SQL-запросы это не страшно! Вся база с примерами

Если вы хотите работать аналитиком, тестировщиком или разработчиком, SQL — это то, о чём вас обязательно спросят на собеседовании. По данным hh.ru, более 80% вакансий аналитиков данных в России требуют хотя бы базового знания SQL. Хорошая новость: язык устроен логично, читается почти как английская фраза, а базу можно освоить за один вечер.

В этой статье разберём все основные группы команд, уделим особое внимание SELECT во всей его красе, объясним JOIN без страха и разберём типичные ошибки новичков.

Что такое SQL

SQL (Structured Query Language) — это язык запросов для работы с реляционными базами данных. С его помощью вы «разговариваете» с базой: просите найти данные, добавить запись, изменить или удалить её.

Реляционная база данных — это набор связанных таблиц. Представьте Excel: каждый лист — таблица, строки — записи, столбцы — поля. SQL позволяет работать с этими таблицами через текстовые команды.

История языка началась в 1974 году в лабораториях IBM — именно там Дональд Чемберлин и Рэймонд Бойс разработали прообраз SQL для системы управления данными. С тех пор язык стандартизирован (ISO/IEC 9075) и поддерживается всеми популярными СУБД: PostgreSQL, MySQL, SQLite, MS SQL Server, Oracle.

SQL применяется везде, где есть структурированные данные: интернет-магазины хранят в нём каталоги и заказы, банки — транзакции, приложения — пользовательские профили. В реальных API данные часто приходят в формате JSON, а затем сохраняются или обрабатываются через SQL-запросы.

С какой СУБД начать? Для обучения лучше всего подходит PostgreSQL: бесплатный, мощный, широко используется в продакшене. SQLite — ещё проще в установке и идеален для экспериментов.

Виды SQL-запросов

SQL-команды делятся на четыре группы в зависимости от того, что они делают:

Группа	Расшифровка	Назначение	Основные команды
DDL	Data Definition Language	Создание и изменение структуры базы	CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE
DML	Data Manipulation Language	Работа с данными внутри таблиц	SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
DCL	Data Control Language	Управление правами доступа	GRANT, REVOKE
TCL	Transaction Control Language	Управление транзакциями	BEGIN, COMMIT, ROLLBACK

Большинство повседневных задач решается командами DML. DDL нужен при проектировании базы. DCL и TCL — при работе с многопользовательскими системами.

DDL — команды структуры

DDL-команды определяют, как устроена ваша база: какие таблицы существуют, какие в них столбцы и какого типа данные они хранят. Эти команды меняют саму структуру, а не содержимое.

CREATE TABLE

Самая важная DDL-команда — создаёт новую таблицу.

CREATE TABLE employees (
    id          INT           PRIMARY KEY,
    name        VARCHAR(100)  NOT NULL,
    department  VARCHAR(50),
    salary      DECIMAL(10,2),
    hired_at    DATE,
    is_active   BOOLEAN       DEFAULT TRUE
);

Разберём, что здесь происходит. После CREATE TABLE указывается имя таблицы. Внутри скобок — список столбцов: имя, тип данных и необязательные ограничения.

Основные типы данных SQL, которые встретятся чаще всего:

PRIMARY KEY означает, что столбец — уникальный идентификатор каждой строки. NOT NULL запрещает пустые значения. DEFAULT задаёт значение по умолчанию.

ALTER TABLE и DROP

ALTER TABLE позволяет изменить уже существующую таблицу без потери данных.

–– Добавить новый столбец

ALTER TABLE employees ADD COLUMN phone VARCHAR(20);

–– Удалить столбец

ALTER TABLE employees DROP COLUMN phone;

–– Переименовать столбец

ALTER TABLE employees RENAME COLUMN name TO full_name;

DROP TABLE удаляет таблицу целиком — вместе со всеми данными, навсегда.

DROP TABLE employees;

TRUNCATE TABLE оставляет структуру таблицы нетронутой, но удаляет все строки — быстрее, чем DELETE без WHERE:

TRUNCATE TABLE employees;

DML — работа с данными

DML — это сердце SQL. Именно эти команды используются каждый день: выбрать данные, добавить запись, обновить значение, удалить строку.

Разберём каждую команду подробно, начав с SELECT — он заслуживает отдельного раздела.

SELECT — главный запрос

SELECT позволяет получить данные из таблицы. Полный синтаксис выглядит так:

SELECT  столбцы
FROM    таблица
WHERE   условие_фильтрации_строк
GROUP BY столбец_группировки
HAVING  условие_фильтрации_групп
ORDER BY столбец_сортировки
LIMIT   количество_строк;

Обязательны только SELECT и FROM. Остальные части добавляются по мере необходимости.

Простейший запрос — получить всё содержимое таблицы:

SELECT * FROM employees;

Звёздочка означает «все столбцы». Лучше перечислить нужные явно:

SELECT name, salary, department FROM employees;

Это быстрее, нагляднее и не сломается, если в таблицу добавят новый столбец.

Можно задать псевдоним через AS:

SELECT name AS employee_name, salary AS monthly_pay
FROM employees;

WHERE и операторы

WHERE фильтрует строки по условию. В результат попадают только те строки, для которых условие истинно.

–– Только сотрудники отдела разработки

SELECT * FROM employees WHERE department = ‘Development’;

–– Зарплата больше 80 000

SELECT name, salary FROM employees WHERE salary > 80000;

–– Зарплата от 50 000 до 100 000

SELECT name, salary FROM employees WHERE salary BETWEEN 50000 AND 100000;

–– Несколько конкретных отделов

SELECT * FROM employees WHERE department IN (‘Development’, ‘Design’, ‘Analytics’);

–– Имя начинается на «Ал»

SELECT * FROM employees WHERE name LIKE ‘Ал%’;

–– Сотрудники без указанного телефона

SELECT * FROM employees WHERE phone IS NULL;

Операторы сравнения: =, != (или <>), >, <, >=, <=.

Условия комбинируются через логические операторы:

–– И то и другое

SELECT * FROM employees WHERE department = ‘Development’ AND salary > 90000;

–– Одно из двух

SELECT * FROM employees WHERE department = ‘Design’ OR department = ‘Analytics’;

–– Не активные сотрудники

SELECT * FROM employees WHERE NOT is_active;

LIKE поддерживает два подстановочных знака: % — любое количество любых символов, _ — ровно один любой символ. Например, LIKE ‘_ван%’ найдёт «Иван», «Дван», «Эвандро».

GROUP BY и агрегатные функции

GROUP BY группирует строки с одинаковым значением в указанном столбце. Вместе с ним используются агрегатные функции, которые вычисляют итог по каждой группе:

Функция	Что считает
COUNT(*)	Количество строк в группе
SUM(столбец)	Сумма значений
AVG(столбец)	Среднее значение
MIN(столбец)	Минимальное значение
MAX(столбец)	Максимальное значение

–– Сколько сотрудников в каждом отделе

SELECT department, COUNT(*) AS headcount
FROM employees
GROUP BY department;

–– Средняя и максимальная зарплата по отделам

SELECT
    department,
    AVG(salary) AS avg_salary,
    MAX(salary) AS max_salary
FROM employees
GROUP BY department;

WHERE против HAVING

WHERE фильтрует строки до группировки. HAVING фильтрует группы — то есть работает после GROUP BY и может обращаться к агрегатным функциям.

–– Это не работает

SELECT department, COUNT(*) AS cnt
FROM employees
WHERE COUNT(*) > 5      -- ошибка: агрегатную функцию здесь нельзя использовать
GROUP BY department;

–– Работает! HAVING для фильтрации групп

SELECT department, COUNT(*) AS cnt
FROM employees
GROUP BY department
HAVING COUNT(*) > 5;    -- отделы, где больше 5 сотрудников

Правило простое: если фильтр не использует агрегатную функцию — пишите WHERE; если использует — пишите HAVING.

ORDER BY и LIMIT

ORDER BY сортирует результат по одному или нескольким столбцам.

–– По зарплате от большей к меньшей

SELECT name, salary FROM employees ORDER BY salary DESC;

–– По отделу по алфавиту, внутри отдела — по зарплате

SELECT name, department, salary
FROM employees
ORDER BY department ASC, salary DESC;

ASC — по возрастанию (по умолчанию), DESC — по убыванию.

LIMIT ограничивает количество строк в результате. OFFSET пропускает первые N строк — удобно для пагинации:

–– Топ-10 по зарплате

SELECT name, salary FROM employees ORDER BY salary DESC LIMIT 10;

–– Страница 3 при размере страницы 10 (строки 21–30)

SELECT name, salary FROM employees ORDER BY id LIMIT 10 OFFSET 20;

INSERT, UPDATE, DELETE

INSERT добавляет новые строки в таблицу:

–– Одна строка

INSERT INTO employees (name, department, salary, hired_at)
VALUES ('Алексей Иванов', 'Development', 95000, '2024-03-01');

–– Несколько строк сразу

INSERT INTO employees (name, department, salary, hired_at)
VALUES
    ('Мария Петрова', 'Design', 80000, '2024-03-15'),
    ('Дмитрий Козлов', 'Analytics', 70000, '2024-04-01');

UPDATE изменяет значения в существующих строках:

–– Поднять зарплату конкретному сотруднику

UPDATE employees SET salary = 100000 WHERE id = 42;

–– Обновить несколько столбцов сразу

UPDATE employees
SET salary = salary * 1.1, department = 'Senior Development'
WHERE department = 'Development' AND salary > 90000;

DELETE удаляет строки:

–– Удалить конкретного сотрудника

DELETE FROM employees WHERE id = 42;

–– Удалить всех неактивных

DELETE FROM employees WHERE is_active = FALSE;

JOIN — объединение таблиц

Реальные базы данных состоят из множества связанных таблиц. JOIN позволяет объединить их в одном запросе. Этот оператор наводит ужас на многих, но на самом деле не так сложен, как кажется. Проще всего воспринять JOIN через диаграммы Венна. Прежде чем перейти к примеру посмотрите на диаграммы и постарайтесь держать их в голове при разборе примеров ниже.

Теперь представим две таблицы: employees (сотрудники) и departments (отделы).

-- employees                   	-- departments
-- id | name     | dept_id     	-- id | name        | budget
-- 1  | Иван     | 2            -- 1  | Design      | 500000
-- 2  | Мария    | 1            -- 2  | Development | 900000
-- 3  | Алексей  | NULL        	-- 3  | Analytics   | 300000

INNER JOIN — только строки, у которых есть соответствие в обеих таблицах:

SELECT e.name, d.name AS department, d.budget
FROM employees e
INNER JOIN departments d ON e.dept_id = d.id;
-- Алексей (dept_id = NULL) в результат не попадёт

LEFT JOIN — все строки из левой таблицы, плюс совпадения из правой. Если соответствия нет — поля из правой таблицы будут NULL:

SELECT e.name, d.name AS department
FROM employees e
LEFT JOIN departments d ON e.dept_id = d.id;
-- Алексей попадёт в результат, department будет NULL

RIGHT JOIN — зеркало LEFT JOIN: все строки из правой таблицы, плюс совпадения из левой. На практике используется реже — обычно проще поменять таблицы местами и написать LEFT JOIN.

FULL JOIN (или FULL OUTER JOIN) — все строки из обеих таблиц. Там, где нет соответствия, будет NULL:

SELECT e.name, d.name AS department
FROM employees e
FULL JOIN departments d ON e.dept_id = d.id;

Подзапросы

Подзапрос — это SELECT внутри другого SQL-запроса. Он заключается в скобки и может использоваться в нескольких местах.

Подзапрос в WHERE — отфильтровать строки по результату другого запроса:

–– Сотрудники с зарплатой выше средней

SELECT name, salary
FROM employees
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);

Подзапрос в FROM — использовать результат запроса как временную таблицу:

SELECT dept_name, avg_sal
FROM (
    SELECT department AS dept_name, AVG(salary) AS avg_sal
    FROM employees
    GROUP BY department
) AS dept_stats
WHERE avg_sal > 70000;

Подзапрос в SELECT — добавить вычисляемый столбец:

SELECT name, salary,
    (SELECT AVG(salary) FROM employees) AS company_avg
FROM employees;

DCL и TCL

DCL — управление правами доступа

В многопользовательских системах важно контролировать, кто что может делать.

–– Дать пользователю право читать таблицу

GRANT SELECT ON employees TO analyst_user;

–– Дать право читать и изменять

GRANT SELECT, UPDATE ON employees TO hr_manager;

–– Отозвать права

REVOKE UPDATE ON employees FROM analyst_user;

TCL — управление транзакциями

Транзакция — это набор операций, которые должны выполниться либо все вместе, либо ни одна. Классический пример: перевод денег со счёта на счёт. Нельзя, чтобы деньги списались с одного счёта, но не зачислились на другой.

BEGIN;                          -- начать транзакцию

UPDATE accounts SET balance = balance - 5000 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 5000 WHERE id = 2;

COMMIT;                         -- зафиксировать оба изменения

-- Или, если что-то пошло не так:
ROLLBACK;                       -- откатить все изменения транзакции

Порядок выполнения SELECT

Здесь — главный источник путаницы у новичков. SQL-запрос пишется в одном порядке, а выполняется в другом.

Диаграмма выше показывает логический порядок выполнения. Разберём, почему это важно практически.

Когда вы пишете SELECT name AS employee_name … WHERE name LIKE ‘А%’, псевдоним employee_name не работает в WHERE — потому что WHERE выполняется раньше SELECT, и база ещё не знает о вашем псевдониме.

По той же причине нельзя написать HAVING employee_count > 5, если псевдоним задан в SELECT. Нужно повторить агрегатную функцию: HAVING COUNT(*) > 5.

Порядок выполнения объясняет и разницу WHERE / HAVING: WHERE работает на шаге 2 (над сырыми строками), HAVING — на шаге 4 (над уже сгруппированными данными).

Типичные ошибки

1. SELECT * в production-коде

–– Плохо: тянет все столбцы, в том числе ненужные

SELECT * FROM orders;

–– Хорошо: явно указываем нужное

SELECT id, customer_id, total_amount, created_at FROM orders;

2. UPDATE и DELETE без WHERE

–– КАТАСТРОФА: обнуляет зарплату всем

UPDATE employees SET salary = 0;

–– Правильно: всегда с условием

UPDATE employees SET salary = 0 WHERE id = 99;

3. Сравнение с NULL через =

–– Неправильно: никогда не вернёт строки

SELECT * FROM employees WHERE phone = NULL;

–– Правильно

SELECT * FROM employees WHERE phone IS NULL;

4. HAVING вместо WHERE

–– Медленно: сначала группирует всё, потом фильтрует

SELECT department, COUNT(*)
FROM employees
GROUP BY department
HAVING department = 'Development';

–– Быстрее: фильтрует до группировки

SELECT department, COUNT(*)
FROM employees
WHERE department = 'Development'
GROUP BY department;

5. Забытые псевдонимы при JOIN

–– Ошибка: база не знает, из какой таблицы брать id

SELECT id, name FROM employees JOIN departments ON dept_id = departments.id;

–– Правильно

SELECT e.id, e.name FROM employees e JOIN departments d ON e.dept_id = d.id;

Вы не спрашивали, но мы ответим

Чем SQL отличается от NoSQL?

SQL — язык для работы с реляционными базами (таблицы, строки, связи). NoSQL — собирательное название для нереляционных баз: документных (MongoDB), ключ-значение (Redis), графовых (Neo4j). SQL гарантирует строгую структуру и транзакционность; NoSQL обычно гибче по структуре и лучше масштабируется горизонтально. Для большинства корпоративных приложений SQL — первый выбор.

Можно ли писать SQL без знания программирования?

Да. SQL — декларативный язык: вы описываете что хотите получить, а не как это сделать. Базовые запросы SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE не требуют знания циклов, функций или переменных. Аналитики и менеджеры часто работают с SQL без навыков разработки.

В чём разница между WHERE и HAVING?

WHERE фильтрует отдельные строки — работает до группировки и не может использовать агрегатные функции (COUNT, SUM, AVG и т.д.). HAVING фильтрует группы — работает после GROUP BY и специально предназначен для условий с агрегатными функциями. Если условие не содержит агрегатную функцию — всегда пишите WHERE, это быстрее.

Что такое NULL и почему с ним нужно быть осторожным?

NULL — это не ноль и не пустая строка. Это отсутствие значения. Любое арифметическое действие с NULL даёт NULL: 5 + NULL = NULL. Любое сравнение с NULL даёт UNKNOWN (не TRUE и не FALSE): NULL = NULL — ложь. Для проверки на пустоту всегда используйте IS NULL / IS NOT NULL. Также помните, что COUNT(*) считает все строки, а COUNT(column) — только строки, где столбец не NULL.

Какую СУБД выбрать для изучения SQL?

PostgreSQL — лучший выбор для серьёзного изучения: бесплатный, соответствует стандарту SQL, широко используется в продакшене. Установить можно через официальный сайт или облачный сервис ElephantSQL без установки. MySQL — популярен в веб-разработке, чуть мягче в некоторых правилах стандарта. SQLite — нет сервера, файл базы можно открыть прямо на компьютере, идеален для первых экспериментов.

Заключение

Вы разобрали все основные группы SQL-команд: DDL для создания структуры, DML для работы с данными, DCL для управления правами и TCL для транзакций. Отдельно рассмотрели SELECT со всеми его секциями, четыре типа JOIN и подзапросы.

Следующий шаг — научиться делать запросы быстрее. Для этого изучите индексы: они ускоряют поиск по таблице так же, как оглавление ускоряет поиск в книге. Затем разберитесь с EXPLAIN ANALYZE — командой, которая показывает, как именно база выполняет ваш запрос и где теряется время.

Практикуйтесь на реальных данных: сервисы sqltutorial.org и leetcode.com (раздел Database) дают задачи с готовыми таблицами прямо в браузере — без установки чего-либо. А в современных AI-инструментах SQL тоже никуда не исчез: AI-агент может переводить запрос пользователя в SQL, идти в базу данных и возвращать готовую аналитику. Можете поэкспериментировать и с таблицами, которые мы создали в этой статье у себя на локальной машине! В любом случае, удачи в освоении SQL!

Советуем дополнительно почитать по теме: