MySQL: Wstęp projekt bazy Sklep

Możesz podążać za tutorialem poprzez stronę: https://wiki.ostrowski.net.pl/php_mysql/sklep.php

W tym artykule wykorzystamy przykładową bazę danych sklepu internetowego z trzema tabelami: klienci, towary i zamówienia. Przedstawimy definicje tabel w SQL oraz dodamy po 10 przykładowych rekordów do każdej z nich. Następnie omówimy różne rodzaje zapytań na tych danych, w tym:

Każdy rodzaj zapytania zostanie zilustrowany przykładowym kodem SQL działającym na naszej bazie. Na zakończenie artykułu zamieścimy krótkie podsumowanie omawianych zagadnień.

Tabele i przykładowe dane

Zacznijmy od zdefiniowania struktury bazy danych sklepu. Utworzymy trzy tabele:


Po wykonaniu skryptu powinniśmy uzyskać coś takiego 

CREATE TABLE klienci (
  id_klienta INT PRIMARY KEY,
  imie VARCHAR(50),
  nazwisko VARCHAR(50),
  miasto VARCHAR(50),
  wiek INT
);
 
CREATE TABLE towary (
  id_towaru INT PRIMARY KEY,
  nazwa VARCHAR(100),
  kategoria VARCHAR(50),
  cena DECIMAL(10,2)
);
 
CREATE TABLE zamowienia (
  id_zamowienia INT PRIMARY KEY,
  id_klienta   INT,
  id_towaru    INT,
  ilosc        INT,
  DATA         DATE,
  CONSTRAINT fk_zamowienia_klienci
    FOREIGN KEY (id_klienta)
    REFERENCES klienci(id_klienta)
    ON UPDATE CASCADE
    ON DELETE CASCADE,
  CONSTRAINT fk_zamowienia_towary
    FOREIGN KEY (id_towaru)
    REFERENCES towary(id_towaru)
    ON UPDATE CASCADE
    ON DELETE RESTRICT
);


Schemat bazy wygenerowany za pomocą narzedzia Adminer

Wyjaśnienia:

PRIMARY KEY przy kolumnach id_klienta, id_towaru i id_zamowienia jednoznacznie identyfikuje wiersz w każdej z tabel.

W tabeli zamowienia:

ON UPDATE CASCADE – zmiana wartości id_klienta w tabeli klienci automatycznie zaktualizuje wszystkie powiązane wiersze w zamowienia.

ON DELETE CASCADE – usunięcie klienta spowoduje automatyczne skasowanie jego zamówień.

ON UPDATE CASCADE – zmiana id_towaru w towary automatycznie zaktualizuje referencje w zamowienia.

ON DELETE RESTRICT – nie pozwoli usunąć towaru, który jest powiązany z przynajmniej jednym zamówieniem.

W tabeli klienci przechowujemy dane klientów (imię, nazwisko, miasto, wiek), w tabeli towary – informacje o produktach (nazwa, kategoria, cena), a w tabeli zamowienia – dane dotyczące zamówień (powiązanie z klientem i towarem, ilość, data).

Następnie dodamy przykładowe rekordy do każdej tabeli:


Po wykonaniu powinniśmy uzyskać coś takiego 

INSERT INTO klienci 
(id_klienta, imie, nazwisko, miasto, wiek)
VALUES 
(1,'Jan','Kowalski','Warszawa',34),
(2,'Anna','Nowak','Kraków',28),
(3,'Piotr','Wiśniewski','Poznań',45),
(4,'Katarzyna','Wójcik','Gdańsk',51),
(5,'Michał','Kamiński','Wrocław',39),
(6,'Agnieszka','Lewandowska','Katowice',23),
(7,'Tomasz','Zieliński','Warszawa',62),
(8,'Ewa','Szymańska','Lublin',31),
(9,'Adam','Dąbrowski','Łódź',27),
(10,'Magdalena','Jankowska','Poznań',44);


Po wykonaniu powinniśmy uzyskać coś takiego 

INSERT INTO towary 
(id_towaru, nazwa, kategoria, cena) 
VALUES 
(1,'Telewizor 55\"','Elektronika',2499.99),
(2,'Laptop','Elektronika',3299.00),
(3,'Smartfon','Elektronika',1999.49),
(4,'Regał na książki','Meble',459.20),
(5,'Krzesło biurowe','Meble',349.00),
(6,'T-shirt męski','Odzież',59.99),
(7,'Sukienka damska','Odzież',129.50),
(8,'Buty sportowe','Obuwie',179.99),
(9,'Słuchawki bezprzewodowe','Elektronika',149.99),
(10,'Książka \"SQL dla początkujących\"','Książki',79.90);


Po wykonaniu powinniśmy uzyskać coś takiego 

INSERT INTO zamowienia 
(id_zamowienia, id_klienta, id_towaru, ilosc, DATA) 
VALUES 
(1,1,1,1,'2024-01-15'), 
(2,2,3,2,'2024-01-17'), 
(3,1,2,1,'2024-02-03'), 
(4,3,5,4,'2024-02-20'), 
(5,4,4,2,'2024-03-05'), 
(6,5,8,1,'2024-03-15'), 
(7,6,10,3,'2024-03-17'), 
(8,7,9,1,'2024-03-18'), 
(9,2,6,5,'2024-03-20'), 
(10,1,7,2,'2024-04-01');

Taka konfiguracja zapewnia realistyczne dane: kilku klientów zamawia różne towary w różnych ilościach i terminach.

Podstawowe zapytania SELECT

Podstawowym zapytaniem służącym do pobierania danych jest SELECT. Pozwala ono wybrać jedną lub więcej kolumn z tabeli. Najprostsze zapytanie SELECT zwraca wszystkie kolumny i wiersze danej tabeli. Przykładowo: 

 SELECT * FROM klienci;

to zapytanie pobiera wszystkie dane z tabeli klienci. Często potrzebujemy jednak filtrować rekordy według pewnych kryteriów. Służy do tego klauzula WHERE, np. aby wybrać klientów z konkretnego miasta: 

 SELECT * FROM klienci WHERE miasto = 'Warszawa';

Możemy też ograniczać liczbę wyników i ich kolejność. Klauzula ORDER BY sortuje wyniki względem podanych kolumn (domyślnie rosnąco), natomiast LIMIT ogranicza liczbę zwracanych wierszy

Przykłady: 

 SELECT imie,nazwisko,wiek FROM klienci WHERE wiek > 30 ORDER BY wiek DESC LIMIT 3;

Powyższe zapytanie wybiera imiona, nazwiska i wiek klientów starszych niż 30 lat, sortuje je malejąco według wieku i ogranicza wynik do trzech pierwszych rekordów.

Podsumowując:

Łączenie tabel (JOIN)

Często musimy pobrać dane z więcej niż jednej tabeli. Służą do tego różne rodzaje łączeń tabel (JOIN). Najczęściej używanym jest INNER JOIN, który łączy wiersze z dwóch (lub więcej) tabel, zwracając tylko te wiersze, dla których istnieje dopasowanie na podstawie wspólnego pola

Przykładowa składnia: 

SELECT kolumna1, kolumna2, ...
FROM tabela1
INNER JOIN tabela2 ON tabela1.klucz = tabela2.klucz;

W naszym przykładzie, aby uzyskać listę zamówień wraz z danymi klienta i nazwy towaru, możemy połączyć wszystkie trzy tabele. Przykład zagnieżdżonego łączenia (łączenie wielu tabel): 

SELECT k.imie, k.nazwisko, t.nazwa AS nazwa_towaru, z.ilosc, z.data 
FROM zamowienia z 
INNER JOIN klienci k ON z.id_klienta = k.id_klienta 
INNER JOIN towary t ON z.id_towaru = t.id_towaru;

Wynik tego zapytania będzie zawierał imię i nazwisko klienta, nazwę zamówionego towaru, ilość i datę dla każdego zamówienia.

Oprócz INNER JOIN istnieją również inne typy łączeń:

Przykład użycia LEFT JOIN w naszym sklepie: chcemy zobaczyć wszystkich klientów i ewentualne informacje o ich zamówieniach (nawet jeśli zamówienie nie istnieje). 

SELECT k.id_klienta, k.imie, z.id_zamowienia 
FROM klienci k 
LEFT JOIN zamowienia z ON k.id_klienta = z.id_klienta;

W efekcie zobaczymy, że klienci bez zamówień (np. o id 8, 9, 10) będą mieli NULL w kolumnie id_zamowienia. RIGHT JOIN działa podobnie, tylko względem prawej tabeli: 

SELECT z.id_zamowienia, k.id_klienta 
FROM zamowienia z 
RIGHT JOIN klienci k 
ON z.id_klienta = k.id_klienta;

Podsumowując:

Grupowanie i funkcje agregujące

Do podsumowywania danych używamy klauzuli GROUP BY oraz funkcji agregujących. Klauzula GROUP BY grupuje wiersze o tych samych wartościach w określonych kolumnach (zwykle w połączeniu z funkcjami agregującymi jak SUM czy COUNT). Przykładowo, aby policzyć ilu jest klientów w każdym mieście: 

SELECT miasto, COUNT(*) AS liczba_klientow 
FROM klienci 
GROUP BY miasto;

Wynik pokaże liczbę klientów z Warszawy, Krakowa, itp. Funkcje agregujące:

Na przykład, by obliczyć łączną ilość zamówionych towarów przez każdego klienta: 

SELECT id_klienta, SUM(ilosc) AS suma_ilosci 
FROM zamowienia 
GROUP BY id_klienta;

Innym przykładem jest zbadanie średniej ceny wszystkich produktów: 

SELECT AVG(cena) AS srednia_cena 
FROM towary;

Funkcje agregujące ignorują wartości NULL, a gdy użyjemy ich bez klauzuli GROUP BY, traktowane są jak pojedyncza grupa obejmująca wszystkie wiersze.

INSERT, UPDATE, DELETE

Do modyfikacji danych w tabelach używamy trzech podstawowych poleceń:

Przykłady użycia: 

-- Dodanie nowego klienta 
INSERT INTO klienci (id_klienta, imie, nazwisko, miasto, wiek) VALUES (11,'Karolina','Mazur','Gdynia',29); 

-- Zmiana miasta klienta o id 2 
UPDATE klienci SET miasto = 'Gdańsk' WHERE id_klienta = 2; 

-- Usunięcie klienta o id 10 
DELETE FROM klienci WHERE id_klienta = 10;

Każde z tych zapytań ma swoje szczegóły: np. UPDATE i DELETE BEZ klauzuli WHERE zmodyfikują/usuną wszystkie wiersze tabeli, dlatego zawsze należy doprecyzować warunek.

Podzapytania (subqueries)

Podzapytanie to zapytanie zagnieżdżone wewnątrz innego zapytania. Innymi słowy, to zapytanie SELECT zawierające w klauzuli WHERE (lub FROM, HAVING itp.) inny SELECT Podzapytania pozwalają porównywać wartość z wynikiem innego zapytania. Na przykład: 

SELECT nazwa, cena 
FROM towary 
WHERE cena > (SELECT AVG(cena) FROM towary);

To zapytanie zwraca produkty, których cena jest większa niż średnia cena wszystkich produktów. Najpierw wykonujemy podzapytanie (SELECT AVG(cena) FROM towary), które oblicza średnią cenę, a następnie główne zapytanie wybiera towary o cenie większej od tej wartości.

Podsumowując, podzapytanie jest zwykle zawarte w klauzuli WHERE innego SELECT i wykonuje się najpierw, dostarczając wartość do porównania

Prosta procedura składowana

Procedura składowana (stored procedure) to zapisany w bazie zestaw instrukcji SQL, który można wykonywać wielokrotnie. W MySQL tworzymy ją za pomocą polecenia CREATE PROCEDURE Przykładowo, utwórzmy procedurę liczącą liczbę zamówień dla zadanego klienta: 

DELIMITER // 
CREATE PROCEDURE LiczbaZamowienDlaKlienta (IN client_id INT) 
BEGIN SELECT COUNT(*) AS liczba_zamowien 
FROM zamowienia 
WHERE id_klienta = client_id; 
END 
// DELIMITER ;

Powyższa procedura LiczbaZamowienDlaKlienta przyjmuje parametr wejściowy client_id i zwraca liczbę zamówień danego klienta. Aby ją wywołać, używamy polecenia CALL: 

CALL LiczbaZamowienDlaKlienta(1);

Procedury składowane ułatwiają wielokrotne wykonywanie tych samych operacji na bazie i mogą zwracać zestawy wyników lub dane wyjściowe.

Podsumowanie

W tym tutorialu opisaliśmy podstawowe sposoby formułowania zapytań w MySQL na przykładzie bazy sklepu z tabelami klienci, zamowienia i towary. Omówiliśmy pobieranie danych przy pomocy SELECT z klauzulami WHERE, ORDER BY i LIMIT, łączenie tabel za pomocą różnych typów JOIN (INNER, LEFT, RIGHT, FULL) oraz zagnieżdżanie zapytań. Pokazaliśmy także, jak grupować dane używając GROUP BY oraz jak stosować funkcje agregujące takie jak COUNT, SUM i AVG do podsumowywania wyników. Przedstawiliśmy polecenia modyfikujące dane: INSERT (dodawanie nowych rekordów), UPDATE (aktualizacja istniejących) i DELETE (usuwanie rekordów). Zademonstrowaliśmy także przykład podzapytania (SELECT wewnątrz SELECT) oraz stworzenie prostej procedury składowanej.

Dzięki tym przykładowym zapytaniom możesz ćwiczyć pracę z bazą danych i stopniowo rozwijać swoje umiejętności SQL. Pamiętaj, że kluczem jest praktyka – warto eksperymentować na różnych danych i zadaniach, aby lepiej opanować składnię i możliwości MySQL.

Pełen dump bazy danych
-- Adminer 5.2.1 MySQL 8.0.42 dump
 
SET NAMES utf8;
SET time_zone = '+00:00';
SET foreign_key_checks = 0;
SET sql_mode = 'NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO';
 
DROP DATABASE IF EXISTS `sklep`;
CREATE DATABASE `sklep` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_polish_ci */ /*!80016 DEFAULT ENCRYPTION='N' */;
USE `sklep`;
 
DELIMITER ;;
 
CREATE PROCEDURE `LiczbaZamowienDlaKlienta` (IN `client_id` int)
BEGIN SELECT COUNT(*) AS liczba_zamowien 
FROM zamowienia 
WHERE id_klienta = client_id; 
END;;
 
DELIMITER ;
 
DROP TABLE IF EXISTS `klienci`;
CREATE TABLE `klienci` (
  `id_klienta` int NOT NULL,
  `imie` varchar(50) COLLATE utf8mb3_polish_ci DEFAULT NULL,
  `nazwisko` varchar(50) COLLATE utf8mb3_polish_ci DEFAULT NULL,
  `miasto` varchar(50) COLLATE utf8mb3_polish_ci DEFAULT NULL,
  `wiek` int DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id_klienta`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3 COLLATE=utf8mb3_polish_ci;
 
INSERT INTO `klienci` (`id_klienta`, `imie`, `nazwisko`, `miasto`, `wiek`) VALUES
(1,	'Jan',	'Kowalski',	'Warszawa',	34),
(2,	'Anna',	'Nowak',	'Gdańsk',	28),
(3,	'Piotr',	'Wiśniewski',	'Poznań',	45),
(4,	'Katarzyna',	'Wójcik',	'Gdańsk',	51),
(5,	'Michał',	'Kamiński',	'Wrocław',	39),
(6,	'Agnieszka',	'Lewandowska',	'Katowice',	23),
(7,	'Tomasz',	'Zieliński',	'Warszawa',	62),
(8,	'Ewa',	'Szymańska',	'Lublin',	31),
(9,	'Adam',	'Dąbrowski',	'Łódź',	27),
(11,	'Karolina',	'Mazur',	'Gdynia',	29);
 
DROP TABLE IF EXISTS `towary`;
CREATE TABLE `towary` (
  `id_towaru` int NOT NULL,
  `nazwa` varchar(100) COLLATE utf8mb3_polish_ci DEFAULT NULL,
  `kategoria` varchar(50) COLLATE utf8mb3_polish_ci DEFAULT NULL,
  `cena` decimal(10,2) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id_towaru`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3 COLLATE=utf8mb3_polish_ci;
 
INSERT INTO `towary` (`id_towaru`, `nazwa`, `kategoria`, `cena`) VALUES
(1,	'Telewizor 55\"',	'Elektronika',	2499.99),
(2,	'Laptop',	'Elektronika',	3299.00),
(3,	'Smartfon',	'Elektronika',	1999.49),
(4,	'Regał na książki',	'Meble',	459.20),
(5,	'Krzesło biurowe',	'Meble',	349.00),
(6,	'T-shirt męski',	'Odzież',	59.99),
(7,	'Sukienka damska',	'Odzież',	129.50),
(8,	'Buty sportowe',	'Obuwie',	179.99),
(9,	'Słuchawki bezprzewodowe',	'Elektronika',	149.99),
(10,	'Książka \"SQL dla początkujących\"',	'Książki',	79.90);
 
DROP TABLE IF EXISTS `zamowienia`;
CREATE TABLE `zamowienia` (
  `id_zamowienia` int NOT NULL,
  `id_klienta` int DEFAULT NULL,
  `id_towaru` int DEFAULT NULL,
  `ilosc` int DEFAULT NULL,
  `DATA` date DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id_zamowienia`),
  KEY `fk_zamowienia_klienci` (`id_klienta`),
  KEY `fk_zamowienia_towary` (`id_towaru`),
  CONSTRAINT `fk_zamowienia_klienci` FOREIGN KEY (`id_klienta`) REFERENCES `klienci` (`id_klienta`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE,
  CONSTRAINT `fk_zamowienia_towary` FOREIGN KEY (`id_towaru`) REFERENCES `towary` (`id_towaru`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3 COLLATE=utf8mb3_polish_ci;
 
INSERT INTO `zamowienia` (`id_zamowienia`, `id_klienta`, `id_towaru`, `ilosc`, `DATA`) VALUES
(1,	1,	1,	1,	'2024-01-15'),
(2,	2,	3,	2,	'2024-01-17'),
(3,	1,	2,	1,	'2024-02-03'),
(4,	3,	5,	4,	'2024-02-20'),
(5,	4,	4,	2,	'2024-03-05'),
(6,	5,	8,	1,	'2024-03-15'),
(7,	6,	10,	3,	'2024-03-17'),
(8,	7,	9,	1,	'2024-03-18'),
(9,	2,	6,	5,	'2024-03-20'),
(10,	1,	7,	2,	'2024-04-01');
 
-- 2025-05-13 10:05:07 UTC