Informationsmanagement u. Numerische Methoden - Semester 2. Vorlesung: SQL II Relationale und - TU Dresden
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Fakultät Bauingenieurwesen Institut für Bauinformatik, Prof. Dr.-Ing. Raimar J. Scherer
Informationsmanagement u.
Numerische Methoden
Relationale und
Objekt-orientierte Datenstrukturen
6. Semester
2. Vorlesung: SQL IIÜbersicht
1) Daten im Bauwesen
2) Von Tabellen zu Relationen
3) Die Datenbanksprache SQL
a) Historie
b) Eigenschaften
c) Sprachelemente
i. Schlüsselwörter
ii. Syntax
iii. Datendefinition: Create, Datentypen
iv. Datenmanipulation: INSERT, UPDATE, DELETE
v. Abfrage: Select
TUD, Institut f. Bauinformatik 1. VO Informationsmanagement: SQL Folie 2
Prof. Dr.-Ing. R.-J. SchererOperationen auf relationalen Datenstrukturen
Die 4 Grundoperationen sind:
1. Projektion
2. Vereinigung
3. Restriktion
4. Division.
Sie basieren auf den 3 klassischen Mengenoperationen:
Vereinigung: r1 ∪ r2 : = {x | x ∈ r1 oder x ∈ r2}
Durchschnitt: r1 ∩ r2 : = {x | x ∈ r1 und x ∈ r2}
Differenz: r1 \ r2 : = {x | x ∈ r1 und x ∉ r2}
Die Verknüpfung dieser Operationen mit der Objektmenge wird
auch als Relationenalgebra bezeichnet. Die Operationen gelten für
beliebige n-stellige Relationen mit n ≥ 2.
Alle Operationen werden durch den SELECT Befehl abgebildet.Projektion
Durch die Projektion werden aus einer n-stelligen Relation
einzelne Spalten entfernt,
d.h. die Relation wird auf eine neue Relation projiziert, die
genau die nicht zu entfernenden Spalten enthält.
Die Zeilen, die identische Werte enthalten, sind nur einmal zu
erstellen, d. h. doppelte Zeilen werden gelöscht.
Die Projektionsoperation wird mit π bezeichnet,
Rneu = π (L) Ralt
L ist eine Liste von den Attributen, die erhalten bleiben.
Rneu muss natürlich eine n-stellige Relation mit n > 2 sein.
Beispiel:
Mitarbeiterkurzform = π (Pers.-Nr., Name, Vorname) Mitarbeiter
Neue Relation Attribute der neuen Relation Ursprüngl.
Relation
Folie 4 2. VO Informationsmanagement: SQLProjektion
Mit- Pers- Name Vor- Wohnort Ge- Beruf Steuer-
arbeiter Nr. name schlecht klasse
1 1015 Müller Hans Dresden m Müller 1
2 1055 Müller Rolf Freiberg m Bäcker 3
3 1075 Klein Otto Radeberg m Maler 1
4 2015 Adler Fritz Dresden m Polititker 3
5 2020 Schmidt Anton Freiberg m Student 5
6 2090 Walther Anna Zittau w Lehrerin 1
Rneu = π (Mitarb., Pers-Nr., Name, Vorname) Ralt
Mitarbeiter Pers-Nr. Name Vorname
1 1015 Müller Hans
2 1055 Müller Rolf
3 1075 Klein Otto
4 2015 Adler Fritz
5 2020 Schmidt Anton
6 2090 Walther Anna
Folie 5Verbund
1) Bildung des Kreuzproduktes zweier Mengen
2) Selektion nach einer definierten Bedingung
Mutter M_Name Kind
Vater V_Name Kind Alter
des Anabel Enrico
Kindes Sophia Lotta
Jörg Enrico 4
Marlen Ina
Werner Lotta 7
Almuth Tom
Thomas Tom 5
Heike Anna
Marc Anna 3
Charlotte Franco
Eltern = Vater Vater.Kind = Mutter.Kind Mutter
Eltern V_Name Kind Alter des M_Name
Kindes
Jörg Enrico 4 Anabel
Werner Lotta 7 Sophia
Thomas Tom 5 Almuth
Marc Anna 3 Heike
Folie 6 2. VO Informationsmanagement:Vereinigung
Vereinigung
Aus zwei typkompatiblen Relationen Relm und Relt
wird eine neue Relation erzeugt, die alle Tupel t
enthält, die in wenigstens einer der beiden
Relationen vorkommen:
Re l m ∪ Re l t := {t | t ∈ Re l m ∨ t ∈ Re l t }
Anmerkung:
Sind die zu vereinigenden Relationen nicht typkompatibel
muss zunächst eine Anpassung stattfinden, indem beide
Relationen durch eine Projektion bspw. auf semantisch
identische Attribute beschränkt werden.
Die Vereinigung ist assoziativ und kommutativ.
Folie 7 2. VO InformationsmanagementVereinigung
Pers- Name Vor- Steuer- Kunden- Name Vor- Wohnort
Nr. name klasse Nr. name
1015 Müller Hans 1 1 Meier Heiner Dresden
1055 Müller Rolf 3 2 Müller Rolf Freiberg
1075 Klein Otto 1 3 Weber Gabi Radeberg
2015 Adler Fritz 3 4 Adler Fritz Dresden
2020 Schmidt Anton 5
Name Vorname
2090 Walther Anna 1
Müller Hans
Müller Rolf
Relneu = Mitarbeiter{Name,Vorname} υ
Klein Otto
Kunden{Name,Vorname}
Adler Fritz
Schmidt Anton
Walther Anna
Meier Heiner
Weber Gabi
Folie 8 2. VO InformationsmanagementRestriktion
Restriktion (Selektion) „Horizontale Zerlegung“
Eine Restriktion erzeugt aus einer Relation Rel1 eine
neue Relation Rel2, die alle Tupel aus Rel1 enthält,
welche eine oder mehrere Selektionsbedingungen
erfüllen.
Die Restriktionsoperation wird mit σ bezeichnet:
σ Bedingung (Re l ) := {t | t ∈ Re l ∧ Bedingung (t ) = TRUE}
Es wird unterschieden zwischen
Konstantenselektion: Die Selektionsbedingung formuliert
eine bestimmte Beziehung zwischen dem Attributwert und
einer Konstanten; a(i) = c.
Attributselektion: Die Selektionsbedingung formuliert eine
bestimmte Beziehung zwischen den Werten zweier
typkompatibler Attribute eines Tupels; a(i) = b(j) oder f[b(j)].
Die Beziehung werden durch einen Vergleichsoperator θ mit
θ є {=,≠,,≤,≥} festgelegt, nicht nur =.
Folie 9 2. VO InformationsmanagementRestriktion (Selektion) „Horizontale Zerlegung“
Mit- Pers- Name Vor- Wohnort Ge- Beruf Steuer
arbeite Nr. name schlech -
r t klasse
1 1015 Müller Hans Dresden m Müller 1
2 1055 Müller Rolf Freiberg m Bäcker 3
3 1075 Klein Otto Radeberg m Maler 1
4 2015 Adler Fritz Dresden m Politiker 3
5 2020 Schmidt Anton Freiberg m Student 5
6 2090 Walther Anna Zittau w Lehrerin 1
Relneu = σ{Steuerklasse = 1} (Mitarbeiter)
Mit- Pers Name Vor- Wohnor Ge- Beruf Steuer
arbeite - name t schlech -
r Nr. t klasse
1 1015 Müller Hans Dresden m Müller 1
3 1075 Klein Otto Radeber m Maler 1
g
6 10
Folie 2090 Walther Anna
2. Zittau
VO Informationsmanagement w Lehrerin 1Differenz
Differenz
Aus den beiden typkompatiblen Relationen Relm
und Relt wird eine neue Relation erzeugt, die nur die
Tupel t enthält, die in Relm, aber nicht in Relt
vorkommen:
Re l m \ Re l t := {t | t ∈ Re l m ∧ t ∉ Re l t }
Die Differenz ist weder assoziativ noch kommutativ.
Folie 11 2. VO InformationsmanagementDifferenz
Pers- Name Vor- Steuer-
Nr. name klasse Kunden- Name Vor- Wohnort
Nr. name
1015 Müller Hans 1
1 Meier Heiner Dresden
1055 Müller Rolf 3
2 Müller Rolf Freiberg
1075 Klein Otto 1
3 Weber Gabi Radeberg
2015 Adler Fritz 3
4 Adler Fritz Dresden
2020 Schmidt Anton 5
2090 Walther Anna 1
Name Vorname
Relneu = Mitarbeiter{Name,Vorname} \
Kunden{Name,Vorname} Müller Hans
Klein Otto
Schmidt Anton
Walther Anna
Folie 12 2. VO InformationsmanagementSQL – Der Befehl SELECT
SELECT ist der einzige Befehl zur Suche und Abfrage von Daten
einer Datenbank.
Syntax für den Hauptteil des SELECT-Befehls:
SELECT Spaltenauswahlliste
FROM Tabellenliste
[ WHERE Bedingung ]
[ GROUP BY Spaltenliste
[ HAVING Bedingung ]
]
Der SELECT Befehl entspricht der Mengenoperation PROJEKTION,
kombiniert mit einer RESTRIKTION.
TUD, Institut f. Bauinformatik 1. VO Informationsmanagement: SQL Folie 13
Prof. Dr.-Ing. R.-J. SchererSQL – Der Befehl SELECT
Ein kompletter SELECT-Befehl kann aus beliebig vielen Hauptteilen,
die über UNION, EXCEPT oder INTERSECT miteinander verknüpft sind,
bestehen.
SELECT-Hauptteil:
[ { UNION | EXCEPT| INTERSECT }
SELECT-Hauptteil:
[ { UNION | EXCEPT | INTERSECT } . . . ] ]
[ ORDER BY Ordnungsliste ]
Die Punkte deuten an, dass die Aufzählung beliebig fortgesetzt werden
kann. Bei mehr als zwei Verknüpfungen sollten jedoch Klammern gesetzt
werden, um die Eindeutigkeit der Reihenfolge zu garantieren.
Nach der Verknüpfung kann das Resultat mittels ORDER-BY-Klausel
noch geordnet werden.
Anm.: In ORACLE muss der Bezeichner EXCEPT durch MINUS ersetzt werden.
TUD, Institut f. Bauinformatik 1. VO Informationsmanagement: SQL Folie 14
Prof. Dr.-Ing. R.-J. SchererSQL – Der Befehl SELECT
UNION – Vereinigung der Ergebnismengen, wobei mehrfach
vorkommende Ergebnistupel (wie bei DISTINCT)
entfernt werden. VEREINIGUNG
EXCEPT – liefert die Tupel, die in Relation A jedoch nicht in
Relation B vorkommen. Mehrfach vorkommende
Ergebnistupel werden entfernt. DIFFERENZ
INTERSECT – liefert die Schnittmenge zweier Ergebnismengen.
Mehrfach vorkommende Ergebnistupel werden entfernt.
SCHNITT
TUD, Institut f. Bauinformatik 1. VO Informationsmanagement: SQL Folie 15
Prof. Dr.-Ing. R.-J. SchererSQL – Der Befehl SELECT: Beispiel
SELECT Bauleiter.PersNr, Name, COUNT (*)
FROM Bauleiter, Baustelle
WHERE Bauleiter.PersNr = Baustelle.PersNr
GROUP BY Bauleiter.PersNr, Name
UNION
SELECT PersNr, Name
FROM Bauleiter
WHERE PersNr NOT IN (SELECT PersNr FROM Baustelle);
TUD, Institut f. Bauinformatik 1. VO Informationsmanagement: SQL Folie 16
Prof. Dr.-Ing. R.-J. SchererSQL – SELECT: Logische Arbeitsfolge
Alle in der Tabellenliste angegebenen Relationen werden (über das
Kreuzprodukt oder einen Join) miteinander verknüpft.
1. Aus dieser verknüpften Relation werden die Tupel (Datensätze,
Zeilen) ausgewählt, die die angegebene WHERE-Bedingung
erfüllen. Es liegt eine Restriktion vor.
2. Mittels Auswahlliste am Anfang des SELECT-Befehls findet auf das
bisherige Resultat eine Projektion auf die angegebenen Spalten
statt.
3. Dann wird eine Gruppierung gemäß der GROUP-BY-Klausel
durchgeführt. Eine Gruppierung fasst dabei mehrere Tupel zu
einem Tupel zusammen, so dass die Ergebnisrelation weniger Tupel
enthält.
4. Eine folgende HAVING-Klausel führt jetzt auf das Ergebnis der
Gruppierung nochmals eine Restriktion auf bestimmte Tupel durch.
5. Alle so erstellten Hauptteile des SELECT-Befehls werden jetzt
mittels UNION, INTERSECT oder EXCEPT miteinander
verknüpft.
6. Die Ergebnisrelation wird nach den Vorgaben in der Ordnungsliste
der ORDER-BY-Klausel sortiert.
TUD, Institut f. Bauinformatik 1. VO Informationsmanagement: SQL Folie 17
Prof. Dr.-Ing. R.-J. SchererSQL – SELECT: Einfache Grundform
SELECT . . . FROM . . . ;
Semikolon schließt den Befehl ab
Name der Tabelle mit den Daten
Schlüsselwort für Tabellenangabe
anzuzeigende Spalten
Schlüsselwort für Abfrage
Beispiele:
Auflisten aller Spalten einer Tabelle:
mit allen Spalten einer Tabelle in der gespeicherten Reihenfolge:
SELECT * FROM Mitarbeiter;
Auflisten aller Datensätze
mit allen Spalten der Tabelle
in der abgespeicherten
Reihenfolge
TUD, Institut f. Bauinformatik 1. VO Informationsmanagement: SQL Folie 18
Prof. Dr.-Ing. R.-J. SchererProjektion
SQL – SELECT: Einfache Grundform
Auflisten (nur) bestimmter Spalten einer Tabelle:
SELECT Name , Vorname FROM Mitarbeiter ;
Es werden nur die Spalten Name und Vorname von der Tabelle
Mitarbeiter in der Reihenfolge: Name, Vorname aufgelistet.
Auflisten (nur) bestimmter Spalten in abweichender Reihenfolge:
SELECT Vorname , Name, PersNr FROM Mitarbeiter ;
Es werden nur die Spalten Vorname, Name und PersNr
in dieser von den gespeicherten Daten abweichenden Reihenfolge
aufgelistet.
TUD, Institut f. Bauinformatik 1. VO Informationsmanagement: SQL Folie 19
Prof. Dr.-Ing. R.-J. SchererSQL – SELECT: Beispiel
Es können nicht nur Spalten, sondern auch beliebige
Spaltenausdrücke angegeben werden:
SELECT Name , Vorname, 12 * Gehalt AS Jahresgehalt
FROM Mitarbeiter ;
oder:
SELECT Name , Vorname, 12 * Gehalt
FROM Mitarbeiter ;
Es werden die 3 Spalten: Name, Vorname und Jahresgehalt
ausgegeben.
TUD, Institut f. Bauinformatik 1. VO Informationsmanagement: SQL Folie 20
Prof. Dr.-Ing. R.-J. SchererSQL – SELECT: Beispiel
Attribute (Spalten) können im Rahmen syntaktisch korrekter
Ausdrücke beliebig miteinander in Verbindung gebracht werden.
PersNr Name Vorname Gehalt Zuwdg Sonderz.
0120 Ahrend Jens 6000 5000 2001
0130 Berger Peter 6800 5500 1980
0135 Müller Paul 5800 4800 2200
... ... ... ... ... ...
SELECT Name , Vorname, (12 * Gehalt + Zuwdg * 6 - Sonderz)
AS Jahresgehalt
FROM Mitarbeiter ;
Es werden die 3 Spalten: Name, Vorname und Jahresgehalt
ausgegeben.
TUD, Institut f. Bauinformatik 1. VO Informationsmanagement: SQL Folie 21
Prof. Dr.-Ing. R.-J. SchererSQL – SELECT: Einfache Grundform
Auflisten von Spalten mehrerer Tabellen:
SELECT * FROM Bauleiter, Baustellen ;
oder:
SELECT Bauleiter.* , Baustellen.* FROM Bauleiter, Baustellen ;
* = Es wird das Kreuzprodukt aller Spalten der beiden Tabellen
ausgegeben, d. h. alle möglichen Kombinationen aller Spalten
der 1. Tabelle mit allen Spalten der 2. Tabelle –
vgl. Kartesisches Produkt.
TUD, Institut f. Bauinformatik 1. VO Informationsmanagement: SQL Folie 22
Prof. Dr.-Ing. R.-J. SchererSQL – SELECT: WHERE-Klausel Restriktion Auflisten (nur) bestimmter Datensätze in Abhängigkeit von einer Bedingung: SELECT * FROM Mitarbeiter WHERE LOHN
SQL – SELECT: WHERE-Klausel
Als Relation können verwendet werden:
Vergleichsoperatoren: Kleiner <
Kleiner gleich
Größer geich >=
Weitere Operatoren: ungleich
Intervalloperator [NOT] BETWEEN…AND
Enthaltenoperator [NOT] IN
Auswahloperatoren ALL, ANY, SOME
Ähnlichkeitsoperator [NOT] LIKE
Existenzoperator EXISTS
Eindeutigkeitsoperator UNIQUE
Nulloperator IS [NOT] NULL
TUD, Institut f. Bauinformatik 1. VO Informationsmanagement: SQL Folie 24
Prof. Dr.-Ing. R.-J. SchererSQL – SELECT: ORDER BY
Sortieren der aufzulistenden Daten
Die Sortierung erfolgt (automatisch) je nach Datentyp:
alphabetisch bzw. chronologisch
z. B. bei Spalten vom Typ CHAR, CHARACTER usw.: alphabetisch
bei Spalten vom Typ INTEGER, NUMERIC usw.: chronologisch
Mit ASC (ascending) bzw. DESC (descending), kann
festgelegt werden, ob aufwärts oder abwärts sortiert werden soll.
Wenn nichts angegeben wird, wird automatisch in
aufsteigender Folge sortiert.
TUD, Institut f. Bauinformatik 1. VO Informationsmanagement: SQL Folie 25
Prof. Dr.-Ing. R.-J. SchererSQL – SELECT: ORDER BY
Auflisten von Datensätzen, sortiert (in aufsteigender Folge):
SELECT * FROM Mitarbeiter ORDER BY PersNr ;
Es werden alle Datensätze, geordnet nach Personalnummern,
(automatisch) in aufsteigender chronologischer Folge, aufgelistet,
falls die Spalte PersNr mit einem numerischen Typ vereinbart wurde.
SELECT * FROM Mitarbeiter ORDER BY Name, Vorname ;
Es werden alle Datensätze, geordnet nach Namen, (automatisch)
in aufsteigender alphabetischer Folge aufgelistet, wenn die
Spalte Name z. B. mit dem Typ CHARACTER vereinbart wurde.
Bei gleichen Namen wird zusätzlich nach Vornamen sortiert.
TUD, Institut f. Bauinformatik 1. VO Informationsmanagement: SQL Folie 26
Prof. Dr.-Ing. R.-J. SchererSQL – SELECT: ORDER BY
Auflisten von Datensätzen, sortiert in absteigender Folge:
SELECT * FROM Mitarbeiter
ORDER BY Name DESC, Vorname DESC ;
Es werden alle Datensätze, geordnet nach Namen in absteigender
Alphabetischer Folge, bei gleichen Namen nach Vornamen, hier
ebenfalls in absteigender alphabetischer Folge aufgelistet.
Würde hier nach Vorname nicht nochmals DESC stehen, würden
die Vornamen (automatisch) in aufsteigender Folge sortiert.
TUD, Institut f. Bauinformatik 1. VO Informationsmanagement: SQL Folie 27
Prof. Dr.-Ing. R.-J. SchererSQL – SELECT: ORDER BY
Auflisten von Datensätzen, sortiert in auf- bzw.
absteigender Folge:
SELECT Vorname, Name, PersNr FROM Mitarbeiter
WHERE Name = ‘Berger‘
ORDER BY Name DESC, Vorname ;
Es werden die Spalten Vorname, Name, PersNr in der hier
angegebenen (nicht in der abgespeicherten) Reihenfolge
für alle Datensätze aufgelistet, bei denen die Spalte
Name=‘Berger‘ ist, geordnet nach Namen in absteigender
alphabetischer Folge und Vornamen in aufsteigender
alphabetischer Folge.
TUD, Institut f. Bauinformatik 1. VO Informationsmanagement: SQL Folie 28
Prof. Dr.-Ing. R.-J. SchererSQL – SELECT: WHERE, ORDER BY
Anmerkung:
Die gespeicherten Daten bleiben bei der Auswahl durch
WHERE oder Umordnung durch ORDER BY unverändert
gespeichert.
Die Auswahl- und Ordnungskriterien beziehen sich lediglich
auf das Auflisten der Daten.
Allgemein: Ein SELECT-Befehl (Abfragebefehl) ändert nie etwas
in der Datenbank.
TUD, Institut f. Bauinformatik 1. VO Informationsmanagement: SQL Folie 29
Prof. Dr.-Ing. R.-J. SchererSQL – SELECT: Statistikfunktionen
AVG Average Durchschnittswert, ermittelt über alle Zeilen
COUNT Count Anzahl aller Zeilen
MAX Maximum Maximalwert aller Zeilen
MIN Minimum Minimalwert aller Zeilen
SUM Sum Summenwert, summiert über alle Zeilen
Durchschnittswert aller Zeilen einer Spalte:
SELECT AVG (Gehalt) FROM Bauleiter ;
Anzahl aller Zeilen innerhalb einer Tabelle:
SELECT COUNT ( * ) AS Bauleiteranzahl FROM Bauleiter ;
Es wird die Anzahl der in der Tabelle gespeicherten Bauleiter als
Bauleiteranzahl ausgegeben.
TUD, Institut f. Bauinformatik 1. VO Informationsmanagement: SQL Folie 30
Prof. Dr.-Ing. R.-J. SchererSQL – SELECT: Statistikfunktionen
SELECT COUNT ( Bemerkung ) FROM Bauleiter ;
Es werden nur die Eintragungen in der Spalte „Bemerkung“ gezählt,
die nicht NULL sind.
Anzahl aller Zeilen innerhalb einer Tabelle:
SELECT COUNT ( DISTINCT Name ) FROM Bauleiter ;
Es werden nur die unterschiedlichen Einträge in der Spalte
„Name“ gezählt.
TUD, Institut f. Bauinformatik 1. VO Informationsmanagement: SQL Folie 31
Prof. Dr.-Ing. R.-J. SchererSQL – SELECT: Statistikfunktionen
Minimum aller Zeilen einer Spalte:
SELECT MIN (Gehalt) FROM Bauleiter WHERE Gehalt > 5000 ;
Es wird das Minimum der Spalte „Gehalt“ aus allen Werten die größer
als 5000 sind in der Tabelle Bauleiter ermittelt.
Aufsummieren von Zeilen innerhalb einer Tabelle:
SELECT SUM (12 * Gehalt + Zuwdg * 6 - Sonderz) AS Einkommen
FROM Mitarbeiter ;
Es wird das Einkommen aller Mitarbeiter aufsummiert.
TUD, Institut f. Bauinformatik 1. VO Informationsmanagement: SQL Folie 32
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