SQL Basics Cheat Sheet

Este repositório contém uma coleção abrangente de cheat sheets de SQL para ajudar desenvolvedores, analistas de dados e estudantes a realizar consultas e manipulações de banco de dados de forma eficiente. Ele serve como uma referência rápida para iniciantes e profissionais que precisam dos comandos SQL mais comuns, com exemplos práticos.

Introdução

Structured Query Language (SQL) é a linguagem padrão para manipulação de dados em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais (RDBMS) ou para processamento de fluxos em sistemas de gerenciamento de dados relacionais (RDSMS). Desenvolvida na década de 1970 pela IBM, é amplamente usada em dialetos como MySQL, PostgreSQL, SQL Server e Oracle SQL. O PostgreSQL é um bom ponto de partida por seguir de perto a sintaxe SQL padrão, sendo facilmente adaptável a outros dialetos.

Componentes

Consultas (Queries): Permitem recuperar dados com o comando SELECT.
DDL (Data Definition Language): Define estruturas como tabelas e bancos de dados (CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE).
DML (Data Manipulation Language): Manipula dados dentro das tabelas (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE).
DCL (Data Control Language): Gerencia permissões e controle (GRANT, REVOKE).

Sintaxe SQL Básica

SQL utiliza comandos para interagir com bancos de dados, como criar, modificar ou consultar tabelas e dados.

A instrução SELECT é usada para recuperar dados de um banco de dados. Os dados retornados são armazenados em uma tabela de resultados, chamada conjunto de resultados.

SELECT nome_coluna1, nome_coluna2 FROM nome_tabela;

Exemplo: SELECT nome, idade FROM usuarios;

A instrução INSERT INTO é usada para inserir novas linhas de dados em uma tabela.

INSERT INTO tabela_usuarios (coluna_nome, coluna_idade) VALUES ('João', 25);

A instrução UPDATE é usada para modificar registros existentes em uma tabela.

UPDATE tabela_usuarios SET coluna_idade = 26 WHERE coluna_nome = 'João';

A instrução DELETE é usada para remover linhas de uma tabela.

DELETE FROM tabela_usuarios WHERE coluna_idade < 18;

A instrução CREATE TABLE é usada para criar uma nova tabela em um banco de dados.

CREATE TABLE tabela_usuarios (
    coluna_id INT PRIMARY KEY,
    coluna_nome VARCHAR(50),
    coluna_idade INT
);

A instrução ALTER TABLE é usada para adicionar, excluir/descartar ou modificar colunas na tabela existente. Também é usado para adicionar e eliminar restrições na tabela existente.

-- Para adicionar uma coluna
ALTER TABLE tabela_usuarios ADD coluna_email VARCHAR(100);

-- Para excluir/descartar coluna
ALTER TABLE nome_tabela
DROP COLUMN nome_coluna;

-- Para modificar a coluna existente
ALTER TABLE nome_tabela
MODIFY COLUMN nome_coluna datatype;

A instrução DROP TABLE é usada para eliminar uma tabela existente em um banco de dados.

DROP TABLE tabela_usuarios;

Palavras-chave (SQL keywords)

SQL emprega uma série de palavras-chave de comando padrão que são essenciais para interagir com bancos de dados. Palavras-chave em SQL fornecem instruções sobre qual ação deve ser executada.

Aqui estão algumas das principais palavras-chave SQL:

SELECT: Esta palavra-chave recupera dados de um banco de dados. Por exemplo,

SELECT * FROM tabela_clientes;

Na instrução acima * indica que todos os registros devem ser recuperados da tabela Clientes.

DISTINCT: Usado para remover resultados duplicados

FROM: Usado em conjunto com SELECT para especificar a tabela da qual buscar dados.

WHERE: Usado para filtrar registros. Incorporando uma cláusula WHERE, você pode especificar condições que devem ser atendidas. Por exemplo,

SELECT * FROM tabela_clientes WHERE coluna_pais='Germany';

INSERT INTO: Este comando é usado para inserir novos dados em um banco de dados.

INSERT INTO tabela_clientes (coluna_cliente_ID, coluna_cliente_nome, coluna_nome_contato, coluna_endereco, Cidade, Codigo_Postal, coluna_pais)
VALUES ('Cardinal','Tom B. Erichsen','Skagen 21','Stavanger','4006','Norway');

UPDATE: esta palavra-chave atualiza os dados existentes em uma tabela. Por exemplo,

UPDATE tabela_clientes SET coluna_nome_contato='Alfred Schmidt', coluna_cidade='Frankfurt' WHERE coluna_cliente_ID=1;

DELETE: Este comando remove um ou mais registros de uma tabela. Por exemplo,

DELETE FROM tabela_clientes WHERE coluna_cliente_nome='Alfreds Futterkiste';

CREATE DATABASE: Como seu nome indica, esta palavra-chave cria um novo banco de dados.

CREATE DATABASE meu_banco_dados;

ALTER DATABASE, DROP DATABASE, CREATE TABLE, ALTER TABLE, DROP TABLE: Essas palavras-chave são usadas para modificar bancos de dados e tabelas.

Lembre-se de que o SQL não diferencia maiúsculas de minúsculas, o que significa que as palavras-chave podem ser escritas em letras minúsculas. O ideal é escreve-las em MAIÚSCULAS para facilitar a leitura. Existem muito mais palavras-chave em SQL, mas estas são algumas das mais comuns.

Tipos de Dados (Data Types)

Os tipos de dados SQL definem o tipo de dados que podem ser armazenados na coluna de uma tabela de banco de dados. Dependendo do SGBD, os nomes dos tipos de dados podem diferir ligeiramente. Aqui estão os tipos gerais:

INT é usado para números inteiros. Por exemplo:

CREATE TABLE tabela_funcionarios (
    ID INT,
    coluna_nome VARCHAR(30)
);

DECIMAL é usado para números decimais e fracionários. Por exemplo:

CREATE TABLE tabela_itens (
    ID INT,
    coluna_preco DECIMAL(5,2)
);

CHAR é usado para strings de comprimento fixo. Por exemplo:

CREATE TABLE tabela_funcionarios (
    ID INT,
    coluna_inicial_nome CHAR(1)
);

VARCHAR é usado para strings de comprimento variável. Por exemplo:

CREATE TABLE tabela_funcionarios (
    ID INT,
    Name VARCHAR(30)
);

DATE é usado para datas no formato (YYYY-MM-DD).

CREATE TABLE tabela_funcionarios (
    ID INT,
    coluna_data_nascimento DATE
);

DATETIME é usado para valores de data e hora no formato (YYYY-MM-DD HH:MI:SS).

CREATE TABLE tabela_pedidos (
    ID INT,
    coluna_data_pedido DATETIME
);

BINARY é usado para strings binárias.

BOOLEAN é usado para valores booleanos (TRUE or FALSE).

Lembre-se, a sintaxe específica para criar tabelas e definir tipos de dados de coluna pode variar um pouco dependendo do banco de dados SQL que você está usando (MySQL, PostgreSQL, SQL Server, SQLite, Oracle, etc.), mas o conceito geral e a organização dos tipos de dados são plataforma cruzada.

Operadores (Operators)

Operadores SQL são usados para realizar operações como comparações e cálculos aritméticos. Eles são muito cruciais na formação de consultas. Os operadores SQL são divididos nos seguintes tipos:

Operadores Aritméticos: São usados para realizar operações matemáticas. Aqui está uma lista desses operadores:

+ : Adição
- : Subtração
* : Multiplicação
/ : Divisão
% : Modulo

Exemplo:

SELECT coluna_produto, coluna_preco, (coluna_preco * 0.18) as tax
FROM tabela_produtos;

Operadores de comparação: são usados na cláusula where para comparar uma expressão com outra. Alguns desses operadores são:

=: Igual
!= or <>: Diferente
>: Maior que
<: Menor que
>=: Maior ou Igual
<=: Menor ou Igual

Exemplo:

SELECT COLUNA_NOME, coluna_idade
FROM tabela_estudante
WHERE age > 18;

Operadores Lógicos: São usados para combinar o conjunto de resultados de duas condições de componentes diferentes. Esses incluem:

AND: Retorna verdadeiro se ambos os componentes forem verdadeiros.
OU: Retorna verdadeiro se algum dos componentes for verdadeiro.
NOT: Retorna o valor booleano oposto da condição.

Example:

SELECT * 
FROM tabela_funcionarios
WHERE coluna_salario > 50000 AND age < 30;

Operadores bitwise (bit a bit): executam operações em nível de bit nas entradas. Aqui está uma lista desses operadores:

&: Realiza uma conjunção lógica em duas expressões numéricas (E).
|: Realiza uma disjunção lógica em duas expressões numéricas (OU).
^: Executa uma exclusão lógica em duas expressões numéricas (OU Exclusivo).

Operadores Bitwise são muito menos usados em SQL do que outros tipos de operadores.

Lembre-se de que o tipo de dados do resultado depende dos tipos dos operandos.

Tabelas para Exemplos de uso:

Tabela TABELA_PAIS:

coluna_pais_id	coluna_nome	coluna_populacao	coluna_area
1	Itália	60000000	301340
2	Brasil	214000000	8515767
3	Estados Unidos	331900000	9833517
4	Argentina	45000000	2780400

Tabela TABELA_CIDADE:

Tabela `tabela_cidade`

coluna_cidade_id	coluna_nome	coluna_pais_id	coluna_populacao	coluna_rating
1	Florença	1	366000	3
2	Fortaleza	2	2700000	5
3	São Paulo	2	12300000	1
4	São Luís	2	1100000	4

Tabela TABELA_FUNCIONARIOS:

funcionarios_ID	coluna_nome	coluna_idade	coluna_posicao	coluna_salario	departamento_ID
1	Janete	25	Manager	50000	01
2	Joao	18	Clerk	30000	02
3	Roberto	19	Engineer	40000	03
4	Carlos	20	CEO	60000	04
5	Julio	21	Engineer	40000	04
...	...	...	...	...	...

Tabela TABELA_DEPARTAMENTO:

departamento_ID	coluna_departamento
1	Setor Pessoal
2	Compras
3	Contabilidade
4	Administração
...	...

Tabela TABELA_ESTUDANTE:

estudante_ID	coluna_nome	coluna_idade	coluna_genero	coluna_data_nascimento
1	Janete	33	Feminino	01/04/1990
2	Joao	32	Masculino	02/03/1991
3	Roberto	31	Masculino	03/02/1992
4	Carlos	30	Masculino	04/01/1993
...	...	...	...	...

Tabela TABELA_PRODUTOS:

produtos_ID	coluna_produto	coluna_preco
1	Chocolate	50000
2	Café	30000
3	Leite	40000
4	Mantega	60000
...	...	...

Tabela TABELA_PEDIDOS:

pedidos_ID	coluna_pedido	cliente_id	coluna_valor_pedido	coluna_data_pedido
1	20230826001	01	50000	26-08-2023 00:00:00
2	20230826002	02	30000	26-08-2023 00:00:00
3	20230826003	03	40000	26-08-2023 00:00:00
4	20230826004	04	60000	26-08-2023 00:00:00
...	...	...	...	...

SELECT

A instrução SELECT em SQL é usada principalmente para buscar dados do banco de dados. É um dos elementos mais essenciais do SQL.

Esta será a aparência do seu comando SELECT:

Sintaxe:

SELECT coluna_nome, coluna_posição FROM tabela_funcionarios;

Se quiser selecionar todas as colunas de uma tabela, você pode usar * assim:

SELECT * FROM tabela_funcionarios;

Exemplo - SELECT

Considere que temos uma tabela TABELA_FUNCIONARIOS com colunas coluna_nome, coluna_posicao e coluna_salario. Podemos usar SELECT da seguinte maneira:

SELECT coluna_nome, coluna_posicao 
FROM tabela_funcionarios;

Isso recuperará todos os nomes e posicao de todos os funcionários da tabela TABELA_FUNCIONARIOS:

coluna_nome	coluna_posicao
Janete	Manager
Joao	Clerk
Roberto	Engineer
Carlos	CEO
Julio	Engineer
...........	..............

SELECT DISTINCT

A instrução SELECT DISTINCT é usada para retornar apenas valores distintos (diferentes). A palavra-chave DISTINCT elimina registros duplicados dos resultados.

Sintaxe:

SELECT DISTINCT coluna_nome1, coluna_nome2, ...
FROM tabela_nome;

Exemplo - SELECT DISTINCT

Se quisermos selecionar todas as POSIÇÃO exclusivas da tabela TABELA_FUNCIONARIOS, a consulta ficará assim:

SELECT DISTINCT coluna_posicao 
FROM tabela_funcionarios;

A consulta retornaria os valores únicos encontrados na coluna coluna_posicao da tabela TABELA_FUNCIONARIOS:

coluna_posicao
Manager
Clerk
Engineer
CEO

SELECT WHERE

A instrução SELECT combinada com WHERE nos dá a capacidade de filtrar registros com base em uma condição.

Sintaxe:

SELECT column1, column2, ...
FROM TABELA_NOME
WHERE CONDITION;

Exemplo - SELECT WHERE

Considerando que temos a tabela TABELA_FUNCIONARIOS com as colunas funcionarios_ID, coluna_nome, coluna_posicao e coluna_salario. Para selecionar funcionários com salário superior a 50.000, você pode usar esta consulta:

SELECT * 
FROM tabela_funcionarios 
WHERE coluna_salario > 50000;

A consulta retornaria somente os valores onde o Salario é superior a 50.000:

funcionarios_ID	coluna_nome	coluna_posicao	coluna_salario	coluna_data_nascimento
4	Carlos	CEO	60000	04-01-1993

FROM

A cláusula FROM em SQL especifica as tabelas das quais a recuperação deve ser feita. É parte integrante das instruções SELECT e variantes de SELECT como SELECT INTO e SELECT WHERE. FROM também pode ser usado para unir tabelas.

Normalmente, FROM é seguido por uma lista delimitada por espaço de tabelas nas quais a operação SELECT deve ser executada. Se precisar extrair dados de várias tabelas, separe cada tabela com uma vírgula.

Aqui estão alguns exemplos:

Exemplo 1 – Uso Simples

Se você tiver uma tabela chamada TABELA_FUNCIONARIOS, poderá selecionar todos os dados dos funcionários assim:

SELECT * 
FROM tabela_funcionarios;

Neste exemplo, * significa “todas as colunas”. Então, SELECT * FROM tabela_funcionarios; recuperará todos os dados da tabela de Funcionários.

Exemplo 2 – FROM com múltiplas tabelas

Se você tiver várias tabelas, digamos, TABELA_FUNCIONARIOS e TABELA_DEPARTAMENTO, e quiser selecionar dados de ambos, poderá fazer o seguinte:

SELECT tabela_funcionarios.coluna_nome, tabela_departamento.coluna_departamento 
FROM tabela_funcionarios, tabela_departamento 
WHERE tabela_funcionarios.departamento_ID = tabela_departamento.departamento_ID;

Neste exemplo, a cláusula FROM é seguida por duas tabelas: TABELA_FUNCIONARIOS e TABELA_DEPARTAMENTO. tabela_funcionarios.coluna_nome e tabela_departamento.coluna_departamento.coluna_departamento indicam que estamos selecionando a coluna_nome da TABELA_FUNCIONARIOS e a coluna coluna_departamento da tabela TABELA_DEPARTAMENTO.

coluna_nome	coluna_departamento
Janete	Setor Pessoal
Joao	Compras
Roberto	Contabilidade
Carlos	Administração
Julio	Administração
...	...

Lembre-se, sempre respeite a ordem das operações no SQL. A cláusula FROM funciona somente após a identificação das tabelas.

Em consultas SQL complexas em que pode ser necessário extrair dados de diversas tabelas, os aliases são usados para renomear temporariamente as tabelas na instrução SQL individual.

Exemplo 3 – FROM com Aliases

Abaixo está um exemplo de cláusula FROM com aliases:

SELECT e.coluna_nome, d.coluna_departamento 
FROM tabela_funcionarios AS e, tabela_departamento AS d
WHERE e.departamento_ID = d.departamento_ID;

Neste exemplo, as tabelas TABELA_FUNCIONARIOS e TABELA_DEPARTAMENTO são denominadas E e D, respectivamente.

coluna_nome	coluna_departamento
Janete	Setor Pessoal
Joao	Compras
Roberto	Contabilidade
Carlos	Administração
Julio	Administração
...	...

É isso! Lembre-se que FROM não se limita apenas a SELECT. Também é aplicável às operações UPDATE e DELETE.

WHERE

SQL fornece uma cláusula WHERE que é basicamente usada para filtrar os registros. Se a condição especificada na cláusula WHERE for satisfeita, somente ela retornará o valor específico da tabela. Você deve usar a cláusula WHERE para filtrar os registros e buscar apenas os registros necessários.

A cláusula WHERE não é usada apenas na instrução SELECT, mas também nas instruções UPDATE, DELETE, etc., que aprenderemos nos capítulos subsequentes.

Um exemplo de sua implementação é:

SELECT * FROM tabela_estudante WHERE coluna_idade > 10;

Neste exemplo, a instrução seleciona todos os campos da tabela ‘Alunos’ onde o valor do campo ‘Idade’ é maior que 10.

A cláusula WHERE pode ser combinada com os operadores AND, OR e NOT. Aqui está um exemplo:

SELECT * FROM tabela_estudante WHERE coluna_idade > 10 AND coluna_genero = 'Feminino';

Neste exemplo, a instrução seleciona todos os campos da tabela ‘tabela_estudante’ onde o valor do campo ‘Idade’ é maior que 10 e o ‘Sexo’ é Feminino.

A sintaxe geralmente é assim:

SELECT coluna_nome1, coluna_nome2, ...
FROM tabela_nome
WHERE condicao;

ORDER BY

A cláusula ORDER BY em SQL é usada para classificar o conjunto de resultados de uma instrução SELECT em ordem crescente ou decrescente. Ele classifica os registros em ordem crescente por padrão. Se quiser classificar os registros em ordem decrescente, você deve usar a palavra-chave DESC.

Sintaxe para Ordem Crescente:

SELECT column1, column2, ...
FROM TABELA_NOME
ORDER BY column1, column2, ... ASC;

Aqui, ASC é usado para ordem crescente. Se você usar ORDER BY sem ASC ou DESC, ASC será usado por padrão.

Sintaxe para Ordem Decrescente:

SELECT column1, column2, ...
FROM TABELA_NOME
ORDER BY column1, column2, ... DESC;

Aqui, DESC é usado para ordem decrescente.

Exemplo de uso

Considere a seguinte tabela TABELA_CLIENTES:

clientes_ID	coluna_nome	coluna_idade	coluna_salario	departamento_ID
1	Janete	25	50000	01
2	Joao	18	30000	02
3	Roberto	19	40000	03
4	Carlos	20	60000	04
5	Julio	21	40000	04
...	...	...	...	...

Exemplo 1 - Ordem Crescente:

Classifique a tabela pela coluna coluna_nome em Ordem Crescente:

SELECT * FROM tabela_clientes
ORDER BY coluna_nome ASC;

Exemplo 2 - Ordem Decrescente:

Classifique a tabela pela coluna coluna_salario em Ordem Decrescente:

SELECT * FROM tabela_clientes
ORDER BY coluna_salario DESC;

Exemplo 3 - Múltiplas Colunas:

Você também pode classificar por várias colunas. Classifique a tabela pela coluna coluna_idade em ordem crescente e depois coluna_salario em Ordem Decrescente:

SELECT * FROM tabela_clientes
ORDER BY coluna_idade ASC, coluna_salario DESC;

Neste caso, a cláusula ORDER BY primeiro classifica a tabela TABELA_CLIENTES pela coluna coluna_idade e depois classifica o resultado classificado pela coluna coluna_salario.

GROUP BY

“Group By” é uma cláusula SQL usada para organizar dados idênticos em grupos. Esta cláusula se enquadra na categoria de Funções de Grupo, junto com Contagem, Soma, Média, etc.

A sintaxe para 'Group by' é:

SELECT coluna_nome1, coluna_nome2
FROM tabela_nome
GROUP BY coluna_nome1, coluna_nome2;

Aqui, coluna_nome1, coluna_nome2, são os nomes das colunas com base nas quais queremos agrupar os resultados.

Exemplo:

Suponha que temos uma tabela TABELA_VENDAS. Esta tabela possui três colunas: vendas_ID, coluna_item e coluna_valor.

vendas_ID	coluna_item	coluna_valor
1	carro	50000
2	moto	30000
3	barco	40000
4	casa	60000
5	apartamento	40000
6	carro	30000
7	casa	60000
8	moto	30000
...	...	...

Execute a seguinte instrução SQL…

SELECT coluna_item, SUM(coluna_valor)
FROM tabela_vendas
GROUP BY coluna_item;

coluna_item	SUM(coluna_valor)
carro	80000
moto	60000
barco	40000
casa	120000
apartamento	40000
...	...

Isso irá concatenar, ou “agrupar”, todos os itens iguais em uma linha, aplicando a função SUM() em seus respectivos Valores. A saída será então:

Group By com cláusula HAVING

A cláusula Group By também pode ser usada com a palavra-chave HAVING. A palavra-chave HAVING permite filtrar os resultados da função de grupo.

Por exemplo:

SELECT coluna_item, SUM(coluna_valor)
FROM tabela_vendas
GROUP BY coluna_item
HAVING SUM(coluna_valor) > 150;

Isso retornará todos os itens agrupados onde o valor total for superior a 150. Portanto, o resultado será:

coluna_item	SUM(coluna_valor)
casa	120000
...	...

APELIDOS (ALIASES)

Exemplo em Colunas

Um alias ou apelido é um nome alternativo que pode ser atribuído a uma tabela ou a uma coluna em uma consulta. Isso pode ser útil para simplificar a consulta, melhorar a legibilidade do código ou evitar conflitos de nome.

Exemplo de consulta utilizando alias na coluna coluna_nome da tabela TABELA_CLIDADE, com o apelido (AS) coluna_cidade:

SELECT COLUNA_NOME AS coluna_cidade
FROM TABELA_CIDADE;

Neste exemplo, em vez de retornar a coluna coluna_nome com o nome original, a consulta retorna a mesma coluna com o apelido coluna_cidade. Esse apelido pode ser usado para se referir à coluna em outras partes da consulta, como em cláusulas WHERE ou em outras junções.

Resultado:

cidade_ID	coluna_cidade
4	Maranhão
3	São Paulo
2	Fortaleza
1	Florença
...	...

Exemplo em Tabela

Outra forma de utilizar aliases é atribuir apelidos às tabelas em uma consulta.

Exemplo de consulta utilizando alias nas tabelas CITY e COUNTRY, com os apelidos CI e CO, respectivamente:

SELECT co.COLUNA_NOME, ci.COLUNA_NOME
FROM TABELA_CIDADE AS ci
JOIN tabela_pais AS co
  ON ci.COLUNA_PAIS_ID = co.id;

Neste exemplo, as tabelas CITY e COUNTRY foram apelidadas de CI e CO, respectivamente. Isso permite referenciar as tabelas de forma mais concisa na consulta. A junção é realizada comparando os valores das colunas COUNTRY_ID da tabela CI (apelido para CITY) e ID da tabela CO (apelido para COUNTRY).

Resultado:

id	name	population	area
1	Italia	66600000	640000
2	Brazil	21400000	851000000

id	name	COLUNA_PAIS_ID	population	rating
1	Florença	1	22400000	3
2	Fortaleza	2	26800000	5
3	São Paulo	2	12300000	1
4	Maranhão	2	685000000	33

OBS: JOIN (ou explicitamente INNER JOIN) retorna linhas que possuem valores correspondentes em ambas as tabelas.

SUBCONSULTAS (SUBQUERIES)

Uma subconsulta é uma consulta aninhada dentro de outra consulta ou dentro de outra subconsulta. Existem diferentes tipos de subconsultas.

SINGLE VALUE

A subconsulta mais simples retorna exatamente uma coluna e exatamente uma linha. Pode ser usado com operadores de comparação =, <, <=, > ou >=.

Esta consulta encontra cidades com a mesma classificação de Paris:

SELECT COLUNA_NOME 
FROM TABELA_CIDADE
WHERE rating = (
	SELECT rating
	FROM TABELA_CIDADE
	WHERE name = 'Paris'
);

MULTIPLE VALUES

Uma subconsulta também pode retornar várias colunas ou várias linhas. Essas subconsultas podem ser usadas com os operadores IN, EXISTS, ALL ou ANY.

Esta consulta encontra cidades em países com população acima de 20 milhões:

SELECT COLUNA_NOME
FROM TABELA_CIDADE
WHERE COLUNA_PAIS_ID IN (
	SELECT COLUNA_PAIS_ID
	FROM tabela_pais
	WHERE population > 20000000
);

CORRELATED

Uma subconsulta correlacionada refere-se às tabelas introduzidas na consulta externa. Uma subconsulta correlacionada depende da consulta externa. Ele não pode ser executado independentemente da consulta externa.

Esta consulta encontra cidades com uma população maior que a população média do país:

SELECT *
FROM TABELA_CIDADE main_TABELA_CIDADE
WHERE population > (
	SELECT AVG(population)
	FROM TABELA_CIDADE average_TABELA_CIDADE
	WHERE average_TABELA_CIDADE.COLUNA_PAIS_ID = main_TABELA_CIDADE.COLUNA_PAIS_ID
);

Esta consulta encontra países que possuem pelo menos uma cidade:

SELECT COLUNA_NOME
FROM tabela_pais
WHERE EXISTS (
	SELECT *
	FROM TABELA_CIDADE
	WHERE COLUNA_PAIS_ID = tabela_pais.id
);

OPERADORES DE COMPARAÇÃO (COMPARISON OPERATORS)

a) Consultar coluna_nome da CITY com RATING acima de 3

SELECT COLUNA_NOME
FROM TABELA_CIDADE
WHERE rating > 3;

Resultado:

name
Fortaleza
Maranhão

b) Consultar coluna_nome de CITY diferente de FLORENÇA e FORTALEZA

SELECT COLUNA_NOME
FROM TABELA_CIDADE
WHERE name != 'Florença'
  AND name != 'Fortaleza';

Resultado:

name
São Paulo
Maranhão

OPERADORES DE TEXTO (TEXT OPERATORS)

a) Consultar coluna_nome de CITY que começam com 'f' ou terminam com 'a':

SELECT COLUNA_NOME
FROM TABELA_CIDADE
WHERE name LIKE 'f%'
  OR name LIKE '%a';

Resultado:

id	name
1	Florença
2	Fortaleza

b) Consultar coluna_nome de CITY que começe com qualquer letra seguida por 'ortaleza':

SELECT COLUNA_NOME
FROM TABELA_CIDADE
WHERE name LIKE '_ortaleza';

Resultado:

id	name
2	Fortaleza

OUTROS OPERADORES (OTHER OPERATORS)

a) Consultar coluna_nome de CITY com POPULATION entre(between) 500K e 5M:

SELECT COLUNA_NOME
FROM TABELA_CIDADE
WHERE population BETWEEN 500000 AND 5000000;

b) Consultar coluna_nome de CITY que não possuem um valor de RATING:

SELECT COLUNA_NOME
FROM TABELA_CIDADE
WHERE rating IS NOT NULL;

c) Consultar coluna_nome de CITY que estão em COUNTRY com IDs 1, 4, 7 ou 8:

SELECT COLUNA_NOME
FROM TABELA_CIDADE
WHERE COLUNA_PAIS_ID IN (1, 4, 7, 8);

GERENCIANDO TABELAS

Criar Tabela

CREATE TABLE tabela_bairro (
    coluna_id INT PRIMARY KEY,
    coluna_nome VARCHAR(50) NOT NULL,
    coluna_preco INT DEFAULT 0
);

Adicionar Coluna

ALTER TABLE tabela_bairro ADD coluna_riqueza BIGINT;

Inserir Dados

INSERT INTO tabela_bairro (coluna_nome, coluna_preco, coluna_riqueza)
VALUES ('Fortaleza', 2000000, 4000000000);

Excluir Coluna

ALTER TABLE tabela_bairro DROP COLUMN coluna_riqueza;

Adicionar Restrição

ALTER TABLE tabela_bairro ADD CONSTRAINT chk_preco CHECK (coluna_preco >= 0);

Renomear Tabela

ALTER TABLE tabela_bairro REcoluna_nome TO tabela_distrito;

GERENCIANDO GATILHOS(TRIGGERS)

Gatilhos (Triggers) são regras automáticas definidas em uma tabela que disparam ações específicas em resposta a eventos como inserção (INSERT), atualização (UPDATE) ou exclusão (DELETE) de dados. Eles são úteis para auditoria, validação de dados ou manutenção de consistência.

Sintaxe Básica

CREATE TRIGGER nome_do_gatilho
[BEFORE | AFTER] [INSERT | UPDATE | DELETE]
ON nome_da_tabela
FOR EACH ROW
EXECUTE FUNCTION nome_da_funcao();

BEFORE: Executa o gatilho antes do evento.
AFTER: Executa o gatilho após o evento.
FOR EACH ROW: Aplica o gatilho a cada linha afetada.
EXECUTE FUNCTION: Chama uma função (ou procedimento) definida previamente.

Criando uma Função para o Gatilho

Antes de criar um gatilho, é necessário definir uma função que ele executará. Aqui está um exemplo em PostgreSQL para registrar alterações:

CREATE OR REPLACE FUNCTION registrar_log()
RETURNS TRIGGER AS $$  
BEGIN
    INSERT INTO tabela_log (coluna_acao, coluna_data, coluna_usuario)
    VALUES (TG_OP, NOW(), CURRENT_USER);
    RETURN NEW;
END;
  $$ LANGUAGE plpgsql;

TG_OP: Retorna o tipo de operação (INSERT, UPDATE, DELETE).
NEW: Representa a nova linha (usado em INSERT e UPDATE).
OLD: Representa a linha antiga (usado em DELETE e UPDATE).

Exemplo 1 – Gatilho de Auditoria (AFTER INSERT)

Vamos usar a tabela tabela_funcionarios para registrar inserções em uma tabela de log.

Tabela de Log

CREATE TABLE tabela_log (
    coluna_id SERIAL PRIMARY KEY,
    coluna_acao VARCHAR(10),
    coluna_data TIMESTAMP,
    coluna_usuario VARCHAR(50)
);

Gatilho

CREATE TRIGGER log_insercao_funcionario
AFTER INSERT ON tabela_funcionarios
FOR EACH ROW
EXECUTE FUNCTION registrar_log();

Teste

INSERT INTO tabela_funcionarios (coluna_nome, coluna_idade, coluna_posicao, coluna_salario, departamento_id)
VALUES ('Maria', 30, 'Analista', 45000, '03');

Resultado em 'tabela_log'

coluna_id	coluna_acao	coluna_data	coluna_usuario
1	INSERT	2025-02-21 10:00:00	usuario_atual

Exemplo 2 – Validação (BEFORE UPDATE)

Impedir que o salário em tabela_funcionarios seja reduzido.

Função

CREATE OR REPLACE FUNCTION validar_salario()
RETURNS TRIGGER AS $$  
BEGIN
    IF NEW.coluna_salario < OLD.coluna_salario THEN
        RAISE EXCEPTION 'O salário não pode ser reduzido!';
    END IF;
    RETURN NEW;
END;
  $$ LANGUAGE plpgsql;

Gatilho

CREATE TRIGGER impedir_reducao_salario
BEFORE UPDATE ON tabela_funcionarios
FOR EACH ROW
EXECUTE FUNCTION validar_salario();

Teste

UPDATE tabela_funcionarios SET coluna_salario = 40000 WHERE coluna_nome = 'Carlos';
-- Erro: "O salário não pode ser reduzido!"

Exemplo 3 – Gatilho de Exclusão (AFTER DELETE)

Registrar exclusões em tabela_log.

Função

CREATE OR REPLACE FUNCTION log_exclusao()
RETURNS TRIGGER AS $$  
BEGIN
    INSERT INTO tabela_log (coluna_acao, coluna_data, coluna_usuario)
    VALUES ('DELETE', NOW(), CURRENT_USER);
    RETURN OLD;
END;
  $$ LANGUAGE plpgsql;

Gatilho

CREATE TRIGGER log_exclusao_funcionario
AFTER DELETE ON tabela_funcionarios
FOR EACH ROW
EXECUTE FUNCTION log_exclusao();

Teste

DELETE FROM tabela_funcionarios WHERE coluna_nome = 'João';

Resultado em `tabela_log`

coluna_id	coluna_acao	coluna_data	coluna_usuario
2	DELETE	2025-02-21 10:05:00	usuario_atual

Excluir um Gatilho

DROP TRIGGER log_insercao_funcionario ON tabela_funcionarios;

GERENCIANDO VISUALIZAÇÕES (VIEWS)

Views (ou visualizações) são tabelas virtuais criadas a partir de uma consulta SQL. Elas não armazenam dados fisicamente, mas exibem resultados de uma query como se fossem uma tabela real. São úteis para simplificar consultas complexas, restringir acesso a dados sensíveis ou fornecer uma visão personalizada de uma tabela.

Sintaxe Básica

CREATE VIEW nome_da_view AS
SELECT coluna1, coluna2
FROM tabela
[WHERE condição];

Exemplo 1 – Criar uma View Simples

Vamos criar uma view para exibir apenas nomes e posições da tabela tabela_funcionarios.

CREATE VIEW vista_funcionarios AS
SELECT coluna_nome, coluna_posicao
FROM tabela_funcionarios;

Uso

SELECT * FROM vista_funcionarios;

Resultado

coluna_nome	coluna_posicao
Janete	Manager
João	Clerk
Roberto	Engineer
Carlos	CEO
Julio	Engineer
...........	..............

Exemplo 2 – View com Filtro

Criar uma view para mostrar apenas funcionários com salário acima de 40.000.

CREATE VIEW vista_funcionarios_alta_renda AS
SELECT coluna_nome, coluna_posicao, coluna_salario
FROM tabela_funcionarios
WHERE coluna_salario > 40000;

Uso

SELECT * FROM vista_funcionarios_alta_renda;

Resultado

coluna_nome	coluna_posicao	coluna_salario
Janete	Manager	50000
Carlos	CEO	60000
...........	..............	..............

Exemplo 3 – View com Junção

Criar uma view combinando tabela_funcionarios e tabela_departamento.

CREATE VIEW vista_funcionarios_departamento AS
SELECT f.coluna_nome, f.coluna_posicao, d.coluna_departamento
FROM tabela_funcionarios f
INNER JOIN tabela_departamento d
ON f.departamento_id = d.departamento_id;

Uso

SELECT * FROM vista_funcionarios_departamento;

coluna_nome	coluna_posicao	coluna_departamento
Janete	Manager	Setor Pessoal
João	Clerk	Compras
Roberto	Engineer	Contabilidade
Carlos	CEO	Administração
Julio	Engineer	Administração
...........	..............	...................

Exemplo 4 – View com Atualização (Updatable View)

Views podem ser configuradas para permitir atualizações, desde que tenham uma relação direta com uma única tabela e não usem junções ou agregações.

CREATE VIEW vista_funcionarios_editable AS
SELECT coluna_nome, coluna_idade
FROM tabela_funcionarios
WHERE coluna_idade > 20;

Atualização

UPDATE vista_funcionarios_editable
SET coluna_idade = 26
WHERE coluna_nome = 'Janete';

Resultado na tabela Base

A tabela tabela_funcionarios será atualizada onde coluna_nome = 'Janete'.

Exemplo 5 – View Materializada (PostgreSQL)

Views materializadas armazenam dados fisicamente para melhorar a performance em consultas pesadas. Elas precisam ser atualizadas manualmente.

CREATE MATERIALIZED VIEW vista_cidades_populosas AS
SELECT coluna_nome, coluna_populacao
FROM tabela_cidade
WHERE coluna_populacao > 1000000;

Atualizar Dados

REFRESH MATERIALIZED VIEW vista_cidades_populosas;

Uso

SELECT * FROM vista_cidades_populosas;

Resultado

coluna_nome	coluna_populacao
Fortaleza	2700000
São Paulo	12300000
São Luís	1100000
...........	................

Exemplo 6 – View Temporária

Cria uma view que existe apenas durante a sessão atual.

CREATE TEMPORARY VIEW vista_temp_funcionarios AS
SELECT coluna_nome, coluna_salario
FROM tabela_funcionarios;

Substituir uma View Existente

Se precisar recriar uma view, use CREATE OR REPLACE.

CREATE OR REPLACE VIEW vista_funcionarios AS
SELECT coluna_nome, coluna_posicao, coluna_salario
FROM tabela_funcionarios;

Excluir uma View

DROP VIEW vista_funcionarios;

Com Verificação

Para evitar erros se a view não existir:

DROP VIEW IF EXISTS vista_funcionarios;

MODIFICANDO DADOS (MODIFYING DATA)

CONSULTANDO EM MÚLTIPLAS TABELAS (QUERYING FROM MULTIPLE TABLES)

Tabela COUNTRY (País)

id	name
1	Italia
2	Brazil
3	Estados Unidads
4	Argentina
...	...

Tabela CITY (Cidade)

id	name	COLUNA_PAIS_ID
1	Florença	1
2	Fortaleza	2
3	São Paulo	2
4	Maranhão	2
...	...	...

INNER JOIN

JOIN (ou explicitamente INNER JOIN) retorna apenas as linhas das tabelas que têm correspondência na outra tabela. Em outras palavras, somente os registros que possuem valores correspondentes em ambas as tabelas são incluídos no resultado.

SELECT TABELA_CIDADE.COLUNA_NOME, TABELA_PAIS.COLUNA_NOME
FROM TABELA_CIDADE
[INNER] JOIN tabela_pais
ON TABELA_CIDADE.COLUNA_PAIS_ID = tabela_pais.id;

Resultado:

TABELA_CIDADE.COLUNA_NOME	TABELA_PAIS.COLUNA_NOME
Florença	Italia
Fortaleza	Brazil
São Paulo	Brazil
Maranhão	Brazil
...	...

LEFT JOIN

LEFT JOIN retorna todas as linhas da tabela esquerda com linhas correspondentes da tabela à direita. Se não houver linha correspondente, NULLs são retornados como valores do segunda mesa.

SELECT TABELA_CIDADE.COLUNA_NOME, TABELA_PAIS.COLUNA_NOME
FROM TABELA_CIDADE
LEFT JOIN tabela_pais
ON TABELA_CIDADE.COLUNA_PAIS_ID = tabela_pais.id;

RIGHT JOIN

RIGHT JOIN retorna todas as linhas da tabela da direita com linhas correspondentes da tabela à esquerda. Se não houver linha correspondente, NULLs são retornados como valores da esquerda tabela.

SELECT TABELA_CIDADE.COLUNA_NOME, TABELA_PAIS.COLUNA_NOME
FROM TABELA_CIDADE
RIGHT JOIN tabela_pais
ON TABELA_CIDADE.COLUNA_PAIS_ID = tabela_pais.id;

FULL JOIN

FULL JOIN (ou explicitamente FULL OUTER JOIN) retorna todas as linhas de ambas as tabelas, incluindo registros que não têm correspondência na outra tabela. Quando um registro não possui correspondência na outra tabela, o valor para essa tabela é nulo. Em outras palavras, o resultado inclui todos os registros de ambas as tabelas, independentemente de haver correspondência ou não.

SELECT TABELA_CIDADE.COLUNA_NOME, TABELA_PAIS.COLUNA_NOME
FROM TABELA_CIDADE
FULL [OUTER] JOIN tabela_pais
ON TABELA_CIDADE.COLUNA_PAIS_ID = tabela_pais.id;

CROSS JOIN

CROSS JOIN retorna o produto cartesiano de duas tabelas. Em outras palavras, ele combina cada linha da primeira tabela com todas as linhas da segunda tabela, sem levar em consideração qualquer condição de junção. Existem duas sintaxes disponíveis.

SELECT TABELA_CIDADE.COLUNA_NOME, TABELA_PAIS.COLUNA_NOME
FROM TABELA_CIDADE
CROSS JOIN TABELA_PAIS;

SELECT TABELA_CIDADE.COLUNA_NOME, TABELA_PAIS.COLUNA_NOME
FROM TABELA_CIDADE, TABELA_PAIS;

NATURAL JOIN

NATURAL JOIN combina duas tabelas usando todas as colunas com o mesmo nome automaticamente, sem precisar especificar as condições de junção explicitamente. Em outras palavras, o NATURAL JOIN compara as colunas de ambas as tabelas com o mesmo nome e retorna as linhas que têm valores iguais nessas colunas.

SELECT TABELA_CIDADE.COLUNA_NOME, TABELA_PAIS.COLUNA_NOME
FROM TABELA_CIDADE
NATURAL JOIN TABELA_PAIS;

FUNÇÕES AGREGADAS (AGGREGATE FUNCTIONS)

Funções agregadas SQL são funções integradas usadas para realizar alguns cálculos nos dados e retornar um único valor. É por isso que eles formam a base para “consultas agregadas”. Essas funções operam em um conjunto de linhas e retornam um único resultado resumido.

count(COLUNA_NOME) − Conta o número de linhas de uma coluna.

SELECT COUNT(COLUNA_NOME) 
FROM TABELA_NOME 
WHERE CONDITION;

sum(COLUNA_NOME) − Retorna a soma de uma coluna numérica.

SELECT SUM(COLUNA_NOME) 
FROM TABELA_NOME 
WHERE CONDITION;

avg(COLUNA_NOME) − Retorna o valor médio de uma coluna numérica.

SELECT AVG(COLUNA_NOME) 
FROM TABELA_NOME 
WHERE CONDITION;

min(COLUNA_NOME) − Retorna o menor valor da coluna selecionada.

SELECT MIN(COLUNA_NOME) 
FROM TABELA_NOME 
WHERE CONDITION;

max(COLUNA_NOME) − Retorna o maior valor da coluna selecionada.

SELECT MAX(COLUNA_NOME) 
FROM TABELA_NOME 
WHERE CONDITION;

Veja alguns exemplo de uso:

Descubra o número de cidades:

SELECT COUNT(rating)
FROM TABELA_CIDADE;

Descubra o número de cidades com classificações não nulas:

SELECT COUNT(DISTINCT COLUNA_PAIS_ID)
FROM TABELA_CIDADE;

Descubra o número de valores de país distintos:

SELECT MIN(population), MAX(population)
FROM TABELA_PAIS;

Descubra as menores e as maiores populações do país:

SELECT COLUNA_PAIS_ID, SUM(population)
FROM TABELA_CIDADE
GROUP BY COLUNA_PAIS_ID;

Descubra a população total das cidades nos respectivos países:

SELECT COLUNA_PAIS_ID, AVG(rating)
FROM TABELA_CIDADE
GROUP BY COLUNA_PAIS_ID
HAVING AVG(rating) > 3.0;

AGRUPAMENTO (GROUPING)

GROUP BY

GROUP BY agrupa linhas que possuem os mesmos valores em colunas especificadas. Ele calcula resumos (agregados) para cada combinação exclusiva de valores.

CITY (Cidade)

id	name	COLUNA_PAIS_ID
1	Florença	1
2	Fortaleza	2
3	São Paulo	2
4	Maranhão	2
5	Lyon	3
6	Berlin	1
7	Warsaw	3
...	...	...

Agrupo todos os valores da coluna COLUNA_PAIS_ID agrupados em uma coluna chamada Contagem.

SELECT COLUNA_PAIS_ID, COUNT(*) AS Contagem 
FROM tabela_cidade 
GROUP BY COLUNA_PAIS_ID;

Resultado:

COLUNA_PAIS_ID	count
1	2
2	3
3	2
...	...

USANDO RESTRIÇÕES SQL (USING SQL CONSTRAINTS)

Definir C1 e CZ como chave-primária(primary-key)

CREATE TABLE t(
	cl INT, C2 INT, C3 VARCHAR,
	PRIMARY KEY (cl,c2)
);

Defina a coluna c2 como uma chave-estrangeira(foreign-key)

CREATE TABLE TABELA_BAIRRO(
Cl INT PRIMARY KEY,
C2 INT,
FOREIGN KEY (c2) REFERENCES t2(c2)
);

Torne os valores em cl e c2 exclusivos(UNIQUE)

CREATE TABLE t(
cl INT, cl INT,
UNIQUE(c2, c3)
);

Certifique-se de que cl > 0 e valores em cl>=c2

CREATE TABLE t(
cl INT, c2 INT,
CHECK(c1> 0 AND cl >= c2)
);

Definir valores na coluna c2 não é nulo (NOT NULL)

CREATE TABLE t(
cl INT PRIMARY KEY,
c2 VARCHAR NOT NULL
);

USANDO OPERADORES SQL (USING SQL OPERATORS)

Combine Rows FROM districtwo Queries

SELECT cl, C2 FROM districtl
UNION ALL
SELECT Cl, C2 FROM district2;

Return The Intersection Of TWO Queries

SELECT cl, c2 FROM districTABELA_BAIRRO
INTERSECT
SELECT Cl, C2 FROM district2;

Subtract A Result Set From Another Result Set

SELECT cl, c2 FROM districtl
MINUS
SELECT cl, C2 FROM district2;

Query Rows Using Pattern Matching _

SELECT cl, c2 FROM districtl
WHERE Cl [NOT] LIKE pattern;

Query Rows In A List

SELECT Cl, c2 FROM district
WHERE cl [NOT] IN value_list;

Query Rows Between Two Values

SELECT cl, c2 FROM district
WHERE cl BETWEEN low AND high;

Check If Values In A Table IS NULL Or Not

SELECT cl, C2 FROM district
WHERE cl IS [NOT] NULL;

Contribuição

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SQL Basics Cheat Sheet

Introdução

Componentes

Sintaxe SQL Básica

Palavras-chave (SQL keywords)

Tipos de Dados (Data Types)

Operadores (Operators)

Tabelas para Exemplos de uso:

Tabela tabela_cidade

SELECT

Exemplo - SELECT

SELECT DISTINCT

Exemplo - SELECT DISTINCT

SELECT WHERE

Exemplo - SELECT WHERE

FROM

Exemplo 1 – Uso Simples

Exemplo 2 – FROM com múltiplas tabelas

Exemplo 3 – FROM com Aliases

WHERE

ORDER BY

GROUP BY

APELIDOS (ALIASES)

Exemplo em Colunas

Exemplo em Tabela

SUBCONSULTAS (SUBQUERIES)

SINGLE VALUE

MULTIPLE VALUES

CORRELATED

OPERADORES DE COMPARAÇÃO (COMPARISON OPERATORS)

OPERADORES DE TEXTO (TEXT OPERATORS)

OUTROS OPERADORES (OTHER OPERATORS)

GERENCIANDO TABELAS

Criar Tabela

GERENCIANDO GATILHOS(TRIGGERS)

Sintaxe Básica

Criando uma Função para o Gatilho

Exemplo 1 – Gatilho de Auditoria (AFTER INSERT)

Tabela de Log

Gatilho

Teste

Resultado em 'tabela_log'

Exemplo 2 – Validação (BEFORE UPDATE)

Função

Gatilho

Teste

Exemplo 3 – Gatilho de Exclusão (AFTER DELETE)

Função

Gatilho

Teste

Resultado em tabela_log

Excluir um Gatilho

GERENCIANDO VISUALIZAÇÕES (VIEWS)

Sintaxe Básica

Exemplo 1 – Criar uma View Simples

Uso

Resultado

Exemplo 2 – View com Filtro

Uso

Resultado

Exemplo 3 – View com Junção

Uso

Exemplo 4 – View com Atualização (Updatable View)

Atualização

Resultado na tabela Base

Exemplo 5 – View Materializada (PostgreSQL)

Atualizar Dados

Uso

Resultado

Exemplo 6 – View Temporária

Substituir uma View Existente

Excluir uma View

Com Verificação

MODIFICANDO DADOS (MODIFYING DATA)

CONSULTANDO EM MÚLTIPLAS TABELAS (QUERYING FROM MULTIPLE TABLES)

Tabela `tabela_cidade`

Resultado em `tabela_log`

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