Запросы в бд: Знакомство с запросами — Служба поддержки Майкрософт

Что такое запрос. Обработка баз данных на Visual Basic®.NET

Что такое запрос. Обработка баз данных на Visual Basic®.NET

ВикиЧтение

Обработка баз данных на Visual Basic®.NET
Мак-Манус Джеффри П

Содержание

Что такое запрос

Запрос (query) — это команда базы данных, осуществляющая выборку записей. Используя запросы, можно получить данные из одного или нескольких полей, принадлежащих одной или нескольким таблицам. При этом данные можно отбирать в соответствии с определенными условиями, называемыми критериями, которые служат для ограничения общего объема отбираемых данных.

Запросы в Visual Basic .NET обычно основаны на SQL. Это стандартный язык для осуществления выборки информации и других операций над базами данных. Он прост в освоении и реализован во многих различных базах данных, поэтому при желании преобразовать свое приложение управления базой данных SQL Server, например, в Sybase или Oracle вам не придется заново изучать совершенно новый язык запросов.

Однако все это теория. А на практике каждый производитель базы данных имеет собственный способ реализации стандарта (так называемый промышленный стандарт), и Microsoft в этом смысле не является исключением. Хотя реализация SQL в СУБД SQL Server радикально не отличается от реализаций прочих производителей, вы должны знать, что существуют и другие диалекты языка SQL. В частности, разразработчику с опытом работы с Microsoft Access при знакомстве с СУБД SQL Server придется столкнуться с множеством различий в синтаксисе SQL, которые подробно рассматриваются далее.

11.3. Запрос и изменение информации inode

11.3. Запрос и изменение информации inode 11.3.1. Поиск информации inode В начале этой главы информационный узел файла (inode) был представлен как структура данных, которая отслеживает информацию о файле, независимо от представления ее для процесса. Например, размер файла является

20.9.2 Запрос get и ответ на него

20.9.2 Запрос get и ответ на него На рис. 20.10 показаны запрос get-request и ответ на него (response), полученные в анализаторе Sniffer компании Network General. Запрос содержит список из пяти переменных, значения которых нужно получить. После каждого идентификатора переменной стоит заполнитель NULL.

20.9.3 Запрос get-next и ответ на него

20.9.3 Запрос get-next и ответ на него Сообщение get-next работает по-другому. Когда отсылается идентификатор объекта, возвращается значение следующего объекта. Например, если послать запрос:SNMP: Object = {1.3.6.1.2.1.5.1.0} (icmpInMsgs.0)SNMP: Value = NULLответ будет содержать имя и значение для следующей

20.9.4 Запрос set

20. 9.4 Запрос set Запрос set позволяет записывать информацию в базу данных агента. Формат сообщения очень прост, он выглядит как get-request, но приводит к изменению указанных в запросе переменных. На рис. 20.11 показано отслеживание запроса set.SNMP: Version = 0SNMP: Community = xyzSNMP: Command = Set requestSNMP:

Делаем запрос в поисковой системе

Делаем запрос в поисковой системе Начнем с простого примера. Откроем http://www.yandex.ru и в поисковой строке введем любой запрос, например новости пенсионной реформы, нажмем кнопку Найти, которая располагается справа от поисковой строки (рис. 3.20). Рис. 3.20. Поисковая система

Уточняем запрос в поисковой системе

Уточняем запрос в поисковой системе Скажем, вы решили приобрести мультиварку, о которой много уже наслышаны и о которой давно мечтали. Если указать в поисковой строке только одно слово мультиварка, то в выдаче окажется 13 миллионов ответов, где будут присутствовать ссылки

Запрос на удаление записей

Запрос на удаление записей Базы данных не только используются по прямому назначению; часто возникает необходимость произвести в них некоторые вспомогательные, служебные операции.

Например, время от времени базу данных надо чистить: там обнаруживаются дублирующиеся

Перекрестный запрос

Перекрестный запрос Перекрестные запросы позволяют подсчитывать данные по двум и более переменным. В ситуациях, подобных нашей, перекрестные запросы компактнее, чем обычные.Как правило, при перекрестном запросе первый столбец получаемой в результате таблицы

АВАР/4 Запрос

АВАР/4 Запрос Конечные пользователи могут создавать простые отчеты с помощью АВАР/4 Query. С помощью удобного интерфейса пользователь может указать область или предмет, который его интересует, а также соответствующие таблицы, желаемые поля и оформление списка. Система

Аутентификация «запрос-ответ»

Аутентификация «запрос-ответ» Как показано на рис. 2.2, сервер генерирует случайный запрос и отправляет его пользователю А [208]. Вместо того чтобы в ответ отправить серверу пароль, пользователь А шифрует запрос при помощи ключа, известного только ему самому и серверу.

Неявный запрос на базе времени

Неявный запрос на базе времени Рис. 2.3 иллюстрирует аутентификацию на базе времени [72]. Пользователь А шифрует значение текущего времени на часах своего компьютера и отправляет свое имя и шифртекст на сервер. Сервер расшифровывает значение, присланное пользователем А.

c# — Где должны хранится запросы к БД?

Да, я знаю, что запросы к БД должны хранится в отдельном слое.

Правильно ли запросы в этом слое писать прямо в коде или их обычно хранят в ресурсах?

• c#
• sql
• .net

Зависит от выбранной архитектуры.

Я весьма рекомендую прочитать книгу «Руководство Microsoft по проектированию архитектуры приложений, 2-е издание», там есть множество советов по проектированию каждого слоя. Ручаюсь — голова кругом пойдёт от многообразия архитектурных паттернов.

Если говорить про слой работы с базой. в современных приложениях чаще встречается вариант динамических запросов («из кода»), а не хранимых процедур:

В прошлом хранимые процедуры обеспечивали лучшую производительность по сравнению с динамическими SQL-выражениями. Однако сегодня современные ядра СУБД практически уравняли производительность обработки хранимых процедур и динамических SQL-выражений (использующих параметризованные запросы). Основными факторами при принятии решения об использовании хранимых процедур являются абстракция, удобство обслуживания и среда выполнения.

Из своей практики могу сказать, что да, хранимки использую реже, только когда нужна экстраоптимизация.

Если интересует широта и разнообразие архитектурных подходов к построению слоя работы с базой данных — то вот первая часть таблички:

• Active Record (Активная запись). Включает объект доступа к данным в сущность предметной области.
• Data Mapper (Преобразователь данных). Реализует слой преобразования между объектами и структурой базы данных, используемый для перемещения данных из одной структуры в другую, обеспечивая при этом их независимость.
• Data Transfer Object (Объект передачи данных). Объект, в котором сохраняются данные, передаваемые между процессами, что обеспечивает сокращение необходимого числа вызовов методов.
• Domain Model (Модель предметной области). Набор бизнес-объектов, представляющих сущности предметной области и отношения между ними.
• Query Object (Объект запроса). Объект, представляющий запрос к базе данных.
• Repository (Хранилище). Представление источника данных в памяти, работающее с сущностями предметной области.
• Row Data Gateway (Шлюз записи данных). Объект, выступающий в роли шлюза к отдельной записи источника данных.
• Table Data Gateway (Шлюз таблицы данных). Объект, выступающий в роли шлюза к таблице или представлению источника данных и выполняющий сериализацию всех запросов на выбор, вставку, обновление и удаление.
• Table Module (Модуль таблицы). Единый компонент, реализующий бизнес-логику для всех строк таблицы или представления базы данных.

Узнали какие-то из знакомых подходов? А ведь после таблицы отсылки к книгам Фаулера и отдельная глава 15 ещё раз про базы данных.

Поэтому: в реальных приложениях может быть устроено по-разному. Не надо думать, что если вам тут посоветуют какой-то один подход, то он будет единственно верным.

Правильным с точки зрения масштабируемости и гибкости будет решение, которое не использует SQL напрямую. Лучше использовать ORM, например nhibernate или entity, реализовать модуль, инкапсулирующий логику взаимодействия с БД в виде отдельного класса(синглтон) и обращаться к нему оттуда, откуда потребуется по заранее определенному контракту, который нужно расширять по мере появления новых задач.

Обычно запросы записывают все со стороны базы, т.е. в процедурах. Но если необходимы именно запросы, то пишут обычно в коде.

0

Зарегистрируйтесь или войдите

Регистрация через Google

Регистрация через Facebook

Регистрация через почту

Отправить без регистрации

Почта

Необходима, но никому не показывается

Отправить без регистрации

Почта

Необходима, но никому не показывается

Нажимая на кнопку «Отправить ответ», вы соглашаетесь с нашими пользовательским соглашением, политикой конфиденциальности и политикой о куки

Запрос базы данных

Базы данных работают пассивно. Их нужно запрашивать. Запросов   • SELECT                        Считывает данные из базы данных. Это приносит данные. • INSERT                        Записывает данные в базу данных. • ОБНОВЛЕНИЕ                        Актуализирует существующие данные. • УДАЛИТЬ                        Удаляет набор данных. • Процедура вызовов/EXEC Вызовы подпрограммы без параметров • Call/Select Calling Function Subroutin0014 • Пользовательский запрос к базе данных   Входные данные подключаются непосредственно к элементу базы данных. Результаты запроса к базе данных (в основном SELECT или CALL) будут использоваться с элементом результатов базы данных. Данные результата действительны для «Готово» и «ОК» и «Счетчик результатов не равен нулю». Обработка более сложных данных упрощается, если они реализованы с помощью цепочек последовательностей. Данные результата соответствуют запросу базы данных для того же соединения с базой данных и того же идентификатора запроса.   Параметры могут использоваться в операторе SQL с ведущим «:». Если оператору SQL требуется «:», его необходимо удвоить.   Определяемые пользователем запросы к базе данных требуют подробного знания SQL и конкретной используемой базы данных. Даже если запрос не использует входные данные, необходимо определить один элемент ввода, он используется для запроса.   Подробная информация о статусе запроса к базе данных будет возвращена в выходных данных с именем «Коды ошибок». Это поле содержит три переменные: Байт 0: ошибка сервера. Сервер базы данных доступен и работает хорошо, но запрос не может быть обработан должным образом. В этом случае сервер базы данных выводит текст ошибки. Текст будет показан в логической таблице онлайн-диагностики. Это будет показано также в журнале диагностики, если это не отключено. Байт 1: ошибка соединения. Сервер базы данных недоступен. Байт 2: ошибка кэша. Кэш будет использоваться только в том случае, если это настроено в соединении с базой данных. Кэш может возвращать ошибку, если путь или файл недоступен или файл доступен только для чтения. Это может произойти также, если на носителе закончилось место на диске.   Подсказка для ODBC с Oracle: Пожалуйста, введите имя пользователя заглавными буквами для имени схемы. Oracle не поддерживает просмотр схемы. Включить кэширование файлов Если соединение с базой данных прерывается, вызовы кэшируются в файле. Для этого должны быть выполнены следующие условия. • В соединении должна быть активирована буферизация. • Буферизация должна быть активирована для каждого командного блока базы данных.   Эта функция может быть активирована только в том случае, если соответствующая команда НЕ должна возвращать никаких данных. Это всегда происходит с INSERT, UPDATE, DELETE, но никогда с SELECT. С ВЫЗОВОМ и пользовательскими командами, только если не ожидается никаких результатов («Максимальный ожидаемый результат» = 0). Если это было выполнено, то кэшируются и вызовы хранимых процедур.   Предыстория этого правила заключается в том, что данные ответа больше не могут назначаться, когда запросы являются кэшами. Поэтому последующее кэширование команд, дающих ответы, не предполагается.

Как Flask обрабатывает запросы к базе данных?

Момин Имран Куреши

Grokking the Behavioral Interview

Получите бесплатный популярный курс Educative по подготовке к собеседованию.

Запросы к базе данных в Flask

Flask — это среда Python, используемая для создания веб-приложений. Его можно комбинировать с набором инструментов SQLAlchemyA Python SQL и средством объектно-реляционного сопоставления (ORM) для обработки запросов к базе данных для баз данных SQL, таких как MySQL, PostgreSQL, SQLite и других. Мы будем использовать SQLite в качестве примера в этом ответе.

Предварительные условия

• Установленный компилятор Python.
• Установленный патрубок.

Что такое запросы к базе данных?

Чтобы отправить данные из базы данных на веб-сайт, запросы к базе данных обрабатываются внутренними языками, такими как Python, и фреймворками, такими как Flask, чтобы обеспечить правильную передачу данных на веб-страницу.

Как создавать таблицы в SQLite

• Сначала установите DB Browser для SQLite — приложение, обеспечивающее функции для создания, проектирования и редактирования файлов базы данных, совместимых с SQLite.
• В качестве примера мы будем использовать следующую базу данных:

база данных showroom.db

Как читать из таблиц в SQLite

Установите Flask и flask-sqlalchemy (если их еще нет), введя в терминале следующие команды:

 
 pip install Flask
 
 
 pip install flask-sqlalchemy 
 

Код для установки Flask и flask-sqlalchemy

Проверка подключения к базе данных

Введите следующее в редактор кода, например VSCode.

 
 из фляги импортной Фляга 
 
 from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy 
 
 from sqlalchemy.sql import text 
 
 app = Flask(__name__) 
 
 # имя базы данных; при необходимости добавьте путь 
 
 database_Name = 'showroom. db' 
 
 app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///' + database_Name 
 
 app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True 
 
 # Переменная база данных будет использоваться для всех команд SQLAlchemy 
 
 database = SQLAlchemy(app) 
 
 @app.route('/') 
 
 def main(): 
 
 database.session.query(текст('1')).from_statement(текст('SELECT 1')).all() 
 
 return '
Test Successful
' 
 
 if __name__ == '__main__': 
 
 app.run(debug=True) 
 

Код для проверки подключения к базе данных

Объяснение

Строки : мы импортируем соответствующие библиотеки из Flask и SQLAlchemy .
• Строка 5: Создаем Объект приложения Flask ( app ), который наследует все атрибуты и методы класса Flask .
• Строка 10: содержит строку подключения к базе данных, необходимую для подключения к базе данных.
• Строка 12: SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS — это ключ конфигурации, который, если установлено значение true, позволяет отслеживать модификации объектов и выдает сигналы.
• Строка 15: мы создаем базу данных объектов SQLAlchemy , которая содержит функции как из sqlalchemy, так и из sqlalchemy.orm. Он также объявляет класс с именем Модель , который будет использоваться для чтения из базы данных.
• Строки 17–20: используются для проверки соединения. Выделенная строка 19 взаимодействует с базой данных. Строка 20 возвращает синтаксис HTML, который отображает «Тестирование успешно» на вашей веб-странице.
• Строки 22–23: Часть синтаксиса, необходимая для запуска Flask .

Примечание. Убедитесь, что файл базы данных находится в той же папке, что и этот файл.

Чтение из базы данных

Сначала определите класс для каждой таблицы в базе данных. Пример показан ниже для таблицы Car :

 
 class Car(database.Model): 
 
 __tablename__ = 'cars' 
 
 id = database.Column(database.Integer, primary_key=True) 
 
 name = database. Column(database.String) 
 
 type = database.Column(database.String) 
 
 color = database.Column(database.String) 
 
 price = database.Column(database.String) 
 

Создание класса для нашей машины стол

Синтаксис

Имя_столбца = db.Column (тип_переменной_базы данных, ограничения (необязательно))

Для извлечения информации из базы данных мы будем использовать две функции, показанные ниже:

 
 @app.route( '/')
 
 
 индекс определения():
 
 
 # получить список уникальных значений в столбце стиля
 
 
 типов = Car.query.with_entities(Car.type).distinct()
 
 
 вернуть render_template('index.html', типы=типы)
 
 
 @app.route('/inventory/')
 
 
 определяемый инвентарь (тип):
 
 
 попробовать:
 
 
 автомобилей = Car.query.filter_by(type=type).order_by(Car.name).all()
 
 
 return render_template('list.html', cars=cars, type=type)
 
 
 кроме Исключения как e:
 
 
 # e содержит описание ошибки
 
 
 error_text = "
Ошибка:
" + str(e) + "
"
 
 
 hed = ' 
Что-то сломалось.
  '
 
 
 возврат хед + error_text
 
 

Функции, которые считывают и отображают данные из базы данных

Пояснение

• Первая функция — это индексная функция, измененная для запроса к базе данных и возвращающая типы автомобилей, которые различаются.
• Строка 4: Car.query запрашивает таблицу cars, метод with_entities() ограничивает столбцы, возвращаемые указанным столбцом Car.type . Метод different() возвращает только уникальные значения в столбце.
• Строка 5. Типы отправляются в виде кортежа на страницу index.html , где они отображаются в цикле. Страница index.html содержит синтаксис jinja для отображения данных из серверной части.
• Вторая функция принимает тип в качестве параметра и отображает все автомобили этого типа, запрашивая базу данных.
• Строка 11: Car.query запрашивает таблицу cars, filter_by() ограничивает наш запрос аналогично предложению where в SQL, order_by() передается столбец для определения порядка данных (по возрастанию по умолчанию). Метод all() обеспечивает возврат более одной записи.
• Строка 12. Кортеж cars вместе с их типами отправляется на страницу list.html , где они отображаются в строках.
• Строка 17: В случае ошибки обрабатывается исключение и отображается ошибка.

Пример кода

 {% extends 'bootstrap/base.html' %}
{% стилей блоков %}
{{ супер() }} <стиль> тело {фон: #e8f1f9; }  {% конечный блок%}
{% заголовок блока %}
Списки типов автомобилей
{% конечный блок%}
{% заблокировать содержимое %} <дел> <дел> <дел>
Список автомобилей
Это список всех автомобилей {{ type }} введите наш инвентарь.
Вернуться к индексу.
 <таблица>Название автомобиляТипЦветЦена {% для автомобиля в автомобилях %}{{ car.name }}{{ car.