WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 Vorlesung #5 SQL (Teil 2)

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1 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 Vorlesung #5 SQL (Teil 2)

2 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)2 Fahrplan NULL Werte Geschachtelte Anfragen in SQL Korrelierte vs. Unkorrelierte Anfragen Entschachtelung der Anfragen Operationen der Mengenlehre Spezielle Sprachkonstrukte (BETWEEN, CASE, LIKE)

3 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)3 Nullwerte unbekannter Wert wird vielleicht später nachgereicht Nullwerte können auch im Zuge der Anfrageauswertung entstehen (Bsp. äußere Joins) manchmal sehr überraschende Anfrageergebnisse, wenn Nullwerte vorkommen UPDATE studenten SET semester = '' WHERE matrnr = 24002; select count (*) from Studenten where Semester = 13 Tupel (Zeilen) mit Null-Werten werden einfach nicht mitgezählt !!!

4 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)4 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

5 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)5 3-wertige Logik (NULL Logik) not TRUEFALSE NULL FALSETRUE andTRUENULLFALSE TRUE NULLFALSE NULL FALSE orTRUENULLFALSE TRUE NULLTRUENULL FALSETRUENULLFALSE

6 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)6 Regeln für NULL Werte In arithmetischen Ausdrücken werden NULL Werte propagiert (NULL + 3 = NULL) Es gilt die 3-wertige Logik. Vergleichsoperatoren (=, >,<=) liefern immer NULL zurück, wenn mindestens ein Argument NULL ist Logische Ausdrücke werden entsprechend den vorgestellten 3-wertige-Logik Tabellen ausgewertet Tupeln mit NULL als Ergebnis in einer WHERE Klausel werden nicht weitergereicht, d.h NULL Werte werden in WHERE Klauseln ausgelassen Bei Gruppierung ist NULL ein eigenständiger Wert

7 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)7 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 ------ 7 Man kann NULL Werte mit IS NULL oder IS NOT NULL testen (SQL-92)

8 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)8 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

9 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)9 Geschachtelte Anfragen (2)... in WHERE-Klausel Welche Prüfungen sind besser als durchschnittlich verlaufen? SELECT * FROM prüfen WHERE Note < ( select avg (Note) from prüfen );

10 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)10 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;

11 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)11 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

12 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)12 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;

13 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)13 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);

14 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)14 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

15 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)15 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;

16 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)16 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

17 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)17 Operationen der Mengenlehre (2) UNION – mit Duplikatelimierung, UNION ALL – ohne Duplikateliminierung (select Name from Assistenten ) union (select Name from Professoren );

18 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)18 Operationen der Mengenlehre (3) Mengendurchschnitt – INTERSECT Alle Professoren, die eine Vorlesung halten SELECT PersNr FROM Professoren INTERSECT SELECT gelesenVon FROM Vorlesungen

19 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)19 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);

20 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)20 Operationen der Mengenlehre (5) Mengendifferenz – MINUS Alle Professoren, die keine Vorlesung halten SELECT PersNr FROM Professoren MINUS SELECT gelesenVon FROM Vorlesungen;

21 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)21 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);

22 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)22 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);

23 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)23 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);

24 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)24 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;

25 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)25 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%´;

26 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 © Bojan Milijaš, 31.10.2013Vorlesung #5 - SQL (Teil 2)26 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)

27 WS 2013/14 Datenbanksysteme D0 15:15 – 16:45 R 1.007 Vorlesung #5 Ende