Vorlesung #7 SQL (Teil 4).

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1 Vorlesung #7 SQL (Teil 4)

2 Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)
„Fahrplan“ EXISTS, ANY(SOME), ALL (Wiederholung) Quantifizierte Anfragen Doppelter NOT EXISTS HAVING count = ... Views Constraints Datenintegrität, statische Bedingungen (PK,UQ,NOT NULL,CHECK) referentielle Integrität (FK) Rekursion Standard SQL (geschachtelt, entschachtelt) in ORACLE (CONNECT BY PRIOR) in DB2 (WITH View) © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

3 Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)
EXISTS, ANY, ALL ... SELECT * FROM Studenten WHERE Semester >= ALL(SELECT Semester FROM Studenten); WHERE Semester > ANY(SELECT Semester FROM Studenten S WHERE EXISTS (SELECT * FROM hören h WHERE h.MatrNr = S.MATRNR); © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

4 Quantifizierte Anfragen in SQL
Es gibt keinen expliziten Allquantor Es gibt aber den Existenzquantor: exists, not exists wieder: „Professoren, die keine Vorlesung halten“ select Name, PersNr from Professoren p where not exists ( select * from Vorlesungen where gelesenVon = p.PersNr ); © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

5 Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)
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6 Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)
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7 Quantifizierte Anfragen in SQL (4)
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 from hören h where h.VorlNr = v.VorlNr and h.MatrNr=s.MatrNr ) ); © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

8 Quantifizierte Anfragen in SQL (5)
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); © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

9 Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)
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; © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

10 Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)
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 NAME TITEL Kant Grundzuege ... SELECT * FROM ProfVorlesung; © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

11 Sichten (3) - logische Datenunabhängigkeit
Benutzer 2 Benutzer 1 Sicht 1 Sicht 2 Sicht 3 Logische Datenunabhängigkeit Relation 1 Relation 2 Relation 3 Physische Datenunabhängigkeit © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

12 Sichten (4) – Beispiel logische Datenunabhängigkeit
Internet-Besucher Studenten CREATE VIEW ProfVorlesung AS SELECT Name, Titel FROM Professoren, Vorlesungen WHERE PersNr = gelesenVon; ProfVerlesung CREATE VIEW ProfVorlesung AS SELECT Name, Titel FROM Dozenten NATURAL JOIN lesen NATURAL JOIN Kurse; Professoren Vorlesungen Dozenten lesen Kurse © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

13 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 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

14 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 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

15 Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)
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 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

16 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') ) ); © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

17 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) DROP CONSTRAINT sys_c003798; Dynamische Constraints  mit Triggern nächstes Mal (Vorlesung #9) © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

18 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 ...) © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

19 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 © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

20 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. © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

21 Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)
Rekursion Rekursive Relation voraussetzen in UNI Schema voraussetzen : {[Vorgänger, Nachfolger]} „Welche Vorlesungen muss man hören, um die Vorlesung „Der Wiener Kreis“ zu verstehen? SELECT Vorgaenger FROM voraussetzen vs, Vorlesungen vo WHERE vs.Nachfolger = vo.VorlNr AND vo.Titel = 'Der Wiener Kreis' ; © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

22 Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)
Rekursion (2) Das sind aber nur die direkten Vorgänger, bzw. Vorgänger erster Stufe! Wie bekommt man alle? Zunächst Vorgänger zweiter Stufe: SELECT Vorgaenger FROM voraussetzen WHERE Nachfolger IN (SELECT Vorgaenger FROM voraussetzen, Vorlesungen WHERE Nachfolger = VorlNr AND Titel = 'Der Wiener Kreis'); © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

23 Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)
Rekursion (3) SELECT Vorgänger FROM voraussetzen WHERE Nachfolger IN (SELECT Vorgänger FROM voraussetzen, Vorlesungen WHERE Nachfolger = VorlNr AND Titel = `Der Wiener Kreis´); Entschachtelung SELECT v1.Vorgänger FROM voraussetzen v1, voraussetzen v2, Vorlesungen v WHERE v1.Nachfolger = v2.Vorgänger AND v2.Nachfolger = v.VorlNr AND v.Titel = `Der Wiener Kreis´; © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

24 Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)
Rekursion (4) Man kann die gewonenne entschachtelte Abfrage verallgemeinern für die Vorgänger n-ten Stufe SELECT v1.Vorgänger FROM voraussetzen v1, ..., voraussetzen v_n-1, voraussetzen vn, Vorlesungen v WHERE v1.Nachfolger = v2.Vorgänger AND ... AND v_n-1.Nachfolger = vn.Vorgänger AND vn.Nachfolger = VorlNr AND v.Titel = `Der Wiener Kreis´; © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

25 Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)
Rekursion (5) (-) sehr umständlich zu formulieren (-) ineffizient bei der Durchführung (-) leider in SQL-Standard nicht anders möglich  SQL ist nicht Turing-vollständig, SQL ist deklarativ, keine Schleifen, keine Kontrollverzweigungen, keine GO TO, JUMP Befehle oder ähnliches Das Finden aller Vorgänger nennt man allgemein „Berechnen der transitiver Hülle“ © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

26 Rekursion (6) – Transitive Hülle voraussetzen
Der Wiener Kreis Wissenschaftstheorie Bioethik Erkenntnistheorie Ethik Mäeutik Grundzüge © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

27 Rekursion (7) – Transitive Hülle
transA,B(R)= {(a,b)  k  IN (1, ..., k  R ( 1.A= 2.B   k-1.A= k.B  1.A= a  k.B= b))} © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

28 Rekursion (8) – Oracle CONNECT BY Konstrukt
select Titel from Vorlesungen where VorlNr in (select Vorgaenger from voraussetzen CONNECT BY Nachfolger = PRIOR Vorgaenger START WITH Nachfolger = (select VorlNr where Titel= 'Der Wiener Kreis')); © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

29 Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)
Rekursion (9) in IBM DB2 with TransVorl (Vorg, Nachf) as (select Vorgaenger, Nachfolger from voraussetzen union all select t.Vorg, v.Nachfolger from TransVorl t, voraussetzen v where t.Nachf= v.Vorgaenger) select Titel from Vorlesungen where VorlNr in (select Vorg from TransVorl where Nachf in (select VorlNr from Vorlesungen where Titel= 'Der Wiener Kreis') ); © Bojan Milijaš, Vorlesung #7 - SQL (Teil 4)

30 Vorlesung #7 Ende