Как найти данные в таблице sql

Время на прочтение
5 мин

Количество просмотров 62K

Описание общей потребности в поиске данных и объектов в базе данных

Поиск данных, а также хранимых процедур, таблиц и других объектов в базе данных является достаточно актуальным вопросом в том числе и для C#-разработчиков, а также и для .NET-разработки в целом.

Достаточно часто может возникнуть ситуация, при которой нужно найти:

1. объект базы данных (таблицу, представление, хранимую процедуру, функцию и т д)
2. данные (значение и в какой таблице располагается)
3. фрагмент кода в определениях объектов базы данных

Существует множество готовых решений как платных, так и бесплатных.

Сначала рассмотрим как можно осуществлять поиск данных и объектов в базе данных с помощью встроенных средств самой СУБД, а затем рассмотрим как это сделать с помощью бесплатной утилиты dbForge Search.

Поиск с помощью встроенных средств самой СУБД

Определить есть ли таблица Employee в базе данных можно с помощью следующего скрипта:

select [object_id], [schema_id],
	   schema_name([schema_id]) as [schema_name], 
	   [name], 
	   [type], 
	   [type_desc], 
	   [create_date], 
	   [modify_date]
from sys.all_objects
where [name]='Employee';

Результат может быть примерно такой:

Здесь выводятся:

1. идентификаторы объекта и схемы, где располагается объект
2. название этой схемы и название этого объекта
3. тип объекта и описание этого типа объекта
4. даты и время создания и последней модификации объекта

Чтобы найти все вхождения строки “Project”, то можно использовать следующий скрипт:

select [object_id], [schema_id],
	   schema_name([schema_id]) as [schema_name], 
	   [name], 
	   [type], 
	   [type_desc], 
	   [create_date], 
	   [modify_date]
from sys.all_objects
where [name] like '%Project%';

Результат может быть примерно такой:

Как видно из результата, здесь подстроку “Project” содержат не только две таблицы Project и ProjectSkill, но и также некоторые первичные и внешние ключи.

Чтобы понять кому именно принадлежат данные ключи, добавим в вывод поле parent_object_id и его имя и схему, в которой он располагается следующим образом:

select ao.[object_id], ao.[schema_id],
	   schema_name(ao.[schema_id]) as [schema_name],
	   ao.parent_object_id,
	   p.[schema_id] as [parent_schema_id],
	   schema_name(p.[schema_id]) as [parent_schema_name],
	   p.[name] as [parent_name],
	   ao.[name], 
	   ao.[type], 
	   ao.[type_desc], 
	   ao.[create_date], 
	   ao.[modify_date]
from sys.all_objects as ao
left outer join sys.all_objects as p on ao.[parent_object_id]=p.[object_id]
where ao.[name] like '%Project%';

Результатом будет вывод таблицы с детальной информацией о родительских объектах, т е где определены первичные и внешние ключи:

В запросах используются следующие системные объекты:

• таблица sys.all_objects
• скалярная функция schema_name

Итак, разобрали как найти объекты в базе данных с помощью встроенных средств самой СУБД.
Теперь покажем как найти данные в базе данных на примере поиска строк.

Чтобы найти строковое значение по всем таблицам базы данных, можно воспользоваться следующим решением. Упростим данное решение и покажем как можно найти например значение “Ramiro” с помощью следующего скрипта:

set nocount on
declare @name varchar(128), @substr nvarchar(4000), @column varchar(128)
set @substr = '%Ramiro%'

declare @sql nvarchar(max);

create table #rslt 
(table_name varchar(128), field_name varchar(128), [value] nvarchar(max))

declare s cursor for select table_name as table_name from information_schema.tables where table_type = 'BASE TABLE' order by table_name
open s
fetch next from s into @name
while @@fetch_status = 0
begin
 declare c cursor for 
	select quotename(column_name) as column_name from information_schema.columns 
	  where data_type in ('text', 'ntext', 'varchar', 'char', 'nvarchar', 'char', 'sysname', 'int', 'tinyint') and table_name  = @name
 set @name = quotename(@name)
 open c
 fetch next from c into @column
 while @@fetch_status = 0
 begin
   --print 'Processing table - ' + @name + ', column - ' + @column

   set @sql='insert into #rslt select ''' + @name + ''' as Table_name, ''' + @column + ''', cast(' + @column + 
	' as nvarchar(max)) from' + @name + ' where cast(' + @column + ' as nvarchar(max)) like ''' + @substr + '''';

	print @sql;

   exec(@sql);

   fetch next from c into @column;
 end
 close c
 deallocate c
 fetch next from s into @name
end
select table_name as [Table Name], field_name as [Field Name], count(*) as [Found Mathes] from #rslt
group by table_name, field_name
order by table_name, field_name

drop table #rslt
close s
deallocate s

Результат выполнения может быть таким:

Здесь выводятся имена таблиц и в каких столбцах хранится значение, содержащие подстроку “Ramiro”. А также количество найденных входов данной подстроки для найденной пары таблица-колонка.

Чтобы найти объекты, в определениях которых есть заданный фрагмент кода, можно воспользоваться следующими системными представлениями:

1. sys.sql_modules
2. sys.all_sql_modules
3. sys.syscomments

Например, используя последнее представление, можно с помощью следующего скрипта найти все объекты, в определениях которых встречается заданный фрагмент кода:

select obj.[object_id],
	   obj.[name],
	   obj.[type_desc],
	   sc.[text]
from sys.syscomments as sc
inner join sys.objects obj on sc.[id]=obj.[object_id]
where sc.[text] like '%code snippet%';

Здесь будет выведен идентификатор, название, описание и полное определение объекта.

Поиск с помощью бесплатной утилиты dbForge Search

Однако, более удобно поиск производить с помощью готовых хороших инструментов. Одним из таких инструментов является dbForge Search.

Для вызова этой утилиты в окне SSMS нажмите на кнопку .

Появится следующее окно поиска:

Обратите внимание на верхнюю панель (слева направо):

1. можно переключать режим поиска (ищем DDL (объекты) или данные)
2. непосредственно что ищем (какую подстроку)
3. учитывать ли регистр, искать точное соответствие слову, искать вхождения:

   

4. группировать результат по типам объектов — кнопка
5. выбрать нужные типы объектов для поиска:

   

6. также можно задать несколько баз данных для поиска и выбрать экземпляр MS SQL Server

Это все в режиме поиска объектов, т е когда включен DDL:

В режиме поиска данных изменится только выбор типов объектов:

А именно будут доступны для выбора только таблицы, где и хранятся собственно сами данные:

Теперь как и раньше найдем все вхождения подстроки “Project” в названиях объектов:

Как видно, был выбран режим поиска по DDL-объектам, заполнено что ищем-строка “Project”, остальное все было по умолчанию.

При выделении найденного объекта внизу отображается код определения данного объекта или всего его родительского объекта.

Также можно переместить навигацию на найденный объект, щелкнув на кнопку :

Можно также сгруппировать найденные объекты по их типу:

Обратите внимание, что выводятся даже те таблицы, в которых есть поля, в именах которых содержится подстрока “Project”. Однако, напомним, что режим поиска можно менять: искать полное соответствие/частичное/учитывать регистр или нет.

Теперь найдем значение “Ramiro” по всем таблицам:

Обратите внимание, что внизу отображаются все строки, в которых содержится подстрока “Ramiro” выбранной таблицы Employee.

Также можно переместить навигацию к найденному объекту, нажав как и ранее на кнопку :

Таким образом мы можем искать нужные объекты и данные в базе данных.

Заключение

Были рассмотрены способы поиска как самих данных, так и объектов в базе данных как с помощью встроенных средств самой СУБД MS SQL Server, так и с помощью бесплатной утилиты dbForge Search.

Также от компании Devart есть и ряд других бесплатных готовых решений, полный список которых можно посмотреть здесь.

Источники

• Search_Script.sql
• SSMS
• dbForge Search
• Документация по Microsoft SQL
• Бесплатные решения от компании Devart

If you are avoiding stored procedures like the plague, or are unable to do a mysql_dump due to permissions, or running into other various reasons.

I would suggest a three-step approach like this:

1) Where this query builds a bunch of queries as a result set.

# =================
# VAR/CHAR SEARCH
# =================
# BE ADVISED USE ANY OF THESE WITH CAUTION
# DON'T RUN ON YOUR PRODUCTION SERVER 
# ** USE AN ALTERNATE BACKUP **

SELECT 
    CONCAT('SELECT * FROM ', A.TABLE_SCHEMA, '.', A.TABLE_NAME, 
           ' WHERE ', A.COLUMN_NAME, ' LIKE '%stuff%';') 
FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS A
WHERE 
            A.TABLE_SCHEMA != 'mysql' 
AND     A.TABLE_SCHEMA != 'innodb' 
AND     A.TABLE_SCHEMA != 'performance_schema' 
AND     A.TABLE_SCHEMA != 'information_schema'
AND     
        (
            A.DATA_TYPE LIKE '%text%'
        OR  
            A.DATA_TYPE LIKE '%char%'
        )
;

.

# =================
# NUMBER SEARCH
# =================
# BE ADVISED USE WITH CAUTION

SELECT 
    CONCAT('SELECT * FROM ', A.TABLE_SCHEMA, '.', A.TABLE_NAME, 
           ' WHERE ', A.COLUMN_NAME, ' IN ('%1234567890%');') 
FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS A
WHERE 
            A.TABLE_SCHEMA != 'mysql' 
AND     A.TABLE_SCHEMA != 'innodb' 
AND     A.TABLE_SCHEMA != 'performance_schema' 
AND     A.TABLE_SCHEMA != 'information_schema'
AND     A.DATA_TYPE IN ('bigint','int','smallint','tinyint','decimal','double')
;

.

# =================
# BLOB SEARCH
# =================
# BE ADVISED THIS IS CAN END HORRIFICALLY IF YOU DONT KNOW WHAT YOU ARE DOING
# YOU SHOULD KNOW IF YOU HAVE FULL TEXT INDEX ON OR NOT
# MISUSE AND YOU COULD CRASH A LARGE SERVER
SELECT 
    CONCAT('SELECT CONVERT(',A.COLUMN_NAME, ' USING utf8) FROM ', A.TABLE_SCHEMA, '.', A.TABLE_NAME, 
           ' WHERE CONVERT(',A.COLUMN_NAME, ' USING utf8) IN ('%someText%');') 
FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS A
WHERE 
            A.TABLE_SCHEMA != 'mysql' 
AND     A.TABLE_SCHEMA != 'innodb' 
AND     A.TABLE_SCHEMA != 'performance_schema' 
AND     A.TABLE_SCHEMA != 'information_schema'
AND     A.DATA_TYPE LIKE '%blob%'
;

Results should look like this:

2) You can then just Right Click and use the Copy Row (tab-separated)

3) Paste results in a new query window and run to your heart’s content.

Detail: I exclude system schema’s that you may not usually see in your workbench unless you have the option Show Metadata and Internal Schemas checked.

I did this to provide a quick way to ANALYZE an entire HOST or DB if needed or to run OPTIMIZE statements to support performance improvements.

I’m sure there are different ways you may go about doing this but here’s what works for me:

-- ========================================== DYNAMICALLY FIND TABLES AND CREATE A LIST OF QUERIES IN THE RESULTS TO ANALYZE THEM
SELECT CONCAT('ANALYZE TABLE ', TABLE_SCHEMA, '.', TABLE_NAME, ';') FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = 'dbname';

-- ========================================== DYNAMICALLY FIND TABLES AND CREATE A LIST OF QUERIES IN THE RESULTS TO OPTIMIZE THEM
SELECT CONCAT('OPTIMIZE TABLE ', TABLE_SCHEMA, '.', TABLE_NAME, ';') FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = 'dbname';

Tested On MySQL Version: 5.6.23

WARNING: DO NOT RUN THIS IF:

1. You are concerned with causing Table-locks (keep an eye on your client-connections)

2. You are unsure about what you are doing.

3. You are trying to anger you DBA. (you may have people at your desk with the quickness.)

Cheers, Jay ;-]

I found a fast way after reading the answer of Jose Hernandez Naranjo using a subquery. This has the benefit that we do not have to add an extra column to the database.

Let’s suppose we have a table person with the columns PersonID, Firstname, Name, Cellphone, Email and Place, which should all be search and The full name including the Place should be outputet. The code would than look the following way:

SELECT Firstname, Name, Place 
FROM person NATURAL JOIN 
  (SELECT PersonID, CONCAT(Firstname, ' ', Name, ' ', Cellphone, ' ',
   Email, ' ', Place) search_string FROM person) as all_in_one
WHERE search_string LIKE '%Hans%' AND search_string LIKE '%Muster%'

If you are using the SQL from another language like PHP, you can add the part behind the WHERE using a loop. Here an example from PHP:

$q = $_GET['q'];
$words = explode(" ", $q);
foreach($words as $word){
  if(is_null($search_query)){
     $search_query = "search_string LIKE '%$word%'";
  }else{
     $search_query .= " AND search_string LIKE '%$word%'";
  }     
}

(Attention: This example does not do any check of the GET Variable which could be potentially used for SQL injection.)

От автора: вы тут запись мою не видели? Выпала из базы, теперь не знаю, что и делать! Наверное, сегодня возьмемся за поиск в MySQL. А я как раз вспомню, как более эффективно просеивать данные в СУБД и заодно свою строку постараюсь найти.

Зачем просеивать?

Просеивание в MySQL – одна из самых часто выполняемых задач. Для этого в системах управления БД, поддерживающих SQL, используется команда SELECT. В предыдущих материалах мы уже сталкивались с ней, применяя ее для нахождения и вывода строк, отвечающих «простеньким» критериям сортировки. На самом деле данная команда является одной из главных, и ее возможности в сфере поиска записей почти безграничны.

При этом написание правильных запросов на выборку данных в MySQL очень часто похоже на составление заклинаний. Особенно такое впечатление складывается у новичков, которые только ступили на путь изучения СУБД. Но сегодня мы постараемся развеять это «сюрреалистическое» наваждение, и научимся составлять правильные запросы для поиска по MySQL базе.

Как уже у нас заведено, начнем с обзора возможностей phpMYAdmin. Посмотрим, каким встроенным функционалом для сортировки данных обладает эта программа.

Просеиваем строки через phpMyAdmin

Зайдите в программу, выберите любую БД и таблицу в ней. Я бы советовал вам использовать таблицу поменьше, в которой всего несколько срок. В них лучше видны результаты сортировки.

Выбрав слева в меню базу и таблицу, перейдите сверху в раздел «Обзор». После этого СУБД выведет все строки, которые содержатся в данной структуре. Для этого программа направила на выполнение серверу БД запрос на выборку. Его код отображается выше результатов выборки.

Ниже находится весь встроенный функционал программы для поиска по MySQL базе. Чтобы установить способ «просеивания» по первичному ключу (по убыванию или возрастанию), используется переключатель «Сортировать по индексу».

Кроме этого можно «просеять» все строки, изменив порядок вывода данных по значению каждого из столбцов (убыванию и возрастанию). Для этого нужно нажать на имя столбца вверху списка. При этом для строковых значений порядок вывода будет изменяться в алфавитном порядке.

Но весь этот функционал пригодится вам только для осуществления поиска в небольших таблицах. Для более внушительных объемов данных придется использовать SQL.

Мощные средства SQL

Как уже упоминалось, для поиска в MySQL используется команда SELECT. Ее синтаксис я приводить не буду, поскольку его размер может испугать даже самого опытного разработчика. Поэтому только на скриншоте, чтобы вы не упали в обморок :).

Будет «постигать» данную команду на примерах ее использования, которые могут пригодиться вам для построения более сложных запросов. Стартуем! Я все-таки опять «поиграюсь» со своими «зверушками», и все запросы буду адресовать таблице animal:

Находим строку по номеру id:

В этом запросе мы используем оператор WHERE, после которого задаем критерий поиска. Выводим определенные столбцы искомой строки:

В данном примере мы вывели не полностью искомую строку, а только значение столбца name. Поиск по строковому значению:

Здесь мы использовали в качестве параметра для поиска по MySQL базе строчное значение. Сортировка результатов выборки по возрастанию или убыванию:

Для сортировки результатов выборки мы использовали директиву ORDER BY. По умолчанию, установлена сортировка по возрастанию (ключевое слово ASC). Чтобы задать обратный порядок (по убыванию) нужно использовать слово DESC.

Если нужно найти значения, отвечающие определенным параметрам, и отсортировать результаты выборки по убыванию:

Углубляемся

Давайте покинем наше «зверье» и перенесемся в базу данных world. На ней я продемонстрирую еще несколько примеров выборки данных, соответствующих заданным параметрам. Все запросы я буду демонстрировать на основе таблицы country. Иногда (особенно в больших по размеру таблицах) требуется задать не один критерий для поиска, а несколько. Тогда запрос на получения списка стран из Европы и Африки будет выглядеть следующим образом:

Этот же запрос на поиск по MySQL базе можно укоротить, если использовать ключевое слово in. Например:

Для указания диапазона выборки применяется ключевое слово Between. Давайте выведем страны с численностью населения от 10 до 50 тыс. За основу возьмем предыдущий запрос:

Пример в PHP

Теперь приведем пример, как запустить поиск в PHP MySQL данных. Используем предыдущий запрос.

Ну, вроде бы я вкратце рассказал вам все о поиске в MySQL. Надеюсь, из этой статьи вы почерпнули для себя что-то новенькое. А свою строку я так и не нашел. Наверное, кот утащил, пока я отходил от компа. Ох, уж это зверье :).

Самым популярным способом доступа к реляционным базам данных является язык запросов SQL. Именно с ним мы и будем знакомиться в этой главе. Мне кажется, проще всего начинать знакомство с доступа к данным, потому что это самый важный и часто используемый компонент и знание, которое необходимо программистам и тестерам.

Для те, кто знает и тем более говорит на английском язык запросов будет прост, потому что построение команд по своей структуре похоже, как мы строим предложения, чтобы попросить голосовой помощник сделать что-то.

Для тестирования нам понадобиться какая-то база данных, на которой мы будем тренироваться. Так как создание самой базы и таблиц я решил отложить на потом, я подготовил файл, который создаст для вас две таблицы.

Phone:

City

Итак, скачайте файл testdb.sql

Если вы используете VS Code, то подключитесь к базе данных mysql, откройте новое окно для SQL запросов, скопируйте в него содержимое файла testdb.sql, и нажмите кнопку выполнения.

Если вы используете командную строку, то подключитесь к базе данных, скопируйте содержимое файла testdb.sql в буфер обмена и теперь кликните правой кнопкой в окне терминала. Команды из файла должны вставиться и выполниться в терминале. Выполняться все, кроме последней, вам скорей всего придется нажать Enter, чтобы завершить последнюю команду.

Теперь мы готовы к изучению SQL. Когда вы работаете с Excel таблицей, что вы можете с ней сделать? Искать данные в таблице поиском, добавлять новые строки, изменять существующие, удалять строки. То же самое можно делать и с базой данных, давайте начнем знакомиться с тем, как можно отображать содержимое таблицы и искать данные.

SELECT доступ к одной таблице

Команда SELECT достаточно простая, потому что она выглядит и звучит вполне логично и последовательно. Да, она может быть и сложной, потому что позволяет достаточно многое, и чтобы не пугать вас, я даже не буду пытаться показывать сейчас максимальную версию.

Начнем с самой простой версии:

SELECT колонки FROM базаданных.таблица

Большими буквами я выделил ключевые слова языка запросов SQL, а русскими маленькими буквами показано то, что мы должны заменить на реальные значения. Если перевести эту команду, то она будет звучать:

ВЫБРАТЬ колонки ИЗ база.данных.таблица

Если исправить склонение в последнем слове, то все будет звучать совсем ясно и понятно.

Колонки – это список имен колонок через запятую. Если вы хотите выбрать все колонки, то можно указать символ звездочки *.

У нас есть таблица City, давайте выберем из нее все записи и все колонки. Все колонки, значит нужно заменить слово «колонки» на символ звездочки, а на месте таблицы пишем city и в результате получаем

SELECT * FROM testdb.сity

Не забываем, что если выполнять из командной строки в mysql, то нужно в конце добавить точку запятой, но очень часто она не нужна, поэтому я в своих запросах буду опускать этот символ.

В результате мы должны увидеть следующее:

+--------+-----------+
| cityid | cityname  |
+--------+-----------+
|      1 | Toronto   |
|      2 | Vancouver |
|      3 | Montreal  |
+--------+-----------+
3 rows in set (0.00 sec)

Если мы пишем множество запросов, неужели каждый раз придется писать имя базы данных перед именем таблицы? Нет, это не обязательно. Если вы работаете с определенной базой, то можно как бы перейти в нее, или можно еще сказать выбрать ее. Для этого выполняем команду:

USE базаданных

Слово USE означает «использовать». То есть мы просим сервер использовать определенную базу для всех последующих запросов, пока снова не выберем другую. В нашем случае база данных это testdb, так что выполняем команду:

USE testdb

Теперь имя базы перед именем таблицы указывать не нужно, а значит запрос на получения всех колонок и всех строк из таблицы city может выглядеть теперь так:

SELECT * FROM сity

Это достаточно важный пункт, поэтому не забывайте его. В дальнейшем я буду писать запросы с учетом, что текущая база данных это testdb и поэтому перед именем таблицы указывать имя базы не буду.

В зависимости от настроек и используемой базы данных имена SQL может быть чувствительным к регистру и нет. Все чаще сталкиваюсь с тем, что MySQL по умолчанию ставится чувствительным к регистру, а значит имя таблицы нужно указать именно так, как это было при создании. Чтобы было проще, я все имена давал в нижем регистре.

Это значит, что следующие две команды могут завершиться ошибкой:

SELECT * FROM City
SELECT * FROM CITY

Потому что называние города написано в неверном регистре.

Писать команды SQL большими буквами не обязательно. Вот их как раз можно писать в любом регистре и следующая команда завершиться удачно:

select * from city 

Или даже эта

SeLeCt * FrOm city

Я не помню уже почему, то много лет назад, еще в 90-е годы я привык писать все слова, которые относятся к SQL большими буквами, чтобы они выделялись. На мой взгляд это читается проще, но вы не обязаны следовать этому же подходу.

Если в качестве колонок указать звездочку, то отображаются все поля в том порядке, в котором они создавались в базе данных. Мы можем перечислить имена через запятую:

SELECT cityid, cityname FROM city

В этом случае у нас есть возможность указать имена в любом порядке и указать сначала имя города, а потом идентификатор:

SELECT cityname, cityid FROM city

Или можно отобразить только имя города:

SELECT cityname FROM city

Настоятельно рекомендую повторять все, что мы здесь рассматриваем, потому что именно практика позволяет лучше запомнить материал.

Пробелы в именах объектов базы данных

У тебя может возникнуть вопрос – а что, а можно создавать имена таблица или колонок из нескольких слов и как тогда MySQL будет работать с пробелами? Создавать объекты с пробелами можно, но в этом случае имя нужно окружить специальными символами, которые зависят от базы данных, в MySQL это символ ` который находится слева от цифры 1 на большинстве клавиш.

Так что теоретически наш запрос может выглядеть так:

SELECT `Adress id`, Name FROM `Address Table`

Обратите внимание, что колонка Address id содержит пробел, поэтому вначале и в конце стоит символ `. У колонки Name нет пробелов, поэтому ничего добавлять не нужно. У имени таблицы так же есть пробел.

Если в имени объекта есть пробел, то ` является обязательным, если пробела нет, то можно поставить, а можно и опустить. Это значит, следующие запросы одинаково корректны:

SELECT `cityname` FROM `city`;
SELECT cityname FROM `city`;
SELECT `cityname` FROM city;
SELECT cityname FROM city;

Все они корректны и все будут работать.

Хотя все примеры мы рассматриваем и тестируем под MySQL, почти все они будут работать и в других базах данных, но вот разделитель в разных базах может отличаться. В MS SQL Server это квадратные скобки:

SELECT [cityname] FROM [city];

Очень часто программисты стараются создавать таблицы и колонки без пробелов, поэтому не так часто можно увидеть запросы, в которых используются символы, которыми окружаются имена объектов.

Фильтрация выборки WHERE

Отлично, мы научились выбирать все данные из таблицы или определенные колонки, а теперь хорошо бы научиться еще и выбирать только определенные строки.

Формат команды выборки начинает усложняться и уже начинает выглядеть так:

ВЫБРАТЬ колонки ИЗ таблица ГДЕ фильтр

В качестве фильтра можно указывать имя колонки, по которой мы хотим фильтровать и значение, которое мы ищем. Например, если мы хотим найти все записи из нашего телефонного справочника, где фамилия владельца это Doe, то мы должны в фильтре указать:

lastname = 'Doe'

Здесь lastname – это имя колонки, поэтому его просто указываем без каких-то дополнений. Когда сервер будет читать этот запрос, то он увидит слово lastname, попробует найти это имя среди известных ему имен и без проблем сможет найти его, так что вопросов нет.

Фамилия – это строка, которая неизвестна MySQL. Для него это просто текст, и он не уверен, где начинается строка и заканчивается. Чтобы проще было определить начало и конец произвольных строк, мы должны помещать их в одинарные кавычки, как в примере выше.

Взглянем на следующий пример:

lastname = Mc Donald

Без одинарных кавычек MySQL не сможет понять этот фильтр, потому что он будет думать – нужно ли искать только по Mc или нужно искать по Mc Donald. А если все это объединить в одинарные кавычки, то фильтр станет корректным.

lastname = 'Mc Donald'

Если символы, которыми мы окружаем имена объектов являются НЕ обязательными, то одинарные кавычки являются обязательными и их опускать НЕЛЬЗЯ.

Итак, полный запрос, который все записи людей с фамилией Doe будет выглядеть так:

SELECT * FROM phone WHERE lastname = 'Doe'; 

В результате вы должны увидеть только две строки:

+---------+-----------+----------+---------+--------+
| phoneid | firstname | lastname | phone   | cityid |
+---------+-----------+----------+---------+--------+
|       1 | John      | Doe      | 4144122 |      1 |
|       2 | Steve     | Doe      | 414124  |      1 |
+---------+-----------+----------+---------+--------+
2 rows in set (0.01 sec)

В большом городе может оказаться слишком много людей с фамилией Doe и когда мы ищем телефон, то скорей всего мы знаем, что нужного нам человека зовут Steve. Мы можем искать сразу по двум колонкам – имени и фамилии, просто объединив обе проверки с помощью слова AND:

SELECT * FROM phone WHERE lastname = 'Doe' AND firstname = 'Steve'; 

В ответ должна быть отображена только одна строка:

+---------+-----------+----------+--------+--------+
| phoneid | firstname | lastname | phone  | cityid |
+---------+-----------+----------+--------+--------+
|       2 | Steve     | Doe      | 414124 |      1 |
+---------+-----------+----------+--------+--------+
1 row in set (0.00 sec)

Взглянем по-другому – мы ищем по фамилии и хотим увидеть всех, чья фамилия Doe или Jackson. Просто возможно человек поменял фамилию, и мы не знаем, под какой из них остался зарегистрирован телефон. Нам нужна записи, где колонка lastname равна Doe или Jackson. Именно так мы и должны писать наш запрос, объединив две проверки с помощью ИЛИ, в английском это OR:

SELECT * FROM phone WHERE lastname = 'Doe' OR lastname = 'Jackson'; 

Результат

+---------+-----------+----------+-----------+--------+
| phoneid | firstname | lastname | phone     | cityid |
+---------+-----------+----------+-----------+--------+
|       1 | John      | Doe      | 4144122   |      1 |
|       2 | Steve     | Doe      | 414124    |      1 |
|       6 | Michael   | Jackson  | 4142544   |      3 |
|       8 | Andre     | Jackson  | 414254422 |      3 |
+---------+-----------+----------+-----------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)

Ok, фамилии меняют после свадьбы и хотя у меня в таблице все имена мужские (я только сейчас сообразил и это сделано не специально), допустим, что мы знаем имя и это Andre. Возможно вы захотите написать запрос так:

SELECT * 
FROM phone 
WHERE lastname = 'Doe' OR 
   lastname = 'Jackson' AND 
   firstname = 'Andre';

Может показаться, что в результате должна быть только одна запись – Andre Jackson, но это не так, мы увидим три записи:

+---------+-----------+----------+-----------+--------+
| phoneid | firstname | lastname | phone     | cityid |
+---------+-----------+----------+-----------+--------+
|       1 | John      | Doe      | 4144122   |      1 |
|       2 | Steve     | Doe      | 414124    |      1 |
|       8 | Andre     | Jackson  | 414254422 |      3 |
+---------+-----------+----------+-----------+--------+
3 rows in set (0.00 sec)

Дело в том, что наш запрос говорит, что мы хотим увидеть всех с фамилией Doe ИЛИ всех с фамилией Jackson и именем Andre. Чтобы проще было понять проблему я добавлю скобки, чтобы показать, как сгруппированы проверки:

lastname = 'Doe' 
OR 
(lastname = 'Jackson' AND firstname = 'Andre')

Как раз скобки мы и должны использовать, чтобы исправить проблему:

(lastname = 'Doe' OR lastname = 'Jackson')
AND 
firstname = 'Andre'

Здесь мы уже говорим, что у человека может быть фамилия Doe или Jackson, но имя обязательно должно быть Andre.

Вот теперь мы увидим в результате только одну запись:

+---------+-----------+----------+-----------+--------+
| phoneid | firstname | lastname | phone     | cityid |
+---------+-----------+----------+-----------+--------+
|       8 | Andre     | Jackson  | 414254422 |      3 |
+---------+-----------+----------+-----------+--------+
1 row in set (0.00 sec)

Для подобных задач в SQL есть более красивый синтаксис – использовать слово IN, что можно перевести как одно из. Формат такой:

Колонка in (значения, перечисленные через запятую)

То есть запрос, где мы искали одну из двух фамилий, можно переписать так:

SELECT * FROM phone WHERE lastname IN ('Doe', 'Jackson'); 

На мой взгляд это читается на много проще. Если прочитать это предложение по-русски, то все будет звучать так:

ВЫБРАТЬ все ИЗ телефоны ГДЕ фамилия ОДНА ИЗ ('Doe', 'Jackson')

На мой взгляд наглядно. Если добавить еще и условие с именем, то запрос будет выглядеть так:

SELECT * 
FROM phone 
WHERE lastname IN ('Doe', 'Jackson') AND firstname = 'Andre';

Тоже достаточно просто читается и не нужно заморачиваться со скобками, чтобы указать на приоритет, как мы объединяем ИЛИ и И.

Когда мы ищем по числам, то их оборачивать в одинарные кавычки не нужно. Допустим, что мы хотим найти запись в справочнике под номером 1. Именно под номером, а не первую под счету. Такой запрос может выглядеть так:

SELECT * FROM phone WHERE phoneid = 1

В случае с числами еще очень часто может потребоваться искать числа больше или меньше какого-то значения. Допустим, что нужно найти все записи, где id телефона меньше 5. В нашем случае это будет первые 4 строки. Как и в математике, так и в программировании можно использовать символы:

• < меньше
• > больше
• >= больше или равно

В нашем случае можно использовать < 5 как в следующем примере:

SELECT * FROM phone WHERE phoneid < 5

Результат:

+---------+-----------+-----------+-----------+--------+
| phoneid | firstname | lastname  | phone     | cityid |
+---------+-----------+-----------+-----------+--------+
|       1 | John      | Doe       | 4144122   |      1 |
|       2 | Steve     | Doe       | 414124    |      1 |
|       3 | Johnatan  | Something | 4142947   |      2 |
|       4 | Donald    | Trump     | 414251123 |      2 |
+---------+-----------+-----------+-----------+--------+

Если мы хотим включить в выборку и строку с phoneid равных 5, то можно увеличить число до 6 или использовать меньше или равно <=

SELECT * FROM phone WHERE phoneid

Результат:

+---------+-----------+-----------+-----------+--------+
| phoneid | firstname | lastname  | phone     | cityid |
+---------+-----------+-----------+-----------+--------+
|       1 | John      | Doe       | 4144122   |      1 |
|       2 | Steve     | Doe       | 414124    |      1 |
|       3 | Johnatan  | Something | 4142947   |      2 |
|       4 | Donald    | Trump     | 414251123 |      2 |
|       5 | Alice     | Cooper    | 414254234 |      2 |
+---------+-----------+-----------+-----------+--------+

Усложняем задачу, ищем записи с id больше 3 и меньше 7. И снова мы можем воспользоваться AND, чтобы объединить две проверки:

SELECT * FROM phone WHERE phoneid > 3 and phoneid < 7

Чтобы проще читать и красивее все выглядело можно то же самое записать:

SELECT * FROM phone WHERE 3 < phoneid and phoneid < 7

Для этой задачи есть вариант решения проще, по крайней мере для некоторых – использовать between:

SELECT * FROM phone WHERE phoneid between 4 and 6;

Обратите внимание, что я использую числа 4 и 6, а не 3 и 7, потому что between включает граничные значение, это то же самое, что и:

SELECT * FROM phone WHERE phoneid >= 4 and phoneid

С точки зрения чтения это звучит лучше: выбрать все из телефонов, где id между 4 и 6. Звучит хорошо, но я почему-то почти не использую эту конструкцию. Мне больше нравится решать то же самое с помощью математических конструкций > или

Если работать со строками, то тут SQL предоставляет нам некую гибкость, мы можем искать по шаблону. Допустим, что мы хотим найти всех, у кого имя начинается с буквы J. Для этого используем новое слово LIKE. В английском это слово очень часто можно перевести как “нравиться” или “выглядеть как”, в зависимости от того, в качестве какой части речи использовать это слово. В данном случае это второй вариант. После этого мы можем использовать в качестве шаблона специальные символы:

% заменяет любое количество любых символов

_ заменяет один, но любой символ

Так как нам нужно найти всех, у кого первая бука J, а потом идет любое количество любых символов, то наш шаблон будет выглядеть как ‘J%’

SELECT * FROM phone WHERE firstname LIKE 'J%'

Результат:

+---------+-----------+-----------+-----------+--------+
| phoneid | firstname | lastname  | phone     | cityid |
+---------+-----------+-----------+-----------+--------+
|       1 | John      | Doe       | 4144122   |      1 |
|       3 | Johnatan  | Something | 4142947   |      2 |
|       7 | John      | Abama     | 414254422 |      3 |
+---------+-----------+-----------+-----------+--------+
3 rows in set (0.00 sec)

А что если мы хотим найти любую фамилию, в которой содержится хотя бы одна буква A. Для этого можно указать % перед и после буквы A:

SELECT * FROM phone WHERE lastname LIKE '%a%'

Символ % означает любое количество любых символов, значит до и после A может быть что угодно и в любом количестве.

Отлично, но что, если мы не знаем только одну букву. Например, моя фамилия Флёнов, но очень часто приходиться писать Фленов только потому, что буква ё не поддерживается. Очень часто это проблема печати – в паспорте, в бумажном журнале или в книге.

SELECT * FROM phone WHERE lastname LIKE 'Фл_нов’

Подчеркивание означает один и только один символ. Недостаток именно этого запроса – он возвращает не только Фленов и Флёнов, но, возможно, и какие-то другие вариации, если они существуют Фланов, Флонов и т.д. Но возможно именно это нам и нужно.

Пустые поля NULL

Если выбрать все содержимое таблицы phone, то в последних двух строках будет не число, а какое странное NULL:

SELECT * FROM phone;

Результат

+---------+-----------+-----------+-----------+--------+
| phoneid | firstname | lastname  | phone     | cityid |
+---------+-----------+-----------+-----------+--------+
|       1 | John      | Doe       | 4144122   |      1 |
|       2 | Steve     | Doe       | 414124    |      1 |
|       3 | Johnatan  | Something | 4142947   |      2 |
|       4 | Donald    | Trump     | 414251123 |      2 |
|       5 | Alice     | Cooper    | 414254234 |      2 |
|       6 | Michael   | Jackson   | 4142544   |      3 |
|       7 | John      | Abama     | 414254422 |      3 |
|       8 | Andre     | Jackson   | 414254422 |      3 |
|       9 | Mark      | Oh        | 414254422 |   NULL |
|      10 | Charly    | Lownoise  | 414254422 |   NULL |
+---------+-----------+-----------+-----------+--------+

NULL – это не строка и не число, это отсутствующее значение, то есть в этих двух строках в колонке cityid отсутствует. NULL можно перевести как ноль, но правильнее все же переводить это слово как “несуществующий” или “недействительный”.

Если поле с числом равно 0, то это число, просто оно нулевое. А если поле с числом равно NULL, то это уже не число и не ноль, это значит, что там вообще числа нет, черная дыра, пробоина, все что угодно, но только не число.

Я только что ляпнул новое понятие – поле. Это пересечение колонки и строки. Это то, куда мы записываем значение какой-то колонки/строки.

Особенно такие вещи могут путать в случае работы со строками. Некоторые программы для работы с запросами отображают пустую строку и отсутствующее значение как просто пустоту. Но это не так. Просто в обоих случаях отобразить нечего.

Для базы данных есть огромная разница – мы храним пустую строку или в поле нет вовсе значения, потому что это разные вещи. Если строка пустая, то это все же строка, просто у нее нет длины, но если значения нет, то строки не существует.

Скорость у машины может быть нулевая, если машина стоит или какое-то число, если машина едет. А если машины нет? Скорости тоже не будет в принципе, и мы не можем сказать, что скорость нулевая у машины, которой просто нет.

Работа с нулевыми полями отличается, потому что если попробовать выполнить запрос:

select * from phone where cityid = null;

то ничего не вернется. Казалось бы, мы же сравниваем число символом сравнения с NULL, но это не работает. Дело в том, что сравнивать с помощью равенства нельзя, вместо этого нужно использовать слово is:

select * from phone where cityid is null;

А если мы хотим найти все строки, в которых поле не пустое, а имеет какое-то значение. Тут нужно использовать is not:

select * from phone where cityid is not null;

На этом пока с основами получения данных закончим. В процессе рассмотрения дальнейшего материала мы познакомимся с еще более сложными запросами на практике.

Сортировка данных в запросах SQL

Когда мы выполняем запрос, то база данных может вернуть данные в любой последовательности, хотя чаще всего возвращает строки в том порядке, в котором они хранятся и чаще всего это будет совпадать со значением ключевой колонки, в нашем случае это phoneid.

Если вы хотите отсортировать по фамилии, то мы должны это явно сказать серверу. Для этого используется ORDER BY, который ставиться в конце запроса:

select * from phone order by lastname;

Результат

+---------+-----------+-----------+-----------+--------+
| phoneid | firstname | lastname  | phone     | cityid |
+---------+-----------+-----------+-----------+--------+
|       7 | John      | Abama     | 414254422 |      3 |
|       5 | Alice     | Cooper    | 414254234 |      2 |
|       1 | John      | Doe       | 4144122   |      1 |
|       2 | Steve     | Doe       | 414124    |      1 |
|       6 | Michael   | Jackson   | 4142544   |      3 |
|       8 | Andre     | Jackson   | 414254422 |      3 |
|      10 | Charly    | Lownoise  | 414254422 |   NULL |
|       9 | Mark      | Oh        | 414254422 |   NULL |
|       3 | Johnatan  | Something | 4142947   |      2 |
|       4 | Donald    | Trump     | 414251123 |      2 |
+---------+-----------+-----------+-----------+--------+

Обратите внимание, что первая колонка теперь не отсортирована, а вот в lastname все значения возрастают начиная с буквы A в сторону Z. Нет, это происходит не всегда. Если мы не указали направление сортировки, то используется ASC, возрастание, то есть это то же самое, что написать:

select * from phone order by lastname asc;

А теперь посмотрите на колонку имени – оно не по возрастающей. Мы попросили отсортировать по фамилии, а когда фамилия одинаковая, то сервер имеет право вернуть данные в любом порядке и в данном случае ему удобно вывести в соответствии с ключевой колонкой phoneid. У Michael Jackson первая колонка равна 6 и это меньше 8, что мы видим у Andre.

Если вы хотите, чтобы в случае одинаковой фамилии данные сортировались по имени, то нужно указать обе колонки именно в таком порядке:

select * from phone order by lastname asc, firstname asc;

следующий запрос вернет то же самое, потому что не забываем, что ASC – возрастание это сортировка по умолчанию:

select * from phone order by lastname, firstname;

Теперь данные будут сначала отсортированы по фамилии и если фамилия одинакова, то по имени и в обоих случаях по возрастающей.

Можно сортировать по любому количеству колонок, если это реально принесет выгоду.

Если вы хотите отсортировать таблицу по фамилии, но в обратном порядке, то вместо ASC нужно указать DESC – убывание:

select * from phone order by lastname desc;

Результат:

+---------+-----------+-----------+-----------+--------+
| phoneid | firstname | lastname  | phone     | cityid |
+---------+-----------+-----------+-----------+--------+
|       4 | Donald    | Trump     | 414251123 |      2 |
|       3 | Johnatan  | Something | 4142947   |      2 |
|       9 | Mark      | Oh        | 414254422 |   NULL |
|      10 | Charly    | Lownoise  | 414254422 |   NULL |
|       6 | Michael   | Jackson   | 4142544   |      3 |
|       8 | Andre     | Jackson   | 414254422 |      3 |
|       1 | John      | Doe       | 4144122   |      1 |
|       2 | Steve     | Doe       | 414124    |      1 |
|       5 | Alice     | Cooper    | 414254234 |      2 |
|       7 | John      | Abama     | 414254422 |      3 |
+---------+-----------+-----------+-----------+--------+

Добавить запись в таблицу

Мы разобрались с базовыми возможностями выборки данных и сегодня давайте посмотрим, как можно добавлять новые данные. Самый простой формат вставки данных в базу данных наверно

INSERT имя таблицы VALUES (значения колонок)

С именем таблицы вопросов нет. Если мы хотим вставить значения в таблицу телефонов, то пишем:

INSERT phone VALUES (значения колонок)

При такой команде в скобках нужно обязательно указать значения для каждой колонки. Строковые значения должны быть в одинарных кавычках, числовые могут быть в кавычках, но лучше все же без них. Это уже более глубокий вопрос, который мы скорей всего рассмотрим чуть позже.

Мы пока типы полей не рассматривали, но в некоторые колонки вставлять данные нельзя. К таким относится ключевое поле, если оно настроено как авто увеличиваемое. Некоторые базы позволяют изменять даже автоматически увеличиваемые поля, но даже в этом случае это не очень хорошо.

MySQL относится как раз к тем базам, которые могут позволить вставлять даже в автоматические поля, хотя повторюсь, я это не рекомендую. Первое поле в обеих таблицах, которые я создал для примеров этой работы как раз является автоматически увеличиваемым и ключом. Об этом подробнее во время создания таблиц, а сейчас просто для общего развития такой небольшой отступ от основной темы.

Итак, мы должны перечислить значения всех колонок, а их у нас в таблице 5, из которых первое и последние числа, значит их указываем без кавычек и указываем именно число. Первое поле ключ и его значение указывать не обязательно, но если вы сделаете это, то обязательно укажите уникальное число, которого до сих пор не было. Я создал таблицу с 10 строками, и первая колонка содержит значения от 1 до 10. Следующее значение 11, поэтому можно указать его.

Итак, запрос на вставку записи с ID равным 11 будет выглядеть так:

INSERT phone VALUES (11, 'Anna', 'Koko', '41213213', 1);

Как я уже сказал, я сделал первую колонку автоматически увеличиваемой, поэтому значение для нее указывать не обязательно. Если вы не хотите самостоятельно искать следующее свободное число, просто не указывайте его, а вместо числа можно использовать NULL, как мы помним это как бы отсутствующее значение:

INSERT phone VALUES (null, 'Elen', 'Rokoko', '41213183', 1);

Если мы показываем, что для первой колонки передано NULL, то есть мы не хотим указывать значение, то для автоматически увеличиваемых полей сервер сам найдет следующее свободное и будет использовать его. В нашем случае должно быть 12. Проверим:

mysql> select * from phone;

Результат:

+---------+-----------+-----------+-----------+--------+
| phoneid | firstname | lastname  | phone     | cityid |
+---------+-----------+-----------+-----------+--------+
|       1 | John      | Doe       | 4144122   |      1 |
|       2 | Steve     | Doe       | 414124    |      1 |
|       3 | Johnatan  | Something | 4142947   |      2 |
|       4 | Donald    | Trump     | 414251123 |      2 |
|       5 | Alice     | Cooper    | 414254234 |      2 |
|       6 | Michael   | Jackson   | 4142544   |      3 |
|       7 | John      | Abama     | 414254422 |      3 |
|       8 | Andre     | Jackson   | 414254422 |      3 |
|       9 | Mark      | Oh        | 414254422 |   NULL |
|      10 | Charly    | Lownoise  | 414254422 |   NULL |
|      11 | Anna      | Koko      | 41213213  |      1 |
|      12 | Elen      | Rokoko    | 41213183  |      1 |
+---------+-----------+-----------+-----------+--------+
12 rows in set (0.00 sec)

Поля таблиц могут быть настроены так, что они будут обязательными и нет. Я для этого примера намеренно сделал все поля необязательными, а значит мы можем просто передать вместо значений для каждой колонки только NULL:

INSERT phone VALUES (null, null, null, null, null);

Проверим результат:

SELECT * FROM phone WHERE phoneid = 13;

И вот что, что мы получили

+---------+-----------+----------+-------+--------+
| phoneid | firstname | lastname | phone | cityid |
+---------+-----------+----------+-------+--------+
|      13 | NULL      | NULL     | NULL  |   NULL |
+---------+-----------+----------+-------+--------+
1 row in set (0.04 sec)

Указывать отсутствующее значение (NULL) для всех колонок, для которых мы не хотим указывать реальное значение – странно и глупо. Вместо этого после имени таблицы в скобках можно указать имена колонок, значения которых мы хотим указать:

INSERT phone (phoneid, phone, firstname) VALUES (14, ‘4184719’, ‘Mary’);

В этом запросе после имени таблицы в скобках указаны имена колонок phoneid, phone и firstname. Я намеренно указал имена не в том порядке, как они созданы в таблице, ведь реально имя находиться в таблице вторым, а здесь третьим.

Именно в таком же порядке должны быть предоставлены значения в круглых скобках после слова VALUES. Как видите значения тоже идут в таком же порядке – ID, номер телефона и только потом имя.

Таким образом мы можем опускать любые необязательные поля, но только необязательные. Если колонка обязательно должна иметь значение, то мы обязаны указать ее в операторе INSERT и предоставить значение.

У нас необязательных значений нет, так что теоретически мы можем выполнить такую команду:

INSERT phone () VALUES ();

Будет вставлена новая строка, у которой будут заданы только колонки, для которых есть значения по умолчанию или автоматически увеличиваемые. Эта команда идентична уже той, что мы выполняли:

INSERT phone VALUES (null, null, null, null, null);

Она выполниться успешно только если в таблице нет колонок с обязательными полями без значения по умолчанию.

SQL — Обновление данных

Бывают такие случаи, когда данные вставил в таблицу и они больше никогда не меняются. Но в реальной жизни нередко данные подвержены изменениям и у нас должна быть возможность сделать это.

Минимальная команда изменения данных:

UPDATE таблица
SET колонка1 = значение, колонка2 = значение . . .
WHERE фильтр

В секции WHERE мы можем писать такие же условия, как мы делали и при SELECT. В остальном в принципе все понятно.

Давайте посмотрим на содержимое строки с ID = 14:

SELECT * FROM phone WHERE phoneid = 14;

Результат:

+---------+-----------+----------+---------+--------+
| phoneid | firstname | lastname | phone   | cityid |
+---------+-----------+----------+---------+--------+
|      14 | Mary      | NULL     | 4184719 |   NULL |
+---------+-----------+----------+---------+--------+
1 row in set (0.00 sec)

Здесь у нас Мэри, но у нее не было указано фамилии. Давайте обновим эту строку и укажим фамилию.

UPDATE phone
SET lastname = 'Poppins'
WHERE 

Стоп, что указать в качестве фильтра WHERE? Можно указать имя, но если в базе данных будет несколько записей людей с именем Mary, то мы обновим их все. Не думаю, что мы этого хотим.

По номеру телефона. . . Возможно это сработает, если номер действительно уникальный.

Если у нас есть колонка с уникальными значениями, то лучше использовать ее, тогда мы точно будем знать, что обновлена именно нужная нам запись. Именно поэтому создают в базах данных ключевые поля, как я это сделал с phoneid и самый простой способ добиться уникальности – сделать колонку автоматически увеличиваемой или сохранять в ней что-то типа уникального GUID.

Некоторые базы данных даже не позволяют обновлять данные в таблице, если в ней нет уникальной колонки, потому что база данных в таком случае не может гарантировать, что будет обновлена или удалена именно нужная колонка.

Если забыть про наличие phoneid, которую я заведомо и продуманно создал, то мы можем вставить в таблицу две записи с абсолютно одинаковыми значениями. Допустим, что у нас есть такая таблица:

+-----------+-----------+-----------+
| firstname | lastname  | cityid    |
+-----------+-----------+-----------+
| Mary      | NULL      | 4184719   |
| Mary      | NULL      | 4184719   |
| NULL      | NULL      | NULL      |
+-----------+-----------+-----------+

Как мы можем обновить вторую запись Mary, без уникального кода id? А первую? Да все равно какую из них! Записи идентичны и с обновлением проблема. Самый простой способ – удалить обе записи и вставить новые. Да, это решит проблему, но все же.

Именно поэтому некоторые не разрешают изменять данные, если нет первичного ключа, который гарантирует уникальность данных, потому что хотя бы этот ключ и будет различать записи.

С другой стороны, при наличии первичного уникального ключа, которым является personid, желательно использовать его:

UPDATE phone
SET lastname = 'Poppins'
WHERE personid = 14

Если ты потерялся и все еще не понимаешь, что такое первичный ключ, мы еще будем говорить на тему ключей, когда будем создавать таблицы. Я помню мне тоже на первом этапе знакомства с базами данных было не совсем понятно было что это такое, зачем это нужно. Пока просто помните, что первичный ключ, это колонка (может и не одна), которая гарантирует уникальность каждой строки.

Мы можем обновлять не одну, а сразу несколько колонок, указав их значения через запятую. Давайте изменим сразу фамилию и телефон:

UPDATE phone
SET lastname = 'Poppins',
    phone = '48171738'
WHERE personid = 14

Удаление данных из базы данных

Самая простая тема – это удаление данных. Самый простой вариант удалить данные – выполнить оператор:

DELETE FROM имятаблицы

Что удалиться? Все!

Если мы не хотим удалять все, то мы можем добавить уже знакомую нам секцию WHERE:

DELETE FROM phone
WHERE firstname = 'Mary'

Здесь мы удаляем все записи, где телефон принадлежит человеку с именем Mary. Если их больше одного, то будут удалены все.

Если нужно удалить только конкретную запись, то мы снова можем использовать первичный ключ:

DELETE FROM phone
WHERE phoneid = 14

В этом примере мы удалим запись, где id телефона равен 14.