Меню

Связи таблиц mysql для чего



Виды связей в базах данных

MySQL — это реляционная база данных. Это означает, что данные в базе могут быть распределены в нескольких таблицах, и связаны друг с другом с помощью отношений (relation). Отсюда и название — реляционные.

Связи между таблицами происходят с помощью ключей. К примеру, в созданной нами ранее таблице пользователей есть первичный ключ — поле id. Если мы захотим сделать таблицу со статьями и хранить в ней авторов этих статей, то мы можем добавить новый столбец author_id и хранить в нём id пользователей из таблицы users.

Это был лишь один из примеров. Всего же типов подобных связей может быть 3:

  • один-к-одному;
  • один-ко-многим;
  • многие-ко-многим.

Давайте же рассмотрим пример каждой из этих связей.

Один-к-одному

При связи один-к-одному каждой записи таблицы соответствует только одна запись в другой таблице.

Давайте заведем ещё одну таблицу, в которой будет храниться профиль пользователя. В нём можно будет указать информацию о себе и ссылку на профиль в VKontakte.

Добавим для каждого пользователя профиль:

  • Курс HTML для начинающих
  • Курс PHP для начинающих
  • Курс MySQL для начинающих
  • Курс ООП в PHP

Все курсы

Посмотрим на получившиеся профили:

Теперь каждой записи из таблицы users соответствует только одна запись из таблицы users_profiles и наоборот.

INNER JOIN

Прежде чем идти дальше и рассматривать другие типы связей, стоит изучить ещё один оператор SQL — INNER JOIN. Он используется для объединения строк из двух и более таблиц, основываясь на отношениях между ними. Для запроса используется следующий синтаксис:

Чтобы получить всех пользователей вместе с их профилями нам нужно выполнить следующий запрос:

Каждая строка из левой таблицы, сопоставляется с каждой строкой из правой таблицы, после этого проверяется условие.

Если мы хотим выбрать только некоторые столбцы, то после оператора SELECT нужно перед именем поля явно указать название таблицы, из которой оно берется:

Алиасы

Согласитесь, в прошлом примере пришлось довольно много букв написать. Чтобы этого избежать, в запросах можно использовать алиасы для имён таблиц. Для этого после имени таблицы можно написать AS alias. Давайте для таблицы users зададим алиас — u, а для таблицы profiles — p. Эти алиасы теперь можно использовать в любой части запроса:

Заметьте, запрос сократился. Писать запрос с использованием алиаса быстрее.

Как уже говорилось выше, алиас можно использовать в любой части запроса, в том числе и в условии WHERE:

Один-ко-многим

При такой связи одной записи в одной таблице соответствует несколько записей в другой. В начале этого урока мы рассмотрели как раз такой пример, когда говорили о добавлении в таблицу с новостями поля author_id. Таким образом, у каждой статьи есть один автор. В то же время у одного автора может быть несколько статей.
Давайте создадим таблицу для статей. Пусть в ней будет идентификатор статьи, её название, текст, и идентификатор автора.

Добавим несколько статей:

Запросим теперь эти записи, чтобы убедиться, что всё ок

Давайте теперь выведем имена статей вместе с авторами. Для этого снова воспользуемся оператором INNER JOIN.

Как видим, у Ивана две статьи, и ещё одна у Ольги.

Если бы мы захотели на странице со статьей выводить рядом с автором краткую информацию о нем, нам нужно было бы сделать ещё один JOIN на табличку profiles.

LEFT JOIN

Помимо INNER JOIN, есть ещё несколько операторов класса JOIN. Один из самых частоиспользуемых — LEFT JOIN. Он позволяет сделать запрос к двум таблицам, между которыми есть связь, и при этом для одной из таблиц вернуть записи, даже если они не соответствуют записям в другой таблице.
Как например, если бы мы хотели вывести не только пользователей, у которых есть статьи, но и тех, кто «халтурит» 🙂

Давайте для начала сделаем запрос с использованием INNER JOIN, который выведет пользователей и написанные ими статьи:

Теперь заменим INNER JOIN на LEFT JOIN:

Видите, вывелись записи из левой таблицы (users), которым не соответствует при этом ни одна запись из правой таблицы (articles).

Многие-ко-многим

Такая связь возникает, когда множество строк одной таблицы соответствуют множеству строк другой таблицы. Чтобы связать их между собой, нужно создать третью таблицу, создав с каждой из первых двух связь один-ко-многим.

В качестве примера такой связи можно привести рубрики статей. Каждая статья может иметь несколько рубрик. И одновременно с этим, каждая рубрика может содержать в себе несколько статей. Давайте добавим таблицу для рубрик.

И сразу добавим в неё несколько рубрик.

Проверим, что они добавились.

Теперь нам нужно добавить ещё одну таблицу, в которой будут храниться связи между article.id и category.id. Создаём:

Обратите внимание на составной первичный ключ. Здесь нам требуется, чтобы именно пара (id_статьи — id_рубрики) была уникальной. А сами по себе значения в отдельных колонок могут повторяться.

И давайте добавим нашу новость о котиках в категории:

  • Новости о животных
  • Хорошие новости

Добавим также новость о вирусе в «Плохие новости».

а новость про пингвинах в «Новости о животных».

Посмотрим что у нас получилось:

Теперь давайте выведем рубрики новости о котиках:

Таким образом реализуется связь многие-ко-многим.

Источник

Система управления базами данных SQLite. Изучаем язык запросов SQL и реляционные базы данных на примере библиотекой SQLite3. Курс для начинающих.

Часть 3.2: Виды связей между таблицами в базе данных. Связи в реляционных базах данных. Отношения, кортежи, атрибуты

  • 26.05.2016
  • SQLite библиотека, Базы данных
  • Один комментарий

Здравствуйте, уважаемые посетители сайта ZametkiNaPolyah.ru. Продолжаем изучать базы данных и наше знакомство с библиотекой SQLite3. Продолжаем изучать теорию реляционных баз данных и в этой части мы познакомимся с видами и типами связей между таблицами в реляционных базах данных. Так же мы познакомимся с такими термина, как: кортеж, атрибут и отношения. Данная тема является базовой и ее понимание необходимо для работы с базами данных и для их проектирования.

Виды связей между таблицами в базе данных. Связи в реляционных базах данных. Отношения, кортежи, атрибуты.

Виды связей между таблицами в базе данных. Связи в реляционных базах данных. Отношения, кортежи, атрибуты.

Сразу скажу, что связей между таблицами в реляционной базе данных всего три. Поэтому их изучение, понимание и восприятие пройдет быстро, легко и безболезненно. Приступим к изучению.

Термины кортеж, атрибут и отношение в реляционных базах данных

В своей публикации я буду стараться объяснять теорию баз данных не с математической точки зрения, а на примерах. Грубо говоря, на пальцах. Во-первых, практические примеры позволяют легче усваивать материал. Во-вторых, с математической теорией проще разобраться, когда понимаешь суть происходящего.
Давайте разбираться с тем, что такое: отношение, кортеж, атрибут в реляционной базе данных.

Таблица с данными

Таблица с данными из базы данных World

У нас есть простая таблица City из базы данных World, в которой есть строки и столбцы. Но термины: таблица, строка, столбец – это термины стандарта SQL.
Кстати: ни одна из существующих в мире СУБД не имеет полной поддержки того или иного стандарта SQL, но и ни один стандарт SQL полностью не реализует математику реляционных баз данных.
В терминологии реляционных баз данных: таблица – это отношение (принимается такое допущение), строка – это кортеж, а столбец – атрибут. Иногда вы можете услышать, как некоторые разработчики называют строки записями. Чтобы не было путаницы в дальнейшем предлагаю использовать термины SQL.
Если рассматривать таблицу, как объект (например книга), то столбец – это характеристики объекта, а строки содержат информацию об объекте.

Виды и типы связей между таблицами в реляционных базах данных

Давайте теперь рассмотрим то, как могут быть связаны таблицы в реляционных базах данных. Сразу скажу, что всего существует три вида связей между таблицами баз данных:
• связь один к одному;
• связь один ко многим;
• связь многие ко многим.
Рассмотрим, как такие связи между таблицами могут быть реализованы в реляционных базах данных.

Реализация связи один ко многим в теории баз данных

Связь один ко многим в реляционных базах данных реализуется тогда, когда объекту А может принадлежать или же соответствовать несколько объектов Б, но объекту Б может соответствовать только один объект А. Не совсем понятно, поэтому смотрим пример ниже.

Реализация связи один ко многим в реляционных базах данных

Реализация связи один ко многим в реляционных базах данных

У нас есть таблица, в которой содержатся данные о клиентах и у нас есть таблица, в которой хранятся их телефоны. Мы можем смело утверждать, что у одного клиента может быть несколько телефонов, но в тоже время мы можем быть уверены в том, что один конкретный номер может быть только у одного клиента. Это типичный пример связи один ко многим.

Читайте также:  Методологический комментарий к международной инвестиционной позиции Российской Федерации

Связь многие ко многим

Связь многие ко многим реализуется в том случае, когда нескольким объектам из таблицы А может соответствовать несколько объектов из таблицы Б, и в тоже время нескольким объектам из таблицы Б соответствует несколько объектов из таблицы А. Рассмотрим простой пример.

Пример связи многие ко многим

Пример связи многие ко многим

У нас есть таблица с книгами и есть таблица с авторами. Приведу два верных утверждения. Первое: одну книгу может написать несколько авторов. Второе: автор может написать несколько книг. Здесь мы наблюдаем типичную ситуацию, когда связь между таблицами многие ко многим. Такая связь (связь многие ко многим) реализуется путем добавления третьей таблицы.

Связь один к одному

Связь один к одному – самая редко встречаемая связь между таблицами. В 97 случаях из 100, если вы видите такую связь, вам необходимо объединить две таблицы в одну.

Пример связи один к одному

Пример связи один к одному

Таблицы будут связаны один к одному тогда, когда одному объекту таблицы А соответствует один объект таблицы Б, и одному объекту таблицы Б соответствует один объект таблицы А. Как я уже говорил: если вы видите, что связь один к одному – смело объединяйте таблицы в одну, за исключением тех случаев, когда происходит модернизация базы данных.
Например, у нас была таблица, в которой хранились данные о сотрудниках компании. Но произошли какие-то изменения в бизнес-процессе и появилась необходимость создать таблицы с теми же самыми сотрудниками, но не для всей компании, а разбив их по отделам. Таблицы отделов будут дочерними по отношению к таблице, в которой хранятся данные обо всех сотрудниках компании, и связаны такие таблицы будут связью один к одному.

Мы рассмотрели все виды связей между таблицами и то, как они реализуются в базах данных. В дальнейшем, когда мы начнем создавать свои базы данных, информация о видах связи между таблицами нам очень поможет.

Еще записи о создании сайтов и их продвижении, базах данных, IT-технология и сетевых протоколах

  • Часть 11.2: Ограничения уровня таблицы в базах данных SQLite3
  • Часть 11.4: Внешние ключи в базах данных SQLite: FOREIGN KEY в SQLite3
  • Часть 3.3: Ключи и ключевые атрибуты в базах данных
  • Тема 3: Теория реляционных баз данных
  • Тема 10: Работа с таблицами в базах данных SQLite3
  • Базы данных. Виды и типы баз данных. Структура реляционных баз данных. Проектирование баз данных. Сетевые и иерархические базы данных
  • Часть 3.10: Словарь терминов реляционных баз данных
  • Часть 11.7: Индексы в базах данных SQLite. Индексация таблиц в SQLite3. Алгоритм B-дерева в базах данных

Возможно, эти записи вам покажутся интересными

Сетевая база данных. Сетевая модель данных

Часть 1.3: Установка и запуск SQLite3 в Windows 7

Выберете удобный для себя способ, чтобы оставить комментарий

This article has 1 comment

> В 97 случаях из 100

Как производилось измерение частоты случаев? Каковы были условия измерения?

Источник

Связи таблиц mysql для чего

Когда речь заходит о реляционных базах данных, читатели представляют себе множество таблиц переплетенных связями и зависимостями. Так оно, по сути, и есть. База данных не может состоять из отдельных таблиц без какой либо связи между собой. Сегодня мы узнаем: какие существуют связи в мире реляционных баз данных, научимся из различать и программировать.

После того как мы научились создавать и работать с таблицами, необходимо понять: как связывать их между собой. Ведь по отдельности они почти не несут полезной информации.

Существуют такие типы связей между таблицами в SQL:

Мы продолжим работать с реляционной моделью магазин обуви, которую создали в рамках цикла статей по SQL. Для тех, кто тут впервые я напомню, что у нас для примера очень упрощенная и примитивная предметная область, по которой мы учим SQL. Вот ее модель:

усложненная модель

Для полного понимания темы советую ознакомиться с темой ключи sql. Без знания ключей понять примеры будет сложно.

Связь один ко многим (one-to-many)

Когда мы говорим о связи один ко многим то это означает: что в одной записи в таблице может отвечать множество записей другой таблицы. Например у одного поставщика может быть много обуви. Когда мы создавали таблицу shoes (обувь), то указывали поставщика именно в связи один ко многим:

Чтобы еще раз продемонстрировать Вам связь один ко многим, предположим, что поле size подразумевает нечто больше чем просто число о размере обуви. Ведь если магазин будет работать по всему миру, то единого стандарта размеров не будет. Пусть size будет ссылкой на отдельную таблицу, которую так и назовем: shoes_size. В ней для примера будут поля: size_id, european_size, american_size. Модифицируем таблицу согласно обновленных условий:

добавление внешнего ключа

Теперь, у нас таблица shoes ссылается на таблицы supplier и size по связи многие к одному: много обуви может иметь одного поставщика и один размер. И наоборот: один поставщик может иметь много обуви; один размер может быть у большого количества обуви.

Один к одному (one-to-one)

Связь один к одному это когда одной записи в таблице отвечает только одна запись из другой таблицы. Чтобы продемонстрировать связь один к одному возьмем таблицу supplier:

supplier table

и вынесем колонку full_address в отдельную таблицу. Таким образом в таблице supplier будет ссылка на таблицу address, в которой будут такие поля: address_id, coutry, city, street.

Не теряя времени сделаем нужные изменения.

Так как поле full_address будет ссылкой на таблицу address сделаем его тип целочисленным.

Далее создадим саму таблицу address.

Теперь укажем, что поле full_address будет внешним ключом:

Связь один к одному означает, что в таблице supplier будет уникальный идентификатор записи с таблицы address. Поэтому, нужно сделать поле full_address уникальным:

Теперь, каждый адрес будет относиться только к одному поставщику и все попытки добавить поставщику адрес другого поставщика будет приводить к ошибке.

describe table supplier

Многие ко многим (many-to-many)

Связь многие ко многим подразумевает, что записи в одной таблице могут иметь множество ссылок на другую таблицу и наоборот. Когда есть такой тип связи нужно создавать дополнительную таблицу, которая сведет связь многие ко многим до связи один ко многим.

Для примера предположим, обувь может быть нескольких типов (кроссовки-кеды или туфли-мокасины). Может пример и не самый удачный, однако для тренировочных целей будет то что нужно.

shoe describe

Для тех, кто все еще не понял: мы хотим чтобы поле type в таблице shoes было ссылкой на некоторую таблицу. Притом не просто ссылкой, а несколькими ссылками. На первый взгляд кажется что это не реально. Пример все пояснит.

Создаем таблицу type с полями: type_id, name:

Теперь удаляем поле type с таблицы shoes:

Далее создаем таблицу shoes_type с полями type_id, shoes_id, который будут ссылками на таблицы type и shoes соответственно.

many to many relation

Вот так просто можно смоделировать отношение многие ко многим.

Мы не плохо так оптимизировали нашу базу данных. Желательно делать это на стадии разработки реляционной модели, а не после ее создания. Наши оптимизации местами могут показаться не совсем логичными и нужными. В данном случаи мы их делали только для изучения отношений между таблицами SQL. На деле же оптимизацию нужно проводить более тщательно. Потому что база данных — костяк (фундамент) любого приложения.

На этом пока все. Следите за новыми уроками по SQL, не забывайте учить Java и комбинируйте все это в многослойных веб приложениях.

Источник

SQL для начинающих: часть 3 — связи базы данных

Russian (Pусский) translation by Yuri Yuriev (you can also view the original English article)

Сегодня мы продолжаем наше путешествие в мир SQL и связанных баз данных. В третьей части этой серии мы узнаем, как работать с несколькими таблицами, которые имеют отношения друг с другом. Во-первых, мы рассмотрим некоторые базовые концепции, а затем начнем работать с JOIN queries в SQL.

Вы также можете увидеть базы данных SQL в действии, просмотрев SQL scripts, apps and add-ons на рынке Envato.

Напоминание

Введение

При создании базы данных здравый смысл подсказывает, что мы используем отдельные таблицы для разных типов сущностей. Например: клиенты, заказы, предметы, сообщения. Но нам также нужно иметь отношения между этими таблицами. Например, клиенты делают заказы, а заказы содержат предметы. Эти отношения должны быть представлены в базе данных. Кроме того, при получении данных с помощью SQL нам нужно использовать определённые типы запросов JOIN, чтобы получить то, что нам нужно.

Читайте также:  Расчет транспортного налога пример

Существует несколько типов отношений базы данных. Сегодня мы рассмотрим следующее:

  • Отношения один к одному
  • Отношения «один ко многим» и «многие к одному»
  • «Многие ко многим» отношения
  • Самостоятельные ссылки

При выборе данных из нескольких таблиц с отношениями мы будем использовать запрос JOIN. Существует несколько типов JOIN, и мы собираемся узнать следующее:

  • Перекрестные соединения
  • Обычные соединения
  • Внутренние соединения
  • Левые (внешние) соединения
  • Правые (внешние) соединения

Мы также узнаем об оговорках ON и USING.

Отношения один к одному

Предположим, у вас есть таблица для клиентов:

Мы можем поместить информацию об адресе клиента в отдельную таблицу:

Теперь мы имеем отношение между таблицей Customers и таблицей Addresses. Если каждый адрес может принадлежать только одному клиенту, это отношение «Один к одному». Имейте в виду, что такого рода отношения не очень распространены. Наша начальная таблица, которая включала адрес вместе с клиентом, в большинстве случаев могла работать нормально.

Обратите внимание: теперь в таблице Customers есть поле с именем «address_id», которое ссылается на запись соответствия в таблице Address. Это называется «Foreign Key» и используется для всех видов отношений баз данных. Мы рассмотрим этот вопрос позже.

Мы можем показать отношения между клиентскими и адресными записями следующим образом:

Обратите внимание, что существование отношений может быть необязательным, например, есть запись клиента, у которой нет связанной записи адреса.

Отношения «один ко многим» и «многие к одному»

Это наиболее часто используемый тип отношений. Рассмотрим веб-сайт e-commerce со следующим:

  • Клиенты могут делать много заказов.
  • Заказы могут содержать много позиций.
  • Позиции могут иметь описания на многих языках.

В этих случаях нам необходимо создать отношения «один ко многим». Вот пример:

У каждого клиента может быть ноль, один или несколько заказов. Но заказ может принадлежать только одному клиенту.

Отношения «многие ко многим»

В некоторых случаях вам может потребоваться несколько экземпляров с обеих сторон. Например, каждый заказ может содержать несколько элементов. И каждый элемент также может быть в нескольких заказах.

Для этих отношений нам нужно создать дополнительную таблицу:

Таблица Items_Orders имеет только одну цель, а именно, чтобы создать отношение «многие ко многим» между элементами и заказами.

Вот картинка таких отношений:

Если вы хотите включить записи items_orders в график, это может выглядеть так:

Самостоятельные ссылки

Это используется, когда таблица должна иметь отношения с самой собой. Например, у вас есть реферальная программа. Клиенты могут направлять других клиентов на ваш веб-сайт. Таблица может выглядеть так:

Клиенты 102 и 103 были переданы клиентом 101.

На самом деле это может быть похоже на отношение «один ко многим», поскольку один клиент может ссылаться на нескольких клиентов. Также он может выглядеть, как древовидная структура:

Один клиент может ссылаться на ноль, одного или несколько клиентов. К каждому клиенту может обращаться только один клиент, или вообще никто.

Если вы хотите создать самостоятельную ссылку «многие ко многим», вам понадобится дополнительная таблица, вроде той, что мы говорили в предыдущем разделе.

Foreign Keys

До сих пор мы узнали только о некоторых концепциях. Теперь пришло время воплотить их в жизнь с помощью SQL. Для этой части нам нужно понять, что такое Foreign Keys.

В приведённых выше примерах отношений мы всегда имели эти поля «**** _ id», которые ссылались на столбец в другой таблице. В этом примере столбец customer_id в таблице Orders является столбцом Foreign Key:

В базе данных типа MySQL есть два способа создания столбцов внешних ключей:

Чёткое определение Foreign Key

Давайте создадим простую таблицу клиентов:

Теперь таблицу заказов, в которой будет Foreign Key:

Оба столбца (customers.customer_id и orders.customer_id) должны иметь одинаковую структуру данных. Если один является INT, другой не должен быть BIGINT, например.

Обратите внимание, что в MySQL только механизм InnoDB имеет полную поддержку Foreign Keys. Но другие механизмы хранения данных по-прежнему позволят вам указывать их без каких-либо ошибок. Кроме того, столбец Foreign Key индексируется автоматически, если не указать для него другой индекс.

Без явной декларации

Та же таблица заказов может быть создана без явного объявления столбца customer_id как Foreign Key:

При получении данных с помощью запроса JOIN вы всё равно можете рассматривать этот столбец как Foreign Key , хотя механизм базы данных не знает об этом отношении.

Далее мы собираемся узнать о JOIN-запросах.

Визуализация отношений

Моим любимым программным обеспечением для проектирования баз данных и визуализации отношений Foreign Key является MySQL Workbench.

После разработки базы данных вы можете экспортировать SQL и запустить его на своем сервере. Это очень удобно для больших и сложных баз данных.

JOIN Queries

Для извлечения данных из базы, имеющей отношения, нам часто приходится использовать JOIN queries.

Прежде чем начать, давайте создадим таблицы и некоторые образцы данных для работы.

У нас 4 клиента. У одного клиента два заказа, у двух клиентов по одному заказу, а у одного клиента нет заказа. Теперь давайте посмотрим различные виды JOIN queries, которые мы можем запустить в этих таблицах.

Перекрестное соединение

Это тип JOIN query по умолчанию, если условие не указано.

Результатом является так называемый «Cartesian product» таблиц. Это означает, что каждая строка из первой таблицы сопоставляется с каждой строкой второй таблицы. Так как каждая таблица имела 4 строки, мы получили результат из 16 строк.

Ключевое слово JOIN может быть опционально заменено запятой.

Конечно, такой результат не очень полезен. Давайте посмотрим на другие типы соединений.

Обычное соединение

При таком типе JOIN query таблицы должны иметь имя соответствующего столбца. В нашем случае обе таблицы имеют столбец customer_id. Таким образом, MySQL будет присоединяться к записям только тогда, когда значение этого столбца соответствует двум записям.

Как вы можете видеть, столбец customer_id отображается только один раз, потому что ядро базы данных рассматривает это как общий столбец. Мы видим два заказа Адама, а два других — Джо и Сэнди. Наконец, мы получаем некоторую полезную информацию.

Внутреннее соединение

Когда указано условие соединения, выполняется Inner Join. В этом случае было бы неплохо иметь поле customer_id в обеих таблицах. Результаты должны быть похожими на Natural Join.

Результаты те же, за исключением небольшой разницы. Столбец customer_id повторяется дважды, один раз для каждой таблицы. Причина в том, что мы просто попросили базу данных соответствовать значениям этих двух столбцов. Но сами они не знают, что представляют одну и ту же информацию.

Давайте добавим еще несколько условий в запрос.

На этот раз мы получили заказы на сумму более $15.

ON Clause

Прежде чем перейти к другим типам соединений, нам нужно посмотреть ON clause. Это полезно для помещения условий JOIN в отдельное предложение.

Теперь мы можем отличить условие JOIN от условий WHERE. Но есть и небольшая разница в функциональности. Мы увидим это в примерах LEFT JOIN.

USING Clause

USING clause похоже на предложение ON, но оно короче. Если столбец имеет одинаковое имя в обеих таблицах, мы можем указать его здесь.

На самом деле это похоже на NATURAL JOIN, поэтому столбец join (customer_id) не повторяется дважды в результатах.

Левое (внешнее) соединение

LEFT JOIN — это тип внешнего соединения. В этих запросах, если во второй таблице не найдено совпадений, запись из первой таблицы по-прежнему отображается.

Хотя у Энди нет заказов, его запись все ещё отображается. Значения под столбцами второй таблицы имеют значение NULL.

Это полезно для поиска записей, которые не имеют отношений. Например, мы можем искать клиентов, которые не разместили какие-либо заказы.

Всё, что мы сделали, это нашли NULL для order_id.

Также обратите внимание, что ключевое слово OUTER является необязательным. Вы можете просто использовать LEFT JOIN вместо LEFT OUTER JOIN.

Условия

Теперь давайте рассмотрим запрос с условием.

Так что случилось с Энди и Сэнди? LEFT JOIN должен был вернуть клиентов без соответствующих заказов. Проблема в том, что предложение WHERE блокирует эти результаты. Чтобы их получить, мы можем попытаться включить условие NULL.

У нас Энди, но нет Сэнди. Тем не менее это выглядит не так. Чтобы получить то, что мы хотим, нам нужно использовать ON clause.

Теперь у нас есть все, и все заказы выше $ 15. Как я уже говорил, ON clause иногда имеет несколько иную функциональность, чем WHERE clause. В условии Outer Join , таком как этот, строки включаются, даже если они не соответствуют условиям ON clause.

Читайте также:  Гипогликемические продукты с низким гипогликемическим индексом таблица

Правое (внешнее) соединение

RIGHT OUTER JOIN работает точно так же, но порядок таблиц обратный.

На этот раз у нас нет результатов NULL, потому что каждый заказ имеет соответствующую запись клиента. Мы можем изменить порядок таблиц и получить те же результаты, что и в LEFT OUTER JOIN.

Теперь у нас есть эти значения NULL, потому что таблица Customers находится на правой стороне соединения.

Заключение

Спасибо, что прочитали статью. Надеюсь, вам понравилось! Пожалуйста, оставляйте свои комментарии и вопросы, и хорошего дня!

Не забудьте проверить SQL scripts, apps and add-ons на рынке Envato. Вы получите представление о возможностях баз данных SQL, и сможете найти идеальное решение, которое поможет вам в текущем проекте разработки.

Следуйте за нами на Twitter или подпишитесь на Nettuts + RSS Feed для получения лучших обучающих материалов по веб-разработке в Интернете.

Источник

MySQL царица баз

Она сложная, но с ней всё просто.

Когда мы говорили о том, какие бывают базы данных, то немного рассказали о реляционных БД. Самый очевидный пример такой базы данных — MySQL. О ней и поговорим.

⚠️ С формальной точки зрения MySQL — это не сама база данных, а система управления базой данных (СУБД). Но в языке так сложилось, что саму базу и систему её управления мы называем одними и теми же словами. Простите нас за это упрощение.

Что такое MySQL

MySQL — это реляционная база данных (СУБД). Реляционная — значит внутри неё есть данные, которые связаны между собой, и эту связь можно представить в виде таблиц.

Технически MySQL — это много таблиц, как-то связанных между собой. Например, одна отвечает за товары, другая — за покупки, третья — за клиентов. Вот картинка из нашей обзорной статьи:

Сразу видно, что в базе есть три таблицы, причём две из них связаны между собой через третью. Если нам понадобится где-то хранить данные о доставке товаров, то мы можем это сделать в одной из этих таблиц или завести новую.

👉 Всё, что мы делаем в MySQL, — создаём таблицы с данными и настраиваем связи между ними.

Кому это нужно

Знать MySQL нужно всем, кто занимается разработкой веб-приложений и сайтов. Это очень распространённая технология — если ваше приложение или сайт имеет в каком-либо виде личный кабинет или просто хранит любые данные, то почти наверняка в нём будет использоваться MySQL.

Вы можете обойтись и без конкретно этой системы управления. Можно использовать PostgreSQL или NoSQL. Можно просто хранить данные у клиента или в «сыром» файлике. Но если вы хотите делать систему, которую будет легко поддерживать и передать другим людям для доработки и развития, — скорее всего, вы выберете MySQL.

Как работают связи в базе данных

Связи между таблицами показывают, как одни данные могут зависеть от других. В зависимости от того, как вы настроите связи, база может получать разные результаты и искать данные. В связи может участвовать одна запись, а может сразу много.

Один к одному. Это самый простой вид связи, который говорит: одной записи из этой таблицы соответствует только одна запись из другой таблицы. Если мы сделаем новую таблицу с фотографиями клиентов, то каждой фотографии будет соответствовать только один клиент и наоборот.

Один ко многим. Когда у нас есть таблица с клиентами и таблица с их покупками, тут работает связь «один ко многим». Это значит, что у нас одной записи о клиенте соответствует несколько записей об их покупках, например, если он их сделал в разное время. Благодаря этой связи мы можем вывести все покупки для каждого клиента в отдельности.

Ещё пример — художники и картины. Каждая картина принадлежит только одному художнику, но одному художнику может принадлежать много разных картин.

Многие ко многим. А вот это хитрая связь — для неё нужна отдельная таблица. Смысл такой: мы делаем промежуточную таблицу, в которой соединяем данные из одной таблицы с данными из другой. Получается, что в новой таблице как бы нет данных — в ней только связи.

Допустим, вы ведёте свой список дел в ежедневнике, где можно ставить метки для дел. Метки помогают понять, что за дело перед вами, и выглядят примерно так: «в дороге», «позвонить», «на неделе», «подписать у Иваныча» и «за компьютером». Их можно назначить любой задаче — одну метку, две или все сразу. Получается так:

  • одна метка может стоять на множестве разных задач
  • у одной задачи может быть много разных меток.

Это значит, что мы связали множество меток со множеством задач и теперь можем искать одно через другое.

Что может храниться в MySQL

В MySQL может храниться что угодно, если вы можете настроить связи между данными. Вы можете хранить в такой базе заметки, фото, музыку, списки дел, задачи на год и все лекции по теории вероятности. Весь вопрос в том, чтобы вы понимали, как вы будете это использовать дальше.

Например, все наши статьи в «Коде» хранятся в MySQL-базе, с которой мы работаем через Вордпресс. Там же есть информация и об авторах, и о картинках для статей, о дате публикации и о многом другом. Чтобы вы прочитали эту статью, сайт обратился к базе данных, взял оттуда статью, правильно её обработал и показал вам.

Другие используют MySQL для работы с клиентской базой — в бизнесе, поликлиниках или системах учёта товаров.

Самой базе всё равно, что в ней хранится и как вы этим пользуетесь. База данных — это просто способ связать данные вместе, а потом найти в них то, что нужно.

Почему MySQL так популярна

С момента своего появления в 1995 году, MySQL была бесплатной, простой и предсказуемой системой управления базами данных. Это привело к тому, что её использовали много компаний по всему миру, что сделало её негласным стандартом для баз данных.

Ещё в MySQL встроены системы безопасности и разграничения доступа. Например, можно сделать так, чтобы менеджер мог только вносить данные, руководитель отдела — изменять их, но не удалять, а директор мог делать с данными что угодно.

Но основная причина популярности MySQL — полная поддержка SQL-языка.

Что такое язык SQL

Чтобы работать с реляционной базой данных, нужно знать специальный язык запросов — SQL. Это расшифровывается как structured query language — язык структурированных запросов. «Структурированный» означает, что каждый запрос должен иметь определённую структуру, чтобы база поняла, как на него реагировать.

Сами запросы вводятся в специальном терминале, который отвечает за управление базой данных.

С помощью запросов можно делать что угодно:

  • создавать и изменять таблицы,
  • настраивать связи между ними,
  • вносить и удалять данные,
  • настраивать доступ для разных пользователей,
  • а главное — искать то, что нужно, по любым параметрам.

Если вы знаете SQL, то можете работать с любой реляционной базой данных, которые его поддерживают.

А покажите сами запросы

Создадим базу данных THECODE_MEDIA:

CREATE DATABASE THECODE_MEDIA;

Скажем, что будем дальше работать именно с этой базой:

Создадим таблицу с названиями статей, авторами и количеством прочтений за месяц:

CREATE TABLE STATS (name VARCHAR(200), author VARCHAR(20), readers INT);

Загрузим в таблицу уже готовые данные из файла:

LOAD DATA LOCAL INFILE ‘thecode/readers_stat.txt’ INTO TABLE STATS;

А теперь выведем их на экран:

SELECT * FROM STATS;

Команд в SQL настолько много, что нам понадобится отдельная статья для практики. Сделаем для этого отдельный проект, на котором покажем, как MySQL работает с запросами и таблицами.

Работа с MySQL через запросы в терминале

Коротко главное

  1. MySQL — система управления реляционными базами данных. Реляционными — то есть такими, между которыми есть однозначные прописанные связи. Можно представить, что это система управления табличными базами данных.
  2. Таблицы могут быть связаны между собой, чтобы можно было проще найти нужную информацию.
  3. Для работы с реляционными БД используют специальный язык — SQL.
  4. Каждая команда в SQL — это запрос к базе, чтобы она что-то нашла, изменила, добавила или удалила у себя.
  5. MySQL используют уже 25 лет, поэтому это проверенная и надёжная база данных. Кто любит MySQL, тому легко ориентироваться в технологиях современного веба.

Что дальше

На очереди — нереляционные базы и NoSQL. Там вообще всё не так, как здесь, поэтому разбирать будем отдельно.

Источник