WS 2010/11 Datenbanksysteme Fr 15:15 16:45 R Vorlesung #5. SQL (Teil 3)

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "WS 2010/11 Datenbanksysteme Fr 15:15 16:45 R 1.008. Vorlesung #5. SQL (Teil 3)"

Transkript

1 Vorlesung #5 SQL (Teil 3)

2 Fahrplan Besprechung der Übungsaufgaben Rekursion Rekursion in SQL-92 Rekursion in DBMS- Dialekten (Oracle und DB2) Views (Sichten) - gespeicherte Abfragen Gewährleistung der logischen Datenunabhängigkeit Modellierung von Generalisierung UPDATE-fähige Sichten Datenintegrität Statische und dynamische Bedingungen Referentielle Integrität (primary key, foreign key) Propagieren der Primärschlüsselveränderungen (cascade) Ausblick Vorlesung #6, SQL Teil 4 Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 2

3 Rekursion Rekursive Relation voraussetzen in UNI Schema voraussetzen : {[Vorgänger, Nachfolger]} Welche Vorlesungen muss man hören, um die Vorlesung Der Wiener Kreis zu verstehen? SELECT Vorgaenger FROM voraussetzen vs, Vorlesungen vo WHERE vs.nachfolger = vo.vorlnr AND vo.titel = 'Der Wiener Kreis' ; Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 3

4 Rekursion (2) Das sind aber nur die direkten Vorgänger, bzw. Vorgänger erster Stufe! Wie bekommt man alle? Zunächst Vorgänger zweiter Stufe: SELECT Vorgaenger FROM voraussetzen WHERE Nachfolger IN (SELECT Vorgaenger FROM voraussetzen, Vorlesungen WHERE Nachfolger = VorlNr AND Titel = 'Der Wiener Kreis'); Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 4

5 Rekursion (3) SELECT Vogänger FROM voraussetzen WHERE Nachfolger IN (SELECT Vorgänger Entschachtelung SELECT v1.vogänger FROM voraussetzen, Vorlesungen WHERE Nachfolger = VorlNr AND Titel = `Der Wiener Kreis ); FROM voraussetzen v1, voraussetzen v2, Vorlesungen v WHERE v1.nachfolger = v2.vorgänger AND v2.nachfolger = v.vorlnr AND v.titel = `Der Wiener Kreis ; Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 5

6 Rekursion (4) Man kann die gewonnene entschachtelte Abfrage verallgemeinern für die Vorgänger n-ten Stufe SELECT v1.vogänger FROM voraussetzen v1,..., voraussetzen v_n-1, voraussetzen vn, Vorlesungen v WHERE v1.nachfolger = v2.vorgänger AND... AND v_n-1.nachfolger, vn.vorgänger AND vn.nachfolger = v.vorgänger AND v.titel = `Der Wiener Kreis ; Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 6

7 Rekursion (5) (-) sehr umständlich zu formulieren (-) ineffizient bei der Durchführung (-) leider in SQL-Standard nicht anders möglich SQL ist nicht Turing-vollständig, SQL ist deklarativ, keine Schleifen, keine Kontrollverzweigungen, keine GO TO, JUMP Befehle oder ähnliches Das Finden aller Vorgänger nennt man allgemein Berechnen der transitiver Hülle Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 7

8 Rekursion (6) Transitive Hülle voraussetzen Der Wiener Kreis Wissenschaftstheorie Bioethik Erkenntnistheorie Ethik Mäeutik Grundzüge Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 8

9 Rekursion (7) Transitive Hülle trans A,B (R)= {(a,b) k IN ( Γ1,..., Γk R ( Γ1.A= Γ2.B Λ M Γk-1.A= Γk.B Λ Γ1.A= a Λ Γk.B= b))} Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 9

10 Rekursion (8) Oracle CONNECT BY Konstrukt select Titel from Vorlesungen where VorlNr in (select Vorgaenger from voraussetzen CONNECT BY Nachfolger = PRIOR Vorgaenger START WITH Nachfolger = (select VorlNr from Vorlesungen where Titel= 'Der Wiener Kreis')); Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 10

11 Rekursion (9) in IBM DB2 with TransVorl (Vorg, Nachf) as (select Vorgaenger, Nachfolger from voraussetzen union all select t.vorg, v.nachfolger from TransVorl t, voraussetzen v where t.nachf= v.vorgaenger) select Titel from Vorlesungen where VorlNr in (select Vorg from TransVorl where Nachf in (select VorlNr from Vorlesungen where Titel= 'Der Wiener Kreis') ); Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 11

12 Sichten (VIEWs) Aussenstehende d.h. Datenbank-Benutzer wollen wissen, welcher Professor welche Vorlesungen liest? Benutzer wissen nichts von Schlüsseln (künstliche IDs), JOINs, verschiedenen Tabellen usw. CREATE VIEW ProfVorlesung AS SELECT Name, Titel FROM Professoren, Vorlesungen WHERE PersNr = gelesenvon; Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 12

13 Sichten (2) SELECT * FROM ProfVorlesung; NAME Kant (+) Wir zeigen den Benutzern genau das, was Sie sehen wollen Benutzerfreundlichkeit (+) Wir können die Informationen verbergen, die Benutzer nicht sehen wollen oder nicht sehen dürfen Datenschutz und Sicherheit (+) Wir können darunterliegende Basis-Tabellen verändern. Solange die Sichten angepasst werden, merken die Benutzer nichts logische Datenunabhängigkeit... TITEL Grundzuege... Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 13

14 Sichten (3) - logische Datenunabhängigkeit Benutzer 1 Benutzer 2 Logische Datenunabhängigkeit Physische Datenunabhängigkeit Sicht 1 Sicht 2 Sicht 3 Relation 1 Relation 2 Relation 3 Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 14

15 Sichten (4) Beispiel logische Datenunabhängigkeit Studenten CREATE VIEW ProfVorlesung AS SELECT Name, Titel FROM Professoren, Vorlesungen WHERE PersNr = gelesenvon; ProfVerlesung Internet-Besucher CREATE VIEW ProfVorlesung AS SELECT Name, Titel FROM Dozenten NATURAL JOIN lesen NATURAL JOIN Kurse; Professoren Vorlesungen lesen Kurse Dozenten Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 15

16 Sichten (5) Modellierung der Generalisierungen Im relationalen Modell lassen sich Inklusion und Vererbung nicht elegant modellieren Angestellte : {[PersNr,Name]} Professoren: {[PersNr,Rang,Raum]} Assistenten: {[PersNr,Fachgebiet,Boss]} Wenn man die Relationen eins zu eins in eine SQL Datenbank umsetzt, muss man sehr oft explizit joinen, z.b. jedes Mal, wenn man den Namen (oder nach dem Namen) eines Professors oder eines Assistenten sucht. Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 16

17 Sichten (6) Untertyp als Sicht create table Angestellte (PersNr integer not null, Name varchar (30) not null); create table ProfDaten (PersNr integer not null, Rang character(2), Raum integer); create table AssiDaten (PersNr integer not null, Fachgebiet varchar(30), Boss integer); create view Professoren as select * from Angestellte a, ProfDaten d where a.persnr=d.persnr; create view Assistenten as select * from Angestellte a, AssiDaten d where a.persnr=d.persnr; Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 17

18 Sichten (7) Obertyp als Sicht createtable Professoren (PersNrinteger, Name varchar (30), Rang character (2), Raum integer); create table Assistenten (PersNr integer, Name varchar (30), Fachgebiet varchar (30), Boss integer); create view Angestellte as (select PersNr, Name from Professoren) union (select PersNr, Name from Assistenten); Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 18

19 Sichten (8) Modellierung der Generalisierungen Sowohl Untertypen als auch Obertypen kann man als Sichten modellieren Erste Alternative: Obertyp(en) als Sicht(en), Untertyp(en) als Tabelle(n) Zweite Alternative: Obertyp(en) als Tabelle(n), Untertyp(en) als Sicht(en) Man spart sich bei den Zugriffen zusätzliche Joins, aber es entstehen Probleme beim Ändern oder Hinzufügen der Daten, da Sichten i.a. nicht veränderbar sind Die Zugriffe auf Tabellen sind i.a. Schneller und hinsichtlich der Datenänderungen unproblematisch, so dass man die Sichten für unwichtigere Entities nimmt Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 19

20 Sichten (9) UPDATE-Fähigkeit Sichten sind immer veränderbar im Bezug auf DDL- Operation, hier ist aber DML gemeint! Sichten sind i.a. nicht UPDATE fähig, da das DBMS bei einer UPDATE, DELETE oder INSERT Operation auf einer Sicht nicht weiß, welche Basis-Tabelle wie zu verändern ist: wenn Sichten Duplikatelimierung und Aggregatfunktionen (DISTINCT, GROUP BY usw.) beinhalten wenn der Schlüssel der zugrundeliegenden Tabelle(n) nicht enthalten ist Wenn durch das INSERT, UPDATE oder DELETE Statement mehr als eine Tabelle referenziert wird Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 20

21 Sichten (10) UPDATE-Fähigkeit Beispiel einer nicht UPDATABLE View: create view WieHartAlsPrüfer (PersNr, Durchschnittsnote) as select PersNr, avg(note) from prüfen group by PersNr; alle Sichten theoretisch änderbare Sichten in SQL änderbare Sichten Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 21

22 Datenintegrität Integitätsbedingungen bis jetzt Schlüssel Eindeutigkeit Beziehungskardinalitäten (min,max Notation) Attributdomänen (NUMBER, CHAR, DATE) Inklusion bei Generalisierung (Untertyp immer im Obertyp enthalten) statische Integritätsbedingungen Bedingungen an den Zustand der Datenbasis Mit Datenbank-CONSTRAINTs realisiert dynamische Integritätsbedingungen Bedingungen an Zustandsübergänge Mit Datenbank-TRIGGERn realisiert * engl. CONSTRAINT = Bedingung, TRIGGER = Auslöser Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 22

23 Statische CONSTRAINTs NOT NULL UNIQUE CHECK (Regel) Vorisicht: CHECK ist auch dann erfüllt, wenn der logische Vergleich einen NULL-Wert zurückliefert CREATE TABLE MyProfessoren ( PersNr NUMBER(5,0) UNIQUE, Name VARCHAR2(30) NOT NULL, Rang CHAR(2) CHECK (Rang IN ('C1', 'C2', 'C3','C4') ) ); Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 23

24 Statische CONSTRAINTs (2) Man kann CONSTRAINTs nachträglich definieren ALTER TABLE myprofessoren ADD CHECK (Rang IN ('C1', 'C2', 'C3','C4') ); löschen, verändern, suchen, auflisten, ein- und ausschalten, validieren (siehe SQL-Manual des jeweiligen DBMS, hier Oracle Syntax für das Löschen) ALTER TABLE myprofessoren DROP CONSTRAINT sys_c003798; Dynamische Constraints mit Triggern nächstes Mal (Vorlesung #9) Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 24

25 Referentielle Integrität Sorgt dafür, dass die Beziehung zwischen dem Primärschlüssel und dem Fremdschlüssel bestehen bleibt (dass die Referenz - der Verweis - erhalten bleibt) Fremdschlüssel müssen auf existierende Tupel verweisen oder einen Nullwert enthalten Beispiel gelesenvon PersNr CREATE TABLE Professoren (PersNr INTEGER PRIMARY KEY...) (CREATE TABLE Vorlesungen gelesenvon INTEGER REFERENCES Professoren...) Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 25

26 Referentielle Integrität (2) Schlüsselkandidat UNIQUE CONSTRAINT Primärschlüssel PRIMARY KEY Fremdschlüssel FOREIGN KEY (auch implizit durch das Wort REFERENCES in Tabellen- Definition) FOREIGN KEYs können auch NULL Werte enthalten UNIQUE FOREIGN KEY modelliert 1:1 Beziehung Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 26

27 Einhaltung referentieller Integrität Änderung von referenzierten Daten Default: Zurückweisen der Änderungsoperation Propagieren der Änderungen: cascade Verweise auf Nullwert setzen: set null Dies ergibt folgende Möglichkeiten bei der Festlegung des CONSTRAINTs in der Tabellen- Definition ON [ UPDATE DELETE ] [ SET NULL CASCADE ] Kaskadierendes Löschen mit Vorsicht geniessen! Beispiel: wenn in Vorlesungen und hören kaskadierend gelöscht wird, verliert man die beim Löschen eines Professors die Information welcher Student was gehört hat. Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 27

28 UNI Schema mit Constraints Kemper Seite 157 URL: siehe Übungsblätter #4 und #5 Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 28

29 Fazit und Ausblick Fazit SQL Teil 1 bis 3 SQL Teil 1 Datentypen, einfache Abfragen SQL Teil 2 komplexe Abfragen, Unterabfragen SQL Teil 3 Rekursion, Views, Constraints Ausblick SQL Teil 4 Trigger Prozedurale Erweiterungen (PL/SQL) Einbettung in C,C++,Java SQL Schnittstellen JDBC,ODBC Query By Example QBE Bojan Milijaš, Vorlesung #5 - SQL (Teil 3) 29

30 Vorlesung #5 Ende

Datenbanken. Datenintegrität + Datenschutz. Tobias Galliat. Sommersemester 2012

Datenbanken. Datenintegrität + Datenschutz. Tobias Galliat. Sommersemester 2012 Datenbanken Datenintegrität + Datenschutz Tobias Galliat Sommersemester 2012 Professoren PersNr Name Rang Raum 2125 Sokrates C4 226 Russel C4 232 2127 Kopernikus C3 310 2133 Popper C3 52 2134 Augustinus

Mehr

Referentielle Integrität

Referentielle Integrität Datenintegrität Integitätsbedingungen Schlüssel Beziehungskardinalitäten Attributdomänen Inklusion bei Generalisierung statische Integritätsbedingungen Bedingungen an den Zustand der Datenbasis dynamische

Mehr

Referentielle Integrität

Referentielle Integrität Datenintegrität Integitätsbedingungen Schlüssel Beziehungskardinalitäten Attributdomänen Inklusion bei Generalisierung statische Integritätsbedingungen Bedingungen an den Zustand der Datenbasis dynamische

Mehr

Informatik für Ökonomen II: Datenintegrität. Prof. Dr. Carl-Christian Kanne

Informatik für Ökonomen II: Datenintegrität. Prof. Dr. Carl-Christian Kanne Informatik für Ökonomen II: Datenintegrität Prof. Dr. Carl-Christian Kanne 1 Konsistenzbedingungen DBMS soll logische Datenintegrität gewährleisten Beispiele für Integritätsbedingungen Schlüssel Beziehungskardinalitäten

Mehr

Datenintegrität. Einschränkung der möglichen Datenbankzustände und -übergänge auf die in der Realität möglichen

Datenintegrität. Einschränkung der möglichen Datenbankzustände und -übergänge auf die in der Realität möglichen Datenintegrität Einschränkung der möglichen Datenbankzustände und -übergänge auf die in der Realität möglichen Formulierung von Integritätsbedingungen ist die wichtigste Aufgabe des DB-Administrators!

Mehr

Datenintegrität. Arten von Integritätsbedingungen. Statische Integritätsbedingungen. Referentielle Integrität. Integritätsbedingungen in SQL.

Datenintegrität. Arten von Integritätsbedingungen. Statische Integritätsbedingungen. Referentielle Integrität. Integritätsbedingungen in SQL. Datenintegrität Arten von Integritätsbedingungen Statische Integritätsbedingungen Referentielle Integrität Integritätsbedingungen in SQL Trigger 1 Datenintegrität Einschränkung der möglichen Datenbankzustände

Mehr

Datenintegrität. Bisherige Integritätsbedingungen

Datenintegrität. Bisherige Integritätsbedingungen Datenintegrität Integitätsbedingungen chlüssel Beziehungskardinalitäten Attributdomänen Inklusion bei Generalisierung statische Bedingungen an den Zustand der Datenbasis dynamische Bedingungen an Zustandsübergänge

Mehr

Datenintegrität. Einschränkung der möglichen Datenbankzustände und -übergänge auf die in der Realität möglichen

Datenintegrität. Einschränkung der möglichen Datenbankzustände und -übergänge auf die in der Realität möglichen Datenintegrität Einschränkung der möglichen Datenbankzustände und -übergänge auf die in der Realität möglichen Formulierung von Integritätsbedingungen ist die wichtigste Aufgabe des DB-Administrators!

Mehr

SQL. SQL: Structured Query Language. Früherer Name: SEQUEL. Standardisierte Anfragesprache für relationale DBMS: SQL-89, SQL-92, SQL-99

SQL. SQL: Structured Query Language. Früherer Name: SEQUEL. Standardisierte Anfragesprache für relationale DBMS: SQL-89, SQL-92, SQL-99 SQL Früherer Name: SEQUEL SQL: Structured Query Language Standardisierte Anfragesprache für relationale DBMS: SQL-89, SQL-92, SQL-99 SQL ist eine deklarative Anfragesprache Teile von SQL Vier große Teile:

Mehr

Grundlagen des relationalen l Modells

Grundlagen des relationalen l Modells Grundlagen des relationalen l Modells Seien D 1, D 2,..., D n Domänen (~Wertebereiche) Relation: R D 1 x... x D n Bsp.: Telefonbuch string x string x integer Tupel: t R Bsp.: t = ( Mickey Mouse, Main Street,

Mehr

Kapitel 5 Dr. Jérôme Kunegis. SQL: Grundlagen. WeST Institut für Web Science & Technologien

Kapitel 5 Dr. Jérôme Kunegis. SQL: Grundlagen. WeST Institut für Web Science & Technologien Kapitel 5 Dr. Jérôme Kunegis SQL: Grundlagen WeST Institut für Web Science & Technologien Lernziele Kenntnis der Grundkonzepte von SQL Fähigkeit zur praktischen Anwendung von einfachen SQL-Anweisungen

Mehr

VO Datenmodellierung. Katrin Seyr

VO Datenmodellierung. Katrin Seyr Datenintegrität Datenintegrität VO Datenmodellierung Katrin Seyr Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien Katrin Seyr Seite 1 Datenintegrität 1. Überblick Überblick 1 Überblick 2 Integritätsbedingungen

Mehr

Semantische Integrität (auch: Konsistenz) der in einer Datenbank gespeicherten Daten als wichtige Anforderung

Semantische Integrität (auch: Konsistenz) der in einer Datenbank gespeicherten Daten als wichtige Anforderung 6. Datenintegrität Motivation Semantische Integrität (auch: Konsistenz) der in einer Datenbank gespeicherten Daten als wichtige Anforderung nur sinnvolle Attributwerte (z.b. keine negativen Semester) Abhängigkeiten

Mehr

6. Sichten, Integrität und Zugriffskontrolle. Vorlesung "Informa=onssysteme" Sommersemester 2015

6. Sichten, Integrität und Zugriffskontrolle. Vorlesung Informa=onssysteme Sommersemester 2015 6. Sichten, Integrität und Zugriffskontrolle Vorlesung "Informa=onssysteme" Sommersemester 2015 Überblick Sichten Integritätsbedingungen Zugriffsrechte SQL- Schema und SQL- Katalog Das Informa=onsschema

Mehr

Objektrelationale und erweiterbare Datenbanksysteme

Objektrelationale und erweiterbare Datenbanksysteme Objektrelationale und erweiterbare Datenbanksysteme Erweiterbarkeit SQL:1999 (Objekt-relationale Modellierung) In der Vorlesung werden nur die Folien 1-12 behandelt. Kapitel 14 1 Konzepte objekt-relationaler

Mehr

Objektrelationale Datenbanken

Objektrelationale Datenbanken Vorlesung Datenbanksysteme vom 26.11.2008 Objektrelationale Datenbanken Konzepte objektrelationaler DBs SQL:1999 OO vs. OR Konzepte objektrelationaler Datenbanken Große Objekte (LOBs: Large Objects) Mengenwertige

Mehr

Bibliografische Informationen digitalisiert durch http://d-nb.info/995021198

Bibliografische Informationen digitalisiert durch http://d-nb.info/995021198 Auf einen Blick 1 Einleitung 15 2 Datenbankentwurf 23 3 Datenbankdefinition 43 4 Datensätze einfügen (INSERT INTO) 95 5 Daten abfragen (SELECT) 99 6 Daten aus mehreren Tabellen abfragen (JOIN) 143 7 Unterabfragen

Mehr

Wie definieren wir das Relationen-

Wie definieren wir das Relationen- Wie definieren wir das Relationen- schema für eine Datenbank? Professoren PersNr Name Rang Raum 2125 Sokrates C4 226 2126 Russel C4 232 2127 Kopernikus C3 310 2133 Popper C3 52 2134 Augustinus C3 309 2136

Mehr

Einführung in SQL. Sprachumfang: Indizes. Datensätzen. Zugriffsrechten

Einführung in SQL. Sprachumfang: Indizes. Datensätzen. Zugriffsrechten Einführung in SQL Die Sprache SQL (Structured Query Language) ist eine Programmiersprache für relationale Datenbanksysteme, die auf dem ANSI-SQL-Standard beruht. SQL wird heute von fast jedem Datenbanksystem

Mehr

mit Musterlösungen Prof. Dr. Gerd Stumme, Dipl.-Inform. Christoph Schmitz 11. Juni 2007

mit Musterlösungen Prof. Dr. Gerd Stumme, Dipl.-Inform. Christoph Schmitz 11. Juni 2007 6. Übung zur Vorlesung Datenbanken im Sommersemester 2007 mit Musterlösungen Prof. Dr. Gerd Stumme, Dipl.-Inform. Christoph Schmitz 11. Juni 2007 Aufgabe 1: Rekursion Betrachten Sie die folgende Tabelle

Mehr

WS 2010/11 Datenbanksysteme Fr 15:15 16:45 R 1.008. Vorlesung #6. SQL (Teil 4)

WS 2010/11 Datenbanksysteme Fr 15:15 16:45 R 1.008. Vorlesung #6. SQL (Teil 4) Vorlesung #6 SQL (Teil 4) Fahrplan Besprechung der Übungsaufgaben Einschub: Self Joins (relevant fürs Praktikum) Dynamische Intergritätsbedingungen, das Trigger - Konzept von Oracle Prozedurale Erweiterungen,

Mehr

Views in SQL. 2 Anlegen und Verwenden von Views 2

Views in SQL. 2 Anlegen und Verwenden von Views 2 Views in SQL Holger Jakobs bibjah@bg.bib.de, holger@jakobs.com 2010-07-15 Inhaltsverzeichnis 1 Wozu dienen Views? 1 2 Anlegen und Verwenden von Views 2 3 Schreibfähigkeit von Views 3 3.1 Views schreibfähig

Mehr

Informations- und Wissensmanagement

Informations- und Wissensmanagement Übung zur Vorlesung Informations- und Wissensmanagement (Übung 1) Frank Eichinger IPD, Lehrstuhl für Systeme der Informationsverwaltung Zur Person Beruflicher Hintergrund Studium an der TU Braunschweig

Mehr

SQL-Vertiefung. VU Datenbanksysteme. Reinhard Pichler

SQL-Vertiefung. VU Datenbanksysteme. Reinhard Pichler SQL-Vertiefung VU Datenbanksysteme Reinhard Pichler Arbeitsbereich Datenbanken und Artificial Intelligence Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien Wintersemester 2015/16 Gliederung

Mehr

Datenbanksysteme Kapitel: SQL Data Definition Language

Datenbanksysteme Kapitel: SQL Data Definition Language Datenbanksysteme Kapitel: SQL Data Definition Language Prof. Dr. Peter Chamoni Mercator School of Management Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Business Intelligence Prof. Dr. Peter Chamoni - Prof.

Mehr

Datenintegrität, Views und Zugriffsrechte

Datenintegrität, Views und Zugriffsrechte Kapitel 11 Dr. Jérôme Kunegis Datenintegrität, Views und Zugriffsrechte WeST Web Science & Technologien Lernziele Verankerung von Integritätsregeln in DB effektivere Integritätssicherung einfachere Anwendungsprogrammierung

Mehr

Microsoft SQL-Server 2000. Enterprise-Manager

Microsoft SQL-Server 2000. Enterprise-Manager Kapitel 7: SQL Microsoft SQL-Server 2000 Server: Client: Enterprise-Manager Query-Analyzer Installation Query Analyzer Tunnel mit Putty Tunnel mit Putty SQL: Geschichte 1970: System R mit Abfragesprache

Mehr

Inhalt. Ein Einführung in die Nutzung von SQL-Datenbanken am Beispiel Oracle. Daten und Tabellen - ein Beispiel. Daten und Tabellen - Normalisierung

Inhalt. Ein Einführung in die Nutzung von SQL-Datenbanken am Beispiel Oracle. Daten und Tabellen - ein Beispiel. Daten und Tabellen - Normalisierung Inhalt Ein Einführung in die Nutzung von SQL-Datenbanken am Beispiel Oracle Daten und Tabellen Normalisierung, Beziehungen, Datenmodell SQL - Structured Query Language Anlegen von Tabellen Datentypen (Spalten,

Mehr

ISU 1. Ue_08/02_Datenbanken/SQL. 08 Datenbanken. Übung. SQL Einführung. Eckbert Jankowski. www.iit.tu-cottbus.de

ISU 1. Ue_08/02_Datenbanken/SQL. 08 Datenbanken. Übung. SQL Einführung. Eckbert Jankowski. www.iit.tu-cottbus.de 08 Datenbanken Übung SQL Einführung Eckbert Jankowski www.iit.tu-cottbus.de Datenmodell (Wiederholung, Zusammenfassung) Objekte und deren Eigenschaften definieren Beziehungen zwischen den Objekten erkennen/definieren

Mehr

4.14.3 Bedingungen über Werte. 4.14.4 Statische Integrität. CHECK-Klausel

4.14.3 Bedingungen über Werte. 4.14.4 Statische Integrität. CHECK-Klausel 4.14.3 Bedingungen über Werte 4.14.4 Statische Integrität Zu jeder Tabelle werden typischerweise ein Primärschlüssel und möglicherweise weitere Schlüssel festgelegt (UNIQUE-Klausel). In jeder Instanz zu

Mehr

SQL Tutorial. SQL - Tutorial SS 06. Hubert Baumgartner. INSO - Industrial Software

SQL Tutorial. SQL - Tutorial SS 06. Hubert Baumgartner. INSO - Industrial Software SQL Tutorial SQL - Tutorial SS 06 Hubert Baumgartner INSO - Industrial Software Institut für Rechnergestützte Automation Fakultät für Informatik Technische Universität Wien Inhalt des Tutorials 1 2 3 4

Mehr

SQL für Trolle. mag.e. Dienstag, 10.2.2009. Qt-Seminar

SQL für Trolle. mag.e. Dienstag, 10.2.2009. Qt-Seminar Qt-Seminar Dienstag, 10.2.2009 SQL ist......die Abkürzung für Structured Query Language (früher sequel für Structured English Query Language )...ein ISO und ANSI Standard (aktuell SQL:2008)...eine Befehls-

Mehr

Konstante Relationen

Konstante Relationen Konstante Relationen values-syntax erzeugt konstante Relation values ( [, Konstante] * )[, ( [, Konstante] * )]* Beispiel values (1, eins ), (2, zwei ), (3, drei ); Resultat ist eine

Mehr

Übung Datenbanken in der Praxis. Datenmodifikation mit SQL

Übung Datenbanken in der Praxis. Datenmodifikation mit SQL Datenmodifikation mit SQL Folie 45 SQL - Datenmodifikation Einfügen INSERT INTO Relation [(Attribut, Attribut,...)] VALUES (Wert, Wert,...) INSERT INTO Relation [(Attribut, Attribut,...)] SFW-Anfrage Ändern

Mehr

ACCESS SQL ACCESS SQL

ACCESS SQL ACCESS SQL ACCESS SQL Datenbankabfragen mit der Query-Language ACCESS SQL Datenbankpraxis mit Access 34 Was ist SQL Structured Query Language Bestehend aus Datendefinitionssprache (DDL) Datenmanipulationssprache

Mehr

SQL: statische Integrität

SQL: statische Integrität SQL: statische Integrität.1 SQL: statische Integrität Im allgemeinen sind nur solche Instanzen einer Datenbank erlaubt, deren Relationen die der Datenbank bekannten Integritätsbedingungen erfüllen. Integritätsbedingungen

Mehr

Web-Technologien. Prof. Dr. rer. nat. Nane Kratzke SQL. Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme

Web-Technologien. Prof. Dr. rer. nat. Nane Kratzke SQL. Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme Handout zur Unit Web-Technologien SQL 1 Prof. Dr. rer. nat. Nane Kratzke Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme Raum: 17-0.10 Tel.: 0451 300 5549 Email: nane.kratzke@fh-luebeck.de (Praktische

Mehr

DB2 SQL, der Systemkatalog & Aktive Datenbanken

DB2 SQL, der Systemkatalog & Aktive Datenbanken DB2 SQL, der Systemkatalog & Aktive Datenbanken Lehr- und Forschungseinheit Datenbanken und Informationssysteme 1 Ziele Auf DB2 Datenbanken zugreifen DB2 Datenbanken benutzen Abfragen ausführen Den Systemkatalog

Mehr

Datenbanksysteme Vorlesung vom noch Kapitel 7: SQL. Oliver Vornberger. Institut für Informatik Universität Osnabrück

Datenbanksysteme Vorlesung vom noch Kapitel 7: SQL. Oliver Vornberger. Institut für Informatik Universität Osnabrück Datenbanksysteme 2009 Vorlesung vom 19.05.2009 noch Kapitel 7: SQL Oliver Vornberger Institut für Informatik Universität Osnabrück SQL: Self Join 15.) Liste die Namen der Assistenten, die für denselben

Mehr

Aufgabensammlung SQL SW4 1. Einfache Anfragen

Aufgabensammlung SQL SW4 1. Einfache Anfragen Aufgabensammlung SQL SW4 1. Einfache Anfragen Buch: Kapitel 4.6 und 4.7. Datenbank: Die folgenden Anfragen beziehen sich auf die Universitätsdatenbank des Buches. Alle Umlaute werden umschrieben (hören

Mehr

Grober Überblick zu Datendefinitionsanweisungen in SQL

Grober Überblick zu Datendefinitionsanweisungen in SQL 5.2 Datendefinition mit SQL (DDL) Grober Überblick zu Datendefinitionsanweisungen in SQL Konzeptuelle Ebene - CREATE TABLE, ALTER TABLE, DROP TABLE - CREATE DOMAIN, ALTER DOMAIN, DROP DOMAIN -... Interne

Mehr

Relationales Modell: SQL-DDL. SQL als Definitionssprache. 7. Datenbankdefinitionssprachen. Anforderungen an eine relationale DDL

Relationales Modell: SQL-DDL. SQL als Definitionssprache. 7. Datenbankdefinitionssprachen. Anforderungen an eine relationale DDL Relationales Modell: SQLDDL SQL als Definitionssprache SQLDDL umfaßt alle Klauseln von SQL, die mit Definition von Typen Wertebereichen Relationenschemata Integritätsbedingungen zu tun haben Externe Ebene

Mehr

4. Datenbanksprache SQL

4. Datenbanksprache SQL 4. Datenbanksprache SQL Standard-Sprache für das Arbeiten mit relationalen Datenbanken: Structured Query Language Datendefinition: Anlegen, Ändern und Löschen von Datenbankstrukturen Datenmanipulation:

Mehr

Datenbanksysteme 2013. Kapitel 7: SQL. Oliver Vornberger. Institut für Informatik Universität Osnabrück

Datenbanksysteme 2013. Kapitel 7: SQL. Oliver Vornberger. Institut für Informatik Universität Osnabrück Datenbanksysteme 2013 Kapitel 7: SQL Oliver Vornberger Institut für Informatik Universität Osnabrück Sprung Transititve Hülle SQL 1970 Edgar Codd: A relational model for large shared data banks 1975 SEQUEL

Mehr

6. Datenintegrität. Integritätsbedingungen

6. Datenintegrität. Integritätsbedingungen 6. Integritätsbedingungen dienen zur Einschränkung der Datenbankzustände auf diejenigen, die es in der realen Welt tatsächlich gibt. sind aus dem erstellten Datenmodell ableitbar (semantisch) und können

Mehr

Kapitel DB:VI (Fortsetzung)

Kapitel DB:VI (Fortsetzung) Kapitel DB:VI (Fortsetzung) VI. Die relationale Datenbanksprache SQL Einführung SQL als Datenanfragesprache SQL als Datendefinitionssprache SQL als Datenmanipulationssprache Sichten SQL vom Programm aus

Mehr

Marcus Throll, Oliver Bartosch. Einstieg in SQL. Verstehen, einsetzen, nachschlagen. Galileo Press

Marcus Throll, Oliver Bartosch. Einstieg in SQL. Verstehen, einsetzen, nachschlagen. Galileo Press Marcus Throll, Oliver Bartosch Einstieg in SQL Verstehen, einsetzen, nachschlagen Galileo Press Auf einen Blick 1 Einleitung 15 2 Datenbankentwurf 23 3 Datenbankdefinition 43 4 Datensätze einfügen (INSERT

Mehr

Mengenvergleiche: Alle Konten außer das, mit dem größten Saldo.

Mengenvergleiche: Alle Konten außer das, mit dem größten Saldo. Mengenvergleiche: Mehr Möglichkeiten als der in-operator bietet der θany und der θall-operator, also der Vergleich mit irgendeinem oder jedem Tupel der Unteranfrage. Alle Konten außer das, mit dem größten

Mehr

Nachtrag: Farben. Farbblindheit. (Light und Bartlein 2004)

Nachtrag: Farben. Farbblindheit. (Light und Bartlein 2004) Nachtrag: Farben Farbblindheit (Light und Bartlein 2004) 1 Vorgeschlagene Farbskalen (Light and Bartlein 2004) Farbkodierung metrisch skalierter Daten Unterscheide: 1. Sequential Data (ohne Betonung der

Mehr

SQL (Structured Query Language) Schemata Datentypen

SQL (Structured Query Language) Schemata Datentypen 2 SQL Sprachelemente Grundlegende Sprachelemente von SQL. 2.1 Übersicht Themen des Kapitels SQL Sprachelemente Themen des Kapitels SQL (Structured Query Language) Schemata Datentypen Im Kapitel SQL Sprachelemente

Mehr

SQL structured query language

SQL structured query language Umfangreiche Datenmengen werden üblicherweise in relationalen Datenbank-Systemen (RDBMS) gespeichert Logische Struktur der Datenbank wird mittels Entity/Realtionship-Diagrammen dargestellt structured query

Mehr

Dipl. Inf. Dipl. Math. Y. Orkunoglu Datum: 11.09.2009

Dipl. Inf. Dipl. Math. Y. Orkunoglu Datum: 11.09.2009 Hochschule Darmstadt DATENBANKEN Fachbereich Informatik Praktikum 3 Dipl. Inf. Dipl. Math. Y. Orkunoglu Datum: 11.09.2009 PL/SQL Programmierung Anwendung des Cursor Konzepts und Stored Procedures Und Trigger

Mehr

Datenbanksysteme I. Klausur zum Praktikum. Mehrere Professoren prüfen mit genau einem Beisitzer genau einen Studenten.

Datenbanksysteme I. Klausur zum Praktikum. Mehrere Professoren prüfen mit genau einem Beisitzer genau einen Studenten. Lehrstuhl für Datenbanken und Informationssysteme Wintersemester 1999/2000 Universität Augsburg, Institut für Informatik 25. Februar 2000 Prof. Dr. Werner Kießling A. Leubner, M. Wagner Datenbanksysteme

Mehr

DBSP. Vorlesung. Prof. Dr. rer. nat. Nane Kratzke. Unit. Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme

DBSP. Vorlesung. Prof. Dr. rer. nat. Nane Kratzke. Unit. Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme Handout zur Vorlesung Vorlesung DBSP Unit Datenbanken SQL 1 Prof. Dr. rer. nat. Nane Kratzke Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme Raum: 17-0.10 Tel.: 0451 300 5549 Email: kratzke@fh-luebeck.de

Mehr

Referenzielle Integrität SQL

Referenzielle Integrität SQL Referenzielle Integrität in SQL aus Referential Integrity Is Important For Databases von Michael Blaha (Modelsoft Consulting Corp) VII-45 Referenzielle Integrität Definition: Referenzielle Integrität bedeutet

Mehr

7. Datenbankdefinitionssprachen

7. Datenbankdefinitionssprachen 7. Datenbankdefinitionssprachen SQL-DDL Teil der Standardsprache für relationale Datenbanksysteme: SQL ODL (Object Definition Language) für objektorientierte Datenbanksysteme nach dem ODMG-Standard VL

Mehr

Datenbanksysteme 2009. Kapitel 7: SQL. Oliver Vornberger. Institut für Informatik Universität Osnabrück

Datenbanksysteme 2009. Kapitel 7: SQL. Oliver Vornberger. Institut für Informatik Universität Osnabrück Datenbanksysteme 2009 Kapitel 7: SQL Oliver Vornberger Institut für Informatik Universität Osnabrück SQL 1970 Edgar Codd: A relational model for large shared data banks 1975 SEQUEL für System R von IBM

Mehr

Einführung in SQL. 1. Grundlagen SQL. Structured Query Language. Viele Dialekte. Unterteilung: i. DDL (Data Definition Language)

Einführung in SQL. 1. Grundlagen SQL. Structured Query Language. Viele Dialekte. Unterteilung: i. DDL (Data Definition Language) Einführung in SQL 1. Grundlagen Structured Query Language Viele Dialekte Unterteilung: i. DDL (Data Definition Language) ii. iii. DML (Data Modifing Language) DRL (Data Retrival Language) 1/12 2. DDL Data

Mehr

4. Structured Query Language (SQL)

4. Structured Query Language (SQL) 4. Structured Query Language (SQL) Rückblick Konzeptuelles Modell (ERM) können wir nun in (wenige) Relationen übersetzen Relationale Algebra gibt uns eine Sprache an die Hand, mit der wir Anfragen auf

Mehr

Datendefinition und Datenmanipulation in SQL

Datendefinition und Datenmanipulation in SQL SQL Datendefinition und Datenmanipulation in SQL 2002 Prof. Dr. Rainer Manthey Informationssysteme 1 SQL: Geschichte SQL (Structured Query Language) ist heute die bei weitestem populärste und verbreitetste

Mehr

Uni Duisburg-Essen Fachgebiet Informationssysteme Prof. Dr. N. Fuhr

Uni Duisburg-Essen Fachgebiet Informationssysteme Prof. Dr. N. Fuhr Raum: LF 230 Bearbeitung: 9.-11. Mai 2005 Datum Gruppe Vorbereitung Präsenz Aktuelle Informationen unter: http://www.is.informatik.uni-duisburg.de/courses/dbp_ss03/ Tabellen in IBM DB2 Tabellen Eine relationale

Mehr

Kapitel 7: Referentielle Integrität

Kapitel 7: Referentielle Integrität Kapitel 7: Referentielle Integrität Im Allgemeinen sind nur solche Instanzen einer Datenbank erlaubt, deren Relationen die der Datenbank bekannten Integritätsbedingungen (IB) erfüllen. Integritätsbedingungen

Mehr

Datenbanksysteme SS 2007

Datenbanksysteme SS 2007 Datenbanksysteme SS 2007 Frank Köster (Oliver Vornberger) Institut für Informatik Universität Osnabrück 1 Kapitel 6a: Das relationale Modell 2 Das Relationale Modell Wertebereiche (Domänen): D 1, D 2,,...,

Mehr

5. Datendefinition in SQL

5. Datendefinition in SQL Datendefinition 5. Datendefinition in SQL Schema, Datentypen, Domains Erzeugen von Tabellen (CREATE TABLE) Schemaevolution: Ändern/Löschen von Tabellen Sichtkonzept (Views) CREATE VIEW / DROP VIEW Problemfälle

Mehr

Datenbanksysteme SS 2007

Datenbanksysteme SS 2007 Datenbanksysteme SS 2007 Frank Köster (Oliver Vornberger) Institut für Informatik Universität Osnabrück Kapitel 6b: Das relationale Modell Das Relationale Modell (vgl. Lerneinheit 6a) Wertebereiche (Domänen):

Mehr

SQL und MySQL. Kristian Köhntopp

SQL und MySQL. Kristian Köhntopp SQL und MySQL Kristian Köhntopp Wieso SQL? Datenbanken seit den frühen 1950er Jahren: Hierarchische Datenbanken Netzwerkdatenbanken Relationale Datenbanken = SQL Relational? 10 9 8 7 6 f(y) := y = x r(y)

Mehr

Kapitel 7 TEIL II: Dies und Das

Kapitel 7 TEIL II: Dies und Das Kapitel 7 TEIL II: Dies und Das Teil I: Grundlagen ER-Modell und relationales Datenmodell Umsetzung in ein Datenbankschema: CREATE TABLE Anfragen: SELECT -- FROM -- WHERE Arbeiten mit der Datenbank: DELETE,

Mehr

DBS ::: SERIE 5. Join Right Semi- Join Left Semi-Join Projektion Selektion Fremdschlüssel. Kreuzprodukt

DBS ::: SERIE 5. Join Right Semi- Join Left Semi-Join Projektion Selektion Fremdschlüssel. Kreuzprodukt DBS ::: SERIE 5 Die Relation produkt enthält Hersteller, Modellnummer und Produktgattung (pc, laptop oder drucker aller Produkte. Die Modellnummer ist (der Einfachheit halber eindeutig für alle Hersteller

Mehr

Hochschule Karlsruhe Technik und Wirtschaft- 10.7.2013. Anhänge: Fakultät für Informatik und Wirtschaftsinformatik SS 2013 Prof. Schmidt.

Hochschule Karlsruhe Technik und Wirtschaft- 10.7.2013. Anhänge: Fakultät für Informatik und Wirtschaftsinformatik SS 2013 Prof. Schmidt. Fakultät für Informatik und Wirtschaftsinformatik SS 2013 Datenbanken und Informationssysteme II Szenario: Projektverwaltung. Es gibt Projekte, Projektleiter, Mitarbeiter und ihre Zuordnung zu Projekten.

Mehr

5.8 Bibliotheken für PostgreSQL

5.8 Bibliotheken für PostgreSQL 5.8 Bibliotheken für PostgreSQL Haskell/WASH: Modul Dbconnect PHP: pqsql-funktionen Java/JSP: JDBC Perl: DBI database interface modul Vorläufige Version 80 c 2004 Peter Thiemann, Matthias Neubauer 5.9

Mehr

Konzeptueller Entwurf

Konzeptueller Entwurf Konzeptueller Entwurf UML Klassendiagrame UML Assoziationen Entspricht Beziehungen Optional: Assoziationsnamen Leserichtung ( oder ), sonst bidirektional Rollennamen Kardinalitätsrestriktionen UML Kardinalitätsrestriktionen

Mehr

Datenbanken SQL Einführung Datenbank in MySQL einrichten mit PhpMyAdmin

Datenbanken SQL Einführung Datenbank in MySQL einrichten mit PhpMyAdmin Datenbanken SQL Einführung Datenbank in MySQL einrichten mit PhpMyAdmin PhpMyAdmin = grafsches Tool zur Verwaltung von MySQL-Datenbanken Datenbanken erzeugen und löschen Tabellen und Spalten einfügen,

Mehr

5.3 Datenänderung/-zugriff mit SQL (DML)

5.3 Datenänderung/-zugriff mit SQL (DML) 5.3 Datenänderung/-zugriff mit SQL (DML) Hinweis: - DML-Anweisungen sind mengenorientiert - Mit einer Anweisungen kann mehr als ein Tupel eingefügt, geändert, gelöscht oder gelesen werden Benutzungs- und

Mehr

5. SQL. Einleitung / Historie / Normierung. Datendefinition mit SQL (DDL) Datenänderung/-zugriff mit SQL (DML) Datenkontrolle mit SQL (DCL)

5. SQL. Einleitung / Historie / Normierung. Datendefinition mit SQL (DDL) Datenänderung/-zugriff mit SQL (DML) Datenkontrolle mit SQL (DCL) 5. SQL Einleitung / Historie / Normierung Datendefinition mit SQL (DDL) Datenänderung/-zugriff mit SQL (DML) Datenkontrolle mit SQL (DCL) Ausblick: Transaktionsverwaltung/Fehlerbehandlung Praktischer Teil

Mehr

Datenbank- und Informationssysteme - Übungsblatt 6 -

Datenbank- und Informationssysteme - Übungsblatt 6 - Datenbank- und Informationssysteme - Übungsblatt 6 - Prof. Dr. Klaus Küspert Dipl.-Inf. Andreas Göbel Friedrich-Schiller-Universität Jena Lehrstuhl für Datenbanken und Informationssysteme 0) Vorbereitung

Mehr

Termin 12: Datenbanksysteme (2) - Einführung in SQL

Termin 12: Datenbanksysteme (2) - Einführung in SQL Termin 12: Datenbanksysteme (2) - Einführung in SQL Grundlagen der Informatik Wintersemester 2006/07 Prof. Bernhard Jung Übersicht 1. Einführung SQL 2. Datenbankanfragen mit SQL (select from where) 3.

Mehr

Sicherheitsaspekte. Szenarien. Angriffsarten. Discretionary Access Control. Sicherheit im DBMS. Identifikation und Authentisierung

Sicherheitsaspekte. Szenarien. Angriffsarten. Discretionary Access Control. Sicherheit im DBMS. Identifikation und Authentisierung Sicherheitsaspekte Sicherheit im DBMS Identifikation und Authentisierun Autorisierun und Zuriffskontrolle Auditin Szenarien Literaturdatenbank in der Hochschule: erines Sicherheitsbedürfnis ERP-Datenbank

Mehr

Sructred Query Language

Sructred Query Language Sructred Query Language Michael Dienert 11. November 2010 Inhaltsverzeichnis 1 Ein kurzer Versionsüberblick 1 2 SQL-1 mit einigen Erweiterungen aus SQL-92 2 3 Eine Sprache zur Beschreibung anderer Sprachen

Mehr

5. SQL: Erstellen von Tabellen. Erzeugen und Löschen von Tabellen. Umgang mit Bedingungen (Constraints) Einfügen und Löschen von Daten

5. SQL: Erstellen von Tabellen. Erzeugen und Löschen von Tabellen. Umgang mit Bedingungen (Constraints) Einfügen und Löschen von Daten 5. SQL: Erstellen von Tabellen Erzeugen und Löschen von Tabellen Umgang mit Bedingungen (Constraints) Einfügen und Löschen von Daten 106 SQL Structured Query Language Historie: Anfänge ca. 1974 als SEQUEL

Mehr

Architektur eines DBMS Logische Optimierung

Architektur eines DBMS Logische Optimierung Vorlesung Datenbanksysteme vom 16.11.2015 Anfragebearbeitung 1 Architektur eines DBMS Logische Optimierung Physische Optimierung Kostenmodelle + Tuning Architektur eines DBMS SW-Komponenten der Anfragebearbeitung

Mehr

Oracle 10g Einführung

Oracle 10g Einführung Kurs Oracle 10g Einführung Teil 7 Einige interessante SQL und PL/SQL Erweiterungen für Administratoren Timo Meyer Administration von Oracle-Datenbanken Timo Meyer Sommersemester 2006 Seite 1 von 19 Seite

Mehr

Objektorientierte Datenbanken

Objektorientierte Datenbanken OODB 11 Slide 1 Objektorientierte Datenbanken Vorlesung 11 Sebastian Iwanowski FH Wedel OODB 11 Slide 2 Wesentliche Eigenschaften von Hibernate Transparente Persistenz Transitive Persistenz (Persistenz

Mehr

DATENBANKEN SQL UND SQLITE VON MELANIE SCHLIEBENER

DATENBANKEN SQL UND SQLITE VON MELANIE SCHLIEBENER DATENBANKEN SQL UND SQLITE VON MELANIE SCHLIEBENER INHALTSVERZEICHNIS 1. Datenbanken 2. SQL 1.1 Sinn und Zweck 1.2 Definition 1.3 Modelle 1.4 Relationales Datenbankmodell 2.1 Definition 2.2 Befehle 3.

Mehr

Einführung in SQL Datenbanken bearbeiten

Einführung in SQL Datenbanken bearbeiten Einführung in SQL Datenbanken bearbeiten Jürgen Thomas Entstanden als Wiki-Buch Bibliografische Information Diese Publikation ist bei der Deutschen Nationalbibliothek registriert. Detaillierte Angaben

Mehr

Datenbanken in der Praxis 6. Integrität, DBS-Architektur, Sichten

Datenbanken in der Praxis 6. Integrität, DBS-Architektur, Sichten Datenbanken in der Praxis 6. Integrität, DBS-Architektur, Sichten Inhalt Konsistenz von Daten Datenintegrität Referentielle Integrität Architektur von Datenbanksystemen Drei-Ebenen-Architektur Individuelle

Mehr

Datenbanksysteme I Integrität und Trigger Felix Naumann

Datenbanksysteme I Integrität und Trigger Felix Naumann Datenbanksysteme I Integrität und Trigger 9.5.2011 Felix Naumann Motivation Aktive Datenbanken 2 Einzufügende Daten können fehlerhaft sein Typographische Fehler, logische Fehler Lösung 1: Bessere Anwendung

Mehr

Einteilung von Datenbanken

Einteilung von Datenbanken Datenbanksysteme (c) A.Kaiser; WU-Wien 1 Einteilung von Datenbanken 1. formatierte Datenbanken 2. unformatierte Datenbanken Information Retrieval Systeme 2 Wozu Datenbanken? Speicherung und Verwaltung

Mehr

Oracle Datenbankprogrammierung mit PL/SQL Grundlagen

Oracle Datenbankprogrammierung mit PL/SQL Grundlagen Oracle Datenbankprogrammierung mit PL/SQL Grundlagen Seminarunterlage Version: 12.05 Version 12.05 vom 29. Januar 2015 Dieses Dokument wird durch die veröffentlicht.. Alle Rechte vorbehalten. Alle Produkt-

Mehr

Labor 3 - Datenbank mit MySQL

Labor 3 - Datenbank mit MySQL Labor 3 - Datenbank mit MySQL Hinweis: Dieses Labor entstand z.t. aus Scripten von Prof. Dr. U. Bannier. 1. Starten des MySQL-Systems MySQL ist ein unter www.mysql.com kostenlos erhältliches Datenbankmanagementsystem.

Mehr

Aufgabenstellung. Bekannte Lösungsansätze. Die Idee. Native Informix Architektur

Aufgabenstellung. Bekannte Lösungsansätze. Die Idee. Native Informix Architektur Herbert Birkenbach 28.03.2000 CSS Open Database Architecture CSS Open Database Architecture Die Firma CSS GmbH erstellt und vertreibt kaufmännische Standard-Software. Die Entwicklung basierte datenbankseitig

Mehr

Kapitel 3: Datenbanksysteme

Kapitel 3: Datenbanksysteme LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS Skript zur Vorlesung: Einführung in die Informatik: Systeme und Anwendungen Sommersemester 2009 Kapitel 3: Datenbanksysteme Vorlesung:

Mehr

SET SQL_MODE="NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO";

SET SQL_MODE=NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO; phpmyadmin SQL Dump version 3.2.4 http://www.phpmyadmin.net Host: localhost Erstellungszeit: 13. April 2011 um 18:44 Server Version: 5.1.41 PHP-Version: 5.3.1 SET SQL_MODE="NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO"; /*!40101

Mehr

Kapitel 33. Der xml-datentyp. In diesem Kapitel: Der xml-datentyp 996 Abfragen aus xml-datentypen 1001 XML-Indizierung 1017 Zusammenfassung 1023

Kapitel 33. Der xml-datentyp. In diesem Kapitel: Der xml-datentyp 996 Abfragen aus xml-datentypen 1001 XML-Indizierung 1017 Zusammenfassung 1023 Kapitel 33 Der xml-datentyp In diesem Kapitel: Der xml-datentyp 996 Abfragen aus xml-datentypen 1001 XML-Indizierung 1017 Zusammenfassung 1023 995 996 Kapitel 33: Der xml-datentyp Eine der wichtigsten

Mehr

(Von der Nähe zur Distanz zum User geordnet)

(Von der Nähe zur Distanz zum User geordnet) Datebanken Was ist eigentlich eine Datenbank? Datenbanken, Datenhaltungsschicht und Datenbankensysteme (hier als Synonyme zu verstehen) finden viele unterschiedliche Anwendungsbereiche. Datenbanken kann

Mehr

XAMPP-Systeme. Teil 3: My SQL. PGP II/05 MySQL

XAMPP-Systeme. Teil 3: My SQL. PGP II/05 MySQL XAMPP-Systeme Teil 3: My SQL Daten Eine Wesenseigenschaft von Menschen ist es, Informationen, in welcher Form sie auch immer auftreten, zu ordnen, zu klassifizieren und in strukturierter Form abzulegen.

Mehr

Kapitel 3 Datenintegrität

Kapitel 3 Datenintegrität Kapitel 3 Datenintegrität Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 LMU München 2008 Thmas Bernecker, Tbias Emrich 2010 Tbias Emrich, Erich Schubert unter Verwendung der Flien des Datenbankpraktikums

Mehr

Relationentheorie grundlegende Elemente

Relationentheorie grundlegende Elemente Relationentheorie grundlegende Elemente Symbol Bedeutung Entsprechung in SQL π AAAA Projektion SELECT σ F Selektion WHERE ρ Umbenennung RENAME; AS Natural Join NATURAL JOIN (nicht in MS SQL Server verwendbar)

Mehr

DBMS-Übungsserver. Seite 1 von 13

DBMS-Übungsserver. Seite 1 von 13 Aufgabe Nr. 1, BETWEEN-Prädikat Welche Fahrten finden von Heiligabend bis Neujahr 2001/2002 einschließlich statt? Rückgabe-Typ sei (fahrtnr). SELECT fahrtnr FROM Fahrt WHERE tag BETWEEN '2001-12-24' AND

Mehr

IBM Informix SQL. Seminarunterlage. Version 11.04 vom

IBM Informix SQL. Seminarunterlage. Version 11.04 vom Seminarunterlage Version: 11.04 Version 11.04 vom 27. April 2015 Dieses Dokument wird durch die veröffentlicht.. Alle Rechte vorbehalten. Alle Produkt- und Dienstleistungs-Bezeichnungen sind Warenzeichen

Mehr

SQL. Fortgeschrittene Konzepte Auszug

SQL. Fortgeschrittene Konzepte Auszug SQL Fortgeschrittene Konzepte Auszug Levels SQL92 Unterteilung in 3 Levels Entry Level (i.w. SQL89) wird von nahezu allen DBS Herstellern unterstützt Intermediate Level Full Level SQL DML 2-2 SQL92 behebt

Mehr