Databázové systémy I
|
|
- Alexandra Veselá
- před 9 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Databázové systémy I Přednáška č. 8 Ing. Jiří Zechmeister Fakulta elektrotechniky a informatiky jiri.zechmeister@upce.cz
2 Skupinové a souhrnné dotazy opakování Obsah Pohledy syntaxe použití význam Vnořené dotazy typy vnořených dotazů způsob použití v dotazu využití operátorů pro porovnání Operátory pro porovnání a množinové operátory opakování
3 Souhrnné dotazy Příklady: SELECT AVG(cena) FROM produkty; průměrná hodnota ve sloupci cena v tabulce produkty, počítají se jen z uvedených hodnot tj. NOT NULL SELECT MIN(cena) FROM produkty; minimální (uvedená) hodnota ve sloupci cena v tabulce produkty SELECT count(cena) FROM produkty; počet nenulových hodnot ve sloupci cena v tabulce produkty SELECT count(*) FROM produkty; počet řádků tabulky produkty Sloupcové funkce ignorují hodnoty NULL!!!
4 Agregační funkce s DISTINCT Použitím klíčového slova DISTINCT můžeme eliminovat započtení duplicitních hodnot ve sloupcové funkci. SELECT count(distinct mesto) FROM pobocky; Podívejme se na rozdíl výsledku tohoto dotazu s výsledky dotazu následujícího SELECT count(mesto) FROM pobocky; První dotaz s klíčovým slovem DISTINCT zjistí počet rozdílných NOT NULL hodnot ve sloupci mesto, druhý dotaz počet NOT NULL hodnot ve sloupci mesto. Výsledkem jsou tedy obecně úplně různé informace. Volba dotazu opět záleží na zadání a jeho přesném pochopení.
5 Skupinové dotazy SELECT <sloupec_1>, <sloupec_2>,... <sloupec_n>, <agregační_funkce (výraz)> FROM <seznam tabulek> WHERE <podmínky> GROUP BY <sloupec_1>, <sloupec_2>,... <sloupec_n> HAVING <podmínky pro agregované výsledky>;
6 Příklady skupinových dotazů Příklady: SELECT dodavatel_id, AVG(cena) FROM produkty GROUP BY dodavatel_id ; SELECT nazev, AVG(cena) FROM dodavatele JOIN produkty ON dodavatele.dodavatel_id = produkty.dodavatel_id GROUP BY nazev HAVING AVG(cena) >=33000;
7 Postup provádění skupinových dotazů 1) spojení tabulek (dle zadaných podmínek spojení) JOIN 2) Aplikace omezujících podmínek za klauzulí WHERE 3) Seskupení řádků do skupin (dle atributů uvedených za klauzulí) GROUP BY 4) Výpočet agregačních funkcí SUM, COUNT, MAX, MIN, AVG nad skupinami řádků pro každou skupinu vznikne jediný řádek 5) Aplikace omezujících podmínek za klauzulí HAVING 6) Seřazení výsledku dle klauzule ORDER BY
8 Pohledy Pohled je předpis pro získání podmnožiny dat z jedné či více tabulek. Pohled obsahuje JEN předpis, NIKOLI data. S pohledy se pracuje obdobně jako s vlastními tabulkami. Určitá omezení souvisí například se změnou dat. a) Jednoduché pohledy - vytvořeny z dat jediné tabulky, - neobsahují žádné funkce ani skupiny, - můžeme v nich provádět i změny (nezakážeme-li to) b) Komplexní pohledy - jsou vytvořeny z dat více databázových tabulek, - mohou obsahovat funkce nebo skupiny, - změnu dat umožňují jen ve velmi omezených případech
9 Pohledy - syntaxe Vytvoření pohledu: CREATE [OR REPLACE] VIEW název_pohledu [alias] AS dotaz [seznam_omezení]; Příklady omezení: WITH READ ONLY nelze vkládat, mazat ani měnit záznamy, WITH CHECK OPTION upravované či vkládané záznamy musí vyhovovat podmínce uvedené v klausuli WHERE uvedeného dotazu. Odstranění pohledu: DROP VIEW název_pohledu;
10 Pohledy příklady 1 CREATE VIEW Pracovnici_pobocky AS SELECT Jmeno, Funkce, Pobocka FROM Pracovnici WITH READ ONLY; tabulka PRACOVNICI Použití: SELECT * FROM Pracovnici_pobocky; SELECT Jmeno, Pobocka FROM Pracovnici_pobocky WHERE Pobocka='3';
11 Pohledy příklady 2 CREATE VIEW Prumer_mzda AS SELECT Funkce, AVG(Mzda) AS Prumer FROM Pracovnici GROUP BY Funkce; SELECT Prumer FROM Prumer_mzda WHERE Funkce LIKE 'obchodník'; SELECT Jmeno, Pracovnici.Funkce, Mzda - Prumer_mzda.prumer AS Rozdil FROM Pracovnici JOIN Prumer_mzda ON Pracovnici.Funkce = Prumer_mzda.Funkce;
12 Pohledy příklady 3 CREATE VIEW Pohled_Max_mzda AS SELECT Max(Mzda) AS Max_mzda FROM Pracovnici WHERE Funkce NOT LIKE 'ředitel'; SELECT Max_mzda FROM Pohled_Max_mzda;
13 Pohledy příklady 4 CREATE VIEW Pracovnici_pobocky AS SELECT Jmeno, Funkce, Pobocka FROM Pracovnici; INSERT INTO Pracovnici_pobocky (Jmeno, Funkce, Pobocka) VALUES ('Daniel Kohout', 'vrátný', 'C'); UPDATE Pracovnici_pobocky SET Pobocka='9' WHERE Pobocka='C'; DELETE FROM Pracovnici_pobocky WHERE Pobocka='9';
14 Pohledy příklady CREATE VIEW Pracovnici_centraly AS SELECT Jmeno, Funkce, Pobocka FROM Pracovnici WHERE Pobocka='C' WITH CHECK OPTION; INSERT INTO Pracovnici_centraly(Jmeno, Funkce, Pobocka) VALUES ('Daniel Kohout', 'vrátný', 'C'); INSERT INTO Pracovnici_centraly(Jmeno, Funkce, Pobocka) VALUES ('Pavel Kohout', 'vrátný', '1'); UPDATE Pracovnici_centraly SET Pobocka='9' WHERE Pobocka='C'; UPDATE Pracovnici_centraly SET Pobocka='C' WHERE Pobocka='9'; DELETE FROM Pracovnici_centraly WHERE Pobocka='9'; DELETE FROM Pracovnici_centraly WHERE Pobocka='C'; Nelze omezení WITH CHECK OPTION Nemá smysl ve výsledku pohledu nejsou pracovnici s jinou pobočkou, než 'C';
15 Pohledy - význam 1) Zjednodušení konstrukce náročných dotazů, 2) Opakované využití vytvořeného pohledu na standardní použití (minimalizace chyb, zrychlení práce, případné změny ovlivní například jen pohled), 3) Bezpečnost mohu definovat odlišná práva pro přístup k tabulce a pohledům (například omezení přístupu k citlivým informacím).
16 Vnořené dotazy ( z hlediska výsledku) Jednořádkové jednosloupcové vnořené dotazy vrací jen jednu hodnotu Jednořádkové vícesloupcové vnořené dotazy vrací jen jeden řádek, ale více sloupců (například jeden řádek tabulky nebo výsledek souhrnného dotazu) Víceřádkové jednosloupcové vnořené dotazy vrací více řádků, ale jen jediný sloupec (například seznam všech různých hodnot v konkrétním sloupci) Vícesloupcové víceřádkové vnořené dotazy výsledkem je tabulka s více sloupci a více řádky (obecný stav)
17 Vnořené dotazy (z hlediska umístění v dotazu) Vnořené dotazy musí být zapsány v závorkách: (SELECT.) Nejdříve se provede vnořený dotaz a teprve nad jeho výsledky se aplikuje hlavní dotaz. Vnořený dotaz může být umístěn do hlavního dotazu například: za klauzuli FROM za klauzuli WHERE za klauzuli HAVING případně v dalších částech (i v části bezprostředně za SELECT)
18 Vnořené dotazy - příklad Máme vytvořenu tabulku pracovnici CREATE TABLE PRACOVNICI (jmeno varchar2(30), funkce varchar2 (15), Pobocka char(1), Mzda number(5)) S těmito daty Jmeno Funkce Pobocka Mzda Karel Smutný obchodník Kamil Káral obchodník Josef Honec obchodník Jana Mokrá obchodník František Veselý asistent C Jan Novák ředitel C 20000
19 Jednořádkové & jednosloupcové vnořené dotazy Zjistěte jméno zaměstnance, který má nejvyšší mzdu. SELECT Jmeno FROM Pracovnici WHERE mzda = (SELECT max(mzda) FROM Pracovnici)
20 Víceřádkové & jednosloupcové vs. jednořádkové & jednosloupcové vnořené dotazy Zjistěte jméno a funkci zaměstnance, který má mzdu vyšší než Jana Mokrá. SELECT Jmeno, Funkce FROM Pracovnici WHERE mzda > ANY (SELECT Mzda FROM Pracovnici WHERE Jmeno LIKE 'Jana Mokrá') SELECT Jmeno, Funkce FROM Pracovnici WHERE mzda > (SELECT MIN(Mzda) FROM Pracovnici WHERE Jmeno LIKE 'Jana Mokrá') Pozor: sloupec jméno není primární klíč tabulky Pracovníci(osob s daným jménem může být více), proto je nezbytná opatrnost při návrhu dotazu.
21 Operátory pro porovnávání [NOT] BETWEEN x AND y [není] větší nebo rovno x a menší nebo rovno y [NOT] IN [ne] patří do množiny ANY, SOME ALL porovnání hodnoty s každou hodnotou v seznamu nebo řádkem vnořeného dotazu, musí být doplněn jedním z operátorů =, <,>, <=, >=. Výraz je pravdivý, pokud je pravdivý alespoň pro JEDNU položku seznamu. porovnání hodnoty s každou hodnotou v seznamu nebo řádkem vnořeného dotazu, musí být doplněn jedním z operátorů =, <,>, <=, >=. Výraz je pravdivý, pokud je pravdivý pro VŠECHNY položky seznamu.
22 Operátory pro porovnávání [NOT] EXISTS IS [NOT] NULL X [NOT] LIKE y ve vnořeném dotazu je vrácen alespoň jeden řádek test na [ne] rovnost NULL porovnání řetězce s maskou obsahující zástupné znaky _ právě jeden libovolný znak % nula nebo více libovolných znaků
23 In-line pohledy In-line pohled je vnořený dotaz, který má alias. Využití in-line pohledů se nabízí pro zjednodušení komplexních dotazů odstraněním spojení tabulek (operací JOIN). Umožňuje také spojení několika samostatných dotazů do jednoho. V příkazu SELECT se s in-line pohledem pracuje stejně, jako s běžnou tabulkou. Syntaxe in-line pohledu je: SELECT * FROM (SELECT * FROM tabulka) nazev_pohledu; SELECT Funkce, Pr_mzda FROM (SELECT Funkce, AVG(Mzda) Pr_mzda FROM Pracovnici GROUP BY Funkce) Pr_funkce WHERE Pr_mzda>12000;
24 Vícesloupcové & víceřádkové vnořené dotazy Zjistěte jméno zaměstnance, jeho funkci a o kolik má rozdílnou mzdu, než je průměrná mzda zaměstnanců se stejnou funkcí. SELECT Jmeno, Pracovnici.Funkce, Mzda - Pr_funkce.Pr_mzda AS Rozdil FROM Pracovnici JOIN (SELECT Funkce, AVG(Mzda) Pr_mzda FROM Pracovnici GROUP BY Funkce) Pr_funkce ON Pracovnici.Funkce = Pr_funkce.Funkce; Poznámka: vnořený skupinový dotaz se provede pouze jednou, následně se s ním pracuje obdobně jako s tabulkou či pohledem s označením Pr_funkce Opět jde o využití tzv. in-line pohledu.
25 Jednořádkové & jednosloupcové vnořené dotazy (korelované) Zjistěte jméno zaměstnance, jeho funkci a o kolik má rozdílnou mzdu, než je průměrná mzda zaměstnanců se stejnou funkcí. SELECT P1.Jmeno, P1.Funkce, P1.Mzda - (SELECT AVG(P2.Mzda) FROM Pracovnici P2 WHERE P2.Funkce = P1.Funkce) FROM Pracovnici P1 Poznámka: pro každý řádek z tabulky Pracovnici bude opakovaně prováděn vnořený dotaz NEVHODNÉ ŘEŠENÍ!!! Korelované neboli souvztažné vnořené dotazy jsou takové, které obsahují reference na nadřazený dotaz. Korelovaný vnořený dotaz je spouštěn pro každý řádek nadřazeného dotazu.
26 Jednosloupcové & víceřádkové vnořené dotazy Zjistěte jméno zaměstnance, který má (kteří mají) nejvyšší mzdu. SELECT Jmeno FROM Pracovnici WHERE mzda >= ALL (SELECT Mzda FROM Pracovnici)
27 Jednosloupcové & víceřádkové vnořené dotazy Zjistěte zaměstnance, který má (kteří mají) vyšší nebo rovnou mzdu než je nejvyšší průměrná mzda obchodníků na jednotlivých pobočkách. SELECT Jmeno, Funkce FROM Pracovnici WHERE mzda >= ALL (SELECT AVG(Mzda) FROM Pracovnici WHERE Funkce LIKE 'obchodník GROUP BY Pobocka)
28 Množinové operátory Množinové operátory se používají ke spojování výsledků 2 dotazů. Výsledkem je vždy množina řádků (i prázdná). Obě množiny musí mít stejný formát (stejný počet sloupců stejného datového typu). UNION sjednocení množin (ve výsledky jsou řádky z obou dotazů bez duplicitních řádků) UNION ALL sjednocení množin (ve výsledky jsou řádky z obou dotazů včetně případných duplicit) INTERSECT průnik množin (ve výsledky jsou řádky, které se vyskytly v obou dotazech) MINUS, EXCEPT rozdíl množin (ve výsledky jsou řádky, které se vyskytly ve výsledku prvního dotazu a nejsou ve výsledku druhého dotazu)
29 Množinové operátory Existují situace, kdy potřebujeme spojit dohromady výsledky z více jak jednoho dotazu. Pro tuto situaci poskytuje jazyk SQL množinové operátory. Každý výsledek dotazu můžeme chápat jako množinu a na tuto množinu můžeme aplikovat operátory, díky kterým dosáhneme požadovaných výsledků. Množinové operátory nám pomohou řešit následující problémy: Získat řádky z výsledků dvou a více dotazů. Získat takové řádky z dotazu, které se nevyskytují ve výsledku jiného dotazu. Získat řádky, které se vyskytují ve výsledcích všech dotazů. Získat řádky z výsledku dotazu, které se nevyskytují ve výsledku dotazu jiného. K řešení těchto problémů disponuje jazyk SQL těmito množinovými operátory: UNION ALL UNION MINUS INTERSECT
30 Množinové operátory Příklad SELECT oznaceni FROM produkty UNION SELECT oznaceni FROM vyrazene_produkty;
31 Spojení tabulek příklady Zjistěte, jaké produkty z tabulky produktů nelze zakoupit v oficiálních prodejnách českých zastoupení v Praze. Pozor, při spojování může vzniknout situace, že některý produkt je možné zakoupit ve více než 1 městě. SELECT Produkty.oznaceni FROM produkty MINUS SELECT DISTINCT Produkty.oznaceni FROM Produkty JOIN Zastoupeni ON produkty.dodavatel_id = zastoupeni.dodavatel_id JOIN Pobocky ON zastoupeni.zastoupeni_id = pobocky.zastoupeni_id WHERE pobocky.mesto = 'Praha'; Pozn. pro řešení je použito rozdílu množin, zjistí se produkty, které je možné zakoupit v Praze a tyto se odečtou od množiny všech produktů
32 Prostor pro dotazy DĚKUJI ZA POZORNOST
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
VíceÚvod do databázových systémů
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů Cvičení 5 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz Ostrava, 2014 Opakování K čemu se používají
Více5. blok Souhrnné a skupinové dotazy
5. blok Souhrnné a skupinové dotazy Studijní cíl Tento blok je věnován základům při vytváření souhrnných a skupinových dotazů s využitím agregačních funkcí SUM(), AVG(), MIN(), MAX() a COUNT() a klauzulí
VíceInformační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Dotazy přes více tabulek
5 Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní, Katedra automatizační techniky a řízení 2008/2009 Radim Farana 1 Obsah Jazyk SQL, Spojení tabulek, agregační dotazy, jednoduché a složené
VíceDatabáze I. Přednáška 6
Databáze I Přednáška 6 SQL aritmetika v dotazech SQL lze přímo uvádět aritmetické výrazy násobení, dělení, sčítání, odčítání příklad z minulé přednášky: zdvojnásobení platu všem zaměstnancům UPDATE ZAMESTNANEC
Více6. blok část C Množinové operátory
6. blok část C Množinové operátory Studijní cíl Tento blok je věnován problematice množinových operátorů a práce s množinovými operátory v jazyce SQL. Čtenáři se seznámí s operátory, UNION, a INTERSECT.
VíceJaký 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
Více2. blok část B Základní syntaxe příkazů SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
2. blok část B Základní syntaxe příkazů SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE Studijní cíl Tento blok je věnován základní syntaxi příkazu SELECT, pojmům projekce a restrikce. Stručně zde budou představeny příkazy
VíceInformační systémy ve zdravotnictví. 8. cvičení
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Informační systémy ve zdravotnictví 8. cvičení Ing. Petr Lukáš petr.lukas@nativa.cz Ostrava, 2014 Opakování Klauzule
VíceInformační systémy ve zdravotnictví. 10. cvičení
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Informační systémy ve zdravotnictví 10. cvičení Ing. Petr Lukáš petr.lukas@nativa.cz Ostrava, 2014 Opakování K čemu
VíceKIV/ZIS cvičení 5. Tomáš Potužák
KIV/ZIS cvičení 5 Tomáš Potužák Úvod do SQL (1) SQL (Structured Query Language) je standardizovaný strukturovaný dotazovací jazyk pro práci s databází Veškeré operace v databázi se dají provádět pomocí
VíceKurz Databáze. Obsah. Dotazy. Zpracování dat. Doc. Ing. Radim Farana, CSc.
1 Kurz Databáze Zpracování dat Doc. Ing. Radim Farana, CSc. Obsah Druhy dotazů, tvorba dotazu, prostředí QBE (Query by Example). Realizace základních relačních operací selekce, projekce a spojení. Agregace
VíceB0M33BDT Technologie pro velká data. Supercvičení SQL, Python, Linux
B0M33BDT Technologie pro velká data Supercvičení SQL, Python, Linux Sergej Stamenov, Jan Hučín 18. 10. 2017 Osnova cvičení Linux SQL Python 2 SQL pro uživatele aneb co potřebuje znát a umět bigdatový uživatel:
VíceXMW4 / IW4 Pokročilé SELECT dotazy. Štefan Pataky
XMW4 / IW4 Pokročilé SELECT dotazy Štefan Pataky TOP, OFFSET-FETCH Konverze datových typů Logické funkce Práce s řetězci Poddotazy a množinové dotazy SQL Windowing Agenda TOP TOP omezení počtu vrácených
VíceDatabázové systémy Cvičení 5
Databázové systémy Cvičení 5 Dotazy v jazyce SQL SQL jako jazyk pro manipulaci s daty Aktualizace dat v SQL úprava záznamů v relacích (tabulkách) vložení záznamu INSERT INTO oprava záznamu UPDATE vymazání
VíceÚvod do databázových systémů
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra informatiky Database Research Group Úvod do databázových systémů Cvičení 3 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz
VíceÚvod do databázových systémů
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů Cvičení 3 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz Ostrava, 2014 Opakování 4 fáze vytváření
VíceÚvod do databázových systémů 3. cvičení
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů 3. cvičení Ing. Petr Lukáš petr.lukas@nativa.cz Ostrava, 2012 Klauzule příkazu Klauzule
VíceDatabáze SQL SELECT. David Hoksza http://siret.cz/hoksza
Databáze SQL SELECT David Hoksza http://siret.cz/hoksza Osnova Úvod do SQL Základní dotazování v SQL Cvičení základní dotazování v SQL Structured Query Language (SQL) SQL napodobuje jednoduché anglické
VíceÚvod do databázových systémů
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů Cvičení 4 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz Ostrava, 2014 Opakování Klauzule příkazu
VíceOperátory ROLLUP a CUBE
Operátory ROLLUP a CUBE Dotazovací jazyky, 2009 Marek Polák Martin Chytil Osnova přednášky o Analýza dat o Agregační funkce o GROUP BY a jeho problémy o Speciální hodnotový typ ALL o Operátor CUBE o Operátor
VíceDatabázové systémy. Cvičení 6: SQL
Databázové systémy Cvičení 6: SQL Co je SQL? SQL = Structured Query Language SQL je standardním (ANSI, ISO) textovým počítačovým jazykem SQL umožňuje jednoduchým způsobem přistupovat k datům v databázi
VíceKapitola 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
VíceDatabázové systémy. - SQL * definice dat * aktualizace * pohledy. Tomáš Skopal
Databázové systémy - SQL * definice dat * aktualizace * pohledy Tomáš Skopal Osnova přednášky definice dat definice (schémat) tabulek a integritních omezení CREATE TABLE změna definice schématu ALTER TABLE
VíceÚvod 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
VíceDatabázové systémy Cvičení 5.3
Databázové systémy Cvičení 5.3 SQL jako jazyk pro manipulaci s daty SQL jako jazyk pro manipulaci s daty Aktualizace dat v SQL úprava záznamů v relacích (tabulkách) vložení záznamu INSERT INTO oprava záznamu
Více12. blok Pokročilé konstrukce SQL dotazů - část II
12. blok Pokročilé konstrukce SQL dotazů - část II Studijní cíl Tento blok je věnován pokročilým konstrukcím SQL dotazů, které umožní psát efektivní kód. Pozornost je věnována vytváření pohledů v rámci
VíceJazyk SQL 2. Michal Valenta. Katedra softwarového inženýrství FIT České vysoké učení technické v Praze c M.Valenta, 2011 BI-DBS, ZS 2011/12
Jazyk SQL 2 Michal Valenta Katedra softwarového inženýrství FIT České vysoké učení technické v Praze c M.Valenta, 2011 BI-DBS, ZS 2011/12 https://edux.fit.cvut.cz/courses/bi-dbs/ M.Valenta (FIT ČVUT) Jazyk
VíceVzorové příklady SQL. Tabulka: Kniha CREATE TABLE kniha (id INTEGER, název VARCHAR(50), PRIMARY KEY (id))
Vzorové příklady SQL Tabulka: Kniha CREATE TABLE kniha název VARCHAR(50, PRIMARY KEY (id Tabulka: Autoři CREATE TABLE autoři jméno VARCHAR(10, příjmení VARCHAR(20, titul VARCHAR(7, prostřední VARCHAR(10,
VíceKIV/ZIS - SELECT, opakování
KIV/ZIS - SELECT, opakování soubor 4_databaze.accdb (lze použít ten z minula) http://home.zcu.cz/~krauz/zis/4_databaze.accdb minule: SELECT FROM WHERE ORDER BY SELECT sloupce jaké sloupce chceme vybrat
VíceZákladní přehled SQL příkazů
Základní přehled SQL příkazů SELECT Základní použití Příkaz SELECT slouží k získání dat z tabulky nebo pohledu v požadované podobě. Získání všech řádků a sloupců z tabulky SELECT * FROM Person.Contact
VíceKIV/ZIS - SQL dotazy. stáhnout soubor ZIS- 04_TestovaciDatabaze250312.accdb. SQL dotazy. budeme probírat pouze SELECT
KIV/ZIS - SQL dotazy stáhnout soubor ZIS- 04_TestovaciDatabaze250312.accdb SQL dotazy textové příkazy pro získání nebo manipulaci s daty SELECT - výběr/výpis INSERT - vložení UPDATE - úprava DELETE - smazání
VíceKIV/ZIS cvičení 6. Tomáš Potužák
KIV/ZIS cvičení 6 Tomáš Potužák Pokračování SQL Klauzule GROUP BY a dotazy nad více tabulkami Slučování záznamů do skupin (1) Chceme zjistit informace obsažené ve více záznamech najednou Klauzule GROUP
VíceInformační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Jazyk SQL
4 Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní, Katedra automatizační techniky a řízení 2008/2009 Radim Farana 1 Obsah Jazyk SQL, datové typy, klauzule SELECT, WHERE, a ORDER BY. Doporučená
Více1. Relační databázový model
1. Relační databázový model Poprvé představen 1969 (Dr. Edgar F. Codd) IBM Založeno na Teorii množin Predikátové logice prvního řádu Umožňuje vysoký stupeň nezávislosti dat základ pro zvládnutí sémantiky
VíceCo bude výsledkem mého SELECTu? RNDr. David Gešvindr MVP: Data Platform MCSE: Data Platform MCSD: Windows Store MCT
Co bude výsledkem mého SELECTu? RNDr. David Gešvindr MVP: Data Platform MCSE: Data Platform MCSD: Windows Store MCT david@wug.cz @gesvindr Logické zpracování dotazu Jazyk T-SQL je deklarativní Popisujeme,
VíceMateriál 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- sloupcové integritní omezení
CREATE TABLE - CREATE TABLE = definice tabulek a jejich IO - ALTER TABLE = změna definice schématu - aktualizace - INSERT INTO = vkládání - UPDATE = modifikace - DELETE = mazání CREATE TABLE Základní konstrukce
VíceOsnova je orientační pro FIT, u FEKTu se dá předpokládat, že budou zohledněny předchozí znalosti studentů, kde většina s databází nikdy přímo
1 Osnova je orientační pro FIT, u FEKTu se dá předpokládat, že budou zohledněny předchozí znalosti studentů, kde většina s databází nikdy přímo nepracovala. 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Autor zadání je doc.
VíceSQL. strukturovaný dotazovací jazyk. Structured Query Language (SQL)
SQL strukturovaný dotazovací jazyk Structured Query Language (SQL) SQL - historie 1974-75 - IBM - 1.prototyp - SEQUEL od 1979 - do praxe - ORACLE (1979) IBM - SQL/DS (1981), DB/2 (1983) postupně přijímán
VíceDotazování v relačním modelu a SQL
Databázové systémy Dotazování v relačním modelu a SQL Petr Krajča Katedra informatiky Univerzita Palackého v Olomouci Petr Krajča (UP) KMI/YDATA: Přednáška II. 14. říjen, 2016 1 / 35 Opakování Relační
VíceDatabázové systémy a SQL
Databázové systémy a SQL Lekce 2 Daniel Klimeš Autor, Název akce 1 Operátory a funkce +,- Sčítání, odečítání *,/ Násobení, dělení =, , >=,
VíceNávrh a tvorba WWW stránek 1/14. PHP a databáze
Návrh a tvorba WWW stránek 1/14 PHP a databáze nejčastěji MySQL součástí balíčků PHP navíc podporuje standard ODBC PHP nemá žádné šablony pro práci s databází princip práce s databází je stále stejný opakované
VíceDatabázové systémy Cvičení 5.2
Databázové systémy Cvičení 5.2 SQL jako jazyk pro definici dat Detaily zápisu integritních omezení tabulek Integritní omezení tabulek kromě integritních omezení sloupců lze zadat integritní omezení jako
VícePG 9.5 novinky ve vývoji aplikací
PG 9.5 novinky ve vývoji aplikací P2D2 2016 Antonín Houska 18. února 2016 Část I GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE Agregace Seskupení řádků tabulky (joinu) do podmnožin podle určitého kĺıče. Za každou podmnožinu
VíceJazyk SQL slajdy k přednášce NDBI001
Jazyk SQL slajdy k přednášce NDBI001 Jaroslav Pokorný MFF UK, Praha pokorny@ksi.mff.cuni.cz Dotazovací jazyky 1 Přehled SQL92 1) jazyk pro definici dat, 2) interaktivní jazyk pro manipulaci dat, 3) jazyk
VíceMS Access Dotazy SQL
MS Access Dotazy SQL Dotaz SELECT Michal Nykl Materiály pro cvičení KIV/ZIS 2012 Červeně značené výsledky odpovídají souboru cv4_testovacidatabaze250312.accdb Dotaz SELECT - struktura SELECT [ DISTINCT
VíceObchodní 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
VíceDatabázové systémy a SQL
Databázové systémy a SQL Lekce 2 Daniel Klimeš Autor, Název akce 1 CREATE TABLE Vytvoření tabulky (ORACLE) DDL příkazem v grafickém prostředí CREATE TABLE jmeno ( text VARCHAR2(200), cislo NUMBER(9,1),
VíceGymnázium 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
VíceStručný 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
Více6. SQL složitější dotazy, QBE
6. SQL složitější dotazy, QBE Příklady : Veškeré příklady budou dotazy nad databází KONTAKTY nebo KNIHOVNA nebo FIRMA Databáze KONTAKTY OSOBA (Id_osoba, Příjmení, Jméno, Narození, Město, Ulice, PSČ) EMAIL
VíceSQL v14. 4D Developer konference. 4D Developer conference 2015 Prague, CZ Celebrating 30 years
SQL v14 4D Developer konference Obsah části SQL Porovnání 4D a SQL Nové příkazy SQL Upravené příkazy SQL Optimalizace SQL SQL v14 porovnání Definice dat - struktury Manipulace s daty Definice dat Vytvoření
VíceDotazy v SQL. Výraz relační algebry R1( )[A1,A2,...,Aj] lze zapsat takto: SELECT A1,A2,...,Aj FROM R1 WHERE. Výraz (R1, R2... Rk)( )[A1,A2,...
Jazyk SQL 1 Přehled SQL 1) jazyk pro definici dat (DDL), 2) jazyk pro manipulaci dat (DML), 3) jazyk pro definice pohledů 4) jazyk pro definice IO 5) jazyk pro přiřazení přístupových práv (DCL) 6) řízení
VíceRELAČNÍ DATABÁZOVÉ SYSTÉMY
RELAČNÍ DATABÁZOVÉ SYSTÉMY VÝPIS KONTROLNÍCH OTÁZEK S ODPOVĚDMI: Základní pojmy databázové technologie: 1. Uveďte základní aspekty pro vymezení jednotlivých přístupů ke zpracování hromadných dat: Pro vymezení
VíceDatabáze 2011/2012 SQL SELECT II. RNDr.David Hoksza, Ph.D.
Databáze 2011/2012 SQL SELECT II. RNDr.David Hksza, Ph.D. http://siret.cz/hksza Osnva Pkrčilé SQL IN, EXIST, ANY, ALL GROUP BY, HAVING CASE, COALESCE Mnžinvé perace Cvičení pkrčilé dtazvání v SQL Klauzule
VíceArchitektury databázových
Univerzita Pardubice Fakulta elektrotechniky a informatiky Semestrální práce na Architektury databázových systémů Matěj Trakal Poslední úprava: 8. listopadu 2010 INADS 2010 (Žák) OBSAH Obsah 1 Zadání 2
VíceInformační systémy ve zdravotnictví. 6. cvičení
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Informační systémy ve zdravotnictví 6. cvičení Ing. Petr Lukáš petr.lukas@nativa.cz Ostrava, 2014 Opakování Relace
VíceDatabázové systémy. Dotazovací jazyk SQL - II
Databázové systémy Dotazovací jazyk SQL - II SELECT I SELECT FROM WHERE GROUP BY HAVING
VíceInovace 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
Více7. 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
Více7. 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
VíceMS Access Dotazy SQL
MS Access Dotazy SQL Dotaz SELECT opakování ŘEŠENÍ Michal Nykl Materiály pro cvičení KIV/ZIS 2012 Červeně značené výsledky odpovídají souboru cv6_testovacidb-pekarna150412.accdb Pro některé z otázek lze
VíceÚvod do databázových systémů
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů Cvičení 8 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz Ostrava, 2014 Opakování Entita Entitní typ
VíceDJ2 rekurze v SQL. slajdy k přednášce NDBI001. Jaroslav Pokorný
DJ2 rekurze v SQL slajdy k přednášce NDBI001 Jaroslav Pokorný 1 Obsah 1. Úvod 2. Tvorba rekurzívních dotazů 3. Počítaní v rekurzi 4. Rekurzívní vyhledávání 5. Logické hierarchie 6. Zastavení rekurze 7.
VíceMaterializované 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
VíceDatabázové systémy. Datová integrita + základy relační algebry. 4.přednáška
Databázové systémy Datová integrita + základy relační algebry 4.přednáška Datová integrita Datová integrita = popisuje pravidla, pomocí nichž hotový db. systém zajistí, že skutečná fyzická data v něm uložená
VíceJazyk S Q L základy, příkazy pro práci s daty
Jazyk S Q L základy, příkazy pro práci s daty Základní pojmy jazyk množina řetězců nad abecedou gramatika popisuje syntaxi výrazů jazyka pravidla, jak vytvářet platné řetězce jazyka. dotazovací jazyk je
VíceInovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Databázové systémy MySQL základní pojmy, motivace 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 Databázové systémy MySQL základní
VíceŘešené příklady STUDENT(RČ, JMÉNO, SPECIALIZACE) PŘEDMĚT(KÓD, NÁZEV, SYLLABUS, GARANT) ZÁPIS(RČ, KÓD, SEMESTR, ZNÁMKA)
Řešené příklady Použijeme především příklady z kapitoly 5. Mějme databázi studentů a předmětů, na které se zapisují a které absolvují. Databáze je realizována třemi relacemi se schematy (pozn. primární
VíceDatabázové systémy 1
Databázové systémy 1 Obsah 1 Relační databáze, databázový server, tabulka...3 2 Jazyk SQL a jeho vývoj. Příkazy DDL, DML, DCL...5 3 Datové typy SQL a Oracle...6 4 Příkaz Select základní syntaxe, projekce,
VíceDatabáze. 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
VíceGymnázium 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: CZ.1.07/1.5.00/34.0410
Více4. blok část A Logické operátory
4. blok část A Logické operátory Studijní cíl Tento blok je věnován představení logických operátorů AND, OR, NOT v jazyce SQL a práce s nimi. Doba nutná k nastudování 1-2 hodiny Průvodce studiem Při studiu
VícePL/SQL. Jazyk SQL je jazykem deklarativním, který neobsahuje procedurální příkazy jako jsou cykly, podmínky, procedury, funkce, atd.
PL/SQL Jazyk SQL je jazykem deklarativním, který neobsahuje procedurální příkazy jako jsou cykly, podmínky, procedury, funkce, atd. Rozšířením jazyka SQL o proceduralitu od společnosti ORACLE je jazyk
VíceDatabáze I. Přednáška 4
Databáze I Přednáška 4 Definice dat v SQL Definice tabulek CREATE TABLE jméno_tab (jm_atributu typ [integr. omez.], jm_atributu typ [integr. omez.], ); integritní omezení lze dodefinovat později Definice
VíceInnoDB 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
VíceDistanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 1: Dotazovací jazyk SQL Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D.
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
VíceVkládání, aktualizace, mazání
Kapitola 4 Vkládání, aktualizace, mazání Tématem několika předchozích kapitol byly základní techniky pokládání dotazů, které se všechny zaměřovaly na zisk dat z databáze. V kapitole čtvrté půjde o něco
VíceZáklady informatiky. 08 Databázové systémy. Daniela Szturcová
Základy informatiky 08 Databázové systémy Daniela Szturcová Problém zpracování dat Důvodem je potřeba zpracovat velké množství dat - evidovat údaje o nějaké skutečnosti. o skupině lidí (zaměstnanců, studentů,
VíceDatabáze 2011/2012 SQL DDL (CREATE/ALTER/DROP TABLE), DML (INSERT/UPDATE/DELETE) RNDr.David Hoksza, Ph.D. http://siret.cz/hoksza
Databáze 2011/2012 SQL DDL (CREATE/ALTER/DROP TABLE), DML (INSERT/UPDATE/DELETE) RNDr.David Hksza, Ph.D. http://siret.cz/hksza Osnva Seznámení s SQL Server Management Studiem (SSMS) Základní architektura
VíceDatabázové systémy a SQL
Databázové systémy a SQL Daniel Klimeš Autor, Název akce 1 About me Daniel Klimeš Vzdělání: Obecná biologie PGS: onkologie Specializace: klinické databáze Databáze ORACLE klimes@iba.muni.cz Kotlářská 2,
VíceJazyk SQL databáze SQLite. připravil ing. petr polách
Jazyk SQL databáze SQLite připravil ing. petr polách SQL - úvod Structured Query Language (strukturovaný dotazovací jazyk 70. léta min. století) Standardizovaný dotazovací jazyk používaný pro práci s daty
VíceDotazovací 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
Více8.2 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
VíceZápadočeská univerzita v Plzni Katedra informatiky a výpočetní techniky. 9. června 2007. krovacek@students.zcu.cz
Databáze čajových sáčků Martina Málková Západočeská univerzita v Plzni Katedra informatiky a výpočetní techniky Databázové systémy 2 9. června 2007 krovacek@students.zcu.cz 1 1 Datová analýza V původním
VíceVkládání poddotazů do dotazů
161 LEKCE 6 Vkládání poddotazů do dotazů Poddotaz (subquery) je dotaz, jehož výsledky se předají jako argument jinému dotazu. Díky poddotazům můžete svázat několik dotazů dohromady. Na konci této lekce
VíceTemporální databáze. Jan Kolárik Miroslav Macík
Temporální databáze Jan Kolárik Miroslav Macík 2012 Úvod jak zachytit časově proměnnou povahu jevů konvenční databáze stav pouze v jednom bodě časové linie aktuální obsah ~ statický snímek (snapshot) temporální
VíceSada 1 - PHP. 15. Výběr dat z databáze. Příkaz SELECT
S třední škola stavební Jihlava Sada 1 - PHP 15. Výběr dat z databáze. Příkaz SELECT Digitální učební materiál projektu: SŠS Jihlava šablony registrační číslo projektu:cz.1.09/1.5.00/34.0284 Šablona: III/2
VíceSQL - trigger, Databázové modelování
6. přednáška z předmětu Datové struktury a databáze (DSD) Ústav nových technologií a aplikované informatiky Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií Technická univerzita v Liberci jan.lisal@tul.cz
VíceSQL SQL-SELECT. Informační a znalostní systémy. Informační a znalostní systémy SQL- SELECT
-SELECT Informační a znalostní systémy 1 - Structured Query Language norma pro dotazování nad relačními databáze díky přenositelnosti- rozmach relačních databází zahrnuje jak dotazování na data, tak změny
VíceZápisování dat do databáze
Zápisování dat do databáze Informační a znalostní systémy 1 2 záznamů Pro vkládání záznamů do tabulky- příkaz INSERT INSERT INTO tabulka VALUES ( výčet hodnot záznamu ) záznamů Pro vkládání záznamů do
VíceObsah. Kapitola 1. Kapitola 2. Kapitola 3. Kapitola 4. Úvod 11. Stručný úvod do relačních databází 13. Platforma 10g 23
Stručný obsah 1. Stručný úvod do relačních databází 13 2. Platforma 10g 23 3. Instalace, první přihlášení, start a zastavení databázového serveru 33 4. Nástroje pro administraci a práci s daty 69 5. Úvod
VícePoužití 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
VíceSII - Informatika. 1. Atribut relace, jehož hodnota jednoznačně určuje prvek v jiné relaci, se nazývá:
SII - Informatika Způsob vyhodnocení: Při vyhodnocení budou za nesprávné odpovědi strhnuty body. 1. Atribut relace, jehož hodnota jednoznačně určuje prvek v jiné relaci, se nazývá: a) sekundární klíč b)
VíceKapitola 6: Omezení integrity. Omezení domény
- 6.1 - Omezení domény Referenční integrita Aserce Spouštěče (Triggers) Funkční závislosti Kapitola 6: Omezení integrity Omezení domény Omezení integrity zabraňují poškození databáze; zajišťují, že autorizované
VíceSemestrální práce z DAS2 a WWW
Univerzita Pardubice Fakulta elektrotechniky a informatiky Semestrální práce z DAS2 a WWW Databázová část Matěj Trakal 8.12.2009 Kapitola 1: Obsah KAPITOLA 1: OBSAH 2 KAPITOLA 2: ZÁKLADNÍ CHARAKTERISTIKA
VíceGymnázium 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
VíceSada 1 - PHP. 14. Úvod do jazyka SQL
S třední škola stavební Jihlava Sada 1 - PHP 14. Úvod do jazyka SQL Digitální učební materiál projektu: SŠS Jihlava šablony registrační číslo projektu:cz.1.09/1.5.00/34.0284 Šablona: III/2 - inovace a
VíceZáklady informatiky. 06 Databázové systémy. Kačmařík/Szturcová/Děrgel/Rapant
Základy informatiky 06 Databázové systémy Kačmařík/Szturcová/Děrgel/Rapant Problém zpracování dat důvodem je potřeba zpracovat velké množství dat, evidovat údaje o nějaké skutečnosti: o skupině lidí (zaměstnanců,
Více