5.3 Datenänderung/-zugriff mit SQL (DML)

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "5.3 Datenänderung/-zugriff mit SQL (DML)"

Transkript

1 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 Effizienzvorteile (Client-Server-Szenario!) Anweisungen für Datenänderung: - INSERT - UPDATE - DELETE Anweisungen für Datenzugriff: - SELECT - CREATE / DROP VIEW (Konzeptuelle Ebene) Seite 168

2 5.3.1 INSERT Befehl zum Einfügen von Datensätzen in eine Tabelle - Erweiterung des Entityset eines Entitytyp (siehe Folie 57) - Ausprägungsformen Einfügen von Tupeln als Konstanten Einfügen von Tupeln als Abfrageergebnis auf einer (anderen) Relationen (SFW-Klausel, siehe Abschnitt SELECT) Voraussetzung für aufgeführte Beispiele (Test in MS Access): - Tabelle Buch, Tabelle Ausleihe - Anweisungen von Folie 152: CREATE TABLE Buch ( InvNr INTEGER NOT NULL, Titel VARCHAR(30), ISBN CHAR(5), Autor VARCHAR(40), PRIMARY KEY (InvNr)) CREATE TABLE Ausleihe ( InvNr INTEGER NOT NULL, Name VARCHAR(20), PRIMARY KEY (InvNr), FOREIGN KEY (InvNr) REFERENCES Buch(InvNr)) Seite 169

3 5.3.1 INSERT Tupel als Konstanten Syntax: INSERT INTO Basisrelationenname [(Spaltenname_1,..., Spaltenname_k)] VALUES (Wert_1 1,..., Wert_k 1 ) [,..., (Wert_1 n,..., Wert_k n )] Beispiel 1: Einfügen eines Tupels in Relation "Buch" INSERT INTO Buch (InvNr, Titel, ISBN, Autor) VALUES (1201,'Objektbanken','3-111','Heuer') Beispiel 2: Einfügen eines unvollständigen Tupels in Relation "Buch" INSERT INTO Buch (InvNr, ISBN) VALUES (4867,'3-221') Werte für "Autor" und "Titel" werden auf NULL gesetzt! Beispiel 3: Einfügen eines Tupels in Relation "Buch" ohne Inventarnummer INSERT INTO Buch (Titel, ISBN, Autor) VALUES ('Modula-4','3-222','Wirth') NULL-Wert für InvNr nicht erlaubt (Primärschlüssel!) Fehlermeldung Seite 170

4 5.3.1 INSERT Tupel als Konstanten Beispiel 4: Weglassen der Attributliste bei der INTO-Klausel INSERT INTO Buch VALUES (4710,'Modula-4','3-222','Wirth') - Werte der VALUES-Klausel werden den Attributen in der Reihenfolge zugeordnet, wie sie beim CREATE-Statement aufgeführt waren 4711 InvNr, 'Modula-4' Titel, '3-222' ISBN, 'Wirth' Autor Funktioniert nur, weil SQL Tabellenspalten nicht als (ungeordnete!) Menge auffasst Abweichung von der "reinen" Lehre! Beispiel 5: Einfügen eines Tupels in Relation "Ausleihe" INSERT INTO Ausleihe VALUES (0815,'Liebisch') Anweisung scheitert, da keine zugehöriger Primärschlüsselwert (InvNr = 0815) in Relation "Buch" existiert (Fremdschlüssel-Beziehung verletzt!) Beispiel 6: Einfügen von zwei Tupeln in Relation "Ausleihe" INSERT INTO Ausleihe (InvNr, Name) VALUES (1201,'Liebisch'), (4710,'Küspert') Seite 171

5 5.3.1 INSERT Tupel als SFW-Klausel Syntax: INSERT INTO Basisrelationenname [(Spaltenname_1,..., Spaltenname_k)] <lesende SQL-Anfrage> Wirkung: - Ergebnis der lesenden SQL-Anfrage (SFW: Select-From-Where) wird in die angegebene Relation eingefügt Abgeschlossenheit: SELECT-Anfrage liefert wieder eine Menge Mengenorientiertheit: INSERT-Operation kann Mengen verarbeiten - Voraussetzung sind strukturell gleiche Relationen Identische Anzahl von Attributen Kompatibilität der Attribut-Wertebereiche Reihenfolge der Attribute wichtig oder explizite Benennung - SQL-Anfrage kann beliebig komplex sein Seite 172

6 5.3.1 INSERT Tupel als SFW-Klausel Beispiel 7: Verdopplung der Tupel in Relation "Ausleihe" INSERT INTO Ausleihe SELECT * FROM Ausleihe Selektion aller Tupel (= *) aus Relation "Ausleihe" als Menge Einfügen der Tupelmenge in Relation "Ausleihe" Anweisung scheitert wegen Primärschlüssel-Verletzung Beispiel 8: Kopieren von Inhalten verschiedener Tabellen - Angenommen, es gibt zusätzlich eine Relation Ausleihe_alt mit denjenigen Büchern, die schon länger als 2 Jahre ausgeliehen sind - Inhalt dieser Relation soll nun, damit er nicht in Vergessenheit gerät, wieder in Relation Ausleihe übernommen werden INSERT INTO Ausleihe (InvNr, Name) SELECT InvNr_alt, Name_alt FROM Ausleihe_Alt Anweisung fügt alle Tupel aus Relation "Ausleihe_alt" in Relation "Ausleihe" ein (Kopieren) Seite 173

7 5.3.2 UPDATE Syntax: UPDATE Basisrelationenname SET Spaltenname_1 = Ausdruck_1 [, Spaltenname_k = Ausdruck_k] [WHERE Bedingung] Wirkung: - In allen Tupeln von Basisrelationenname, - welche die (optionale) Bedingung erfüllen, - werden die Attributwerte der Spaltenname_i wie angegeben ersetzt - Ausdruck_i: Konstante, Attribut, SFW-Ausdruck (Subselect) Beispiel 1: Der Titel des Buches mit der InvNr = 1201 ('Objektbanken') soll in 'Objektdatenbanken' geändert werden UPDATE Buch SET Titel = 'Objektdatenbanken' WHERE InvNr = 1201 Anweisung ändert immer nur ein einzelnes Tupel, weil InvNr als Primärschlüssel definiert ist Seite 174

8 5.3.2 UPDATE Beispiel 2: Alternative Anweisung für Beispiel 1 UPDATE Buch SET Titel = 'Objektdatenbanken' WHERE Titel = 'Objektbanken' Anweisung ändert datenabhängig ein oder mehrere Tupel, je nach dem wieviele Tupel den Titel 'Objektbanken' haben Beispiel 3: Für alle Bücher mit InvNr > 1000 soll der Autor auf 'Dr. Seltsam' gesetzt werden UPDATE Buch SET Autor = 'Dr. Seltsam' WHERE InvNr > 1000 Explizites Mengen-Update Beispiel 4: Gib allen Angestellten der Relation Angest(PNr, Name, Gehalt,...) eine Gehaltserhöhung um 1000,- EUR UPDATE Angest SET Gehalt = Gehalt Seite 175

9 5.3.2 UPDATE Beispiel 5: Für alle Bücher soll die InvNr auf 9999 gesetzt werden UPDATE Buch SET InvNr = 9999 WHERE-Klausel nicht benötigt, da alle Tupel der Relation zu ändern sind Operation verletzt Konsistenz ("Duplicate key") Wird vom DBVS nicht ausgeführt / ungeschehen gemacht Nicht trivial für DBVS (Fehlerbehandlungsmaßnahme) Diskussion des Ausführungsergebnis in MS Access (Atomarität!) Beispiel 6: Das Buch mit InvNr = 1201 soll den gleichen Titel bekommen wie das Buch mit InvNr = 4710 UPDATE Buch SET Titel = (SELECT Titel FROM Buch WHERE InvNr = 4710) WHERE InvNr = 1201 Subselect holt den Titel zum Buch mit InvNr = 4710 Ergebnis wird als Titel für das Buch mit InvNr = 1201 gesetzt Seite 176

10 5.3.3 DELETE Syntax: DELETE FROM Basisrelationenname [WHERE Bedingung] Wirkung: - Alle Tupel in Basisrelationenname, welche die (optionale) Bedingung erfüllen, werden gelöscht - Relationsschema bleibt unverändert (im Gegensatz zu DROP TABLE) Beispiel 1: - Das von Hr. Meyer ausgeliehene Buch mit InvNr = 4711 wurde zurückgegeben und soll aus der Relation "Ausleihe" gelöscht werden DELETE FROM Ausleihe WHERE InvNr = Alternative Bedingung (Name = 'Meyer') löscht eventuell mehr Seite 177

11 5.3.3 DELETE Beispiel 2: - Die Bibliothek hat die Hoffnung aufgegeben, die ausgeliehenen Bücher jemals zurückzuerhalten - Löschungs des gesamten Inhalts der Relation "Ausleihe" DELETE FROM Ausleihe - Eigentlich müssten auch noch die entsprechenden Bücher aus Relation "Buch" gelöscht werden, da "unwiderruflich verschwunden" Beispiel 3: Kann eine DELETE-Anweisung zur Integritätsverletzung führen (analog zu "Duplikate key" beim UPDATE)? DELETE FROM Buch WHERE Titel = 'Objektdatenbanken' Verletzung der Fremdschlüsselbeziehung zwischen Ausleihe und Buch Fremdschlüsselwert 4710 für Ausleihe.InvNr würde ins "Leere zeigen" Zurückweisung der Operation Seite 178

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

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

Die Anweisung create table

Die Anweisung create table SQL-Datendefinition Die Anweisung create table create table basisrelationenname ( spaltenname 1 wertebereich 1 [not null],... spaltenname k wertebereich k [not null]) Wirkung dieses Kommandos ist sowohl

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

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

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

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

SQL-DDL und SQL-Anfragen. CREATE TABLE Kategorie (Bezeichnung VARCHAR(15) NOT NULL PRIMARY KEY, Klassifikationskriterium VARCHAR(100) NOT NULL )

SQL-DDL und SQL-Anfragen. CREATE TABLE Kategorie (Bezeichnung VARCHAR(15) NOT NULL PRIMARY KEY, Klassifikationskriterium VARCHAR(100) NOT NULL ) Technische Universität München WS 2003/04, Fakultät für Informatik Datenbanksysteme I Prof. R. Bayer, Ph.D. Lösungsblatt 6 Dipl.-Inform. Michael Bauer Dr. Gabi Höfling 1.12.2003 SQL-DDL und SQL-Anfragen

Mehr

Datenbanksysteme 2013

Datenbanksysteme 2013 Datenbanksysteme 2013 Kapitel 8: Datenintegrität Vorlesung vom 14.05.2013 Oliver Vornberger Institut für Informatik Universität Osnabrück Datenintegrität Statische Bedingung (jeder Zustand) Dynamische

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

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

Seminar 2. SQL - DML(Data Manipulation Language) und. DDL(Data Definition Language) Befehle.

Seminar 2. SQL - DML(Data Manipulation Language) und. DDL(Data Definition Language) Befehle. Seminar 2 SQL - DML(Data Manipulation Language) und DDL(Data Definition Language) Befehle. DML Befehle Aggregatfunktionen - werden auf eine Menge von Tupeln angewendet - Verdichtung einzelner Tupeln yu

Mehr

Datenbanken: Datenintegrität. www.informatikzentrale.de

Datenbanken: Datenintegrität. www.informatikzentrale.de Datenbanken: Datenintegrität Definition "Datenkonsistenz" "in der Datenbankorganisation (...) die Korrektheit der gespeicherten Daten im Sinn einer widerspruchsfreien und vollständigen Abbildung der relevanten

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

Daten-Definitionssprache (DDL) Bisher: Realwelt -> ERM -> Relationen-Modell -> normalisiertes Relationen-Modell. Jetzt: -> Formulierung in DDL

Daten-Definitionssprache (DDL) Bisher: Realwelt -> ERM -> Relationen-Modell -> normalisiertes Relationen-Modell. Jetzt: -> Formulierung in DDL Daten-Definitionssprache (DDL) Bisher: Realwelt -> ERM -> Relationen-Modell -> normalisiertes Relationen-Modell Jetzt: -> Formulierung in DDL Daten-Definitionssprache (DDL) DDL ist Teil von SQL (Structured

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

Datenbanken SQL. Insert, Update, Delete, Drop. Krebs

Datenbanken SQL. Insert, Update, Delete, Drop. Krebs Datenbanken SQL Insert, Update, Delete, Drop Krebs Inhalt 1. Datensätze einfügen: INSERT 2. Datensätze verändern: UPDATE 3. Datensätze löschen: DROP vs. DELETE Beispiel Datenbank Schule Klasse P_Klasse

Mehr

Kapitel 8: Datenintegrität

Kapitel 8: Datenintegrität Kapitel 8: Datenintegrität Datenintegrität Statische Bedingung (jeder Zustand) Dynamische Bedingung (bei Zustandsänderung) Bisher: Definition eines Schlüssels 1:N - Beziehung Angabe einer Domäne Jetzt:

Mehr

Datenbank und Tabelle mit SQL erstellen

Datenbank und Tabelle mit SQL erstellen Datenbank und Tabelle mit SQL erstellen 1) Übung stat Mit dem folgenden Befehlen legt man die Datenbank stat an und in dieser die Tabelle data1 : CREATE DATABASE stat; USE stat; CREATE TABLE data1 ( `id`

Mehr

Introduction to Data and Knowledge Engineering. 6. Übung SQL

Introduction to Data and Knowledge Engineering. 6. Übung SQL Introduction to Data and Knowledge Engineering 6. Übung SQL Aufgabe 6.1 Datenbank-Schema Buch PK FK Autor PK FK ISBN Titel Preis x ID Vorname Nachname x BuchAutor ISBN ID PK x x FK Buch.ISBN Autor.ID FB

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

SQL SQL. SQL = Structured Query Language (SEQUEL) IBM San Jose Research Laboratory SYSTEM R. Grundlagen der Programmierung 2

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

Mehr

Universität Duisburg-Essen Informationssysteme Prof. Dr.-Ing. N. Fuhr. Praktikum Datenbanken / DB2 Woche 8: Trigger, SQL-PL

Universität Duisburg-Essen Informationssysteme Prof. Dr.-Ing. N. Fuhr. Praktikum Datenbanken / DB2 Woche 8: Trigger, SQL-PL Betreuer: Sascha Kriewel, Tobias Tuttas Raum: LF 230 Bearbeitung: 26., 27. und 29. Juni 2006 Datum Team (Account) Vorbereitung Präsenz Aktuelle Informationen, Ansprechpartner und Material unter: http://www.is.inf.uni-due.de/courses/dbp_ss07/index.html

Mehr

Referentielle Integrität

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

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

SQL-Befehlsliste. Vereinbarung über die Schreibweise

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

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

SQL. Datenmanipulation. Datenmanipulationssprache. Ein neues Tupel hinzufügen. Das INSERT Statement

SQL. Datenmanipulation. Datenmanipulationssprache. Ein neues Tupel hinzufügen. Das INSERT Statement SQL Datenmanipulation Datenmanipulationssprache Ein DML Statement wird ausgeführt wenn: neue Tupel eingefügt werden existierende Tupel geändert werden existierende Tupel aus der Tabelle gelöscht werden

Mehr

Oracle 10g Einführung

Oracle 10g Einführung Kurs Oracle 10g Einführung Teil 5 Einführung Timo Meyer Administration von Oracle-Datenbanken Timo Meyer Sommersemester 2006 Seite 1 von 16 Seite 1 von 16 Agenda 1 Tabellen und Views erstellen 2 Indizes

Mehr

Integritätsbedingungen / Normalformen- Beispiel: Kontoführung

Integritätsbedingungen / Normalformen- Beispiel: Kontoführung Technische Universität München WS 2003/04, Fakultät für Informatik Datenbanksysteme I Prof. R. Bayer, Ph.D. Lösungsblatt 8 Dipl.-Inform. Michael Bauer Dr. Gabi Höfling 12.01. 2004 Integritätsbedingungen

Mehr

dbis Praktikum DBS I SQL Teil 2

dbis Praktikum DBS I SQL Teil 2 SQL Teil 2 Übersicht Fortgeschrittene SQL-Konstrukte GROUP BY HAVING UNION / INTERSECT / EXCEPT SOME / ALL / ANY IN / EXISTS CREATE TABLE INSERT / UPDATE / DELETE 2 SELECT Syntax SELECT FROM [WHERE [GROUP

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

Referentielle Integrität

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

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

IV. Datenbankmanagement

IV. Datenbankmanagement Wirtschaftsinformatik 2 (PWIN) IV. Datenbankmanagement Kapitel 2: Datenmanipulationssprache SQL Wirtschaftsinformatik 2 (PWIN) SS 2009, Professur für Mobile Business & Multilateral Security 1 Agenda 1.

Mehr

Datenbanksprache SQL. Datenbanksprache SQL. 5.1 Anfragesprache SQL-DQL. from-klausel SS 2005

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

Mehr

Vorlesung Datenbankmanagementsysteme

Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Vorlesung Datenbankmanagementsysteme SQL als Anfrage- und Datenmanipulationssprache (auf Basis von Oracle) Vorlesung Datenbankmanagementsysteme SQL als DQL und DML M. Lange, S. Weise Folie #8-1 Themen

Mehr

Was wäre grundsätzlich syntaktisch möglich, was ist semantisch sinnvoll?

Was wäre grundsätzlich syntaktisch möglich, was ist semantisch sinnvoll? Relationenalgebra Begriff der Algebra in der Mathematik: (Nichtleere) Menge von Werten mit Operationen, die auf dem Wertebereich definiert sind. Z.B.: Menge der natürlichen Zahlen mit Operationen Addition,

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

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

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

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

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

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

Erstellen und Verwalten von Tabellen

Erstellen und Verwalten von Tabellen Erstellen und Verwalten von Tabellen Als nächstes müssen die Tabellen der Datenbank Personalwesen erzeugt werden. Die Syntax dazu lautet: CREATE [TEMPORARY] TABLE [IF NOT EXISTS] tbl_name [(TABELLENDEFINITION,

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

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

Finalklausur zur Vorlesung Datenbanksysteme I Wintersemester 2003/2004 Prüfer: Prof. R. Bayer, Ph.D. Datum: Zeit: 16.

Finalklausur zur Vorlesung Datenbanksysteme I Wintersemester 2003/2004 Prüfer: Prof. R. Bayer, Ph.D. Datum: Zeit: 16. Finalklausur zur Vorlesung Datenbanksysteme I Wintersemester 2003/2004 Prüfer: Prof. R. Bayer, Ph.D. Datum: 13.02.2004 Zeit: 16. Uhr Hinweis: Die Bearbeitungszeit beträgt 90 Minuten. Bitte benutzen Sie

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

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 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

Mehr

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

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

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

Unterabfragen (Subqueries)

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

Mehr

SQL Wintersemester 16/17 DBIS 1

SQL Wintersemester 16/17 DBIS 1 SQL 1 Typischer Datenbankentwurf Anforderungsanalyse und -spezifikation Miniwelt Konzeptioneller Entwurf E/R-Diagramm Alternative: UML-Diagramm Logischer Entwurf Relationales DB- Schema Alternativen: Bachman-Diagramm

Mehr

Einführung in die Informatik II

Einführung in die Informatik II Einführung in die Informatik II Die Structured Query Language SQL Prof. Dr. Nikolaus Wulff SQL Das E/R-Modell lässt sich eins zu eins auf ein Tabellenschema abbilden. Benötigt wird eine Syntax, um Tabellen

Mehr

3 Query Language (QL) Einfachste Abfrage Ordnen Gruppieren... 7

3 Query Language (QL) Einfachste Abfrage Ordnen Gruppieren... 7 1 Data Definition Language (DDL)... 2 1.1 Tabellen erstellen... 2 1.1.1 Datentyp...... 2 1.1.2 Zusätze.... 2 1.2 Tabellen löschen... 2 1.3 Tabellen ändern (Spalten hinzufügen)... 2 1.4 Tabellen ändern

Mehr

Grundlagen von Datenbanken. Referentielle Aktionen, Sichten, Serialisierbarkeit und Locking

Grundlagen von Datenbanken. Referentielle Aktionen, Sichten, Serialisierbarkeit und Locking Grundlagen von Datenbanken Referentielle Aktionen, Sichten, Serialisierbarkeit und Locking SQL DDL: Referentielle Aktionen (1/3) Potentielle Gefährdung der referentiellen Integrität durch Änderungsoperationen

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. Integitätsbedingungen Schlüssel Beziehungskardinalitäten Attributdomänen Inklusion bei Generalisierung

Datenintegrität. Integitätsbedingungen Schlüssel Beziehungskardinalitäten Attributdomänen Inklusion bei Generalisierung Datenintegrität Integitätsbedingungen Schlüssel Beziehungskardinalitäten Attributdomänen Inklusion bei Generalisierung Statische vs. dynamische Integritätsbedingungen Statische Integritätsbedingungen Bedingungen

Mehr

5.6 Praktischer Teil. Modellierung einer Schulen-Lehrer-Verwaltung, kurz SLV (was sonst )

5.6 Praktischer Teil. Modellierung einer Schulen-Lehrer-Verwaltung, kurz SLV (was sonst ) 5.6 Praktischer Teil Modellierung einer Schulen-Lehrer-Verwaltung, kurz SLV (was sonst ) Vorgehen - Aufgabenbeschreibung - Erstellung des E/R-Modells Entities, Attribute, Relationen, Schlüssel Kardinalitäten,

Mehr

9. Einführung in Datenbanken

9. Einführung in Datenbanken 9. Einführung in Datenbanken 9.1 Motivation und einführendes Beispiel 9.2 Modellierungskonzepte der realen Welt 9.3 Anfragesprachen (Query Languages) 9.1 Motivation und einführendes Beispiel Datenbanken

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

Teil II Relationale Datenbanken Daten als Tabellen

Teil II Relationale Datenbanken Daten als Tabellen Teil II Relationale Datenbanken Daten als Tabellen Relationale Datenbanken Daten als Tabellen 1 Relationen für tabellarische Daten 2 SQL-Datendefinition 3 Grundoperationen: Die Relationenalgebra 4 SQL

Mehr

Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung, dass diese Titelfolie nicht entfernt wird.

Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung, dass diese Titelfolie nicht entfernt wird. Thomas Studer Relationale Datenbanken: Von den theoretischen Grundlagen zu Anwendungen mit PostgreSQL Springer, 2016 ISBN 978-3-662-46570-7 Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung,

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

Grundlagen von SQL. Informatik 2, FS18. Dr. Hermann Lehner (Material von Dr. Markus Dahinden) Departement Informatik, ETH Zürich

Grundlagen von SQL. Informatik 2, FS18. Dr. Hermann Lehner (Material von Dr. Markus Dahinden) Departement Informatik, ETH Zürich Grundlagen von SQL Informatik 2, FS18 Dr. Hermann Lehner (Material von Dr. Markus Dahinden) Departement Informatik, ETH Zürich Markus Dahinden 13.05.18 1 Grundlagen von SQL (Structured Query Language)

Mehr

Projektbericht Gruppe 12. Datenbanksysteme WS 05/ 06. Gruppe 12. Martin Tintel Tatjana Triebl. Seite 1 von 11

Projektbericht Gruppe 12. Datenbanksysteme WS 05/ 06. Gruppe 12. Martin Tintel Tatjana Triebl. Seite 1 von 11 Datenbanksysteme WS 05/ 06 Gruppe 12 Martin Tintel Tatjana Triebl Seite 1 von 11 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis... 2 1. Einleitung... 3 2. Datenbanken... 4 2.1. Oracle... 4 2.2. MySQL... 5 2.3 MS

Mehr

Teil III. Relationale Datenbanken Daten als Tabellen

Teil III. Relationale Datenbanken Daten als Tabellen Teil III Relationale Datenbanken Daten als Tabellen Relationale Datenbanken Daten als Tabellen 1 Relationen für tabellarische Daten 2 SQL-Datendefinition 3 Grundoperationen: Die Relationenalgebra 4 SQL

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

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

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

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

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

WS 2010/11 Datenbanksysteme Fr 15:15 16:45 R 1.008. Vorlesung #5. SQL (Teil 3) Vorlesung #5 SQL (Teil 3) Fahrplan Besprechung der Übungsaufgaben Rekursion Rekursion in SQL-92 Rekursion in DBMS- Dialekten (Oracle und DB2) Views (Sichten) - gespeicherte Abfragen Gewährleistung der

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

SQL,Teil 1: CREATE, INSERT, UPDATE, DELETE, DROP

SQL,Teil 1: CREATE, INSERT, UPDATE, DELETE, DROP SQL,Teil 1: CREATE, INSERT, UPDATE, DELETE, DROP W. Spiegel Übersicht DDL & DML Relationen definieren: CREATE Primärschlüssel setzen mit primary key Tabellen löschen: DROP Daten speichern: INSERT Daten

Mehr

Einleitung Projektion Selektion Join Mengenop. Vollst.keit. Einleitung Projektion. Selektion Join. Vollst.keit. Einleitung Projektion Selektion Join

Einleitung Projektion Selektion Join Mengenop. Vollst.keit. Einleitung Projektion. Selektion Join. Vollst.keit. Einleitung Projektion Selektion Join Parsen der Anfrage (SQL) Transformation in eine Standardform (Relationenalgebra) Logische Optimierung Transformation in alternative Zugriffspläne, Physische Optimierung Ausführung des gewählten Zugriffsplans

Mehr

SQL: Weitere Funktionen

SQL: Weitere Funktionen Vergleich auf Zeichenketten SQL: Weitere Funktionen LIKE ist ein Operator mit dem in Zeichenketten andere Zeichenketten gesucht werden; zwei reservierte Zeichen mit besonderer Bedeutung sind hier % (manchmal

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

Whitepaper. Produkt: combit Relationship Manager. Datensatzhistorie mit dem SQL Server 2000 und 2005. combit GmbH Untere Laube 30 78462 Konstanz

Whitepaper. Produkt: combit Relationship Manager. Datensatzhistorie mit dem SQL Server 2000 und 2005. combit GmbH Untere Laube 30 78462 Konstanz combit GmbH Untere Laube 30 78462 Konstanz Whitepaper Produkt: combit Relationship Manager Datensatzhistorie mit dem SQL Server 2000 und 2005 Datensatzhistorie mit dem SQL Server 2000 und 2005-2 - Inhalt

Mehr

Management of Information Systems. Tutorat: Session 3 Einführung in SQL

Management of Information Systems. Tutorat: Session 3 Einführung in SQL Management of Information Systems Tutorat: Session 3 Einführung in SQL 2 Setup 1. XAMPP-Console starten in C:\xampp\ 1. Apache starten bis erscheint 2. MySQL starten bis erscheint 3. An den Rechnern im

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

Fachhochschule Kaiserslautern Labor Datenbanken mit MySQL SS2006 Versuch 1

Fachhochschule Kaiserslautern Labor Datenbanken mit MySQL SS2006 Versuch 1 Fachhochschule Kaiserslautern Fachbereiche Elektrotechnik/Informationstechnik und Maschinenbau Labor Datenbanken Versuch 1 : Die Grundlagen von MySQL ------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Mehr

Vorlesung Datenbankmanagementsysteme

Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Relationale Datenbanken Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Relationale Datenbanken M. Lange, S. Weise Folie #4-1 Relationale Datenbanken Wiederholung - Datenbankmodelle,

Mehr

Vorlesung Datenbankmanagementsysteme

Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Vorlesung Datenbankmanagementsysteme SQL zur Datenanalyse & Einführung Online Analytical Processing (OLAP) (auf Basis von Oracle) Vorlesung Datenbankmanagementsysteme SQL zur Datenanalyse M. Lange, S.

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

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

Wiederholung VU Datenmodellierung

Wiederholung VU Datenmodellierung Wiederholung VU Datenmodellierung VU Datenbanksysteme Reinhard Pichler Arbeitsbereich Datenbanken und Artificial Intelligence Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien Wintersemester

Mehr

Datenschutz: Zugriffsrechte in SQL

Datenschutz: Zugriffsrechte in SQL 12. Datenschutz: Zugriffsrechte in SQL 12-1 12. Datenschutz: Zugriffsrechte in SQL 12-2 Inhalt Datenschutz: Zugriffsrechte in SQL 1. Anforderungen, Allgemeines 2. Die SQL-Befehle GRANT und REVOKE 3. Sichten

Mehr

Übersicht der wichtigsten MySQL-Befehle

Übersicht der wichtigsten MySQL-Befehle Übersicht der wichtigsten MySQL-Befehle 1. Arbeiten mit Datenbanken 1.1 Datenbank anlegen Eine Datenbank kann man wie folgt erstellen. CREATE DATABASE db_namen; 1.2 Existierende Datenbanken anzeigen Mit

Mehr

Datenbanktechnologie mit praktischen Übungen in MySQL und PHP

Datenbanktechnologie mit praktischen Übungen in MySQL und PHP Datenbanktechnologie mit praktischen Übungen in MySQL und PHP Übung, Sommersemester 2013 29. April 2013 - MySQL 2 Sebastian Cuy sebastian.cuy@uni-koeln.de Aufgaben Anmerkungen Best practice: SQL Befehle

Mehr

Webbasierte Informationssysteme 8. Datenbanksprache SQL

Webbasierte Informationssysteme 8. Datenbanksprache SQL Universität Paderborn Datenbanksprache SQL Webbasierte Informationssysteme 8. Datenbanksprache SQL Prof. Dr. Gregor Engels Alexander Förster AG Datenbank- und Informationssysteme 1 umfasst Sprachanteile

Mehr

Informations- und Wissensmanagement

Informations- und Wissensmanagement Informations- und Wissensmanagement Kapitel 2: Datenbankdefinitionssprachen IPD, Forschungsbereich Systeme der Informationsverwaltung Datenbank-Technologie Vielfalt Thema dieser Vorlesung (im wesentlichen):

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

MySQL-Befehle. In diesem Tutorial möchte ich eine kurze Übersicht der wichtigsten Befehle von MySQL geben.

MySQL-Befehle. In diesem Tutorial möchte ich eine kurze Übersicht der wichtigsten Befehle von MySQL geben. MySQL-Befehle 1. Einleitung In diesem Tutorial möchte ich eine kurze Übersicht der wichtigsten Befehle von MySQL geben. 2. Arbeiten mit Datenbanken 2.1 Datenbank anlegen Eine Datenbank kann man wie folgt

Mehr

Besonders für den Anfänger empfiehlt sich folgende Vorgehensweise für die Erstellung von Manipulationsabfragen:

Besonders für den Anfänger empfiehlt sich folgende Vorgehensweise für die Erstellung von Manipulationsabfragen: Manipulationsabfragen Datenbanksysteme 6 Manipulationsabfragen Lerninhalte Tabellenerstellungsabfragen Löschabfragen Anfügeabfragen Aktualisierungsabfragen Lerninhalte Mit den Datenbanksprachen SQL und

Mehr

Es geht also im die SQL Data Manipulation Language.

Es geht also im die SQL Data Manipulation Language. 1 In diesem Abschnitt wollen wir uns mit den SQL Befehlen beschäftigen, mit denen wir Inhalte in Tabellen ( Zeilen) einfügen nach Tabelleninhalten suchen die Inhalte ändern und ggf. auch löschen können.

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