我们发现该查询的结果少了两个议员:Canavan MSP, Dennis。为什么,因为这两个议员不属于任
和政党,即他们的政党字段(Party)为空值。那么为什么不属于任何政党就查不出来了?这是因为空值在
作怪。因为议员表中政党字段(Party)的空值在政党表中找不到对应的记录作匹配,即
FROM msp JOIN party ON party=code 没有把该记录连接起来,而是过滤出去了。
在该短语中,msp在Join的左边,所有称为左表。party在Join的右边,所有称为右表。

Ok,现在再看看这句话,“包含所有的左边表中的记录甚至是右边表中没有和它匹配的记录”,
意思应该很明白了吧。执行下面这个语句,那两个没有政党的议员就漏不了了。

SELECT msp.name, party.name
FROM msp LEFT JOIN party ON party=code

关于右连接,看看这个查询就明白了:

SELECT msp.name, party.name
FROM msp RIGHT JOIN party ON msp.party=party.code

这个查询的结果列出所有的议员和政党,包含没有议员的政党,但不包含没有政党的议员。

那么既要包含没有议员的政党,又要包含没有政党的议员该怎么办呢,对了,全连接(full join)。

SELECT msp.name, party.name
FROM msp FULL JOIN party ON msp.party=party.code

第七节 SELECT语句中的自连接

到目前为止,我们连接的都是两张不同的表,那么能不能对一张表进行自我连接呢?答案是肯定的。
有没有必要对一张表进行自我连接呢?答案也是肯定的。

表的别名:
一张表可以自我连接。进行自连接时我们需要一个机制来区分一个表的两个实例。
在FROM clause(子句)中我们可以给这个表取不同的别名, 然后在语句的其它需要使用到该别名的地方
用dot(点)来连接该别名和字段名。

我们在这里同样给出两个表来对自连接进行解释。
爱丁堡公交线路,

车站表:
stops(id, name)

公交线路表:
route(num, company, pos, stop)

一、对公交线路表route进行自连接。

SELECT * FROM route R1, route R2
WHERE R1.num=R2.num AND R1.company=R2.company

我们route表用字段(num, company)来进行自连接. 结果是什么意思呢?
你可以知道每条公交线路的任意两个可联通的车站。

二、用stop字段来对route(公交线路表)进行自连接。

SELECT * FROM route R1, route R2
WHERE R1.stop=R2.stop;

查询的结果就是共用同一车站的所有公交线。这个结果对换乘是不是很有意义呢。

从这两个例子我们可以看出,自连接的语法结构很简单,但语意结果往往不是
那么容易理解。就我们这里所列出的两个表,如果运用得当,能解决很多实际问题,
例如,任意两个站点之间如何换乘。

SELECT R1.company, R1.num
FROM route R1, route R2, stops S1, stops S2
WHERE R1.num=R2.num AND R1.company=R2.company
AND R1.stop=S1.id AND R2.stop=S2.id
AND S1.name=’Craiglockhart’
AND S2.name=’Tollcross’

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    原文作者:green_lemon
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