Современная жизнь немыслима без web-сервисов, ежедневно приносящих дивиденды в самых разных областях человеческой деятельности. А значит, профессия web-разработчика еще долго будет оставаться высокооплачиваемой и востребованной на рынке IT-специалистов. Существует множество решений и инструментов на разных языках программирования, упрощающих и ускоряющих web-разработку. В рамках данного курса освещается построение web-приложений на языке Python. Курс читают разработчики, применяющие Python в проектах, которыми ежедневно используют миллионы людей. В данном курсе вы сможете приобрести как базовые знания о функционировании современного интернета в целом, так и практические навыки создания интернет-приложений на языке Python.
Примеры запросов к MySQL
Loading...
Do curso por Moscow Institute of Physics and Technology
Создание Web-сервисов на Python
20 classificações
Moscow Institute of Physics and Technology
20 classificações
Curso 3 de 4 em Specialization Программирование на Python
Na lição
Хранение данных. SQL / NoSQL
В этом модуле нас ждёт знакомство с системами управления базами данных. Мы узнаем, зачем и когда их лучше использовать, в чём отличие реляционных баз данных от нереляционных? После этого глубже погрузимся в MySQL, как пример реляционной базы данных, и познакомимся с Redis, как примером нереляционной базы данных.
Conheça os instrutores
Абрамов Тимур
Пестров Никита
Опрышко Александр
Партилов Алексей
Всем привет.
В этом видео я покажу вам на практике несколько запросов с LEFT JOIN, с GROUP BY,
чтобы усвоилась информация, которую я дал в предыдущих видео.
Давайте мы запустим MySQL.
Я сделал специальную тестовую базу, в которой есть всего две таблички.
Первая - это табличка о продажах каких-то товаров за разные года.
Давайте, я покажу, во-первых, какие таблички есть.
Вторая - это табличка товаров.
Давайте посмотрим show tables.
Вот две таблички - products и sales.
Соответственно, products - это продукты, а sales - это продажи.
Давайте посмотрим, что в них находится - select * from products;
Итак, в этой табличке у нас есть яблоки и роботы.
И product_id, и product_name - две колонки айди и название продукта.
А в sales продажи этих продуктов.
select * from sales;
Смотрите, здесь три колонки есть год, есть продукт id,
то есть какой продукт мы продавали,
и какой доход мы с этого получили.
Здесь какие-то случайные цифры. И смотрите, что интересно.
В табличке products у нас есть два продукта: роботы и яблоки,
а в табличке sales,
если вы посмотрите самую последнюю строчку,
то у нас есть продукт id третий,
то есть какой-то несуществующий продукт.
Я специально не стал делать ограничения на эту таблицу,
то есть здесь нет FOREIGN KEY.
И я смог добавить такую строчку,
которая ссылается на несуществующий продукт. А теперь давайте посмотрим,
что же у нас получится, если мы, например, захотим создать выборку, в которой будет год,
product id и income, как есть и имя продукта, который мы продавали.
Для этого нам придется соединить две таблички.
Допустим, какие у нас есть варианты? Мы пишем select *,
мы не будем писать,
какие колонки - все, какие попадут, все, какие есть
Откуда? Из продаж.
А дальше нам надо ее как-то объединить.
У нас есть несколько вариантов,
мы можем написать join, полный join,
products и дальше условия,
по какому, можем назвать полностью.
Sales.product_id = products.
product_id;
И вот смотрите, мы получили результирующую таблицу. Как я говорил, join,
если это полный join inner,
а если мы не указываем никакого другого,
то имеется ввиду именно inner join,
в результирующую выборку попадают только те ряды,
которые есть в обеих таблицах.
Смотрите, у нас нет последнего ряда из таблицы sales,
у которого был product id третий,
потому что для него не нашлось product в таблице products.
Дальше. Мы написали, на самом деле, избыточный, сложный, длинный запрос.
Как мы могли его упростить?
Поскольку у нас колонка product id и там и там называется,
мы могли вместо on использовать using,
то есть, написать вот так.
И получили бы то же самое.
Более того, поскольку у нас только одна одинаковая колонка есть
в обеих таблицах, это product id,
мы могли бы еще упростить и написать.
natural join, не указывая вообще никакого условия соединения.
И получили бы опять то же самое.
О'кей, что мы можем еще сделать?
Мы можем дописать сюда слово left, и у нас будет левое соединение.
Смотрите, в этом запросе появился тот ряд, которого не было в предыдущем.
Для всех рядов, которые удалось состыковать, состыковалось название продукта,
а для того ряда с id = 3, которого просто не было, такого id, в таблице products,
вместо product name мы получили null. Все, как я говорил.
А если бы у нас стояла задача найти те продажи, которые ошибочны,
продуктов которых у нас нет в таблице products,
мы могли бы как раз использовать для этого условие WHERE.
Смотрите, мы можем дописать where.products
product id is null; и получили бы как раз только ту строчку,
в которой мы продаем продукт, которого у нас нет в таблице products.
Достаточно все просто.
А теперь давайте группировки сделаем и какие-нибудь посчитаем агрегатные функции.
Смотрите, у нас, во-первых, мы можем группировать по product.
Получить, например, продажи какого-то продукта за все годы, например, суммарные.
Что для этого нам надо сделать?
Таблица продуктов нам теперь не нужна, мы не будем имя этого продукта,
мы будем id выбирать, хотя можем и имя. Давайте, select. Допустим, мы хотим получить,
сколько у нас всего продалось яблок, и сколько у нас всего продалось роботов за все года.
Точнее, продуктов с id 1 и id 2. Мы можем сделать еще раз select product id и сумму,
то есть, на какую сумму, мы хотим узнать, и (income) group by product_id;
Забыли указать откуда, from sales.
Вот мы получили, что всего мы продали продукта с product
id 1 на такую-то сумму, с product id 2 на такую-то сумму.
Можем сгруппировать по году и узнать,
на какую сумму мы продали продуктов всего в каждом году.
Для этого нам просто достаточно здесь сделать,
вместо product id мы сделаем year
и сгруппируем, соответственно, по году.
И получим статистику по годам, уже без разделений на продукт,
на какую сумму мы в каждом году продали всего продуктов.
Мы можем пойти дальше, мы
можем сгруппировать одновременно и по году, и по продукту и получить разбивку,
сколько мы продали продукта в какой год.
Поскольку, если мы посмотрим исходную таблицу, у
нас один и тот же продукт продавался несколько раз в каждом году.
Вот, смотрите, в 2000 году продали мы продукт 1,
продукт 2 и снова продукт 1.
А мы хотим получить по годам только уникальные строчки. Что мы можем сделать?
Мы можем выбрать год, product id и сумму нашего дохода и сгруппировать сначала по году,
а потом по product id. Вот таким образом у нас, видите,
поскольку как раз у нас два продукта, у нас две записи для двухтысячного,
одна запись для 2001, потому что в 200 мы только продукт 1 продавали,
в 2002 только продукт 2, а в 2003 опять и первый, и второй.
У нас так и получилось, две записи для 2000, одна для 2001,
одна для 2002 и 2 записи для 2003.
Можем добавить интересную штуку - добавить сюда with rollup.
Смотрите, мы можем добавить with rollup и тогда мы получим гораздо интереснее.
Сначала мы получим сумму по первому продукту и второму продукту за 2000 год.
Потом сумму по всем продуктам за 2000 год.
То есть, видите, у
нас null появляется в product id,
а в сумме появляется сумма тех записей, которые были выше.
То есть он будет нам считать еще и промежуточные итоги,
а в конце мы получим общую сумму по всей таблице.
with rollup добавляет промежуточные итоги по группировкам,
это тоже достаточно интересная вещь.
Давайте еще попробуем having использовать.
Допустим, по годам мы получили какие-то продажи,
и хотим отобрать только те года, в которых продажи были плохими.
А плохие, допустим, у нас будут продажи, когда мы продали меньше чем нам,
допустим, 200 наших условных единиц.
Для этого нам достаточно написать having sum(income)<200;.
И мы отберем, у нас только один такой неудачный год был.
Также мы можем обозвать нашу сумму income, например,
как продажи, и здесь использовать в having этот алиас. Может быть, будет удобнее.
Получим тот же самый результат.
Теперь у нас, кстати, колонка называется красиво, не sum(income), а sales.
Что еще? Посмотрели group by,
давайте еще про union немножечко.
Вот то, о чем я говорил.
Смотрите, мы берем и выбираем просто цифру единица.
Получаем табличку, в которой есть одна колонка, можем ее назвать.
Дать алиас ей as one.
Получим колонку с именем one и в ней единичка.
Можем написать union select 2 as two. Посмотрите мы получим один и два,
но колонка по-прежнему называется one, то, о чем я говорил,
в качестве названия колонки будет взято название из первого из встречающихся селектов.
Дальше, смотрите, мы поменяем здесь двойку на единицу и получим не 2 ряда, а только один.
Почему? Потому что по умолчанию union destinct.
Если мы здесь напишем union all,
то мы получим два ряда.
Если мы после этого
пишем union select 1,
то мы получим опять одну колонку.
Заметьте, потому что union, мы не указали что он all,
и он перебил предыдущий all.
Если мы здесь напишем union all, то мы получим уже три колонки.
Вот так это работает.
На этом всё. Надеюсь примеры немножечко пояснили,
как действительно работают SQL-запросы с group by,
с union, с join и с полным join c inner.
Explore nosso catálogo
Registre-se gratuitamente e obtenha recomendações, atualizações e ofertas personalizadas.
O Coursera proporciona acesso universal à melhor educação do mundo fazendo parcerias com as melhores universidades e organizações para oferecer cursos on-line.
© 2018 Coursera Inc. Todos os direitos reservados.
