Christine Apfel, DESY, Juni 2011

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1 Christine Apfel, DESY, Juni 2011
SQL I - Basiswissen Christine Apfel, DESY, Juni 2011

2 SQL Schulung Übersicht I
Relationale Datenbanken Einführung Terminologie Eigenschaften SQL-Anweisungen Select Klausel From Klausel Where Klausel Vergleichsoperatoren Logische Operatoren Single Row- Funktionen (teilweise Oracle spezifisch) Aggregatfunktionen

3 SQL Schulung Übersicht II
Datengruppen GROUP BY-Klausel HAVING-Klausel Joins Natural Joins Inner Joins und Outer Joins Left Outer Joins Right Outer Joins Full Outer Joins Kartesische Produkte Cross Joins

4 SQL Schulung Übersicht III
Subselects (Unterabfragen) Single Row Unterabfragen Gruppenfunktionen Multiple Row Unterabfragen Mengenoperatoren UNION / UNION ALL INTERSECT MINUS Richtlinien

5 SQL Schulung Übersicht IV
DDL-Anweisungen Datenbankobjekte Tabellen erstellen (CREATE TABLE-Anweisung) Datentypen und Constraints Tabellendefinition ändern (ALTER TABLE-Anweisung) Tabellen löschen (DROP TABLE-Anweisung) DML-Anweisungen INSERT-Anweisung UPDATE-Anweisung DELETE-Anweisung TRUNCATE-Anweisung COMMIT- u. ROLLBACK-Anweisung

6 SQL Schulung Übersicht V
weitere Schemaobjekte Views Sequences Pseudospalten Indizes Synonyme Data Dictionary

7 Einführung SQL Schulung: Kapitel 1

8 Relationale Datenbanken - Konzept
Dr. E.F. Codd entwickelte das relationale Modell für Datenbank-Systeme 1970 Relation ist Grundlage für das relationale Datenbank-Management-System (RDBMS) Komponenten des relationalen Modells sind: Relationen (Zusammenstellung von Objekten) Menge von Operatoren, mit denen die Relationen bearbeitet werden Datenintegrität für Korrektheit und Konsistenz

9 Datenbanksysteme DBMS Datenbank
organisiert intern die strukturierte Speicherung der Daten gemäß Datenmodell kontrolliert alle lesenden u. schreibenden Zugriffe stellt DB-Anfragesprache (SQL) Datenbank die Daten die Datenbeschreibung (Data Dictionary)

10 Relationale Datenbanken - Definition
Eine relationale Datenbank ist eine Zusammenstellung von Relationen oder zweidimensionalen Tabellen

11 A1 A2 … An Wert 1 Wert 2 Wert 3 Wert 4 Relation / Tabelle
Relationenname Attribute / Felder / Spalten Tabelle 1 Relationenschema A1 A2 … An Wert 1 Wert 2 Wert 3 Wert 4 Tupel/ Zeilen

12 Entity-Relationship-Modell
beschreibt Ausschnitt der „realen“ Welt Daten werden in Entitys unterteilt Zwischen verschiedenen Entitys gibt es Beziehungen (Relationship) keine Abbildung von ausgeführten Aktivitäten (siehe UML)

13 ER-Grundlagen I Entität (Entity) Objekt der „realen“ Welt
Entitätstyp Typisierung gleichartiger Entitäten Beziehung (Relationship) semantische Beziehung zwischen Entitäten Beziehungstyp Typisierung gleichartiger Beziehungen Kardinalität mögliche Anzahl der an einer Beziehung beteiligten Entitäten

14 ER-Grundlagen II Attribut / identifizierende Attribute Eigenschaft eines Entitätstyps identifizierende Attribute Attribut o. Attributkombination eines Entitättyps Beziehungstyp mit Attributen (m:n-Beziehungen)

15 ER-Modelle

16 Rel. Datenbanken - Terminologie
Zeile (Tupel; Schlüssel-Wert-Paar) ← Entität Spalte ← Attribut Primärschlüssel Fremdschlüssel sonstige Feld

17 Relationale DBMS Eigenschaften
Kann durch Ausführen von SQL-Anweisungen gelesen und bearbeitet werden Enthält eine Zusammenstellung von Tabellen ohne physische Zeiger Verwendet eine Menge von Operatoren Sicherheitsfunktionen (Zugriff auf Daten und deren Benutzung) Das DB-Mangement System SGA (System Global Area) Benutzertabellen und Data Dictionary

18 SQL Structured Query Language: Datenmanipulationssprache (DML)
SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE Datendefinitionssprache (DDL) CREATE, ALTER, DROP, RENAME, TRUNCATE, COMMENT Transaktionssteuerung COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT Datenkontrollsprache (DCL) GRANT, REVOKE

19 SELECT-Klausel SQL Schulung: Kapitel 2

20 SELECT - Anweisung Abruf von Informationen aus der Datenbank
Projektion SELECT-Klausel Join FROM-Klausel Selektion WHERE-Klausel

21 SELECT-Basis-Syntax SELECT * | { [DISTINCT] column|expression [alias]
} * FROM table;

22 SELECT Beispiele SELECT * FROM departments;
DEPARTMENT_ID DEPARTMENT_NAME MANAGER_ID LOCATION_ID Administration Marketing Purchasing Human Resources Shipping IT

23 SELECT Beispiele II SELECT department_id, location_id
FROM departments; DEPARTMENT_ID LOCATION_ID

24 SELECT Beispiele III SELECT department_id “Dep-id“, location_id “Loc-id“ FROM departments; Dep-id Loc-id

25 SQL Beispiele IV (Alias)
select d.department_id "Dep-id", d.location_id "Loc-id" from departments d; Dep-id Loc-id Hinweis: Bei Oracle kann in der „SELECT-Klausel“ auch AS verwendet werden. SELECT department_is AS Department, location_id AS Location

26 SQL-Anweisungen erstellen
in SQL Anweisungen wird nicht zwischen Gross- und Kleinschreibung unterschieden SQL-Anweisungen können aus einer oder mehrerer Zeilen bestehen Schlüsselwörter dürfen nicht abgekürzt oder auf mehrere Zeilen verteilt werden Einrückungen verbessern die Lesbarkeit ! Semikolon (;) am Ende der Anweisung ! Wo ?

27 Exkurs SQL Developer

28 Arithmetische Ausdrücke
Arithmetische Operatoren +, -, *, / Datentypen: NUMBER u. DATE in jeder Klausel einer SQL-Anweisung verwendbar, ausgenommen FROM Punkt-Rechnung vor Strichrechnung Auswertunsrichtung: von links nach rechts bei gleicher Priorität Klammern für Umgehung der Prioritätsregeln

29 Arithmetische Operatoren Beispiele
SELECT last_name, salary, salary + 300 FROM employees; SELECT last_name, salary, 12*salary+100 SELECT last_name, salary, 12*(salary+100)

30 Nullwerte definieren ein Nullwert steht für einen nicht verfügbaren, nicht zugewiesenen, unbekannten oder nicht anwendbaren Wert. nicht zu verwechseln mit der Zahl Null (0) nicht zu verwechseln mit einem Leerzeichen Nullwert für alle Spalten und Datentypen möglich bestimmte Constraints verbieten Nullwerte

31 Nullwerte Beispiel SELECT last_name, job_id, commission_pct FROM employees; LAST_NAME JOB_ID SALARY COMMISSION_PCT OConnell SH_CLERK Grant SH_CLERK Vargas ST_CLERK Russell SA_MAN ,4 Partners SA_MAN ,3

32 Nullwerte in arithm. Ausdrücken
arithmetische Ausdrücke, die einen Nullwert benutzen, liefern einen Nullwert SELECT last_name, 12*salary*commission_pct FROM employees; LAST_NAME JOB_ID *SALARY*COMMISSION_PCT OConnell SH_CLERK Grant SH_CLERK Vargas ST_CLERK Russell SA_MAN Partners SA_MAN Errazuriz SA_MAN

33 Verkettungsoperatoren
verknüpfen Spalten oder Zeichenfolgen mit anderen Spalten oder Zeichenfolgen wird durch 2 senkrechte Striche (||) dargestellt erstellt eine Ergebnisspalte Nullwerte werden ignoriert z.B.: LAST_NAME || NULL ergibt LAST_NAME

34 Literale Zeichenfolgen
Ein Literal ist ein Zeichen, eine Zahl oder ein Datum in einer SELECT-Klausel Literale Datums- und Zeichenwerte müssen in Hochkommata (' ') gesetzt werden Jede Zeichenfolge wird für jede zurückgegebene Zeile einmal ausgegeben keine Spalten !!!

35 Verkettungsoperatoren u. Literale Beispiel
SELECT '[' || employee_id || ']' || first_name || ' ' || last_name "Employee" FROM employees; Employee [198] Donald OConnell [199] Douglas Grant [200] Jennifer Whalen …

36 DISTINCT zum Ausblenden von mehrfach vorhandenen Zeilen
gültig für alle Spalten der Projektion SELECT department_id FROM employees; vs. SELECT DISTINCT department_id

37 Tabellenstruktur Welche Spalten gibt es in der Tabelle?
Welche Datentypen wurden verwendet? Welche NOT-NULL Constraints liegen vor? DESC(RIBE) tabellen-name

38 DESCRIBE Beispiel desc employees; Name Null Type
EMPLOYEE_ID NOT NULL NUMBER(6) FIRST_NAME VARCHAR2(20) LAST_NAME NOT NULL VARCHAR2(25) NOT NULL VARCHAR2(25) PHONE_NUMBER VARCHAR2(20) HIRE_DATE NOT NULL DATE JOB_ID NOT NULL VARCHAR2(10) SALARY NUMBER(8,2) COMMISSION_PCT NUMBER(2,2) MANAGER_ID NUMBER(6) DEPARTMENT_ID NUMBER(4)

39 SQL-Schulung Kapitel: 3
WHERE-Klausel SQL-Schulung Kapitel: 3

40 Syntax WHERE-Klausel SELECT * | {
[DISTINCT] column|expression [alias] } * FROM table; [ WHERE condition(s)]; WHERE schränkt die Abfrage auf die Zeilen ein, die eine Bedingung erfüllen condition besteht aus Spaltennamen, Ausdrücken, Konstanten und einem Vergleichsoperator

41 WHERE-Klausel Beispiel
SELECT employee_id, last_name, job_id, department_id FROM employees WHERE department_id = 90; EMPLOYEE_ID LAST_NAME JOB_ID DEPARTMENT_ID King AD_PRES 90 Kochhar AD_VP De Haan AD_VP

42 Zeichenfolgen und Datumsangaben
Zeichenfolgen und Datumswerte werden in Hochkommata gesetzt Bei Zeichenwerten wird die Gross/Kleinschreibung beachtet Datumswerte sind formatabhängig Defaultformat: DD-MON-YY Beispiel: SELECT last_name, job_id, department_id FROM employees WHERE last_name = 'Whalen'; != last_name = 'WHALEN' WHERE hire_date = '17-SEP-87';

43 Vergleichsoperatoren
Bedeutung = Gleich > Grösser als >= Grösser/gleich < Kleiner als <= Kleiner/gleich <> Ungleich BETWEEN…AND… Zwischen zwei Werten (Werte eingeschlossen) IN(set) Entspricht einem Wert aus einer Werteliste LIKE Entspricht einem Zeichenmuster IS NULL bzw. IS NOT NULL Ist ein Nullwert bzw. ist kein Nullwert

44 Syntax Vergleichsoperatoren
… WHERE expr operator value Beispiele: … WHERE salary >= 6000 … WHERE last_name LIKE 'Smi%' … WHERE salary BETWEEN 2000 AND 4000 … WHERE last_name BETWEEN 'King' AND 'Smith' … WHERE department_id IN (30,50) … WHERE last_name IN ('Hartstein', 'Vargas') … WHERE commission_pct IS NULL

45 Vergleichsoperator LIKE
Symbole _ und % beliebig kombinierbar ESCAPE-Identifier, um nach Symbolen zu suchen Beispiel: ... WHERE last_name LIKE '_o%' ... WHERE job_id LIKE '%SA\_%' ESCAPE '\'

46 Logische Operatoren Operator Bedeutung AND
Gibt TRUE zurück, wenn jede der durch AND kombinierten Bedingungen wahr ist OR Gibt TRUE zurück, wenn eine der durch OR kombinierten Bedingungen wahr ist NOT Gibt TRUE zurück, wenn die nachfolgende Bedingung falsch ist

47 AND-Operator AND fordert, dass beiden Komponenten der Bedingung wahr sind AND-Wahrheitstafel AND TRUE FALSE NULL

48 OR-Operator OR fordert, dass eine Komponente der Bedingung wahr ist
OR-Wahrheitstafel OR TRUE FALSE NULL

49 NOT-Operator NOT negiert das Ereignis
kann mit IN, BETWEEN, LIKE etc. kombiniert werden NOT-Wahrheitstafel NOT TRUE FALSE NULL

50 Prioritätsregeln } } Priorität Operator(en) 1 Arithmetische Operatoren
2 Verkettungsoperator 3 Vergleichsoperator 4 IS [NOT] NULL, LIKE, [NOT] IN 5 [NOT] BETWEEN 6 Ungleich 7 Logischer Operator NOT 8 Logischer Operator AND 9 Logischer Operator OR } SELECT } W H E R E

51 Prioritätsregeln Beispiele
SELECT last_name, job_id, salary FROM employees WHERE job_id = 'SA_REP' OR job_id = 'AD_PRES' AND salary > 15000; WHERE (job_id = 'SA_REP' OR job_id = 'AD_PRES‘) oder

52 Syntax ORDER BY-Klausel
SELECT expr FROM table [WHERE condition(s)] [ORDER BY {column, expr, num.position} [ASC|DESC]] sortieren der abgerufenen Zeilen ASC: aufsteigende Reihenfolge, Default DESC: absteigende Reihenfolge steht am Ende der SELECT-Anweisung expr muss Sortierspalte nicht beeinhalten

53 Sortieren In absteigender Reihenfolge sortieren:
… ORDER BY hire_date DESC; Nach Spalten Alias sortieren: … ORDER BY annsal; Nach mehreren Spalten sortieren: … ORDER BY department_id, salary DESC; Nach numerischer Position sortieren: … ORDER BY 2 DESC

54 Austauschvariablen Syntax: &variablenname bzw. '&variablenname ‘
Benutzer wird zur Eingabe aufgefordert Überall im SELECT-Statement erlaubt WHERE-Klausel mit variablen Bedingungen SELECT-Klausel mit variablen Spalten ORDER BY-Klausel mit variablen Sortierkriterium etc. &&variablenname für Wiederverwendbarkeit

55 Austauschvariablen Beispiele
SELECT employee_id, last_name, salary, department_id FROM employees WHERE employee_id = &employee_num; SELECT employee_id, last_name, job_id, &col WHERE &condition ORDER BY &order_column; SELECT employee_id, last_name, job_id, &&col ORDER BY &col;

56 DEFINE / UNDEFINE DEFINE employee_num = 200
SELECT employee_id, last_name, salary, department_id FROM employees WHERE employee_id = &employee_num; UNDEFINE employee_num

57 Hinweise SELECT * FROM employees
WHERE last_name = &name; Benutzer muss für name 'irgendwas' eingeben vs. WHERE last_name = '&name'; Benutzer muss für name irgendwas eingeben

58 Single Row Funktionen SQL Schulung: Kapitel 4

59 SQL-Funktionen (Oracle)
Bearbeitung von Datenwerten Single Row-Funktionen numerische datumsbezogene Funktionen dienen folgenden Zwecken: Berechnungen mit Daten durchführen Einzelne Datenelemente ändern Ausgabe für Zeilengruppen bearbeiten Datumswerte und Zahlen für die Anzeige formatieren Spaltendatentypen konvertieren Multiple Row-Funktionen (→ Aggregatfunktionen)

60 Single Row-Funktionen
bearbeiten Datenelemente akzeptieren Argumente und geben einen Wert zurück bearbeiten jede zurückgegebene Zeile geben ein Ergebnis pro Zeile zurück können den Datentyp ändern können verschachtelt sein akzeptieren Spalten oder Ausdrücke als Argumente function_name [(arg1, arg2, …)]

61 SR-Funktionen -Funktionalität
jede von der Abfrage zurückgegebene Zeile wird bearbeitet pro Zeile wird ein Ergebnis zurückgegeben der zurückgegebene Datenwert kann einen anderen Datentyp haben als der referenzierte Wert die Funktionen erwarten möglicherweise ein oder mehrere Argumente sie können in SELECT-, WHERE- und ORDER BY-Klauseln verwendet, sowie verschachtelt werden

62 Single Row-Funktionen
Zeichenfunktionen akzeptieren Zeichenwerte und liefern Zeichen- oder numerische- Werte zurück numerische Funktionen akzeptieren numerische Werte und geben numerische Werte zurück Datumsfunktionen bearbeiten Werte vom Datentyp DATE. Zurückgegeben wird ein DATE mit einer Ausnahme ein NUMBER. Konvertierungsfunktionen konvertieren Werte von einem Datentyp in einen anderen Allgemeine Funktionen NVL, NVL2, NULLIF, COALESCE, CASE und DECODE

63 Zeichenfunktionen I Funktionen zur Umwandlung der Groß/Kleinschreibung
Zweck LOWER(column|expr) Konvertiert alphanum. Zeichenwerte in Kleinbuchstaben UPPER(column|expr) Konvertiert alphanum. Werte in Grossbuchstaben INITCAP(column|expr) Konvertiert alphanum. Werte in Groß-schreibung, wobei der 1.Buchstabe groß, alles folgende kleingeschrieben wird

64 Zeichenfunktionen II Funktionen zum Bearbeiten von Zeichen Funktion
Zweck CONCAT (col1|expr1, col2|expr2 ) Verkettet den 1. Zeichenwert mit dem 2. Entspricht ||-Operator SUBSTR(column|expr,m[,n]) Gibt bestimmte Zeichen aus einem Zeichenwert zurück. Die zurückgegebene Teilzeichenfolge beginnt bei der Zeichenposition m und ist n Zeichen lang. LENGTH(column|expr) Liefert die Anzahl der Zeichen i. Ausdruck INSTR(column|expr,‘string‘, [,m],[n]) Gibt die numerische Position einer benannten Zeichenfolge zurück. Optional kann mit m die Position angegeben werden, wo die Suche beginnen soll. n Default m,n=1

65 Zeichenfunktionen II-Fortsetzung
Zweck LPAD(column|expr,n,‘string‘) RPAD(column|expr,n,‘string‘) Füllt den Zeichenwert rechts- bzw. linksbündig bis zur Zeichenposition n mit Leerzeichen auf. TRIM(leading|trailing|both, trim_character FROM trim_source) Ermöglicht es, Zeichen am Anfang und/oder am Ende einer Zeichenfolge abzuschneiden. Wenn trim_character oder trim_source ein Zeichenliteral ist, müssen Sie in Hochkommata gesetzt werden. REPLACE(text, search_string, replacement_string) Sucht nach einer Zeichenfolge u. ersetzt diese durch die angegebene Ersatzzeichenfolge.

66 Funktionen zur Umwandlung der Groß/Kleinschreibung Beispiele
-- Konvertiert in Kleinbuchstaben SELECT LOWER('SQL Kurs') FROM DUAL; -- Konvertiert in Grossbuchstaben SELECT UPPER('SQL Kurs') -- Konvertiert den 1.Buchstaben in Gross- -- folgende Zeichen in Kleinschreibweise SELECT INITCAP('SQL Kurs') Hinweis: die DUAL-Tabelle dient als Mittel zur Anzeige von Funktionsergebnissen -- gibt die Namen in Gross- und die job-id‘s in Kleinbuchstaben aus SELECT 'The Job-ID for ' || UPPER(last_name) || ' is ' || LOWER(job_id) AS "Employee Details" FROM employees;

67 Funktionen zur Umwandlung der Groß/Kleinschreibung Beispiele II
SELECT employee_id, last_name, department_id FROM employees WHERE last_name = 'higgins'; 0 rows selected WHERE LOWER(last_name) = 'higgins'; EMPLOYEE_ID LAST_NAME DEPARTMENT_ID Higgins 1 rows selected … WHERE UPPER(last_name) = 'HIGGINS'; … WHERE INITCAP(last_name) = 'Higgins';

68 Funkt. zur Bearbeitung von Zeichen
Beispiel Ausgabe SELECT CONCAT('Hello', 'World') FROM DUAL; HelloWorld SELECT SUBSTR('HelloWorld',1,5) Hello SELECT LENGTH('HelloWorld') 10 SELECT INSTR('HelloWorld','W') 6 SELECT LPAD(salary,10 ,'*') FROM EMPLOYEES; … *****24000 SELECT RPAD(salary,10 ,'*') … 24000***** … SELECT REPLACE ('JACK and JUE','J','BL') BLACK and BLUE SELECT TRIM ('H' FROM 'HelloWorld') elloWorld

69 Funktion z. Bearbeitung von Zeichen
SELECT employee_id, CONCAT(first_name, last_name) NAME, LENGTH (last_name), INSTR(last_name, 'a') "Contains 'a' ?" FROM employees WHERE SUBSTR(last_name, -1,1) = 'n'; EMPLOYEE_ID NAME LENGTH(LAST_NAME) Contains 'a' ? JenniferWhalen MichaelHartstein LexDe Haan DavidAustin JohnChen Jose ManuelUrman

70 Numerische Funktionen
akzeptieren numerische Werte und liefern numerische Werte zurück Funktion Zweck ROUND(column|expr, n) Rundet eine Spalte, einen Ausdruck oder einen Wert auf n Dezimalstellen. Ist kein Wert für n angegeben, wird auf einen ganzzahligen Wert gerundet. TRUNC(column|expr, n) Schneidet eine Spalte, einen Ausdruck oder einen Wert auf n Dezimalstellen ab. Ist kein Wert für n angegeben, werden die Ziffern hinter dem Dezimalkomma abgeschnitten MOD(m,n) Gibt den Rest von m geteilt durch n zurück Hinweis: MOD wird häufig verwendet um zu ermitteln, ob ein Wert gerade oder ungerade ist.

71 Numerische Funktionen Beispiele
Ausgabe SELECT ROUND(45.923,2), ROUND(45.923,0), ROUND(45.923,-1) FROM DUAL; 45, SELECT TRUNC(45.923,2), TRUNC(45.923,0), TRUNC(45.923,-1) 45, SELECT MOD(45,2), MOD(45,0), MOD(45,77), MOD(46,2)

72 Mit Datumswerten arbeiten
Oracle speichert Datumswerte im folgenden Format: Jahrhundert, Jahr, Monat, Tag, Stunde, Minute, Sekunde Default-Anzeigeformat: DD-MON-RR gültige Datumswerte liegen zwischen 1.Januar 4712 v.Chr. und dem 31.Dezember 9999 SYSDATE liefert Datum und Uhrzeit

73 Mit Datumswerten rechnen
eine Zahl addieren oder subtrahieren um einen neuen Datumswert zu erhalten Zahl ↔ Anzahl an Tagen Datum +/- Zahl = Datum zwei Datumswerte subtrahieren um die Anzahl dazwischenliegender Tage zu ermitteln Datum – Datum = Anzahl Tage Stunden zu einem Datum addieren, indem die Anzahl der Stunden durch 24 dividiert wird. Datum + Zahl/24 = Datum Arithmetische Operatoren mit Datumswerten: SELECT last_name, (SYSDATE-hire_date)/7 AS WEEKS FROM employees WHERE department_id = 90;

74 Datumsfunktionen Funktion Ergebnis MONTH_BETWEEN(d1, d2)
Berechnet die Anzahl Monate zwischen zwei Datumswerten (d1 und d2) ADD_MONTH(date,n) Addiert n Kalendermonate zu einem Datum date NEXT_DAY(date, char) Sucht nach dem 1.Auftreten des durch char angegebenen Wochentags LAST_DAY(date) Letzter Tag des Monats von date ROUND(date [, format]) Datumswert runden TRUNC(date [, format]) Datumswert abschneiden

75 Datumsfunktionen Beispiele
Ausgabe SELECT MONTHS_BETWEEN('01-SEP-95','01-JAN-94') FROM DUAL; 20 SELECT MONTHS_BETWEEN('01-JAN-94','01-SEP-95') -20 SELECT ADD_MONTHS('11-JAN-94',6) 11-JUL-94 SELECT LAST_DAY('11-FEB-94') 28-FEB-94 SELECT ROUND(SYSDATE,'MONTH'), ROUND(SYSDATE,'YEAR') FROM DUAL; wenn sysdate: 01-AUG JAN-08 SELECT TRUNC(SYSDATE,'MONTH'), TRUNC(SYSDATE,'YEAR') 01-JUL JAN-07 Hinweis: Das Ausgabeformat ist abhängig von den gesetzten Datenbankparametern!

76 Datumsfunktionen Beispiele II
SELECT employee_id EMP_ID, hire_date, TRUNC (MONTHS_BETWEEN (SYSDATE, hire_date),4) TENSURE, ADD_MONTHS(hire_date,6) REVIEW, NEXT_DAY(hire_date, 'FRIDAY') NEXTDAY, LAST_DAY(hire_date) LASTDAY FROM employees WHERE MONTHS_BETWEEN (SYSDATE, hire_date) < 91; EMP_ID HIRE_DATE TENSURE REVIEW NEXTDAY LASTDAY , ,

77 Implizite Datentypkonvertierung
bei Zuweisungen unter den folgenden Datentypen kann der Oracle-Server eine automatische Typkonvertierung vornehmen: Hinweis: Es sollte auf eine implizite Datenkonvertierung verzichtet werden, um die Zuverlässigkeit einer Anweisung zu garantieren. Von In VARCHAR2 oder CHAR NUMBER DATE VARCHAR2

78 Explizite Datentypkonvertierung
SQL stellt 3 Funktionen bereit, um einen Wert von einem Datentyp in einen anderen zu konvertieren: TO_CHAR(number|date, [fmt], [nlsparams]) Konvertiert eine Zahlen- o. Datumswert in eine VARCHAR2-Zeichenfolge nach der Formatmaske fmt. numerische Werte: nlsparams gibt die folgenden Zeichen an, die von Zahlenformatelementen zurückgegeben werden: Dezimalzeichen Gruppentrennzeichen lokales Währungszeichen internationales Währungszeichen Ohne nlsparams wird der Defaultwert der Session verwendet

79 Explizite Datentypkonvertierung II
TO_CHAR(number|date, [fmt], [nlsparams]) Datumswerte: nlsparams legt die Sprache fest, in der die Namen der Monate und Tage sowie deren Abkürzungen zurückgegeben werden. TO_NUMBER (char, [fmt],[nlsparams]) Konvertiert eine Zeichenfolge, die aus Ziffern besteht, in eine Zahl im Format fmt. nlsparams hat hier denselben Zweck wie in TO_CHAR TO_DATE (char, [fmt],[nlsparams]) Konvertiert eine Zeichenfolge, die ein Datum darstellt, gemäß der Angaben in fmt in einen Datumswert. Wird fmt nicht angegeben, ist das Format DD-MON-YY nlsparams hat hier denselben Zweck wie in TO_CHAR

80 TO_CHAR mit Datumswerten
TO_CHAR(date, 'formatmaske') Die Formatmaske: muss in Hochkommata gesetzt werden unterscheidet zwischen Gross- u. Kleinschreibung kann alle gültigen Elemente eines Datumsformats enthalten verfügt über ein fm-Element, um aufgefüllte Leerzeichen zu löschen oder führende Nullen zu unterdrücken wird durch ein Komma vom Datumswert getrennt

81 Datumsformatmaske - Elemente
Ergebnis YYYY Vollständiges Jahr als Zahl YEAR Jahr in Worten (Englisch) MM Zweistelliger Zahlenwert für den Monat MONTH Vollständiger Name des Monats MON Abkürzung aus 3 Buchstaben für den Monat DY Abkürzung aus 3 Buchstaben f.d.Wochentag DAY Vollständiger Name des Wochentages DD Tag des Monats als numerischer Wert HH/HH12/HH24 Sunde des Tages, Stunde (1-12) o. Stunde (0-23) MI Minute (0-59) SS/SSSSS Sekunde (0-59) / Sek.n. Mitternacht ( )

82 TO_CHAR mit num. Werten TO_CHAR(number, 'formatmaske') ddspth Element
Beschreibung 9 Numerische Position (#9 bestimmt Anzeige) Führende Nullen anzeigen $ Führendes Dollarzeichen L Führendes lokales Wähungssymbol . / , Dezimalpunkt / Komma an angegebener Position D Gibt das Dezimalzeichen a. d. angegebenen Position aus G Gibt das Gruppentrennzeichen a. d. angegebenen Position aus U Gibt das Eurozeichen mit an S Gibt das Vorzeichen mit an +/- B Zeigt den Wert Null nicht als 0 sondern als leeres Feld an

83 Konvertierungsfunktionen Beispiele
Ausgabe SELECT TO_CHAR(SYSDATE ,'MM/YY') FROM DUAL; 11/07 SELECT TO_CHAR(SYSDATE ,'MONTH/YEAR') NOVEMBER/TWO THOUSAND SEVEN SELECT TO_CHAR(SYSDATE ,'HH:MI:SS') 02:15:33 SELECT TO_CHAR(SYSDATE ,'HH:MI:SSSSS') 02:15:51365 SELECT TO_CHAR(salary, '$99,999.00') FROM employees WHERE employee_id = 100; $24,000.00

84 Funktionen verschachteln
Single Row-Funktionen können in einer beliebigen Zahl von Ebenen verschachtelt werden Verschachtelte Funktionen werden von innen nach außen ausgewertet F3 (F2 (F1 (col, arg1) ,arg2) ,arg3) 1. 2. 3.

85 Funktionen verschachteln Beispiel
SELECT last_name, UPPER(CONCAT(SUBSTR(last_name,1,8) ‚_US‘)) FROM employees WHERE department_id = 60; Erg1 = SUBSTR(last_name,1,8) Erg2 = CONCAT(Erg1, ‚_US‘) Erg3 = UPPER(Erg2) SELECT TO_CHAR(NEXT_DAY(ADD_MONTHS(hire_date, 6), ‚FRIDAY‘), ‚fmDay, Month DDth, YYYY‘) „Next 6 Month Review“ ORDER BY hire_date;

86 SQL-Schulung: Kapitel 5
Aggregatfunktionen SQL-Schulung: Kapitel 5

87 Syntax Aggregatfunktion
SELECT * | { [DISTINCT] column|expression [alias] } * FROM table [WHERE condition] [GROUP BY column] [ORDER BY column]; werden auf Gruppen von Zeilen angewandt Zeilen werden durch die WHERE-Klausel definiert. sind in der WHERE-Klausel selbst nicht erlaubt (später) liefern ein Ergebnis pro Gruppe Nullwerte werden ignoriert

88 Aggregatfunktionen-Richtlinien
DISTINCT bewirkt, dass die Funktion keine doppelten Werte berücksichtigt ALL bewirkt, dass alle Werte, einschl. Doppelter berücksichtigt werden (Default) expr-Argument kann vom Typ CHAR, VARCHAR2, NUMBER oder DATE sein n-Argument bezieht sich auf numerische Datentypen Arten von Gruppenfunktionen und Syntax: Funktion Beschreibung AVG ( [DISTINCT | ALL] n) Durchschnittwert von n. COUNT ({*|[DISTINCT | ALL] expr}) Ermittelt die #Zeilen, für die expr ausgewertet wird MAX ([DISTINCT | ALL] expr) Höchster Wert von expr MIN ([DISTINCT | ALL] expr) Kleinster Wert von expr. STDDEV ([DISTINCT | ALL] n) Standardabweichung von n SUM ([DISTINCT | ALL] n) Summe der Werte von n VARIANCE ([DISTINCT | ALL] n) Varianz von n

89 Aggregatfunktionen Beispiele
SELECT AVG(salary), MAX(salary), MIN(salary), SUM(salary) FROM employees WHERE hire_date >= ' ' AND job_id LIKE '%REP%'; SELECT MIN(hire_date), MAX(hire_date) FROM employees;

90 COUNT Funktion 3 Formate:
COUNT (*) gibt die Anzahl Zeilen aus der Tabelle zurück, die die Kriterien der SELECT-Anweisung erfüllen. COUNT(expr) gibt die Anzahl der nicht leeren Werte in der durch expr angegebenen Spalte zurück COUNT(DISTINCT expr) gibt die Anzahl der eindeutigen, nicht leeren Werte in der durch expr angegebenen Spalte zurück

91 COUNT Beispiele SELECT COUNT(*) FROM employees;
→ ermittelt Anzahl Angestellter SELECT COUNT(commission_pct) → ermittelt Anzahl Angestellter, die eine Provision bekommen SELECT COUNT(*) - COUNT(commission_pct) → ermittelt die Anzahl Angestellter, die keine Provision bekommen SELECT COUNT(DISTINCT department_id) → ermittelt die Anzahl unterschiedlicher Abteilungen, die Angestellte haben

92 Aggregatfunktionen u. Nullwerte
Nullwerte werden ignoriert WHERE Klauseln können dies nicht verhindern: SELECT COUNT(commission_pct) FROM employees WHERE commission_pct is null; → 0 Zeilen NVL zwingt Aggregatfunktionen Nullwerte einzubeziehen SELECT COUNT(NVL(commission_pct,0)) WHERE commission_pct is null; → 72 Zeilen Exkurs: NVL konvertiert einen Nullwert in einen konkreten Wert. Definiert ist NVL für DATE, CHAR, VARCHAR2 und NUMBER

93 SQL-Schulung: Kapitel 6
Datengruppen SQL-Schulung: Kapitel 6

94 Syntax GROUP-BY Klausel
SELECT * | { [DISTINCT] column|expression [alias] } * FROM table [WHERE condition] [GROUP BY group_by_expression] [ORDER BY column] Tabellenzeilen können in kleine Gruppen aufgeteilt werden group_by_condition gibt die Spalten an, deren Werte die Basis für die Gruppierung der Zeilen darstellen. Die group_by_condition Spalte muss nicht Bestandteil der SELECT-Klausel sein. In Verbindung mit Aggregatfunktionen, müssen alle Spalten in der SELECT-Klausel, die nicht in Aggregatfunktionen enthalten sind, in der GROUP BY-Klausel angegeben werden

95 GROUP BY-Klausel Beispiele
SELECT department_id, AVG(salary) FROM employees; → Fehler FROM employees GROUP BY department_id; → Ermittelt Durchschnittsgehalt pro Department DEPARTMENT_ID AVG(SALARY) …

96 Gruppen in Gruppen GROUP BY-Klausel mit mehreren Spaltenangaben
Reihenfolge in der GROUP BY-Klausel definiert Haupt- u. Untergruppen SELECT department_id, job_id, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department_id, job_id ORDER BY department_id, job_id; DEPARTMENT_ID JOB_ID AVG(SALARY) AD_ASST MK_MAN MK_REP PU_CLERK PU_MAN

97 Syntax HAVING-Klausel
SELECT * | { [DISTINCT] column|expression [alias] } * FROM table [WHERE condition] [GROUP BY group_by_expression] [HAVING group_by_condition] [ORDER BY column] Gruppenergebnisse einschränken auf Basis der Aggregatfunktion Aggregatfunktionen sind in der WHERE-Klausel nicht erlaubt → HAVING-Klausel legt fest, welche Gruppen angezeigt werden sollen HAVING auch ohne GROUP BY möglich

98 HAVING-Klausel Beispiel
SELECT department_id, MAX(salary) FROM employees GROUP BY department_id HAVING MAX(salary) > 10000; Abarbeitungsreihenfolge: Zeilen werden gruppiert die Aggregatfunktion wird auf die Gruppe angewandt die Gruppe, die die Kriterien in der HAVING-Klausel erfüllt, werden angezeigt

99 HAVING-Klausel Beispiele II
SELECT department_id, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department_id HAVING MAX(salary) > 10000; SELECT job_id, SUM(salary) PAYROLL WHERE job_id NOT LIKE '%REP%' GROUP BY job_id HAVING SUM(salary) > 13000 ORDER BY SUM(salary) SELECT MAX(AVG(salary)) "Max. Durchschnittsgehalt" → Hinweis: Gruppenfunktionen können in bis zu 2 Ebenen verschachtelt werden

100 Joins (Daten aus mehreren Tabellen anzeigen)
SQL-Schulung: Kapitel 7

101 Arten von Joins nach SQL:1999-Standard
Zu den SQL:1999.Standard konformen Joins zählen: Cross Joins Natural Joins USING-Klausel Full (zweiseitige) Outer Joins Beliebige Join-Bedingungen für Outer Joins

102 Syntax SQL:1999-Standard SELECT table1.column, table2.column
FROM table1 [NATURAL JOIN table2] | [JOIN table2 USING (column_name)] | [JOIN table2 ON (table1.column_name = table2.column_name)] | [LEFT|RIGHT|FULL OUTER JOIN table2 ON (table1.column_name = table2.column_name)] | [CROSS JOIN table2];

103 NATURAL JOIN basiert auf allen Spalten, die in beiden Tabellen denselben Namen haben ausgewählt werden die Zeilen, die in allen übereinstimmenden Spalten die gleichen Werte haben gleichnamige Spalten mit unterschiedlichen Datentypen lösen Fehler aus Spalten, die in beiden Tabellen denselben Namen haben, müssen ohne Kennzeichner auskommen

104 NATURAL JOIN Beispiel desc locations; Name Null Type
LOCATION_ID NOT NULL NUMBER(4) STREET_ADDRESS VARCHAR2(40) POSTAL_CODE VARCHAR2(12) CITY NOT NULL VARCHAR2(30) STATE_PROVINCE VARCHAR2(25) COUNTRY_ID CHAR(2) desc departments; DEPARTMENT_ID NOT NULL NUMBER(4) DEPARTMENT_NAME NOT NULL VARCHAR2(30) MANAGER_ID NUMBER(6) LOCATION_ID NUMBER(4)

105 NATURAL JOIN Beispiel Forts.
SELECT department_id, department_name, location_id, city FROM departments NATURAL JOIN locations DEPARTMENT_ID DEPARTMENT_NAME LOCATION_ID CITY IT Southlake Shipping South San Francisco Administration Seattle Marketing Toronto Purchasing Seattle Executive Seattle … WHERE department_id IN (20,50) DEPARTMENT_ID DEPARTMENT_NAME LOCATION_ID CITY Marketing Toronto Shipping South San Francisco

106 JOINS mit der USING-Klausel
wenn mehrere Spalten denselben Namen, aber unterschiedliche Datentypen haben, können Sie die NATURAL JOIN-Klausel mit der USING-Klausel ändern und die Spalten angeben, die für einen Equi Join verwendet werden mit der USING-Klausel können Sie angeben, dass nur eine Spalte verwendet werden soll, wenn mehrere übereinstimmende Spalten existieren NATURAL JOIN- und USING-Klauseln schliessen sich gegenseitig aus für die in der USING-Klausel referenzierten Spalten dürfen in der gesamten SQL-Anweisung keine Kennzeichner verwendet werden

107 USING-Klausel Beispiel
SELECT l.city, d.department_name FROM locations l JOIN departments d USING (location_id) WHERE location_id = 1400; CITY DEPARTMENT_NAME Southlake IT WHERE d.location_id = 1400 ORA-25154: column part of USING clause cannot have qualifier

108 Mehrdeutige Spaltennamen
mit Tabellenpräfixen können die Spaltennamen, die in mehreren Tabellen vorkommen, eindeutig gekennzeichnet werden Tabellenpräfixe verbessern die Performance mit Spalten-Aliasnamen können die Spalten unterschieden werden, die identische Namen in unterschiedlichen Tabellen aufweisen

109 Tabellen-Aliasnamen verwenden
mit Aliasnamen können Abfragen vereinfacht werden die Lesbarkeit von Abfragen wird erhöht die Performance wird gesteigert max. 30 Zeichen gilt nur für die aktuelle SELECT-Anweisung SELECT e.employee_id, e.last_name, d.location_id, department_id FROM employees e JOIN departments d USING (department_id);

110 ON-Klausel die Join-Bedingung für Natural Joins ist im Prinzip ein Equi-Join aller Spalten mit gleichen Namen. mit der ON-Klausel können beliebige Bedingungen oder die zu verknüpfenden Spalten angegeben werden die Spalten müssen nicht den gleichen Namen haben die Join-Bedingung wird von anderen Suchkriterien getrennt die ON-Klausel macht den Code lesbarer

111 ON-Klausel Beispiel SELECT e.employee_id, e.last_name, e.department_id, d.department_id, d.location_id FROM employees e JOIN departments d ON (e.department_id = d.department_id ); EMPLOYEE_ID LAST_NAME DEPARTMENT_ID DEPARTMENT_ID LOCATION_ID Whalen Hartstein Fay Raphaely Colmenares Khoo Baida …

112 ON-Klausel (Self Join)
eine Tabelle wird mit sich selbst verknüpft es müssen unterschiedliche Aliasnamen verwendet werden sinnvoll, wenn Werte einer Spalte mit anderen Werten derselben Spalte verglichen werden (z.B. hierarchisch strukturierte Daten) Beispiel: SELECT e.last_name emp, m.last_name mgr FROM employees e JOIN employees m ON (e.manager_id = m.employee_id ); EMP MGR Fay Hartstein Gietz Higgins Zlotkey King Cambrault King …

113 Zusätzliche Bedingungen
die Join-Bedingung kann mit beliebigen Bedingungen kombiniert werden. SELECT e.employee_id, e.last_name, e.department_id, d.department_id, d.location_id FROM employees e JOIN departments d ON (e.department_id = d.department_id ) AND e.manager_id=149; ist equivalent zu WHERE e.manager_id=149;

114 3-Way Joins mit der ON-Klausel
Verbindung von 3 Tabellen Ausführungsrichtung nach SQL:1999 von links nach rechts SELECT employee_id, city, department_name FROM employees e JOIN departments d ON (e.department_id = d.department_id ) JOIN locations l ON (d.location_id = l.location_id); 1. ausführbarer Join: emloyees JOIN departments referenzierbar sind Spalten dieser Tabellen 2. ausführbarer Join: departments JOIN locations

115 Non Equi Join nicht auf den = -Operator bezogen Beispiel:
SELECT e.last_name, e.salary, j.grade_level FROM employees e JOIN job_grades j ON e.salary BETWEEN j.lowest_sal AND j.highest_sal;

116 Outer Join verwenden, wenn Datensätze ohne direkte Übereinstimmung existieren Zeile wird angezeigt, trotzdem Join-Bedingung nicht erfüllt ist es werden alle Zeilen zurückgegeben, die die Join-Bedingung erfüllen + einige oder alle Zeilen aus einer Tabelle, für die keine Zeilen in der anderen Tabelle die Join-Beziehung erfüllen Arten: LEFT OUTER RIGHT OUTER FULL OUTER

117 OUTER Join Arten LEFT OUTER: ruft alle Zeile aus der linken Tabelle ab, auch wenn in der rechten Tabelle keine Übereinstimmungen existieren RIGHT OUTER: ruft alle Zeilen aus der rechten Tabelle ab, auch wenn in der linken Tabelle keine Übereinstimmungen existieren FULL OUTER: Zeigt alle Zeilen an, die Übereinstimmungen aufweisen, zzgl. Zeilen aus beiden Tabellen, die keine Übereinstimmungen aufweisen

118 LEFT OUTER JOIN Beispiel
SELECT e.last_name, e.department_id, d.department_name FROM employees e LEFT OUTER JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id; LAST_NAME DEPARTMENT_ID DEPARTMENT_NAME Grant Higgins Accounting Gietz Accounting Sciarra Finance Faviet Finance → es werden alle Angestellten mit Ihrer Department-Zuordnung angezeigt, auch wenn es keine Zuordnung gibt

119 RIGHT OUTER JOIN Beispiel
SELECT e.last_name, d.department_id, d.department_name FROM employees e RIGHT OUTER JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id; LAST_NAME DEPARTMENT_ID DEPARTMENT_NAME Treasury Payroll Corporate Tax … Recruiting Zlotkey Sales Whalen Administration Weiss Shipping → es werden alle Departments mit Ihrer Department-Zuordnung angezeigt, auch wenn ihnen keine Angestellten zugeordnet sind

120 FULL OUTER JOIN Beispiel
SELECT e.last_name, d.department_id, d.department_name FROM employees e FULL OUTER JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id; LAST_NAME DEPARTMENT_ID DEPARTMENT_NAME Treasury Payroll Corporate Tax Vishney Sales Vargas Shipping Grant Shipping Grant → es werden alle Departments und alle Angestellten anzeigt, mit und ohne jeweiliger Zuordung

121 Kartesische Produkte Definition: Alle Zeilen aus der 1.Tabelle werden mit allen Zeilen aus der 2.Tabelle verknüpft Anzahl generierter Zeilen = Anzahl Zeilen d. 1. Tabelle * Anzahl Zeilen d. 2.Tabelle ein kartesisches Produkt wird gebildet, wenn: eine Join-Bedingung fehlt eine Join-Bedingung ungültig ist alle Zeilen aus der ersten Tabelle mit allen Zeilen aus der zweiten Tabelle verknüpft werden → gültige Join Bedingungen sind wichtig!

122 CROSS JOIN-Klausel erstellt Kreuzprodukt aus zwei Tabellen
ein Kreuzprodukt entspricht dem kartesischen Produkt Beispiel: SELECT e.department_name, d.department_name FROM departments e CROSS JOIN departments d;

123 SQL-Schulung: Kapitel 8
Unterabfragen SQL-Schulung: Kapitel 8

124 Zweck von Unterabfragen
eine Unterabfrage ist eine SELECT-Anweisung, die in eine Klausel einer anderen SELECT-Anweisung eingebettet ist z.B. WHERE-Klausel HAVING-Klausel nützlich, wenn Zeilen aus einer Tabelle mit einer Bedingung ausgewählt werden, die von den Daten in einer Tabelle selbst abhängt

125 Unterabfragen Syntax SELECT select_list FROM table WHERE expr operator
die Unterabfrage (innere Abfrage) wird einmal vor der Hauptabfrage (äussere Abfrage) ausgeführt. das Ergebnis der Unterabfrage wird von der Hauptabfrage verwendet operator eine Vergleichsbedingung Single Row- u. Multiple Row-Operatoren

126 Unterabfrage Beispiel
SELECT last_name, salary FROM employees WHERE salary > (SELECT salary WHERE last_name = 'Abel'); LAST_NAME SALARY King Kochhar De Haan Greenberg Russell Partners Errazuriz Ozer 11000

127 Unterabfragen Richtlinien
Unterabfragen werden in Klammern () eingeschlossen bessere Lesbarkeit durch: Unterabfragen werden auf der rechten Seite der Vergleichsbedingung angegeben Verwendung von Single Row- und Multiple Row-Operatoren führen zu 2 Arten von Unterabfragen: Single Row-Unterabfrage Multiple Row-Unterabfrage Haupt- und Unterabfrage können sich auf unterschiedliche Tabellen beziehen

128 Arten von Unterabfragen
Single Row-Unterabfrage Abfrage, deren innere SELECT-Anweisung nur eine Zeile zurückgibt Multiple Row-Unterabfrage Abfrage, deren innere SELECT-Anweisung mehrere Zeilen zurückgibt Multiple Column-Unterabfragen Abfrage, deren innere SELECT-Anweisung mehrere Spalten zurückgibt (später)

129 Singe Row-Unterabfrage
geben nur eine Zeile zurück verwenden Single Row-Operatoren =, >, >=, <, <=, <> Beispiel: SELECT last_name, job_id FROM employees WHERE job_id = (SELECT job_id WHERE employee_id = 141); LAST_NAME JOB_ID Nayer ST_CLERK Mikkilineni ST_CLERK Landry ST_CLERK Markle ST_CLERK Bissot ST_CLERK …

130 Single Row-Unterabfrage Beispiel
SELECT last_name, job_id FROM employees WHERE job_id = (SELECT job_id WHERE employee_id = 141) AND salary > (SELECT salary WHERE employee_id = 143);

131 Aggregatfunktionen in Unterabfragen
mit einer Aggregatfunktion kann eine Unterabfrage auf eine Zeile reduziert werden Beispiel: SELECT last_name, job_id, salary FROM employees WHERE salary = (SELECT MIN(salary) ); LAST_NAME JOB_ID SALARY Olson ST_CLERK

132 Unterabfragen in HAVING-Klausel
das Managementsystem führt Unterabfragen zuerst aus Unterabfragen-Ergebnis wird an die HAVING Klausel der Hauptabfrage weitergeleitet Beispiel: SELECT department_id, MIN(salary) FROM employees GROUP BY department_id HAVING MIN(salary) > (SELECT MIN(salary) WHERE department_id = 50);

133 Wieviele Zeilen werden zurückgegeben?
SELECT last_name, job_id FROM employees WHERE job_id = (SELECT job_id WHERE last_name = ‘Haas‘ ); no rows selected Hinweis: Es gibt keinen Angestellten mit dem Namen Haas, so liefert die Unterabfrage keine Zeilen zurück. Ergebnis der Unterabfrage ist null. Ein Vergleich mit null liefert immer null, auch wenn es eine Jobkennung null geben würde.

134 Wo liegt der Fehler? SELECT employee_id, last_name FROM employees
WHERE salary = ( SELECT MIN(salary) FROM employees GROUP BY department_id); ERROR at line 4: ORA-01427: single-row subquery returns more than one row Die Unterabfrage liefert mehrere Zeilen zurück, daher muss auch ein Multiple Row Operator für die Verarbeitung der Unterabfrage eingesetzt werden!

135 Multiple Row-Unterabfrage
geben mehrere Zeilen zurück verwenden Multiple Row-Vergleichsoperatoren IN, ANY, ALL SELECT employee_id, last_name FROM employees WHERE salary IN ( SELECT MIN(salary) FROM employees GROUP BY department_id); Das Suchkriterium der Hauptabfrage sieht dann wie folgt aus: WHERE salary IN (2500, 4200, 4400, 6000, 7000, 8300, 8600, 17000);

136 ANY-Operator SELECT employee_id, last_name, job_id, salary
FROM employees WHERE salary < ANY (SELECT salary WHERE job_id = 'IT_PROG') AND job_id <> 'IT_PROG'; Bedeutung und Anwendung von ANY: < ANY weniger als das Maximum > ANY mehr als das Minimum = ANY hat dieselbe Bedeutung wie IN

137 ALL-Operator SELECT employee_id, last_name, job_id, salary
FROM employees WHERE salary < ALL (SELECT salary WHERE job_id = 'IT_PROG') AND job_id <> 'IT_PROG'; Bedeutung und Anwendung von ALL: < ALL weniger als das Minimum > ALL mehr als das Maximum

138 SQL-Schulung: Kapitel 9
Mengenoperatoren SQL-Schulung: Kapitel 9

139 Mengenoperatoren kombinieren die Ergebnisse von zwei oder mehr Komponentenabfragen zu einem Ergebnis werden auch zusammengesetzte Abfragen genannt haben die gleiche Priorität Auswertung von links nach rechts, bzw. open nach unten Operator Rückgabe UNION Alle eindeutigen Zeilen, die von einer der Abfragen ausgewählt werden UNION ALL Alle Zeilen, die von einer der Abfragen ausgewählt werden, einschliesslich doppelter Zeilen INTERSECT Alle eindeutigen Zeilen, die von beiden Abfragen ausgewählt werden MINUS Alle eindeutigen Zeilen, die von der ersten, nicht jedoch von der zweiten Anweisung ausgewählt werden

140 UNION Operator gibt Ergebnisse aus beiden Abfragen zurück
doppelte Ergebnisse werden ausgeblendet Anzahl und Datentyp der gewählten Spalten müssen in allen von der Abfrage verwendeten SELECT-Anweisungen identisch sein UNION gilt für alle ausgewählten Spalten die Spaltennamen müssen nicht identisch sein der IN-Operator hat eine höhere Priorität als der UNION-Operator Standard: Ausgabe in aufsteigender Reihenfolge sortiert, basierend auf der ersten Spalte

141 UNION-Operator Beispiel
SELECT employee_id, job_id FROM employees UNION FROM job_history; doppelte Datensätze werden ausgeblendet Datensätze gelten als gleich, wenn sie in allen Projektionsspalten gleich sind

142 UNION ALL-Operator im Gegensatz zu UNION werden doppelte Zeilen nicht ausgeblendet die Ausgabe wird nicht standardmässig sortiert DISTINCT kann nicht verwendet werden

143 INTERSECT-Operator gibt alle die Zeilen zurück, die in allen Abfragen vorkommen Anzahl und Datentyp der von den SELECT-Anweisungen der Abfragen gewählten Spalten müssen in allen von der Abfrage verwendeten SELECT-Anweisungen identisch sein Spaltennamen müssen nicht identisch sein eine Änderung der Reihenfolge der Abfragen, welche die Schnittmenge bilden, wirkt sich nicht auf das Ergebnis aus INTERSECT ignoriert NULL-Werte nicht

144 INTERSECT-Operator Beispiel
SELECT employee_id, job_id FROM employees INTERSECT FROM job_history; liefert die Angestellten, die einmal die Job-Position gewechselt haben und wieder in die alte Position zurückgekehrt sind

145 MINUS-Operator gibt die Zeilen aus der ersten Abfrage zurück, die in der zweiten Abfrage nicht vorkommen Anzahl und Datentyp der von den SELECT-Anweisungen der Abfragen gewählten Spalten müssen in allen von der Abfrage verwendeten SELECT-Anweisungen identisch sein Spaltennamen müssen nicht identisch sein alle Spalten in der WHERE-Klausel müssen in der SELECT-Klausel enthalten sein, damit der Operator MINUS ordnungsgemäss funktioniert

146 MINUS-Operator Beispiel
SELECT employee_id, job_id FROM employees MINUS FROM job_history; liefert die Angestellten, die noch nie den Job gewechselt haben

147 Mengenoperatoren Richtlinien
die Ausdrücke in den SELECT-Listen müssen in Anzahl und Datentyp übereinstimmen durch Klammern kann die Ausführungsreihenfolge geändert werden die ORDER BY-Klausel darf nur ganz am Ende der Anweisung stehen akzeptiert den Spaltennamen, Aliasnamen aus der ersten SELECT-Anweisung oder die positionale Notation Mengenoperatoren können in Unterabfragen verwendet werden

148 Ausdrücke in den SELECT-Listen
SELECT employee_id, department_id FROM employees WHERE (employee_id, department_id) IN (SELECT employee_id, department_id UNION FROM job_history);

149 Dummy Spalten um SELECT-Listen anzugleichen
SELECT department_id, TO_NUMBER(null) location, hire_date FROM employees UNION SELECT department_id, location_id, TO_DATE(null) FROM departments;

150 DML (Data Manipulation Language)
SQL-Schulung: Kapitel 10

151 Datenmanipulationssprache (DML)
eine DML-Anweisung wird ausgeführt, wenn in einer Tabelle eine neue Zeile hinzugefügt wird → INSERT in einer Tabelle eine vorhandene Zeile geändert wird → UPDATE in einer Tabelle eine vorhandene Zeile gelöscht wird → DELETE eine Transaktion besteht aus einer Zusammenstellung von DML-Anweisungen, die eine logische Arbeitseinheit bilden eine Transaktion kann bestätigt werden → COMMIT eine Transaktion kann rückgängig gemacht werden → ROLLBACK

152 INSERT-Anweisung Syntax
INSERT INTO table [(column [, column….])] VALUES (value [, value…]); mit dieser VALUE-Klausel-Syntax wird genau eine Zeile eingefügt table steht für den Namen der Tabelle column ist der Name der Tabellenspalte value ist der entsprechende Wert der Spalte

153 INSERT-Anweisung die Spaltenangaben können weggelassen werden, wenn für alle Spalten Werte in Default-Reihenfolge angegeben werden Implizite Methode: weglassen der Spalte aus der Spaltenliste: INSERT INTO departments (department_id, department_name) VALUES (30, 'Purchasing'); Explizite Methode: Für alle Spalten werden Werte angegeben: INSERT INTO departments VALUES (30, 'Purchasing',NULL,NULL);

154 INSERT Anweisung Forts.
Datumswerte und Zeichenketten werden in einfachen Anführungszeichen angegeben mit DESC tabellenname kann die Default-Reihenfolge ermittelt werden DBMS prüft Datentypen, Datenbereiche und Datenintegritätsbedingungen (Constraints) NOT NULL Constraint UNIQUE Constraint FOREIGN KEY Constraint CHECK Constraint

155 Spezielle Werte SYSDATE ist eine Funktion, die das aktuelle Datum und Uhrzeit zurückliefert INSERT INTO employees VALUES (113, 'Louis', 'Popp', 'LPOPP', ' ', SYSDATE, 'AC_ACCOUNT', 6900, NULL, 205, 100); TO_DATE für nicht Default-Formate VALUES (113, 'Louis', 'Popp', 'LPOPP', ' ', TO_DATE('FEB 3, 1999', 'MON DD, YYYY'), 'AC_ACCOUNT', 6900, NULL, 205, 100); Default-Format: DD-MON-YY YY entspricht dem aktuellem Jahrhundert, Default-Uhrzeit ist 00:00:00

156 Zeilen aus anderen Tabellen kopieren
INSERT in Verbindung mit einer Unterabfrage INSERT INTO sales_reps(id, name, salary, commission_pct) SELECT employee_id, last_name, salary, commission_pct FROM employees WHERE job_id LIKE '%REP%'; keine VALUES-Klausel die Anzahl der Spalten in der INSERT-Klausel muss mit der Spaltenanzahl in der Unterabfrage übereinstimmen

157 INSERT über Unterabfrage Syntax
INSERT INTO table [(column [, column….])] subquery; Anzahl der Datentypen der Spalten in der Spaltenliste der INSERT-Klausel müssen mit der Anzahl und den Datentypen der Werte in der Unterabfrage übereinstimmen. Für eine Kopie aller Zeilen einer Tabelle: INSERT INTO copy_emp SELECT * FROM employees; Achtung: copy_emp muss natürlich existieren!

158 UPDATE-Anweisung Syntax
UPDATE table SET column = value [, column = value, …] [WHERE condition]; table steht für den Namen der Tabelle column ist die Tabellenspalte, deren Wert geändert werden soll value ist der entsprechende Wert condition identifiziert die zu aktualisierenden Zeilen und besteht aus Spaltennamen, Ausdrücken, Konstanten, Unterabfragen und Vergleichs- operatoren

159 UPDATE-Anweisung Beispiele
UPDATE employees SET department_id = 70 WHERE employee_id = 113; Updates mit Hilfe von Unterabfragen: SET job_id = (SELECT job_id FROM employees WHERE employee_id = 205), salary = (SELECT salary FROM employees WHERE employee_id = 205) WHERE employee_id = 114; Hinweis: Die Unterabfragen brauchen sich nicht auf die gleiche Tabelle beziehen

160 DELETE-Anweisung Syntax
DELETE [FROM] table [WHERE condition]; table ist der Name der Tabelle condition identifiziert die zu löschenden Zeilen und besteht aus Spaltennamen, Ausdrücken, Konstanten, Unterabfragen und Vergleichsoperatoren

161 DELETE-Anweisung Beispiele
DELETE FROM departments WHERE department_name = 'FINANCE'; → Löscht das Department Finance DELETE FROM copy_emp; → Löscht alle Datensätze der Tabelle copy_emp WHERE department_id IN (30,40); → Löscht die Departments mit der ID 30 und 40

162 DELETE-Anweisung Beispiele II
DELETE FROM employees WHERE department_id = (SELECT department_id FROM departments WHERE department_name LIKE '%Public%'); → Löscht alle Angestellten aller Abteilungen, welche im Namen Public verwenden.

163 TRUNCATE-Anweisung Entfernt alle Zeilen aus einer Tabelle, so dass die Tabelle anschliessend leer und die Tabellenstruktur weiter intakt ist ist eine Anweisung der Datendefinitionssprache (DDL), keine DML-Anweisung, und kann nicht ohne Weiteres rückgängig gemacht werden Syntax TRUNCATE TABLE table_name; Beispiel: TRUNCATE TABLE copy_emp;

164 TRUNCATE effiziente Methode um Tabellen zu leeren
schneller als DELETE, weil: es eine DDL-Anweisung ist, ohne ROLLBACK-Informationen existierende DELETE-Trigger werden umgangen unterliegt dennoch CONSTRAINTS

165 Datenbanktransaktionen
Können bestehen aus: DML-Anweisungen, die eine konsistente Änderung der Daten bewirken einer DDL-Anweisung einer Anweisung der Datenkontrollsprache (DCL)

166 Datenbanktransaktionen II
eine Transaktion beginnt, wenn die erste DML-SQL-Anweisung ausgeführt wird eine Transaktion endet bei einem der folgenden Ereignisse: eine COMMIT- oder ROLLBACK-Anweisung wird abgesetzt eine DDL- oder DCL-Anweisung wird ausgeführt ein Benutzer beendet die Session das System stürzt ab Nach der Beendigung einer Transaktion startet die nächste ausführbare SQL-Anweisung automatisch die nächste Transaktion DDL- und DCL-Anweisungen werden autom. festgeschrieben, die Transaktion wird implizit beendet.

167 COMMIT- und ROLLBACK Anweisungen
stellen die Datenkonsistenz sicher erstellen eine Sicht auf die Datenänderung bevor sie dauerhaft gespeichert wird → Kontrolle über die dauerhafte Speicherung gruppieren logisch zusammenhängende Operationen explizite Steueranweisungen für Transaktionen

168 Transaktionen steuern
Anweisung Beschreibung COMMIT Beendet die aktuelle Transaktion, indem alle noch nicht gespeicherten Datenänderungen dauerhaft festgeschrieben werden SAVEPOINT name Markiert einen Savepoint innerhalb einer Transaktion ROLLBACK Beendet die aktuelle Transaktion, indem alle noch nicht gespeicherten Datenänderungen verworfen werden ROLLBACK TO SAVEPOINT name Rollt die akt. Transaktion zum angegebenen Savepoint zurück, wodurch alle Änderungen und/oder Savepoints verworfen werden, die nach dem Savepoint erstellt wurden, zu dem das Rollback erfolgt. Wird die TO SAVEPOINT-Klausel weggelassen, so wird die gesammte Transaktion zurückgesetzt.

169 Änderungen zurückrollen
UPDATE …. SAVEPOINT update_done; Savepoint created. INSERT… ROLLBACK TO update_done; Rollback complete. → das Insert wird rückgängig gemacht

170 Implizite Transaktionsverarbeitung
Commit wird automatisch gesetzt bei: DDL-Anweisungen DCL-Anweisungen autom. Rollback bei Systemausfall Vorsicht bei bzw. mit AUTOCOMMIT

171 Zustand der Daten (vor Commit u. Rollback)
jede Datenänderung ist im Verlauf einer Transaktion vorübergehend, bis die Transaktion festgeschrieben wird DML-Operationen finden zunächst im Datenbank-Buffer statt der aktuelle Benutzer kann die Ergebnisse von DML-Operationen durch Abfragen der entsprechenden Tabellen prüfen andere Benutzer können die Ergebnisse der DML-Operation des akt. Benutzers nicht sehen DML-Operationen sperren die entsprechenden Zeilen, damit die Daten nicht von mehreren Seiten gleichzeitig geändert werden

172 Zustand der Daten (nach Commit)
Datenänderungen werden dauerhaft in der Datenbank festgeschrieben der vorherige Zustand kann nicht wiederhergestellt werden (Ausnahme, durch das DBMS-Recovery) alle Benutzer können sich die Ergebnisse anzeigen Sperren der betroffenen Zeilen werden freigegeben. Diese Zeilen können von den Benutzern wieder bearbeitet werden alle Savepoints werden gelöscht

173 Daten festschreiben DELETE FROM employees WHERE employee_id = 99999;
1 row deleted. INSERT INTO departments VALUES (290, ' Corporate Tax ', NULL, 1700); 1 row created. COMMIT; Commit complete.

174 Zustand der Daten (nach Rollback)
Datenänderungen werden rückgängig gemacht der vorherige Zustand der Daten wird wieder-hergestellt Sperren der betroffenen Zeilen werden freigegeben. alle Savepoints werden gelöscht

175 Daten festschreiben DELETE FROM employees; 107 rows deleted. ROLLBACK;
Rollback complete. DELETE FROM employees WHERE employee_id = 164; 1 row deleted. SELECT * FROM employees WHERE employee_id = 164; no rows selected. SELECT * FROM employees; 106 rows selected. COMMIT; Commit complete.

176 DDL-Anweisungen !!! DELETE FROM employees; 107 rows deleted. COMMIT;
CREATE TABLE xyz; SELECT * FROM emloyees; no rows selected. ROLLBACK; SELECT * FROM employees; implizites Commit vor und nach jeder DDL-Anweisung!!!

177 Lesekonsistenz die Lesekonsistenz stellt jederzeit eine konsistente Ansicht der Daten sicher. Lesevorgängen werden keine Daten angezeigt, die gerade geändert werden. die Änderungen eines Benutzers verursachen keine Konflikte mit den Änderungen eines anderen Benutzers Schreibvorgänge können sicher sein, dass Änderungen an der Datenbank konsistent erfolgen. die Lesekonsistenz stellt für dieselben Daten folgendes sicher: Lesevorgänge müssen keine Schreibvorgänge abwarten Schreibvorgänge müssen keine Lesevorgänge abwarten die Lesekonsistenz stellt sicher, dass jedem Benutzer die Daten mit dem Status zum Zeitpunkt des letzten Commits angezeigt werden

178 Lesekonsistenz technisch
sie wird automatisch implementiert es wird eine Teilkopie der Datenbank in Undo-Segmenten aufbewahrt, sobald eine DML-Operation ausgeführt wird Daten aus den Undo-Segmenten: Snapshot Undo-Segmente werden nach dem Commit/Rollback wieder freigegeben im Rollback-Fall werden die Daten aus den Undo-Segmenten wieder in die Tabellen geschrieben

179 DDL (Data Definition Language)
SQL-Schulung: Kapitel 11

180 Datendefinitionssprache (DDL)
CREATE datenbankobjekt Erzeugt ein neues Datenbankobjekt ALTER datenbankobjekt Nimmt Änderungen an der Definition des Datenbankobjekts vor DROP datenbankopjekt Löscht ein Datenbankobjekt Hinweis: Es sind unterschiedliche Privilegien notwendig, um die Methoden der DDL zu verwenden.

181 Datenbankobjekte Tabellen Views Sequences Pseudospalten Indizes
Synonyme

182 SQL-Schulung: Kapitel 12
DDL- Tabellen SQL-Schulung: Kapitel 12

183 Benennungsregeln Tabellen und Spaltennamen:
müssen mit einem Buchstaben beginnen dürfen 1-30 Zeichen lang sein dürfen nur die folgenden Zeichen enthalten: A-Z, a-z, 0-9, _,$,# dürfen nicht mit dem Namen eines anderen Objekts desselben Benutzers übereinstimmen dürfen nicht mit einem reservierten Wort übereinstimmen (abhängig vom jeweiligen DBMS) Ansonsten: es sollten aussagekräftige Namen gewählt werden Gross- und Kleinschreibung spielt keine Rolle

184 CREATE TABLE-Anweisung
Syntax CREATE TABLE [schema].table (column datatype [DEFAULT expr] [,…]); CREATE TABLE Privileg Speicherbereich schema Eigentümer table Tabellenname column Spaltenname datatype Datentyp u. Länge der Spalte DEFAULT expr definiert default, falls der Spalte kein Wert zugewiesen wird

185 Tabellen anderer Benutzer referenzieren
Tabellen anderer Benutzer befinden sich in einem anderen Schema. Schema muss als Präfix vor den Tabellennamen gesetzt werden User muss berechtigt sein, die Tabellen lesen zu dürfen SELECT * FROM userA.employees; FROM userB.employees;

186 OPTION DEFAULT Für Einfügeoperationen kann ein Default-Wert definiert werden … hire_date DATE DEFAULT SYSDATE zulässige Werte sind Literalwerte, Ausdrücke und SQL-Funktionen Unzulässige Werte sind Spaltennamen und Pseudospalten der Default-Datentyp muss dem Spaltendatentyp entsprechen CREATE TABLE hire_dates (id NUMBER(8), hire_date DATE DEFAULT SYSDATE); Table created. DESCRIBE dept

187 Datentypen Datentyp Beschreibung VARCHAR2(n)
Zeichendaten variabler Länge mit (1 < n > 4000 Bytes) CHAR(n) Zeichdaten fester Länge mit (1 < n > 2000 Bytes) NUMBER(n,p) Numerische Daten variabler Länge. n ist Gesamtstellenzahl und p ist Anzahl Nachkommastellen DATE Datums- u. Uhrzeit-Wert LONG Zeichendaten variabler Länge (→ 2 GB) CLOB Zeichendaten (→ 4 GB) RAW (n) und LONG RAW Binärdaten des Typs RAW (1 < n > 2000 Bytes) LONG RAW (→ 2 GB) BLOB Binärdaten (→ 4GB) BFILE In einer externen Datei gespeicherte Binärdaten (→ 4 GB) ROWID Ein Base-64-Code, der die eindeutige Adresse einer Zeile in einer Tabelle bestimmt

188 Datetime-Datentypen Datentyp Beschreibung TIMESTAMP
Datum mit Nachkommastellen f. Sekunden INTERVAL YEAR TO MONTH Wird als Intervall von Jahren und Monaten gespeichert INTERVAL DAY TO SECOND Wird als Intervall von Tagen, Stunden, Minuten und Sekunden gespeichert TIMESTAMP ist eine Erweiterung von DATE setzt sich zusammen aus Jahr, Monat, Tag sowie Stunden, Minuten, Sekunden und 1/1000 stel Sekunde Angabge von Zeitzonen moeglich)

189 Constraints erzwingen Regeln auf Tabellenebene
verhindern das Löschen einer Tabelle, wenn Abhängigkeiten vorhanden sind Constraint-Typen: NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY FOREIGN KEY CHECK

190 Constraints und ihre Bedeutung
Beschreibung NOT NULL Gibt an, dass die Spalte keinen Nullwert enthalten darf UNIQUE Gibt eine Spalte oder Spaltenkombination an, deren Werte in allen Zeilen der Tabelle eindeutig sein muss PRIMARY KEY Identifiziert jede Zeile einer Tabelle eindeutig FOREIGN KEY Richtet eine Fremdschlüsselbeziehung zwischen der Spalte und einer Spalte in der referenzierten Tabelle ein und setzt diese durch CHECK Legt eine Bedingung fest, die erfüllt sein muss

191 Constraints Richtlinien
nicht benannte Constraints bekommen einen generierten Namen (bei Oracle SYS_Cn) können mit der Tabelle zusammen erstellt oder im nachhinein definiert werden definiert auf Spalten- oder Tabellenebene Constraints, die mehrere Spalten betreffen muessen auf Tabellenebene definiert werden im Data Dictionary gespeichert

192 Constraints definieren
Syntax CREATE TABLE [schema.]table (column datatype [DEFAULT expr] [column_constraint], … [table_constraint][,…]); auf Spaltenebene column [CONSTRAINT constraint_name] constraint_type auf Tabellenebene column,… [CONSTRAINT constraint_name] constraint_type (column, …)

193 Constraints definieren Beispiel
Constraint auf Spaltenebene: CREATE TABLE employees ( employee_id NUMBER(6) CONSTRAINT emp_emp_id_pk PRIMARY KEY, first_name VARCHAR2(20),… ) Constraint auf Tabelleneben: CREATE TABLE employees ( employee_id NUMBER(6), first_name VARCHAR2(20),.. job_id VARCHAR2(10) NOT NULL, CONSTRAINT emp_emp_id_pk PRIMARY KEY (EMPLOYEE_ID));

194 NOT NULL Constraint stellt sicher, dass für die Spalte keine Nullwerte akzeptiert werden Spalten ohne NOT NULL Constraint dürfen standardmässig Nullwerte enthalten ausgenommen Primary Key-Spalten NOT NULL Constraints werden auf Spaltenebene definiert

195 UNIQUE-Constraint definiert, dass ein Wert für eine Spalte o. Spaltenkombination nur einmal in der Tabelle für die Spalte vorkommt UNIQUE-Schlüssel definiert auf Tabellen- o. Spaltenebene Erlauben Nullwerte, diese dürfen dann auch mehrfach vorkommen, da sie keinem anderen Wert entsprechen Hinweis: Ein Nullwert in einer Spalte erfüllt stets ein UNIQUE-Constraint

196 PRIMARY KEY-Constraint
erstellt Primärschlüssel für die Tabelle es kann nur einen pro Tabelle geben ist eine Spalte oder Spaltengrupe, die jede Zeile einer Tabelle eindeutig identifiziert setzt Eindeutigkeit der Spalte oder Spaltenkombination durch und stellt sicher, dass keine Spalte, die zu einem Primärschlüssel gehört, einen Nullwert enthält Implizit wird auf die Spalte o. Spaltenkombination ein eindeutiger Index gesetzt.

197 FOREIGN KEY-Constraint
FOREIGN KEY (o. referenzielle Integritäts-) Constraints bestimmen eine Spalte oder Spaltenkombination als Fremdschlüssel richten eine Beziehung zwischen einem Primär- oder UNIQUE-Schlüssel in derselben oder einer anderen Tabelle ein ein Fremdschlüsselwert muss einem vorhandenen Wert in der übergeordneten Tabelle entsprechen oder NULL sein basieren auf Datenwerten und sind rein logische (nicht physische) Zeiger definiert auf Spalten- o. Tabellen-Ebene

198 FOREIGN KEY-Constraint II
ein zusammengesetzter Fremdschlüssel muss mit Hilfe der Definition auf Tabellenebene erstellt werden. ein Einspaltiger-Fremdschlüssel kann auf Spaltenebene definiert werden. CREATE TABLE employees (… department_id NUMBER(4) CONSTRAINT emp_depid_fk REFERENCES departments (department_id)); oder department_id NUMBER(4), CONSTRAINT emp_dept_fk FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES departments (department_id), … );

199 FOREIGN KEY-Constraint Schlüsselwörter
FOREING KEY definiert die Spalte der referenzierten Tabelle (untergeordnete Tabelle) auf Tabellen Constraint-Ebene REFERENCES identifiziert die Tabelle und Spalte in der übergeordneten Tabelle ON DELETE CASCADE löscht die abhängigen Zeilen aus der untergeordneten Tabelle, wenn eine Zeile in der übergeordneten Tabelle gelöscht wird ON DELETE SET NULL konvertiert abhängige Fremdschlüsselwerte in Nullwerte Hinweis, Richtung: Der Fremdschlüssel wird in der untergeordneten Tabelle definiert. Die Tabelle mit der referenzierten Spalte ist die übergeordnete Tabelle Ohne die Option ON DELETE CASCADE oder ON DELETE SET NULL kann die Zeile in der übergeordneten Tabelle nicht gelöscht werden, wenn diese in der untergeordneten Tabelle referenziert wird.

200 CHECK Constraint definiert eine Bedinung, die jede Zeile erfüllen muss
nicht zulässig sind: Referenzen auf die Pseudospalten CURRVAL, NEXTVAL, LEVEL und ROWNUM Aufrufe der Funktionen SYSDATE, UID, USER und USERENV Abfragen, die andere Werte in andere Zeilen referenzieren …, salary NUMBER(2) CONSTRAINT emp_salary_min CHECK (salary > 0),…

201 CREATE TABLE Beispiel CONSTRAINT ep_email_uk UNIQUE, );
CREATE TABLE employee (employee_id NUMBER(6) CONSTRAINT ep_employee_id PRIMARY KEY, first_name VARCHAR2(20), last_name VARCHAR2(25) CONSTRAINT ep_last_name_nn NOT NULL, VARCHAR2(25) CONSTRAINT ep_ _nn NOT NULL, CONSTRAINT ep_ _uk UNIQUE, phone_number VARCHAR2(20), hire_date DATE CONSTRAINT ep_hire_date_nn NOT NULL, job_id VARCHAR2(10) CONSTRAINT ep_job_nn NOT NULL, salary NUMBER(8,2) CONSTRAINT ep_sal_ch CHECK (salary > 0), commission_pct NUMBER(2,2), manager_id NUMBER(6), department_id NUMBER(4) CONSTRAINT ep_dept_fk REFERENCES departments (department_id) );

202 Constraints verletzen
UPDATE employees SET department_id = 55 Hinweis: department 55 existiert nicht! WHERE department_id = 110; * ERROR at line 1: ORA-02291: integrity constraint (HR.EP_DEPT_FK) violated – parent key not found

203 Constraints verletzen II
DELETE FROM departments WHERE department_id = 60; Hinweis: In der Abteilung 60 arbeiten Angestellte (employees) * ERROR at line 1: ORA-02292: integrity constraint (HR.ep_dept_fk) violated – child record found

204 CREATE TABLE incl. Subquery
Tabellen können auch anhand einer Unterabfrage erstellt werden Syntax CREATE TABLE table [(column, column…)] AS subquery die Anzahl der Spalten in der neuen Tabelle muss mit der Projektionsklausel der Unteranweisung übereinstimmen definieren von Spalten mit Spaltennamen und Default-Werten

205 CREATE TABLE incl. Subquery Richtlinien
die Tabelle wird mit den angegebenen Spaltennamen erstellt die von der SELECT-Anweisung abgerufenen Zeilen werden in die neue Tabelle eingefügt die Spaltendefinition darf nur den Spaltennamen und Default-Wert enthalten sind Spaltenspezifikationen angegeben, so muss die Anzahl der Spalten der Anzahl der Spalten in der SELECT-Liste der Unterabfrage entsprechen sind keine Spaltenspezifikationen angegeben, so entsprechen die Spaltennamen der Tabelle den Spaltennamen der Unterabfrage im Gegensatz zu den Datentypendefinitionen der Spalten werden die Integritätsregeln nicht an die neue Tabelle übergeben

206 CREATE TABLE incl. Subquery Beispiel
CREATE TABLE dept80 AS SELECT employee_id, last_name, salary * 12 ANNSAL, hire_date FROM employees WHERE department_id = 80; Table created. DESCRIBE dept80 Name Null Type EMPLOYEE_ID NOT NULL NUMBER(6) LAST_NAME NOT NULL VARCHAR2(25) ANNSAL NUMBER HIRE_DATE NOT NULL DATE

207 SQL-Schulung: Kapitel
ALTER TABLE SQL-Schulung: Kapitel

208 ALTER TABLE-Anweisung
neue Spalten zu einer Tabelle hinzufügen vorhandene Spalten einer Tabelle ändern Spalten aus einer Tabelle entfernen neue Constraints für eine Tabelle definieren Default-Werte für Spalten setzen o. löschen

209 Tabellen löschen alle Daten und die Struktur der Tabelle werden gelöscht alle noch nicht gespeicherten Transaktionen werden festgeschrieben (committed) alle Indizes werden gelöscht alle Constraints werden gelöscht Views und Synonyme bleiben erhalten, sind jedoch ungültig kein ROLLBACK ! nur der Ersteller der Tabelle oder ein Benutzer mit dem Privileg DROP ANY TABLE kann die Tabelle entfernen !

210 SQL-Schulung: Kapitel 13
Views SQL-Schulung: Kapitel 13

211 VIEW eine View ist eine logische Tabelle, die auf einer Tabelle oder einer anderen View basiert eine View enthält selber keine Daten! Grundlegende Tabellen: Basistabellen wird im Data Dictionary als SELECT-Anweisung gespeichert Datenzugriff beschränken verschiedene Ansichten derselben Daten vereinfachen von komplexen Abfragen Datenunabhängigkeit

212 Einfache und komplexe Views
einfache View: leitet Daten aus nur einer Tabelle ab enthält keine Funktionen oder Datengruppen kann DML-Operationen über die View ausführen komplexe View: leitet Daten aus mehreren Tabellen ab enhält Funktionen oder Datengrupen lässt nicht immer DML-Operationen über die View zu

213 CREATE VIEW-Anweisung
Syntax: CREATE [OR REPLACE] [FORCE|NOFORCE] VIEW view [(alias[, alias]…)] AS subquery [WITH CHECK OPTION [CONSTRAINT constraint]] [WITH READ ONLY [CONSTRAINT constraint]] Schlüsselwort Bedeutung OR REPLACE erstellt die View, auch wenn sie schon vorhanden ist FORCE Erstellt die View, auch wenn Basistabellen nicht existieren NOFORCE Erstellt die View nur, wenn die Basistabellen existieren view / constraint Name der View bzw. Name des jeweiligen Contraints Alias Gibt Namen für die Ausdrücke an, die von der Abfrage der View ausgewählt werden subquery Eine vollständige Select-Anweisung WITH CHECK OPTION es werden nur Zeilen eingefügt /aktualisiert, für welche die View berechtigt ist WITH READ ONLY es können keine DML-Operationen an dieser View ausgeführt werden

214 Views erstellen Richtlinien
die Unterabfrage, die eine View definiert, kann komplexe SELECT-Syntax, einschliesslich Joins, Gruppen und Unterabfragen, enthalten werden keine Constraint-Namen vergeben, so generiert das DBMS einen Namen Oracle: SYS_Cn die Option OR REPLACE kann verwendet werden, um die Definition einer View zu verändern, ohne sie zuvor zu löschen und neu zu erstellen oder die zuvor erteilten Objektprivilegien neu zu erteilen.

215 CREATE VIEW Beispiele CREATE VIEW empvu80 CREATE VIEW salvu50
AS SELECT employee_id, last_name, salary FROM employees WHERE department_id = 80; View created. CREATE VIEW salvu50 AS SELECT employee_id ID_NUMBER, last_name NAME, salary*12 ANN_SALARY WHERE department_id = 50;

216 Views auslesen Daten aus Views werden genauso ausgelesen wie aus einer Tabelle in der FROM-Klausel wird der Viewname angegeben können mit Tabellen verjoint werden können in beliebig komplexen SELECT-Anweisungen eingebunden sein Beispiele: SELECT * FROM salvu50; SELECT last_name FROM empvu50 WHERE salary > 6000;

217 komplexe View Beispiel
CREATE VIEW dept_num_vu (name, minsal, maxsal, avgsal) AS SELECT d.department_name, MIN(e.salary), MAX(e.salary), AVG(e.salary) FROM employees e, departments d WHERE e.department_id = d.department_id GROUP BY d.department_name;

218 DML-Operationen an Views ausführen
DML-Operationen können i.d. Regel an allen einfachen Views ausgeführt werden es können keine Zeilen entfernt werden, wenn die View eines der folgenden Elemente enthält: Aggregatfunktionen GROUP BY-Klausel Schlüsselwort DISTINCT Pseudospalten-Schlüsselwort ROWNUM

219 DML-Operationen an Views ausführen
DML-Operationen können i.d. Regel an allen einfachen Views ausgeführt werden es können keine Zeilen geändert werden, wenn die View eines der folgenden Elemente enthält: Aggregatfunktionen GROUP BY-Klausel Schlüsselwort DISTINCT Pseudospalten-Schlüsselwort ROWNUM Spalten, die durch Ausdrücke definiert sind

220 DML-Operationen an Views ausführen
DML-Operationen können i.d. Regel an allen einfachen Views ausgeführt werden es können keine Zeilen hinzugefügt werden, wenn die View eines der folgenden Elemente enthält: Aggregatfunktionen GROUP BY-Klausel Schlüsselwort DISTINCT Pseudospalten-Schlüsselwort ROWNUM Spalten, die durch Ausdrücke definiert sind NOT NULL-Spalten in den Basistabellen, die nicht für die View selektiert wurden

221 WITH CHECK OPTION mit der Klausel wird sichergestellt, dass an einer View ausgeführte DML-Operationen innerhalb der Domäne der View bleiben Beispiel: CREATE OR REPLACE VIEW empvu20 AS SELECT FROM employees WHERE department_id 20 WITH CHECK OPTION CONSTRAINT empvu20_ck; Der Versuch, die Abteilungsnummer für eine Zeile in der View zu ändern, scheitert, da er gegen das WITH CHECK OPTION-Constraint verstösst.

222 DML-Operationen verweigern
durch WITH READ ONLY werden alle DML-Operationen verhindert Jeder Versuch, eine DML-Operation an der View abzusetzen führt zu einer Fehlermeldung CREATE OR REPLACE VIEW empvu10 (employee_number, employee_name, job_title) AS SELECT employee_id, last_name, job_id FROM employees WHERE department_id = 10 WITH READ ONLY;

223 Views entfernen eine View wird ohne Datenverluste entfernt
DROP VIEW view; Name der View DROP VIEW empvu80; View dropped. eine View wird ohne Datenverluste entfernt nur der Ersteller oder ein Benutzer mit dem Privileg DROP ANY VIEW kann eine View löschen

224 SQL-Schulung: Kapitel 14
Sequences SQL-Schulung: Kapitel 14

225 Sequences eine Sequence ist ein Datenbankobjekt, das Ganzzahlwerte erstellt kann automatisch eindeutige Nummern generieren ist ein gemeinsam verwendbares Objekt kann verwendet werden um einen Primärschlüssel zu erstellen ersetzt Anwendungs-Code beschleunigt den Zugriff auf Sequence-Werte wenn sie im Cache gespeichert sind eine Sequence ist nicht an eine Tabelle gebunden!

226 CREATE SEQUENCE- Anweisung
CREATE SEQUENCE sequence [INCREMENT BY n] [START WITH n] [{MAXVALUE n | NOMAXVALUE}] [{MINVALUE n | NOMINVALUE}] [{CYCLE | NOCYCLE}] [{CACHE n | NOCACHE}]

227 CREATE SEQUENCE SYNTAX
Schlüsselwort Bedeutung sequence Steht für den Namen des Sequence-Generators INCREMENT BY n Gibt das Intervall zwischen Sequencenummern an, fehlt die Klausel wird 1 als Intervall verwendet START WITH n Gibt die erste zu generierende Sequence-Nummer an. Fehlt die Klausel wird mit 1 begonnen. MAXVALUE n Gibt den höchsten Wert an, den die Sequence generieren kann NOMAXVALUE Legt einen Höchstwert von 1027 für die aufsteigende Sequence und -1 für die absteigende Sequence fest MINVALUE n Gibt den kleinsten Wert der Sequence an NOMINVALUE Legt einen kleinsten Wert von 1 für eine aufsteigende Sequence und für die absteigene Sequence fest

228 SEQUENCES Beispiel für eine Primärschlüssel Sequence
CREATE SEQUENCE dept_deptid_seq INCREMENT BY 10 START WITH 120 MAXVALUE 9999 NOCACHE NOCYCLE; Sequence created.

229 Pseudospalten NEXTVAL und CURRVAL
NEXTVAL gibt den nächsten verfügbaren Sequence-Wert zurück. Bei jeder Referenzierung wird ein eindeutiger Wert zurückgegeben, selbst bei verschiedenen Benutzern CURRVAL ruft den aktuellen Sequence-Wert ab NEXTVAL muss für die Sequence ausgegeben werden, bevor CURRVAL einen Wert enthält können verwendet werden in: SELECT-Liste einer SELECT-Anweisung, die nicht Bestandteil einer Unterabfrage ist SELECT-Liste einer Unterabfrage in einer INSERT-Anweisung VALUES-Klausel einer INSERT-Anweisung SET-Klausel einer UPDATE-Anweisung können nicht verwendet werden in: SELECT-Liste einer View SELECT-Anweisung mit dem Schlüsselwort DISTINCT SELECT-Anweisung mit den Klausel GROUP BY, HAVING oder ORDER BY Unterabfrage in einer SELECT-, DELETE- oder UPDATE-Anweisung DEFAULT Ausdruck in einer CREATE TABLE- oder ALTER TABLE-Anweisung

230 Sequence verwenden SELECT dept_deptid_seq.CURRVAL FROM dual;
SELECT dept_deptid_seq.NEXTVAL

231 Sequence-Werte im Cache
das Caching von Sequence-Werten ermöglicht einen schnelleren Zugriff auf die Werte Lücken zwischen den Sequence-Werten können in folgenden Fällen auftreten Bei einem ROLLBACK Bei einem Systemausfall wenn eine Sequence von mehreren Tabellen verwendet wird

232 SEQUENCES ändern ALTER SEQUENCE sequence [INCREMENT BY n]
[{MAXVALUE n | NOMAXVALUE}] [{MINVALUE n | NOMINVALUE}] [{CYCLE | NOCYCLE}] [{CACHE n | NOCACHE}];

233 Sequences ändern Richtlinien
nur der Eigentümer oder ein Benutzer mit dem ALTER-Privileg darf Änderungen vornehmen die Änderung wirkt sich nur auf zukünftige Sequence-Nummern aus die Sequence muss gelöscht und neu erstellt werden, wenn der Startwert o. aktuelle Wert neu gesetzt werden soll bestimmte Validierungsmassnahmen werden durchgeführt, so kann kein kleiner Max.Value gesetzt werden. das Entfernen einer Sequence erfolgt mit der DROP-Anweisung: DROP SEQUENCE sequence; Sequence dropped.

234 SQL-Schulung: Kapitel 15
Indizes SQL-Schulung: Kapitel 15

235 Indizes ein Index ist ein Schemaobjekt
wird vom Server verwendet, um den Abruf von Zeilen mit Hilfe eines Zeigers zu beschleunigen kann I/O-Vorgänge mit Hilfe einer beschleunigten Pfadzugriffsmethode reduzieren, die Daten schneller zu finden ist unabhängig von der indizierten Tabelle aber…wird eine Tabelle gelöscht, so werden auch die zugehörigen Indizes gelöscht wird automatisch verwendet und verwaltet Ohne Indizes → Full Table scan

236 Indexerstellung - Verfahren
automatisch: ein eindeutiger Index wird automatisch erstellt, wenn ein PRIMARY KEY- oder UNIQUE-Constraint in einer Tabellendefinition verwendet wird manuell: vom Benutzer explizit angelegte nicht-eindeutige Indizes, welche den Zeilenzugriff beschleunigen z.B. bei Foreign Key Beziehungen. Hinweis: ein eindeutiger Index kann auch manuell erstellt werden, es ist jedoch nicht ratsam, da hierfür ein UNIQUE-Constraint verwendet werden muss, welches dann implizit einen eindeutigen Index erstellt.

237 Indizes erstellen CREATE INDEX index ON table (column [, column]…);
index Name des Index table Name der Tabelle column Tabellenspalte, die indiziert werden soll Beispiel für einen Index auf last_name: CREATE INDEX emp_last_name_idx ON employees(last_name); Index created.

238 Index erstellen - Richtlinien
Ein Index sollte in folgenden Fällen erstellt werden, wenn: eine Spalte viele verschiedene Werte hat eine Spalte viele Nullwerte enthält eine oder mehrere Spalten häufig gemeinsam in einer WHERE-Klausel oder Join-Bedingung verwendet werden Es sollte kein Index erstellt werden, wenn: die Spalten nur selten als Bedingung in Abfragen verwendet werden die Tabelle nur klein ist und die meisten Abfragen wahrscheinlich mehr als 2 bis 4 Prozent der Zeilen in der Tabelle abrufen die Tabelle häufig aktualisiert wird die indizierten Spalten als Bestandteil eines Ausdrucks referenziert werden

239 Index erstellen – Richtlinien II
Achtung: es sollten nicht zuviele Indizes für eine Tabelle angelegt werden bei jeder DML-Operation, müssen die Indizes aktualisiert werden je mehr Indizes mit einer Tabelle verknüpft sind, desto grösser ist der Aufwand für den DB-Server bei der Aktualisierung aller Indizes

240 Indizes entfernen DROP INDEX index;
entfernt einen Index aus dem Data Dictionary dies hat keine Auswirkungen auf die sonstige Tabellenstruktur oder die Daten Indizes können nicht geändert sondern nur gelöscht und neu angelegt werden man muss Eigentümer sein, oder das Privileg DROP ANY INDEX besitzen, um einen Index zu löschen Wird eine Tabelle gelöscht, so werden auch die zugehörigen Indizes gelöscht

241 SQL-Schulung: Kapitel 16
Synonyme SQL-Schulung: Kapitel 16

242 Synonyme sind Alias-Namen um Datenbankobjekten einen alternativen Namen zu geben vereinfacht Zugriff einfache Referenzen auf Tabellen anderer Benutzer kürzen von langen Objektnamen CREATE [PUBLIC] SYNONYM synonym FOR object; PUBLIC erstellt ein Synonym, das allen Benutzern zugänglich ist synonym steht für den Namen des zu erstellenden Synonyms object bezeichnet das Objekt, für welches das Synonym erstellt wird Das Objekt darf nicht in einem Package enthalten sein der Name eines privaten (private) Synonyms muss sich von allen anderen Objekten des Benutzers unterscheiden

243 Synonyme erstellen u. entfernen
CREATE SYNONYM d_sum FOR dept_sum_vu; Synonym created. DROP SYNONYM d_sum; Synonym dropped. CREATE PUBLIC SYNONYM dept FOR alice.departments; DROP PUBLIC SYNONYM dept;

244 SQL-Schulung: Kapitel 17
Data Dictionary SQL-Schulung: Kapitel 17

245 Data Dictionary speichert Informationen zur Datenbank
ist genau wie andere Datenbankdaten in Tabellen und Views strukturiert ist schreibgeschützt Zugriff mit SQL Views Definitionen aller Schemaobjekte in der Datenbank Default-Werte für Spalten Integritäts-Constraint-Informationen Namen von Oracle-Benutzern Privilegien und Rollen der einzelnen Benutzer andere allgemeine Datenbankinformationen

246 Data Dictionary-Struktur
View-Präfix Zweck USER_ View des Benutzers (Inhalt des Schemas, Elemente, Eigentümer) ALL_ Erweiterte View des Benutzers (Objekte, auf die der Benutzer zugreifen kann) DBA_ View des Datenbankadministrators V$ Performance-bezogene Daten USER_OBJECTS z.B.: OBJECT_NAME, OBJECT_TYPE, CREATED, LAST_DDL_TIME, STATUS, GENERATED ALL_OBJECTS

247 USER-Views View Bedeutung USER_OBJECTS Alle Schemabezogenen Objekte
USER_TABLES Tabelleninformationen USER_TAB_COLUMNS Spalteninformationen USER_CONSTRAINTS Constraintinformationen USER_CONS_COLUMNS Spalten-Constraintzuordnung USER_VIEWS View-Informationen incl. Select-Statement USER_SEQUENCES Sequence-Information USER_SYNONYMS Synonym-Information

248 COMMENT-Anweisung Kommentare setzen in Tabellen, Spalten, Views
→ 2000 Byte max. Kommentare anzeigen lassen: ALL_COL_COMMENTS USER_COL_COMMENTS ALL_TAB_COMMENTS USER_TAB_COMMENTS Kommentare hinzufügen COMMENT ON [TABLE table | COLUMN table.column ] IS 'text';