SQL запросы с примерами для начинающих: SELECT, JOIN, GROUP BY

Учебная база: две таблицы для примеров

Все SQL запросы в статье работают на одной маленькой базе из двух таблиц: клиенты и заказы. Код подходит для PostgreSQL, MySQL и SQLite. Самый быстрый способ попробовать без установки сервера - SQLite: он встроен в Python, а еще есть онлайн-песочницы вроде sqliteonline и db-fiddle.

CREATE TABLE users (
  id    INTEGER PRIMARY KEY,
  name  TEXT NOT NULL,
  city  TEXT,
  age   INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id       INTEGER PRIMARY KEY,
  user_id  INTEGER REFERENCES users(id),
  amount   INTEGER,
  created  DATE
);

INSERT INTO users (id, name, city, age) VALUES
  (1, 'Анна', 'Москва', 24),
  (2, 'Борис', 'Казань', 31),
  (3, 'Вера', 'Москва', 19),
  (4, 'Глеб', NULL, 42);

INSERT INTO orders (id, user_id, amount, created) VALUES
  (1, 1, 1500, '2026-09-01'),
  (2, 1, 700,  '2026-09-15'),
  (3, 2, 3200, '2026-10-02'),
  (4, 3, 450,  '2026-10-10');

Обратите внимание: у Глеба нет ни одного заказа и не указан город. Эти пробелы специально оставлены, на них хорошо видна разница между видами JOIN и поведение NULL.

SELECT: выборка данных и фильтр WHERE

SELECT - главная команда SQL. Она говорит базе, какие столбцы вернуть и из какой таблицы.

SELECT name, city FROM users;
SELECT * FROM users;                      -- все столбцы
SELECT name, age + 1 AS next_age FROM users;

Звездочка удобна, чтобы быстро посмотреть таблицу, но в коде приложения лучше перечислять столбцы явно: запрос не сломается, если в таблицу добавят новое поле, и база не будет гонять лишние данные. AS задает псевдоним, под ним столбец придет в результате.

Фильтрация строк

WHERE оставляет только строки, которые подходят под условие.

SELECT name FROM users WHERE city = 'Москва';
SELECT name FROM users WHERE age BETWEEN 20 AND 35;
SELECT name FROM users WHERE city IN ('Москва', 'Казань');
SELECT name FROM users WHERE name LIKE 'А%';
SELECT name FROM users WHERE city IS NULL;

Последняя строка - частая ловушка. Условие city = NULL не вернет ничего, потому что NULL означает "неизвестно" и не равен даже самому себе. Для проверки пустоты есть только IS NULL и IS NOT NULL.

ORDER BY, LIMIT и DISTINCT

Строки в таблице не имеют гарантированного порядка. Если порядок важен, задайте его явно.

SELECT name, age FROM users ORDER BY age DESC;
SELECT name, age FROM users ORDER BY city, age;
SELECT * FROM orders ORDER BY amount DESC LIMIT 2;
SELECT DISTINCT city FROM users;

DESC сортирует по убыванию, ASC (по умолчанию) по возрастанию. Сортировать можно по нескольким столбцам: сначала по первому, внутри одинаковых значений по второму. LIMIT ограничивает число строк, вместе с ORDER BY это классический способ получить топ-N. В MS SQL Server вместо LIMIT пишут SELECT TOP 2, в PostgreSQL работает и стандартный вариант FETCH FIRST 2 ROWS ONLY. DISTINCT убирает повторы.

JOIN: как объединить таблицы

Данные о клиенте и его заказах лежат в разных таблицах, связь между ними - столбец orders.user_id. JOIN склеивает строки по такому условию.

SELECT u.name, o.amount, o.created
FROM users u
JOIN orders o ON o.user_id = u.id;

Буквы u и o - короткие псевдонимы таблиц, чтобы не писать имена целиком. Просто JOIN означает INNER JOIN: в результат попадут только клиенты, у которых есть заказы. Глеба там не будет.

SELECT u.name, o.amount
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON o.user_id = u.id;

LEFT JOIN возвращает всех клиентов из левой таблицы. Для Глеба столбец amount будет NULL. На этом построен популярный вопрос с собеседований "найди клиентов без заказов":

SELECT u.name
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON o.user_id = u.id
WHERE o.id IS NULL;

FULL JOIN поддерживается в PostgreSQL и в SQLite начиная с версии 3.39, а в MySQL его нет, там объединяют LEFT и RIGHT JOIN через UNION. Если забыть условие ON или ошибиться в нем, получится декартово произведение: 4 клиента на 4 заказа дадут 16 строк вместо 4. Это одна из самых частых ошибок новичков.

GROUP BY и агрегатные функции

Агрегатные функции считают одно значение по множеству строк: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX. Без группировки они работают по всей таблице:

SELECT COUNT(*) AS total, SUM(amount) AS revenue FROM orders;

GROUP BY делит строки на группы и считает агрегат для каждой. Например, сколько клиентов в каждом городе:

SELECT city, COUNT(*) AS users_count
FROM users
GROUP BY city;

Строки с пустым городом соберутся в отдельную группу NULL. А вот сумма заказов по каждому клиенту, где пригодятся сразу JOIN и GROUP BY:

SELECT u.name,
       COUNT(o.id)   AS orders_count,
       SUM(o.amount) AS total
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON o.user_id = u.id
GROUP BY u.id, u.name
ORDER BY total DESC;

Правило, на котором спотыкаются все: в SELECT вместе с агрегатами можно указывать только столбцы из GROUP BY. Запрос SELECT name, city, COUNT(*) FROM users GROUP BY city PostgreSQL отклонит с ошибкой, потому что непонятно, чье имя показать для группы.

Обратите внимание на COUNT(o.id) вместо COUNT(*). Для Глеба LEFT JOIN дает одну строку с NULL, и COUNT(*) насчитал бы ему один заказ. COUNT(столбец) пропускает NULL и вернет честный ноль.

HAVING: фильтр после группировки

WHERE фильтрует строки до группировки, HAVING - группы после нее. Поэтому условие на агрегат пишется только в HAVING.

SELECT user_id, SUM(amount) AS total
FROM orders
WHERE created >= '2026-09-01'
GROUP BY user_id
HAVING SUM(amount) > 1000;

Здесь сначала отбираются заказы с сентября, потом они группируются по клиенту, и в конце остаются клиенты с суммой больше 1000. Чтобы не путаться, держите в голове порядок, в котором база выполняет запрос. Он отличается от порядка, в котором мы его пишем.

Отсюда понятно, почему псевдоним из SELECT нельзя использовать в WHERE: на шаге 2 его еще нет. А в ORDER BY можно, сортировка идет после SELECT.

INSERT, UPDATE и DELETE: изменение данных

Кроме чтения, SQL умеет добавлять, менять и удалять строки.

INSERT INTO users (id, name, city, age) VALUES (5, 'Дина', 'Пермь', 27);
UPDATE users SET city = 'Самара' WHERE id = 4;
DELETE FROM orders WHERE amount < 500;

Как тренироваться и где SQL пригодится

1. Запустите учебную базу из первого раздела в SQLite или онлайн-песочнице.
2. Решите задачи: средний возраст клиентов по городам; клиент с самой большой суммой заказов; число заказов по месяцам; города, где больше одного клиента.
3. Переходите к тренажерам с готовыми базами: sql-ex.ru, задачи SQL на LeetCode и Stepik-курсы с автопроверкой.
4. Свяжите SQL с языком программирования: в Python база SQLite подключается модулем sqlite3 из стандартной библиотеки.

import sqlite3
con = sqlite3.connect("shop.db")
rows = con.execute(
    "SELECT name FROM users WHERE city = ?", ("Москва",)
).fetchall()
print(rows)

Знак вопроса - параметр запроса. Никогда не подставляйте пользовательский ввод в SQL через f-строки: так появляются SQL-инъекции. SQL спрашивают почти на любом собеседовании, в том числе на позицию Python junior, а начать изучать сам Python поможет гайд Python с нуля. Если работаете с API, пригодится и статья о формате JSON. Все материалы по базам данных - в теге SQL.