sql 介绍

来源:互联网 发布:网站搜索引擎优化分析 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 19:43
SQL全称是“结构化查询语言(Structured Query Language)”,最早的是IBM的圣约瑟研究实验室为其关系数据库管理系统SYSTEM R开发的一种查询语言,它的前身是SQUARE语言。SQL语言结构简洁,功能强大,简单易学,所以自从IBM公司1981年推出以来,SQL语言,得到了广泛的应用。如今无论是像Oracle ,Sybase,Informix,SQL server这些大型的数据库管理系统,还是像Visual Foxporo,PowerBuilder这些微机上常用的数据库开发系统,都支持SQL语言作为查询语言。

SQL是高级的非过程化编程语言,允许用户在高层数据结构上工作。他不要求用户指定对数据的存放方法,也不需要用户了解具体的数据存放方式,所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统可以使用相同的SQL语言作为数据输入与管理的接口。它以记录集合作为操纵对象,所有SQL语句接受集合作为输入,返回集合作为输出,这种集合特性允许一条SQL语句的输出作为另一条SQL语句的输入,所以SQL语言可以嵌套,这使他具有极大的灵活性和强大的功能,在多数情况下,在其他语言中需要一大段程序实现的一个单独事件只需要一个SQL语句就可以达到目的,这也意味着用SQL语言可以写出非常复杂的语句。

SQL同时也是数据库文件格式的扩展名。

SQL语言包含4个部分:

数据查询语言(SELECT语句)

数据操纵语言(INSERT, UPDATE, DELETE语句)

数据定义语言(如CREATE, DROP等语句)

数据控制语言(如COMMIT, ROLLBACK等语句)

取自"
http://zh.wikipedia.org/wiki/SQL"
SQL(STructured Query Language)是一种资料库查询和程式设计语言,用於存取资料以及查询、更新和管理关联式资料库系统。美国国家标准局(ANSI)与国际标准化组织(ISO)已经制定了 SQL 标准。ANSI 是一个美国工业和商业集团组织,发展美国的商务和通讯标准。ANSI 同时也是 ISO 和 International Electrotechnical Commission(IEC)的成员之一。ANSI 发布与国际标准组织相应的美国标准。1992年,ISO 和 IEC 发布了 SQL 的国际标准,称为 SQL-92。ANSI 随之发布的相应标准是 ANSI SQL-92。ANSI SQL-92 有时被称为 ANSI SQL。尽管不同的关联式资料库使用的 SQL 版本有一些差异,但大多数都遵循 ANSI SQL 标准。SQL Server 使用 ANSI SQL-92 的扩展集,称为 T-SQL,其遵循 ANSI 制定的 SQL-92 标准。

      SQL 语言包括两种主要程式设计语言类别的陈述式: 资料定义语言 (DDL)与资料操作语言 (DML)。下面我们将介绍这两类语言。

DDL
 

      DDL 用於定义和管理物件,例如资料库、资料表以及检视表( 第18章 将会解释何谓检视表)。DDL 陈述式通常包括每个物件的CREATE、ALTER 以及 DROP 命令。举例来说,CREATE TABLE、ALTER TABLE 以及 DROP TABLE 这些陈述式便可以用来建立新资料表、修改其属性(如新增或删除资料行)、删除资料表等,下面我们会一一介绍。

CREATE TABLE 陈述式
 

使用 DDL 在 MyDB 资料库建立一个名为 Customer_Data 的范例资料表,本章后面的例子我们会使用到这个资料表。如前所述,CREATE TABLE 陈述式可以用来建立资料表。这个范例资料表被定义成四个资料行,如下所示:

Use MyDB
CREATE TABLE Customer_Data
(customer_id smallint,
first_name char(20),
last_name char(20),
phone char(10))
GO
这个陈述式能产生 Customer_Data 资料表,这个资料表会一直是空的直到资料被填入资料表内。

ALTER TABLE 陈述式
 

ALTER TABLE 陈述式用来变更资料表的定义与属性。在下面的例子中,我们利用 ALTER TABLE 在已经存在的 Customer_Data 资料表中新增 middle_initial 资料行。

ALTER TABLE Customer_Data
ADD middle_initial char(1)
GO
现在资料表的定义包括了五个资料行,而不是之前的四个资料行。关於使用ALTER TABLE 的更多细节,请参阅 第15章 。

DROP TABLE 陈述式
 

DROP TABLE 陈述式用来删除资料表定义以及所有的资料、索引、触发程序、条件约束以及资料表的权限。要删除我们的 Customer_Data 资料表,可利用下列命令:

DROP TABLE Customer_Data
GO
关於 DROP TABLE 陈述式的详细内容,请参阅 第15章 。

DML
 

DML 利用 INSERT、SELECT、UPDATE 及 DELETE 等陈述式来操作资料库物件所包含的资料。

INSERT 陈述式
 

INSERT 陈述式用来在资料表或检视表中插入一列资料。例如,如果要在Customer_Data 资料表中新增一个客户,可使用类似以下的 INSERT 陈述式:

INSERT INTO Customer_Data
(customer_id, first_name, last_name, phone)
VALUES (777, "Frankie", "Stein", "4895873900")
请注意 SQL 陈述式中第二行的资料行名称清单,清单上资料行名称的次序决定了资料数值将被放在哪个资料行。举例来说,第一个资料数值将被放在清单列出的第一个资料行 customer_id、第二个资料数值放在第二个资料行,依此类推。由于我们在建立资料表时,定义资料资料行填入数值的次序与现在相同,因此我们不必特意指定栏位名称。我们可以用以下的 INSERT 陈述式代替:

INSERT INTO Customer_Data
VALUES (777, "Frankie", "Stein", "4895873900")

注意

如果使用这种形式的 INSERT 陈述式,但被插入的数值次序上与建立资料表时不同,数值将被放入错误的资料行。如果资料的型别与定义不符,则会收到一个错误讯息。


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SELECT 陈述式
 

SELECT 陈述式用来检索资料表中的资料,而哪些资料被检索由列出的资料行与陈述式中的 WHERE 子句决定。例如,要从之前建立的 Customer_Data 资料表中检索 customer_id 以及 first_name 资料行的资料,并且只想取出每列中 first_name 资料行值为 Frankie 的资料,那麼可以利用以下的 SELECT 陈述式:

SELECT customer_id, first_name FROM Customer_Data
WHERE first_name = "Frankie"
如果有一列符合 SELECT 陈述式中的标准,则结果将显示如下:

customer_id     first_name
-------------    ------------
777              Frankie
UPDATE 陈述式
 

UPDATE 陈述式用来更新或改变一列或多列中的值。例如,一位名称为 Frankie Stein 的客户想要在记录中改变他的姓氏为 Franklin,可使用以下 UPDATE 陈述式:

UPDATE Customer_Data
SET first_name = "Franklin"
WHERE last_name = "Stein" and customer_id= 777
我们在 WHERE 子句中加入 customer_id 的项目来确定其他名称为 Stein 的客户不会被影响-只有customer_id为777的客户,姓氏会有所改变。

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说明

当您使用 UPDATE 陈述式时,要确定在 WHERE 子句提供充分的筛选条件,如此才不会不经意地改变了一些不该改变的资料。


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DELETE 陈述式
 

DELETE 陈述式用来删除资料表中一列或多列的资料,您也可以删除资料表中的所有资料列。要从 Customer_Data 资料表中删除所有的列,您可以利用下列陈述式:

DELETE FROM Customer_Data

DELETE Customer_Data
资料表名称前的 FROM 关键字在 DELETE 陈述式中是选择性的。除此之外,这两个陈述式完全相同。

要从 Customer_Data 资料表中删除 customer_id 资料行的值小於100的列,可利用下列陈述式:

DELETE FROM Customer_Data
WHERE customer_id < 100
现在我们已经快速浏览了 SQL 提供的 DDL 与 DML 陈述式,接著,下面将介绍 T-SQL。

SQL中的五种数据类型  

简要描述一下SQL中的五种数据类型:字符型,文本型,数值型,逻辑型和日期型

字符型

VARCHAR VS CHAR

VARCHAR型和CHAR型数据的这个差别是细微的,但是非常重要。他们都是用来储存字符串长度小于255的字符。

假如你向一个长度为四十个字符的VARCHAR型字段中输入数据BIll GAtES。当你以后从这个字段中取出此数据时,你取出的数据其长度为十个字符——字符串Bill Gates的长度。 现在假如你把字符串输入一个长度为四十个字符的CHAR型字段中,那么当你取出数据时,所取出的数据长度将是四十个字符。字符串的后面会被附加多余的空格。

当你建立自己的站点时,你会发现使用VARCHAR型字段要比CHAR型字段方便的多。使用VARCHAR型字段时,你不需要为剪掉你数据中多余的空格而操心。

VARCHAR型字段的另一个突出的好处是它可以比CHAR型字段占用更少的内存和硬盘空间。当你的数据库很大时,这种内存和磁盘空间的节省会变得非常重要

文本型

TEXT

使用文本型数据,你可以存放超过二十亿个字符的字符串。当你需要存储大串的字符时,应该使用文本型数据。

注意文本型数据没有长度,而上一节中所讲的字符型数据是有长度的。一个文本型字段中的数据通常要么为空,要么很大。

当你从HTML fORM的多行文本编辑框(TEXTAREA)中收集数据时,你应该把收集的信息存储于文本型字段中。但是,无论何时,只要你能避免使用文本型字段,你就应该不适用它。文本型字段既大且慢,滥用文本型字段会使服务器速度变慢。文本型字段还会吃掉大量的磁盘空间。

一旦你向文本型字段中输入了任何数据(甚至是空值),就会有2K的空间被自动分配给该数据。除非删除该记录,否则你无法收回这部分存储空间。

数值型

SQL支持许多种不同的数值型数据。你可以存储整数 INT 、小数 NUMERIC、和钱数 MONEY。

INT VS SMALLINT VS TINYINT

他们的区别只是字符长度:

INT型数据的表数范围是从-2,147,483,647到2,147,483,647的整数

SMALLINT 型数据可以存储从-32768到32768的整数

TINYINT 型的字段只能存储从0到255的整数,不能用来储存负数

通常,为了节省空间,应该尽可能的使用最小的整型数据。一个TINYINT型数据只占用一个字节;一个INT型数据占用四个字节。这看起来似乎差别不大,但是在比较大的表中,字节数的增长是很快的。另一方面,一旦你已经创建了一个字段,要修改它是很困难的。因此,为安全起见,你应该预测以下,一个字段所需要存储的数值最大有可能是多大,然后选择适当的数据类型。

NUMERIC

为了能对字段所存放的数据有更多的控制,你可以使用NUMERIC型数据来同时表示一个数的整数部分和小数部分。NUMERIC型数据使你能表示非常大的数——比INT型数据要大得多。一个NUMERIC型字段可以存储从-1038到1038范围内的数。NUMERIC型数据还使你能表示有小数部分的数。例如,你可以在NUMERIC型字段中存储小数3.14。

当定义一个NUMERIC型字段时,你需要同时指定整数部分的大小和小数部分的大小。如:MUNERIC(23,0)

一个 NUMERIC型数据的整数部分最大只能有28位,小数部分的位数必须小于或等于整数部分的位数,小数部分可以是零。

MONEY VS SMALLMONEY

你可以使用 INT型或NUMERIC型数据来存储钱数。但是,专门有另外两种数据类型用于此目的。如果你希望你的网点能挣很多钱,你可以使用MONEY型数据。如果你的野心不大,你可以使用SMALLMONEY型数据。MONEY型数据可以存储从-922,337,203,685,477.5808到922,337,203,685,477.5807的钱数。如果你需要存储比这还大的金额,你可以使用NUMERIC型数据。

SMALLMONEY型数据只能存储从-214,748.3648到214,748.3647 的钱数。同样,如果可以的话,你应该用SMALLMONEY型来代替MONEY型数据,以节省空间。

逻辑型

BIT

如果你使用复选框( CHECKBOX)从网页中搜集信息,你可以把此信息存储在BIT型字段中。BIT型字段只能取两个值:0或1。

当心,在你创建好一个表之后,你不能向表中添加 BIT型字段。如果你打算在一个表中包含BIT型字段,你必须在创建表时完成。

日期型

DATETIME VS SMALLDATETIME

一个 DATETIME型的字段可以存储的日期范围是从1753年1月1日第一毫秒到9999年12月31日最后一毫秒。

如果你不需要覆盖这么大范围的日期和时间,你可以使用SMALLDATETIME型数据。它与DATETIME型数据同样使用,只不过它能表示的日期和时间范围比DATETIME型数据小,而且不如DATETIME型数据精确。一个SMALLDATETIME型的字段能够存储从1900年1月1日到2079年6月6日的日期,它只能精确到秒。

DATETIME型字段在你输入日期和时间之前并不包含实际的数据,认识这一点是重要的。     
 
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