तालिका में डेटा हटाना

5.1 कथन से हटाएं

SQL में डेटा हटाना आसान है। आप पूरी तरह से बहुत जल्दी सब कुछ हटा सकते हैं, और कोई आपसे पुष्टि के लिए भी नहीं कहेगा।

आइए सबसे सरल परिदृश्य से शुरू करें: तालिका में एक पंक्ति को कैसे हटाएं ।

यह वह परिदृश्य है जिसे आप सबसे अधिक बार देखेंगे, यह आमतौर पर एक विशिष्ट रिकॉर्ड का विलोपन होता है, और मानक क्वेरी आमतौर पर इस तरह दिखाई देती है:

DELETE FROM table
WHERE id = 133;

यह एकमात्र क्वेरी है जहां आपको कॉलम के नाम निर्दिष्ट करने की आवश्यकता नहीं है: आखिरकार, पंक्तियों में डेटा तुरंत हटा दिया जाता है।

दूसरा परिदृश्य उन पंक्तियों को हटा रहा है जो आईडी सूची द्वारा दी गई हैं , यहाँ सब कुछ भी काफी सरल है:

DELETE FROM table
WHERE id IN (1, 2, 3, …);

तीसरा परिदृश्य उन पंक्तियों को हटाना है जो एक निश्चित स्थिति से मेल खाती हैं:

DELETE FROM table
WHERE condition;

मान लीजिए कि हम अपने सभी प्रोग्रामर को आग लगाना चाहते हैं, तो हमें एक अनुरोध लिखने की जरूरत है जैसे:

DELETE FROM employee
WHERE occupation = 'Programmer';

और अंत में, यदि आप सभी रिकॉर्ड हटाना चाहते हैं, तो आप इस तरह एक क्वेरी लिख सकते हैं:

DELETE FROM table

यह सरल क्वेरी तालिका से सभी रिकॉर्ड निकालने के लिए पर्याप्त है। वैसे, इस मामले में कोई Ctrl + Z नहीं होगा। पुनर्प्राप्ति की संभावना के बिना रिकॉर्डिंग को केवल हटा दिया जाता है और बस इतना ही। इसलिए अधिक बार बैकअप बनाएं ।

5.2 सब कुछ हटाना

त्वरित निष्कासन (उपयोगकर्ताओं के लिए सिरदर्द जोड़ने के लिए) के लिए, SQL में कुछ और कमांड हैं।

तालिका में सभी डेटा को जल्दी से कैसे हटाएं? ऑपरेटर का प्रयोग करें TRUNCATE:

TRUNCATE TABLE table

तालिका के नाम में एक टाइपो - और कुछ दिनों की डेटा रिकवरी आपको प्रदान की जाती है। खुश रहें कि आप डेटाबेस व्यवस्थापक नहीं हैं।

यदि आपको न केवल तालिका में डेटा को हटाने की आवश्यकता है, बल्कि स्वयं तालिका को भी हटाने की आवश्यकता है, तो इसके लिए एक ऑपरेटर DROP है :

DROP TABLE table

वैसे, डेटाबेस स्कीमा के साथ समान विकल्प हैं । यदि आप स्वयं डेटाबेस को हटाना चाहते हैं, तो:

DROP SCHEME database

या:

DROP DATABASE database

आप हटाने के लिए DROP का उपयोग भी कर सकते हैं:

• आयोजन
• समारोह
• प्रक्रिया
• अनुक्रमणिका
• देखना
• चालू कर देना

और यहाँ डेटा विलोपन से संबंधित कुछ रोचक कहानियाँ हैं:

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