Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 1/7

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
Deduktive Datenbanken
Advertisements

Folien 2-5, 7-8 © Prof. Dr. Manfred Rössle (FH Aalen)
Bauinformatik II Softwareanwendungen 1
Systemüberblick Beispiele: Microsoft Access Oracle Ingres Informix
Kapitel 3: Das Relationenmodell
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/12 Informationsretrieval Suche mit und nach Attributen und Merkmalen, die bedeutend für die.
Lernen als Informationsverarbeitung
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/10 Grafische Anfragesprachen Geeignet sind grafische Anfragesprachen für Nutzer, die keine.
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/7 Datenbanken werden als Anhäufung von Werten eines Wertebereiches aufgefasst und Datenbankabfragen.
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/9 Data Mining Ist die Wissensgewinnung aus Datensammlungen (Knowledge Discovery in Database).
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/7 Information Retrieval auf Texten An ihre Grenzen stoßen relationale Datenbanken bei der.
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/8 Klassifikationen Klassifikationen dienen dazu, Themen oder Objekte systematisch zu ordnen.
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 1/10
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/8 Thesauren In gewisser Weise bilden Thesauren (Singular Thesaurus, Plural auch Thesauri)
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/5 Grundtechniken des Information Retrieval Deskribierung Hierunter versteht man eine manuelle.
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/4 Machine Learning (ML) Der erste Teil dieser Definition ist auch eine Beschreibung von Machine.
QBE in MS Access formulieren
Abhängigkeitsbeziehung
Inner Joins.
UML im Überblick – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 1/22
Alternativen und Muster. Alternativen Gegeben ist eine Tabelle in der ein Attribut der Tabelle Buecher Gruppe genannt wurde. So gibt es unter anderem.
SQL als Abfragesprache
SQL als Abfragesprache
MySQL Der Einstieg.
Datenmodelle, Datenbanksprachen und Datenbankmanagementsysteme
SQL/XML. © Prof. T. Kudraß, HTWK Leipzig 2 2 Motivation Speicherung von XML in allen großen kommerziellen DBMS vorhanden proprietäre Lösungen für die.
Das Relationenmodell 1.
Prof. Dr. T. Kudraß1 Relationenkalkül. Prof. Dr. T. Kudraß2 Relationenkalkül Zwei Ausprägungen: Tupelrelationenkalkül (TRK) und Domänenrelationenkalkül.
Prof. Dr. T. Kudraß1 Relationen-Algebra. Prof. Dr. T. Kudraß2 Relationale Anfragesprachen Query Language (QL): Manipulation und Retrieval von Daten einer.
Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgGamal Kassem Übung 7 Reports mit Datenbankzugriff.
Einführung Dateisystem <-> Datenbanksystem
1 Polymorphe Operatoren Zunächst: Beschränkung auf Operatoren zum Abfragen der in Relationen enthaltenen Information. Forderung nach mathematischer Exaktheit.
... und alles was dazugehört
SQL PHP und MySQL Referat von Katharina Stracke und Carina Berning
Datenbanken Mehr als Tabellen.
Datenbankentwicklung IV-LK
Datenbanken Mehr als Tabellen. Datenbank Abfragen mit SQL: Eine Tabelle filtern Tabellen realer Datenbanken können sehr viele Informationen speichern:
Die Grundterminologie
SQL Überblick Abfragen aus einer Tabelle
WS 2013/14 Datenbanksysteme Do 17:00 – 18:30 R Vorlesung #4 SQL (Teil 1)
Vorlesung #4 SQL (Teil 1).
SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 Vorlesung #5 Relationale Anfragesprachen.
SS 2004 Datenbanken 4W Mi 13:30 – 15:00 G 2.30 Vorlesung #6 SQL (Teil 1)
WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R Vorlesung #5 SQL (Teil 2)
WS 2011/12 Datenbanksysteme Fr 15:15 – 16:45 R Vorlesung #4 SQL (Teil 1)
(D.h. „Hallo MausFans!“ auf Japanisch).
Datenbanksysteme für hörer anderer Fachrichtungen
DI (FH) DI Roland J. Graf MSc (GIS) U N I V E R S I T Ä T S L E H R G A N G Geographical Information Science & Systems UNIGIS.
Freiwillige Feuerwehr der Stadt Perg
Relationales Datenmodell und DDL
Das relationale Modell
SQL - Structured Query Language AIFB SS (1/9) Join-Operationen in SQL-92(1/9) Syntax einer Join-Operation: join-op := CROSS JOIN | [NATURAL]
Structured Query Language
Erste Einführung in SQL
Structured Query Language
SQL - Structured Query Language  AIFB SS (1|3) 2.1 Allgemeines zu SQL (1|3) Benennung: SQL: „structured query language" ursprünglich: SEQUEL –
Tupelkalkül: Notation (1)
Einführung Dateisystem <-> Datenbanksystem
WS 2014/15 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R Vorlesung #6 SQL (Teil 3)
1 Syntaktische Grundform selectA 1, A 2, …, A n fromR 1, R 2, …, R m wherebedingung w ;
Datenbank System (DBS) - Warum?
Datenbanken abfragen mit SQL
IS: Datenbanken, © Till Hänisch 2000 Relationenalgebra Die mathematische Grundlage von relationalen Datenbanken.
SQL Basics Schulung –
Sprachumfang von SQL Vier Kategorien DDL (Data Definition Language)
Vorlesung #4 Relationales Kalkül und SQL (Teil 1)
Darstellung der Relationenalgebra als Programmiersprache
Kapitel 6: Datenbanksysteme
Präsentation von Darleen und Michèle
(Structured Query Language)
 Präsentation transkript:

Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 1/7 Anfrage Kalküle Basiert auf der Idee, dass Datenbankinhalte Belegungen von Prädikaten einer Logik entsprechen und Anfragen abgeleiteten Prädikaten. Derartige Anfrageformalismen werden als Kalküle bezeichnet. Da bei der Definition abgeleiteter Prädikate angegeben wird, was zum Ergebnis gehören soll und nicht, wie es berechnet wird, spricht man auch von deskriptiven Anfragen. Ein Kalkül kann [nach Heuer/Saake] als formale logische Sprache zur Formulierung von Aussagen betrachtet werden. Im Bereich des Relationenmodells sind zwei Kalküle verbreitet, die sich in den erlaubten Wertebereichen der Variablen unterscheiden. Der Bereichskalkül ist dadurch gekennzeichnet, dass Variablen Werte elementarer Datentypen (Bereiche) annehmen. Im Tupelkalkül hingegen variieren Variablen über Tupelwerte (entsprechend den Zeilen einer Relation).

Terme können Konstanten, Variablen zu Datentypen, Funktionsanwendungen Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 2/7 Der Bereichskalkül lässt als Variablen nur Variablen zu den Basis-Datentypen der Relationsmodells zu, die sogenannten Bereichsvariablen. Die Bausteine für Anfragen sind somit Terme, atomare Formeln und Formeln. Terme können Konstanten, Variablen zu Datentypen, Funktionsanwendungen sein Atomare Formeln werden durch Konstruktionen basierend auf Prädikatanwendungen gebildet. Formeln werden mit den prädikatlogischen Operatoren gebildet.

Vergleich SQL mit 3GL Vergleich: Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 3/7 Vergleich SQL mit 3GL Vergleich: Abfrage aller Autoren und Titel von ausleihbaren Büchern aus der Beispieltabelle buecher. Prozedurale Sprache (3GL) SQL (4GL) open (buecher); while (not EOF (buecher)) { read (buch); If (buch.leihfrist > 0) print (buch.autor,buch.titel); } close (buecher); select autor, titel from buecher where leihfrist > 0

Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 4/7 Datenbanksprachen SQL (Structured Query Language) ist die Normendatenbanksprache für relationale Datenbanken SQL enthält mehrere Teilsprachen DDL (Data Definition Language) zur Definition eines konzeptuellen Datenbankschemas SSL (Storage Structure Language) zum Einrichten von internen Zugriffspfaden IQL (Interactive Query Language) zur Formulierung von Anfragen DML (Data Manipulation Language) zur Anfrage und zur Änderung des Datenbestandes SQL hat weiterhin noch eingebettete Befehle zur Sichtdefinition, Transaktionsdefinition , Rechtvergabe und Integritätssicherung

Weitere Datenbanksprachen Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 5/7 Weitere Datenbanksprachen QUEL QBE MS Access Diese Sprache beruht auf dem Tupelkalkül QUEL ist im Zusammenhang mit dem System INGRES entwickelt worden und wird nur dort eingesetzt Bekannt geworden als DDL/DML des oben genannten Systems Auf Grund des orthogonalen Sprachenentwurfs lange Zeit ernster Konkurrent von SQL Anfragen in QUEL wird unterschieden in Kern Anteil (angelehnt am Tupelkalkül) und den Erweiterungen (z.B. Aggregierung)

Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 6/7 Spalten ausblenden: Diese Operation heißt Projektion, in Zeichen π. Als Parameter werden in eckigen Klammern […] (oder als tiefgestellter Index) die Spalten definiert, die erhalten bleiben sollen, in runden Klammern (…) die Relation, auf die die Operation angewendet werden soll. Zeilen heraussuchen: Diese Operation heißt Selektion, in Zeichen σ. Als Parameter werden in […] die Bedingungen definiert, unter denen die Zeilen im Ergebnis erhalten bleiben sollen, in (…) die Relation, auf die die Operation angewendet werden soll. Tabellen verknüpfen: Hierfür ist der Verbund (oder: Join) zuständig, in Zeichen . Dabei werden Tupel zweier Relationen über gleichbenannten Spalten und Werten aneinandergehängt.

Tabellen voneinander abziehen: Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 7/7 Tabellen vereinigen: Diese Operation ist die Vereinigung, in Zeichen U. Tupel aus den beiden beteiligten Relationen werden zusammengesammelt, doppelte Tupel entfernt. Tabellen voneinander abziehen: Dies ist die Differenz, in Zeichen -. Tupel aus der ersten Relation werden herausgenommen, falls sie auch in der zweiten Relation vorkommen. Spalten umbenennen: Diese Operation heißt Umbenennung, in Zeichen ß. Hierbei werden Attributnamen in andere umbenannt, was für Operationen wie , U, - wichtig werden wird, da diese von den Namen der Attribute abhängen.