Разное

Запрос в бд: Знакомство с запросами

02.07.1981

Содержание

Создание запросов в БД — Базы данных

Запрос строится на основе одной или нескольких взаимосвязанных таблиц, позволяя комбинировать содержащуюся в них информацию. При этом могут использоваться как таблицы базы данных, так и сохраненные таблицы, полученные в результате выполнения других запросов. Кроме того, запрос может строиться непосредственно на другом запросе с использованием его временной таблицы с результатами. Запрос QBE содержит схему данных, включающую используемые таблицы и бланк запроса. При конструировании запроса достаточно выделить и перетащить с помощью мыши необходимые поля из таблиц, представленных в схеме данных запроса, в бланк запроса и ввести условия отбора записей.

Назначение и виды запросов

Запрос позволяет выбрать необходимые данные из одной или нескольких взаимосвязанных таблиц, произвести вычисления и получить результат в виде виртуальной таблицы. Полученная таблица может использоваться в качестве источника данных в следующих запросах, формах, отчетах, страницах доступа к данным.

Через запрос можно производить обновление данных в таблицах, добавление и удаление записей.

С помощью запроса можно выполнить следующие виды обработки данных:

  • выбрать записи, удовлетворяющие условиям отбора;
  • включить в результирующую таблицу запроса заданные пользователем поля;
  • произвести вычисления в каждой из полученных записей;
  • сгруппировать записи с одинаковыми значениями в одном или нескольких полях в одну запись с одновременным выполнением над другими полями групповых функций;
  • произвести обновление полей в выбранном подмножестве записей;
  • создать новую таблицу базы данных, используя данные из существующих таблиц;
  • удалить выбранное подмножество записей из таблицы базы данных; добавить выбранное подмножество записей в другую таблицу.

Многотабличный запрос позволяет сформировать записи результата путем объединения взаимосвязанных записей из таблиц БД и включения нужных полей из нескольких таблиц. В частности, при объединении двух нормализованных связанных одно-многозначными отношениями таблиц результирующая запись образуется на основе записи подчиненной таблицы, в которую добавляются поля из связанной записи в главной таблице. Заметим, что подобное объединение формирует новую таблицу, которая не является нормализованной. Выбранный тип объединения таблиц задается при установлении связи между таблицами и определяет способ формирования записей запроса. По умолчанию связи устанавливаются с параметром объединения первого типа: объединение только тех записей, в которых значения связанных полей обеих таблиц совпадают.

Последовательное выполнение ряда запросов по образцу позволяет решать достаточно сложные задачи, не прибегая к программированию.

В Access может быть создано несколько видов запроса.

  • Запрос на выборку — выбирает данные из взаимосвязанных таблиц и других запросов. Результатом его является таблица, которая существует до закрытия запроса.
    На основе этого вида запроса могут строиться запросы других видов.
  • Запрос на создание таблицы — также выбирает данные из взаимосвязанных таблиц и других запросов, но, в отличие от запроса на выборку, сохраняет результат в новой постоянной таблице.
  • Запросы на обновление, добавление, удаление — являются запросами действия, в результате выполнения которых изменяются данные в таблицах.

Создание запроса

Лучшим способом создания запроса является использование графического конструктора — одного из наиболее мощных средств Access. Основные принципы конструирования различных запросов заложены в технике конструирования запроса на выборку, являющегося основой всех видов запроса.

Запрос на выборку позволяет достаточно просто выбрать данные из одной или нескольких взаимосвязанных таблиц. Результаты выполнения запроса отображаются в виде временной таблицы, существующей до закрытия запроса. Поля, составляющие записи этой таблицы, указываются пользователем в запросе. Записи таблицы результатов запроса формируются на основе записей в исходных таблицах и связей между этими таблицами и фильтруются в соответствии с заданными в запросе условиями отбора.

Таблица результатов запроса может применяться при дальнейшей обработке данных. В запросе на выборку могут использоваться не только таблицы базы данных, но и ранее созданные запросы, а вернее таблицы, являющиеся результатом их выполнения. При этом нет необходимости сохранять таблицы, получаемые в результате выполнения ранее созданных запросов.

Однако в ряде случаев непосредственное использование в запросе другого запроса невозможно. Тогда необходимо преобразовать включаемый запрос в запрос на создание таблицы. Этот запрос, в отличие от запроса на выборку, сохраняет результат в новой таблице БД, после чего эта таблица может включаться в состав таблиц для построения запроса.

Результаты выполнения запроса выводятся в режиме таблицы. Окно запроса в режиме таблицы аналогично окну просмотра таблицы базы данных. В этом режиме становится активной панель инструментов Запрос в режиме таблицы.

Таблица в режиме таблицы

Несмотря на то, что поля результирующей таблицы принадлежат, как правило, нескольким таблицам базы данных, с ними можно работать так, как если бы они принадлежали одной таблице. Можно изменить данные в таблице результатов запроса на выборку, и сделанные изменения будут внесены в базовые таблицы. Особенно важно, что, несмотря на дублируемость данных, возникающую в результате объединения записей таблиц, изменение одного данного в таблице запроса автоматически приводит к изменению всех повторяющихся в таблице запроса значений. Это определяется тем, что через таблицу запроса меняется значение в исходной таблице, где оно представлено один раз.

Для выполнения необходимых действий при создании запросов используются команды меню или панель инструментов Конструктор запросов. Окно конструктора запросов разделено на две панели. Верхняя панель содержит схему данных запроса, которая включает выбранные поля данного запроса таблицы. Таблицы представлены списками полей. Нижняя панель является бланком запроса по образцу – QBE, который необходимо заполнить.

Схема данных запроса

В окне конструктора запроса отображаются выбранные таблицы со списком полей и одно-многозначные связи между ними, имеющиеся в схеме БД. Первая строка в списке полей, отмеченная звездочкой (*), обозначает все множество полей таблицы. Кроме того, если таблицы имеют поля с одинаковыми именами и типами данных, Access автоматически устанавливает связи для объединения таких таблиц, даже когда связи не были установлены в схеме данных. Пользователь может самостоятельно установить не установленные автоматически связи, переместив с помощью мыши, задействованные в связи поля из одного списка полей в другой.

При использовании в запросе других запросов или таблиц, не представленных в схеме данных базы, с ними также могут быть установлены связи-объединения.

Бланк запроса по образцу

Бланк запроса по образцу представлен в виде таблицы на нижней панели окна запроса. Такая таблица предназначена для конструирования структуры таблицы результата запроса и условий выборки данных из исходных таблиц. Первоначально эта таблица пуста.

Каждый столбец бланка относится к одному запрашиваемому полю. Поля могут использоваться для включения в таблицу запроса, для задания сортировки, для задания условий отбора записей, а также для выполнения вычислений в записях таблицы.

При заполнении бланка запроса:

  • в строку Поле включаются имена используемых в запросе полей;
  • в раскрывающемся списке Сортировка выбирается порядок сортировки записей результата;
  • в строке Вывод на экран устанавливаются флажки для полей, которые должны быть включены в результирующую таблицу;
  • в строке Условие отбора задаются условия отбора записей;
  • в строке или задаются альтернативные условия отбора записей.

В ряде случаев в бланке запроса наряду с именем поля необходимо отображать имя соответствующей таблицы, например, когда поля имеют одинаковые имена в разных таблицах. Для отображения имен таблиц в строке бланка следует выбрать команду Вид | Имена таблиц или нажать соответствующую кнопку на панели конструктора запросов. В результате выполнения команды в бланке появится строка

Имя таблицы.

Поля бланка запроса

Каждый столбец бланка запроса соответствует одному из полей таблиц, на которых строится запрос. Кроме того, здесь может размещаться вычисляемое поле, значение которого вычисляется на основе значений других полей записи результата, или итоговое поле для групп записей, использующее одну из встроенных групповых функций Access. Для включения требуемых полей таблиц в соответствующие столбцы запроса можно воспользоваться следующими приемами:

  • в первой строке бланка запроса Поле щелчком мыши вызвать появление кнопки списка и выбрать из списка нужное поле.
    Список содержит все поля таблиц, представленных в бланке запроса;
  • переместить с помощью мыши требуемое поле из списка полей таблицы в схеме данных запроса в первую строку бланка запроса;
  • дважды щелкнуть на имени поля таблицы в схеме данных запроса;
  • для включения в запрос всех полей таблицы можно переместить с помощью мыши в соответствующую строку бланка запроса все поля из списка полей таблицы в схеме данных запроса или дважды щелкнуть на символе * (звездочка) в этом списке.

Модификация запроса

Добавление таблицы в схему данных запроса осуществляется с помощью команды меню Запрос | Добавить таблицу или нажатием соответствующей кнопки панели Конструктор запросов. Команда добавления может быть выполнена также через контекстное меню, вызываемое в режиме схемы данных запроса.

Добавление поля в бланк запроса осуществляется посредством одного из рассмотренных выше действий, например, перемещением с помощью мыши имени поля из таблицы в схеме данных в нужное место бланка. Все столбцы полей справа от него передвинутся на один столбец вправо.

Удаление поля в бланке запроса требует предварительного выделения соответствующего столбца. Для этого следует переместить курсор в область маркировки столбца, где он примет вид направленной вниз черной стрелки, и щелкнуть кнопкой мыши. Далее нажмите клавишу или выберите пункт меню Правка | Удалить столбцы.

Для перемещения поля в бланке запроса выделите с помощью мыши соответствующий столбец и переместите его на новую позицию. Столбец, на место которого перемещен новый, и все столбцы справа от него будут сдвинуты вправо.

Запрос данных из базы | Python: Django ORM

Зарегистрируйтесь для доступа к 15+ бесплатным курсам по программированию с тренажером

Одна из задач, которую берут на себя ORM – это построение произвольных SQL-запросов в базу данных. Вот как это делается с помощью Django ORM:

# SELECT * FROM users WHERE name = "John" ORDER BY last_name DESC LIMIT 10
users = User. objects.filter(  # WHERE
    first_name='John',
).order_by(  # ORDER BY
    '-last_name'
)[:10]  # LIMIT
for user in users:
    print(user.last_name)

Менеджер и Запросы

На текущем этапе важно познакомиться с двумя терминами, которые используются повсеместно, когда речь идёт о построении запросов в Django ORM: Менеджер (Manager) и Запрос (QuerySet). Manager отвечает за связь модели как Python-класса с фактическим представлением данных в соответствующей таблице БД, а также позволяет программисту строить запросы (QuerySets) к этой таблице и создавать в ней новые записи. Помимо построения запросов, менеджер интерпретирует их результаты. Например, представляет данные из базы в виде экземпляров класса модели. У любой модели есть хотя бы один менеджер — тот, что доступен через атрибут .objects класса модели. В примере выше User.objects — менеджер модели User.

С методом .create() менеджера вы уже встречались на предыдущем уроке. Этот метод создаёт новые записи в таблице. Большинство же других методов начинают построение запроса — значения типа QuerySet. Каждый подобный метод возвращает новый QuerySet, запоминающий новые параметры будущего запроса. В примере цепочка вызовов .filter(..).order_by(..) конструирует запрос по шагам. И даже взятие среза ([:10]) только уточняет запрос, также создавая новый QuerySet.

Обратите внимание: сам SQL-запрос сразу не выполняется. Для того, чтобы выполнить SQL-запрос или, как говорят, «финализировать», нужно начать итерацию результатов или обратиться к одному из «элементов» имеющегося QuerySet по индексу. В примере SQL-запрос выполняется в тот момент, когда цикл for пробует получить от users первый элемент.

Построение запросов с помощью методов

Пока запрос не финализирован, его можно свободно сохранять в переменные или передавать из одного участка кода в другой и строить новые QuerySets на основе сохранённого:

johns = User. objects.filter(first_name='John')  # все Джоны
connors = johns.filter(last_name='Connor')  # только Джоны Конноры
others = johns.exclude(last_name='Connor')  # Джоны, но не Конноры

Здесь представлено три QuerySets, причём второй и третий построены на основе первого. И ни один из них ещё не финализирован.

Обратите внимание: первый вызов в цепочке всегда относится к менеджеру, каким бы ни был метод

Порядок вызова методов не важен. Сначала можно сортировать, а потом фильтровать:

users = User.objects.order_by(
    '-last_name',  # "-" означает "по убыванию"
).filter(
    first_name='John',
)
# SELECT * FROM users WHERE first_name = "John" ORDER BY last_name DESC

Django ORM самостоятельно расставит все части в правильном порядке. Однако, несмотря на такую заботу, всё же рекомендуется везде, где это возможно, соблюдать ожидаемый порядок вызовов. Это упростит чтение кода.

Многие вызовы могут накапливаться. Цепочка из filter породит в SQL-запросе одну часть WHERE, где все условия объединены с помощью оператора AND:

User. objects.filter(first_name='John').filter(age=34).exclude(city='Moscow')
# WHERE first_name = "John" AND age = 34 AND NOT (city = "Moscow")

Но некоторые методы не накапливаются. Например, каждый последующий вызов .order_by() заменяет ранее указанное правило сортировки на новое! Это позволяет описать и сохранить сортировку по умолчанию, оставив возможность её подменить, если понадобится.

В языке запросов Django ORM есть по методу на каждую часть SQL. Некоторые из них в таблице ниже:

метод SQL
.filter(), .exclude() WHERE
.order_by() ORDER
[:] LIMIT
/OFFSET

Мы рассмотрим только некоторые из них. Остальные достаточно легко понять из документации, если вы знаете SQL. Если это не так, рекомендуем пройти курс основы баз данных.

.filter() — наиболее часто используемая операция при построении запросов. Метод .exclude() во всём похож на .filter() и лишь добавляет NOT к условию, то есть инвертирует оное. Взглянем на примеры фильтрации:

# WHERE votes = 100
User.objects.filter(votes=100)
# WHERE votes >= 100
User.objects.filter(votes__gte=100)

Обратите внимание на то, как закодировано нестрогое равенство: «__gte» — двойное подчёркивание плюс сокращение от «greater than or equal». В Django условия принято указывать в виде именованных аргументов, а в их именах нельзя использовать символы вроде «<«, поэтому потребовались сокращения. Двойное подчёркивание однозначно отделяет имя поля от оператора — его ещё называют «lookup». А двойное оно потому, что имена полей могут содержать одиночные символы подчёркивания («last_name»).

Помимо проверок на неравенство, таких как __gte, Django поддерживает множество других lookups. Вот некоторые из них:

User.objects.filter(
    id__in=[45, 101, 512],      # равно одному из значений списка (входит В список)
    first_name__iexact='John',  # равно без учёта регистра
    age__range=(18, 21),        # входит в диапазон 18..21
    middle_name__isnull=True,   # необязательное поле не заполнено
    last_name__icontains='ibn'  # содержит подстроку без учёта регистра
)

Менеджеры и итерация

Выше было сказано, что QuerySet превращается в SQL-запрос при обращении к его элементам по индексу или при запуске процесса итерации. К менеджеру это, увы, не относится и для того, чтобы сделать запрос, нужен хотя бы какой-нибудь QuerySet.

Именно поэтому периодически возникают ошибки вроде «‘Manager’ is not iterable» или «‘Manager’ is not subscriptable» в процессе выполнения кода вида for u in User.objects: .. или User.objects[0]. Как только вы вызовите хотя бы один метод, уточняющий запрос, вы получите в ответ QuerySet и проблема решится сама собой. Взятие среза к менеджеру, увы, не применимо, потому что это подвид обращения по индексу (subscription protocol).

Если же вам не нужно уточнять запрос и вы действительно хотите работать со всеми записями, то используйте метод .all(), который для менеджера вернёт QuerySet без дополнительных условий. Если же вызвать .all() у имеющегося QuerySet, то тот просто «вернёт себя». Так что бояться метода .all() не следует, его вызов вовсе не означает «запросить всё»!

Зачем?

Для чего нужен такой язык, почему недостаточно SQL? На это есть несколько разных причин:

  • Универсальность. Django ORM способна генерировать SQL, подходящий под конкретную базу данных. Построение запросов же не привязано к базе данных. Хотя это не отменяет ситуаций, в которых приходится выполнять «сырые» запросы в базу данных.

Как сформировать SQL запросы в Excel? — Разработка на vc.ru

Представьте себе ситуацию, Вы получили целевую выборку из одной базы данных, но для полноты картины, как всегда, нужны дополнительные данные. Проблема может быть в том, что нужная информация хранится в другой базе данных и возможности создать на ней свою таблицу нет, подключиться используя link тоже нельзя, да и количество элементов, по которым нужно получить данные, несколько больше, чем допустимое на данном источнике. Вот и получается, что возможность написать SQL запрос и получить нужные данные есть, но написать придется не один запрос, а потом потратить время на объединение полученных данных.

20 804 просмотров

Выйти из подобной ситуации поможет Excel.

Уверен, что ни для кого не секрет, что MS Excel имеет встроенный модуль VBA и надстройки, позволяющие подключаться к внешним источникам данных, то есть по сути является мощным инструментом для аналитики, а значит идеально подходит для решения подобных задач.

Для того чтобы обойти проблему, нам потребуется таблица с целевой выборкой, в которой содержатся идентификаторы, по которым можно достаточно корректно получить недостающую информацию (это может быть уникальный идентификатор, назовем его ID, или набор из данных, находящихся в разных столбцах), ПК с установленным MS Excel, и доступом к БД с недостающей информацией и, конечно, желание получить ту самую информацию.

Создаем в MS Excel книгу, на листе которой размещаем таблицу с идентификаторами, по которым будем в дальнейшем формировать запрос (если у нас есть уникальный идентификатор, для обеспечения максимальной скорости обработки таблицу лучше представить в виде одного столбца), сохраняем книгу в формате *.xlsm, после чего приступаем к созданию макроса.

Через меню «Разработчик» открываем встроенный VBA редактор и начинаем творить.

Sub job_sql() — Пусть наш макрос называется job_sql.

Пропишем переменные для подключения к БД, записи данных и запроса:

Dim cn As ADODB.Connection Dim rs As ADODB.Recordset Dim sql As String

Опишем параметры подключения:

sql = «Provider=SQLOLEDB.1;Integrated Security=SSPI;Persist Security Info=True;Data Source=Storoge.company.ru\ Storoge.»

Объявим процедуру свойства, для присвоения значения:

Set cn = New ADODB.Connection cn.Provider = » SQLOLEDB.1″ cn.ConnectionString = sql cn.ConnectionTimeout = 0 cn. Open

Вот теперь можно приступать непосредственно к делу.

Организуем цикл:

For i = 2 To 1000

Как вы уже поняли конечное значение i=1000 здесь только для примера, а в реальности конечное значение соответствует количеству строк в Вашей таблице. В целях унификации можно использовать автоматический способ подсчета количества строк, например, вот такую конструкцию:

Dim LastRow As Long LastRow = ActiveSheet.UsedRange.Row — 1 + ActiveSheet.UsedRange.Rows.Count

Тогда открытие цикла будет выглядеть так:

For i = 2 To LastRow

Как я уже говорил выше MS Excel является мощным инструментом для аналитики, и возможности Excel VBA не заканчиваются на простом переборе значений или комбинаций значений. При наличии известных Вам закономерностей можно ограничить объем выгружаемой из БД информации путем добавления в макрос простых условий, например:

If Cells(i, 2) = «Ваше условие» Then

Итак, мы определились с объемом и условиями выборки, организовали подключение к БД и готовы формировать запрос. Предположим, что нам нужно получить информацию о размере ежемесячного платежа [Ежемесячный платеж] из таблицы [payments].[refinans_credit], но только по тем случаям, когда размер ежемесячного платежа больше 0

sql = «select [Ежемесячный платеж] from [PAYMENTS].[refinans_credit] » & _ «where [Ежемесячный платеж]>0 and [Номер заявки] ='» & Cells(i, 1) & «‘ «

Если значений для формирования запроса несколько, соответственно прописываем их в запросе:

«where [Ежемесячный платеж]>0 and [Номер заявки] = ‘» & Cells(i, 1) & «‘ » & _ » and [Дата платежа]='» & Cells(i, 2) & «‘»

В целях самоконтроля я обычно записываю сформированный макросом запрос, чтобы иметь возможность проверить его корректность и работоспособность, для этого добавим вот такую строчку:

Cells(i, 3) = sql

в третьем столбце записываются запросы.

Выполняем SQL запрос:

Set rs = cn.Execute(sql)

А чтобы хоть как-то наблюдать за выполнением макроса выведем изменение i в статус-бар

Application. StatusBar = «Execute script …» & i Application.ScreenUpdating = False

Теперь нам нужно записать полученные результаты. Для этого будем использовать оператор Do While:

j = 0 Do While Not rs.EOF For ii = 0 To rs.Fields.Count — 1 Cells(i, 4 + j + ii) = rs.Fields(0 + ii) ‘& «;»

Указываем ячейки для вставки полученных данных (4 в примере это номер столбца с которого начинаем запись результатов)

Next ii j = j + rs.Fields.Count s.MoveNext Loop rs.Close End If

— закрываем цикл If, если вводили дополнительные условия

Next i cn.Close Application.StatusBar = «Готово» End Sub

— закрываем макрос.

В дополнение хочу отметить, что данный макрос позволяет обращаться как к БД на MS SQL так и к БД Oracle, разница будет только в параметрах подключения и собственно в синтаксисе SQL запроса.

В приведенном примере для авторизации при подключении к БД используется доменная аутентификация.

А как быть если для аутентификации необходимо ввести логин и пароль? Ничего невозможного нет. Изменим часть макроса, которая отвечает за подключение к БД следующим образом:

sql = «Provider= SQLOLEDB.1;Password=********;User ID=********;Data Source= Storoge.company.ru\ Storoge;APP=SFM»

Но в этом случае при использовании макроса возникает риск компрометации Ваших учетных данных. Поэтому лучше программно удалять учетные данные после выполнения макроса. Разместим поля для ввода пароля и логина на листе и изменим макрос следующим образом:

sql = «Provider= SQLOLEDB.1;Password=» & Sheets(«Лист аутентификации»).TextBox1.Value & «;UserЛист аутентификации «).TextBox2.Value & «;Data Source= Storoge.company.ru\ Storoge;APP=SFM»

Место для расположения текстовых полей не принципиально, можно расположить их на листе с таблицей в первых строках, но мне удобней размещать поля на отдельном листе. Чтобы введенные учетные данные не сохранялись вместе с результатом выполнения макроса в конце исполняемого кода дописываем:

Sheets(«Выгрузка»).TextBox1.Value = «« Sheets(»Выгрузка«). TextBox2.Value = »»

То есть просто присваиваем текстовым полям пустые значения, таким образом после выполнения макроса поля для ввода пароля и логина окажутся пустыми.

Вот такое вполне жизнеспособное решение, позволяющее сократить трудозатраты при получении и обработке данных, я использую. Надеюсь мой опыт применения SQL запросов в Excel будет полезен и вам в решении текущих задач.

SQL-запрос — Документация Bpium

Используется для выполнения SQL-запросов к внешним базам данных.

Секция «Подключение»

Тип базы данных Выбор протокола подключения к базе данных. Подключиться можно к одной из следующих баз данных: PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQLite, MsSQL.

Способ подключения Позволяет указать формат для подключения, передав отдельно параметры или целиком строку подключения.

Способ подключения: Параметры

Адрес сервера Адрес (домен или IP-адрес) сервера базы данных. Доступен, если способ подключения «Параметры». Допустимо указывать адрес хоста вместе с портом, разделенные через двоеточие. Формат: «значение в кавычках» или выражение.

База данных Имя базы данных. Доступен, если способ подключения «Параметры». Формат: «значение в кавычках» или выражение.

Логин Доступен, если способ подключения «Параметры». Формат: «значение в кавычках» или выражение.

Пароль Доступен, если способ подключения «Параметры». Формат: «значение в кавычках» или выражение.

Способ подключения: Строка подключения

Строка подключения Строка подключения к базе данных со всеми параметрами подключения. Для разных типов баз данных используется свой синтаксис. Подробнее в документации соответствующей базы данных. Свойство доступно, если способ подключения «Строка подключения». Формат: «значение в кавычках» или выражение.

Пример для PostgreSQL:

«postgres://user:[email protected]:port/dbname»

Секция «Запрос»

SQL-запрос SQL-запрос или SQL-код в синтаксисе выбранного типа базы данных. Позволяет использовать именные параметры. Формат: «значение в кавычках» или выражение. Пример:

«Select * from tablename where id > :paramname1»

При формировании SQL-запроса будет подставлен параметр paramname1, указанный в свойстве «Параметры запроса».

Параметры запроса Позволяет передать именные параметры для SQL-запроса. Формат: список «параметр = значение/выражение».

Помимо использования переменных из поля Параметры запроса можно так же использовать глобальные сценарные переменные, посредством синтаксиса ${value}. Например, описанный выше запрос с переменной можно описать следующим образом, при условии, что в сценарии существует переменная paramname1:

`Select * from tablename where id > ${paramname1}`

Секция «Ответ»

Ожидать ответа Указывает дожидаться ли компоненту возврата результата запроса.

Сохранить в Выходной параметр. Сохраняет ответ в указанную переменную. В качестве ответа компонент возвращает массив из строк. Каждая строка представлена в виде обьекта, ключами которого являются имена колонок. Формат: имя переменной. Пример:

«fieldname1»: value,

«fieldname2»: value,

В «Сохранить в» можно указать ключ объекта и массив из строк сохранится как значения этого ключа.

Пример

Если указать в поле «Сохранить в» переменнуюdata.temp, то результат будет выглядеть следующим образом:

data: {

«temp»: [

«fieldname1»: value,

«fieldname2»: value,

Компонент поддерживает 2 типа пограничных событий:

  • Ошибка — выход из компонента, если произошла какая-либо ошибка

  • Таймаут — выход из компонента, спустя заданное ограничение по времени

Если компонент завершился с ошибкой, но на нем не было пограничного события, то процесс завершается. Сообщение ошибки возвращается в результатах процесса.

Открытый урок по теме «Базы данных. Принципы создания запросов в MS Access». 11-й класс

Тип урока: освоение и закрепление нового материала, закрепление навыков практической работы.

Цели урока:

Обучающие:

  • научить правилам формирования запроса на поиск информации в БД.

Развивающие:

  • развивать представления о возможностях программной среды Access;
  • привить навык работы в данной среде, создания структуры БД, редактирования и сортировки БД, анализа и синтеза;
  • привить навык самостоятельной работы, навык обобщения.

Воспитательные:

  • воспитание терпения в работе, четкой организации учебного процесса, информационной культуры, культуры общения.

ТСО: мультипроектор.

Программная поддержка: Microsoft Access.

Ход урока

I. Организационный момент.

II. Повторение.

Фронтальный опрос.

  1. Что называется БД? Приведите примеры БД.
  2. В каких сферах человеческой деятельности может оказаться необходимым создание и ведение БД? (Мотивация деятельности: давая возможность учащимся привести как можно больше примеров, показываем тем самым необходимость умений работы с СУБД.)
  3. Что является минимальным объектом БД?
  4. Какого типа могут быть поля в БД?
  5. Что в БД называют записью?
  6. Что такое ключ в БД?
  7. Что значит создать структуру БД?
  8. Что такое таблица в БД?
  9. Что такое форма в БД?
  10. Что такое отчет в БД?

Основные определения по теме. Приложение 1.

III. Формирование запроса на поиск информации в БД.

Объяснение нового материала сопровождается презентацией подготовленной учителем информатики данного класса. Приложение 2.

Понятие запроса (слайд 1).

При работе с таблицами можно в любой момент выбрать из базы данных необходимую информацию с помощью запросов.

Запрос — это обращение к БД для поиска или изменения в базе данных информации, соответствующей заданным критериям.

Виды запросов (слайд 2).

С помощью Access могут быть созданы следующие типы запросов: запросы на выборку, запросы на изменение, перекрестные запросы, запросы с параметром.

Запрос на выборку (слайд 3).

Одним из наиболее распространенных запросов является запрос на выборку, который выполняет отбор данных из одной или нескольких таблиц по заданным пользователем критериям, не приводящий к изменениям в самой базе данных.

Примеры условий отбора записей (слайд 4).

Условные выражения Вывод записей, которые
Саратов имеют значение Саратов
Not Саратов не имеют значение Саратов
In (Саратов, Томск, Уфа) имеют значение Саратов, Томск или Уфа
начинаются с букв А-Л
>=М начинаются с букв М-Я
100 имеют числовое значение 100
<=20 имеют числовое значение 20
Date() имеют значение текущей даты
>=01. 01.94 имеют значение даты позднее 01.01.94
Beetween 01.01.93 AND 31.12.93 имеют значение года 1993
*.02.* имеют значение месяца Февраль
Null содержат в поле пустое значение
Is Not Null имеют не пустое значение в поле
Like «Р*» начинаются с буквы Р

Создание запроса (слайд 5).

Для начала создания запроса следует открыть базу данных и перейти на вкладку Запросы. Существует 2 способа создания запросов: с помощью мастера и в режиме конструктора Диалоговое окно Создание запроса.

Создание запроса с помощью мастера (слайд 6).

При создании запроса с помощью мастера  необходимо выбрать нужные поля из списка Доступные поля, при этом в этот список входят поля из таблицы или запроса, выбранной в списке Таблицы и запросы Создание запроса с помощью мастера.

Далее необходимо указать название запроса.

Создание запроса в режиме конструктора (слайд 7).

При создании запроса с помощью конструктора открывается Окно Добавление таблицы

Окно Добавление таблицы состоит из трех вкладок, содержащих перечни объектов, предлагаемых программой для проектирования запроса: Таблицы, Запросы и Таблицы и запросы. При выборе вкладки Таблицы следует выделить нужную нам таблицу из предложенного списка и с помощью кнопки Добавить можно добавить несколько таблиц. Например, на рисунке выбрана таблица Студенты.

Имена таблиц должны быть представлены в окне конструктора запроса Окно Добавление таблицы. Чтобы добавить в запрос еще одну таблицу, необходимо вызвать контекстное меню в верхней части окна конструктора запросов и выбрать команду Добавить таблицу. Снова откроется окно добавление таблицы.

Окно конструктора запроса

Окно конструктора запроса. Пример ввода условия  разделено на две части. В верхней части находятся окна таблиц со списками полей. Имя каждой таблицы отображается в строке заголовка такого окна.

Пример записи условия с использованием операторов или (or) и и (and) (слайд 8).

Для создания запроса с несколькими критериями пользуются различными операторами.

Логическая операция или

Можно задать несколько условий отбора, соединенных логическим оператором или (or), для некоторого поля одним из двух способов:

1) можно ввести все условия в одну ячейку строки Условие отбора, соединив их логическим оператором или (or). В этом случае будут выбраны данные, удовлетворяющие хотя бы одному из условий.

Например, запись 4 or 5 соответствует тому, что будут выбраны фамилии с оценками 4 или 5.

2) ввести второе условие в отдельную ячейку строки или. И если используется несколько строк или, то чтобы запись была выбрана, достаточно выполнения условий хотя бы в одной из строк или.

Логическая операция и

Логическая операция и (and) используется в том случае, когда должны быть выполнены оба условия одновременно и только в этом случае запись будет выбрана.

Например, записав условие >2 and <5,будут выбраны только оценки 3 и 4.

Чтобы объединить несколько условий отбора оператором и (and), следует привести их в одной строке.

Исключить группу данных из состава анализируемых запросом записей позволяет следующий критерий: < > 4.

В этом случае можно не использовать кавычки.

Операторы и и или применяются как отдельно, так и в комбинации. Следует помнить, что условия связанные оператором и выполняются раньше условий, объединенных оператором или.

Например, запись условия с использованием операторов или (or) и и (and) показан запрос, выбирающий из таблицы Студенты фамилии студентов, сдавших математику или информатику на оценку 4 или 5.

Результат запроса с использованием операторов или (or) и и (and) (слайд 9).

Выполнение запроса

Готовый запрос выполняется после щелчка по кнопке “!” панели инструментов в режиме Конструктора запросов или при активизации команды Запуск из меню Запрос. В результате будет получена таблица с ответом на заданные условия. Например, результат выполненного запроса.

IV. Закрепление знаний на практике.

Тест для контроля знаний по теме: “Создание запросов в программе MS Access”. Приложение 3.

КЛЮЧ

1 2 3 4 5
1 1 1 2 2

Ответы вносятся в специальный бланк. Приложение 4.

Лабораторная работа “Поиск данных по условию”. Приложение 5.

V. Итог урока.

Подвести итог урока, сформулировать основные понятия, разобрать контрольные вопросы:

  1. Что такое запрос?
  2. Назовите основные виды запросов?
  3. Какой запрос является самым распространенным?
  4. Приведите примеры условий отбора записей в запросе.
  5. Как создать запрос в MS Access?
  6. Как создать запрос с помощью мастера?
  7. Как создать запрос в режиме конструктора?
  8. В каких случаях используется оператор OR, AND?
  9. В чем различие между операторами OR и AND?

Выставление оценок учащимся.

VI. Домашнее задание.

Подготовить ответы на контрольные вопросы.

Сформировать запросы к базам данных “Записная книжка”, “Библиотечный каталог”.

Учебник Н. Д. Угриновича “Информатика и ИКТ 11 класс” п. 3.2.3. стр. 113.

Типы запросов в базе данных

СУБД ACCESS 2000. ЗАПРОСЫ К БАЗЕ ДАННЫХ И ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ. ВИДЫ ЗАПРОСОВ. ТЕХНОЛОГИЯ СОЗДАНИЯ

Запросы — это объект базы данных, который служит для извлечения данных из таблиц и предоставления их пользователю в удобном виде. Особенность запросов состоит в том, что они черпают данные из базовых таблиц и создают на их основе временную таблицу. Применение запросов позволяет избежать дублирования данных в таблицах и обеспечивает максимальную гибкость при поиске и отображении данных в базе данных

Access позволяет создавать запросы двух типов: QBE-запросы, SQL-запросы.

QBE-запросы (Query By Example) — запросы, строящиеся с помощью конструктора запросов, представляющего собой графический инструмент для создания запросов по образцу.

SQL-запросы — запросы, строящиеся при помощи унифицированного набора инструкций SQL (Structured Query Language — структурированный язык запросов).

Все запросы делятся на две группы: запросы-выборки, запросы-действия.

Запросы-выборки осуществляют выборку данных из таблиц в соответствии с заданными условиями. К этой группе запросов относятся следующие.

  • Запрос к связанным таблицам — позволяет производить выборку данных из связанных таблиц.
  • Перекрестный запрос — отображает итоговые данные с группировкой их по горизонтали и вертикали, выводя результаты их обработки в виде таблиц.
  • Запрос с параметром — позволяет пользователю задать критерий отбора, введя нужный параметр при вызове запроса.
  • Запрос с вычисляемым полем — позволяет рассчитать данные на основе других полей из той же строки запроса.
  • Запрос с критерием поиска — позволяет производить отбор записей в соответствии с заданным критерием поиска.
  • Запрос с итогами — производит математические вычисления и выдает результат.

Запросы-действия позволяют модифицировать данные в таблицах: удалять, обновлять, добавлять записи. К этой группе запросов относятся следующие.

  • Запросы на создание таблицы создают таблицы на основании данных, содержащихся в результирующем множестве запроса.
  • Запросы на добавление записей позволяют добавлять в таблицу записи, создаваемые запросом.
  • Запросы на обновление изменяют значения существующих полей в соответствии с заданным критерием.
  • Запросы на удаление удаляют записи из одной или нескольких таблиц одновременно.

В Access можно создавать запросы при помощи Мастера запросов и с помощью Конструктора.

Для создания запросов при помощи Мастера имеются следующие мастера:

  • Мастер создания простого запроса;
  • Мастер создания перекрестного запроса;
  • Мастер создания запросов на поиск повторяющихся записей;
  • Мастер создания запросов на поиск записей без подчиненных записей.

При создании запроса с помощью Мастера производится пошаговое выполнение действий в диалоговом окне Мастера запросов.

Конструктор запросов позволяет создавать новые и изменять существующие запросы, поэтому он является основным способом при создании запросов QBE.

При создании запросов в режиме Конструктора открывается специальный бланк, называемый бланком запросов по образцу. Этот бланк состоит из двух, областей. В верхней части отображаются структуры таблиц, к которым адресован запрос, а нижняя часть представляет собой таблицу описания запроса, которая имеет 5 основных строк. Количество столбцов в запросе определяется количеством выбранных полей, которые будут использованы в запросе.

Назначение строк в бланке Конструктора запросов:

  • 1-я строка Поле предназначена для ввода имени поля запроса и обозначения поля — источника данных или вычисляемого выражения;
  • 2-я строка Имя таблицы предназначена для задания имени таблицы — источника данных;
  • 3-я строка Сортировка предназначена для указания порядка сортировки в данном поле. Может принимать следующие значения: по возрастанию, по убыванию, отсутствует;
  • 4-я строка Вывод на экран содержит флажок, указывающий на то, будет ли выводиться соответствующее значение поля;
  • 5-я строка Условие отбора содержит критерий, по которому будет происходить отбор записей в результирующую таблицу.

Запросы могут быть созданы на основе одной или нескольких таблиц. Многотабличные запросы позволяют получить информацию из нескольких предварительно связанных между собой таблиц.

Запросы — это объект базы данных, который служит для извлечения данных из таблиц и предоставления их пользователю в удобном виде. Особенность запросов состоит в том, что они черпают данные из базовых таблиц и создают на их основе временную таблицу. Применение запросов позволяет избежать дублирования данных в таблицах и обеспечивает максимальную гибкость при поиске и отображении данных в базе данных

Access позволяет создавать запросы двух типов: QBE-запросы, SQL-запросы.

QBE-запросы (Query By Example) — запросы, строящиеся с помощью конструктора запросов, представляющего собой графический инструмент для создания запросов по образцу.

SQL-запросы — запросы, строящиеся при помощи унифицированного набора инструкций SQL (Structured Query Language — структурированный язык запросов).

Все запросы делятся на две группы: запросы-выборки, запросы-действия.

Запросы-выборки осуществляют выборку данных из таблиц в соответствии с заданными условиями. К этой группе запросов относятся следующие.

· Запрос к связанным таблицам — позволяет производить выборку данных из связанных таблиц.

· Перекрестный запрос — отображает итоговые данные с группировкой их по горизонтали и вертикали, выводя результаты их обработки в виде таблиц.

· Запрос с параметром — позволяет пользователю задать критерий отбора, введя нужный параметр при вызове запроса.

· Запрос с вычисляемым полем — позволяет рассчитать данные на основе других полей из той же строки запроса.

· Запрос с критерием поиска — позволяет производить отбор записей в соответствии с заданным критерием поиска.

· Запрос с итогами — производит математические вычисления и выдает результат.

Запросы-действия позволяют модифицировать данные в таблицах: удалять, обновлять, добавлять записи. К этой группе запросов относятся следующие.

· Запросы на создание таблицы создают таблицы на основании данных, содержащихся в результирующем множестве запроса.

· Запросы на добавление записей позволяют добавлять в таблицу записи, создаваемые запросом.

· Запросы на обновление изменяют значения существующих полей в соответствии с заданным критерием.

· Запросы на удаление удаляют записи из одной или нескольких таблиц одновременно.

В Access можно создавать запросы при помощи Мастера запросов и с помощью Конструктора.

Для создания запросов при помощи Мастера имеются следующие мастера:

· Мастер создания простого запроса;

· Мастер создания перекрестного запроса;

· Мастер создания запросов на поиск повторяющихся записей;

· Мастер создания запросов на поиск записей без подчиненных записей.

При создании запроса с помощью Мастера производится пошаговое выполнение действий в диалоговом окне Мастера запросов.

Конструктор запросов позволяет создавать новые и изменять существующие запросы, поэтому он является основным способом при создании запросов QBE.

При создании запросов в режиме Конструктора открывается специальный бланк, называемый бланком запросов по образцу. Этот бланк состоит из двух, областей. В верхней части отображаются структуры таблиц, к которым адресован запрос, а нижняя часть представляет собой таблицу описания запроса, которая имеет 5 основных строк. Количество столбцов в запросе определяется количеством выбранных полей, которые будут использованы в запросе.

Назначение строк в бланке Конструктора запросов:

· 1-я строка Поле предназначена для ввода имени поля запроса и обозначения поля — источника данных или вычисляемого выражения;

· 2-я строка Имя таблицы предназначена для задания имени таблицы — источника данных;

· 3-я строка Сортировка предназначена для указания порядка сортировки в данном поле. Может принимать следующие значения: по возрастанию, по убыванию, отсутствует;

· 4-я строка Вывод на экран содержит флажок, указывающий на то, будет ли выводиться соответствующее значение поля;

· 5-я строка Условие отбора содержит критерий, по которому будет происходить отбор записей в результирующую таблицу.

Запросы могут быть созданы на основе одной или нескольких таблиц. Многотабличные запросы позволяют получить информацию из нескольких предварительно связанных между собой таблиц.

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: Студент — человек, постоянно откладывающий неизбежность. 10824 — | 7386 — или читать все.

91.146.8.87 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам | Обратная связь.

Отключите adBlock!
и обновите страницу (F5)

очень нужно

Запросы в Access являются основным инструментом выборки, обновления и обработки данных в таблицах базы данных. Access в соответствии с концепцией реляционных баз данных для выполнения запросов использует язык структурированных запросов SQL (Structured Query Language). С помощью инструкций языка SQL реализуется любой запрос в Access.

Основным видом запроса является запрос на выборку. Результатом выполнения этого запроса является новая таблица, которая существует до закрытия запроса. Записи формируются путем объединения записей таблиц, на которых построен запрос. Способ объединения записей таблиц указывается при определении их связи в схеме данных или при создании запроса. Условия отбора, сформулированные в запросе, позволяют фильтровать записи, составляющие результат объединения таблиц.

В Access может быть создано несколько видов запроса:

  • запрос на выборку — выбирает данные из одной таблицы или запроса или нескольких взаимосвязанных таблиц и других запросов. Результатом является таблица, которая существует до закрытия запроса. Формирование записей таблицы результата производится в соответствии с заданными условиями отбора и при использовании нескольких таблиц путем объединения их записей;
  • запрос на создание таблицы — выбирает данные из взаимосвязанных таблиц и других запросов, но, в отличие от запроса на выборку, результат сохраняет в новой постоянной таблице;
  • запросы на обновление, добавление, удаление — являются запросами действия, в результате выполнения которых изменяются данные в таблицах.

Запросы в Access в режиме конструктора содержат схему данных, отображающую используемые таблицы, и бланк запроса, в котором конструируется структура таблицы запроса и условия выборки записей (рис. 4.1).

С помощью запроса можно выполнить следующие виды обработки данных:

  • включить в таблицу запроса выбранные пользователем поля таблицы;
  • произвести вычисления в каждой из полученных записей;
  • выбрать записи, удовлетворяющие условиям отбора;
  • сформировать на основе объединения записей взаимосвязанных таблиц новую виртуальную таблицу;
  • сгруппировать записи, которые имеют одинаковые значения в одном или нескольких полях, одновременно выполнить над другими полями группы статистические функции и в результат включить одну запись для каждой группы;
  • создать новую таблицу базы данных, используя данные из существующих таблиц;
  • произвести обновление полей в выбранном подмножестве записей;
  • удалить выбранное подмножество записей из таблицы базы данных;
  • добавить выбранное подмножество записей в другую таблицу.

Запросы в Access служат источниками записей для других запросов, форм, отчетов. С помощью запроса можно собрать полные сведения для формирования некоторого документа предметной области из нескольких таблиц, далее использовать его для создания формы — электронного представления этого документа. Если форма или отчет создаются мастером на основе нескольких взаимосвязанных таблиц, то для них в качестве источника записей автоматически формируется запрос.
Для закрепления смотрим видеоурок:

Что такое запрос? Исследуйте запросы к базе данных и многое другое

По

  • Эндрю Золя
  • Адам Хьюз

Что такое запрос?

Запрос — это вопрос или запрос информации, выраженный в формальной форме. В компьютерных науках запрос — это, по сути, то же самое, с той лишь разницей, что ответ или извлекаемая информация поступает из базы данных.

Что такое запрос к базе данных?

Запрос к базе данных является либо запросом действия, либо запросом выбора. Запрос на выборку — это запрос, который извлекает данные из базы данных. Запрос действия запрашивает дополнительные операции с данными, такие как вставка, обновление, удаление или другие формы манипулирования данными.

Это не означает, что пользователи просто вводят случайные запросы. Чтобы база данных понимала требования, она должна получать запрос на основе предопределенного кода. Этот код является языком запросов.

Что такое запрос в SQL?

Языки запросов используются для выполнения запросов к базе данных, а Microsoft Structured Query Language (SQL) является стандартом. Примечание. SQL и MySQL — это не одно и то же, поскольку последний представляет собой расширение программного обеспечения, использующее SQL. Другие языковые расширения языка включают Oracle SQL и NuoDB.

Хотя Microsoft SQL является наиболее популярным языком, существует множество других типов баз данных и языков. К ним относятся базы данных NoSQL и графовые базы данных, язык запросов Cassandra (CQL), расширения интеллектуального анализа данных (DMX), Neo4j Cypher и XQuery.

Как работают запросы?

Запросы могут выполнять несколько разных задач. В первую очередь запросы используются для поиска конкретных данных путем фильтрации явных критериев. Запросы также помогают автоматизировать задачи управления данными, суммировать данные и участвовать в вычислениях.

Другие примеры запросов включают добавление, перекрестную таблицу, удаление, создание таблицы, параметр, итоги и обновления.

Тем временем параметр запроса запускает варианты определенного запроса, предлагая пользователям вставить значение поля, а затем использовать это значение для создания критерия. Итоговые запросы, с другой стороны, позволяют пользователям группировать и суммировать данные.

Пример SQL-запроса.

В реляционной базе данных, которая содержит записи или строки информации, оператор запроса SQL SELECT позволяет пользователям выбирать данные и возвращать их из базы данных в приложение. Результирующий запрос сохраняется в таблице результатов, которая называется набором результатов. Пользователи могут разбить оператор SELECT на другие категории, такие как FROM, WHERE и ORDER BY. Запрос SQL SELECT также может группировать и агрегировать данные для анализа или суммирования.

По сути, запрос подобен заказу чашки кофе в кафе. Вы подходите к баристе и делаете запрос, спрашивая: «Можно мне чашечку кофе?» Бариста понимает вашу просьбу и дает вам чашку кофе. Запросы работают так же.

Запрос придает смысл строкам кода, используемым в каждом языке запросов. Таким образом, и пользователь, и база данных обмениваются информацией, поскольку они оба «говорят» на одном языке. Однако запросы по языку — не единственный способ запросить информацию из базы данных. Другие популярные примеры включают пользователей, выполняющих запрос по образцу или с использованием доступных параметров.

Что такое сворачивание запроса?

Для источников данных, таких как реляционные и нереляционные базы данных, такие как Active Directory, OData или Exchange, mashup-движок «переводит» с M Language — языка преобразования данных Power Query (инструмента mashup и преобразования данных) — на язык понимается базовым источником данных. Чаще всего этим языком будет SQL.

Когда сложные вычисления и преобразования передаются непосредственно в источник, Power Query использует надежные механизмы реляционных баз данных, разработанные для эффективной обработки больших объемов данных.

Свертывание запроса описывает способность Power Query генерировать один оператор запроса для извлечения и преобразования исходных данных. Подсистема mashup-приложений Power Query пытается выполнять свертывание запросов для повышения эффективности, когда это возможно.

Пользователи также могут выполнять сотни различных преобразований данных с помощью Power BI, платформы бизнес-аналитики Microsoft, которая встроена в Power Query для выполнения свертки запросов. Power BI включает в себя инструменты для сбора, анализа, визуализации и обмена данными.

Поисковый запрос в Интернете

Поисковый запрос в Интернете описывает, что ищут пользователи, когда они вводят вопрос или слово в поисковых системах, таких как Bing, Google или Yahoo. Запросы поисковых систем предоставляют информацию, которая сильно отличается от запросов SQL, поскольку они не требуют позиционных параметров или ключевых слов. Запрос поисковой системы по сути является запросом информации по определенной теме.

Поисковые системы используют алгоритм поиска и находят наиболее точные результаты по запросам. Они сортируют их по значимости и в соответствии с конкретной поисковой системой, детали которой публично не разглашаются.

Типы поисковых запросов включают навигационные, информационные и транзакционные. Навигационный поиск предназначен для поиска определенного веб-сайта, например ESPN.com; информационный поиск предназначен для охвата широкой темы, такой как сравнение нового iPhone и Android-устройства; а транзакционные поиски стремятся завершить транзакцию, например покупку нового свитера на Amazon.com.

Другие виды запросов

Некоторые запросы не имеют ничего общего с вышеизложенным; среди них querySelector() в JavaScript и ошибки запросов в Facebook.

JavaScript querySelector() помогает пользователям найти первый элемент, соответствующий определенному селектору CSS. Чтобы вернуть все совпадающие элементы, разработчики также используют метод querySelectorAll(). Всякий раз, когда селектор недействителен, процесс вызывает исключение SyntaxError. Если совпадений нет, querySelector() возвращает null.

Ошибки запроса возникают на Facebook по ряду причин. Всякий раз, когда это происходит, пользователи получают сообщение типа «Ошибка выполнения запроса». Обычно это устраняется перезагрузкой устройства, обновлением страницы, выходом из системы и повторным входом в нее или очисткой кеша и файлов cookie.

Последнее обновление: май 2021 г.

Продолжить чтение О запросе
  • Основные преимущества баз данных с открытым исходным кодом для предприятий
  • 10 проблем с большими данными и способы их решения
  • Объяснение основных типов тестирования баз данных
  • Графовая база данных и реляционная база данных: ключевые отличия
  • Лучший способ запрашивать данные DynamoDB с помощью SQL
Копать глубже в управлении базами данных
  • Язык структурированных запросов (SQL)

    Автор: Петр Лошин

  • SQL-инъекция

    Автор: Кэти Террелл Ханна

  • Таракан добавляет геопространственные данные в облачную базу данных

    Автор: Шон Кернер

  • TigerGraph добавляет поддержку облака, помогает стандартизировать кодирование графов

    Автор: Эрик Авидон

ПоискБизнесАналитика

  • Ricoh модернизирует свою аналитику с помощью Qlik

    Компания по производству изображений и электроники начинает развивать культуру данных, но платформа поставщика BI уже позволяет . ..

  • Данные потребителей нуждаются в лучшей защите со стороны правительства

    Хотя на рассмотрении Конгресса находится законодательство, касающееся конфиденциальности данных, оно может не устанавливать достаточно четких руководящих принципов или не давать отдельным лицам…

  • Опасения по поводу конфиденциальности данных растут по мере отставания законодательства

    Хотя данные о здравоохранении и финансовые данные защищены федеральным законодательством, частные лица практически не контролируют, как данные о потребителях …

ПоискAWS

  • AWS Control Tower стремится упростить управление несколькими учетными записями

    Многие организации изо всех сил пытаются управлять своей огромной коллекцией учетных записей AWS, но Control Tower может помочь. Сервис автоматизирует…

  • Разбираем модель ценообразования Amazon EKS

    В модели ценообразования Amazon EKS есть несколько важных переменных. Покопайтесь в цифрах, чтобы убедиться, что вы развернули службу…

  • Сравните EKS и самоуправляемый Kubernetes на AWS

    Пользователи AWS сталкиваются с выбором при развертывании Kubernetes: запускать его самостоятельно на EC2 или позволить Amazon выполнять тяжелую работу с помощью EKS. См…

SearchContentManagement

  • Как создать контент-стратегию электронной коммерции для увеличения продаж

    Стратегия контента, включающая автоматизированную CMS, полезную информацию о продукте и визуальные эффекты, может привлечь внимание клиентов к вашему …

  • 5 безбумажных офисных программных инструментов, на которые следует обратить внимание

    Выбор подходящего безбумажного программного обеспечения для офиса, казалось бы, бесконечный, начинается с понимания того, что …

  • Викторина: проверьте свои знания в области управления цифровыми активами 9Системы 0024 DAM помогают отделам маркетинга управлять мультимедийным контентом, с которым они работают каждый день. С помощью этого теста проверьте свои знания о …

ПоискOracle

  • Oracle ставит перед собой высокие национальные цели в области ЭУЗ с приобретением Cerner

    Приобретя Cerner, Oracle нацелилась на создание национальной анонимной базы данных пациентов — дорога, заполненная …

  • Благодаря Cerner Oracle Cloud Infrastructure получает импульс

    Oracle планирует приобрести Cerner в рамках сделки на сумму около 30 миллиардов долларов. Второй по величине поставщик электронных медицинских карт в США может вдохнуть новую жизнь в …

  • Верховный суд встал на сторону Google в иске о нарушении авторских прав на Oracle API

    Верховный суд постановил 6-2, что API-интерфейсы Java, используемые в телефонах Android, не подпадают под действие американского закона об авторском праве, положив конец …

ПоискSAP

  • Сантандер присоединяется к SAP MBC, чтобы внедрить финансы в процессы

    SAP Multi-Bank Connectivity добавил Santander Bank в свой список партнеров, чтобы помочь компаниям упростить внедрение . ..

  • В 50 лет SAP оказалась на очередном распутье

    За свою 50-летнюю историю компания SAP вывела бизнес и технологические тренды на вершину индустрии ERP, но сейчас она находится на перепутье …

  • Сторонняя поддержка SAP обеспечивает гибкость миграции

    Сторонние поставщики услуг поддержки заявляют, что они могут обеспечить большую гибкость при меньших затратах, но клиенты должны подумать…

Импорт данных из базы данных с помощью собственного запроса к базе данных (Power Query)

Excel для Microsoft 365 Excel 2021 Excel 2019 Excel 2016 Excel 2013 Excel 2010 Больше…Меньше

У вас есть возможность импортировать данные из самых разных поддерживаемых баз данных. Вы также можете запустить собственный запрос к базе данных, что поможет вам сэкономить время, необходимое для создания тех же результатов в Power Query.

Предупреждение:  Если вы запускаете собственный запрос к базе данных, написанный другим пользователем, вам будет предложено убедиться, что вы знаете, какие запросы будут оцениваться с использованием ваших учетных данных.

Вы можете указать собственный запрос к базе данных в Окно оператора SQL при подключении к базе данных. В приведенном ниже примере мы импортируем данные из базы данных SQL Server с помощью собственного запроса к базе данных. Процедура аналогична всем другим поддерживаемым базам данных.

  1. Выберите Данные > Получить данные > Из баз данных > Из базы данных SQL Server. Появится диалоговое окно База данных SQL .

  2. Укажите сервер и базу данных , откуда вы хотите импортировать данные, используя собственный запрос к базе данных.

  3. Введите собственный запрос к базе данных в поле Оператор SQL .

    В зависимости от базы данных могут быть доступны дополнительные параметры.

  4. Выберите  OK .

  5. Если вы впервые подключаетесь к этому серверу, вы увидите запрос на выбор режима аутентификации для подключения к базе данных. Выберите подходящий режим аутентификации и продолжите.

  6. Данные возвращаются в редактор Power Query .

  7. Придайте данным желаемую форму, затем нажмите Применить и закрыть , чтобы сохранить изменения и импортировать данные на рабочий лист.

Примечание    При импорте базы данных Access не отображается текстовое поле SQL, но в окне Navigator перечислены запросы. Запрос Access основан на SQL, и вы можете выбрать запрос, чтобы эффективно указать оператор SQL.

Чтобы отредактировать содержимое поля оператора SQL :

  1. Выберите ячейку в запросе на основе источника базы данных.

  2. В разделе Примененные шаги в настройках запроса слева, щелкните правой кнопкой мыши шаг Source и выберите Edit Settings . Появится диалоговое окно Navigator .

  3. Внесите изменения в поле Оператор SQL и выберите OK .

    Новые результаты отображаются в окне предварительного просмотра данных.

  4. Закончив редактирование запроса, выберите Главная > Закрыть и загрузить .

    Новые результаты появляются на листе.

См. также

Power Query для справки Excel

Импорт данных из внешних источников данных

Обновление подключения к внешним данным в Excel

Импорт данных с использованием собственного запроса к базе данных (docs.com)

Создание запросов | Документация Django

После создания моделей данных Django автоматически предоставляет вам API абстракции базы данных, который позволяет создавать, извлекать, обновлять и удалять объекты. В этом документе объясняется, как использовать этот API. Полную информацию см. в справочнике по модели данных. Подробная информация обо всех различных параметрах поиска модели.

В этом руководстве (и в справке) мы будем ссылаться на следующие моделей, которые составляют приложение блога:

 с даты импорта даты и времени
из моделей импорта django. db
Блог класса (модели.Модель):
    имя = модели.CharField(max_length=100)
    слоган = модели.TextField()
    защита __str__(я):
        вернуть себя.имя
Автор класса (модели.Модель):
    имя = модели.CharField(max_length=200)
    электронная почта = модели.EmailField()
    защита __str__(я):
        вернуть себя.имя
Запись класса (модели.Модель):
    blog = models.ForeignKey(блог, on_delete=models.CASCADE)
    заголовок = модели.CharField(max_length=255)
    body_text = модели.TextField()
    pub_date = модели.DateField()
    mod_date = models.DateField (по умолчанию = date.today)
    авторы = модели.ManyToManyField(Автор)
    number_of_comments = models.IntegerField (по умолчанию = 0)
    number_of_pingbacks = models.IntegerField (по умолчанию = 0)
    рейтинг = модели.IntegerField (по умолчанию = 5)
    защита __str__(я):
        вернуть self.headline
 

Создание объектов

Для представления данных таблицы базы данных в объектах Python Django использует интуитивно понятный system: класс модели представляет собой таблицу базы данных, и экземпляр этого класс представляет определенную запись в таблице базы данных.

Чтобы создать объект, создайте его экземпляр, используя аргументы ключевого слова для класса модели, затем вызовите save() , чтобы сохранить его в базе данных.

Предположим, что модели находятся в файле mysite/blog/models.py , вот пример:

 >>> из блога blog.models import
>>> b = Blog(name='Блог Beatles', tagline='Все последние новости Beatles.')
>>> б.сохранить()
 

Это выполняет оператор SQL INSERT за кулисами. Джанго не бьет базу данных, пока вы явно не вызовете save() .

Метод save() не имеет возвращаемого значения.

См. также

save() принимает ряд дополнительных параметров, не описано здесь. См. документацию для save() для получения полной информации.

Чтобы создать и сохранить объект за один шаг, используйте метод create() .

Сохранение изменений в объектах

Чтобы сохранить изменения в объекте, который уже находится в базе данных, используйте сохранить() .

Учитывая экземпляр Blog b5 , который уже был сохранен в базе данных, этот пример изменяет свое имя и обновляет свою запись в базе данных:

 >>> b5.name = 'Новое имя'
>>> b5.сохранить()
 

Это выполняет оператор SQL UPDATE за кулисами. Джанго не бьет базу данных, пока вы явно не вызовете save() .

Сохранение полей

ForeignKey и ManyToManyField

Обновление поля ForeignKey работает точно так же как сохранить обычное поле – присвоить полю объект нужного типа обсуждаемый. В этом примере обновляется атрибут блога записи . экземпляр , запись , при условии наличия соответствующих экземпляров , запись и , блог . уже сохранены в базе данных (поэтому мы можем получить их ниже):

 >>> from blog.models import Blog, Entry
>>> запись = Entry.objects.get(pk=1)
>>> cheese_blog = Blog. objects.get(name="Cheddar Talk")
>>> запись.блог = сырный_блог
>>> запись.сохранить()
 

Обновление ManyToManyField немного работает по-другому — используйте добавить() 9Метод 0398 на поле чтобы добавить запись в отношение. В этом примере добавляется экземпляр Author . joe to the entry object:

 >>> from blog.models import Author
>>> Джо = Author.objects.create(name="Джо")
>>> entry.authors.add(joe)
 

Чтобы добавить несколько записей в поле ManyToManyField в одном go, включите несколько аргументов в вызов add() , например:

 >>> john = Author.objects.create(name="John")
>>> Пол = Автор.objects.create(name="Пол")
>>> Джордж = Author.objects.create(name="Джордж")
>>> Ringo = Author.objects.create(name="Ringo")
>>> entry.authors.add(джон, пол, джордж, ринго)
 

Django будет жаловаться, если вы попытаетесь назначить или добавить объект неправильного типа.

Получение объектов

Чтобы получить объекты из базы данных, создайте QuerySet через Менеджер по вашей модели класса.

QuerySet представляет набор объектов из вашей базы данных. Он может иметь ноль, один или несколько фильтров . Фильтры узкие вниз результаты запроса на основе заданных параметров. В терминах SQL набор запросов соответствует оператору SELECT , а фильтр — это ограничивающее предложение, такое как WHERE или LIMIT .

Вы получаете QuerySet , используя вашу модель Менеджер . Каждая модель имеет как минимум один Менеджер , и это называется объектов по умолчанию. Доступ к нему напрямую через класс модели, например:

 >>> Blog.objects

>>> b = Блог (name='Foo', tagline='Bar')
>>> б.объекты
Проследить:
    ...
AttributeError: «Менеджер недоступен через экземпляры блога». 
 

Примечание

Менеджеры доступны только через классы моделей, а не из модели экземпляров, чтобы обеспечить разделение между операциями «уровня таблицы» и операции «рекордного уровня».

Менеджер является основным источником наборов запросов для модель. Например, Blog.objects.all() возвращает QuerySet , который содержит все объекты Blog в базу данных.

Получение всех объектов

Самый простой способ получить объекты из таблицы — получить их все. Сделать это, используйте метод all() на Менеджер :

 >>> all_entries = Entry.objects.all()
 

Метод all() возвращает QuerySet всех объектов в базе данных.

Извлечение определенных объектов с помощью фильтров

QuerySet , возвращенный all() описывает все объекты в таблица базы данных. Обычно, однако, вам нужно выбрать только подмножество полный набор объектов.

Чтобы создать такое подмножество, вы уточняете начальный QuerySet , добавление условий фильтрации. Два наиболее распространенные способы уточнения QuerySet : которые соответствуют заданным параметрам поиска.

exclude(**kwargs)
Возвращает новый QuerySet , содержащий объекты что , а не соответствуют заданным параметрам поиска.

Параметры поиска ( **kwargs в приведенных выше определениях функций) должен быть в формате, описанном в разделе Поиск полей ниже.

Например, чтобы получить QuerySet записей блога с 2006 года используйте filter() как так:

 Entry.objects.filter(pub_date__year=2006)
 

С классом менеджера по умолчанию это то же самое, что и:

 Entry.objects.all().filter(pub_date__year=2006)
 
Объединение фильтров

Результат уточнения QuerySet сам по себе является QuerySet , так что можно цепочку уточнения вместе. Например:

 >>> Entry.objects.filter(
... headline__startswith='Что'
... ).исключать(
... pub_date__gte=datetime.date.today()
... ).фильтр(
... pub_date__gte=datetime.date(2005, 1, 30)
... )
 

Берется начальный QuerySet всех записей в базу добавляет фильтр, потом исключение, потом еще фильтр. конечным результатом является QuerySet , содержащий все записи с заголовком, начинающимся с «Что», которые были опубликованы между 30 января 2005 г. и текущий день.

Отфильтровано
QuerySet уникальны

Каждый раз, когда вы уточняете QuerySet , вы получаете совершенно новый QuerySet , который никоим образом не связан с предыдущий QuerySet . Каждое уточнение создает отдельный и отличный QuerySet , который может быть хранится, используется и используется повторно.

Пример:

 >>> q1 = Entry.objects.filter(headline__startswith="Что")
>>> q2 = q1.exclude(pub_date__gte=datetime. date.today())
>>> q3 = q1.filter(pub_date__gte=datetime.date.today())
 

Эти три набора запросов являются отдельными. Первый — это база QuerySet , содержащий все записи, содержащие заголовок, начинающийся с «Что». Второй является подмножеством первого, с дополнительные критерии, которые исключают записи, у которых pub_date сегодня или в будущее. Третий является подмножеством первого с дополнительными критериями, которые выбирает только записи, у которых pub_date сегодня или в будущем. начальный QuerySet ( q1 ) не зависит от процесс уточнения.

QuerySet ленивые

QuerySet ленивые – акт создания QuerySet не использует базу данных Мероприятия. Вы можете складывать фильтры вместе в течение всего дня, и Django не будет фактически выполнять запрос до тех пор, пока QuerySet не будет оценено . Взгляните на этот пример:

 >>> q = Entry. objects.filter(headline__startswith="What")
>>> q = q.filter(pub_date__lte=datetime.date.today())
>>> q = q.exclude(body_text__icontains="еда")
>>> напечатать(q)
 

Хотя это выглядит как три обращения к базе данных, на самом деле это относится только к базе данных. один раз, в последней строке ( print(q) ). В целом результаты А. QuerySet не извлекается из базы данных пока вы не «попросите» их. Когда вы это сделаете, QuerySet оценивается путем доступа к база данных. Для получения более подробной информации о том, когда именно происходит оценка, см. Когда оцениваются QuerySet.

Другие методы

QuerySet

В большинстве случаев вы будете использовать все() , получить () , фильтр() и exclude() когда вам нужно искать объекты из базы данных. Однако это далеко не все; см. Справочник по QuerySet API для получения полного списка всех различные методы QuerySet .

Ограничение

QuerySet s

Используйте подмножество синтаксиса срезов массива Python, чтобы ограничить QuerySet для определенного количества результатов. Этот является эквивалентом SQL LIMIT 9Пункты 0398 и OFFSET .

Например, это возвращает первые 5 объектов ( LIMIT 5 ):

 >>> Entry.objects.all()[:5]
 

Это возвращает объекты с шестого по десятый ( OFFSET 5 LIMIT 5 ):

 >>> Entry.objects.all()[5:10]
 

Отрицательное индексирование (например, Entry.objects.all()[-1] ) не поддерживается.

Обычно при разрезании QuerySet возвращается новый набор запросов — не оценивает запрос. Ан исключение, если вы используете параметр «шаг» синтаксиса фрагмента Python. За например, это фактически выполнит запрос, чтобы вернуть список каждые секунд объектов из первых 10:

 >>> Entry.objects.all()[:10:2]
 

Дальнейшая фильтрация или упорядочение срезанного набора запросов запрещена из-за неоднозначный характер того, как это может работать.

Чтобы получить одиночный объект , а не список (например, SELECT foo FROM bar LIMIT 1 ), используйте индекс вместо среза. За например, это возвращает первую запись в базе данных после заказа записи в алфавитном порядке по заголовку:

 >>> Entry.objects.order_by('headline')[0]
 

Это примерно эквивалентно:

 >>> Entry.objects.order_by('headline')[0:1].get()
 

Обратите внимание, однако, что первый из них вызовет IndexError , в то время как второй поднимет DoesNotExist , если ни один объект не соответствует заданным критериям. Видеть get() для более подробной информации.

Поиск полей

Поиск полей — это то, как вы указываете суть предложения SQL WHERE . Они указан как аргументы ключевого слова для QuerySet методы filter() , исключить() и получить() .

Аргументы ключевых слов базового поиска имеют форму field__lookuptype=value . (Это двойное подчеркивание). Например:

 >>> Entry.objects.filter(pub_date__lte='2006-01-01')
 

переводится (примерно) в следующий SQL:

 SELECT * FROM blog_entry WHERE pub_date <= '2006-01-01';
 

Как это возможно

В Python есть возможность определять функции, которые принимают произвольное имя-значение аргументы, имена и значения которых оцениваются во время выполнения. Для большего информацию см. в разделе «Аргументы ключевых слов» в официальном руководстве по Python.

Поле, указанное в поиске, должно быть именем поля модели. Есть одно исключение, в случае Иностранный ключ вы можно указать имя поля с суффиксом _id . В этом случае значение Ожидается, что параметр будет содержать необработанное значение основного параметра внешней модели. ключ. Например:

 >>> Entry.objects.filter(blog_id=4)
 

Если вы передадите недопустимый аргумент ключевого слова, функция поиска вызовет Типовая ошибка .

API базы данных поддерживает около двух десятков типов поиска; полная ссылка можно найти в справочнике по поиску полей. Чтобы дать вам вкус того, что доступно, вот некоторые из наиболее распространенных поисковых запросов, которые вы будете вероятно использовать:

точное

«точное» совпадение. Например:

 >>> Entry.objects.get(headline__exact="Кошка кусает собаку")
 

Будет генерировать SQL следующим образом:

 SELECT ... WHERE заголовок = 'Кошка кусает собаку';
 

Если вы не укажете тип поиска, то есть если ваш ключевой аргумент не содержит двойного подчеркивания — предполагается, что тип поиска точно .

Например, следующие два оператора эквивалентны:

 >>> Blog.objects.get(id__exact=14) # Явная форма
>>> Blog.objects.get(id=14) # подразумевается __exact
 

Это сделано для удобства, потому что точных поисковых запросов являются обычным случаем.

iexact

Совпадение без учета регистра. Итак, запрос:

 >>> Blog.objects.get(name__iexact="блог Битлз")
 

Соответствует Блогу под названием "Блог Битлз" , "Блог Битлз" , или даже "БЛОГ BEATLES" .

содержит

Проверка сдерживания с учетом регистра. Например:

 Entry.objects.get(headline__contains='Леннон')
 

Грубо переводится в этот SQL:

 SELECT ... WHERE заголовок LIKE '%Lennon%';
 

Обратите внимание, что это будет соответствовать заголовку «Сегодня Леннон удостоен чести» , но не 'Сегодня Леннон удостоен чести' .

Также есть версия без учета регистра, содержит .

начинается с , заканчивается
Начинается с и заканчивается поиском соответственно. Это также версии без учета регистра, называемые , начинаются с и заканчивается на .

Опять же, это только царапает поверхность. Полную ссылку можно найти в ссылка на поиск поля.

Поиск, охватывающий отношения

Django предлагает мощный и интуитивно понятный способ «следить» за отношениями в поиск, забота о SQL ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ s для вас автоматически, за сцены. Чтобы создать отношение, используйте имя поля связанных полей. между моделями, разделенными двойным подчеркиванием, пока не дойдете до поля, которое вы хочу.

В этом примере извлекаются все объекты Entry с Blog , имя которого is 'Блог Битлз' :

 >>> Entry.objects.filter(blog__name='Блог Битлз')
 

Этот охват может быть настолько глубоким, насколько вам нужно.

Работает и в обратном направлении. Пока это можно настроить , по умолчанию вы ссылаетесь на «обратное» отношения в поиске, используя имя модели в нижнем регистре.

В этом примере извлекаются все объекты Blog , которые имеют хотя бы одну запись чей заголовок содержит 'Леннон' :

 >>> Blog. objects.filter(entry__headline__contains='Леннон')
 

При фильтрации по нескольким отношениям и одному из промежуточных модели не имеет значения, удовлетворяющего условию фильтра, Django обработает как будто там пусто (все значения NULL ), но действительный, объект есть. Все это означает, что никакой ошибки не будет. Например, в этом фильтре:

 Blog.objects.filter(entry__authors__name='Леннон')
 

(если была родственная модель Автор ), если не было Автор связанный с записью, он будет рассматриваться так, как если бы также не было имени прилагается, а не выдает ошибку из-за отсутствия автора . Обычно это именно то, что вы хотите, чтобы произошло. Единственный случай, когда это может сбивать с толку, если вы используете равно нулю . Таким образом:

 Blog.objects.filter(entry__authors__name__isnull=True)
 

вернет Блог объекты, которые имеют пустое имя на авторе и также те, у которых есть пустой автор в записи . Если вы не хотите для этих последних объектов вы можете написать:

 Blog.objects.filter(entry__authors__isnull=False, entry__authors__name__isnull=True)
 
Объединение многозначных отношений

При охвате ManyToManyField или наоборот ForeignKey (например, от Блог до Запись ), фильтрация по нескольким атрибутам поднимает вопрос о том, требуется ли каждый атрибут совпадать в одном и том же связанном объекте. Мы могли бы искать блоги, которые запись 2008 года с «Леннон» в заголовке, или мы могли бы искать блоги, которые просто есть какая-либо запись с 2008 года, а также более новая или старая запись с «Леннон» в заголовке.

Чтобы выбрать все блоги, содержащие хотя бы одну запись за 2008 г., имеющую «Леннон» в его заголовке (одна и та же запись, удовлетворяющая обоим условиям) мы бы написали:

 Blog.objects.filter(entry__headline__contains='Lennon', entry__pub_date__year=2008)
 

В противном случае, чтобы выполнить более строгий запрос, выбрав любые блоги, просто какая-то запись с «Леннон» в заголовке и какая-то запись 2008 года, мы напишет:

 Blog. objects.filter(entry__headline__contains='Леннон').filter(entry__pub_date__year=2008)
 

Предположим, что есть только один блог, в котором есть обе записи, содержащие «Леннон» и записи 2008 года, но ни одна из записей 2008 года не содержала «Леннон» . Первый запрос не вернет никаких блогов, но второй запрос вернет тот самый блог. (Это связано с тем, что записи, выбранные вторым фильтром, могут или может не совпадать с записями в первом фильтре. Мы фильтруем Блог элементов с каждым оператором фильтра, а не записей элементов.) Короче говоря, если каждое условие должно соответствовать одному и тому же связанному объекту, то каждое из них должно быть содержится в одном вызове filter() .

Примечание

Поскольку второй (более разрешающий) запрос связывает несколько фильтров, он выполняет несколько соединений с основной моделью, что может привести к дублированию.

 >>> с даты импорта datetime
>>> beatles = Blog. objects.create(name='Блог Beatles')
>>> pop = Blog.objects.create(name='Блог поп-музыки')
>>> Запись.objects.create(
... блог = битлз,
... headline='Новая биография Леннона',
... pub_date=дата(2008, 6, 1),
... )
<Запись: Новая биография Леннона>
>>> Запись.objects.create(
... блог = битлз,
... headline='Новая биография Леннона в мягкой обложке',
... pub_date=дата(2009, 6, 1),
... )
<Запись: Новая биография Леннона в мягкой обложке>
>>> Запись.objects.create(
... блог = поп,
... headline='Лучшие альбомы 2008 года',
... pub_date=дата(2008, 12, 15),
... )
<Запись: Лучшие альбомы 2008 года>
>>> Запись.objects.create(
... блог = поп,
... headline='Леннон любил бы хип-хоп',
... pub_date=дата(2020, 4, 1),
... )
<Запись: Леннон любил бы хип-хоп>
>>> Блог.объекты.фильтр(
... entry__headline__contains='Леннон',
... entry__pub_date__year=2008,
... )
]>
>>> Блог.объекты.фильтр(
... entry__headline__contains='Леннон',
... ).фильтр(
... entry__pub_date__year=2008,
... )
, <Блог: Блог Beatles>, <Блог: Блог поп-музыки]>
 

Примечание

Поведение filter() для запросов которые охватывают многозначные отношения, как описано выше, не реализованы эквивалентно для exclude() . Вместо, условия в одном exclude() вызов не обязательно будет относиться к одному и тому же элементу.

Например, следующий запрос исключит блоги, содержащие и . записей с «Леннон» в заголовке и статей, опубликованных в 2008 году:

 Блог.objects.exclude(
    entry__headline__contains='Леннон',
    entry__pub_date__year=2008,
)
 

Однако, в отличие от поведения при использовании filter() , это не будет ограничивать блоги на основе записей, удовлетворяющих обоим условиям. Для этого, т.е. выбрать все блоги, не содержащие записей, опубликованных с помощью «Леннон» которые были опубликованы в 2008 году, необходимо сделать два запроса:

 Blog.objects.exclude(
    entry__in=Entry.objects.filter(
        headline__contains='Леннон',
        pub_date__year=2008,
    ),
)
 

Фильтры могут ссылаться на поля модели

В примерах, приведенных до сих пор, мы построили фильтры, которые сравнивают значение поля модели с константой. Но что, если вы хотите сравнить значение поля модели с другим полем той же модели?

Django предоставляет F-выражений , чтобы разрешить такие сравнения. Экземпляры F() действуют как ссылка на поле модели внутри запрос. Затем эти ссылки можно использовать в фильтрах запросов для сравнения значений. двух разных полей в одном и том же экземпляре модели.

Например, чтобы найти список всех записей блога, к которым было больше комментариев чем pingbacks, мы создаем объект F() для ссылки на счетчик pingback, и используйте этот объект F() в запросе:

 >>> from django.db.models import F
>>> Entry.objects.filter(number_of_comments__gt=F('number_of_pingbacks'))
 

Django поддерживает сложение, вычитание, умножение, деление, модуль и степенная арифметика с F() объектов, оба с константами и с другими объектами F() . Чтобы найти все записи блога с более чем вдвое больше комментариев, чем пингбэков, модифицируем запрос:

 >>> Entry. objects.filter(number_of_comments__gt=F('number_of_pingbacks') * 2)
 

Чтобы найти все записи, у которых рейтинг записи меньше сумма количества пингбэков и количества комментариев, мы бы выдали запрос:

 >>> Entry.objects.filter(rating__lt=F('number_of_comments') + F('number_of_pingbacks'))
 

Вы также можете использовать нотацию с двойным подчеркиванием, чтобы объединить отношения в объект F() . Объект F() с двойным подчеркиванием представит любые соединения, необходимые для доступа к связанному объекту. Например, чтобы получить все записи, в которых имя автора совпадает с названием блога, мы могли бы введите запрос:

 >>> Entry.objects.filter(authors__name=F('blog__name'))
 

Для полей даты и даты/времени можно добавить или вычесть timedelta объект. Следующее вернет все записи которые были изменены более чем через 3 дня после публикации:

 >>> from datetime import timedelta
>>> Entry.objects. filter(mod_date__gt=F('pub_date') + timedelta(days=3))
 

Объекты F() поддерживают побитовые операции с помощью .bitand() , .bitor() , .bitxor() , .bitrightshift() и .bitleftshift() . Например:

 >>> F('somefield').bitand(16)
 

Oracle

Oracle не поддерживает операцию побитового XOR.

Выражения могут ссылаться на преобразования

Django поддерживает использование преобразований в выражениях.

Например, чтобы найти все объекты Entry , опубликованные в том же году, что и последний раз изменялись:

 >>> from django.db.models import F
>>> Entry.objects.filter(pub_date__year=F('mod_date__year'))
 

Чтобы найти самый ранний год публикации записи, мы можем выполнить запрос:

 >>> из импорта django.db.models Мин.
>>> Entry.objects.aggregate(first_published_year=Min('pub_date__year'))
 

В этом примере выполняется поиск значения записи с наивысшим рейтингом и общего числа комментариев ко всем записям за каждый год:

 >>> from django. db.models import OuterRef, Subquery, Sum
>>> Entry.objects.values('pub_date__year').annotate(
... top_rating=Подзапрос(
... Вход.объекты.фильтр(
... pub_date__year=OuterRef('pub_date__year'),
... ).order_by('-рейтинг').values('рейтинг')[:1]
... ),
... total_comments=Sum('number_of_comments'),
... )
 

Ярлык поиска

pk

Для удобства Django предоставляет ярлык поиска pk , который означает "первичный ключ".

В примере модели Blog первичным ключом является поле id , поэтому эти эквивалентны три утверждения:

 >>> Blog.objects.get(id__exact=14) # Явная форма
>>> Blog.objects.get(id=14) # подразумевается __exact
>>> Blog.objects.get(pk=14) # pk подразумевает id__exact
 

Использование pk не ограничивается __exact запросами — любой термин запроса можно комбинировать с pk для выполнения запроса по первичному ключу модели:

 # Получить записи в блогах с идентификаторами 1, 4 и 7
>>> Blog. objects.filter(pk__in=[1,4,7])
# Получить все записи блога с id > 14
>>> Блог.objects.filter(pk__gt=14)
 

pk поиск также работает через соединения. Например, эти три утверждения эквивалент:

 >>> Entry.objects.filter(blog__id__exact=3) # Явная форма
>>> Entry.objects.filter(blog__id=3) # подразумевается __exact
>>> Entry.objects.filter(blog__pk=3) # __pk подразумевает __id__exact
 

Кэширование и

QuerySet s

Каждый QuerySet содержит кэш для минимизации доступ к базе данных. Понимание того, как это работает, позволит вам писать наиболее эффективный код.

Во вновь созданном QuerySet кэш пустой. Первая оценка QuerySet — и, следовательно, происходит запрос к базе данных — Django сохраняет результаты запроса в кэш QuerySet и возвращает результаты которые были явно запрошены (например, следующий элемент, если QuerySet повторяется). Последующий оценки QuerySet повторно используют кэшированные полученные результаты.

Помните об этом поведении кэширования, потому что оно может вас укусить, если вы не используете ваш QuerySet правильно. Например, следующее создаст два QuerySet s, оценит их и выбросить:

 >>> print([e.headline для e в Entry.objects.all()])
>>> print([e.pub_date для e в Entry.objects.all()])
 

Это означает, что один и тот же запрос к базе данных будет выполняться дважды, фактически удваивая нагрузка на вашу базу данных. Кроме того, есть вероятность, что два списка могут не включать те же записи базы данных, потому что Запись могла быть добавлена ​​или удалена за долю секунды между двумя запросами.

Чтобы избежать этой проблемы, сохраните QuerySet и повторно используйте его:

 >>> queryset = Entry.objects.all()
>>> print([p.headline for p in queryset]) # Оценить набор запросов.
>>> print([p.pub_date for p in queryset]) # Повторно использовать кеш из оценки.
 
Когда
QuerySet s не кэшируются

Querysets не всегда кэшируют свои результаты. При оценке только часть из набор запросов, кеш проверяется, но если он не заполнен, то элементы возвращаемые последующим запросом, не кэшируются. В частности, это означает, что ограничение набора запросов с помощью фрагмента массива или index не будет заполнять кеш.

Например, повторное получение определенного индекса в объекте набора запросов приведет к запросу базу данных каждый раз:

 >>> набор запросов = Entry.objects.all()
>>> print(queryset[5]) # Запрашивает базу данных
>>> print(queryset[5]) # Повторный запрос к базе данных
 

Однако, если весь набор запросов уже был оценен, кэш будет вместо этого проверено:

 >>> queryset = Entry.objects.all()
>>> [запись для записи в наборе запросов] # Запрашивает базу данных
>>> print(queryset[5]) # Использует кэш
>>> print(queryset[5]) # Использует кэш
 

Вот несколько примеров других действий, которые приведут к созданию всего набора запросов. оценивается и поэтому заполняет кеш:

 >>> [запись для записи в наборе запросов]
>>> bool(набор запросов)
>>> запись в наборе запросов
>>> список(набор запросов)
 

Примечание

Простая печать набора запросов не заполнит кэш. Это потому что вызов __repr__() возвращает только часть всего набора запросов.

Асинхронные запросы

Новое в Django 4.1.

Если вы пишете асинхронные представления или код, вы не можете использовать ORM для запросы точно так же, как мы описали выше, так как вы не можете вызывать , блокируя . синхронный код из асинхронного кода - он заблокирует цикл событий (или, что более вероятно, Django заметит и вызовет SynchronousOnlyOperation чтобы этого не произошло).

К счастью, вы можете выполнять множество запросов, используя API асинхронных запросов Django. Каждый метод, который может заблокировать, например get() или delete() - имеет асинхронный вариант ( aget() или adelete() ), и при повторении результаты, вместо этого вы можете использовать асинхронную итерацию ( async для ).

Итерация запроса

Новое в Django 4.1.

Способ повторения запроса по умолчанию — с вместо — приведет к блокирование запроса к базе данных за кулисами, поскольку Django загружает результаты в время итерации. Чтобы исправить это, вы можете поменять местами на асинхронный для :

 асинхронный для записи в Authors.objects.filter(name__startswith="A"):
    ...
 

Имейте в виду, что вы также не можете выполнять другие действия, которые могут набор запросов, например обертывание list() вокруг него, чтобы принудительно выполнить его оценку (вы можете использовать async для в понимании, если хотите).

Поскольку методы QuerySet , такие как filter() и exclude() , не на самом деле запустить запрос - они настраивают набор запросов для запуска при его повторении более - вы можете свободно использовать их в асинхронном коде. Для руководства, к которому методы могут продолжать использоваться таким образом, и у них есть асинхронные версии, прочитайте следующий раздел.

QuerySet и методы менеджера

Новое в Django 4.1.

Некоторые методы для менеджеров и наборов запросов — например, get() и first() — принудительно выполнение набора запросов и блокируются. Некоторые, такие как filter() и exclude() , не форсировать выполнение и поэтому безопасно запускать из асинхронного код. Но как вы должны сказать разницу?

Пока можно поковыряться и посмотреть, есть ли - версия с префиксом метод (например, у нас есть aget() , но нет afilter() ), есть более логичным способом - поищите, что это за метод в Справочник по набору запросов.

Там вы найдете методы для QuerySets, сгруппированные в два раздела:

  • Методы, которые возвращают новые наборы запросов : это неблокирующие, и не иметь асинхронных версий. Вы можете использовать их в любом ситуация, хоть почитайте заметки на defer() и only() перед использованием их.
  • Методы, которые не возвращают наборы запросов : Это блокирующие и иметь асинхронные версии - асинхронное имя для каждой указано в ее документации, хотя наш стандартный шаблон заключается в добавлении префикса к .

Используя это различие, вы можете решить, когда вам нужно использовать асинхронный версии, а когда нет. Например, вот допустимый асинхронный запрос:

9039.0 пользователь = ожидание User.objects.filter(username=my_input).afirst()

filter() возвращает набор запросов, поэтому можно продолжать связывать его в цепочку внутри асинхронная среда, тогда как first() оценивает и возвращает модель instance - таким образом, мы меняем на afirst() и используем await в начале все выражение, чтобы вызвать его асинхронно-дружественным способом.

Примечание

Если вы забудете добавить часть await , вы можете увидеть такие ошибки, как «объект сопрограммы не имеет атрибута x» или «<сопрограмма …>» строк в место экземпляров вашей модели. Если вы когда-нибудь увидите это, вы пропустите ждут где-то, чтобы превратить эту сопрограмму в реальное значение.

Транзакции

Новое в Django 4.1.

Транзакции , а не в настоящее время поддерживаются асинхронными запросами и обновления. Вы обнаружите, что попытка использовать один рейз повышает SynchronousOnlyOperation .

Если вы хотите использовать транзакцию, мы предлагаем вам написать свой код ORM внутри отдельную синхронную функцию, а затем вызовите ее, используя sync_to_async — см. Асинхронная поддержка для больше.

Запрос

JSONField

Реализация поиска отличается в JSONField , в основном из-за наличия ключевых преобразований. Для демонстрации будем использовать следующий пример модели:

 из моделей импорта django.db
класс Собака(модели.Модель):
    имя = модели.CharField(max_length=200)
    данные = модели. JSONField (нуль = Истина)
    защита __str__(я):
        вернуть себя.имя
 

Сохранение и запрос для

Нет

Как и в случае с другими полями, сохранение Нет в качестве значения поля сохранит его как SQL НОЛЬ . Хотя это и не рекомендуется, можно хранить скаляр JSON. null вместо SQL NULL с использованием Value('null') .

Независимо от того, какое из значений сохранено, при извлечении из базы данных Python представление скаляра JSON null такое же, как SQL NULL , т.е. Нет . Поэтому их бывает трудно различить.

Это применимо только к Нет в качестве значения верхнего уровня поля. Если Нет находится внутри списка или dict , он всегда будет интерпретироваться как JSON null .

При запросе значение None всегда будет интерпретироваться как JSON null . К запрос для SQL NULL , используйте isnull :

 >>> Dog.objects.create(name='Max', data=None) # SQL NULL.
<Собака: Макс>
>>> Dog.objects.create(name='Archie', data=Value('null')) # JSON null.
<Собака: Арчи>
>>> Dog. objects.filter(data=None)
]>
>>> Dog.objects.filter(data=Value('null'))
]>
>>> Dog.objects.filter(data__isnull=True)
]>
>>> Dog.objects.filter(data__isnull=False)
]>
 

Если вы не уверены, что хотите работать со значениями SQL NULL , рассмотрите возможность установки null=False и предоставление подходящего значения по умолчанию для пустых значений, таких как по умолчанию=дикт .

Примечание

Хранение скаляра JSON null не нарушает null=False .

Преобразование ключа, индекса и пути

Для запроса на основе заданного ключа словаря используйте этот ключ в качестве имени поиска:

 >>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={
... "порода": "лабрадор",
...     'владелец': {
... 'имя': 'Боб',
... 'другие_питомцы': [{
... 'имя': 'Рыбный',
... }],
... },
... })
<Собака: Руфус>
>>> Dog. objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': None})
<Собака: Мэг>
>>> Dog.objects.filter(data__breed='колли')
]>
 

Несколько ключей могут быть объединены в цепочку для поиска пути:

 >>> Dog.objects.filter(data__owner__name='Bob')
]>
 

Если ключ является целым числом, он будет интерпретироваться как преобразование индекса в массив:

 >>> Dog.objects.filter(data__owner__other_pets__0__name='Fishy')
]>
 

Если ключ, который вы хотите запросить, конфликтует с именем другого поиска, используйте вместо этого содержит поиск .

Чтобы запросить отсутствующие ключи, используйте поиск isnull :

 >>> Dog.objects.create(name='Shep', data={'breed': 'collie'})
<Собака: Шеп>
>>> Dog.objects.filter(data__owner__isnull=True)
]>
 

Примечание

Примеры поиска, приведенные выше, неявно используют поиск точного . Преобразования ключа, индекса и пути также могут быть связаны с: иконок содержит , заканчивается на , заканчивается на , iexact , регулярное выражение , iregex , начинается с , начинается с , lt , lte , gt и gte , а также с сдерживанием и поиском ключей.

Примечание

Из-за того, как работают запросы ключевого пути, исключить() и filter() не гарантируют производить исчерпывающие наборы. Если вы хотите включить объекты, не имеющие путь, добавьте isnull поиск.

Предупреждение

Поскольку ключом в объекте JSON может быть любая строка, любой поиск, кроме перечисленные ниже будут интерпретироваться как поиск ключа. Нет ошибок поднятый. Будьте особенно осторожны при вводе ошибок и всегда проверяйте свои запросы. работай так, как ты задумал.

Пользователи MariaDB и Oracle

Использование order_by() для ключа, индекса или преобразования пути будут сортировать объекты, используя строковое представление ценности. Это связано с тем, что MariaDB и Oracle Database не предоставляют функция, которая преобразует значения JSON в их эквивалентные значения SQL.

Пользователи Oracle

В базе данных Oracle, используя Нет в качестве значения поиска в exclude() запрос вернет объекты которые не имеют null в качестве значения по данному пути, включая объекты у которых нет пути. В других базах данных запрос будет возвращать объекты, у которых есть путь и значение не равно null .

Пользователи PostgreSQL

В PostgreSQL, если используется только один ключ или индекс, оператор SQL -> это использовал. Если используется несколько операторов, используется оператор #> .

Пользователи SQLite

В SQLite "true" , "false" и "null" строковые значения будут всегда интерпретируется как True , False и JSON null соответственно.

Поиск сдерживания и ключей

содержит

Поиск содержит переопределяется в JSONField . Возвращенный объекты - это те, где задано dict пар ключ-значение. содержится на верхнем уровне поля. Например:

 >>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'лабрадор', 'владелец': 'Боб'})
<Собака: Руфус>
>>> Dog.objects.create(name='Мэг', data={'порода': 'колли', 'владелец': 'Боб'})
<Собака: Мэг>
>>> Dog.objects.create(name='Fred', data={})
<Собака: Фред>
>>> Dog.objects.filter(data__contains={'владелец': 'Боб'})
, <Собака: Мэг>]>
>>> Dog.objects.filter(data__contains={'порода': 'колли'})
]>
 

Oracle и SQLite

содержит , не поддерживается в Oracle и SQLite.

contains_by

Это обратный поиск содержит - возвращенными объектами будут те, где пары ключ-значение в объекте являются подмножество тех, что в переданном значении. Например:

 >>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'лабрадор', 'владелец': 'Боб'})
<Собака: Руфус>
>>> Dog.objects.create(name='Мэг', data={'порода': 'колли', 'владелец': 'Боб'})
<Собака: Мэг>
>>> Dog.objects.create(name='Fred', data={})
<Собака: Фред>
>>> Dog.objects.filter(data__contained_by={'порода': 'колли', 'владелец': 'Боб'})
, <Собака: Фред>]>
>>> Dog.objects.filter(data__contained_by={'порода': 'колли'})
]>
 

Oracle и SQLite

contains_by не поддерживается в Oracle и SQLite.

has_key

Возвращает объекты, в которых заданный ключ находится на верхнем уровне данных. За пример:

 >>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'лабрадор'})
<Собака: Руфус>
>>> Dog.objects.create(name='Мэг', data={'порода': 'колли', 'владелец': 'Боб'})
<Собака: Мэг>
>>> Dog.objects.filter(data__has_key='владелец')
]>
 
has_keys

Возвращает объекты, в которых все заданные ключи находятся на верхнем уровне данных. Например:

 >>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'лабрадор'})
<Собака: Руфус>
>>> Dog.objects.create(name='Мэг', data={'порода': 'колли', 'владелец': 'Боб'})
<Собака: Мэг>
>>> Dog.objects.filter(data__has_keys=['порода', 'владелец'])
]>
 
has_any_keys

Возвращает объекты, в которых любой из заданных ключей находится на верхнем уровне данных. Например:

 >>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'лабрадор'})
<Собака: Руфус>
>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'owner': 'Bob'})
<Собака: Мэг>
>>> Dog.objects.filter(data__has_any_keys=['владелец', 'порода'])
, <Собака: Мэг>]>
 

Сложный поиск с объектами

Q

Запросы аргументов ключевого слова – в filter() , и т. д. – соединяются «И» вместе. Если вам нужно выполнить более сложные запросы (для например, запросы с OR ), вы можете использовать объектов Q .

Объект Q ( django.db.models.Q ) является объектом используется для инкапсуляции набора аргументов ключевого слова. Эти ключевые аргументы указаны, как в разделе «Поиск полей» выше.

Например, этот объект Q инкапсулирует один запрос LIKE :

 из django.db.models import Q
Q(question__startswith='Что')
 

Q объектов можно комбинировать с помощью 9 операторов. Когда оператор используется для двух объектов Q , он дает новый объект Q .

Например, эта инструкция возвращает один объект Q , представляющий «ИЛИ» двух запросов «question__startswith» :

 Q(question__startswith='Who') | Q(question__startswith='Что')
 

Это эквивалентно следующему предложению SQL WHERE :

 WHERE вопрос LIKE 'Who%' ИЛИ ​​вопрос LIKE 'What%'
 9039 операторов и использовать группировку в скобках. 
Кроме того, объекты  Q  можно инвертировать с помощью оператора  ~ , что позволяет
комбинированные поиски, которые сочетают в себе как обычный запрос, так и инвертированный (  NOT  )
запрос: 

 Q(question__startswith='Кто') | ~Q(pub_date__year=2005)
 

Каждая функция поиска, принимающая ключевые слова-аргументы (например, filter() , исключить() , get() ) также можно передать один или несколько Объекты Q как позиционные (неименованные) аргументы. Если вы предоставите несколько Q аргументы объекта для функции поиска, аргументы будут объединены с помощью «И» вместе. Например:

 Опрос.objects.get(
    Q(question__startswith='Кто'),
    Q(pub_date=дата(2005, 5, 2)) | Q (pub_date = дата (2005, 5, 6))
)
 

… примерно переводится в SQL:

 SELECT * from polls WHERE question LIKE 'Who%'
    И (pub_date = '2005-05-02' ИЛИ ​​pub_date = '2005-05-06')
 

Функции поиска могут сочетать использование объектов Q и аргументов ключевых слов. Все аргументы, предоставленные функции поиска (будь то аргументы ключевого слова или В объекты) объединяются «И» вместе. Однако если предоставляется объект Q , он должен предшествуют определению любых аргументов ключевого слова. Например:

 Опрос.objects.get(
    Q(pub_date=дата(2005, 5, 2)) | Q (pub_date = дата (2005, 5, 6)),
    question__startswith='Кто',
)
 

… будет допустимым запросом, эквивалентным предыдущему примеру; но:

 # НЕВЕРНЫЙ ЗАПРОС
Опрос.objects.get(
    question__startswith='Кто',
    Q(pub_date=дата(2005, 5, 2)) | Q (pub_date = дата (2005, 5, 6))
)
 9Добавлен оператор  (  XOR  ). 

Сравнение объектов

Чтобы сравнить два экземпляра модели, используйте стандартный оператор сравнения Python, двойной знак равенства: == . За кулисами, который сравнивает первичный ключевые ценности двух моделей.

Используя приведенный выше пример Entry , следующие два оператора эквивалентны:

 >>> some_entry == other_entry
>>> some_entry. id == other_entry.id
 

Если первичный ключ модели не вызывается ID , без проблем. Сравнения будут всегда используйте первичный ключ, как бы он ни назывался. Например, если модель поле первичного ключа называется name , эти два утверждения эквивалентны:

 >>> some_obj == other_obj
>>> имя_объекта == имя_другого_объекта
 

Удаление объектов

Метод удаления удобно назван удалить() . Этот метод сразу удаляет объект и возвращает количество удаленных объектов и словарь с количество удалений для каждого типа объекта. Пример:

 >>> e.delete()
(1, {'блог.Запись': 1})
 

Вы также можете удалять объекты массово. Каждый QuerySet имеет delete() метод, удаляющий все члены этого QuerySet .

Например, при этом удаляются все объекты Entry с pub_date годом 2005:

 >>> Entry.objects.filter(pub_date__year=2005).delete()
(5, {'webapp. Entry': 5})
 

Имейте в виду, что это будет, когда это возможно, выполняться исключительно в SQL, и так что delete() методы отдельных экземпляров объектов не обязательно вызываться в процессе. Если вы предоставили пользовательский метод delete() в классе модели и хотите убедиться, что он вызывается, вам нужно будет «вручную» удалить экземпляры этой модели (например, перебирая QuerySet и вызов delete() для каждого объекта по отдельности), а не с использованием массива delete() метод набор запросов .

Когда Django удаляет объект, по умолчанию он эмулирует поведение SQL ограничение ON DELETE CASCADE – другими словами, любые объекты, которые внешние ключи, указывающие на удаляемый объект, будут удалены вместе с Это. Например:

 b = Blog.objects.get(pk=1)
# Это приведет к удалению блога и всех его объектов Entry.
б.удалить()
 

Это каскадное поведение настраивается с помощью on_delete аргумент для Иностранный ключ .

Обратите внимание, что delete() — единственный Метод QuerySet , который не отображается в Менеджер сам. Это механизм безопасности для предотвратить случайный запрос Entry.objects.delete() , и удаление всех записей. Если вы делаете хотите удалить все объекты, то вы должны явно запросить полный набор запросов:

 Entry.objects.all().delete()
 

Копирование экземпляров модели

Несмотря на отсутствие встроенного метода копирования экземпляров модели, он можно легко создать новый экземпляр с скопированными значениями всех полей. в в простейшем случае можно поставить pk - Нет и _state.добавление к True . Используя наш пример блога:

 blog = Blog(name='Мой блог', tagline='Ведение блога - это просто')
blog.save() # blog.pk == 1
blog.pk = Нет
blog._state.adding = Истина
blog.save() # blog.pk == 2
 

Все становится сложнее, если вы используете наследование. Рассмотрим подкласс Блог :

 класс ThemeBlog(Блог):
    тема = модели.CharField(max_length=200)
django_blog = ThemeBlog(name='Django', tagline='Django is easy', theme='python')
django_blog.save() # django_blog.pk == 3
 

Из-за того, как работает наследование, вы должны установить для pk и id значение Нет и _state.adding к True :

 django_blog.pk = Нет
django_blog.id = Нет
django_blog._state.adding = Истина
django_blog.save() # django_blog.pk == 4
 

Этот процесс не копирует отношения, которые не являются частью базы данных модели стол. Например, Запись имеет от ManyToManyField до Author . После дублируя запись, вы должны установить отношения «многие ко многим» для новой запись:

 entry = Entry.objects.all()[0] # какая-то предыдущая запись
old_authors = запись.авторы.все()
entry.pk = Нет
запись._state.adding = Истина
запись. сохранить()
entry.authors.set(old_authors)
 

Для OneToOneField необходимо продублировать связанный объект и назначить его в поле нового объекта, чтобы избежать нарушения ограничения уникальности один к одному. Например, предположим, что запись уже продублирована, как указано выше:

 detail = EntryDetail.objects.all()[0]
Detail.pk = Нет
detail._state.adding = Истина
Detail.entry = запись
подробно.сохранить()
 

Одновременное обновление нескольких объектов

Иногда требуется установить для поля определенное значение для всех объектов в QuerySet . Вы можете сделать это с помощью Метод update() . Например:

 # Обновите все заголовки с pub_date в 2007 году.
Entry.objects.filter(pub_date__year=2007).update(headline='Все то же самое')
 

Вы можете установить только поля, не являющиеся отношениями, и ForeignKey поля с помощью этого метода. Чтобы обновить поле, не связанное с отношением, укажите новое значение как константа. Обновить поля ForeignKey установите новое значение будет новым экземпляром модели, на который вы хотите указать. Например:

 >>> b = Blog.objects.get(pk=1)
# Измените каждую запись так, чтобы она принадлежала этому блогу.
>>> Entry.objects.update(блог=b)
 

Метод update() применяется мгновенно и возвращает количество строк соответствует запросу (которое может не совпадать с количеством обновленных строк, если некоторые строки уже имеют новое значение). Единственное ограничение на QuerySet обновляется в том, что он может только получить доступ к одной таблице базы данных: основной таблице модели. Вы можете фильтровать на основе связанные поля, но вы можете обновлять столбцы только в главном окне модели. стол. Пример:

 >>> b = Blog.objects.get(pk=1)
# Обновите все заголовки, принадлежащие этому блогу.
>>> Entry.objects.filter(blog=b).update(headline='Все то же самое')
 

Имейте в виду, что метод update() преобразуется непосредственно в SQL утверждение. Это массовая операция для прямых обновлений. Никак не запускается save() методов на ваших моделях или испускайте pre_save или post_save сигналы (которые являются следствием вызова save() ), или соблюдать опция поля auto_now . Если вы хотите сохранить каждый элемент в QuerySet и убедитесь, что метод save() вызывается каждый экземпляр, вам не нужна никакая специальная функция для обработки этого. Зациклиться их и вызовите save() :

 для элемента в my_queryset:
    элемент.сохранить()
 

Вызовы для обновления также могут использовать F-выражения для обновить одно поле на основе значения другого поля в модели. Это особенно полезно для увеличения счетчиков на основе их текущего значения. За например, чтобы увеличить количество пингбэков для каждой записи в блоге:

 >>> Entry.objects.update(number_of_pingbacks=F('number_of_pingbacks') + 1)
 

Однако, в отличие от объектов F() в предложениях фильтра и исключения, вы не можете вводить соединения, когда вы используете F() объектов в обновлении – можно только поля ссылок, локальные для обновляемой модели. Если вы попытаетесь представить соединение с объектом F() , будет поднято FieldError :

 # Это вызовет FieldError
>>> Entry.objects.update(headline=F('blog__name'))
 

Возврат к необработанному SQL

Если вам нужно написать SQL-запрос, который слишком сложен для Django не справляется с картографированием баз данных, вы можете вернуться к написанию SQL вручную. В Django есть несколько вариантов написания необработанных SQL-запросов; видеть Выполнение необработанных SQL-запросов.

Наконец, важно отметить, что уровень базы данных Django — это просто интерфейс к вашей базе данных. Вы можете получить доступ к своей базе данных с помощью других инструментов, языки программирования или базы данных; нет ничего специфичного для Django о вашей базе данных.

Запрос данных из базы данных — запрос, добавление и редактирование данных

[00:00] Ignition делает взаимодействие с вашими подключенными базами данных довольно простым. Одной из самых простых задач является запрос и отображение данных из вашей базы данных. Первое, что нам нужно сделать, это добавить табличный компонент в окно. Вы делаете это, просто щелкнув компонент таблицы и перетащив его вниз в свое окно. Как только он появится, вы можете изменить его размер по мере необходимости. Выбрав табличный компонент, здесь с левой стороны вы увидите редактор свойств. И это перечисляет все свойства, связанные с компонентом таблицы. Прокрутив вниз, мы увидим свойство данных. Свойство data содержит все данные, которые будет отображать таблица. Если мы нажмем на значок привязки, рядом со свойством данных появится окно типов привязки. Здесь показаны все различные типы привязки, доступные для этого свойства данных. Мы собираемся заняться базой данных в этом разделе прямо здесь. Привязка DB Browse предоставляет простой механизм для создания SQL-запроса. У меня уже есть несколько таблиц в моей базе данных, поэтому, если я выберу таблицу инвентаризации из списка, вы получите предварительный просмотр всей информации, которая будет возвращена из этого запроса. Теперь я хочу вернуть все данные из моей таблицы, поэтому я собираюсь развернуть и удалить выбор ключевого столбца прямо здесь. Этот ключевой столбец — это способ добавить предложения where к вашим запросам, если вы хотите отфильтровать данные, возвращаемые при запросе. Я снова выберу инвентарную таблицу. И если мы перейдем к привязке SQL Query, нам будет представлен редактор SQL Query. Это показывает нам запрос, который был сгенерирован из нашей привязки DB Browse. Вам не нужно использовать привязку DB Browse для генерации запросов. Вы можете просто написать любой запрос SELECT, который вы хотите здесь. И затем, когда вы удовлетворены запросом, вам нужно обратить внимание на некоторые из этих других вариантов здесь. Соединение с базой данных сообщает вам, к какому источнику базы данных будет выполняться ваш запрос. Режим опроса — это относится к тому, будет ли запрос выполняться снова и снова с определенной скоростью, или он будет выполняться только один раз, когда открывается окно, или любые связанные свойства, на которые вы можете ссылаться здесь, сдача. Off означает, что он будет запущен один раз. При открытии окна или при изменении любого из свойств ссылки. Относительный означает, что он будет работать относительно базовой установки проекта. По умолчанию это пять секунд. Но это можно изменить в свойствах проекта. Абсолютный означает, что он будет тянуть с фиксированной скоростью. Как только вы настроите все это так, как вы хотите, вы можете нажать «ОК», и вы увидите всю информацию, которая была возвращена из этого запроса к базе данных.

Ignition делает взаимодействие с вашими подключенными базами данных довольно простым. Одной из самых простых задач является запрос и отображение данных из вашей базы данных. Первое, что нам нужно сделать, это добавить табличный компонент в окно. Вы делаете это, просто щелкнув компонент таблицы и перетащив его вниз в свое окно. Как только он появится, вы можете изменить его размер по мере необходимости. Выбрав табличный компонент, здесь с левой стороны вы увидите редактор свойств. И это перечисляет все свойства, связанные с компонентом таблицы. Прокрутив вниз, мы увидим свойство данных. Свойство data содержит все данные, которые будет отображать таблица. Если мы нажмем на значок привязки, рядом со свойством данных появится окно типов привязки. Здесь показаны все различные типы привязки, доступные для этого свойства данных. Мы собираемся заняться базой данных в этом разделе прямо здесь. Привязка DB Browse предоставляет простой механизм для создания SQL-запроса. У меня уже есть несколько таблиц в моей базе данных, поэтому, если я выберу таблицу инвентаризации из списка, вы получите предварительный просмотр всей информации, которая будет возвращена из этого запроса. Теперь я хочу вернуть все данные из моей таблицы, поэтому я собираюсь развернуть и удалить выбор ключевого столбца прямо здесь. Этот ключевой столбец — это способ добавить предложения where к вашим запросам, если вы хотите отфильтровать данные, возвращаемые при запросе. Я снова выберу инвентарную таблицу. И если мы перейдем к привязке SQL Query, нам будет представлен редактор SQL Query. Это показывает нам запрос, который был сгенерирован из нашей привязки DB Browse. Вам не нужно использовать привязку DB Browse для генерации запросов. Вы можете просто написать любой запрос SELECT, который вы хотите здесь. И затем, когда вы удовлетворены запросом, вам нужно обратить внимание на некоторые из этих других вариантов здесь. Соединение с базой данных сообщает вам, к какому источнику базы данных будет выполняться ваш запрос. Режим опроса — это относится к тому, будет ли запрос выполняться снова и снова с определенной скоростью, или он будет выполняться только один раз, когда открывается окно, или любые связанные свойства, на которые вы можете ссылаться здесь, сдача. Off означает, что он будет запущен один раз. При открытии окна или при изменении любого из свойств ссылки. Относительный означает, что он будет работать относительно базовой установки проекта. По умолчанию это пять секунд. Но это можно изменить в свойствах проекта. Абсолютный означает, что он будет тянуть с фиксированной скоростью. Как только вы настроите все это так, как вы хотите, вы можете нажать «ОК», и вы увидите всю информацию, которая была возвращена из этого запроса к базе данных.

Запросы к базе данных с помощью R - RStudio :: Решения

Существует множество способов запроса данных с помощью R. В этой статье показаны три наиболее распространенных способа:

  1. Использование DBI
  2. Использование синтаксиса dplyr
  3. Использование ноутбуков R

Фон

Несколько недавних улучшений пакетов упрощают использование баз данных с R. В приведенных ниже примерах запросов демонстрируются некоторые возможности этих пакетов R.

  • ДБИ. Спецификация DBI претерпела множество недавних улучшений. При работе с базами данных всегда следует использовать пакеты, совместимые с DBI .
  • dplyr и dbplyr . Пакет dplyr теперь имеет обобщенный бэкенд SQL для взаимодействия с базами данных, а новый пакет dbplyr переводит код R в варианты, специфичные для базы данных. На момент написания этой статьи варианты SQL поддерживаются для следующих баз данных: Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, Amazon Redshift, Apache Hive и Apache Impala. Со временем последуют другие.
  • одбк. Пакет odbc R предоставляет стандартный способ подключения к любой базе данных, если у вас установлен драйвер ODBC. Пакет odbc R совместим с DBI и рекомендуется для соединений ODBC.

Компания RStudio недавно усовершенствовала свои продукты, чтобы они лучше работали с базами данных.

  • RStudio IDE (версия 1.1 и новее). С последними версиями RStudio IDE вы можете подключаться, исследовать и просматривать данные в различных базах данных. В среде IDE есть мастер для настройки новых подключений и вкладка для просмотра установленных подключений. Эти новые функции являются расширяемыми и будут работать с любым пакетом R, имеющим контракт на подключение.
  • Профессиональные драйверы RStudio. Если вы используете RStudio Desktop Pro или другие профессиональные продукты RStudio, вы можете бесплатно загрузить драйверы RStudio Professional на тот же компьютер, на котором установлены эти продукты. В приведенных ниже примерах используется драйвер Oracle ODBC. Если вы используете инструменты с открытым исходным кодом, вы можете принести свой собственный драйвер или использовать пакеты сообщества — существует множество драйверов с открытым исходным кодом и пакетов сообщества для подключения к различным базам данных.

Использование баз данных с R — обширная тема, и предстоит еще много работы. В предыдущем сообщении в блоге обсуждалось наше видение.

Пример: Запрос данных банка в базе данных Oracle

В этом примере мы будем запрашивать банковские данные в базе данных Oracle. Мы подключаемся к базе данных с помощью пакетов DBI и odbc . Для этого конкретного подключения требуется драйвер базы данных и имя источника данных (DSN), которые были настроены системным администратором. Ваше соединение может использовать другой метод.

Библиотека
 (ДБИ)
библиотека (dplyr)
библиотека (dbplyr)
библиотека (odbc)
con <- dbConnect(odbc::odbc(), "БД Oracle")
 

1. Запрос с использованием

DBI

Вы можете запросить данные с помощью DBI с помощью функции dbGetQuery() . Просто вставьте свой код SQL в функцию R в виде строки в кавычках. Этот метод иногда называют проходом через код SQL , и, вероятно, это самый простой способ запроса ваших данных. Следует проявлять осторожность, чтобы избежать кавычек по мере необходимости. Например, «да» записывается как «да» .

 dbGetQuery(con,'
  выберите "month_idx", "год", "месяц",
  сумма (случай, когда "term_deposit" = \'yes\', затем 1.0, иначе 0.0 конец) как подписка,
  количество (*) как общее
  из "банка"
  группировать по "month_idx", "году", "месяцу"
')
 

2.

Запрос с использованием синтаксиса dplyr

Вы можете написать свой код в синтаксисе dplyr , и dplyr переведет ваш код в SQL. Написание запросов с синтаксисом dplyr дает несколько преимуществ: вы можете использовать один и тот же согласованный язык как для объектов R, так и для таблиц базы данных, не требуется знание SQL или конкретного варианта SQL, и вы можете воспользоваться тем фактом, что dplyr использует ленивую оценку. Синтаксис dplyr легко читается, но вы всегда можете проверить перевод SQL с помощью функция show_query() .

 q1 <- tbl(con, "bank") %>%
  group_by(month_idx, год, месяц) %>%
  подвести итог(
    подписаться = сумма (ifelse (term_deposit == "да", 1, 0)),
    всего = n())
show_query(q1)
 
 
ВЫБЕРИТЕ «month_idx», «год», «месяц», СУММА (СЛУЧАЙ, КОГДА («term_deposit» = «да»), ТОГДА (1.0) ИНАЧЕ (0.0) КОНЕЦ) КАК «подписаться», СЧЕТЧИК (*) КАК «всего»
ОТ («банк»)
ГРУППА ПО "month_idx", "год", "месяц"
 

3.

Запрос с помощью R Notebooks

Знаете ли вы, что код SQL можно запускать в фрагменте кода R Notebook? Чтобы использовать SQL, откройте R Notebook в RStudio IDE в разделе 9.1341 Меню «Файл» > «Новый файл» . Начните новый фрагмент кода с {sql} и укажите свое соединение с параметром фрагмента кода connection=con . Если вы хотите отправить вывод запроса в кадр данных R, используйте output.var = "mydataframe" в параметрах фрагмента кода. Когда вы укажете output.var , вы сможете использовать вывод в последующих фрагментах кода R. В этом примере мы используем вывод ggplot2 .

 ```{sql, connection=con, output.var = "mydataframe"}
ВЫБЕРИТЕ «month_idx», «год», «месяц», СУММА (СЛУЧАЙ, КОГДА («term_deposit» = «да»), ТОГДА (1.0) ИНАЧЕ (0.0) КОНЕЦ) КАК «подписаться»,
COUNT(*) КАК "всего"
ОТ («банк»)
ГРУППА ПО "month_idx", "год", "месяц"
```
 
 ```{р}
библиотека (ggplot2)
ggplot(mydataframe, aes(всего, подписка, цвет = год)) +
  геометрическая_точка() +
  xlab("Всего контактов") +
  ylab("Подписки на срочный депозит") +
  ggtitle("Объем контактов")
```
 

Преимущество использования SQL в фрагменте кода заключается в том, что вы можете вставлять свой код SQL без каких-либо изменений. Например, вам не нужно экранировать кавычки. Если вы используете пресловутый спагетти-код , состоящий из сотен строк, то фрагмент кода SQL может быть хорошим вариантом. Еще одно преимущество заключается в том, что код SQL в фрагменте кода выделяется, что упрощает его чтение. Для получения дополнительной информации о механизмах SQL см. эту страницу о механизмах языка Knitr.

Резюме

Не существует единого наилучшего способа запроса данных с помощью R. У вас есть выбор из множества методов, и каждый из них имеет свои преимущества. Вот некоторые из преимуществ использования методов, описанных в этой статье.

Метод Преимущества
1. DBI::dbGetQuery Требуется меньше зависимостей
2. синтаксис dplyr Используйте один и тот же синтаксис для R и объектов базы данных
Знание SQL не требуется
Код является стандартным для всех вариантов SQL
Ленивая оценка
3. Механизм SQL R Notebook Скопируйте и вставьте SQL -- форматирование не требуется
Синтаксис SQL выделен

Вы можете загрузить R Notebook для этих примеров здесь.

Примеры запросов к базе данных — Mule 4

Anypoint Connector для базы данных (соединитель базы данных) Операция Select выбирает данные из базы данных. Следующие примеры помогут вам настроить операцию в Studio, задав Входные параметры , Размер выборки , Максимальное количество строк , Время ожидания запроса , а также способы настройки динамических запросов.

Настройка операции выбора в Studio

Чтобы добавить и настроить Выберите операцию в Studio, выполните следующие действия:

  1. В представлении Mule Palette найдите базу данных и выберите операцию Select .

  2. Перетащите операцию Select на холст Studio.

  3. На вкладке General экрана конфигурации операции щелкните значок плюса ( + ) рядом с полем Конфигурация соединителя , чтобы получить доступ к полям глобальной конфигурации элемента.

  4. Укажите информацию о соединении с базой данных и нажмите OK .

  5. Установите в поле Текст SQL-запроса SQL-запрос для выполнения, например, SELECT * FROM PLANET WHERE name = :name .

В редакторе XML конфигурации конфигурация выглядит следующим образом:

 
  SELECT * FROM PLANET WHERE name = :name
 

Настройте поле входных параметров в операции выбора

Для защиты запросов к базе данных настройте поле Входные параметры в операции Select , добавив значения переменных в инструкцию SQL, которую вы выполняете в базе данных. Основная цель операции Select — предоставить SQL-запрос и использовать DataWeave для параметров.

Предоставляемые вами параметры представляют собой карту, в которой ключи являются именами входных параметров, которые должны быть установлены в подготовленном операторе JDBC. Ссылайтесь на каждый параметр в тексте SQL, используя префикс двоеточия, например 9.0397, где идентификатор = :myParamName . Значения карты содержат фактическое назначение для каждого параметра.

Используйте входные параметры для настройки предложения WHERE в операторе SQL SELECT , чтобы сделать запрос невосприимчивым к атакам путем внедрения кода SQL и включить оптимизацию, которая была бы невозможна в противном случае, повысив производительность приложения.

Из соображений безопасности не пишите напрямую SELECT * FROM PLANET WHERE name = #[payload] .

DataSense доступен для входных и выходных параметров операции. Database Connector анализирует запрос и автоматически вычисляет структуру выходных данных запроса, анализируя раздел проекции оператора SQL. В то же время, сравнивая условия в предложении WHERE со структурой таблицы, он генерирует входные данные DataSense, чтобы помочь вам создать сценарий DataWeave, который генерирует входные параметры.

В следующем примере вы вводите входные параметры в виде пар ключ-значение:

  1. В потоке Studio выберите операцию Select .

  2. На экране конфигурации операции установите Текст запроса SQL на SELECT * FROM PLANET WHERE name = :name .

  3. Установить Входные параметры на {'name' : полезная нагрузка} .
    Ключи используют символ двоеточия ( : ) для ссылки на значение параметра по имени.

В XML конфигурации , конфигурация выглядит следующим образом:

 
  
    SELECT * FROM PLANET WHERE name = :name
    
      #[{'имя' : полезная нагрузка}]
    
  
 

Database Connector 1. 4.0 допускает экранирование двоеточий в SQL-запросах. Если использовать двоеточие ( : ) в вашем SQL-запросе, экранируйте его, поставив перед ним обратную косую черту. Это полезно при использовании приведения типов PostgreSQL, для которого требуется два двоеточия перед приводимым типом, например:

.

ВЫБЕРИТЕ цену\:\:float8 ИЗ ПРОДУКТА

Database Connector 1.8.0 и более поздних версий принимает синтаксис SQL Casting PostgreSQL и Snowflake с помощью выражения с двойным двоеточием (::), не экранируя каждое двоеточие и не влияя на поведение экранированных двоеточий, например:

ВЫБЕРИТЕ МАКС(modified_date)::ДАТА ОТ продаж

Настройка динамических запросов в операции выбора

Когда необходимо параметризовать не только предложение WHERE , но и части самого запроса (например, запросы, сравнивающие таблицы, зависящие от условия, или сложные запросы, для которых проект столбцы таблицы должны меняться), вы можете настроить динамические запросы.

В следующем примере вы настраиваете динамический запрос, используя полное выражение со строкой, в которой таблица зависит от переменной $(vars.table) . Хотя часть текста запроса является динамической ( "SELECT * FROM $(vars.table) ), предложение WHERE по-прежнему определяет условие WHERE с использованием входных параметров: в этом случае WHERE name = :name

  1. В потоке Studio выберите операцию Select .

  2. На экране конфигурации операции установите для поля Текст запроса SQL значение SELECT * FROM $(vars.table) WHERE name = :name .

  3. Установите в поле Input Parameters значение {'name' : payload} .

На следующем снимке экрана показана конфигурация в Studio:

Рисунок 1. Конфигурация динамического запроса

В редакторе XML конфигурация выглядит следующим образом:

 

    #["SELECT * FROM $(vars. table) WHERE name = :name"]
    
        #[{'имя' : полезная нагрузка}]
    
 

Входные параметры можно применять только к параметрам в предложении WHERE . Чтобы изменить любую другую часть запроса, используйте оператор интерполяции DataWeave.

Поскольку значения выражения могут быть недоступны во время разработки, использование динамических запросов может вызвать ошибки оценки DataWeave или повлиять на выходные метаданные (DataSense) операции Select . Чтобы установить значение по умолчанию и избежать вышеупомянутых неудобств, используйте модификатор по умолчанию следующим образом:

 

    #["SELECT * FROM $(vars.table default ASTEROIDS) WHERE name = :name"]
    
        #[{'имя' : полезная нагрузка}]
    
 

Потоковая передача больших результатов

Используйте потоковую передачу с запросами, которые возвращают много записей, например, в случаях использования интеграции. В Mule 4 потоковая передача прозрачна и всегда включена.

Например, если вы отправляете запрос, который возвращает 10 000 строк, пытаясь извлечь все эти строки одновременно, это приведет как к снижению производительности из-за большой загрузки из сети, так и к риску исчерпания памяти, поскольку все информация должна быть загружена в оперативную память.

При потоковой передаче Database Connector получает и обрабатывает только часть запроса за один раз, уменьшая нагрузку на сеть и память. Это означает, что коннектор не извлекает сразу 10 тыс. строк; вместо этого он извлекает меньший фрагмент, и как только этот фрагмент израсходован, он извлекает остальные.

Вы также можете использовать механизм повторяющихся потоков, который позволяет DataWeave и другим компонентам обрабатывать один и тот же поток много раз, даже параллельно.

Настройте поля Fetch Size и Max Rows в операции Select

Хотя механизм выполнения Mule (Mule) позволяет Database Connector управлять потоковой передачей, не всегда рекомендуется перемещать большие фрагменты данных из базы данных в Mule. Даже при потоковой передаче простой SQL-запрос может возвращать много строк, каждая из которых содержит много информации. Чтобы ограничить результаты, настройте Размер выборки и Макс. строк поля.

В следующем примере вы настраиваете эти поля для операции Select . Синтаксис предписывает Database Connector извлекать не более 1000 строк (значение Max rows ) и не более 200 строк одновременно (значение Размер выборки ), что значительно снижает нагрузку на сеть и память. Размер выборки по-разному применяется разными поставщиками драйверов JDBC и часто по умолчанию равен 9.0397 10 . Комбинация ограничивает общий объем извлекаемой информации (значение Max rows ) и гарантирует возврат данных из базы данных по сети более мелкими порциями (значение Размер выборки ):

  1. В потоке Studio выберите операцию Select .

  2. На экране конфигурации операции установите Текст запроса SQL на select * from some_table .

  3. Щелкните Дополнительно , установите Размер выборки на 200 и установите Макс. строк на 1000 .

В редакторе Configuration XML конфигурация fetchSize и maxRows выглядит следующим образом:

 
  выберите * из некоторой_таблицы
 

Настройка полей времени ожидания запроса в операции выбора

Следующие факторы часто вызывают задержки в выполнении запроса:

Чтобы избежать тайм-аутов при выполнении запросов, настройте поля Время ожидания запроса и Единица времени запроса . Все операции Database Connector поддерживают настройку времени ожидания.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.