Выполнил Романов А.Н.
Российский государственный гуманитарный университет
Москва 2007
Первыми попытками уйти от построения баз данных (БД) на основе физической структуры их размещения на носителях являлись индексные файлы. Они обеспечивали доступ к записанной в них информации посредством индексных ключей, то есть для поиска неких конкретных записей в файле использовалась совокупность указателей. К недостаткам такого подхода можно отнести, в частности, неоптимальное хранение информации (дублирование, недостаточное структурирование) и значительное время поиска в больших файлах, не говоря уже о существенных требованиях, предъявляемых к аппаратному обеспечению.
Одним из решений упомянутых проблем стали иерархические БД. В таких базах элементы строго упорядочены, причем так, что данные одного уровня подчиняются (является подмножеством) данным другого, вышестоящего уровня. В такой модели связи могут быть отражены в виде дерева, причем допускаются только односторонние — от старших уровней к младшим. Подобная структура все еще напоминает древовидную файловую систему, где директории являются верхними уровнями, а файлы — нижними. Несмотря на то что по сравнению с индексными файлами это был существенный шаг вперед, иерархические БД наследовали многочисленные недостатки предыдущих систем, заключавшиеся в сложности алгоритмов доступа к данным нижних уровней и повышенных аппаратных требованиях.
Иерархические БД не получили широкого распространения, уступив место новой концепции хранения данных (реляционные БД). Она заключалась в использовании табличного метода хранения и доступа к конкретным записям, который используются и в настоящее время.
Прогресс в области сетевых технологий поспособствовал возникновению проблем организации доступа к данным, расположенным на серверах, с удаленных компьютеров — участников сети. Для оптимизации этого процесса и снижения сетевого трафика Международной организацией по стандартизации (ISO) был разработан и внедрен структурированный язык запросов SQL.
С развитием Глобальной сети и ростом объемов обращающейся в ней информации задачи предоставления доступа к последней практически повсеместно стали решаться с помощью технологий БД в общем и SQL в частности. В настоящее время рядовой пользователь, сам того не зная, активно работает с базами данных, даже просто просматривая веб-странички и форумы, или пользуясь сервисами электронной почты и ICQ.
Несмотря на то что иерархические БД еще не канули в лету окончательно, они, как упоминалось выше, используются крайне редко — в основном при решении неких специализированных задач, вследствие чего не имеет смысла подробно останавливаться на их устройстве. Гораздо интереснее рассмотреть реляционные БД.
Итак, данные в таких базах размещены во взаимосвязанных таблицах, строки которых называются записями, а столбцы — полями. При этом данные в ячейках одного поля должны быть одинакового типа. В каждой таблице, как правило, имеются специальные поля, которые позволяют однозначно идентифицировать ту или иную запись — они называются первичными ключами или первичными индексами. Такие поля помогают отличать одну запись от другой, даже если все остальные поля нескольких таких записей абсолютно идентичны. Например, представьте, что вы разрабатываете справочник сотрудников своей организации, и при этом каждая запись хранит данные об одном сотруднике, а их выборка осуществляется по полю «Фамилия». Может оказаться так, что в организации работает несколько человек с одинаковой фамилией. Чтобы отличить эти записи друг от друга, применяются первичные индексные поля. Чаще всего за тип данных первичного ключа берется целочисленное значение счетчика — в таком случае при добавлении новой записи в таблицу значения этого поля заполняются автоматически. Однако не запрещается использовать в качестве первичного ключа поле, имеющее, к примеру, символьный тип данных, хотя подобные ситуации возникают крайне редко.
Помимо задачи идентификации записей первичные индексы также часто используются для связывания между собой данных из разных таблиц. Кроме первичных индексов существуют и вторичные индексы, которые обеспечивают механизм быстрого поиска и доступа к данным таблицы. Чтобы получить ответ на запрос к таблице, не имеющей индексного поля, SQL-серверу придется сканировать полностью всю таблицу, считывая строки целиком. Очевидно, что такой подход при больших объемах информации слишком расточителен с точки зрения затрат аппаратных ресурсов. Тем не менее необходимо помнить, что с увеличением количества индексов растет и объем базы данных.
По признаку метода доступа БД делятся на локальные, сетевые и распределенные.
К локальным базам доступ возможен только с того компьютера, на котором они расположены. Сетевые базы призваны обеспечить работу с данными с других компьютеров посредством локальной сети или Интернета. Распределенные БД — это, по сути, подвид сетевых баз с той лишь разницей, что различные части информации находятся на множестве разных компьютеров.
На сегодняшний день основным видом является второй тип БД — сетевые базы. Именно они применяются в Интернете для организации доступа пользователей к информации сайтов, форумов, гостевых книг и каталогов товаров.
Такие БД делятся на файл-серверные и клиент-серверные. В файл-серверной модели при подключении СУБД клиента к удаленной базе все данные скачиваются на локальный компьютер, а после их обработки или изменения снова закачиваются на сервер для обновления в полном составе. Таким образом, происходит весьма интенсивный информационный обмен с сервером, что чрезвычайно нагружает сеть. Кроме того, в такой модели весьма сложно организовать одновременную работу нескольких пользователей, поэтому в настоящее время она используется редко и только для простых баз. Клиент-серверная модель организована совершенно иначе. Система управления такой базой состоит из двух частей — клиента и сервера. Клиентская часть программы посылает запросы с помощью языка запросов SQL,
серверная часть обрабатывает их и отправляет обратно только те данные, которые были нужны пользователю. Информация об изменении этих данных возвращается на сер-
вер, который обрабатывает ее и фиксирует в общей базе. Нагрузка на сеть при такой организации работы минимальна, а организацию одновременной работы нескольких пользователей берет на себя сервер.
Целью любой СУБД являться предоставление пользователю простых механизмов доступа и манипулирования данными. Существует много различных методов ее достижения, одним из которых является язык SQL. Расшифрованная и переведенная на русский язык эта аббревиатура будет выглядеть как Структурированный Язык Запросов.
Стандарт языка SQL. определяется Американским национальным институтом стандартов (ANSI) и Международной организацией по стандартизации (ISO). Однако некоторые производители БД вносят в язык свои изменения и дополнения. Например, компания Огас1е создала язык PL/SQL, который является процедурным расширением оригинального SQL.
Однако и стандартный SQL может использоваться в двух различных вариантах — интерактивном и вложенном. Первый представляется собой отдельный программный модуль на SQL, который сам выполняет запросы и отображает результаты работы. Второй — это внедрение элементов SQL в другой язык высокого уровня, например С или Delphi. В этом случае основная программа самостоятельно формирует запросы для сервера SQL, а потом использует результаты выборок из базы, не предъявляя их пользователю в чистом виде.
В целом же SQL — это язык, ориентированный на работу с реляционными базами данных. Его использование позволяет на порядок сократить объем работ, который понадобился бы в случае создания приложений, использующих БД на универсальном языке программирования, например на том же С.
Действительно, чтобы сформировать реляционную базу данных на С, нужно было бы описать как минимум один объект (двумерный массив), называемый в SQL. таблицей, который должен иметь возможность менять размер для вмещения любого необходимого числа строк. Затем пришлось бы создавать процедуры для помещения значений в такую таблицу, а также поиска и извлечения этих значений. Это непросто даже на первый взгляд. Так, если бы вы захотели найти все строки в таблице «TAB», в которых значения некоего поля «num» равно 5, то необходимо было бы выполнить по шагам весьма сложную процедуру.
Грамотный листинг программы, реализующий такой алгоритм на С и соблюдающий все подобающие проверки займет, пожалуй, всю эту страницу. В случае же использования SQL достаточно написать вот такой запрос:
SELECT *
FROM tab
WHERE num = 5
Дело в том, что команды SQL могут работать со всеми записями таблицы как с единым объектом. Необходимость организации циклов и проверок значений вручную отпадает.
Упомянутый в примере оператор SELECT является основным и наиболее часто используемым для выборки данных из таблиц. Все обращения к таблицам происходят в виде запросов, которые состоят из таких же операторов, — меняются только условия поиска.
В настоящее время трудно найти язык программирования высокого уровня, который бы не поддерживал работу с SQL. Для этих целей разработчиками различных компиляторов предусмотрены специальные библиотеки компонентов, которые обеспечивают связь между приложениями, написанными на их языке, и серверами SQL, в результате чего данные, которые будут выбираться из базы, можно использовать в клиентской программе обработки по своему усмотрению.
Сразу предупредим, что SQL Server 2000 возможно установить только на серверные версии операционной системы Windows — 2000 Server и 2003 Server. Попытки инсталляции ее на пользовательские версии ОС, такие как Windows ХР Professional, если только речь не идет о клиентской части, не увенчаются успехом. Если же вы непременно хотите пользоваться языком запросов, работая под пользовательской ОС, существует MSDE — это урезанная версия SQL Server, которая входит в дистрибутив МS Office 2003.
После запуска инсталлятора с компакт-диска в двух первых окнах мастера установки необходимо последовательно выбрать пункты «Components» и «Install Database Server». Результатом этих действий станет появление окна с предложением указать расположение будущего сервера. Здесь возможны следующие варианты: «Local Computer» — локальный компьютер, «Remote computer» — удаленный компьютер в вашей сети, «Virtual Server» — виртуальный сервер сети. Этот выбор зависит только от конкретной задачи, которую вы решаете в данный момент.
Если вы выбрали компьютер, где до этого уже существовала некая версия SQL Server, то в следующем окне будет доступен пункт «Upgrade, remove or add components to an existing instance of SQL Server» — добавление, изменение и удаление существующих компонентов сервера. Иначе здесь можно будет выбрать лишь «Create a new instance of SQL Server or install Client Tolls» — создать новый экземпляр SQL-сервера или установить клиентскую часть. Кстати, это по-
следнее «или» способствует появлению еще одного ветвления в дереве вариантов установки. Следующее окно «Installation Definition» предоставляет на выбор пункты: «Client Tools Only» — поставить клиентскую часть, которая используется для организации доступа к серверу с клиентских машин; «Server and Client Tools» — серверную и клиентскую части, а также «Connectivity only» — только драйверы для присоединения к базе. Последний тип установки применяется исключительно на клиентских машинах, которые должны работать с базами данных, то есть утилиты для работы с сервером, подобные Enterprise Manadger, инсталлироваться не будут. Поскольку мы устанавливаем именно сервер — здесь следует выбрать второй вариант.
Ввод имени («Instance Name») в следующем окне не должен вызвать затруднений. По умолчанию оно будет идентично NETBIOS-имени вашей машины. Если требуется его изменить, придется снять галочку в пункте «Default», после чего можно будет ввести другое название.
Из предложенных далее вариантов установки «Typical», «Minimum» и «Custom» полезно использовать именно последний вариант. При этом выбирать что-то из списка предложенных компонентов не придется — пунктов, отмеченных здесь по умолчанию, более чем достаточно для начала работы сервера.
Однако параметрам запуска сервисов SQL Server в следующем окне стоит уделить более пристальное внимание: «Auto start SQL Service» — все сервисы стартуют автоматически; «Customize the setting for each Service» — каждому сервису назначить свои параметры запуска. Если вы выберете второй вариант, то в левой части окна на панели «Services» станут доступны элементы «SQL Server» и «SQL Server Agent». При выборе любого из них в правой части окна на панели «Service Setting» можно будет настроить параметры запуска, выбрав один из трех стандартных вариантов: отключено, авто или вручную.
На этом настройки самого сервера фактически завершены, осталось только указать параметры учетных записей, авторизации и режима лицензирования. Итак, «Use the Local System account» — использовать учетную запись локальной системы, «Use a Domain User account» — использовать доменную учетную запись. Выбор целиком зависит от ваших предпочтений.
Для указания метода авторизации (Authentication Mode) необходимо выбрать: «Windows Authentication Mode» — использовать авторизацию Windows NT или «Mixed Mode (Windows Authentication and SQL Server Authentication)» — использовать смешанную авторизацию Windows NT и SQL-сервера). При использовании второго метода не забудьте указать пароль учетной записи администратора «sа», которая создается по умолчанию.
И, наконец, последнее окно мастера «Choose Licensing Mode» посвящено выбору режима лицензирования, который зависит от условий, на которых вы приобрели данную версию SQL Server 2000.
Наиболее часто используемой утилитой для работы с SQL Server является Enterprise Manager. Этот инструмент создавался с целью облегчения выполнения наиболее сложных административных задач, сочетая простоту работы с высокой функциональностью. Среди них такие как управление системой безопасности, создание баз данных и ее объектов, создание и восстановление резервных копий, запуск и установка служб, а также конфигурирование связанных и удаленных серверов.
Например, создание новой базы данных с помощью Enterprise Manager сводится к нескольким кликам мыши и вводу имени БД. В левой части экрана утилиты необходимо выбрать тот SQL Server, на котором она будет размещена, и нажать правой кнопкой мыши на папке Database, после чего в контекстном меню выбрать пункт «New Database». В появившемся окне «Database Properties» в поле «Name» необходимо вписать название базы и нажать кнопку «ОК». Описание этого процесса заняло больше времени, чем он длился бы на деле.
Создание таблиц происходит совершенно аналогично: клик сначала правой кнопкой мыши на значке «Table», затем левой — на пункте «New Table» в контекстном меню. Выше был приведен пример алгоритма выборки из базы данных для классического языка высокого уровня. Просто представьте, сколько времени и сил заняло бы описание на нем такой структуры как БД с несколькими взаимосвязанными таблицами.
Как бы хорошо не была настроена база данных, всегда существует вероятность потери информации по независящим от администратора причинам. Для сведения подобных потерь к разумному минимуму Enterprise Manager содержит инструмент резервного копирования БД.
Чтобы выполнить резервное копирование базы вручную, нужно щелкнуть правой кнопкой мыши по названию базы и выбрать «Все задачи • > Backup Database». Далее в появившемся окне надо нажать кнопку «Аdd'», после чего выбрать каталог для сохранения и в поле «File name» ввести имя файла, в котором будет содержаться база. Имя этого файла с названием базы может быть никак не связано. После подтверждения намерения остается только дожидаться конца процесса копирования.
Для того чтобы восстановить данные из ранее сохраненного файла, необходимо иметь на SQL Server базу данных с названием, идентичным имени родительской базы. Другими словами, если вы сохраняли БД как Data_Base, то для восстановления данных необходимо создать на сервере базу с таким же названием (не путать с именем файла резервной копии).
Для восстановления информации из файла нужно нажать правой кнопкой мыши на базу, предназначенную для приема данных и выбрать «Все задачи – Restore Database». Далее в
последовательно сменяющих друг друга окнах нужно выбрать пункты «FromDevise», «Select Devise» и «Аdd» и указать каталог, в котором расположен резервный файл.
Вторая по важности и частоте использования утилита после Enterprise Manager это Query Analyzer. Она предназначена для выполнения, отладки и анализа запросов. Окно «Query Analizer» разделено на три части. Слева находится браузер объектов (Object Browser), с помощью которого можно посмотреть список всех объектов, расположенных в любой базе данных сервера, а также перечень всех функций и типов данных. Правая часть разделена на верхнюю и нижнюю, при этом верхняя половина является полем для ввода запросов, а нижняя используется для вывода результатов их работы и отладочной информации.
При отладке хранимых процедур весьма удобна возможность трассировки их выполнения: для этого необходимо кликнуть на нужной процедуре правой кнопкой мыши и в появившимся контекстном меню выбрать пункт «Debug».
Помимо выполнения процедур и запросов в Query Analyzer предусмотрена возможность оценки скорости работы. Эту функцию можно включить, если открыть меню «Query» и выбрать в нем, соответственно, пункты «Display Estimated», «Execution Plan» или «Display Execution Plan».
Оператор SELECT
Основной оператор языка SQL, предназначенный для выборки данных, - SELECT:
SELECT * FROM Table 1
Звёздочка означает все столбцы, а Table1 – имя таблицы, из которой мы эти столбцы хотим извлечь. Практическую ценность оператору SELECT придает ключевое слово WHERE, позволяющее выводить исключительно те строки таблицы, которые соответствуют условию. Предположим, у нас есть таблица с информацией о персонале (Employees), где указаны имя работника (Name) и его заработная плата (Salary). Если нам нужно увидеть данные обо всех работниках, получающих заработную плату более 30 000 рублей, мы формулируем запрос:
SELECT Name FROM Employees WHERE Salary > 30000
На практике существует необходимость запрашивать информацию одновременно из нескольких таблиц. Предположим, что у нас есть таблица Agents с информацией о торговых агентах: идентификационный номер (Agent_id), имя (Name) и дата рождения (Birth_Date). Есть еще одна таблица — Contacts, где содержатся данные о контрактах, заключенных агентами: идентификационный номер клиента (Client_id), номер агента (Agent_id), дата заключения контракта (CDate) и сумма сделки (Gross_Income).
Предположим, необходимо премировать агентов, заключавших с начала года контракты на сумму более 500 000 рублей. Запрос к базе данных будет выглядеть так:
SELECT Name, Bitth_Date FROM Agents, Contacts WHERE Agents.Agent_id = Contracts.Agent_id AND Contracts.CDate >`31.12.2004` AND CONTRACTS.Gross_Income > 500000
Условия WHERE связывает друг с другом две таблицы через номер агента, отбрасывает старые достижения и выбирает значительные контракты. Логический оператор AND позволяет задавать несколько условий. Запись <Название таблицы>.<Название столбца> применяется для того, чтобы различать столбцы с одним и тем же названием из разных таблиц.
Поскольку один агент может заключить несколько больших контрактов, его данные могут быть несколько раз продублированы. Чтобы избежать этого, необходимо использовать ключевое слово DISTINCT:
SELECT DISTINCT Name, Birth_Day From …
Использование имен и вложенных запросов
В SQL-конструкциях назначение новых имен применяется, чтобы сохранить для дальнейших операций результаты, возвращаемые запросами и встроенными функциями, и сделать текст запроса более компактным за счет сокращений. Для демонстрации эффектов переназначения имен, возьмем, к примеру, таблицу Rooms с информацией о жилых комнатах в многоквартирном доме со следующими столбцами: идентификатор комнаты (Room_id), тип (Room_type), длина (Length) и ширина (Width). Предположим, мы хотим получить информацию о жилой площади всех спален и гостиных в доме. Для этого формулируем запрос:
SELECT Room_Type, Length * Width AS
Living_Space
FROM Rooms
WHERE Room_Type = `Гостиная OR Room_Type =`Спальня`
В результирующей таблице не будет данных о длине и ширине, зато появится столбец с информацией о площади, которая была вычислена непосредственно при исполнении запроса
Второй вариант применения ключевого слова AS можно проиллюстрировать на примере о торговых агентах из предыдущей заметки, который теперь будет выглядеть так:
SELECT DISTINCT Name, Birth_Date
FROM Agents AS A1, Contracts AS C1
WHERE A1.Agent_id = C1.Agent_id AND C1.CDate
>`31.12.2004` AND C1.Gross_Income > 500000
Дав с помощью ключевого слова АS таблицам Agents и Contacts сокращенные имена, мы сделали текст более компактным. Запрос можно сделать многоступенчатым, тогда результат вложенного запроса станет исходными данными. Тот же самый пример с агентами можно выполнить в виде вложенного запроса:
SELECT Name, Birth_Day
FROM Agents
WHERE Agent_id IN (SELECT Agent_id
FROM Contracts
WHERE CDate >`31.12.2004` AND
Gross_Income >500000
В данном случае предикат IN последовательно проверяет, имеется ли среди результатов вложенного запроса по базе контрактов идентификатор каждого из агентов. Если он есть, то в результирующую таблицу головного запроса добавляются его данные (для противоположного результата можно использовать предикат NOT IN). В большинстве случаев предпочтительнее вместо вложенных запросов применять соединение таблиц по общим столбцам (...WHERE Agents.Ag_Num = Contracts.Ag_Num...), однако иногда бывает, что все-таки без вложений не обойтись.
Объединения и внешние соединения
Выше мы воспользовались оператором OR для выборки данных о спальнях и гостиных. Можно пойти другим путем и использовать оператор UNION для объединения двух запросов:
(SELECT Room_Type, Length1 * Width1 AS
Living_Space FROM Rooms WHERE Room_Type =
`Гостиная`) UNION (SELECT Room_Type, Length1 *
Width1 AS Living_Space FROM Rooms WHERE
Room_Type = `Спальня`)
Оператор UNION строит на основе двух таблиц третью, куда попадают строки, которые есть либо в первой исходной, либо во второй, либо в обеих вместе; строки-дубликаты при этом удаляются. Иногда для подобных целей удобнее пользоваться оператором OR, однако если условия объединяемых подзапросов сложные, UNION для их составления подходит больше. Суть такого инструмента как внешнее соединение можно пояснить на следующем примере. Допустим, нам необходимо сделать выборку по контрактам, заключенным агентами в июне 2005 года. Мы можем воспользоваться для этого таким запросом:
SELECT Name, CDate, Gross_Income
FROM Agents AS A1, Contracts AS C1
WHERE A1.Agent_id = C1.Agent_id AND C1.CDate
BETWEEN `01.06.2005`AND`30.06.2005`
Он, разумеется, выдаст правильные результаты, однако наличие имени агента после обработки запроса зависит от того, заключил ли он сделку в этот период. Если необходимо, чтобы в результирующей таблице всегда присутствовали все агенты, необходимо использовать так называемое левое внешнее соединение (LEFT OUTER JOIN). Его смысл состоит в том, что все строки таблицы, указанной слева от оператора LEFT OUTER JOIN, попадают в таблицу-результат, а из таблицы справа берутся только данные, которые соответствуют условию:
SELECT Name, CDate, Gross_Income
FROM Agents LEFT OUTER JOIN Contracts ON
Agents.Agent_id = Contracts.Agent_id
AND Contracts.CDate BETWEEN `01.06.2005` AND
`30.06.2005`
Каждый агент из таблицы Agents записанной слева от LEFT OUTER JOIN, попадет в результат запроса, даже если ему нельзя будет подобрать соответствующих строк из правой таблицы (поскольку не все агенты заключали контракты в июне 2005 года). Необходимо обратить внимание, что вместо ключевого слова WHERE здесь используется слово ON. Если использовать слово WHERE, результат будет тот же самый, что и с обычным запросом. Следует также помнить, что синтаксис левого внешнего соединения может сильно различаться в разных системах.
Математические функции и средства работы с датами
Поскольку SQL ориентирован на выборку данных, а не на управление вычислениями, его математический инструментарий довольно ограничен. Впрочем, перечень доступных функций в продуктах различных разработчиков может варьироваться. Как правило, в большинстве реализаций присутствуют следующие функции: POWER (возведение в степень), SQRT (квадратный корень), АВS (модуль), LN и LOG10 (натуральный и десятичный логарифмы), ЕХР (экспоненциальная функция). Функция ROUND(х, р) округляет число х до р десятичных знаков, TRUNCATE(х, р) — усекает. Функции FLOOR(х) и CEILING(х) возвращают ближайшие к нецелому х целые числа снизу и сверху соответственно. Предположим, нам зачем-то понадобилось найти не площадь, а диагональ каждой спальни из таблицы Rooms и округлить ее до двух знаков после запятой. Запрос будет иметь следующий вид:
SELECT Room_id,
ROUND(SQRT(POWER(Length,2) +
POWER(Width,2)), 2) AS Bias
FROM Rooms
WHERE Room_Type = `Спальня`
На выходе у нас получится таблица из двух столбцов, содержащих информацию об идентификаторе комнаты и ее длине по диагонали.
В большинстве реализаций SQL присутствует предикат BETWEEN, который несколько облегчает работу с интервалами чисел, в частности с временными и календарными интервалами (мы столкнулись в предыдущем разделе в примере с выборкой контактов за июнь). В общем случае синтаксис предиката таков:
Val1 BETWEEN Low AND High
Предикат вернет TRUE, если значение Val1 будет находиться внутри диапазона, ограниченного значениями Low и High, или в противном случае False. Для простого формирования дат в диалектах SQL многих современных СУБД присутствует соответствующая функция MAKEDATE, которая вызывается с такими аргументами:
MAKEDATE(Year, Month, Day)
Если необходимо выполнить обратную задачу — вычленить год, месяц или день из даты, применяют оператор EXTRACT. В частности, когда нужно определить текущий год, пользуются таким выражением:
EXTRACT (YEAR FROM CURRENT_DATE)
Для того чтобы сместиться относительно некой даты на заданное количество дней, месяцев или лет, используется ключевое слово INTERVAL. Например, следующее выражение возвращает дату, смещенную на пятнадцать дней вперед относительно даты MyDate:
MyDate + INTERVAL 15 DAYS
Группы и агрегатные функции
Иногда возникают ситуации, когда необходимо произвести группировку данных, отбросив ненужную индивидуальную информацию, зато добавив количественные оценки групп. Для этого в SQL есть оператор GROUP BY.
Допустим, что нам необходимо получить из таблицы Contracts данные относительно количества контрактов и общего объема продаж, приходящихся на одного агента. Каждая запись в таблице Contracts описывает один контракт. Одному агенту может соответствовать несколько таких записей. Следовательно, чтобы получить нужный результат, надо сгруппировать таблицу по полю «Ag_Num», содержащему индекс агента:
SELECT Agent_id, SUM(Gross_Income) AS
Gr_Income, COUNT(*) AS Contracts_Num
FROM Contracts
GROUP BY Agent_id
В результирующей таблице будет три столбца: в первом — номер агента, во втором — сумма всех заключенным им контрактов, в третьем — количество этих контрактов. Функции SUM, COUNT (а также AVG, MIN и МАХ) называются агрегатными. Их отличие от математических функций состоит в том, что аргументом может быть произвольное множество чисел. В нашем случае функция SUM складывает все значения Gross_Income для каждой отдельной группы, а COUNT(*) подсчитывает количество записей в ней. Усложним пример, чтобы увидеть использование функции AVG (вычисления среднего арифметического).
Начальнику отдела продаж нужно внимательно следить за отстающими — теми, чей объем продаж ниже среднего уровня. Для этого ему следует написать такой запрос:
SELECT Name, Gr_Income
FROM Agents AS A1, (SELECT Agent_id,
SUM(Gross_Income)
FROM Contracts
GROUP BY Agent_id) AS T1(Agent_id,
Gr_Income)
WHERE A1.Agent_id = T1.Agent_id, Gr_Income<
AVG (T1.Gr_Income)
В раздел FROM вложен уже знакомый нам (но слегка сокращенный) запрос, занимающийся компоновкой. С помощью ключевого слова АS мы даем временной таблице его результатов и столбцам этой таблицы символьные имена, чтобы сослаться на них в основном запросе. Интересующий нас столбец «Объем контрактов на одного работника» называется теперь Gr_Income. А дальше в разделе WHERE основного запроса мы отбираем тех агентов, у которых это значение ниже среднего.
Оператор CASE
Иногда бывает необходимо прямо в ходе выполнения запроса преобразовывать символьные данные в числовые, и наоборот. В предыдущей заметке мы рассмотрели простейший случай компоновки, когда для вычисления общих параметров достаточно было просуммировать значения, содержавшиеся в группируемых записях. Но не все значения можно просуммировать. Предположим, что мы имеем дело со школьной ведомостью School_Sheet, в которой содержится информация относительно идентификатора ученика (Pupil_id), его имени (Name), пола (Gender) и класса, в котором он учится (Group_id). Если теперь возникнет задача сгруппировать детей по классам и определить, сколько человек учится в том или ином классе, то мы уже знаем, как это делать:
SELECT Group_id, COUNT(*) AS Total
FROM School_Sheet
GROUP BY Group_id
Однако куда бежать и за что хвататься, если нужно подсчитать, сколько в каждом классе мальчиков и девочек? Здесь к нам и придет на помощь оператор CASE:
SELECT Group_id,
SUM (CASE WHEN Gender=`M` THEN 1 ELSE
0)AS Boys,
SUM (CASE WHEN Gender = `F` THEN 1 ELSE
0)AS Girls,
Boys +Girls AS Total
FROM School_Sheet
GROUP BY Group_id
На каждой записи оператор CASE возвращает 0 или 1 в зависимости от содержимого поля Gender — следовательно, на единицу увеличивается счетчик мальчиков или счетчик девочек. Возможна и другая нотация для записи оператора CASE. Допустим, нам необходимо перевести буквенные оценки знаний учащихся в цифровые для нахождения среднего бала. Соответствующий оператор перевода будет записан так:
CASE Mark WHEN A THEN 5
WHEN B THEN 4
WHEN C THEN 3
WHEN D THEN 2
WHEN E THEN 1
Некоторые системы не поддерживают оператор CASE. Обойти эту проблему можно с помощью таблиц соответствия. В нашем примере это будет таблица Convert_Table с полями «NMark» и «LMark», содержащими цифровой и буквенный варианты. Если в исходной таблице с оценками School_Marks значения прописаны в символьной форме, то конверсию можно осуществить так:
SELECT Name, Discipline, NMark
FROM School_Marks AS S1, Convert_Table AS C1
WHERE S1.Mark = C1.LMark
Создание таблиц и манипуляции с данными
Возможности SQL выходят за пределы одного лишь составления запросов. С его помощью можно создавать новые таблицы, добавлять, обновлять и удалять данные. Преимущество перед ручным редактированием таблиц с помощью оболочки СУБД очевидно: редактирование осуществляется автоматически по заданным правилам при минимальном участии оператора — а значит, очень быстро и без ошибок. Очень важная область применения автоматических манипуляций данными — построение промежуточных таблиц. В системах, не в полной мере поддерживающих SQL-92, часто возникают ситуации, когда результат промежуточного запроса необходимо сохранить в новой таблице. Таблица создается с помощью оператора CREATE TABLE, после чего в скобках указываются наименования и типы полей:
CREATE TABLE Table1
(Field1 INTEGER NOT NULL,
Field2 VARCHAR(20) NOT NULL,
…)
Для каждого столбца можно задать дополнительные опции/ограничения, например NOT NULL (это означает, что в данном столбце не может быть «пустых» значений) или UNIQUE (означает, что в столбце не может быть повторяющихся значений). Наконец, при помощи оператора CONSTRAINT можно накладывать сложные ограничения на содержимое таблицы с применением полноценных запросов. Например, представим, что в нашей таблице Agents добавлен еще один столбец — «Work_Start_Date», в котором указано, когда агент поступил на работу. Поэтому можно задать ограничение Contract_Date, которое во избежание ошибок оператора будет контролировать, чтобы дата контракта, заключенного агентом, не была более ранней, чем дата его поступления на работу:
CREATE TABLE Contracts
(Agent_id INTEGER NOT NULL,
Client_id INTEGER NOT NULL,
CDate DATE NOT NULL,
Gross_Income Number NOT NULL,
CONSTRAINT Contract_Date
CHECK(EXISTS
(SELECT Agent_id, Work_Start_Date
FROM Agents AS A1
WHERE A1.Agent_id=
Contracts.Agent_id AND Contracts.CDate>
A1.Work_Start_Date)))
В данном случае комбинация СНЕСК (ЕХISTS (SELECT проверяет, существует ли вообще агент, на идентификатор которого ссылается добавляемая в таблицу запись, и если он существует — является ли дата заключения контракта более поздней, чем дата поступления агента на работу. Если оба условия выполняются, SELECT возвращает непустые результаты запроса, оператор EXISTS, соответственно, принимает значение TRUE, и СНЕСК оказывается удовлетворен. Кроме того, с помощью ключевого слова DEFAULT можно задать значения, которые хранятся в данном столбце по умолчанию. Оператор INSERT INTO позволяет автоматически добавлять в таблицу данные, полученные в результате запроса. К примеру, если создана промежуточная таблица Т1, где должна храниться информация относительно объема продаж каждого агента, то заполняться она будет с помощью знакомого нам запроса, выдающего сгруппированные результаты:
CREATE TABLE T1
(Agent_id INTEGER,
Gr_Income NUMBER);
INSERT INTO T1
SELECT Agent_id, SUM(Gross_Income) FROM
Contracts GROUP BY Agent_id
Существует версия этого оператора, которая позволяет добавлять в таблицу заранее определенные значения, например:
INSERT INTO Table1 VALUES (`John Smith`, 2, 34, 15)
Удаление строк из таблицы осуществляется с помощью оператора DELETE FROM, которому придает гибкость ключевое слово WHERE. Предположим, что мы хотим удалить из таблицы Contacts данные обо всех контрактах, заключенных до 2005 года. Для этого нам понадобится следующее выражение:
DELETE FROM Contracts
WHERE Cdate < `01.01.2005`
Условие поиска удаляемых записей можно сделать настолько сложным, насколько необходимо: с использованием данных из других таблиц и применением полноценных запросов. Чтобы добиться этого, необходимо воспользоваться комбинацией WHERE (EXISTS (SELECT, которая аналогична только что рассмотренной. Если запрос, идущий после ключевого слова SELECT возвращает непустые результаты, EXISTS и WHERE возвращают TRUE, и запись удаляется. Для корректировки данных в таблице применяется оператор UPDATE. Например, следующее выражение увеличивает в полтора раза значение в поле Field1 в тех строках, где это значение больше двух:
UPDATE Table1
SET Field1 = 1.5 * Field1
WHERE Field > 2
Ключевое слово WHERE здесь действует точно так же, как в случае с оператором DELETE.
Целиком таблицу можно уничтожить с помощью оператора DROP TABLE. Когда наша промежуточная таблица T1, которую мы обсуждали выше, будет уже не нужна, ее необходимо удалить с помощью следующей команды:
DROP TABLE T1
Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. Учебное пособие для для ВУЗов. - М.: Высшая школа, 1989. - 367 с.
Дэвид А. Марка, Клемент Ман Гоуэн. Методология структурного анализа и проектирования/ Пер. с англ. - М.: Метатехнология, 1993, 240 с.
Маклаков С. В. Bpwin, Erwin: Case-средства разработки информационных систем. М.: Диалог-МИФИ, 2000, 254с.
Леоненков Ф. В. Самоучитель UML. СПб.: BHV-Петербург, 2001, 304с.
Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://referat.ru