165kB - Praktische Informatik

Einführung in SQL
Udo Kelter
27.11.2013
Zusammenfassung dieses Lehrmoduls
Dieses Lehrmodul führt in die elementaren Kommandos von SQL ein.
Ein Schwerpunkt liegt auf den Möglichkeiten zur Formulierung von
Abfragen. Weiter werden Möglichkeiten zur Definition und Änderung
von Schemata gezeigt. Einleitend wird ein Abriß der historischen
Entwicklung und der wichtigsten Varianten von SQL gegeben.
Vorausgesetzte Lehrmodule:
obligatorisch:
– Datenverwaltungssysteme
– Das relationale Datenbankmodell
Stoffumfang in Vorlesungsdoppelstunden:
1
1.3
Einführung in SQL
2
Inhaltsverzeichnis
1 Einführung
3
2 Abfragen
2.1 Grundform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2 Nachbildung der Operationen der relationalen Algebra in SQL
2.3 Gruppierungen und Aggregationen . . . . . . . . . . . . . . .
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4
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10
3 Änderungsoperationen
3.1 Erzeugen von Tupeln . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2 Löschen von Tupeln . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3 Ändern von Tupeln . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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17
4 Nullwerte
17
5 Schema-Operationen
5.1 Definition von Relationen . . . . . . . . . . .
5.1.1 Attributdefinitionen . . . . . . . . . .
5.1.2 Definition von Integritätsbedingungen
5.2 Änderung der Definition einer Relation . . . .
5.3 Sichten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Glossar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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Udo Kelter
Stand: 27.11.2013
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der expliziten Genehmigung. Die jeweils aktuellste Version ist über http://kltr.de erreichbar.
Einführung in SQL
1
3
Einführung
SQL ist die mit Abstand wichtigste Sprache für relationale Systeme.
SQL umfaßt Kommandos zur Abfrage und Manipulation von Daten
und Schemata, ferner diverse Administrationsfunktionen. Im Laufe
der Zeit ist der Funktionsumfang von SQL ganz erheblich angewachsen, und es existieren mehrere Varianten der Standards.
Historie. Der Ursprung von SQL geht auf das System/R zurück. System/R war ein Prototyp eines relationalen DBMS, das im Zeitraum
von 1971 - 1981 bei der IBM für deren Mainframes entwickelt wurde. Der Name der Sprache war seinerzeit noch SEQUEL (“Structured
English Query Language”). Später wurde sie umgetauft in “Structured Query Language”, heute liest man die Abkürzung SQL meist als
“Standard Query Language”. 1981 war eine erste kommerzielle Implementierung von SQL durch die IBM verfügbar (SQL/Data System).
Später folgten weitere Implementierungen, einerseits durch die IBM
(DB2, QMF), andererseits durch mehrere konkurrierende Unternehmen, u.a. Oracle, Informix und Sybase.
Aus Sicht von Anwendern ist eine Standardisierung der Sprache
sehr wünschenswert, denn nur dann, wenn unterschiedliche Hersteller Implementierungen der gleichen Sprachdefinition anbieten, ist ein
Wechsel zwischen konkurrierenden Produkten möglich und kann ein
offener Markt entstehen. Dementsprechend wurden zunächst durch
das ANSI bzw. später die ISO mehrere Versionen von SQL standardisiert. Die erste Version wurde unter den Namen SQL1 bzw. SQL86 im
Jahre 1986 verabschiedet. 1989 folgte ein sogenanntes Addendum-1;
der neue Standard wird auch als SQL89 bezeichnet. 1992 folgte die
Version SQL2 bzw. SQL92. Die ersten Standards deckten nur einen
Kern an Funktionen ab; Folge hiervon war, daß in der Praxis viele implementierungsspezifische Erweiterungen notwendig waren, so daß die
unterschiedlichen Implementierungen doch nicht wirklich kompatibel
bzw. austauschbar waren. Erst SQL92 hatte einen relativ vollständigen Funktionsumfang, dieser wurde allerdings von praktisch keinem
Produkt exakt implementiert.
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Ende der 90er Jahre ist eine neue Version namens SQL3 durch die
ISO publiziert worden. Der Funktionsumfang von SQL3 kann in erster Näherung als unendlich bezeichnet werden, möglicherweise gibt es
keine einzelne Person, die die Spezifikationen komplett gelesen hat.
In diesem einführenden Lehrmodul beschränken wir uns natürlich
auf die wichtigsten Funktionalitäten.
Daß SQL sich als wichtigste relationale Sprache durchgesetzt hat,
liegt übrigens weniger an seinen sprachlichen bzw. technischen Qualitäten, sondern eher an der Macht seiner Anbieter. In der Tat wurde
SQL wegen diverser Mängel von bekannten Datenbankforschern heftig
kritisiert. Dies hat jedoch nichts am Erfolg von SQL ändern können.
SQL definiert sowohl eine “interaktive” Sprache (durch Kommandos wie CREATE TABLE oder SELECT ) als auch ein Programm-API
(durch Kommandos wie DECLARE CURSOR , OPEN , FETCH usw.) Wir
gehen in diesem Lehrmodul nur auf die interaktive Sprache ein.
Bei den folgenden Beispielen verwenden wir Großbuchstaben für
die Schlüsselworte (Kleinbuchstaben sind auch zulässig).
2
2.1
Abfragen
Grundform
Eine Abfrage in SQL hat folgende Grundstruktur:
SELECT A1, ...., An
FROM r1, ...., rm
WHERE P
Man fängt beim Lesen am besten mit der 2. Klausel, der FROM -Klausel
an. Dort ist angegeben, welche Relationen die Grundlage der Abfrage bilden. In der Begriffswelt der relationalen Algebra bedeutet die
Angabe mehrerer Relationen, daß deren Kreuzprodukt gebildet wird.
Als nächstes sollte man die WHERE -Klausel lesen, sofern sie vorhanden ist (sie ist optional). Sie enthält ein Prädikat, das sich auf die
Relationen beziehen muß, die in der FROM -Klausel angegeben sind. In
der Begriffswelt der relationalen Algebra spezifiziert die WHERE -Klausel
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Stand: 27.11.2013
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eine Selektion. Wenn die WHERE -Klausel fehlt, wird nicht selektiert,
der Vorgabewert für P ist sozusagen true .
Die SELECT -Klausel sollte man zum Schluß lesen. Angegeben ist
dort eine Liste von Attributen, die im Resultat auftreten. Die SELECT Klausel gibt also den Relationentyp des Ergebnisses an. Sie entspricht
einer Projektion auf die angegebenen Attribute; entgegen ihrem Namen stellt sie keine Selektion dar1 . Durch Angabe von * werden alle
Attribute der angegebenen Relationen ausgegeben, d.h. es findet keine
echte Projektion statt.
Übersetzt man die obige Grundform einer SQL-Abfrage also in die
relationale Algebra, ergibt sich folgender Ausdruck:
π A1,....,An (σP ( r1 × . . . × rm ))
Mit anderen Worten kombiniert die Grundform einer SQL-Abfrage
ein Kreuzprodukt, eine Selektion und eine Projektion.
Duplikateliminierung. Der vorstehende Ausdruck in der relationalen Algebra ist in einem Punkt allerdings nicht äquivalent zur SQLAbfrage: bei der SQL-Abfrage werden Duplikate normalerweise nicht
eliminiert. In der relationalen Algebra findet wegen des Rückgriffs
auf die Mengenlehre immer implizit eine Duplikateliminierung statt.
Wenn eine Duplikateliminierung gewünscht wird, muß zusätzlich das
Schlüsselwort DISTINCT in der SELECT -Klausel angegeben werden.
Die Duplikate werden nach der Projektion eliminiert.
Wir verwenden i.f. die schon aus [RDBM] bekannten Tabellen
kunden und lieferungen (s. Bild 1). Die Abfrage
SELECT DISTINCT Wohnort
FROM
kunden
gibt dann drei Tupel aus, und zwar gerade die drei verschiedenen auftretenden Ortsnamen. Ohne DISTINCT würden 5 Tupel ausgegeben.
Es gibt gute Gründe, Duplikate nicht automatisch zu eliminieren. Die Eliminierung erfordert praktisch eine Sortierung, also eine
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Die bisher erwähnten erheblichen linguistischen Mängel sollten schon ein gewisses Maß an Evidenz für die erwähnte massive Kritik an SQL liefern.
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Stand: 27.11.2013
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bei großen Datenmengen sehr aufwendige Operation. Ferner werden
durch die Duplikateliminierung bestimmte Zähl- und Aggregationsoperatoren beeinflußt.
Tabelle: kunden
Kundennummer Kundenname
177177
Meier, Anne
177180
Büdenbender, Christa
185432
Stötzel, Gyula
167425
Schneider, Peter
171876
Litt, Michael
Tabelle: lieferungen
Datum
Wert
Kundennummer
00-08-12 2730.00
167425
00-08-14
427.50
167425
00-08-02 1233.00
171876
Wohnort
Weidenau
Siegen
Siegen
Netphen
Siegen
Lager
Mitte
Nord
West
Kreditlimit
2000.00
9000.00
4000.00
14000.00
0.00
Lieferadresse
Bahnhofstr. 5
Luisenstr. 13
Bergstr. 33
Abbildung 1: Beispieltabellen
2.2
Nachbildung der Operationen der relationalen Algebra in SQL
Wie wir oben schon gesehen haben, stellt die Grundform einer Abfrage
in SQL eine Kombination mehrerer Operationen der relationalen Algebra dar. Umgekehrt können alle Operationen der relationalen Algebra
wie in Tabelle 2 angegeben in SQL nachgebildet werden. Zu Tabelle 2
ist anzumerken:
In der Selektion können die einfachen Vergleichsoperatoren = , <>
(ungleich), < , > , <= und >= sowie diverse andere Vergleichsoperatoren verwendet werden. Bei den Vergleichen mit numerischen Werten
können auch arithmetische Ausdrücke gebildet werden, bei Zeichenketten können in Konstanten folgende Sonderzeichen benutzt werden:
für ein beliebiges Zeichen
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σA=a (r)
σA=B (r)
πA1 ,...,An (r)
r∪s
r∩s
r−s
r×s
r1s
r[AΘB]s
SELECT DISTINCT
SELECT DISTINCT
SELECT DISTINCT
SELECT DISTINCT
UNION
SELECT DISTINCT
SELECT DISTINCT
INTERSECT
SELECT DISTINCT
SELECT DISTINCT
EXCEPT
SELECT DISTINCT
SELECT DISTINCT
SELECT DISTINCT
SELECT DISTINCT
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* FROM r WHERE A = a
* FROM r WHERE A = B
A1 , ..., An FROM r
* FROM r
* FROM s
* FROM r
* FROM s
* FROM r
*
*
*
*
FROM
FROM
FROM
FROM
s
r, s
r NATURAL JOIN s
r, s WHERE r.A Θ s.B
oder
SELECT DISTINCT * FROM r JOIN s ON r.A Θ s.B
Abbildung 2: Umsetzung von Operationen der relationalen Algebra in
SQL
%
für mehrere beliebige Zeichen
Als Vergleichsoperator ist dabei LIKE bzw. NOT LIKE zu benutzen.
Elementare Vergleiche können mit den Booleschen Operatoren
AND , OR und NOT verknüpft werden.
Bei den Mengenoperatoren ist bei der in der Tabelle angegebenen
Form Voraussetzung, daß beide Relationen die gleiche Zahl von Attributen haben und die Folge der Wertebereiche der Attribute gleich ist
(die Namen der Attribute spielen dagegen keine Rolle). Es gibt Varianten der Mengenoperationen, bei denen die Felder nicht anhand ihrer
Position, sondern ihres Namens verglichen werden. Anzugeben ist hier
eine Sequenz von Attributnamen; beide Relationen werden dann zuerst
auf diesen Relationentyp projiziert, danach wird die Mengenoperation
ausgeführt.
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Bei der Vereinigung werden Duplikate eliminiert; will man dies verhindern, muß man den Operator UNION ALL verwenden.
Der Operator NATURAL JOIN für den natürlichen Verbund ist erst
seit SQL2 verfügbar. Ansonsten kann der natürliche Verbund natürlich
auch “von Hand” wie folgt nachgebildet werden:
SELECT DISTINCT r.A1, .., r.Ak, B1, .., Bm, C1, .., Cn
FROM r, s
WHERE r.A1=s.A1 AND ... AND r.Ak=s.Ak
wenn r die Attribute A1, ..., Ak, B1, ..., Bm und s die Attribute A1,
..., Ak, C1, ..., Cn hat. In der WHERE -Klausel werden die gemeinsamen Attribute durch lange Attributnamen identifiziert. Auch in der
SELECT -Klausel müssen die langen Namen verwendet werden, obwohl
die Werte in beiden Relationen gleich sind.
Äußere Verbunde. Der linke, rechte bzw. beidseitige äußere Verbund kann in den folgenden Notationen aufgerufen werden:
SELECT * FROM r LEFT JOIN s ON verbundbedingung
SELECT * FROM r RIGHT JOIN s ON verbundbedingung
SELECT * FROM r FULL JOIN s ON verbundbedingung
Tupelvariablen. Schon bei der relationalen Algebra haben wir das
Problem identifiziert, daß bei Abfragen, die ein Kreuzprodukt einer
Relation mit sich selbst erfordern, die Attribute einer der Relationen
oder diese Relation insgesamt umbenannt werden muß. SQL bietet als
entsprechendes Konstrukt Tupelvariablen an.
Als Beispiel betrachten wir die Suche nach denjenigen Kunden, die
ein größeres Kreditlimit als der Kunde mit Nummer 185432 haben.
Die Lösung ist:
SELECT T.Kundenname
FROM
kunden S, kunden T
WHERE S.Kundennummer = 185432
AND T.Kreditlimit > S.Kreditlimit
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Umbenennung von ausgegebenen Attributen. In der SELECT Klausel kann jedes ausgegebene Attribut umbenannt werden. Beispiel:
SELECT Kundenname AS Name, Wohnort AS Ort
FROM
kunden
Genutzt werden kann diese Möglichkeit z.B. dazu, die Anzeige von
Tabellen durch Standardanzeigewerkzeuge zu beeinflussen oder um
ähnliche Tabellen in Mengenoperationen verarbeiten zu können. Aggregierte Werte (s. Abschnitt 2.3), die zunächst keinen Namen haben,
können so benannt werden.
Geschachtelte Abfragen. Die Abarbeitung einer SQL-Abfrage
kann man sich so vorstellen, daß für jede Kombination der Tupel in
den Eingaberelationen die Bedingung in der WHERE -Klausel geprüft
wird; falls die Kombination der Eingabetupel die Bedingung erfüllt,
werden die in der SELECT -Klausel angegebenen Attribute ausgegeben.
Für eine bestimmte Kombination der Eingabetupel kann auch eine
innere Abfrage gebildet werden wie im folgenden Beispiel:
SELECT *
FROM
kunden
WHERE Kreditlimit > 10000 AND
Kundennummer IN
(SELECT Kundennummer
FROM
lieferungen
WHERE
Betrag > 2000)
Es werden hier diejenigen Kunden angezeigt, deren Kreditlimit größer
als 10000 ist und die schon einmal eine Lieferung im Wert von über
2000 EUR bekommen haben. Der Operator IN prüft dabei, ob ein
angegebenes Tupel in der angegebenen Relation enthalten ist. Das
Attribut Kundennummer steht dabei für ein Tupel mit einem Attribut.
Der Operator NOT IN steht für den Test auf Nicht-Enthaltensein.
Es sind auch längere Tupel möglich, dann sind die Attribute in spitzen Klammern durch Komma getrennt aufzulisten, wie in folgendem
Schema:
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WHERE < A1, A2, ... > IN (SELECT A1, A2, ....
FROM .... WHERE .... )
SOME- und ALL-Operatoren. Eine allgemeinere Version des Tests
auf Enthaltensein stellen die SOME-Operatoren dar. Der Operator
> SOME testet, ob der angegebene Wert größer als irgendein Tupel in der angegebenen Relation ist. Analog arbeiten weitere SOMEOperatoren für ≥, <, ≤, =, 6=.
Analog zu den SOME-Operatoren gibt es entsprechende ALL-Operatoren, bei denen geprüft wird, ob alle Werte in der angegebenen
Relation größer, kleiner usw. als der Vergleichswert sind.
Sortierung der Ausgabetabelle. Mithilfe der ORDER BY -Klausel
kann die Ausgabetabelle nach einem oder mehreren Attributen sortiert
werden. Pro Attribut kann eine aufsteigende (Schlüsselwort ASC ; Vorgabe) oder fallende (Schlüsselwort DESC ) Sortierreihenfolge gewählt
werden. Beispiel:
SELECT * FROM lieferungen
ORDER BY Kundennummer ASC, Datum DESC
Die Attribute, nach denen sortiert wird, müssen ausgegebene Attribute gemäß der SELECT -Klausel sein.
2.3
Gruppierungen und Aggregationen
Vielfach will man die Tupel einer Relation anhand bestimmter Attributwerte gruppieren und die so entstehenden Gruppen zählen oder
bestimmte Attributwerte innerhalb der Gruppe aufsummieren. Hierzu ein Beispiel: wir möchten für unsere Beispieldatenbank für jeden
Kunden folgendes wissen:
– die Anzahl der Lieferungen, die an ihn gegangen sind, und
– den Gesamtwert der Lieferungen
Gesucht ist also eine Abfrage, die eine Relation mit drei Spalten liefert:
den Kundennamen (oder die Nummer) und die beiden vorstehenden
Angaben.
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Die Zahl der Lieferungen an einen bestimmten Kunden ist gerade
die Zahl der lieferungen-Tupel, die sich auf diesen Kunden beziehen.
Wenn X die Kundennummer eines Kunden ist, dann könnten wir diese Tupelmenge mit der Abfrage SELECT * FROM lieferungen WHERE
Kundennummer = X bestimmen.
Man könnte nun auf die Idee kommen, irgendwie in einer Schleife
alle auftretenden Kundennummern zu durchlaufen, jedesmal diese Abfrage zu starten und die Ergebnismenge zu zählen bzw. die Werte im
Attribut Betrag aufzusummieren und die Ergebnistabelle zeilenweisen irgendwie zusammenzusetzen. Das ist eine typische prodedurale
Denkweise; würden die Daten als Java-Laufzeitobjekte vorliegen und
müßten wir ein imperatives Programm schreiben, das die gewünschten Angaben berechnet, wäre diese Denkweise durchaus in Ordnung.
In relationalen Sprachen ist diese Denkweise ein typischer Anfängerfehler und zum Scheitern verurteilt: relationale Sprachen sind nichtprozedural, Schleifen sind nicht vorgesehen und werden sinngemäß
durch andere Konstrukte ersetzt.
In der Tat können die oben erwähnten Zählungen und Summierungen überhaupt nicht mit den Mitteln der relationalen Algebra oder
äquivalenter Sprachkonstrukte in SQL realisiert werden. SQL bietet
aber mit der GROUP BY-Klausel und weiteren Sprachkonstrukten eine
Lösungsmöglichkeit. Unsere Aufgabe können wir in SQL wie folgt
lösen:
SELECT
Kundennummer, COUNT(*), SUM(Betrag)
FROM
lieferungen
GROUP BY Kundennummer
Die GROUP BY-Klausel verändert die Bedeutung der SELECTAnweisung wie folgt:
1. Zunächst werden wie üblich Kreuzprodukte bzw. Verbunde gebildet, sofern mehrere Relationen in der FROM-Klausel angegeben sind,
und die resultierenden Tupel gemäß der WHERE-Klausel, sofern vorhanden, selektiert.
2. Die verbleibenden Tupel werden in Gruppen eingeteilt. Das Attribut, das in der GROUP BY-Klausel angegeben wird, wird i.f. Grupc
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pierungsattribut genannt. Für jeden Wert X, der im Gruppierungsattribut auftritt, wird eine Gruppe gebildet. Zu dieser Gruppe gehören alle Tupel, die den Wert X im Gruppierungsattribut
haben. In unserem Beispiel wird also für jede auftretende Kundennummer eine Gruppe gebildet, die gerade die Lieferungstupel mit
dieser Kundennummer enthält.
Wenn mehrere Gruppierungsattribute angegeben werden, wird
analog zu jeder Kombination von Werten in den Gruppierungsattributen eine Gruppe gebildet.
3. Für jede Gruppe (und nicht etwa für jedes Eingabetupel!) wird genau ein Tupel ausgegeben. Als Ausgabeattribute bzw. -Werte sind
erlaubt:
– Gruppierungsattribute - deren Wert ist nach Konstruktion bei
allen Tupeln in der Gruppe gleich; Attribute, die keine Gruppierungsattribute sind, sind dagegen nicht zulässig, denn deren
Wert kann in der Gruppe verschieden sein, d.h. es ist unklar,
welcher der auftretenden Werte ausgegeben werden soll;
– Aggregationsoperatoren
Die Liste der Aggregationsoperatoren ist:
COUNT: Anzahl
AVG: Durchschnitt
MIN: Minimum
MAX: Maximum
SUM: Summe
Bei den numerischen Aggregationsoperatoren (alle außer COUNT) ist
als Argument ein numerisches Attribut anzugeben. In die angegebene
Operation werden alle Attributwerte einbezogen, die nicht NULL sind.
Der Operator COUNT zählt die Tupel; als Argument muß entweder
ein Attribut angegeben werden, dann zählt COUNT die Tupel, bei denen
dieses Attribut nicht NULL ist, oder * , dann zählt COUNT alle Tupel.
In unserer obigen Musterlösung erzeugt also COUNT (*) die Zahl der
Lieferungen eines Kunden und SUM(Betrag) den Gesamtwert aller
Lieferungen.
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Sofern die GROUP BY -Klausel fehlt und trotzdem in der SELECTKlausel ein Aggregationsoperator benutzt wird, bildet die ganze Relation eine einzige Gruppe. So kann z.B. durch die Abfrage
SELECT count(*) FROM r
die Zahl der Tupel der Relation r gezählt werden. Da pro Gruppe nur
ein Tupel ausgegeben wird, wird hier nur eine einzige Zahl ausgegeben.
Aggregation und Verbunde. Wenn wir im obigen Beispiel nicht
nur die Kundennummer, sondern auch die Kundennamen ausgeben
wollen, müssen wir einen Verbund mit der Relation kunden bilden
und die Lösung wie folgt modifizieren:
SELECT
lieferungen.Kundennummer, Kundenname,
COUNT(*), SUM(Betrag)
FROM
lieferungen NATURAL JOIN kunden
GROUP BY lieferungen.Kundennummer, Kundenname
Zunächst unmotiviert wirkt hier, daß auch das Attribut Kundenname
als Gruppierungsattribut angegeben wird. Die Gruppen werden durch
dieses zusätzliche Attribut nicht kleiner, weil innerhalb jeder Gruppe
der Kundenname gleich ist. Dieses Wissen fehlt dem SQL-Prozessor
aber im allgemeinen Fall, daher müssen alle auszugebenden Attribute
in der GROUP BY -Klausel angegeben werden.
Es sei noch darauf hingewiesen, daß die obige Musterlösung für diejenigen Kunden, die noch keine Lieferung bekommen haben, gar kein
Tupel enthält, also auch kein Tupel, das in der 3. und 4. Spalte eine
Null enthält. Sind derartige Ausgabetupel für die “leeren Gruppen”
gewünscht, muß der natürliche Verbund durch einen äußeren Verbund
(im vorliegenden Fall reicht der rechte äußere Verbund) ersetzt werden, ferner COUNT(*) durch COUNT(Kundenname) , damit die Tupel,
die durch den äußeren Verbund mit Nullerwerten erzeugt werden, nicht
mitgezählt werden.
Bedingungen mit aggregierten Werten. Angenommen, wir suchen die Kunden, die schon im Wert von über 10.000 EUR gekauft haben. Die Summe der bisherigen Käufe können wir zwar in der SELECT c
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Klausel mit SUM(Betrag) ausgeben, nicht hingegen in der WHERE Klausel für Selektionsbedingungen ausnutzen. Wie schon erwähnt
wird die WHERE -Klausel vor der Gruppierung ausgewertet; Aggregationsoperatoren können daher in der WHERE -Klausel nie auftreten.
Um die ausgegebenen Tupel, die jeweils einer Gruppe entsprechen, zu selektieren (und nicht etwa die Eingabetupel), bietet SQL
die HAVING -Klausel an:
SELECT
FROM
GROUP BY
HAVING
Kundennummer, SUM(Betrag)
lieferungen
Kundennummer
SUM(Betrag) > 10000
Schachtelungen von Aggregationsoperatoren. Diese sind nicht
erlaubt, stattdessen muß auf eine Ersatzkonstruktion ausgewichen
werden. Wenn wir z.B. den oder die Kunden mit dem maximalen Gesamtumsatz suchen, können wir nicht HAVING SUM(Betrag) =
MAX(SUM(Betrag)) als Bedingung angeben. Stattdessen muß eine eingeschachtelte Abfrage benutzt werden:
SELECT
Kundennummer, SUM(Betrag)
FROM
lieferungen
GROUP BY Kundennummer
HAVING
SUM(Betrag) >= ALL
(SELECT SUM(Betrag)
FROM
lieferungen
GROUP BY Kundennummer)
3
3.1
Änderungsoperationen
Erzeugen von Tupeln
Tupel können mit dem INSERT-Kommando erzeugt werden, z.B.:
INSERT INTO kunden
VALUES (131415, "Groll, Renate", "Bamberg", 12000)
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In der VALUES-Klausel müssen die Attributwerte des zu erzeugenden
Tupels in der Reihenfolge gemäß der Definition des Relationentyps
angeordnet sein. Alternativ kann die Reihenfolge der Attribute auch
explizit bestimmt werden:
INSERT INTO kunden
(Kundenname, Wohnort, Kundennummer, Kreditlimit)
VALUES ("Groll, Renate", "Bamberg", 131415, 12000 )
Es ist auch möglich, nur eine Teilmenge der Attribute anzugeben. Für
die fehlenden Attribute werden Nullwerte oder Vorgabewerte eingesetzt; dies kann bei der Definition des Relationentyps festgelegt werden.
Eine Variante des INSERT-Kommandos ermöglicht es, Tupel, die
aus anderen Relationen als Ergebnis einer Abfrage bestimmt worden
sind, einzufügen, also zu kopieren. Beispiel:
INSERT INTO lieferungen (Kundennummer, Lieferadresse,
Betrag, Datum)
SELECT Kundennummer, Wohnort, 100, 24.12.2000
FROM
kunden
WHERE Kreditlimit > 10000
Dieses Kommando fügt in die Relation lieferungen für alle Kunden,
die ein Kreditlimit von über 10000 EUR haben, eine Weihnachtslieferung im Wert von 100 EUR ein.
3.2
Löschen von Tupeln
Die Grundform des Löschkommandos ist
DELETE FROM r
WHERE B
Dabei ist B eine Bedingung wie bei der SELECT-Anweisung. Der Effekt der Anweisung besteht darin, daß die Tupel, die die Bedingung B
erfüllen, in der Relation r gelöscht werden. Wenn die WHERE-Klausel
fehlt, werden alle Tupel gelöscht, die anschließend leere Relation besteht weiter. In der FROM-Klausel kann immer nur eine Relation angec
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geben werden. Wenn man in mehreren Relationen Tupel löschen will,
muß man pro Relation ein eigenes Löschkommando ausführen. Einige
Beispiele:
– Löschen des Kunden mit Kundennummer 131415:
DELETE FROM kunden
WHERE Kundennummer = 131415
– Löschen aller Lieferungen an den Kunden mit Kundennummer
131415
DELETE FROM lieferungen
WHERE Kundennummer = 131415
– Löschen aller Kunden, die noch keine Lieferung bekommen haben
DELETE FROM kunden
WHERE 0 = (SELECT COUNT (*) FROM lieferungen
WHERE kunden.Kundennummer =
lieferungen.Kundennummer
)
Probleme können bei eingeschachtelten SELECT-Anweisungen auftreten. Betrachten wir hierzu folgendes Beispiel:
DELETE FROM kunden
WHERE Kreditlimit < (SELECT AVG(Kreditlimit)
FROM
kunden
)
Dieses Kommando soll diejenigen Kunden löschen, deren Kreditlimit
unter dem durchschnittlichen Kreditlimit liegt. Wenn man nun alle
Tupel der Relation der Reihe nach durchläuft und jedesmal die innere SELECT-Anweisung neu berechnet, werden zu viele Tupel gelöscht:
wenn die ersten Tupel mit kleinem Kreditlimit gelöscht worden sind,
steigt das durchschnittliche Kreditlimit an, so daß bei späteren Auswertungen der Löschbedingung ein höherer Vergleichswert benutzt
wird.
Eine Lösung des Problems kann darin bestehen, Tupel während
der Abarbeitung des DELETE-Kommandos nicht wirklich zu löschen,
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sondern nur als zu löschend zu markieren und die tatsächliche
Löschung erst am Ende, also nach Auswertung aller inneren SELECTAnweisungen, vorzunehmen. Eine andere, einfachere Lösung besteht
darin, solche Löschkommandos gar nicht zuzulassen.
3.3
Ändern von Tupeln
Mit Hilfe des UPDATE-Kommandos kann man einzelne Attributwerte
ändern. Die restlichen Attribute der betroffenen Tupel bleiben unverändert. Als Beispiel betrachten wir die Erhöhung der Kreditlimits
aller Siegener Kunden um 50 %:
UPDATE kunden
SET
Kreditlimit = Kreditlimit * 1.5
WHERE Wohnort = "Siegen"
In der WHERE-Klausel sind eingeschachtelte SELECT-Anweisungen
erlaubt, allerdings dürfen sich diese nicht auf die Relation, die gerade
geändert wird, beziehen.
4
Nullwerte
Wenn man beim Einfügen von Tupeln nur eine Teilmenge aller Attribute angibt und bei den übrigen Attributen keine Vorgabewerte
definiert sind, erhalten diese als Wert den Nullwert. Das gleiche passiert, wenn Tupel über Sichten, die als Projektion definiert sind (s.
Abschnitt 5.3), eingefügt werden. Neben diesen technischen Gründen
ist eine weitere Ursache für Nullwerte, daß die tatsächlichen Werte
(noch) nicht bekannt oder anwendbar sind. Betrachten wir hierzu das
Attribut Kreditlimit der Relation kunden:
– Manche unserer Kunden sind Laufkundschaft; sie bezahlen immer
bar. Das Attribut Kreditlimit ist für sie sinnlos.
– Für Kunden, die beantragen, bei uns auf Kredit kaufen zu können,
holen wir zuerst eine Bankauskunft ein. Solange die Bankauskunft
nicht vorliegt, kann das Kreditlimit nicht festgelegt werden. Angenommen, wir hätten ein weiteres Attribut DatumBankauskunft,
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das das Datum der Bankauskunft enthält. Solange hier kein Datum
steht, wäre das Attribut Kreditlimit nicht anwendbar.
– Selbst nach Vorliegen der (positiven) Bankauskunft muß erst der
Chef das Kreditlimit konkret festlegen; solange er dies nicht getan
hat, ist der Kunde zwar kreditwürdig, aber sein Kreditlimit noch
unbekannt.
Man könnte in allen vorstehenden Fällen den Wert des Attributs
Kreditlimit auf 0,00 setzen, allerdings wären die drei vorstehenden
Fälle und der vierte Fall, daß bei dem Kunden trotz positiver Bankauskunft das Kreditlimit vorerst auf 0,00 gesetzt wird, nicht unterscheidbar.
Um die vorstehenden Fälle sauber unterscheiden zu können,
bräuchte man eigentlich drei verschiedene Nullwerte. Eigentlich müßte
man eher von Nichtanwendbarkeits- oder Unbekannt-Werten (oder
-Anzeigen) reden, dies sind keine wirklichen Werte aus dem Wertebereich der Attribute.
SQL unterstützt genau einen Nullwert. Man muß somit alle eigentlich unterschiedlichen Nichtanwendbarkeits- oder Unbekannt-Werte
auf diesen einen Nullwert abbilden, verliert also Information. Nullwerte sind daher und aus anderen Gründen problematisch. Der Nullwert
kann mit dem Schlüsselwort NULL explizit gesetzt werden. Beispiel:
INSERT INTO kunden
VALUES (131415, "Groll, Renate", "Bamberg", NULL)
Wenn zwei Tupel in einem Attribut beide den Wert NULL haben,
bedeutet das nicht, daß beide den gleichen Wert in diesem Attribut
haben. Der Wert ist in diesem Fall schlicht unbekannt, mit sehr hoher
Wahrscheinlichkeit aber verschieden. Das gleiche gilt bei einem Vergleich mit einer Konstanten. Das Resultat eines Vergleichs mit einem
Nullwert wird daher so definiert, daß immer ein negatives Ergebnis geliefert wird. Eigentlich ist das falsch, eigentlich kann man das Resultat
gar nicht exakt bestimmen, weil man den oder die Vergleichswerte gar
nicht kennt. Die negativen Vergleichsresultate führen zu unerwarteten
Effekten. Bei der folgenden Abfrage
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2013
Udo Kelter
Stand: 27.11.2013
Einführung in SQL
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SELECT * FROM r
WHERE A > 0 OR A <= 0
ist die Bedingung in der WHERE-Klausel mathematisch gesehen eine
Tautologie, und man könnte glauben, es würde somit die gesamte Relation r zurückgeliefert. Dies trifft nicht zu, die Tupel, bei denen der
Wert von A NULL ist, fehlen im Ergebnis. Ob der Nullwert vorliegt,
kann wie folgt getestet werden:
SELECT * FROM r
WHERE A IS NULL
Analog testet IS NOT NULL , ob kein Nullwert vorliegt.
Bei den Aggregationsoperatoren außer COUNT zählen Tupel, die bei
dem relevanten Attribut den Wert NULL haben, überhaupt nicht mit,
d.h. der aggregierte Wert wird auf Basis der übrigen Tupel gebildet.
Der wirkliche aggregierte Wert ist natürlich unbekannt, der angegebene ist wahrscheinlich der richtige oder er liegt nahe beim richtigen
Wert. Wenn man sich dieses Sachverhalts oder der Anwesenheit der
Nullwerte nicht bewußt ist, können die ausgegebenen Zahlen falsch
interpretiert werden.
5
Schema-Operationen
Ein Schema in SQL umfaßt Angaben aus mehreren Bereichen, neben
der Definition von Relationen und Sichten z.B. auch Angaben zur Autorisierung. Wir gehen hier nur auf die Definition von Relationen und
Sichten ein.
Eine Relation wird in SQL als Tabelle (table) bezeichnet, ein Attribut als (Tabellen-) Spalte (column) und ein Tupel als Zeile (row).
In einer Datenbank kann es mehrere Schemata geben; diese werden
im Katalog verwaltet. Bestimmte Teile der Schemata, z.B. Bereichsdefinitionen, können in mehreren Schemata eines Katalogs wiederverwendet werden.
Bei den folgenden Syntaxdefinitionen verwenden wir Großbuchstaben für die Schlüsselworte (Kleinschreibung ist auch zulässig) und
Kleinbuchstaben für die nichtterminalen Bezeichner.
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Einführung in SQL
5.1
20
Definition von Relationen
Tabellen werden mit dem Kommando CREATE TABLE erzeugt. Vereinfacht (ohne Berücksichtigung diverser Optionen) hat es folgenden
Aufbau:
CREATE TABLE table-name
( list-of-table-elements )
Als Beispiel betrachten wir die Definition unserer Relation kunden:
CREATE TABLE kunden (
Kundennummer DECIMAL(6) NOT NULL,
Kundenname
CHAR(20),
Wohnort
CHAR(15),
Kreditlimit DECIMAL(9,2),
PRIMARY KEY (Kundennummer)
)
Ein Element der Tabellendefinition ist eine Attributdefinition oder eine
Integritätsbedingung. Die Definition unserer Relation kunden enthält
vier Attributdefinitionen und eine Integritätsbedingung. Die einzelnen
Elemente werden durch ein Komma voneinander getrennt.
5.1.1
Attributdefinitionen
Im obigen Beispiel ist zu jedem Attributnamen ein Wertebereich angegeben. Die Denkwelt für diese Wertebereichs- bzw. Typangaben
orientiert sich eher an Programmiersprachen wie COBOL als an Pascal oder C. Dies ist kein Zufall, da diese Sprachen bei betrieblichen
Anwendungen als Gastsprachen nach wie vor dominieren. Als Datentypen stehen u.a. zur Verfügung:
CHAR(l ) oder CHARACTER (l ): Zeichenkette mit der festen Länge l
VARCHAR(l ) oder CHARACTER VARYING (l ): Zeichenkette mit einer
variablen Länge, maximal aber l Zeichen
DEC(l,m) oder DECIMAL (l,m): Dezimalzahlen mit l Stellen vor dem
Komma und m Stellen hinter dem Komma
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INT oder INTEGER, SMALLINT
FLOAT, REAL, DOUBLE PRECISION: diverse Fließkomma-Formate
DATE, TIME, INTERVAL u.a.: diverse Formate für Datum und Uhrzeit
Die Angabe NOT NULL schließt Nullwerte bei diesem Attribut aus.
Durch eine Angabe DEFAULT wert kann ein Vorgabewert spezifiziert werden. Als Vorgabewert kann auch NULL spezifiziert werden.
Ein einzelner Wertebereich kann auch explizit mit einem Namen
versehen werden und dann in verschiedenen Relationen benutzt werden. Als Beispiel führen wir dies für das Attribut Kundennummer durch:
CREATE DOMAIN Kundennummertyp AS DECIMAL(6) NOT NULL;
CREATE TABLE kunden (
Kundennummer
Kundennummertyp,
.....
)
Die Definition eines Attributs innerhalb der Definition einer Tabelle hat insg. folgende Struktur:
column-name { data-type | domain }
[ DEFAULT { wert | NULL } ]
[ list-of-column-constraints ]
5.1.2
Definition von Integritätsbedingungen
SQL bietet sehr umfangreiche Konzepte zur Integritätssicherung. Wir
stellen hier nur Möglichkeiten zur Definition von Schlüsseln vor.
Identifizierungsschlüssel.
gabe
Eine Attributmenge kann durch die An-
UNIQUE ( list-of-column-names )
als Identifizierungsschlüssel definiert werden. Sofern diese Attributmenge einelementig ist, kann die Schlüsseleigenschaft auch direkt bei
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der Attributdefinition durch das Schlüsselwort UNIQUE angegeben werden. Sofern ein Identifizierungsschlüssel angegeben ist, muß auch ein
Primärschlüssel angegeben werden.
Nullwerte sind in Identifizierungsschlüsseln erlaubt. Es kann sogar
mehrere Tupel geben, die den Wert NULL in einem oder mehreren Attributen des Identifizierungsschlüssels haben. Es wird hier unterstellt,
daß die wirklichen Werte alle verschieden sind.
Primärschlüssel.
Eine Attributmenge kann durch die Angabe
PRIMARY KEY ( list-of-column-names )
als Primärschlüssel definiert werden; implizit wird die Attributmenge damit gleichzeitig als Identifizierungsschlüssel definiert. Es kann
mehrere Identifizierungsschlüssel, aber nur einen Primärschlüssel geben (vgl. [RDBM]). Wie schon erwähnt ist die Spezifikation eines
Primärschlüssels eine Frage, die in der 3-Ebenen-Schema-Architektur
dem internen Schema zuzuordnen ist. M.a.W. werden hier Angaben zum konzeptuellen und zum internen Schema der Datenbank vermengt.
In den Attributen eines Primärschlüssels sind Nullwerte nicht erlaubt.
Fremdschlüssel. Ein Fremdschlüssel wird wie folgt angegeben:
FOREIGN KEY ( list-of-column-names )
REFERENCES table-name [ ( list-of-column-names ) ]
In unserer Relation lieferungen war z.B. das Attribut Kundennummer
ein Fremdschlüssel für das Attribut Kundennummer in der Relation
kunden. In SQL wird dies wie folgt notiert:
CREATE TABLE lieferungen (
Kundennummer
Kundennummertyp,
.....
FOREIGN KEY ( Kundennummer ) REFERENCES kunden;
);
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Die Liste der Attributnamen hinter dem Schlüsselwort REFERENCES
braucht nur dann angegeben zu werden, wenn dort Attribute mit anderen Namen referenziert werden sollen. Bei einer einelementigen Attributmenge kann die Fremdschlüsseleigenschaft auch innerhalb der
Attributdefinition angegeben werden, z.B.:
CREATE TABLE lieferungen (
Kundennummer
Kundennummertyp REFERENCES kunden,
.....
);
Nach dem Einrichten eines Fremdschlüssels verhindert das DBMS
“defekte Referenzen”, also Wertekombinationen in den Fremdschlüsselattributen in der referenzierenden Relation, die in der referenzierten
Relation nicht auftreten.
Eine Einfüge- oder Änderungsoperation in der referenzierenden Relation, die zu einer defekten Referenz führen würde, wird vom DBMS
mit einer Fehlermeldung abgebrochen.
Defekte Referenzen können auch durch Löschungen oder Änderungen in der referenzierten Relation entstehen; hier sind verschiedene
Reaktionen sinnvoll und durch zusätzliche Optionen in der FOREIGN
KEY-Klausel wählbar. Bei einer Löschung gibt es folgende Optionen:
1. NO ACTION: Der Löschversuch wird abgelehnt, das Tupel nicht gelöscht. Dies ist die Voreinstellung. Bei allen folgenden Alternativen
wird das zu löschende Tupel tatsächlich gelöscht.
2. CASCADE: Alle Tupel in der referenzierenden Tabelle, die das gelöschte Tupel referenzieren, werden ebenfalls gelöscht. Würde man
also in der Relation kunden ein Kundentupel löschen, würden implizit auch alle Lieferungstupel für diesen Kunden in der Relation
lieferungen gelöscht.
Die implizit gelöschten Tupel könnten ihrerseits Ziel von Referenzen aus einer dritten Relation sein. Beispielsweise könnten wir
eine weitere Relation haben, die zu jeder Lieferung die einzelnen
gelieferten Posten angibt und die einen Fremdschlüssel auf ein zusätzliches Attribut Lieferscheinnummer in lieferungen enthält.
Wenn dieser Fremdschlüssel ebenfalls mit der Option CASCADE anc
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gegeben wäre, würden beim Löschen eines Kunden auch alle Lieferposten aller seiner Lieferungen gelöscht werden.
3. SET NULL: In der referenzierenden Tabelle werden die entstehenden defekten Referenzen auf NULL gesetzt. Diese Option ist nur
zulässig, wenn die Attribute des Fremdschlüssels nicht als NOT NULL
definiert sind.
4. SET DEFAULT: In der referenzierenden Tabelle werden die Attribute
in den entstehenden defekten Referenzen auf ihren jeweiligen Vorgabewert gesetzt. Diese Option ist nur zulässig, wenn für diese
Attribute Vorgabewerte definiert worden sind.
Mit dem Schlüsselwort ON DELETE kann das gewünschte Verhalten
bei Löschungen angegeben werden. Beispiel:
CREATE TABLE lieferungen (
Kundennummer
Kundennummertyp,
.....
FOREIGN KEY ( Kundennummer ) REFERENCES kunden
ON DELETE CASCADE
);
Das Verhalten bei Änderungen muß separat angegeben werden, und
zwar mit dem Schlüsselwort ON UPDATE. Die wählbaren Alternativen
sind die gleichen wie bei Löschungen, allerdings bekommt CASCADE eine
andere Bedeutung: Alle Tupel in der referenzierenden Tabelle, die das
geänderte Tupel referenzieren, werden passend mitgeändert, so daß die
damit ausgedrückte Beziehung erhalten bleibt.
5.2
Änderung der Definition einer Relation
Nachdem eine Relation einmal erzeugt und mit Daten gefüllt worden
ist, können auch noch nachträglich Details der Definition geändert
werden. Hierzu dient das ALTER -Kommando:
ALTER TABLE table-name
{ ADD [column] column-name data-type
| ALTER [column] column-name
{ DROP DEFAULT | SET default-definition }
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Einführung in SQL
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| ADD [CONSTRAINT constraint-name]
{ UNIQUE ( list-of-column-names )
| PRIMARY KEY ( list-of-column-names )
| FOREIGN KEY ( list-of-column-names )
REFERENCES table-name [ ( .... ) ]
| ..... }
| DROP CONSTRAINT constraint-name
}
Mit dem DROP -Kommando können Domänen, Tabellen, Sichten
und ganze Schemata gelöscht werden.
5.3
Sichten
Eine Sicht (view) (s. [DVS]) ist eine virtuelle Tabelle, die aus anderen Tabellen abgeleitet ist. Tabellen, die keine Sichten sind, nennen
wir auch Basistabellen. Im Gegensatz zu einer Basistabelle ist eine
Sicht nicht physisch gespeichert, sondern wird bei jeder Benutzung dynamisch berechnet. Definiert wird eine Sicht mit dem CREATE VIEW Kommando:
CREATE VIEW view-name [ ( list-of-column-names ) ]
AS select-expression
Die Sicht wird hauptsächlich durch eine Abfrage (die SELECT-expression ) bestimmt. In dieser Abfrage können wiederum Sichten in der
FROM-Klausel benutzt werden.
Literatur
[DVS] Kelter, U.: Lehrmodul “Datenverwaltungssysteme”; 2005
[RDBM] Kelter, U.: Lehrmodul “Das relationale Datenbankmodell”;
2002
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Einführung in SQL
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Glossar
Aggregation (im Kontext von SQL): Ausgabe auf Basis von Gruppen von
Tupeln; je eine Gruppe bilden die Tupel, die in den sog. Gruppierungsattributen gleiche Werte haben; ausgegeben wird pro Gruppe
nur ein Tupel, dessen Attribute können sein: a. Gruppierungsattribute, b. über die Gruppe aggregierte Werte, insb. Zählungen und für ein
bestimmtes Attribut Summe, Minimum, Maximum und Durchschnitt
der Werte, die in der Gruppe auftreten
Katalog: Teil der Datenbank, in dem die Schemata repräsentiert werden
Nullwert: spezieller Wert eines Attributs, der ausdrückt, daß der Wert nicht
angegeben werden kann, z.B. weil der wirkliche Wert (noch) nicht bekannt ist, das Attribut bei diesem Tupel nicht sinnvoll anwendbar ist
oder sonstige Gründe vorliegen
Sicht (im Kontext von SQL) (view ): virtuelle Tabelle, die mittels einer Abfrage definiert wird
SQL: von der ISO und anderen Standardisierungsinstitutionen in mehreren
Varianten definierte Sprache für relationale Datenbanken
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Index
Aggregation, 10, 26
Bedingungen, 13
COUNT, 11
CREATE DOMAIN-Kommando, 21
CREATE TABLE-Kommando, 20
CREATE VIEW-Kommando, 25
DATE, 21
DEC, 20
DEFAULT, 21
DELETE-Kommando, 15
DISTINCT, 5
DROP-Kommando, 25
FLOAT, 21
FOREIGN KEY, 22
FROM-Klausel, 4
GROUP BY-Klausel, 11
HAVING-Klausel, 14
INSERT-Kommando, 14
INT, 21
IS NULL, 19
LIKE, 7
MAX, 11
MIN, 11
NATURAL JOIN, 8
NO ACTION, 23
NOT, 7, 9, 19
NULL, 18
ON DELETE, 24
ON UPDATE, 24
ORDER BY, 10
PRIMARY KEY, 22
SELECT-Klausel, 5
SET DEFAULT, 24
SET NULL, 24
SOME-Operatoren, 10
SUM, 11
UNIQUE, 21
UPDATE-Kommando, 17
VALUES-Klausel, 14
Basistabelle, 25
DB2, 3
Duplikate, 5
Gruppierung, 10, 12
Katalog, 19, 26
Kreuzprodukt, 4
Nullwert, 15, 17, 26
Aggregationsoperatoren, 19
Vergleich, 18
Projektion, 5
QMF, 3
relationale Algebra, 6
Schema, 19
Änderung, 24
Schlüssel
Fremdschlüssel, 22
Identifizierungsschlüssel, 21
Primärschlüssel, 22
Selektion, 5, 6
SEQUEL, 3
Sicht, 25, 26
SQL, 3, 26
ALL-Operatoren, 10
ALTER TABLE-Kommando, 24
AVG, 11
CASCADE, 23
CHAR, 20
27
Einführung in SQL
28
VARCHAR, 20
WHERE-Klausel, 4
API, 4
Attributdefinition, 20
geschachtelte Abfragen, 9, 14,
16, 17
Integritätsbedingungen, 21
interaktive Sprache, 4
Tupelvariable, 8
SQL/Data System, 3
SQL1, 3
SQL2, 3
SQL3, 4
SQL86, 3
SQL92, 3
Verbund, 8
view, 25
c
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