SQL Tipps und Tricks Part II
|
|
|
- Anneliese Dunkle
- vor 8 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 1/40 PHP-User-Group Stuttgart SQL JOIN Techniken richtig einsetzen Einfluß von Datentypen auf die Abfragegeschwindigkeit Performanceanalyse mit MySQL EXPLAIN (ein Einstieg) SQL Tipps und Tricks
2 2/40 Wer Wer bin bin ich ich? Thomas Wiedmann > 21 Jahre Problemlösungen in der Softwareentwicklung Seit acht Jahren Projekte mit PHP und Oracle PL/SQL bzw. DB2/NT Zend Certified PHP Engineer (ZCE) IBM Certified Solution Expert - DB2 UDB v7.1 Database Administration Autor diverser Fachartikel in der Toolbox und im PHP-Magazin Autor des Buches DB2 SQL, Programmierung, Tuning 2001 SQL-Tipps, MySQL-EXPLAIN und Performance in der SQL-Backstube
3 3/40 Überblick Theta (old style) JOIN und ANSI JOIN vermischen Tabellendesign Tuning (CHARSET und VARCHAR) Performancesteigerung mit tinyint(1)? Einstieg in MySQL EXPLAIN anhand eines Beispiels Nächste AUTO_INCREMENT ID vorab ermitteln Spaß mit SQL (..hm, gibt es sowas überhaupt?..)
4 ANSI ANSI JOIN JOIN und und Theta JOIN JOIN mischen Tabellenverknüpfungen oder JOIN sind absolut wesentlich für SQL-Abfragen in relationalen Datenbanken. 4/40 a) Theta oder old style join... FROM tabelle1 t1, tabelle2 t2, tabelle3 t3 WHERE t1.id = t2.id AND t2.id = t3.id AND t3.name LIKE '%Bond%'; b) ANSI JOIN SQL FROM tabelle1 t1 JOIN tabelle2 t2 ON t2.id = t1.id JOIN tabelle3 t3 ON t3.id = t2.id WHERE t3.name LIKE '%Bond%'; JOIN - Bedingungen Filter- / Suchbedingungen
5 ANSI ANSI JOIN JOIN und und Theta JOIN JOIN mischen Bei Projekt-Refakturing werden dann schon mal beide JOIN Typen gemischt. Das kann funktionieren, oder auch nicht.. I) So geht s nicht..... FROM tabelle1 t1, tabelle2 t2, tabelle3 t3 JOIN tabelle4 t4 ON t4.id = t1.id WHERE t1.id = t2.id AND t2.id = t3.id AND t3.name LIKE '%Bond%' AND t4.code = '007'; 5/40..weil bei den meisten SQL-Parsern der JOIN zuerst ausgewertet wird, ist der ALIAS t1.id beim JOIN noch gar nicht definiert. MySQL: ERROR 1054 (42S22): Unknown column 't1.id' in 'on clause'
6 ANSI ANSI JOIN JOIN und und Theta JOIN JOIN mischen Bei Projekt-Refakturing werden dann schon mal beide JOIN Typen gemischt. Das kann funktionieren, oder auch nicht.. II) So geht s..... FROM tabelle1 t1 JOIN tabelle4 t4 ON t4.id = t1.id, tabelle2 t2, tabelle3 t3 WHERE t1.id = t2.id AND t2.id = t3.id AND t3.name LIKE '%Bond%' AND t4.code = '007'; 6/40..weil bei den meisten SQL-Parsern der JOIN zuerst ausgewertet und der ALIAS t1.id nun rechtzeitig existiert. => Funktioniert, ist aber meiner Meinung nach nicht sinnvoll (verwirrend)
7 7/40 Zusammenfassung JOIN JOIN Theta-JOIN versus ANSI JOIN Beide JOIN Techniken sind erlaubt JOIN ist ein Mythos bei Tuning Diskussionen, denn die Performance der beiden JOIN Techniken ist identisch(!) ANSI JOIN ist seit SQL-92 Standard Mischen beider JOIN Techniken geht, ist aber fehleranfällig ANSI JOIN bietet OUTER JOIN
8 Tabellendesign Tuning CREATE TABLE kontakte_utf8 ( id INT unsigned NOT NULL, vorname VARCHAR(255) NOT NULL, name VARCHAR(255) NOT NULL, strasse VARCHAR(255), hausnummer smallint, plz INT, ort VARCHAR(255), birthday VARCHAR(10), phone_home VARCHAR(255), phone_office VARCHAR(255), phone_mobil VARCHAR(255), _home VARCHAR(255), _office VARCHAR(255), web VARCHAR(255), info TEXT, PRIMARY KEY (ID) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=UTF8; 8/40
9 Tabellendesign Tuning CREATE TABLE kontakte_utf8 ( id INT unsigned NOT NULL, vorname VARCHAR(255) NOT NULL, name VARCHAR(255) NOT NULL, strasse VARCHAR(255), hausnummer smallint, plz INT, ort VARCHAR(255), birthday VARCHAR(10), phone_home VARCHAR(255), phone_office VARCHAR(255), phone_mobil VARCHAR(255), _home VARCHAR(255), _office VARCHAR(255), web VARCHAR(255), info TEXT, PRIMARY KEY (ID) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=UTF8; per Default - VARCHAR(255)? - UTF-8? Birthday VARCHAR(10)? 9/40
10 Tabellendesign Tuning mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE 'kontakte.csv' -> REPLACE INTO TABLE kontakte_utf8 -> FIELDS TERMINATED BY ' ' -> LINES TERMINATED BY '\r\n'; Query OK, rows affected (6.70 sec) Records: Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0 10/40 mysql> mysql> SELECT COUNT(*) FROM kontakte_utf8; COUNT(*) row in set (0.01 sec)
11 Tabellendesign Tuning mysql> select * from kontakte_utf8 where vorname = 'Stefan'; Empty set (0.38 sec) 11/40 mysql> select vorname, count(*) from kontakte_utf8 group by vorname; vorname count(*) Bob Emil Franz Fredel Frida Fritz Georg Otto Uli Xaver rows in set (5.05 sec)
12 Tabellendesign Tuning CREATE TABLE kontakte_latin1 ( id INT unsigned NOT NULL, vorname VARCHAR(255) NOT NULL, name VARCHAR(255) NOT NULL, strasse VARCHAR(255), hausnummer smallint, plz INT, ort VARCHAR(255), birthday VARCHAR(10), phone_home VARCHAR(255), phone_office VARCHAR(255), phone_mobil VARCHAR(255), _home VARCHAR(255), _office VARCHAR(255), web VARCHAR(255), info TEXT, PRIMARY KEY (ID) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=LATIN1; 12/40
13 Tabellendesign Tuning CREATE TABLE kontakte_latin1 ( id INT unsigned NOT NULL, vorname VARCHAR(255) NOT NULL, name VARCHAR(255) NOT NULL, strasse VARCHAR(255), hausnummer smallint, plz INT, ort VARCHAR(255), birthday VARCHAR(10), phone_home VARCHAR(255), phone_office VARCHAR(255), phone_mobil VARCHAR(255), _home VARCHAR(255), _office VARCHAR(255), web VARCHAR(255), info TEXT, PRIMARY KEY (ID) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=LATIN1; 13/40
14 Tabellendesign Tuning SELECT MAX(LENGTH(vorname)) AS max_vorname, MAX(LENGTH(name)) AS max_name, MAX(LENGTH(strasse)) AS max_strasse, MAX(LENGTH(ort)) AS max_ort, MAX(LENGTH(phone_home)) AS max_phone_home, MAX(LENGTH(phone_office)) AS max_phone_office, MAX(LENGTH(phone_mobil)) AS max_phone_mobil, MAX(LENGTH( _home)) AS max_ _home, MAX(LENGTH( _office)) AS max_ _office, MAX(LENGTH(web)) AS max_web FROM kontakte_latin1; 14/ max_vorname max_name max_strasse row in set (5.48 sec)
15 Tabellendesign Tuning CREATE TABLE kontakte_latin1_short ( id INT unsigned NOT NULL, vorname VARCHAR(50) NOT NULL, name VARCHAR(50) NOT NULL, strasse VARCHAR(50), hausnummer smallint, plz INT, ort VARCHAR(50), birthday VARCHAR(10), phone_home VARCHAR(50), phone_office VARCHAR(50), phone_mobil VARCHAR(50), _home VARCHAR(50), _office VARCHAR(50), web VARCHAR(100), info TEXT, PRIMARY KEY (ID) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=LATIN1; 15/40
16 Tabellendesign Tuning CREATE TABLE kontakte_mixed ( id INT unsigned NOT NULL, vorname VARCHAR(50) CHARACTER SET utf8 NOT NULL, name VARCHAR(50) CHARACTER SET utf8 NOT NULL, strasse VARCHAR(50) CHARACTER SET utf8, hausnummer smallint, plz INT, ort VARCHAR(50) CHARACTER SET utf8, birthday VARCHAR(10) CHARACTER SET utf8, phone_home VARCHAR(50) CHARACTER SET utf8, phone_office VARCHAR(50) CHARACTER SET utf8, phone_mobil VARCHAR(50) CHARACTER SET utf8, _home VARCHAR(50) CHARACTER SET utf8, _office VARCHAR(50) CHARACTER SET utf8, web VARCHAR(100) CHARACTER SET utf8, info TEXT CHARACTER SET utf8, PRIMARY KEY (ID) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=LATIN1; 16/40
17 Tabellendesign Tuning 17/40 Vergleich der beiden Abfragen und die Auswirkungen der Datenlänge (VARCHAR), sowie CHARSET bei UTF8 im Vergleich mit LATIN1 a) select * from kontakte_xxx where vorname = 'Stefan'; b) select vorname, count(*) from kontakte_xxx group by vorname;
18 18/40 Zusammenfassung Tabellendesign Tabellendesign Tuning Muss es immer und überall UTF-8 sein (?) unnötige Spaltenlänge VARCHAR(255) kostet Performance (allgemein wird das Gegenteil behauptet: Mythos!) Einzelne Spalten auf UTF-8 setzen Maximale Spaltenlängen ermitteln, Geiz ist performance Die richtigen Datentypen verwenden, nicht pauschal VARCHAR(255)
19 MySQL Tuning mit mit tinyint(1)? CREATE TABLE test_tinyint (.. t1 tinyint(1) NOT NULL,.. ) 19/40 Welchen Zahlenbereich kann die Spalte t1 aufnehmen? Wählen Sie eine mögliche Antwort a) in einem tinyint(1) kann nur der Wert 0 oder 1 gespeichert werden b) in einem tinyint(1) kann der Wert -128 bis 127 gespeichert werden
20 MySQL Tuning mit mit tinyint(1)? CREATE TABLE test_tinyint ( t tinyint NOT NULL, t1 tinyint(1) NOT NULL, t4 tinyint(4) NOT NULL, tu tinyint unsigned NOT NULL, tu1 tinyint(1) unsigned NOT NULL, tu4 tinyint(4) unsigned NOT NULL, tuz tinyint unsigned zerofill NOT NULL, tuz1 tinyint(1) unsigned zerofill NOT NULL, tuz4 tinyint(4) unsigned zerofill NOT NULL ); 20/40 INSERT INTO test_tinyint ( t, t1, t4, tu, tu1, tu4, tuz, tuz1, tuz4) VALUES ( 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), ( -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1), ( 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10), ( -10, -10, -10, -10, -10, -10, -10, -10, -10), ( 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100), ( -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100), ( 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000), (-1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000); Query OK, 8 rows affected, 36 warnings (0.00 sec) Records: 8 Duplicates: 0 Warnings: 36
21 SELECT * FROM test_tinyint ORDER BY t; t t1 t4 tu tu1 tu4 tuz tuz1 tuz rows in set (0.00 sec) MySQL Tuning mit mit tinyint(1)? INSERT INTO test_tinyint ( t, t1, t4, tu, tu1, tu4, tuz, tuz1, tuz4) VALUES ( 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), ( -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1), ( 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10), ( -10, -10, -10, -10, -10, -10, -10, -10, -10), ( 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100), ( -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100), ( 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000), (-1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000); 21/40
22 MySQL Tuning mit mit tinyint(1)? t t1 t4 tu tu1 tu4 tuz tuz1 tuz rows in set (0.00 sec) 22/40 SELECT * FROM test_tinyint WHERE t4 = tuz4 ORDER BY t; t t1 t4 tu tu1 tu4 tuz tuz1 tuz
23 23/40 Zusammenfassung Tuning mit mit tinyint(1)? Der Datentyp tinyint(1) ist.. (ein Tuningmythos ) TINYINT belegt 1 Byte ( mit Vorzeichen -128 bis 127) ( ohne Vorzeichen ( 0 bis 255) tinyint(1) formatiert einzig die Anzeigebreite und schränkt nicht den Wertebereich ein tinyint(4) formatiert die Ausgabe auf 4 Zeichen mit führenden Leerzeichen tinyint(4) zerofill formatiert die Ausgabe auf 4 Zeichen mit führenden Nullen
24 MySQL EXPLAIN Neulich im MySQL-Forum 24/40 Frager: Hey, meine SQL-Abfrage funzt echt unflott. Hab schon stundenlang gegooglet, aber nichts gefunden... SELECT kunde_id FROM verkauf WHERE artikel_id IN ( 10, 30); Antworter: Mach mal'n EXPLAIN... Frager: EXPLAIN? :-( Thread closed nie gehört... Antworter: Man...google doch bei Yahoo... und streng dich mal an.. Link zu den Forenregeln
25 MySQL EXPLAIN Was können wir dem coolen Frager empfehlen? 25/40 1. Tabellenstruktur und Anzahl der Datensätze ermitteln mysql> DESCRIBE verkauf; Field Type Null Key Default Extra id int(11) NO PRI NULL kunde_id int(11) NO MUL NULL artikel_id int(11) NO NULL vk_preis decimal(10,2) NO NULL vk_datum date NO NULL rows in set (0.03 sec) mysql> SELECT COUNT(*) FROM verkauf; COUNT(*) row in set (0.00 sec)
26 MySQL EXPLAIN Was können wir dem coolen Frager empfehlen? 26/40 2. Tabellenindices ermitteln mysql> SHOW INDEX FROM verkauf; Table.. Key_name Seq. Column_name Collation Cardinality verkauf.. PRIMARY 1 id A 10 verkauf.. idx_kunde_artikel 1 kunde_id A 3 verkauf.. idx_kunde_artikel 2 artikel_id A 10 3 rows in set (0.00 sec) mysql> Kombinierter combined Index Besteht aus kunde_id und artikel_id
27 MySQL EXPLAIN Was können wir dem coolen Frager empfehlen? 27/40 3. EXPLAIN ausführen mysql> EXPLAIN -> SELECT kunde_id FROM verkauf -> WHERE artikel_id IN ( 10, 30); table type possible_keys key.. rows Extra verkauf index NULL idx_kunde_artikel.. 10 Using where;. Using index row in set (0.00 sec) mysql> KEY: Kombinierter combined Index wird auch von MySQL genutzt
28 MySQL EXPLAIN Analyse type 28/40 4a. EXPLAIN auswerten mysql> EXPLAIN -> SELECT kunde_id FROM verkauf -> WHERE artikel_id IN ( 10, 30); table type possible_keys key.. rows Extra verkauf index NULL idx_kunde_artikel.. 10 Using where;. Using index row in set (0.00 sec) mysql> Problem: type = index..dieser Join-Typ ist mit ALL bis auf die Tatsache identisch, dass nur der Indexbaum gescannt wird. Insofern ist er in der Regel schneller als ALL, weil die Indexdatei gewöhnlich kleiner ist als die Datendatei...
29 MySQL EXPLAIN Analyse possible_keys und key 29/40 4b. EXPLAIN auswerten mysql> EXPLAIN -> SELECT kunde_id FROM verkauf -> WHERE artikel_id IN ( 10, 30); table type possible_keys key.. rows Extra verkauf index NULL idx_kunde_artikel.. 10 Using where;. Using index row in set (0.00 sec) mysql> Problem: possible_keys = NULL? Eigentlich passt der Index nicht richtig, aber es ist wenigsten ein Index-Only Zugriff über den Key idx_kunde_artikel möglich. Dabei werden aber alle 10 Rows durchsucht. (Achtung: Die Spalte rows zeigt nicht unbedingt die tatsächlich verarbeitete Anzahl rows an, sondern eine Annäherung (aus den META-Daten).
30 MySQL EXPLAIN Analyse possible_keys und key 30/40 Schematischer Durchlauf des Index idx_kunde_artikel auf der Suche nach Kunden, die die Artikel 10 oder 30 gekauft haben. mysql> EXPLAIN -> SELECT kunde_id FROM verkauf -> WHERE artikel_id IN ( 10, 30); Der Index ist nicht optimal für diese Abfrage! Wir brauchen einen anderen Index!
31 MySQL EXPLAIN Zusätzlichen Index erzeugen 31/40 mysql> CREATE INDEX idx_artikel_kunde ON verkauf (artikel_id, kunde_id); Query OK, 10 rows affected (0.08 sec) Records: 10 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> ANALYZE TABLE verkauf; Table Op Msg_type Msg_text sample.verkauf analyze status OK row in set (0.02 sec) mysql> SHOW INDEX FROM verkauf; Table.. Key_name Seq. Column_name Collation Cardinality verkauf.. PRIMARY 1 id A 10 verkauf.. idx_kunde_artikel 1 kunde_id A 3 verkauf.. idx_kunde_artikel 2 artikel_id A 10 verkauf.. idx_artikel_kunde 1 artikel_id A 3 verkauf.. idx_artikel_kunde 2 kunde_id A 10 5 rows in set (0.05 sec)
32 5. EXPLAIN ausführen MySQL EXPLAIN 32/40 mysql> EXPLAIN -> SELECT kunde_id FROM verkauf -> WHERE artikel_id IN ( 10, 30);. table type possible_keys key.. rows Extra. verkauf range idx_artikel_kunde idx_artikel_kunde.. 6 Using where;... Using index 1 row in set (0.03 sec) mysql> Besser: type = range..es werden nur Datensätze abgerufen, die in einem gegebenen Bereich liegen. Sie werden anhand eines Indexes ausgewählt. Die Spalte key im Ausgabedatensatz zeigt an, welcher Index verwendet wird. key_len enthält den längsten verwendeten Schlüsselteil. Die Spalte ref ist für diesen Typ NULL..
33 MySQL EXPLAIN Analyse possible_keys und key 33/40 Schematischer Durchlauf des Index idx_artikel_kunde auf der Suche nach Kunden, die die Artikel 10 oder 30 gekauft haben. mysql> EXPLAIN -> SELECT kunde_id FROM verkauf -> WHERE artikel_id IN ( 10, 30); Dieser Index ist besser für diese Abfrage! Nur die relevanten Knoten des Index-Baumes werden durchsucht!
34 MySQL EXPLAIN Kardinalität und Selektivität 34/40 Die Kardinalität bzw. die Selektivität einer Tabellenspalte entscheidet über die Wirksamkeit eines Indices. (Ermittelt sich vereinfacht so). SELECT COUNT(*) AS rows, COUNT(DISTINCT kunde_id) AS kardi_kun, COUNT(DISTINCT artikel_id) AS kardi_art, 1 / COUNT(DISTINCT kunde_id) AS sel1_kun, 1 / COUNT(DISTINCT artikel_id) AS sel1_art, COUNT(*) / COUNT(DISTINCT kunde_id) AS sel2_kun, COUNT(*) / COUNT(DISTINCT artikel_id) AS sel2_art FROM verkauf; rows kardi_kun kardi_art sel1_kun sel1_art sel2_kun sel2_art row in set (0.00 sec) mysql>
35 35/40 Zusammenfassung MySQL EXPLAIN Performance-Tuning ist eine komplexe Sache mit vielen Fasetten Performance-Tuning ist eine permanente Aufgabe Dies war ein Einstieg in MySQL EXPLAIN EXPLAIN Ausgabe analysieren und verstehen (können!) Erkennen, welche Indices sinnvoll sind, welche nicht. Mehr zu EXPLAIN auf
36 AUTO_INCREMENT AUTO_INCREMENT ID ID vorab vorab ermitteln ermitteln 36/40 CREATE TABLE test_auto_inc ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, wert VARCHAR(10) NOT NULL, PRIMARY KEY(id) ); INSERT INTO test_auto_inc ( wert ) VALUES ( 'eins'), ( 'zwei'), ( 'drei'); mysql> SHOW CREATE TABLE test_auto_inc; CREATE TABLE `test_auto_inc` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `wert` varchar(10) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=latin1
37 AUTO_INCREMENT AUTO_INCREMENT ID ID vorab vorab ermitteln ermitteln 37/40 Mit Hilfe der MySQL Metadaten(-bank) INFORMATION_SCHEMA läßt sich die nächste AUTO_INCREMENT ID vorab ermitteln SELECT auto_increment FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'meine_datenbank' AND table_name = 'test_auto_inc'; auto_increment
38 CREATE TABLE tree ( pos INT NOT NULL, width INT NOT NULL ); Spaß mit mit SQL SQL INSERT INTO tree VALUES ( 1, 1), ( 2, 3), (3, 5), ( 4, 7), ( 5, 9), (6, 11), ( 7, 1), ( 8, 1), (9, 1); SELECT CONCAT( REPEAT(' ', (SELECT ROUND(MAX(width)/2,0) FROM tree) - ROUND(width/2,0) + 1), REPEAT('*',width), REPEAT(' ', (SELECT ROUND(MAX(width)/2,0) FROM tree) - ROUND(width/2,0) + 1) ) AS `` FROM tree ORDER BY pos; 38/40
39 SELECT CONCAT( REPEAT(' ', (SELECT ROUND(MAX(width)/2,0) FROM tree) - ROUND(width/2,0) + 1), REPEAT('*',width), REPEAT(' ', (SELECT ROUND(MAX(width)/2,0) FROM tree) - ROUND(width/2,0) + 1) ) AS `` FROM tree ORDER BY pos; * *** ***** ******* ********* *********** * * * rows in set (0.06 sec) mysql> Weihnachts-Spaß mit SQL /40
40 40/40 Überblick Theta (old style) JOIN und ANSI JOIN vermischen The End! Tabellendesign Tuning (CHARSET und VARCHAR) Performancesteigerung mit tinyint(1)? Einstieg in MySQL Fragen EXPLAIN anhand eines? Beispiels Nächste AUTO_INCREMENT ID vorab ermitteln Spaß mit SQL (..hm, gibt es sowas überhaupt?..)
Einstieg in das SQL- und Datenbanktuning 14.01.2009. Loblied auf den Tabellen-Index!
1/40 PHP-User-Group Stuttgart 14.01.2009 Warum Datenbanken einen Hals bekommen und was sich dagegen tun lässt. Tuning und Performancesteigerung ohne zusätzliche Hardware. Ein. Loblied auf den Tabellen-Index!
SQL Tipps und Tricks Part III 08.02.2012
1/40 PHP-User-Group Stuttgart 08.02.2012 Datenbank- und SQL-Performance Erkennen warum eine SQL-Abfrage langsam ist SQL Tipps und Tricks aus der Praxis 2/40 Wer Wer bin bin ich ich? Thomas Wiedmann n+1
MySQL: Einfache Subqueries.
MySQL: Einfache Subqueries datenbank "Kunden" kunden (kunde_id, name, ñort_postleitzahl, kontostand_giro, kredit) orte (postleitzahl, name, einwohnerzahl, anzahl_telefonleitungen) datenbank "Kunden" kunden
Fakultät für Informatik & Wirtschaftsinformatik DB & IS II - WS Metadaten. Andreas Schmidt Metadaten 1/17
Metadaten Andreas Schmidt Metadaten 1/17 Metadaten Metadaten sind Daten über Daten Data-Dictionary speichert Informationen über die Struktur der Daten, z.b.: Tabellen, Spalten, Datentypen Primär- und Fremdschlüssel,
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
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
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,
ORACLE und IBM DB2 Datentypen 14.12.2011
1/27 ORACLE und IBM DB2 Datentypen PHP-User-Group Stuttgart 14.12.2011 ORACLE Datentypen ein Überblick IBM DB2 Datentypen ein Überblick 2/27 ORACLE und IBM DB2 Datentypen Wer Wer bin bin ich ich?? Thomas
MySQL: GROUP BY.
MySQL: GROUP BY Noch einmal der Merksatz: Warum geht Herbert od laufen? SELECT... FROM... WHERE... GROUP BY... HAVING... ORDER BY... LIMIT Beispieldatenbank "Kunden" kunden (kunde_id, name, ñort_postleitzahl,
Tag 2 Inhaltsverzeichnis
Tag 2 Inhaltsverzeichnis Relationales Modell Relation und Schema Umsetzung ER-Modell --> relationales Schema DB Schema: Empfehlungen Typen von Abfragesprachen SQL Teil 1 Ziel und Geschichte Daten- und
MySQL: Einfache Aggrega3unk6onen. (= Funk6onen, die etwas zusammenfassen)
MySQL: Einfache Aggrega3unk6onen (= Funk6onen, die etwas zusammenfassen) Beispieldatenbank "Kunden" kunden (kunde_id, name, ñorte_postleitzahl, kontostand_giro, kredit) orte (postleitzahl, name, einwohnerzahl,
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
SET SQL_MODE="NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO";
phpmyadmin SQL Dump version 3.2.4 http://www.phpmyadmin.net Host: localhost Erstellungszeit: 13. April 2011 um 18:44 Server Version: 5.1.41 PHP-Version: 5.3.1 SET SQL_MODE="NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO"; /*!40101
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
MySQL 5.7 JSON und GIS
MySQL 5.7 JSON und GIS FrOSCon 2016 Cédric Bruderer MySQL Support Engineer, FromDual GmbH cedric.bruderer@fromdual.com 1 / 21 Über FromDual GmbH Support Beratung remote-dba Schulung 2 / 21 Über mich Cédric
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)
MySQL: SELECT-Abfragen über mehrere Tabellen (JOINs)
MySQL: SELECT-Abfragen über mehrere Tabellen (JOINs) Grau hinterlegte Folien enthalten Detailthemen und sind nicht superwichtig. Beispiel kunden (kunde_id, name, ñort_postleitzahl) orte (postleitzahl,
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
MySQL: Einfaches Rechnen.
MySQL: Einfaches Rechnen Beispieldatenbank "Kunden" kunden (kunde_id, name, ñort_postleitzahl, kontostand_giro, kredit) orte (postleitzahl, name, einwohnerzahl, anzahl_telefonleitungen) Beispieldatenbank
MySQL: HAVING.
MySQL: HAVING Noch einmal der Merksatz: Warum geht Herbert oa laufen?............ HAVING... ORDER BY... LIMIT Beispieldatenbank "Kunden" kunden (kunde_id, name, ñort_postleitzahl, kontostand_giro, kredit)
MySQL, phpmyadmin & SQL. Kurzübersicht
MySQL, phpmyadmin & SQL Kurzübersicht Referenzen MySQL Documentation: http://dev.mysql.com/doc PHP 5 / MySQL5. Studienausgabe. Praxisbuch und Referenz (Kannengießer & Kannengießer) 2 Datenbank anlegen
MySQL Performance Tuning für Entwickler
MySQL Performance Tuning für Entwickler Cebit 2015, Hannover Oli Sennhauser Senior MySQL Consultant, FromDual GmbH oli.sennhauser@fromdual.com 1 / 18 FromDual GmbH Support Beratung remote-dba Schulung
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-
Lösung zu Aufgabe 6. Lösung:
Lösung zu Aufgabe 6 1.Ihre Aufgabe ist es nun, diese Daten in das bestehende Datenbank-Schema zu integrieren und dazu die entsprechenden Tabellen zu erstellen. Abgabe: neue Tables 2 P Lösung: CREATE TABLE
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`
Fakultät für Informatik & Wirtschaftsinformatik DB & IS II - SS 2015. Metadaten
Fakultät für Informatik & Wirtschaftsinformatik Metadaten Metadaten sind Daten über Daten Data-Dictionary speichert Informationen über die Struktur der Daten, z.b.: Tabellen, Spalten, Datentypen Primär-
Oracle 9i Einführung Performance Tuning
Kurs Oracle 9i Einführung Performance Tuning Teil 3 Der Optimizer Timo Meyer Wintersemester 2005 / 2006 Seite 1 von 16 Seite 1 von 16 1. auf Tabellen 2. 3. Optimizer 4. Optimizer RBO 5. Optimizer CBO 6.
SQL Tipps und Tricks
1/48 PHP-User-Group Stuttgart 09.06.2010 SQL Tücken im Alltag mit MySQL und anderen Datenbanken Performance, Tuning und was man dafür hält.. praktische Problemlösungen mit SQL Lösungen rund um GROUP BY,
Datenbanken. 5 Tabellen. Karl Meier karl.meier@kasec.ch 12.10.2010. Inhalt. Domänen verwenden Tabellen anzeigen, ändern, löschen Übung
Datenbanken 5 Tabellen Karl Meier karl.meier@kasec.ch 12.10.2010 Tabellen erstellen en Integritätsregeln Inhalt Domänen verwenden Tabellen anzeigen, ändern, löschen Übung 2 1 Einfache Tabellen erstellen
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
Multimedia im Netz Wintersemester 2013/14. Übung 03 (Nebenfach)
Multimedia im Netz Wintersemester 2013/14 Übung 03 (Nebenfach) Ludwig-Maximilians-Universität München Multimedia im Netz WS 2013/14 - Übung 3-1 Datenbanken und SQL Mit Hilfe von Datenbanken kann man Daten
ACCESS SQL ACCESS SQL
ACCESS SQL Datenbankabfragen mit der Query-Language ACCESS SQL Datenbankpraxis mit Access 34 Was ist SQL Structured Query Language Bestehend aus Datendefinitionssprache (DDL) Datenmanipulationssprache
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
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
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
ids-system GmbH Tipp #5 STRING_UNITS ab DB FP 4
ids-system GmbH Tipp #5 STRING_UNITS ab DB2 10.5 FP 4 Zusammenfassung Dieses Dokument beschreibt die Neuerungen beim Handling von CHARACTER und GRAPHIC Datentypen im DB2 Michael Tiefenbacher m.tiefenbacher@ids-system.de
7. Datenbank-Zugriff. Vorlesung und Übung Dr. Peter Pfahler Institut für Informatik Universität Paderborn. Zum Beispiel aus PHP-Skripten: Client 7-2
5 Vorlesung und Übung Dr. Peter Pfahler Institut für Informatik Universität Paderborn 7 7. Datenbank-Zugriff Zum Beispiel aus PHP-Skripten: Client 7-2 Struktur einer Datenbank 7-3 Erzeugen von Datenbanken
MySQL Queries on "Nmap Results"
MySQL Queries on "Nmap Results" SQL Abfragen auf Nmap Ergebnisse Ivan Bütler 31. August 2009 Wer den Portscanner "NMAP" häufig benutzt weiss, dass die Auswertung von grossen Scans mit vielen C- oder sogar
7. Datenbank-Zugriff. Vorlesung und Übung Dr. Peter Pfahler Institut für Informatik Universität Paderborn. Zum Beispiel aus PHP-Skripten: Client 7-2
5 Vorlesung und Übung Dr. Peter Pfahler Institut für Informatik Universität Paderborn 7 7. Datenbank-Zugriff Zum Beispiel aus PHP-Skripten: Client 7-2 Struktur einer Datenbank 7-3 Erzeugen von Datenbanken
Advanced SQL verstehen und einsetzen 10.06.2009. SQL-Implementierungen kennen und bewerten
1/47 PHP-User-Group Stuttgart 10.06.2009 Aktuelle Datenbank-Features verstehen und nutzen SQL-Power aktivieren anstatt Arrays sortieren Valide Daten garantieren und performante DB-Zugriffe sicherstellen
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
Datenbanksysteme Kapitel 7: SQL Vorlesung vom Oliver Vornberger. Institut für Informatik Universität Osnabrück
Datenbanksysteme 2013 Kapitel 7: SQL Vorlesung vom 6.05.2013 Oliver Vornberger Institut für Informatik Universität Osnabrück Sprung Transititve Hülle SQL 1970 Edgar Codd: A relational model for large shared
Web Technologien Klassische Datenbanken am Beispiel von MySQL
Web Technologien Klassische Datenbanken am Beispiel von MySQL Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass Chair in Information and Service Systems Department of Law and Economics WS 2011/2012 Wednesdays, 8:00
Need for Speed: Indexierung unter MySQL
Need for Speed: Indexierung unter MySQL CeBIT 2014, 11. März, Hannover Oli Sennhauser Senior MySQL Berater bei FromDual GmbH oli.sennhauser@fromdual.com 1 / 30 Über FromDual GmbH FromDual bietet neutral
ids-system GmbH Tipp #3 Leer-Strings in SQL oder die Frage nach CHAR oder VARCHAR
ids-system GmbH Tipp #3 Leer-Strings in SQL oder die Frage Zusammenfassung Dieses Dokument beschreibt die Unterschiede zwischen CHAR und VARCHAR Datentyp sowie die Behandlung im SQL Michael Tiefenbacher
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
1 Hartmann Anna Cäcilienstr Köln (0221) Behrens-Hoffmeister Heidi Lindenweg Köln (0221)
Erstellen einer Mitarbeiter-Datenbank 1 Erstellen einer Mitarbeiter-Datenbank Arbeitsauftrag Ziel der Übung Erstellen von Datenbanken mit Hilfe von SQL-Abfragen Aufgabe (1.) Erstellen Sie eine neue Datenbank
Metadaten oder Metainformationen sind Daten, die Informationen über Merkmale anderer Daten enthalten, aber nicht diese Daten selbst (Wikipedia)
Metadaten oder Metainformationen sind Daten, die Informationen über Merkmale anderer Daten enthalten, aber nicht diese Daten selbst (Wikipedia) Dr. Christian Senger Metadaten 1 Vorgehen bei ER Modellierung
PostgreSQL Ein Überblick
26. August 2007 Agenda Neue Funktionen im Bereich SQL, XML und Volltextsuche Geschwindigkeitsverbesserungen Neue Erweiterungen (contrib) XML (1) Neuer Datentyp xml ( well-formedness ) Viele Funktionen
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)
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
Android Programmierung. Studiengang MI
Android Programmierung mit Java Studiengang MI Dipl.-Inf., Dipl.-Ing. (FH) Michael Wilhelm Hochschule Harz FB Automatisierung und Informatik mwilhelm@hs-harz.de http://mwilhelm.hs-harz.de Raum 2.202 Tel.
Eine Einführung in MySQL
LUG Peine Eine Einführung in MySQL Mario Herold LINUX USER GROUP PEINE WWW.LUG- PEINE.ORG This work is licen sed u nd er the Creative Com m on s Attrib ution- - Sh arealike 2.0 Licen se. To view a cop
Tag 7 Inhaltsverzeichnis
Tag 7 Inhaltsverzeichnis Das DB-Testdaten Problem Verschiedene Werkzeuge Überblick über "benerator" Testdaten für DB GMCD2 generieren Installation und Übungen mit "benerator" SQL-Optimierungen Was macht
MIT3 Datenbanken. Claudius Coenen
MIT3 Datenbanken ~2~ Claudius Coenen ERM Logischer Entwurf SQL (kuuurze Erinnerung) Konzeptioneller Entwurf: Entity Relationship Model (ERM) Erstmal Entitäten Dann deren Attribute Die haben dann noch Beziehungen
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,
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
Bauinformatik 1. Teil 1 / Übungen. Ernst Baeck. Fachgebiet Statik und Dynamik der Flächentragwerke. 31. Mai 2017
Bauinformatik 1 Teil 1 / Übungen Ernst Baeck Fachgebiet Statik und Dynamik der Flächentragwerke 31. Mai 2017 E. Baeck (Uni-DUE) Folien-Skript (U) 1 / 19 Datenbankprogrammierung mit VBA, SQL und E. Baeck
Xampp Administration und Grundlagen. Stefan Maihack Dipl. Ing. (FH) Datum: 10.04.2015
Xampp Administration und Grundlagen Stefan Maihack Dipl. Ing. (FH) Datum: 10.04.2015 1 Die wichtigsten Befehle zur Administration Betriebssystem-Befehle cmd dir cd cd \ cd cd \
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
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
Datenbanksysteme noch Kapitel 7: SQL Vorlesung vom Oliver Vornberger. Institut für Informatik Universität Osnabrück
Datenbanksysteme 2013 noch Kapitel 7: SQL Vorlesung vom 13.05.2013 Oliver Vornberger Institut für Informatik Universität Osnabrück Sprung Transititve Hülle Transitive Hülle 35.) Liste alle Voraussetzungen
Datenbanken Einführung Seite 1 von 7
Datenbanken Einführung Seite 1 von 7 Datenbanken Teil 1: Handlungssituation Kapitel 1.1: Zeitschriftenarchiv Beispiel Fachzeitschrift EL-I.te Folien it Inforationen zur ersten Handlungssituation: 1. Situationsbeschreibung
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
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.
Schnellübersichten. SQL Grundlagen und Datenbankdesign
Schnellübersichten SQL Grundlagen und Datenbankdesign 5 Datenbanken 2 6 Tabellen erstellen und verwalten 3 7 Daten einfügen, aktualisieren, löschen 4 8 Einfache Datenabfragen 5 9 Schlüsselfelder und Indizes
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
MySQL Performance Tuning für Entwickler
MySQL Performance Tuning für Entwickler Linux-Tage 2015, Chemnitz Oli Sennhauser Senior MySQL Consultant, FromDual GmbH oli.sennhauser@fromdual.com 1 / 29 FromDual GmbH Support Beratung remote-dba Schulung
Datenbanksysteme SS 2007
Datenbanksysteme SS 2007 Frank Köster (Oliver Vornberger) Institut für Informatik Universität Osnabrück Kapitel 7a: Structured Query Language (SQL) MySQL 5.0 (enthalten in: http://www.apachefriends.org/de/xampp.html)
Web-basierte Anwendungssysteme PHP Teil 3
Web-basierte Anwendungssysteme PHP Teil 3 Prof. Dr. Armin Lehmann (lehmann@e-technik.org) Fachbereich 2 Informatik und Ingenieurwissenschaften Wissen durch Praxis stärkt Seite 1 Prof. Dr. Armin Lehmann
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 schmidt@cs.ro
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/
Mini-Workshop Relationale Datenbanken und SQL
SFB441 Linguistische Datenstrukturen Mini-Workshop Relationale Datenbanken und SQL Dirk Wiebel 14.07.2003 1.1 Der Begriff Datenbank "Eine Datenbank ist eine Sammlung von nicht-redundanten Daten, die von
Abfragen aus mehreren Tabellen (mit join)
Abfragen aus mehreren Tabellen (mit join) Bislang wurden nur einzelne Tabellen eingesetzt. Das reicht oft auch aus, doch sobald man etwas komplexere Webprojekte realisieren möchten, wird man kaum umhinkommen,
SQL-Klausuraufgaben zur Datenbank Zoo
SQL-Klausuraufgaben zur Datenbank Zoo von Wolfgang Tschallener Bertolt-Brecht-Berufskolleg Duisburg Erstellen Sie SQL-Abfragen zu folgenden Aufgabenstellungen: 1. Ausgabe einer Telefonliste aller Mitarbeiter,
Neue Features Oracle Database 12.2 Wann denn endlich?
Neue Features Oracle Database 12.2 Wann denn endlich? DOAG 2017 Datenbank Dierk Lenz Erfolgreich seit 1996 am Markt Firmensitz: Burscheid (bei Leverkusen) Beratung, Schulung und Betrieb/Fernwartung rund
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
PHP und MySQL. Integration von MySQL in PHP. Zellescher Weg 12 Willers-Bau A109 Tel. +49 351-463 - 32424. Michael Kluge (michael.kluge@tu-dresden.
Zentrum für Informationsdienste und Hochleistungsrechnen (ZIH) PHP und MySQL Integration von MySQL in PHP Zellescher Weg 12 Willers-Bau A109 Tel. +49 351-463 - 32424 (michael.kluge@tu-dresden.de) MySQL
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
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
MySQL New Features 5.6
MySQL New Features 5.6 DOAG Konferenz 2012, Nürnberg Oli Sennhauser Senior MySQL Consultant, FromDual GmbH oli.sennhauser@fromdual.com 1 / 20 Über FromDual GmbH FromDual bietet neutral und unabhängig:
Performance in der Oracle Datenbank von Anfang an
Performance in der Oracle Datenbank von Anfang an Marco Mischke, 26.04.2018 DOAG Regional Agenda Tabellen Indizes Ausführungspläne SQL vs PL/SQL Tabellen Zu 99% werden Standard Strukturen zur Speicherung
MySQL 5.7: JSON und GIS
MySQL 5.7: JSON und GIS DOAG 2016, Nürnberg Cédric Bruderer MySQL Support Engineer, FromDual GmbH cedric.bruderer@fromdual.com 1 / 34 Über FromDual GmbH Support Beratung remote-dba Schulung 2 / 34 Über
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
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,
Oracle native json Support. Erste Schritte
Oracle native json Support Erste Schritte 1 Ausgangslage Als erster Schritt erstellen wir eine Tabelle, die wir für den weiteren Verlauf brauchen werden. Die Felder Id, Created und Username sind normale
Kurzanleitung zur Erweiterung der htdig
Kurzanleitung zur Erweiterung der htdig Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung...3 2. Kompilieren des Projektes...3 3. Erweiterung der htdig...4 3.1 Erweiterung der Konfigurationsdatei htdig.conf...4 3.2 XML-Export...4
Oracle Indexing Primer
Oracle Indexing Primer Data Warehousing and Data Mining Patrick Schäfer Berlin, 18. Dezember 2017 patrick.schaefer@hu-berlin.de Vorlesung: Übung: https://hu.berlin/vl_dwhdm17 https://hu.berlin/ue_dwhdm17
Datenbanken für Online Untersuchungen
Datenbanken für Online Untersuchungen Im vorliegenden Text wird die Verwendung einer MySQL Datenbank für Online Untersuchungen beschrieben. Es wird davon ausgegangen, dass die Untersuchung aus mehreren
Datenbanken 1. Sommersemester Übung 1
Datenbanken 1 Sommersemester 2017 Übung 1 Übersicht Entwurf Anforderungsanalyse -> Dokumentation der Anford. Konzeptuelles Modell -> ER-Diagramm Logisches Modell -> Relationales Datenmodell Physisches
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
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
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
QMF Tabelle Q.OBJECT_DATA in DB2
News Artikel Foren Projekte Links Über Redscope Join List Random Previous Next Startseite Foren ETL & Base SAS QMF Tabelle Q.OBJECT_DATA in DB2 24 November, 2008-13:23 Wolfgang Hornung wir portieren z.zt.
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.
Erzeugung und Veränderung von Tabellen
Datenbanken - Objekte Erzeugung und Veränderung von Tabellen Objekt Tabelle View Sequence Index Synonym Basiseinheit zum Speichern; besteht aus Zeilen und Spalten; Logische Repräsentation; kann Teilmengen
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,
Funktionen. Überblick über Stored Functions. Syntax zum Schreiben einer Funktion. Schreiben einer Funktion
Überblick über Stored Functions Funktionen Eine Funktion ist ein benannter PL/SQL- Block, der einen Wert zurückgibt. Eine Funktion kann in der Datenbank als Objekt zur wiederholbaren Ausführung gespeichert