Как сделать запрос в oracle

Руководство по SQL: Как лучше писать запросы (Часть 1)

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:

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:

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:

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.

Оператор SELECT

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:

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 :

Операция DISTINCT

Оператор LIKE

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

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

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:

Оператор можно заменить на:

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

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:

Лучше переписать этот запрос, используя оператор BETWEEN :

Операторы ANY и ALL

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:

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

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

Рассмотрим следующие запросы:

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

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.

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

Источник

Полезные запросы на языке SQL в БД Oracle 10g/11g

Сегодня бы я хотел поделиться с Вами полезными запросами на Sql в БД Oracle.
В силу своей специальности, я каждый день работаю с этой базой данных, приходится писать очень много запросов, иногда некоторые из них такие большие и сложные, что аж сам порой ужасаюсь! Но сегодня я поделюсь с Вами маленькими версиями запросов, но очень полезными и нужными, которые практически каждый день мне приходится использовать.
Итак, начнем!

1. Бывают такие случаи, когда в таблице имеются поля, к примеру адреса, т.е. одно поле улица, другое поле — это номер дома и хочется эти поля объединить в одно поле (помню такое мне необходимо было, когда строил базу данных для Google maps).
Допустим поле улица называется «Street», а поле дом — «House», поле Street содержит строчку «ул.Урицкого», а поле House — «54», тогда пишем следующий код:

Select t.street || ‘, ‘ || t.house as full_street From your_table t

В результате у Вас, помимо ваших полей в таблице, добавится еще одно поле «full_street», которое будет содержать, такую строчку «ул. Урицкого, 54».

Поясню — эти «вертикальные палочки» нечто иное как оператор конкатенации, который работает только со строковыми полями, поэтому перед этим нужно убедиться, что Ваши поля имеют строковый тип. Поле «ful_street», который мы определили — это синоним, т.е. как будет называться ваше конечное поле в таблице, для этого мы и поставили «as».

Вот и все, очень простенький запрос, но в некоторых случаях, очень полезный.

2. Следующий наш запрос будет еще полезнее, т.к. с этим запросом точно приходится каждый день работать и не по одному разу, а именно — это поиск дублей в таблице. Эх, дубли, вечная проблема и головная боль:) Я думаю, что многие сталкивались с этим! Ну да ладно, перейдем к делу.

Допустим, у Вас есть таблица, где одно поле это «id», второе — «ФИО», вот будет такая маленькая таблица, но у Вас может быть сколько угодной полей, просто желательно, чтобы был айдишник (id). Код будет такой:

select t.id, count(*) from your_table t group by t.id having count (*) >1

В результате данного запроса будет поле с айдишником, и поле с количеством (т.е. сколько раз повторяется данный айдишник). Здесь мы применили простую группировку. Having как раз и фильтрует группы. Если Вы мало знакомы с группировкой, здесь лучше почитать книгу по Sql, т.к. тема группировки достаточно большая и выходит за рамки статьи. Просто знайте, что данный запрос будет работать всегда:). Если запрос ничего не показал — значит дублей нет, если показал какие-то записи, значит, дубли!

3. Следующий запрос достаточно маленький, но не очень легкий в качестве понимания, зато очень полезный, поэтому разберем его подробнее.
Допустим, у Вас есть таблица с полями: id, класс машины, поле с названием самой машины и поле с ценой. Причем, в классе может быть много всяких названий машин.Например,

id класс машины название машины цена
1 легкий Хонда 50
2 легкий Мазда 100
3 легкий Лексус 200
4 тяжелый Камаз 200

И Вам хочется найти 2 наиболее максимальных по цене машин в каждом классе. Результат должен быть 3 автомобиля: Мазда, Лексус и Камаз.

Когда я учил в университете БД Microsoft SQL Server, то эту проблему можно было решить оператором «top», но в Oracle это делается немного по другому, я бы сказал немного сложнее, но функциональней. Перейдем к написанию самого запроса:

select * from (select t.id, t.klas_avto, t.name_avto, t.cena_avto, rank() over (partition by t.klas_avto order by t.cena_avto desc) as rank_avto from test t) tt where tt.rank_avto in (1,2)

В этом запросе мы использовали под запрос (если Вы не знакомы с ними, то можно почитать в какой-нибудь книжке, т.к. это выходит за рамки статьи).

Оконная функция rank выдаст Вам результат с двумя авто в классе «легкий» и их максимальной ценой и авто «Камаз» в классе «тяжелый». Вы спросите, а почему в классе «тяжелый» только одно авто, если в запросе стоит условия на выбор двух? А потому, что в классе «тяжелый» только одно авто, запрос это и выдаст. Разберем подробнее сам запрос:

Вот такой хитренький запрос:)
На сегодня это все приемы написания полезных запросов на SQL.
Надеюсь они будут полезны Вам.
Если что-то останется непонятным для Вас, пишите в комментариях, разберем вместе еще раз:).

Источник

Простые SQL запросы — короткая справка и примеры

Язык SQL или Struc­tured Query Lan­guage (язык структурированных запросов) предназначен для управления данными в системе реляционных баз данных (RDBMS). В этой статье будет рассказано о часто используемых командах SQL, с которыми должен быть знаком каждый программист. Этот материал идеально подойдёт для тех, кто хочет освежить свои знания об SQL перед собеседованием на работу. Для этого разберите приведённые в статье примеры и вспомните, что проходили на парах по базам данных.

Что такое SQL

За счет того, что информация в базе данных упорядочена, разделена на определённые сущности и представлена в виде таблиц, к ней легко обратиться и найти нужную нам информацию.

И тут возникает главный вопрос: а как к ней обратиться и получить необходимую нам информацию?

Для этого должен быть специальный инструмент, и здесь к нам на помощь как раз и приходит SQL, который является тем инструментом, с помощью которого происходит манипулирование данными (создание, извлечение, удаление и т.д.) в базе данных.

SQL (Struc­tured Query Lan­guage) — язык структурированных запросов, с помощью него пишутся специальные запросы (так называемые SQL инструкции) к базе данных с целью получения данных из базы данных или для манипулирования этими данными.

Также обязательно стоит отметить и то, что база данных, и в частности реляционная модель, основана на теории множеств, которая подразумевает объединение разных объектов в одно целое, под одним целым в базе данных как раз и имеется в виду таблица. Это важно, так как язык SQL работает именно со множеством, с набором данных, т.е. с таблицами.

Что такое СУБД

У Вас может возникнуть вопрос, если база данных это некая информация, которая хранится в таблицах, то как она выглядит физически? Как на нее посмотреть в целом?

Если очень коротко, то это просто файл, созданный в специальном формате, именно так и выглядит база данных (в большинстве случаев БД включает несколько файлов, но сейчас на этом уровне это не так важно).

Идем дальше, если база данных это файл в специальном формате, то как его создать или открыть? И тут возникает сложность, ведь просто так, без каких-либо инструментов создать такой файл, т.е. реляционную базу данных, нельзя, для этого нужен специальный инструмент, который мог бы создавать и управлять базой данных, иными словами, работать с этими файлами.

Таким инструментом как раз и выступает СУБД – это система управления базами данных, сокращенно СУБД.

Какие СУБД бывают

На самом деле, существует достаточно много различных СУБД, некоторые из них платные и стоят немалых денег, если говорить о полнофункциональных версиях, но даже у самых, так скажем, «крутых» есть бесплатные редакции, которые, кстати, отлично подходят для обучения.

Среди всех по своим возможностям и популярности можно выделить следующие системы:

Виды SQL запросов

DDL (Data Def­i­n­i­tion Lan­guage) — язык определения данных. Задачей DDL запросов является создание БД и описание ее структуры. Запросами такого вида устанавливаются правила того, в каком виде различные данные будут размещаться в БД.

DML (Data Manip­u­la­tion Lan­guage) — язык манипулирования данными. В число запросов этого типа входят различные команды, используя которые непосредственно производятся некоторые манипуляции с данными. DML-запросы нужны для добавления изменений в уже внесенные данные, для получения данных из БД, для их сохранения, для обновления различных записей и для их удаления из БД. В число элементов DML-обращений входит основная часть SQL операторов.

DCL (Data Con­trol Lan­guage) — язык управления данными. Включает в себя запросы и команды, касающиеся разрешений, прав и других настроек СУБД.

TCL (Trans­ac­tion Con­trol Lan­guage) — язык управления транзакциями. Конструкции такого типа применяют чтобы управлять изменениями, которые производятся с использованием DML запросов. Конструкции TCL позволяют нам производить объединение DML запросов в наборы транзакций.

Основные типы SQL запросов по их видам:

Простые SQL запросы

Создаём таблицу

Для того, чтобы создать таблицу в SQL, используется выражение CREATE TABLE. Он принимает в качестве параметров все колонки, которые мы хотим внести, а также их типы данных.

Давайте создадим табличку с названием “Months”, в которой будет три колонки:

Код будет выглядеть вот так:

CREATE TABLE months (id int, name varchar(10), days int);

Также, когда создаются таблицы, принято добавлять так называемый pri­ma­ry key. Это колонка, значения в которой уникальны. Чаще всего pri­ma­ry key колонкой является id, но в нашем случае это может быть и name, так как имена всех месяцев уникальны.

Ввод данных

Теперь давайте добавим пару месяцев в нашу табличку. Сделать это можно с помощью команды INSERT. Есть два разных способа использовать INSERT:

Первый способ не подразумевает указания названий колонок, а лишь принимает значения в том порядке, в котором они указаны в таблице.

INSERT INTO months VALUES (1,‘January’,31);

Первый способ короче второго, однако если в будущем мы захотим добавить дополнительные колонки, все предыдущие запросы работать не будут. Для решения данной проблемы следует использовать второй способ. Его суть в том, что перед вводом данных мы указываем названия колонок.

INSERT INTO months (id,name,days) VALUES (2,‘February’,29);

В случае, если мы не укажем одну из колонок, на её место будет записано NULL или заданное значение по умолчанию, но это уже совсем другая история.

Select

Данный запрос используется в случае, если нам нужно показать данные в таблице. Наверное, самым простым примером использования SELECT будет следующий запрос:

Результатом данного запроса будет таблица со всеми данными в таблице char­ac­ters. Знак звёздочки (*) означает то, что мы хотим показать все столбцы из таблицы без исключений. Так как в базе данных обычно больше одной таблицы, нам необходимо указывать название таблицы, данные из которой мы хотим посмотреть. Сделать это мы можем, используя ключевое слово FROM.

Когда вам нужны лишь некоторые столбцы из таблицы, то вы можете указать их имена через запятую вместо звёздочки.

SELECT name, weapon FROM char­ac­ters

Также иногда нам нужно отсортировать выводимые данные. Для этого мы используем ORDER BY “название столбца”. ORDER BY имеет два модификатора: ASC (по возрастанию) (по умолчанию) и DESC (по убыванию).

SELECT name, weapon FROM “char­ac­ters” ORDER BY name DESC

Where

Теперь мы знаем, как показать только конкретные столбцы, но что если мы хотим включить в вывод лишь некоторые конкретные строки? Для этого мы используем WHERE. Данное ключевое слово позволяет нам фильтровать данные по определённому условию.

SELECT *
FROM char­ac­ters
WHERE weapon = ‘pis­tol’;

И/или

К примеру, у нас есть табличка, в которой записаны данные о 4 самых продаваемых музыкальных альбомах всех времён. Давайте выведем только те, жанром которых является рок, а продажи были меньше, чем 50 миллионов копий.

SELECT *
FROM albums
WHERE genre = ‘rock’ AND sales_in_millions

Примечание: убедитесь, что используете WHERE, когда удаляете запись из таблицы. Иначе вы удалите все записи из таблицы, сами того не желая.

Удаление таблиц

Если мы хотим удалить все данные из таблицы, но при этом оставить саму таблицу, нам следует использовать команду TRUNCATE:

В случае, если мы хотим удалить саму таблицу, то нам следует использовать команду DROP:

На этой ноте мы завершаем данный SQL-туториал. Само собой, это не всё, и для полного освоения нужно ещё много изучить, однако данное вступление даст вам толчок для дальнейшего изучения.

Источник