Чем отличаются базы данных
11 типов современных баз данных: краткие описания, схемы и примеры БД
Типы баз данных, называемых также моделями БД или семействами БД, представляют собой шаблоны и структуры, используемые для организации данных в системе управления базами данных (СУБД). Выбор типа повлияет на то, какие операции сможет выполнять приложение, как будут представлены данные, на функции СУБД для разработки и рантайма.
I. Простейшие типы баз данных
Начнём с трёх типов БД, которые всё ещё могут встречаться в специализированных средах, но в основном заменены надежными и производительными альтернативами.
1. Простые структуры данных
Первый и простейший способ хранения данных – текстовые файлы. Метод применяется и сегодня для работы с небольшими объёмами информации. Для разделения полей используется специальный символ: запятая или точка с запятой в csv-файлах датасетов, двоеточие или пробел в *nix-подобных системах:
/etc/passwd в *nix системе
2. Иерархические базы данных
В отличие от текстовых таблиц, в следующем типе БД появляются связи между объектами. В иерархических базах данных каждая запись имеет одного «родителя». Это создаёт древовидную структуру, в которой записи классифицируются по их отношениям с цепочкой родительских записей.
Пример построения иерархических связей
3. Сетевые базы данных
Сетевые базы данных расширяют функциональность иерархических: записи могут иметь более одного родителя. А значит, можно моделировать сложные отношения.
Пример связей в сетевой базе данных
II. Реляционные БД
4. SQL базы данных
Реляционные базы данных – старейший тип до сих пор широко используемых БД общего назначения. Данные и связи между данными организованы с помощью таблиц. Каждый столбец в таблице имеет имя и тип. Каждая строка представляет отдельную запись или элемент данных в таблице, который содержит значения для каждого из столбцов.
III. NoSQL базы данных
NoSQL – группа типов БД, предлагающих подходы, отличные от стандартного реляционного шаблона. Говоря NoSQL, подразумевают либо «не-SQL», либо «не только SQL», чтобы уточнить, что иногда допускается SQL-подобный запрос.
5. Базы данных «ключ-значение»
В базах данных «ключ-значение» для хранения информации вы предоставляте ключ и объект данных, который нужно сохранить. Например, JSON-объект, изображение или текст. Чтобы запросить данные, отправляете ключ и получаете blob-объект.
6. Документная база данных
Документные базы данных (также документоориентированные БД или хранилища документов), совместно используют базовую семантику доступа и поиска хранилищ ключей и значений. Такие БД также используют ключ для уникальной идентификации данных. Разница между хранилищами «ключ-значение» и документными БД заключается в том, что вместо хранения blob-объектов, документоориентированные базы хранят данные в структурированных форматах – JSON, BSON или XML.
7. Графовая база данных
Вместо сопоставления связей с таблицами и внешними ключами, графовые базы данных устанавливают связи, используя узлы, рёбра и свойства.
Графовые базы представляют данные в виде отдельных узлов, которые могут иметь любое количество связанных с ними свойств.
8. Колоночные базы данных
Колоночные базы данных (также нереляционные колоночные хранилища или базы данных с широкими столбцами) принадлежат к семейству NoSQL БД, но внешне похож на реляционные БД. Как и реляционные, колоночные БД хранят данные, используя строки и столбцы, но с иной связью между элементами.
В реляционных БД все строки должны соответствовать фиксированной схеме. Схема определяет, какие столбцы будут в таблице, типы данных и другие критерии. В колоночных базах вместо таблиц имеются структуры – «колоночные семейства». Семейства содержат строки, каждая из которых определяет собственный формат. Строка состоит из уникального идентификатора, используемого для поиска, за которым следуют наборы имён и значений столбцов.
9. Базы данных временных рядов
Базы данных временны́х рядов созданы для сбора и управления элементами, меняющимися с течением времени. Большинство таких БД организованы в структуры, которые записывают значения для одного элемента. Например, можно создать таблицу для отслеживания температуры процессора. Внутри каждое значение будет состоять из временной метки и показателя температуры. В таблице может быть несколько метрик.
IV. Комбинированные типы
NewSQL и многомодельные БД являются разными типами баз данных, но решают одну группу проблем, вызванных полярными подходами SQL или NoSQL-стратегии. Почему бы не объединить преимущества обеих групп?
10. NewSQL базы данных
NewSQL базы данных наследуют реляционную структуру и семантику, но построены с использованием более современных, масштабируемых конструкций. Цель – обеспечить большую масштабируемость, нежели реляционные БД, и более высокие гарантии согласованности, чем в NoSQL. Компромисс между согласованностью и доступностью является фундаментальной проблемой распределённых баз данных, описываемой теоремой CAP.
11. Многомодельные базы данных
Многомодельные базы данных – базы, объединяющие функциональные возможности нескольких видов БД. Преимущества такого подхода очевидны – одна и та же система может использовать различные представления для разных типов данных.
Совместное размещение данных из нескольких типов БД в одной системе позволяет выполнять новые операции, которые в противном случае были бы затруднены или невозможны. Например, многомодельные базы могут позволить юзерам получить доступ к данным, хранящимся в разных типах БД, и управлять ими в рамках одного запроса, а также поддерживают согласованность данных при выполнении операций, изменяющих информацию сразу в нескольких системах.
Заключение
Изменение типов хранимых данных, требования к скорости и производительности привели и к продолжающемуся расширению типов баз данных. При этом каждый из них продолжает быть нужным в своей нише, где взаимосвязи между данными ассоциируются с определенной схемой строения базы данных.
Сравнение SQL и NoSQL: как выбрать систему хранения данных
Согласно рейтингу DB-Engines, в топе самых популярных СУБД четыре реляционных (SQL) и одна нереляционная (NoSQL). Реляционные базы данных занимают львиную долю рынка и наиболее известны. Однако в ряде случаев лучше выбрать NoSQL-решения различного типа.
Мы подготовили небольшой гайд по типам баз данных, чтобы вы могли принять верное решение.
Что такое реляционные и нереляционные базы данных
Реляционная база данных (SQL) — база, где данные хранятся в формате таблиц, они строго структурированы и связаны друг с другом. В таблице есть строки и столбцы, каждая строка представляет отдельную запись, а столбец — поле с назначенным ей типом данных. В каждой ячейке информация записана по шаблону.
Нереляционная база данных (NoSQL) — хранит данные без четких связей друг с другом и четкой структуры. Вместо структурированных таблиц внутри базы находится множество разнородных документов, в том числе изображения, видео и даже публикации в социальных сетях. В отличие от реляционных БД, NoSQL базы данных не поддерживают запросы SQL.
Реляционные базы данных, или базы данных SQL
Особенности. Основная особенность — надежность и неизменяемость данных, низкий риск потери информации. При обновлении данных их целостность гарантирована, они заменяются в одной таблице.
Реляционные базы данных, в отличие от нереляционных, соответствуют ACID — это требования к транзакционным системам. Соответствие им гарантирует сохранность данных и предсказуемость работы базы данных:
При работе с такими СУБД надо учитывать, что любые изменения в объектах нужно отражать в структуре таблиц, физическая структура данных не соответствует объектной модели приложения.
Реляционные БД идеальны для работы со структурированными данными, структура которых не подвержена частым изменениям.
Так выглядит хранение данных в реляционной базе, по сути, это просто таблица:
| Клиент | Средний чек | Число покупок за период |
| 1 | 1000 | 10 |
| 2 | 1500 | 5 |
| 3 | 800 | 6 |
Масштабируемость. Вертикальная, то есть при росте нагрузки растет производительность сервера. Если в базу поступает большой объем данных, рано или поздно наступит порог вертикального масштабирования — сервер не сможет далее увеличивать производительность. Тогда понадобится горизонтальное масштабирование — параллельная обработка данных в кластере серверов.
В больших распределенных системах это может привести к тому, что общая производительность системы упадет, так как нужно поддерживать согласованность данных в нескольких узлах. Это не значит, что СУБД на SQL не подходят для больших проектов — они поддерживают кластеризацию, просто нужно приложить усилия, чтобы настроить систему. Либо использовать базы данных в облаке — там можно получить уже настроенные и надежно работающие кластеры в несколько кликов.
Самые известные SQL-базы данных
MySQL — одна из самых популярных open source реляционных баз данных. Подходит небольшим и средним проектам, которым нужен недорогой и надежный инструмент работы с данными. Поддерживает множество типов таблиц, есть огромное количество плагинов и расширений, облегчающих работу с системой.
Отличается простой установкой, может быть интегрирована с другими СУБД, также интеграция с MySQL есть в любой CMS, фреймворке, языке программирования. Среди минусов — не все задачи выполняет автоматически, если что-то нужное не включено в функционал, придется потратить время на доработку, нет встроенной поддержки OLAP.
PostgreSQL — вторая по популярности open source SQL СУБД. У нее много встроенных функций и дополнений, в том числе для масштабирования в кластер и шардинга таблиц. Подходит, если важна сохранность данных, предполагается их сложная структура. Позволяет работать со структурированными данными, но поддерживает JSON/BSON, что дает некоторую гибкость в схеме данных.
Отличается стабильностью, ее практически невозможно вывести из строя или что-то сломать в таблицах.
Из минусов — сложность конфигурации требует от пользователей некоторого опыта. Также скорость работы может падать во время проведения пакетных операций или при запросах на чтение.
PostgreSQL также можно развернуть в облаке — в отличие от MySQL, она подходит для крупных и масштабных проектов. Кроме того, ее стоит выбрать, если недопустимы ошибки в данных или есть особые требования к базе данных, например поддержка геоданных. Различные расширения PostgreSQL позволяют реализовать многие специализированные запросы.
Нереляционные базы данных, или базы данных NoSQL
Особенности. В отличие от реляционных, в нереляционных базах данных схема данных является динамической и может меняться в любой момент времени. К данным сложнее получить доступ, то есть найти внутри базы что-то нужное — с таблицей это просто, достаточно знать координаты ячейки. Зато такие СУБД отличаются производительностью и скоростью. Физические объекты в NoSQL обычно можно хранить прямо в том виде, в котором с ними потом работает приложение.
Базы данных NoSQL подходят для хранения больших объемов неструктурированной информации, а также хороши для быстрой разработки и тестирования гипотез.
В них можно хранить данные любого типа и добавлять новые в процессе работы.
Масштабируемость. NoSQL базы имеют распределенную архитектуру, поэтому хорошо масштабируются горизонтально и отличаются высокой производительностью. Технологии NoSQL могут автоматически распределять данные по разным серверам. Это повышает скорость чтения данных в распределенной среде.
Четыре вида нереляционных баз данных
Документоориентированные базы данных — данные хранятся в коллекциях документов, обычно с использованием форматов JSON, XML или BSON. Одна запись может содержать столько данных, сколько нужно, в любом типе данных (или типах) — ограничений нет. Внутри одного документа есть внутренняя структура, однако, она может отличаться от одного документа к другому. Также документы можно вкладывать друг в друга.
То есть вместо столбцов и строк мы описываем все данные в одном документе. Если нам нужно было бы добавить новые данные в таблицу реляционной базы данных, пришлось бы изменять ее схему данных. В случае с документами нужно только добавить в них дополнительные пары ключ-значение.
Пример такой базы данных: MongoDB.
Вот так будет выглядеть хранение данных в отдельных документах вместо таблицы со столбцами и строками:
Какие бывают базы данных
Объясняем на картинках.
Базы данных — это способ упорядочить информацию так, чтобы компьютер мог с ней легко работать, а человек мог пользоваться этими данными как ему удобно. Мы уже писали о базах данных в общем, теперь углубимся.
👉 Это знания скорее из области информатики, чем прикладного программирования. Если вы просто делаете сайты или обслуживаете интернет-магазин, вероятнее всего, вам из этого понадобятся только реляционные базы данных. Но когда вы захотите сделать более сложные приложения — например рекомендации товаров, — вам потребуются знания о других типах баз.
Считайте, что эта статья для расширения кругозора.
Три основных типа
В зависимости от того, какие данные нужно в ней хранить и как с ними работать, базы делятся на реляционные и нереляционные:
Реляционные
Реляционные базы данных ещё называют табличными, потому что все данные в них можно представить в виде разных таблиц. Одни таблицы связаны с другими, а другие — с третьими. Например, база данных покупок в магазине может выглядеть так:
Смотрите, у магазина есть две таблицы — с товарами и покупателями. Но когда один из них что-то покупает, то данные попадают в третью таблицу. В ней есть своя информация (количество купленных товаров) и ссылки на покупателя и сам товар. Если нужно, можно по этим связям попасть в нужную таблицу и узнать подробности о той или другой записи.
Если у покупателя поменяется номер телефона, то нам достаточно будет поменять это в одной таблице «Клиенты». Благодаря тому, что в «Покупки» записывается только код покупателя, нам не нужно менять имя больше нигде — данные сами обновятся автоматически, когда мы захотим посмотреть, кто именно купил табурет.
Сетевые
В отличие от реляционных баз, в сетевых между таблицами и записями может быть несколько разных связей, каждая из который отвечает за что-то своё.
Если мы возьмём базу данных с сайта Кинопоиска, то она может выглядеть так:
Особенность сетевой базы данных в том, что в ней запоминаются все связи и всё содержимое для каждой связи. Базе не нужно тратить время на поиск нужных данных, потому что вся информация об этом уже есть в специальных индексных файлах. Они показывают, какая запись с какой связана, и быстро выдают результат.
Например, вы посмотрели «Начало» Кристофера Нолана и вам понравился этот фильм. Когда вы перейдёте к списку фильмов, которые он ещё снял, база на сайте сделает так:
А главное — база сделает это очень быстро, потому что ей не нужно просматривать всю базу в поисках нужных фильмов. Она сразу видит, какие фильмы с чем связаны, и выдаёт ответ.
Иерархические
Иерархия — это когда есть вышестоящий, а есть его подчинённые, кто ниже. У них могут быть свои подчинённые и так далее. Мы уже касались такой модели, когда говорили про деревья и бустинг.
В такой базе данных сразу видно, к чему относятся записи, где они лежат и как до них добраться. Самый простой пример такой базы данных — хранение файлов и папок на компьютере:
Видно, что на диске C: есть много папок: Dropbox, eSupport, GDrive и все те, которые не поместились на экране.
Внутри папки GDrive есть ###_Inbox и #_Альбатрос, а внутри #_Альбатроса — десятки других папок. Если мы посмотрим на скриншот, то увидим, то должностная инструкция бухгалтера лежит с остальными файлами внутри папки Должностные и охрана труда, которая лежит внутри папки Инструкции.
Иерархическая база данных знает, кто кому подчиняется, и поэтому может быстро находить нужную информацию. Но такие базы можно организовать только в том случае, когда у вас есть чёткое разделение в данных, что главнее, а что ему подчиняется.
Главное о базах данных
Путеводитель по базам данных в 2021 г
Данные — это один из наиболее важных компонентов геопространственных технологий и, пожалуй, любой другой отрасли. К управлению данными сейчас относятся серьезно во всех отраслях, поэтому знания по этой дисциплине имеют важное значение для карьеры ИТ-специалистов. Этот цикл статей задуман как универсальное руководство, в котором мы рассмотрим тему от и до, начиная с вопроса «Что такое данные?» и заканчивая изучением и применением геопространственных запросов.
Основные понятия баз данных
Что такое данные?
Данные могут представлять собой любую информацию, которая сохраняется с целью обращения к ней в будущем. Эта информация может включать числа, текст, аудио- и видеоматериалы, местонахождение, даты и т. д. Она может быть записана на бумаге либо сохранена на жестком диске компьютера или даже в облаке.
Что такое база данных?
Множество записей данных, собранных вместе, образуют базу данных. Базы данных обычно создаются для того, чтобы пользователи могли обращаться к большому количеству данных и массово выполнять с ними определенные операции.База данных может хранить что угодно: представьте себе, например, блокнот вашей бабушки со всеми ее вкусными рецептами, учетную книгу ваших родителей, куда они записывают все доходы и расходы, или свою страницу в Facebook со списком всех ваших друзей. Из этих примеров видно, что все данные в базе данных относятся более-менее к одному типу.
Зачем нужна база данных?
Создание базы данных упрощает разным пользователям доступ к наборам информации. Приведенные выше примеры показывают, что в базе данных мы можем хранить записи с информацией похожего типа, но это правда лишь отчасти, поскольку с появлением баз данных NoSQL это определение меняется (подробнее читайте далее в статье).Так как размер веб-сайтов становится все больше и степень их интерактивности все выше, данные о пользователях, клиентах, заказах и т. д. становятся важными активами компаний, которые испытывают потребность в надежной и масштабируемой базе данных и инженерах, способных в ней разобраться.
Система управления базами данных (СУБД)
Итак, мы уже знаем, что данные и базы данных важны, но как осуществляется работа с базами данных в компьютерных системах? Вот тут на сцену и выходит СУБД. СУБД — это программное обеспечение, предоставляющее нам способ взаимодействия с базами данных на компьютере для выполнения различных операций, таких как создание, редактирование, вставка данных и т. д. Для этого СУБД предоставляет нам соответствующие API. Редко какие программы не используют СУБД для работы с данными, хранящимися на диске.Помимо операций с данными СУБД также берет на себя резервное копирование, проверку допуска, проверку состояния базы данных и т. д. Поэтому рекомендуется всегда использовать СУБД при работе с базами данных.
Пространственные данные и база данных
Особое внимание мы уделим обработке пространственных данных, поэтому я хотел бы обсудить здесь этот тип данных. Пространственные данные несколько отличаются от остальных. Координаты необходимо сохранять в особом формате, который обычно указан в документации на веб-сайте о базе данных. Этот формат позволяет базе считывать и правильно воспринимать координаты. Если обычно для поиска данных мы используем запросы типа Получить все результаты, где возраст > 15, то пространственный запрос выглядит как-то так: Получить все результаты в радиусе 10 км от определенной точки. Поэтому пространственные данные необходимо хранить в надлежащем формате.
Типы баз данных
Базы данных обычно делятся на два типа: реляционные и нереляционные. Оба типа имеют свои плюсы и минусы. Было бы глупо утверждать, что один лучше другого, поскольку это будет зависеть от варианта использования. Конкретно для пространственных данных я в 99 % случаев использую реляционные базы данных, и вы скоро поймете почему.
Реляционные базы данных и РСУБД
Допустим, ваш начальник просит вас создать электронную таблицу с важной информацией, включающей имена, местонахождения, адреса электронной почты, номера телефонов и должности всех сотрудников. Вы сразу же откроете таблицу Excel или Google Spreadsheets, напишете все эти названия столбцов и начнете собирать информацию.
Образец таблицы с информацией
Закономерность здесь заключается в том, что каждая запись содержит ограниченный и фиксированный набор полей, которые нам нужно заполнить. Таким образом мы создали таблицу со всей информацией, где у каждой записи имеется уникальный первичный ключ, который определяет ее однозначным образом и делает ее доступной для всех операций. В реляционных базах данных любая таблица содержит фиксированное количество столбцов, и можно устанавливать связи между разными столбцами.
Связь между двумя столбцами
Взаимосвязи в реляционных базах данных мы подробно рассмотрим позже.
По сравнению с базами данных NoSQL, недостатком реляционных баз данных является относительно медленное получение результатов, когда количество данных стремительно увеличивается (по мнению автора статьи — прим. пер.). Еще один недостаток заключается в том, что при добавлении каждой записи нужно следовать определенным правилам (типы столбцов, количество столбцов и т. д.), — мы не можем просто добавить отдельный столбец только для одной записи.В реляционных базах данных используется SQL (Structured Query Language — язык структурированных запросов), с помощью которого пользователи могут взаимодействовать с данными, хранящимися в таблицах. SQL стал одним из наиболее широко используемых языков для этой цели. Мы подробнее поговорим об SQL чуть позже.Вот примеры некоторых известных и часто используемых реляционных баз данных: PostgreSQL, MySQL, MS SQL и т. д. У каждой крупной компании, занимающейся реляционными базами данных, есть собственная версия SQL. В большинстве аспектов они выглядят одинаково, но иногда требуется немного изменить какой-нибудь запрос, чтобы получить те же результаты в другой базе данных (например, при переходе из PostgreSQL в MySQL).
Нереляционные базы данных (NoSQL)
Все базы данных, не являющиеся реляционными, относятся к категории нереляционных баз данных. Обычно данные хранятся в нетабличном формате, например:
Основное преимущество баз данных NoSQL состоит в том, что все строки независимы и могут иметь разные столбцы. Как показано на изображении ниже, оба пользователя относятся к одной и той же таблице Core_user, но их записи содержат разную информацию.
База данных NoSQL реального времени в Google Firebase
База данных NoSQL реального времени в Google Firebase
При использовании баз данных NoSQL пользователям иногда приходится прописывать собственную логику, чтобы добавить уникальный ключ к каждой записи и тем самым обеспечить доступ к записям. В большинстве стандартных баз данных NoSQL, таких как Firebase и MongoDB, для хранения данных используется формат JSON. Благодаря этому очень легко и удобно выполнять операции с данными из веб-приложений, используя JavaScript, Python, Ruby и т. д.
Рекомендации по выбору типа базы для хранения пространственных данных
Очевидно, что нам хотелось бы сохранить точку, линию, многоугольник, растры и т. д. так, чтобы это имело смысл, вместо того чтобы сохранять просто координаты. Нам нужна СУБД, которая позволяет не только сохранять данные, но и запрашивать их пространственными методами (буфер, пересечение, вычисление расстояния и т. д.). На сегодняшний день для этого лучше всего подходят реляционные базы данных, поскольку в SQL есть функции, помогающие выполнять подобные операции. Использование таких дополнительных средств, как PostGIS для PostgreSQL, открывает разработчикам возможности для написания сложных пространственных запросов. С другой стороны, NoSQL тоже работает в области геопространственных технологий: например, MongoDB предоставляет кое-какие функции для выполнения геопространственных операций. Однако реляционные базы данных все же лидируют на рынке с большим отрывом.
Работа с РСУБД
Основное внимание мы уделим РСУБД, так как именно эти системы в большинстве случаев мы будем использовать для хранения пространственных данных и работы с ними. В качестве примера мы будем использовать PostgreSQL, поскольку это самая перспективная реляционная база данных с открытым исходным кодом, а ее расширение PostGIS позволяет работать и с пространственными данными. Вы можете установить PostgreSQL, следуя инструкциям из документации. Помимо PostgreSQL рекомендуется также загрузить и установить pgAdmin. Платформа pgAdmin предоставляет веб-интерфейс для взаимодействия с базой данных. Также для этого можно загрузить и установить какое-либо другое совместимое ПО или использовать командную строку.
pgAdmin 4 на Mac
Пользователи могут изменять множество настроек для баз данных, включая порт, имя пользователя, пароль, доступность извне, выделение памяти и т. д., но это уже другая тема. В этой статье мы сосредоточимся на работе с данными, находящимися в базе.
Создание базы данных. Нам нужно создать базу данных (в идеале должно быть по одной базе данных для каждого проекта).
Создание новой базы данных для проекта
В инструменте запросов (Query Tool) база данных создается следующим образом:
Создание таблиц. Создание таблицы требует некоторых дополнительных соображений, поскольку именно здесь нам нужно определить все столбцы и типы данных в них. Все типы данных, которые можно использовать в PostgreSQL, вы найдете здесь.
pgAdmin позволяет нам выбрать в таблице различные ключи и ограничения, например Not Null (запрет на отсутствующие значения), Primary Key (первичный ключ) и т. д. Обсудим это подробнее чуть позже.
Создание таблицы пользователей
Заметьте, что мы не добавляли столбец первичного идентификатора в список столбцов, поскольку PostgreSQL делает это автоматически. Мы можем создать сколько угодно таблиц в одной базе данных. После того как таблицы созданы, мы можем установить связи между разными таблицами, используя определенные столбцы (обычно столбцы с идентификаторами).В инструменте запросов таблица создается следующим образом:
CRUD-операции с данными в таблицах
CRUD-операции (создание, чтение, обновление и удаление — Create, Retrieve, Update, Delete) — это своего рода hello world в мире СУБД. Поскольку эти операции используются наиболее часто, команды для их выполнения одинаковы во всех РСУБД. Мы будем писать и выполнять запросы в инструменте запросов в pgAdmin, который вызывается следующим образом:
Инструмент запросов (Query Tool) в pgAdmin
1. Создание новой записи
Для добавления новой записи в таблицу используйте следующую команду:
INSERT, INTO, VALUE являются ключевыми словами в SQL, поэтому их нельзя использовать в качестве переменных, значений и т. д. Чтобы добавить новую запись в нашу таблицу пользователей, мы напишем в инструменте запросов следующий запрос:
Обратите внимание: строки всегда следует заключать в ‘ ‘ (одинарные кавычки), а не в » » (двойные кавычки).
2. Получение записей (всех или нескольких)
Данные, хранящиеся в базе данных, можно извлечь и отобразить на экране. При этом мы можем получить все данные или ограниченное количество записей. Код для получения данных:
Этот код извлекает весь набор данных. Если вы хотите получить только 20 записей, напишите:
Если вы хотите получить данные из всех столбцов, то вместо перечисления названий всех столбцов можно написать:
Если вы хотите получить результат с определенным условием, используйте ключевое слово WHERE, как показано ниже:
Вы можете создавать даже сложные запросы, о которых мы поговорим позже.В нашем примере мы можем получить нужные нам данные:
3. Обновление записей (всех или нескольких)РСУБД позволяет нам обновить все или только некоторые записи данных, указав новые значения для столбцов.
Если вы хотите обновить определенные строки, добавьте условия с использованием ключевого слова WHERE:
В нашем случае мы обновим таблицы с помощью следующих запросов:
Обновление записей
4. Удаление записей (всех или нескольких)Удалять записи в SQL легко. Пользователь может удалить либо все строки, либо только определенные строки, добавив условие WHERE.
Удаление записей из таблицы
CRUD-операции используются очень часто, поскольку выполняют основные функции в базе данных.
Перевод подготовлен в рамках курса «Базы данных». Все желающих приглашаем на бесплатный двухдневный онлайн-интенсив «Бэкапы и репликация PostgreSQL. Практика применения». Цели занятия: настроить бэкапы; восстановить информацию после сбоя. Регистрация здесь.