в чем пишут на sql
10 лучших инструментов для разработки и администрирования MySQL
Многие компании создают различные многофункциональные приложения для облегчения управления, разработки и администрирования баз данных.
Большинство реляционных баз данных, за исключением MS Access, состоят из двух отдельных компонентов: «back-end», где хранятся данные и «front-end» — пользовательский интерфейс для взаимодействия с данными. Этот тип конструкции достаточно умный, так как он распараллеливает двухуровневую модель программирования, которая отделяет слой данных от пользовательского интерфейса и позволяет сконцентрировать рынок ПО непосредственно на улучшении своих продуктов. Эта модель открывает двери для третьих сторон, которые создают свои приложения для взаимодействия с различными базами данных.
В Интернете каждый может найти много продуктов для разработки и администрирования баз данных MySQL. Мы решили собрать 10 самых популярных инструментов в одной статье, чтобы вы смогли сэкономить свое время.
1. Workbench
Первое место, по праву принадлежит инструменту Workbench (разработка компании Sun Systems/Oracle), который может работать на платформах Microsoft Windows, Mac OS X и Linux. Workbench объединяет в себе разработку и администрирование баз данных и является преемником DBDesigner4.
MySQL Workbench распространяется под свободной лицензией — Community Edition и с ежегодной оплачиваемой подпиской — Standard Edition. Последняя включает в себя дополнительные возможности, которые способны существенно улучшить производительность, как разработчиков, так и администраторов баз данных.
Что делает Workbench популярным?
2. Navicat
Второе место занимает Navicat (разработка компании PremiumSoft CyberTech Ltd) — инструмент для разработки и администрирования баз данных, который работает на любом сервере MySQL, начиная с версии 3.21. Для MySQL, Navicat доступен для работы на платформах Microsoft Windows, Mac OS X и Linux.
Стоимость продукта варьируется от 199 до 379 долл. США.
Что делает Navicat популярным?
3. PHPMyAdmin
PHPMyAdmin — бесплатное приложение с открытым кодом, предназначенное для администрирования СУБД MySQL. PHPMyAdmin представляет собой веб-интерфейс с помощью которого можно администрировать сервер MySQL, запускать команды и просматривать содержимое таблиц и БД через браузер.
Что делает PHPMyAdmin популярным?
4. dbForge Studio for MySQL
dbForge Studio for MySQL — инструмент, представляющий интерес как для пользователей MySQL, так и для разработчиков БД. С его помощью вы сумеете легко автоматизировать рутинную работу и сэкономить время. Сегодня dbForge Studio for MySQL представлен в трех редакциях: Express, Standard и Professional, что позволяет выбрать тот инструмент, который нужен именно вам. Пользоваться dbForge Studio for MySQL можно как коммерческой, так и бесплатной версией.
Ознакомиться с возможностями dbForge Studio for MySQL вы можете здесь www.devart.com/ru/dbforge/mysql/studio
Существует как бесплатная, так и платная версии, цена последней составляет 49,95 долл. США (стандартное издание ) и 99,99 долл. США (профессиональное издание).
Что делает dbForge Studio популярным?
5. HeidiSQL
HeidiSQL — бесплатный инструмент для управления базами данных. Достойная альтернатива PHPMyAdmin, которая позволяет создавать и редактировать таблицы, представления, триггеры, процедура, а также просматривать и редактировать данные. Также HeidiSQL предоставляет возможность экспорта данных как в SQL файл, так и в буфер обмена на других серверах.
Скачать HeidiSQL можно здесь Сайт: www.heidisql.com
Что делает HeidiSQL популярным?
6. SQL Maestro для MySQL
SQL Maestro для MySQL — инструмент для администрирования, разработки и управления наиболее востребованных СУБД. Удобный графический интерфейс дает возможность выполнять SQL запросы и скрипты, управлять привилегиями пользователей, экспортировать и создавать резервные копии данных.
Ознакомиться с возможностями и купить SQL Maestro для MySQL можно здесь www.sqlmaestro.com/products/mysql
В зависимости от выбранной лицензии и варианта использования, стоимость данного инструмента варьируется от 99 до 1949 долл. США.
Что делает SQL Maestro для MySQL популярным?
7. EMS SQL Manager для MySQL
EMS SQL Manager для MySQL — инструмент для разработки и администрирования баз данных, который поддерживает различные функции MySQL и работает со всеми версиями MySQL старше 3.23. С его помощью у вас есть возможность визуально редактировать, импортировать и экспортировать БД, выполнять сценарии SQL, управлять привилегиями пользователей, визуально проектировать базы данных MySQL.
Подробнее ознакомиться и приобрести EMS SQL Manager для MySQL можно здесь www.sqlmanager.net./ru/products/studio/mysql
Существует платная и бесплатная версии приложения. Последняя имеет ряд функциональных ограничений. Стоимость платной версии варьируется в пределах 95 – 245 долл. США.
Что делает EMS SQL Manager for MySQLпопулярным?
8. SQLyog
SQLyog — один из наиболее мощных инструментов, который сочетает в себе возможности MySQL Administrator, PHPMyAdmin и некоторые другие инструменты для администрирования и разработки баз данных. SQLyog работает на платформах Microsoft Windows, Windows NT. и Linux с помощью Wine.
Подробнее ознакомиться и приобрести SQLyog можно здесь www.webyog.com/en/index.php
Доступна как бесплатная, так и платная версия SQLyog. Стоимость платной версии — от 99 до 1499 долл. США (варьируется в зависимости от количества пользователей и лицензии, с поддержкой или без нее).
Что делает SQLyog популярным?
9. DBTools Manager
DBTools Manager — приложение для управления данными, с встроенной поддержкой MySQL, PostgreSQL, MSAccess, MSSQL Server, Oracle и других БД. Поддерживаемые платформы: Windows 2000, XP, Vista, 7.
DBTools Manager представлен в бесплатном (Standard) и платном варианте (Enterprise). Стоимость составляет 69.90 долл. США за одну лицензию, при покупке нескольких лицензий предусмотрены скидки.
Подробнее ознакомиться и приобрести DBTools Manager можно здесь www.dbtools.com.br/EN/dbmanagerpro
Что делает DBTools Manager популярным?
10. MyDB Studio
MyDB Studio — бесплатный инструмент для администрирования БД MySQL, который позволяет создавать, редактировать и удалять записи, таблицы и базы данных. Работает исключительно на платформе Windows.
Скачать MyDB Studio можно здесь www.mydb-studio.com
Что делает MyDB Studio популярным?
SQL запросы быстро. Часть 1
Введение
Язык SQL очень прочно влился в жизнь бизнес-аналитиков и требования к кандидатам благодаря простоте, удобству и распространенности. Из собственного опыта могу сказать, что наиболее часто SQL используется для формирования выгрузок, витрин (с последующим построением отчетов на основе этих витрин) и администрирования баз данных. И поскольку повседневная работа аналитика неизбежно связана с выгрузками данных и витринами, навык написания SQL запросов может стать фактором, из-за которого кандидат или получит преимущество, или будет отсеян. Печальная новость в том, что не каждый может рассчитывать получить его на студенческой скамье. Хорошая новость в том, что в изучении SQL нет ничего сложного, это быстро, а синтаксис запросов прост и понятен. Особенно это касается тех, кому уже доводилось сталкиваться с более сложными языками.
Обучение SQL запросам я разделил на три части. Эта часть посвящена базовому синтаксису, который используется в 80-90% случаев. Следующие две части будут посвящены подзапросам, Join’ам и специальным операторам. Цель гайдов: быстро и на практике отработать синтаксис SQL, чтобы добавить его к арсеналу навыков.
Практика
Введение в синтаксис будет рассмотрено на примере открытой базы данных, предназначенной специально для практики SQL. Чтобы твое обучение прошло максимально эффективно, открой ссылку ниже в новой вкладке и сразу запускай приведенные примеры, это позволит тебе лучше закрепить материал и самостоятельно поработать с синтаксисом.
Кликнуть здесь
После перехода по ссылке можно будет увидеть сам редактор запросов и вывод данных в центральной части экрана, список таблиц базы данных находится в правой части.
Структура sql-запросов
Общая структура запроса выглядит следующим образом:
Разберем структуру. Для удобства текущий изучаемый элемент в запроса выделяется CAPS’ом.
SELECT, FROM
SELECT, FROM — обязательные элементы запроса, которые определяют выбранные столбцы, их порядок и источник данных.
Выбрать все (обозначается как *) из таблицы Customers:
Выбрать столбцы CustomerID, CustomerName из таблицы Customers:
WHERE
WHERE — необязательный элемент запроса, который используется, когда нужно отфильтровать данные по нужному условию. Очень часто внутри элемента where используются IN / NOT IN для фильтрации столбца по нескольким значениям, AND / OR для фильтрации таблицы по нескольким столбцам.
Фильтрация по одному условию и одному значению:
Фильтрация по одному условию и нескольким значениям с применением IN (включение) или NOT IN (исключение):
Фильтрация по нескольким условиям с применением AND (выполняются все условия) или OR (выполняется хотя бы одно условие) и нескольким значениям:
GROUP BY
GROUP BY — необязательный элемент запроса, с помощью которого можно задать агрегацию по нужному столбцу (например, если нужно узнать какое количество клиентов живет в каждом из городов).
При использовании GROUP BY обязательно:
Группировка количества клиентов по стране и городу:
Группировка продаж по ID товара с разными агрегатными функциями: количество заказов с данным товаром и количество проданных штук товара:
Группировка продаж с фильтрацией исходной таблицы. В данном случае на выходе будет таблица с количеством клиентов по городам Германии:
Переименование столбца с агрегацией с помощью оператора AS. По умолчанию название столбца с агрегацией равно примененной агрегатной функции, что далее может быть не очень удобно для восприятия.
HAVING
HAVING — необязательный элемент запроса, который отвечает за фильтрацию на уровне сгруппированных данных (по сути, WHERE, но только на уровень выше).
Фильтрация агрегированной таблицы с количеством клиентов по городам, в данном случае оставляем в выгрузке только те города, в которых не менее 5 клиентов:
В случае с переименованным столбцом внутри HAVING можно указать как и саму агрегирующую конструкцию count(CustomerID), так и новое название столбца number_of_clients:
Пример запроса, содержащего WHERE и HAVING. В данном запросе сначала фильтруется исходная таблица по пользователям, рассчитывается количество клиентов по городам и остаются только те города, где количество клиентов не менее 5:
ORDER BY
ORDER BY — необязательный элемент запроса, который отвечает за сортировку таблицы.
Простой пример сортировки по одному столбцу. В данном запросе осуществляется сортировка по городу, который указал клиент:
Осуществлять сортировку можно и по нескольким столбцам, в этом случае сортировка происходит по порядку указанных столбцов:
По умолчанию сортировка происходит по возрастанию для чисел и в алфавитном порядке для текстовых значений. Если нужна обратная сортировка, то в конструкции ORDER BY после названия столбца надо добавить DESC:
Обратная сортировка по одному столбцу и сортировка по умолчанию по второму:
JOIN — необязательный элемент, используется для объединения таблиц по ключу, который присутствует в обеих таблицах. Перед ключом ставится оператор ON.
Запрос, в котором соединяем таблицы Order и Customer по ключу CustomerID, при этом перед названиям столбца ключа добавляется название таблицы через точку:
Нередко может возникать ситуация, когда надо промэппить одну таблицу значениями из другой. В зависимости от задачи, могут использоваться разные типы присоединений. INNER JOIN — пересечение, RIGHT/LEFT JOIN для мэппинга одной таблицы знаениями из другой,
Внутри всего запроса JOIN встраивается после элемента from до элемента where, пример запроса:
Другие типы JOIN’ов можно увидеть на замечательной картинке ниже:
В следующей части подробнее поговорим о типах JOIN’ов и вложенных запросах.
При возникновении вопросов/пожеланий, всегда прошу обращаться!
Руководство по SQL: Как лучше писать запросы (Часть 1)
Узнайте о антипаттернах, планах выполнения, time complexity, настройке запросов и оптимизации в SQL
Язык структурированных запросов (SQL) является незаменимым навыком в индустрии информатики, и вообще говоря, изучение этого навыка относительно просто. Однако большинство забывают, что SQL — это не только написание запросов, это всего лишь первый шаг дальше по дороге. Обеспечение производительности запросов или их соответствия контексту, в котором вы работаете, — это совсем другая вещь.
Вот почему это руководство по SQL предоставит вам небольшой обзор некоторых шагов, которые вы можете пройти, чтобы оценить ваш запрос:
Почему следует изучать SQL для работы с данными?
SQL далеко не мертв: это один из самых востребованных навыков, который вы находите в описаниях должностей из индустрии обработки и анализа данных, независимо от того, претендуете ли вы на аналитику данных, инженера данных, специалиста по данным или на любые другие роли. Это подтверждают 70% респондентов опроса О ‘Рейли (O’ Reilly Data Science Salary Survey) за 2016 год, которые указывают, что используют SQL в своем профессиональном контексте. Более того, в этом опросе SQL выделяется выше языков программирования R (57%) и Python (54%).
Вы получаете картину: SQL — это необходимый навык, когда вы работаете над получением работы в индустрии информатики.
Неплохо для языка, который был разработан в начале 1970-х, верно?
Но почему именно так часто используется? И почему он не умер, несмотря на то, что он существует так долго?
Есть несколько причин: одной из первых причин могло бы стать то, что компании в основном хранят данные в реляционных системах управления базами данных (RDBMS) или в реляционных системах управления потоками данных (RDSMS), и для доступа к этим данным нужен SQL. SQL — это lingua franca данных: он дает возможность взаимодействовать практически с любой базой данных или даже строить свою собственную локально!
Если этого еще недостаточно, имейте в виду, что существует довольно много реализаций SQL, которые несовместимы между вендорами и не обязательно соответствуют стандартам. Знание стандартного SQL, таким образом, является для вас требованием найти свой путь в индустрии (информатики).
Кроме того, можно с уверенностью сказать, что к SQL также присоединились более новые технологии, такие как Hive, интерфейс языка запросов, похожий на SQL, для запросов и управления большими наборами данных, или Spark SQL, который можно использовать для выполнения запросов SQL. Опять же, SQL, который вы там найдете, будет отличаться от стандарта, который вы могли бы узнать, но кривая обучения будет значительно проще.
Если вы хотите провести сравнение, рассматривайте его как обучение линейной алгебре: приложив все эти усилия в этот один предмет, вы знаете, что вы сможете использовать его, чтобы также освоить машинное обучение!
Короче говоря, вот почему вы должны изучить этот язык запросов:
Обработка SQL и выполнение запросов
Чтобы повысить производительность вашего SQL-запроса, вы сначала должны знать, что происходит внутри, когда вы нажимаете ярлык для выполнения запроса.
Сначала запрос разбирается в «дерево разбора» (parse tree); Запрос анализируется на предмет соответствия синтаксическим и семантическим требованиям. Синтаксический анализатор создает внутреннее представление входного запроса. Затем эти выходные данные передаются в механизм перезаписи.
Затем оптимизатор должен найти оптимальное выполнение или план запроса для данного запроса. План выполнения точно определяет, какой алгоритм используется для каждой операции, и как координируется выполнение операций.
Чтобы найти наиболее оптимальный план выполнения, оптимизатор перечисляет все возможные планы выполнения, определяет качество или стоимость каждого плана, принимает информацию о текущем состоянии базы данных, а затем выбирает наилучший из них в качестве окончательного плана выполнения. Поскольку оптимизаторы запросов могут быть несовершенными, пользователям и администраторам баз данных иногда приходится вручную изучать и настраивать планы, созданные оптимизатором, чтобы повысить производительность.
Теперь вы, вероятно, задаетесь вопросом, что считается «хорошим планом запроса».
Как вы уже читали, качество стоимости плана играет немаловажную роль. Более конкретно, такие вещи, как количество дисковых операций ввода-вывода (disk I/Os), которые требуются для оценки плана, стоимость CPU плана и общее время отклика, которое может наблюдать клиент базы данных, и общее время выполнения, имеют важное значение. Вот тут-то и возникнет понятие сложности времени (time complexity). Подробнее об этом вы узнаете позже.
Затем выбранный план запроса выполняется, оценивается механизмом выполнения системы и возвращаются результаты запроса.
Написание SQL-запросов
Из предыдущего раздела, возможно, не стало ясно, что принцип Garbage In, Garbage Out (GIGO) естественным образом проявляется в процессе обработки и выполнения запроса: тот, кто формулирует запрос, также имеет ключи к производительности ваших запросов SQL. Если оптимизатор получит плохо сформулированный запрос, он сможет сделать только столько же…
Это означает, что есть некоторые вещи, которые вы можете сделать, когда пишете запрос. Как вы уже видели во введении, ответственность тут двоякая: речь идет не только о написании запросов, которые соответствуют определенному стандарту, но и о сборе идей о том, где проблемы производительности могут скрыться в вашем запросе.
Идеальная отправная точка — подумать о «местах» в ваших запросах, где могут возникнуть проблемы. И, в общем, есть четыре ключевых слова, в которых новички могут ожидать возникновения проблем с производительностью:
Тем не менее, вы также должны понимать, что производительность — это нечто, что должно стать значимым. Однако просто сказать, что эти предложения и ключевые слова плохи — это не то, что нужно, когда вы думаете о производительности SQL. Наличие предложения WHERE или HAVING в запросе не обязательно означает, что это плохой запрос…
Ознакомьтесь со следующим разделом, чтобы узнать больше об антипаттернах и альтернативных подходах к построению вашего запроса. Эти советы и рекомендации предназначены в качестве руководства. То, как и если вам действительно нужно переписать ваш запрос, зависит, помимо прочего, от количества данных, базы данных и количества раз, которое вам нужно для выполнения запроса. Это полностью зависит от цели вашего запроса и иметь некоторые предварительные знания о базе данных, с которой вы будете работать, имеет решающее значение!
1. Извлекайте только необходимые данные
Умозаключение «чем больше данных, тем лучше» — не обязательно должна соблюдаться при написании SQL: вы рискуете не только запутаться, получив больше данных, чем вам действительно нужно, но и производительность может пострадать от того, что ваш запрос получает слишком много данных.
Оператор SELECT
Помните, что коррелированный подзапрос является подзапросом, использующим значения из внешнего запроса. И обратите внимание, что, несмотря на то, что NULL может работать в этом контексте как «константа», это очень запутанно!
Рассмотрим следующий пример, чтобы понять, что подразумевается под использованием константы:
Совет: полезно знать, что наличие коррелированного подзапроса не всегда является хорошей идеей. Вы всегда можете рассмотреть возможность избавиться от них, например, переписав их с помощью INNER JOIN :
Операция DISTINCT
Оператор LIKE
Опять же, знание данных, хранящихся в базе данных, может помочь вам сформулировать шаблон, который будет правильно фильтровать все данные, чтобы найти только строки, которые действительно важны для вашего запроса.
2. Ограничьте свои результаты
Можно добавить операторы LIMIT или TOP в запросы, чтобы задать максимальное число строк для результирующего набора. Вот несколько примеров:
Преобразования типов данных
Всегда следует использовать наиболее эффективные, т.е. наименьшие, типы данных. Всегда есть риск, когда вы предоставляете огромный тип данных, когда меньший будет более достаточным.
Однако при добавлении преобразования типа данных в запрос увеличивается только время выполнения.
Альтернатива заключается в том, чтобы максимально избежать преобразования типов данных. Обратите внимание также на то, что не всегда возможно удалить или пропустить преобразование типа данных из запросов, но при этом следует обязательно стремиться к их включению и что при этом необходимо проверить эффект добавления перед выполнением запроса.
3. Не делайте запросы более сложными, чем они должны быть
Преобразования типов данных приводят вас к следующему пункту: вам не следует чрезмерно проектировать ваши запросы. Постарайтесь сделать их простыми и эффективными. Это может показаться слишком простым или глупым даже для того, чтобы быть подсказкой, главным образом потому, что запросы могут быть сложными.
Однако в примерах, упомянутых в следующих разделах, вы увидите, что вы можете легко начать делать простые запросы более сложными, чем они должны быть.
Оператор OR
Когда вы используете оператор OR в своем запросе, скорее всего, вы не используете индекс.
Помните, что индекс — это структура данных, которая повышает скорость поиска данных в таблице базы данных, но это обходится дорого: потребуются дополнительные записи и потребуется дополнительное место для хранения, чтобы поддерживать структуру данных индекса. Индексы используются для быстрого поиска или поиска данных без необходимости искать каждую строку в базе данных при каждом обращении к таблице базы данных. Индексы могут быть созданы с использованием одного или нескольких столбцов в таблице базы данных.
Если вы не используете индексы, включенные в базу данных, выполнение вашего запроса неизбежно займет больше времени. Вот почему лучше всего искать альтернативы использованию оператора OR в вашем запросе;
Рассмотрим следующий запрос:
Оператор можно заменить на:
Совет: имейте также в виду, что, хотя OR — и другие операторы, которые будут упомянуты в следующих разделах — скорее всего, не используют индекс, поиск по индексу не всегда предпочтителен!
Оператор NOT
Это уже выглядит лучше, не так ли?
Оператор AND
Оператор AND — это другой оператор, который не использует индекс и который может замедлить запрос, если он используется чрезмерно сложным и неэффективным образом, как в следующем примере:
Лучше переписать этот запрос, используя оператор BETWEEN :
Операторы ANY и ALL
Изолируйте столбцы в условиях
Также в случаях, когда столбец используется в вычислении или в скалярной функции, индекс не используется. Возможным решением было бы просто выделить конкретный столбец, чтобы он больше не был частью вычисления или функции. Рассмотрим следующий пример:
Это выглядит забавно, а? Вместо этого попробуйте пересмотреть расчет и переписать запрос примерно так:
4. Отсутствие грубой силы
Этот последний совет означает, что не следует пытаться ограничить запрос слишком сильно, так как это может повлиять на его производительность. Это особенно справедливо для соединений и для предложения HAVING.
Порядок таблиц в соединениях
При соединении двух таблиц может быть важно учитывать порядок таблиц в соединении. Если видно, что одна таблица значительно больше другой, может потребоваться переписать запрос так, чтобы самая большая таблица помещалась последней в соединении.
Избыточные условия при соединениях
При добавлении слишком большого количества условий к соединениям SQL обязан выбрать определенный путь. Однако может быть, что этот путь не всегда является более эффективным.
Условие HAVING
Рассмотрим следующие запросы:
Видно, что речь идет не об ограничении результирующего набора, а об ограничении промежуточного числа записей в запросе.
Вы видите, оценка качества, написание и переписывание запросов не является простой задачей, если учесть, что они должны быть максимально производительными; Предотвращение антипаттернов и рассмотрение альтернативных вариантов также будут частью ответственности при написании запросов, которые необходимо выполнять на базах данных в профессиональной среде.
Этот список был лишь небольшим обзором некоторых антипаттернов и советов, которые, надеюсь, помогут начинающим; Если вы хотите получить представление о том, что более старшие разработчики считают наиболее частыми антиобразцами, ознакомьтесь с этим обсуждением.
Set-based против процедурных подходов к написанию запросов
В вышеприведенных антипаттернах подразумевалось то, что они фактически сводятся к разнице в основанных на наборах и процедурных подходах к построению ваших запросов.
Процедурный подход к запросам — это подход, очень похожий на программирование: вы говорите системе, что делать и как это делать.
Неудивительно, что этот подход часто называют «пошаговым» или «построчным» запросом.
Другой подход — подход, основанный на наборе, где вы просто указываете, что делать. Ваша роль состоит в указании условий или требований для результирующего набора, который вы хотите получить из запроса. То, как ваши данные извлекаются, вы оставляете внутренним механизмам, которые определяют реализацию запроса: вы позволяете ядру базы данных определять лучшие алгоритмы или логику обработки для выполнения вашего запроса.
Поскольку SQL основан на наборах, неудивительно, что этот подход будет более эффективным, чем процедурный, и он также объясняет, почему в некоторых случаях SQL может работать быстрее, чем код.
Совет основанный на наборах подход к запросам — также тот, который большинство ведущих работодателей в отрасли информационных технологий попросит вас освоить! Часто необходимо переключаться между этими двумя типами подходов.
Обратите внимание, что если вам когда либо понадобится процедурный запрос, вы должны рассмотреть возможность его переписывания или рефакторинга.
В следующей части будут рассмотрены план и оптимизация запросов