Übung Datenbanksysteme I SQL
|
|
|
- Erich Weiß
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Übung Datenbanksysteme I G , Campus III Hasso Plattner Institut
2 Einleitung Virtuelle Maschine Zugriff: Kopieren vom Share Ausführen mit VMware Zugangsdaten: Nutzername: db2inst1 Passwort: ws2011 Arbeit mit : Kommandozeile IBM Data Studio Beachte: VM ist schreibgeschützt Chart 2
3 Übersicht Chart 3
4 Übersicht SELECT FROM WHERE GROUP BY HAVING ORDER BY <Attributliste> <Relationenliste> <Bedingungen> <Gruppierungsattribute> <Bedingungen auf Gruppierungsattribute> <Attributliste>; Weitere Schlüsselwörter: DISTINCT, AS, JOIN AND, OR MIN, MAX, AVG, SUM, COUNT NOT, IN, LIKE, ANY, ALL, EXISTS UNION, EXCEPT, INTERSECT Chart 4
5 Übersicht: Relationale Übungsschemata Modellnummer Prozessorgeschwindigkeit [MHz] Festplattengröße [GB] Geschwindigkeit und Typ des Laufwerks Bildschirmauflösung Typ (laser, ink-jet, bubble) Preis [Euro] Chart 5
6 Aufgabe: Deutsch Anfrage: Welche PC-Modelle haben eine Geschwindigkeit von mindestens 1000 MHz? model ( speed 1000 (PC)) Chart 6
7 Lösung: Deutsch SELECT model FROM PC WHERE speed >= 1000; Anfrage: Welche PC-Modelle haben eine Geschwindigkeit von mindestens 1000 MHz? model ( speed 1000 (PC)) Chart 7
8 Aufgabe: Deutsch Anfrage: Welche Hersteller bauen Laptops mit einer Harddisk von mindestens 10 GB Größe? maker ( hd 10 (Product Laptop)) Chart 8
9 Lösung: Deutsch a) SELECT maker Beispieltupel: FROM Product, ( Lenovo, Laptop 1005, pc ) WHERE Product.model = Laptop.model Beispieltupel: AND hd >= (1005, 10; 1000, 128, 20, 12xDVD, 1499) b) Beispieltupel: SELECT maker (2008, 650, 64, 10, 12.1, 1249) FROM Product NATURAL JOIN Laptop WHERE hd >= 10; Anfrage: Welche Hersteller bauen Laptops mit einer Harddisk von mindestens 10 GB Größe? NATURAL JOIN geht allerdings nicht in DB2! maker ( hd 10 (Product Laptop)) Chart 9
10 Aufgabe: Deutsch Anfrage: Finde die Modellnummern aller Farblaserdrucker. model ( color=true type= laser (Printer)) Chart 10
11 Lösung: Deutsch SELECT model FROM Printer WHERE color=true AND type='laser'; Anfrage: Finde die Modellnummern aller Farblaserdrucker. model ( color=true type= laser (Printer)) Chart 11
12 Aufgabe: Deutsch Anfrage: Finde die Modellnummer und den Preis aller Produkte (jeden Typs), die von Hersteller Apple gebaut werden. model,price ( maker= Apple (Product ( model,price (PC) model,price (Laptop) model,price (Printer)))) Chart 12
13 Lösung: Deutsch (SELECT Product.model, price Beispieltupel: FROM Product ( Lenovo, JOIN PC 1005, ON Product.model pc ) = PC.model WHERE maker = 'Apple') UNION Beispieltupel: (SELECT Product.model, (1005, 1000, price 128, 20, 12xDVD, 1499) FROM Product JOIN Laptop ON Product.model = Laptop.model WHERE maker = 'Apple') UNION Beispieltupel: (SELECT Product.model, (2008, 650, price 64, 10, 12.1, 1249) FROM Product JOIN Printer ON Product.model = Printer.model WHERE maker = 'Apple'); Anfrage: Finde die Modellnummer und den Preis aller Produkte (jeden Typs), die von Hersteller Apple gebaut werden. model,price ( maker= Apple (Product ( model,price (PC) model,price (Laptop) model,price (Printer)))) Chart 13
14 Lösung: Deutsch WITH Price Beispieltupel: AS ( ( Lenovo, 1005, pc ) SELECT Price.* PC(model, (SELECT model, speed, price ram, FROM hd, rd, PC) price) FROM Product NATURAL JOIN Price UNION (SELECT model, price FROM Laptop) WHERE maker = Apple ; Laptop(model, UNION speed, ram, hd, screen, price) (SELECT Beispieltupel: model, (2008, price 650, FROM 64, Printer) 10, 12.1, 1249) ); Anfrage: Finde die Modellnummer und den Preis aller Produkte (jeden Typs), die von Hersteller Apple gebaut werden. model,price ( maker= Apple (Product ( model,price (PC) model,price (Laptop) model,price (Printer)))) Chart 14
15 Aufgabe: Deutsch Anfrage: Finde alle Hersteller, die Laptops, aber keine PCs herstellen. δ( maker (Product Laptop)) δ( maker (Product PC)) Chart 15
16 Lösung: Deutsch (SELECT DISTINCT maker FROM Product, Laptop WHERE Product.model = Laptop.model) EXCEPT (SELECT DISTINCT maker FROM Product, PC WHERE Product.model = PC.model); Anfrage: Finde alle Hersteller, die Laptops, aber keine PCs herstellen. DISTINCTs sind nicht nötig wegen Mengensemantik von EXCEPT! δ( maker (Product Laptop)) δ( maker (Product PC)) Chart 16
17 Aufgabe: Deutsch Anfrage: Finde alle Harddisk-Größen, die in mehr als zwei PCs vorkommen. hd ( Anzahl>2 ( hd,count(model) Anzahl (PC))) Chart 17
18 Lösung: Deutsch SELECT hd FROM PC GROUP BY hd HAVING COUNT(model) > 2; Anfrage: Finde alle Harddisk-Größen, die in mehr als zwei PCs vorkommen. hd ( Anzahl>2 ( hd,count(model) Anzahl (PC))) Chart 18
19 Aufgabe: Deutsch Anfrage: Finde alle Paare von PCs mit gleicher Festplatten- und Hauptspeichergröße. Vermeide dabei doppelte Paare. ( PC1 (PC)) PC1.HD=PC2.HD PC1.RAM=PC2.RAM PC1.model<PC2.model ( PC2 (PC)) Chart 19
20 Lösung: Deutsch SELECT * FROM PC PC1, PC PC2 WHERE PC1.hd = PC2.hd AND PC1.ram = PC2.ram AND PC1.model < PC2.model; Anfrage: Finde alle Paare von PCs mit gleicher Festplatten- und Hauptspeichergröße. Vermeide dabei doppelte Paare. ( PC1 (PC)) PC1.HD=PC2.HD PC1.RAM=PC2.RAM PC1.model<PC2.model ( PC2 (PC)) Chart 20
21 Aufgabe: Deutsch Anfrage: Finde alle Hersteller, die mindestens einen Laptop und einen PC mit derselben Prozessorgeschwindigkeit anbieten. D.a ( A.b=B.b A.a=C.g B.a=D.g C.a=D.a ( A(a,b,c,d,e,f) (Laptop) B(a,b,c,d,e,f) (PC) C(a,g,h) (Product) D(a,g,h) (Product))) Chart 21
22 Lösung: Deutsch SELECT Product(maker, D.a model, type) FROM (SELECT model AS a, speed AS b, ram AS c, hd AS d, screen AS e, price AS f FROM Laptop) A, (SELECT model AS a, speed AS b, ram AS c, hd AS d, rd AS e, price AS f FROM PC) B, (SELECT Beispieltupel: maker AS a, (1005, model 1000, AS g, 128, type 20, AS 12xDVD, h FROM Product) 1499) C, (SELECT maker AS a, model AS g, type AS h FROM Product) D WHERE A.b = B.b AND A.a Beispieltupel: = C.g (2008, 650, 64, 10, 12.1, 1249) AND Printer(model, B.a = D.g color, type, price) AND C.a = D.a; Anfrage: Finde alle Hersteller, die mindestens einen Laptop und einen PC mit derselben Prozessorgeschwindigkeit anbieten. D.a ( A.b=B.b A.a=C.g B.a=D.g C.a=D.a ( A(a,b,c,d,e,f) (Laptop) B(a,b,c,d,e,f) (PC) C(a,g,h) (Product) D(a,g,h) (Product))) Chart 22
23 Lösung: Deutsch SELECT D.maker FROM Laptop A, PC B, Product C, Product D WHERE A.speed = B.speed AND A.model = C.model AND B.model = D.model AND C.maker = D.maker; Anfrage: Finde alle Hersteller, die mindestens einen Laptop und einen PC mit derselben Prozessorgeschwindigkeit anbieten. D.a ( A.b=B.b A.a=C.g B.a=D.g C.a=D.a ( A(a,b,c,d,e,f) (Laptop) B(a,b,c,d,e,f) (PC) C(a,g,h) (Product) D(a,g,h) (Product))) Chart 23
24 Übung Datenbanksysteme I G , Campus III Hasso Plattner Institut
Übung Datenbanksysteme I Relationale Algebra. Thorsten Papenbrock
Übung Datenbanksysteme I Relationale Algebra Thorsten Papenbrock Übersicht: Relationale Algebra 2 Unäre Operatoren Binäre Operatoren Operator Beschreibung Operator Beschreibung (pi) (erweiterte)projektion
TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Alfons Kemper, Ph.D.
TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Alfons Kemper, Ph.D. Übung zur Vorlesung Einsatz und Realisierung von Datenbanksystemen im SoSe14 Moritz Kaufmann (moritz.kaufmann@tum.de)
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
Datenbanksysteme I Übung: Relationale Algebra. Jana Bauckmann
Datenbanksysteme I Übung: Relationale Algebra Jana Bauckmann Anfragen der relationalen Algebra 2 model number processor speed [MHz] size of hard disk [GB] speed and type of removeable disk (CD, DVD) screen
SQL Teil 2. SELECT Projektion Selektion Vereinigung, Schnitt, Differenz Verbund Komplexer SELECT-Ausdruck
SELECT Projektion Selektion Vereinigung, Schnitt, Differenz Verbund Fahren fort mit SQL Befehlen. Bilden Relationenalgebra auf SQL ab. So Umsetzung von Anfragen an die DB (bzw. Tabellen) möglich. SELECT
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-
TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Alfons Kemper, Ph.D.
TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Alfons Kemper, Ph.D. Blatt Nr. 7 Übung zur Vorlesung Grundlagen: Datenbanken im WS13/14 Henrik Mühe (muehe@in.tum.de) http://www-db.in.tum.de/teaching/ws1314/dbsys/exercises/
Grundlagen Datenbanken Sommersemester 2008
Rechnerübung SQL Installation SQL Server: SQLite ist eine SQL Datenbank, die keine Installation erfordert und direkt über die Kommandozeile angesprochen werden kann. Geht auf http://www.sqlite.org/download.html
SQL. strukturierte Datenbankabfragesprache eine Datenbanksprache zur. Structured Query Language:
SQL Structured Query Language: strukturierte Datenbankabfragesprache eine Datenbanksprache zur Definition, Abfrage und Manipulation von Daten in relationalen Datenbanken In der SQL-Ansicht arbeiten In
Aufgabenblatt 3 SQL. Vorbereitungen für Aufgabenblätter 3 und 4: IMDb in DB2 laden
Aufgabenblatt 3 SQL Abgabetermin: Sonntag, 09.06.13 Zur Prüfungszulassung muss ein Aufgabenblatt mit mind. 25% der Punkte bewertet werden und alle weiteren Aufgabenblätter mit mindestens 50% der Punkte.
Universität Augsburg, Institut für Informatik WS 2006/2007 Dr. W.-T. Balke 27. Nov. 2006 M. Endres, A. Huhn, T. Preisinger Lösungsblatt 5
Universität Augsburg, Institut für Informatik WS 2006/2007 Dr. W.-T. Balke 27. Nov. 2006 M. Endres, A. Huhn, T. Preisinger Lösungsblatt 5 Aufgabe 1: Projektion Datenbanksysteme I π A1,...,A n (π B1,...,B
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
SQL. Abfragesprache Datenmanipulation - DML
SQL Abfragesprache Datenmanipulation - DML SQL DML-Operationen DML = Data Manipulation Language Sprache zur Veränderung der Daten Operationen Daten selektieren Daten einfügen Daten ändern Daten löschen
Vorlesung Datenbankmanagementsysteme
Vorlesung Datenbankmanagementsysteme SQL zur Datenanalyse & Einführung Online Analytical Processing (OLAP) (auf Basis von Oracle) Vorlesung Datenbankmanagementsysteme SQL zur Datenanalyse M. Lange, S.
Kapitel 3: Datenbanksysteme
LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS Skript zur Vorlesung: Einführung in die Informatik: Systeme und Anwendungen Sommersemester 2015 Kapitel 3: Datenbanksysteme Vorlesung:
Tabellenausdrücke. Bedingungen
Anfragetypen in SQL zwei Typen von SQL-Ausdrücken: Resultat: abgeleitete Tabelle ( derived table ) Tabellenausdrücke DB Bedingungen Problem (?): Nur Tabellenausdrücke dürfen direkt vom Benutzer als Anfrage
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
bersicht Datenbanken und Datawarehouses Datenbank Datenbanksysteme Niels Schršter
bersicht Niels Schršter EinfŸhrung GROUP BY Roll UpÔs Kreuztabellen Cubes Datenbank Ansammlung von Tabellen, die einen ãausschnitt der WeltÒ fÿr eine Benutzergruppe beschreiben. Sie beschreiben die funktionalen
Übungen zu Datenbanksysteme
Institut für Informatik Universität Osnabrück, 19.05.2009 Prof. Dr. Oliver Vornberger http://www-lehre.inf.uos.de/ dbs Dipl.-Math. Patrick Fox Abgabe bis 02.06.2009, 12:00 Uhr Übungen zu Datenbanksysteme
Übungen zur Vorlesung Informationssysteme - Blatt 5
Übungen zur Vorlesung Informationssysteme - Blatt 5 Übungsblatt Nr.5 Informationssysteme - WS 04/05 1 a) Welche Kinos gibt es in Bonn? SELECT Name, Adresse FROM kino WHERE Telefon LIKE 0228% ; Übungsblatt
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
Erste Schritte, um selber ConfigMgr Reports zu erstellen
Thomas Kurth CONSULTANT/ MCSE Netree AG thomas.kurth@netree.ch netecm.ch/blog @ ThomasKurth_CH Erste Schritte, um selber ConfigMgr Reports zu erstellen Configuration Manager Ziel Jeder soll nach dieser
4. Übungszettel (Musterlösung)
4. Übungszettel (Musterlösung) Einführung in Datenbanksysteme Datenbanken für die Bioinformatik Heinz Schweppe, Jürgen Broß, Katharina Hahn Hinweise: Auf dem Server esel verfügbar, wird die TerraDB sowohl
Eine völlig andere Form Abfragen zu erstellen ist, sie mit Hilfe der Datenbankabfragesprache SQL zu gestalten.
Einführung SQL 2010 Niko Becker Mit unseren Übungen zu ACCESS können Sie Aufbau und Struktur einer relationalen Datenbank kennenlernen. Wir zeigen Ihnen wie Sie Tabellen, Formulare und Berichte erstellen
Datenbank- und Informationssysteme. Lösungsvorschläge zu Übungsblatt 2. Sommersemester 1999. CREATE DOMAIN KennzeichenDomain AS VARCHAR(9);
Institut für Angewandte Informatik AIFB und Formale Beschreibungsverfahren Universität Karlsruhe (TH) Prof. Dr. W. Stucky U. Schmidle Tel.: 0721 / 608-3812, 3509 Fax.: 0721 / 693717 e-mail: stucky schmidle
105.3 SQL-Datenverwaltung
LPI-Zertifizierung 105.3 SQL-Datenverwaltung Copyright ( ) 2009 by Dr. W. Kicherer. This work is licensed under the Creative Commons Attribution-Noncommercial-Share Alike 2.0 Germany License. To view a
Datenbanksysteme. Prof. Dr.-Ing. Sebastian Michel TU Kaiserslautern. Wintersemester 2015/16. smichel@cs.uni-kl.de
Datenbanksysteme Wintersemester 2015/16 Prof. Dr.-Ing. Sebastian Michel TU Kaiserslautern smichel@cs.uni-kl.de Verschachtelte (Engl. Nested) Anfragen Wieso und wo gibt es verschachtelte Anfragen? ˆ Unteranfragen
SQL Intensivpraktikum SS 2008
SQL Intensivpraktikum SS 2008 Aggregation von Daten Arbeit mit Gruppen SQL1 basierend auf OAI-Kurs Copyright Oracle Corporation, 1998. All rights reserved. Gruppenfunktionen Gruppenfunktionen verarbeiten
Kompaktes Datenbank-Wissen rund um die Datenbank-Programmierung mit Transact-SQL
UnternehmensDatenbanken im Netzwerk Teil 3: SQL Programmierung - Grundlagen SQL-Befehle Funktionen Operatoren Datentypen Datenbank erstellen Tabellen SQL-Abfragen Autor: Rainer Egewardt Copyright Kompaktes
Datenbanktechnologie mit praktischen Übungen in MySQL und PHP
Datenbanktechnologie mit praktischen Übungen in MySQL und PHP Übung, Sommersemester 2013 13. Mai 2013 - MySQL 4 Sebastian Cuy sebastian.cuy@uni-koeln.de Aufgaben Aufgabe 1 Installieren Sie XAMPP (http://www.apachefriends.org/de/xampp.html)
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
Fachbereich Informatik Praktikum 1
Hochschule Darmstadt DATA WAREHOUSE SS2015 Fachbereich Informatik Praktikum 1 Prof. Dr. S. Karczewski Dipl. Inf. Dipl. Math. Y. Orkunoglu Datum: 14.April.2015 1. Kurzbeschreibung In diesem Praktikum geht
Informatik 12 Datenbanken SQL-Einführung
Informatik 12 Datenbanken SQL-Einführung Gierhardt Vorbemerkungen Bisher haben wir Datenbanken nur über einzelne Tabellen kennen gelernt. Stehen mehrere Tabellen in gewissen Beziehungen zur Beschreibung
MySQL: Einfaches Rechnen. www.informatikzentrale.de
MySQL: Einfaches Rechnen Vorweg: Der Merksatz Warum geht Herbert oft laufen? Vorweg: Der Merksatz Warum geht Herbert oft laufen?...... WHERE... GROUP BY... HAVING... ORDER BY... LIMIT Beispieldatenbank
Kap. 6 Data Warehouse
1 Kap. 6 Data Warehouse 6.1 Was ist ein Data Warehouse, Motivation? 6.2 Data Cube und Cube-Operationen 6.3 Workshop: MS SQL Server, Cube Operationen 6.4 Physischer Entwurf, Implementierung von Cubes 6.5
Praktikum Datenbanken. 1. Erstellen Sie eine Abfrage, die die gesamte Tabelle PC ausgibt
1. Erstellen Sie eine Abfrage, die die gesamte Tabelle ausgibt * 2. Reduzieren Sie die Abfrage so, dass nur die Marke, die Art und der Preis angezeigt werden marke, art, preis Malte Wattenberg Datenbanken
Aufbau des SELECT-Befehls. Im Folgenden werden zunächst Abfragen aus einer Tabelle vorgenommen.
Datenbankabfragen (Query) mit SQL (Structured Query Language) 1 Aufbau des SELECT-Befehls Im Folgenden werden zunächst Abfragen aus einer Tabelle vorgenommen. SQL-Syntax: SELECT spaltenliste FROM tabellenname
Structured Query Language (SQL) 1
Structured Query Language (SQL) 1 1. Grundlagen und Hilfsmittel Structured Query Language, kurz SQL, wurde in den 70er Jahren bei IBM entwickelt, als eine Arbeitsgruppe die erste relationale Datenbank
Die bisher bereits bekannten Aggregatsfunktionen MIN, MAX, SUM, AVG, COUNT, VARIANCE und STDDEV wurden um FIRST und LAST erweitert.
Betrifft Autor FIRST, LAST Markus Jägle (markus.jaegle@trivadis.com) Art der Info Technische Background Info (April 2002) Quelle Aus dem NF9i-Kurs, NF9i-Techno-Circle der Trivadis und Oracle9i Data Warehousing
Das SQL-Schlüsselwort ALL entspricht dem Allquantor der Prädikatenlogik
Beispielaufgaben Informationssysteme erstellt von Fabian Rump zur IS Vorlesung 2009/10 1 Multiple Choice Aussage richtig falsch Eine SQL-Abfrage beginnt immer mit dem Schlüsselwort SELECT Eine Datenbank
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
SQL-Befehlsliste. Vereinbarung über die Schreibweise
Vereinbarung über die Schreibweise Schlüsselwort [optionale Elemente] Beschreibung Befehlsworte in SQL-Anweisungen werden in Großbuchstaben geschrieben mögliche, aber nicht zwingend erforderliche Teile
Michaela Weiss 01. April 2015. Lerneinheit 4: Relationale Datenbanken am Beispiel von MySQL
Michaela Weiss 01. April 2015 Lerneinheit 4: Relationale Datenbanken am Beispiel von MySQL Seite 2 Datenbanken Allgemeines: Datenbank(management)systeme ermöglichen die Speicherung großer Datenmengen Kennzeichen
Klausur zur Vorlesung Datenbanksysteme I
Prof. Dr. W. Kießling 30.01.2002 Lehrstuhl für Datenbanken und Informationssysteme Universität Augsburg Klausur zur Vorlesung Datenbanksysteme I Wintersemester 2001/2002 Name Vorname Matrikelnummer Aufgabe
Leseprobe: SQL mit MySQL - Band 4 Kompendium mit Online-Übungs-DB. Kompendium zur schnellen Kurzinformation der Datenbanksprache SQL/MySQL 5.
Leseprobe: SQL mit MySQL - Band 4 Kompendium mit Online-Übungs-DB Kompendium zur schnellen Kurzinformation der Datenbanksprache SQL/MySQL 5.1 im Internet: www.datenbanken-programmierung.de... 3.0 SQL nach
Structured Query Language (SQL) als standardisierte Anfragesprache für relationale Datenbanken
Rückblick Structured Query Language (SQL) als standardisierte Anfragesprache für relationale Datenbanken Data Definition Language zur Schemadefinition (z.b. CREATE TABLE zum Anlegen von Tabellen) Data
Übung Informationssysteme 1 SQL-Übungen SS 2002 351.002, 351.003, 351.004, 351.005, 351.044
Übung SQL-Übungen SS 2002 351.002, 351.003, 351.004, 351.005, 351.044 a.univ.prof.dr. Josef Küng, DI. Jürgen Palkoska, Univ.Doz. Dr. Wolfram Wöß 4. Abfragesprachen für Relationale Datenbanken, SQL Lösungen
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
Datenbanksprache SQL. Datenbanksprache SQL. 5.1 Anfragesprache SQL-DQL. from-klausel SS 2005
Webbasierte Informationssysteme SS 2005 8. SQL-Vertiefung Prof. Dr. Stefan Böttcher Universität Paderborn Datenbanksprache SQL Structured Query Language (SQL) - am IBM San Jose Research Laboratory entwickelt
2) Nennen Sie die Namen der 3 Ebenen des 3-Ebenen-Modells, und geben Sie an, was in jeder Ebene dargestellt wird.
Übungen und Lösungen 1. Einführung Datenbanken 1) Welche Datenbanktypen kennen Sie? Wodurch sind sie gekennzeichnet? Hierarchische Datenbanken: Zwischen den Datensätzen besteht eine untergeordnete Rangfolge.
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
Datenbanksysteme 2 Frühjahr-/Sommersemester 2014 28. Mai 2014
Lehrstuhl für Praktische Informatik III Prof. Dr. Guido Moerkotte Email: moer@db.informatik.uni-mannheim.de Marius Eich Email: marius.eich@uni-mannheim.de Datenbanksysteme 2 8. Übungsblatt Frühjahr-/Sommersemester
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
SQL SQL. SQL = Structured Query Language (SEQUEL) IBM San Jose Research Laboratory SYSTEM R. Grundlagen der Datenbanksysteme I
SQL SQL = Structured Query Language (SEQUEL) IBM San Jose Research Laboratory SYSTEM R VII-1 Beispielrelationen Filiale ( Name Leiter Stadt Einlagen ) Konto ( KontoNr KundenNr FilialName Saldo ) Kredit
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
1. Funktionen und Datenflüsse; Tabellenkalkulationssysteme
Grundwissen Informatik 1. und Datenflüsse; Tabellenkalkulationssysteme Zellbezug relativer Zellbezug absoluter Zellbezug iterative Berechnungen Datentypyen z. B. A4 A ist der Spaltenbezeichner 4 ist die
Sie sollen eine Datenbank für Befragungen mittels Online-Fragebögen zu unterschiedlichen Themen erstellen:
FRAGEBOGEN-AUFGABE Sie sollen eine Datenbank für Befragungen mittels Online-Fragebögen zu unterschiedlichen Themen erstellen: Ein Fragebogen besteht aus mehreren Fragen, eine Frage kann in mehreren Fragebögen
Fortgeschrittene OLAP Analysemodelle
Fortgeschrittene OLAP Analysemodelle Jens Kübler Imperfektion und erweiterte Konzepte im Data Warehousing 2 Grundlagen - Datenanalyse Systemmodell Datenmodell Eingaben System Schätzer Datentypen Datenoperationen
Unterabfragen (Subqueries)
Unterabfragen (Subqueries) Die kürzeste Formulierung ist folgende: SELECT Felderliste FROM Tabelle1 WHERE Tabelle1.Feldname Operator (SELECT Feldname FROM Tabelle2 WHERE Bedingung); wobei Tabelle1 und
Schulinternes Curriculum im Fach Informatik
Schulinternes Curriculum im Fach Informatik Unterricht in EF : 1. Geschichte der elektronischen Datenverarbeitung (3 Stunden) 2. Einführung in die Nutzung von Informatiksystemen und in grundlegende Begriffe
Virtualisierung fur Einsteiger
Brochure More information from http://www.researchandmarkets.com/reports/3148674/ Virtualisierung fur Einsteiger Description: Virtualisierung von Grund auf verstehen Für die meisten Administratoren gehört
Details zu den Ausdrücken nach FROM, WHERE, GROUP BY und HAVING finden Sie in den Abschnitten über JOIN, WHERE und GROUP BY.
SELECT - Der Grundbefehl zur Auswahl von Daten Die SELECT-Anweisung fragt Daten aus einer Datenbank ab und stellt diese in einer virtuellen Tabelle zur Verfügung. Diese virtuelle Tabelle, eine Menge von
Wirtschaftsinformatik. SQL Abfragen und QBE. Unterrichtsskript. Version: 2.0
Wirtschaftsinformatik SQL Abfragen und QBE Unterrichtsskript Version: 2.0 Autor: Jonas Lanz Datum: 02.06.2006 FHNW Hochschule für Wirtschaft 2 / 29 Inhaltsverzeichnis 1. Einführung 3 1.1 Relationale Operationen
Oracle Datenbank / Ubuntu
Oracle Datenbank / Ubuntu Sebastian Gath & Hannes Schwarz Seminar Database Tuning & Administration Universität Konstanz - SS 2007 Administration Vorbereitung Zeitmessung Erste Zeitmessung 2 Ausgangssituation
Datenbanken Wintersemester 11/12. Prof. Dr. W. May
AG Datenbanken und Informationssysteme Institut für Informatik Universität Göttingen Datenbanken Wintersemester 11/12 Prof. Dr. W. May 3. Übungsblatt: SQL Besprechung voraussichtlich am 20/21.12.2011 Aufgabe
Ermittlung der übereinstimmenden Variablen (-Namen) zweier Datasets
News Artikel Foren Projekte Links Über Redscope Join List Random Previous Next Startseite Foren ETL & Base SAS Ermittlung der übereinstimmenden Variablen (-Namen) zweier Datasets 29 November, 2006-16:52
PostgreSQL in großen Installationen
PostgreSQL in großen Installationen Cybertec Schönig & Schönig GmbH Hans-Jürgen Schönig Wieso PostgreSQL? - Die fortschrittlichste Open Source Database - Lizenzpolitik: wirkliche Freiheit - Stabilität,
Bloomberg Datenexport OHNE Anwendung von Bloomberg BDH Formeln oder anderen Excel-Plugin Bloombergformeln
Bloomberg Datenexport OHNE Anwendung von Bloomberg BDH Formeln oder anderen Excel-Plugin Bloombergformeln Von Bloomberg wird ein gewisses Kontingent für den formelbasierten Download via Excel-Add In zur
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
Abbildung 1: Das ERM. Nun zu den Tabellen: Zunächst wird aus jeder Entity eine Tabelle, d.h. wir erhalten:
Lösung Casino 1 Zunächst das Entity-Relationship-Modell: Kundenverzeichnis wird getätigt von Bestellung führt aus enthält Personal n 1 beherrscht Speisekarte Tätigkeiten Abbildung 1: Das ERM Nun zu den
SQL SQL. SQL = Structured Query Language (SEQUEL) IBM San Jose Research Laboratory SYSTEM R. Grundlagen der Programmierung 2
SQL SQL = Structured Query Language (SEQUEL) IBM San Jose Research Laboratory SYSTEM R IV-1 Beispielrelationen Filiale ( Name Leiter Stadt Einlagen ) Konto ( KontoNr KundenNr FilialName Saldo ) Kredit
Kalkülteil. Structured Query Language, SQL. 1. Semantik: erzeuge alle Kombinationen von Tupeln
Structured Query Language, SQL vom American National Standards Institute, ANSI, genormte Datenbanksprache. enthält eine Teilsprache, die eine relationale Anfragesprache ist, Mischung von tupelorientierten
ORM & OLAP. Object-oriented Enterprise Application Programming Model for In-Memory Databases. Sebastian Oergel
ORM & OLAP Object-oriented Enterprise Application Programming Model for In-Memory Databases Sebastian Oergel Probleme 2 Datenbanken sind elementar für Business-Anwendungen Gängiges Datenbankparadigma:
Arbeiten mit ACCESS 2013
Dipl.-Hdl., Dipl.-Kfm. Werner Geers Arbeiten mit ACCESS 2013 Datenbanken mit Datenmodellierung Tabellen, Abfragen, Formularen und Berichten Beziehungen Makros Datenaustausch SQL Structured Query Language
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.
7.5.3. CREATE TABLE-Syntax
7.5.3. CREATE TABLE-Syntax 7.5.3.1. Stille Spaltentyp-Änderungen CREATE [TEMPORARY] TABLE [IF NOT EXISTS] tabelle [(create_definition,...)] [tabellen_optionen] [select_statement] create_definition: spalten_name
Entwicklungsumgebung für die Laborübung
Entwicklungsumgebung für die Laborübung VU Datenbanksysteme Wolfgang Fischl Arbeitsbereich Datenbanken und Artificial Intelligence Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien Wintersemester
Online-Kurs 'Datenbanken und Datenmodellierung'
Online-Kurs 'Datenbanken und Datenmodellierung' n Print-Version - 15.04.2002 (c) StR S. Winter - Universität Passau Inhaltsverzeichnis 1 Der Aufbau von SQL-Anfragen im Überblick 1.1 Der Aufbau einer SQL-Anfrage
Stichwortverzeichnis. Iron Werther. Business Intelligence
Stichwortverzeichnis Iron Werther Business Intelligence Komplexe SQL-Abfragen am Beispiel eines Online-Shops. Inkl. Testdatenbank mit über zwei Millionen Datensätzen ISBN (Buch): 978-3-446-43580-3 ISBN
SQL Einstieg und Anwendung
Wolfgang D. Misgeld 2008 AGI-Information Management Consultants May be used for personal purporses only or by libraries associated to dandelon.com network. SQL Einstieg und Anwendung Mit SQL-3, IBM DB2,
In Tabelle 2.1 sehen Sie das Ergebnis beider Ausführungen auf meiner Maschine.
Kapitel 2 Datenverwaltung durch SQL Server Wir wollen das obige Skript zwei Mal laufen lassen, einmal mit und einmal ohne eingeschalteten Schreibcache der Festplatte. Für eine lokale Festplatte können
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
Oracle OLAP 11g: Performance für das Oracle Data Warehouse
Oracle OLAP 11g: Performance für das Oracle Data Warehouse Marc Bastien Oracle BI Presales Agenda Performanceprobleme in Oracle DWH: gibt s das überhaupt? Mögliche Gründe und Lösungen
Datenbanken. SQL Einführung und SQL-DDL
Datenbanken SQL Einführung und SQL-DDL SQL Überblick ANSI/ISO standardisierte Datendefinitions (DDL)- Datenmanipulations (DML)- Anfrage (Query)-Sprache SQL-92 weitgehend von den meisten DB- Herstellern
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
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
TOP 10 Monitoring SQL Befehle
TOP 10 Monitoring SQL Befehle Autor(en): Marco Patzwahl, MuniQSoft GmbH Viel Kunden haben schon mehr als 100 Datenbanken zu betreuen. Da kommt man ohne automatisierte Überwachungsskripte nicht sehr weit.
3.17 Zugriffskontrolle
3. Der SQL-Standard 3.17. Zugriffskontrolle Seite 1 3.17 Zugriffskontrolle Datenbanken enthalten häufig vertrauliche Informationen, die nicht jedem Anwender zur Verfügung stehen dürfen. Außerdem wird man
5. Datenabfrage mit SQL 14
Informationsbestände analysieren Datenabfrage mit SQL 5. Datenabfrage mit SQL 14 5.1. Einige Infos zu SQL SQL wurde Ende der 70er Jahre in den IBM Labors entwickelt und später als Standard für relationale
Einführung relationale Datenbanken. Themenblock: Erstellung eines Cube. Schlüssel. Relationenmodell Relationenname Attribut. Problem.
Themenblock: Erstellung eines Cube Einführung relationale Datenbanken Problem Verwaltung großer Mengen von Daten Praktikum: Data Warehousing und Data Mining Idee Speicherung der Daten in Form von Tabellen
Well-Balanced. Performance Tuning
Well-Balanced Real Application Cluster Performance Tuning Über mich virtual7 GmbH Jürgen Bouché Zeppelinstraße 2 76185 Karlsruhe Tel.: +49 (721) 6190170 Fax.: +49 (721) 61901729 Email: jbouche@heine.de
Model Klausel - Der Excel-Killer von Oracle?
Model Klausel - Der Excel-Killer von Oracle? Andrea Kennel Trivadis AG Glattbrugg, Schweiz Schlüsselworte: Model Klausel, SQL, Data Warehousing, OLAP Zusammenfassung Ein Data Mart kann als ein Würfel mit
Themenblock: Erstellung eines Cube
Themenblock: Erstellung eines Cube Praktikum: Data Warehousing und Data Mining Einführung relationale Datenbanken Problem Verwaltung großer Mengen von Daten Idee Speicherung der Daten in Form von Tabellen
Event Stream Processing & Complex Event Processing. Dirk Bade
Event Stream Processing & Complex Event Processing Dirk Bade Die Folien sind angelehnt an eine Präsentation der Orientation in Objects GmbH, 2009 Motivation Business Activity Monitoring Sammlung, Analyse
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.
OWB Repository Individuelle Reports. Ute Middendorf metafinanz - Informationssysteme GmbH
OWB Repository Individuelle Reports Ute Middendorf metafinanz - Informationssysteme GmbH Wir fokussieren mit unseren Services die Herausforderungen des Marktes und verbinden Mensch und IT Facing the future
Übung Datenbanksysteme I Transaktionen, Selektivität und XML. Thorsten Papenbrock
Übung Datenbanksysteme I Transaktionen, Selektivität und XML Thorsten Papenbrock Übersicht: Übungsthemen 2 Transaktionen Selektivität XML Thorsten Papenbrock Übung Datenbanksysteme I JDBC Transaktionen:
Index- und Zugriffsstrukturen für. Holger Brämer, 05IND-P
Index- und Zugriffsstrukturen für Data Warehousing Holger Brämer, 05IND-P Index- und Zugriffstrukturen für Data Warehousing Materialisierte Sichten Bitmap-Indexe Verbundindexe Materialisierte Sichten gehören
cs241: Datenbanken mit Übungen HS 2011
UNIVERSITÄT BASEL Prof. Dr. Heiko Schuldt MSc. Nenad Stojnić BSc. Ivan Giangreco BSc. Florian Lindörfer cs241: Datenbanken mit Übungen HS 2011 Übung 5 Abgabe bis: 4.11.2011 Hinweise: Modalitäten der Abgabe: