1. 介绍
本章提供一个如何使用 SQL 执行简单操作的概述. 本教程的目地只是给你一个介绍，并非完整的 SQL 教程．都许多关于 SQL92 的书，包括 Understanding the New SQLMelton and Simon, 1993A complete guideJimMeltonAlan R.Simon1-55860-245-31993Morgan Kaufmann1993Morgan Kaufmann Publishers, Inc. 和 A Guide to the SQL StandardDate and Darwen, 1997A user's guide to the standard database language SQLFourth EditionC. J.DateHughDarwen0-201-96426-01997Addison-Wesley1997Addison-Wesley Longman, Inc.．而且你还要知道有些 PostgreSQL语言特性是对标准的扩展．
在随后的例子里，我们假设你已经创建了名为 mydb 的数据库，就象在前面的章里面介绍的一样，并且已经启动了 psql．
本手册的例子也可以在PostgreSQL 源代码发布里的目录 src/tutorial/ 中找到． 请参考该目录中的 README 文件获取如何使用 它们的信息．要开始这个教程，按照下面说的进行∶
$ cd ..../src/tutorial
$ psql -s mydb
...
mydb=> \i basics.sql
\i 命令从指定的文件中读取命令． -s 选项把你置于单步模式，它在向服务器发送每个查询之前 暂停．在本节使用的命令都在文件 basics.sql 中．
--------------------------------------------------------------------------------
2.2. 概念
PostgreSQL 是一种 关系型数据库管理系统 (RDBMS)． 这意味着它是一种用于管理那些以关系形式存储的数据的系统．关系实际上是表的 数学称呼．今天，把数据存储在表里的概念已经快成了固有的常识了，但是还有其它的一些方法用于组织数据库．在类 Unix 操作系统上的 文件和目录就形成了一种层次数据库的例子．更现代的发展是面向对象的数据库．
每个表都是一个命名的行的集合． 每一行由一组相同的命名 列组成． 而且每一列都有一特定的类型． 虽然每列在每行里的位置是固定的，但一定要记住 SQL 并未 对行在表中的顺序做任何保证(但你可以对它们进行明确的排序进行显示)．
表组成数据库，一个由一个 PostgreSQL 服务器管理的数据库集合组成一个数据库集群．
2.3. 创建新表
你可以通过声明表的名字和所有字段的名字及其类型来创建表∶
CREATE TABLE weather (
city varchar(80),
temp_lo int, -- low temperature
temp_hi int, -- high temperature
prcp real, -- precipitation
date date
);
你可以在 psql 里连换行符一起键入这些东西． psql 可以识别该命令直到分号才结束．
你可以在 SQL 命令中自由使用空白(也就是空格，tab，和换行符)． 这就意味着你可以用和上面不同的对齐方式键入命令． 两个划线("--") 引入注释． 任何跟在它后面的东西直到该行的结尾都被忽略． SQL 是对关键字和标识符大小写不敏感的语言，只有在标识符用双引号引起时才能保留它们的大小写属性(上面没有这么干)．
varchar(80) 声明一个可以存储最长 80 个字符的 任意字符串的数据类型．int 是普通的整数类型． real 是一种用于存储单精度浮点数的类型． date 类型应该可以自解释．(没错，类型为 date 的字段名字也是 date．这么做可能比较方便，也可能容易让人混淆 -- 你自己看啦．)
PostgresSQL 支持通常的 SQL 类型 int，smallint， real，double precision， char(N)， varchar(N)，date， time，timestamp 和 interval，还支持其他的通用类型和丰富的几何类型． PostgreSQL 客户化 为定制任意的用户定义的数据类型．因而类型名并不是语法关键字， 除了 SQL92 标准要求支持的特例外．
第二隔例子将保存城市和它们相关的地理位置∶
CREATE TABLE cities (
name varchar(80),
location point
);
类型 point 就是一种 PostgreSQL 特有数据类型的例子．
最后，我们还要提到如果你不再需要某个表，或者你想创建一个不同的 表，那么你可以用下面的命令删除它∶
DROP TABLE tablename;
2.4. 向表中添加行
INSERT 用于向表中添加行∶
INSERT INTO weather VALUES ('San Francisco', 46, 50, 0.25, '1994-11-27');
请注意所有数据类型都使用了相当明了的输入格式． 那些不是简单数字值的常量必需用单引号(')包围， 就象在例子里一样． date 字段实际上对可接收的格式相当灵活， 不过在本教程里，我们应该坚持使用这里显示的格式．
point 类型要求一个座标对作为输入，如下∶
INSERT INTO cities VALUES ('San Francisco', '(-194.0, 53.0)');
到目前为止使用的语法要求你记住字段的顺序．一个可选的 语法允许你明确地列出字段∶
INSERT INTO weather (city, temp_lo, temp_hi, prcp, date)
VALUES ('San Francisco', 43, 57, 0.0, '1994-11-29');
如果你需要，你可以用另外一个顺序列出字段或者是忽略某些字段， 也就是说，以未知的顺序∶
INSERT INTO weather (date, city, temp_hi, temp_lo)
VALUES ('1994-11-29', 'Hayward', 54, 37);
许多开发人员认为明确列出字段要比依赖隐含的顺序是更好的风格．
请输入上面显示的所由命令，这样你在随后的各节中才有可用的数据．
你还可以使用 COPY 从文本文件中装载大量 数据．这么干通常更快，因为 COPY 命令就是为 这类应用优化的，同时还有比 INSERT 少一些的 灵活性．比如∶
COPY weather FROM '/home/user/weather.txt';
这里源文件的文件名必须是后端服务器可访问的， 而不是客户端可访问的，因为后端服务器直接读取文件．你可以在 参考手册中读到更多有关 COPY 命令的信息．
2.5. 查询一个表
要从一个表中检索数据就是查询这个表． SQL 的 SELECT 就是做这个用途的．该语句分为选择列表(列出要返回的字段部分)，表列表(列出从中检索数据 的表的部分)，以及可选的条件(声明任意限制的部分)．比如，要检索 表 weather 的所有行，键入∶
SELECT * FROM weather;
(这里 * 意思是"所有字段") 而输出应该是∶
city | temp_lo | temp_hi | prcp | date
---------------+---------+---------+------+------------
San Francisco | 46 | 50 | 0.25 | 1994-11-27
San Francisco | 43 | 57 | 0 | 1994-11-29
Hayward | 37 | 54 | | 1994-11-29
(3 rows)
你可以在目标列表中声明任意表达式，比如，你可以∶
SELECT city, (temp_hi+temp_lo)/2 AS temp_avg, date FROM weather;
这样应该得出∶
city | temp_avg | date
---------------+----------+------------
San Francisco | 48 | 1994-11-27
San Francisco | 50 | 1994-11-29
Hayward | 45 | 1994-11-29
(3 rows)
请注意这里的 AS 子句是如何给输出字段 重新命名的．(它是可选的．)
允许你使用任意布尔操作符(AND，OR， 和 NOT)给查询施加条件．比如，下面的查询检索 旧金山的下雨天的天气∶
SELECT * FROM weather
WHERE city = 'San Francisco'
AND prcp > 0.0;
Result:
city | temp_lo | temp_hi | prcp | date
---------------+---------+---------+------+------------
San Francisco | 46 | 50 | 0.25 | 1994-11-27
(1 row)
最后再提醒一下，你可以要求选出来的结果按照某种顺序排序， 并且消除重复的行输出．(我们在这里为了避免你混淆，特别声明 DISTINCT 和 ORDER BY 可以独立使用．)
SELECT DISTINCT city
FROM weather
ORDER BY city;
city
---------------
Hayward
San Francisco
(2 rows)
--------------------------------------------------------------------------------
2.6. 在表之间连接
到目前为止，我们的查询一次只访问了一个表． 查询可以一次访问多个表，或者用某种方式访问一个表，而同时处理该表的多个行．一个同时访问同一个或者不同表的多个行的查询叫 连接(join)查询． 举例来说，比如你想列出所有天气记录以及这些记录相关的城市．要实现这个目标，我们需要拿 weather表每行的city 字段和cities表所有行的name字段进行比较， 并选取那些这些数值相匹配的行．
注意: 这里只是一个概念上的模型．实际的连接可以以更高效的方式执行， 但这些是用户看不到的．
这个任务可以用下面的查询来实现∶
SELECT *
FROM weather, cities
WHERE city = name;
city | temp_lo | temp_hi | prcp | date | name | location
---------------+---------+---------+------+------------+---------------+-----------
San Francisco | 46 | 50 | 0.25 | 1994-11-27 | San Francisco | (-194,53)
San Francisco | 43 | 57 | 0 | 1994-11-29 | San Francisco | (-194,53)
(2 rows)
观察结果集的两个方面∶
没有城市Hayward的结果行．这是因为在 cities 表里面没有 Hayward的匹配行，所以连接忽略 weather表里的不匹配行．我们稍后将看到如何修补这个毛病．
有两个字段包含城市名字．这是正确的， 因为 weather 和 cities 表的字段是接在一起的．不过，实际上我们不想要这些， 因此你将可能希望明确列出输出字段而不是使用 *∶
SELECT city, temp_lo, temp_hi, prcp, date, location
FROM weather, cities
WHERE city = name;
练习∶. 看看省略 WHERE 子句的语义是什么．
因为这些字段的名字都不一样，所以分析器自动找出它们属于哪个表， 但是在连接查询里使用字段全称是很好的风格∶
SELECT weather.city, weather.temp_lo, weather.temp_hi,
weather.prcp, weather.date, cities.location
FROM weather, cities
WHERE cities.name = weather.city;
到目前为止，这种类型的连接查询也可以用下面这样的形式写出来∶
SELECT *
FROM weather INNER JOIN cities ON (weather.city = cities.name);
这个语法并非象上面那个那么常用，我们在这里写出来是为了让你 更容易了解后面的主题．
现在我们将看看如何能把Hayward记录找回来． 我们想让查询干的事是扫描 weather 表， 并且对每一行都找出匹配的 cities 表里面的行． 如果我们没有找到匹配的行，那么我们需要一些"空值" 代替cities表的字段．这种类型的查询叫 外连接(outer join)．(我们在此之前看到的 连接都是内部连接．)这样的命令看起来象这样∶
SELECT *
FROM weather LEFT OUTER JOIN cities ON (weather.city = cities.name);
city | temp_lo | temp_hi | prcp | date | name | location
---------------+---------+---------+------+------------+---------------+-----------
Hayward | 37 | 54 | | 1994-11-29 | |
San Francisco | 46 | 50 | 0.25 | 1994-11-27 | San Francisco | (-194,53)
San Francisco | 43 | 57 | 0 | 1994-11-29 | San Francisco | (-194,53)
(3 rows)
这个查询是一个左手边外连接(left outer join) 因为在连接操作符(译注∶LEFT OUTER JOIN)左手边的表中的行在输出中至少要出现一次，而在右手边的行将只输出那些与左手边行有对应匹配的行． 如果输出的左手边表的行没有对应匹配的右手边表的行，那么在右手边行的字段将填充空(NULL)．
练习∶. 还有右连接和全连接．试着找出来它们能干什么．
我们也可以把一个表和自己连接起来．这叫做 自连接．比如，假设我们想找出 那些在其它天气记录的温度范围之外的天气记录． 这样我们就需要拿 weather 表里每行的 temp_lo 和 temp_hi 字段 与 weather 表里其它行的 temp_lo 和 temp_hi 字段 进行比较．我们可以用下面的查询实现这个目标∶
SELECT W1.city, W1.temp_lo AS low, W1.temp_hi AS high,
W2.city, W2.temp_lo AS low, W2.temp_hi AS high
FROM weather W1, weather W2
WHERE W1.temp_lo < W2.temp_lo
AND W1.temp_hi > W2.temp_hi;
city | low | high | city | low | high
---------------+-----+------+---------------+-----+------
San Francisco | 43 | 57 | San Francisco | 46 | 50
Hayward | 37 | 54 | San Francisco | 46 | 50
(2 rows)
在这里我们把weather表重新标记为 W1 和 W2 以区分连接的左手边和右手边． 你还可以用这样的别名在其它查询里节约一些敲键，比如∶
SELECT *
FROM weather w, cities c
WHERE w.city = c.name;
你以后会经常碰到这样的缩写的．
2.7. 聚集函数
和大多数其它关系数据库产品一样， PostgreSQL 支持聚集函数． 一个聚集函数从多个输入行中计算出一个结果． 比如，我们有在一个行集合上计算 count(数目)， sum(和)，avg(均值)， max(最大值)和min(最小值) 的函数．
比如，我们可以用下面的语句找出所有记录中低温中的最高温度
SELECT max(temp_lo) FROM weather;
max
-----
46
(1 row)
如果我们想直到该读书发生在哪个城市，我们可以用
SELECT city FROM weather WHERE temp_lo = max(temp_lo); WRONG
不过这个方法不能运转，因为聚集 max 不能用于 WHERE 子句中． (存在这个限止是因为 WHERE 子句决定哪些行 可以进入聚集阶段；因此它必需在聚集函数之前计算．) 不过， 我们通常都可以用其它方法实现我们的目的；这里我们就可以使用 子查询∶
SELECT city FROM weather
WHERE temp_lo = (SELECT max(temp_lo) FROM weather);
city
---------------
San Francisco
(1 row)
这样做是 OK 的，因为子查询是一次独立的计算，它独立于外层的 select 计算出自己的聚集．
聚集同样也常用于 GROUP BY 子句．比如， 我们可以获取每个城市低温的最高值
SELECT city, max(temp_lo)
FROM weather
GROUP BY city;
city | max
---------------+-----
Hayward | 37
San Francisco | 46
(2 rows)
这样给我们每个城市一个输出． 每个聚集结果都是在匹配该城市的行上面计算的． 我们可以用 HAVING 过滤这些分组∶
SELECT city, max(temp_lo)
FROM weather
GROUP BY city
HAVING max(temp_lo) < 40;
city | max
---------+-----
Hayward | 37
(1 row)
这样就只给出那些 temp_lo 数值曾经有低于 40 度温度的城市． 最后，如果我们只关心那些名字以 "S" 开头的城市，我们可以用
SELECT city, max(temp_lo)
FROM weather
WHERE city LIKE 'S%'
GROUP BY city
HAVING max(temp_lo) < 40;
理解聚集和SQL的 WHERE 以及 HAVING 子句之间的关系对我们非常重要． WHERE 和 HAVING 的基本区别如下∶ WHERE 在分组和聚集计算之前选取输入行 (因此，它控制哪些行进入聚集计算)，而 HAVING 在分组和聚集之后选取分组的行．因此，WHERE 子句不能包含聚集函数；因为试图用聚集函数判断那些行输入给聚集运算是 没有意义的．相反，HAVING 子句总是包含聚集函数． (严格说来，你可以写不使用聚集的 HAVING 子句， 但这样做只是白费劲；同样的条件可以更有效地用于 WHERE 阶段．)
通过观察我们可以发现，我们可以在 WHERE 里应用 城市名称限制，因为它不需要聚集．这样比在 HAVING 里增加限制更加高效，因为我们避免了为那些未通过 WHERE 检查的行进行分组和聚集计算．
2.8. 更新
你可以用 UPDATE 命令更新现有的行． 假设你发现所有 11 月 28 日的温度计数都低了两度，那么 你就可以用下面的方式更新数据∶
UPDATE weather
SET temp_hi = temp_hi - 2, temp_lo = temp_lo - 2
WHERE date > '1994-11-28';
看看数据的新状态∶
SELECT * FROM weather;
city | temp_lo | temp_hi | prcp | date
---------------+---------+---------+------+------------
San Francisco | 46 | 50 | 0.25 | 1994-11-27
San Francisco | 41 | 55 | 0 | 1994-11-29
Hayward | 35 | 52 | | 1994-11-29
(3 rows)
--------------------------------------------------------------------------------
2.9. 删除
假设你对Hayward的天气不再感兴趣， 那么你可以用下面的方法把那些行从表中删除． 删除是用 DELETE 命令执行的∶
DELETE FROM weather WHERE city = 'Hayward';
所有属于Hayward的天气记录都将被删除．
SELECT * FROM weather;
city | temp_lo | temp_hi | prcp | date
---------------+---------+---------+------+------------
San Francisco | 46 | 50 | 0.25 | 1994-11-27
San Francisco | 41 | 55 | 0 | 1994-11-29
(2 rows)
我们用下面形式的查询的时候一定要小心
DELETE FROM tablename;
如果没有条件，DELETE 将从指定 表中删除所有行，把它清空．做这些之前系统不会请求你确认!
