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WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 4.080 Vorlesung #6 SQL (Teil 3)

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1 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R Vorlesung #6 SQL (Teil 3)

2 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) „Fahrplan“  Wiederholung  Korrelierte vs. Unkorrelierte Anfragen  Entschachtelung der Anfragen  Operationen der Mengenlehre  Spezielle Sprachkonstrukte (BETWEEN, CASE, LIKE) 2

3 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) Nullwerte  UPDATE studenten SET semester = '' WHERE matrnr = 24002; select count (*) from Studenten where Semester = 13  Tupel (Zeilen) mit Null-Werten werden einfach nicht mitgezählt !!! 3

4 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) Nullwerte (2)  NULL + 1 = NULL, NULL * 1 = NULL  Beispiele (Oracle) SELECT NULL + 2 FROM Dual; SELECT NULL * 2 FROM Dual;  Dual ist so etwas wie „Dummy“-Tabelle in Oracle  Es gilt die sogenannte 3-wertige Logik in SQL 4

5 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) Behandlung von NULL Werten (Oracle und SQL-92)  In Oracle gibt es eine „null value“ Funktion nvl (if NULL then): SELECT nvl(NULL,5) + 2 AS Result FROM Dual; Result  Man kann NULL Werte mit IS NULL oder IS NOT NULL testen (SQL-92) 5

6 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) Geschachtelte Anfragen (2) ... in WHERE-Klausel  Welche Prüfungen sind besser als durchschnittlich verlaufen? SELECT * FROM prüfen WHERE Note < ( select avg (Note) from prüfen ); 6

7 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) Geschachtelte Anfragen (3) ... in SELECT-Klausel  Professoren mit deren Lehrbelastung und durchschnittlicher Lehrbelastung SELECT PersNr, Name, sum(SWS) AS Lehrbelastung, ( select avg (sum(SWS)) from Vorlesungen group by gelesenVon) AS Durchschnitt FROM Professoren p, Vorlesungen v WHERE p.PersNr = v.gelesenVon GROUP BY PersNr, Name; 7

8 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) Geschachtelte Anfragen (4) ... in SELECT-Klausel  Professoren mit deren Lehrbelastung und durchschnittlicher Lehrbelsatung – korreliert ohne GROUP BY: SELECT PersNr, Name, (select sum (SWS) from Vorlesungen where gelesenVon = p.PersNr) AS Lehrbelastung, (select sum(SWS) / count(DISTINCT gelesenVon) from Vorlesungen) AS Durchschnitt FROM Professoren p 8

9 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) Geschachtelte Anfragen (5) ... in FROM-Klausel  „fleißige“ Studenten – die mehr als 2 Vorlesungen hören: SELECT tmp.MatrNr, tmp.Name, tmp.VorlAnzahl FROM (select s.MatrNr, s.Name, count(*) as VorlAnzahl from Studenten s, hoeren h where s.MatrNr=h.MatrNr group by s.MatrNr, s.Name) tmp WHERE tmp.VorlAnzahl > 2; 9

10 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) Korreliert vs. unkorreliert  Achtung: funktioniert in der Original-Beispiel- Datenbank UNI nicht, da GebDatum fehlt!  Alle Studenten, die älter als der jüngste Professor sind - korrelierte Formulierung select s.* from Studenten s where exists (select p.* from Professoren p where p.GebDatum > s.GebDatum); 10

11 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) Korreliert vs. Unkorreliert (2)  Äquivalente unkorrelierte Formulierung select s.* from Studenten s where s.GebDatum < (select max (p.GebDatum) from Professoren p);  Vorteil: Unteranfrageergebnis kann materialisiert werden  Unteranfrage braucht nur einmal ausgewertet zu werden 11

12 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) Entschachtelung korrelierter Unteranfragen Assistenten, die für eine(n) jüngere(n) Professor(in) arbeiten select a.* from Assistenten a where exists ( select p.* from Professoren p where a.Boss = p.PersNr and p.GebDatum > a.GebDatum); Entschachtelung durch Join select a.* from Assistenten a, Professoren p where a.Boss = p.PersNr and p.GebDatum > a.GebDatum; 12

13 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) Operationen der Mengenlehre  Vereinigung – UNION bzw. UNION ALL  Durchschnitt – INTERSECT  Differenz – MINUS (auch EXCEPT)  UNION, INTERSECT und MINUS setzen Schemagleichheit voraus  Der Operator IN bzw. NOT IN testet auf Mengenmitgliedschaft  Der Operator ALL testet, ob alle Ergebnisse der Unteranfrage den Vergleich erfüllen 13

14 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) Operationen der Mengenlehre (2) UNION – mit Duplikatelimierung, UNION ALL – ohne Duplikateliminierung (select Name from Assistenten ) union (select Name from Professoren ); 14

15 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) Operationen der Mengenlehre (3)  Mengendurchschnitt – INTERSECT  Alle Professoren, die eine Vorlesung halten SELECT PersNr FROM Professoren INTERSECT SELECT gelesenVon FROM Vorlesungen 15

16 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) Operationen der Mengenlehre (4)  Gleiche Abfrage, „alle Professoren, die eine Vorlesung halten“ mit IN Operator SELECT PersNr FROM Professoren WHERE PersNr IN (SELECT gelesenVon FROM Vorlesungen); 16

17 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) Operationen der Mengenlehre (5)  Mengendifferenz – MINUS  Alle Professoren, die keine Vorlesung halten SELECT PersNr FROM Professoren MINUS SELECT gelesenVon FROM Vorlesungen; 17

18 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) Operationen der Mengenlehre (6)  Gleiche Abfrage, „alle Professoren, die keine Vorlesung halten“ mit NOT IN SELECT PersNr FROM Professoren WHERE PersNr NOT IN ( SELECT gelesenVon FROM Vorlesungen); 18

19 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) ALL Operator  Studenten mit der größten Semesterzahl SELECT Name, Semester FROM Studenten WHERE Semester >= ALL (select Semester from Studenten); äquivalent SELECT Name, Semester FROM Studenten WHERE Semester >= (select max(Semester) from Studenten); 19

20 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) Spezielle Sprachkonstrukte  BETWEEN select * from Studenten where Semester > = 1 and Semester < = 4; select * from Studenten where Semester between 1 and 4; select * from Studenten where Semester in (1,2,3,4); 20

21 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) Spezielle Sprachkonstrukte (2)  CASE WHEN... THEN... ELSE... END – die erste qualifizierende WHEN Klausel wird ausgeführt select MatrNr, ( case when Note < 1.5 then ´sehr gut´ when Note < 2.5 then ´gut´ when Note < 3.5 then ´befriedigend´ when Note < 4.0 then ´ausreichend´ else ´nicht bestanden´end) from pruefen; 21

22 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) Spezielle Sprachkonstrukte (3)  LIKE Operator – Vergleich von Zeichenketten  "%" steht für beliebig viele (auch gar kein) Zeichen  "_" steht für genau ein Zeichen select * from Studenten where Name like ´T%eophrastos´; select distinct Name from Vorlesungen v, hören h, Studenten s where s.MatrNr = h.MatrNr and h.VorlNr = v.VorlNr and v.Titel LIKE ´%thik%´; 22

23 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R © Bojan Milijaš, Vorlesung #6 - SQL (Teil 3) Ausblick Vorlesung #6  Quantifizierte Anfragen  Joins in SQL 92  Rekursion  Rekursion in SQL-92  Rekursion in DBMS-“Dialekten“ (Oracle und DB2)  Views (Sichten) - gespeicherte Abfragen  Gewährleistung der logischen Datenunabhängigkeit  Modellierung von Generalisierung  UPDATE-fähige Sichten  Datenintegrität  Statische und dynamische Bedingungen  Referentielle Integrität (primary key, foreign key) 23

24 WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R Vorlesung #6 Ende


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