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WS 2014/15 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R 0.005 Vorlesung #9 SQL Zusammenfassung.

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1 WS 2014/15 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Vorlesung #9 SQL Zusammenfassung

2 WS 2014/15 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R „Fahrplan“  Nachtrag  Views (Sichten) - gespeicherte Abfragen  Gewährleistung der logischen Datenunabhängigkeit  Modellierung von Generalisierung  UPDATE-fähige Sichten  Constraints  NOT NULL, CHECK, UNIQUE, PRIMARY KEY  Referentielle Integriät (FOREIGN KEY)  Zusammenfassung  Ausblick Vorlesung #10 Vorlesung #9 - SQL Zusammenfassung© Bojan Milijaš,

3 WS 2014/15 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Sichten (VIEWs)  „Aussenstehende“ – d.h. Datenbank-Benutzer wollen wissen, welcher Professor welche Vorlesungen liest?  Benutzer wissen nichts von Schlüsseln (künstliche IDs), JOINs, verschiedenen Tabellen usw. CREATE VIEW ProfVorlesung AS SELECT Name, Titel FROM Professoren, Vorlesungen WHERE PersNr = gelesenVon; Vorlesung #9 - SQL Zusammenfassung© Bojan Milijaš,

4 WS 2014/15 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Sichten (2) (+) Wir zeigen den Benutzern genau das, was Sie sehen wollen  Benutzerfreundlichkeit (+) Wir können die Informationen verbergen, die Benutzer nicht sehen wollen oder nicht sehen dürfen  Datenschutz und Sicherheit (+) Wir können darunterliegende Basis-Tabellen verändern. Solange die Sichten angepasst werden, merken die Benutzer nichts  logische Datenunabhängigkeit NAMETITEL KantGrundzuege... SELECT * FROM ProfVorlesung; Vorlesung #9 - SQL Zusammenfassung© Bojan Milijaš,

5 WS 2014/15 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Sichten (3) - logische Datenunabhängigkeit Relation 1Relation 2Relation 3 Benutzer 2Benutzer 1 Sicht 1Sicht 2Sicht 3 Physische Datenunabhängigkeit Logische Datenunabhängigkeit Vorlesung #9 - SQL Zusammenfassung© Bojan Milijaš,

6 WS 2014/15 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Sichten (4) – Beispiel logische Datenunabhängigkeit Internet-BesucherStudenten ProfVerlesung Dozenten lesen Kurse CREATE VIEW ProfVorlesung AS SELECT Name, Titel AS SELECT Name, Titel FROM Dozenten FROM Dozenten NATURAL JOIN lesen NATURAL JOIN lesen NATURAL JOIN Kurse; NATURAL JOIN Kurse; CREATE VIEW ProfVorlesung AS SELECT Name, Titel FROM Professoren, Vorlesungen WHERE PersNr = gelesenVon; Professoren Vorlesungen Vorlesung #9 - SQL Zusammenfassung© Bojan Milijaš,

7 WS 2014/15 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Sichten (5) – UPDATE-Fähigkeit  Sichten sind immer veränderbar im Bezug auf DDL- Operation, hier ist aber DML gemeint!  Sichten sind i.a. nicht UPDATE fähig, da das DBMS bei einer UPDATE, DELETE oder INSERT Operation auf einer Sicht nicht weiß, welche Basis-Tabelle wie zu verändern ist:  wenn Sichten Duplikatelimierung und Aggregatfunktionen (DISTINCT, GROUP BY usw.) beinhalten  wenn der Schlüssel der zugrundeliegenden Tabelle(n) nicht enthalten ist  Wenn durch das INSERT, UPDATE oder DELETE Statement mehr als eine Tabelle referenziert wird Vorlesung #9 - SQL Zusammenfassung© Bojan Milijaš,

8 WS 2014/15 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Sichten (6) – UPDATE-Fähigkeit Beispiel einer nicht UPDATABLE View: create view WieHartAlsPrüfer (PersNr, Durchschnittsnote) as select PersNr, avg(Note) from prüfen group by PersNr; alle Sichten theoretisch änderbare Sichten in SQL änderbare Sichten Vorlesung #9 - SQL Zusammenfassung© Bojan Milijaš,

9 WS 2014/15 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Datenintegrität  Integitätsbedingungen bis jetzt  Schlüssel  Eindeutigkeit  Beziehungskardinalitäten (min,max Notation)  Attributdomänen (NUMBER, CHAR, DATE)  Inklusion bei Generalisierung (Untertyp immer im Obertyp enthalten)  statische Integritätsbedingungen  Bedingungen an den Zustand der Datenbasis  Mit Datenbank-CONSTRAINTs realisiert  dynamische Integritätsbedingungen  Bedingungen an Zustandsübergänge  Mit Datenbank-TRIGGERn realisiert * engl. CONSTRAINT = Bedingung, TRIGGER = Auslöser Vorlesung #9 - SQL Zusammenfassung© Bojan Milijaš,

10 WS 2014/15 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Statische CONSTRAINTs  NOT NULL  UNIQUE  CHECK (Regel)  Vorisicht: CHECK ist auch dann erfüllt, wenn der logische Vergleich einen NULL-Wert zurückliefert CREATE TABLE MyProfessoren ( PersNr NUMBER(5,0) UNIQUE, Name VARCHAR2(30) NOT NULL, Rang CHAR(2) CHECK (Rang IN ('C1', 'C2', 'C3','C4') ) ); Vorlesung #9 - SQL Zusammenfassung© Bojan Milijaš,

11 WS 2014/15 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Statische CONSTRAINTs (2)  Man kann CONSTRAINTs nachträglich definieren ALTER TABLE myprofessoren ADD CHECK (Rang IN ('C1', 'C2', 'C3','C4') );  löschen, verändern, suchen, auflisten, ein- und ausschalten, validieren (siehe SQL-Manual des jeweiligen DBMS, hier Oracle Syntax für das Löschen) ALTER TABLE myprofessoren DROP CONSTRAINT sys_c003798;  Dynamische Constraints  mit Triggern nächstes Mal (Vorlesung #9) Vorlesung #9 - SQL Zusammenfassung© Bojan Milijaš,

12 WS 2014/15 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Referentielle Integrität  Sorgt dafür, dass die Beziehung zwischen dem Primärschlüssel und dem Fremdschlüssel bestehen bleibt (dass die Referenz - der Verweis - erhalten bleibt)  Fremdschlüssel müssen auf existierende Tupel verweisen oder einen Nullwert enthalten  Beispiel gelesenVon  PersNr CREATE TABLE Professoren (PersNr INTEGER PRIMARY KEY...) (CREATE TABLE Vorlesungen gelesenVon INTEGER REFERENCES Professoren...) Vorlesung #9 - SQL Zusammenfassung© Bojan Milijaš,

13 WS 2014/15 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Referentielle Integrität (2)  Schlüsselkandidat UNIQUE CONSTRAINT  Primärschlüssel PRIMARY KEY  Fremdschlüssel FOREIGN KEY (auch implizit durch das Wort REFERENCES in Tabellen- Definition)  FOREIGN KEYs können auch NULL Werte enthalten  UNIQUE FOREIGN KEY modelliert 1:1 Beziehung Vorlesung #9 - SQL Zusammenfassung© Bojan Milijaš,

14 WS 2014/15 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Einhaltung referentieller Integrität  Änderung von referenzierten Daten  Default: Zurückweisen der Änderungsoperation  Propagieren der Änderungen: cascade  Verweise auf Nullwert setzen: set null  Dies ergibt folgende Möglichkeiten bei der Festlegung des CONSTRAINTs in der Tabellen- Definition  ON [ UPDATE | DELETE ] [ SET NULL | CASCADE ]  Kaskadierendes Löschen mit Vorsicht geniessen!  Beispiel: wenn in „Vorlesungen“ und „hören“ kaskadierend gelöscht wird, verliert man die beim Löschen eines Professors die Information welcher Student was gehört hat. Vorlesung #9 - SQL Zusammenfassung© Bojan Milijaš,

15 WS 2014/15 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R UNI Schema mit Constraints  Kemper Seite 157  In der Vorlesung hat es mit dem „ON DELETE CASCADE“ Beispiel nicht geklappt, weil weitere Tabellen (hören und prüfen) auf Professoren referenzieren und nicht nur Vorlesungen Vorlesung #9 - SQL Zusammenfassung© Bojan Milijaš,

16 WS 2014/15 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Fazit und Ausblick  Fazit SQL Teil 1 bis 4  SQL Teil 1 – Datentypen, einfache Abfragen  SQL Teil 2 – komplexe Abfragen, Unterabfragen  SQL Teil 3 – quantifizierte Abfragen  SQL Teil 4 – Rekursion, Views, Constraints  Ausblick SQL Teil 4  Trigger, prozedurale Erweiterungen (PL/SQL)  Einbettung in C,C++,Java  SQL Schnittstellen JDBC,ODBC  Query By Example QBE Vorlesung #9 - SQL Zusammenfassung© Bojan Milijaš,

17 WS 2014/15 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Vorlesung #7 Ende


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