ACCESS SQL ACCESS SQL

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "ACCESS SQL ACCESS SQL"

Transkript

1 ACCESS SQL Datenbankabfragen mit der Query-Language ACCESS SQL Datenbankpraxis mit Access 34 Was ist SQL Structured Query Language Bestehend aus Datendefinitionssprache (DDL) Datenmanipulationssprache (DML) Datenkontrollsprache (DCL) Weit verbreiteter Standart Entworfen von IBM SQL-92 momentaner Standart Meisten DBMS nutzen dies ACCESS SQL Implementiert SQL-92 teilweise Erweitert SQL Datenbankpraxis mit Access 35 1

2 Bisherige Datenbankabfragen Abfrage ohne Kenntnis der in der Datenbank verwendeten Query-Language mithilfe der Entwurfsansicht Benutzer erzeugt Query zur Bestimmung einer bestimmten Sicht auf die Daten Umsetzung in intern verwendete Query-Language Query-Engine verwendet Statement in der Query- Language um gewünschte Sicht zu erzeugen Wissen: Stets Umsetzung in ACCESS SQL Datenbankpraxis mit Access 36 Warum SQL? ACCESS liefert mächtiges graphisches Benutzerinterface Aber: ACCESS übersetzt alle Anfragen in SQL Nicht alle Anfragen möglich Bestimmte Theta-Joins Unterabfragen Zugriff auf Datenbankserver (MS SQL Server) SQL der Datenbankenstandart Zugriff anderer Applikationen auf ACCESS Datenbank (Excel, Word, ) Softwareentwicklung mit Datenbanken Datenbankpraxis mit Access 37 2

3 Übersicht DML SELECT UNION UPDATE DELETE INSERT INTO SELECT INTO Unterabfragen PARAMETER DDL CREATE ALTER TABLE DROP Datenbankpraxis mit Access 38 SELECT Abfrageschlüsselwort Basis für Abfragen: Projektion Selektion Gruppierungen Joinklauseln Kreuzprodukt Einfaches Beispiel SELECT * FROM Bücher Auswahl aller Spalten einer Tabelle Datenbankpraxis mit Access 39 3

4 Projektion Auswahl einzelner Spalten: SELECT Titel, Preis FROM Bücher; Umbenennung von Spalten: SELECT Titel AS Buchtitel, Preis FROM Bücher; Berechnung von Spalten: SELECT Titel, Preis*100 FROM Bücher; Zusammenfügen von Spalten: SELECT Verlag & in & Ort FROM Verlage; Datenbankpraxis mit Access 40 Kreuzprodukt Kreuzprodukt zwischen mehreren Tabellen (auch mehr als zwei!): SELECT * FROM Bücher, Verlage; Qualifizierte Auswahl von Spalten: SELECT Verlage.Verlag,, Bücher.* FROM Verlage,Bücher; Datenbankpraxis mit Access 41 4

5 Gruppenübung Erzeugen Sie SQL-Statements Statements für die folgenden Abfragen Die Spalten Vorname und Nachname der Tabelle Autoren zu einer Spalte zusammengefasst. Benennen Sie diese Spalte mit Name. Die Spalten Titel, Preis und VerlagID der Tabelle Bücher. Berechnen Sie zur Spalte Preis 15 Prozent Mehrwertsteuer und benennen Sie diese Spalte mit Gesamtpreis. Kreuzprodukt der Tabellen Bücher, Bücher/Autoren und Autoren. Es sollen alle Spalten der Tabelle Bücher und nur Autorname der Tabelle Autoren. (HINWEIS: verwenden sie die Klammerung [ ] wenn SQL Zeichenfolgen nicht zulässt) Überprüfen Sie die Resultate der SQL-Statements Statements Datenbankpraxis mit Access 42 Lösungsvorschläge SELECT Vorname & " " & Nachname AS Name FROM Autoren; SELECT Titel, Preis*1.15 AS Gesamtpreis, VerlagID FROM Bücher; SELECT Bücher, Autoren.Autorname FROM Bücher, [Bücher/Autoren], Autoren; Datenbankpraxis mit Access 43 5

6 Selektion 1 Auswahl von Zeilen, die ein angegebenes Kriterium erfüllen müssen Einfaches Kriterium hat die Form: Spaltenname Vergleichsoperator Konstante Konstanten sind entweder Zahlen (z.b. 10, 15.36, 1E10), Strings (z.b. Hallo ; A, 1998 ) ) oder Datumswerte (z.b. #10/10/2002#) Vergleich mittels arithmetischen Operatoren (=,<,>,<=,>=,<>) SELECT * FROM Bücher WHERE VerlagID=1; Vergleich mittels BETWEEN SELECT * FROM Bücher WHERE Erscheinungsdatum BETWEEN #01/01/1999# AND #31/12/2002#; Vergleich mittels IN SELECT * FROM Bücher WHERE Gattung IN (1,3,5); Logische Verknüpfung (AND, OR, XOR, NOT) von Teilkriterien. SELECT * FROM Bücher WHERE (VerlagID( VerlagID=1 OR VerlagID=2) AND Preis<=50; Datenbankpraxis mit Access 44 Selektion 2 Spezielle Stringvergleiche mittels LIKE Pattern mittels * SELECT * FROM Autoren WHERE Nachname LIKE G*"; Pattern mittels? SELECT * FROM Autoren WHERE Nachname LIKE??????"; Pattern mittels [] SELECT * FROM Autoren WHERE Nachname LIKE [A-G][AOP][!E]*"; Beispiele für Stringfunktionen Stringlänge (Len( Len) SELECT * FROM Autoren WHERE Len(Nachname) = 6; Ermitteln von Teilstrings (Left( Left,, Right) SELECT * FROM Autoren WHERE Left(Nachname,3)="sch sch"; Beispiel für Arithmetische Operationen SELECT * FROM Bücher WHERE Preis/100 > 1; Datenbankpraxis mit Access 45 6

7 Selektion 3 Vergleich von Spalten aus verschiedenen Tabellen SELECT * FROM Bücher,Verlage WHERE Bücher.VerlagID = Verlage.VerlagID VerlagID; Kreuzprodukt und Vergleich einer Tabelle mit sich selbst SELECT * FROM Bücher, Bücher AS Bücher2 WHERE Bücher.Gattung= Bücher2.Gattung; Datenbankpraxis mit Access 46 Gruppenübung Erzeugen Sie SQL-Statements Statements für die folgenden Abfragen Die ISBN und der Titel aller Bücher deren Titel mit C,D,E,F oder G beginnen. Alle Bücher die im Jahr 2000 oder später verlegt worden sind oder zwischen als 3 und 10 Euro kosten. Die Zeilen des Kreuzprodukts der Tabellen Autoren und Bücher/Autoren die in beiden Tabellen dieselbe AutorID besitzen. Überprüfen Sie die Resultate der SQL-Statements Statements Datenbankpraxis mit Access 47 7

8 Lösungsvorschläge SELECT ISBN, Titel FROM Bücher WHERE Titel LIKE "[C-G]* G]*"; SELECT * FROM Bücher WHERE (Erscheinungsdatum>= Erscheinungsdatum>=#01/01/2000#) OR (Preis BETWEEN 3 AND 10); SELECT * FROM Autoren,[Bücher/Autoren] WHERE Autoren.AutorID=[Bücher/Autoren].AutorID Autoren].AutorID; Datenbankpraxis mit Access 48 Joinklauseln 1 Innere Joins in FROM-Klausel SELECT * FROM Bücher INNER JOIN Verlage ON Bücher.VerlagID = Verlage.VerlagID WHERE Preis>90; Alle Bücher mit Preis über 90 Euro. Ausgabe aller Buchdaten inklusive Verlagsdaten Äußere Joins in FROM-Klausel SELECT * FROM Autoren LEFT OUTER JOIN [Bücher/Autoren] ON Autoren.AutorID = [Bücher/Autoren].AutorID WHERE ISBN IS NULL; Alle Autorendaten der Autoren ohne Bücher in der Datenbank Datenbankpraxis mit Access 49 8

9 Joinklauseln 2 Geschachtelte Joins in FROM-Klausel SELECT Bücher.*, Autoren.* FROM (Bücher INNER JOIN [Bücher/Autoren] ON Bücher.ISBN = [Bücher/Autoren].ISBN Autoren].ISBN) INNER JOIN Autoren ON Autoren.AutorID = [Bücher/Autoren].AutorID WHERE Bücher.Gattung=2; Alle Autoren/Buch Paare der Literaturgattung 2 (Sachbuch) Selbstjoins in FROM-Klausel SELECT Bücher.Titel,, Bücher2.Titel, Bücher.Preis FROM Bücher INNER JOIN Bücher AS Bücher2 ON (Bücher.Preis = Bücher2.Preis) AND (Bücher.Titel <> Bücher2.Titel); Alle Buchpaare die denselben Verkaufspreis haben Datenbankpraxis mit Access 50 Prädikate Entfernen von Duplikaten SELECT DISTINCT Preis FROM Bücher; Entfernung von Duplikaten bzgl. einer Basistabelle SELECT DISTINCTROW Preis FROM Bücher INNER JOIN [Bücher/Autoren] ON Bücher.ISBN= [Bücher/Autoren].ISBN Autoren].ISBN; Wie sieht das Resultat ohne DISTINCTROW bzw. mit DISTINCT aus? Angabe nur der ersten n Zeilen SELECT TOP 10 * FROM Bücher, Autoren; SELECT TOP 10 PERCENT * FROM Bücher,Autoren; Datenbankpraxis mit Access 51 9

10 Sortierung Sortieren nach einer Spalte (ASC,DESC) SELECT * FROM Autor ORDER BY Nachname; Autorendaten sortiert nach Autorennachname SELECT Titel, Preis FROM Bücher WHERE Gattung = 2 ORDER BY Titel DESC; Titel und Preis aller Bücher der Gattung 2 absteigend sortiert nach Titel Sortieren nach mehreren Spalten SELECT * FROM Bücher ORDER BY Gattung, Titel; Alle Buchdaten sortiert nach Gattung und Titel Datenbankpraxis mit Access 52 Gruppierung Berechnung von Aggregatfunktionen (Avg, Count,, Min, Max, Sum,, First, Last ) SELECT Gattung, Sum(Preis) ) AS Gesamtpreis FROM Bücher GROUP BY Gattung; Der Gesamtpreis der Bücher einer Gattung Einschränken der Ausgabe SELECT Gattung, Min(Preis) ) AS Mindestpreis FROM Bücher WHERE Verfügbar=TRUE GROUP BY Gattung HAVING Min(Preis) ) > 3; Der Mindestpreis der verfügbaren Bücher einer Gattung wenn dieser über 3 Euro liegt Aggregatfunktion über Gesamttabelle SELECT Sum(Preis) ) AS Summe, Count(ISBN) ) AS Anzahl FROM Bücher; Die Summe alle Buchpreise und die Gesamtzahl der Bücher Datenbankpraxis mit Access 53 10

11 Zusammenfassung SELECT [Prädikat[ Prädikat] Spaltenauswahl FROM Tabellenausdruck [WHERE Zeilenbedingung] [GROUP BY Spaltenauswahl] [HAVING Aggregatsbedingung] [ORDER BY Spaltenauswahl] Datenbankpraxis mit Access 54 Gruppenübung Erzeugen Sie SQL-Statements Statements für die folgenden Abfragen Alle Autorennamen mit Büchern unter 10 Euro Titel, Verlag, Preis aller Bücher sortiert nach Preis (absteigend), Verlag und Titel Der Mittlere Preis der Bücher eines Verlages und dessen Name Gesamtzahl der Autoren Überprüfen Sie die Resultate der SQL- Statements Datenbankpraxis mit Access 55 11

12 Lösungsvorschlag SELECT Autoren.Nachname FROM (Bücher INNER JOIN [Bücher/Autoren] ON Bücher.ISBN = [Bücher/Autoren].ISBN Autoren].ISBN) INNER JOIN Autoren ON Autoren.AutorID = [Bücher/Autoren].AutorID WHERE Bücher.Preis<10; SELECT Bücher.Titel, Verlage.Verlag, Bücher.Preis FROM Verlage INNER JOIN Bücher ON Verlage.VerlagID = Bücher.VerlagID ORDER BY Bücher.Preis DESC, Verlage.Verlag, Bücher.Titel; SELECT Verlage.Verlag, Avg(Bücher.Preis) ) AS MittlererPreis FROM Verlage INNER JOIN Bücher ON Verlage.VerlagID = Bücher.VerlagID GROUP BY Verlage.Verlag; SELECT Count(AutorID) ) AS Autorenanzahl FROM Autoren; Datenbankpraxis mit Access 56 Unterabfragen Unterabfrage mit einer Resultatzeile SELECT Titel, Preis FROM Bücher WHERE Preis = (SELECT Max(Preis) ) FROM Bücher); Titel und Preis des teuersten Buchs Unterabfrage mit Resultattabelle (ALL, ANY) SELECT Titel, Preis FROM Bücher WHERE Preis >= ALL (SELECT Preis FROM Bücher WHERE Gattung=3); Titel und Preis der Bücher die teurer sind als alle Bücher der Literaturgattung 3 Datenbankpraxis mit Access 57 12

13 PARAMETER Verwendung von Benutzereingaben SELECT * FROM Bücher WHERE Preis >= [Bitte Preis eingeben]; Festlegung des Eingabetyps (TEXT, CURRENCY, DATE, INT, DOUBLE, ) PARAMETERS [Bitte Preis eingeben] CURRENCY; SELECT * FROM Bücher WHERE Preis >= [Bitte Preis eingeben]; Datenbankpraxis mit Access 58 UNION Vereinigung von Tabellen oder Abfragen mit gleicher Spaltenanzahl SELECT Ort FROM Verlage UNION SELECT Geburtsort FROM Autoren; Alle (verschiedenen) Ortsnamen der Tabellen Verlage und Autoren Sortierung SELECT Ort FROM Verlage UNION SELECT Geburtsort FROM Autoren ORDER BY Ort DESC; aufsteigend sortiert nach Ort Bestimmung aller Zeilen SELECT AutorID AS Nr FROM Autoren UNION ALL SELECT VerlagID FROM Verlage; Alle IDs der Verlage und Autoren Datenbankpraxis mit Access 59 13

14 Aktualisieren UPDATE/DELETE UPDATE Bücher SET Preis = Preis * 1.1 WHERE Gattung = 3; Erhöhe den Preis um 10% für Bücher der Gattung 3 Löschen DELETE FROM Bücher WHERE Gattung = 3; Lösche alle Bücher der Gattung 3 Datenbankpraxis mit Access 60 INSERT/SELECT INTO Einfügen neuer Zeilen in Tabelle INSERT INTO Verlage VALUES (4,"O Reilly", "Sebastopol"); Einfügen einer Abfrage in neue Tabelle SELECT * INTO TeureBücher FROM Bücher WHERE Preis>=100; Einfügen einer Abfrage INSERT INTO TeureBücher SELECT * FROM Bücher WHERE Preis>=80; Datenbankpraxis mit Access 61 14

15 CREATE/DROP Erzeugen einer neuen Tabelle mit Spalten des Typs (CURRENCY, DATE, TEXT, INT, DOUBLE, ) CREATE TABLE Exemplar (Kennung INT,Verfügbar LOGICAL, ISBN TEXT(20)); Angabe von Constraints (PRIMARY KEY, REFERENCES) CREATE TABLE Exemplar (Kennung INT CONSTRAINT PrimaryKey PRIMARY KEY, Verfügbar LOGICAL, ISBN TEXT(20) CONSTRAINT ForeignKey REFERENCES Bücher); Löschen einer Tabelle DROP TABLE Exemplar; Datenbankpraxis mit Access 62 ALTER TABLE Hinzufügen von Spalten ALTER TABLE Verlage ADD COLUMN Straße TEXT(30); Löschen von Spalten ALTER TABLE Verlage DROP COLUMN Straße; Datenbankpraxis mit Access 63 15

16 Gruppenübung Erzeugen Sie SQL-Statements Statements für die folgenden Abfragen Verlagname der Bücher die älter sind als alle Bücher der Gattung 3 Die Bücher des Reclamverlag werden am neu verlegt Erzeugen Sie eine Tabelle ihrer Wahl mit drei Attributen und einem Primary Key. Fügen sie eine Zeile hinzu. Überprüfen Sie die Resultate der SQL- Statements Datenbankpraxis mit Access 64 Lösungsvorschläge SELECT DISTINCT Verlag FROM Bücher INNER JOIN Verlage ON Bücher.VerlagID=Verlage.VerlagID WHERE Erscheinungsdatum>= ALL (SELECT Erscheinungsdatum FROM Bücher WHERE Gattung=3); UPDATE Bücher SET Erscheinungsdatum = #02/02/2006# WHERE VerlagID = 1; CREATE TABLE Adresse (AID INT CONSTRAINT PrimaryKey PRIMARY KEY, Straße TEXT(30), Hausnummer INT, Ort TEXT(30)); INSERT INTO Adresse VALUES (1,"Behringstr.", 50,"Trier"); Datenbankpraxis mit Access 65 16

17 Übersicht Data Manipulation Language (DML) SELECT UNION UPDATE DELETE INSERT INTO SELECT INTO Unterabfragen PARAMETER Data Definition Language (DDL) CREATE ALTER TABLE DROP Datenbankpraxis mit Access 66 17

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

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

Mehr

Abfragen (Queries, Subqueries)

Abfragen (Queries, Subqueries) Abfragen (Queries, Subqueries) Grundstruktur einer SQL-Abfrage (reine Projektion) SELECT [DISTINCT] {* Spaltenname [[AS] Aliasname ] Ausdruck} * ; Beispiele 1. Auswahl aller Spalten SELECT * ; 2. Auswahl

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

Anwendungsentwicklung Datenbanken SQL. Stefan Goebel

Anwendungsentwicklung Datenbanken SQL. Stefan Goebel Anwendungsentwicklung Datenbanken SQL Stefan Goebel SQL Structured Query Language strukturierte Abfragesprache von ANSI und ISO standardisiert deklarativ bedeutet was statt wie SQL beschreibt, welche Daten

Mehr

SQL. Ziele. Grundlagen von SQL. Beziehung zur relationalen Algebra SELECT, FROM, WHERE. Joins ORDER BY. Aggregatfunktionen. dbis.

SQL. Ziele. Grundlagen von SQL. Beziehung zur relationalen Algebra SELECT, FROM, WHERE. Joins ORDER BY. Aggregatfunktionen. dbis. SQL Lehr- und Forschungseinheit Datenbanken und Informationssysteme Ziele Grundlagen von SQL Beziehung zur relationalen Algebra SELECT, FROM, WHERE Joins ORDER BY Aggregatfunktionen Lehr- und Forschungseinheit

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

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

SQL. DDL (Data Definition Language) Befehle und DML(Data Manipulation Language) SQL DDL (Data Definition Language) Befehle und DML(Data Manipulation Language) DML(Data Manipulation Language) SQL Abfragen Studenten MatrNr Name Vorname Email Age Gruppe 1234 Schmidt Hans [email protected]

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

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

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

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

SQL: Abfragen für einzelne Tabellen

SQL: Abfragen für einzelne Tabellen Musterlösungen zu LOTS SQL: Abfragen für einzelne Tabellen Die Aufgaben lösen Sie mit dem SQL-Training-Tool LOTS der Universität Leipzig: http://lots.uni-leipzig.de:8080/sql-training/ Wir betrachten für

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

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

SQL Data Manipulation Language (DML) und Query Language (QL)

SQL Data Manipulation Language (DML) und Query Language (QL) Innsbruck Information System University of Innsbruck School of Management Information Systems Universitätsstraße 15 6020 Innsbruck SQL Data Manipulation Language (DML) und Query Language (QL) Universität

Mehr

SQL als Zugriffssprache

SQL als Zugriffssprache SQL als Zugriffssprache Der Select Befehl: Aufbau Select- und From-Klausel Where-Klausel Group-By- und Having-Klausel Union Join-Verbindung Order-By-Klausel Der Update-Befehl Der Delete-Befehl Der Insert-Befehl

Mehr

Wiederholung VU Datenmodellierung

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

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

12 BG EDV Access / Inf-SQL1 Theodor-Heuss-Schule Wetzlar

12 BG EDV Access / Inf-SQL1 Theodor-Heuss-Schule Wetzlar Abfragen aus einer Tabelle mit Hilfe der Datenbank-Sprache SQL SQL (Structured Query Language) ist eine Computersprache zum Speichern, Bearbeiten und Abfragen von Daten in relationalen Datenbanken. Eine

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

5/14/18. Grundlagen von SQL. Grundlagen von SQL. Google, Facebook und Co. setzen auf SQL. Whatsapp

5/14/18. Grundlagen von SQL. Grundlagen von SQL. Google, Facebook und Co. setzen auf SQL. Whatsapp 5/14/18 Grundlagen von SQL (Structured Query Language) Datenbanksprache Befehle Datenbanken und Tabellen erstellen/verändern Daten manipulieren (eingeben, ändern, löschen) Datenbank durchsuchen (Queries

Mehr

SQL-Sprachvielfalt. Peter Willadt (Ludwig-Erhard-Schule) SQL-Befehle / 47

SQL-Sprachvielfalt. Peter Willadt (Ludwig-Erhard-Schule) SQL-Befehle / 47 SQL-Sprachvielfalt DML Data Manipulation Language: Daten einfügen, ändern und löschen DQL Data Query Language: Daten abfragen DDL Data Definition Language: Tabellen und andere Strukturelemente erzeugen,

Mehr

Lösungen der Übungsaufgaben von Kapitel 10

Lösungen der Übungsaufgaben von Kapitel 10 Lösungen der Übungsaufgaben von Kapitel 10 1. Legen Sie mit einem SQL - Befehl eine neue Tabelle PERSON_KURZ mit den Feldern Kurz_Id, Kurz_Name an. Machen Sie das so, dass Kurz_Id der Primärschlüssel wird

Mehr

WS 2010/11 Datenbanksysteme Fr 15:15 16:45 R Vorlesung #3. SQL (Teil 1)

WS 2010/11 Datenbanksysteme Fr 15:15 16:45 R Vorlesung #3. SQL (Teil 1) Vorlesung #3 SQL (Teil 1) Fahrplan Wiederholung/Zusammenfassung Relationales Modell Relationale Algebra Relationenkalkül Geschichte der Sprache SQL SQL DDL (CREATE TABLE...) SQL DML (INSERT, UPDATE, DELETE)

Mehr

U 8 SQL. = Structured Query Language (heute auch Standard Query Language) ALLGEMEIN:

U 8 SQL. = Structured Query Language (heute auch Standard Query Language) ALLGEMEIN: U 8 SQL = Structured Query Language (heute auch Standard Query Language) ALLGEMEIN: - Abfragesprache für relationale Datenbanken, die plattformübergreifend verwendet wird - Vereinfachte Verwendung über

Mehr

insert, update, delete Definition des Datenbankschemas select, from, where Rechteverwaltung, Transaktionskontrolle

insert, update, delete Definition des Datenbankschemas select, from, where Rechteverwaltung, Transaktionskontrolle Einführung in SQL insert, update, delete Definition des Datenbankschemas select, from, where Rechteverwaltung, Transaktionskontrolle Quelle Wikipedia, 3.9.2015 SQL zur Kommunikation mit dem DBMS SQL ist

Mehr

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

SQL. DDL (Data Definition Language) Befehle und DML(Data Manipulation Language) SQL DDL (Data Definition Language) Befehle und DML(Data Manipulation Language) DML(Data Manipulation Language) SQL Abfragen Studenten MatrNr Name Vorname Email Age Gruppe 1234 Schmidt Hans [email protected]

Mehr

Datenbanken. Zusammenfassung. Datenbanksysteme

Datenbanken. Zusammenfassung. Datenbanksysteme Zusammenfassung Datenbanksysteme Christian Moser Seite 1 vom 7 12.09.2002 Wichtige Begriffe Attribut Assoziation API Atomares Attribut Datenbasis DBMS Datenunabhängigkeit Datenbankmodell DDL DML DCL ER-Diagramm

Mehr

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

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

Mehr

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 fett und in Großbuchstaben geschrieben mögliche, aber nicht zwingend erforderliche

Mehr

Praktische SQL-Befehle

Praktische SQL-Befehle Praktische SQL-Befehle Datenbanksysteme I WiSe 2018/2019 Todor Ivanov DB1 WS2018 1 Praktische SQL-Befehle Nested Selects Inserts Updates Views Triggers Constraints Functions Voraussetzung: Laptop + MySQL/

Mehr

SELECT dient dazu, aus einer vorhandenen Datenbank bestimmte Spalten und Zeilen auszugeben es handelt sich also um eine Auswahlabfrage.

SELECT dient dazu, aus einer vorhandenen Datenbank bestimmte Spalten und Zeilen auszugeben es handelt sich also um eine Auswahlabfrage. SELECT-FROM SELECT dient dazu, aus einer vorhandenen Datenbank bestimmte Spalten und Zeilen auszugeben es handelt sich also um eine Auswahlabfrage. Inhaltsverzeichnis 1 Der grundlegende Aufbau 2 Doppelte

Mehr

SQL. strukturierte Datenbankabfragesprache eine Datenbanksprache zur. Structured Query Language:

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

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

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

Kapitel 6. Datenmalipulation (DML) d. h. insert, update, delete, select im Relationenmodell (in Oracle)

Kapitel 6. Datenmalipulation (DML) d. h. insert, update, delete, select im Relationenmodell (in Oracle) Kapitel 6 Datenmalipulation (DML) d. h. insert, update, delete, select im Relationenmodell (in Oracle) 1 Datenmanipulationssprache (DML) SQL Einfügen: Insert-Statement Ändern: Update-Statement Löschen:

Mehr

Datenbanken im WI-Unterricht mit

Datenbanken im WI-Unterricht mit Datenbanken im WI-Unterricht mit Inhaltsverzeichnis 1 ER-Modell - Entity Relationship Modell 1 1.1 Entitäten................................................. 2 1.2 Relationen................................................

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

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

5.8 Bibliotheken für PostgreSQL

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

Mehr

Grundlagen von Datenbanken

Grundlagen von Datenbanken Grundlagen von Datenbanken Aufgabenzettel 4 SQL-Anfragen Überblick: DB-Entwurf und Modellierung Konzeptioneller Entwurf Anforderungen Informationsmodell PNr. Vorname Nachname Geb.Datum Person n Datum kaufen

Mehr

ARBEITSBLATT ZUR SQL-BEFEHLEN

ARBEITSBLATT ZUR SQL-BEFEHLEN Gegeben ist die folgende Datenbank: ARBEITSBLATT ZUR SQL-BEFEHLEN In einer Firma gibt es Mitarbeiter. Jeder Mitarbeiter ist eindeutig einer Abteilung zugeordnet. Manche Mitarbeiter sind an einem Projekt

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 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

1 Relationenalgebra [8 P.] Gegeben seien die folgenden Relationenschemata: Hafen(HNR, Ort, Grundsteinlegung)

1 Relationenalgebra [8 P.] Gegeben seien die folgenden Relationenschemata: Hafen(HNR, Ort, Grundsteinlegung) 1 Relationenalgebra Gegeben seien die folgenden Relationenschemata: [8 P.] Hafen(HNR, Ort, Grundsteinlegung) Matrose(MNR, Nachname, Geburtsdatum, Ausbildungsort Hafen.HNR) Schi(SNR, Name, Bruttoregistertonnen,

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

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

Inhaltsverzeichnis. Vorwort Kapitel 1 Einleitung... 15

Inhaltsverzeichnis. Vorwort Kapitel 1 Einleitung... 15 Vorwort..................................................... 13 Kapitel 1 Einleitung.......................................... 15 Kapitel 2 SQL der Standard relationaler Datenbanken... 19 2.1 Die Geschichte................................

Mehr

Datenbanksysteme Kapitel 5: SQL Data Manipulation Language

Datenbanksysteme Kapitel 5: SQL Data Manipulation Language Datenbanksysteme Kapitel 5: SQL Data Manipulation Language Prof. Dr. Peter Chamoni Mercator School of Management Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Business Intelligence Prof. Dr. Peter Chamoni

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Vorwort 13. Kapitel 1 Einleitung 15

Inhaltsverzeichnis. Vorwort 13. Kapitel 1 Einleitung 15 Vorwort 13 Kapitel 1 Einleitung 15 Kapitel 2 SQL-der Standard relationaler Datenbanken... 19 2.1 Die Geschichte 19 2.2 Die Bestandteile 20 2.3 Die Verarbeitung einer SQL-Anweisung 22 2.4 Die Struktur von

Mehr

Üben von DDL und DML. Ergebnis:

Üben von DDL und DML.   Ergebnis: SQL DDL Üben von DDL und DML https://www.jdoodle.com/execute-sql-online Ergebnis: Befehlsgruppen in SQL DDL Data Definition Language DML Data Manipulation Language CREATE: Tabellen anlegen DROP: Tabellen

Mehr

Erstellen einer Datenbank. Datenbankabfragen

Erstellen einer Datenbank. Datenbankabfragen Erstellen einer Datenbank Datenbankabfragen Überblick Die fünf Stationen Semantisches Modell Logisches Modell Prüfung auf Redundanz Abfragen Softwaremäßige Implementierung Zur Erinnerung: Semantisches

Mehr

Einführung SQL Data Definition Language (DDL)

Einführung SQL Data Definition Language (DDL) Innsbruck Information System University of Innsbruck School of Management Universitätsstraße 15 6020 Innsbruck Einführung SQL Data Definition Language (DDL) Universität Innsbruck Institut für Wirtschaftsinformatik,

Mehr

DATENBANKSYSTEME: SQL

DATENBANKSYSTEME: SQL Datendefinitions-, Manipulations- und Anfrage-Sprache SQL, Datendefinition, Veränderung am Datenbestand, Einfache SQL Abfrage, Anfragen über mehrere Relationen, Mengenfunktionen, Aggregatfunktion und Gruppierung,

Mehr

Datenmanipulation in SQL (1): Subselect:

Datenmanipulation in SQL (1): Subselect: Datenmanipulation in SQL (1): Unter Datenmanipulation wird sowohl der lesende Zugriff auf die Daten (Select Statement) als auch die Änderung von Daten (Insert, Delete, Update) subsummiert. Wir beginnen

Mehr

Datenbanksysteme I WS 18/19 Teillösung Übungsblatt 4-6

Datenbanksysteme I WS 18/19 Teillösung Übungsblatt 4-6 Datenbanksysteme I WS 18/19 Teillösung Übungsblatt 4-6 Universität Leipzig, Institut für Informatik Abteilung Datenbanken Prof. Dr. E. Rahm, V. Christen, M. Franke DBS1 Blatt 4 Mitschreibbar 2 Welche Autoren

Mehr

Auf einen Blick. Abfrage und Bearbeitung. Erstellen einer Datenbank. Komplexe Abfragen. Vorwort... 13

Auf einen Blick. Abfrage und Bearbeitung. Erstellen einer Datenbank. Komplexe Abfragen. Vorwort... 13 Auf einen Blick Vorwort... 13 Teil 1 Vorbereitung Kapitel 1 Einleitung... 17 Kapitel 2 SQL der Standard relationaler Datenbanken... 21 Kapitel 3 Die Beispieldatenbanken... 39 Teil 2 Abfrage und Bearbeitung

Mehr

DB-Datenbanksysteme. DB SQL-DML 1 Mario Neugebauer

DB-Datenbanksysteme. DB SQL-DML 1 Mario Neugebauer DB-Datenbanksysteme DB-13 043-SQL-DML 1 Mario Neugebauer Einführung Informationsmodellierung Relationales Datenbankmodell Datenbanksprache SQL Einführung Daten-Abfrage-Sprache - DQL Daten-Definitions-Sprache

Mehr

Daniel Warner SQL. Das Praxisbuch. Mit 119 Abbildungen. Franzis

Daniel Warner SQL. Das Praxisbuch. Mit 119 Abbildungen. Franzis Daniel Warner SQL Das Praxisbuch Mit 119 Abbildungen Franzis Inhaltsverzeichnis Teil I - Einleitung 15 1 Einleitung 17 1.1 Zum Aufbau des Buchs 17 1.2 Hinweise zur Buch-CD 18 1.3 Typografische Konventionen

Mehr

Auf einen Blick. Abfrage und Bearbeitung. Erstellen einer Datenbank. Komplexe Abfragen. Vorwort 13

Auf einen Blick. Abfrage und Bearbeitung. Erstellen einer Datenbank. Komplexe Abfragen. Vorwort 13 Auf einen Blick Vorwort 13 Teil 1 Vorbereitung Kapitel 1 Einleitung 17 Kapitel 2 SQL - der Standard relationaler Datenbanken 21 Kapitel 3 Die Beispieldatenbanken 39 Teil 2 Abfrage und Bearbeitung Kapitel

Mehr

SQL. SQL SELECT Anweisung SQL-SELECT SQL-SELECT

SQL. SQL SELECT Anweisung SQL-SELECT SQL-SELECT SQL SQL SELECT Anweisung Mit der SQL SELECT-Anweisung werden Datenwerte aus einer oder mehreren Tabellen einer Datenbank ausgewählt. Das Ergebnis der Auswahl ist erneut eine Tabelle, die sich dynamisch

Mehr

SQL-Anweisungen. SELECT (SQL Data Query Language)

SQL-Anweisungen. SELECT (SQL Data Query Language) SQL-Anweisungen SELECT (SQL Data Query Language) SELECT * SELECT * FROM "meine Tabelle"; SELECT feldname1, feldname2 SELECT feldname1, feldname2 FROM meinetabelle ORDER BY feldname2, feldname1 DESC; WHERE

Mehr

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

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

Mehr

Einführung in die Wirtschaftsinformatik Kapitel 4: Relationale Datenbanksprachen: SQL

Einführung in die Wirtschaftsinformatik Kapitel 4: Relationale Datenbanksprachen: SQL Einführung in die Wirtschaftsinformatik Kapitel 4: Relationale Datenbanksprachen: SQL Prof. Dr. Peter Chamoni Mercator School of Management Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Business Intelligence

Mehr

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

Web-Technologien. Prof. Dr. rer. nat. Nane Kratzke SQL. Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme Handout zur Unit Web-Technologien SQL 1 Prof. Dr. rer. nat. Nane Kratzke Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme Raum: 17-0.10 Tel.: 0451 300 5549 Email: [email protected] (Praktische

Mehr

Rückblick. SQL bietet viele Möglichkeiten zur Anfrageformulierung

Rückblick. SQL bietet viele Möglichkeiten zur Anfrageformulierung Rückblick SQL bietet viele Möglichkeiten zur Anfrageformulierung mathematische Funktionen (z.b. ABS(A) und SIGN(A)) Aggregatfunktionen (z.b. MIN(A) und SUM(A)) Boole sche Operatoren (AND, OR, EXCEPT) Verknüpfungen

Mehr

Datenbankabfragen und Datenmanipulation

Datenbankabfragen und Datenmanipulation Datenbankabfragen und Datenmanipulation Datenbankabfragen auf einer Tabelle...1 SELECT Abfrage...1 Projektion...2 Wertausdrücke...3 Numerische Wertausdrücke...3 Zeichenkettenwertausdrücke...3 Datums und

Mehr

Relationentheorie grundlegende Elemente

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

Mehr

Datenbanksysteme Kapitel 5: SQL - Grundlagen

Datenbanksysteme Kapitel 5: SQL - Grundlagen Datenbanksysteme Kapitel 5: SQL - Grundlagen Prof. Dr. Peter Chamoni Mercator School of Management Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Business Intelligence Prof. Dr. Prof. Peter Dr. Chamoni Peter

Mehr

Datenbanksysteme Kapitel 5: SQL Grundlagen Teil 1

Datenbanksysteme Kapitel 5: SQL Grundlagen Teil 1 Datenbanksysteme Kapitel 5: SQL Grundlagen Teil 1 Prof. Dr. Peter Chamoni Mercator School of Management Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Business Intelligence Prof. Prof. Dr. Dr. Peter Peter

Mehr

Visualisierung in Informatik und Naturwissenschaften

Visualisierung in Informatik und Naturwissenschaften Visualisierung in Informatik und Naturwissenschaften Datenbankvisualisierung Sven Bernhard 12.06.1999 Datenbankvisualisierung Datenbanktheorie in 5 Minuten Visualisierung vs. Datenbanken Visualisierung

Mehr

SQL ist eine relational vollständige Datenbanksprache.

SQL ist eine relational vollständige Datenbanksprache. SQL-Abfragen 1. Einleitung SQL ist eine relational vollständige Datenbanksprache. SQL steht für Structured Query Language. Der englische Ausdruck Query steht für Abfrage. SQL wurde in den siebziger Jahren

Mehr

1. Einleitung. SQL-Abfragen. 3. Das ERM der Übungsdatenbank. 2. Grundstruktur von SQL-Abfragen

1. Einleitung. SQL-Abfragen. 3. Das ERM der Übungsdatenbank. 2. Grundstruktur von SQL-Abfragen 1. Einleitung 9. Oktober 2012 SQL ist eine relational vollständige Datenbanksprache. SQL steht für Structured Query Language. Der englische Ausdruck Query steht für Abfrage. SQL wurde in den siebziger

Mehr

Datenbankpraxis mit Microsoft Access. Datenbankpraxis mit Microsoft Access

Datenbankpraxis mit Microsoft Access. Datenbankpraxis mit Microsoft Access Datenbankpraxis mit Microsoft Access Grundlegende Konzepte und ihre Umsetzung in Microsoft Access Vorlesung 3. Januar 006 Ingo Scholtes Was wir bereits wissen (/3) Datenbankdesign Flache Datenbanken sind

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

Übung ERM. Beispiel: Erstellung einer relationalen Datenbank

Übung ERM. Beispiel: Erstellung einer relationalen Datenbank LE 9-1 Übung ERM Lernziele: Sie sind in der Lage, Sachverhalte mit Hilfe von ERMs abzubilden. LE 9-2 Beispiel: Erstellung einer relationalen Datenbank Ein Bild ist von einem Künstler gemalt und hängt in

Mehr

Übungsaufgaben mit Lösungen

Übungsaufgaben mit Lösungen Abt. Wi.-Inf. II Wirtschaftsinformatik II: SQL 1 Übungsaufgaben mit Lösungen 1) Ausgabe sämtlicher Spalten der Tabelle DEPARTMENT. SELECT * FROM DEPARTMENT 2) Ausgabe aller Projektnummern und Projektnamen.

Mehr

PHP + MySQL. Die MySQL-Datenbank. Hochschule Karlsruhe Technik & Wirtschaft Internet-Technologien T3B250 SS2014 Prof. Dipl.-Ing.

PHP + MySQL. Die MySQL-Datenbank. Hochschule Karlsruhe Technik & Wirtschaft Internet-Technologien T3B250 SS2014 Prof. Dipl.-Ing. PHP + MySQL Die MySQL-Datenbank Zusammenspiel Apache, PHP, PHPMyAdmin und MySQL PHPMyAdmin Verwaltungstool Nutzer Datei.php oder Datei.pl Apache HTTP-Server PHP Scriptsprache Perl Scriptsprache MySQL Datenbank

Mehr

SQL-Übungen. Nordwind-Datenbank Stefan Goebel

SQL-Übungen. Nordwind-Datenbank Stefan Goebel SQL-Übungen Nordwind-Datenbank Stefan Goebel 1. alle unterschiedlichen Lieferanten aus der Artikel-Tabelle SELECT DISTINCT LieferantenNr FROM Artikel; 2. alle unterschiedlichen Lieferanten und Kategorien

Mehr

Datenmanagement I SoSe 2006 Aufgabenblatt 4

Datenmanagement I SoSe 2006 Aufgabenblatt 4 Datenmanagement I SoSe 2006 Aufgabenblatt 4 June 11, 2009 Versuchen Sie, einige der Anfragen zu formulieren (ab Punkt 6), die im Tutorium stehen, das hier zu finden ist: http://wwwiti.cs.uni-magdeburg.de/iti_db/lehre/dm/tut/tutorium.html.

Mehr

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. 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

Mehr

C++ Anwendungskurs Tag 4: Datenbanken Daniela Horn Institut für Neuroinformatik Real-time Computer Vision

C++ Anwendungskurs Tag 4: Datenbanken Daniela Horn Institut für Neuroinformatik Real-time Computer Vision C++ Anwendungskurs Tag 4: Datenbanken Daniela Horn Institut für Neuroinformatik Real-time Computer Vision 15. März 2018 C++ Anwendungskurs 15. März 2018 Daniela Horn 1 Übersicht 1 Motivation 2 Relationale

Mehr

[ SQL] Wissen, das sich auszahlt

[  SQL] Wissen, das sich auszahlt [www.teia.de SQL] Wissen, das sich auszahlt INHALT SEITE 12 [I] 1] Einführung in SQL und relationale Datenbanken 12 14 16 18 11 1.1 1.2 Einführung Die Structured Query Language (SQL) Tabellen Mehrere Tabellen

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

Microsoft Access 2010 SQL nutzen

Microsoft Access 2010 SQL nutzen Microsoft Access 2010 SQL nutzen Welche Bestellungen hat Kunde x aufgegeben? Welche Kunden haben noch nie bestellt? Wer hat welche Bestellungen von welchen Kunden aufgenommen? S(tructured)Q(uery)L(anguage)

Mehr

Aggregatfunktionen in SQL

Aggregatfunktionen in SQL Aggregatfunktionen in SQL Michael Dienert 14. April 2008 1 Definition von Aggregatfunktionen Ihren Namen haben die Aggregatfunktionen vom englischen Verb to aggregate, was auf deutsch anhäufen, vereinigen,

Mehr

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

DBSP. Vorlesung. Prof. Dr. rer. nat. Nane Kratzke. Unit. Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme Handout zur Vorlesung Vorlesung DBSP Unit Datenbanken SQL 1 Prof. Dr. rer. nat. Nane Kratzke Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme Raum: 17-0.10 Tel.: 0451 300 5549 Email: [email protected]

Mehr

Datenbanksysteme Kapitel 5: SQL Data Manipulation Language

Datenbanksysteme Kapitel 5: SQL Data Manipulation Language Datenbanksysteme Kapitel 5: SQL Data Manipulation Language Prof. Dr. Peter Chamoni Mercator School of Management Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Business Intelligence Prof. Dr. Peter Chamoni

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