Связаться с намиПодключиться

SQL

Статья создана
Обновлена 28 октября 2025 г.

SQL (Structured Query Language) — стандартизированный язык работы с реляционными базами данных. С его помощью можно искать информацию, организовывать, модифицировать, поддерживать ее надежность посредством транзакций и многое другое. Благодаря гибкости SQL находит применение как в огромных корпоративных системах, так и в небольших интернет-магазинах.

Основные компоненты:

  • DDL (Data Definition Language) — определяет структуру БД: создает, изменяет или удаляет ее компоненты.
  • DML (Data Manipulation Language) — работает с данными в таблицах: добавляет, изменяет, удаляет и извлекает их.
  • DCL (Data Control Language) — обеспечивает безопасность: предоставляет или отзывает права на работу с БД.

История развития

SQL был изобретен в начале 1970-х годов, и до 1996 года его стандартизация обеспечивалась силами Национального института стандартов и технологий (NIST). Далее производители начали расширять функциональность SQL каждый под себя, и появились разные, часто несовместимые между собой диалекты.

В стандарте SQL-92 определяли четыре уровня соответствия реализации:

  • Базовый (entry);
  • Переходный (transitional);
  • Промежуточный (intermediate);
  • Полный (full).

С введением стандарта SQL:1999 он приобрел модульную структуру. Остался только один уровень совместимости — Core, что означало поддержку основной части стандарта.

Во второй половине 2000-х годов зародилось движение NoSQL. NoSQL — тип СУБД, которые не используют традиционную схему формата данных. Такие системы позволяют обрабатывать и хранить большие объемы полуструктурированных и неструктурированных данных. Оно было вызвано не столько отказом от языка SQL, сколько отрицанием реляционной модели и принципов строгой согласованности. Например, так работают базы данных в сервисах Yandex StoreDoc и Yandex Managed Service for Valkey™.

В 2010-е годы ряд СУБД отнес себя к категории NewSQL, в которой при сохранении свойств масштабируемости NoSQL-систем была реализована в том числе поддержка SQL. Эта поддержка распространилась не только на СУБД, но и на экосистемы Hadoop, а также на связующее программное обеспечение.

Типы данных

SQL предлагает более 30 типов данных и возможность добавления пользовательских. Выбор неправильного типа может замедлить БД в два раза, а также увеличить ее размер.

Основные типы:

Категория Тип Примеры
Числовые INT — целые числа
DECIMAL — числа с фиксированной точностью		 Возраст, количество
Цена, вес товара
Строковые CHAR — строка с фиксированной длиной
VARCHAR — строка с изменяемой длиной		 Имя, фамилия
Адрес, описание
Дата и время DATE — даты в формате «год-месяц-день»
DATETIME или TIMESTAMP — конкретное время с датой		 2024-03-15
2024-03-15 14:30:15
Логические BOOLEAN — значения истинности (TRUE или FALSE) Флаг «активен/неактивен»
Двоичные BLOB — бинарные данные Изображения или файлы

Структура запросов

Эффективность выполнения запросов зависит от правильности их структуры. Ее нарушение приводит к синтаксическим ошибкам. Базовый запрос состоит из нескольких ключевых компонентов:

SELECTFROMWHEREGROUP BYHAVINGORDER BY

  • команда (например, SELECT, INSERT) — действие с данными;
  • указание таблицы (FROM) — источник данных;
  • условия (WHERE) — фильтр выборки данных;
  • дополнительные параметры (ORDER BY) — ограничение или упорядочивание результата.

В большинстве случаев рекомендуется писать команды строчными буквами и избегать лишних пробелов или переносов, чтобы код было легче читать. Также важно правильно использовать кавычки: одинарные кавычки (') — для строковых значений, обратные (```) — для идентификаторов.

Операторы

Операторы — специальные ключевые слова, которые выполняют определенные действия с данными или структурой базы данных. Обычно команды не учитывают регистр, но к нему могут быть чувствительны названия таблиц и полей в определенных БД, например в Linux.

Основные операторы:

  • CREATE — формирование новых таблиц;

    Пример

    CREATE TABLE employees (id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(40), position VARCHAR(30)) — формирование таблицы сотрудников с идентификатором, именем и должностью.

  • INSERT — дополнение таблицы новыми данными;

    Пример

    INSERT INTO employees (id, name, position) VALUES ('1', 'Алексей', 'рабочий') — внесение нового сотрудника в таблицу.

  • SELECT — извлечение данных из одной или нескольких таблиц;

    Пример

    SELECT * FROM employees — просмотр списка всех сотрудников.

  • UPDATE — корректировка уже имеющихся данных в таблице;

    Пример

    UPDATE employees SET position = 'менеджер' WHERE id = 1 — смена должность сотрудника.

  • DELETE — исключение строк из таблицы;

    Пример

    DELETE FROM employees WHERE id = 1 — исключение сотрудника из таблицы.

  • ALTER — модификация существующих компонентов БД;

    Пример

    ALTER TABLE employees ADD COLUMN salary DECIMAL(10, 2) — добавление в таблицу столбца с зарплатами сотрудников.

  • DROP — удаление компонентов БД;

    Пример

    DROP TABLE employees — полное удаление таблицы.

  • GRANT — выдача доступа к изменению данных;

    Пример

    GRANT SELECT, INSERT ON employees TO user1 — выдача пользователю прав на выполнение операций SELECT и INSERT в таблице.

  • REVOKE — отзыв ранее выданного доступа;

    Пример

    REVOKE INSERT ON employees FROM user1 — отзыв у пользователя права на выполнение операции INSERT в таблице.

  • WHERE — условие выборки данных для запроса.

    Пример

    SELECT * FROM employees WHERE id = 2 — получение конкретной строки из таблицы.

В процессе администрирования таблиц важно поддерживать согласованность информации и связей между данными. Например, нельзя удалить запись, на которую ссылается другая таблица, без предварительного изменения или удаления ссылки.

Объединение данных

Объединение требуется для анализа и обработки информации в базе данных. Оно позволяет получать более полную картину, выполнять сложные вычисления и делать выводы.

Основные методы:

  • Объединение таблиц — процесс соединения данных из нескольких таблиц в один результат.
  • Группировка данных — объединение строк с совпадающими значениями внутри одной таблицы для совместной обработки.
  • Агрегирование — вычисление обобщенных показателей по группам или всему массиву данных.
Оператор Функция
Объединение таблиц
INNER JOIN Возвращает только те строки, у которых есть совпадение в объединяемых таблицах
LEFT JOIN Возвращает все строки из левой1 таблицы и совпадающие — из правой1; несовпадающие заменяются на NULL
RIGHT JOIN Возвращает все строки из правой таблицы и совпадающие — из левой; несовпадающие строки в левой заменяются на NULL
FULL JOIN Возвращает совокупность всех строк из обеих таблиц, заполняя NULL там, где совпадений нет
Группировка данных
GROUP BY Объединяет строки с одинаковыми значениями в указанном столбце или столбцах
Агрегирование
COUNT()2 Считает количество строк, соответствующих условию или всей таблице
SUM() Вычисляет сумму числовых значений указанного столбца
AVG() Определяет среднее арифметическое число в столбце
MIN() Находит строку с минимальным значением
MAX() Находит строку с максимальным значением

1 Левая и правая таблицы — это таблицы, названия которых указаны слева и справа от оператора JOIN.
2 Агрегатные функции всегда требуют обязательных скобок с аргументом внутри. Обычно в них помещают имя столбца или выражение, по которому вычисляется агрегатная величина. Пустые скобки вызывают синтаксическую ошибку.

Кроме того, можно выполнять подзапросы или вложенные запросы, которые встраиваются внутрь основного SQL-запроса. Они выполняются в первую очередь и возвращают результат, который затем используется основным запросом для дальнейшей обработки. Подходят для фильтрации, агрегации и создания временных наборов данных.

Примеры
  • SELECT ... WHERE id IN (SELECT id FROM table2) — фильтрует данные по результатам вложенного запроса.
  • SELECT * FROM table1 WHERE value > (SELECT AVG(value) FROM table1) — сравнивает значение с результатом подзапроса для фильтрации.

Транзакции

Транзакция — это группа последовательных операций, которые выполняются как единая задача. Это гарантирует, что все действия в ней либо успешно выполнятся вместе, либо не выполнятся вовсе, что важно для сохранения корректности данных. Транзакции используются, когда критично избежать частичного изменения информации.

К транзакциям применяются четыре требования ACID:

  • Атомарность (atomicity) — транзакция выполняется неделимым блоком: полностью или никак.
  • Согласованность (consistency) — завершенная транзакция сохраняет согласованность данных в базе.
  • Изолированность (isolation) — параллельные транзакции не влияют друг на друга.
  • Устойчивость (durability) — никакой сбой в системе не может повлиять на результат завершенной транзакции.

Существуют команды для явного начала транзакции (BEGIN TRANSACTION или START TRANSACTION), ее фиксации (COMMIT) и отмены (ROLLBACK). Управление транзакциями позволяет избежать потери или противоречия данных. Это гарантирует корректное взаимодействие с базой в многопользовательской среде. Правильное управление транзакциями облегчает диагностику и восстановление после сбоев.

Пример
BEGIN TRANSACTION;

-- Создание записи о заказе
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, OrderDate, Total)
VALUES (1001, 12345, '2023-05-24 10:00:00', 100);

-- Обновление количества товаров на складе
UPDATE Inventory
SET Quantity = Quantity - 1
WHERE ProductID = 101;

COMMIT;

Оптимизация запросов

Оптимизация помогает снизить нагрузку на сервер и ускорить получение данных. Таким образом улучшается работа приложений и экономятся ресурсы системы. Основные принципы:

  • Минимизация объема извлекаемых данных — выбирайте только необходимые столбцы и строки, чтобы снизить нагрузку на систему.
  • Эффективность условий фильтрации — правильно формулируйте условия для уменьшения количества обрабатываемых строк.
  • Применение соединений и подзапросов — выбирайте тип соединения и структуру запроса, обеспечивающие наилучшую производительность.
  • Оптимизация группировок и сортировок — применяйте агрегатные функции и дополнительные параметры только к необходимым столбцам и индексам.
  • Избегание излишних вычислений и преобразований — переносите сложные вычисления в предварительную обработку или используйте вычисляемые поля.
  • Использование индексов — ускорьте поиск нужных строк без полного сканирования таблицы.

Индексы

Индексы — особые структуры данных, которые помогают организовать значения одного или нескольких столбцов в определенном порядке для быстрого поиска нужных записей.

Индекс Описание работы Синтаксис
Одностолбцовый Ускоряет поиск и сортировку по выбранному столбцу. INDEX
Составной Индекс по нескольким столбцам эффективен при фильтрации по их комбинации. INDEX
Уникальный Помимо ускорения поиска, гарантирует уникальность значений в столбце или столбцах. UNIQUE INDEX
Полнотекстовый Обеспечивает быстрый поиск по текстовым данным и строкам. FULLTEXT INDEX
Кластерный Физически сортирует данные таблицы по индексу, что ускоряет диапазонные запросы. CLUSTERED INDEX
Пример

CREATE INDEX idx_price ON products(price); SELECT * FROM products WHERE price > 1000 — эта операция индексирует товары с ценой выше 1 000. В результате поиск таких товаров в БД ускорится, так как остальные строки не будут учитываться в запросе.

SQL в Yandex Cloud

В инфраструктуре Yandex Cloud существует множество сервисов, при работе с которыми используется SQL:

Интересное по теме

Предыдущая
OLTP
Следующая
Кластер