はじめに
このプロジェクトでは、MySQL データベースから情報を照会して取得する方法を学びます。具体的には、MySQL データベースにアクセスする方法、既存のデータベースをインポートする方法、および都市の ID に基づいて都市に関する情報を取得するための SQL クエリを実行する方法を学びます。
👀 プレビュー
MariaDB [world]> SOURCE /home/labex/project/getTen.sql;
+----+----------------+-------------+---------------+------------+
| ID | Name | CountryCode | District | Population |
+----+----------------+-------------+---------------+------------+
| 1 | Kabul | AFG | Kabol | 1780000 |
| 2 | Qandahar | AFG | Qandahar | 237500 |
| 3 | Herat | AFG | Herat | 186800 |
| 4 | Mazar-e-Sharif | AFG | Balkh | 127800 |
| 5 | Amsterdam | NLD | Noord-Holland | 731200 |
| 6 | Rotterdam | NLD | Zuid-Holland | 593321 |
| 7 | Haag | NLD | Zuid-Holland | 440900 |
| 8 | Utrecht | NLD | Utrecht | 234323 |
| 9 | Eindhoven | NLD | Noord-Brabant | 201843 |
| 10 | Tilburg | NLD | Noord-Brabant | 193238 |
+----+----------------+-------------+---------------+------------+
10 rows in set (0.000 sec)
🎯 タスク
このプロジェクトでは、以下を学びます。
sudoコマンドを使ってパスワードなしで MySQL にアクセスする方法- 既存の SQL データベースを MySQL にインポートする方法
- ID に基づいて都市情報を取得するための SQL クエリを書き、実行する方法
🏆 成果
このプロジェクトを完了すると、以下のことができるようになります。
- MySQL データベースにアクセスして操作する方法を理解する
- データベースから特定のデータを取得するための SQL クエリを書く
- 現実世界のデータ取得問題を解決するために SQL の知識を適用する
MySQL にアクセスしてデータベースをインポートする
このステップでは、パスワードなしで sudo コマンドを使って MySQL にアクセスし、world.sql データベースをインポートする方法を学びます。
- ターミナルを開き、MySQL サービスを起動します。
sudo service mysql start
sudoコマンドを使って MySQL にアクセスします。
sudo mysql
world.sqlデータベースを MySQL にインポートします。
MariaDB [(none)]> SOURCE /home/labex/project/world.sql;
これにより、world データベースが MySQL 環境にインポートされます。
都市情報を照会する
このステップでは、city テーブルから ID が 10 以下の都市のすべての情報を照会する方法を学びます。
getTen.sqlファイルを開き、次の SQL クエリを追加します。
SELECT * FROM city
WHERE ID <= 10;
このクエリは、ID が 10 以下の都市のすべての情報を取得します。
getTen.sqlファイルを保存します。- MySQL で
getTen.sqlスクリプトを実行します。
MariaDB [world]> SOURCE /home/labex/project/getTen.sql;
これにより、SQL クエリが実行され、結果が表示されます。
結果を確認する
このステップでは、前のステップで実行した SQL クエリの結果を検証します。
getTen.sql スクリプトの出力は、以下に似たものになるはずです。
+----+----------------+-------------+---------------+------------+
| ID | Name | CountryCode | District | Population |
+----+----------------+-------------+---------------+------------+
| 1 | Kabul | AFG | Kabol | 1780000 |
| 2 | Qandahar | AFG | Qandahar | 237500 |
| 3 | Herat | AFG | Herat | 186800 |
| 4 | Mazar-e-Sharif | AFG | Balkh | 127800 |
| 5 | Amsterdam | NLD | Noord-Holland | 731200 |
| 6 | Rotterdam | NLD | Zuid-Holland | 593321 |
| 7 | Haag | NLD | Zuid-Holland | 440900 |
| 8 | Utrecht | NLD | Utrecht | 234323 |
| 9 | Eindhoven | NLD | Noord-Brabant | 201843 |
| 10 | Tilburg | NLD | Noord-Brabant | 193238 |
+----+----------------+-------------+---------------+------------+
10 rows in set (0.000 sec)
この出力は、チャレンジで要求されているように、ID が 10 以下の都市の情報を示しています。
まとめ
おめでとうございます!このプロジェクトを完了しました。実力を向上させるために、LabEx でさらに多くの実験を行って練習してください。
