Kapitel 2: Einstieg in SQL
|
|
|
- Jürgen Schuster
- vor 7 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Kapitel 2: Einstieg in SQL 2. Einstieg in SQL 2. SQL (Structured Query Language) ist die in der Praxis am weitesten verbreitete Datenbanksprache für relationale Datenbanken. Die Historie von SQL geht zurück bis 1974, die Anfangszeit der Entwicklung relationaler Datenbanken. Alles begann mit SEQUEL, der Structured English Query Language. Der Sprachumfang von SQL ist einer permanenten Weiterentwicklung und Standardisierung unterworfen. Derzeit relevant sind der Stand von 1992, 1999, 2003 und 2008 entsprechend bezeichnet mit SQL-92, SQL:1999, SQL:2003 und SQL:2008. Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 5. November 2012 Seite 1
2 2. Einstieg in SQL 2. Ein Anfrageausdruck in SQL besteht aus einer SELECT-Klausel, gefolgt von einer FROM-Klausel, gefolgt von einer WHERE-Klausel. SFW-Ausdruck SELECT A 1,..., A n (...Attribute der Ergebnisrelation) FROM R 1,..., R m (...benötigte Relationen) WHERE F (...Auswahlbedingung) Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 5. November 2012 Seite 2
3 2.1 Beispiels-Datenbank Mondial-Datenbank Teil 1 2. Einstieg in SQL 2.1. Beispiels-Datenbank LName Land LCode HStadt Fläche Austria A Vienna 84 Egypt ET Cairo 1001 France F Paris 547 Germany D Berlin 357 Italy I Rome 301 Russia RU Moscow Switzerland CH Bern 41 Turkey TR Ankara 779 PName Provinz LCode Fläche Baden D 15 Bavaria D 70,5 Berlin D 0,9 Ile de France F 12 Franken D null Lazio I 17 Stadt SName LCode PName Einwohner LGrad BGrad Berlin D Berlin ,2 52,45 Freiburg D Baden 198 7,51 47,59 Karlsruhe D Baden 277 8,24 49,03 Munich D Bavaria ,56 48,15 Nuremberg D Franken ,04 49,27 Paris F Ile de France ,48 48,81 Rome I Lazio ,6 41,8 Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 5. November 2012 Seite 3
4 2. Einstieg in SQL 2.1. Beispiels-Datenbank Mondial-Datenbank Teil 2 Lage LCode Kontinent Prozent D Europe 100 F Europe 100 TR Asia 68 TR Europe 32 ET Africa 90 ET Asia 10 RU Asia 80 RU Europe 20 Mitglied LCode Organisation Art A EU member D EU member D WEU member ET UN member I EU member I NAM guest TR UN member TR CERN observer Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 5. November 2012 Seite 4
5 2.2 Einfache Anfragen 2. Einstieg in SQL 2.2. Einfache Anfragen Anfragen über einer Relation: gesamter Inhalt. Gib den vollständigen Inhalt der Tabelle Stadt. SELECT * FROM Stadt Stadt SName LCode PName Einwohner LGrad BGrad Berlin D Berlin ,2 52,45 Freiburg D Baden 198 7,51 47,59 Karlsruhe D Baden 277 8,24 49,03 Munich D Bavaria ,56 48,15 Nuremberg D Franken ,04 49,27 Paris F Ile de France ,48 48,81 Rome I Lazio ,6 41,8 Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 5. November 2012 Seite 5
6 2. Einstieg in SQL 2.2. Einfache Anfragen Anfragen über einer Relation: einzelne Spalten. In welchen Provinzen liegen die Städte der Tabelle Stadt? SELECT PName FROM Stadt PName Berlin Baden Baden Bavaria Franken Ile de France Lazio In welchen unterschiedlichen Provinzen liegen die Städte der Tabelle Stadt? SELECT DISTINCT PName FROM Stadt PName Berlin Baden Bavaria Franken Ile de France Lazio Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 5. November 2012 Seite 6
7 2. Einstieg in SQL 2.2. Einfache Anfragen Anfragen über einer Relation: einzelne Zeilen. Stadt SName LCode PName Einwohner LGrad BGrad Berlin D Berlin ,2 52,45 Freiburg D Baden 198 7,51 47,59 Karlsruhe D Baden 277 8,24 49,03 Munich D Bavaria ,56 48,15 Nuremberg D Franken ,04 49,27 Paris F Ile de France ,48 48,81 Rome I Lazio ,6 41,8 Wie heißen die Städte, die mehr als 1 Mio. Einwohner haben? SELECT * FROM Stadt WHERE Einwohner > 1000 Stadt SName LCode PName Einwohner LGrad BGrad Berlin D Berlin ,2 52,45 Munich D Bavaria ,56 48,15 Paris F Ile de France ,48 48,81 Rome I Lazio ,6 41,8 Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 5. November 2012 Seite 7
8 2. Einstieg in SQL 2.2. Einfache Anfragen Anfragen über einer Relation: Pattern Matching (a). Land LName LCode HStadt Fläche Austria A Vienna 84 Egypt ET Cairo 1001 France F Paris 547 Germany D Berlin 357 Italy I Rome 301 Russia RU Moscow Switzerland CH Bern 41 Turkey TR Ankara 779 Erstelle eine Namensliste der Länder, deren Namen mit G anfängt oder mit y aufhört? SELECT LName FROM Land WHERE LName LIKE G% OR LName LIKE %y LName Germany Italy Turkey Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 5. November 2012 Seite 8
9 2. Einstieg in SQL 2.2. Einfache Anfragen Anfragen über einer Relation: Pattern Matching (b). Land LName LCode HStadt Fläche Austria A Vienna 84 Egypt ET Cairo 1001 France F Paris 547 Germany D Berlin 357 Italy I Rome 301 Russia RU Moscow Switzerland CH Bern 41 Turkey TR Ankara 779 Erstelle eine Namensliste der Länder, deren dritter Buchstabe des Namen y ist? SELECT LName FROM Land WHERE LName LIKE y% LName Egypt Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 5. November 2012 Seite 9
10 Anfragen über mehreren Relationen. Land LName LCode HStadt Fläche Austria A Vienna 84 Egypt ET Cairo 1001 France F Paris 547 Germany D Berlin 357 Italy I Rome 301 Russia RU Moscow Switzerland CH Bern 41 Turkey TR Ankara Einstieg in SQL 2.2. Einfache Anfragen Stadt SName LCode PName Einwohner LGrad BGrad Berlin D Berlin ,2 52,45 Freiburg D Baden 198 7,51 47,59 Karlsruhe D Baden 277 8,24 49,03 Munich D Bavaria ,56 48,15 Nuremberg D Franken ,04 49,27 Paris F Ile de France ,48 48,81 Rome I Lazio ,6 41,8 Gib zu jedem Land die zugehörigen Städte an. SELECT DISTINCT Land.LName AS Land, Stadt.SName AS Stadt FROM Land, Stadt WHERE Land.LCode = Stadt.LCode Land Stadt Germany Berlin Germany Freiburg Germany Karlsruhe Germany Munich Germany Nuremberg France Paris Italy Rome Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 5. November 2012 Seite 10
11 2. Einstieg in SQL 2.2. Einfache Anfragen Land LName LCode HStadt Fläche Austria A Vienna 84 Egypt ET Cairo 1001 France F Paris 547 Germany D Berlin 357 Italy I Rome 301 Russia RU Moscow Switzerland CH Bern 41 Turkey TR Ankara 779 Stadt SName LCode PName Einwohner LGrad BGrad Berlin D Berlin ,2 52,45 Freiburg D Baden 198 7,51 47,59 Karlsruhe D Baden 277 8,24 49,03 Munich D Bavaria ,56 48,15 Nuremberg D Franken ,04 49,27 Paris F Ile de France ,48 48,81 Rome I Lazio ,6 41,8 = Land Stadt Germany Berlin Germany Freiburg Germany Karlsruhe Germany Munich Germany Nuremberg France Paris Italy Rome Gib zu jedem Land die zugehörigen Städte an. SELECT DISTINCT Land.LName AS Land, Stadt.SName AS Stadt FROM Land, Stadt WHERE Land.LCode = Stadt.LCode intuitive deklarative Semantik Das Ergebnis besteht aus denjenigen Tupeln des kartesische Produktes Land Stadt, die die Bedingung der WHERE-Klausel erfüllen, wobei nur die Werte der Attribute der SELECT-Klausel angegeben werden. Algorithmus (nested-loop-semantik) FOR each Tupel t 1 in Relation Land DO FOR each Tupel t 2 in Relation Stadt DO IF Die WHERE-Klausel ist erfüllt nach Ersetzen der Attributnamen Land.LCode, Stadt.LCode durch die entsprechenden Werte der gerade betrachteten Tupel t 1, t 2, THEN Bilde ein Antwort-Tupel aus den Werten der in der SELECT-Klausel angegebenen Attributen Land.LName, Stadt.SName dieser Tupel t 1, t 2. Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 5. November 2012 Seite 11
12 2. Einstieg in SQL 2.2. Einfache Anfragen... Verwende optionale Korrelationsnamen. SELECT DISTINCT S.SName, L.LName FROM Stadt S, Land L WHERE S.LCode = L.LCode Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 5. November 2012 Seite 12
13 2. Einstieg in SQL 2.2. Einfache Anfragen Anfragen mehrmals über dieselbe Relation. Lage LCode Kontinent Prozent D Europe 100 F Europe 100 TR Asia 68 TR Europe 32 ET Africa 90 ET Asia 10 RU Asia 80 RU Europe 20 Bestimme alle Paare von Ländern, die im selben Kontinent liegen. SELECT DISTINCT L1.LCode AS Land1, L2.LCode AS Land2 FROM Lage L1, Lage L2 WHERE L1.Kontinent = L2.Kontinent AND L1.LCode < L2.LCode Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 5. November 2012 Seite 13
14 2. Einstieg in SQL 2.2. Einfache Anfragen (1) FROM Lage L1, Lage L2 Lage L1 (8 Tupel) Lage L2 (8 Tupel) LCode Kontinent Prozent LCode Kontinent Prozent D Europe 100 F Europe 100 TR Asia 68 TR Europe 32 ET Africa 90 ET Asia 10 RU Asia 80 RU Europe 20 D Europe 100 F Europe 100 TR Asia 68 TR Europe 32 ET Africa 90 ET Asia 10 RU Asia 80 RU Europe 20 = L 1 L 2 (64 Tupel) L1.LCode L1.Kontinent L1.Prozent L2.LCode L2.Kontinent L2.Prozent D Europe 100 D Europe 100 D Europe 100 F Europe D Europe 100 RU Asia RU Asia 20 D Europe RU Europe 20 RU Europe 20 Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 5. November 2012 Seite 14
15 (2) FROM Lage L1, Lage L2 WHERE L1.Kontinent = L2.Kontinent 2. Einstieg in SQL 2.2. Einfache Anfragen L 1 L 2 (26 Tupel) L1.LCode L1.Kontinent L1.Prozent L2.LCode L2.Kontinent L2.Prozent D Europe 100 D Europe 100 D Europe 100 F Europe D Europe 100 RU Europe RU Europe 20 D Europe RU Europe 20 RU Europe 20 Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 5. November 2012 Seite 15
16 (3) FROM Lage L1, Lage L2 WHERE L1.Kontinent = L2.Kontinent AND L1.LCode < L2.LCode 2. Einstieg in SQL 2.2. Einfache Anfragen (9 Tupel) L1.LCode L1.Kontinent L1.Prozent L2.LCode L2.Kontinent L2.Prozent D Europe 100 F Europe 100 ET Asia 10 TR Asia 68 RU Asia 80 TR Asia 68 D Europe 100 TR Europe 32 F Europe 100 TR Europe 32 RU Europe 20 TR Europe 32 ET Asia 10 RU Asia 80 D Europe 100 RU Europe 20 F Europe 100 RU Europe 20 Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 5. November 2012 Seite 16
17 (4) SELECT DISTINCT L1.LCode AS Land1, L2.LCode AS Land2 FROM Lage L1, Lage L2 WHERE L1.Kontinent = L2.Kontinent AND L1.LCode < L2.LCode 2. Einstieg in SQL 2.2. Einfache Anfragen (8 Tupel) Land1 D ET RU D F ET D F Land2 F TR TR TR TR RU RU RU Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 5. November 2012 Seite 17
18 2. Einstieg in SQL 2.2. Einfache Anfragen Auswertung einfacher SQL-Anfragen SFW-Ausdruck SELECT A 1,..., A n FROM R 1,..., R m WHERE F (...Attribute der Ergebnisrelation) (...benötigte Relationen) (...Auswahlbedingung) Algorithmus (nested-loop-semantik) FOR each Tupel t 1 in Relation R 1 DO FOR each Tupel t 2 in Relation R 2 DO. FOR each Tupel t m in Relation R m DO IF Die WHERE-Klausel ist erfüllt nach Ersetzen der Attributnamen in F durch die entsprechenden Werte der gerade betrachteten Tupel t 1,..., t m. THEN Bilde ein Antwort-Tupel aus den Werten der in der SELECT-Klausel angegebenen Attributen A 1,..., A n bezüglich der gerade betrachteten Tupel t 1,..., t m. Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 5. November 2012 Seite 18
19 Verbund (engl. join) 2. Einstieg in SQL 2.2. Einfache Anfragen Anfragen mit mehreren Relationen in der FROM-Klausel sind sogenannte Verbund-Anfragen (engl. join-queries). Gib zu jedem Land die zugehörigen Städte an. SELECT DISTINCT S.SName, L.LName FROM Stadt S, Land L WHERE S.LCode = L.LCode... explizit als Verbund: SELECT DISTINCT S.SName, L.LName FROM Stadt S JOIN Land L ON S.LCode = L.LCode... wird Gleichheit über Attributen mit identischen Bezeichnern gefordert redet man von einem natürlichen Verbund (engl. natural join) und schreibt kürzer: SELECT DISTINCT S.SName, L.LName FROM Stadt S NATURAL JOIN Land L... Spezialfall kartesisches Produkt: SELECT DISTINCT S.SName, L.LName FROM Stadt S CROSS JOIN Land L Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 5. November 2012 Seite 19
20 2. Einstieg in SQL 2.2. Einfache Anfragen Sortierung. Sortiere die Zeilen der Tabelle Stadt aufsteigend nach LCode und für gemeinsame Werte zu LCode absteigend nach dem Breitengrad. SELECT * FROM Stadt ORDER BY LCode ASC, BGrad DESC Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 5. November 2012 Seite 20
Kapitel 2: Einstieg in SQL
2. Einstieg in SQL Seite 1 Kapitel 2: Einstieg in SQL SQL (Structured Query Language) ist die in der Praxis am weitesten verbreitete Datenbanksprache für relationale Datenbanken. Die Historie von SQL geht
Kapitel 5: Der SQL-Standard
Kapitel 5: Der SQL-Standard 5. Der SQL-Standard 5. Ein Anfrageausdruck in SQL besteht aus einer SELECT-Klausel, gefolgt von einer FROM-Klausel, gefolgt von einer WHERE-Klausel. Grundform eines SFW-Ausdruck
Kapitel 4: Der SQL-Standard
Kapitel 4: Der SQL-Standard 4. Der SQL-Standard 4. Ein Anfrageausdruck in SQL besteht aus einer SELECT-Klausel, gefolgt von einer FROM-Klausel, gefolgt von einer WHERE-Klausel. Grundform eines SFW-Ausdruck
4.5 Anfragen mit Mengenoperatoren
4. Der SQL-Standard 4.5. Anfragen mit Mengenoperatoren 4.5 Anfragen mit Mengenoperatoren UNION,INTERSECT und. Die beteiligten Tabellen müssen zueinander kompatible Spaltentypen haben. Die Resultatspalte
3.7 Struktur der Syntax
3. Der SQL-Standard 3.7. Struktur der Syntax Seite 1 3.7 Struktur der Syntax Orthogonalität der Syntax Ein Ausdruck, der eine Tabelle definiert, ist überall dort zulässig ist, wo eine Tabelle stehen darf.
Induktionsschluss: Sei Q RA eine Anfrage der Relationenalgebra mit n > 0 Operatoren.
1 Aufgabe 3.1: Wir beweisen durch Induktion über die Anzahl Operatoren π, σ,,,, δ eines Ausdrucks der Relationenalgebra, dass zu jeder Anfrage der Relationenalgebra eine äquivalente Anfrage in SQL existiert.
Kapitel 4: Entwurf der Relationsschemata
4. Entwurf der Relationsschemata 4. Kapitel 4: Entwurf der Relationsschemata konzeptueller Entwurf: finde eine umfassende Strukturierung der gesamten Informationsanforderungen der Miniwelt. Resultat: konzeptuelles
Kapitel 3: Entity-Relationship-Modell
Kapitel 3: Entity-Relationship-Modell Objekte und Beziehungen Objekte bilden die elementare Grundlage unserer Betrachtung. Objekte werden durch Tupel in Relationen repräsentiert und können durch Schlüsselwerte
Kapitel 6: SQL und XML
6. SQL und XML Seite 1 Kapitel 6: SQL und XML Wie können die Inhalte einer Datenbank als XML-Dokumente exportiert werden (Publizieren von XML? Wie können die Inhalte eines XML-Dokumentes in eine Datenbank
3.13 SQL und Programmiersprachen
3. Der SQL-Standard 3.13. SQL und Programmiersprachen Seite 1 3.13 SQL und Programmiersprachen SQL hat eine tabellenorientierte Sematik. SQL hat eine im Vergleich zu einer Programmiersprache eingeschränkte
Kapitel 4: Konzeptueller Datenbankentwurf
4. Konzeptueller Datenbankentwurf Seite 1 Kapitel 4: Konzeptueller Datenbankentwurf Der Entwurf des konzeptuellen Schemas ist Teil eines übergeordneten Softwareentwurfsprozesses. Im Pflichtenheft eines
PRG2 Folien Zicari Teil 5. Einführung in Datenbanken SS 2007
PRG2 Folien Zicari Teil 5 Einführung in Datenbanken SS 2007 Prof. Dott. Ing. Roberto Zicari Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main PRG2 V-1 Fachbereich Informatik und Mathematik SQL 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
4.9 Datentyp TABLE (vereinfacht) 4.10 Konstruierte Datentypen. Definition einer Tabelle am Beispiel
49 atentyp TABLE (vereinfacht) 4 er SQL-Standard 49 atentyp TABLE (vereinfacht) 4 er SQL-Standard 410 Konstruierte atentypen efinition einer Tabelle am Beispiel CREATE TABLE Stadt ( SName VARAR(50), PName
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
SQL. Structured Query Language
SQL Structured Query Language Grundlagen zu Abfrage SQL Jede SQL-Abfrage enthält die drei Hauptbefehle: select (engl. auswählen), from (engl. von) und where (engl. wo). Mit select gibt man an, welche Spalten
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
Operationen auf Relationen
Existierende relationale Datenbanken Beispiele von relationalen DB-Systemen: DB2, SQL (v. IBM), ORACLE, INGRES, INFORMIX, SYBASE, ACCESS u.v.a.m. Die dominierende Query-, DB-Language: SQL (Structured Query
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
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
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
SQL SQL. SQL = Structured Query Language (SEQUEL) IBM San Jose Research Laboratory SYSTEM R. Grundlagen der Datenbanksysteme I
SQL SQL = Structured Query Language (SEQUEL) IBM San Jose Research Laboratory SYSTEM R VII-1 Beispielrelationen Filiale ( Name Leiter Stadt Einlagen ) Konto ( KontoNr KundenNr FilialName Saldo ) Kredit
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
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
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
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
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)
Abfragen: Grundbausteine
Abfragen: Grundbausteine Abfragen sollen gezielt Teile der Information wiedergeben. Das Ergebnis einer solchen Operation ist eine. Der Aufbau der Ergebnistabelle wird durch zwei Grundverfahren festgelegt:
4.14 Integrität und Trigger
4.14 Integrität und Trigger Im Allgemeinen sind nur solche Instanzen einer Datenbank erlaubt, deren Relationen die der Datenbank bekannten Integritätsbedingungen (IB) erfüllen. Integritätsbedingungen können
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
Kapitel 3: Der SQL-Standard
3. Der SQL-Standard Seite 1 Kapitel 3: Der SQL-Standard SQL ist die in der Praxis am weitesten verbreitete Datenbanksprache für relationale Datenbanken. Die Historie von SQL geht zurück bis 1974, die Anfangszeit
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:
Universität Augsburg, Institut für Informatik WS 2008/2009 Prof. Dr. W. Kießling 23. Nov Dr. A. Huhn, M. Endres, T. Preisinger Lösungsblatt 5
Universität Augsburg, Institut für Informatik WS 2008/2009 Prof. Dr. W. Kießling 23. Nov. 2007 Dr. A. Huhn, M. Endres, T. Preisinger Lösungsblatt 5 Aufgabe 1: SQL-Queries Datenbanksysteme I a) Geben Sie
Structured Query Language (SQL) als standardisierte Anfragesprache für relationale Datenbanken
Rückblick Structured Query Language (SQL) als standardisierte Anfragesprache für relationale Datenbanken Data Definition Language zur Schemadefinition (z.b. CREATE TABLE zum Anlegen von Tabellen) Data
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
Kapitel 3: Datenbanksysteme
LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS Skript zur Vorlesung: Einführung in die Informatik: Systeme und Anwendungen Sommersemester 2009 Kapitel : Datenbanksysteme Vorlesung:
2.5 Structured Query Language (SQL)
2.5 Structured Query Language (SQL) Structured Query Language (SQL) geht zurück auf den in IBM Almaden (San Jose) entwickelten Prototypen System R ursprünglich: Structured English Query Language (SEQUEL)
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
Kapitel 3: Datenbanksysteme
LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS Skript zur Vorlesung: Einführung in die Informatik: Systeme und Anwendungen Sommersemester 2015 Kapitel 3: Datenbanksysteme Vorlesung:
Schlüssel. Definition: Ein Schlüssel (key) einer Relation r(r) ist eine Til Teilmenge K von R, so dass für je zwei verschiedene Tupeln t 1
Schlüssel Definition: Ein Schlüssel (key) einer Relation r(r) ist eine Til Teilmenge K von R, so dass für je zwei verschiedene Tupeln t 1 und t 2 r gilt: - t 1 (K) t 2 (K) und - keine echte Teilmenge K'
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.
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
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.
Kapitel 1: Einführung 1.1 Datenbanken?
Kapitel 1: Einführung 1.1 Datenbanken? 1. Einführung 1.1. Datenbanken Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 29. Oktober 2012 Seite 1 1. Einführung 1.1. Datenbanken Willkommen! Studierenden-Datenbank
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
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
Informatik II Vorlesung am D-BAUG der ETH Zürich. Vorlesung 12, 2017 Datenbanksysteme: Datendefinition in SQL, Kompliziertere Datenbankabfragen
Informatik II Vorlesung am D-BAUG der ETH Zürich Vorlesung 12, 2017 Datenbanksysteme: Datendefinition in SQL, Kompliziertere Datenbankabfragen Datendefinition (DDL) in SQL Anlegen einer Tabelle create
Michaela Weiss 01. April 2015. Lerneinheit 4: Relationale Datenbanken am Beispiel von MySQL
Michaela Weiss 01. April 2015 Lerneinheit 4: Relationale Datenbanken am Beispiel von MySQL Seite 2 Datenbanken Allgemeines: Datenbank(management)systeme ermöglichen die Speicherung großer Datenmengen Kennzeichen
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
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-
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
Beispiel zur referentiellen Integrität
3. Der SQL-Standard 3.14. Integrität und Trigger Seite 1 Beispiel zur referentiellen Integrität CREATE TABLE T1( k1 NUMERIC NOT NULL PRIMARY KEY); CREATE TABLE T2( k2 NUMERIC NOT NULL PRIMARY KEY, k1 NUMERIC,
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
Datenbanksysteme noch Kapitel 7: SQL. Vorlesung vom Oliver Vornberger. Institut für Informatik Universität Osnabrück
Datenbanksysteme 2015 noch Kapitel 7: SQL Vorlesung vom 12.05.2015 Oliver Vornberger Institut für Informatik Universität Osnabrück SQL: Schlüsselworte select from where order by asc desc as like upper
Kapitel 5 Dr. Jérôme Kunegis. SQL: Grundlagen. WeST Institut für Web Science & Technologien
Kapitel 5 Dr. Jérôme Kunegis SQL: Grundlagen WeST Institut für Web Science & Technologien Lernziele Kenntnis der Grundkonzepte von SQL Fähigkeit zur praktischen Anwendung von einfachen SQL-Anweisungen
Wirtschaftsinformatik 7a: Datenbanken. Hochschule für Wirtschaft und Recht SS 16 Dozent: R. Witte
Wirtschaftsinformatik 7a: Datenbanken Hochschule für Wirtschaft und Recht SS 16 Dozent: R. Witte Drei Gäste bezahlen nach einem gemeinsamen Abendessen eine Rechnung von 30 Euro, so dass jeder 10 Euro gibt.
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)
TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Alfons Kemper, Ph.D.
TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Alfons Kemper, Ph.D. Blatt Nr. 05 Übung zur Vorlesung Grundlagen: Datenbanken im WS16/17 Harald Lang, Linnea Passing (gdb@in.tum.de
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
Teil VIII. Weitere Datenbanksprachen
Teil VIII Weitere Datenbanksprachen Weitere Datenbanksprachen 1 Programmiersprachenanbindung 2 QBE 3 Änderungen in QBE 4 Anfragen in Access Sattler / Saake Datenbanksysteme Wintersemester 2010/11 8 1 Programmiersprachenanbindung
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
gibt es kein Bundesland, en?"
Allquantoren: : ein heißes es Eisen! "Welche Flüsse fließen en durch alle Bundesländer nder?" ( ( SELECT FL1.Fluss fluss_durch_land AS AS FL1 FL1 WHERE NOT NOT EXISTS ( ( SELECT * land land AS AS L WHERE
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................................................
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.
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
Kalkülteil. Structured Query Language, SQL. 1. Semantik: erzeuge alle Kombinationen von Tupeln
Structured Query Language, SQL vom American National Standards Institute, ANSI, genormte Datenbanksprache. enthält eine Teilsprache, die eine relationale Anfragesprache ist, Mischung von tupelorientierten
Informatik II Vorlesung am D-BAUG der ETH Zürich. Vorlesung 12, Datenbanksysteme: Datendefinition in SQL, Kompliziertere Datenbankabfragen
Informatik II Vorlesung am D-BAUG der ETH Zürich Vorlesung 12, 30.5.2016 Datenbanksysteme: Datendefinition in SQL, Kompliziertere Datenbankabfragen Datendefinition (DDL) in SQL Datentypen character (n),
Wiederholung VU Datenmodellierung
Wiederholung VU Datenmodellierung VU Datenbanksysteme Reinhard Pichler Arbeitsbereich Datenbanken und Artificial Intelligence Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien Wintersemester
Verbunde (Joins) und mengentheoretische Operationen in SQL
Verbunde (Joins) und mengentheoretische Operationen in SQL Ein Verbund (Join) verbindet zwei Tabellen Typischerweise wird die Verbindung durch Attribute hergestellt, die in beiden Tabellen existieren Mengentheoretische
Wir haben folgende Ausprägung der Relation Studenten:
Übungen Aufgabe 1 Wir haben folgende Ausprägung der Relation Studenten: SID Name Email Age Note 2833 Jones jones@scs.ubbcluj.ro 19 9 2877 Smith smith@scs.ubbcluj.ro 20 8 2976 Jones jones@math.ubbcluj.ro
Wiederholung VU Datenmodellierung
Wiederholung VU Datenmodellierung VL Datenbanksysteme Reinhard Pichler Arbeitsbereich Datenbanken und Artificial Intelligence Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien Wintersemester
Verbunde (Joins) und mengentheoretische Operationen in SQL
Verbunde (Joins) und mengentheoretische Operationen in SQL Ein Verbund (Join) verbindet zwei Tabellen Typischerweise wird die Verbindung durch Attribute hergestellt, die in beiden Tabellen existieren Mengentheoretische
Vielen Dank an Dennis Riehle für die Bereitstellung dieser Folien
Vielen Dank an Dennis Riehle für die Bereitstellung dieser Folien 1.1 Definition Datenbank Ein Datenbanksystem (DBS) ist ein System zur elektronischen Datenverwaltung. Die wesentliche Aufgabe eines DBS
Datenbanksysteme 1 Herbst-/Wintersemester Oktober 2014
Lehrstuhl für Praktische Informatik III Prof. Dr. Guido Moerkotte Email: moer@db.informatik.uni-mannheim.de Marius Eich Email: marius.eich@uni-mannheim.de Fisnik Kastrati Email: kastrati@informatik.uni-mannheim.de
Vorlesung Datenbankmanagementsysteme
Vorlesung Datenbankmanagementsysteme SQL zur Datenanalyse & Einführung Online Analytical Processing (OLAP) (auf Basis von Oracle) Vorlesung Datenbankmanagementsysteme SQL zur Datenanalyse M. Lange, S.
DATENBANKSYSTEME: SQL
Datendefinitions-, Manipulations- und Anfrage-Sprache SQL, Datendefinition, Veränderung am Datenbestand, Einfache SQL Abfrage, Anfragen über mehrere Relationen, Mengenfunktionen, Aggregatfunktion und Gruppierung,
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
Datenbanksysteme I Aufgabenblatt 4: SQL
Hinweise: Datenbanksysteme I Aufgabenblatt 4: SQL Abgabetermin: Montag, 08.01.07, 13:30 (vor der Vorlesung) Format: Auf Papier im Fach Datenbanksysteme I im Foyer oder per E-Mail an dbs1@hpi.uni-potsdam.de
Kapitel 3: Die Relationale Algebra
Ludwig Maximilians Universität München Institut für Informatik Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme Skript zur Vorlesung Wintersemester 2005/2006 Kapitel 3: Die Relationale Algebra Vorlesung:
Informatik 12 Datenbanken SQL-Einführung
Informatik 12 Datenbanken SQL-Einführung Gierhardt Vorbemerkungen Bisher haben wir Datenbanken nur über einzelne Tabellen kennen gelernt. Stehen mehrere Tabellen in gewissen Beziehungen zur Beschreibung
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
Einführung in die Wirtschaftsinformatik Akademisches Jahr 2006/07 Prof. Andreas Meier Assistentin: Andreea Ionas. SQL-Grundlagen
Einführung in die Wirtschaftsinformatik Akademisches Jahr 2006/07 Prof. Andreas Meier Assistentin: Andreea Ionas SQL-Grundlagen 1 Einleitung 1 2 Abfragen mit SELECT 2 2.1 Attribute auswählen (select-klausel)
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
Übung Datenbanken in der Praxis. Anfragen an Datenbanken mit SQL
Anfragen an Datenbanken mit SQL Folie 28 Syntax einer Anfrage SFW-Anfrage (Select-From-Where-Anfrage) SELECT Projektion π FROM Kart. Produkt WHERE Selektion
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)
Übung 3. Interaktive Abfragen auf eine SQL-Datenbank. Prof. Dr. Andreas Schmietendorf. Wirtschaftsinformatik
Übung 3 Interaktive Abfragen auf eine SQL-Datenbank 1 Umgang mit der IBOConsole 2 Umgang mit der IBOConsole Zugriff auf Datenbanken - Interbase (Borland) - Firebird (Open Source) Funktionsumfang - Datenbanken
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
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
Geoinformation Abbildung auf Tabellen
Folie 1 von 32 Geoinformation Abbildung auf Tabellen Folie 2 von 32 Abbildung auf Tabellen Übersicht Motivation des relationalen Datenmodells Von Objekten zu Tabellen Abbildung von Objekten Schlüssel Abbildung
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
Vorlesung Informatik II
Vorlesung Informatik II Universität Augsburg Wintersemester 2011/2012 Prof. Dr. Bernhard Bauer Folien von: Prof. Dr. Robert Lorenz Lehrprofessur für Informatik 08. Exkurs: Datenbanken 1 Motivation Datenbanksysteme
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
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
Kapitel 5: Sortieren, Gruppieren und Views in SQL
Ludwig Maximilians Universität München Institut für Informatik Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme Skript zur Vorlesung Datenbanksysteme I Wintersemester 2016/2017 Kapitel 5: Sortieren, Gruppieren
Structured Query Language (SQL) als standardisierte Anfragesprache für relationale Datenbanken
Rückblick Structured Query Language (SQL) als standardisierte Anfragesprache für relationale Datenbanken Data Definition Language zur Schemadefinition (z.b. CREATE TABLE zum Anlegen von Tabellen) Data
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
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