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SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 Vorlesung #7 SQL (Teil 2)

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1 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 Vorlesung #7 SQL (Teil 2)

2 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)2 Fahrplan Besprechung der Übungsaufgaben Geschachtelte Anfragen in SQL Korrelierte vs. Unkorrelierte Anfragen Entschachtelung der Anfragen Operationen der Mengenlehre Spezielle Sprachkonstrukte (BETWEEN, CASE, LIKE) Joins in SQL-92

3 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)3 Geschachtelte Anfragen In SQL ist es möglich, SELECT Anweisungen auf viele Weisen zu verknüpfen und zu verschachteln Man unterscheidet zwischen Anfragen, die ein Tupel (eine Zeile) zurückliefern, von denen, die mehrere Tupeln (Zeilen) ergeben Die Anfragen können dann als Unterfragen in SELECT, FROM oder WHERE Teil eingesetzt werden

4 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)4 Geschachtelte Anfragen (2)... in WHERE-Klausel Welche Prüfungen sind besser als durchschnittlich verlaufen? SELECT * FROM prüfen WHERE Note < ( select avg (Note) from prüfen );

5 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)5 Geschachtelte Anfragen (3)... in SELECT-Klausel Professoren mit deren Lehrbelastung und durchschnittlicher Lehrbelsatung 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;

6 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)6 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

7 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)7 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;

8 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)8 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);

9 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)9 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

10 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)10 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;

11 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)11 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

12 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)12 Operationen der Mengenlehre (2) UNION – mit Duplikatelimierung, UNION ALL – ohne Duplikateliminierung (select Name from Assistenten ) union (select Name from Professoren );

13 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)13 Operationen der Mengenlehre (3) Mengendurchschnitt – INTERSECT Alle Professoren, die eine Vorlesung halten SELECT PersNr FROM Professoren INTERSECT SELECT gelesenVon FROM Vorlesungen

14 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)14 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);

15 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)15 Operationen der Mengenlehre (5) Mengendifferenz – MINUS Alle Professoren, die keine Vorlesung halten SELECT PersNr FROM Professoren MINUS SELECT gelesenVon FROM Vorlesungen;

16 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)16 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);

17 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)17 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);

18 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)18 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);

19 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)19 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;

20 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)20 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%´;

21 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)21 Quantifizierte Anfragen in SQL Es gibt keinen expliziten Allquantor Es gibt aber den Existenzquantor: exists, not exist wieder: Professoren, die keine Vorlesung halten select Name, PersNr from Professoren p where not exists ( select * from Vorlesungen where gelesenVon = p.PersNr );

22 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)22

23 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)23

24 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)24 Quantifizierte Anfragen in SQL (5) Wer hat alle vierstündigen Vorlesungen gehört? select s.* from Studenten s where not exists (select * from Vorlesungen v where v.SWS = 4 and not exists (select * from hören h where h.VorlNr = v.VorlNr and h.MatrNr=s.MatrNr ) );

25 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)25 Quantifizierte Anfragen in SQL (4) Allquantifizierung kann immer auch durch eine count Aggregation ausgedrückt werden Wir betrachten dazu eine etwas einfachere Anfrage, in der wir die (MatrNr der) Studenten ermitteln wollen, die alle Vorlesungen hören: select h.MatrNr from hören h group by h.MatrNr having count (*) = (select count (*) from Vorlesungen);

26 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)26 JOINs in SQL-92 cross join: Kreuzprodukt natural join: natürlicher Join join oder inner join: Theta-Join left, right oder full outer join: äußerer Join select * from R 1, R 2 where = R 1.A = R 2.B; select * from R 1 join R 2 on R 1.A = R 2.B;

27 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)27

28 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)28

29 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 2)29 JOINs in SQL-92 FULL OUTER JOIN select p.PersNr, p.Name, f.PersNr, f.Note, f.MatrNr, s.MatrNr, s.Name from Professoren p full outer join (pruefen f full outer join Studenten s on f.MatrNr= s.MatrNr) on p.PersNr=f.PersNr;

30 SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 Vorlesung #7 Ende


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