Справка по SQL

1. Не журнализируется удаление отдельных строк таблицы. В журнал записывается только освобождение страниц, которые были заняты данными таблицы.

2. Не отрабатывают триггеры. Как следствие, эта команда неприменима, если на данную таблицу имеется ссылка по внешнему ключу.

3. Значение счетчика (IDENTITY) сбрасывается в начальное значение.

Пример. Требуется удалить из таблицы Laptop все ПК-блокноты с размером экрана менее 12 дюймов.

DELETE FROM Laptop

WHERE screen<12

Все блокноты можно удалить с помощью оператора

DELETE FROM Laptop

или

TRUNCATE TABLE Laptop

Transact-SQL расширяет синтаксис оператора DELETE, вводя дополнительное предложение FROM

FROM

При помощи источника табличного типа можно конкретизировать данные, удаляемые из таблицы в первом предложении FROM.

При помощи этого предложения можно выполнять соединения таблиц, что логически заменяет использование подзапросов в предложении WHERE для идентификации удаляемых строк.

Поясним сказанное на примере. Пусть требуется удалить те модели ПК из таблицы Product, для которых нет соответствующих строк в таблице PC.

Используя стандартный синтаксис, эту задачу можно решить следующим запросом:

DELETE FROM Product

WHERE type='pc' AND model NOT IN (SELECT model FROM PC)

Заметим, что предикат type='pc' необходим здесь, чтобы не были удалены также модели принтеров и ПК-блокнотов.

Эту же задачу можно решить с помощью дополнительного предложения FROM следующим образом:

DELETE FROM Product

FROM Product pr LEFT JOIN PC ON pr.model=pc.model

WHERE type='pc' AND pc.model IS NULL

Здесь используется внешнее соединение, в результате чего столбец pc.model для моделей ПК, отсутствующих в таблице PC, будет содержать NULL-значение, что и используется для идентификации подлежащих удалению строк.

Как объединить данные из двух столбцов в один без использования UNION и JOIN?

Моисеенко С.И. (22-08-2008)

Такие вопросы с завидной регулярностью появляются на страницах различных форумов. К слову сказать, для меня до сих пор остается загадкой, почему при этом ставится дополнительное условие не использовать UNION и/или JOIN. Могу лишь предположить, что это вопросы, которые задают на собеседовании при приеме на работу.

Лирическое отступление. Догадываюсь, как ответил бы на этот вопрос Джо Селко: налицо ошибка проектирования, состоящая в том, что один атрибут расщеплен на два. Однако оставим в стороне вопросы проектирования и перейдем к решению этой задачи.

Создадим тестовую таблицу и добавим в нее немного данных:

CREATE TABLE T (

col1 INT

, col2 INT

)

GO

INSERT INTO T

SELECT 1, 1

UNION ALL SELECT 1, 3

UNION ALL SELECT NULL, NULL

UNION ALL SELECT NULL, 2

GO

Итак, имеется таблица T, которая содержит два столбца с данными одного типа:

SELECT col1, col2

FROM T

col1 col2

1 1

1 3

NULL NULL

NULL 2

Требуется получить следующий результат:

col

1

1

NULL

NULL

1

3

NULL 2

Мне известны три способа, реализуемых стандартными средствами интерактивного языка SQL.

1. UNION ALL

Очевидное решение, не требующее комментариев. Заметим лишь, что UNION не подходит для решения этой задачи, т.к. устраняет дубликаты.

SELECT col1 col FROM T

UNION ALL

SELECT col2 FROM T

2. FULL JOIN

Чтобы не потерять дубликаты, находящиеся в разных столбцах, выполним полное соединение (FULL JOIN) по заведомо ложному предикату, скажем, 1 = 2:

SELECT T.col1,T1.col2

FROM T FULL JOIN T AS T1 ON 1=2

Результат:

col1 col2

1 NULL

1 NULL

NULL NULL

NULL NULL

NULL 1

NULL 3

NULL NULL

NULL 2

Далее используем функцию COALESCE, которая даст нам все, что нужно:

SELECT COALESCE(T.col1,T1.col2) col

FROM T FULL JOIN T AS T1 ON 1=2

3. UNPIVOT

Конструкции PIVOT и UNPIVOT появились в последних версиях стандарта SQL и были реализованы SQL Server, начиная с версии 2005. Первая из них позволяет значения в столбце вытянуть в строку, а вторая поможет нам выполнить обратную операцию:

SELECT col

FROM

(SELECT col1, col2

FROM T) p

UNPIVOT

(col FOR xxx IN

(col1, col2)

)AS unpvt

Значения из столбцов col1 и col2 собираются в одном столбце col вспомогательной таблицы unpvt. Однако есть одна особенность в использовании операторов PIVOT и UNPIVOT - они не учитывают NULL-значения. Результат последнего запроса будет таким:

col

1