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

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

KIV/ZIS cvičení 5. Tomáš Potužák

KIV/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

Více

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Dotazy přes více tabulek

Informační 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

Více

Databáze SQL SELECT. David Hoksza http://siret.cz/hoksza

Databáze 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

Více

Databázové systémy. Cvičení 6: SQL

Databázové 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

Více

B0M33BDT Technologie pro velká data. Supercvičení SQL, Python, Linux

B0M33BDT 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:

Více

Úvod do databázových systémů

Úvod 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

Více

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

Kurz Databáze. Obsah. Dotazy. Zpracování dat. Doc. Ing. Radim Farana, CSc.

Kurz 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

Více

Databázové systémy Cvičení 5.3

Databázové 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

Více

Úvod do databázových systémů

Úvod 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

Více

6. blok část C Množinové operátory

6. 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.

Více

Úvod do databázových systémů

Úvod 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

Více

Informační systémy ve zdravotnictví. 10. cvičení

Informační 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

Více

Informační systémy ve zdravotnictví. 6. cvičení

Informační 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

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

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

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

KIV/ZIS - SELECT, opakování

KIV/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

Více

Úvod do databázových systémů 3. cvičení

Úvod 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

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

2. blok část B Základní syntaxe příkazů SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE

2. 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

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

Databázové systémy. - SQL * definice dat * aktualizace * pohledy. Tomáš Skopal

Databázové 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

Více

Databáze I. Přednáška 6

Databáze 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

Více

MS SQL Server 2008 Management Studio Tutoriál

MS SQL Server 2008 Management Studio Tutoriál MS SQL Server 2008 Management Studio Tutoriál Vytvoření databáze Při otevření management studia a připojením se ke konkrétnímu sql serveru mám v levé části panel s názvem Object Explorer. V tomto panelu

Více

Databázové systémy Cvičení 5

Databázové 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

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

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

Databázové systémy a SQL

Databázové systémy a SQL Databázové systémy a SQL Lekce 2 Daniel Klimeš Autor, Název akce 1 Operátory a funkce +,- Sčítání, odečítání *,/ Násobení, dělení =, , >=,

Více

Návrh a tvorba WWW stránek 1/14. PHP a databáze

Návrh 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

Více

KIV/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. 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

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

- sloupcové integritní omezení

- 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

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

Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Databázové systémy MySQL základní pojmy, motivace Ing. Kotásek Jaroslav

Inovace 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

Více

Databázové systémy. Datová integrita + základy relační algebry. 4.přednáška

Databázové 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

Více

Databázové systémy Tomáš Skopal

Databázové systémy Tomáš Skopal Databázové systémy Tomáš Skopal - SQL * úvod * dotazování SELECT Osnova přednášky úvod do SQL dotazování v SQL příkaz SELECT třídění množinové operace 2 SQL 3 structured query language standardní jazyk

Více

KIV/ZIS cvičení 6. Tomáš Potužák

KIV/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

Více

Operátory ROLLUP a CUBE

Operátory 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

Více

SQL SQL-SELECT. Informační a znalostní systémy. Informační a znalostní systémy SQL- SELECT

SQL 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

Více

XMW4 / IW4 Pokročilé SELECT dotazy. Štefan Pataky

XMW4 / 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

Více

Základní přehled SQL příkazů

Základní 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

Více

Databázové systémy Cvičení 5.2

Databázové 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

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

4. blok část A Logické operátory

4. 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

Více

Obsah. Kapitola 1. Kapitola 2. Kapitola 3. Kapitola 4. Úvod 11. Stručný úvod do relačních databází 13. Platforma 10g 23

Obsah. 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

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

Jazyk SQL databáze SQLite. připravil ing. petr polách

Jazyk 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

Více

Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 7: Fulltextové vyhledávání Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D.

Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 7: Fulltextové vyhledávání Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 7: Fulltextové vyhledávání Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Obsah kapitoly 1 Fulltextové vyhledávání 2 Porozumění textu 3 Přesnost a úplnost

Více

Jazyk SQL 1. Michal Valenta. Katedra softwarového inženýrství FIT České vysoké učení technické v Praze c Michal Valenta, 2012 BI-DBS, ZS 2011/12

Jazyk SQL 1. Michal Valenta. Katedra softwarového inženýrství FIT České vysoké učení technické v Praze c Michal Valenta, 2012 BI-DBS, ZS 2011/12 Jazyk SQL 1 Michal Valenta Katedra softwarového inženýrství FIT České vysoké učení technické v Praze c Michal Valenta, 2012 BI-DBS, ZS 2011/12 https://edux.fit.cvut.cz/courses/bi-dbs/ Michal Valenta (FIT

Více

Databázové systémy. Dotazovací jazyk SQL - II

Databázové systémy. Dotazovací jazyk SQL - II Databázové systémy Dotazovací jazyk SQL - II SELECT I SELECT FROM WHERE GROUP BY HAVING

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

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

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

Databázové systémy a SQL

Databázové 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),

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 I. Přednáška 4

Databáze 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

Více

Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 5: Dotazovací jazyk XPath Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D.

Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 5: Dotazovací jazyk XPath Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 5: Dotazovací jazyk XPath Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Obsah kapitoly 1 XPath 1.1 Cesta 1.2 Osy 1.3 Test uzlu 1.4 Podmínka 1.5 Vestavěné

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

Dotazování v relačním modelu a SQL

Dotazování 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

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

Informační systémy ve zdravotnictví. 8. cvičení

Informační 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

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

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

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

RELAČNÍ DATABÁZOVÉ SYSTÉMY

RELAČNÍ 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

Více

Průvodce aplikací FS Karta

Průvodce aplikací FS Karta Průvodce aplikací FS Karta Základní informace k Aplikaci Online aplikace FS Karta slouží k bezpečnému ukládání osobních údajů fyzických osob a k jejich zpracování. Osobní údaje jsou uloženy ve formě karty.

Více

Slučování tabulek. Sloučení dvou tabulek

Slučování tabulek. Sloučení dvou tabulek Slučování tabulek Newsletter Statistica ACADEMY Téma: Příprava dat Typ článku: Návody Máte informace ve více tabulkách a chcete je sloučit dohromady? Pak je tento článek právě pro Vás. Vysvětlíme, jaké

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

Instalace MS SQL Server Express a MS SQL Server Management Express

Instalace MS SQL Server Express a MS SQL Server Management Express Instalace MS SQL Server Express a MS SQL Server Management Express Následující kroky popisují instalaci SQL serveru 2005 Express. Důležitá nastavení jsou popsána u jednotlivých obrázků. Jednotlivé kroky

Více

SQL. strukturovaný dotazovací jazyk. Structured Query Language (SQL)

SQL. 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

Více

Marketingová komunikace. 2. a 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph)

Marketingová komunikace. 2. a 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph) Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph) 2. a 3. soustředění Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm Co nás čeká: 2. soustředění 16.1.2009

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

ALGORITMIZACE A PROGRAMOVÁNÍ

ALGORITMIZACE A PROGRAMOVÁNÍ Metodický list č. 1 Algoritmus a jeho implementace počítačovým programem Základním cílem tohoto tematického celku je vysvětlení pojmů algoritmus a programová implementace algoritmu. Dále je cílem seznámení

Více

5. POČÍTAČOVÉ CVIČENÍ

5. POČÍTAČOVÉ CVIČENÍ 5. POČÍTAČOVÉ CVIČENÍ Databáze Databázi si můžeme představit jako místo, kam se ukládají všechny potřebné údaje. Přístup k údajům uloženým v databázi obstarává program, kterému se říká Systém Řízení Báze

Více

Databázové systémy. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz

Databázové systémy. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz Databázové systémy Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz Vývoj databázových systémů Ukládání dat Aktualizace dat Vyhledávání dat Třídění dat Výpočty a agregace 60.-70. léta Program Komunikace Výpočty

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

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

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

BALISTICKÝ MĚŘICÍ SYSTÉM

BALISTICKÝ MĚŘICÍ SYSTÉM BALISTICKÝ MĚŘICÍ SYSTÉM UŽIVATELSKÁ PŘÍRUČKA Verze 2.3 2007 OBSAH 1. ÚVOD... 5 2. HLAVNÍ OKNO... 6 3. MENU... 7 3.1 Soubor... 7 3.2 Měření...11 3.3 Zařízení...16 3.4 Graf...17 3.5 Pohled...17 1. ÚVOD

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

Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 8: Transact SQL Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D.

Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 8: Transact SQL Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 8: Transact SQL Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Obsah kapitoly 1 Motivace 2 Základy syntaxe 3 Procedury a Funkce 4 Kurzory 5 Výjimky Studijní

Více

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

Inovace výuky prostřednictvím ICT v SPŠ Zlín, CZ.1.07/1.5.00/ Vzdělávání v informačních a komunikačních technologií VY_32_INOVACE_33_04 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

Marketingová komunikace. 2. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK1aPH/N9KMK1bPH (um1a1ph/um1b1ph)

Marketingová komunikace. 2. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK1aPH/N9KMK1bPH (um1a1ph/um1b1ph) Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK1aPH/N9KMK1bPH (um1a1ph/um1b1ph) 2. soustředění Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm Minulé soustředění úvod

Více

DJ2 rekurze v SQL. slajdy k přednášce NDBI001. Jaroslav Pokorný

DJ2 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.

Více

Úvod do databázových systémů

Úvod 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

Více

Základní principy vyhledávání firem

Základní principy vyhledávání firem Základní principy vyhledávání firem Vyhledávat informace v databázi lze několika způsoby. Základní způsob používá postupné kroky, kdy otevíráme tzv. slovníky, z nichž vybíráme požadované hodnoty, například

Více

Instalace Microsoft SQL serveru 2012 Express

Instalace Microsoft SQL serveru 2012 Express Instalace Microsoft SQL serveru 2012 Express Podporované OS Windows: Windows 7, Windows 7 Service Pack 1, Windows 8, Windows 8.1, Windows Server 2008 R2, Windows Server 2008 R2 SP1, Windows Server 2012,

Více

Pravidla a plánování

Pravidla a plánování Administrátorský 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: 7. května 2013

Více

5. blok Souhrnné a skupinové dotazy

5. 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

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

Univerzita Palackého v Olomouci Radek Janoštík (Univerzita Palackého v Olomouci) Základy programování 4 - C# 10.4.

Univerzita Palackého v Olomouci Radek Janoštík (Univerzita Palackého v Olomouci) Základy programování 4 - C# 10.4. Základy programování 4 - C# - 9. cvičení Radek Janoštík Univerzita Palackého v Olomouci 10.4.2017 Radek Janoštík (Univerzita Palackého v Olomouci) Základy programování 4 - C# 10.4.2017 1 / 13 Reakce na

Více

Databáze I. Přednáška 2

Databáze I. Přednáška 2 Databáze I Přednáška 2 Transformace E-R modelu do relačního modelu (speciality) zaměříme se na dva případy z předmětu Analýza a modelování dat reprezentace entitního podtypu hierarchie ISA reprezentace

Více

MS Access Dotazy SQL

MS 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

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

Access. Tabulky. Vytvoření tabulky

Access. Tabulky. Vytvoření tabulky Access správa databáze (tabulky, relace, omezující podmínky, data...) uživatelské prostředí pro práci s databází (formuláře, sestavy, datové stránky, makra...) ukázková aplikace Northwind hlavní okno databáze

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

MAXScript výukový kurz

MAXScript výukový kurz MAXScript výukový kurz Díl čtvrtý jazyk MAXScript, část I. Jan Melichar, březen 2008 Jan Melichar (aka JME) strana 1 OBSAH ÚVOD... 4 ZÁKLADNÍ PŘÍKAZY... 5 OPERÁTORY... 6 PROMĚNNÉ... 6 POLE... 7 ZÁVĚREM...

Více

Pro označení disku se používají písmena velké abecedy, za nimiž následuje dvojtečka.

Pro označení disku se používají písmena velké abecedy, za nimiž následuje dvojtečka. 1 Disky, adresáře (složky) a soubory Disky Pro označení disku se používají písmena velké abecedy, za nimiž následuje dvojtečka. A:, B: C:, D:, E:, F: až Z: - označení disketových mechanik - ostatní disky

Více

Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů

Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů Otázka č. 1 Datový model 1. Správně navržený ERD model dle zadání max. 40 bodů teoretické znalosti konceptuálního modelování správné

Více