SQL Syntax

SQL - Structured Query Language
Wozu dienen SQL-Befehle?
Eine häufige Anwendung ist die Auswahl von Daten aus den Tabellen einer Datenbank. Und damit
kommen wir schon zu zwei Schlüsselwörtern: wir wählen (SELECT) Daten aus (FROM) einer
Tabelle.
Was ist eine relationale Datenbank?
Eine Tabelle ist ein Container in der Datenbank, der die Daten enthält. Die Tabellen sind i.a.
untereinander durch ein System von sogenannten Schlüsseln verknüpft. Die Verknüpfungen
(Beziehungen) und die Attribute (Spalten der Tabellen) werden durch das Datenbankdesign
festgelegt.
Begiffe im Bereich DBSY
Relation ....... Tabelle
Tupel .......... Zeile
Attribut ....... Spaltenbezeichner
Entität ........ Eintrag in einem Tabellenfeld (Datum)
Das Entity Relationship Modell (Diagramm)
Mittels ER-Diagramm (Entity Relationship Diagram) wird eine relationale Datenbank modelliert.
Man unterscheidet hier den Entitätstyp – also die Zusammenfassung von Entitäten gleicher
Eigenschaft - und die Attribute, die die Eigenschaften von Entitäten beschreiben. Entitäten können
in Beziehung zueinander gesetzt werden - z.B. „Kunde kauft Produkt“.
Beziehungen
1:1, 1:n und n:m
HINWEIS: n:m-Beziehungen müssen i.a. durch eine Zwischentabelle, bestehend aus den
Primärschlüsseln der n- und m-Tabellen, in Relationen 1:n und 1:m aufgelöst werden.
Beziehungen in UML
0..1
optional eindeutig
0..*
optional mehrdeutig
1..1
obligatorisch eindeutig
1..*
obligatorisch mehrdeutig
ER-Diagramme findet man oft in UML-Notation. Interessant ist, dass das ER-Diagramm in UML mit
Hilfe des Klassentyps dargestellt wird. Der Klassenbezeichner ist der Name der Relation (Tabelle)
und die Methoden sind die Attribute (Spaltenbezeichner), jeweils mit einem „+“-Zeichen
vorangestellt. Die Beziehungen sind mit Linien dargestellt, deren Endpunkte mit den
Beziehungsbezeichnern, wie oben dargestellt (z.B. 0..*) versehen sind.
SQL – Kommandos und Syntax
SQL unterscheidet zwei Kategorien von Kommandos: DML und DDL.
DML … Manipulation Language … z.B. SELECT, INSERT …
DDL … Definition Language … z.B. CREATE, ALTER
1. Select
SELECT "Spalten_Name" FROM "Tabellen_Name"
Gehen wir zur Verdeutlichung des obigen Beispiels von folgender Tabelle aus:
Tabelle Store_Information
store_name
Sales
Los Angeles
1500€
San Diego
250€
Los Angeles
300€
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
Boston
700€
08.Jan.1999
Das ist d ie Beispieltabelle für das gesamte Tutorial. Um alle Warenhäuser in dieser Tabelle
auszuwählen, geben wir ein:
SELECT store_name FROM Store_Information
Ausgabe:
store_name
Los Angeles
San Diego
Los Angeles
Boston
Es lassen sich sowohl mehrere Spaltennamen als auch mehrere Tabellennamen auswählen.
2. Distinct
Mit dem Schlüsselwort SELECT lässt sich der gesamte Inhalt einer Tabellenspalte (oder mehrerer
Spalten) auswählen. Dies bedeutet natürlich, dass es auch Redundanzen geben kann. Nehmen wir
aber an, wir möchten nur alle unterschiedlichen (DISTINCT) Elemente auswählen. Dies ist in SQL
sehr einfach. Wir müssen dazu lediglich DISTINCT nach SELECT hinzufügen. Die Syntax sieht
folgendermaßen aus:
SELECT DISTINCT "Spalten_Name"
FROM "Tabellen_Name"
Um zum Beispiel alle unterschiedlichen Warenhäuser in der Tabelle Store_Information
auszuwählen,
Tabelle Store_Information
store_name
Sales
Los Angeles
1500€
San Diego
250€
Los Angeles
300€
Boston
700€
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
08.Jan.1999
geben wir ein:
SELECT DISTINCT store_name FROM Store_Information
Ausgabe:
store_name
Los Angeles
San Diego
Boston
3. Where
Nehmen wir an, wir möchten nur Daten aus einer Tabelle auswählen, die bestimmte Bedingungen
erfüllen. Zum Beispiel nur Warenhäuser mit einem Umsatz von mehr als 1.000 €. Dazu verwenden
wir das Schlüsselwort WHERE. Die Syntax sieht folgendermaßen aus:
SELECT "Spalten_Name"
FROM "Tabellen_Name"
WHERE "Bedingung"
Um zum Beispiel alle Warenhäuser mit einem Umsatz von mehr als 1.000 € in der Tabelle
Store_Information auszuwählen,
Tabelle Store_Information
store_name
Sales
Los Angeles
1500€
San Diego
250€
Los Angeles
300€
Boston
700€
geben wir ein:
SELECT store_name
FROM Store_Information
WHERE Sales > 1000
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
08.Jan.1999
Ausgabe:
store_name
Los Angeles
4. AND / OR
Im vorhergehenden Abschnitt haben wir das Schlüsselwort WHERE kennen gelernt, mit dem sich
Daten aus einer Tabelle auswählen lassen, die bestimmte Bedingungen erfüllen. Dabei kann es sich
um eine einfache Bedingung (wie im vorigen Beispiel) oder eine zusammengesetzte Bedingung
handeln. Zusammengesetzte Bedingungen bestehen aus mehreren durch AND oder OR verbundenen
einfachen Bedingungen. Eine einzelne SQL-Anweisung kann eine unbegrenzte Anzahl einfacher
Bedingungen enthalten.
Die Syntax für eine zusammengesetzte Bedingung sieht folgendermaßen aus:
SELECT "Spalten_Name"
FROM "Tabellen_Name"
WHERE "einfache Bedingung"
{[AND|OR] "einfache Bedingung"}+
Das Symbol {}+ bedeutet, dass der Ausdruck in der Klammer einmal oder mehrere Male auftreten
kann. Beachten Sie, dass AND und OR austauschbar verwendet werden können. Zusätzlich kann mit
dem Klammersymbol () die Reihenfolge der Bedingung angegeben werden.
So könnten wir zum Beispiel alle Warenhäuser mit einem Umsatz von mehr als 1.000 € oder alle
Warenhäuser mit einem Umsatz von weniger als 500 €, aber mehr als 275 € in der Tabelle
Store_Information auswählen.
Tabelle Store_Information
store_name
Sales
Los Angeles
1500€
San Diego
250€
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
San Francisco
Boston
300€
700€
08.Jan.1999
08.Jan.1999
geben wir ein:
SELECT store_name
FROM Store_Information
WHERE Sales > 1000
OR (Sales < 500 AND Sales > 275)
Ausgabe:
store_name
Los Angeles
San Francisco
5. IN
In SQL gibt es zwei Verwendungen für das Schlüsselwort IN, wobei der vorliegende Abschnitt sich
auf diejenige im Zusammenhang mit der WHERE-Klausel bezieht. Bei einer Verwendung in diesem
Zusammenhang ist für mindestens eine der Spalten bekannt, welche Werte genau ausgegeben
werden sollen. Die Syntax für das Schlüsselwort IN sieht folgendermaßen aus:
SELECT "Spalten_Name"
FROM "Tabellen_Name"
WHERE "Spalten_Name" IN ('Wert1', 'Wert2', ...)
Die Klammer kann einen Wert oder mehrere durch Kommas getrennte Werte enthalten. Die Werte
können mit Zahlen oder Buchstaben ausgedrückt werden. Befindet sich nur ein Wert in der
Klammer, entspricht dieser Befehl
WHERE "Spalten_Name" = 'Wert1'
Wir könnten zum Beispiel alle Datensätze für die Warenhäuser Los Angeles und San Diego in der
Tabelle Store_Information auswählen.
Tabelle Store_Information
store_name
Sales
Los Angeles
1500€
San Diego
250€
San Francisco
300€
Boston
700€
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
08.Jan.1999
geben wir ein:
SELECT *
FROM Store_Information
WHERE store_name IN ('Los Angeles', 'San Diego')
Ausgabe:
store_name
Los Angeles
San Diego
Sales
1500€
250€
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
6. Between (mySQL)
Während mit dem Schlüsselwort IN die Auswahlkriterien auf einen oder mehrere diskrete Werte
begrenzt werden können, erlaubt BETWEEN die Auswahl eines Bereichs. Die Syntax für die
BETWEEN-Klausel sieht folgendermaßen aus:
SELECT "Spalten_Name"
FROM "Tabellen_Name"
WHERE "Spalten_Name" BETWEEN 'Wert1' AND 'Wert2'
Dadurch werden alle Zeilen ausgewählt, deren Spalte einen Wert zwischen 'Wert1' und 'Wert2' hat.
So könnten wir zum Beispiel alle Umsatzdaten zwischen dem 6. Januar 1999 und dem 10. Januar
1999 in der Tabelle Store_Information auswählen, um diese anzeigen zu lassen.
Tabelle Store_Information
store_name
Sales
Los Angeles
1500€
San Diego
250€
San Francisco
300€
Boston
700€
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
08.Jan.1999
geben wir ein:
SELECT *
FROM Store_Information
WHERE Date BETWEEN '06.Jan.1999' AND '10.Jan.1999'
Beachten Sie bitte, dass das Datum je nach Datenbank in verschiedenen Formaten gespeichert
werden kann. In diesem Tutorial beschränken wir uns der Einfachheit halber auf eins der Formate.
Ausgabe:
store_name
San Diego
San Francisco
Boston
Sales
250€
Date
07.Jan.1999
300€ 08.Jan.1999
700€ 08.Jan.1999
7. Like
LIKE ist ein weiteres Schlüsselwort, das in der WHERE-Klausel Verwendung findet. Im Wesentlichen
ermöglicht LIKE eine Suche auf der Grundlage eines Musters an Stelle einer genauen Angabe (wie
bei IN) oder der Definition eines Bereichs (wie bei BETWEEN). Die Syntax sieht folgendermaßen
aus:
SELECT "Spalten_Name"
FROM "Tabellen_Name"
WHERE "Spalten_Name" LIKE {MUSTER}
(In Access: * statt % und “ statt ‘)
{MUSTER} besteht oft aus Platzhaltern. Hier einige Beispiele:
'A_Z': Alle Zeichenketten die mit einem 'A' beginnen, worauf ein weiteres Zeichen folgt, und mit
einem 'Z' enden. 'ABZ' und 'A2Z' würden beispielsweise diese Bedingung erfüllen, 'AKKZ' hingegen
nicht (wegen der zwei Zeichen zwischen A und Z).
'ABC%': Alle Zeichenketten, die mit 'ABC' beginnen. Sowohl 'ABCD' als auch 'ABCABC' würden zum
Beispiel diese Bedingung erfüllen.
'%XYZ': Alle Zeichenketten, die auf 'XYZ' enden. So würden beispielsweise sowohl 'WXYZ' als auch
'ZZXYZ' diese Bedingung erfüllen.
'%AN%': Alle Zeichenketten, die an irgendeiner Stelle das Muster 'AN' enthalten. Sowohl 'LOS
ANGELES' als auch 'SAN FRANCISCO' würden zum Beispiel diese Bedingung erfüllen.
Gehen wir von folgender Tabelle aus:
Tabelle Store_Information
store_name
Sales
LOS ANGELES
1500€
SAN DIEGO
250€
SAN FRANCISCO
300€
BOSTON
700€
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
08.Jan.1999
Wir möchten nun alle Warenhäuser finden, deren Name 'AN' enthält.
Wir geben ein:
SELECT *
FROM Store_Information
WHERE store_name LIKE '%AN%'
Ausgabe:
store_name
LOS ANGELES
SAN DIEGO
Sales
1500€
250€
8. SAN FRANCISCO
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
300€ 08.Jan.1999Order By
Bisher haben wir uns mit dem Abrufen von Daten aus einer Tabelle unter Verwendung der Befehle
SELECT und WHERE beschäftigt. In vielen Fällen müssen die ausgegebenen Daten jedoch auf eine
bestimmte Weise sortiert werden. Dies könnte beispielsweise in aufsteigender oder absteigender
Reihenfolge oder auf der Grundlage eines Zahlenwerts oder Textwerts geschehen. In solchen Fällen
können wir das Schlüsselwort ORDER BY einsetzen.
Die Syntax für eine ORDER BY-Anweisung sieht folgendermaßen aus:
SELECT "Spalten_Name"
FROM "Tabellen_Name"
[WHERE "Bedingung"]
ORDER BY "Spalten_Name" [ASC | DESC]
Das Symbol [] bedeutet, dass die WHERE-Anweisung optional ist. Ist jedoch eine WHERE-Klausel
vorhanden, steht sie vor der ORDER BY-Klausel. ASC bedeutet, dass die Ergebnisse in aufsteigender
Reihenfolge angezeigt werden, DESC, dass sie in absteigender Reihenfolge erscheinen. Findet sich
keine diesbezügliche Angabe, wird die Voreinstellung ASC verwendet.
Es besteht die Möglichkeit, nach mehr als einer Spalte zu sortieren. In diesem Fall sieht die ORDER
BY-Klausel wie folgt aus:
ORDER BY "Spalten_Name1" [ASC | DESC], "Spalten_Name2" [ASC | DESC]
Wenn wir beispielsweise für beide Spalten eine aufsteigende Sortierung wählen, erfolgt die
Ausgabe in aufsteigender Reihenfolge gemäß Spalte 1. Liegt eine Verknüpfung für den Wert von
Spalte 1 vor, erfolgt die Sortierung in aufsteigender Reihenfolge nach Spalte 2.
So könnten wir zum Beispiel den Inhalt der Tabelle Store_Information nach Euro-Beträgen in
absteigender Reihenfolge sortieren:
Tabelle Store_Information
store_name
Sales
Los Angeles
1500€
San Diego
250€
San Francisco
300€
Boston
700€
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
08.Jan.1999
geben wir ein:
SELECT store_name, Sales, Date
FROM Store_Information
ORDER BY Sales DESC
Ausgabe:
store_name
Sales
Los Angeles
Boston
San Francisco
San Diego
1500€
700€
300€
250€
Date
05.Jan.1999
08.Jan.1999
08.Jan.1999
07.Jan.1999
Zusätzlich zum Spaltennamen lässt sich auch mit der Spaltenposition (basierend auf der SQLAbfrage) angeben, auf welche Spalte die ORDER BY-Klausel bezogen werden soll. Die erste Spalte
ist 1, die zweite 2 usw. Im obigen Beispiel werden die gleichen Ergebnisse mit folgendem Befehl
erreicht:
SELECT store_name, Sales, Date
FROM Store_Information
ORDER BY 2 DESC
9. Aggregatfunktionen von SQL
Da wir uns hier bereits mit Zahlen beschäftigt haben, liegt natürlich die Frage nahe, ob mir mit
diesen Zahlen Rechenoperationen wie Addition oder Mittelwertbildung durchführen können. Die
Antwort lautet ja! SQL verfügt über mehrere arithmetische Funktionen, und zwar:
AVG, COUNT, MAX, MIN, SUM
Die Syntax für die Funktionen sieht folgendermaßen aus:
SELECT "Funktionstyp"("Spalten_Name")
FROM "Tabellen_Name"
Um zum Beispiel die Summe aller Umsatzerlöse aus der folgenden Tabelle zu erhalten,
Tabelle Store_Information
store_name
Sales
Los Angeles
1500€
San Diego
250€
Los Angeles
300€
Boston
700€
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
08.Jan.1999
geben wir ein:
SELECT SUM(Sales) FROM Store_Information
Ausgabe:
SUM(Sales)
2750€
2750€ entspricht der Summe aller Umsatzeinträge: 1500€ + 250€ + 300€ + 700€.
Zusätzlich zu diesen Funktionen können mit SQL auch einfache Aufgaben wie Addition (+) und
Subtraktion (-) durchgeführt werden. Für Zeichendaten stehen auch einige
Zeichenkettenfunktionen zur Verfügung, wie Verkettungs-, Trim- und Teilstring-Funktionen. Die
einzelnen Anbieter relationaler Datenbank-Managementsysteme verwenden teilweise verschiedene
Implementierungen von Zeichenkettenfunktionen. Es empfiehlt sich daher, in den entsprechenden
Unterlagen nachzulesen, wie diese Funktionen jeweils eingesetzt werden.
10.
Count
Eine weitere arithmetische Funktion ist mit COUNT verfügbar. Sie erlaubt die Zählung (COUNT) der
Zeilen in einer bestimmten Tabelle. Die Syntax lautet:
SELECT COUNT("Spalten_Name")
FROM "Tabellen_Name"
Wir wollen zum Beispiel die Anzahl der Warenhauseinträge in unserer Tabelle ermitteln.
Tabelle Store_Information
store_name
Sales
Los Angeles
1500€
San Diego
250€
Los Angeles
300€
Boston
700€
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
08.Jan.1999
wir geben ein:
SELECT COUNT(store_name)
FROM Store_Information
Ausgabe:
Count(store_name)
4
COUNT und DISTINCT können zusammen in einer Anweisung verwendet werden, um die Anzahl der
individuellen Einträge in einer Tabelle auszulesen. Um zum Beispiel die Anzahl unterschiedlicher
Warenhäuser herauszufinden, würden wir eingeben:
SELECT COUNT(DISTINCT store_name)
FROM Store_Information
Ausgabe:
Count(DISTINCT store_name)
3
11.
Group By
Wir kehren nun zu den Aggregatfunktionen zurück. Erinnern Sie sich an die Berechnung des
Gesamtumsatzes für alle Warenhäuser mit Hilfe des Schlüsselworts SUM? Wie kann nun der
Gesamtumsatz für jedes einzelne Warenhaus berechnet werden? Dazu sind zwei Dinge erforderlich:
Erstens müssen wir sowohl den Warenhausnamen als auch den Gesamtumsatz auswählen. Zweitens
müssen wir sicherstellen, dass alle Absatzzahlen nach Warenhäusern gruppiert sind. Die
entsprechende SQL-Syntax lautet:
SELECT "Spalten_Name1", SUM("Spalten_Name2")
FROM "Tabellen_Name"
GROUP BY "Spalten_Name1"
Nehmen wir zur Verdeutlichung folgende Tabelle:
Tabelle Store_Information
store_name
Sales
Los Angeles
1500€
San Diego
250€
Los Angeles
300€
Boston
700€
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
08.Jan.1999
Wir möchten nun den Gesamtumsatz für jedes Warenhaus ermitteln.
Wir geben ein:
SELECT store_name, SUM(Sales)
FROM Store_Information
GROUP BY store_name
Ausgabe:
store_name
Los Angeles
San Diego
Boston
SUM(Sales)
1800€
250€
700€
Das Schlüsselwort GROUP BY wird verwendet, wenn mehrere Spalten aus einer Tabelle (oder
mehreren Tabellen) ausgewählt werden und mindestens ein arithmetischer Operator in der SELECTAnweisung enthalten ist. In diesem Fall müssen wir nach allen anderen ausgewählten Spalten
GRUPPIEREN, d.h. nach allen Spalten außer denjenigen, auf die sich der arithmetische Operator
bezieht.
12.
Having
Eine weitere Möglichkeit besteht darin, die Ausgabe auf Basis der entsprechenden Summe (oder
anderer Aggregatfunktionen) zu begrenzen. So könnten wir zum Beispiel nur diejenigen
Warenhäuser anzeigen lassen, die einen Umsatz von mehr als 1.500 € haben. Statt der WHEREKlausel in der SQL-Anweisung müssen wir in diesem Fall jedoch die für Aggregatfunktionen
vorgesehene HAVING-Klausel verwenden. Die HAVING-Klausel wird üblicherweise am Ende der SQLAnweisung platziert, wobei eine solche Anweisung mit HAVING-Klausel die GROUP BY-Klausel
enthalten kann oder auch nicht. Die Syntax für HAVING lautet:
SELECT "Spalten_Name1", SUM("Spalten_Name2")
FROM "Tabellen_Name"
GROUP BY "Spalten_Name1"
HAVING (arithmetische Funktionsbedingung)
Hinweis: Die GROUP BY-Klausel ist optional.
In unserem Beispiel, Tabelle Store_Information,
Tabelle Store_Information
store_name
Sales
Los Angeles
1500€
San Diego
250€
Los Angeles
300€
Boston
700€
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
08.Jan.1999
Wir geben ein:
SELECT store_name, SUM(sales)
FROM Store_Information
GROUP BY store_name
HAVING SUM(sales) > 1500
Ausgabe:
store_name
Los Angeles
13.
SUM(Sales)
1800€
Alias
Im Folgenden beschäftigen wir uns mit Aliases (= Zweitname). Die zwei am häufigsten verwendeten
Aliastypen sind Spaltenalias und Tabellenalias.
Spaltenaliases helfen kurz gesagt bei der Organisation der ausgegebenen Daten. Im
vorhergehenden Beispiel wurde der Gesamtumsatz immer als SUM(sales) ausgewiesen. Dieser
Begriff ist zwar verständlich, aber es lassen sich Situationen vorstellen, in denen die
Spaltenkopfzeile kompliziert sein kann (insbesondere bei mehreren arithmetischen Operationen).
Die Verwendung eines Spaltenalias würde dann für eine bessere Lesbarkeit sorgen.
Die zweite Aliastyp ist der Tabellenalias. Dazu wird ein Alias direkt nach dem Tabellennamen in
der FROM-Klausel angegeben. Dies ist nützlich, wenn Daten aus zwei getrennten Tabellen
abgerufen werden sollen (also ein Verbund, ein Join, gebildet wird). Der Vorteil der Verwendung
eines Tabellenalias im Zusammenhang mit Joins ist offensichtlich.
Bevor wir uns jedoch näher mit Join-Verknüpfungen beschäftigen, sehen wir uns die Syntax für
Spalten- und Tabellenaliasse an:
SELECT "Tabellen_Alias"."Spalten_Name1" "Spalten_Alias"
FROM "Tabellen_Name" "Tabellen_Alias"
Beide Aliastypen werden direkt nach dem Element platziert, auf das sie sich beziehen, getrennt
durch ein Leerzeichen. Wir verwenden wieder die Tabelle Store_Information,
Tabelle Store_Information
store_name
Sales
Los Angeles
1500€
San Diego
250€
Los Angeles
300€
Boston
700€
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
08.Jan.1999
Das Beispiel ist das gleiche wie im Abschnitt GROUP BY, außer dass sowohl der Spaltenalias als
auch der Tabellenalias eingegeben wurde:
SELECT A1.store_name Store, SUM(A1.Sales) "Total Sales"
FROM Store_Information A1
GROUP BY A1.store_name
Ausgabe:
Store
Los Angeles
San Diego
Boston
Total Sales
1800€
250€
700€
Beachten Sie den Unterschied im Ergebnis: die Spaltentitel sind anders. Dies ist auf die
Verwendung des Spaltenalias zurückzuführen. Statt des etwas kryptischen Begriffs "Sum(Umsatz)",
hat die Spalte nun die viel verständlichere Kopfzeile "Total Sales" (Gesamtumsatz). Der Vorteil
eines Tabellenalias erschließt sich in diesem Beispiel nicht. Im nächsten Abschnitt zeigt er sich
jedoch ganz deutlich.
14.
JOIN
Sehen wir uns nun den Begriff des Verbunds, des Joins, näher an. Eine korrekte Join-Verknüpfung
in SQL setzt viele der bisher vorgestellten Elemente voraus. Nehmen wir an, es liegen die
folgenden zwei Tabellen vor,
Tabelle Store_Information
store_name
Los Angeles
San Diego
Los Angeles
Boston
Sales
1500€
250€
300€
700€
Tabelle Geography
region_name
East
East
West
West
store_name
Boston
New York
Los Angeles
San Diego
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
08.Jan.1999
und wir möchten den Umsatz pro Region ermitteln. Die Tabelle Geography enthält Informationen
zu Regionen und Warenhäusern und die Tabelle Store_Information Umsatzdaten für die einzelnen
Warenhäuser. Um nun die Umsatzdaten für die jeweiligen Regionen anzeigen zu lassen, müssen wir
die Daten der beiden Tabellen kombinieren. Wenn wir uns die beiden Tabellen genauer ansehen,
stellen wir fest, dass sie über das gemeinsame Feld "Warenhaus_Name" verknüpft sind. Hier
zunächst die SQL-Anweisung, die Verwendung der einzelnen Segmente wird dann anschließend
erläutert:
SELECT A1.region_name REGION, SUM(A2.Sales) SALES
FROM Geography A1, Store_Information A2
WHERE A1.store_name = A2.store_name
GROUP BY A1.region_name
Ausgabe:
REGION
East
West
SALES
700€
2050€
Die ersten beiden Zeilen weisen SQL an, zwei Felder auszuwählen. Das erste ist das Feld
"Region_Name" aus der Tabelle Geography (mit dem Alias REGION) und das zweite die Summe des
Felds "Umsatz" aus der Tabelle Store_Information (mit dem Alias UMSATZ). Beachten Sie die
Verwendung der Tabellenaliasse: Geography hat den Alias A1 und Store_Information den Alias A2.
Ohne die Aliasnamen sähe die erste Zeile wie folgt aus:
SELECT Geography.region_name REGION, SUM(Store_Information.Sales) SALES
und wäre somit deutlich unübersichtlicher. Im Wesentlichen machen Tabellenaliases die gesamte
SQL-Anweisung verständlicher, insbesondere wenn mehrere Tabellen mit einbezogen sind.
Sehen wir uns nun die dritte Zeile mit der WHERE-Anweisung genauer an. Hier wird die
Verbundbedingung festgelegt. Im vorliegenden Fall möchten wir sicherstellen, dass der Inhalt im
Feld "Warenhaus_Name" in der Tabelle demjenigen in der Tabelle Store_Information entspricht.
Dies erreichen wir, indem wir die Inhalte gleichsetzen. Diese WHERE-Anweisung ist entscheidend
für die richtige Ausgabe. Ohne korrekte WHERE-Anweisung ergibt sich ein kartesischer Verbund.
Damit würde die Abfrage alle möglichen Kombinationen der zwei Tabellen (oder wie groß auch
immer die Anzahl der Tabellen in der FROM-Anweisung ist) ausgeben. Im vorliegenden Fall wäre
das Ergebnis eines kartesischen Verbunds eine Gesamtzahl von 4 x 4 = 16 Zeilen.
15.
OUTER JOIN
Im vorhergehenden Abschnitt haben wir uns mit dem linken oder inneren Verbund beschäftigt, bei
dem Zeilen ausgewählt werden, die den verknüpften Tabellen gemeinsam sind. Nun könnten wir
aber auch an Elementen in einer Tabelle interessiert sein, die sich nicht unbedingt in der zweiten
Tabelle befinden. In diesem Fall müssen wir den Befehl OUTER JOIN verwenden.
Die Syntax für die Verknüpfung als äußerer Verbund in SQL ist datenbankabhängig. In Oracle zum
Beispiel platzieren wir ein "(+)" in der WHERE-Klausel auf der anderen Seite der Tabelle, für die
alle Zeilen mit aufgenommen werden sollen.
Nehmen wir an, es liegen die folgenden zwei Tabellen vor,
Tabelle Store_Information
store_name
Sales
Los Angeles
1500€
San Diego
250€
Los Angeles
300€
Boston
700€
Tabelle Geography
region_name
East
East
West
West
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
08.Jan.1999
store_name
Boston
New York
Los Angeles
San Diego
und wir möchten den Umsatz für alle Warenhäuser ermitteln. Bei einem regulären Verbund wäre
dies nicht möglich, denn es würde das Warenhaus "New York" fehlen, das in der Tabelle
Store_Information nicht enthalten ist. Wir müssen daher die zwei Tabellen zu einem äußeren
Verbund kombinieren.
SELECT A1.store_name, SUM(A2.Sales) SALES
FROM Geography A1, Store_Information A2
WHERE A1.store_name = A2.store_name (+)
GROUP BY A1.store_name
Beachten Sie, dass wir im vorliegenden Fall die Oracle-Syntax verwenden.
Ausgabe:
store_name
SALES
Boston
700€
New York
Los Angeles
1800€
San Diego
250€
Hinweis: NULL wird ausgegeben, wenn es keine Entsprechung in der zweiten Tabelle gibt. Im
vorliegenden Fall ist "New York" nicht in der Tabelle Store_Information enthalten, weshalb die
entsprechende Spalte "UMSATZ" den Inhalt NULL hat.
16.
Unterabfragen in SQL
Es besteht die Möglichkeit, eine SQL-Anweisung in eine andere einzubetten. Geschieht dies in
WHERE- oder HAVING-Anweisungen, ergibt sich eine Unteranfrage. Die Syntax sieht
folgendermaßen aus:
SELECT "Spalten_Name1"
FROM "Tabellen_Name1"
WHERE "Spalten_Name2"
[Vergleichsoperator]
(SELECT "Spalten_Name3"
FROM "Tabellen_Name2"
WHERE [Bedingung])
[Vergleichsoperator] kann ein Gleichungszeichen wie =, >, <, >=, <= sein. Auch ein Textoperator
wie "LIKE" ist möglich.
Wir verwenden das gleiche Beispiel wie für die SQL-Joins,
Tabelle Store_Information
store_name
Los Angeles
San Diego
Los Angeles
Boston
Sales
1500€
250€
300€
700€
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
08.Jan.1999
Tabelle Geography
region_name
store_name
East
Boston
East
New York
West
Los Angeles
West
San Diego
und möchten nun mit Hilfe einer Unterabfrage die Umsätze aller Warenhäuser in der Region West
ermitteln. Dazu verwenden wir folgende SQL-Anweisung:
SELECT SUM(Sales) FROM Store_Information
WHERE Store_name IN
(SELECT store_name FROM Geography
WHERE region_name = 'West')
Ausgabe:
SUM(Sales)
2050
In diesem Beispiel werden die beiden Tabellen nicht direkt verknüpft, um dann nur die Umsätze für
die Warenhäuser in der westlichen Region zu addieren, sondern wir ermitteln erst mit der
Unterabfrage, welche Warenhäuser zur Region West gehören und addieren anschließend die
entsprechenden Umsätze.
17.
UNIONS
Der SQL-Befehl UNION vereinigt die Ergebnisse zweier Abfragen. Damit ähnelt UNION in gewisser
Hinsicht dem Begriff des JOIN, da beide für aufeinander bezogene Daten in unterschiedlichen
Tabellen verwendet werden. Bei UNION gilt jedoch die Einschränkung, dass alle entsprechenden
Spalten vom gleichen Datentyp sein müssen. Auch werden mit UNION nur unterschiedliche Werte
ausgewählt, also mehrfach vorkommende Ergebnistupel entfernt (ähnlich wie bei SELECT
DISTINCT).
Die Syntax sieht folgendermaßen aus:
[SQL-Anweisung 1]
UNION
[SQL-Anweisung 2]
Nehmen wir an, es liegen die folgenden zwei Tabellen vor,
Tabelle Store_Information
store_name
Sales
Los Angeles
1500€
San Diego
250€
Los Angeles
300€
Boston
700€
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
08.Jan.1999
Tabelle Internet_Sales
Date
Sales
07.Jan.1999
250€
10.Jan.1999
535€
11.Jan.1999
320€
12.Jan.1999
750€
und wir möchten alle Tage herausfinden, an denen ein Verkaufsvorgang stattgefunden hat. Dazu
verwenden wir folgende SQL-Anweisung:
SELECT Date FROM Store_Information
UNION
SELECT Date FROM Internet_Sales
Ergebnis:
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
10.Jan.1999
11.Jan.1999
12.Jan.1999
Beachten Sie bitte, dass wir mit der Eingabe "SELECT DISTINCT Date" für eine oder beide der SQLAnweisungen den gleichen Ergebnissatz erhalten.
18.
UNION ALL
Der SQL-Befehl UNION ALL vereinigt ebenfalls die Ergebnismengen zweier Abfragen. Der
Unterschied zwischen UNION ALL und UNION besteht darin, dass mit UNION nur unterschiedliche
Werte ausgewählt werden, während bei UNION ALL alle Werte, also auch mehrfach vorkommende
Ergebnistupel erhalten bleiben.
Die Syntax für UNION ALL sieht folgendermaßen aus:
[SQL-Anweisung 1]
UNION ALL
[SQL-Anweisung 2]
Wir verwenden das gleiche Beispiel wie im vorherigen Abschnitt, um den Unterschied zu
verdeutlichen. Nehmen wir an, es liegen die folgenden zwei Tabellen vor,
Tabelle Store_Information
store_name
Sales
Date
Los Angeles
San Diego
Los Angeles
Boston
1500€
250€
300€
700€
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
08.Jan.1999
Tabelle Internet_Sales
Date
Sales
07.Jan.1999
250€
10.Jan.1999
535€
11.Jan.1999
320€
12.Jan.1999
750€
und wir möchten alle Tage herausfinden, an denen ein Verkaufsvorgang stattgefunden hat und
ebenso alle Tage, an denen etwas über das Internet verkauft wurde. Dazu verwenden wir folgende
SQL-Anweisung:
SELECT Date FROM Store_Information
UNION ALL
SELECT Date FROM Internet_Sales
Ergebnis:
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
08.Jan.1999
07.Jan.1999
10.Jan.1999
11.Jan.1999
12.Jan.1999
19.
SQL INTERSECT
Ähnlich wie der Befehl UNION bezieht sich auch INTERSECT auf zwei SQL-Anweisungen. Der
Unterschied besteht darin, dass UNION im Wesentlichen als ODER-Operator wirkt (Auswahl von
Werten, die entweder in der ersten oder in der zweiten Anweisung vorkommen), der Befehl
INTERSECT hingegen als UND-Operator (nur Auswahl von Werten, die in beiden Anweisungen
vorkommen).
Die Syntax sieht folgendermaßen aus:
[SQL-Anweisung 1]
INTERSECT
[SQL-Anweisung 2]
Nehmen wir an, es liegen die folgenden zwei Tabellen vor,
Tabelle Store_Information
store_name
Sales
Los Angeles
1500€
San Diego
250€
Los Angeles
300€
Boston
700€
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
08.Jan.1999
Tabelle Internet_Sales
Date
Sales
07.Jan.1999
250€
10.Jan.1999
535€
11.Jan.1999
320€
12.Jan.1999
750€
und wir möchten alle Tage herausfinden, an denen sowohl Verkäufe im Warenhaus als auch über
Internet stattgefunden haben.
Dazu verwenden wir folgende SQL-Anweisung:
SELECT Date FROM Store_Information
INTERSECT
SELECT Date FROM Internet_Sales
Ergebnis:
Date
07.Jan.1999
Beachten Sie bitte, dass der Befehl INTERSECT keine Mehrfachergebnisse ausgibt.
20.
SQL MINUS
Der Befehl MINUS wirkt auf zwei SQL-Anweisungen. Er zieht für die endgültige Antwort von allen
Ergebnissen der ersten SQL-Anweisung diejenigen ab, die auch in der zweiten SQL-Anweisung
enthalten sind. Enthält die zweite SQL-Anweisung Ergebnisse, die in der ersten nicht vorhanden
sind, so werden diese ignoriert.
Die Syntax sieht folgendermaßen aus:
[SQL-Anweisung 1]
MINUS
[SQL-Anweisung 2]
Wir verwenden wieder das gleiche Beispiel,
Tabelle Store_Information
store_name
Los Angeles
San Diego
Los Angeles
Boston
Sales
1500€
250€
300€
700€
Tabelle Internet_Sales
Date
Sales
07.Jan.1999
250€
10.Jan.1999
535€
11.Jan.1999
320€
12.Jan.1999
750€
Date
05.Jan.1999
07.Jan.1999
08.Jan.1999
08.Jan.1999
und möchten diesmal alle Tage ermitteln, an denen Verkäufe im Warenhaus, jedoch keine
Internet-Verkäufe stattgefunden haben. Dazu verwenden wir folgende SQL-Anweisung:
SELECT Date FROM Store_Information
MINUS
SELECT Date FROM Internet_Sales
Ergebnis:
Date
05.Jan.1999
08.Jan.1999
"05.Jan.1999", "07.Jan.1999", und "08.Jan.1999" sind die unterschiedlichen Werte, die der Befehl
"SELECT Date FROM Store_Information" ausgibt. "07.Jan.1999" wird auch von der zweiten SQLAnweisung "SELECT Date FROM Internet_Sales," ausgegeben und somit aus dem endgültigen
Ergebnissatz ausgeschlossen.
Beachten Sie bitte, dass der Befehl MINUS keine Mehrfachergebnisse ausgibt.
21.
SQL Kaskadieren
Manchmal ist es erforderlich, die Ergebnisse mehrerer verschiedener Felder zu kombinieren
(kaskadieren). In jeder Datenbank gibt es dazu eine Methode:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
Die Syntax für CONCAT() sieht folgendermaßen aus:
CONCAT(str1, str2, str3, ...): Die Zeichenketten str1, str2, str3 und alle weiteren Zeichenketten
werden zusammengefasst. Beachten Sie bitte, dass die Funktion CONCAT() in Oracle nur zwei
Argumente erlaubt, es lassen sich damit nur jeweils zwei Zeichenketten gleichzeitig
zusammenfügen. Zur Kaskadierung von mehr als zwei Zeichenketten gibt es jedoch in Oracle die
Funktion '||'.
Sehen wir uns einige Beispiele an. Dabei gehen wir von folgender Tabelle aus:
Tabelle Geography
region_name
East
East
West
West
store_name
Boston
New York
Los Angeles
San Diego
Beispiel 1 - MySQL/Oracle:
SELECT CONCAT(region_name,store_name) FROM Geography
WHERE store_name = 'Boston';
Ergebnis:
'EastBoston'
Beispiel 2 - Oracle:
SELECT region_name || ' ' || store_name FROM Geography
WHERE store_name = 'Boston';
Ergebnis:
'East Boston'
Beispiel 3 - SQL Server:
SELECT region_name + ' ' + store_name FROM Geography
WHERE store_name = 'Boston';
Ergebnis:
'East Boston'
22.
SQL SUBSTRING
Die Teilstring-Funktion in SQL dient dazu, nur einen Teil der gespeicherten Daten zu erfassen. Diese
Funktion wird in den verschiedenen Datenbänken unterschiedlich aufgerufen:
MySQL:
SUBSTR(), SUBSTRING()
Oracle:
SUBSTR()
SQL Server:
SUBSTRING()
Die häufigsten Anwendungsarten sind folgende (wir verwenden im vorliegenden Fall SUBSTR()):
SUBSTR(str, pos): Es werden alle Zeichen aus <str> ab der Position <pos> ausgewählt. Beachten
Sie, dass diese Option in SQL Server nicht unterstützt wird.
SUBSTR(str, pos, len): Beginnend mit dem Zeichen an Position <pos> in der Zeichenkette <str>
werden die folgenden Zeichen über die Länge <len> ausgewählt.
Dabei gehen wir von folgender Tabelle aus:
Tabelle Geography
region_name
East
East
West
West
store_name
Boston
New York
Los Angeles
San Diego
Beispiel 1:
SELECT SUBSTR(store_name, 3)
23.
SQL TRIM
Die TRIM-Funktion in SQL dient dazu, ein definiertes Präfix oder Suffix von einer Zeichenkette
abzuschneiden. Am häufigsten werden Leerzeichen entfernt. Diese Funktion hat in den
verschiedenen Datenbänken unterschiedliche Bezeichnungen:
MySQL: TRIM(), RTRIM(), LTRIM()
Oracle: RTRIM(), LTRIM()
SQL Server: RTRIM(), LTRIM()
Die Syntax für diese TRIM-Funktionen sieht folgendermaßen aus:
TRIM([[Lage] [remstr] FROM ] str): [Lage] kann entweder LEADING, TRAILING oder BOTH sein.
Diese Funktion entfernt das Muster [remstr] entweder am Beginn oder am Ende der Zeichenkette
oder beides. Ist kein [remstr] angegeben, werden die Leerzeichen entfernt.
LTRIM(str): Entfernt alle Leerzeichen am Beginn der Zeichenkette.
RTRIM(str): Entfernt alle Leerzeichen am Ende der Zeichenkette
Beispiel 1:
SELECT TRIM(' Sample ');
Ergebnis:
'Sample'
Beispiel 2:
SELECT LTRIM(' Sample ');
Ergebnis:
'Sample '
Beispiel 3:
SELECT RTRIM(' Sample ');
Ergebnis:
' Sample'
Die DDL-Kommandos von SQL
24.
CREATE TABLE "Tabellen_Name"
Create Table
(
"Spalte1" "Datentyp_für_Spalte1",
"Spalte2" "Datentyp_für_Spalte2",
);
Beispiel:
CREATE TABLE abteilung
(
abteilungsnr INTEGER NOT NULL,
bezeichnung VARCHAR(50),
plz CHAR(14),
INDEX indexname (name),
CONSTRAINT primaerschlüssel PRIMARY KEY (abteilungsnr)
);
25.
Create Index
CREATE INDEX indexname ON tabellenname (spaltenname);
26.
Drop Index
DROP INDEX idx_name;
27.
Drop Table
DROP TABLE "Tabellen_Name";
28.
Drop Domain
DROP DOMAIN domain_name;
29.
Truncate Table
TRUNCATE TABLE "Tabellen_Name"
30.
INSERT INTO "Tabellen_Name"
Insert Into
("Spalte1", "Spalte2", ... )
VALUES
("Wert1", "Wert2", ...);
31.
Alter Table
ALTER TABLE mein_kunde
ADD plz CHAR(5),
DROP spaltenname,
CHECK (zahlungsart IN ('R', 'E', 'K'));
32.
Update
UPDATE "Tabellen_Name"
SET "Spalte1" = [Wert]
WHERE {Bedingung}
33.
DELETE FROM "Tabellen_Name"
WHERE {Bedingung}
Delete From