Beispieldaten Um die Erläuterungen in diesem Skript besser verständlich zu machen, soll nachfolgendes einfaches Datenbankschema dienen:

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1 SQL-Einführung Skript zur grundlegenden Orientierung innerhalb des Datenbestandes mittels SQL. Unterstrichene Begriffe können für weitere Details in Wikipedia eingegeben werden ( Einführung Datenbanken Grundsätzlich dient jedes Datenbanksystem (DBS) dazu, große Datenmengen effizient, widerspruchsfrei und dauerhaft zu speichern. Im Zuge der Weiterentwicklung der EDV haben sich aber auch Datenbanken über die Jahre verändert. Waren früher viele hierarchische oder proprietäre Systeme (also diverse Eigenentwicklungen, vor allem auf Großrechnerebene) vorrangig, so haben sich bereits in den 70ern sogenannte relationale Datenbanksysteme durchgesetzt. Relationale Datenbanken bestehen grundsätzlich aus Tabellen, welche durch Beziehungen miteinander in Verbindung stehen. Die Erstellung eines solchen Tabellenkonzeptes nennt man Datenmodellierung, das Ergebnis ein Datenbankmodell. Einführung SQL SQL bedeutet Structured Query Language und wurde mit der Entstehung von relationalen Datenbanksystemen (RDBMS) entwickelt. Es handelt sich dabei um einen Abfragestandard für Tabelleninhalte wobei leider jede Datenbankumgebung im Laufe der Jahre ihren eigenen Dialekt entwickelt hat. Es gibt also viele Gemeinsamkeiten aber eben auch einige Unterschiede, die vor allem im Detail zu finden sind. Im Folgenden wird speziell auf die MSSQL-Syntax eingegangen, wobei Unterschiede zu anderen Datenbanksystemen bei Bedarf angeführt werden. Beispieldaten Um die Erläuterungen in diesem Skript besser verständlich zu machen, soll nachfolgendes einfaches Datenbankschema dienen: Titel Id Name Person Id Vorname Nachname Ref_Titel_Id Ref_Adresse_Id Geburtsdatum Adresse Id Strasse Hausnummer Ref_Ort_Id Ort Plz Name Die Basistabelle beinhaltet Personen. Diese Personen haben unter Umständen einen Titel. Damit dieser nicht hundertfach zu jeder Person erfasst werden muss, wird der Text in eine eigene Tabelle ausgelagert und nur die Referenz zum jeweiligen Titel gespeichert. Ebenso verhält es sich mit den Adressen. Da mehrere Personen an einer Adresse wohnen können, werden diese Anschriften nur ein mal gespeichert und über die Referenzen eingebunden. Innerhalb der Adressen sind wiederum die Orte mehrfach vorhanden und daher ebenfalls ausgelagert. Diese Auslagerung von Daten und deren Verbindung durch Relationen dient dazu Redundanzen (mehrfach vorkommende Daten selben Inhalts) zu verhindern. Man nennt dies Normalisierung. Seite 1 von 7

2 Grundsätzlicher Aufbau eines SQL-Statements SELECT feld(er) FROM tabelle [,...tabelle ] [ [ INNER LEFT RIGHT OUTER ] JOIN ] tabelle ON (tabelle1.feld = tabelle2.feld) WHERE bedingung(en) GROUP BY gruppierfeld [,...gruppierfeld ] ORDER BY sortierfeld [,...sortierfeld ] ; SELECT Jede Abfrage beginnt mit den Schlüsselwort SELECT. Mit SELECT * kann man alle Spalten einer (oder mehrerer) Tabellen auslesen. Dies ist aber aus Performancegründen bei großen Datenmengen nicht zu empfehlen. Besser ist die gezielte Angabe der gewünschten Spalten. FROM Um dem Datenbanksystem mitzuteilen, in welcher Tabelle die im SELECT angegebenen Felder zu finden sind, gibt es das Schlüsselwort FROM. Hier wird eine Tabelle angegeben. Beispiel: SELECT Vorname, Nachname ; JOIN Wenn die gewünschten Daten über mehrere Tabellen verteilt sind, so müssen diese entsprechend miteinander verknüpft werden. Dazu dient das JOIN-Schlüsselwort. Zu jedem JOIN müssen die Verknüpfungsparameter angegeben werden (ON...). Es können auch mehrere Tabellen verknüpft werden. Hierbei können verschiedene Arten der Verknüpfung angegeben werden: INNER JOIN Liefert nur Datensätze, die in beiden Tabellen vorkommen. INNER JOIN Titel ON (Titel.Id = Person.Ref_Titel_Id); Liefert nur Datensätze aus Personen, die auch einen Titel haben. Seite 2 von 7

3 OUTER JOIN Liefert alle Datensätze aus beiden Tabellen. Leere Felder werden hierbei mit NULL befüllt. OUTER JOIN Titel ON (Titel.Id = Person.Ref_Titel_Id); Liefert alle verknüpften Datensätze aus Personen und Titeln! Es kann Personen geben, die keinen Titel haben aber auch Titel ohne Vor- und Nachnamen! LEFT JOIN Aus der auf der linken Seite angeführten Tabelle werden alle Datensätze selektiert. LEFT JOIN Titel ON (Titel.Id = Person.Ref_Titel_Id); Liefert alle Personen (= linke Tabelle ) manche davon haben jedoch keinen Titel. RIGHT JOIN Aus der auf der rechten Seite angeführten Tabelle werden alle Datensätze selektiert. RIGHT JOIN Titel ON (Titel.Id = Person.Ref_Titel_Id); Liefert alle Titel (= rechte Tabelle ) manche davon haben jedoch keinen Vor- oder Nachnamen. Ein Komplettbeispiel für unsere Beispieldatenbank würde demnach so aussehen: SELECT t.name, p.vorname, p.nachname, a.strasse, a.hausnummer, o.plz, o.name p LEFT JOIN Titel t ON (t.id = p.ref_titel_id) LEFT JOIN Ort o ON (o.plz = a.ref_ort_id) ; Dieses Statement liefert alle Personen mit ihrem Titel, der Adresse und dem zugehörigen Ort. Sind Felder einer oder mehrerer verknüpften Tabellen leer, werden diese mit NULL ausgegeben. Seite 3 von 7

4 WHERE Über das Schlüsselwort WHERE werden Daten genauer eingeschränkt und gefiltert. Dabei können auch mehrere Bedingungen kombiniert werden. Es gelten hierbei die Klammernregeln. In einigen Datenbankensystemen ist der Feldtyp nicht so ausschlaggebend und man kann grundsätzlich jede Bedingung in Hochkomma setzen. Bei MSSQL ist jedoch der Feldtyp relevant und man muss diesen auch in den Bedingungen berücksichtigen: Zahlen werden ohne Hochkomma angegeben. Bei Dezimalzahlen ist ein Hochkomma jedoch zulässig (damit das Komma nicht als Feldseparator interpretiert wird). Text ist immer in Hochkomma zu setzen. Datumswerte sind besonders zu behandeln. Hier ist auf das Datenformat der Datenbank zu achten! Bedingungsoperatoren: =, <, >, <=, >=, LIKE, IN, NOT IN, BETWEEN SELECT t.name, p.vorname, p.nachname, a.strasse, a.hausnummer, o.plz, o.name p LEFT JOIN Titel t ON (t.id = p.ref_titel_id) LEFT JOIN Ort o ON (o.plz = a.ref_ort_id) WHERE (t.name = Ing. OR t.name = Dr. ) AND (o.plz = 1230) AND (p.nachname LIKE Hof% OR p.nachname LIKE Höf% ) AND p.geburtsdatum >= ' ; Liefert alle Personen, die entweder den Titel Ing. oder Dr. tragen, in 1230 wohnen, deren Nachname mit Hof... oder Höf... beginnt und die am oder nach dem geboren wurden. Achtung! Gibt man bei Datumsfeldern keine Uhrzeit mit an, wird vom System 00:00 Uhr angenommen. Dies kann zu ungewüschten Effekten führen, wenn man zb genau auf ein bestimmtes Datum abfragen möchte! SELECT Vorname, Nachname WHERE Geburtsdatum = ' ; Diese Abfrage liefert wahrscheinlich keine Ergebnismenge es sei denn, eine Person hat tatsächlich genau um 00:00 Uhr dieses Tages Geburtstag! Seite 4 von 7

5 Hier empfiehlt sich folgende Abfrage: SELECT Vorname, Nachname WHERE Geburtsdatum >= ' AND Geburtsdatum < ' ; GROUP BY Gibt es mehrere Einträge zu bestimmten Suchkriterien, kann man diese nach Bedarf auch gruppiert ausgeben lassen. Es werden dann Spalten mit gleichem Inhalt gemäß der Group-By-Angaben zusammengefasst. Andere Spalten können mithilfe von Aggregatfunktionen kalkuliert werden (siehe dazu Aggregatfunktionen weiter unten). Wichtig hierbei ist, dass sämtliche Spalten, nach denen gruppiert werden soll auch in der Feldliste des SELECTs stehen müssen! SELECT Nachname, COUNT(Vorname) GROUP BY Nachname Liefert pro Nachnamen eine Zeile in der zweiten Spalte steht dann jeweils die Anzahl der Datensätze zu diesem Nachnamen. ORDER BY Um die Ausgabe entsprechend zu sortieren, gibt es die Order-By-Klausel. Hier werden wie auch schon in der Select-Liste die Feldnamen getrennt durch Beistriche angeführt. Zustätzlich kann hier pro Feld der Zusatz ASC (Ascending = aufsteigend) oder DESC (Descending = absteigend) angegeben werden. SELECT t.name, p.vorname, p.nachname, a.strasse, a.hausnummer, o.plz, o.name p LEFT JOIN Titel t ON (t.id = p.ref_titel_id) LEFT JOIN Ort o ON (o.plz = a.ref_ort_id) WHERE (t.name = Ing. OR t.name = Dr. ) AND (o.plz = 1230) AND (p.nachname LIKE Hof% OR p.nachname LIKE Höf% ) AND p.geburtsdatum >= ' ORDER BY p.nachname ASC, p.vorname DESC; Seite 5 von 7

6 Selbe Ergebnismenge wie im WHERE-Beispiel nun aber nach Nachnamen sortiert. Innerhalb von gleichen Nachnamen werden die Vornamen absteigend ausgegeben (also beginnend mit Z... ). Aggregatfunktionen TOP xx Ausgabe auf xx Zeilen einschränken AVG(Ausdruck) Berechnet den Durchschnittswert einer Spalte, die durch den Ausdruck bestimmt wird COUNT(Ausdruck) Zählt die vom Ausdruck definierten Zeilen COUNT(*) Zählt alle Zeilen in der angegebenen Tabelle oder dem View MIN(Ausdruck) Findet den kleinsten Wert in der durch den Ausdruck angegebenen Spalte MAX(Ausdruck) Findet den größten Wert in der durch den Ausdruck angegebenen Spalte SUM(Ausdruck) Berechnet die Summe der durch den Ausdruck angegebenen Spaltenwerte Beispiel: SELECT TOP 100 COUNT(*), p.vorname, p.nachname, MIN(p.Geburtsdatum), AVG(o.Plz) p LEFT JOIN Ort o ON (o.plz = a.ref_ort_id) GROUP BY p.vorname, p.nachname; Listet maximal 100 Zeilen der gesamten Ergebnismenge. Die Ausgabe wird in Vorname + Nachname gruppiert (also je eine Zeile für eine Vorname + Nachname-Kombination). Für jede Zeile wird die Anzahl der Datensätze, das kleinste Geburtsdatum und der Durchschnitt der Postleitzahlen (wozu auch immer) ausgegeben. Seite 6 von 7

7 Eine typische Abfrage könnte also wie folgt aussehen: Base-Select: Add-Select: Base-From: Add-From: Base-Where: Add-Where: Order by: SELECT p.firstname AS 'Vorname', p.lastname AS 'Nachname', p.birthdate AS 'Geburtsdatum', p.gender AS 'Geschlecht', p.visit_date AS 'Erste Visite' FROM WA_ADB_Patient p INNER JOIN WC_ADB_CHPO c on (c.patientid = p.patientid) WHERE c.kst_id = ' ' AND c.storno = 0 AND c.visitendatum < ' ' AND p.birthdate BETWEEN ' ' AND ' ' AND p.lastname LIKE 'B%' ORDER BY p.lastname ASC Seite 7 von 7