Câu Lệnh Delete Trong Sql, Các Cách Sử Dụng Delete Trong Sql. - MCI

Khóa học

• Chương trình học theo từng môn
  • Python Foundation in Data Analytics
  • Python for Machine Learning
  • SQL for Newbies: Data Analysis for Beginners
  • Database and SQL for Data Science
  • Analyzing and Visualizing Data on Power BI
  • Applying Power BI In Business Intelligence
  • Career Coaching
  • VBA Basic to Advanced
  • VBA Applications
  • Business Analyst for Beginners
  • Xem thêm
• Chương trình học theo lộ trình
  • Python Magics - Tư duy lập trình kết hợp trí tuệ nhân tạo
  • Combo Power BI Level 1 & Level 2
  • Combo Python Level 1 & Level 2
  • Combo SQL Level 1 & Level 2
  • Combo VBA Level 1 & Level 2
  • Combo Business Analyst Level 1 & Level 2
  • Combo Data Engineering Professional
• Chương trình học chuyển ngành và đầy đủ
  • Data Analyst Professional (Data Analyst with Python Track)
  • Data for Newbies Track
  • Data Science Track
  • Business Intelligence Track
  • Business Analyst Fast Track
  • Data Engineer Track
  • Business Intelligence Analyst On Google Platform Track
  • AI Engineer Track
  • Data Foundation

Doanh nghiệp

• Đào tạo doanh nghiệp
• Doanh nghiệp tiêu biểu
• Giải pháp doanh nghiệp

Lịch đào tạo

• Lịch đào tạo
• Giảng viên

Học viên

• Thành tích
• Sự kiện
• Câu hỏi thường gặp
• Dự án
• Tài khoản học viên

Bài viết Về chúng tôi

• Học viện Công nghệ MCI
• Việc làm tại MCI
• Liên hệ

Trang chủ

KHÓA HỌC

Chương trình học theo từng môn

Python Foundation in Data Analytics

Python for Machine Learning

SQL for Newbies: Data Analysis for Beginners

Database and SQL for Data Science

Analyzing and Visualizing Data on Power BI

Applying Power BI In Business Intelligence

Career Coaching

VBA Basic to Advanced

VBA Applications

Business Analyst for Beginners

Xem thêm

Chương trình học lộ trình

Python Magics - Tư duy lập trình kết hợp trí tuệ nhân tạo

Combo Power BI Level 1 & Level 2

Combo Python Level 1 & Level 2

Combo SQL Level 1 & Level 2

Combo VBA Level 1 & Level 2

Combo Business Analyst Level 1 & Level 2

Combo Data Engineering Professional

Chương trình học chuyển ngành và đầy đủ

Data Analyst Professional (Data Analyst with Python Track)

Data for Newbies Track

Data Science Track

Business Intelligence Track

Business Analyst Fast Track

Data Engineer Track

Business Intelligence Analyst On Google Platform Track

AI Engineer Track

Data Foundation

DOANH NGHIỆP

Đào tạo Doanh nghiệp

Doanh nghiệp tiêu biểu

Giải pháp doanh nghiệp

LỊCH ĐÀO TẠO

Lịch đào tạo

Giảng viên

HỌC VIÊN

Thành tích

Sự kiện

Câu hỏi thường gặp

Dự án

Tài khoản học viên

BÀI VIẾT

VỀ CHÚNG TÔI

Học viện Công nghệ MCI

Việc làm tại MCI

Liên hệ

Tìm kiếm

Đăng nhập

• Ms. Khánh Ly 0352 433 233

• Đăng nhập
• Đăng ký

×

Đăng nhập bằng tài khoản MCI của bạn

Remember Đăng nhập

Forgot password? Click Here

Đăng nhập với

Facebook Google

Tạo tài khoản MCI Để sử dụng đầy đủ tính năng học lập trình, phân tích dữ liệu và tham gia cộng đồng hơn 500,000 thành viên

Username: First name: Last name: Email: Password: Đăng ký

Tạo tài khoản với

Facebook Google Close

Đăng xuất

× Bạn có chắc chắn muốn đăng xuất không? Hủy OK Trang chủ>  Blog >  Kiến thức chuyên môn >  Câu lệnh delete trong sql, các cách sử dụng delete trong SQL

Câu lệnh delete trong sql, các cách sử dụng delete trong SQL

Lệnh delete trong sql được dùng để thực hiện chức năng xóa một, hoặc nhiều hàng trong SQL server, các ví dụ cơ bản về lệnh delete trong SQL server.

  19,934 lượt xem

Nội dung bài viết

Lệnh delete trong sql bao gồm những lệnh gì?

Lệnh delete trong sql được sử dụng như một công cụ để thực hiện chức năng xóa các hàng, cột, bảng trong một bảng cấu trúc dữ liệu SQl server. một số lệnh delete sử dụng trong sql server.

Sự khác nhau giữa câu lệnh DELETE với câu lệnh TRUNCATE TABLE trong SQL

câu lệnh delete trong sql là việc xóa toàn bộ dữ liệu bảng trong sql với các điều kiện khác nhau ví dụ:

Việc thực hiện câu lệnh truy vấn delete trong sql bao gồm câu lệnh với điều kiện where.

Ví dụ:

DELETE FROM employees

WHERE first_name = 'Sarah';

Ví dụ về SQL Server DELETE này sẽ xóa tất cả các bản ghi khỏi bảng nhân viên trong đó first_name là 'Sarah'.

Bạn có thể muốn kiểm tra số hàng sẽ bị xóa. Bạn có thể xác định số hàng sẽ bị xóa bằng cách chạy câu lệnh SELECT sau đây trước khi thực hiện xóa.

SELECT count(*)

FROM employees

WHERE first_name = 'Sarah';

Câu Lệnh truncate table trong Sql

câu lệnh TRUNCATE TABLE được dùng để xóa toàn bộ dữ liệu bảng có trong trong Sql server. Nó được thực hiện tương tự như câu lệnh delete mà không có điều kiện Where.

Cú Pháp:

TRUNCATE TABLE [database_name.] [schema_name.] table_name

[ WITH ( PARTITIONS ( partition_number

| partition_number TO partition_number ) ] ;

Ví dụ về câu lệnh TRUNCATE TABLE:

TRUNCATE TABLE employees;

Ví dụ này sẽ cắt bớt bảng được gọi là nhân viên và xóa tất cả các bản ghi khỏi bảng đó.

Nó sẽ tương đương với câu lệnh DELETE sau trong SQL Server:

DELETE FROM employees;

Cả hai câu lệnh này sẽ dẫn đến việc xóa tất cả dữ liệu từ bảng nhân viên . Sự khác biệt chính giữa hai điều này là bạn có thể khôi phục câu lệnh DELETE nếu bạn chọn, nhưng bạn không thể khôi phục câu lệnh TRUNCATE TABLE.

Câu lệnh drop table sql là gì? ví dụ về một số lệnh delete trong sql

Trong sql server, lệnh Delete DROP TABLE được dùng để xóa định nghĩa bảng và tất cả các dữ liệu, chỉ mục, ràng buộc, thông số của bảng.

Trước khi sử dụng lệnh delete DROP TABLE bạn phải xem xét, cân nhắc cẩn thận, vì khi lệnh này được thực hiện toàn bộ dữ liệu trong bảng sẽ bị xóa vĩnh viễn.

Cú Pháp thực hiện lệnh delete table trong sql:

cú pháp:

DROP TABLE [IF EXISTS] [database_name.][schema_name.]table_name;

trong đó:

• IF EXISTS có thể dùng hoặc không,
• database_name là tên database, có thể dùng hoặc không, schema_name là tên schema, có thể dùng hoặc không,
• table_name: là tên Table cần xóa trong lệnh delete trong sql

Lệnh delete table được sử dụng khá nhiều trong những lệnh delete trong sql server. Cùng xem một số ví dụ và cách thức thực hiện các lênh delete table trong SQL server.

Ví dụ 1: có một bảng bao gồm nhiều tên nhân viên bị lỗi muốn xóa toàn bộ bảng với table name: “Nhan Vien”

thực hiện cú pháp:

DROP TABLE nhan vien;

💯💯💯💯💯💯💯💯💯💯💯

Note: Để hiểu hơn về SQL bạn có thể tham khảo khóa học và nhận tư vấn Career Path từ đội ngũ chuyên gia tại đây:

link: https://bit.ly/3QzTaSU

Mã QR: https://i.imgur.com/H9zO26U.png

Một số lưu Ý khi sử dụng lệnh drop table trong SQL

Nếu sử dụng lệnh DROP table sql server, tất cả các tham chiếu, mối quan hệ với các bảng khác sẽ không còn hợp lệ, các ràng buộc tính toàn vẹn và cấp quyền truy cập bảng sẽ bị xóa bỏ. Nếu muốn sử dụng bảng lần nữa, bạn phải tái tạo lại bảng, thiết lập lại các ràng buộc toàn vẹn, đặc quyền truy cập và các mối quan hệ với các bảng khác.

Giới thiệu về lệnh drop column trong sql hay delete column trong sql.

những lúc chúng ta cần xóa nhiều cột không sử dụng hoặc đã lỗi thời khỏi bảng. Để thực hiện việc này, bạn sử dụng lệnh DELETE column trong SQl.

Với cú pháp như sau:

ALTER TABLE table_name

DROP COLUMN column_name;

Trong cú pháp này:

• Đầu tiên, chỉ định tên của bảng mà bạn muốn xóa cột.
• Thứ hai, chỉ định tên của cột mà bạn muốn xóa.

Nếu cột mà bạn muốn xóa có một CHECK ràng buộc, bạn phải xóa ràng buộc trước khi xóa cột. Ngoài ra, SQL Server không cho phép bạn xóa một cột có một PRIMARY KEY hoặc một FOREIGN KEY ràng buộc.

Nếu bạn muốn xóa nhiều cột cùng một lúc, bạn sử dụng cú pháp sau:

ALTER TABLE table_name

DROP COLUMN column_name_1, column_name_2,...;

Ngôn ngữ mã: SQL (Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc) ( sql )

Trong cú pháp này, bạn chỉ định các cột mà bạn muốn thả dưới dạng danh sách các cột được phân tách bằng dấu phẩy trong DROP COLUMN mệnh đề.

delete column trong sql ví dụ về sql server

Hãy tạo một bảng mới có tên sales.price_lists cho phần trình diễn.

CREATE TABLE sales.price_lists(

product_id int,

valid_from DATE,

price DEC(10,2) NOT NULL CONSTRAINT ck_positive_price CHECK(price >= 0),

discount DEC(10,2) NOT NULL,

surcharge DEC(10,2) NOT NULL,

note VARCHAR(255),

PRIMARY KEY(product_id, valid_from)

Câu lệnh sau loại bỏ note cột khỏi price_lists bảng:

ALTER TABLE sales.price_lists

DROP COLUMN note;

Cột giá có một CHECK ràng buộc, do đó, bạn không thể xóa nó. Nếu bạn cố gắng thực hiện câu lệnh sau, bạn sẽ gặp lỗi:.

ALTER TABLE sales.price_lists

DROP COLUMN price;

bài viết chia sẻ về lệnh delete trong sql, ví dụ và ứng dụng của delete trong xử lý dữ liệu. sự khác nhau giữa câu lệnh delete trong sql và câu lệnh Truncate table trong SQl.

Tìm hiểu thêm:

các dạng bài tập sql

sql server và cách download

Note: Để hiểu hơn về SQL bạn có thể tham khảo khóa học và nhận tư vấn Career Path từ đội ngũ chuyên gia tại đây:

link: https://bit.ly/3QzTaSU

Mã QR: https://i.imgur.com/H9zO26U.png

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng. Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp Đăng ký ngay

Các khóa học

Điện toán đám mây

• Data Engineer Track Specialized
• Combo Data Engineering Professional Hot
• Advanced AWS Cloud Data Engineer Specialized
• AWS Data Engineer for Beginners Specialized

Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu và Kĩ sư dữ liệu

• Combo Python Level 1 & Level 2 Bestseller
• Business Intelligence Track Hot
• Data Science Track Bestseller
• Data Analyst Professional (Data Analyst with Python Track) Bestseller

Phân tích kinh doanh, Chuyển đổi số

• RPA UiPath Nâng Cao: Chiến Thuật Automation Cho Chuyên Gia Specialized
• RPA UiPath cho Người Mới Bắt Đầu: Thành Thạo Automation Chỉ Trong 1 Ngày Specialized
• Business Analyst Fast Track Bestseller
• Combo Business Analyst Level 1 & Level 2 Bestseller
• Business Analyst for Beginners Bestseller

Chứng chỉ nghề nghiệp, Chứng chỉ quốc tế

• PL300-Microsoft Power BI Data Analyst Associate Bestseller

Đăng ký tư vấn khóa học

Số điện thoại*:

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

Họ và tên*:

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

Địa điểm học*: Hà Nội Hồ Chí Minh Online *Vui lòng chọn địa điểm học Khóa học: Phân tích dữ liệu (Data analytics) Khoa học dữ liệu (Data science) Kỹ sư dữ liệu (Data engineering) Lập trình ứng dụng (Software, Apps) Khác Giới tính*: Nam Nữ

*Vui lòng chọn giới tính

Bạn biết đến MCI qua*: Facebook Giới thiệu bạn bè Website MCI Kênh khác

*Vui lòng chọn 1 trường

Câu hỏi cho MCI (nếu có): Đăng ký tư vấn Đăng bình luận

Các bài viết liên quan

Tìm hiểu: Câu lệnh select trong SQL

Tìm hiểu cách sử dụng câu lệnh SELECT trong SQL để truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu với cú pháp dễ hiểu và ví dụ minh họa chi tiết.

Khai phá dữ liệu với SQL: Hướng dẫn cho người mới bắt đầu

Việc khai thác dữ liệu hiệu quả là rất quan trọng để ra quyết định chính xác. SQL (Structured Query Language) là công cụ chủ chốt giúp bạn thực hiện điều này bằng cách quản lý và phân tích dữ liệu. Bài viết này cung cấp hướng dẫn cơ bản về cách để khai phá dữ liệu với SQL hiệu quả, từ các câu lệnh đơn giản đến các kỹ thuật phân tích nâng cao, dành cho những người mới bắt đầu.

Phân tích Dữ liệu và Hiểu biết Khách hàng: Tối ưu hóa Trải nghiệm Người dùng

Phân tích dữ liệu là quá trình tổng hợp, xử lý, đánh giá và giải thích các dữ liệu liên quan đến hành vi của khách hàng, bao gồm lịch sử giao dịch, hoạt động trên trang web, tương tác với sản phẩm hoặc dịch vụ, đánh giá về chất lượng và sự hài lòng, và nhiều yếu tố khác. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng. Chúng tôi hy vọng rằng bài viết này sẽ cung cấp cho bạn kiến thức và kỹ năng cần thiết để phát triển doanh nghiệp của bạn.

Các bài viết liên quan

Tìm hiểu: Câu lệnh select trong SQL

Tìm hiểu cách sử dụng câu lệnh SELECT trong SQL để truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu với cú pháp dễ hiểu và ví dụ minh họa chi tiết.

Khai phá dữ liệu với SQL: Hướng dẫn cho người mới bắt đầu

Việc khai thác dữ liệu hiệu quả là rất quan trọng để ra quyết định chính xác. SQL (Structured Query Language) là công cụ chủ chốt giúp bạn thực hiện điều này bằng cách quản lý và phân tích dữ liệu. Bài viết này cung cấp hướng dẫn cơ bản về cách để khai phá dữ liệu với SQL hiệu quả, từ các câu lệnh đơn giản đến các kỹ thuật phân tích nâng cao, dành cho những người mới bắt đầu.

Phân tích Dữ liệu và Hiểu biết Khách hàng: Tối ưu hóa Trải nghiệm Người dùng

Phân tích dữ liệu là quá trình tổng hợp, xử lý, đánh giá và giải thích các dữ liệu liên quan đến hành vi của khách hàng, bao gồm lịch sử giao dịch, hoạt động trên trang web, tương tác với sản phẩm hoặc dịch vụ, đánh giá về chất lượng và sự hài lòng, và nhiều yếu tố khác. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng. Chúng tôi hy vọng rằng bài viết này sẽ cung cấp cho bạn kiến thức và kỹ năng cần thiết để phát triển doanh nghiệp của bạn.

Previous Next

Đăng ký tư vấn khóa học

Số điện thoại*:

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

Họ tên*:

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

Địa điểm học*: Hà Nội Hồ Chí Minh Online *Vui lòng chọn địa điểm học Khóa học: Phân tích dữ liệu (Data analytics) Khoa học dữ liệu (Data science) Kỹ sư dữ liệu (Data engineering) Lập trình ứng dụng (Software, Apps) Khác Giới tính*: Nam Nữ

*Vui lòng chọn giới tính

Bạn biết đến MCI qua*: Facebook Giới thiệu bạn bè Website MCI Kênh khác

*Vui lòng chọn 1 trường

Câu hỏi cho MCI (nếu có): Gửi Close Update

Xoá bình luận ?

Bạn có chắc chắn xoá bình luận này không? Huỷ Xoá bỏ

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ MCI

MCI Việt Nam

95.7k người theo dõi Theo dõi trang

Chương Trình Đào Tạo

Phân tích dữ liệu

Data Analyst Business Intelligence Python SQL Power BI Excel VBA

Khoa học dữ liệu

Data Science Python SQL Maths & Statistics Power BI

Kĩ sư dữ liệu

Data Engineering Javascript SQL NoSQL Hadoop Spark

Lập trình ứng dụng

Web App Development Mobile App Development Java NodeJS Javascript ReactJS Angular ReactNative Flutter Robotic Process Automation (RPA) IT Business Analyst

Hotline

Khiếu nại CEO: 0982 521 378

Khiếu nại dịch vụ CSKH: 024 7106 8368

Tư vấn khóa học: 0352.433.233

Tư vấn đào tạo doanh nghiệp: 0988.228.745

CSKH: cskh@mcivietnam.com

Chính sách bảo mật

CÔNG TY CỔ PHẦN GIẢI PHÁP CÔNG NGHỆ MCI. Mã số thuế: 0110397816. Địa chỉ: Tầng 5, Tòa nhà Star City, 23 Lê Văn Lương, Phường Nhân Chính, Thanh Xuân, Hà Nội.