总结经典常用的SQL语句（2）

向表中添加一个新记录，你要使用SQL INSERT 语句。 这里有一个如何使用这种语句的例子： INSERT mytable (mycolumn) VALUES (‘some data’) 这个语句把字符串’some data’插入表mytable的mycolumn字段中。将要被插入数据的字段的名字在第一个括号中指定，实际的数据在第二个括号中给出。 INSERT 语句的完整句法如下： INSERT [INTO] {table_name|view_name} [(column_list)] {DEFAULT VALUES | Values_list | select_statement} 如果一个表有多个字段，通过把字段名和字段值用逗号隔开，你可以向所有的字段中插入数据。假设表mytable有三个字段first_column,second_column,和third_column。下面的INSERT语句添加了一条三个字段都有值的完整记录： INSERT mytable (first_column,second_column,third_column) VALUES (‘some data’,’some more data’,’yet more data’) 注意 你可以使用INSERT语句向文本型字段中插入数据。但是，如果你需要输入很长的字符串，你应该使用WRITETEXT语句。这部分内容对本书来说太高级了，因此不加讨论。要了解更多的信息，请参考Microsoft SQL Sever 的文档。 如果你在INSERT 语句中只指定两个字段和数据会怎么样呢？换句话说，你向一个表中插入一条新记录，但有一个字段没有提供数据。在这种情况下，有下面的四种可能： 如果该字段有一个缺省值，该值会被使用。例如，假设你插入新记录时没有给字段third_column提供数据，而这个字段有一个缺省值’some value’。在这种情况下，当新记录建立时会插入值’some value’。 如果该字段可以接受空值，而且没有缺省值，则会被插入空值。 如果该字段不能接受空值，而且没有缺省值，就会出现错误。你会收到错误信息： The column in table mytable may not be null. 最后，如果该字段是一个标识字段，那么它会自动产生一个新值。当你向一个有标识字段的表中插入新记录时，只要忽略该字段，标识字段会给自己赋一个新值。 注意 向一个有标识字段的表中插入新记录后，你可以用SQL变量@@identity来访问新记录 的标识字段的值。考虑如下的SQL语句： INSERT mytable (first_column) VALUES(‘some value’) INSERT anothertable(another_first,another_second) VALUES(@@identity,’some value’) 如果表mytable有一个标识字段，该字段的值会被插入表anothertable的another_first字段。这是因为变量@@identity总是保存最后一次插入标识字段的值。 字段another_first应该与字段first_column有相同的数据类型。但是，字段another_first不能是应该标识字段。Another_first字段用来保存字段first_column的值。 删除记录 要从表中删除一个或多个记录，需要使用SQL DELETE语句。你可以给DELETE 语句提供WHERE 子句。WHERE子句用来选择要删除的记录。例如，下面的这个DELETE语句只删除字段first_column的值等于’Delete Me’的记录： DELETE mytable WHERE first_column=’Deltet Me’ DELETE 语句的完整句法如下： DELETE [FROM] {table_name|view_name} [WHERE clause] 在SQL SELECT 语句中可以使用的任何条件都可以在DELECT 语句的WHERE子句 中使用。例如，下面的这个DELETE语句只删除那些first_column字段的值为’goodbye’或second_column字段的值为’so long’的记录： DELETE mytable WHERE first_column=’goodby’ OR second_column=’so long’ 如果你不给DELETE 语句提供WHERE 子句，表中的所有记录都将被删除。你不应该有这种想法。如果你想删除应该表中的所有记录，应使用第十章所讲的TRUNCATE TABLE语句。 注意 为什么要用TRUNCATE TABLE 语句代替DELETE语句？当你使用TRUNCATE TABLE语句时，记录的删除是不作记录的。也就是说，这意味着TRUNCATE TABLE 要比DELETE快得多。 更新记录 要修改表中已经存在的一条或多条记录，应使用SQL UPDATE语句。同DELETE语句一样，UPDATE语句可以使用WHERE子句来选择更新特定的记录。请看这个例子： UPDATE mytable SET first_column=’Updated!’ WHERE second_column=’Update Me!’ 这个UPDATE 语句更新所有second_column字段的值为’Update Me!’的记录。对所有被选中的记录，字段first_column的值被置为’Updated!’。 下面是UPDATE语句的完整句法： UPDATE {table_name|view_name} SET [{table_name|view_name}] {column_list|variable_list|variable_and_column_list} [,{column_list2|variable_list2|variable_and_column_list2}… [,{column_listN|variable_listN|variable_and_column_listN}]] [WHERE clause] 注意 你可以对文本型字段使用UPDATE语句。但是，如果你需要更新很长的字符串，应使用UPDATETEXT语句。这部分内容对本书来说太高级了，因此不加讨论。要了解更多的信息，请参考Microsoft SQL Sever 的文档。 如果你不提供WHERE子句，表中的所有记录都将被更新。有时这是有用的。例如，如果你想把表titles中的所有书的价格加倍，你可以使用如下的UPDATE 语句： 你也可以同时更新多个字段。例如，下面的UPDATE语句同时更新first_column,second_column,和third_column这三个字段： UPDATE mytable SET first_column=’Updated!’ Second_column=’Updated!’ Third_column=’Updated!’ WHERE first_column=’Update Me1’ 技巧 SQL忽略语句中多余的空格。你可以把SQL语句写成任何你最容易读的格式。 用SELECT 创建记录和表 你也许已经注意到，INSERT 语句与DELETE语句和UPDATE语句有一点不同，它一次只操作一个记录。然而，有一个方法可以使INSERT 语句一次添加多个记录。要作到这一点，你需要把INSERT 语句与SELECT 语句结合起来，象这样： INSERT mytable (first_column,second_column) SELECT another_first,another_second FROM anothertable WHERE another_first=’Copy Me!’ 这个语句从anothertable拷贝记录到mytable.只有表anothertable中字段another_first的值为’Copy Me！’的记录才被拷贝。 当为一个表中的记录建立备份时，这种形式的INSERT 语句是非常有用的。在删除一个表中的记录之前，你可以先用这种方法把它们拷贝到另一个表中。 如果你需要拷贝整个表，你可以使用SELECT INTO 语句。例如，下面的语句创建了一个名为newtable的新表，该表包含表mytable的所有数据： SELECT * INTO newtable FROM mytable 你也可以指定只有特定的字段被用来创建这个新表。要做到这一点，只需在字段列表中指定你想要拷贝的字段。另外，你可以使用WHERE 子句来限制拷贝到新表中的记录。下面的例子只拷贝字段second_columnd的值等于’Copy Me!’的记录的first_column字段。 SELECT first_column INTO newtable FROM mytable WHERE second_column=’Copy Me!’ 使用SQL修改已经建立的表是很困难的。例如，如果你向一个表中添加了一个字段，没有容易的办法来去除它。另外，如果你不小心把一个字段的数据类型给错了，你将没有办法改变它。但是，使用本节中讲述的SQL语句，你可以绕过这两个问题。 例如，假设你想从一个表中删除一个字段。使用SELECT INTO 语句，你可以创建该表的一个拷贝，但不包含要删除的字段。这使你既删除了该字段，又保留了不想删除的数据。 如果你想改变一个字段的数据类型，你可以创建一个包含正确数据类型字段的新表。创建好该表后，你就可以结合使用UPDATE语句和SELECT 语句，把原来表中的所有数据拷贝到新表中。通过这种方法，你既可以修改表的结构，又能保存原有的数据。