Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 1: Dotazovací jazyk SQL Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D.

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 1: Dotazovací jazyk SQL Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D."

Transkript

1 Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 1: Dotazovací jazyk SQL Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Obsah kapitoly 1 Instalace Microsoft SQL Serveru 2 Dotazovací jazyk SQL 3 Příkaz SELECT 3.1 Klauzule SELECT a FROM 3.2 Klauzule WHERE 3.3 Spojení tabulek 3.4 Klauzule GROUP BY a HAVING Studijní cíle Cíle nutné k zahájení studia dalšího tématického bloku Další cíle Znalost základní databázové terminologie. Schopnost vytvářet, modifikovat a mazat tabulky v SQL serveru. Schopnost vkládat, modifikovat a mazat řádky z tabulek v SQL serveru. Schopnost vytvořit jednoduchý SQL dotaz (s maximálně jedním vnořeným SELECTem) dle slovního zadání. Schopnost v dotazu využít klauzule GROUP BY a HAVING Znalost různých typů spojení tabulek. Znalost všech konstrukcí, které se mohou nacházet v jednotlivých klauzulích příkazu SELECT. Čas potřebný ke studiu 2-6 hodiny na prostudování výukových textů + zodpovězení otázek k rekapitulaci 1-4 hodiny na vypracování modelových úloh na PC 1-2 hodiny na praktické zopakování učiva na PC ( v jiný den) 30 min - 1 hodina na (znovu)zodpovězení otázek k rekapitulaci (v jiný den) Časy jsou hodně individuální a jsou závislé na míře znalostí z oblasti databázových systémů získaných během bakalářského studia.

2 Úvod Při zahájení studia tohoto tématického bloku se očekávají znalosti základní terminologie z oblasti databází. Velkou výhodou jsou i praktické zkušenost s vytvářením tabulek, plněním tabulek daty a dotazováním se nad libovolným databázovým systémem. Zejména je očekávána alespoň středně dobrá schopnost vytváření dotazů. V tomto bloku probereme následující témata. Nainstalujeme si SQL Server 2005 Express Edition a grafické rozhraní pro práci s ním Microsoft SQL Server Management Studio Express (MSSMSE) Naučíme se vytvářet, modifikovat a mazat tabulky v SQL Serveru (pomocí MSSMSE). Naučíme se vkládat, modifikovat a mazat řádky z tabulek v SQL Serveru (pomocí MSSMSE). Podrobně si vysvětlíme příkaz SELECT a jeho klauzule, ke každé z nich si představíme úplný výčet možností, které nabízejí. Vysvětlíme se rozdíly mezi jednotlivými typy spojování tabulek. Podrobně si vysvětlíme zpracování dotazu obsahujícího klauzuli GROUP BY. Výkladová část Vysvětlivky Červený text Porušením nebo opomenutím takto označených pravidel vznikají těžko odladitelné chyby (zejména pro začínající programátory). Modrý text Doporučení jak programovat v praxi. Často prevence závažných chyb. 1 Instalace Microsoft SQL Serveru Pro potřeby praktického procvičování učiva tématických bloků č. 1 3 si musíme nainstalovat vhodný databázový server. Naše volba padla na Microsoft SQL Server 2005 Express Edition, který lze zdarma stáhnout z webových stránek firmy Microsoft [2]. Nejprve si stáhneme instalátor "Install Microsoft SQL Server 2005 Express Edition with Advanced Services" (234 MB). Při výběru komponent k instalaci je k základnímu výběru nutno přidat Management Studio Express a Full-Text Search. V dalším průběhu instalace lze jen odklikávat přednastavené volby. Pro naše účely je zejména vhodné ponechat volbu "Windows Authentication", vyhneme se opakovanému zadávání přístupových hesel. Můžeme (ale nemusíme) si stáhnout a nainstalovat také nápovědu SQL Server 2005 Books Online (135 MB). V nabídce Start - Programy se nám objevila nová složka Microsoft SQL Server 2005, v ní je složka Configuration Tools. Zde nalezneme SQL Server Configuration Manager. Spustíme

3 ho. V pravém okně v prvním řádku nahoře nalezneme SQL Server (SQLEXPRESS). Na něm klikneme pravým tlačítkem myši a vyvoláme menu, ve kterém vybereme položku Vlastnosti. Objeví se okno, ve kterém můžeme prohlížet a měnit nastavení. V záložce Service je položka Start Mode. Start mód určuje, zda se bude databázový server pouštět automaticky po startu operačního systému (volba Automatic) nebo zda ho budeme muset spouštět ručně před začátkem práce (volba Manual). Při volbě Automatic se nemusíme o nic dále starat, ale databázový server bude spotřebovávat prostředky operačního systému, i když s ním nebudeme chtít pracovat. Volba Manual naopak vyžaduje ruční spouštění databázového serveru před začátkem práce s ním přes tento SQL Server Configuration Manager. Obrázek 1: SQL Server Configuration Manager Ujistěme se, že máme databázový server spuštěný (sloupec State má hodnotu Running viz obrázek 1). Nyní si spustíme Microsoft SQL Server Management Studio Express (MSSMSE), které se nachází v nabídce Start Programy ve složce Microsoft SQL Server Potvrdíme tlačítko connect. Z informačního systému ze složky studijní materiály k tomuto předmětu si stáhneme skript instnwnd.sql [3], pomocí kterého si nainstalujeme poměrně rozsáhlou databázi Nortwind, kterou budeme využívat při procvičování učiva. Dvojitým kliknutím na soubor instnwnd.sql, se nám tento skript otevře v našem MSSMSE. Klávesou F5 (nebo tlačítkem Execute) skript spustíme a databáze je Nortwind je pochvíli vytvořena a naplněna daty. Pomocí MSSMSE Object Exploreru (v levé části aplikace) v si můžeme pohodlně prohlédnout strukturu existujících databází, případně vytvářet nové databáze. Pro každou databázi zde nalezneme přehled objektů (tabulek, pohledů atd.), které lze i jednoduše přidávat, modifikovat a mazat. V MSSMSE tlačítkem New Query (nachází se nalevo nahoře, první tlačítko ve druhém řádku) vyvoláme okno (v pravé části obrazovky), do kterého můžeme psát zdrojový kód dotazu. Je velmi důležité, abychom před smáčknutím tlačítka New Query byli nastaveni na databázi (v Object Exploreru), se kterou chceme právě pracovat. Nyní si nainstalujeme databázi Northwind, jejíž instalační skript instnwnd.sql [3] najdeme v adresáři se studijními materiály. Instalační skript stačí spustit v MSSMSE. 2 Dotazovací jazyk SQL Dotazovací jazyk SQL (structured query language) se používá pro práci s daty uloženými v relačních databázích (například v SQL Serveru). Historie jazyka je popsána na slajdu č. 5 (pouze pro zájemce). Jazyk SQL obsahuje čtyři hlavní skupiny příkazů: pro definici dat, manipulaci s daty, řízení přístupových práv a řízení transakcí. První skupinou příkazů jsou příkazy pro definici dat. Jazyk SQL umožňuje definovat databázové objekty (tabulky, pohledy, indexy, uložené procedury, ). Pomocí příkazu

4 CREATE lze objekty vytvářet, pomocí příkazu ALTER modifikovat a pomocí příkazu DROP rušit. Tyto příkazy jsme podrobně probírali v databázových předmětech v rámci bakalářského studia, jsou také vysvětleny v doporučené literatuře [4, 6]. V našem grafickém rozhraní MSSMSE lze pomocí Object Exploreru jednotlivé databázové objekty vytvářet, modulovat a rušit i bez znalosti těchto příkazů. Pro naše pokusy je vhodné nejprve vytvořit vlastní databázi. Ve stromové struktuře Object Exploreru najdeme položku Databases a na ní pravým tlačítkem myši vyvoláme menu a vybereme položku New Databáze. Podobným způsobem lze vytvářet i nové tabulky, či pohledy. Pro modifikaci existující tabulky máme na výběr mezi dvěmi možnostmi Design a Edit. Možnost Design nám otevře to samé grafické rozhraní, ve kterém jsme tabulku vytvářeli. Možnost Edit nám otevře zdrojový kód, pomocí kterého by bylo možné tabulku vytvořit. Modifikace je v tomto případě nutné provádět příkazem ALTER, nestačí jen přepsat zdrojový kód. Druhou skupinou příkazů jsou příkazy pro manipulaci s daty. Patří sem příkazy SELECT pro zobrazení dat, INSERT pro vložení dat, UPDATE pro modifikaci dat a DELETE pro smazání dat. Tyto příkazy jsme opět podrobně probírali v databázových předmětech v rámci bakalářského studia, jsou také vysvětleny v doporučené literatuře [4, 6]. Příkaz SELECT si podrobně zopakujeme v tomto tématickém bloku. V našem grafickém rozhraní MSSMSE lze v Object Exploreru pomocí nabídky Open Table (vyvolané pravým tlačítkem myši na dané tabulce) prohlížet záznamy (1 řádek = 1 záznam) uložené v tabulce. Záznamy lze modifikovat pouhým přepsáním, rovněž je lze přidávat či mazat. Poznámka: jazyk SQL není case-sensitive, nerozlišuje velikost písmen. Přesto bývá dobrým zvykem odlišovat klíčová slova jazyka SQL od zbytku zdrojového kódu, tím že je budeme psát velkými písmeny. 3 Příkaz SELECT Tabulka obsahuje řádky (záznamy) a sloupce (atributy). Sloupce se definují při vytváření tabulky pomocí příkazu CREATE. Při vkládání dat do tabulky pomocí příkazu INSERT vkládáme řádky, které musejí odpovídat podmínkám nadefinovanými pro danou tabulku (integritní omezení). Pomocí příkazu SELECT pokládáme databázi dotaz, jehož výsledkem je multimnožina řádků. Multimnožina řádků nemá definované uspořádání prvků (řádků) a navíc se v ní shodné prvky (řádky) mohou opakovat. Příkaz SELECT obsahuje nejméně dvě klauzule (SELECT, FROM), ke kterým lze přidat ještě tři nepovinné klauzule (WHERE,.GROUP BY, HAVING). Na slajdu č. 11 je schéma příkazu SELECT, na slajdu č. 10 jsou jednotlivé klauzule podrobněji vysvětleny. Jednoduchým příkladem dotazu využívajícím pouze klauzule SELECT a FROM může být vypsání všech řádků (záznamů) uložených v jedné tabulce. Složitější dotaz může využívat informací z více tabulek, které vhodným způsobem spojíme. Klauzule SELECT specifikuje výrazy (například jména sloupců), jejichž hodnoty se mají objevit ve výsledku. Klauzule FROM určuje tabulku či tabulky, ze kterých čerpáme data. Přidáním klauzule WHERE ponecháme ve výsledku pouze ty řádky, které vyhovují námi zadané podmínce. Nepovinná klauzule GROUP BY určuje přes které výrazy (například sloupce) se provede agregace dat.

5 Klauzule GROUP BY může být doplněna klauzulí HAVING, pomocí které lze stanovit podmínku na agregovaný řádek, při jejímž splnění bude daný řádek zařazen do výsledku. Výsledkem příkazu SELECT je multimnožina řádků. Za příkaz SELECT lze nepovinně přidat klauzuli ORDER BY, která odpověď setřídí vzestupně nebo sestupně dle hodnot zadaného sloupce, případně sloupců (viz slajd č. 9). Odpovědi (multimnožiny řádků) získané příkazem SELECT lze dále zpracovat pomocí množinových operací sjednocení (UNION), průnik INTERSECT a rozdíl EXCEPT (viz slajd č. 8). Výsledky těchto množinových operací jsou množiny, přestože na vstupu mohly být multimnožiny. 3.1 Klauzule SELECT a FROM Klauzule SELECT a FROM jsou povinné části každého dotazu. Klauzule SELECT specifikuje výrazy (například jména sloupců), jejichž hodnoty se mají objevit ve výsledku. Klauzule FROM určuje tabulku či tabulky, ze kterých čerpáme data. Na slajdu č. 12 vidíme co vše může klauzule SELECT obsahovat. Rozšiřující komentář lze nalézt na slajdu č. 15. Ihned za klíčovým slovem SELECT může následovat jedno z klíčových slov ALL nebo DISTINCT. Při použití ALL je výsledkem dotazu multimnožina, při použití DISTINCT je výsledkem dotazu množina (odstraní se druhé a další výskyty duplicitních řádků). Pokud explicitně neuvedeme ani jedno z těchto klíčových slov, implicitně je použito ALL. Příklad: Mějme tabulku Zaměstnanci se sloupci Jméno a Příjmení typu řetězec. V tabulce Zaměstnanci jsou záznamy (Petr, Novák), (Petr, Novák) a (Jan, Dvořák). Při vypsání tabulky příkazem SELECT Jméno, Příjmení FROM Zaměstnanci je nám vrácen výsledek obsahující tři řádky (řádek (Petr, Novák) tam bude dvakrát). Při vypsání tabulky příkazem SELECT DISTINCT Jméno, Příjmení FROM Zaměstnanci je nám vrácen výsledek obsahující pouze dva řádky (Petr, Novák) a (Jan, Dvořák). Zkuste nyní sami vypsat jména a příjmení zaměstnanců z tabulky Employees v databázi Northwind. V klauzuli SELECT dále následuje čárkou oddělovaný seznam výrazů, které bude obsahovat výsledek dotazu. Těmito výrazy mohou být mohou být konstantní výrazy nebo sloupce některé z tabulek uvedené v klauzuli FROM. Na výrazy zde uvedené lze navíc aplikovat agregační funkce (COUNT, SUM, MAX, MIN, AVG), případně z nich vytvořit aritmetické výrazy (sečtení hodnot dvou výrazů, vynásobení hodnoty výrazu konstantou, atd.). Seznam výrazů uvedený v klauzuli SELECT lze úplně nahradit (nebo jen rozšířit) symbolem *, který do výsledku zařadí všechny sloupce tabulek uvedených v klauzuli WHERE. Symbol * lze použít nejen samostatně ale i jako argument agregačních funkcí. Agregačním funkcím lze předat jako parametr konkrétní výraz (například sloupec), funkci COUNT navíc ještě symbol * zastupující celý řádek odpovědi dotazu. Ke spočtení počtu řádek zpracovávaného dotazu se obvykle používá COUNT(*). Ke spočtení počtu unikátních hodnot v daném sloupci se používá COUNT(DISTINCT sloupec). Agregační funkce umějí počítat součet (funkce SUM), průměr (funkce AVG), minimum (funkce MIN) a maximum (funkce MAX) z hodnot daného výrazu (sloupce) přes všechny řádky zpracovávaného dotazu.

6 Klauzule FROM udává zdroje, ze kterých se čerpají data pro dotaz. Kromě tabulek zde mohou být uvedeny i pohledy nebo vnořené dotazy. Jednotlivé zdroje lze oddělit čárkou, pak se použije jejich kartézský součin, nebo je lze spojit pomocí klíčových slov (viz kapitola 3.3). Na slajdu č. 14 jsou dvě tabulky, které budeme využívat v našich příkladech. V tabulce Letadla je ke každému z letadel uvedena letecká společnost, které letadlo patří a kapacita letadla, kolik cestujících je schopno přepravit. V tabulce lety je uveden kód letu, letecká společnost, která ho provozuje, destinace, do které let směřuje, a počet cestujících. Na slajdu č. 16 jsou předvedeny dva dotazy. První z dotazů demonstruje využití klíčového slova DISTINCT pro vrácení unikátních výskytů leteckých společností v tabulce Lety. Tento příklad demonstruje i použití konstantního výrazu 'Spol. jako hodnoty sloupce ve výsledku dotazu. Druhý z dotazů na slajdu č. 16 demonstruje použití kartézského součinu dvou tabulek v klauzuli FROM. Protože chceme provést kartézský součin tabulky Letadla sama se sebou, je nutné nejméně jeden z jejich výskytů pro potřeby dotazu přejmenovat za pomocí klíčového slova AS. V našem příkladu jsme přejmenovali oba výskyty tabulky Letadla. První výskyt jako L1, druhý jako L2. Na jednotlivé sloupce se potom odkazujeme pomocí nového identifikátoru (L1 nebo L2), tečky a jména sloupce. Na slajdu č. 17 jsou předvedeny tři dotazy, které využívají agregační funkce. V prvním z dotazů je použita funkce COUNT v kombinaci s klíčovým slovem DISTINCT pro zjištění počtu unikátních hodnot ve sloupci zpracovávaného dotazu. Druhý z příkladů demonstruje, že funkci COUNT bez použití klíčového slova DISTINICT lze předat jako parametr * nebo libovolný sloupec zpracovávaného dotazu a výsledek je v obou případech shodný. Třetí z příkladu demonstruje použití všech agregačních funkcí v jednom dotazu. 3.2 Klauzule WHERE Klauzule WHERE je nepovinou součástí dotazu. Při jejím použití ve výsledku dotazu ponecháme pouze ty řádky, které vyhovují námi zadané podmínce. Schéma klauzule WHERE je znázorněno na slajdu č. 13. Základním stavebním kamenem podmínky v klauzuli WHERE je výraz (jeho struktura je vysvětlena na slajdu č. 12), se kterým jsme se seznámili již u klauzule SELECT. Tento vyraz je na slajdu č. 13 je označen červeně jako expression. Příkladem tohoto výrazu může být třeba sloupec tabulky nebo konstantní hodnota. Podmínku lze vytvořit následujícími pravidly (upravená verze slajdu č. 18) 1. Porovnáním dvou výrazů pomocí operátorů =, <>, <, >, <=, >=. 2. Vyhodnocením (ne)příslušnosti výrazu do intervalu pomocí syntaktického zápisu: výraz1 [NOT] BETWEEN (výraz2 AND výraz3). 3. Řetězcový výraz lze porovnat s maskou, ve které znak % reprezentuje libovolný podřetězec a znak _ reprezentuje libovolný znak. Syntax: vyraz [NOT] LIKE maska. 4. Testem na (ne)definovanou hodnotu. Syntax: výraz IS [NOT] NULL 5. Testem na (ne)příslušnost výrazu do množiny. Syntax: výraz [NOT] IN (dotaz) 6. Testem neprázdnosti množiny. Syntax: EXISTS (dotaz) 7. Vyhodnocením, zda alespoň jeden prvek (řádek) z množiny splňuje porovnání s výrazem pomocí operátorů z bodu č. 1. Syntax: výraz operátor ANY (dotaz)

7 8. Vyhodnocením, zda všechny prvky (řádky) z množiny splňují porovnání s výrazem pomocí operátorů z bodu č. 1. Syntax: výraz operátor ALL (dotaz) 9. Podmínky č. 1-9 lze kombinovat logickými spojkami NOT, AND, OR Poznámka: Pravidla č. 5-8 využívají vnořených dotazů, je vhodné zvolit rozumné formátování zdrojových kódů tak, aby hlavní dotaz šel na první pohled odlišit od vnořeného dotazu. Předvedeme si několik příkladů, používáme tabulky Letadla a Lety ze slajdu č. 14. Na slajdu č. 19 jsou dva dotazy. První z dotazů demonstruje porovnání hodnoty sloupce s konstantou (pravidlo č. 1). V druhém z dotazů na slajdu č. 19 si nejprve v klauzuli SELECT vytvoříme nový výraz Naplněnost (označen červeně). Klauzule FROM obsahuje dvě tabulky, jejich spojení podle sloupce Společnost dosáhneme v první částí podmínky uvedené v klauzuli WHERE. Druhá část podmínky testuje, zda dané letadlo má dostatečnou kapacitu pro příslušný let. Třetí část podmínky testuje dostatečnou naplněnost letu, pomocí porovnání výrazu Naplněnost s konstantou. Na slajdu č. 20 nahoře vidíme dva různé zápisy stejného dotazu. Pomocí predikátu LIKE (pravidlo č. 3) testujeme hodnotou sloupce, zda obsahuje hledaný podřetězec. V dotazu jsme potřebovaly využít data ze dvou tabulek. V prvním zápisu dotazu jsme použili predikát IN (pravidlo č. 5) a vnořený dotaz. V druhém zápisu dotazu jsme použili spojení dvou tabulek. Dotaz dole na slajdu č. 20 demonstruje použití predikátu ALL (pravidlo č. 8) a vnořeného dotazu. 3.3 Spojení tabulek V klauzuli FROM specifikujeme tabulky (případně pohledy či vnořené dotazy), ze kterých čerpáme data. Pro jednoduchost budeme uvažovat pouze tabulky. Pokud jsou v klauzuli FROM uvedeny alespoň dvě tabulky, musíme vybrat způsob jakým je navzájem spojíme. Na výběr máme mezi kartézským součinem, přirozeným spojením, vnitřním a vnějším spojením. Jednotlivé pojmy této kapitoly si budeme vysvětlovat na následujícím příkladě: Mějme tabulku T1 se sloupci A a B typu celé číslo a tabulka T2 se sloupci A a C typu celé číslo. V tabulce T1 jsou záznamy (1,1), (1,2), (2,3) a (3,5). V tabulce T2 jsou záznamy (1,1), (1,3), (2,4) a (4,6). Viz obrázek 2. T1 T2 A B A C Obrázek 2: Tabulka T1 a T2 Kartézský součin spojí každý řádek z první tabulky s každým řádkem z druhé tabulky. Pokud má první tabulka n1 řádků a druhá tabulka n2 řádků, výsledek bude mít n1*n2 řádků. V našem případě kartézský součin tabulek T1 a T2 bude mít 16 řádků. Syntax: Tabulky jsou spojeny kartézským součinem, pokud je oddělíme čárkou, nebo mezi ně napíšeme klíčová

8 slova CROSS JOIN. Náš příklad: SELECT * FROM T1, T2 nebo SELECT * FROM T1 CROSS JOIN T2). Přirozené spojení je speciální druh vnitřního spojení (viz dále). V tabulkách T1 a T2 vyhledáme sloupce S1,, Sn se shodnými názvy a datovými typy v obou tabulkách. Obvykle se jedná o primární klíč jedné tabulky a cizí klíč druhé tabulky. Do výsledku jsou zařazeny pouze ty dvojice řádků (z kartézského součinu), které mají shodné hodnoty ve sloupcích shodného názvu a typu (platí ( k=1...n) T1.Sk = T2.Sk). Syntax: Tabulky jsou spojeny přirozeným spojením, pokud mezi ně napíšeme klíčová slova NATURAL JOIN. Vnitřní spojení není v SQL Serveru 2005 implementováno. V případě tabulek T1 a T2 z našeho příkladu se jedná o společný sloupec A. Přirozeným spojením (SELECT * FROM T1 NATURAL JOIN T2) získáme 5 řádků (1,1,1,1), (1,2,1,1), (1,1,1,3), (1,2,1,3) a (2,3,2,4). Dalším způsobem spojení tabulek je vnitřní spojení. Výsledkem vnitřního spojeni tabulek T1 a T2 jsou ty řádky z kartézského součinu, které splňují spojovací podmínku (stejnou jaká může být v klauzuli WHERE slajd č. 13) danou vnitřním spojením. Tato podmínka bývá obvykle rovností primárního klíče z jedné tabulky s cizím klíčem z druhé tabulky. Syntax: Tabulky jsou spojeny vnitřním spojením, pokud mezi ně napíšeme klíčová slova INNER JOIN (V SQL Serveru stačí jen JOIN) a za druhou ze spojovaných tabulek napíšeme klíčové slovo ON, za kterým uvedeme spojovací podmínku. Vnitřní spojení tabulek lze také nahradit kartézským součinem a spojovací podmínku uvést jako jednu z částí podmínky v klauzuli WHERE. V případě tabulek T1 a T2 je vnitřně spojíme podmínkou na rovnost hodnot ve společném sloupci A. Příkaz SELECT * FROM T1 INNER JOIN T2 ON T1.A=T2.A vrátí stejných pět řádků jaké jsou uvedeny (viz výše) ve výsledku příkladu na přirozené spojení. Vnější spojení (OUTER JOIN) je tří typů. Plné FULL, levé LEFT a pravé RIGHT. Vnější spojení obsahuje všechny řádky, které by obsahovalo vnitřní spojení. Navíc pro každý řádek z dané tabulky (z levé při LEFT, z pravé při RIGHT) či obou tabulek (při FULL), který není spárován s žádným řádkem z druhé tabulky, je přidána řádek, který má ve sloupcích z druhé tabulky (ze které se nepodařilo nalézt párový řádek) dosazeny hodnoty NULL Syntax: je podobná jako u INNER JOINU, pouze místo INNER JOIN je uvedeno LEFT OUTER JOIN, respektive RIGHT OUTER JOIN, respektive FULL OUTER JOIN. V SQL Serveru lze klíčové slovo OUTER vynechat. V našem příkladě s tabulekami T1 a T2 provedeme postupně všechna tři vnější spojení s podmínkou na rovnost hodnot ve společném sloupci A. Příkaz na levé vnější spojení SELECT * FROM T1 LEFT OUTER JOIN T2 ON T1.A=T2.A vrátí stejných pět řádků jaké jsou uvedeny (viz výše) ve výsledku příkladu na přirozené spojení a navíc ještě šestý řádek (3,5, NULL, NULL). Pravé vnější spojení by vrátilo již zmíněných pět řádků a navíc šestý řádek (NULL, NULL, 4,6). Plné vnější spojení by vrátilo již zmíněných pět řádků a navíc oba dva řádky, které byly vráceny navíc při levém a pravém vnějším spojení. Na slajdu č. 22 vidíme dva příklady na spojení tabulek. Používáme tabulky Lety a Letadla ze slajdu č.14. V prvním příkladě použijeme vnitřní spojení obou tabulek přes rovnost hodnot

9 v jejich společném sloupci Společnost a provedené spojení je navíc ještě omezeno druhou podmínkou na nerovnost hodnot dvou sloupců s číselnými údaji (kapacita letadla, počet cestujících). V klauzuli SELECT je navíc vyroben nový výraz Volnych_mist, podle kterého výsledek dotazu setřídíme s pomocí klauzule ORDER BY. V druhém dotazu je použito vnější spojení, základ dotazu je stejný jako v prvním příkladě. Naším cílem je v tabulce Lety vyhledat ty řádky, ke kterým neexistuje odpovídající řádek v tabulce Letadla (letecká společnost nevlastní vhodné letadlo pro provozování daného letu). Pomocí levého vnějšího spojení budou mít tyto hledané řádky ve sloupcích tabulky Letadla hodnoty NULL. Pomocí predikátu testujícího hodnotu sloupce na hodnotu NULL, tyto řádky najdeme. 3.4 Klauzule GROUP BY a HAVING V klauzuli GROUP BY je uveden čárkou oddělovaný seznam výrazů, přes které se provede agregace dat. Těmito výrazy mohou být mohou sloupce některé z tabulek uvedené v klauzuli FROM, případně z nich vytvořit aritmetické výrazy (sečtení hodnot dvou výrazů, vynásobení hodnoty výrazu konstantou, atd.). Pro jednoduchost budeme dále pracovat pouze se sloupci. Nyní si vysvětlíme princip agregace. Předpokládejme, že agregaci provádíme přes N sloupců, které budeme nazývat agregační sloupce (analogicky by byly agregační výrazy). Multimnožina řádků dotazu se rozdělí na podmnožiny. V každé vzniklé podmnožině budou mít všechny řádky shodné hodnoty všech agregačních sloupců. Hodnoty ostatních sloupců se v rámci každé podmnožiny mohou různit. Po aplikaci klauzule GROUP BY se nahradí všechny řádky každé z podmnožin pouze jedním novým agregovaným řádkem. Budeme mít stejný počet agregovaných řádků, jako bylo vzniklých podmnožin. Výsledkem dotazu bude množina agregovaných řádků. Jak nahradit celou podmnožinu řádků jedním agregovaným řádkem? Jaké bude mít nový agregovaný řádek hodnoty? Řádky v jedné podmnožině mají shodné hodnoty agregačních sloupců, tedy v nově vzniklém agregovaném řádku budou mít tyto sloupce také tyto hodnoty. Problém nastává u neagregačních sloupců, které mohou mít hodnoty různé. Aby mohli být neagregační sloupce zařazeny do dotazu (vyskytnout se v klauzuli SELECT), musí být na ně aplikována některá z agregačních funkcí. Agregační funkce jsou blíže popsány v kapitole 3.1, šestý odstavec. Agregační funkce pracuje s hodnotami sloupce pouze v rámci jedné podmnožiny. Pokud dotaz obsahuje klauzuli GROUP BY, platí výrazná omezení na výrazy uvedené v klauzuli SELECT. Těmito výrazy mohou být mohou být konstantní výrazy nebo výrazy uvedené v klauzuli GROUP BY (agregační výrazy). Případně výrazy vzniklé použitím aritmetických operátorů, které mají oba operandy agregační výraz či konstantu. Na (neagregační) výrazy neuvedené v klauzuli GROUP BY a nepatřící do předchozí skupiny musí být aplikována některé z agregačních funkcí. Klauzule GROUP BY může být doplněna klauzulí HAVING, pomocí které lze stanovit podmínku na agregovaný řádek, při jejímž splnění bude daný řádek zařazen do výsledku. Podmínky mohou být stejně bohaté jako v případě klauzule WHERE, platí jediné omezení. Neagregační výrazy mohou být použity pouze jako parametr agregačních funkcí.

10 Příklady: Mějme tabulku T1 se sloupci A, B a C typu celé číslo.v tabulce T1 jsou záznamy (1,1,1), (1,1,2), (1,2,3), (1,2,5), (2,1,3), (2,3,5) a (3,1,5). Ukážeme si dva příklady. Příklad č. 1.: Provedeme příkaz SELECT A, MAX(B) FROM T1 GROUP BY A. Agregační sloupec je A, který v dotazu nabývá tří různých hodnot: 1, 2 a 3. Řádky dotazu se nám rozdělí do tří podmnožin. V první podmnožině budou řádky (1,1,1), (1,1,2), (1,2,3), (1,2,5), v druhé budou řádky (2,1,3), (2,3,5) a ve třetí bude řádek (3,1,5). Nyní vyrobíme agregované řádky, z každé podmnožiny vznikne jeden. Agregovaný řádek bude obsahovat hodnotu sloupce A v dané podmnožině a maximální z hodnot ve sloupci B v rámci dané podmnožiny. Vzniknou tři agregované řádky: (1,2), (2,3) a (3,1) Příklad č. 2.: Provedeme příkaz SELECT A, B, COUNT(*), SUM(C) FROM T1 GROUP BY A,B. Agregační sloupce jsou A a B, které v dotazu nabývají pěti různých vzájemných kombinací hodnot (1,1), (1,2), (2,1), (2,3) a (3,1) Řádky dotazu se nám rozdělí do pěti podmnožin. V první podmnožině budou řádky (1,1,1), (1,1,2), v druhé budou řádky (1,2,3), (1,2,5), ve třetí bude řádek (2,1,3), ve čtvrté bude řádek (2,3,5) a v páté bude řádek (3,1,5). Nyní vyrobíme agregované řádky, z každé podmnožiny vznikne jeden. Agregovaný řádek bude obsahovat hodnotu sloupce A v dané podmnožině, hodnotu sloupce B v dané podmnožině, počet prvků dané podmnožiny a součet hodnot ve sloupci C v rámci dané podmnožiny. Vznikne pět agregovaných řádků: (1,1,2,3), (1,2,2,8), (2,1,1,3), (2,3,1,5) a (3,1,1,5). Na slajdu č. 25 jsou dva příklady použití agregačních funkcí, využíváme tabulky Lety a Letadla ze slajdu č. 14. V prvním příkladě máme jeden agregační atribut Společnost a pomocí agregační funkce SUM sčítáme hodnoty sloupce Kapacita v rámci každé podmnožiny, do kterých se řádky dotazu rozdělí. Druhý z dotazů mé také jeden agregační atribut Společnost, podle jehož hodnot se řádky rozdělí do podmnožin. Dotaz využívá klauzuli HAVING, ve které se pro agregovaný řádek porovná výsledek agregační funkce SUM aplikovaný na neagregační sloupec Kapacita s hodnotou vnořeného dotazu. Klíčové pojmy Microsoft SQL Server 2005 Express Edition Microsoft SQL Server Management Studio Express (MSSMSE) databáze Northwind dotaz, tabulka, atribut (sloupec), záznam (řádek) SQL CREATE, ALTER, DROP INSERT, UPDATE, DELETE SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING Agregační funkce COUNT, SUM, MIN, MAX, AVG ALL, DISTINCT, symbol * BETWEEN, LIKE, EXISTS, IN, ANY, ALL NOT, AND, OR Kartézský součin, přirozené spojení, vnitřní a vnější spojení Agregační sloupec (výraz), agregovaný řádek

11 Otázky k rekapitulaci Upozornění: odpovědi na některé zde uvedené otázky nelze najít ve studijním textu tohoto tématického bloku. Lze je získat vlastním experimentováním se zdrojovými kódy nebo studiem doporučené literatury. S pomocí MSSMSE charakterizujte jednotlivé tabulky v databázi Nothwind a jejich vzájemné vazby. Jakými způsoby (SQL příkaz, MSSMSE) lze vytvářet nové tabulky, modifikovat a rušit stávající tabulky? Jakými způsoby (SQL příkaz, MSSMSE) lze vkládat nové záznamy do tabulky, modifikovat a mazat stávající záznamy? Co obsahuje tabulka? jaký je rozdíl mezi záznamem, atributem, řádkem, sloupcem? Co je dotaz, co je výsledkem dotazu? Vysvětlete pojem multimnožina. Jaké klauzule obsahuje příkaz SELECT, které z nich jsou povinné? Jaký je význam jednotlivých klauzulí příkazu SELECT? U každé klauzule příkazu SELECT co nejpřesněji uveďte jaké syntaktické konstrukce může obsahovat. Ke každé z uvedených konstrukcí uveďte vhodný příklad použití. Jaký je rozdíl mezi ALL a DISTINCT? Jaké známe agregační funkce? Co jednotlivé agregační funkce dělají? Jaké jsou typy spojení tabulek? Jaký je mezi nimi rozdíl? Jednotlivé typy spojení vysvětlete na konkrétním příkladě dvou tabulek. Podrobně popište zpracování dotazu obsahujícího klauzuli GROUP BY. Jaké omezení přináší použití klauzule GROUP BY? Jaké jsou rozdíly mezi klauzulemi WHERE a HAVING? Své odpovědi zdůvodněte. Můžete přidat i syntaktické zápisy tam, kde je to vhodné. Doporučené příklady k naprogramování Následující dotazy utvořte nad databázi Northwind. Upozornění: Tabulka Order Details obsahuje ve svém názvu mezeru, při použití ji nutno uzavřít do hranatých závorek [Order Details] 1. Vypište jména zaměstnanců, kteří uzavřeli nějaké obchody. Vytvořte dotaz, v jehož výsledku se budou opakovat shodné řádky. Následně upravte dotaz tak, že se v jeho výsledku nebudou vyskytovat žádné dva shodné řádky. (Uchovejte obě dvě verze dotazu). 2. Vypište jména měst, ve kterých sídlí některý ze zákazníku a zároveň bydlí některý ze zaměstnanců? 3. Vypište jména měst, ve kterých bydlí některý ze zaměstnanců, ale zároveň zde nesídlí žádný ze zákazníků? 4. Vytvořte přehled měst. U každého města bude uveden počet zaměstnanců, kteří v něm pracují a počet zákazníků, kteří v něm sídlí. Město je uvedeno v seznamu, pokud alespoň jeden z těchto dvou údajů je nenulový. Nápověda: možná se vám bude hodit funkce COALESCE pro změnu NULL hodnot na hodnoty 0.

12 5. Vypište názvy produktů, které začínají na písmeno G a obsahují alespoň dvě slova. 6. Vypište úplné informace o produktech, které jsou ve své kategorii nejlevnější. 7. Vypište úplné informace o produktech, které jsou levnější než je průměrná cena produktu v dané kategorii. 8. Vypište přehled zaměstnanců spolu s počtem území, která jsou jim přiřazena v jednotlivých regionech. 9. Vytvořte netriviální smysluplný dotaz obsahující spojení nejméně pěti tabulek. 10. Vytvořte netriviální smysluplný dotaz obsahující nejméně tři vnořené SELECTy. 11. Vytvořte netriviální smysluplný dotaz obsahující klauzuli alespoň dvakrát GROUP BY (jednou bude ve vnořeném SELECTu). 12. Vytvořte netriviální smysluplný dotaz, ve kterém se neobejdeme bez klauzule HAVING. 13. Na každý z následujících predikátů vytvořte netriviální smysluplný dotaz: IS NULL, BETWEEN, IN, EXISTS, ALL, ANY. 14. Vytvořte netriviální smysluplný dotaz pro každou z množinových operací: UNION, INTERSECT, EXCEPT. 15. Vytvořte netriviální smysluplný dotaz, ve kterém podmínka uvedená při spojení tabulek nejde přesunout do klauzule WHERE. Studijní literatura [1] Skopal: Slajdy k 7. přednášce z předmětu Databázové systémy (DBI025) vyučovaného na MFF UK. (v tomto tématickém bloku označované jako slajdy ) [2] Webové stránky firmy Microsoft, odkud lze stáhnout SQL Server 2005 Expresss. [3] Databáze Nortwind od firmy Microsoft [4] Pokorný, Halaška: Databázové systémy, skripta FEL ČVUT, 2003 [5] Halaška, Pokorný: Databázové systémy cvičení, skripta ČVUT, 2002 [6] Ramakrishnan, Gehrke: Database Systems Management, McGraw-Hill, 2003

Databázové systémy I

Databázové systémy I Databázové systémy I Přednáška č. 8 Ing. Jiří Zechmeister Fakulta elektrotechniky a informatiky jiri.zechmeister@upce.cz Skupinové a souhrnné dotazy opakování Obsah Pohledy syntaxe použití význam Vnořené

Více

Kapitola 4: SQL. Základní struktura

Kapitola 4: SQL. Základní struktura - 4.1 - Kapitola 4: SQL Základní struktura Množinové operace Souhrnné funkce Nulové hodnoty Vnořené poddotazy (Nested sub-queries) Odvozené relace Pohledy Modifikace databáze Spojené relace Jazyk definice

Více

Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT. Základní seznámení s MySQL Ing. Kotásek Jaroslav

Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT. Základní seznámení s MySQL Ing. Kotásek Jaroslav Střední průmyslová škola a Vyšší odborná škola technická Brno, Sokolská 1 Šablona: Název: Téma: Autor: Číslo: Anotace: Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Databáze Základní seznámení s MySQL

Více

Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 3: OLAP, operátory CUBE a ROLLUP Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D.

Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 3: OLAP, operátory CUBE a ROLLUP Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 3: OLAP, operátory CUBE a ROLLUP Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Obsah kapitoly 1 OLTP a OLAP 1.1 Datový sklad 1.2 Datová kostka 2 OLAP dotazy

Více

Jaký je rozdíl v definicicíh VARCHAR2(20 BYTE) a VARCHAR2(20 CHAR):

Jaký je rozdíl v definicicíh VARCHAR2(20 BYTE) a VARCHAR2(20 CHAR): Mezi příkazy pro manipulaci s daty (DML) patří : 1. SELECT 2. ALTER 3. DELETE 4. REVOKE Jaké vlastnosti má identifikující relace: 1. Je relace, která se využívá pouze v případě modelovaní odvozených entit

Více

Úvod do databází. Modelování v řízení. Ing. Petr Kalčev

Úvod do databází. Modelování v řízení. Ing. Petr Kalčev Úvod do databází Modelování v řízení Ing. Petr Kalčev Co je databáze? Množina záznamů a souborů, které jsou organizovány za určitým účelem. Jaké má mít přínosy? Rychlost Spolehlivost Přesnost Bezpečnost

Více

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Číslo projektu: Číslo šablony: Název materiálu: Ročník: Identifikace materiálu: Jméno autora: Předmět: Tématický celek: Anotace: CZ.1.07/1.5.00/34.0410

Více

6. blok část B Vnořené dotazy

6. blok část B Vnořené dotazy 6. blok část B Vnořené dotazy Studijní cíl Tento blok je věnován práci s vnořenými dotazy. Popisuje rozdíl mezi korelovanými a nekorelovanými vnořenými dotazy a zobrazuje jejich použití. Doba nutná k nastudování

Více

8.2 Používání a tvorba databází

8.2 Používání a tvorba databází 8.2 Používání a tvorba databází Slide 1 8.2.1 Základní pojmy z oblasti relačních databází Slide 2 Databáze ~ Evidence lidí peněz věcí... výběry, výpisy, početní úkony Slide 3 Pojmy tabulka, pole, záznam

Více

Dotazy tvorba nových polí (vypočítané pole)

Dotazy tvorba nových polí (vypočítané pole) Téma 2.4 Dotazy tvorba nových polí (vypočítané pole) Pomocí dotazu lze také vytvářet nová pole, která mají vazbu na již existující pole v databázi. Vznikne tedy nový sloupec, který se počítá podle vzorce.

Více

Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 4: XML, DTD, XML v SQL Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D.

Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 4: XML, DTD, XML v SQL Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 4: XML, DTD, XML v SQL Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Obsah kapitoly 1 XML 2 DTD 2.1 Atributy 2.2 Entity 3. XML v SQL Serveru Studijní cíle

Více

RELAČNÍ DATABÁZE ACCESS

RELAČNÍ DATABÁZE ACCESS RELAČNÍ DATABÁZE ACCESS 1. Úvod... 2 2. Základní pojmy... 3 3. Vytvoření databáze... 5 4. Základní objekty databáze... 6 5. Návrhové zobrazení tabulky... 7 6. Vytváření tabulek... 7 6.1. Vytvoření tabulky

Více

7. Integrita a bezpečnost dat v DBS

7. Integrita a bezpečnost dat v DBS 7. Integrita a bezpečnost dat v DBS 7.1. Implementace integritních omezení... 2 7.1.1. Databázové triggery... 5 7.2. Zajištění bezpečnosti dat... 12 7.2.1. Bezpečnostní mechanismy poskytované SŘBD... 13

Více

Databázový systém označuje soubor programových prostředků, které umožňují přístup k datům uloženým v databázi.

Databázový systém označuje soubor programových prostředků, které umožňují přístup k datům uloženým v databázi. Databáze Základní pojmy Pojem databáze označuje obecně souhrn informací, údajů, dat o nějakých objektech. Úkolem databáze je hlídat dodržení všech omezení a dále poskytovat data při operacích. Objekty

Více

Obchodní akademie a Jazyková škola s právem státní jazykové zkoušky Jihlava

Obchodní akademie a Jazyková škola s právem státní jazykové zkoušky Jihlava Obchodní akademie a Jazyková škola s právem státní jazykové zkoušky Jihlava Šablona 32 VY_32_INOVACE_038.ICT.34 Tvorba webových stránek SQL stručné minimum OA a JŠ Jihlava, VY_32_INOVACE_038.ICT.34 Číslo

Více

Databáze. Velmi stručný a zjednodušený úvod do problematiky databází pro programátory v Pythonu. Bedřich Košata

Databáze. Velmi stručný a zjednodušený úvod do problematiky databází pro programátory v Pythonu. Bedřich Košata Databáze Velmi stručný a zjednodušený úvod do problematiky databází pro programátory v Pythonu Bedřich Košata K čemu jsou databáze Ukládání dat ve strukturované podobě Možnost ukládat velké množství dat

Více

Materiál ke cvičením - SQL

Materiál ke cvičením - SQL Materiál ke cvičením - 1. Stručná syntaxe vybraných příkazů jazyka (detailní syntaxe příkazů je uvedena on-line manuálech přístupných z prostředí sítě VŠE) SELECT výběr a zobrazení hodnot z databáze: SELECT

Více

Postup instalace ČSOB BusinessBanking pro MS SQL 2005/2008

Postup instalace ČSOB BusinessBanking pro MS SQL 2005/2008 Postup instalace ČSOB BusinessBanking pro MS SQL 2005/2008 1. Instalace na straně serveru Instalace aplikace BB24 24x7 vyžaduje základní znalosti z administrace SQL serveru. Při dodržení následujícího

Více

Microsoft Access. Typy objektů databáze: Vytvoření a návrh nové tabulky. Vytvoření tabulky v návrhovém zobrazení

Microsoft Access. Typy objektů databáze: Vytvoření a návrh nové tabulky. Vytvoření tabulky v návrhovém zobrazení Microsoft Access Databáze je seskupení většího množství údajů, které mají určitou logiku a lze je určitým způsobem vyhodnocovat, zpracovávat a analyzovat Access je jedním z programů určených pro zpracování

Více

1. POSTUP INSTALACE A KONTROLA NASTAVENÍ MICROSOFT SQL SERVERU 2005 EXPRESS:

1. POSTUP INSTALACE A KONTROLA NASTAVENÍ MICROSOFT SQL SERVERU 2005 EXPRESS: 1. POSTUP INSTALACE A KONTROLA NASTAVENÍ MICROSOFT SQL SERVERU 2005 EXPRESS: Ověřte prosím následující nastavení (tento postup se může nepatrně lišit podle operačního systému Vašeho pc). Pro lepší viditelnost

Více

Popis ovládání. Po přihlášení do aplikace se objeví navigátor. Navigátor je stromově seřazen a slouží pro přístup ke všem oknům celé aplikace.

Popis ovládání. Po přihlášení do aplikace se objeví navigátor. Navigátor je stromově seřazen a slouží pro přístup ke všem oknům celé aplikace. Popis ovládání 1. Úvod Tento popis má za úkol seznámit uživatele se základními principy ovládání aplikace. Ovládání je možné pomocí myši, ale všechny činnosti jsou dosažitelné také pomocí klávesnice. 2.

Více

Kapitola 3: Relační model. Základní struktura. Relační schéma. Instance relace

Kapitola 3: Relační model. Základní struktura. Relační schéma. Instance relace - 3.1 - Struktura relačních databází Relační algebra n-ticový relační kalkul Doménový relační kalkul Rozšířené operace relační algebry Modifikace databáze Pohledy Kapitola 3: Relační model Základní struktura

Více

Instalace SQL 2008 R2 na Windows 7 (64bit)

Instalace SQL 2008 R2 na Windows 7 (64bit) Instalace SQL 2008 R2 na Windows 7 (64bit) Pokud máte ještě nainstalovaný MS SQL server Express 2005, odinstalujte jej, předtím nezapomeňte zálohovat databázi. Kromě Windows 7 je instalace určena také

Více

Instalace. Produkt je odzkoušen pro MS SQL server 2008 a Windows XP a Windows 7. Pro jiné verze SQL server a Windows nebyl testován.

Instalace. Produkt je odzkoušen pro MS SQL server 2008 a Windows XP a Windows 7. Pro jiné verze SQL server a Windows nebyl testován. Instalace Produkt se neinstaluje. Stačí soubor uložit na libovolné místo na Vašem počítací (klikněte pravým tlačítkem a dejte 'uložit cíl jako ), pak jen spustit. Požadavky na software Produkt je odzkoušen

Více

APS T&A.WEB. Rozšiřující programový modul pro identifikační systémy APS. Instalační a uživatelská příručka

APS T&A.WEB. Rozšiřující programový modul pro identifikační systémy APS. Instalační a uživatelská příručka APS T&A.WEB Rozšiřující programový modul pro identifikační systémy APS Instalační a uživatelská příručka 2004 2014,TECH FASS s.r.o., Věštínská 1611/19, Praha, Česká republika, www.techfass.cz, techfass@techfass.cz

Více

Postup přechodu na podporované prostředí. Přechod aplikace BankKlient na nový operační systém formou reinstalace ze zálohy

Postup přechodu na podporované prostředí. Přechod aplikace BankKlient na nový operační systém formou reinstalace ze zálohy Postup přechodu na podporované prostředí Přechod aplikace BankKlient na nový operační systém formou reinstalace ze zálohy Obsah Zálohování BankKlienta... 3 Přihlášení do BankKlienta... 3 Kontrola verze

Více

HROMADNÉ ÚPRAVY NAJÍT A NAHRADIT

HROMADNÉ ÚPRAVY NAJÍT A NAHRADIT HROMADNÉ ÚPRAVY NAJÍT A NAHRADIT Funkce Najít a nahradit slouží k rychlému vyhledávání určitých slov a jejich nahrazování jinými slovy. Lze hledat i určité varianty slov a nahrazovat je buď hromadně (všechny

Více

Databáze pro evidenci výrobků

Databáze pro evidenci výrobků Databáze pro evidenci výrobků Databáze ve formátu Microsoft Access je součástí systému, který řídí automatizovanou výrobní linku. Tabulka tblcharge obsahuje data o výrobcích a je plněna automaticky řídicím

Více

Nápověda k aplikaci EA Script Engine

Nápověda k aplikaci EA Script Engine Nápověda k aplikaci EA Script Engine Object Consulting s.r.o. 2006 Obsah Nápověda k aplikaci EA Script Engine...1 1. Co je EA Script Engine...2 2. Důležité upozornění pro uživatele aplikace EA Script Engine...3

Více

KAPITOLA 9 - POKROČILÁ PRÁCE S TABULKOVÝM PROCESOREM

KAPITOLA 9 - POKROČILÁ PRÁCE S TABULKOVÝM PROCESOREM KAPITOLA 9 - POKROČILÁ PRÁCE S TABULKOVÝM PROCESOREM CÍLE KAPITOLY Využívat pokročilé možnosti formátování, jako je podmíněné formátování, používat vlastní formát čísel a umět pracovat s listy. Používat

Více

Dotazovací jazyky I. Datová krychle. Soběslav Benda

Dotazovací jazyky I. Datová krychle. Soběslav Benda Dotazovací jazyky I Datová krychle Soběslav Benda Obsah Úvod do problematiky Varianty přístupu uživatelů ke zdrojům dat OLTP vs. OLAP Datová analýza Motivace Vytvoření křížové tabulky Datová krychle Teorie

Více

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Číslo projektu: Číslo šablony: Název materiálu: Ročník: Identifikace materiálu: Jméno autora: Předmět: Tématický celek: Anotace: CZ.1.07/1.5.00/34.0410

Více

InnoDB transakce, cizí klíče, neumí fulltext (a nebo už ano?) CSV v textovém souboru ve formátu hodnot oddělených čárkou

InnoDB transakce, cizí klíče, neumí fulltext (a nebo už ano?) CSV v textovém souboru ve formátu hodnot oddělených čárkou MySQL Typy tabulek Storage Engines MyISAM defaultní, neumí transakce, umí fulltext InnoDB transakce, cizí klíče, neumí fulltext (a nebo už ano?) MEMORY (HEAP) v paměti; neumí transakce ARCHIVE velké množství

Více

Excel a externí data KAPITOLA 2

Excel a externí data KAPITOLA 2 Excel a externí data KAPITOLA 2 V této kapitole: Připojení databáze Microsoft Access Data z webových stránek a z textových souborů Data z databází Program Microsoft Query Práce se soubory typu XML Velkou

Více

45 Plánovací kalendář

45 Plánovací kalendář 45 Plánovací kalendář Modul Správa majetku slouží ke tvorbě obecných ročních plánů činností organizace. V rámci plánu je třeba definovat oblasti činností, tj. oblasti, ve kterých je možné plánovat. Každá

Více

Excel tabulkový procesor

Excel tabulkový procesor Pozice aktivní buňky Excel tabulkový procesor Označená aktivní buňka Řádek vzorců zobrazuje úplný a skutečný obsah buňky Typ buňky řetězec, číslo, vzorec, datum Oprava obsahu buňky F2 nebo v řádku vzorců,

Více

Stručný obsah. část III Aktualizace dat Kapitola 10: Aktualizace databáze 257 Kapitola 11: Integrita dat 275 Kapitola 12: Zpracování transakcí 307

Stručný obsah. část III Aktualizace dat Kapitola 10: Aktualizace databáze 257 Kapitola 11: Integrita dat 275 Kapitola 12: Zpracování transakcí 307 Stručný obsah část I Přehled jazyka SQL Kapitola 1: Úvod 27 Kapitola 2: Stručný úvod do jazyka SQL 37 Kapitola 3: Jazyk SQL z širšího pohledu 45 Kapitola 4: Relační databáze 69 Část II Získávání dat Kapitola

Více

DATABÁZE A SYSTÉMY PRO UCHOVÁNÍ DAT 61 DATABÁZE - ACCESS. (příprava k vykonání testu ECDL Modul 5 Databáze a systémy pro zpracování dat)

DATABÁZE A SYSTÉMY PRO UCHOVÁNÍ DAT 61 DATABÁZE - ACCESS. (příprava k vykonání testu ECDL Modul 5 Databáze a systémy pro zpracování dat) DATABÁZE A SYSTÉMY PRO UCHOVÁNÍ DAT 61 DATABÁZE - ACCESS (příprava k vykonání testu ECDL Modul 5 Databáze a systémy pro zpracování dat) DATABÁZE A SYSTÉMY PRO UCHOVÁNÍ DAT 62 Databáze a systémy pro uchování

Více

MS Excel Filtr automatický, rozšířený

MS Excel Filtr automatický, rozšířený MS Excel Filtr automatický, rozšířený Obsah kapitoly V této lekci se seznámíme s nástrojem, který se používá pro výběry dat z rozsáhlých tabulek s filtrem automatickým a rozšířeným. Studijní cíle Studenti

Více

2 PŘÍKLAD IMPORTU ZATÍŽENÍ Z XML

2 PŘÍKLAD IMPORTU ZATÍŽENÍ Z XML ROZHRANÍ ESA XML Ing. Richard Vondráček SCIA CZ, s. r. o., Thákurova 3, 160 00 Praha 6 www.scia.cz 1 OTEVŘENÝ FORMÁT Jednou z mnoha užitečných vlastností programu ESA PT je podpora otevřeného rozhraní

Více

1 Tabulky Příklad 3 Access 2010

1 Tabulky Příklad 3 Access 2010 TÉMA: Vytvoření tabulky v návrhovém zobrazení Pro společnost Naše zahrada je třeba vytvořit databázi pro evidenci objednávek o konkrétní struktuře tabulek. Do databáze je potřeba ještě přidat tabulku Platby,

Více

FFUK Uživatelský manuál pro administraci webu Obsah

FFUK Uživatelský manuál pro administraci webu Obsah FFUK Uživatelský manuál pro administraci webu Obsah FFUK Uživatelský manuál pro administraci webu... 1 1 Úvod... 2 2 Po přihlášení... 2 3 Základní nastavení webu... 2 4 Menu... 2 5 Bloky... 5 6 Správa

Více

J. Zendulka: Databázové systémy 4 Relační model dat 1

J. Zendulka: Databázové systémy 4 Relační model dat 1 4. Relační model dat 4.1. Relační struktura dat... 3 4.2. Integritní pravidla v relačním modelu... 9 4.2.1. Primární klíč... 9 4.2.2. Cizí klíč... 11 4.2.3. Relační schéma databáze... 13 4.3. Relační algebra...

Více

Postup instalace účetního softwaru ABRA G2 verze 5.03.11 pro ČSTV na operačním systému Windows XP

Postup instalace účetního softwaru ABRA G2 verze 5.03.11 pro ČSTV na operačním systému Windows XP Postup instalace účetního softwaru ABRA G2 verze 5.03.11 pro ČSTV na operačním systému Windows XP Postup instalace je vyzkoušen na počítači, který má aplikovánu Aktualizaci Service Pack2 a má zapnuty všechny

Více

Stěžejní funkce MS Excel 2007/2010, jejich ovládání a možnosti využití

Stěžejní funkce MS Excel 2007/2010, jejich ovládání a možnosti využití Stěžejní funkce MS Excel 2007/2010, jejich ovládání a možnosti využití Proč Excel? Práce s Excelem obnáší množství operací s tabulkami a jejich obsahem. Jejich jednotlivé buňky jsou uspořádány do sloupců

Více

1 Administrace systému 3. 1.3 Moduly... 3 1.4 Skupiny atributů... 4 1.5 Atributy... 4 1.6 Hodnoty atributů... 4

1 Administrace systému 3. 1.3 Moduly... 3 1.4 Skupiny atributů... 4 1.5 Atributy... 4 1.6 Hodnoty atributů... 4 CRM SYSTÉM KORMORÁN PŘÍRUČKA ADMINISTRÁTORA Obsah 1 Administrace systému 3 1.1 Uživatelské účty.................................. 3 1.2 Přístupová práva................................. 3 1.3 Moduly.......................................

Více

7 Formátovaný výstup, třídy, objekty, pole, chyby v programech

7 Formátovaný výstup, třídy, objekty, pole, chyby v programech 7 Formátovaný výstup, třídy, objekty, pole, chyby v programech Studijní cíl Tento studijní blok má za cíl pokračovat v základních prvcích jazyka Java. Konkrétně bude věnována pozornost formátovanému výstupu,

Více

Návod pro programovatelný ovladač

Návod pro programovatelný ovladač Návod pro programovatelný ovladač Dálkáč Makro 6 Stars Začínáme Pro programování ovladače je zapotřebí mít připojený ovladač do USB portu počítače kabelem USB/mini USB a spustit SW na programování. SW

Více

Materializované pohledy

Materializované pohledy Materializované pohledy Pavel Baroš, 2010 Obsah Materializované pohledy Co přináší? Řešení ostatních DBS syntaxe a semantika pro: Oracle, MS SQL, DB2 ostatní Možné řešení pro PostgreSQL PostgreSQL 2 Materializované

Více

Excel 2007 praktická práce

Excel 2007 praktická práce Excel 2007 praktická práce 1 Excel OP LZZ Tento kurz je financován prostřednictvím výzvy č. 40 Operačního programu Lidské zdroje a zaměstnanost z prostředků Evropského sociálního fondu. 2 Excel Cíl kurzu

Více

Inovace výuky prostřednictvím ICT v SPŠ Zlín, CZ.1.07/1.5.00/34.0333 Vzdělávání v informačních a komunikačních technologií

Inovace výuky prostřednictvím ICT v SPŠ Zlín, CZ.1.07/1.5.00/34.0333 Vzdělávání v informačních a komunikačních technologií VY_32_INOVACE_33_05 Škola Střední průmyslová škola Zlín Název projektu, reg. č. Inovace výuky prostřednictvím ICT v SPŠ Zlín, CZ.1.07/1.5.00/34.0333 Vzdělávací oblast Vzdělávání v informačních a komunikačních

Více

Školící dokumentace administrátorů IS KRIZKOM (úroveň KRAJ) (role manager, administrátor )

Školící dokumentace administrátorů IS KRIZKOM (úroveň KRAJ) (role manager, administrátor ) Školící dokumentace administrátorů IS KRIZKOM (úroveň KRAJ) (role manager, administrátor ) DATASYS s.r.o., Jeseniova 2829/20, 130 00 Praha 3 tel.: +420225308111, fax: +420225308110 www.datasys.cz Obsah

Více

StatSoft Kladivo na data

StatSoft Kladivo na data StatSoft Kladivo na data Práce s daty je jedna ze stěžejních činností každého analytika. Pojďme si představit nový nástroj ve STATISTICA 12 pro získávání dat z externích datových zdrojů, které jsou obvykle

Více

Internetový přístup do databáze FADN CZ - uživatelská příručka Modul FADN BASIC

Internetový přístup do databáze FADN CZ - uživatelská příručka Modul FADN BASIC Internetový přístup do databáze FADN CZ - uživatelská příručka Modul FADN BASIC Modul FADN BASIC je určen pro odbornou zemědělskou veřejnost bez větších zkušeností s internetovými aplikacemi a bez hlubších

Více

Reporting. Ukazatele je možno definovat nad libovolnou tabulkou Helios Orange, která je zapsána v nadstavbě firmy SAPERTA v souboru tabulek:

Reporting. Ukazatele je možno definovat nad libovolnou tabulkou Helios Orange, která je zapsána v nadstavbě firmy SAPERTA v souboru tabulek: Finanční analýza Pojem finanční analýza Finanční analýza umožňuje načítat data podle dimenzí a tyto součty dlouhodobě vyhodnocovat. Pojem finanční analýza není nejpřesnější, protože ukazatele mohou být

Více

Google Apps. kalendář 2. verze 2012

Google Apps. kalendář 2. verze 2012 Google Apps kalendář verze 0 Obsah Obsah... Úvod... Vytvoření události... Vytvoření události v daném čase... Vytvoření celodenní události... 6 Vytvoření opakované události... 6 Vytvoření vícedenní události...

Více

STŘEDNÍ ŠKOLA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ A SOCIÁLNÍ PÉČE

STŘEDNÍ ŠKOLA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ A SOCIÁLNÍ PÉČE STŘEDNÍ ŠKOLA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ A SOCIÁLNÍ PÉČE WEBOWÉ STRÁNKY TŘÍD KAMIL POPELKA ZÁVĚREČNÁ MATURITNÍ PRÁCE BRNO 2011 Prohlášení Prohlašuji, že maturitní práce je mým původním autorským dílem, které

Více

Typy souborů ve STATISTICA. Tento článek poslouží jako přehled hlavních typů souborů v programu

Typy souborů ve STATISTICA. Tento článek poslouží jako přehled hlavních typů souborů v programu StatSoft Typy souborů ve STATISTICA Tento článek poslouží jako přehled hlavních typů souborů v programu STATISTICA, ukáže Vám jejich možnosti a tím Vám dovolí využívat program efektivněji. Jistě jste již

Více

Edu-learning pro školy

Edu-learning pro školy Edu-learning pro školy ONLINE VARIANTA Příručka pro instalaci a správu EDU 2000 s.r.o. Počítačové vzdělávání a testování Oldřichova 49 128 00 Praha 2 www.edu2000.cz info@edu2000.cz www.edu-learning.cz

Více

Ukládání a vyhledávání XML dat

Ukládání a vyhledávání XML dat XML teorie a praxe značkovacích jazyků (4IZ238) Jirka Kosek Poslední modifikace: $Date: 2014/12/04 19:41:24 $ Obsah Ukládání XML dokumentů... 3 Ukládání XML do souborů... 4 Nativní XML databáze... 5 Ukládání

Více

VZORCE A VÝPOČTY. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý

VZORCE A VÝPOČTY. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý Autor: Mgr. Dana Kaprálová VZORCE A VÝPOČTY Datum (období) tvorby: září, říjen 2013 Ročník: sedmý Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika 1 Anotace: Žáci se seznámí se základní obsluhou tabulkového

Více

Svolávací systém Uživatelský manuál

Svolávací systém Uživatelský manuál Uživatelský manuál TTC TELEKOMUNIKACE, s.r.o. Třebohostická 987/5 100 00 Praha 10 tel.: 234 052 111 fax.: 234 052 999 e-mail: ttc@ttc.cz http://www.ttc-telekomunikace.cz Datum vydání: 14. srpna 2013 Číslo

Více

MS Excel 2007 Kontingenční tabulky

MS Excel 2007 Kontingenční tabulky MS Excel 2007 Kontingenční tabulky Obsah kapitoly V této kapitole se seznámíme s nástrojem, který se používá k analýze dat rozsáhlých seznamů. Studijní cíle Studenti budou umět pro analýzu dat rozsáhlých

Více

13. blok Práce s XML dokumenty v databázi Oracle

13. blok Práce s XML dokumenty v databázi Oracle 13. blok Práce s XML dokumenty v databázi Oracle Studijní cíl Tento blok je věnován práci s XML dokumenty, možnostmi jejich uložení a práce s nimi v databázi Oracle a datovému typu XMLType. Doba nutná

Více

Microsoft Access. Úterý 26. února. Úterý 5. března. Typy objektů databáze: Vytvoření a návrh nové tabulky

Microsoft Access. Úterý 26. února. Úterý 5. března. Typy objektů databáze: Vytvoření a návrh nové tabulky Úterý 26. února Microsoft Access Databáze je seskupení většího množství údajů, které mají určitou logiku a lze je určitým způsobem vyhodnocovat, zpracovávat a analyzovat Access je jedním z programů určených

Více

Čtvrtek 3. listopadu. Makra v Excelu. Obecná definice makra: Spouštění makra: Druhy maker, způsoby tvorby a jejich ukládání

Čtvrtek 3. listopadu. Makra v Excelu. Obecná definice makra: Spouštění makra: Druhy maker, způsoby tvorby a jejich ukládání Čtvrtek 3. listopadu Makra v Excelu Obecná definice makra: Podle definice je makro strukturovanou definicí jedné nebo několika akcí, které chceme, aby MS Excel vykonal jako odezvu na nějakou námi definovanou

Více

Návod pro programovatelný ovladač

Návod pro programovatelný ovladač Návod pro programovatelný ovladač Dálkáč General 4 Stars Začínáme Pro programování ovladače je nutné mít připojený IR převodník (programátor) do USB portu počítače a spustit software IR Programmable remote

Více

Analýza a modelování dat 3. přednáška. Helena Palovská

Analýza a modelování dat 3. přednáška. Helena Palovská Analýza a modelování dat 3. přednáška Helena Palovská Historie databázových modelů Relační model dat Codd, E.F. (1970). "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks". Communications of the ACM

Více

Microsoft Office. Word hromadná korespondence

Microsoft Office. Word hromadná korespondence Microsoft Office Word hromadná korespondence Karel Dvořák 2011 Hromadná korespondence Hromadná korespondence je způsob, jak určitý jeden dokument propojit s tabulkou obsahující více záznamů. Tímto propojením

Více

Hromadná korespondence

Hromadná korespondence Kapitola dvanáctá Hromadná korespondence Učební text Mgr. Radek Hoszowski Hromadná korespondence Hromadná korespondence Představíme si jednoduchý nástroj, který nám může ušetřit velké množství práce. Je

Více

EVIDENCE DOCHÁZKY SE ČTEČKOU INTAGRAL. příručka uživatele

EVIDENCE DOCHÁZKY SE ČTEČKOU INTAGRAL. příručka uživatele EVIDENCE DOCHÁZKY SE ČTEČKOU INTAGRAL příručka uživatele Obsah 1. Úvod 2. Instalace čtečky 3. Instalace programu 4. Nastavení programu 4.1. Nastavení směny 4.2. Nastavení přesčasů 4.3. Nastavení výjimek

Více

Hromadná korespondence

Hromadná korespondence Hromadná korespondence Teoretická část: Typickým příkladem použití hromadné korespondence je přijímací řízení na školách. Uchazeči si podají přihlášku, škola ji zpracuje a připraví zvací dopis k přijímací

Více

Implementace LMS MOODLE. na Windows 2003 Server a IIS 6.0

Implementace LMS MOODLE. na Windows 2003 Server a IIS 6.0 Implementace LMS MOODLE na Windows 2003 Server a IIS 6.0 Obsah 1 ÚVOD... 3 1.1 Instalace PHP... 3 1.1.1 Nastavení práv k adresáři PHP... 3 1.1.2 Úprava souboru php.ini... 4 1.1.3 Proměnné prostředí...

Více

Evidence majetku a Windows 8

Evidence majetku a Windows 8 Evidence majetku a Windows 8 S novými počítači se u uživatelů objevuje operační systém Windows 8. Provoz programu Evidence majetku na takovém počítači je možná dvěma způsoby. A. Provoz evidence majetku

Více

1. Základní pojmy, používané v tomto manuálu. 2. Stránky

1. Základní pojmy, používané v tomto manuálu. 2. Stránky Redakční systém manuál 1. Základní pojmy, používané v tomto manuálu Hlavní menu Menu v horní světlemodré liště obsahující 7 základních položek: Publikovat, Správa, Vzhled, Komentáře, Nastavení, Pluginy,

Více

Návod pro SMS Operátor off-line klient

Návod pro SMS Operátor off-line klient Verze: 1.10 Strana: 1 / 1 Návod pro SMS Operátor off-line klient 1. Co je to off-line klient SMS Operátor Off-line klient SMS Operátor je aplikace k systému SMS Operátor pro posílání SMS, která umožňuje:

Více

MOODLE PRO PEDAGOGY - orientace v programu

MOODLE PRO PEDAGOGY - orientace v programu MOODLE PRO PEDAGOGY - orientace v programu Mgr. Magda Sováková ESF PROJEKT OP VK ČÍSLO PROJEKTU CZ.1.07/1.1.07/11.0047 EFEKTIVNÍ VYUŽÍVÁNÍ ICT VE VÝUCE VŠEOBECNĚ VZDĚLÁVACÍCH A ODBORNÝCH PŘEDMĚTŮ NA SŠ

Více

Nemoagent. Instalace. V následujících krocích Vás provedeme instalací a základním používáním aplikace Nemoagent.

Nemoagent. Instalace. V následujících krocích Vás provedeme instalací a základním používáním aplikace Nemoagent. Nemoagent Instalace. V následujících krocích Vás provedeme instalací a základním používáním aplikace Nemoagent. Nejdříve je nutné požádat o vytvoření účtu na info@nemoshop.cz, v odpovědi dostanete registrační

Více

Internetový přístup do databáze FADN CZ - uživatelská příručka Modul FADN RESEARCH / DATA

Internetový přístup do databáze FADN CZ - uživatelská příručka Modul FADN RESEARCH / DATA Internetový přístup do databáze FADN CZ - uživatelská příručka Modul FADN RESEARCH / DATA Modul FADN RESEARCH je určen pro odborníky z oblasti zemědělské ekonomiky. Modul neomezuje uživatele pouze na předpřipravené

Více

KAPITOLA 4 ZPRACOVÁNÍ TEXTU

KAPITOLA 4 ZPRACOVÁNÍ TEXTU KAPITOLA 4 ZPRACOVÁNÍ TEXTU TABULÁTORY Jsou to značky (zarážky), ke kterým se zarovná text. Můžeme je nastavit kliknutím na pravítku nebo v dialogovém okně, které vyvoláme kliknutím na tlačítko Tabulátory

Více

Excel tabulkový procesor

Excel tabulkový procesor Pozice aktivní buňky Excel tabulkový procesor Označená aktivní buňka Řádek vzorců zobrazuje úplný a skutečný obsah buňky Typ buňky řetězec, číslo, vzorec, datum Oprava obsahu buňky F2 nebo v řádku vzorců,

Více

DATABÁZE MS ACCESS 2010

DATABÁZE MS ACCESS 2010 DATABÁZE MS ACCESS 2010 KAPITOLA 5 PRAKTICKÁ ČÁST TABULKY POPIS PROSTŘEDÍ Spuštění MS Access nadefinovat název databáze a cestu k uložení databáze POPIS PROSTŘEDÍ Nahoře záložky: Soubor (k uložení souboru,

Více

Použití databází na Webu

Použití databází na Webu 4IZ228 tvorba webových stránek a aplikací Jirka Kosek Poslední modifikace: $Date: 2010/11/18 11:33:52 $ Obsah Co nás čeká... 3 Architektura webových databázových aplikací... 4 K čemu se používají databázové

Více

EndNote Web. Stručné informace THOMSON SCIENTIFIC

EndNote Web. Stručné informace THOMSON SCIENTIFIC THOMSON SCIENTIFIC EndNote Web Stručné informace Web je webový nástroj navržený tak, aby poskytoval studentům a výzkumníkům pomoc při psaní výzkumných prací. Databáze ISI Web of Knowledge a nástroje EndNote

Více

DoplněkCite While You Write pro aplikaci Microsoft Word

DoplněkCite While You Write pro aplikaci Microsoft Word DoplněkCite While You Write pro aplikaci Microsoft Word Díky doplňku Cite While You Write pro nástroj EndNote Web máte možnost reference a formátované citace či bibliografie při psaní vaší práce v aplikaci

Více

Přílohy. Příloha 1. Obr. P1.1 Zadání úlohy v MS Excel

Přílohy. Příloha 1. Obr. P1.1 Zadání úlohy v MS Excel Přílohy Příloha 1 Řešení úlohy lineárního programování v MS Excel V této příloze si ukážeme, jak lze řešit úlohy lineárního programování pomocí tabulkového procesoru MS Excel 2007. Výpočet budeme demonstrovat

Více

Střední odborná škola stavební Karlovy Vary Sabinovo náměstí 16, 360 09 Karlovy Vary Autor: Ing. Hana Šmídová Název materiálu:

Střední odborná škola stavební Karlovy Vary Sabinovo náměstí 16, 360 09 Karlovy Vary Autor: Ing. Hana Šmídová Název materiálu: Název školy: Střední odborná škola stavební Karlovy Vary Sabinovo náměstí 16, 360 09 Karlovy Vary Autor: Ing. Hana Šmídová Název materiálu: VY_32_INOVACE_01_ACCESS_P2 Číslo projektu: CZ 1.07/1.5.00/34.1077

Více

Tiskové sestavy. Zdroj záznamu pro tiskovou sestavu. Průvodce sestavou. Použití databází

Tiskové sestavy. Zdroj záznamu pro tiskovou sestavu. Průvodce sestavou. Použití databází Tiskové sestavy Tiskové sestavy se v aplikaci Access používají na finální tisk informací z databáze. Tisknout se dají všechny objekty, které jsme si vytvořili, ale tiskové sestavy slouží k tisku záznamů

Více

Informační systém pro e-learning manuál

Informační systém pro e-learning manuál Informační systém pro e-learning manuál Verze 1.00 Úvod Tento dokument popisuje způsob práce s informačním systémem pro elektronické vzdělávání. Systém je určený pro vytvoření elektronického kurzu a jeho

Více

Windows Live Movie Maker

Windows Live Movie Maker Windows Live Movie Maker Tento program slouží k vytváření vlastních filmů, která se mohou skládat z fotografií, videí, titulků a zvuku. Movie Maker je součástí instalace operačního systému Windows 7 a

Více

Popis modulu... 2. Přístup k modulu... 2. Popis rozhraní... 2. Práce s rozhraním... 3. Selektor událostí... 3. Události na zařízení...

Popis modulu... 2. Přístup k modulu... 2. Popis rozhraní... 2. Práce s rozhraním... 3. Selektor událostí... 3. Události na zařízení... Modul Události Obsah Popis modulu... 2 Přístup k modulu... 2 Popis rozhraní... 2 Práce s rozhraním... 3 Selektor událostí... 3 Události na zařízení... 3 Události na vstupu zařízení... 3 Události v rozhraní...

Více

Databáze Databázové systémy MS Access

Databáze Databázové systémy MS Access Databáze Databázové systémy MS Access Nasazení databází Databáze evidence nějakých údajů Databázové aplikace obsahují konkrétní specifické funkce pro práci s určitými daty (tyto funkce jsou v jiných DB

Více

ZŠ ÚnO, Bratří Čapků 1332

ZŠ ÚnO, Bratří Čapků 1332 MS Excel 2002 Grada - po spuštění je třeba kliknout do středu obrazovky - v dalším dialogovém okně (Přihlášení) vybrat uživatele, zřídit Nového uživatele nebo zvolit variantu Bez přihlášení (pro anonymní

Více

Webové stránky. 4. Tvorba základní HTML webové stránky. Datum vytvoření: 25. 9. 2012. str ánk y. Vytvořil: Petr Lerch. www.isspolygr.

Webové stránky. 4. Tvorba základní HTML webové stránky. Datum vytvoření: 25. 9. 2012. str ánk y. Vytvořil: Petr Lerch. www.isspolygr. Webové stránky 4. Tvorba základní HTML Vytvořil: Petr Lerch www.isspolygr.cz Datum vytvoření: 25. 9. 2012 Webové Strana: 1/9 Škola Ročník Název projektu Číslo projektu Číslo a název šablony Autor Tématická

Více

METODICKÝ POKYN PRÁCE S MS PowerPoint - POKROČILÍ. Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky.

METODICKÝ POKYN PRÁCE S MS PowerPoint - POKROČILÍ. Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. METODICKÝ POKYN PRÁCE S MS PowerPoint - POKROČILÍ Pozadí snímku Pozadí snímku můžeme nastavit všem snímkům stejné nebo můžeme volit pro jednotlivé snímky různé pozadí. Máme několik možností: Pozadí snímku

Více

UŽIV ATELSKÁ PŘÍRUČKA

UŽIV ATELSKÁ PŘÍRUČKA UŽIVATELSKÁ PŘÍRUČKA Autor: Stanislav Chromý Verze dokumentu: 1.2 Poslední aktualizace: 14. února 2013 Obsah 1. Začínáme 3 1.1 Co je to KONTROLA INSOLVENCE 3 1.2 Po prvním spuštění 3 1.3 Založení účtu

Více

PROPOJENÍ EASY-OPC SERVER A MICROSOFT EXCEL

PROPOJENÍ EASY-OPC SERVER A MICROSOFT EXCEL PROPOJENÍ EASY-OPC SERVER A MICROSOFT EXCEL 1.Úvod V průmyslu dochází k mohutnému rozšiřování řídících systémů, čímž narůstá množství dat, která musíme přenášet mezi jednotlivými částmi technologického

Více