SQL для тестировщика: шпаргалка

Тестировщику не нужен весь SQL — нужен SELECT, чтобы проверить, что записалось в базу, найти тестовые данные и подтвердить дефект фактами, а не догадками. Это та часть, которую спрашивают на собеседовании и используют каждый день.

Порядок частей запроса

SELECT   какие столбцы
FROM     из какой таблицы
JOIN     что присоединить
WHERE    фильтр по строкам
GROUP BY чем группировать
HAVING   фильтр по группам
ORDER BY сортировка
LIMIT    сколько строк

Порядок жёсткий: WHERE не может стоять после GROUP BY. А вот выполняется запрос иначе — сначала FROM, потом WHERE, потом GROUP BY, и только в конце SELECT. Отсюда правило: в WHERE нельзя ссылаться на псевдоним из SELECT, а в ORDER BY — можно.

Выборка и фильтр

SELECT id, email, created_at
FROM users
WHERE status = 'active'
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 20;

Условие	Что делает
= <> > < >= <=	Сравнение
BETWEEN 10 AND 20	Диапазон, границы включены
IN ('new', 'paid')	Одно из перечисленного
LIKE 'test%'	Начинается с «test»; % — любое число символов, _ — один
IS NULL / IS NOT NULL	Проверка на пустоту

JOIN — соединение таблиц

SELECT o.id, o.total, u.email
FROM orders o
JOIN users u ON u.id = o.user_id
WHERE o.created_at >= '2026-07-01';

Вид	Что возвращает	Когда нужен тестировщику
INNER JOIN	Только совпавшие пары	Заказы вместе с их авторами
LEFT JOIN	Все строки левой таблицы, справа NULL если пары нет	Поиск сирот: заказы без пользователя, товары без картинки
RIGHT JOIN	Зеркально LEFT	Редко: обычно проще поменять таблицы местами
FULL JOIN	Всё с обеих сторон	Сверка двух источников данных

Приём, который находит дефекты целостности:

SELECT o.id
FROM orders o
LEFT JOIN users u ON u.id = o.user_id
WHERE u.id IS NULL;   -- заказы, чей пользователь удалён

Группировка и подсчёт

SELECT status, COUNT(*) AS cnt, SUM(total) AS revenue
FROM orders
WHERE created_at >= '2026-07-01'
GROUP BY status
HAVING COUNT(*) > 5
ORDER BY revenue DESC;

• COUNT(*) считает строки, COUNT(col) — строки, где столбец не NULL. Разница между ними сама по себе диагностика.
• WHERE отсекает строки до группировки, HAVING — группы после.
• Всё, что в SELECT без агрегата, должно быть в GROUP BY.
• COUNT(DISTINCT user_id) — сколько уникальных покупателей.

Задачи из реальной работы

Найти дубли по e-mail — проверка уникальности:

SELECT email, COUNT(*)
FROM users
GROUP BY email
HAVING COUNT(*) > 1;

Проверить, что заказ записался целиком — после прохождения сценария:

SELECT o.id, o.status, o.total, COUNT(i.id) AS items, SUM(i.price * i.qty) AS calc
FROM orders o
JOIN order_items i ON i.order_id = o.id
WHERE o.id = 10432
GROUP BY o.id, o.status, o.total;

Если total и calc разошлись — это дефект расчёта, и у вас уже есть доказательство для репорта.

Подготовить тестовые данные — найти пользователя, у которого ровно то, что нужно:

SELECT u.id, u.email, COUNT(o.id) AS orders
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON o.user_id = u.id
GROUP BY u.id, u.email
HAVING COUNT(o.id) = 0;   -- пользователи без единого заказа

Второй по величине заказ — любимый вопрос на собеседовании:

SELECT total FROM orders ORDER BY total DESC LIMIT 1 OFFSET 1;

Пять ошибок, на которых спотыкаются

1. = NULL вместо IS NULL.
2. Забыли условие в JOIN — получили декартово произведение и «лишние» строки.
3. Столбец в SELECT без агрегата и без GROUP BY.
4. LIKE '%text%' на большой таблице — запрос висит, индекс не работает.
5. Сравнение даты со временем: created_at = '2026-07-01' не найдёт запись, созданную в 14:30. Нужен диапазон или приведение к дате.

Всё это можно прогнать прямо в браузере: SQL-тренажёр с учебной базой магазина — ваш запрос выполняется по-настоящему и сверяется с эталоном. Разбор с нуля — в открытом уроке SQL для тестировщика.