后端编程Python3-数据库编程

对大多数软件开发者而言，术语数据库通常是指RDBMS（关系数据库管理系统）, 这些系统使用表格（类似于电子表格的网格），其中行表示记录，列表示记录的字段。表格及其中存放的数据是使用SQL （结构化査询语言）编写的语句来创建并 *** 纵的。Python提供了用于 *** 纵SQL数据库的API（应用程序接口），通常与作为标准的SQLite 3数据库一起发布。

另一种数据库是DBM （数据库管理器），其中存放任意数量的键-值项。Python 的标准库提供了几种DBM的接口，包括某些特定于UNIX平台的。DBM的工作方式 与Python中的字典类似，区别在于DBM通常存放于磁盘上而不是内存中，并且其键与值总是bytes对象，并可能受到长度限制。本章第一节中讲解的shelve模块提供了方便的DBM接口，允许我们使用字符串作为键，使用任意（picklable）对象作为值。

如果可用的 DBM 与 SQLite 数据库不够充分，Python Package Index, pypi.python.org/pypi中提供了大量数据库相关的包，包括bsddb DBM ("Berkeley DB")，对象-关系映射器，比如SQLAlchemy （www.sqlalchemy.org）,以及流行的客户端/服务器数据的接口，比如 DB2、Informix、Ingres、MySQL、ODBC 以及 PostgreSQL。

本章中，我们将实现某程序的两个版本，该程序用于维护一个DVD列表，并追踪每个DVD的标题、发行年份、时间长度以及发行者。该程序的第一版使用DBM （通过shelve模块）存放其数据，第二版则使用SQLite数据库。两个程序都可以加载与保存简单的XML格式，这使得从某个程序导出DVD数据并将其导入到其他程序成为可能。与DBM版相比，基于SQL的程序提供了更多一些的功能，并且其数据设计也稍干净一些。

12.1 DBM数据库

shelve模块为DBM提供了一个wrapper,借助于此，我们在与DBM交互时，可以将其看做一个字典，这里是假定我们只使用字符串键与picklable值，实际处理时， shelve模块会将键与值转换为bytes对象(或者反过来)。

由于shelve模块使用的是底层的DBM,因此，如果其他计算机上没有同样的DBM,那么在某台计算机上保存的DBM文件在其他机器上无法读取是可能的。为解决这一问题，常见的解决方案是对那些必须在机器之间可传输的文件提供XML导入与导出功能，这也是我们在本节的DVD程序dvds-dbm.py中所做的。

对键，我们使用DVD的标题；对值，则使用元组，其中存放发行者、发行年份以及时间。借助于shelve模块，我们不需要进行任何数据转换，并可以把DBM对象当做一个字典进行处理。

程序在结构上类似于我们前面看到的那种菜单驱动型的程序，因此，这里主要展示的是与DBM程序设计相关的那部分。下面给出的是程序main()函数中的一部分， 忽略了其中菜单处理的部分代码。

db = None

try:

db = shelve.open(filename, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

finally:

if db is not None:

db.dose()

这里我们已打开(如果不存在就创建)指定的DBM文件，以便于对其进行读写 *** 作。每一项的值使用指定的pickle协议保存为一个pickle,现有的项可以被读取， 即便是使用更底层的协议保存的，因为Python可以计算出用于读取pickle的正确协议。最后，DBM被关闭——其作用是清除DBM的内部缓存，并确保磁盘文件可以反映出已作的任何改变，此外，文件也需要关闭。

该程序提供了用于添加、编辑、列出、移除、导入、导出DVD数据的相应选项。除添加外，我们将忽略大部分用户接口代码，同样是因为已经在其他上下文中进行了展示。

def add_dvd(db):

title = Console.get_string("Title", "title")

if not title:

return

director = Console.get_string("Director", "director")

if not director:

return

year = Console.get_integer("Year", "year",minimum=1896,

maximum=datetime,date.today().year)

duration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes“, minimum=0, maximum=60*48)

db[title] = (director, year, duration)

db.sync()

像程序菜单调用的所有函数一样，这一函数也以DBM对象(db)作为其唯一参数。该函数的大部分工作都是获取DVD的详细资料，在倒数第二行，我们将键-值项存储在DBM文件中,DVD的标题作为键，发行者、年份以及时间(由shelve模块pickled在一起)作为值。

为与Python通常的一致性同步，DBM提供了与字典一样的API，因此，除了 shelve.open() 函数(前面已展示)与shelve.Shelf.sync()方法(该方法用于清除shelve的内部缓存，并对磁盘上文件的数据与所做的改变进行同步——这里就是添加一个新项)，我们不需要学习任何新语法。

def edit_dvd(db):

old_title = find_dvd(db, "edit")

if old_title is None:

return

title = Console.get.string("Title", "title", old_title)

if not title:

return

director, year, duration = db[old_title]

...

db[title]= (director, year, duration)

if title != old_title:

del db[old_title]

db.sync()

为对某个DVD进行编辑，用户必须首先选择要 *** 作的DVD,也就是获取DVD 的标题，因为标题用作键，值则用于存放其他相关数据。由于必要的功能在其他场合 (比如移除DVD)也需要使用，因此我们将其实现在一个单独的find_dvd()函数中，稍后将査看该函数。如果找到了该DVD,我们就获取用户所做的改变，并使用现有值作为默认值，以便提高交互的速度。(对于这一函数，我们忽略了大部分用户接口代码， 因为其与添加DVD时几乎是相同的。)最后，我们保存数据，就像添加时所做的一样。如果标题未作改变，就重写相关联的值；如果标题已改变，就创建一个新的键-值对， 并且需要删除原始项。

def find_dvd(db, message):

message = "(Start of) title to " + message

while True:

matches =[]

start = Console.get_string(message, "title")

if not start:

return None

for title in db:

if title.lower().startswith(start.lower()):

matches.append(title)

if len(matches) == 0:

print("There are no dvds starting with", start)

continue

elif len(matches) == 1:

return matches[0]

elif len(matches) >DISPLAY_LIMIT:

print("Too many dvds start with {0}try entering more of the title".format(start)

continue

else:

matches = sorted(matches, key=str.lower)

for i, match in enumerate(matches):

print("{0}: {1}".format(i+1, match))

which = Console.get_integer("Number (or 0 to cancel)",

"number", minimum=1, maximum=len(matches))

return matches[which - 1] if which != 0 else None

为尽可能快而容易地发现某个DVD,我们需要用户只输入其标题的一个或头几个字符。在具备了标题的起始字符后，我们在DBM中迭代并创建一个匹配列表。如果只有一个匹配项，就返回该项；如果有几个匹配项(但少于DISPLAY_LIMIT, 一个在程序中其他地方设置的整数)，就以大小写不敏感的顺序展示所有这些匹配项，并为每一项设置一个编号，以便用户可以只输入编号就可以选择某个标题。(Console.get_integer()函数可以接受0,即便最小值大于0,以便0可以用作一个删除值。通过使用参数allow_zero=False, 可以禁止这种行为。我们不能使用Enter键，也就是说，没有什么意味着取消，因为什么也不输入意味着接受默认值。)

def list_dvds(db):

start =”"

if len(db)>DISPLAY.LIMIT:

start = Console.get_string(“List those starting with [Enter=all]”， "start”)

print()

for title in sorted(db, key=str.lower):

if not start or title.Iower().startswith(start.lower()):

director, year, duration = db[title]

print("{title} ({year}) {duration} minute{0}, by "

"{director}".format(Util.s(duration),**locals()))

列出所有DVD (或者那些标题以某个子字符串引导)就是对DBM的所有项进行迭代。

Util.s()函数就是简单的s = lambda x: "" if x == 1 else "s",因此，如果时间长度不是1分钟，就返回"s"。

def remove_dvd(db):

title = find_dvd(db, "remove")

if title is None:

return

ans = Console.get_bool("Remove {0}?".format(title), "no")

if ans:

del db[title]

db.sync()

要移除一个DVD,首先需要找到用户要移除的DVD,并请求确认，获取后从DBM中删除该项即可。

到这里，我们展示了如何使用shelve模块打开(或创建)一个DBM文件，以及如何向其中添加项、编辑项、对其项进行迭代以及移除某个项。

遗憾的是，在我们的数据设计中存在一个瑕疵。发行者名称是重复的，这很容易导致不一致性，比如，发行者Danny DeVito可能被输入为"Danny De Vito",用于 一个电影；也可以输入为“Danny deVito",用于另一个。为解决这一问题，可以使用两个DBM文件，主DVD文件使用标题键与(年份，时间长度，发行者ID)值发行者文件使用发行者ID (整数)键与发行者名称值。下一节展示的SQL数据库 版程序将避免这一瑕疵，这是通过使用两个表格实现的，一个用于DVD,另一个用于发行者。

12.2 SQL数据库

大多数流行的SQL数据库的接口在第三方模块中是可用的，Python带有sqlite3 模块(以及SQLite 3数据库)，因此，在Python中，可以直接开始数据库程序设计。SQLite是一个轻量级的SQL数据库，缺少很多诸如PostgreSQL这种数据库的功能， 但非常便于构造原型系统，并且在很多情况下也是够用的。

为使后台数据库之间的切换尽可能容易，PEP 249 (Python Database API Specification v2.0)提供了称为DB-API 2.0的API规范。数据库接口应该遵循这一规范，比如sqlite3模块就遵循这一规范，但不是所有第三方模块都遵循。API规范中指定了两种主要的对象，即连接对象与游标对象。表12-1与表12-2中分别列出了这两种对象必须支持的API。在sqlite3模块中，除DB-API 2.0规范必需的之外，其连接对象与游标对象都提供了很多附加的属性与方法。

DVD程序的SQL版本为dvds.sql.py,该程序将发行者与DVD数据分开存储，以 避免重复，并提供一个新菜单，以供用户列出发行者。该程序使用的两个表格在图12-1

def connect(filename):

create= not os.path.exists(filename)

db = sqlite3.connect(filename)

if create:

cursor = db.cursor()

cursor.execute("CREATE TABLE directors ("

"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT UNIQUE NOT NULL, "

"name TEXT UNIQUE NOT NULL)")

cursor.execute("CREATE TABLE dvds ("

"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT UNIQUE NOT NULL, "

"title TEXT NOT NULL, "

"year INTEGER NOT NULL,"

"duration INTEGER NOT NULL, "

"director_id INTEGER NOT NULL, ”

"FOREIGN KEY (director_id) REFERENCES directors)")

db.commit()

return db

sqlite3.connect()函数会返回一个数据库对象，并打开其指定的数据库文件。如果该文件不存在，就创建一个空的数据库文件。鉴于此，在调用sqlite3.connect()之前，我们要注意数据库是否是准备从头开始创建，如果是，就必须创建该程序要使用的表格。所有査询都是通过一个数据库游标完成的，可以从数据库对象的cursor()方法获取。

注意，两个表格都是使用一个ID字段创建的，ID字段有一个AUTOINCREMENT 约束——这意味着SQLite会自动为ID字段赋予唯一性的数值，因此，在插入新记录时，我们可以将这些字段留给SQLite处理。

SQLite支持有限的数据类型——实际上就是布尔型、数值型与字符串——但使用数据'‘适配器”可以对其进行扩展，或者是扩展到预定义的数据类型(比如那些用于日期与datetimes的类型)，或者是用于表示任意数据类型的自定义类型。DVD程序并不需要这一功能，如果需要，sqlite3模块的文档提供了很多详细解释。我们使用的外部键语法可能与用于其他数据库的语法不同，并且在任何情况下，只是记录我们的意图，因为SQLite不像很多其他数据库那样需要强制关系完整性，sqlite3另一点与众不同的地方在于其默认行为是支持隐式的事务处理，因此，没有提供显式的“开始事务” 方法。

def add_dvd(db):

title = Console.get_string("Title", "title")

if not title:

return

director = Console.get_string("Director", "director")

if not director:

return

year = Console.get_integer("Year", "year”, minimum=1896,

maximum=datetime.date.today().year)

duration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes",

minimum=0,maximum=60*48)

director_id = get_and_set_director(db, director)

cursor = db.cursor()

cursor.execute("INSERT INTO dvds ”

"(title, year, duration, director_id)"

"VALUES (?, ?, ?, ?)",

(title, year, duration, director_id))

db.commit()

这一函数的开始代码与dvds-dbm.py程序中的对应函数一样，但在完成数据的收集后，与原来的函数有很大的差别。用户输入的发行者可能在也可能不在directors表格中，因此，我们有一个get_and_set_director()函数，在数据库中尚无某个发行者时， 该函数就将其插入到其中，无论哪种情况都返回就绪的发行者ID,以便在需要的时候插入到dvds表。在所有数据都可用后，我们执行一条SQL INSERT语句。我们不需要指定记录ID,因为SQLite会自动为我们提供。

在査询中，我们使用问号(？)作为占位符，每个?都由包含SQL语句的字符串后面的序列中的值替代。命名的占位符也可以使用，后面在编辑记录时我们将看到。尽管避免使用占位符(而只是简单地使用嵌入到其中的数据来格式化SQL字符串)也是可能的，我们建议总是使用占位符，并将数据项正确编码与转义的工作留给数据库模块来完成。使用占位符的另一个好处是可以提高安全性，因为这可以防止任意的SQL 被恶意地插入到一个査询中。

def get_and_set_director(db, director):

director_id = get_director_id(db, director)

if directorjd is not None:

return director_id

cursor = db.cursor()

cursor.execute("lNSERT INTO directors (name) VALUES (?)”,(director,))

db.commit()

return get_director_id(db, director)

这一函数返回给定发行者的ID,并在必要的时候插入新的发行者记录。如果某个记录被插入，我们首先尝试使用get_director_id()函数取回其ID。

def get_director_id(db, director):

cursor = db.cursor()

cursor.execute("SELECT id FROM directors WHERE name=?",(director,))

fields = cursor.fetchone()

return fields[0] if fields is not None else None

get_director_id()函数返回给定发行者的ID,如果数据库中没有指定的发行者，就返回None。我们使用fetchone()方法，因为或者有一个匹配的记录，或者没有。(我们知道，不会有重复的发行者，因为directors表格的名称字段有一个UNIQUE约束，在任何情况下，在添加一个新的发行者之前，我们总是先检査其是否存在。)这种取回方法总是返回一个字段序列(如果没有更多的记录，就返回None)。即便如此，这里我们只是请求返回一个单独的字段。

def edit_dvd(db):

title, identity = find_dvd(db, "edit")

if title is None:

return

title = Console.get_string("Title","title", title)

if not title:

return

cursor = db.cursor()

cursor.execute("SELECT dvds.year, dvds.duration, directors.name"

“FROM dvds, directors "

"WHERE dvds.director_id = directors.id AND "

"dvds.id=:id", dict(id=identity))

year, duration, director = cursor.fetchone()

director = Console.get_string("Director", "director", director)

if not director:

return

year = Console,get_integer("Year","year", year, 1896,datetime.date.today().year)

duration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes",

duration, minimum=0, maximum=60*48)

director_id = get_and_set_director(db, director)

cursor.execute("UPDATE dvds SET title=:title, year=:year,"

"duration=:duration, director_id=:directorjd "

"WHERE id=:identity", locals())

db.commit()

要编辑DVD记录，我们必须首先找到用户需要 *** 纵的记录。如果找到了某个记录，我们就给用户修改其标题的机会，之后取回该记录的其他字段，以便将现有值作为默认值，将用户的输入工作最小化，用户只需要按Enter键就可以接受默认值。这里，我们使用了命名的占位符(形式为:name),并且必须使用映射来提供相应的值。对SELECT语句，我们使用一个新创建的字典；对UPDATE语句，我们使用的是由 locals()返回的字典。

我们可以同时为这两个语句都使用新字典，这种情况下，对UPDATE语句，我们可以传递 dict(title=title, year=year, duration=duration, director_id=director_id, id=identity))，而非 locals()。

在具备所有字段并且用户已经输入了需要做的改变之后，我们取回相应的发行者ID (如果必要就插入新的发行者记录)，之后使用新数据对数据库进行更新。我们采用了一种简化的方法，对记录的所有字段进行更新，而不仅仅是那些做了修改的字段。

在使用DBM文件时，DVD标题被用作键，因此，如果标题进行了修改，我们就需要创建一个新的键-值项，并删除原始项。不过，这里每个DVD记录都有一个唯一性的ID,该ID是记录初次插入时创建的，因此，我们只需要改变任何其他字段的值， 而不需要其他 *** 作。

def find_dvd(db, message):

message = "(Start of) title to " + message

cursor = db.cursor()

while True: .

start = Console.get_stnng(message, "title")

if not start:

return (None, None)

cursor.execute("SELECT title, id FROM dvds "

"WHERE title LIKE ? ORDER BY title”，

(start +"%",))

records = cursor.fetchall()

if len(records) == 0:

print("There are no dvds starting with", start)

continue

elif len(records) == 1:

return records[0]

elif len(records) >DISPLAY_LIMIT:

print("Too many dvds ({0}) start with {1}try entering "

"more of the title".format(len(records),start))

continue

else:

for i, record in enumerate(records):

print("{0}:{1}".format(i + 1, record[0]))

which = Console.get_integer("Number (or 0 to cancel)",

"number", minimum=1, maximum=len(records))

return records[which -1] if which != 0 else (None, None)

这一函数的功能与dvdsdbm.py程序中的find_dvd()函数相同，并返回一个二元组 (DVD标题，DVD ID)或(None, None),具体依赖于是否找到了某个记录。这里并不需要在所有数据上进行迭代，而是使用SQL通配符(%),因此只取回相关的记录。

由于我们希望匹配的记录数较小，因此我们一次性将其都取回到序列的序列中。如果有不止一个匹配的记录，但数量上又少到可以显示，我们就打印记录，并将每条记录附带一个数字编号，以便用户可以选择需要的记录，其方式与在dvds-dbm.py程序中所做的类似：

def list_dvds(db):

cursor = db.cursor()

sql = ("SELECT dvds.title, dvds.year, dvds.duration, "

"directors.name FROM dvds, directors "

"WHERE dvds.director_id = directors.id")

start = None

if dvd_count(db) >DISPLAY_LIMIT:

start = Console.get_string("List those starting with [Enter=all]", "start")

sql += " AND dvds.title LIKE ?"

sql += ” ORDER BY dvds.title"

print()

if start is None:

cursor.execute(sql)

else:

cursor.execute(sql, (start +"%",))

for record in cursor:

print("{0[0]} ({0[1]}) {0[2]} minutes, by {0[3]}".format(record))

要列出每个DVD的详细资料，我们执行一个SELECT査询。该査询连接两个表，如果记录(由dvd_count()函数返回)数量超过了显示限制值,就将第2个元素添加到WHERE 分支，之后执行该査询，并在结果上进行迭代。每个记录都是一个序列，其字段是与 SELECT査询相匹配的。

def dvd_count(db):

cursor = db.cursor()

cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM dvds")

return cursor.fetchone()[0]

我们将这几行代码放置在一个单独的函数中，因为我们在几个不同的函数中都需要使用这几行代码。

我们忽略了 list_directors()函数的代码，因为该函数在结构上与list_dvds()函数非常类似，只不过更简单一些，因为本函数只列出一个字段(name)。

def remove_dvd(db):

title, identity = find_dvd(db, "remove")

if title is None:

return

ans = Console.get_bool("Remove {0}?".format(title), "no")

if ans:

cursor = db.cursor()

cursor.execute("DELETE FROM dvds WHERE id=?", (identity,))

db.commit()

在用户需要删除一个记录时，将调用本函数，并且本函数与dvds-dbm.py程序中 相应的函数是非常类似的。

到此，我们完全查阅了 dvds-sql.py程序，并且了解了如何创建数据库表格、选取 记录、在选定的记录上进行迭代以及插入、更新与删除记录。使用execute()方法，我们可以执行底层数据库所支持的任意SQL语句。

SQLite提供了比我们这里使用的多得多的功能，包括自动提交模式（以及任意其他类型的事务控制），以及创建可以在SQL查询内执行的函数的能力。提供一个工厂函数并用于控制对每个取回的记录返回什么（比如，一个字典或自定义类型，而不是字段序列）也是可能的。此外，通过传递“:memory:”作为文件名，创建内存中的SQLite 数据库也是可能的。

以上内容部分摘自视频课程05后端编程Python22 数据库编程，更多实 *** 示例请参照视频讲解。跟着张员外讲编程，学习更轻松，不花钱还能学习真本领。

数据库开发编程主要是指利用数据库本身提高的一些命令，方法，存储过程，可以编写对数据的定值维护， *** 作，删除，比对等一些动作。好的数据库管理员可以做到让数据库自动定期维护数据，查找坏数据，并导到某个特定的表里，然后自动更新等等。数据库保存数据是一个基本功能。优势就是开发和利用。就像仓库一样，如果只是简单地把东西堆进去，那只是仓库的简单功能。如果给仓库配备了一个管理员，你就可以很方便快捷的查找，保管各种物品，并对各种物品进行有序存放。这就是数据库的作用。

fox太简单拉。。。

学SQL吧。。

我给你找点基本语句

掌握SQL四条最基本的数据 *** 作语句：Insert，Select，Update和Delete。

练掌握SQL是数据库用户的宝贵财 富。在本文中，我们将引导你掌握四条最基本的数据 *** 作语句—SQL的核心功能—来依次介绍比较 *** 作符、选择断言以及三值逻辑。当你完成这些学习后，显然你已经开始算是精通SQL了。

在我们开始之前，先使用CREATE TABLE语句来创建一个表（如图1所示）。DDL语句对数据库对象如表、列和视进行定义。它们并不对表中的行进行处理，这是因为DDL语句并不处理数据库中实际的数据。这些工作由另一类SQL语句—数据 *** 作语言（DML）语句进行处理。

SQL中有四种基本的DML *** 作：INSERT，SELECT，UPDATE和DELETE。由于这是大多数SQL用户经常用到的，我们有必要在此对它们进行一一说明。在图1中我们给出了一个名为EMPLOYEES的表。其中的每一行对应一个特定的雇员记录。请熟悉这张表，我们在后面的例子中将要用到它。

INSERT语句

用户可以用INSERT语句将一行记录插入到指定的一个表中。例如，要将雇员John Smith的记录插入到本例的表中，可以使用如下语句：

INSERT INTO EMPLOYEES VALUES

('Smith','John','1980-06-10',

'Los Angles',16,45000)

通过这样的INSERT语句，系统将试着将这些值填入到相应的列中。这些列按照我们创建表时定义的顺序排列。在本例中，第一个值“Smith”将填到第一个列LAST_NAME中；第二个值“John”将填到第二列FIRST_NAME中……以此类推。

我们说过系统会“试着”将值填入，除了执行规则之外它还要进行类型检查。如果类型不符（如将一个字符串填入到类型为数字的列中），系统将拒绝这一次 *** 作并返回一个错误信息。

如果SQL拒绝了你所填入的一列值，语句中其他各列的值也不会填入。这是因为SQL提供对事务的支持。一次事务将数据库从一种一致性转移到另一种一致性。如果事务的某一部分失败，则整个事务都会失败，系统将会被恢复（或称之为回退）到此事务之前的状态。

回到原来的INSERT的例子，请注意所有的整形十进制数都不需要用单引号引起来，而字符串和日期类型的值都要用单引号来区别。为了增加可读性而在数字间插入逗号将会引起错误。记住，在SQL中逗号是元素的分隔符。

同样要注意输入文字值时要使用单引号。双引号用来封装限界标识符。

对于日期类型，我们必须使用SQL标准日期格式（yyyy-mm-dd），但是在系统中可以进行定义，以接受其他的格式。当然，2000年临近，请你最好还是使用四位来表示年份。

既然你已经理解了INSERT语句是怎样工作的了，让我们转到EMPLOYEES表中的其他部分：

INSERT INTO EMPLOYEES VALUES

('Bunyan','Paul','1970-07-04',

'Boston',12,70000)

INSERT INTO EMPLOYEES VALUES

('John','Adams','1992-01-21',

'Boston',20,100000)

INSERT INTO EMPLOYEES VALUES

('Smith','Pocahontas','1976-04-06',

'Los Angles',12,100000)

INSERT INTO EMPLOYEES VALUES

('Smith','Bessie','1940-05-02',

'Boston',5,200000)

INSERT INTO EMPLOYEES VALUES

('Jones','Davy','1970-10-10',

'Boston',8,45000)

INSERT INTO EMPLOYEES VALUES

('Jones','Indiana','1992-02-01',

'Chicago',NULL,NULL)

在最后一项中，我们不知道Jones先生的工薪级别和年薪，所以我们输入NULL（不要引号）。NULL是SQL中的一种特殊情况，我们以后将进行详细的讨论。现在我们只需认为NULL表示一种未知的值。

有时，像我们刚才所讨论的情况，我们可能希望对某一些而不是全部的列进行赋值。除了对要省略的列输入NULL外，还可以采用另外一种INSERT语句，如下：

INSERT INTO EMPLOYEES(

FIRST_NAME, LAST_NAME,

HIRE_DATE, BRANCH_OFFICE)

VALUE(

'Indiana','Jones',

'1992-02-01','Indianapolis')

这样，我们先在表名之后列出一系列列名。未列出的列中将自动填入缺省值，如果没有设置缺省值则填入NULL。请注意我们改变了列的顺序，而值的顺序要对应新的列的顺序。如果该语句中省略了FIRST_NAME和LAST_NAME项（这两项规定不能为空），SQL *** 作将失败。

让我们来看一看上述INSERT语句的语法图：

INSERT INTO table

[(column { ,column})]

VALUES

(columnvalue [{,columnvalue}])

和前一篇文章中一样，我们用方括号来表示可选项，大括号表示可以重复任意次数的项（不能在实际的SQL语句中使用这些特殊字符）。VALUE子句和可选的列名列表中必须使用圆括号。

SELECT语句

SELECT语句可以从一个或多个表中选取特定的行和列。因为查询和检索数据是数据库管理中最重要的功能，所以SELECT语句在SQL中是工作量最大的部分。实际上，仅仅是访问数据库来分析数据并生成报表的人可以对其他SQL语句一窍不通。

SELECT语句的结果通常是生成另外一个表。在执行过程中系统根据用户的标准从数据库中选出匹配的行和列，并将结果放到临时的表中。在直接SQL（direct SQL）中，它将结果显示在终端的显示屏上，或者将结果送到打印机或文件中。也可以结合其他SQL语句来将结果放到一个已知名称的表中。

SELECT语句功能强大。虽然表面上看来它只用来完成本文第一部分中提到的关系代数运算“选择”（或称“限制”），但实际上它也可以完成其他两种关系运算—“投影”和“连接”，SELECT语句还可以完成聚合计算并对数据进行排序。

SELECT语句最简单的语法如下：

SELECT columns FROM tables

当我们以这种形式执行一条SELECT语句时，系统返回由所选择的列以及用户选择的表中所有指定的行组成的一个结果表。这就是实现关系投影运算的一个形式。

让我们看一下使用图1中EMPLOYEES表的一些例子（这个表是我们以后所有SELECT语句实例都要使用的。而我们在图2和图3中给出了查询的实际结果。我们将在其他的例子中使用这些结果）。

假设你想查看雇员工作部门的列表。那下面就是你所需要编写的SQL查询：

SELECT BRANCH_OFFICE FROM EMPLOYEES

以上SELECT语句的执行将产生如图2中表2所示的结果。

由于我们在SELECT语句中只指定了一个列，所以我们的结果表中也只有一个列。注意结果表中具有重复的行，这是因为有多个雇员在同一部门工作（记住SQL从所选的所有行中将值返回）。要消除结果中的重复行，只要在SELECT语句中加上DISTINCT子句：

SELECT DISTINCT BRANCH_OFFICE

FROM EMPLOYEES

这次查询的结果如表3所示。

现在已经消除了重复的行，但结果并不是按照顺序排列的。如果你希望以字母表顺序将结果列出又该怎么做呢？只要使用ORDER BY子句就可以按照升序或降序来排列结果：

SELECT DISTINCT BRANCH_OFFICE

FROM EMPLOYEES

ORDER BY BRANCH_OFFICE ASC

这一查询的结果如表4所示。请注意在ORDER BY之后是如何放置列名BRANCH _OFFICE的，这就是我们想要对其进行排序的列。为什么即使是结果表中只有一个列时我们也必须指出列名呢？这是因为我们还能够按照表中其他列进行排序，即使它们并不显示出来。列名BRANCH_ OFFICE之后的关键字ASC表示按照升序排列。如果你希望以降序排列，那么可以用关键字DESC。

同样我们应该指出ORDER BY子句只将临时表中的结果进行排序；并不影响原来的表。

假设我们希望得到按部门排序并从工资最高的雇员到工资最低的雇员排列的列表。除了工资括号中的内容，我们还希望看到按照聘用时间从最近聘用的雇员开始列出的列表。以下是你将要用到的语句：

SELECT BRANCH_OFFICE,FIRST_NAME,

LAST_NAME,SALARY,HIRE_DATE

FROM EMPLOYEES

ORDER BY SALARY DESC,

HIRE_DATE DESC

这里我们进行了多列的选择和排序。排序的优先级由语句中的列名顺序所决定。SQL将先对列出的第一个列进行排序。如果在第一个列中出现了重复的行时，这些行将被按照第二列进行排序，如果在第二列中又出现了重复的行时，这些行又将被按照第三列进行排序……如此类推。这次查询的结果如表5所示。

将一个很长的表中的所有列名写出来是一件相当麻烦的事，所以SQL允许在选择表中所有的列时使用*号：

SELECT * FROM EMPLOYEES

这次查询返回整个EMPLOYEES表，如表1所示。

下面我们对开始时给出的SELECT语句的语法进行一下更新（竖直线表示一个可选项，允许在其中选择一项。）：

SELECT [DISTINCT]

(column [{, columns}])| *

FROM table [ {, table}]

[ORDER BY column [ASC] | DESC

[ {, column [ASC] | DESC }]]

定义选择标准

在我们目前所介绍的SELECT语句中，我们对结果表中的列作出了选择但返回的是表中所有的行。让我们看一下如何对SELECT语句进行限制使得它只返回希望得到的行：

SELECT columns FROM tables [WHERE predicates]

WHERE子句对条件进行了设置，只有满足条件的行才被包括到结果表中。这些条件由断言（predicate）进行指定（断言指出了关于某件事情的一种可能的事实）。如果该断言对于某个给定的行成立，该行将被包括到结果表中，否则该行被忽略。在SQL语句中断言通常通过比较来表示。例如，假如你需要查询所有姓为Jones的职员，则可以使用以下SELECT语句：

SELECT * FROM EMPLOYEES

WHERE LAST_NAME = 'Jones'

LAST_NAME = 'Jones'部分就是断言。在执行该语句时，SQL将每一行的LAST_NAME列与“Jones”进行比较。如果某一职员的姓为“Jones”，即断言成立，该职员的信息将被包括到结果表中（见表6）。

使用最多的六种比较

我们上例中的断言包括一种基于“等值”的比较（LAST_NAME = 'Jones'），但是SQL断言还可以包含其他几种类型的比较。其中最常用的为：

等于 =

不等于 <>

小于 <

大于 >

小于或等于 <=

大于或等于 >=

下面给出了不是基于等值比较的一个例子：

SELECT * FROM EMPLOYEES

WHERE SALARY >50000

这一查询将返回年薪高于$50,000.00的职员（参见表7）。

逻辑连接符

有时我们需要定义一条不止一种断言的SELECT语句。举例来说，如果你仅仅想查看Davy Jones的信息的话，表6中的结果将是不正确的。为了进一步定义一个WHERE子句，用户可以使用逻辑连接符AND，OR和NOT。为了只得到职员Davy Jones的记录，用户可以输入如下语句：

SELECT * FROM EMPLOYEES

WHERE LAST_NAME = 'Jones' AND FIRST_NAME = 'Davy'

在本例中，我们通过逻辑连接符AND将两个断言连接起来。只有两个断言都满足时整个表达式才会满足。如果用户需要定义一个SELECT语句来使得当其中任何一项成立就满足条件时，可以使用OR连接符：

SELECT * FROM EMPLOYEES

WHERE LAST_NAME = 'Jones' OR LAST_NAME = 'Smith'

有时定义一个断言的最好方法是通过相反的描述来说明。如果你想要查看除了Boston办事处的职员以外的其他所有职员的信息时，你可以进行如下的查询：

SELECT * FROM EMPLOYEES

WHERE NOT(BRANCH_OFFICE = 'Boston')

关键字NOT后面跟着用圆括号括起来的比较表达式。其结果是对结果取否定。如果某一职员所在部门的办事处在Boston，括号内的表达式返回true，但是NOT *** 作符将该值取反，所以该行将不被选中。

断言可以与其他的断言嵌套使用。为了保证它们以正确的顺序进行求值，可以用括号将它们括起来：

SELECT * FROM EMPLOYEES

WHERE (LAST_NAME = 'Jones'

AND FIRST_NAME = 'Indiana')

OR (LAST_NAME = 'Smith'

AND FIRST_NAME = 'Bessie')

SQL沿用数学上标准的表达式求值的约定—圆括号内的表达式将最先进行求值，其他表达式将从左到右进行求值。

以上对逻辑连接符进行了说明，在对下面的内容进行说明之前，我们再一次对SELECT语句的语法进行更新：

SELECT [DISTINCT]

(column [{, column } ] )| *

FROM table [ { , table} ]

[ORDER BY column [ASC] | [DESC

[{ , column [ASC] | [DESC } ] ]

WHERE predicate [ { logical-connector predicate } ]

NULL和三值逻辑

在SQL中NULL是一个复杂的话题，关于NULL的详细描述更适合于在SQL的高级教程而不是现在的入门教程中进行介绍。但由于NULL需要进行特殊处理，并且你也很可能会遇到它，所以我们还是简略地进行一下说明。

首先，在断言中进行NULL判断时需要特殊的语法。例如，如果用户需要显示所有年薪未知的职员的全部信息，用户可以使用如下SELECT语句：

SELECT * FROM EMPLOYEES

WHERE SALARY IS NULL

相反，如果用户需要所有已知年薪数据的职员的信息，你可以使用以下语句：

SELECT * FROM EMPLOYEES

WHERE SALARY IS NOT NULL

请注意我们在列名之后使用了关键字IS NULL或IS NOT NULL，而不是标准的比较形式：COLUMN = NULL、COLUMN <>NULL或是逻辑 *** 作符NOT（NULL）。

这种形式相当简单。但当你不明确地测试NULL（而它们确实存在）时，事情会变得很混乱。

例如，回过头来看我们图1中的EM-PLOYEES表，可以看到Indiana Jones的工薪等级或年薪值都是未知的。这两个列都包含NULL。可以想象运行如下的查询：

SELECT * FROM EMPLOYEES

WHERE GRADE <= SALARY

此时，Indiana Jones应该出现在结果表中。因为NULL都是相等的，所以可以想象它们是能够通过GRADE小于等于SALARY的检查的。这其实是一个毫无疑义的查询，但是并没有关系。SQL允许进行这样的比较，只要两个列都是数字类型的。然而，Indiana Jones并没有出现在查询的结果中，为什么？

正如我们早先提到过的，NULL表示未知的值（而不是象某些人所想象的那样表示一个为NULL的值）。对于SQL来说意味着这个值是未知的，而只要这个值为未知，就不能将其与其他值比较（即使其他值也是NULL）。所以SQL允许除了在true 和false之外还有第三种类型的真值，称之为“非确定”（unknown）值。

如果比较的两边都是NULL，整个断言就被认为是非确定的。将一个非确定断言取反或使用AND或OR与其他断言进行合并之后，其结果仍是非确定的。由于结果表中只包括断言值为“真”的行，所以NULL不可能满足该检查。从而需要使用特殊的 *** 作符IS NULL和IS NOT NULL。

UPDATE语句

UPDATE语句允许用户在已知的表中对现有的行进行修改。

例如，我们刚刚发现Indiana Jones的等级为16，工资为$40,000.00，我们可以通过下面的SQL语句对数据库进行更新（并清除那些烦人的NULL）。

UPDATE EMPLOYEES

SET GRADE = 16, SALARY = 40000

WHERE FIRST_NAME = 'Indiana'

AND LAST_NAME = 'Jones'

上面的例子说明了一个单行更新，但是UPDATE语句可以对多行进行 *** 作。满足WHERE条件的所有行都将被更新。如果，你想让Boston办事处中的所有职员搬到New York，你可以使用如下语句：

UPDATE EMPLOYEES

SET BRANCH_OFFICE = 'New York'

WHERE BRANCH_OFFICE = 'Boston'

如果忽略WHERE子句,表中所有行中的部门值都将被更新为'New York'。

UPDATE语句的语法流图如下面所示：

UPDATE table

SET column = value [{, column = value}]

[ WHERE predicate [ { logical-connector predicate}]]

DELETE语句

DELETE语句用来删除已知表中的行。如同UPDATE语句中一样，所有满足WHERE子句中条件的行都将被删除。由于SQL中没有UNDO语句或是“你确认删除吗？”之类的警告，在执行这条语句时千万要小心。如果决定取消Los Angeles办事处并解雇办事处的所有职员，这一卑鄙的工作可以由以下这条语句来实现：

DELETE FROM EMPLOYEES

WHERE BRANCH_OFFICE = 'Los Angeles'

如同UPDATE语句中一样，省略WHERE子句将使得 *** 作施加到表中所有的行。

DELETE语句的语法流图如下面所示：

DELETE FROM table

[WHERE predicate [ { logical-connector predicate} ] ]

现在我们完成了数据 *** 作语言（DML）的主要语句的介绍。我们并没有对SQL能完成的所有功能进行说明。SQL还提供了许多的功能，如求平均值、求和以及其他对表中数据的计算，此外SQL还能完成从多个表中进行查询（多表查询，或称之为连接）的工作。这种语言还允许你使用GRANT和REVOKE命令控制使用者的数据访问权限

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