Structured Query Language (SQL) als standardisierte Anfragesprache für relationale Datenbanken

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1 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 Query Language zum Formulieren von Anfragen (SELECT... FROM... WHERE... ORDER BY...) 35

2 Mathematische Funktionen SQL unterstützt die mathematischen Operatoren (+, *, -, /) und eine Vielzahl mathematischer Funktionen, z.b. ABS(A): Betrag SIGN(A): Vorzeichen SQRT(A): Quadratwurzel FLOOR(A): Abrunden auf ganze Zahl CEIL(A): Aufrunden auf ganze Zahl MAX(A,B): Maximum der Attribute A und B MIN(A,B): Minimum der Attribute A und B 36

3 Sonstige Funktionen SQL unterstützt zahlreiche Funktionen für nichtnumerische Datentypen, etwa für Zeichenketten LOWER(A): Zeichenkette in Kleinbuchstaben UPPER(A): Zeichenkette in Großbuchstaben LENGTH(A): Länge der Zeichenkette SUBSTRING(A, start, end): Ausschnitt der Zeichenkette TRIM(A): Zeichenkette ohne umgebende Leerzeichen 37

4 Aggregatfunktionen SQL unterstützt eine Vielzahl von Aggregatfunktionen, die auf die Werte eines Attributs in mehreren Tupeln angewendet werden können, z.b.: MIN(A): minimaler Wert für Attribut A MAX(A): maximaler Wert für A AVG(A): durchschnittlicher Wert für A SUM(A): Summe der Werte für A COUNT(*): Anzahl Tupel COUNT(A): Anzahl Tupel mit Wert ungleich NULL für A COUNT(DISTINCT A): Anzahl Werte ungleich NULL für A 38

5 Aggregatfunktionen Beispiel: MIN(A) = 1 MAX(A) = 3 AVG(A) = 8 / 4 = 2 COUNT(*) = 5 COUNT(A) = 4 COUNT(DISTINCT A) = 3 A 1 2 NULL

6 Aggregatfunktionen Beispiel: Maximale, minimale und durchschnittliche Semesteranzahl innerhalb Studenten der Physik 1 SELECT MAX(Semester), 2 MIN(Semester), 3 AVG(Semester) 4 FROM Studenten 5 WHERE Fach = Physik 40

7 Selektionsbedingungen Selektionsbedingungen, in WHERE-Klausel, erlauben mehr als Vergleich zwischen Attribut und Konstante Vergleichsoperatoren (=, <> oder!=, >, <, >=, <=) 1 SELECT Vorname, Name 2 FROM Studenten 3 WHERE Semester > 10 Vergleiche zwischen Attributen 2 FROM Bestellungen 3 WHERE Bestelldatum = Lieferdatum 41

8 Selektionsbedingungen Boole sche Operatoren (NOT, OR, AND) mit der Rangfolge NOT vor AND vor OR und ggf. Klammerung Beispiel: Studenten weder von Informatik noch Physik 2 FROM Studenten 3 WHERE Fach!= Informatik AND Fach!= Physik oder durch Anwendung von De Morgan 2 FROM Studenten 3 WHERE NOT (Fach = Informatik OR Fach = Physik ) 42

9 Mustervergleiche in Zeichenketten Textuelle Attribute kann man mittels LIKE gegen ein Muster vergleichen; hierbei dient % als Platzhalter (wildcard) und repräsentiert kein oder mehrere Zeichen Beispiel: Vorlesungen mit Grundlagen im Titel 2 FROM Vorlesungen 3 WHERE Titel LIKE % Grundlagen% wenn auch Informatikgrundlagen gefunden werden soll 2 FROM Vorlesungen 3 WHERE LOWER(Titel) LIKE % grundlagen% 43

10 Wertemengen Mittels des Kommandos IN kann überprüft werden, ob der Wert eines Attributs in einer gegebenen Wertemenge liegt Beispiel: Studenten mit Vornamen Max oder Moritz 2 FROM Studenten 3 WHERE Vorname IN ( Max, Moritz ) Die Wertemenge darf auch mittels einer SQL-Unterabfrage bestimmt werden, dazu später mehr 44

11 Überprüfung auf NULL-Werte Mittels der Kommandos IS NULL und IS NOT NULL kann überprüft werden, ob der Wert eines Attributs NULL ist Beispiel: Professoren mit unbekanntem Fach 2 FROM Professoren 3 WHERE Fach IS NULL MS SQL Server bietet zudem die Funktion ISNULL(a,b), welche den Wert b annimmt, wenn a NULL ist und andernfalls den Wert a belässt SQLite kennt eine entsprechende Funktion IFNULL(a,b) 45

12 4.3 Anfragen über mehrere Tabellen SQL unterstützt verschiedene Kommandos, um zwei oder mehr Tabellen miteinander zu verknüpfen; hierzu werden mehrere Tabellen in der FROM-Klausel erwähnt und Joinprädikate in der WHERE-Klausel angegeben SQL kennt zudem eine alternative Syntax, die dazu dient, Joinprädikate von Selektionsprädikaten zu trennen 46

13 Kartesisches Produkt Kartesisches Produkt zweier Tabellen lässt sich durch deren Nennung in der FROM-Klausel oder durch Verwendung des CROSS JOIN Kommandos ermitteln Beispiel: Kombinationen von Studenten und Professoren 2 FROM Studenten, Professoren oder 2 FROM Studenten CROSS JOIN Professoren 47

14 Natürlicher Join Natürlicher Join zweier Tabellen lässt sich durch deren Nennung in der FROM-Klausel und Angabe der gemeinsamen Attribute in der WHERE-Klausel oder durch Verwendung des NATURAL JOIN Kommandos ermitteln Beispiel: Vorlesungen mit zugehörigen Professoren 2 FROM Vorlesungen, Professoren 3 WHERE Vorlesungen.PersNr = Professoren.PersNr oder 2 FROM Vorlesungen NATURAL JOIN Professoren 48

15 Allgemeiner Join Allgemeiner Join zweier Tabellen lässt sich durch deren Nennung in der FROM-Klausel und Angabe des Joinprädikats in der WHERE-Klausel oder durch Verwendung des JOIN ON Kommandos ermitteln Beispiel: Professoren und Studenten gleichen Namens oder 2 FROM Professoren, Studenten 3 WHERE Professoren.Name = Studenten.Name 2 FROM Professoren 3 JOIN Studenten 4 ON Professoren.Name = Studenten.Name 49

16 Mengenoperationen Die Kommandos UNION, INTERSECT und EXCEPT bilden die Mengenoperationen, und ab und dürfen nur auf Tabellen mit kompatiblen Schemata angewendet werden Beispiel: Namen, die nur bei Studenten, aber nicht bei Professoren vorkommen 1 SELECT Name 2 FROM Studenten 3 EXCEPT 4 SELECT Name 5 FROM Professoren 50

17 Umbenennung Taucht die gleiche Tabelle mehrfach in einem SQL Kommando auf, können die einzelnen Auftreten benannt werden Beispiel: Paare von Studenten mit gleichem Fach 2 FROM Studenten s1, Studenten s2 3 WHERE s1.fach = s2.fach 51

18 4.4 Datenmanipulation Data Manipulation Language (DML) stellt Befehle zum Einfügen, Ändern und Löschen von Tupeln bereit RDBMS überprüft beim Einfügen, Ändern und Löschen bestehende Integritätsbedingungen (z.b. definiert durch Primärschlüssel oder Fremdschlüssel) und verweigert bei Verletzung die Ausführung 52

19 Einfügen von Daten Tupel lassen sich mittels des INSERT INTO Kommandos in eine Tabelle einfügen Beispiel: Füge Carla Columna als Professorin für Literatur mit PersNr hinzu 1 INSERT INTO Professoren 2 VALUES (198606, Carla, Columna, Literatur ) mit Reihenfolge der Attribute gemäß Schema, alternativ 1 INSERT INTO Professoren (Name, Fach, Vorname, PersNr) 2 VALUES ( Columna, Literatur, Carla, ) mit Angabe der Attributreihenfolge 53

20 Ändern von Daten Bereits existierende Tupel lassen sich mittels des UPDATE Kommandos verändern; dieses hat folgende Form 1 UPDATE <Tabelle> 2 SET <Attribut> = <Wert>,... 3 WHERE <Bedingungen> Beispiel: Ändere Name von Professor nach Cole 1 UPDATE Professoren 2 SET Name = Cole 3 WHERE PersNr = Beispiel: Erhöhe Semester aller Studenten 1 UPDATE Studenten 2 SET Semester = Semester

21 Löschen von Daten Bereits existierende Tupel lassen sich mittels des DELETE Kommandos löschen; dies hat folgende Form 1 DELETE FROM <Tabelle> 2 WHERE <Bedingungen> Beispiel: Lösche Studenten der Datenverarbeitung 1 DELETE FROM Studenten 2 WHERE Fach = Datenverarbeitung 55

22 4.5 SQLite Im Softwarelabor verwenden wir MS SQL Server; zum Üben zu Hause stellen wir unsere Beispieldatenbank für SQLite zur Verfügung Datenbanken und Software für Windows, Mac und Linux stehen zum Download auf der Vorlesungswebseite bereit 56

23 SQLite Kommandos Starten von SQLite mit der Beispieldatenbank Mac / Linux:./sqlite3 dbs-unix.sqlite Windows:./sqlite3.exe dbs-windows.sqlite Anzeigen verfügbarer Tabellen.tables Anzeigen des Schemas einer Tabelle.schema <Tabelle> 57

24 SQLite Kommandos Anzeige von Attributnamen an-/ausschalten.headers on off Trennzeichen für Spalten ändern.separator (trennt Spalten durch Vertikalstrich) Hilfe anzeigen.help Beenden.quit 58

25 SQLite Kommandos SQL Kommandos in SQLite durch Semikolon beendet SELECT * FROM Kunden; 59

26 Anfrageübung Versandhandel Welche Artikel sind gemäß Ihrer Beschreibung ein Bausatz Welche Bestellungen sind von Kunden namens Becker Welche Kunden namens Gates wohnen nicht in Homburg Wieviele Artikel haben Kunden namens Schmidt bestellt Welche Paare von Artikeln wurde je zusammen bestellt 60

27 Anfrageübung Versandhandel Welche Artikel sind gemäß Ihrer Beschreibung ein Bausatz 2 FROM Artikel 3 WHERE LOWER(Bezeichnung) LIKE % bausatz% Welche Bestellungen sind von Kunden namens Becker 2 FROM Bestellungen, Kunden 3 WHERE Bestellungen.Kunden_Nr = Kunden.Kunden_Nr 4 AND Kunden.Name = Becker 2 FROM Bestellungen NATURAL JOIN Kunden 3 WHERE Kunden.Name = Becker 61

28 Anfrageübung Versandhandel Welche Kunden namens Gates wohnen nicht in Homburg 2 FROM Kunden 3 WHERE Name = Gates AND Wohnort <> Homburg Wieviele Artikel haben Kunden namens Schmidt bestellt 1 SELECT SUM(Anzahl) 2 FROM Bestellpositionen, Bestellungen, Kunden 3 WHERE Bestellpositionen.Bestell_Nr = Bestellungen.Bestell_Nr 4 AND Bestellungen.Kunden_Nr = Kunden.Kunden_Nr 5 AND Kunden.Name = Schmidt 62

29 Anfrageübung Versandhandel Welche Paare von Artikeln wurden je zusammen bestellt 1 SELECT DISTINCT a1.artikel_nr, a2.artikel_nr 2 FROM Artikel a1, 3 Bestellpositionen b1, 4 Bestellpositionen b2, 5 Artikel a2 6 WHERE a1.artikel_nr = b1.artikel_nr 7 AND b1.bestell_nr = b2.bestell_nr 8 AND b2.artikel_nr = a2.artikel_nr 9 AND a1.artikel_nr < a2.artikel_nr 63

30 Zusammenfassung 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 von mehreren Tabellen (JOINs) Data Manipulation Language (DML) zum Einfügen, Ändern und Löschen von Tupeln in Tabellen SQLite als RDBMS zum Üben zu Hause 64

31 Literatur [1] A. Kemper und A. Eickler: Datenbanksysteme Eine Einführung, De Gruyter Oldenbourg, 2013 (Kapitel 4) [2] G. Saake, K.-U. Sattler und A. Heuer: Datenbanken - Konzepte und Sprachen, mitp Professional, 2013 (Kapitel 7) 65