Datenbankadministration

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1 Datenbankadministration 2. SQL-Grundlagen AG DBIS University of Kaiserslautern, Germany Karsten Schmidt (Vorlage TU-Dresden) Wintersemester 2008/2009

2 SQL SQL (Structured Query Language) deskriptive Anfragesprache angelehnt an die englische Umgangssprache Enhält DQL (data query language): Datenbankanfrage DML (data manipulation language): Datenmanipulation DDL (data definition language): Datendefinition DCL (data control language): Rechteverwaltung SQL-Standard SQL/86, SQL/89, SQL/92 (=SQL2), SQL/99, SQL:2003 (=SQL3) Part 1: SQL/Framework (Aufbau des Standards) Part 2: SQL/Foundation Part 3: SQL/CLI (call level interface) Part 4: SQL/PSM (persistent storage modules)...

3 DB2-Datenobjekte Datentyp (TYPE) Defintionsbereich eines Attributes fest eingebaut (built-in) oder nutzerdefiniert (user-defined) Relation (TABLE) ungeordnete Menge von Tupeln permanent oder temporär Sicht (VIEW) virtuelle Relation z. B. Vereinfachung von Anfragen, nutzerspezifische Datendarstellung Index (INDEX) primär oder sekundär Datenstruktur zum Ablegen / Auffinden von Daten auch: Sicherstellung der Eindeutigkeit, Vorsortierung u.a. Datenbank (DATABASE), Tabellenbereiche (TABLESPACE), Schema (SCHEMA), Pufferspeicher (BUFFERPOOL)...

4

5 SQL SQL - Datenbankabfragen (DQL)

6 SELECT-Anweisung SELECT-Anweisung SELECT [DISTINCT] <attribute-list> FROM <table-name> [AS <alias>],... WHERE <predicate-list> GROUP BY <attribute-list> HAVING <predicate-list> ORDER BY <attribute> [ASC DESC],... FETCH FIRST <k> ROWS ONLY Projektion Kartesisches Produkt Selektion auf Tupelebene Gruppierung Selektion a. Gruppenebene Sortierung Top-k (Limit-Anweisung) Beispiele für Selektionsbedingungen Mustersuche in Zeichenketten WHERE R NAME [NOT] LIKE A% Bereichssuche WHERE R REGIONKEY [NOT] BETWEEN 1 AND 3 NULL-Werte WHERE R COMMENT IS [NOT] NULL

7 SELECT-Anweisung Beispiel: Gesamtumsatz nach Ländern SELECT N_NAME AS NAME, SUM(O_TOTALPRICE) AS TURNOVER FROM ORDERS, CUSTOMER, NATION WHERE O_CUSTKEY = C_CUSTKEY AND C_NATIONKEY = N_NATIONKEY GROUP BY N_NAME HAVING SUM(O_TOTALPRICE) > ORDER BY NAME Ergebnis NAME TURNOVER ARGENTINA CANADA CHINA EGYPT ETHIOPIA INDIA JORDAN MOROCCO PERU SAUDI ARABIA

8 Verbundoperationen Innerer Verbund (inner join) standardmäßige Verbundart nur Tupel mit Verbundpartner werden in Ergebnis aufgenommen Beispiel SELECT MITARBEITER.Name, ABT.Name, ABT.Chef FROM MITARBEITER, ABT WHERE MITARBEITER.Abteilung = ABT.Name MITARBEITER.Name ABT.Name ABT.Chef Paul Verwaltung Paul Maik Produktion Maik MITARBEITER Name Abteilung Paul Verwaltung Fritz NULL Maik Produktion ABT Name Verwaltung Produktion IT Chef Paul Maik NULL

9 Verbundoperationen Äußerer Verbund (outer join) auch Tupel ohne Verbundpartner werden aufgenommen Attribute der anderen Relation werden mit NULL-Weren aufgefüllt LEFT OUTER JOIN alle Tupel der linken Relation erscheinen im Verbundergebnis SELECT MITARBEITER.Name, ABT.Name, ABT.Chef FROM MITARBEITER LEFT OUTER JOIN ABT ON MITARBEITER.Abteilung = ABT.Name MITARBEITER.Name ABT.Name ABT.Chef Paul Verwaltung Paul Maik Produktion Maik Fritz NULL NULL

10 Verbundoperationen RIGHT OUTER JOIN alle Tupel der rechten Relation erscheinen im Verbundergebnis SELECT MITARBEITER.Name, ABT.Name, ABT.Chef FROM MITARBEITER RIGHT OUTER JOIN ABT ON MITARBEITER.Abteilung = ABT.Name MITARBEITER.Name ABT.Name ABT.Chef Paul Verwaltung Paul Maik Produktion Maik NULL IT NULL

11 Verbundoperationen FULL OUTER JOIN alle Tupel erscheinen im Verbundergebnis SELECT MITARBEITER.Name, ABT.Name, ABT.Chef FROM MITARBEITER FULL OUTER JOIN ABT ON MITARBEITER.Abteilung = ABT.Name MITARBEITER.Name ABT.Name ABT.Chef Paul Verwaltung Paul Maik Produktion Maik Fritz NULL NULL NULL IT NULL

12 Mengenoperationen Mengenoperationen auf Relationen mit gleichem Schema Vereinigung (UNION), Subtraktion (EXCEPT), Schnittmenge (INTERSECT) Mengensemantik (z.b. UNION vs. Multimenge (UNION ALL) Beispiel SELECT R_NAME FROM REGION UNION SELECT NORTH POLE FROM TABLE.TABLEDUMMY 1 AFRICA AMERICA ASIA EUROPE MIDDLE EAST NORTH POLE

13 Fallunterscheidung CASE-Ausdruck Fallunterscheidung in SELECT-, WHERE- oder GROUP BY-Klausel verwendet SELECT P_NAME, CASE WHEN P_SIZE < 10 THEN SMALL WHEN P_SIZE < 20 THEN NORMAL ELSE BIG END AS SIZE FROM PART P NAME SIZE goldenrod SMALL frosted orange turquoise dim chocolate NORMAL royal lace plum spring coral BIG... Achtung: Reihenfolge der Bedingungen beachten!

14 Modularisieren von Anfragen Modularisieren von Anfragen Unterabfrage (WHERE) Nested Table Expression (FROM) (Scalar Full Select (SELECT, WHERE, HAVING)) Unterabfrage (subquery) liefert Relation als Ergebnis in WHERE-Klausel zur Existenzüberprüfung verwendet WHERE <expression> [NOT] IN < >... [ALL SOME ANY] (<subquery>)

15 Modularisieren von Anfragen unkorrelierte Unterabfrage SELECT N_NAME FROM NATION WHERE N_REGIONKEY IN ( SELECT R_REGIONKEY FROM REGION WHERE R_NAME = EUROPE ) N NAME FRANCEL GERMANY ROMANIA RUSSIA... korrelierte Unterabfrage SELECT R_NAME FROM REGION WHERE R_REGIONKEY NOT IN ( SELECT N_REGIONKEY FROM NATION WHERE N_REGIONKEY = R_REGIONKEY AND N_NAME LIKE A% ) R NAME ASIA EUROPE MIDDLE EAST

16 Modularisieren von Anfragen Nested Table Expression liefert Relation als Ergebnis in FROM-Klausel als Ergebnisrelation verwendet muss benannt werden (AS) SELECT N_NAME FROM NATION AS T1, (SELECT R_REGIONKEY FROM REGION WHERE R_NAME = EUROPE ) AS T2 WHERE T1.N_REGIONKEY = T2.R_REGIONKEY N NAME FRANCEL GERMANY ROMANIA RUSSIA UNITED KINGDOM

17 SQL - Erweiterung für OLAP Online Analytical Processing

18 OLAP Funktionalität Online Analyitcal Processing (OLAP) Gemeinsamer Standardisierungsvorschlag von IBM und Oracle Umfasst Erweiterte Gruppierungsfunktionalität Analytische Funktionen (analytic functions) Ziel: Unterstützung von Managemententscheidungen (decision support) u.a. integriert in IBM DB2 und Oracle DBMS

19 Einfache Gruppierung nach SQL-Standard Gruppierung (GROUP BY) Zusammenfassung von Tupeln mit gleichen Ausprägungen in den Gruppierungsattributen zu einem neuen Tupel Aggregation für Nichtgruppierungsattribute Im SELECT-Teil dürfen nur Gruppierungsattribute und Aggregationen bzw. Konstanten auftreten Aggregationsfunktionen: SUM(), MAX(), MIN(), COUNT(), AVG(), STDDEV() R Jahr Quartal Umsatz SELECT Jahr, SUM(Umsatz) FROM R GROUP BY Jahr Ergebnis Jahr Summe

20 GROUPING SETS Gruppierungsmengen (GROUPING SETS) Gruppierung nach mehreren Kriterien gleichzeitig GROUP BY GROUPING SET ((<attribute-list>),...) Angabe aller gewünschten Gruppierungskombinationen nicht notwendigerweise disjunkt (Multimenge) leere Menge () entspricht keiner Gruppierung (Superaggregat) R Jahr Quartal Umsatz SELECT Jahr,Quartal,SUM(Umsatz) FROM R GROUP BY GROUPING SETS ( (), (Jahr), (Jahr, Quartal) ) Ergebnis Jahr Quartal Summe

21 CUBE CUBE Berechnung aller Teilmengen für eine Menge von Gruppierungsattributen (Potenzmenge) GROUP BY CUBE (<attribute-list>) Bei n Gruppierungsattributen alle 2 n Gruppierungskombiniationen R Jahr Quartal Umsatz SELECT Jahr,Quartal,AVG(Umsatz) FROM R GROUP BY CUBE ( Jahr, Quartal ) Ergebnis Jahr Quartal AVG

22 ROLLUP ROLLUP Hierarchische multidimensionale Gruppierung GROUP BY ROLLUP (<attribute-list>) ROLLUP (A 1, A 2,..., A N ) = GROUPING SET ((), (A 1), (A 1, A 2),..., (A 1, A 2,..., A N )) Anwendung bei funktionaler Abhängigkeit zwischen Attributen z.b. Land bestimmt den Kontinent eindeutig: ROLLUP (R_REGIONKEY, N_NATIONKEY) R Jahr Quartal Umsatz SELECT Jahr,Quartal,SUM(Umsatz) FROM R GROUP BY ROLLUP ( Jahr, Quartal ) Ergebnis Jahr Quartal Summe

23 GROUPING-Funktion GROUPING-Funktion Unterscheidung von systemseitig generierten und in den Daten vorhandenen NULL-Werten Rückgabewert 0 Attribut ist an aktueller Gruppierung beteiligt 1 Attribut ist nicht an aktueller Gruppierung beteiligt R Jahr Quartal Umsatz SELECT Jahr,Quartal, SUM(Umsatz), GROUPING(Jahr), GROUPING(Quartal) FROM R ROLLUP ( Jahr, Quartal ) Ergebnis Jahr Quartal Summe NULL-Werte in den Daten

24 DQL-Zusammenfassung SQL (Structured Query Languag) deskriptive Anfragesprache angelehnt an die englische Umgangssprache DQL (Data Query Languag) Sprache für Datenbankabfragen feste Struktur Joins Mengenoperationen Aggregationsfunktionen OLAP-Erweiterungen erweiterte Gruppierungsmöglichkeiten (Analytische Funktionen)

25 SQL - Datenmanipulation (DML) SQL - Datendefinition (DDL)

26 SQL-DML Einfügen von Tupeln INSERT INTO REGION VALUES (6, NORTHPOLE, ) INSERT INTO NATION (N_NATIONKEY, N_NAME, N_REGIONKEY) SELECT NATIONKEY, NAME, 6 FROM NORTHPOLE_NATIONS Verändern von Tupeln UPDATE LINEITEM SET L_DISCOUNT = L_DISCOUNT WHERE L_SUPPLEY = 12 Löschen von Tupeln DELETE FROM REGION WHERE R_REGIONKEY > 5

27 Definition von Datenbankobjekten Definition von Datenbankobjekten (s. Folie 3) Erzeugen von Datenbankobjekten: CREATE-Statement CREATE TABLE REGION ( R_REGIONKEY INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY, R_NAME CHAR(25) NOT NULL, R_COMMENT VARCHAR(152) ) Löschen von Datenbankobjekten: DROP-Statement DROP TABLE REGION Verändern von Datenbankobjekten: ALTER-Statement ALTER TABLE REGION ADD COLUMN R_SIZE INT

28 Sichten Sicht (View) virtuelle Relation zur Vereinfachung von Anfragen bzw. nutzerspezifischen Datendarstellung auch Datenschutz durch Ausblenden von Tupeln / Attributen Spezifikation des Inhaltes durch SQL-Anfrage CREATE VIEW CUST_AMERICA AS SELECT CUSTOMER.* FROM CUSTOMER, NATION, REGION WHERE C_NATIONKEY = N_NATIONKEY AND N_REGIONKEY = R_REGIONKEY AND R_NAME = AMERICA SELECT * FROM CUST_AMERICA

29 Integritiätsbedingungen Integritiätsbedingungen (constraints) Primärschlüssel, Fremdschlüssel, Disjunktheit (UNIQUE), wertebasiert (CHECK) ALTER TABLE <table-name> ADD CONSTRAINT <constraint-name> PRIMARY KEY (<attribute-list>) FOREIGN KEY (<attribute-list>) REFERENCES <table-nm>(<attr-list>) UNIQUE (<attribute-list>) CHECK (<predicate>) Beispiel ALTER TABLE REGION ADD CONSTRAINT MAX5 CHECK (R_REGIONKEY BETWEEN 1 AND 5)

30 Datumsfunktionen

31 Datumsfunktionen Datumsfunktionen oft als Gruppierungsattribute verwendet anwendbar auf alle DATE, TIME und TIMESTAMP Attribute YEAR (<attribute>) MONTH (<attribute>) DAY (<attribute>) HOUR (<attribute>) MINUTE (<attribute>) SECONS (<attribute>)... Beispiel: SELECT YEAR(o_orderdate), SUM(o_totalprice) FROM ORDERS GROUP BY YEAR(o_orderdate)

32 Zusammenfassung SQL Standardabfragesprache für relationale Datenbanksysteme DDL, DQL, DML, DCL OLAP-Erweiterungen Datumsfunktionen Datenbankobjekte verschiedene Komponenten einer Datenbank Sichten virtuelle Relationen Integritätsbedingungen sichern die Integrität der Daten

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