Kapitel 5 SQL DDL + DML.

Präsentation zum Thema: "Kapitel 5 SQL DDL + DML."—  Präsentation transkript:

1 Kapitel 5 SQL DDL + DML

2 Lernziele  Fähigkeit zur praktischen Anwendung von SQL-Anweisungen in den Bereichen: Schema-Definitionen einschl. referentieller Integrität Einfügen von Daten Ändern von Daten Löschen von Daten Varianten von SQL kennen lernen Datenbanken, WS 12/13 Kapitel 5: SQL2

3 SQL: Komponenten der vollständigen DB-Sprache
 Datenmanipulation (Data Manipulation Language DML) Einfügen, Löschen und Ändern von individuellen Tupeln und von Mengen von Tupeln Zuweisung von ganzen Relationen Datendefinition (Data Definition Language DDL) Definition von Wertebereichen, Attributen und Relationen Definition von verschiedenen Sichten auf Relationen Datenkontrolle Spezifikation von Bedingungen zur Zugriffskontrolle Spezifikation von Zusicherungen (assertions) zur semantischen Integritätskontrolle Datenabfragen Abbildung von Eingaberelationen durch Auswertung von Bedingungen auf die Ergebnisrelation Kopplung mit einer Wirtssprache (z.B. C++) deskriptive Auswahl von Mengen von Tupeln sukzessive Bereitstellung einzelner Tupeln In diesem Kapitel In diesem Kapitel Das war Kapitel 2 Datenbanken, WS 12/13 Kapitel 5: SQL2

4 Beispiel: Universitätsschema
 * voraussetzen Studenten hören Vorlesungen * * * MatrNr Name Semester VorlNr Titel SWS * * lesen Prüfen 1 1 Note Professoren Assistenten PersNr Name Rang Raum PersNr Name Fachgebiet arbeitenFür 1 * Datenbanken, WS 12/13 Kapitel 5: SQL2

5 Wissenschaftstheorie
Professoren PersNr Name Rang Raum 2125 Sokrates C4 226 2126 Russel 232 2127 Kopernikus C3 310 2133 Popper 52 2134 Augustinus 309 2136 Curie 36 2137 Kant 7 Studenten MatrNr Name Semester 24002 Xenokrates 18 25403 Jonas 12 26120 Fichte 10 26830 Aristoxenos 8 27550 Schopenhauer 6 28106 Carnap 3 29120 Theophrastos 2 29555 Feuerbach Vorlesungen VorlNr Titel SWS gelesenVon 5001 Grundzüge 4 2137 5041 Ethik 2125 5043 Erkenntnistheorie 3 2126 5049 Mäeutik 2 4052 Logik 5052 Wissenschaftstheorie 5216 Bioethik 5259 Der Wiener Kreis 2133 5022 Glaube und Wissen 2134 4630 Die 3 Kritiken voraussetzen Vorgänger Nachfolger 5001 5041 5043 5049 5216 5052 5259 hören MatrNr VorlNr 26120 5001 27550 4052 28106 5041 5052 5216 29120 5049 25403 5022 Assistenten PerslNr Name Fachgebiet Boss 3002 Platon Ideenlehre 2125 3003 Aristoteles Syllogistik 3004 Wittgenstein Sprachtheorie 2126 3005 Rhetikus Planetenbewegung 2127 3006 Newton Keplersche Gesetze 3007 Spinoza Gott und Natur Lesen steckt in Vorlesungen arbeitetFür steckt in Assistenten prüfen MatrNr VorlNr PersNr Note 28106 5001 2126 1 25403 5041 2125 2 Datenbanken, WS 12/13 Kapitel 5: SQL2

6 Relationale Invarianten
Integritätsbedingungen des Relationenmodells Primärschlüsselbedingung (Entity-Integrität) Eindeutigkeit des Primärschlüssels keine Nullwerte! Referentielle Integrität: Darstellung von Beziehungen durch Fremdschlüssel (foreign key): Attribut, das in Bezug auf den Primärschlüssel einer anderen (oder derselben) Relation definiert ist zugehöriger Primärschlüssel muss existieren, d.h. zu jedem Wert (ungleich Null) eines Fremdschlüsselattributs einer Relation R2 muss ein gleicher Wert des Primärschlüssels in irgendeinem Tupel von Relation R1 vorhanden sein Datenbanken, WS 12/13 Kapitel 5: SQL2

7 Relationale Invarianten (1)
Fremdschlüssel und zugehöriger Primärschlüssel tragen wichtige interrelationale Informationen sie sind auf dem gleichen Wertebereich definiert sie gestatten die Verknüpfung von Relationen mit Hilfe von Relationenoperationen Fremdschlüssel können Nullwerte aufweisen, wenn sie nicht Teil eines Primärschlüssels sind. ein Fremdschlüssel ist „zusammengesetzt“, wenn der zugehörige Primärschlüssel „zusammengesetzt“ ist Eine Relation kann mehrere Fremdschlüssel besitzen, die die gleiche oder verschiedene Relationen referenzieren Zyklen sind möglich (geschlossener referentieller Pfad) Eine Relation kann zugleich referenzierende und referenzierte Relation sein („self-referencing table“). Datenbanken, WS 12/13 Kapitel 5: SQL2

8 SQL: DDL Anweisungen DDL-Spezifikation in SQL bei CREATE TABLE:
CREATE TABLE Assistenten (PersNr INT PRIMARY KEY, Name VARCHAR2 (100) NOT NULL, Fachgebiet VARCHAR2(100), Boss INT REFERENCES Professoren(PersNr)); Assistenten PersNr Name Fachgebiet Boss 3002 Platon Ideenlehre 2125 3003 Aristoteles Syllogistik 3004 Wittgenstein Sprachtheorie 2126 3005 Rhetikus Planetenbewegung 2127 3006 Newton Keplersche Gesetze 3007 Spinoza Gott und Natur Professoren PersNr Name Rang Raum 2125 Sokrates C4 226 2126 Russel 232 2127 Kopernikus C3 310 2133 Popper 52 2134 Augustinus 309 2136 Curie 36 2137 Kant 7 in VARCHAR2 werden nachfolgende Leerzeichen so erhalten, wie sie zugewiesen werden Der Zusatz on delete set null löscht die Referenz auf den Professor, falls der referenzierte Datensatz gelöscht wird (Integritätsbedingung: der referenzierte Professor ist Boss). Datenbanken, WS 12/13 Kapitel 5: SQL2

9 (Einfache) Datendefinition in SQL
CREATE TABLE <tablename> ( <columnname> <Datentyp> <Constraint>, <columnname2> …, … ) Wichtige Datentypen in Oracle: varchar2 (n) für Strings variabler Länge NUMBER(p,s) für Zahlen mit der angegebenen Genauigkeit PLS_INTEGER für Integerwert (bessere Performanz) blob oder raw für sehr große binäre Daten clob für sehr große String-Attribute date für Datumsangaben xml für XML-Dokumente … NUMERIC mit vorgegebener/variabler Nachkommastellenzahl Datenbanken, WS 12/13 Kapitel 5: SQL2

10 PRIMARY KEY für den Primärschlüssel
Constraints Mehr zu Constraints im Kapitel Integritätsbedingungen hier nur kurz die wichtigsten: PRIMARY KEY für den Primärschlüssel REFERENCES rel(col) für einen Fremdschlüssel, der auf die Relation rel und die Spalte col zeigt UNIQUE wenn es keine Duplikate in der Spalte geben darf (PRIMARY KEY ist automatisch UNIQUE) NOT NULL wenn Nullwerte nicht zugelassen sind Datenbanken, WS 12/13 Kapitel 5: SQL2

11 ALTER TABLE <table_name> RENAME TO <new_table_name>;
Schemaänderungen ALTER TABLE <table_name>  RENAME TO <new_table_name>; Beispiel: ALTER TABLE suppliers  RENAME TO vendors; Statt RENAME TO gibt es auch eine Reihe anderer Änderungsmöglichkeiten z.B. ADD <column> <Datentyp> <Constraint> MODIFY <column> <neuer_Datentyp> <neues_Constraint> DROP <column> RENAME COLUMN <column> TO <neuer_Name> Datenbanken, WS 12/13 Kapitel 5: SQL2

12 Veränderung am Datenbestand
Studenten MatrNr Name Semester 29120 Theophrastos 2 29555 Feuerbach 28121 Archimedes - Einfügen von Tupeln: insert into Studenten (MatrNr, Name) values (28121, 'Archimedes'); insert into hören select MatrNr, VorlNr from Studenten, Vorlesungen where Titel= 'Logik' ; Null-Wert Datenbanken, WS 12/13 Kapitel 5: SQL2

13 Veränderungen am Datenbestand
Löschen von Tupeln delete Studenten where Semester > 13; Verändern von Tupeln update Studenten set Semester = Semester + 1; Datenbanken, WS 12/13 Kapitel 5: SQL2

14 CREATE TABLE Assistenten
(PersNr INT PRIMARY KEY, Name VARCHAR2 (100) NOT NULL, Fachgebiet VARCHAR2(100), Boss INT REFERENCES Professoren(PersNr)); Aufgabe: Denken Sie sich eine Insert, eine Delete und eine Update Anweisung aus, die vom System abgelehnt werden. (Jeder für sich mit Zettel und Stift; 5 min) Zusatzaufgabe: Denken Sie sich ein Alter Table aus, dass vom System abgelehnt wird Assistenten PersNr Name Fachgebiet Boss 3002 Platon Ideenlehre 2125 3003 Aristoteles Syllogistik 3004 Wittgenstein Sprachtheorie 2126 3005 Rhetikus Planetenbewegung 2127 3006 Newton Keplersche Gesetze 3007 Spinoza Gott und Natur Professoren PersNr Name Rang Raum 2125 Sokrates C4 226 2126 Russel 232 2127 Kopernikus C3 310 2133 Popper 52 2134 Augustinus 309 2136 Curie 36 2137 Kant 7 in VARCHAR2 werden nachfolgende Leerzeichen so erhalten, wie sie zugewiesen werden Der Zusatz on delete set null löscht die Referenz auf den Professor, falls der referenzierte Datensatz gelöscht wird (Integritätsbedingung: der referenzierte Professor ist Boss). Datenbanken, WS 12/13 Kapitel 5: SQL2

15 CREATE TABLE Sekretärin (PersNr INT PRIMARY KEY, …
Bootstrapping CREATE TABLE Sekretärin (PersNr INT PRIMARY KEY, … Boss INT REFERENCES Professor(PersNr)); CREATE TABLE Professor Sekräterin INT REFERENCES Sekretärin(PersNr)); Was geht da schief? Welche Tabelle lege ich zuerst an? Welche Daten füge ich zuerst ein? Datenbanken, WS 12/13 Kapitel 5: SQL2

16 Bootstrapping (Lösungen)
ALTER TABLE MODIFY COLUMN Boss INT REFERENCES Professor(PersNr); Bei der Datenmodellierung darauf achten, solche zyklischen Abhängigkeiten zu vermeiden Transaktionen (s. spätere Kapitel) Es werden mehrere Operationen gleichzeitig ausgeführt Insert into Sekretärin values (4, …, Null); Insert into Professor values (7, …, 4); Update Sekretärin Set Boss = 7 Where PersNr = 4 ; Datenbanken, WS 12/13 Kapitel 5: SQL2

17 Nicht alle Versionen von SQL sind identisch
Varianten von SQL Nicht alle Versionen von SQL sind identisch Neben syntaktischen Varianten sind insbesondere die verschiedenen Join Operatoren und Lösungen für das Rekursionsproblem relevant. Achtung: Benutzen Sie in der Klausur ausschließlich Standardsyntax !!! Datenbanken, WS 12/13 Kapitel 5: SQL2

18  Joins in SQL-92 cross join: Kreuzprodukt select * from R1, R2;
natural join: natürlicher Join Join oder inner join: Theta-Join left, right oder full outer join: äußerer Join union join: Vereinigungs-Join (wird hier nicht vorgestellt)

19  Inner Join Anfrage: welcher Professor bietet welche Vorlesungen an?
SELECT p.Name, v.Name FROM Professoren p JOIN Vorlesungen v ON p.PersNr = v.gelesenVon ; FROM Professoren p, Vorlesungen v WHERE p.PersNr = v.gelesenVon ; Datenbanken, SS 12 Kapitel 2: SQL Anfragen

20  Natural Join Anfrage: Welcher Student hört welche Vorlesung?
SELECT Studenten.Name, Vorlesungen.Name FROM Studenten NATURAL JOIN hören NATURAL JOIN Vorlesungen ; SELECT s.Name, v.Name FROM Studenten s, hören h, Vorlesungen v WHERE s.MatrNr = h.MatrNr AND h.VorlNr = v.vorlNr ; Datenbanken, SS 12 Kapitel 2: SQL Anfragen

21  Cross Join Anfrage: alle Paare "Professor – Student" :
SELECT Professoren.Name, Studenten.Name FROM Professoren CROSS JOIN Studenten ; SELECT p.Name, s.Name FROM Professoren p, Studenten s ; Datenbanken, SS 12 Kapitel 2: SQL Anfragen

22 Outer Joins: Left Outer Join
 SELECT p.PersNr, p.Name, f.PersNr, f.Note, f.MatrNr, s.MatrNr, s.Name FROM Professoren p LEFT OUTER JOIN ( prüfen f LEFT OUTER JOIN Studenten s ON f.MatrNr = s.MatrNr ) ON p.PersNr = f.PersNr ; p.PersNr p.Name f.PersNr f.Note f.MatrNr s.MatrNr s.Name 2126 Russel 1 28106 Carnap 2125 Sokrates 2 25403 Jonas 2137 Kant 27550 Schopenhauer 2136 Curie Ø … Datenbanken, SS 12 Kapitel 2: SQL Anfragen

23 Outer Joins: Right Outer Join
 Outer Joins: Right Outer Join SELECT p.PersNr, p.Name, f.PersNr, f.Note, f.MatrNr, s.MatrNr, s.Name FROM Professoren p RIGHT OUTER JOIN (prüfen f RIGHT OUTER JOIN Studenten s ON f.MatrNr = p.MatrNr) ON p.PersNr = f.PersNr ; p.PersNr p.Name f.PersNr f.Note f.MatrNr s.MatrNr s.Name 2126 Russel 1 28106 Carnap 2125 Sokrates 2 25403 Jonas 2137 Kant 27550 Schopenhauer Ø 26120 Fichte … Datenbanken, SS 12 Kapitel 2: SQL Anfragen

24  Outer Joins: Full Outer Join
SELECT p.PersNr, p.Name, f.PersNr, f.Note, f.MatrNr, s.MatrNr, s.Name FROM Professoren p FULL OUTER JOIN (prüfen f FULL OUTER JOIN Studenten s ON f.MatrNr = s.MatrNr) ON p.PersNr = f.PersNr ; p.PersNr p.Name f.PersNr f.Note f.MatrNr s.MatrNr s.Name 2126 Russel 1 28106 Carnap 2125 Sokrates 2 25403 Jonas 2137 Kant 27550 Schopenhauer Ø 26120 Fichte … 2136 Curie Datenbanken, SS 12 Kapitel 2: SQL Anfragen

25 Outer Joins: Oracle-Syntax
 Anfrage: welche Studenten hören welche Vorlesungen SELECT * FROM Studenten LEFT OUTER JOIN hören USING (MatrNr) FROM Studenten s, hören h WHERE s.MatrNr = h.MatrNr (+) Datenbanken, SS 12 Kapitel 2: SQL Anfragen

26  Äußere Joins select p.PersNr, p.Name, f.PersNr, f.Note, f.MatrNr,
s.MatrNr, s.Name from Professoren p left outer join (prüfen f left outer join Studenten s on f.MatrNr= s.MatrNr) on p.PersNr=f.PersNr; PersNr p.Name f.PersNr f.Note f.MatrNr s.MatrNr s.Name 2126 Russel 1 28106 Carnap 2125 Sokrates 2 25403 Jonas 2137 Kant 27550 Schopen-hauer 2136 Curie -

27  Äußere Joins select p.PersNr, p.Name, f.PersNr, f.Note, f.MatrNr,
s.MatrNr, s.Name from Professoren p right outer join (prüfen f right outer join Studenten s on f.MatrNr= s.MatrNr) on p.PersNr=f.PersNr; PersNr p.Name f.PersNr f.Note f.MatrNr s.MatrNr s.Name 2126 Russel 1 28106 Carnap 2125 Sokrates 2 25403 Jonas 2137 Kant 27550 Schopen-hauer - 26120 Fichte

28  Äußere Joins select p.PersNr, p.Name, f.PersNr, f.Note, f.MatrNr,
s.MatrNr, s.Name from Professoren p full outer join (prüfen f full outer join Studenten s on f.MatrNr= s.MatrNr) on p.PersNr=f.PersNr;

29 p.PersNr p.Name f.PersNr f.Note f.MatrNr s.MatrNr s.Name 2126 Russel 1 28106 Carnap 2125 Sokrates 2 25403 Jonas 2137 Kant 27550 Schopen-hauer - 26120 Fichte 2136 Curie

30  Rekursion select Vorgänger from voraussetzen, Vorlesungen
where Nachfolger= VorlNr and Titel= `Der Wiener Kreis´

31  Der Wiener Kreis Wissenschaftstheorie Bioethik Erkenntnistheorie
Mäeutik Grundzüge

32  Rekursion select v1.Vorgänger
from voraussetzen v1, voraussetzen v2, Vorlesungen v where v1.Nachfolger= v2.Vorgänger and v2.Nachfolger= v.VorlNr and v.Titel=`Der Wiener Kreis´

33 Vorgänger des „Wiener Kreises“ der Tiefe n
 Vorgänger des „Wiener Kreises“ der Tiefe n Wollen wir das wirklich? select v1.Vorgänger from voraussetzen v1  voraussetzen vn_minus_1 voraussetzen vn, Vorlesungen v where v1.Nachfolger= v2.Vorgänger and vn_minus_1.Nachfolger= vn.Vorgänger and vn.Nachfolger = v.VorlNr and v.Titel= `Der Wiener Kreis´

34 Grundproblem: Transitive Hülle
 transA,B(R)= {(a,b)  k  IN (1, ..., k  R ( 1.A= 2.B   k-1.A= k.B  1.A= a  k.B= b))}

35  Der Wiener Kreis Wissenschaftstheorie Bioethik Erkenntnistheorie
Mäeutik Grundzüge

36 Die connect by-Klausel (Oracle)
 Grundzüge Ethik Erkenntnistheorie Wissenschaftstheorie select Titel from Vorlesungen where VorlNr in (select Vorgänger from voraussetzen connect by Nachfolger= prior Vorgänger start with Nachfolger= (select VorlNr where Titel= `Der Wiener Kreis´));

37 Rekursion in DB2/SQL99: gleiche Anfrage
 with TransVorl (Vorg, Nachf) as (select Vorgänger, Nachfolger from voraussetzen union all select t.Vorg, v.Nachfolger from TransVorl t, voraussetzen v where t.Nachf= v.Vorgänger) select Titel from Vorlesungen where VorlNr in (select Vorg from TransVorl where Nachf in (select VorlNr from Vorlesungen where Titel= `Der Wiener Kreis´) )

38  zuerst wird eine temporäre Sicht TransVorl mit der with-Klausel angelegt Diese Sicht TransVorl ist rekursiv definiert, da sie selbst in der Definition vorkommt Aus dieser Sicht werden dann die gewünschten Tupel extrahiert Ergebnis ist natürlich wie gehabt

39 Fazit Rekursion/transitive Hülle
 In SQL nur mühsam lösbar Vorhandene Lösungen sind technologieabhängig Die praktisch beste Lösung ist fast immer das Ändern der Datenstruktur oder das Anlegen von Hilfstabellen voraussetzen_rec Vorgänger Nachfolger 5001 5041 5043 5049 5216 5052 5259 5001 5216 5052 5043 5259 5041 Achtung! Solche Datenstrukturen sind oft schwer aktuell zu halten -> Datenintegrität Datenbanken, SS 12 Kapitel 2: SQL Anfragen

40 Syntaktische Beschreibung einer Select Anweisung
"Grobsyntax": select_block { { UNION | INTERSECT | EXCEPT } [ALL] select_block ...} [ORDER BY result_column [ASC | DESC] {, result_column [ASC | DESC] …} mit select_block ::= SELECT [ALL | DISTINCT] {column | {expression [AS result_column]}} {, {column | {expression [AS result_column]}} …} FROM table [correlation_var] {, table [correlation_var] …} [WHERE search_condition] [GROUP BY column {, column …} [HAVING search_condition] ] Datenbanken, SS 12 Kapitel 2: SQL Anfragen

41 Typische Select-Pattern
Paare von gleichartigen Objekten (z.B. Welche Paare von Studenten haben …?) SELECT a1.name, a2.name FROM a a1, a a2 WHERE a1.ID < a2.ID AND …. Aggregation (z.B. Wer hört wie viele Vorlesungen?) SELECT a.name, aggr(b.ID) FROM a,b WHERE a.ID=b.Fkey GROUP BY a.name Choosing group (z.B. Wer hört mehr als zwei Vorlesungen?) SELECT a.name FROM a,b WHERE a.ID=b.Fkey GROUP BY a.name HAVING … Verhindert, dass Paare zweimal vorkommen Datenbanken, WS 12/13 Kapitel 5: SQL2

42 Leider nicht durch den Standard vorgesehen!!!
Doppelte Aggregation Double aggregation ( z.B. Wie viele Vorlesungen hören Studenten im Durchschnitt?) Warum doppelt? Ich muss erst die Vorlesungen zählen und dann den Durchschnitt bestimmen. Einfachste Variante: SELECT aggr1(aggr2(b.ID)) FROM a,b WHERE a.ID=b.Fkey GROUP BY a.ID System unabhängig: SELECT aggr1(t.temp) FROM (SELECT aggr2 AS temp FROM a,b WHERE a.ID=b.Fkey GROUP BY a.ID) t Leider nicht durch den Standard vorgesehen!!! Datenbanken, WS 12/13 Kapitel 5: SQL2

43 Choice-by-aggregate (z.B. Welche Vorlesungen haben die meisten SWS?) SELECT a.name, x FROM a WHERE x = ( SELECT aggr(x) FROM a) Allerdings müssen beide a exakt identisch sein (inkl. WHERE, GROUP BY und HAVING Klauseln), sonst kann es zu einem Mismatch kommen. Bei komplexen a kann es sich daher lohnen eine View anzulegen (Kap. 8) Datenbanken, WS 12/13 Kapitel 5: SQL2

44 Constraints and Views... ..to be continued.
Datenbanken, WS 12/13 Kapitel 5: SQL2