สูตรโกง SQL: คู่มือฉบับย่อสำหรับคำสั่งที่จำเป็น

ในฐานะโปรแกรมเมอร์หรือนักวิเคราะห์ข้อมูล คุณมักจะพบว่าตัวเองต้องทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก หนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังที่สุดสำหรับคุณคือ SQL (Structured Query Language)

เอกสารข้อมูลสรุป SQL นี้ให้ออบเจกต์ SQL และคำสั่งทั่วไป รวมถึงประเภทข้อมูล คำสั่ง DML และ DDL ฟังก์ชันรวม ฟังก์ชันสตริงและวันที่ และคิวรีย่อย

ได้รับการออกแบบให้เป็นข้อมูลอ้างอิงที่รวดเร็วและสะดวกที่คุณสามารถเข้าถึงได้เมื่อใดก็ตามที่คุณโต้ตอบกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

หากคุณเป็นเหมือนเราและต้องการดาวน์โหลดและพิมพ์หรือจัดเก็บเอกสารข้อมูลสรุปไว้ในคอมพิวเตอร์ของคุณ คุณสามารถดาวน์โหลดได้ที่ด้านล่าง

ดาวน์โหลดSQL Cheat Sheet

สารบัญ

• ชนิดข้อมูล SQL
  • 1. ประเภทตัวเลข
  • 2. ประเภทวันที่และเวลา
  • 3. ประเภทสตริง
• คำสั่ง SELECT
• ข้อไหน
• ORDER BY ข้อ
• การรวมหลายตารางใน SQL
  • 1. เข้าร่วมภายใน
  • 2. ซ้ายเข้าร่วม
  • 3. เข้าร่วมทันที
  • 4. เข้าร่วมอย่างเต็มรูปแบบ
• ฟังก์ชันรวม SQL
  • 1. ฟังก์ชันนับ
  • 2. ฟังก์ชันผลรวม
  • 3. ฟังก์ชัน AVG
  • 4. ฟังก์ชันสูงสุด
  • 5. ฟังก์ชันขั้นต่ำ
• ฟังก์ชันสตริงทั่วไป
• ฟังก์ชันตัวเลขทั่วไป
• ฟังก์ชันวันที่ทั่วไป
• จัดกลุ่มตามและมี
  • 1. จัดกลุ่มตามข้อ
  • 2. มีข้อแม้ว่า
  • เคล็ดลับด่วน
• ข้อความค้นหาย่อย
  • 1. ในผู้ประกอบการ
  • 2. ผู้ประกอบการที่มีอยู่
  • 3. ผู้ประกอบการใด ๆ
  • 4. ผู้ประกอบการทั้งหมด
• การจัดการข้อมูล (DML)
  • 1. คำสั่ง INSERT
  • 2. คำสั่งปรับปรุง
  • 3. ลบคำสั่ง
• การจัดการฐานข้อมูลด้วย DDL
  • 1. สร้างคำชี้แจง
  • 2. แก้ไขคำชี้แจง
    • เพิ่มคอลัมน์ใหม่
    • แก้ไขประเภทข้อมูลของคอลัมน์
    • วางคอลัมน์
    • เพิ่มข้อจำกัดที่ไม่ซ้ำใคร
    • เพิ่มคีย์ต่างประเทศระหว่างตาราง
  • 3. คำสั่ง DROP
• ธุรกรรม
  • 1. เริ่มต้น
  • 2. สัญญา
  • 3. ย้อนกลับ
• ความคิดสุดท้าย

ชนิดข้อมูล SQL

ประเภทข้อมูลสำหรับระบบจัดการฐานข้อมูล (DBMS) เฉพาะอาจแตกต่างกันไป (เช่นMicrosoft SQL Server กับMySQL ) อย่างไรก็ตาม มีอยู่หลายอย่างที่พบในระบบส่วนใหญ่ คุณสามารถแบ่งสิ่งเหล่านี้ออกเป็นสามประเภท:

1. ตัวเลข

2. วันและเวลา

3. สตริง

1. ประเภทตัวเลข

ประเภทตัวเลขเหล่านี้เป็นประเภทที่พบบ่อยที่สุด:

• INTEGER : จำนวนเต็มที่ไม่มีจุดทศนิยม

• SMALLINT : ช่วงของจำนวนเต็มที่น้อยกว่า

• BIGINT : ช่วงของจำนวนเต็มที่มากขึ้น

• DECIMAL(p, s) หรือ NUMERIC(p, s) : ตัวอย่างเช่น ทศนิยม(5,2) จะพอดีกับ 123.45

• REAL : ตัวเลขทศนิยมที่มีทศนิยมอย่างน้อย 6 หลัก

• FLOAT(n) : เลขทศนิยมที่มีความแม่นยำอย่างน้อย n หลัก

2. ประเภทวันที่และเวลา

• DATE : ค่าวันที่ โดยทั่วไปจะอยู่ในรูปแบบ 'YYYY-MM-DD'

• TIME : ค่าเวลา โดยทั่วไปจะอยู่ในรูปแบบ 'HH:MM:SS'

• DATETIME หรือ TIMESTAMP : ค่าวันที่และเวลารวมกัน

3. ประเภทสตริง

• CHAR(n) : สตริงความยาวคงที่ที่มี n ตัวอักษร

• VARCHAR(n) หรือ CHARACTER VARYING(n) : สตริงที่มีความยาวผันแปรได้

• TEXT : สตริงความยาวผันแปรที่มีความยาวสูงสุดที่กำหนดโดย DBMS

คำสั่ง SELECT

คำสั่ง SELECT ใช้เพื่อดึงข้อมูลจากหนึ่งตารางขึ้นไป คุณสามารถระบุคอลัมน์ที่คุณต้องการดึงข้อมูลและจากตารางใด คำสั่ง SELECT พื้นฐานมีลักษณะดังนี้:

SELECT column1, column2
FROM table;

หากต้องการดึงข้อมูลทั้งหมดจากคอลัมน์ 'name' และ 'country_id' จากตาราง 'city' แบบสอบถาม SQL ของคุณจะมีลักษณะดังนี้:

SELECT name, country_id
FROM city;

ข้อไหน

ส่วนคำสั่ง WHERE ช่วยให้คุณสามารถกรองผลลัพธ์ของคำสั่ง SELECT ตามเงื่อนไขเฉพาะ

SELECT column1, column2
FROM table
WHERE condition;

หากต้องการดึงข้อมูลบันทึกจากตาราง 'เมือง' ที่มี 'ประชากร' มากกว่า 1,000,000 คน ข้อความค้นหาของคุณจะมีลักษณะดังนี้:

SELECT name, population
FROM city
WHERE population > 1000000;

ORDER BY ข้อ

คำสั่ง ORDER BY ช่วยให้คุณสามารถเรียงลำดับผลลัพธ์ของคำสั่ง SELECT ตามหนึ่งคอลัมน์ขึ้นไป คุณสามารถเรียงลำดับผลลัพธ์จากน้อยไปหามาก (ASC) หรือจากมากไปน้อย (DESC) ตามลำดับ:

SELECT column1, column2
FROM table
ORDER BY column1 ASC, column2 DESC;

ตัวอย่างเช่น ในการเรียกข้อมูลระเบียนจากตาราง 'เมือง' ที่จัดเรียงตาม 'จำนวนประชากร' ตามลำดับจากมากไปน้อย ข้อความค้นหาของคุณจะมีลักษณะดังนี้:

SELECT name, population
FROM city
ORDER BY population DESC;

การรวมหลายตารางใน SQL

มีสี่การรวมที่ใช้กันทั่วไปใน SQL:

1. เข้าร่วมภายใน

2. ซ้ายเข้าร่วม

3. เข้าร่วมขวา

4. เข้าร่วมเต็มรูปแบบ

1. เข้าร่วมภายใน

INNER JOIN ดึงระเบียนที่มีค่าตรงกันในทั้งสองตาราง

ลองมาเป็นตัวอย่างฐานข้อมูลของศิลปินและอัลบั้ม และคุณต้องการค้นหาชุดค่าผสมของศิลปินและอัลบั้มทั้งหมด นี่คือการเข้าร่วมภายใน:

SELECT *
FROM artists AS a
INNER JOIN albums AS b
ON a.artist_id = b.artist_id;

ด้วย INNER JOIN เฉพาะแถวที่มีค่าตรงกันในฟิลด์ที่ระบุเท่านั้นที่จะถูกส่งกลับในผลลัพธ์

2. ซ้ายเข้าร่วม

การเข้าร่วมด้านซ้ายเรียกอีกอย่างว่าการเข้าร่วมภายนอกด้านซ้าย จะส่งกลับระเบียนทั้งหมดจากตารางด้านซ้ายและระเบียนที่ตรงกันจากตารางด้านขวา หากไม่มีการจับคู่ในตารางที่ถูกต้อง ผลลัพธ์จะมีค่า NULL

ตัวอย่างเช่น หากต้องการดูรายชื่อศิลปินทั้งหมดและอัลบั้มที่เกี่ยวข้อง (หากมี) คุณสามารถใช้ LEFT JOIN:

SELECT *
FROM artists AS a
LEFT JOIN albums AS b
ON a.artist_id = b.artist_id;

ข้อความค้นหานี้จะส่งคืนศิลปินทั้งหมด แม้ว่าพวกเขาจะไม่มีอัลบั้มที่เกี่ยวข้องในตารางอัลบั้มก็ตาม

3. เข้าร่วมทันที

RIGHT JOIN เรียกอีกอย่างว่า RIGHT OUTER JOIN จะส่งกลับระเบียนทั้งหมดจากตารางด้านขวาและระเบียนที่ตรงกันจากตารางด้านซ้าย หากไม่มีการจับคู่ในตารางด้านซ้าย ผลลัพธ์จะมีค่า NULL

ตัวอย่างเช่น ในการรับข้อมูลเกี่ยวกับอัลบั้มทั้งหมดและศิลปินที่เกี่ยวข้อง (หากมี) คุณจะต้องใช้ RIGHT JOIN:

SELECT *
FROM artists AS a
RIGHT JOIN albums AS b
ON a.artist_id = b.artist_id;

ข้อความค้นหานี้จะส่งคืนอัลบั้มทั้งหมด แม้ว่าจะไม่มีศิลปินที่เกี่ยวข้องในตารางศิลปินก็ตาม

4. เข้าร่วมอย่างเต็มรูปแบบ

การเข้าร่วมแบบเต็มเรียกอีกอย่างว่าการเข้าร่วมแบบเต็มภายนอก รวมผลลัพธ์ของการรวมซ้ายและขวาเข้าด้วยกัน กล่าวอีกนัยหนึ่ง มันจะส่งคืนแถวทั้งหมดจากตารางด้านซ้ายและด้านขวา และเติมค่าที่ขาดหายไปด้วยค่า NULL เมื่อไม่มีค่าที่ตรงกัน

นี่คือตัวอย่างการใช้ตารางศิลปินและอัลบั้ม:

SELECT *
FROM artists AS a
FULL JOIN albums AS b
ON a.artist_id = b.artist_id;

ข้อความค้นหานี้ส่งคืนแถวทั้งหมดจากทั้งสองตาราง โดยเติมค่า NULL โดยที่ตารางใดตารางหนึ่งไม่ตรงกัน

ฟังก์ชันรวม SQL

ฟังก์ชันการรวมใช้เพื่อคำนวณผลลัพธ์เดียวจากชุดค่าอินพุต เรียกว่า "รวม" เนื่องจากรับอินพุตหลายตัวและส่งคืนเอาต์พุตเดียว ที่พบมากที่สุดคือ:

1. นับ

2. ผลรวม

3. เฉลี่ย

4. สูงสุด

5. นาที

1. ฟังก์ชันนับ

ฟังก์ชัน COUNT ช่วยให้คุณนับจำนวนแถวในผลลัพธ์ของคิวรีได้ คุณสามารถใช้ฟังก์ชันการรวมนี้เพื่อกำหนดจำนวนเรกคอร์ดทั้งหมดในตารางหรือจำนวนเรกคอร์ดที่ตรงกับเกณฑ์เฉพาะ

นี่คือตัวอย่าง:

SELECT COUNT(*) FROM employees;

ข้อความค้นหานี้จะส่งคืนจำนวนพนักงานทั้งหมดในตาราง 'พนักงาน' โปรดทราบว่าการเพิ่มส่วนคำสั่ง WHERE สามารถปรับแต่งผลลัพธ์ของคุณ:

SELECT COUNT(*) FROM employees WHERE department = 'HR';

2. ฟังก์ชันผลรวม

The SUM function calculates the total sum of a numeric column. It’s useful when you need to calculate the total value of a particular numeric field. For example, this query returns the total sum of all employee salaries:

SELECT SUM(salary) FROM employees;

3. AVG Function

The AVG function computes the average value of a numeric column. This function is helpful when you want to find the average of a particular numeric field. For instance, this query returns the average salary of all employees:

SELECT AVG(salary) FROM employees;

4. MAX Function

The MAX function finds the maximum value of a column. This is often used to find the highest value in a numeric field or the most recent date in a datetime field. For example, this query returns the highest salary:

SELECT MAX(salary) FROM employees;

5. MIN Function

Lastly, the MIN function helps you find the minimum value of a column. For example, this query returns the lowest salary:

SELECT MIN(salary) FROM employees;

Remember, you can use WHERE clauses in these queries and JOIN with multiple tables.

Common String Functions

Here are the most common string functions that are found in most SQL dialects (the exact syntax can vary):

1. LEN or LENGTH(string): Returns the length of a string.

2. UPPER(string): Converts a string to upper case.

3. LOWER(string): Converts a string to lower case.

4. SUBSTR or SUBSTRING(string, start, length): Extracts a portion from a string.

5. TRIM(string): Removes leading and trailing spaces from a string.

6. LTRIM(string): Removes leading spaces from a string.

7. RTRIM(string): Removes trailing spaces from a string.

Common Numeric Functions

Here are the most common numeric functions that are found in most SQL dialects (the exact syntax can vary):

1. ABS(number): Returns the absolute value of a number.

2. ROUND(number, decimal_places): Rounds a number to a certain number of decimal places.

3. FLOOR(number): Rounds down the number to the nearest integer.

4. CEIL or CEILING(number): Rounds up the number to the nearest integer.

5. RAND(): Returns a random float value from 0 to 1.

6. MOD(n, m): Returns the remainder of n divided by m.

7. POWER(base, exponent): Raises a number to the power of another number.

8. LOG(number): Returns the natural logarithm of a number.

Common Date Functions

Here are the most common date functions that are found in most SQL dialects (the exact syntax can vary):

1. NOW(): Returns the current date and time.

2. DATE(datetime): Extracts the date part of a date or datetime expression.

3. TIME(datetime): Extracts the time part of a date or datetime expression.

4. YEAR(date): Returns the year part.

5. MONTH(date): Returns the month part.

6. DAY(date): Returns the day of the month part.

7. HOUR(time): Returns the hour part from a time.

8. MINUTE(time): Returns the minute part from a time.

9. SECOND(time): Returns the second part from a time.

GROUP BY And HAVING

When working with SQL queries, you may want to further summarize and filter your aggregated data. The GROUP BY and HAVING clauses provide this functionality.

1. Group By Clause

The GROUP BY clause allows you to group rows that share the same values in specified columns. It is commonly used with aggregate functions. This is the syntax:

SELECT column1, column2, aggregate_function(column3)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column1, column2;

For example, if you want to calculate the total sales amount for each product category, this is the query:

SELECT product_category, SUM(sales_amount)
FROM sales_data
GROUP BY product_category;

TIP: Combining GROUP BY and COUNT is a good way of finding duplicate values.

2. Having Clause

If you want to filter the aggregated results further, you can use the HAVING clause. The syntax is:

SELECT column1, column2, aggregate_function(column3)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column1, column2
HAVING condition;

If you want to find product categories with total sales of more than $1,000,000, you would write:

SELECT product_category, SUM(sales_amount)
FROM sales_data
GROUP BY product_category
HAVING SUM(sales_amount) > 1000000;

Quick Tips

• Always use the GROUP BY clause before the HAVING clause.

• The SELECT statement can only contain specified column names, aggregate functions, constants, and expressions.

• When using the HAVING clause, filter conditions should be applied to the aggregate functions rather than directly to the grouped columns.

By understanding and properly applying the GROUP BY and HAVING clauses, you can better organize and analyze your data using SQL.

Subqueries

A subquery is also known as an inner or nested query. This is a query embedded within another SQL statement (such as a SELECT statement) or even inside another subquery.

Subqueries allow you to retrieve data based on the output of another query. The most common operators used with subqueries are:

1. IN

2. EXISTS

3. ANY

4. ALL

1. IN Operator

The IN operator tests if a value is within a set of values generated by the inner query. The syntax for using the IN operator with a subquery is as follows:

SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name IN (SELECT column_name FROM other_table);

This returns rows from the outer query where the specified column value matches any of the values provided by the subquery.

Suppose you have an employee table and a departments table. You want to find employees who work in departments based at the head office. Here is a sample query

SELECT first_name, last_name
FROM employee
WHERE department IN (SELECT department FROM departments
                     WHERE location = "HQ");

For a more in-depth look, check out our article on the SQL WHERE IN syntax.

2. EXISTS Operator

The EXISTS operator checks if there is at least one row resulting from the subquery. You can use the EXISTS operator to filter rows based on the existence of related data in another table. This is the syntax:

SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE EXISTS (SELECT column_name FROM other_table WHERE condition);

When the subquery returns at least one row, the EXISTS operator returns true, and the relevant rows from the outer query are included in the result.

3. ANY Operator

The ANY operator is used to compare a value to any value in a set of values provided by a subquery. It’s commonly used with comparison operators like =, <, >, <=, or >=.

This is the syntax:

SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name operator ANY (SELECT column_name FROM other_table WHERE condition);

This will return rows from the outer query where the specified column value meets the condition against any value from the subquery.

4. ALL Operator

The ALL operator compares a value to all values within a set of values provided by a subquery. The conditions must be true for every value in the subquery’s result. This is the syntax:

SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name operator ALL (SELECT column_name FROM other_table WHERE condition);

This returns rows from the outer query only if the specified column value satisfies the condition against all values in the subquery’s output.

Data Manipulation (DML)

Data Manipulation Language (DML) is a sub-language within SQL for managing and updating data. The most common statements are:

1. INSERT

2. UPDATE

3. DELETE

1. INSERT Statement

The INSERT statement allows you to insert rows into a table. Here’s the basic syntax:

INSERT INTO table_name (column1, column2, column3, ...)
VALUES (value1, value2, value3, ...);

For example, if you want to insert a new row into a ‘users’ table with columns ‘id’, ‘name’, and ’email’, you would use the following query:

INSERT INTO users (id, name, email)
VALUES (1, 'John Doe', '[email protected]');

2. UPDATE Statement

The UPDATE statement allows you to modify existing row data in a table. This is the syntax:

UPDATE table_name
SET column1 = value1, column2 = value2, ...
WHERE condition;

For example, if you want to update the email address of a user with the id ‘1’ in the ‘users’ table, your query would look like this:

UPDATE users
SET email = '[email protected]'
WHERE id = 1;

TIP: remember to include a WHERE clause to avoid updating all rows in the table by mistake.

3. DELETE Statement

The DELETE statement allows you to remove rows from a table. Here’s the syntax:

DELETE FROM table_name
WHERE condition;

ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการลบผู้ใช้ที่มีรหัส '1' ออกจากตาราง 'ผู้ใช้' ข้อความค้นหาของคุณจะมีลักษณะดังนี้:

DELETE FROM users
WHERE id = 1;

เคล็ดลับ : ใส่คำสั่ง WHERE เสมอเพื่อระบุแถวที่จะลบและเพื่อหลีกเลี่ยงการลบแถวทั้งหมดในตาราง

การจัดการฐานข้อมูลด้วย DDL

Data Definition Language (DDL) เป็นภาษาย่อยของ SQL ที่ใช้สำหรับสร้างและแก้ไขตารางและฐานข้อมูล คำสั่ง DDL ที่พบบ่อยที่สุดคือ:

1. สร้าง

2. เปลี่ยน

3. หยด

1. สร้างคำชี้แจง

คำสั่ง CREATE อนุญาตให้คุณสร้างวัตถุฐานข้อมูลใหม่ เช่น ตาราง มุมมอง หรือดัชนีใหม่ เมื่อสร้างตารางใหม่ คุณต้องกำหนดคอลัมน์ ชนิดข้อมูล และข้อจำกัดใดๆ

นี่คือตัวอย่างการสร้างตารางคำสั่งซื้อ:

CREATE TABLE orders (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    product VARCHAR(255) NOT NULL,
    customer_id INT NOT NULL
);

เคล็ดลับ: เลือกประเภทข้อมูลและข้อจำกัดที่เหมาะสมเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลในตารางของคุณมีความสมบูรณ์

สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม โปรดดูบทความของเราเกี่ยวกับ การ ดำเนินการตาราง SQL พื้นฐาน

2. แก้ไขคำชี้แจง

คำสั่ง ALTER ช่วยให้คุณแก้ไขวัตถุฐานข้อมูลที่มีอยู่ การใช้งานทั่วไป ได้แก่ :

• การเพิ่ม แก้ไข หรือวางคอลัมน์

• เพิ่มหรือลบข้อจำกัดออกจากตารางที่มีอยู่

• การเพิ่มคีย์หลักและคีย์ต่างประเทศ

เพิ่มคอลัมน์ใหม่

ALTER TABLE users ADD COLUMN age INTEGER;

แก้ไขประเภทข้อมูลของคอลัมน์

ALTER TABLE users ALTER COLUMN age TYPE FLOAT;

วางคอลัมน์

ALTER TABLE users DROP COLUMN age;

เพิ่มข้อจำกัดที่ไม่ซ้ำใคร

ALTER TABLE users ADD CONSTRAINT users_email_unique UNIQUE(email);

เพิ่มคีย์ต่างประเทศระหว่างตาราง

ALTER TABLE users ADD FOREIGN KEY (country_id) REFERENCES Country(country_id);

3. คำสั่ง DROP

คำสั่ง DROP อนุญาตให้คุณลบวัตถุฐานข้อมูล เช่น ตาราง มุมมอง หรือดัชนี ใช้ด้วยความระมัดระวัง เนื่องจากจะเป็นการลบวัตถุที่ระบุและข้อมูลทั้งหมดอย่างถาวร

นี่คือตัวอย่าง:

DROP TABLE users;

เคล็ดลับ : ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีการสำรองข้อมูลที่เหมาะสมก่อนที่จะดำเนินการคำสั่ง DROP

หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองข้อมูล โปรดดูวิดีโอนี้:

ธุรกรรม

ธุรกรรมมีบทบาทสำคัญในการรักษาความสมบูรณ์ ของฐานข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการดำเนินการที่เกี่ยวข้องหลายรายการพร้อมกัน มีการดำเนินการพื้นฐานสามประการในการจัดการธุรกรรม:

1. เริ่ม

2. ให้สัญญา

3. ย้อนกลับ

1. เริ่มต้น

คำสั่ง BEGIN หมายถึงการเริ่มต้นของการทำธุรกรรม เมื่อดำเนินการคำสั่งนี้ คุณกำลังสร้างจุดเริ่มต้นสำหรับชุดคำสั่ง SQL ของคุณ

BEGIN;

2. สัญญา

หากต้องการสิ้นสุดการเปลี่ยนแปลงของคุณและคงไว้ในฐานข้อมูล ให้ใช้คำสั่ง COMMIT สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าการดำเนินการทั้งหมดภายในธุรกรรมนั้นดำเนินการสำเร็จและถาวร

COMMIT;

ต่อไปนี้คือตัวอย่างการทำธุรกรรมเต็มรูปแบบโดยใช้ตัวอย่างดั้งเดิมของการโอนเงินระหว่างบัญชี:

BEGIN;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 2;
COMMIT;

3. ย้อนกลับ

เมื่อทำงานกับธุรกรรม สิ่งสำคัญคือต้องรู้วิธีเลิกทำการเปลี่ยนแปลงเมื่อเกิดข้อผิดพลาด คำสั่ง ROLLBACK จะย้อนกลับการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดที่เกิดขึ้นตั้งแต่เริ่มธุรกรรม:

ROLLBACK;

ต่อไปนี้คือตัวอย่างธุรกรรมที่มีการจัดการข้อผิดพลาดโดยใช้ ROLLBACK:

BEGIN;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 2;
IF @@ERROR <> 0
    ROLLBACK;
ELSE
    COMMIT;

ความคิดสุดท้าย

ดังที่คุณได้เห็นในเอกสารข้อมูลสรุป SQL นี้ SQL มีคำสั่งและฟังก์ชันมากมายที่ให้คุณสร้าง จัดการ และสืบค้นข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

ตั้งแต่คำสั่งพื้นฐาน เช่น SELECT, INSERT, UPDATE และ DELETE ไปจนถึงโครงสร้างที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น JOIN และคิวรีย่อย ไปจนถึงฟังก์ชันรวมที่เรากล่าวถึง SQL ให้ความยืดหยุ่นในการจัดการงานข้อมูลที่หลากหลาย

กลับมาที่เอกสารสรุปนี้เพื่อเร่งความเร็วในการเรียนรู้ SQL !