Какие категории имеются в sql

Классификация команд языка sql: определение структуры базы данных, манипулирование данными, выборка данных, управление данными, команды администрирования данных и управления транзакциями.

Реализация в SQL концепции операций, ориентированных на таб­личное представление данных, позволила создать компактный язык с небольшим набором предложений. Язык SQL может использоваться как для выполнения запросов к данным, так и для построения прикладных программ.

Основные категории команд языка SQL предназначены для вы­полнения различных функций, включая построение объектов базы данных и манипулирование ими, начальную загрузку данных в табли­цы, обновление и удаление существующей информации, выполнение запросов к базе данных, управление доступом к ней и ее общее адми­нистрирование.

Основные категории команд языка SQL:

• DDL — язык определения данных;
• DML — язык манипулирования данными;
• DQL — язык запросов;
• DCL — язык управления данными;
• команды администрирования данных;
• команды управления транзакциями

Язык определения данных (DDL) позволяет создавать и изменять структуру объектов базы данных, например, создавать и изменять таблицы. Основными командами языка DDL являются следующие: create table, alter table, drop table, create index, alter index, drop index.

Язык манипулирования данными (DML) используется для манипулирования информацией внутри объектов реляционной БД посредством трех основных команд: insert, update, delete.

Язык запросов (DQL) наиболее известен пользователям реляционной БД, несмотря на то, что он включает одну команду select. Эта команда вместе со своими многочисленными опциями и предложениями используется для формирования запросов реляционной БД.

Команды языка управления данными (DCL) позволяют управлять доступом к информации, находящейся внутри БД. Как правило, они используются для создания объектов, связанных с доступом к данным, а также служат для контроля над распределением привилегий между пользователями. Команды управления данными следующие: grant, revoke.

Команды администрирования данных позволяют пользователю осуществлять контроль за выполненными действиями и анализировать операции БД; они также могут оказаться полезными при анализе производительности системы. Не следует путать администрирование данных с администрированием БД, которое представляет собой общее управление БД и подразумевает использование команд всех уровней.

Команды управления транзакциями: commit, rollback, savepoint, set transaction.

1. Файл-серверные и клиент-серверные базы данных: организация, достоинства и недостатки.(к данному вопросу есть раздаточный материал)

Архитектура «файл-сервер» В этом случае файлы базы данных и приложение для работы с ней располагаются на сервере сети. Пользователь запускает со своего компьютера находящееся на сервере приложение, при этом у него запускается копия приложения. Можно установить приложение и непосредственно на компьютере пользователя, в этом случае приложению должно быть известно местонахождение общей БД, заданное, например, через псевдоним. Достоинствами сетевой архитектуры «файл-сервер» являются простота разработки и эксплуатация приложения. Разработчик фактически создаёт локальную БД и приложение, которые затем просто используются в сетевом варианте. При этом не требуется дополнительное программное обеспечение для организационной работы с БД.

Однако архитектуре «файл-сервер» свойственны и существенные недостатки:

1. Для работы с данными используется навигационный способ доступа, при этом сети циркулируют большие объемы данных. В результате сеть оказывается перегруженной, что является причиной ее низкого быстродействия и производительности при работе с БД.
2. Требуется синхронизация работы отдельных пользователей, связанная с

блокировкой в таблицах тех записей, которые редактирует другой пользователь.

1. Приложения не только обрабатывают данные, но и управляют самой

базой данных. В связи с тем, что управление БД осуществляется с разных компьютеров, затрудняется управление доступом, соблюдение конфиденциальности и поддержание целостности БД.

Из-за этих недостатков архитектура «файл-сервер», как правило, используется в небольших сетях.

Архитектура «клиент-сервер» БД размещается на компьютере-сервере сети (сервере или удаленном сервере) и называется также удаленной БД. При­ложение, осуществляющее работу с этой БД, находится на компьютере пользо­вателя. Приложение пользователя является клиентом, его также называют при­ложением-клиентом.

Клиент и сервер взаимодействуют следующим образом. Клиент формирует и отсылает запрос (SQL-запрос) серверу, на котором размещена БД. Сервер вы­полняет запрос и выдает клиенту в качестве результатов требуемые данные. Таким образом, в архитектуре «клиент-сервер» клиент посылает запрос и получает только те данные, которые ему действительно нужны. Вся обработка запро­са выполняется на удаленном сервере.

К достоинствам такой архитектуры отно­сятся следующие факторы:

1)Для работы с данными используется реляционный способ доступа, что

сни­жает нагрузку на сеть.

2)Приложения не управляют напрямую базой, управлением занимается

только сервер. В связи с этим можно обеспечить высокую степень защиты данных.

3)В приложении отсутствует код, связанный с управлением БД, поэтому

Отметим, что сервером называют не только компьютер, но и специальную программу, которая управляет БД. Так как в основе организации обмена данными между клиентом и сервером лежит язык SQL, такую программу еще называют SQL-сервером, а БД — базой данных SQL. В широком смысле слова под сервером понимают компьютер, программу и саму базу данных. SQL-cepвepaми являются промышленные СУБД, такие как InterBase, Oracle, InfonniX; SyBase, DB2.

1. Виды информационных моделей: информационная модель данных и информационная модель предприятия. Приведите пример информационной модели предприятия.(к данному вопросу есть раздаточный материал)

При создании баз данных рассматривают два вида информаци­онных моделей: информационная модель предприятия и инфор­мационная модель данных.

Информационная модель предприятия строится на втором этапе проектирования базы данных. Здесь определяются струк­турные подразделения фирмы, которые используют информа­цию из базы данных, и направление движения потоков инфор­мации между структурными подразделениями фирмы. Информационная модель предприятия строится на основе описания предметной области.

Информационная модель данных имеет более сложную структуру. Здесь отображаются:

• источники возникновения информации,
• структурные подразделения фирмы, которые создают или используют

• переходы от одного типа модели к другому;
• подразделения потребителей информации.

Подразделение 1. Подразделение N — структурные подраз­деления фирмы. В левой части рисунка эти подразделения выступают как источники концептуальных требований, то есть предоставляют сведения для создания базы данных (рисунок ) В верхней части рисунка эти же подразделения выступают как потребители информации и источники данных для базы данных.

Информационная модель данных – это набор понятий, которые могут быть использованы для описания множества данных, операций с данными, а также набора ограничений целостности данных.

Концептуальная модель данных — это совокупность концепту­альных требований, выдвинутых сотрудниками структурных под­разделений фирмы.

В результате отображения концептуальной модели на СУБД будет получена логическая модель данных.

В процессе отображения концептуальной модели подбирается такая СУБД, которая в полной мере может удовлетворить требования заказчика. Если по каким-либо причинам выполнить требования заказчика не удается, то разработчик должен предоставить заказ­чику убедительные аргументы и убедить заказчика снизить кон­цептуальные требования. Процесс согласования концептуальных требований трудоемкая и длительная процедура. После построе­ния логической модели необходимо составить письменный про­токол, в котором перечислить все концептуальные требования и операции по обработке информации в базе данных.

При переходе от концептуальной к логической модели необ­ходимо обеспечить следующее условие: внешние модели никак не связаны с типом физической памяти, где хранятся данные базы данных, и методами обработки этих данных. Это условие называ­ется первым уровнем независимости данных. Далее общая логи­ческая модель данных разделяется на некоторые составные части, которые называют внешними моделями. Внешняя модель— это та часть общей логической модели данных, с которой работает конкретное структурное подразделение фирмы. Границы разделения внешних моделей не четкие, то есть одни и те же данные могут получать различные структурные подразделения фирмы, но по­полнять и редактировать данные может только одно конкретное подразделение. Форма отображения одних и тех же данных в раз­ных подразделениях может быть различной. В зависимости от по­ставленных целей логическая модель данных может быть либо иерархической, либо сетевой, либо реляционной.

Отображение логической модели на конкретные технические средства называется физической моделью данных. Физическая модель строится на пятом этапе проектирования базы данных. При построении физической модели определяются технические характеристики персонального компьютера: объем оперативной памяти, необходимый объем памяти на жестком диске и т. д. Кроме того, на этом этапе определяют количество и типы индек­сов, методы доступа к данным. При переходе от логической мо­дели к физической модели необходимо обеспечить выполнение условия: концептуальная модель допускает некоторое расшире­ние требований к базе данных без переделки самой базы данных. Это условие называется вторым уровнем независимости данных. Второй уровень независимости данных достигается, как прави­ло, за счет хорошей техники и дисциплины программирования (например, константа задается только один раз, а ее значение пе­редается всем подпрограммам через параметры).

Рассмотрим пример ИМП для предметной области «Учет абитуриентов в колледже ЭиБ»:

Типы команд sql

Существуют следующие команды, позволяющие управлять транзакциями базы данных: COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT, SET TRANSACTION.

Преимущества языка sql

• стандартность – как уже было сказано, использование языка SQL в программах стандартизировано международными организациями;
• независимость от конкретных СУБД – все распространенные СУБД используют SQL, т.к. реляционную базу данных можно перенести с одной СУБД на другую с минимальными доработками;
• возможность переноса с одной вычислительной системы на другую – СУБД может быть ориентирована на различные вычислительные системы, однако приложения, созданные с помощью SQL, допускают использование как для локальных БД, так и для крупных многопользовательских систем;
• реляционная основа языка – SQL является языком реляционных БД, поэтому он стал популярным тогда, когда получила широкое распространение реляционная модель представления данных. Табличная структура реляционной БД хорошо понятна, а потому язык SQL прост для изучения;
• возможность создания интерактивных запросов – SQL обеспечивает пользователям немедленный доступ к данным, при этом в интерактивном режиме можно получить результат запроса за очень короткое время без написания сложной программы;
• возможность программного доступа к БД – язык SQL легко использовать в приложениях, которым необходимо обращаться к базам данных. Одни и те же операторы SQL употребляются как для интерактивного, так и программного доступа, поэтому части программ, содержащие обращение к БД, можно вначале проверить в интерактивном режиме, а затем встраивать в программу;
• обеспечение различного представления данных – с помощью SQL можно представить такую структуру данных, что тот или иной пользователь будет видеть различные их представления. Кроме того, данные из разных частей БД могут быть скомбинированы и представлены в виде одной простой таблицы, а значит, представления пригодны для усиления защиты БД и ее настройки под конкретные требования отдельных пользователей;
• возможность динамического изменения и расширения структуры БД – язык SQL позволяет манипулировать структурой БД, тем самым обеспечивая гибкость с точки зрения приспособленности БД к изменяющимся требованиям предметной области;
• поддержка архитектуры клиент-сервер – SQL – одно из лучших средств для реализации приложений на платформе клиент-сервер. SQL служит связующим звеном между взаимодействующей с пользователем клиентской системой и серверной системой, управляющей БД, позволяя каждой из них сосредоточиться на выполнении своих функций.

• создавать базы данных и таблицы с полным описанием их структуры;
• выполнять основные операции манипулирования данными, в частности, вставку, модификацию и удаление данных из таблиц;
• выполнять простые и сложные запросы, осуществляющие преобразование данных.

sql вывести название категорий и посчитать количество товаров в данной категории

Проблема такова есть у меня список категорий, к категориям необходимо написать количество товаров отвечающие даным категориям. В базе данных имеются 2 таблицы

• +Product
• |_id
• |_name
• |_category_id
• |_article

• +Category
• |_id
• |_category_id
• |_name

Посчитать количество товаров — просто.

SELECT category_id as category, count(*) AS cnt FROM product GROUP BY category_id 

В результате мы получим таблицу вида:

category: 1 2 3 4 5 . в общем номера категорий cnt: . количества товаров в категориях

Как мне сделать пересчет товаров и сопоставить колонку «category_id» таблицы product с колонкой «name» таблицы Category(названия категорий) в одном запроса?

SELECT category_id as category, count(*) AS cnt FROM product INNER JOIN category on product.category_id = category.category_id GROUP BY category_id 

SELECT fid AS category, COUNT(*) AS cnt, cname FROM (SELECT product.category_id AS fid, category.name AS cname, category.id AS cid FROM category LEFT JOIN category on product.category_id = category.category_id) newtable GROUP BY cid, cname 

В общем с SQL я не силен, буду рад любой помощи.

SELECT category.name as category, count(*) AS cnt FROM product INNER JOIN category on product.category_id = category.category_id GROUP BY category.category_id 

sys.database_service_objectives (база данных SQL Azure)

Возвращает выпуск (уровень служб), целевую службу (ценовую категорию) и имя эластичного пула(если таковые имеются) для базы данных SQL Azure или выделенного пула SQL в Azure Synapse Analytics.

• При входе master в базу данных на сервере базы данных SQL Azure возвращает сведения обо всех базах данных.
• Для выделенных пулов SQL в Azure Synapse Analytics необходимо подключиться к master базе данных. Это относится как к выделенным пулам SQL в рабочих областях Azure Synapse, так и к выделенным пулам SQL (ранее — хранилище данных SQL).

Результирующий набор

Имя столбца	Тип данных	Описание:
database_id	целое	Идентификатор базы данных, уникальный внутри логического сервера. Присоединено к sys.database в столбце database_id , но не с другими системными представлениями, в которых database_id присутствует столбец. Дополнительные сведения см. в DB_ID .
edition	sysname	Уровень служб для базы данных или хранилища данных: «Базовый», «Стандартный«, «Премиум» или «Хранилище данных».
service_objective	sysname	Ценовая категория базы данных. Если база данных находится в эластичном пуле, возвращает ElasticPool.

На уровне «Базовый» возвращается «Базовый».

Одна база данных на стандартном уровне служб возвращает одну из следующих: S0, S1, S2, S3, S4, S6, S7, S9 или S12.

Одна база данных в категории «Премиум » возвращает следующие значения: P1, P2, P4, P6, P11 или P15.

Azure Synapse Analytics возвращает DW100 до DW30000c.

Разрешения

Требуется разрешение dbManager для master базы данных. На уровне базы данных пользователь должен быть создателем или владельцем.

Замечания

Это представление каталога не поддерживается в бессерверных пулах SQL в Azure Synapse Analytics.

Сведения о ценах см. в разделе «Параметры и производительность базы данных SQL»: цены на базу данных SQL и цены На Azure Synapse Analytics.

Примеры

Этот пример можно запустить в базе данных или в пользовательских master базах данных Базы данных SQL Azure. Запрос возвращает сведения о имени, службе и уровне производительности баз данных.

SELECT d.name, slo.* FROM sys.databases d JOIN sys.database_service_objectives slo ON d.database_id = slo.database_id; 

См. также

• Представления каталога базы данных SQL Azure
• sys.databases
• sys.event_log
• sys.dm_operation_status
• sys.dm_db_resource_stats
• sys.database_connection_stats
• sys.database_service_objectives
• sys.dm_user_db_resource_governance

Далее