SQL *

В данной статье хотел бы рассказать про набор полезных дополнений к Visual Studio, которые могут в значительной мере облегчить разработку баз данных на основе MS SQL Server.
Основными преимуществами использования SSDT я бы выделил следующее:

• возможность простого изменения (refactoring) схемы базы (можно переименовать колонку таблицы и все Views, Functions и Stored Procedures ссылающиеся на неё автоматически будут исправлены для отражения изменений)
• создание юнит тестов для базы данных
• хранение структуры базы данных в Source Control
• сравнение схемы/данных c возможностью генерации скрипта для приведения схемы/данных к требуемому состоянию

Безусловно на этом плюсы использования SSDT не заканчиваются, но остальное не так сильно впечатляет, как то, что упомянуто выше. Если вас интересует, как воспользоваться этими и другими преимуществами — прошу под кат.

Предыдущие части

• Часть первая — habrahabr.ru/post/255361
• Часть вторая — habrahabr.ru/post/255523
• Часть третья — habrahabr.ru/post/255825
• Часть четвертая — habrahabr.ru/post/256045

В данной части мы рассмотрим

Здесь мы в общих чертах рассмотрим работу с операторами модификации данных:

• INSERT – вставка новых данных
• UPDATE – обновление данных
• DELETE – удаление данных
• SELECT … INTO … – сохранить результат запроса в новой таблице
• MERGE – слияние данных
• Использование конструкции OUTPUT
• TRUNCATE TABLE – DDL-операция для быстрой очистки таблицы

В самом конце вас ждут «Приложение 1 – бонус по оператору SELECT» и «Приложение 2 – OVER и аналитические функции», в которых будут показаны некоторые расширенные конструкции:

• PIVOT
• UNPIVOT
• GROUP BY ROLLUP
• GROUP BY GROUPING SETS
• использование приложения OVER

Операции модификации данных очень сильно связаны с конструкциями оператора SELECT, т.к. по сути выборка модифицируемых данных идет при помощи них. Поэтому для понимания данного материала, важное место имеет уверенное владение конструкциями оператора SELECT.

Предыдущие части

• Часть первая — habrahabr.ru/post/255361
• Часть вторая — habrahabr.ru/post/255523
• Часть третья — habrahabr.ru/post/255825

В данной части мы рассмотрим

Многотабличные запросы:

• Операции горизонтального соединения таблиц – JOIN
• Связь таблиц при помощи WHERE-условия
• Операции вертикального объединения результатов запросов – UNION

Работу с подзапросами:

• Подзапросы в блоках FROM, SELECT
• Подзапрос в конструкции APPLY
• Использование предложения WITH
• Подзапросы в блоке WHERE:
  
  • Групповое сравнение — ALL, ANY
  • Условие EXISTS
  • Условие IN

Предыдущие части

• Часть первая — habrahabr.ru/post/255361
• Часть вторая — habrahabr.ru/post/255523

О чем будет рассказано в этой части

В этой части мы познакомимся:

1. с выражением CASE, которое позволяет включить условные выражения в запрос;
2. с агрегатными функциями, которые позволяют получить разного рода итоги (агрегированные значения) рассчитанные на основании детальных данных, полученных оператором «SELECT … WHERE …»;
3. с предложением GROUP BY, которое в скупе с агрегатными функциями позволяет получить итоги по детальным данным в разрезе групп;
4. с предложением HAVING, которое позволяет произвести фильтрацию по сгруппированным данным.

Вместо дисклеймера

На Хабре уже есть множество статей на тему работы с Hibernate, однако, как мне показалось, все они довольно сложные для новичков. Эта статья направлена на разъяснение основ работы с ORM и будет полезна в первую очередь тем, кто только начинает разрабатывать собственные приложения и имеет мало опыта работы с базами данных в общем, и с инструментами, вроде Hibernate, в частности. Матерые разработчики вряд ли найдут в статье для себя что-то новенькое; всех остальных прошу под кат.

Все, кто работает с базами данных, знают, что такое AUTO_INCREMENT. Про него много всего написано, в том числе и на хабре. В этой статье я хочу изложить свои мысли на эту тему, потому что ранее я не встречал рассуждений именно в таком плане. Но сначала давайте определимся, зачем нам вообще база данных.

Вступление и DDL – Data Definition Language (язык описания данных)

Часть первая — habrahabr.ru/post/255361

DML – Data Manipulation Language (язык манипулирования данными)

В первой части мы уже немного затронули язык DML, применяя почти весь набор его команд, за исключением команды MERGE.

Рассказывать про DML я буду по своей последовательности выработанной на личном опыте. По ходу, так же постараюсь рассказать про «скользкие» места, на которые стоит акцентировать внимание, эти «скользкие» места, схожи во многих диалектах языка SQL.

Т.к. учебник посвящается широкому кругу читателей (не только программистам), то и объяснение, порой будет соответствующее, т.е. долгое и нудное. Это мое видение материала, которое в основном получено на практике в результате профессиональной деятельности.

Основная цель данного учебника, шаг за шагом, выработать полное понимание сути языка SQL и научить правильно применять его конструкции. Профессионалам в этой области, может тоже будет интересно пролистать данный материал, может и они смогут вынести для себя что-то новое, а может просто, будет полезно почитать в целях освежить память. Надеюсь, что всем будет интересно.

Т.к. DML в диалекте БД MS SQL очень сильно связан с синтаксисом конструкции SELECT, то я начну рассказывать о DML именно с нее. На мой взгляд конструкция SELECT является самой главной конструкцией языка DML, т.к. за счет нее или ее частей осуществляется выборка необходимых данных из БД.

О чем данный учебник

Данный учебник представляет собой что-то типа «штампа моей памяти» по языку SQL (DDL, DML), т.е. это информация, которая накопилась по ходу профессиональной деятельности и постоянно хранится в моей голове. Это для меня достаточный минимум, который применяется при работе с базами данных наиболее часто. Если встает необходимость применять более полные конструкции SQL, то я обычно обращаюсь за помощью в библиотеку MSDN расположенную в интернет. На мой взгляд, удержать все в голове очень сложно, да и нет особой необходимости в этом. Но знать основные конструкции очень полезно, т.к. они применимы практически в таком же виде во многих реляционных базах данных, таких как Oracle, MySQL, Firebird. Отличия в основном состоят в типах данных, которые могут отличаться в деталях. Основных конструкций языка SQL не так много, и при постоянной практике они быстро запоминаются. Например, для создания объектов (таблиц, ограничений, индексов и т.п.) достаточно иметь под рукой текстовый редактор среды (IDE) для работы с базой данных, и нет надобности изучать визуальный инструментарий заточенный для работы с конкретным типом баз данных (MS SQL, Oracle, MySQL, Firebird, …). Это удобно и тем, что весь текст находится перед глазами, и не нужно бегать по многочисленным вкладкам для того чтобы создать, например, индекс или ограничение. При постоянной работе с базой данных, создать, изменить, а особенно пересоздать объект при помощи скриптов получается в разы быстрее, чем если это делать в визуальном режиме. Так же в скриптовом режиме (соответственно, при должной аккуратности), проще задавать и контролировать правила наименования объектов (мое субъективное мнение). К тому же скрипты удобно использовать в случае, когда изменения, делаемые в одной базе данных (например, тестовой), необходимо перенести в таком же виде в другую базу (продуктивную).

В Caché 2015.1 появилась возможность включить для свойств коллекций проекцию в отдельную колонку. Таким образом для SQL доступа к данным коллекции можно использовать не только дочернюю таблицу, но и просто как дополнительную колонку, в которой лежат все значения коллекции. Подробнее об этом здесь.
О том, как и где это может быть полезно на практике, рассказывает эта статья.

В данной теме я затрону 6 нормальных форм и методы приведения таблиц в эти формы.

Процесс проектирования БД с использование метода НФ является итерационным и заключается в последовательном переводе отношения из 1НФ в НФ более высокого порядка по определенным правилам. Каждая следующая НФ ограничивается определенным типом функциональных зависимостей и устранением соответствующих аномалий при выполнении операций над отношениями БД, а также сохранении свойств предшествующих НФ.

Здравствуй, Хабрахабр! Меня зовут Бабичев Максим. Это моя первая статья на Хабрахабр, прошу строго не судить.

Нашел на Хабре статью, в которой были базы в двух модификациях: Страны и города и только страны. Также в этих архивах есть небольшие примеры использования таблиц на php.

Сразу хочу сказать, что эта статья рассчитана на новичков, а не на продвинутых гуру.

Хочу поделиться с «Хабрахабром» примером своих решений задач по sql-инъекциям с сайта alexbers.

Пример 1: www.alexbers.com/sql/1.php

Это даже и не пример. Требуется самому написать запрос с заранее известными всем таблицами, именем пользователя.

Дано: 
Таблица: users
Поля: id,login,pass 

Решение:

select * from users where id='12'

а ссылка будет выглядеть вот так:

https://www.alexbers.com/sql/1.php?text=select+*+from+users+where+id%3D%2712%27

Просто запрос со всеми данными, которые нам заведомо известны.

Предлагаю читателям «Хабрахабра» историю о том, как мне удалось повысить свою покупательскую способность в кризисное время при помощи Google Apps Script (GAS). Под катом вы найдете нестандартный пример использования и узнаете о возможностях работы со службами Google Drive и Google Calendar.

Началось все с того, что цена импортируемых товаров в России неуклонно росла вверх. Работая IT-специалистом в крупной ритейл-сети, у меня возникла идея о том, как можно воспользоваться преимуществом наличия доступа к товарной базе, не нарушая установленных правил компании и тем более закона. Наибольший интерес с точки зрения экономии личных денежных средств представляют так называемые «промоакции» (тарифы со скидкой). Необходимо было организовать ежедневную выгрузку «промоакций» на интересующие товары и реализовать возможность своевременного получения уведомлений о наличии скидок на Android-смартфон.

На днях мы выпустили в широкое обращение свой новый инструмент, Airpal. Это веб-приложение, предназначенное для работы с базами данных, которое призвано дополнить PrestoDB от Facebook при анализе информации. И в этом посте мы бы хотели рассказать о его возможностях и особенностях.

При добавлении/изменении большого количества записей (10³ и выше), производительность Entity Framework оставляет желать лучшего. Причиной этому являются как архитектурные особенности самого фреймворка, так и неоптимальный генерируемый SQL. Забегая вперед — сохранение данных в обход контекста сокращает время выполнения на порядки.

Содержание статьи:
1. Insert/Update стандартными средствами Entity Framework
2. Поиск решения проблемы
3. Интеграция Entity Framework и SqlBulkCopy
4. Продвинутая вставка с использованием MERGE
5. Сравнение производительности
6. Выводы

Содержание статьи

Обоснование статьи и некоторые ключевые понятия;
1. Справочники и связки;
1.1. Виды таблиц;
1.2. Виды справочников;
1.3. Виды связок;
2. Обобщение классификации;
2.1. Классификация в табличном виде;
2.2. Классификация в схематичном виде;
3. Некоторые комментарии по применению классификации;
3.1. Применение классификации при нормализации таблиц;
Заключение.

Обоснование статьи и некоторые ключевые понятия

Очень часто присутствовал на обучении дисциплине «Базы данных». Обучался когда-то сам… Как-то даже пришлось проводить целый курс для друзей и знакомых. Во время обучения мною было замечено, что трудности возникают уже на этапе понимания таблиц и того, как ими пользоваться. Многие просто не могли и не могут разработать простейшие базы данных. После более детального рассмотрения такого понятия как таблицы и маленькой классификации, трудности восприятия таблиц в реляционных базах данных почти всегда исчезают. Итак!

В данной статье будет рассмотрена маленькая классификация таблиц по признакам целостности и избыточности. Что это значит? Это значит, что будут приведены примеры с описанием, какую структуру таблиц можно делать, чтобы предотвращать (пытаться предотвращать) избыточность и добиваться целостности в реляционных базах данных.

В этой статье я хочу рассказать про ещё один этап развития DWH в Тинькофф Банке.

Ни для кого не секрет, что требования к наличию Disaster Recovery (далее DR) в современных бизнес информационных системах относятся к категории «must have». Так, чуть более года назад, команде, занимающейся развитием DWH в банке, была поставлена задача реализовать DR для DWH, на котором построены как offline, так и online процессы банка.

Оптимизатор в Oracle может применять различные способы трансформации запросов для улучшения их производительности. Одним из таких способов является join elimination. В официальной документации Oracle Database SQL Tuning Guide об этом способе сказано достаточно мало, в отличие от других.
Приглашаю читателей под кат, чтобы поговорить об этом способе поподробнее.

В современном мире существуют определенные классы программного обеспечения, которое ориентированно в основном на корпоративный сегмент (крупный и средний бизнес) и соответственно не имеет широкого распространения. Но некоторые программные комплексы имеют достаточно интересные функции, которые можно применить не только в сфере мелкого бизнеса, но и в качестве персонального инструмента. Вот об одном из таких программных комплексов и пойдет речь в данной статье.

После ответов на 14 вопросов об индексах, которые вы стеснялись задать, у меня возникло гораздо больше комментариев, уточнений и исправлений. Скомпилировать из всего этого статью выглядело затеей с минимумом пользы. И это заставило меня призадумался, а почему вообще мы должны «стесняться задавать» подобные вопросы? Стыдно не знать? А есть ли способ разобраться, не вгоняя себя в краску? Есть. Причем он избавит от многочисленных неточностей, которыми изобилуют многие «ответы». Вы будете чувствовать буквально каждый байт вашей базы кончиками своих пальцев.

Для этого, я предлагаю «поднять капот» у SQL Server и окунуться в сладостный мир шестнадцатеричных дампов. Может статься, что внутри все гораздо проще, чем вам казалось.