Wykład 4 Prowadzący: dr Paweł Drozda. Trzy typy instrukcji Wstawianie – INSERT INTO Usuwanie – DELETE FROM Aktualizacje - UPDATE dr Paweł Drozda.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Podział i zastosowanie
Advertisements

Procedury wyzwalane Procedura wyzwalana (ang. trigger) - stanowi kod użytkownika przechowywany wewnątrz bazy i uruchamiany w określonych sytuacjach np.
Skrypty, procedury przechowywane i wyzwalane
Bazy danych i inżynieria oprogramowania
Bazy danych II Instrukcja SELECT Piotr Górczyński 25/08/2001.
Bazy danych 8. SQL podstawy P. F. Góra semestr letni 2004/05.
PHP + MySQL część II.
Język SQL ma ciekawe możliwości tworzenia zapytań
MS Access 2003 Kwerendy Paweł Górczyński.
MS Access 2000 Kwerendy Piotr Górczyński 25/08/2001.
Bazy danych II Instrukcja INSERT Piotr Górczyński 25/08/2001.
25/08/ Bazy danych II Piotr Górczyński Instrukcja UPDATE.
25/08/ Bazy danych II Piotr Górczyński MS Access – Action Query.
Język SQL – zapytania zagnieżdżone (podzapytania)
Rozdział 2: Język bazy danych - SQL
(c) 1999, Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej Rozdział 2: Język bazy danych - SQL Proste zapytania.
(c) 1999, Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej Rozdział 9: Język manipulowania danymi DML (Data Manipulation Language)
(c) 1999, Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej Rozdział 4: Język bazy danych - SQL Połączenia.
(c) 1999, Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej Rozdział 3: Język bazy danych - SQL Funkcje grupowe.
Bazy Danych Wprowadzenie
SQL – Structured Query Language (2)
Relacyjny Model Danych
WYZWALACZE (TRIGGERY) Wyzwalacz jest specjalnym rodzajem procedury składowanej, która może być wykonana w odpowiedzi na jedną z trzech sytuacji: UPDATE.
SQL-owskie szlaki górskie
SQL select kredytobiorca,bank, rodzaj, data_zawarcia, klasyfikacja,kwota, terminzapadalnosci-data_zawarcia iledni from tab_kredyt where (terminzapadalnosci-data_zawarcia)>1095.
POWTÓRZENIE Kontrola integralności danych; dane wymagane;
BD-LAB6 Wojciech Pieprzyca
Wprowadzenie do systemów baz danych
Projektowanie fizycznej bazy danych
WYKONYWANIE ZAPYTAŃ Przygotował Lech Banachowski na podstawie: 1.Raghu Ramakrishnan, Johannes Gehrke, Database Management Systems, McGrawHill, 2000 (książka.
Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Relacyjne Bazy Danych (Oracle) Prezentacja jest współfinansowana.
Język SQL – ciąg dalszy DML (Data Manipulation Language)
Język SQL (Structured Query Language) DDL (Data Definition Language)
SQL ("Structured Query Language" - "Strukturalny Język Zapytań"), opracowany przez firmę IBM jest rozwinięciem języka SEQUEL (“Structured English QUEry.
Structured Query Language
OPERACJA DZIELENIA W SQL
SQL – zapytania posumowanie
SQL – Structured Query Language (3)
Przetwarzanie w oknie - nowa siła zapytań
Tworzenie bazy danych – mySQL
Modelowanie model związków encji
Delphi i Acad cd.. l_poz := MSpace.Count; Label3.Caption:=IntToStr(l_poz); ent:=Mspace.Item(0); for l_poz := 0 to MSpace.Count-1 do begin; ent:=Mspace.Item(l_poz);
Instrukcje: CREATE, INSERT, UPDATE, DELETE, DROP
SQL - Structured Query Language
KWERENDY ćw. 3.
Wyprowadzanie informacji z bazy danych - kwerendy wybierające Marzena Nowakowska Katedra Informatyki Stosowanej, WZiMK, PŚk.
PL/SQL – dalsza wędrówka
Temat 1: Strukturalny język zapytań SQL
1 SBD, L.Banachowski Podstawy SQL - języka relacyjnych i obiektowo-relacyjnych baz danych (SQL2, SQL'1999, Oracle) Powtórzenie wyk ł adu 3.
Bazy Danych W03: Spójność relacji i JOINy Wojciech St
Bazy Danych W04: JOIN (złączenia) Wojciech St
Autor: Damian Urbańczyk
Treści multimedialne - kodowanie, przetwarzanie, prezentacja Odtwarzanie treści multimedialnych Andrzej Majkowski 1 informatyka +
Treści multimedialne - kodowanie, przetwarzanie, prezentacja Odtwarzanie treści multimedialnych Andrzej Majkowski 1 informatyka +
Komendy SQL do pracy z danymi
Język SQL – polecenie Select
Relacja (ang.relation) Po podzieleniu danych na tabele i zdefiniowaniu pól kluczy podstawowych trzeba wprowadzić do systemu bazy danych informacje na temat.
Wykład 3 Prowadzący: dr Paweł Drozda. Użytkownik bazy danych – osoba lub aplikacja, mająca dostęp do części danych zgromadzonych w bazie Uprawnienia –
Modelowanie model związków encji
Bazy Danych Wprowadzenie
BAZY DANYCH Microsoft Access Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki i.
BAZY DANYCH Microsoft Access Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki i.
„Filtry i funkcje bazodanowe w EXCELU”
1 Instrukcja SELECT : SELECT[DISTINCT  ALL] {*  [wyrażenie_kolumnowe [AS nowa_nazwa]],[…]} FROMNazwaTabeli [alias],[...] [WHEREwarunek_selekcji_wierszy]
Wybieranie wierszy: 1 Warunek WHERE Rodzaje warunków: - liczbowe - liczbowe z zakresu - znakowe.
Zapytania ( 3.0 ) wyrażenia zapytaniowe - querry expressions przestrzeń nazw LINQ - Language-Integrated Query 3 etapy : 1. określenie źródła danych, 2.
Podstawy SQL.
Widoki (views) - Perspektywy:
Ćwiczenie 1 Podaj liczbę wizyt w nieruchomościach w kolejnych dniach poprzedniego miesiąca kalendarzowego: SELECT data_wizyty, COUNT(*) AS liczba FROM.
Zapis prezentacji:

Wykład 4 Prowadzący: dr Paweł Drozda

Trzy typy instrukcji Wstawianie – INSERT INTO Usuwanie – DELETE FROM Aktualizacje - UPDATE dr Paweł Drozda

INSERT INTO tabela VALUES (wart1, wart2, …, wartn); - polecenie wstawia do tabeli wartości war1, …, warn Ilość wartości = ilość atrybutów relacji Kolejność wartości odpowiada definicji tabeli dr Paweł Drozda

Tabela studenci(nrIndeksu, nazwisko, imię, adres, rok studiów) INSERT INTO Studenci values(123456, Kowal, Stefan, Akacjowa 4 Łódź, 5); dr Paweł Drozda

INSERT INTO tabela(pole1, pole2, …,polek) VALUES (wart1, wart2, …, wartk); Do pole1 wstawiana wart1 itd. Liczba pól nie musi być równa liczbie atrybutów relacji dr Paweł Drozda

Wykorzystana tabela z przykładu 1 INSERT INTO Studenci (rok, nrIndeksu, nazwisko) VALUES(2,321432,Kuś); Wynik: KuśNULLNULL2 dr Paweł Drozda

Wstawiane wiersze jako wynik zapytania Przykład: INSERT INTO Studenci (Imie, Nazwisko, rok) SELECT imię, nazwisko,1 from Kandydaci; dr Paweł Drozda

DELETE FROM tabela [WHERE warunek]; Bez warunku – usuwa wszystkie krotki z tabeli Przykłady: DELETE FROM Studenci; DELETE FROM Studenci WHERE rok=5; dr Paweł Drozda

UPDATE tabela SET nowe wartości [WHERE warunek]; Nowe wartości w postaci atrybut=wartość Zmodyfikowane zostaną krotki spełniające warunek Przykład: UPDATE Studenci SET rok=rok+1 WHERE rok<5; UPDATE Pracownicy SET placa=placa+300 where stanowisko<>Dyrektor; dr Paweł Drozda

Wybieranie interesujących informacji z jednej lub wielu relacji Najprostsza postać: SELECT * FROM tabela – zwraca wszystkie krotki z tabeli Po SELECT są wymieniane wybrane atrybuty (* - oznacza wszystkie) Po FROM wymieniane są relacje, których dotyczy zapytanie dr Paweł Drozda

SELECT * FROM Tabela WHERE warunek; Zwracane wszystkie krotki spełniające warunek Przykład: IdImięNazwiskoPESELPensja 1JanTopa MonikaStachura MichałPosek JanMara AnnaRożek dr Paweł Drozda PRACOWNICY

IdImięNazwiskoPESELPensja 2MonikaStachura MichałPosek dr Paweł Drozda SELECT * FROM Pracownicy WHERE pensja>3000; SELECT * FROM Pracownicy WHERE Nazwisko LIKE %ra% AND Pensja BETWEEN 1000 AND 2500; IdImięNazwiskoPESELPensja 4JanMara

Porównywanie wartości za pomocą operatorów =,<>,,>=,<=, != Operacje arytmetyczne – podobnie jak na liczbach Operatory logiczne AND, OR i NOT Operatory LIKE, BETWEEN AND, IN dr Paweł Drozda

Przykład SELECT * FROM Pracownicy WHERE (imie NOT LIKE %M% OR imie IN (Jan,Monika)) AND id>=3; dr Paweł Drozda IdImięNazwiskoPESELPensja 4JanMara AnnaRożek

SELECT pole1, pole2,…,polen FROM Tabela; Wyświetla wybrane atrybuty dla poszczególnych krotek Przykład : SELECT imie, nazwisko FROM Pracownicy; dr Paweł Drozda ImięNazwisko JanTopa MonikaStachura MichałPosek JanMara AnnaRożek

CONCAT(wyr1,wyr2,…,wyrN) łączy pola w jedno Wyr1 AS Wyr2 – jako nagłówek atrybutu Wyr2 Przykład: SELECT CONCAT(imie,,nazwisko) FROM Pracownicy WHERE pensja>5000; dr Paweł Drozda CONCAT(imie,,nazwisko) Michał Posek

Przykład SELECT CONCAT(imie,,nazwisko) AS Osoba, pensja/20 AS Dniówka FROM Pracownicy WHERE Id!=3 AND pensja>3000; dr Paweł Drozda OsobaDniówka Monika Stachura170

DISTINCT – różne wartości atrybutów ORDER BY pole1 [ASC/DESC], … – ustawia kolejność wyświetlania wyników rosnąco lub malejąco według kolejno wymienionych pól – domyślne ustawienie na rosnąco dr Paweł Drozda

SELECT DISTINCT Imie FROM Pracownicy; SELECT * FROM PRACOWNICY ORDER BY imie, placa DESC; dr Paweł Drozda Imię Jan Monika Michał Anna IdImięNazwiskoPESELPensja 5AnnaRożek JanMara JanTopa MichałPosek MonikaStachura

Limit n1, [n2]– ogranicza liczbę wypisanych wyników Gdy podana jedna liczba n – wyświetlonych n wyników Select * From Pracownicy Order by imie limit 2; Gdy dwie liczby – pierwsza oznacza początek wypisania, druga liczbę wierszy Select Imie, Nazwisko from Pracownicy limit 3,2; dr Paweł Drozda IdImięNazwiskoPESELPensja 5AnnaRożek JanMara IdImięNazwiskoPESELPensja 4JanMara AnnaRożek

Każda funkcja działa na zbiorach powstałych poprzez grupowanie względem jakiegoś wyrażenia Dla każdego zbioru zwraca jedną wartość Zadanie Znaleźć średnią ocen dla każdego studenta dr Paweł Drozda

NrIndeksuPrzedmiotOcena 12345Analiza3, Algebra4, PTO Bazy Danych Bazy Danych Algebra PTO Bazy Danych PTO3 NrIndeksuŚrednia , ,5 średnia EGZAMIN

AVG – zwraca średnią COUNT – zlicza liczbę wystąpień MIN – zwraca wartość minimalną MAX – zwraca wartość maksymalną SUM – zwraca sumę GROUP BY pole – determinuje według którego pola następuje grupowanie HAVING warunek – ogranicza grupy to tych których wszystkie krotki spełniają nałożony warunek dr Paweł Drozda

SELECT NrIndeksu, AVG(Ocena) AS Średnia FROM Egzamin GROUP BY NrIndeksu; SELECT NrIndeksu, COUNT(Przedmioty) AS Ilosc zdawanych FROM Egzamin GROUP BY NrIndeksu ORDER BY NrIndeksu DESC; dr Paweł Drozda NrIndeksuIlosc zdawanych

dr Paweł Drozda IdImięNazwiskoStanowiskoMiastoPensja 1JanTopaAsystentToruń1400 2MonikaStachuraManagerToruń3400 3MichałPosekDyrektorToruń5400 4JanMaraAsystentToruń2000 5AnnaRożekManagerOlsztyn2500 PRACOWNICY SELECT Stanowisko, MIN(Pensja) AS Minimalna, MAX(Pensja) AS Maksymalna FROM Pracownicy GROUP BY Stanowisko HAVING COUNT(distinct Miasto)>=2; - zwróci minimalną i maksymalną Płacę managera – jedyne stanowisko w dwóch różnych miastach

Potrzebne informacje z więcej niż jednej tabeli Rodzaje połączeń CROSS JOIN – iloczyn kartezjański JOIN ON operator równości – połączenie równościowe NATURAL JOIN, JOIN USING – połączenie naturalne JOIN ON dowolny operator – połączenie nierównościowe dr Paweł Drozda

Zwraca wszystkie kombinacje krotek z łączonych relacji Przykład: dr Paweł Drozda IdTytułCenaWydawca 1Lalka47PWN 2Potop34PTE 3Szwejk70PTE Książki IdIdKsiązk i Iloś ć Data Zamówienia

SELECT Tytuł, Ilość FROM Książki CROSS JOIN Zamówienia; dr Paweł Drozda TytułIlość Potop2 Lalka2 Szwejk2 Lalka4 Potop4 Szwejk4

Bierze pod uwagę krotki, które spełniają wyrażenie po ON Przykład: SELECT Tytuł, Ilość FROM Książki JOIN Zamówienia ON Książki.id = Zamówienia.IdKsiazki dr Paweł Drozda TytułIlość Lalka2 Szwejk4

Bierze pod uwagę krotki mające tę samą nazwę w obu relacjach Przykład SELECT Tytuł, Ilość FROM Książki NATURAL JOIN Zamówienia; dr Paweł Drozda TytułIlość Lalka2 Potop4

Analogicznie do połączenia równościowego tyle, że warunek może być dowolny Przykład: SELECT Tytuł, Ilość FROM Książki JOIN Zamówienia ON Książki.id >= Zamówienia.id; dr Paweł Drozda TytułIlość Lalka2 Potop2 4 Szwejk2 4

Zwracane wszystkie krotki z wybranej relacji LEFT – zwraca wszystkie wystąpienia relacji po lewej stronie połączenia RIGHT - zwraca wszystkie wystąpienia relacji po prawej stronie połączenia FULL – zwraca wszystkie wystąpienia obu relacji SELECT atrybuty FROM tabela1 LEFT|RIGHT|FULL OUTER JOIN tabela2 on warunek| using (atrybut); dr Paweł Drozda

IdTytułCenaWydawca 1Lalka47PWN 2Potop34PTE 3Szwejk70PTE Książki IdIdKsiązk i Iloś ć Data Zamówienia

dr Paweł Drozda TytułCenaIlość Lalka472 Potop344 Szwejk70NULL SELECT Tytuł, Cena, Ilość FROM Książki LEFT OUTER JOIN Zamówienia USING (Id); SELECT Tytuł, Cena, Ilość FROM Książki LEFT OUTER JOIN Zamówienia ON Książki.Id = Zamówienia.IdKsiążki; TytułCenaIlość Lalka472 Potop34NULL Szwejk704 IdTytułCenaIdKsiązk i IlośćData 1Lalka Potop Szwejk70NULL

Łączenie tabeli samej ze sobą Przykład: SELECT p.imie || || p.nazwisko as pracownik, s.nazwisko as szef FROM Pracownicy p JOIN Pracownicy s on p.id = s.id_szefa; Zapytanie dla każdego pracownika zwróci nazwisko szefa dr Paweł Drozda

idimienazwiskoid_szefa 1JacekBarcik2 2AnnaBaranNULL 3TomaszKwiecień2 Pracownicy p idimienazwiskoid_szefa 1JacekBarcik2 2AnnaBaranNULL 3TomaszKwiecień2 Pracownicy s idimienazwiskoid_szefaimienazwiskoid_szefa 1JacekBarcik2AnnaBaranNULL 2TomaszKwiecień2AnnaBaranNULL

Połączenie relacji z wcześniej połączonymi relacjami Przykład: SELECT k.nazwisko as Klient, t.nazwa as Produkt, t.cena * z.ilosc as Suma FROM (Klienci k JOIN Zamowienie z ON k.id_klienta = z.id_klienta) JOIN Towary t ON z.id_towaru = t.id_towaru; dr Paweł Drozda

idId_towaruId_klientailosc KlientProduktSuma BarcikPączek2.6 KwiecieńPączek5.2 KwiecieńChleb1.8 Id_klientanazwisko 1Barcik 2Baran 3Kwiecień Id_towarunazwacena 1Pącze k 1.3 2Chleb1.8 3Masło4.5 Klienci kTowary tZamówienia z