Inhalt. Beispiel-Datenbank. Verbunde/Joins (1) Verbunde/Joins (2)

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1 4 SQL SQL 4-2 Inhalt Beispiel-Datenbank 1 Verbunde 2 Mehr über Vergleiche, weitere Bedingungen 3 SELECT-Klausel, Duplikate 4 Nullwerte 5 Sichten 101 Lisa Weiss NULL 103 Daniel Sommer 104 Iris Winter AUFGABEN ATYP ANR THEMA MAXPT H 1 ER 10 H 2 SQL 10 Z 1 SQL 14 H 1 9 H 2 9 Z H Z SQL SQL 4-4 Verbunde/Joins (1) Wenn man Daten aus mehreren Tabellen verknüpft, spricht man von einem Verbund (eng Join) Folgende Anfrage enthält einen Verbund der Tabellen und : SELECT BATYP, BANR, BPUNKTE FROM S, B WHERE SSID = BSID -- Verbund-Bedingung AND SVORNAME = Lisa AND SNACHNAME = Weiss Verbunde/Joins (2) Die obige Anfrage deklariert zwei Tupelvariablen: 1 S soll über die 4 Tupel in laufen, und 2 B über die 8 Tupel in Im Prinzip werden alle 4 8 = 32 Kombinationen betrachtet, und jeweils die WHERE-Bedingung ausgewertet Ist sie wahr, wird die SELECT-Liste ausgegeben

2 4 SQL SQL 4-6 Verbunde/Joins (3) Verbunde/Joins (4) S 101 Lisa Weiss NULL SSID = BSID SVORNAME = Lisa S 101 Lisa Weiss NULL SSID = BSID SVORNAME = Lisa B H 1 9 SNACHNAME = Weiss also drucken: BATYP: H BANR: 1 BPUNKTE: 10 B H 1 9 SNACHNAME = Weiss also drucken: BATYP: H BANR: 2 BPUNKTE: 8 4 SQL SQL 4-8 Verbunde/Joins (5) Verbunde/Joins (6) S 101 Lisa Weiss NULL SSID = BSID SVORNAME = Lisa S 101 Lisa Weiss NULL SSID = BSID SVORNAME = Lisa B H 1 9 SNACHNAME = Weiss also drucken: BATYP: Z BANR: 1 BPUNKTE: 12 B H 1 9 SNACHNAME = Weiss nichts drucken (Bedingung falsch)

3 4 SQL SQL 4-10 Verbunde/Joins (7) Verbunde/Joins (8) 101 Lisa Weiss S NULL SSID = BSID SVORNAME = Lisa 101 Lisa Weiss S NULL SSID = BSID SVORNAME = Lisa B H 1 9 SNACHNAME = Weiss nichts drucken B H 1 9 SNACHNAME = Weiss nichts drucken 4 SQL SQL 4-12 Verbunde/Joins (9) Verbunde/Joins (10) 101 Lisa Weiss S NULL SSID = BSID SVORNAME = Lisa 101 Lisa Weiss S NULL SSID = BSID SVORNAME = Lisa B H 1 9 SNACHNAME = Weiss nichts drucken B H 1 9 SNACHNAME = Weiss nichts drucken

4 4 SQL SQL 4-14 Verbund-Bedingungen (1) Verbunde/Joins (11) Das waren 8 verschiedene Variablenbelegungen Nur für drei davon war die WHERE-Bedingung erfüllt Insgesamt liefert die Anfrage also alle Bewertungen für die Studentin Lisa Weiss: ATYP ANR PUNKTE H 1 10 H 2 8 Z 1 12 Die Verbund-Bedingung SSID = BSID muß explizit unter WHERE mit angegeben werden Sonst werden auch Tupel kombiniert, die sich auf verschiedene Studierende beziehen Übung: Was wäre das Ergebnis dieser Anfrage wenn die Verbundbedingung fehlen würde? SELECT SVORNAME, SNACHNAME FROM S, B WHERE SSID = BSID AND BATYP = H AND BANR = 1 4 SQL SQL 4-16 Verbund-Bedingungen (2) Es ist fast immer ein Fehler, wenn es zwei Tabellen gibt, die nicht durch Verbund-Bedingungen verknüpft sind (eventuell indirekt) Hier sind alle drei Tupelvariablen verbunden: SELECT AATYP, AANR, BPUNKTE, AMAXPT FROM S, B, AUFGABEN A WHERE SSID = BSID AND BATYP = AATYP AND BANR = AANR AND SVORNAME = Lisa AND SNACHNAME = Weiss Verbund-Bedingungen (3) Die Tabellen sind wie folgt verbunden: S SSID = BSID B BATYP = AATYP AND BANR = AANR Das entspricht den Schlüssel-Fremdschlüssel- Beziehungen zwischen den Tabellen A

5 4 SQL SQL 4-18 Verbund-Bedingungen - andere Notation (2) Verbund-Bedingungen - andere Notation (1) Die Verbund- Bedingung der Anfrage von Folie 3 kann auch folgendermaßen formuliert werden: SELECT BATYP, BANR, BPUNKTE FROM S [INNER] JOIN B ON SSID = BSID -- Verbund-Bedingung WHERE SVORNAME = Lisa AND SNACHNAME = Weiss Wenn ein natürlicher Verbund vorliegt, d h wenn der Verbund über alle gleichbenannten Attribute der zu verbindenden Tabellen erfolgt, kann folgendermaßen formuliert werden: SELECT BATYP, BANR, BPUNKTE FROM S NATURAL JOIN B WHERE SVORNAME = Lisa AND SNACHNAME = Weiss Hier muß keine Verbund-Bedingung angegeben werden 4 SQL SQL 4-20 Anfrageformulierung (1) Aufgabe: Geben Sie die Themen aller von Lisa Weiss gelösten Aufgaben aus Lisa Weiss ist eine Studentin, daher sind Tupelvariable S über und folgende Bedingung nötig: SVORNAME = Lisa AND SNACHNAME = Weiss Aufgaben-Themen werden verlangt, so daß eine Tupelvariable A über AUFGABEN benötigt wird Folgender Teil kann bereits erstellt werden: SELECT DISTINCT ATHEMA Anfrageformulierung (2) S und A sind nicht verbunden Es kann helfen, einen Verbindungsgraphen der Tabellen, basierend auf gemeinsamen Spalten (Fremdschlüssel), zu zeichnen: AUFGABEN DISTINCT, da viele Aufgaben das gleiche Thema haben können

6 4 SQL SQL 4-22 Abkürzung: nochmal (1) Anfrageformulierung (3) Man sieht, daß die Tabelle mit der Tupelvariablen B benötigt wird mit folgender Verbund- Bedingung: SSID = BSID AND BATYP = AATYP AND BANR = AANR Verbinden Sie aber nicht mehr Tabellen als nötig Wie bekannt, kann man Spalten ansprechen mit: VariableSpalte (geht immer) Spalte (falls der Spaltenname eindeutig ist) ZB ist diese Anfrage legal: SELECT ATYP, ANR, PUNKTE FROM S, B WHERE SSID = BSID AND VORNAME = Lisa AND NACHNAME = Weiss VORNAME und NACHNAME gibt es nur in S, ATYP, ANR und PUNKTE nur in B SID allein wäre jedoch mehrdeutig, da sowohl S als auch B ein Attribut mit diesem Namen haben 4 SQL SQL 4-24 Abkürzung: nochmal (2) Selbstverbund (1) Beispiel: SELECT AANR, SID, PUNKTE, MAXPT FROM B, AUFGABEN A WHERE BANR = AANR AND BATYP = H AND AATYP = H SQL verlangt, daß der Nutzer festlegt, ob er BANR oder AANR unter SELECT auswählt, obwohl beide gleich sind, so daß es eigentlich egal wäre Die Regel ist rein syntaktisch: Hat mehr als eine Tupelvariable in der FROM-Klausel das Attribut ANR, darf die Tupelvariable nicht fehlen oder das DBMS (zb Oracle) wird den Fehler ORA-00918: column ambiguously defined ausgeben DB2, SQL Server, Access, MySQL sind auch so pedantisch Es ist möglich, daß mehr als ein Tupel derselben Relation benötigt wird, um ein bestimmtes Ergebnis zu erhalten Gibt es einen Studenten, der in Hausaufgabe 1 und in Hausaufgabe 2 jeweils 10 Punkte hat? SELECT SVORNAME, SNACHNAME FROM S, H1, H2 WHERE SSID = H1SID AND SSID = H2SID AND H1ATYP = H AND H1ANR = 1 AND H2ATYP = H AND H2ANR = 2 AND H1PUNKTE = 10 AND H2PUNKTE = 10

7 4 SQL SQL 4-26 Selbstverbund (2) Selbstverbund über mehrere Tabellen(1) Studenten, die mind zwei Aufgaben gelöst haben: SELECT DISTINCT SVORNAME, SNACHNAME FROM S, A1, A2 WHERE SSID = A1SID AND SSID = A2SID AND A1ANR <> A2ANR Die Tupelvariablen A1 und A2 könnten auf das gleiche Tupel in zeigen, deshalb muß man verlangen, daß sie verschieden sind: Folgende Anfrage soll alle Studenten ausgeben, die eine Aufgabe über SQL und eine über ER-Entwurf gelöst haben: Da der Verbund über 3 Tabellen geht, reicht es nicht aus, nur 2 Kopien der Tabelle Aufgaben anzulegen, sondern auch von der Tabelle Bewertungen müssen 2 Kopien angelegt werden 4 SQL SQL 4-28 Selbstverbund über mehrere Tabellen (2) Inhalt Korrekte Lösung: SELECT DISTINCT SVORNAME, SNACHNAME FROM S, B1, B2, AUFGABEN A1, AUFGABEN A2 WHERE SSID = B1SID AND SSID = B2SID AND B1ATYP = A1ATYP AND B1ANR = A1ANR AND B2ATYP = A2ATYP AND B2ANR = A2ANR AND A1THEMA = SQL AND A2THEMA = ER 1 Verbunde 2 Mehr über Vergleiche, weitere Bedingungen 3 SELECT-Klausel, Duplikate 4 Nullwerte 5 Sichten

8 4 SQL SQL 4-30 Beispiel-Datenbank Vergleiche - Zur Erinnerung 101 Lisa Weiss NULL 103 Daniel Sommer 104 Iris Winter AUFGABEN ATYP ANR THEMA MAXPT H 1 ER 10 H 2 SQL 10 Z 1 SQL 14 H 1 9 H 2 9 Z H Z 1 7 Zahlen werden anders verglichen als Zeichenketten, zb 3 < 20, aber 3 > 20 Strings werden Zeichen für Zeichen verglichen, bis das Ergebnis klar ist In diesem Fall kommt 3 alphabetisch nach 2, daher ist der Rest der Zeichenkette nicht wichtig Es ist falsch, Zeichenketten mit Zahlen zu vergleichen, zb 3 > 20 Die verglichenen Werte müssen von kompatiblen Datentypen sein: Alle numerischen Typen sind kompatibel und alle String-Typen ebenfalls, aber numerische Typen sind nicht kompatibel mit String-Typen 4 SQL SQL 4-32 Zeichenkettenvergleich (1) Das Ergebnis eines Vergleichs (=, <>, <, <=, >, >=) zweier Zeichenketten kann vom DBMS abhängen a < b usw und A < B usw gelten in jedem System Die Systeme unterscheiden sich schon im Vergleich von Klein- und Großbuchstaben In Oracle kommen alle Großbuchstaben vor den Kleinbuchstaben (AS- CII), zb Z < a SQL Server, MS Access und MySQL sind case-insensitive, zb a = A Zeichenkettenvergleich (2) Ist die Reihenfolge (<, =, >) zweier Zeichen bekannt, so vergleicht das System Zeichen für Zeichen und der erste Vergleich, der nicht = ergibt, bestimmt das Ergebnis

9 4 SQL SQL 4-34 BETWEEN-Bedingungen Form: Vergleichswert [NOT] BETWEEN Wert1 AND Wert2 x BETWEEN y AND z ist äquivalent zu x >= y AND x <= z ZB: PUNKTE BETWEEN 5 AND 8 LIKE-Bedingungen (1) Form: Vergleichswert [NOT] LIKE Musterstring ZB: LIKE %informatikuni-hallede Das ist für alle -Adressen wahr, die mit informatikuni-hallede enden 4 SQL SQL 4-36 LIKE-Bedingungen (2) LIKE-Bedingungen (3) Das rechte Argument wird als Muster interpretiert % im Muster ersetzt eine Folge beliebiger Zeichen (den leeren String eingeschlossen) _ passt auf ein beliebiges einzelnes Zeichen LIKE muß zur Mustersuche verwendet werden Das Gleichheitszeichen überprüft nur Zeichengleichheit Auch wenn der Vergleichs-String % oder _ enthält Alle Studenten, deren Nachname mit S beginnt: SELECT VORNAME, NACHNAME FROM WHERE NACHNAME LIKE S% Bei Verwendung eines Gleichheitszeichens würde der String S% gesucht Um die Zeichen % und _ ohne ihre spezielle Bedeutung im Muster zu verwenden, wird ein Escape -Zeichen ( \ ) verwendet

10 4 SQL SQL 4-38 IN-Bedingungen Inhalt Form: 1 Verbunde Vergleichswert [NOT] IN ( Aufzählung von Werten, mit Komma getrennt ) ZB ATYP IN ( Z, E ) Dies ist äquivalent zu ATYP = Z OR ATYP = E 2 Mehr über Vergleiche, weitere Bedingungen 3 SELECT-Klausel, Duplikate 4 Nullwerte 5 Sichten 4 SQL SQL 4-40 SELECT-Klausel, SELECT legt die Terme fest, die ausgegeben werden, falls die WHERE-Bed wahr ist (Ergebnis-Spalten) SELECT * kann verwendet werden, um alle Spalten der Tabelle(n) unter FROM auszugeben, zb ist SELECT * FROM äquivalent zu SELECT SID, VORNAME, NACHNAME, FROM Duplikat-Eliminierung (1) In SQL müssen Duplikate explizit eliminiert werden ZB: Welche Aufgaben wurden von mindestens einem Studenten gelöst? ATYP ANR SELECT ATYP, ANR H 1 H 2 FROM Z 1 H 1 H 2 Z 1 H 1 Z 1 Die Duplikate treten auf, weil die Anfrage über alle Tupel in ausgeführt wird

11 4 SQL SQL 4-42 Duplikat-Eliminierung (2) Könnte eine Anfrage Duplikate enthalten und gibt es keinen Grund, diese mit auszugeben, verwendet man SELECT DISTINCT : SELECT DISTINCT ATYP, ANR FROM ATYP ANR H 1 H 2 Z 1 Man beachte, daß DISTINCT immer zu ganzen Zeilen gehört, nicht zu einzelnen Spalten: SELECT ATYP, ANR, DISTINCT THEMA FROM AUFGABEN Falsch! Umbenennung von Spalten (1) Um Ausgabe-Spalten umzubenennen: SELECT VORNAME V_Name, NACHNAME "Name" FROM V_NAME Lisa Daniel Iris Name Weiss Sommer Winter 4 SQL SQL 4-44 Umbenennung von Spalten (2) Inhalt Ohne die doppelten Anführungszeichen wird die Überschrift in Großbuchstaben ausgegeben Mit den doppelten Anführungszeichen wird die Überschrift genau so ausgegeben, wie sie in der SQL- Anweisung geschrieben wurde Sie kann dann auch Sonderzeichen bzw Leerzeichen enthalten 1 Verbunde 2 Mehr über Vergleiche, weitere Bedingungen 3 SELECT-Klausel, Duplikate 4 Nullwerte 5 Sichten

12 4 SQL SQL 4-46 Beispiel-Datenbank Nullwerte (1) 101 Lisa Weiss NULL 103 Daniel Sommer 104 Iris Winter AUFGABEN ATYP ANR THEMA MAXPT H 1 ER 10 H 2 SQL 10 Z 1 SQL 14 H 1 9 H 2 9 Z H Z 1 7 Wie in Kapitel 2 erwähnt, können Tabelleneinträge einen Nullwert enthalten (falls nicht mit NOT NULL in der Tabellendeklaration ausgeschlossen) Der Nullwert ist von allen normalen Werten des Datentyps verschieden, insbesondere ist er verschieden von der Zahl 0 und dem leeren String Ohne Nullwerte wäre es nötig, die meisten Relationen aufzuspalten ( Subklassen ): ZB _MIT_ , _OHNE_ Oder extra Relation: STUD_ (SID, ) 4 SQL SQL 4-48 Nullwerte (2) Nullwerte werden in vielen verschiedenen Situationen verwendet, zb: Ein Wert existiert, ist aber unbekannt Es existiert kein Wert Es könnte ein (unbekannter) Wert existieren, oder auch keiner Spalte ist auf dieses Tupel nicht anwendbar (den Wert gibt es für dieses Tupel nicht Wert wird später zugewiesen/bekannt gegeben Jeder Wert ist möglich Dreiwertige Logik (1) SQL benutzt eine dreiwertige Logik, um Bedingungen mit Nullwerten auszuwerten: wahr/falsch/unbekannt Da man an die normale zweiwertige Logik gewöhnt ist, kann es Überraschungen geben einige Äquivalenzen gelten nicht Für Berechnungen (zb +) gilt: Ist einer der Eingabewerte (Argumente) Null, so das Ergebnis auch Null Ist zb A Null, so ist A+B ebenfalls Null

13 4 SQL SQL 4-50 Dreiwertige Logik (2) Betrachten Sie folgende Anfrage: SELECT VORNAME, NACHNAME FROM WHERE = xyz@acmorg Was passiert, wenn ein Student in der Spalte einen Nullwert hat? Er wird nicht ausgegeben Aber er tritt auch nicht im Ergebnis dieser Anfrage auf (weil der Wert nicht bekannt ist): SELECT VORNAME, NACHNAME FROM WHERE NOT ( = xyz@acmorg ) Dreiwertige Logik (3) Die Bedingung = xyz@acmorg ist, wenn Null ist, weder falsch noch wahr SQL verwendet eine dreiwertige Logik, um Nullwerte zu behandeln Die drei Wahrheitswerte sind wahr, falsch und (unbekannt oder null) In SQL ergibt ein Vergleich mit einem Nullwert immer den dritten Wahrheitswert unbekannt 4 SQL SQL 4-52 Dreiwertige Logik (4) P Q NOT P P AND Q P OR Q falsch falsch wahr falsch falsch falsch null wahr falsch null falsch wahr wahr falsch wahr null falsch null falsch null null null null null null null wahr null null wahr wahr falsch falsch falsch wahr wahr null falsch null wahr wahr wahr falsch wahr wahr Form: Term IS [NOT] NULL Beispiel: IS NULL oder IS NOT NULL Test auf Null (1)

14 4 SQL SQL 4-54 Test auf Null (2) Aufgabe: Die folgende Anfrage gibt alle Studenten mit einer -Adresse in der Domäne uni-hallede aus: SELECT VORNAME, NACHNAME FROM WHERE IS NOT NULL AND LIKE %uni-hallede Ist der Test auf Null notwendig? Oder ist folgende Anfrage äquivalent? SELECT VORNAME, NACHNAME FROM WHERE LIKE %uni-hallede Probleme mit Nullwerten Wichtig: Null-Werte zählen weder zu den Gleichheiten noch zu den Ungleichheiten: ZB ist X = X unbekannt und nicht wahr, wenn X Null ist 4 SQL SQL 4-56 Inhalt Beispiel-Datenbank 1 Verbunde 2 Mehr über Vergleiche, weitere Bedingungen 3 SELECT-Klausel, Duplikate 4 Nullwerte 5 Sichten 101 Lisa Weiss NULL 103 Daniel Sommer 104 Iris Winter AUFGABEN ATYP ANR THEMA MAXPT H 1 ER 10 H 2 SQL 10 Z 1 SQL 14 H 1 9 H 2 9 Z H Z 1 7

15 4 SQL SQL 4-58 Sichten (1) Sichten erlauben es, eine Anfrage in der Datenbank abzuspeichern, und ihr einen Namen zu geben (man kann auch die Ergebnisspalten umbenennen): CREATE VIEW HA 1(NACHNAME, VORNAME, PUNKTE A1) AS SELECT SNACHNAME, SVORNAME, BPUNKTE FROM S, B WHERE BATYP = H AND BANR = 1 AND SSID = BSID Man kann Sichten ( virtuelle Tabellen ) in Anfragen wie normale Tabellen ( Basistabellen ) nutzen Sichten (2) Beispiel: Anfrage an die Sicht: SELECT XNACHNAME, XVORNAME FROM HA 1X WHERE XPUNKTE A1 > 8 Das DBMS kann intern den Namen der Sicht einfach durch die definierende Anfrage ersetzen: SELECT XNACHNAME, XVORNAME FROM (SELECT NACHNAME, VORNAME, PUNKTE FROM S, B WHERE ATYP = H AND ANR = 1 AND SSID = BSID) X WHERE XPUNKTE > 8 4 SQL SQL 4-60 Sichten (3) Sichten sind abgeleitete, virtuelle Tabellen, die aus den (tatsächlich abgespeicherten) Basistabellen berechnet werden Nur der Text der definierenden Anfrage wird dauerhaft im System gespeichert Sichten können also nie Informationen enthalten, die nicht auch in den Basistabellen enthalten ist Sichten können aber die in den Basistabellen enthaltene Information anders strukturiert anzeigen Sichten (4) Die Anfrage der Sicht wird im Prinzip immer neu ausgewertet, wenn die Sicht benutzt wird Wenn die in der Sicht verwendeten Basistabellen (, ) geändert werden, spiegelt die Sicht automatisch diese Änderungen wider Sie ist also immer ganz aktuell

16 4 SQL SQL 4-62 Syntax (1) Sichten (5) Sichten können auch in der Definition anderer Sichten verwendet werden Auf diese Art können komplexe Anfragen Schritt für Schritt aufgebaut werden Sichtdefinitionen können gelöscht werden mit: DROP VIEW NAME CREATE VIEW NAME (attribut1, attribut2, ) AS Anfrage In Oracle kann man folgendes schreiben: CREATE OR REPLACE VIEW NAME Überschreibt ggf bereits existierende Definition 4 SQL SQL 4-64 Anwendungen von Sichten (1) Anwendungen von Sichten (2) Bequemlichkeit / Wiederverwendung: Wiederkehrende Muster in Anfragen sind bereits vordefiniert Die Basisrelationen sollten keine Redundanzen enthalten Relationen mit abgeleiteten Informationen sind aber manchmal in Anfragen bequemer Redundante Daten in Sichten sind kein Problem, weil diese Daten ja nicht abgespeichert werden, sondern nach Bedarf berechnet werden Schrittweiser Aufbau komplexer Anfragen Anpassung des DB-Schemas an die Wünsche verschiedener Benutzer / Benutzer-Gruppen Sicherheit: Bestimmte Benutzer sollten nur einen Teil einer Tabelle (gewisse Zeilen/Spalten) sehen können, oder nur aggregierte/anonymisierte Daten Ohne Sichten ist die Granularität für Zugriffsrechte im wesentlichen die Tabelle Nur die Änderungsrechte können üblicherweise auch für einzelne Spalten vergeben werden Logische Datenunabhängigkeit: Man kann neue Attribute zu einer Tabelle hinzufügen, und die alte Version noch als Sicht zur Verfügung stellen