标签:des style http 使用 io strong ar for 数据
学习网站:http://www.w3school.com.cn/sql/index.asp
一、SQL DML 和 DDL
可以把 SQL 分为两个部分:数据操作语言 (DML) 和 数据定义语言 (DDL)。
SQL (结构化查询语言)是用于执行查询的语法。但是 SQL 语言也包含用于更新、插入和删除记录的语法。
查询和更新指令构成了 SQL 的 DML 部分:
SQL 的数据定义语言 (DDL) 部分使我们有能力创建或删除表格。我们也可以定义索引(键),规定表之间的链接,以及施加表间的约束。
SQL 中最重要的 DDL 语句:
二、SQL SELECT DISTINCT 语句:关键词 DISTINCT 用于返回唯一不同的值。
语法:SELECT DISTINCT 列名称 FROM 表名称
四、ORDER BY 子句:ORDER BY 语句用于根据指定的列对结果集进行排序。默认按照升序对记录进行排序,如果希望按照降序对记录进行排序,可以使用 DESC 关键字。
例:Orders表
Company |
OrderNumber |
IBM |
3532 |
W3School |
2356 |
Apple |
4698 |
W3School |
6953 |
(1)以字母顺序显示公司名称:
SELECT Company, OrderNumber FROM Orders ORDER BY Company
结果:
Company |
OrderNumber |
Apple |
4698 |
IBM |
3532 |
W3School |
6953 |
W3School |
2356 |
(2)以字母顺序显示公司名称(Company),并以数字顺序显示顺序号(OrderNumber):
SELECT Company, OrderNumber FROM Orders ORDER BY Company, OrderNumber
结果:
Company |
OrderNumber |
Apple |
4698 |
IBM |
3532 |
W3School |
2356 |
W3School |
6953 |
(3)以逆字母顺序显示公司名称:
SELECT Company, OrderNumber FROM Orders ORDER BY Company DESC
结果:
Company |
OrderNumber |
W3School |
6953 |
W3School |
2356 |
IBM |
3532 |
Apple |
4698 |
(4)以逆字母顺序显示公司名称,并以数字顺序显示顺序号:
SELECT Company, OrderNumber FROM Orders ORDER BY Company DESC, OrderNumber ASC
结果:
Company |
OrderNumber |
W3School |
2356 |
W3School |
6953 |
IBM |
3532 |
Apple |
4698 |
注意:在以上的结果中有两个相等的公司名称 (W3School)。只有这一次,在第一列中有相同的值时,第二列是以升序排列的。如果第一列中有些值为 nulls 时,情况也是这样的。
语法:
INSERT INTO 表名称 VALUES (值1, 值2,....)
也可以指定所要插入数据的列:
INSERT INTO table_name (列1, 列2,...) VALUES (值1, 值2,....)
语法:
UPDATE 表名称 SET 列名称 = 新值 WHERE 列名称 = 某值
七、DELETE 语句:用于删除表中的行。
语法:
DELETE FROM 表名称 WHERE 列名称 = 值
可以在不删除表的情况下删除所有的行。这意味着表的结构、属性和索引都是完整的:
DELETE FROM table_name
或者:
DELETE * FROM table_name
SELECT TOP number|percent column_name(s) FROM table_name
Oracle语法:
SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE ROWNUM <= number
例:从"Persons" 表中选取头两条记录。
SELECT TOP 2
* FROM Persons
从"Persons" 表中选取 50% 的记录。
SELECT TOP 50 PERCENT
* FROM Persons
九、LIKE 操作符:用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式。
SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name LIKE pattern
例1:从"Persons" 表中选取居住在以 "N" 开始的城市里的人:
SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE ‘N%‘
例2:从 "Persons" 表中选取居住在以 "g" 结尾的城市里的人:
SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE ‘%g‘
例3:从 "Persons" 表中选取居住在包含 "lon" 的城市里的人:
SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE ‘%lon%‘
例4:通过使用 NOT 关键字,可以从 "Persons" 表中选取居住在不包含 "lon" 的城市里的人:
SELECT * FROM Persons WHERE City NOT LIKE ‘%lon%‘
十、通配符:在搜索数据库中的数据时,SQL 通配符可以替代一个或多个字符。SQL 通配符必须与 LIKE 运算符一起使用。
在 SQL 中,可使用以下通配符:
通配符 |
描述 |
||
% |
替代一个或多个字符 |
||
_ |
|
||
[charlist] |
字符列中的任何单一字符 |
||
[^charlist]或者[!charlist] |
|
例1:从"Persons" 表中选取名字的第一个字符之后是 "eorge" 的人:
SELECT * FROM Persons WHERE FirstName LIKE ‘_eorge‘
例2:从 "Persons" 表中选取的这条记录的姓氏以 "C" 开头,然后是一个任意字符,然后是 "r",然后是任意字符,然后是 "er":
SELECT * FROM Persons WHERE LastName LIKE ‘C_r_er‘
例3:从"Persons" 表中选取居住的城市以 "A" 或 "L" 或 "N" 开头的人:
SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE ‘[ALN]%‘
例4; 从"Persons" 表中选取居住的城市不以 "A" 或 "L" 或 "N" 开头的人:
SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE ‘[!ALN]%‘
十一、IN 操作符:WHERE 子句中规定多个值。
SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name IN (value1,value2,...)
Persons 表:
Id |
LastName |
FirstName |
Address |
City |
1 |
Adams |
John |
Oxford Street |
London |
2 |
Bush |
George |
Fifth Avenue |
New York |
3 |
Carter |
Thomas |
Changan Street |
Beijing |
例:从上表中选取姓氏为 Adams 和 Carter 的人:
SELECT * FROM Persons WHERE LastName IN (‘Adams‘,‘Carter‘)
SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name
BETWEEN value1 AND value2
例1:以字母顺序显示介于 "Adams"(包括)和 "Carter"(不包括)之间的人:
SELECT * FROM Persons WHERE LastNameBETWEEN
‘Adams‘AND
‘Carter‘
注:不同的数据库对 BETWEEN...AND 操作符的处理方式是有差异的。某些数据库会列出介于 "Adams" 和 "Carter" 之间的人,但不包括 "Adams" 和 "Carter" ;某些数据库会列出介于 "Adams" 和 "Carter" 之间并包括 "Adams" 和 "Carter" 的人;而另一些数据库会列出介于 "Adams" 和 "Carter" 之间的人,包括 "Adams" ,但不包括 "Carter" 。
例2:显示范围之外的人,请使用 NOT 操作符:
SELECT * FROM Persons WHERE LastName NOT
BETWEEN ‘Adams‘ AND ‘Carter‘
Alias(别名)
(1)表的 SQL Alias 语法
SELECT column_name(s) FROM table_name AS alias_name
(2)列的 SQL Alias 语法
SELECT column_name AS alias_name FROM table_name
例:假设有两个表分别是:"Persons" 和 "Product_Orders"。我们分别为它们指定别名 "p" 和 "po"。现在,列出 "John Adams" 的所有定单。
SELECT po.OrderID, p.LastName, p.FirstName
FROM PersonsAS p
, Product_OrdersAS po
WHERE p.LastName=‘Adams‘ AND p.FirstName=‘John‘
十三、JOIN
(1)INNER JOIN 关键字在表中存在至少一个匹配时返回行。如果 "Persons" 中的行在 "Orders" 中没有匹配,就不会列出这些行。
(2)LEFT JOIN: 即使右表中没有匹配,也从左表返回所有的行(在某些数据库中, LEFT JOIN 称为 LEFT OUTER JOIN)。
(3)RIGHT JOIN: 即使左表中没有匹配,也从右表返回所有的行
(4)FULL JOIN: 只要其中一个表中存在匹配,就返回行
"Persons" 表:
Id_P |
LastName |
FirstName |
Address |
City |
1 |
Adams |
John |
Oxford Street |
London |
2 |
Bush |
George |
Fifth Avenue |
New York |
3 |
Carter |
Thomas |
Changan Street |
Beijing |
"Orders" 表:
Id_O |
OrderNo |
Id_P |
1 |
77895 |
3 |
2 |
44678 |
3 |
3 |
22456 |
1 |
4 |
24562 |
1 |
5 |
34764 |
65 |
例:列出所有人的定购。
SELECT Persons.LastName, Persons.FirstName, Orders.OrderNo
FROM Persons
INNER JOIN Orders
ON Persons.Id_P=Orders.Id_P
ORDER BY Persons.LastName
结果:
LastName |
FirstName |
OrderNo |
Adams |
John |
22456 |
Adams |
John |
24562 |
Carter |
Thomas |
77895 |
Carter |
Thomas |
44678 |
十四、UNION 操作符:用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。列也必须拥有相似的数据类型。同时,每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同。
SELECT column_name(s) FROM table_name1
UNION
SELECT column_name(s) FROM table_name2
默认地,UNION 操作符选取不同的值。如果允许重复的值,请使用 UNION ALL:
SELECT column_name(s) FROM table_name1
UNION ALL
SELECT column_name(s) FROM table_name2
另外,UNION 结果集中的列名总是等于 UNION 中第一个 SELECT 语句中的列名。
Employees_China:
E_ID |
E_Name |
01 |
Zhang, Hua |
02 |
Wang, Wei |
03 |
Carter, Thomas |
04 |
Yang, Ming |
Employees_USA:
E_ID |
E_Name |
01 |
Adams, John |
02 |
Bush, George |
03 |
Carter, Thomas |
04 |
Gates, Bill |
例1; 列出所有在中国和美国的不同的雇员名:
SELECT E_Name FROM Employees_China
UNION
SELECT E_Name FROM Employees_USA
结果
E_Name |
Zhang, Hua |
Wang, Wei |
Carter, Thomas |
Yang, Ming |
Adams, John |
Bush, George |
Gates, Bill |
注; 这个命令无法列出在中国和美国的所有雇员。在上面的例子中,我们有两个名字相同的雇员,他们当中只有一个人被列出来了。UNION 命令只会选取不同的值。
例2; 列出在中国和美国的所有的雇员:
SELECT E_Name FROM Employees_China
UNION ALL
SELECT E_Name FROM Employees_USA
结果
E_Name |
Zhang, Hua |
Wang, Wei |
Carter, Thomas |
Yang, Ming |
Adams, John |
Bush, George |
Carter, Thomas |
Gates, Bill |
十五、SQL SELECT INTO 语句: SELECT INTO 语句从一个表中选取数据,然后把数据插入另一个表中。SELECT INTO 语句常用于创建表的备份复件或者用于对记录进行存档。
(1)把所有的列插入新表:
SELECT *
INTO new_table_name [IN externaldatabase]
FROM old_tablename
(2)只把希望的列插入新表:
SELECT column_name(s)
INTO new_table_name [IN externaldatabase]
FROM old_tablename
例1:制作 "Persons" 表的备份复件:
SELECT
*
INTO
Persons_backup
FROM Persons
例2:IN 子句可用于向另一个数据库中拷贝表:
SELECT
*
INTO
PersonsIN
‘Backup.mdb‘
FROM Persons
例3:希望拷贝某些域,可以在 SELECT 语句后列出这些域:
SELECT
LastName,FirstName
INTO
Persons_backup
FROM Persons
例4:也可以添加 WHERE 子句。
下面的例子通过从 "Persons" 表中提取居住在 "Beijing" 的人的信息,创建了一个带有两个列的名为 "Persons_backup" 的表:
SELECT
LastName,Firstname
INTO
Persons_backup
FROM Persons
WHERE
City=‘Beijing‘
例5; 从一个以上的表中选取数据也是可以做到的。
下面的例子会创建一个名为 "Persons_Order_Backup" 的新表,其中包含了从 Persons 和 Orders 两个表中取得的信息:
SELECT
Persons.LastName,Orders.OrderNo
INTO
Persons_Order_Backup
FROM
Persons
INNER JOIN
Orders
ON
Persons.Id_P=Orders.Id_P
十六、CREATE DATABASE: 用于创建数据库。
CREATE DATABASE database_name
十七、CREATE TABLE 语句:用于创建数据库中的表。
CREATE TABLE 表名称
(
列名称1 数据类型,
列名称2 数据类型,
列名称3 数据类型,
....
)
数据类型(data_type)规定了列可容纳何种数据类型。下面的表格包含了SQL中最常用的数据类型:
数据类型 |
描述 |
integer(size) int(size) smallint(size) tinyint(size) |
仅容纳整数。在括号内规定数字的最大位数。 |
decimal(size,d) numeric(size,d) |
容纳带有小数的数字。 "size" 规定数字的最大位数。"d" 规定小数点右侧的最大位数。 |
char(size) |
容纳固定长度的字符串(可容纳字母、数字以及特殊字符)。 在括号中规定字符串的长度。 |
varchar(size) |
容纳可变长度的字符串(可容纳字母、数字以及特殊的字符)。 在括号中规定字符串的最大长度。 |
date(yyyymmdd) |
容纳日期。 |
例:
CREATE TABLE Persons
(
Id_P int,
LastName varchar(255),
FirstName varchar(255),
Address varchar(255),
City varchar(255)
)
Id_P 列的数据类型是 int,包含整数。其余 4 列的数据类型是 varchar,最大长度为 255 个字符。
空的 "Persons" 表类似这样:
Id_P |
LastName |
FirstName |
Address |
City |
|
|
|
|
|
可使用 INSERT INTO 语句向空表写入数据。
十八、约束 (Constraints):约束用于限制加入表的数据的类型。
可以在创建表时规定约束(通过 CREATE TABLE 语句),或者在表创建之后也可以(通过 ALTER TABLE 语句)。
这里主要探讨以下几种约束:
(1)NOT NULL:NOT NULL 约束强制列不接受 NULL 值。NOT NULL 约束强制字段始终包含值。这意味着,如果不向字段添加值,就无法插入新记录或者更新记录。
下面的 SQL 语句强制 "Id_P" 列和 "LastName" 列不接受 NULL 值:
CREATE TABLE Persons
(
Id_P int NOT NULL
,
LastName varchar(255) NOT NULL
,
FirstName varchar(255),
Address varchar(255),
City varchar(255)
)
(2)UNIQUE:UNIQUE 约束唯一标识数据库表中的每条记录。UNIQUE 和 PRIMARY KEY 约束均为列或列集合提供了唯一性的保证。PRIMARY KEY 拥有自动定义的 UNIQUE 约束。请注意,每个表可以有多个 UNIQUE 约束,但是每个表只能有一个 PRIMARY KEY 约束。
例1:下面的 SQL 在 "Persons" 表创建时在 "Id_P" 列创建 UNIQUE 约束:
CREATE TABLE Persons
(
Id_P int NOT NULL UNIQUE
,
LastName varchar(255) NOT NULL,
FirstName varchar(255),
Address varchar(255),
City varchar(255)
)
如果需要命名 UNIQUE 约束,以及为多个列定义 UNIQUE 约束,请使用下面的 SQL 语法:
CREATE TABLE Persons
(
Id_P int NOT NULL,
LastName varchar(255) NOT NULL,
FirstName varchar(255),
Address varchar(255),
City varchar(255),
CONSTRAINT uc_PersonID UNIQUE (Id_P,LastName)
)
例2:SQL UNIQUE Constraint on ALTER TABLE
当表已被创建时,如需在 "Id_P" 列创建 UNIQUE 约束,请使用下列 SQL:
ALTER TABLE Persons
ADD UNIQUE (Id_P)
如需命名 UNIQUE 约束,并定义多个列的 UNIQUE 约束,请使用下面的 SQL 语法:
ALTER TABLE Persons
ADD CONSTRAINT uc_PersonID UNIQUE (Id_P,LastName)
例3:如需撤销 UNIQUE 约束,请使用下面的 SQL:
ALTER TABLE Persons
DROP CONSTRAINT uc_PersonID
(3)PRIMARY KEY:PRIMARY KEY 约束唯一标识数据库表中的每条记录。主键必须包含唯一的值。主键列不能包含 NULL 值。每个表都应该有一个主键,并且每个表只能有一个主键。
CREATE TABLE Persons
(
Id_P int NOT NULL PRIMARY KEY
,
LastName varchar(255) NOT NULL,
FirstName varchar(255),
Address varchar(255),
City varchar(255)
)
如果需要命名 PRIMARY KEY 约束,以及为多个列定义 PRIMARY KEY 约束,请使用下面的 SQL 语法:
CREATE TABLE Persons
(
Id_P int NOT NULL,
LastName varchar(255) NOT NULL,
FirstName varchar(255),
Address varchar(255),
City varchar(255),
CONSTRAINT pk_PersonID PRIMARY KEY (Id_P,LastName)
)
注:表通常具有包含唯一标识表中每一行的值的一列或一组列。这样的一列或多列称为表的主键 (PK),用于强制表的实体完整性。在创建或修改表时,您可以通过定义 PRIMARY KEY 约束来创建主键。
一个表只能有一个 PRIMARY KEY 约束,并且 PRIMARY KEY 约束中的列不能接受空值。由于 PRIMARY KEY 约束可保证数据的唯一性,因此经常对标识列定义这种约束。
如果为表指定了 PRIMARY KEY 约束,则 数据库引擎将通过为主键列创建唯一索引来强制数据的唯一性。当在查询中使用主键时,此索引还可用来对数据进行快速访问。因此,所选的主键必须遵守创建唯一索引的规则。
如果对多列定义了 PRIMARY KEY 约束,则一列中的值可能会重复,但来自 PRIMARY KEY 约束定义中所有列的任何值组合必须唯一。
如下图所示,Purchasing.ProductVendor 表中的 ProductID 和 VendorID 列构成了针对此表的复合 PRIMARY KEY 约束。这确保了 ProductID 和 VendorID 的组合是唯一的。
当进行联接时,PRIMARY KEY 约束将一个表与另一个表关联。例如,若要确定哪些供应商供应哪些产品,可以在 Purchasing.Vendor 表、Production.Product 表和 Purchasing.ProductVendor 表之间使用一个三向联接。因为 ProductVendor 包含 ProductID 和 VendorID 列,所以可通过与 ProductVendor 的联系来访问 Product 表和 Vendor 表。
例2:SQL PRIMARY KEY Constraint on ALTER TABLE
如果在表已存在的情况下为 "Id_P" 列创建 PRIMARY KEY 约束,请使用下面的 SQL:
ALTER TABLE Persons
ADD PRIMARY KEY (Id_P)
如果需要命名 PRIMARY KEY 约束,以及为多个列定义 PRIMARY KEY 约束,请使用下面的 SQL 语法:
ALTER TABLE Persons
ADD CONSTRAINT pk_PersonID PRIMARY KEY (Id_P,LastName)
例3:
撤销 PRIMARY KEY 约束
ALTER TABLE Persons
DROP CONSTRAINT pk_PersonID
注:Alter和Update的区别
从功能上分:
(1)Alter:修改表结构
例如:
增加表的字段:alter table test Add(id,int).
修改表的字段:alter table change(id,varchar(10))
(2)UPdate:修改表数据
(1)修改字段id列的值:update test set id=2;
从本质上区分:
(1)Alter是数据定义语言(Data difinition Language),在修改表的结构时,不需要Commit和Rollback。
(2)Update是数据数据操作语言(Data manipulation Language),在修改数据值时,需要Commit和Rollback,否则提交的结构无效
(4)FOREIGN KEY:一个表中的 FOREIGN KEY 指向另一个表中的 PRIMARY KEY。
例1:"Persons" 表:
Id_P |
LastName |
FirstName |
Address |
City |
1 |
Adams |
John |
Oxford Street |
London |
2 |
Bush |
George |
Fifth Avenue |
New York |
3 |
Carter |
Thomas |
Changan Street |
Beijing |
"Orders" 表:
Id_O |
OrderNo |
Id_P |
1 |
77895 |
3 |
2 |
44678 |
3 |
3 |
22456 |
1 |
4 |
24562 |
1 |
这里,"Orders" 中的 "Id_P" 列指向 "Persons" 表中的 "Id_P" 列。
"Persons" 表中的 "Id_P" 列是 "Persons" 表中的 PRIMARY KEY。
"Orders" 表中的 "Id_P" 列是 "Orders" 表中的 FOREIGN KEY。
FOREIGN KEY 约束用于预防破坏表之间连接的动作。
FOREIGN KEY 约束也能防止非法数据插入外键列,因为它必须是它指向的那个表中的值之一
例2:SQL FOREIGN KEY Constraint on CREATE TABLE
在 "Orders" 表创建时为 "Id_P" 列创建 FOREIGN KEY:
CREATE TABLE Orders
(
Id_O int NOT NULL PRIMARY KEY,
OrderNo int NOT NULL,
Id_P int FOREIGN KEY REFERENCES Persons(Id_P)
)
如果需要命名 FOREIGN KEY 约束,以及为多个列定义 FOREIGN KEY 约束,请使用下面的 SQL 语法:
CREATE TABLE Orders
(
Id_O int NOT NULL,
OrderNo int NOT NULL,
Id_P int,
PRIMARY KEY (Id_O),
CONSTRAINT fk_PerOrders FOREIGN KEY (Id_P)
REFERENCES Persons(Id_P)
)
例3:SQL FOREIGN KEY Constraint on ALTER TABLE
如果在 "Orders" 表已存在的情况下为 "Id_P" 列创建 FOREIGN KEY 约束,请使用下面的 SQL:
ALTER TABLE Orders
ADD FOREIGN KEY (Id_P)
REFERENCES Persons(Id_P)
如果需要命名 FOREIGN KEY 约束,以及为多个列定义 FOREIGN KEY 约束,请使用下面的 SQL 语法:
ALTER TABLE Orders
ADD CONSTRAINT fk_PerOrders
FOREIGN KEY (Id_P)
REFERENCES Persons(Id_P)
例4:撤销 FOREIGN KEY 约束,请使用下面的 SQL:
ALTER TABLE Orders
DROP CONSTRAINT fk_PerOrders
(5)CHECK 约束:用于限制列中的值的范围。
如果对单个列定义 CHECK 约束,那么该列只允许特定的值。
如果对一个表定义 CHECK 约束,那么此约束会在特定的列中对值进行限制。
例1:”SQL CHECK Constraint on CREATE TABLE
在 "Persons" 表创建时为 "Id_P" 列创建 CHECK 约束。CHECK 约束规定 "Id_P" 列必须只包含大于 0 的整数。
CREATE TABLE Persons
(
Id_P int NOT NULL CHECK (Id_P>0)
,
LastName varchar(255) NOT NULL,
FirstName varchar(255),
Address varchar(255),
City varchar(255)
)
如果需要命名 CHECK 约束,以及为多个列定义 CHECK 约束,请使用下面的 SQL 语法:
CREATE TABLE Persons
(
Id_P int NOT NULL,
LastName varchar(255) NOT NULL,
FirstName varchar(255),
Address varchar(255),
City varchar(255),
CONSTRAINT chk_Person CHECK (Id_P>0 AND City=‘Sandnes‘)
)
例2:SQL CHECK Constraint on ALTER TABLE
如果在表已存在的情况下为 "Id_P" 列创建 CHECK 约束,请使用下面的 SQL:
ALTER TABLE Persons
ADD CHECK (Id_P>0)
如果需要命名 CHECK 约束,以及为多个列定义 CHECK 约束,请使用下面的 SQL 语法:
ALTER TABLE Persons
ADD CONSTRAINT chk_Person CHECK (Id_P>0 AND City=‘Sandnes‘)
例3:撤销 CHECK 约束
ALTER TABLE Persons
DROP CONSTRAINT chk_Person
(6)default约束:用于向列中插入默认值。
如果没有规定其他的值,那么会将默认值添加到所有的新记录。
例1:SQL DEFAULT Constraint on CREATE TABLE
CREATE TABLE Persons
(
Id_P int NOT NULL,
LastName varchar(255) NOT NULL,
FirstName varchar(255),
Address varchar(255),
City varchar(255) DEFAULT ‘Sandnes‘
)
通过使用类似 GETDATE() 这样的函数,DEFAULT 约束也可以用于插入系统值:
CREATE TABLE Orders
(
Id_O int NOT NULL,
OrderNo int NOT NULL,
Id_P int,
OrderDate date DEFAULT GETDATE()
)
例2:SQL DEFAULT Constraint on ALTER TABLE
如果在表已存在的情况下为 "City" 列创建 DEFAULT 约束,请使用下面的 SQL:
ALTER TABLE Persons
ALTER COLUMN City SET DEFAULT ‘SANDNES
例3:撤销 DEFAULT 约束
ALTER TABLE Persons
ALTER COLUMN City DROP DEFAULT
十九、CREATE INDEX 语句:用于在表中创建索引。在不读取整个表的情况下,索引使数据库应用程序可以更快地查找数据。
用户无法看到索引,它们只能被用来加速搜索/查询。
注:更新一个包含索引的表需要比更新一个没有索引的表更多的时间,这是由于索引本身也需要更新。因此,理想的做法是仅仅在常常被搜索的列(以及表)上面创建索引。
(1)CREATE INDEX 语法
在表上创建一个简单的索引。允许使用重复的值:
CREATE INDEX index_name
ON table_name (column_name)
(2)CREATE UNIQUE INDEX 语法
在表上创建一个唯一的索引。唯一的索引意味着两个行不能拥有相同的索引值。
CREATE UNIQUE INDEX index_name
ON table_name (column_name)
例1:如果希望以降序索引某个列中的值,您可以在列名称之后添加保留字 DESC:
CREATE INDEX PersonIndex
ON Person (LastName DESC)
例2:索引不止一个列
CREATE INDEX PersonIndex
ON Person (LastName, FirstName)
二十、DROP 语句:可以轻松地删除索引、表和数据库。
(1)DROP INDEX:DROP INDEX table_name.index_name
(oracle:DROP INDEX index_name)
(2)DROP TABLE :删除表(表的结构、属性以及索引也会被删除):
DROP TABLE 表名称
(3)DROP DATABASE:删除数据库:
DROP DATABASE 数据库名称
(4)TRUNCATE TABLE 仅仅需要除去表内的数据,但并不删除表本身
TRUNCATE TABLE 表名称
ALTER TABLE 语句:用于在已有的表中添加、修改或删除列。
(1)在表中添加列:
ALTER TABLE table_name
ADD column_name datatype
(2)删除表中的列:
ALTER TABLE table_name
DROP COLUMN column_name
注:某些数据库系统不允许这种在数据库表中删除列的方式 (DROP COLUMN column_name)。
(3)改变表中列的数据类型:
ALTER TABLE table_name
ALTER COLUMN column_name datatype
AUTO INCREMENT 字段:
我们通常希望在每次插入新记录时,自动地创建主键字段的值。
我们可以在表中创建一个 auto-increment 字段。
例:把 "Persons" 表中的 "P_Id" 列定义为 auto-increment 主键:
CREATE TABLE Persons
(
P_Id int PRIMARY KEY IDENTITY,
LastName varchar(255) NOT NULL,
FirstName varchar(255),
Address varchar(255),
City varchar(255)
)
MS SQL 使用 IDENTITY 关键字来执行 auto-increment 任务。
默认地,IDENTITY 的开始值是 1,每条新记录递增 1。
要规定 "P_Id" 列以 20 起始且递增 10,请把 identity 改为 IDENTITY(20,10)
要在 "Persons" 表中插入新记录,我们不必为 "P_Id" 列规定值(会自动添加一个唯一的值):
INSERT INTO Persons (FirstName,LastName)
VALUES (‘Bill‘,‘Gates‘)
上面的 SQL 语句会在 "Persons" 表中插入一条新记录。"P_Id" 会被赋予一个唯一的值。"FirstName" 会被设置为 "Bill","LastName" 列会被设置为 "Gates"。
必须通过 sequence 对创建 auto-increment 字段(该对象生成数字序列)。
请使用下面的 CREATE SEQUENCE 语法:
CREATE SEQUENCE seq_person
MINVALUE 1
START WITH 1
INCREMENT BY 1
CACHE 10
上面的代码创建名为 seq_person 的序列对象,它以 1 起始且以 1 递增。该对象缓存 10 个值以提高性能。CACHE 选项规定了为了提高访问速度要存储多少个序列值。
要在 "Persons" 表中插入新记录,我们必须使用 nextval 函数(该函数从 seq_person 序列中取回下一个值):
INSERT INTO Persons (P_Id,FirstName,LastName)
VALUES (seq_person.nextval,‘Lars‘,‘Monsen‘)
上面的 SQL 语句会在 "Persons" 表中插入一条新记录。"P_Id" 的赋值是来自 seq_person 序列的下一个数字。"FirstName" 会被设置为 "Bill","LastName" 列会被设置为 "Gates"。
二十一、CREATE VIEW 语句: 在 SQL 中,视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表。
视图包含行和列,就像一个真实的表。视图中的字段就是来自一个或多个数据库中的真实的表中的字段。我们可以向视图添加 SQL 函数、WHERE 以及 JOIN 语句,我们也可以提交数据,就像这些来自于某个单一的表。
注:数据库的设计和结构不会受到视图中的函数、where 或 join 语句的影响。
语法:
CREATE VIEW view_name AS
SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition
注:视图总是显示最近的数据。每当用户查询视图时,数据库引擎通过使用 SQL 语句来重建数据。
可以从某个查询内部、某个存储过程内部,或者从另一个视图内部来使用视图。通过向视图添加函数、join 等等,我们可以向用户精确地提交我们希望提交的数据。
例1:样本数据库 Northwind 拥有一些被默认安装的视图。视图 "Current Product List" 会从 Products 表列出所有正在使用的产品。这个视图使用下列 SQL 创建:
CREATE VIEW
[Current Product List]AS
SELECT
ProductID,ProductName
FROM
Products
WHERE
Discontinued=No
我们可以查询上面这个视图:SELECT * FROM [Current Product List]
例2:Northwind 样本数据库的另一个视图会选取 Products 表中所有单位价格高于平均单位价格的产品:
CREATE VIEW
[Products Above Average Price]AS
SELECT
ProductName,UnitPrice
FROM
Products
WHERE
UnitPrice>(SELECT AVG(UnitPrice) FROM Products)
可以像这样查询上面这个视图:
SELECT * FROM [Products Above Average Price]
例3:另一个来自 Northwind 数据库的视图实例会计算在 1997 年每个种类的销售总数。请注意,这个视图会从另一个名为 "Product Sales for 1997" 的视图那里选取数据:
CREATE VIEW
[Category Sales For 1997]AS
SELECT DISTINCT
CategoryName,Sum(ProductSales)AS
CategorySales
FROM
[Product Sales for 1997]
GROUP BY
CategoryName
例4:也可以向查询添加条件。现在,我们仅仅需要查看 "Beverages" 类的全部销量:
SELECT
*FROM
[Category Sales For 1997]
WHERE
CategoryName=‘Beverages‘
更新视图:
SQL CREATE OR REPLACE VIEW Syntax
CREATE OR REPLACE VIEW view_name AS
SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition
例5:向 "Current Product List" 视图添加 "Category" 列。我们将通过下列 SQL 更新视图:
CREATE VIEW [Current Product List] AS
SELECT ProductID,ProductName,Category
FROM Products
WHERE Discontinued=No
例6; DROP VIEW 命令来删除视图。
SQL DROP VIEW Syntax
DROP VIEW view_name
SQL Server 中最重要的内建日期函数:
函数 |
描述 |
GETDATE() |
返回当前日期和时间 |
DATEPART() |
返回日期/时间的单独部分 |
DATEADD() |
在日期中添加或减去指定的时间间隔 |
DATEDIFF() |
返回两个日期之间的时间 |
CONVERT() |
用不同的格式显示日期/时间 |
Server 使用下列数据类型在数据库中存储日期或日期/时间值:
二十二、NULL 值
如果表中的某个列是可选的,那么我们可以在不向该列添加值的情况下插入新记录或更新已有的记录。这意味着该字段将以 NULL 值保存。
NULL 值的处理方式与其他值不同,NULL 用作未知的或不适用的值的占位符。
注释:无法比较 NULL 和 0;它们是不等价的。
例1:请看下面的 "Persons" 表:
Id |
LastName |
FirstName |
Address |
City |
1 |
Adams |
John |
|
London |
2 |
Bush |
George |
Fifth Avenue |
New York |
3 |
Carter |
Thomas |
|
Beijing |
假如 "Persons" 表中的 "Address" 列是可选的。这意味着如果在 "Address" 列插入一条不带值的记录,"Address" 列会使用 NULL 值保存。
测试 NULL 值:使用 IS NULL 和 IS NOT NULL 操作符,无法使用比较运算符来测试 NULL 值,比如 =, <, 或者 <>。
(1)IS NULL
例2:仅仅选取在 "Address" 列中带有 NULL 值的记录,使用 IS NULL 操作符。
SELECT LastName,FirstName,Address FROM Persons
WHERE Address IS NULL
结果集:
LastName |
FirstName |
Address |
Adams |
John |
|
Carter |
Thomas |
|
提示:请始终使用 IS NULL 来查找 NULL 值。
(2)IS NOT NULL
例3;选取在 "Address" 列中不带有 NULL 值的记录,使用 IS NOT NULL 操作符。
SELECT LastName,FirstName,Address FROM Persons
WHERE Address IS NOT NULL
结果集:
LastName |
FirstName |
Address |
Bush |
George |
Fifth Avenue |
(3)ISNULL()、NVL()函数
例4:
Products"表:
P_Id |
ProductName |
UnitPrice |
UnitsInStock |
UnitsOnOrder |
1 |
computer |
699 |
25 |
15 |
2 |
printer |
365 |
36 |
|
3 |
telephone |
280 |
159 |
57 |
假如 "UnitsOnOrder" 是可选的,而且可以包含 NULL 值。
我们使用如下 SELECT 语句:
SELECT ProductName,UnitPrice*(UnitsInStock+UnitsOnOrder)
FROM Products
例4中,如果有 "UnitsOnOrder" 值是 NULL,那么结果是 NULL。
微软的 ISNULL() 函数用于规定如何处理 NULL 值。
NVL(), IFNULL() 和 COALESCE() 函数也可以达到相同的结果。
在这里,我们希望 NULL 值为 0。
下面,如果 "UnitsOnOrder" 是 NULL,则不利于计算,因此如果值是 NULL 则 ISNULL() 返回 0。
使用SQL Server 语句:
SELECT ProductName,UnitPrice*(UnitsInStock+ISNULL(UnitsOnOrder,0))
FROM Products
使用Oracle语句:
Oracle 没有 ISNULL() 函数。可以使用 NVL() 函数达到相同的结果:
SELECT ProductName,UnitPrice*(UnitsInStock+NVL(UnitsOnOrder,0))
FROM Products
二十三、SQL Server 数据类型
数据类型 |
描述 |
存储 |
char(n) |
固定长度的字符串。最多 8,000 个字符。 |
n |
varchar(n) |
可变长度的字符串。最多 8,000 个字符。 |
|
varchar(max) |
可变长度的字符串。最多 1,073,741,824 个字符。 |
|
text |
可变长度的字符串。最多 2GB 字符数据。 |
|
数据类型 |
描述 |
存储 |
nchar(n) |
固定长度的 Unicode 数据。最多 4,000 个字符。 |
|
nvarchar(n) |
可变长度的 Unicode 数据。最多 4,000 个字符。 |
|
nvarchar(max) |
可变长度的 Unicode 数据。最多 536,870,912 个字符。 |
|
ntext |
可变长度的 Unicode 数据。最多 2GB 字符数据。 |
|
数据类型 |
描述 |
存储 |
bit |
允许 0、1 或 NULL |
|
binary(n) |
固定长度的二进制数据。最多 8,000 字节。 |
|
varbinary(n) |
可变长度的二进制数据。最多 8,000 字节。 |
|
varbinary(max) |
可变长度的二进制数据。最多 2GB 字节。 |
|
image |
可变长度的二进制数据。最多 2GB。 |
|
数据类型 |
描述 |
存储 |
tinyint |
允许从 0 到 255 的所有数字。 |
1 字节 |
smallint |
允许从 -32,768 到 32,767 的所有数字。 |
2 字节 |
int |
允许从 -2,147,483,648 到 2,147,483,647 的所有数字。 |
4 字节 |
bigint |
允许介于 -9,223,372,036,854,775,808 和 9,223,372,036,854,775,807 之间的所有数字。 |
8 字节 |
decimal(p,s) |
固定精度和比例的数字。允许从 -10^38 +1 到 10^38 -1 之间的数字。 p 参数指示可以存储的最大位数(小数点左侧和右侧)。p 必须是 1 到 38 之间的值。默认是 18。 s 参数指示小数点右侧存储的最大位数。s 必须是 0 到 p 之间的值。默认是 0。 |
5-17 字节 |
numeric(p,s) |
固定精度和比例的数字。允许从 -10^38 +1 到 10^38 -1 之间的数字。 p 参数指示可以存储的最大位数(小数点左侧和右侧)。p 必须是 1 到 38 之间的值。默认是 18。 s 参数指示小数点右侧存储的最大位数。s 必须是 0 到 p 之间的值。默认是 0。 |
5-17 字节 |
smallmoney |
介于 -214,748.3648 和 214,748.3647 之间的货币数据。 |
4 字节 |
money |
介于 -922,337,203,685,477.5808 和 922,337,203,685,477.5807 之间的货币数据。 |
8 字节 |
float(n) |
从 -1.79E + 308 到 1.79E + 308 的浮动精度数字数据。 参数 n 指示该字段保存 4 字节还是 8 字节。float(24) 保存 4 字节,而 float(53) 保存 8 字节。n 的默认值是 53。 |
4 或 8 字节 |
real |
从 -3.40E + 38 到 3.40E + 38 的浮动精度数字数据。 |
4 字节 |
数据类型 |
描述 |
存储 |
datetime |
从 1753 年 1 月 1 日 到 9999 年 12 月 31 日,精度为 3.33 毫秒。 |
8 bytes |
datetime2 |
从 1753 年 1 月 1 日 到 9999 年 12 月 31 日,精度为 100 纳秒。 |
6-8 bytes |
smalldatetime |
从 1900 年 1 月 1 日 到 2079 年 6 月 6 日,精度为 1 分钟。 |
4 bytes |
date |
仅存储日期。从 0001 年 1 月 1 日 到 9999 年 12 月 31 日。 |
3 bytes |
time |
仅存储时间。精度为 100 纳秒。 |
3-5 bytes |
datetimeoffset |
与 datetime2 相同,外加时区偏移。 |
8-10 bytes |
timestamp |
存储唯一的数字,每当创建或修改某行时,该数字会更新。timestamp 基于内部时钟,不对应真实时间。每个表只能有一个 timestamp 变量。 |
|
数据类型 |
描述 |
sql_variant |
存储最多 8,000 字节不同数据类型的数据,除了 text、ntext 以及 timestamp。 |
uniqueidentifier |
存储全局标识符 (GUID)。 |
xml |
存储 XML 格式化数据。最多 2GB。 |
cursor |
存储对用于数据库操作的指针的引用。 |
table |
存储结果集,供稍后处理。 |
二十四、GROUP BY 语句:GROUP BY 语句用于结合合计函数,根据一个或多个列对结果集进行分组。
语法:
SELECT column_name, aggregate_function(column_name)
FROM table_name
WHERE column_name operator value
GROUP BY column_name
例1:
"Orders" 表:
O_Id |
OrderDate |
OrderPrice |
Customer |
1 |
2008/12/29 |
1000 |
Bush |
2 |
2008/11/23 |
1600 |
Carter |
3 |
2008/10/05 |
700 |
Bush |
4 |
2008/09/28 |
300 |
Bush |
5 |
2008/08/06 |
2000 |
Adams |
6 |
2008/07/21 |
100 |
Carter |
要查找每个客户的总金额(总订单):
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders
GROUP BY Customer
结果集:
Customer |
SUM(OrderPrice) |
Bush |
2000 |
Carter |
1700 |
Adams |
2000 |
如果省略 GROUP BY:
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders
结果集:
Customer |
SUM(OrderPrice) |
Bush |
5700 |
Carter |
5700 |
Bush |
5700 |
Bush |
5700 |
Adams |
5700 |
Carter |
5700 |
上面的结果集不是我们需要的。
那么为什么不能使用上面这条 SELECT 语句呢?解释如下:上面的 SELECT 语句指定了两列(Customer 和 SUM(OrderPrice))。"SUM(OrderPrice)" 返回一个单独的值("OrderPrice" 列的总计),而 "Customer" 返回 6 个值(每个值对应 "Orders" 表中的每一行)。因此,我们得不到正确的结果。不过,您已经看到了,GROUP BY 语句解决了这个问题。
例2:GROUP BY 一个以上的列
SELECT Customer,OrderDate,SUM(OrderPrice) FROM Orders
GROUP BY Customer,OrderDate
二十五、HAVING 子句:在 SQL 中增加 HAVING 子句原因是,WHERE 关键字无法与合计函数一起使用。
语法;
SELECT column_name, aggregate_function(column_name)
FROM table_name
WHERE column_name operator value
GROUP BY column_name
HAVING aggregate_function(column_name) operator value
例1;
"Orders" 表:
O_Id |
OrderDate |
OrderPrice |
Customer |
1 |
2008/12/29 |
1000 |
Bush |
2 |
2008/11/23 |
1600 |
Carter |
3 |
2008/10/05 |
700 |
Bush |
4 |
2008/09/28 |
300 |
Bush |
5 |
2008/08/06 |
2000 |
Adams |
6 |
2008/07/21 |
100 |
Carter |
要查找订单总金额少于 2000 的客户:
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders
GROUP BY Customer
HAVING SUM(OrderPrice)<2000
结果集:
Customer |
SUM(OrderPrice) |
Carter |
1700 |
现在我们希望查找客户 "Bush" 或 "Adams" 拥有超过 1500 的订单总金额。
在 SQL 语句中增加了一个普通的 WHERE 子句:
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders
WHERE Customer=‘Bush‘ OR Customer=‘Adams‘
GROUP BY Customer
HAVING SUM(OrderPrice)>1500
结果集:
Customer |
SUM(OrderPrice) |
Bush |
2000 |
Adams |
2000 |
标签:des style http 使用 io strong ar for 数据
原文地址:http://www.cnblogs.com/littleTing/p/3944705.html