Einführung in SQL

Einführung in SQL
AHS, LK Inf 13/1, Lue / SZR, Cs
Groß- und Kleinschreibung
SQL-Schlüsselwörter sind nicht groß- und kleinschreibgebunden. Ob Datenbanken- und Tabellennamen
der Groß- und Kleinschreibung unterliegen, hängt vom Betriebssystem ab. Wenn das DBMS (nicht euer
Front-End!) unter Windows läuft, ist die Groß- und Kleinschreibung zumindest bei MySQL egal, unter Linux
muss sie hingegen beachtet werden. Da ihr später in der Praxis vielleicht überhaupt nicht wisst, auf welchem
Betriebssystem das DBMS läuft (und wenn es heute auf Windows läuft, soll es vielleicht in einem halben
Jahr auf Linux portiert werden), gewöhnt euch bitte von Anfang an daran, die Groß- und Kleinschreibung
für Datenbanken- und Tabellennamen zu beachten.
Nur 1-mal erforderlich:
Datenbank erstellen
Immer bei Arbeitsbeginn erforderlich:
Datenbank auswählen
create database Datenbankname;
Das Ergebnis überprüft man mit dem Befehl:
show databases;
use Datenbankname;
Alle nachfolgenden Anweisungen (z.B. zum
Anlegen oder Abfragen von Tabellen) beziehen
sich auf die ausgewählte Datenbank.
Man kann die SQL-Befehle in die folgenden Teilbereiche aufteilen:
Der 1. Teil sind DDL-Befehle („Data Definition Language“), welche die Struktur von Datenbanken und
Tabellen verändern. DDL-Befehle sind immer eine Administrationsaufgabe. Ein „normaler“ Benutzer, z. B. Im
Reisebüro, braucht niemals einen DDL-Befehl an die Datenbank zu senden.
Der 2. Teil sind DML-Befehle („Data Manipulation Language“), welche die Struktur der Datenbanken und
Tabellen unverändert lassen. Es handelt sich um Befehle zum
1. Einfügen (INSERT),
2. Ändern (UPDATE),
3. Löschen (DELETE),
4. Anzeigen (SELECT)
von Daten. Diese 4 Aufgaben sind die Datenbank-Grundoperationen, die für „normale“ Benutzer möglich
sind.
Der SELECT-Befehl ist etwas Besonderes und bildet alleine den 3. Teil. Er lässt nicht nur die Struktur
der Datenbank unverändert, sondern auch die Daten. Ein SELECT-Befehl kann niemals irgend etwas an der
Datenbank verändern. Der SELECT-Befehl ist aber sehr mächtig, wenn es darum geht, die vorhandenen
Daten auszuwerten!