3.1¨Uberblick - Fachbereich Informatik und Informationswissenschaft

3 SQL – Structured Query Language
3.1
Überblick
I SQL (früherer Name: SEQUEL): Zunächst Abfragesprache des relationalen DBMS-Prototyps
System R“, Impl. ab Anf. 70er Jahre im IBM Forschungslabor in San Jose, CA.
”
I Sprachimplementierung unterstützte (mit derselben Sprache!) von Anfang an zwei Schnittstellen:
Interaktive Bildschirmschnittstelle: User Friendly Interface (UFI)“
”
Anwendungsprogramm-Schnittstelle: Embedded SQL“
”
I SQL wurde ab Anfang der 80er Jahre in verschiedenen DB-Implementierungen verfügbar:
IBM (DB2,. . .), DEC (RDB), Oracle, Ingres, Informix, MS Access, MS SQL-Server, . . .
I Anfang/Mitte der 80er Jahre Standardisierungsaktivitäten am ANSI für eine relationale DBSprache auf Basis von SQL
I 1987 wird SQL ISO-Standard (ISO 9075) und anschließend auch als deutsche Norm DIN-ISO
9075 übernommen.
I 1989 Erweiterung von ISO 9075 (DIN-ISO 9075 folgte 1990), u.a. um Regeln für die Unterstützung referentieller Integrität (referential integrity)
I 1992 Verabschiedung von SQL2“ als ISO 9075-1992, und 1993 als DIN 66315
”
I Ende 1999 Verabschiedung von SQL-3“
”
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-1
I Unterschiede zwischen SQL und den Konzepten aus Kapitel 2:
SQL-Relationen sind i.a. nicht duplikatfrei (Multimengen)
Duplikatfreiheit kann in Basisrelationen durch Integritätsbedingungen erzwungen werden.
Bei Anfrage-Resultaten müssen i.d.R. – wo gewünscht – explizit (per Operator) Duplikate
entfernt werden.
SQL-Anfragen:
. bilden die Relationenalgebra weitgehend ab.
. Grenzen bei der Orthogonalität
. enthalten zusätzlich Aggregationsfunktionen, Gruppierung, Sortierung, spezielle Operationen
für einige Datentypen
SQL bietet zusätzlich:
. DML: Manipulation (Updates) von Relationen (INSERT, UPDATE, DELETE)
. DDL: Definition von Tabellen, Indizes, etc.
. Verwaltung von Benutzern, Autorisierung
I In den meisten kommerziellen DBMSen gibt es (z.T. große) Abweichungen vom SQL-Standard
(der SQL-92-Standard enthält deswegen 3 Levels“)
”
I Nächster/Aktueller Standard: SQL-3“, u.a. zusätzliche Funktionalität für
”
Objekte
Multimedia-Daten (→ Erweiterung)
Zeitdaten
rekursive Anfragen
. . . verabschiedet Ende 1999. Hier noch weitgehend SQL-2
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3-2
3.2
Anfragen
I Basisbaustein: Select-From-Where-Block (SFW-Block)
Syntaktische Grundstruktur (vereinfacht):
»
ff–
[ALL]
SELECT
Attributliste FROM R1, . . . , Rn [ WHERE Prädikat ]
DISTINCT
»
»
ff– »
»
ff–
––
ASC
ASC
ORDER BY Attr1∗)
, Attr2∗)
, ...
DESC
DESC
∗) Anstelle des Attributnamens kann auch die Attributnummer (= Attributposition) angegeben werden.
Bedeutung SFW:
πAttributliste (σPrädikat (R
× · · · × Rn )
| 1 {z
}
Produkt!
Dabei ist
. ALL/DISTINCT. . . Kennzeichnung für mit/ohne Duplikate
[Im folgenden der Einfachheit halber meist ohne DISTINCT“!]
”
. Attributliste
. . . von der Form Ri .Aij , . . .“
”
oder Ri .∗“ oder ∗“ (= alle Attribute)
”
”
. Prädikat
. . . Attribute (Ri .Aij ), Konstanten,
=, 6=, <, . . ., AND, OR, NOT, u.v.m.
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3-3
Anmerkungen/Hinweise:
. SELECT – Klausel ist Projektion (nicht Selektion)
. (gedankliche) Reihenfolge der Anwendung FROM→WHERE→SELECT
I Im folgenden schrittweise Erläuterung anhand von Beispielen
3.2.1
S1.
Ein-Tabellen-Operationen (Selektion/Projektion)
Gib die Teilnehmer-Relation komplett aus.“
”
SELECT [ DISTINCT ] *
FROM Teilnehmer
Hinweis:
Die WHERE-Klausel entfällt in diesem Fall, da keine einschränkende Selektionsbedingung zu spezifizieren ist.
S2.
Gib die Teilnehmer-Relation komplett aus, aber in der Attribut-Reihenfolge Name, TnNr, Ort.“
”
SELECT Name, TnNr, Ort
FROM Teilnehmer
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3-4
S3.
Gib alle Kursteilnehmer aus, die aus ‘Ulm’ kommen.“
”
mit expliziter Attributangabe
mittels Kurzform
SELECT TNNr, Name, Ort
FROM Teilnehmer
WHERE Ort = ‘Ulm’
SELECT ∗
FROM Teilnehmer
WHERE Ort = ‘Ulm’
I SQL enthält auch zusätzliche Operatoren für bestimmte Datentypen:
Verwendung von arithmetischen Funktionen in der SELECT-Klausel
IN-Prädikat für Vergleiche mit einer Menge von Konstanten
LIKE-Vergleichsoperator für CHAR-Attribute
ORDER BY zur Sortierung (auf- oder absteigend, auch mehrere Attribute)
DATE-Datentyp für Datum und Zeit
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3-5
3.2.2
Mehr-Tabellen-Operationen, Verbunde (Joins)
I Syntaktische Grundstruktur (vereinfacht):
SELECT Attributliste
FROM Rel 1, Rel 2,. . . Rel n
WHERE Rel i .Attributname = Rel j .Attributname AND
Rel k .Attributname = Rel l .Attributname AND. . . AND
Rel y .Attributname = Rel z .Attributname
mit i , j, k, l, . . . , z ∈ {1, 2, . . . n}
Anmerkungen:
. In dieser Formulierung werden Joins als Produkte gefolgt von Selektionen ausgedrückt!
. Es sind auch andere Vergleichsoperatoren zugelassen.
. SQL 2 sieht explizite Join-Operationen vor (s. später)
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3-6
S4. Gib aus, welche Kursangebote (Ausgabe: KursNr, AngNr) von welchen Kursleitern (Ausgabe:
”
Name) durchgeführt werden.“
SELECT f.KursNr, f.AngNr, lt.Name
FROM Fuehrt durch f, Kursleiter lt
WHERE f.PersNr = lt.PersNr
KursNr
G08
G08
G10
G10
P13
P13
I09
I09
I09
AngNr
1
2
1
2
1
2
1
2
3
Name
Huber,L.
Huber,L.
Müller,K.
Schulze,H.
Meier,I.
Meier,I.
Schulze,H.
Schulze,H.
Schulze,H.
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3-7
S5. Wie S4, aber zusätzlich sollen noch der Kurstitel, das Kursdatum und der Kursort ausgeben
”
werden.“
SELECT f.KursNr, f.AngNr, lt.Name, k.Titel, a.Datum, a.Ort
FROM Fuehrt durch f, Kursleiter lt, Kurs k, Angebot a
WHERE f.PersNr = lt.PersNr AND
f.KursNr = a.KursNr AND
f.AngNr = a.AngNr AND
f.KursNr = k.KursNr
KursNr
G08
G08
G10
G10
P13
P13
I09
I09
I09
AngNr
1
2
1
2
1
2
1
2
3
Name
Huber,L.
Huber,L.
Müller,K.
Schulze,H.
Meier,I.
Meier,I.
Schulze,H.
Schulze,H.
Schulze,H.
Titel
Grundlagen I
Grundlagen I
Grundlagen II
Grundlagen II
C-Programmierung
C-Programmierung
Datenbanken
Datenbanken
Datenbanken
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Datum
13 − 01−1996
24 − 02−1996
01 − 02−1996
15 − 02−1996
28 − 05−1996
01 − 07−1996
27 − 03−1996
23 − 04−1996
29 − 05−1996
Ort
München
Bremen
München
Hamburg
Ulm
Essen
Stuttgart
Hamburg
München
3-8
S6. Gib aus, welche Teilnehmer (Ausgabe: TnNr, Name) an Kurs ‘G08’ oder ‘G10’ (Ausgabe:
”
KursNr, AngNr) teilnehmen.“
SQL-Formulierung:
I In SQL-92 sind die Möglichkeiten zur Formulierung von Joins wesentlich verbessert worden, da
diese direkt in der FROM-Klausel ausgedrückt werden können (und somit die WHERE-Klausel
vereinfachen). Möglichkeiten:
NATURAL JOIN
UNION JOIN
CROSS JOIN
Condition Join
Column Name Join
OUTER JOIN
I Dies ist zur Zeit noch nicht in allen RDBMSen realisiert worden.
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3-9
3.2.3
Subqueries / Existenzbedingungen
I Form 1: SELECT Attributliste
FROM Rel 1, Rel 2,. . . , Rel n
WHERE [ NOT ] EXISTS
(SELECT-FROM-WHERE-Ausdruck)
I Form 2: SELECT Attributliste
FROM Rel 1, Rel 2,. . . , Rel n

WHERE
R i .Attr name
(R i .Attr name, R j .Attr name, . . . )
8 < 9
> <= >
> »
>
ff >
ff–
< >
=
ANY
=
<> >
>
>
>
>
: >= >
;
>
ALL
(SELECT-FROM-WHERE-Ausdruck)
I Form 3: SELECT Attributliste
FROM Rel 1, Rel 2,. . . , Rel n

R i .Attr name
WHERE (R .Attr name, R .Attr name, . . . )
i
j
ff
[ NOT ] IN
(SELECT-FROM-WHERE-Ausdruck)
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3-10
I Anmerkungen:
Anfrageform 1: Der Subquery-Ausdruck (EXISTS) liefert nur TRUE (Treffer gefunden) oder
FALSE (keine Treffer).
Anfrageform 2: Ohne ANY-/ALL-Zusatz muss der Subquery-Ausdruck so formuliert sein, dass
genau ein Attributwert oder Tupel (keine Menge!) zurückgeliefert wird. Dieser wird als Vergleichswert ( Quasi-Konstante“) im äußeren (Sub-)Query-Ausdruck verwendet.1
”
= ANY ist äquivalent zu IN, NOT IN ist äquivalent zu <> ALL.
Subquery-Ausdrücke können geschachtelt sein, d.h. sie können wiederum Subquery-Ausdrücke
enthalten.
In Subquery-Ausdrücken kann auf Relationen von äußeren (Sub-)Query-Ausdrücken Bezug ge-
nommen werden: =⇒ korrelierte Subqueries (correlated subqueries)
Subqueries liefern (Ausnahme: Form 1) per Default ebenfalls Multimengen als Resultat zurück.
Ggf. muss dies mittels SELECT DISTINCT verhindert werden.
Je nach Anfragebearbeitungs-Strategie bzw. Güte der Anfrage-Optimierung des verwendeten
DBMS können sich bei semantisch äquivalenten Anfrageformulierungen im konkreten Fall stark
unterschiedliche Antwortzeiten ergeben.2
1 Die Klammer in (R .Attr name, R .Attr name, . . .) fungiert als Tupel-Konstruktor. Dieser wurde erst mit SQL-2 eingeführt.
i
j
Er wurde aber von einigen DBMSen (z.B. ORACLE) bereits schon vorher unterstützt.
2 Eine ausführliche Behandlung dieses Aspektes findet sich – neben anderen Dingen – z.B. in: (Rautenstrauch und Moazzami
1990)
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3-11
S7.
Gib alle Kursangebote aus (Ausgabe: KursNr, AngNr), für die Teilnehmer aus ‘Ulm’ gebucht
”
haben.“
Möglichkeit 1: Join (wie gehabt)
I In Algebra-Notation:
π Nimmt-teil.KursNr, Nimmt-teil.AngNr (Nimmt-teil 1 σ Ort=‘Ulm’Teilnehmer)
I In SQL-Notation:
SELECT DISTINCT nt.KursNr, nt.AngNr
FROM Nimmt teil nt, Teilnehmer t
WHERE nt.TnNr = t.TnNr AND t.Ort = ‘Ulm’
KursNr
I09
P13
AngNr
1
1
Möglichkeit 2: (korrelierte) Subquery mit EXISTS
SELECT DISTINCT nt.KursNr, nt.AngNr
FROM Nimmt teil nt
WHERE EXISTS
(SELECT *
FROM Teilnehmer t
WHERE t.Ort = ‘Ulm’ AND t.TnNr = nt.TnNr)
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3-12
Möglichkeit 3: Subquery mit ANY
SELECT DISTINCT nt.Kursnr, nt.AngNr
FROM Nimmt teil nt
WHERE nt.TnNr = ANY
(SELECT TnNr
FROM Teilnehmer
WHERE Ort = ‘Ulm’)
Möglichkeit 4: Subquery mit IN
SELECT DISTINCT nt.KursNr, nt.AngNr
FROM Nimmt teil nt
WHERE nt.TnNr IN
(SELECT TnNr
FROM Teilnehmer
WHERE Ort = ‘Ulm’)
Anmerkungen:
I Bei der EXISTS-Variante handelt es sich um eine korrelierte Subquery, bei der ANY- und
IN-Variante um nicht-korrelierte Subqueries.
I Wir werden später eine alternative Formulierung zu der EXISTS-Formulierung mittels COUNT
kennenlernen.
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3-13
Resultat
Resultat
Startbedingung
Haupt-Query
HauptQuery
HauptQuery
Output
Subquery
SubQuery
1 mal
n mal
Input für
Subquery
Startbedingung
Subquery
nicht-korreliert
Output
Subquery
n mal
SubQuery
korreliert
Abbildung 3-1: Nicht-korrelierte und korrelierte Subqueries (schematische Darstellung)
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3-14
S8.
S9.
Gib alle Kursangebote (Ausgabe: Angebot.*) aus, für die keine Anmeldungen vorliegen.“
”
Gib die Personalnummer des Kursleiters mit dem höchsten Gehalt aus.“
”
SELECT k1.PersNr
FROM Kursleiter k1
WHERE NOT EXISTS
(SELECT *
FROM Kursleiter k2
WHERE k2.Gehalt > k1.Gehalt)
Alternative Formulierung ALL-Quantor:
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3-15
S10. Gib alle Kurse aus (Ausgabe: Angebot-Info), die Teilnehmer(in) ‘Schmidt, M.’ gebucht hat.“
”
Annahme hier: Die Teilnehmer-Namen seien eindeutig
SELECT *
FROM Angebot
WHERE (AngNr, KursNr) IN
(SELECT AngNr, KursNr
FROM Nimmt teil
WHERE TnNr =
(SELECT TnNr
FROM Teilnehmer
WHERE Name = ‘Schmidt, M.’))
S11. Wie S10, aber es interessieren alle Kurse, die ‘Schmidt, M.’ oder ‘Abele, I.’ gebucht haben.“
SELECT *
FROM
Angebot
WHERE (AngNr,KursNr) IN
( SELECT AngNr, KursNr
FROM
Nimmt_teil
WHERE TnNr = ....
( SELECT TnNr
???
FROM Teilnehmer
WHERE Name = 'Schmidt, M.' OR
Menge!
Name = 'Abele, I.' ) )
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3-16
3.2.4
Aggregat- und Gruppierungs-Funktionen
I SQL bietet standardmäßig die folgenden eingebauten“ Mengen-Funktionen (set functions;
”
built-in functions) an:
Funktion
COUNT(∗)
COUNT([DISTINCT] Attributname )
MAX(Attributname)
MIN(Attributname)
AVG([DISTINCT] Attributname)
SUM([DISTINCT] Attributname )
POSITION (string IN source string)
SUBSTRING (src str FROM pos [FOR len])
UPPER(src str )
LOWER(src str )
8
9
<BOTH
=
TRIM LEADING
char FROM src str )
:
;
TRAILING
TRANSLATE, CONVERT
CURRENT DATE
CURRENT TIME[(precision)]
CURRENT TIMESTAMP[(precision)]
Bedeutung
Anzahl der Tupel
Anzahl der Attributwerte
Maximum der Attributwerte
Minimum der Attributwerte
Durchschnitt der Attributwerte
Summe der Attributwerte
Suche Pos. von String in String
Extraktion eines Substrings
Umwandl. in Großbuchstaben
Umwandl. in Kleinbuchstaben
Entf.
von
führenden
und/oder
anhängenden Zeichen
(∗)
(∗)
(∗)
(∗)
(∗)
Beispiel: TRIM BOTH ’ ’ FROM ’ qaa ’ → ’qaa’
Zur Unterstützung verschied. Zeichensätze
Liefert das aktuelle Datum3
Liefert die aktuelle Zeit mit precision
Nachkommastellen3
Liefert aktuelle TIMESTAMP mit precision Nachkommastellen3
(∗)
(∗)
(∗)
(∗)
(∗) Erst in SQL 2 eingeführt, allerdings z.T. bereits in einigen DBMS unterstützt
3 Als Datentyp DATE bzw. TIMESTAMP
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3-17
S12.
Gib die Anzahl aller Kursteilnehmer aus.“
”
SELECT COUNT(*)
FROM Teilnehmer
S13.
Gib die Anzahl aller Kursteilnehmer aus ‘Ulm’ aus.“
”
SELECT COUNT(*)
FROM Teilnehmer
WHERE Ort = ‘Ulm’
S14.
Gib das durchschnittliche Gehalt aller Kursleiter aus.“
”
SELECT AVG(Gehalt)
FROM Kursleiter
Wichtiger Hinweis:
Wenn eine SELECT-Anweisung eine Aggregatfunktion enthält, so wird nur max. ein
Resultat-Tupel erzeugt.
Ausnahme: Bei Verwendung der GROUP BY-Klausel (kommt später).
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S15. Gib das höchste, das niedrigste und das durchschnittliche Kursleiter-Gehalt sowie die Summe
”
aller Gehälter aus.“
SELECT MAX(Gehalt), MIN(Gehalt),
AVG(Gehalt), SUM(Gehalt)4
FROM Kursleiter
S16. Anfrage S9: Gib die Personalnummer des Kursleiters mit dem höchsten Gehalt aus.“
”
Mittels Aggregat-Funktion formuliert:
SELECT PersNr
FROM Kursleiter
WHERE Gehalt >=
(SELECT MAX(Gehalt)
FROM Kursleiter)
4 Die Angabe mehrerer Aggregat-Funktionen in einem SELECT-Ausdruck wird möglicherweise nicht von allen DBMS unterstützt. Bei
ORACLE ist dies zulässig.
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3-19
S17.
Gib die Anzahl der verschiedenen Orte aus, aus denen die Kursteilnehmer kommen.“
”
S18. Gib alle Kursangebote aus (Ausgabe: KursNr, AngNr), für die Teilnehmer aus ‘Ulm’ gebucht
”
haben.“ (vgl. Anfrage S7):
Mittels COUNT formuliert:
SELECT nt.KursNr, nt.AngNr
FROM Nimmt teil nt
WHERE 0 < (SELECT COUNT(*)
FROM Teilnehmer t
WHERE t.Ort = ‘Ulm’ AND t.TnNr = nt.TnNr)
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3-20
S19. Gib auf Basis der Teilnehmer-Relation eine ortsbezogene Teilnehmerstatistik aus (Ausgabe:
”
Ortsname, Teilnehmerzahl).“
SELECT Ort, COUNT . . . ?
FROM Teilnehmer
Lösung: Gruppierung
SELECT Ort, COUNT(Ort)
FROM Teilnehmer
GROUP BY Ort
Ort
Augsburg
Bochum
Bremen
Essen
Hamburg
Heidelberg
Senden
Stuttgart
Ulm
COUNT(Ort)
1
1
1
1
1
1
1
2
2
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3-21
I Syntaktische Struktur:
SELECT
FROM
[ WHERE
[ GROUP BY
[HAVING
[ ORDER BY
[ALL|DISTINCT] Attributliste
Relationenliste
Nebenbedingung]
Gruppierungsattribut(e)
Gruppierungsbedingung]]
Attributliste]
Erläuterung und ergänzende Kommentare:
GROUP BY bewirkt (interne) Teilmengenbildung (Gruppierung) der Ergebnis-Relation entsprechend dem/den Gruppierungsattribut(en) (→ Menge von Mengen).
Aggregationsfunktionen werden jeweils auf Teilmengen (falls vorhanden) angewandt.
Eventuelle Joins werden vor Anwendung der Gruppierungsfunktion ausgeführt
(gedankliche (!) Ausführungs-“reihenfolge jetzt also:
”
FROM→WHERE→GROUP BY→HAVING→ORDER BY→SELECT)
In der SELECT-Klausel können – bei Angabe von GROUP BY – neben Aggregat-Funktionen
auch Gruppierungsattribute stehen.
Gruppierungsnebenbedingungen werden mittels HAVING-Klausel ausgedrückt (HAVING kann
nur in Verbindung mit GROUP BY auftreten).
Beziehung WHERE↔HAVING:
. WHERE eliminiert einzelne Zeilen
. HAVING eliminiert einzelne Gruppen
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3-22
Wirkungsweise von GROUP BY
. . . unter Verwendung von nicht normalisierten“ oder geschachtelten“ Relationen kann man die
”
”
Wirkung von GROUP BY einfach wie folgt erläutern:
Nach der Auswertung der FROM- und WHERE-Klauseln wird das bisherige Zwischenergebnis nach
den in der GROUP BY-Klausel angegebenen Attributen in geschachtelte Tupel“ gruppiert.
”
Zwischenergebnis2
Zwischenergebnis1
A B
{CD-Gruppe}
A B
C
D
C
D
a
b
c1
c2
a
b
c1
c2
a
b
c3
c4
→ GROUP BY A,B →
c3
c4
x
y
c3
c4
x
y
c3
c4
x
y
c5
c6
c5
c6
x
y
c7
c8
c7
c8
q
w c9 c10
q
w c9
c10
. . . aus den 6 Tupeln des ersten Zwischenergebnisses sind 3 Tupel des zweiten geworden, die jeweils
eine Menge von CD-Tupeln als Attribut“ haben. Eine evtl. HAVING-Klausel ist eine Selektion in
”
diesem relationenwertigen Attribut“.
”
Offensichtlich sind Beschränkungen bzgl. nachfolgender Projektionen (SELECT-Klausel) erforderlich,
damit das Ergebnis wieder eine flache“, d.h. normalisierte, Relation ist.
”
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3-23
S20. Gib für alle Kursangebote die Anzahl der Anmeldungen aus (Ausgabe: Angebote-Attribute,
”
Anzahl Teilnehmer).“
SELECT
FROM
WHERE
GROUP BY
AngNr
1
1
1
2
2
2
S21.
KursNr
G08
I09
P13
G08
I09
P13
a.*, COUNT(*)
Angebot a, Nimmt teil nt
a.AngNr = nt.AngNr AND a.KursNr = nt.KursNr
a.AngNr, a.KursNr, a.Datum, a.Ort
Datum
13 − 01−1996
27 − 03−1996
28 − 05−1996
24 − 02−1996
23 − 04−1996
01 − 07−1996
Ort
München
Stuttgart
Ulm
Bremen
Hamburg
Essen
COUNT(*)
1
5
2
1
1
3
Wie S20, aber nur solche Kurse ausgeben, für die mehr als 2 Anmeldungen vorliegen.“
”
SELECT
a.*, COUNT(*)
FROM
Angebot a, Nimmt teil nt
WHERE
a.AngNr = nt.AngNr AND a.KursNr = nt.KursNr
GROUP BY a.AngNr, a.KursNr, a.Datum, a.Ort
HAVING COUNT(*) > 2
AngNr
1
2
KursNr
I09
P13
Datum
27 − 03−1996
01 − 07−1996
Ort
Stuttgart
Essen
COUNT(*)
5
3
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
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S22. Gib alle Kursleiter aus, die mindestens zwei Kurse leiten. Ausgabe: Personaldaten, Angebots”
daten, sortiert nach PersNr.“
SELECT kl.*, a.*
FROM Angebot a, Kursleiter kl, Fuehrt durch fd
WHERE a.AngNr = fd.AngNr AND
a.KursNr = fd.KursNr AND
fd.PersNr = kl.PersNr AND
kl.PersNr IN
(SELECT PersNr
FROM Fuehrt durch
GROUP BY PersNr HAVING COUNT(*) >= 2)
ORDER BY kl.PersNr
PersNr
27183
27183
29594
29594
29594
29594
38197
38197
Name
Meier,I.
Meier,I.
Schulze,H.
Schulze,H.
Schulze,H.
Schulze,H.
Huber,L.
Huber,L.
AngNr
1
2
2
1
3
2
1
2
KursNr
P13
P13
G10
I09
I09
I09
G08
G08
Datum
28 − 05−1996
01 − 07−1996
15 − 02−1996
27 − 03−1996
29 − 05−1996
23 − 04−1996
13 − 01−1996
24 − 02−1996
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
Ort
Ulm
Essen
Hamburg
Stuttgart
München
Hamburg
München
Bremen
3-25
Alternative Query-Formulierung für S22 ohne GROUP BY:
SELECT kl.*, a.*
FROM Angebot a, Kursleiter kl, Fuehrt durch fd
WHERE a.AngNr = fd.AngNr AND
a.KursNr = fd.KursNr AND
fd.PersNr = kl.PersNr AND
2 <= (SELECT COUNT(*)
FROM Fuehrt durch fd1
WHERE fd1.PersNr = fd.PersNr)
ORDER BY kl.PersNr
S23. Gib alle Kurstypen (KursNr) – mit Ausnahme der Grundlagen-kurse (‘G..’) – aus, für die mehr
”
als 4 Anmeldungen vorliegen.“
SELECT nt.KursNr, k.Titel, COUNT(*)
FROM Nimmt teil nt, Kurs k
WHERE nt.KursNr = k.KursNr
GROUP BY nt.KursNr, k.Titel
HAVING COUNT(*) > 4 AND nt.KursNr NOT LIKE ‘G%’
KursNr
I09
P13
Titel
Datenbanken
C-Programmierung
COUNT(*)
6
5
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-26
3.2.5
Vereinigung, Differenz und Durchschnitt
I Syntaktische Grundstruktur:

ff
SFW-Ausdruck
TABLE Relationsname
8
9
UNION
<
=
ˆ
˜
EXCEPT
[ ALL ] CORRESPONDING (Attr 1, Attr 2,. . . )
:
;
INTERSECT

ff
SFW-Ausdruck
TABLE Relationsname
h
n
oi
Attributliste
ORDER BY
Positionsnummer
I Anmerkungen / Erläuterungen:
In SQL 89 war nur UNION definiert
Die Ergebnis-Relationen der beiden Query-Ausdrücke (die Operanden) müssen hinsichtlich
Anzahl und Typ der Spalten identisch sein. – Bei Angabe von CORRESPONDING wird zuvor eine Projektion auf die angegebenen Attribute durchgeführt.
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-27
Anmerkungen (Forts.):
UNION, EXCEPT und INTERSECT führen automatisch eine Duplikateliminierung durch.
– Durch Angabe von ALL kann dies unterdrückt werden.
Die Attributnamen der Operanden-Relationen“ können von einander abweichen.5
”
Die ORDER BY-Klausel – falls angegeben –, muss am Ende des Query-Ausdrucks stehen.
Anstelle von Attributnamen können in der ORDER BY-Klausel auch wieder die Positionsnum-
mern der entsprechenden Attribute angegeben werden.
Die Mengenoperationen sind nur auf dem äußersten Query-Level zulässig, nicht in Subqueries
(SQL-92).
Kurzschreibweisen (für UNION, INTERSECT, EXCEPT):
Normalform
SELECT *
FROM Rel1
UNION
SELECT *
FROM Rel2
Kurzform
SELECT *
FROM (TABLE Rel1 UNION TABLE Rel2 )
5 Bei ORACLE werden die Attributnamen vom oberen“ Query-Ausdruck übernommen.
”
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-28
S24. Erstelle eine Namensliste mit Teilnehmernummer bzw. Personalnummer von allen Kursteilneh”
mern und Kursleitern (Ausgabe: Name, Nummer), alphabetisch nach Name sortiert.“
SELECT Name, TnNr AS Nummer
FROM Teilnehmer
UNION
SELECT Name, PersNr
FROM Kursleiter
ORDER BY Name
S25.
Wie S24, aber nach Nummer sortiert.“
”
SELECT Name, TnNr AS Nummer FROM Teilnehmer
UNION
SELECT Name, PersNr FROM Kursleiter
ORDER BY 2
S26.
Gib alle Kurse (Ausgabe: KursNr, Titel) aus, die nicht Kurs ‘G08’ als Voraussetzung haben.“
”
SELECT * FROM Kurs
EXCEPT
SELECT Kurs.* FROM Kurs, Vorauss
WHERE Vorauss.KursNr = Kurs.KursNr AND
Vorauss.VorNr = ’G08’
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-29
S27. Gib alle Kurse aus, die am Wohnort der jeweiligen Kurs-Teilnehmer angeboten werden
”
(Ausgabe: Ort, AngNr, KursNr).“
SELECT t.Ort, nt.AngNr, nt.KursNr
FROM Teilnehmer t, Nimmt teil nt
WHERE t.TnNr = nt.TnNr
INTERSECT
SELECT a.Ort, nt.AngNr, nt.KursNr
FROM Angebot a, Nimmt teil nt
WHERE a.AngNr = nt.AngNr AND
a.KursNr = nt.KursNr
Ort
Bremen
Essen
Hamburg
Stuttgart
Ulm
AngNr
2
2
2
1
1
KursNr
G08
P13
I09
I09
P13
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-30
3.3
3.3.1
Datendefinition: Erzeugen, Löschen und Ändern von Relationen
Erzeugen von Relationen
I Beispiel 3-1:
CREATE TABLE Angebot
( AngNr DECIMAL(5)
NOT NULL,
KursNr CHAR(6)
NOT NULL,
Datum DATE,
Ort
VARCHAR2(20))
CREATE TABLE Gehalt
( PersNr DECIMAL(5)
NOT NULL,
Gehalt DECIMAL(7,2))
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-31
I Syntaktische Grundstruktur:6
CREATE TABLE Relationsname
„
»
Attributname1 Datentyp1
»
»
, Attributname2 Datentyp2
NULL
NOT NULL
NULL
NOT NULL
ff–
ff–
–«
,. . .
I Datentypen:7
Datentyp
Integer
Real
Dezimal
Zeichenkette
Zeichenkette
Zeichenkette
Bytestring
Datum
TupleID8
Spezifikation
INTEGER
FLOAT[(g)]
DECIMAL(g[,k])
CHAR(Länge)
VARCHAR2(Länge)
LONG
LONG RAW
DATE
ROWID
Erläuterungen
Oracle: NUMBER(38)
Oracle: NUMBER[(g)], g = Genauigkeit (max. 38 Ziffern)
Oracle: NUMBER(g[,k]) . . . , davon k Nachkommastellen
feste Länge, max. 255 Zeichen
var. Länge, max. 2.000 Zeichen
max. 2 GB
var. Länge, max. 2 GB (s. Fußnote zu LONG)
Format einstellbar, bei uns: tt-mm-jjjj
Tupel-Adresse
6 Dies ist die erforderliche Minimal-Syntax“. Wir werden im folgenden noch eine erweiterte Syntax kennenlernen
7 (Auswahl). Teilweise gibt”es synonyme Benennungen für denselben Datentyp. Die Beschränkungen sind jeweils
(ORACLE-)implementierungsspezifisch.
8 ORACLE-spezifisch, kein SQL 89 oder SQL 2 Datentyp! Jede Relation in ORACLE hat ein Pseudo-Attribut ROWID (Aufbau:
block.row.file, z.B.: 0000000F.0000.0002)
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-32
I Datentypen in SQL 92:
Grundsätzlich: Verschiedene Schreibweisen für dasselbe bzw. ähnliche Konstrukt aus Kompatibilitätsgründen:
z.B. CHARACTER VARYING = VARCHAR = CHAR VARYING
Integer, Real: Wie bei ORACLE V7
Dezimal: Wird mit DECIMAL(n[,k]) oder NUMERIC(n) deklariert.
CHAR VARYING (wird in ORACLE V7 mit VARCHAR2 deklariert; VARCHAR hatte in
V5/V6 andere Bedeutung)
Binärfelder (LONG RAW in ORACLE): Werden als BIT (feste Länge) bzw. BIT VARYING
(variable Länge) deklariert.
Zusätzlich weitere Datentypen wie
.
.
.
.
.
TIME
TIMESTAMP
TIME WITH TIME ZONE
Nationale Zeichensätze
...
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-33
I Anmerkungen:
Jede Tabelle/Relation gehört zu einem SCHEMA9 . Relationsnamen innerhalb eines Schemas
müssen eindeutig sein.
CREATE TABLE [schema.]tabname bewirkt Eintrag der Relation in den DB-Katalog.
Bei Angabe von NOT NULL werden alle Insert- und Update-Operationen zurückgewiesen, die
für dieses Attribut einen NULL-Wert liefern.
Der DB-Katalog ist i.a. als Sammlung von Relationen realisiert.10
Folge: Katalog-Relationen können wie normale Relationen abgefragt werden.
Für einige Katalogeinträge sind spezielle Zugriffs-Privilegien erforderlich (z.B. DBA-Status).
Für (ORACLE-) Benutzer i.a. nützliche Katalog-Relationen:
.
.
.
.
TAB
COL
VIEWS
INDEXES
Liste der vom Benutzer erzeugten Relationen und Sichten
Liste der Attribute der vom Benutzer erzeugten Relationen
Sichtendefinitionen
Vom Benutzer auf Benutzer-Relationen erzeugte Indexe.
9 Wird nichts angegeben, so gehört es zum Default-Schema des Benutzers. In ORACLE V7 gibt es zwar ein CREATE SCHEMA
Statement, es ist aber nur ein Schema je UserID zugelassen.
10 SQL92 legt die Katalogstruktur des Information Schema fest. Die derzeitig verfügbaren DBMSe haben jeweils eigene
Strukturen. Ein komplettes Verzeichnis der ORACLE-Katalog-Relationen ist in der Katalog-Relation DTAB gespeichert.
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-34
I Probleme mit Minimal-Syntax“:
”
Keine Angaben zur Werteindeutigkeit ⇒ wird auf ( Unique“-) Index verlagert (siehe später)
”
Primärschlüssel aus Definition nicht erkennbar.
Keine DB-unterstützte Integritätsprüfung beim Einfügen; es sei denn über Unique Index (siehe
später).
I Erweiterte CREATE-TABLE-Syntax gemäß SQL 92:11,12
1. Attributbezogene 
Klauseln: ff
Datentyp i
Attributname i
[< default-klausel >] [< check-klausel >]
Domain i
8
9
Konstante>
>
>
>
=
<
USER
<default-klausel> ::= DEFAULT
>
>
...
>
>
;
:
NULL

ff
NOT NULL
<check-klausel> ::=
CHECK(<check-bedingung>)
<check-bedingung> ::= Von einfachen Vergleichen bis hin zu komplexen EXISTSoder IN-Subqueries alles erlaubt.13
11 Zusätzliche Klauseln entsprechend SQL 2. Die meisten davon gab es bereits in SQL 89.
12 Von ORACLE V7 (und vielen anderen relationalen DBMS) heute noch nicht (voll) unterstützt.
13 In ORACLE V7 (und vielen anderen relationalen DBMSen) kann sich die Check-Bedingung nur auf das aktuelle Tupel beziehen.
Subqueries auf andere Relationen sind nicht erlaubt.
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-35
2. Vereinbarung von Domains:
Vergleichbar mit einfachen, nicht-geschachtelten Typ-Vereinbarungen in einer Programmiersprache
Kann anschließend in CREATE-TABLE-Anweisung verwendet werden.
CREATE DOMAIN domain-name [AS] datatype
[ <Default-Klausel> ]
[ <Constraint-Klausel> ]
Beispiel 3-2:
CREATE DOMAIN AngNr Type AS NUMERIC(5)
CHECK (VALUE IS NOT NULL)
CREATE DOMAIN GehaltType AS DECIMAL(8,2)
CHECK (VALUE IS NULL) OR (VALUE > 0)
3. Relationsbezogene Klausel:
hn
UNIQUE
PRIMARY KEY
o
i
(Attribut1 [, Attribut2 ,. . . ])
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-36
3.3.1.1
Schlüssel- und Fremdschlüssel-Deklarationen
I Erweiterte SQL-DDL mit Primärschlüssel- (−→ PRIMARY KEY) und Fremdschlüssel-Angabe
(−→ REFERENCES).
I Ermöglicht, Beziehungen zwischen Relationen im Schema zu beschreiben.
I Beispiel 3-3: (bezogen auf Abb. 3-2)
CREATE TABLE Lieferant
(LiefNr
DECIMAL(5) PRIMARY KEY,
LiefName CHAR(30) NOT NULL)
CREATE TABLE Liefert
(TeileNr DECIMAL(6) REFERENCES Teil(TeileNr),
LiefNr
DECIMAL(5) REFERENCES Lieferant(LiefNr),
Preis
DECIMAL(8,2),
UNIQUE (TeileNr, LiefNr))
/* in-line“ Deklaration */
”
/* dto. in-line“ */
”
/* unbenannter Constraint */
CREATE TABLE Teil
(TeileNr DECIMAL(6) CONSTRAINT teilpk PRIMARY KEY,
TeileBez CHAR(20) NOT NULL,
/* ↑ benannte Constraint, in-line“ */
”
Bestand DECIMAL(6))
CREATE TABLE TeileBest
(BestNr DECIMAL(9) PRIMARY KEY,
LiefNr
DECIMAL(5) REFERENCES Lieferant,
Termin DATE)
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-37
CREATE TABLE TeileBestPos
(BestNr DECIMAL(9),
BestPos DECIMAL(3),
TeileNr DECIMAL(5),
Menge
DECIMAL(6) NOT NULL,
CONSTRAINT tbp constrainsts
UNIQUE (BestNr, BestPos),
REFERENCES TeileBest(BestNr),
REFERENCES Teile(TeileNr))
...
/* abgesetzte Constraint-Deklaration */
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-38
I Anmerkungen:
PRIMARY KEY und UNIQUE erzwingen beide Eindeutigkeit.
UNIQUE kann mehrmals, PRIMARY KEY nur einmal je Relation angegeben werden.
Falls sich PRIMARY KEY bzw. UNIQUE auf ein einzelnes Attribut beziehen, kann die in-line“
Darstellung gewählt werden:
”
Attributname Attributtyp PRIMARY KEY bzw.
Attributname Attributtyp UNIQUE
PRIMARY KEY, UNIQUE und REFERENCES können sich auf mehrere Attribute (zusammen-
gesetzter Schlüssel) beziehen (siehe z.B. Relation TeileBestPos)
Auch explizite Fremdschlüssel-Deklaration ist möglich:
CREATE TABLE Auftrag
(AuftrNr DECIMAL(9) PRIMARY KEY,
KdNr DECIMAL(9)
Termin DATE
FOREIGN KEY (KdNr) REFERENCES Kunde(KdNr))
alternativ:
FOREIGN KEY KundeRef (KdNr) REFERENCES Kunde14
14 Wird bei REFERENCES nur der Relationsname angegeben, so bezieht sich REFERENCES auf den PRIMARY KEY der
angegebenen Tabelle
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-39
I REFERENCES kann sich auch auf andere Attribute als den PRIMARY KEY einer Relation beziehen.
Attribut(wert) muss in übergeordneter Relation eindeutig sein.15
Explizite Attributangabe in REFERENCES-Klausel erforderlich (ansonsten optional):
CREATE TABLE Kunde
(KdNr
DECIMAL(9) PRIMARY KEY,
KdName
CHAR(30) NOT NULL,
KdAnschrift CHAR(60) NOT NULL
UNIQUE(KdName, KdAnschrift))
CREATE TABLE Adressen
(Name
CHAR(30),
Adresse
CHAR(60),
FOREIGN KEY KundeRef (Name, Adresse)
REFERENCES Kunde(KdName, KdAnschrift))
Wirkungsweise von PRIMARY KEY . . . REFERENCES
(in der bisher betrachteten Form):16
. Überprüfung von Einfüge-, Lösch- und Änderungsoperationen auf Einhaltung der ReferenzBedingungen (z.B. keine Erzeugung von Waisenkindern“).
”
. Zurückweisung referenzverletzender Anweisungen.
. Keine automatische Anpassung abhängiger“ Werte.
”
15 Hier wird gefordert, dass für dieses Attribut bzw. die Attribut-Kombination eine UNIQUE-Spezifikation vorliegt.
16 mehr dazu später
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-40
3.3.2
Ändern einer Tabelle (Schemaänderung!)
I Syntax (vereinfacht):
ALTER TABLE Relationsname
ff–

ff „
»
ADD
NULL
,...
Attributname1 Datentyp1
NOT NULL
MODIFY
«
I Beispiele:
A1: Erweitere die Teilnehmer-Relation um die Attribute PLZ vom Typ Number(4) und Strasse
”
vom Typ CHAR(30).“
ALTER TABLE Teilnehmer ADD (PLZ DECIMAL(4), Strasse CHAR(30))
A2: Es existiere eine noch leere Tabelle TEILE. Eine zusätzliche Spalte PREIS soll hinzugefügt
”
werden, die zwingend Werte enthalten soll.“
ALTER TABLE Teile ADD (Preis DECIMAL(8,2) NOT NULL)
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-41
I Anmerkungen:
Neue Spalten werden stets hinten angehängt.
Sofern die Relation bereits Tupel enthält, werden die neuen Attribute mit Nullwerten gefüllt.
NOT NULL-Klausel daher nur bei leeren Relationen möglich.
Nachträgliche Änderungen von Attribut-Definitionen (Typ, Größe“, NULL-Klausel) bei leerer
”
Relation oder NULL-wertiger Spalte durch ALTER TABLE . . . MODIFY-Anweisung möglich.
Löschen oder Umbenennen von Attributen ist nicht möglich.
ORACLE erlaubt das Ändern des Relationsnamens mittels der Anweisung:
RENAME alter Name TO neuer Name
INGRES benutzt die Modify-Anweisung auch um die interne Speicherung von Relationen zu
ändern:
. MODIFY
. MODIFY
. MODIFY
. MODIFY
. ...
Relation1
Relation2
Relation3
Relation4
TO
TO
TO
TO
HASH
BTREE
ISAM
HEAP17
17 HEAP ist die interne Standard-Repräsentation bei INGRES
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-42
3.3.3
Löschen einer Tabelle
I Syntax:
DROP TABLE Relationsname
I Wirkung: Löscht die angegebene Relation samt Inhalt und entfernt sie aus dem Katalog.
I Beispiel 3-4:
DROP TABLE Gehalt
I Hinweis:
Beendet bei automatisch auch die laufende Transaktion (implizites Commit) !18
Grund: Vermeidung von (aufwendigem) UNDO dieser Operation19
18 siehe später bei Transaktionsverwaltung
19 Der SQL-Standard überlässt es der jeweiligen Implementierung, ob DDL-Operationen mit DML-Operationen in einer
Transaktion gemischt werden können oder nicht bzw. ob diese stets zu implizitem COMMIT führen.
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-43
3.3.4
Anlegen und Löschen von Indexen
I Syntax (vereinfacht):
CREATE [UNIQUE] INDEX Indexname ON Relationsname
(Attributname1 [, Attributname2 , . . . ])
DROP INDEX Indexname [ON Relationsname]
I Beispiel 3-5:
CREATE INDEX Ort Sort ON Angebot (Ort)
CREATE UNIQUE INDEX nt index ON Nimmt teil (AngNr, KursNr)
DROP INDEX Datum Index
I Anmerkungen:
Indexnamen für vom Benutzer erzeugte Relationen müssen innerhalb eines Schemas eindeutig
sein.
Mehrere Indexe pro Relation erlaubt.
Indexe können von Anfang an (bei noch leerer Relation) oder nachträglich definiert werden.
Bei nachträglicher Definition und UNIQUE-Klausel müssen die betroffenen Attributwerte (bzw.
Attributwert-Kombinationen) dieses Prädikat erfüllen.
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-44
3.4
3.4.1
Datenmanipulation: Einfügen, Löschen und Ändern von Tupeln
Einfügen
I Syntaktische Struktur:
INSERT INTO Relationsname [(Attribut1 , Attribut2 , . . . )]

ff
VALUES(Wert1 , Wert2 ,. . . )
Query
I Anmerkungen:
Sollen nicht alle Attribute, sondern nur einige mit Werten gefüllt werden, so können diese explizit
aufgezählt werden. Die nicht spezifizierten Attribute werden mit Nullwerten gefüllt.
Es können daher nur solche Attribute ausgeblendet werden, für die Nullwerte erlaubt sind.
Die Einfügewerte können als Konstante mittels VALUES-Klausel oder über eine Query bereitgestellt werden.
Anzahl und Typ der mittels VALUE-Klausel oder Query bereitgestellten Werte müssen mit den
implizit (keine Attributliste angegeben) oder explizit spezifizierten Attributen harmonieren.
SQL-92 sieht vor, dass mehrere Tupelkonstante, durch Kommata getrennt, angegeben werden
können.
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-45
Beispiele:
I1:
I2:
I3:
Füge einen neuen Teilnehmer (TnNr 200) für Kurs ‘G08’ und AngNr 1 in die Gebühren-Relation
”
ein. Die Teilnamegebühr sei noch nicht bekannt.“
INSERT INTO Gebuehren VALUES (1, ‘G08’, 200, NULL)
alternativ:
INSERT INTO Gebuehren (AngNr, KursNr, TnNr) VALUES (1, ‘G08’, 200)
Füge ein neues Kursangebot (AngNr 3) für ‘G08’ für den 15. März 1991 in ‘Ulm’ ein.“
”
INSERT INTO Angebot VALUES (3, ‘G08’, ‘15-03-1991’, ‘ULM’)
Die Relation GEBUEHREN sei noch leer: Fülle die Attribute AngNr, KursNr und TnNr der
”
Relation mittels den Einträgen in der Relation Nimmt teil. Das Attribut Gebuehr soll noch ohne
Wert bleiben.“
INSERT INTO Gebuehren (AngNr, KursNr, TnNr)
SELECT *
FROM Nimmt teil
I4:
Eine Relation KURS STATISTIK(AngNr,KursNr,Ort,Anz Tnr) sei geeignet definiert. Sie sei
”
noch leer. Sie soll mit den aktuellen Werten gefüllt werden.“
INSERT INTO Kurs Statistik
SELECT
a.AngNr, a.KursNr, a.Ort, COUNT(nt.TnNr)
FROM
Angebot a, Nimmt teil nt
WHERE
a.AngNr = nt.AngNr AND a.KursNr = nt.KursNr
GROUP BY a.AngNr, a.KursNr, a.Datum, a.Ort
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-46
3.4.2
Löschen von Tupeln
I Syntaktische Form:
DELETE
FROM Relationsname
[ WHERE Bedingung ]
I Anmerkung: Löscht alle Tupel [, für die die WHERE-Bedingung erfüllt ist,] aus der angegeben
Relation.
Entferne alle Tupel aus der TEILNEHMER-Relation.“
”
DELETE FROM Teilnehmer
Anmerkung: Es werden nur die Tupel gelöscht, die (leere) Relation selbst (als Eintrag im Katalog)
bleibt erhalten.
D1:
D2: Lösche in Nimmt Teil-Relation alle Einträge für Kurse, die vor dem 1. März 1990 stattgefunden
”
haben.“
DELETE
FROM
Nimmt teil
WHERE (AngNr,KursNr) IN
( SELECT AngNr, KursNr
FROM Angebot
WHERE Datum <‘01-03-1990’)
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-47
D3: Lösche alle Einträge aus der Nimm teil-Relation, für die es keinen korrespondierenden Eintrag
”
(TnNr) in der Teilnehmer-Relation gibt“.
DELETE
FROM Nimmt teil
WHERE TnNr NOT IN
( SELECT TnNr
FROM Teilnehmer)
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-48
3.4.3
Ändern von Tupeln
I Syntaktische Form:
Form 1:
UPDATE Relationsname [ Korrelationsvariable ]
Attribut1 = Ausdruck1 [, Attribut2 = Ausdruck2 , . . . ]
SET
[ WHERE Bedingung ]
Form 2:
UPDATE Relationsname [Korrelationsvariable]
SET
(Attribut1 [, Attribut2 , . . . ] ) = ( subquery )
[ WHERE Bedingung ]
I Anmerkung:
Die Wertänderung wird für alle Tupel durchgeführt, für die die WHEREBedingung erfüllt ist ( Snapshot-Logik“)
”
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-49
U1:
Erhöhe alle Kursgebühren (in der Relation GEBUEHREN) um 10%.“
”
UPDATE Gebuehren
SET
Gebuehr = Gebuehr ∗ 1.1
U2:
Wie U-1, aber nur für die Teilnehmer mit TnNr > 150.“
”
UPDATE Gebuehren
SET
Gebuehr = Gebuehr ∗ 1.1
WHERE TnNr > 150
U3: Es existiere eine Relation STD GEBUEHR(KursNr, Gebuehr).
Setze alle Gebühren, für die noch kein Wert spezifiziert wurde, auf die Standardgebühr.“
”
UPDATE Gebuehren g
SET
g.Gebuehr =
( SELECT s.Gebuehr
FROM Std Gebuehr s
WHERE g.KursNr = s.KursNr )
WHERE g.Gebuehr IS NULL
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-50
U4: Alle für ‘Ulm’ geplanten Kursangebote fallen aus. Setze AngNr für alle betroffenen Teilnehmer
”
in Nimmt teil auf NULL.“
UPDATE Nimmt teil
SET
AngNr = NULL
WHERE (AngNr, KursNr) IN
(SELECT AngNr, KursNr
FROM Angebot
WHERE Ort = ‘Ulm’)
U5: TN STAMM(TnNr, Name, Ort, Strasse, Anmerkungen) enthalte für alle Kursteilnehmer stets
”
die aktuellen Personendaten. Aktualisiere die Tupel der Teilnehmer-Relation (Name, Ort) auf Basis
der TN STAMM Relation.“
UPDATE Teilnehmer t
SET
(t.Name, t.Ort) =
( SELECT ts.Name, ts.Ort
FROM Tn Stamm ts
WHERE ts.TnNr = t.TnNr)
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-51
I Anmerkung: Die Semantik von mengen-orientierten Updates ist nicht immer ganz unproblematisch (z.B. bei self-referencing updates“).
”
Beispiel 3-6:
Angest (AngestNr, Name, Gehalt, AbtNr)
Abteilung (Abtnr, Bez, MgrNr)
Setze das Gehalt des Managers der Abteilung ‘Spielwaren’ auf das Doppelte des Durchschnitts”
gehalts dieser Abteilung“
UPDATE Angest a
SET
a.Gehalt = (SELECT 2∗AVG (Gehalt)
FROM
Angest a1
WHERE a1.AbtNr = a.Abtnr)
WHERE a.AngNr = (SELECT MgrNr
FROM
Abteilung
WHERE Bez = ‘Spielwaren’)
. . . durch den Update steigt das Durchschnittsgehalt!
☞
Die Auswertung der Assignment-Ausdrücke“ (sowie die Menge der zu ändernden Tupel)
”
muss (systemintern) vor dem ersten Update vorgenommen werden!
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-52
3.5
Autorisierung
I Syntaktische Grundstruktur:20
8
8
9
9

ff <
ALL PRIVILEGES
<[ TABLE ] relview =
=
GRANT
<privilege>
ON DOMAIN domain
REVOKE :
:
;
;
[,
<privilege>,
.
.
.
]
.
.
.
ff

PUBLIC
[ WITH GRANT OPTION ]∗)
TO
userid1 [, userid2, . . . ]
8
SELECT
>
>
>
>
DELETE
>
>
<
INSERT [(Attrib1 [, Attrib2 , . . . ])]
<privilege> ::=
>
UPDATE [(Attrib1 [, Attrib2 , . . . ])]
>
>
>
>
>
:REFERENCES [(Attrib1 [, Attrib2 , . . . ])]
...
9
>
>
>
>
>
>
=
>
>
>
>
>
>
;
∗) nur in Verbindung mit GRANT wählbar
20 Entsprechend dem SQL 92 Standard
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-53
I Wirkungsweise/Erläuterungen:
Jeder Benutzer hat die volle Verfügungsgewalt (Lesen, Ändern, Löschen) über die von ihm/ihr
erzeugten ( privaten“) Relationen.
”
Andere Benutzer haben per Default keinerlei Zugriffsrechte auf private“ Relationen anderer
”
Benutzer.
Ein Benutzer kann Zugriffsrechte auf seine privaten“ Relationen an andere Benutzer (gezielt
”
oder an alle) vergeben.
Die Art des Zugriffsrechts kann beschränkt werden (z.B. auf lesenden Zugriff)
Beschränkung des Lesezugriffs auf ausgewählte Attribute mittels VIEW-Mechanismus.
Beschränkung des Änderungsrechts (UPDATE) auf ausgew ählte Attribute durch explizite An-
gabe der Attribute in der UPDATE-Klausel.
Erteilung der Erlaubnis zur Weitergabe ( Vererbung“) von Zugriffsrechten (=⇒ WITH GRANT
OPTION).
”
I Diese Art der Vergabe von Zugriffsrechten nennt man auch discretionary access control“, weil
”
es in der Verfügungsgewalt der Benutzer liegt, Zugriffsrechte zu vergeben. Im Gegensatz dazu bezeichnet mandatory access control“ eine Strategie, bei der zwingend jedem Paar Benutzer/Objekt
”
ein Zugriffsrecht zugeordnet werden muss. (s.a. später bei Datenschutz und Datensicherheit)
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-54
3.6
Gewährleistung referentieller Integrität
I Die Abbildung von Informationen aus der Realwelt in die relationale Modellwelt erfordert i.a. mehrere
Relationen zur adäquaten Darstellung21
I Die logische Verknüpfung zwischen den Relationen erfolgt über Primar-/ Fremdschlüsselbeziehungen
I Als Folge davon entstehen Schemata mit z.T. komplexen Abhängigkeitsbeziehungen zwischen den
Relationen
Lieferant LiefNr LiefName
Liefert TeileNr LiefNr Preis
FS
FS
TeileBest BestNr LiefNr Termin
FS
TeileBestPos BestNr BestPos TeileNr Menge
FS
FS
Teil TeileNr TeileBez Bestand
AuftragPos AuftrNr AuftrPos TeileNr Menge Preis
FS
FS
Auftrag AuftrNr KdNr Termin
FS
Struktur OberTNr UnterTNr Anzahl
FS
FS
Kunde KdNr KdName KdAnschrift
Abbildung 3-2: Primärschlüssel – Fremdschlüssel (FS) – Beziehungen
I Problem:
21 auf die Frage der Abbildung der Realwelt in die Datenbank-Modellwelt werden wir in einem späteren Kapitel zurückkommen.
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-55
Gewährleistung, dass alle Referenzbeziehungen stets konsistent sind.
. bei Insert / Delete: kein Entstehen von Waisenkindern“
”
. bei Update: konsistente Änderung aller Referenzen
I Möglichkeiten:
passive Maßnahmen
☞ Zurückweisen konsistenzverletzender Operationen
. per geeigneter Sichten-Definition
. per DDL-Erweiterung
=⇒ Prüfklauseln
=⇒ Referenz-Beziehungen
aktive Maßnahmen
☞ konsistente Propagation von Änderungen
. per DDL-Erweiterung
=⇒ Kaskadierung von Änderungen
. Trigger-Mechanismen
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-56
3.6.1
Passive Integritätssicherung
I Einfügen eines Tupels in abhängigerTabelle:
=⇒ Prüfung, ob das Fremdschlüssel-Attribut“ in übergeordneter“ Tabelle existiert.
”
”
I Löschen eines Tupels in übergeordneter“ Tabelle:
”
=⇒ Prüfung, ob irgendwo noch abhängige“ Tupel existieren.
”
3.6.1.1
DEFINE VIEW . . . WITH CHECK OPTION
I Korrektheits-Prüfung von Änderungsoperationen mittels geeigneter VIEW-Definition.
I Beispiel 3-7: Es sollen nur solche Kursangebote in die ANGEBOT-Relation eingetragen werden
”
können, deren Kursnummer tatsächlich auch existiert (Referenz: Kurs-Relation).“
1. Versuch:
CREATE VIEW AngebotNeu
AS
SELECT *
FROM Angebot
WHERE KursNr IN
(SELECT KursNr
FROM Kurs)
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-57
Test:
1. Einfügen zulässiges Tupel:
INSERT INTO AngebotNeu
VALUES (4,‘I09’, TO DATE(‘1-mar-91’), ‘Augsburg’) −→ OK
2. Einfügen nicht zulässiges Tupel:
INSERT INTO AngebotNeu
VALUES (4,‘I10’, TO DATE(‘1-mar-91’), ‘Augsburg’) −→ OK !?
2. Versuch:
CREATE VIEW AngebotNeu AS
SELECT *
FROM Angebot
WHERE KursNr IN
(SELECT KursNr
FROM Kurs)
WITH CHECK OPTION
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-58
Test:
1. Einfügen zulässiges Tupel:
INSERT INTO AngebotNeu
VALUES (4,‘I09’, TO DATE(‘1-mar-91’), ‘Augsburg’) −→ OK
2. Einfügen nicht zulässiges Tupel:
INSERT INTO AngebotNeu
VALUES (4,‘I10’, TO DATE(‘1-mar-91’), ‘Augsburg’)
−→ ERROR. . . : view WITH CHECK OPTION where-clause violation
Bewertung als Schutz gegen Referenzverletzungen:
+m Relativ gute Absicherungsmöglichkeiten bzgl. Insert-Fehlern.
–m Stark eingeschränkte Tauglichkeit bzgl. Delete- und Update-Fehlern.
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-59
3.6.1.2
CREATE TABLE . . .: CHECK-Klausel
I Beispiel 3-8: (bezogen auf Abb. 3-2)
In die Relation Liefert“ sollen nur solche Tupel eingefügt werden können, für die TeileNr und
”
LiefNr in den Relationen Teil“ bzw. Lieferant“ bereits definiert sind:
”
”
CREATE TABLE Liefert
(TeileNr DECIMAL(6) NOT NULL,
LiefNr DECIMAL(5) NOT NULL,
PREIS DECIMAL(8,2),
UNIQUE (TeileNr, LiefNr),
CHECK
(EXISTS
(SELECT *
FROM Teil
WHERE Teil.TeileNr = Liefert.TeileNr) AND
(EXISTS
(SELECT *
FROM Lieferant
WHERE Lieferant.LiefNr = Liefert.LiefNr)))
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-60
I Anmerkungen:
Die CHECK-Bedingung kann eine beliebige Query mit Resultattyp boolean
(−→ TRUE/FALSE) sein.22
Es werden später nur solche DML-Operationen ausgeführt, für welche die CHECK-Klausel zu
TRUE evaluiert wird.
Die Deklaration einer CHECK-Klausel ist jeweils an eine Tabellen-Deklaration
(−→ CREATE TABLE) gebunden.
Ab dem SQL2-Standard gibt es freistehende“ CHECK-Klauseln, die nicht Teil einer Tabellen”
Definition sind (−→ ASSERTIONS).
22 Im 1989’er SQL-Standard war der Scope der CHECK-Klausel noch auf die eigene Relation beschränkt. Diese Beschränkung ist
in SQL2 entfallen.
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-61
Mögliche Probleme bei Änderungsoperationen:
. . . die Transaktion, nicht das einzelne Statement ist die Einheit der Integritätserhaltung (s. unten)
I Beispiel 3-9: Änderung von LiefNr 444 in 4447.
Lieferant LiefNr LiefName
222 Maier Co.
333 Müller GmbH
444 Schmidt KG
REFERENCES
Liefert TeileNr LiefNr
Preis
3847
4921
5316
5319
5578
23.15
17.22
33.86
11.47
17.99
222
333
222
444
444
REFERENCES
TeileBest BestNr LiefNr Termin
47123 444 960427
47124 333 960501
47125 222 960720
47128 222 960418
Abbildung 3-3: Fremdschlüssel-Beziehungen
I Durchführung dieser Änderung erfordert an sich drei Updates
Update Lieferant (444 −→ 4447)
=⇒ Waisenkinder“ in Liefert und TeileBest
⇒ reject!
”
Update TeileBest (444 −→ 4447)
=⇒ Referenzbedingung verletzt
⇒ reject!
dto. Update von Liefert
⇒ reject!
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-62
I Lösung: Deferred Constraint Checking23

ff
ALL
SET CONSTRAINTS
DEFERRED
constraint-name(n)
SQL-Anweisung1
SQL-Anweisung2
...
ff

ALL
IMMEDIATE
SET CONSTRAINTS
constraint-name(n)
I Wirkungsweise:
Integritäts-Prüfungen werden temporär ausgesetzt und erst nach
SET CONSTRAINTS . . . IMMEDIATE durchgeführt.
Folgt auf DEFERRED“ keine IMMEDIATE“-Klausel, so werden die Integritäts-Prüfungen
”
”
automatisch bei COMMIT WORK durchgeführt.
Das Transaktionskonzept fordert Konsistenzerhaltung bei Änderungen erst zum Ende von
Transaktionen!
23 In der vollen Version von SQL2 vorgesehen.
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-63
3.6.2
Aktive Integritätssicherung
⇒ führt in einer allgemeinen Form auf sog. Aktive/Reaktive Datenbanken“, Trigger“.
”
”
3.6.2.1
ON DELETE / UPDATE CASCADE
I Automatische Propagation von Änderungen in die abhängigen“ Relationen.
”
I Erweiterung der REFERENCES-Klausel
I Syntax:
. . . REFERENCES Relation [(Attrib1, Attrib2, . . . )]
8
CASCADE
>

ff

ff >
<
6
NULL
6ON DELETE
SET
4
DEFAULT
UPDATE >
>
:
NO ACTION
2
93
>
>
=7
7 24
5
>
>
;
24 Im vollen Umfang (z.B. ON UPDATE . . .) erst in SQL2 definiert, teilweise aber bereits seit längerem verfügbar (z.B. DB2/6000 V2).
Zusätzlich noch optionale Klausel für initiale Belegung hinsichtlich IMMEDIATE/DEFERRED bzw. NOT DEFERRABLE.
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-64
I Beispiel 3-10: (für UPDATE)
CREATE TABLE Liefert
(TeileNr DECIMAL(6) REFERENCES Teil
ON UPDATE CASCADE,
LiefNr DECIMAL(5) REFERENCES Lieferant
ON UPDATE CASCADE,
Preis DECIMAL(8,2),
UNIQUE TeileNr, LiefNr))
CREATE TABLE TeileBest
(BestNr DECIMAL(9) PRIMARY KEY,
LiefNr DECIMAL(5) REFERENCES Lieferant
ON UPDATE CASCADE,
Termin DATE)
I Beispiel für DELETE . . . CASCADE
CREATE TABLE Struktur
(OberTNr DECIMAL(5) REFERENCES Teile(TeileNr)
ON DELETE CASCADE,
UnterTNr DECIMAL(5) REFERENCES Teile(TeileNr)
ON DELETE CASCADE,
Anzahl DECIMAL(3))
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-65
I Wirkung von ON DELETE CASCADE:
Löschen äbhängigerTupel, ggf. kaskadierend
Lieferant LiefNr
222
333
444
LiefName
Maier & Co.
Müller GmbH
Schmidt KG
DELETE
REFERENCES ...
ON DELETE CASCADE
TeileBest BestNr LiefNr Termin
47123 444 910427
47124 333 910501
47125 222 910720
47128 222 910418
REFERENCES ...
ON DELETE CASCADE
TeileBestPos BestNr BestPos TeileNr Menge
47123
1
5319
50
47123
5578
2
30
47124
4921
80
1
47125
3847
40
1
47125
5316
10
2
20
47128
5316
1
47128
3847
60
2
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-66
I Wirkung von ON UPDATE CASCADE:
=⇒ Propagation des geänderten Attributwertes in die referenzierenden Relationen.
Ausgangssituation:
Lieferant LiefNr
222
333
444
REFERENCES ...
ON UPDATE CASCADE
REFERENCES ...
ON UPDATE CASCADE
TeileBest BestNr LiefNr
47123 444
47124 333
47125 222
47128 222
Liefert TeileNr LiefNr Preis
3847
4921
5316
5319
5578
222
333
222
444
444
Update LiefNr
444
4447:
LiefName
Maier & Co.
Müller GmbH
Schmidt KG
23.15
17.22
33.86
11.47
17.99
Termin
960427
960501
960720
960418
Lieferant LiefNr LiefName
Update
222
333
4447
Maier & Co.
Müller GmbH
Schmidt KG
U p date
444
U p date
4447
44 4
Liefert TeileNr LiefNr Preis
3847
222 23.15
4921
333 17.22
5316
222 33.86
5319
444 11.47
5578
444 17.99
4447
TeileBest BestNr LiefNr Termin
47123 444 960427
47124 333 960501
47125 222 960720
47128 222 960418
Resultat:
Lieferant LiefNr LiefName
222
333
4447
Maier & Co.
Müller GmbH
Schmidt KG
Liefert TeileNr LiefNr Preis
3847
4921
5316
5319
5578
222
333
222
4447
4447
23.15
17.22
33.86
11.47
17.99
TeileBest BestNr LiefNr
47123 4447
47124 333
47125 222
47128 222
Termin
960427
960501
960720
960418
I Bewertung:
⊕ Wichtiges Konzept zur Erzwingung referentieller Integrität
⊕ Konzept kann durch geeignete Datenstrukturen auch implementierungsseitig effizient unterstützt werden (=⇒ Performance!)
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-67
3.7
3.7.1
Sichten
Einführung
Eine Sicht ist ein Ausschnitt“ aus der Datenbank (genauer: ein – möglicherweise umstrukturierter
”
– Teil des logischen DB-Schemas), der als externes Schema einem Benutzer/Anwendungsprogramm
zur Verfügung gestellt wird.
Eine Sicht ist eine zusätzliche, virtuelle“ (berechnete) Relation und wird wie diese angesprochen.
”
Es handelt sich um abgeleitete Daten; die Ableitung erfolgt bei jedem Zugriff, d.h. es wird kein
Schnappschuss“ bei der Definition der Sicht erzeugt, sondern die Sicht wird jedesmal beim Zugriff
”
neu berechnet“ (dies ist zumindest der logische Effekt).
”
Änderungen der (Basis-) Relationen sind in den Sichten sichtbar und umgekehrt!
I Realisierung der Externen Ebene (⇒ ANSI 3-Ebenen-Architektur)
Abbildung 3-4: 3-Ebenen-Architektur
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-68
I Vorteile von Sichten:
Vereinfachung von Anfragen (→ Vorformulierung komplexer Teilanfragen)
Strukturierung der Datenbankbeschreibung nach individuellen“ Bedürfnissen
”
stabile Schnittstelle für Anwendungen (→ bei Schemaänderungen)
Datenschutz ( need-to-know“: Verbergen von nicht benötigten Daten)
”
I Beispiel:
Relation: Gegeben sei die folgende Relation des logischen DB-Schemas mit Prüfungsdaten:
Prüf(Studienfach, Fach, Student, Prüfer, Datum, Note)
Durch entsprechende Sichten können individuelle Informationsbedürfnisse befriedigt werden:
. Der Fachbereich Informatik und Informationswissenschaft sieht nur die Daten der eigenen“
”
Studenten.
. Das Prüfungsamt sieht alle Daten.
. Jeder Student darf seine eigenen Daten sehen (aber nicht ändern)
. Die Kommission zur Vergabe von Stipendien darf von Studenten die Durchschnittsnote
sehen.
. Der Dekan darf statistische Daten über Absolventen des letzten Jahrgangs lesen.
. Sekretariate dürfen Prüfungsdaten der zugehörigen Professoren einsehen.
I SQL-Syntax:
CREATE VIEW view-name AS query [ WITH CHECK OPTION ]
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-69
I Probleme mit Sichten:
Bearbeitung von Anfragen auf Sichten: Substituiere definierende SQL-Anfrage für den Namen
der Sicht ( Query Substitution“)
”
⇒ Orthogonalität der Sprache besonders wichtig: SQL ⇔ Relationenalgebra
Änderungsoperationen auf Sichten:
. Überhaupt zulässig? Eindeutigkeit? Welche Einschränkungen erforderlich?
. Wie sollen aus View-Updates die Updates der gespeicherten Datenbank hergeleitet werden?
. Welches sind vernünftige“ Update-Operationen?
”
I Kriterien für Änderungsoperationen:
Effektkonformität: Änderungen, die auf einer Sicht formuliert werden, sollen nach der Änderung
der Basisdatenbank zu einer Ausprägung der Sicht führen, die dem entspricht, als ob diese
Änderung direkt auf der Sicht ausgeführt wurde (⇒ Korrektheit der Transformation).
Minimalität: Die Basisdatenbank sollte nur minimal geändert werden, um den gewünschten
Effekt zu erzielen.
Konsistenzerhaltung: Die Änderung einer Sicht darf zu keinen Integritätsverletzungen der Ba-
sisdatenbank führen.
Respektierung des Datenschutz: Wird die Sicht aus Datenschutzgründen eingeführt, darf von
der Änderung nicht der bewusst ausgeblendete Teil der Basisdatenbank betroffen sein.
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-70
3.7.2
Verschiedene Arten von Sichten
. . . hier am Beispiel des Relationenmodells:
I
I
I
I
Projektionssichten
Selektionssichten
Verbundsichten
Aggregierungssichten
3.7.2.1
Projektionssichten (Project Views)
I Beispiel 3-11:
Gegeben seien zwei Relationen:
MGA(Mitarbeiter, Gehalt, Abteilung), AL(Abteilung, Leiter)
Projektionssicht MA
. In Relationenalgebra:
MA:= πMitarbeiter, Abteilung(MGA)
. In SQL:
CREATE VIEW MA AS SELECT Mitarbeiter, Abteilung FROM MGA
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-71
I Probleme:
Einfügungen: Setzen der Attribute, die in der Sicht fehlen . . . ?
Beispiel 3-12:
INSERT INTO MA VALUES (‘Zuse’, ‘Info’)
wird transformiert zu
INSERT INTO MGA VALUES (‘Zuse’, NULL, ‘Info’).
⇒ Konsistenzerhaltung: Gehalt darf nicht als NOT NULL deklariert worden sein. (Alternative:
Verwendung von Defaultwerten).
Nur wenn Schlüssel der Basisdatenbank in der Sicht erhalten bleiben, entspricht ein Tupel der
Sicht genau und eindeutig einem Tupel der Basisrelation.
3.7.2.2
Selektionssichten (Select Views)
I Beispiel 3-13:
Relationenalgebra:
MG := σGehalt>20πMitarbeiter, Gehalt(MGA)
SQL:
CREATE VIEW MG AS SELECT Mitarbeiter, Gehalt FROM MGA WHERE Gehalt > 20
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-72
I Problem: Ein Tupel der Sicht kann durch eine Änderung in den nichtselektierten Teil der Sicht
bewegt werden (Tupelmigration).
Beispiel 3-14:
Das Tupel MGA(‘Zuse’, 25, ‘Info’) wird durch
UPDATE MG SET Gehalt = 15 WHERE Mitarbeiter = ‘Zuse’
aus der Sicht MG entfernt!
Übersetzung:
UPDATE MGA SET Gehalt = 15 WHERE Mitarbeiter= ‘Zuse’ AND Gehalt > 20
Beachte:
Die Selektionsbedingung muss um die Sichtbedingung erweitert werden, da ansonsten auch ein
Tupel MGA(‘Zuse’, 10, ‘Info’) von der Änderung betroffen wäre, obwohl dieses nicht in der
Sicht MG liegt!
Ist die Sicht MG aus Datenschutzgründen angelegt worden, sollte die Änderung zurückgewiesen
werden.
Tupelmigration kann explizit durch die WITH CHECK OPTION-Klausel verhindert werden.
Beispiel 3-15:
CREATE VIEW MG AS
SELECT Mitarbeiter, Gehalt FROM MGA WHERE Gehalt > 20 WITH CHECK OPTION
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-73
3.7.2.3
Verbundsichten (Join Views)
I Beispiel 3-16:
Relationenalgebra: MGAL := MGA
SQL:
1
AL
CREATE VIEW MGAL AS
SELECT m.Mitarbeiter, m.Gehalt, m.Abteilung, a.Leiter
FROM MGA m, AL a
WHERE m.Abteilung=a.Abteilung
I Änderungstransformationen:
oft nicht eindeutig!
Minimalität
I Beispiel 3-17:
INSERT INTO MGAL VALUES (‘Turing’, 30, ‘Info’, ‘Zuse’)
Transformation:
1. MGA: INSERT INTO MGA VALUES (’Turing’,30,’Info’)
2. AL: hier sind ggf. verschiedene Änderungen denkbar:
(a) INSERT INTO AL VALUES (‘Info’, ‘Zuse’)
(b) UPDATE AL SET Abteilung=‘Info’ WHERE Leiter = ‘Zuse’
b) entspricht der Minimalitätsforderung, ist aber nicht effektkonform (die Mitarbeiter der
Abteilung Mathematik haben nun keinen Leiter mehr!).
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-74
I Analoge Probleme ergeben sich bei Löschungen. Etwa kann für die Löschung des Tupels
MGAL(‘Turing’, 30, ‘Info’, ‘Zuse’) entweder ein Tupel in MGA oder in AL oder in beiden Relationen gelöscht werden.
Konsequenz: Änderungsoperationen für derartige Sichten in SQL verboten.
Analoge Probleme bei Mengenoperationen
3.7.2.4
Aggregierungssichten
I Verwendung von Gruppierung und Aggregierung
I Spezialfall von berechneten Werten in der DB.
I Beispiel 3-18:
CREATE VIEW AS(Abteilung,SummeGehalt) AS
SELECT Abteilung, SUM(Gehalt)
FROM MGA
GROUP BY Abteilung
I Änderung auf aggregierten Werten nicht sinnvoll:
I Beispiel 3-19:
UPDATE AS SET SummeGehalt = Summe + 1000
WHERE Abteilung = ‘Info’
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-75
I Klassifikation der Problembereiche:
Vermeidung von Integritätsverletzungen
Vermeidung von Seiteneffekten auf nicht sichtbaren Teilen der Datenbank aus Datenschutz-
gründen
Minimalität ggf. nicht eindeutig ⇒ Auswahlproblem
Keine sinnvolle Transformation möglich
1:1-Beziehung zwischen Sicht und Basisdatenbank kann verletzt sein (etwa beim Wegprojizieren
von Schlüsseln).
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-76
3.7.3
Integritätswahrung bei Sichten in SQL
I Integritätsverletzende Änderungen in Sichten werden zurückgewiesen.
I Die Behandlung potentiell datenschutzverletzender Sichtänderungen unterliegt der Benutzerkontrolle (⇒ ‘WITH CHECK OPTION’-Klausel).
I Sichten, die zu nicht eindeutigen Transformationen bei Änderungen führen können, werden als nicht
änderbar klassifiziert (unabhängig von einer speziellen Änderungsoperation). Auf diesen Sichten sind
keine Änderungen erlaubt.
I Elementare Änderungen auf Sichtebene müssen zu elementaren Änderungsoperationen der Basisrelation abgebildet werden (⇒ DISTINCT-Klausel).
I Eine Sicht ist in SQL genau dann änderbar, wenn alle folgenden Bedingungen erfüllt sind:
Die Sicht ist eine reine Selektionsabfrage (d.h.: kein Verbund, keine Mengenoperationen).
Es ist kein DISTINCT enthalten.
Keine Arithmetik und Aggregatsfunktionen in der SELECT-Klausel.
Genau eine Referenz auf eine Relation im FROM-Teil
Keine Unterabfragen mit Selbstbezug, d.h. die in der FROM-Klausel angesprochene Relation
darf nicht in FROM-Klauseln der Unterabfragen verwendet werden.
Keine Gruppierung
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-77
3.7.4
Auswertungsaspekte
I Grundidee bei der Ausführung von Anfragen auf Sichten:
Setze die View-Definition (=SQL-Anfrage1) in die Benutzer-Anfrage (=SQL-Anfrage2) an
der Stelle ein, wo der Name der Sicht angesprochen wird.
. . . rein syntaktische String-Ersetzung. Aber: in SQL aufgrund div. Einschränkungen der Or-
thogonalität nicht möglich!
I Restriktionen von SQL:
Einsetzungen von Unterabfragen im FROM-Teil seit SQL-92 möglich, aber (noch) nicht in
allen SQL-Dialekten (-Implementierungen); außerdem: View-Ersetzung auch schon vorher!
Geschachtelte Aggregierungen nicht in einer SQL-Anfrage möglich.
I Konsequenz:
In SQL können Sichten nicht direkt durch Einsetzen der Definitionen ausgewertet werden.
Deswegen wird ein syntaktisches Mischen“ vorgesehen:
”
. In der SELECT-Klausel werden Sichtattribute ersetzt bzw. durch ihren Berechnungsterm
ersetzt.
. Im FROM-Teil werden die Namen der Originalrelationen aufgeführt.
. In der WHERE-Klausel erfolgt eine konjunktive Verknüpfung von Sicht- und
Anfragebedingungen.
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-78
Dies kann zu unerwarteten Problemen führen:
Beispiel 3-20:
. Sicht:
CREATE VIEW DS (Abteilung, GehaltsSumme) AS
SELECT Abteilung, SUM(Gehalt)
FROM MGA
GROUP BY Abteilung
. Anfrage:
SELECT Abteilung
FROM DS
WHERE GehaltsSumme > 500
. Mögliche Übersetzungen:
SELECT Abteilung
FROM MGA
WHERE SUM(Gehalt) > 500
GROUP BY Abteilung
SELECT Abteilung
FROM MGA
GROUP BY Abteilung
HAVING SUM(Gehalt) > 500
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-79
Beispiel 3-21:
. Anfrage:
SELECT AVG(GehaltsSumme)
FROM DS
. Übersetzung durch Mischen:
SELECT AVG(SUM(Gehalt))
FROM MGA
GROUP BY Abteilung
Aber: Geschachtelte Aggregationsfunktionen nicht erlaubt in SQL!
⇒ Diese Anfrage kann nur mit geschachtelten Unteranfragen im FROM-Teil ausgeführt
werden.
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-80
3.8
Nullwerte in SQL
I SQL unterstützt einen speziellen Wert NULL für alle Domänen.
I Dieser hat die Bedeutung Wert nicht bekannt“ und ist verschieden von dem numerischen Wert
”
0 und einer Zeichenkette der Länge 0.
I Behandlung von Nullwerten
spezielle Selektionsbedingung bzgl. Nullwerten:
. . . WHERE Attrib IS [NOT] NULL
Sortieren nach nullwertigem Attribut: Tupel mit Nullwerten in dem betreffenden Attribut stehen
stets am Anfang der Ergebnis-Tabelle, egal ob ASC oder DESC angegeben wurde.
In arithmetischen Ausdrücken: Wenn einer oder beide Operanden nullwertig sind, ist das
Ergebnis NULL.
In booleschen Ausdrücken:
TRUE ∧ NULL ⇒
TRUE ∨ NULL ⇒
const = NULL ⇒
const ! = NULL ⇒
NULL
TRUE
unknown
unknown
Bei Gruppierung (GROUP BY) nach nullwertigem Attribut: Nullwert wird wie ein normaler
Wert behandelt, bildet ggf. eine eigene Gruppe.
Bei Anwendung von Aggregat-Funktionen (AVG, SUM, COUNT, . . . ): Nullwerte werden bei
der Auswertung ignoriert.
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-81
Beispiele: Gegeben sei die folgende Relation:
Gebuehren
AngNr
2
2
1
1
1
2
1
1
1
2
1
2
1
KursNr
G08
P13
G08
P13
I09
P13
I09
I09
I09
P13
I09
I09
P13
TnNr
143
143
145
146
146
149
155
171
173
177
185
187
194
Gebuehr
500.00
400.00
← Nullwert
300.00
← Nullwert
350.00
← Nullwert
← Nullwert
400.00
← Nullwert
450.00
← Nullwert
← Nullwert
⇒ In der Literatur werden Nullwerte oftmals durch verschiedene Sonderzeichen, z.B. ω, ⊥
dargestellt. Hier verwenden wir einfach eine Leerstelle.
. Darüber hinaus kann man verschiedene Sorten von Nullwerten unterscheiden (z.B. Wert
”
unbekannt, aber vorhanden – unknown“, Wert existiert nicht – not existent“, es ist nicht
”
”
bekannt, ob ein Wert existiert – no information“, . . .)
. SQL kennt jedoch nur einen Nullwert NULL“ mit der Bedeutung Wert unbekannt“.
”
”
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3-82
N1:
SELECT Gebuehren.*, Gebuehr - 100
FROM Gebuehren
AngNr KursNr TnNr Gebuehr
2
G08
143
500.00
2
P13
143
400.00
1
G08
145
1
P13
146
300.00
1
I09
146
2
P13
149
350.00
1
I09
155
1
I09
171
1
I09
173
400.00
2
P13
177
1
I09
185
450.00
2
I09
187
1
P13
194
Gebuehr-100
400.00
300.00
200.00
250.00
300.00
350.00
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3-83
N2:
SELECT COUNT(*), SUM(Gebuehr),
SUM(Gebuehr)/COUNT(*), AVG(Gebuehr)
FROM Gebuehren
COUNT(*) SUM(Gebuehr) SUM(Gebuehr)/COUNT(*)
13
2400.00
184.615
AVG(Gebuehr)
400.00
Die hierbei auftretende Unstimmigkeit ist in der Literatur als SQL-Count Bug“ be”
kannt geworden.
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3-84
N3:
SELECT
*
FROM
Gebuehren
ORDER BY KursNr, AngNr
AngNr KursNr TnNr
1
G08
145
2
G08
143
1
I09
146
1
I09
155
1
I09
173
1
I09
185
1
I09
171
2
I09
187
1
P13
146
1
P13
194
2
P13
143
2
P13
177
2
P13
149
Gebuehr
500.00
400.00
450.00
300.00
400.00
350.00
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3-85
N4:
SELECT
AngNr, KursNr, SUM(Gebuehr), AVG(Gebuehr)
FROM
Gebuehren
GROUP BY KursNr, AngNr
ORDER BY KursNr, AngNr
AngNr KursNr SUM(Gebuehr) AVG(Gebuehr)
1
G08
2
G08
500.00
500.00
1
I09
850.00
425.00
2
I09
1
P13
300.00
300.00
2
P13
750.00
375.00
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3-86
3.9
Erweiterte Relationenalgebra
N5. Gib alle Kurse (Ausgabe: KursNr, Titel) zusammen mit ihren eventuellen direkten Vorausset”
zungen (Ausgabe: VorNr) aus.“
Ausgangs-Relationen:
Kurs
KursNr
G08
G10
P13
I09
Titel
Grundlagen I
Grundlagen II
C-Programmierung
Datenbanken
SQL-Formulierung (Versuch):
SELECT Kurs.*, Vorauss.VorNr
FROM Kurs, Vorauss
WHERE Kurs.KursNr = Vorauss.KursNr
Resultat
KursNr
P13
P13
I09
I09
I09
G08
G10
Titel
C-Programmierung
C-Programmierung
Datenbanken
Datenbanken
Datenbanken
??
??
VorNr
G08
G10
G08
G10
P13
Vorauss
VorNr
G08
G10
G08
G10
P13
KursNr
P13
P13
I09
I09
I09
Problem:
Kurse, die keine Voraussetzungen haben
(hier: G08 und G10), erscheinen nicht in
der Ergebnis-Relation bzw. der Ausgabe,
da der Join sie wegfiltert“.
”
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3-87
3.9.1
R
@
F S:
Outer Joins
Linker Außen-Verbund“ (left outer join): Alle Tupel der linken Relation (d.h. alle
”
R-Tupel) sind im Ergebnis enthalten. Gibt es für ein Tupel ri ∈ val(R) kein S-Tupel,
das F erfüllt, so werden die S-Attribute im Ergebnis-Tupel mit Nullwerten aufgefüllt.
Achtung: @ F und @ F sind nicht kommutativ!
I Formen des Outer Join (gemäß SQL 2):
Left Outer Join:
Stellt sicher, dass alle Zeilen der linken Tabelle im Ergebnis enthalten
sind (siehe unten)
Right Outer Join:
Analog, jedoch überleben hier die Zeilen der rechten Tabelle
Full Outer Join:
Kombination von Left + Right Outer Join: Alle Zeilen beider Tabellen sind mind. 1× im Ergebnis enthalten (ggf. links oder rechts mit
Nullwerten aufgefüllt)
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3-88
I Beispiel 3-22:
R
R
@
A
1
2
3
4
A=C S:
B
Hans
Ilse
Hans
Klara
B
Hans
Ilse
Ilse
Hans
Klara
C
C
2
2
3
6
D
München
Ulm
Stuttgart
Passau
D
S
←
2
2
3
München
Ulm
Stuttgart
←
@
C=A R:
C
D
A
B
Nullwerte
A
1
2
2
3
4
S
Formulierung von Anfrage N5 mittels (Left) Outer Join:25
N5’:
SELECT k.*, v.VorNr
FROM Kurs AS k LEFT OUTER JOIN
Vorauss AS v 26
ON k.KursNr = v.KursNr
KursNr
G08
G10
I09
I09
I09
P13
P13
Titel
Grundlagen I
Grundlagen II
Datenbanken
Datenbanken
Datenbanken
C-Programmierung
C-Programmierung
VorNr
← Nullwert
← Nullwert
G08
G10
P13
G08
G10
25 Wie in SQL 2 spezifiziert
26 SQL-2 verbindet die Korrelationsvariable mit dem Tabellennamen mittels AS-Klausel
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3-89
I Hinweise zu ORACLE
ORACLE verwendet (noch?) eine andere syntaktische Form, um den Outer Join darzustellen.
Die Anfrage N5’ wird deshalb in ORACLE wie folgt formuliert:
SELECT ks.*, v.VorNr
FROM Kurs k, Vorauss v
WHERE k.KursNr = v.KursNr (+)
Das ”(+)” im obigen Beispiel bezieht sich auf die Vorauss-Relation. – Es wird (bei ORACLE)
also derjenige Operand markiert, der ggfs. mit Nullwerten aufgefüllt wird!
In einer Outer-Join-Anweisung darf (bei ORACLE) höchstens eine Tabelle ohne ”(+)” auftre-
ten.
Wird der Outer Join über mehr als ein Attribut (z.B. bei zusammengesetztem Schlüssel)
spezifiziert, so muss ”(+)” für alle diese Attribute in der WHERE-Klausel angegeben werden
(siehe Anfrage-Beispiel S4)
☞ Achtung:
Nullwerte sind spezielle logische Werte und entsprechen nicht einem Leerzeichen oder dem
numerischen Wert Null! (→ Dreiwertige Logik (true, false, unknown))
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3-90
N6.
Gib alle Kursangebote (Ausgabe: *) zus. mit den vorliegenden Anmeldungen (TnNr) aus.“
”
SELECT a.*, nt.TnNr
SQL 2
FROM Angebot AS a LEFT OUTER JOIN Nimmt teil AS nt
ON
(a.KursNr = nt.KursNr) AND (a.AngNr = nt.AngNr)
SELECT a.*, nt.TnNr
FROM Angebot a, Nimmt teil nt
WHERE a.KursNr = nt.KursNr (+) AND
a.AngNr = nt.AngNr (+)
AngNr
1
2
1
2
1
1
1
1
1
2
3
1
1
2
2
2
KursNr
G08
G08
G10
G10
I09
I09
I09
I09
I09
I09
I09
P13
P13
P13
P13
P13
Datum
13–01–1996
24–02–1996
01–02–1996
15–02–1996
27–03–1996
27–03–1996
27–03–1996
27–03–1996
27–03–1996
23–04–1996
29–05–1996
28–05–1996
28–05–1996
01–07–1996
01–07–1996
01–07–1996
Ort
München
Bremen
München
Hamburg
Stuttgart
Stuttgart
Stuttgart
Stuttgart
Stuttgart
Hamburg
München
Ulm
Ulm
Essen
Essen
Essen
ORACLE
TnNr
145
143
146
155
173
185
171
187
146
194
143
177
149
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-91
N7. Wie S4, aber zusätzlich zur Teilnehmernummer soll jeweils auch noch der Teilnehmername
”
ausgegeben werden.“
SELECT a.*, nt.TnNr, t.Name
FROM Angebot a, Nimmt teil nt, Teilnehmer t
WHERE a.KursNr = nt.KursNr (+) AND
a.AngNr = nt.AngNr (+) AND
nt.TnNr = t.TnNr (+)
N8.
ORACLE
Gib alle Kursangebote aus, für die sich kein Teilnehmer angemeldet hat“.
”
SELECT a.*, nt.TnNr
FROM Angebot a, Nimmt teil nt
WHERE a.KursNr = nt.KursNr (+) AND
a.AngNr = nt.AngNr (+) AND
nt.TnNr IS NULL
ORACLE
I Anmerkungen:
Die obige SQL-Anfrageformulierung mittels Outer Join ist eine von mehreren Möglichkeiten,
Anfrage S9 in SQL umzusetzen.
Der Test auf Nullwert muss mittels IS NULL bzw. IS NOT NULL durchgeführt werden.
= NULL“ bzw. <> NULL“ führen nicht zum gewünschten Ergebnis.
”
”
Tests mittels IS [NOT] NULL sind auch ohne Outer Joins in Selektionen möglich.
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
3-92
3.10
Literaturhinweise
Abiteboul, S., R. Hull und V. Vianu (1995). Foundations of Databases. Addison-Wesley.
Date, C.J. und H. Darwen (1993). A Guide to the SQL Standard. Addison-Wesley Publ. Comp., 3 Aufl.
Heuer, A. und G. Saake (2000). Datenbanken: Konzepte und Sprachen. MITP Verlag, Bonn, 2. Aufl.
ISO (1992). Database Language SQL, International Standard. ISO. ISO/IEC 9075:1992, DIN 66315.
Kandzia, P. und H.-J. Klein (1993). Theoretische Grundlagen relationaler Datenbanksysteme. BI Wissenschaftsverlag, Reihe Informatik.
Melton, J. und A. Simon (1993). Understanding the New SQL: A Complete Guide. Morgan Kaufmann Publishers.
Melton, J. und A. Simon (2002). SQL:1999 – Understanding Relational Language Components. Morgan Kaufmann Publishers.
Rautenstrauch, C. und M. Moazzami (1990). Effiziente Systementwicklung mit ORACLE . Addison-Wesley.
Türker, C. (2003). SQL:1999 & SQL:2003 – Objektrelationales SQL, SQLJ & SQL/XML. dpunkt.verlag,
Heidelberg.
c M. Scholl, 2005/06 – Informationssysteme: 3. SQL – Structured Query Language
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