BANK Einführung und Begriffsbildung Datenbanken

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03.04.2002 Datenbanken

Studiengang Technische Informatik / Wirtschaftsinformatik

1

Datenbanken

• Einführung und Begriffsbildung

– Konventionelle DV-Systeme versus Datenbanksysteme

• Das Relationale Modell – Relationale Objekte

– Relationale Operationen und ihre Formulierung in SQL

• Die Datenbankzugriffssprache SQL

• Datenbankdesign – Normalformentheorie

– Datenmodellierung (ER-Diagramme)

• Die Datenbankbeschreibungssprache SQL

• Datenintegrität

– Strukturelle Integritätsbedingungen – Transaktionen

– Recovery

• Moderne Datenbankkonzepte

03.04.2002 Datenbanken 2

Einführung und Begriffsbildung

• Daten:

– Objekte der realen Welt (Kunden, Rechnungen, Mitarbeiter, Flüge, ...) – Ihre Beziehungen (Beispiele!)

• Daten

BANK

^:

– „ordentliche“ Aufbewahrung der Daten – Schutz vor Verlust und unberechtigtem Zugriff – Zugang ist jederzeit möglich!

• Daten müssen verwaltet werden  Datenbankverwaltungssystem Definitionen

Ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) stellt Programme zur Speicherung, Wiederauffindung und Schutz von Datensammlungen zur Verfügung

Datenbanksystem = Daten + DBMS

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3

Einführung und Begriffsbildung

•Mehrbenutzerbetrieb

•An die Daten kommt man ausschließlich über das DBMS

Ein Datenbanksystem ist eine Sammlung von Daten, die untereinander in

Beziehung stehen und von einem eigenen Datenbankverwaltungssystem verwaltet werden

Beispiel: Kundendatei Daten

• Kundenstammdaten (Name, Adresse, Telefonnummer)

• Kontoführung (Kontonummer mit jeweiligen Bewegungen)

München 8000

Sommerstr. 80 Schmidt

14

Nürnberg 8500

Goethestr. 13 Meier

1

Ort PLZ Straße

Name KundenNr

Speicherung der Daten bei relationalen DB-Systemen in Tabellen

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5

Beispiel: Kundendatei Funktionen der Datenbank

• Wiederauffinden der Daten: Das DB-System stellt Mittel zur Verfügung, um Anfragen zu beantworten:

o Die Adresse des Kunden mit der Nummer 14 o Alle Kunden des Unternehmens in Nürnberg

• Pflege der Daten

o Der Kunde Hans Werner, Münchnersr. 17, 6900 Heidelberg soll in die DB aufgenommen werden

o Der Kunde mit der Nummer 14 ist von der DB zu löschen

• Schutz der Daten: Das DB-System stellt Mittel zur Verfügung, um z.B. folgende Anforderungen sicherzustellen:

o Jede Filiale eines Unternehmens darf nur die Daten der eigenen Kunden pflegen

o Ein Systemausfall kann keinen Datenverlust zur Folge haben

Anforderungen an einer Datenbank Beispiel: Getränkehersteller

Datenbanktabelle

Attribute (Felder)

Satz, Tupel, record

Bestellung: bestimmte Biersorte vorhanden, Lagerbestand ausreichend, Ausliefern, Bestand reduzieren

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7

Anforderungen an einer Datenbank Beispiel: Getränkehersteller (in SQL)

9 Erdinger Weißbier

7 Paulaner Weißbier

Anzahl Hersteller

Sorte

Bestand an Weißbier SELECT Sorte, Hersteller, Anzahl FROM Getränkelager

WHERE Sorte = Weißbier.

Neue Weißbiersorte hinzufügen INSERT

INTO Getränkelager

VALUES (43, ‘Dunkel‘, ‘Kaltenberg‘,

‘Träger‘, 6).

Bestand einer Sorte erhöhen UPDATE Getränkelager

SET Anzahl = Anzahl + 12 WHERE Nr = 11.

Eine Sorte aus dem Lager entfernen DELETE

FROM Getränkelager WHERE Nr = 47.

SQL (Structured Query Language) Erfinder: E.F. Codd (1970, IBM) Normierung: 1986, 1989, 1992 Nächster Schritt: SQL-3 (OO- Konzepte)

Anforderungen an einer Datenbank

Forderung: globale Verfügbarkeit der Daten

Konventionell(Dateisystem): Jede Anwendung hat ihre Daten; Daten müssen ggf.

Mehrfach gehalten werden

Datenbanksystem: Daten und deren Beschreibungen werden global für alle Anwender und Anwendungen bereitgestellt

Daten 3 Programm 3

Daten 1 Programm 1

Daten 2 Programm 2

Programm 1 Programm 2

DBMS

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9

Konventionelle DV-Systeme: Beispiel

Verwaltung der EDV-Geräte der Uniklinik

Die angelieferten Geräte werden in eine Access-Datenbank aufgenommen.

Hier wird dann bei der Auslieferung eingetragen, welche Abteilung das Gerät bekommt und wo es aufgestellt wird.

Die Finanzbuchhaltung bekommt nach der Auslieferung eine Mitteilung (auf Papier), wer das Gerät bezahlen muss und verwaltet die entsprechenden Informationen (inkl. Abschreibung...) in SAP.

Die meisten PCs (und manche Drucker) werden über TCP/IP angesprochen und brauchen daher einen eindeutigen Rechnernamen und eine IP-Adresse. Hierfür werden wiederum der Standort des Gerätes, eine Telefonnummer und noch ein Paar andere Daten erfasst - dieses Mal allerdings in einer ASCII-Datei.

... (die weiteren Stellen, an denen PC-Daten verwaltet werden, möchte ich nicht mehr einzeln aufzählen,

aber zwei gibt es mindestens noch).

Anforderungen an einer Datenbank

Forderung: Physische Datenunabhängigkeit Konventionell: Das Programm greift direkt auf die Datei zu. Änderung der

Dateiorganisation führt zu Programmanpassungen!

Datenbanksystem: Der Anwender kennt die physische Struktur der Daten nicht.

Es reicht ihm die logische Struktur der Daten zu kennen Adresse Name

KundenNr

Programm

SELECT Name FROM Kunde

WHERE KundenNr = 14

DBMS

Adresse Name

KundenNr

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Anforderungen an einer Datenbank

Forderung: Logische Datenunabhängigkeit

Datenbanksystem: Die zentrale Datenspeichrung darf nicht dazu führen, das jede Anwendung den gesamten Datenbestand „sieht“ Benutzer und Anwendungen können eigene „Sichten“ auf die Datenbank definieren.

Programm Leistungen Programm

Kundendatei

Kundendatei Leistungen

DBMS

Anforderungen an einer Datenbank

Datenkonsistenz

Datenkonsistenz (logische Richtigkeit der Daten)

Problem: Bedingungen, die die Richtigkeit der Daten garantieren („Jedem Konventionell: Die Anwendungen müssen für die Einhaltung der Regel sorgen!

Datenbanksystem: programmunabhängige Definition von Konsistenzbedingungen

Programm 1 Programm 2

DBMS

Konsistenzbedingungen

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Anforderungen an einer Datenbank

weitereForderungen

Problem: Konkurrierende Zugriffe auf die gleichen Datenbestände (Beispiele!)

Konventionell: Die Anwendungen müssen das regeln!

Datenbanksystem: garantieren einen geregelten Mehrbenutzerbetrieb.

Jeder Benutzer muss der Eindruck haben, dass ihm alleine die Daten zur Verfügung stehen!

Mehrbenutzerbetrieb

Problem: Systeme und Anwendungen sind i.a. fehlerhaft

Konventionell: Die Datenbestände bleiben nach einem Systemfehler oft in einem inkonsistenten Zustand

Datenbanksystem: Transaktion: eine Veränderung der Daten geschieht entweder ganz oder gar nicht

Recovery: Protokollierung der Änderungen im laufenden Betrieb, um im Fehlerfall die Datenbank wieder in einen konsistenten Zustand zu versetzen und einen Datenverlust zu vermeiden!

Datensicherheit

Anforderungen an einer Datenbank

weitereForderungen

Problem: Nicht alle Anwender dürfen auf den gesamten Datenbestand zugreifen

Konventionell: bei lokaler Datenhaltung existiert das Problem nicht... Stehen die Daten mehreren Applikationen zur Verfügung, so müssen die Applikationen für den Datenschutz sorgen. Das

Betriebssystem kann nur auf der Ebene von Dateien einen Zugriffsschutz gewähren!

Datenbanksystem: zentrale Vergabe von Zugriffsrechten auf Datenbeständen Datenschutz

Ist der Begriff „Datenschutz“, wie er in der Öffentlichkeit diskutiert wird, etwas ganz anderes?

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Probleme bei der integrierten Datenhaltung

• Sicherung der Integrität bei Schreibzugriffen

– wirksame Sperrmechanismen bieten als auch ggf. dafür sorgen, dass – Datensätze bei Schreibvorgängen automatisch sperren

• Transaktionskonzept:

– Änderungen bei logisch zusammenhängenden Daten als „Block“ durchführen – Durch Datensatzsperren können deadlocks entstehen!

• Solche Situationen entstehen durch fehlerhafte Programme

• Sie müssen von DBMS erkannt und aufgelöst werden!

Beispiel

A sperrt Patient P1 B sperrt Fall F1

A versucht Fall F1 zu sperren (und wartet, da er das ja gerade nicht tun kann) B versucht Patient P1 zu sperren (und wartet ebenfalls, da er das ja gerade nicht tun

kann)

Probleme bei der integrierten Datenhaltung

Lesekonsistenz von Daten

Eine Firma hat eine Tabelle mit Kundendaten, in der aus Performancegründen auch zu jedem Kunden die Summe aller offenen Posten gespeichert wird (nicht ganz sauber, aber als Beispiel geeignet und in der Praxis gerne gemacht). Wird eine Rechnung bzw.

Zahlung gebucht, dann ändert die Software BF automatisch auch die Summe beim entsprechenden Kunden. Ausgangspunkt sei etwa die folgende Tabelle:

50 4

20 3

0 2

10 1

Offene Posten

Kunde Das Programm SUM will nun die Summe der offenen

Posten ermitteln

• SUM liest Kunde 1

• BF schreibt OP von Kunde 2 auf 10,-

• SUM liest Kunde 2 und 3

• BF schreibt OP von Kunde 3 auf 0,-

• SUM liest Kunde 4

Was kommt dabei heraus? Was soll dabei herauskommen?

Ein DBMS muss also (da es ja nicht auf das Ende der Suche hin hellsehen kann) sicherstellen, dass ein Lesevorgang stets die Daten liest, wie sie zu Beginn des

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Das 3-Schichten-Modell nach ANSI-SPARC:

grundsätzlicher Aufbau eines Datenbanksystems

Externes Schema

Im externen Schema werden die verschiedenen Sichten auf die Datenbank definiert. Auf diese Weise ist es möglich für die verschiedenen Anwendungen unterschiedliche Ansichten auf die Datenstrukturen zu schaffen, die in der konzeptionellen Ebene definiert sind. Anders ausgedrückt:Das externe Schema vermittelt zwischen den Programmen, die von außen auf die Datenbank zugreifen und den Strukturen in denen die Daten gespeichert werden.

Konzeptionelles Schema: Beschreibung der Daten und deren Beziehungen;

insbesondere Konsistenzbedingungen

Internes Schema: hier sind die Einzelheiten der Implementierung angegeben:

•Die Aufteilung der Datenbank auf verschiedene Platten bzw. Platten-Systeme

•Plattenspiegelung / Striping (RAID-Level)

•Anlegen von Indizes um den Zugriff zu beschleunigen

•Konfiguration der Verwendung von Speicher zur Datenpufferung

Datenbankmodelle

Hierarchische Datenbanksysteme

Abteilung Einkauf

Allgemeiner Bedarf Technischer Einkauf

Bernhard. A.

Maier H.

Winter B.

Schmidt C.

Bernhard. A.

Die strikte Baumstruktur kann mehrfache Datenhaltung zur Folge haben Wie geht eine Operation: „Bernhard. A. Scheidet aus dem Unternehmen aus“?

Beispiele: IMS (IBM), MUMPS

Idee naheliegend: durch die Baumstruktur logarithmische Suchzeiten!

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Datenbankmodelle Netzwerkdatenbanksysteme

Abteilung Einkauf

Allgemeiner Bedarf Technischer Einkauf

Bernhard. A.

Maier H.

Winter B.

Schmidt C.

Die Modelle werden schnell unübersichtlich!

Datenbankmodelle

Relationale Datenbanksysteme

• Objekte und deren Beziehungen werden ausschließlich mit Hilfe von Tabellen (Relationen) dargestellt.

• Relationale Modelle sind einfach zu verstehen, sehr flexibel und verfügen über ein ausgezeichnetes theoretisches Fundament.

• Wir werden uns im Rahmen dieser Vorlesung (fast) ausschließlich mit relationalen Datenbanksystemen befassen.

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Datenbankmodelle

Objektorientierte Datenbanksysteme

• Objekt ist der zentrale Begriff

• Komplexe Objekte können zusammenhängend abgelegt und verwaltet werden

• Vorteil: anschaulicher Aufbau des Datenmodells

• Derzeit erfahren relationale Datenbanksysteme (uns auch SQL) Erweiterungen in diese Richtung (Objektrelationale Datenbanksysteme)

Relationale Datenbanksysteme:

wie wird auf die Daten zugegriffen?

• Abfrage: ein Ausschnitt (eine oder mehrere Tabellen) der Datenbank wird ausgewählt und gelesen. Das Ergebnis ist wiederum eine Tabelle. Die Datenbank bleibt unverändert:

SELECT Spalten FROM Tabelle WHERE Bedingungen;

• Mutation: ein Ausschnitt (eine oder mehrere Tabellen) der Datenbank wird ausgewählt; anschließend wird eine ändernde Operation ausgeführt (Einfügen, ändern, löschen)

• Transaktion: ist eine konsistenzerhaltende Operation auf einer Datenbank. Sie besteht aus einer beliebigen Anzahl von Abfragen und Mutationen.

– Alle Operationen in einem DB-System müssen konsistenzerhaltend sein!

– Konsistenz muss auch nach einer Fehlersituation hergestellt werden können.

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Das relationale Modell

Zur Datenmodellierung bietet das relationale Modell

• Objekte (= Tabellen = Relationen), um Informationen und deren Beziehungen zu modellieren

• Operationen, um die Objekte zu manipulieren

• Integritätsbedingungen, die bei der Anwendung der Operationen eingehalten werden müssen.

Relationale Objekte

Datenbanktabelle (Relation)

Attribute (Felder, Spalten)

Satz, Tupel, record Wertebereich

Kardinalität

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Relationale Objekte: Beispiel

CREATE TABLE Patient (

PatID INTEGER NOT NULL PRIMERY KEY,

Name CHAR(20) NOT NULL,

Vorname CHAR(15),

Geschlect CHAR(1) NOT NULL “Wert darf nicht unbekannt sein );

Die Relation Patient hat die Attribute PatID, Name, Vorname, Geschlecht, das Attribut PatID ist der Primärschlüssel der Relation, der Grad der Relation beträgt 4, Name und Geschlecht dürfen beim Anlegen eines Satzes nicht unbekannt sein.

Relation: Beispiel

Ist das alles wirklich so einfach??

• Was passiert, sollte Herr/Frau Meier heiraten und einen anderen Namen annehmen wollen / müssen?

• Was passiert, sollte sich die Firma entschließen, keinen Staubsauger mehr zu produzieren?

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Relation: Definition

Definition

Eine Relation ist eine Tabelle mit folgenden Eigenschaften:

• Jede Zeile einer Tabelle ist in der Tabelle nur einmal vorhanden.

• Die Werte der Attribute sind elementare („atomare“) Objekte – Ein Attribut Adresse mit PLZ, Straße und Ort wäre unzulässig

• Die Reihenfolge der Attribute spielt keine Rolle. Sie werden über ihre Bezeichnungen angesprochen.

SELECT Hersteller FROM Getränkelager WHERE Nr = 8.

• Die Reihenfolge der Zeilen einer Tabelle spielt keine Rolle. Sie werden über die Werte ihrer Attribute angesprochen.

SELECT * FROM Getränkelager WHERE Sorte = ‚Hell‘.

Normalisierte Relation

Relation: Definition

• Das Hinzufügen einer neuen Zeile ist sehr einfach. Wir haben gar keine Möglichkeit, uns einen komplexen Algorithmus zu überlegen!

• Das Hinzufügen einer Spalte ist ebenfalls einfach: es ist egal, an welcher Stelle das Attribut platziert wird.

• Die Atomarität der Attribute macht uns Probleme...

Reihenfolge der Attribute und der Zeilen spielt keine Rolle: wichtige Voraussetzung, um die Unabhängigkeit zwischen der logischen und der physischen Anordnung der Daten zu erreichen!

Alle Zeilen einer Relation sind gleich lang, hier nicht...

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Relation: Eigenschaften

• Schlüsselkandidat: ist ein Attribut, oder eine Attributkombination, die einen Satz der Tabelle eindeutig identifizieren. Die Schlüsselkombination muss „minimal“ sein:

durch das Wegnehmen eines Attributs geht die Schlüsseleigenschaft verloren.

Nr

Sorte + Hersteller + Typ

• Primärschlüssel: ein ausgezeichneter Schlüsselkandidat. Seine Wahl ist dem Programmierer überlassen. Folgende Eigenschaften sind damit verbunden:

– Der Primärschlüssel darf keine NULL-Werte annehmen

– Über ihn ist der direkte Zugriff auf genau eine Zeile der Tabelle möglich – Mit Hilfe von Primärschlüsseln werden Tabellen miteinander verknüpft.

– Kann man immer einen einfachen Primärschlüssel haben?

• Sekundärschlüssel: aus Performancegründen kann es notwendig sein, für weitere Attribute bzw. Attributkombinationen Zugriffspfade einzurichten, um schnell an die gespeicherte Information zu kommen

Patientenrelation: Zugriffspfade über Name, GebDatum

Relationen: Beispiel

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Relation: weitere Differenzierung

• Basisrelationen: real existierende Tabellen, die dauerhaft abgelegt sind und Daten enthalten

• Sichten (Views): „virtuelle“ Relationen; sie speichern selbst keine Daten; ihre Daten werden „bei Bedarf“ von den Basisrelationen abgeleitet.

• Abfrageergebnisse: .... Sind immer Tabellen!

• Temporäre Tabellen: existieren nur vorübergehend bis zum Ende einer Transaktion.

Relationale Datenbank: Definition

Eine relationale Datenbank ist eine Datenbank, die der Benutzer als Ansammlung von normalisierten Relationen erkennt.

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Relationales Modell: Integritätsregeln

• Physische Integrität

– Korrekte Speicherung der Daten durch das Datenbanksystem – Aufgabe des DBMS

• Ablaufintegrität

– Korrektheit der ablaufenden Programme (Endlosschleifen, Mehrbenutzerbetrieb)

– Aufgabe des Programmierers

• Zugriffsberechtigung

– Korrekte Vergabe der Zugriffsrechte – Aufgabe des DB-Administrators

• Semantische Integrität

– Korrekte Abbildung der realen Welt auf den Rechner – Der Punkt ist schwierig...

– Datenbankhersteller muss geeignete Sprachelemente anbieten (Prüfung der Eingaben bereits auf Maskenebene, Trigger-Konzept)

Ablaufintegrität

• Keine zwei Tupel einer Relation können den selben Primärschlüssel haben

• Primärschlüssel dürfen keine undefinierten Werte (NULL) annehmen

• Diese Regel gilt nur für den Primärschlüssel, nicht für alle Schlüsselkandidaten

Entitätsregel

Frage: muss denn eine Relation überhaupt einen Primärschlüssel haben?

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Entitätsregel : Beispiel

Keine 2. Zeile mit Nr = 1 Keine Zeile mit Nr = NULL Eine Zeile mit undefinierten Werten

In (Sorte, Hersteller, Typ) ist grundsätzlich erlaubt!

Referenzielle Integrität

• Fremdschlüssel: ein Attribut, oder Attributkombination, das folgende Eigenschaften hat:

– Alle Attribute des zusammengesetzten Schlüssels haben einen definierten Wert, oder keins

– Es gibt eine Basisrelation mit diesem Schlüssel als Primärschlüssel, so dass jeder definierter Wert des Fremdschlüssels auch in der Basisrelation vorkommt.

• Über Fremdschlüssel werden die Tabellen einer Datenbank miteinander verknüpft.

• Die Relation mit dem Primärschlüssel heißt Vaterrelation, die mit dem Fremdschlüssel abhängige Relation

• Referentielle Integrität: Es gibt keinen definierten Wert eines Fremdschlüssels, der in dem dazugehörigen Primärschlüssel nicht existiert.

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Referenzielle Integrität:

Beispiel

Fremdschlüssel

Hat keinen Vorgesetzten

Referenzielle Integrität:

Beispiel

Fremdschlüssel

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Referenzielle Integrität:

Beispiel

Damit kann man noch nicht viel anfangen...

Referenzielle Integrität:

Beispiel

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Referenzielle Integrität:

Beispiel

Referenzielle Integrität:

Beispiel

• Frau Köster verlässt das Unternehmen. Man kann nicht einfach die entsprechende Zeile löschen!

• Das System hat folgende Möglichkeiten (um weiterhin die Konsistenz zu wahren):

– Zurückweisen der Operation delete

– Parallel löschen aller darauf verweisenden Tupel in abhängigen Relationen – Setzen aller Tupel in abhängigen Relationen auf NULL, die darauf verweisen

• In SQL-2 (Löschen bzw. Ändern)

ON DELETE NO ACTION ON UPDATE NO ACTION

ON DELETE CASCADE ON UPDATE NO ACTION

ON DELETE SET NULL ON UPDATE SET NULL

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Integritätsbedingungen:

Zusammenfassung

Integritätsbedingungen sind Teil des konzeptionellen Schemas. Sie werden hier formuliert und deren Einhaltung und vom DBMS automatisch erzwungen

Welche Bedingungen kennen wir insgesamt?

•Jede Zeile einer Relation existiert nur einmal (per Definition, Entitätsregel)

•Der Primärschlüssel darf keine NULL Werte annehmen (per Definition, Entitätsregel)

CREATE TABLE Projektzugehöigkeit ( Mnr INTEGER NOT NULL, PNr INTEGER NOT NULL, PRIMARY KEY (MNr, PNr), ...

)

Integritätsbedingungen:

Zusammenfassung

Die Attribute einer Relation müssen (per Definition)Werte aus ihren Wertebereichen annehmen:

CREATE TABLE Artikel (

ArtNummer SMALLINT CHECK ( ArtNummer >= 0 ), ... )

¾Damit kann man sicherstellen, dass die Werte „lokal“ sinnvoll sind.

¾Damit kann man nicht sicherstellen, dass die Angaben immer sinnvoll sind!

Benutzerdefinierte Integritätsregeln: Beziehungen zwischen Datenbankelementen

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Integritätsbedingungen:

Zusammenfassung

Referentielle Integrität: jeder Wert des Fremdschlüssels muss auch als Wert im zugehörigen Primärschlüssel vorkommen.

CREATE TABLE Mitarbeiter (

MNr INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY, ....

Abteilung INTEGER FOREIGN KEY (AbtNr) REFERENCES (Abteilungen) ...

)

Löschvorgänge

¾... werden zurückgewiesen: ein Tupel kann nicht gelöscht werden, solange es referenziert wird

¾... führen zu „Kettenreaktionen“: auch alle Tupel werden gelöscht, die auf diesen Wert referenzieren!

¾... Führen zu NULL-Werten bei Fremdschlüsseln.

Das relationale Modell

Zur Datenmodellierung bietet das relationale Modell

• Objekte (= Tabellen = Relationen), um Informationen und deren Beziehungen zu modellieren

• Operationen, um die Objekte zu manipulieren

• Integritätsbedingungen, die bei der Anwendung der Operationen eingehalten werden müssen.

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Relationale Operationen und ihre Formulierung in SQL

Relationale Operationen werden auf einer Reihe von Relationen angewendet. Das Ergebnis ist stets eine Tabelle.

Division Verbund (join)

Kartesisches Produkt Produkt

Mengendifferenz Differenz

Mengendurchschnitt Durchschnitt

Mengenvereinigung Vereinigung

Spalten auswählen Projektion

Zeilen auswählen Restriktion

Bedeutung Name

Relationale Operationen Selektion (Restriktion)

Selektion (Restriktion)

Syntax:

REST (Relation, Bedingung) Semantik:

Sie wählt einige Zeilen der Tabelle aus. Das Ergebnis ist eine Tabelle, die alle Spalten der ursprünglichen Tabelle enthält und genau die selektierten Zeilen. Die Bedingung bezieht sich auf die Werte einiger Attribute der Relation.

(25)

49

Relationale Operationen Selektion (Restriktion)

3-234-12985-0 H. Braun

Compiler 3

3-600-12345-2 C. H. Chen

Entity-Relationship-Model 2

2-509-50342-7 N. Wirth

Die Programmiersprache PASCAL

1

ISBN Autor

Titel Nr

Bücher

2-509-50342-7 N. Wirth

1

ISBN Autor

Titel Nr

REST (Bücher, ISBN = 2-509-50342-7).

SELECT * FROM Bücher

WHERE ISBN = ‘2-509-50342-7‘.

Relationale Operationen Projektion

Selektion (Projektion)

Syntax:

PROJ (Relation, Attribut1, ..., Attributn) Semantik:

Sie wählt einige Spalten der Tabelle aus. Das Ergebnis ist eine Tabelle, die alle Zeilen der ursprünglichen Tabelle enthält und genau die selektierten Spalten.

(26)

51

Relationale Operationen Projektion

3-234-12985-0 H. Braun

Compiler 3

3-600-12345-2 C. H. Chen

2-509-50342-7 N. Wirth

1

ISBN Autor

Titel Nr

Bücher

PROJ (Bücher, Autor).

SELECT Autor FROM Bücher.

H. Braun C. H. Chen N. Wirth

Autor

Relationale Operationen Vereinigung (union)

Selektion (Vereinigung)

Syntax:

UNION (Relation1, Relation2) Semantik:

Die Ergebnisrelation enthält die Zeilen beider Tabellen. Gleiche Tupel werden nur einmal übernommen. Diese Operation ist nur dann zulässig, wenn die Relationen „vereinigungskompatibel“ sind:

¾gleiche Anzahl von Spalten

¾die Wertebereiche stimmen überein.

(27)

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Relationale Operationen Vereinigung

Autor

3-234-12985-0 Compiler

3

3-600-12345-2 Entity-Relationship-Model

2

2-509-50342-7 Die Programmiersprache PASCAL

1

ISBN Titel

Nr

Bücher-Informatik

A. Einstein N. Wirth

Autor

3-600-12345-2 Informatik für Physiker

12

1

ISBN Titel

Nr

Bücher-Physik

3-600-12345-2 A. Einstein

Informatik für Physiker 12

Autor

3-234-12985-0 Compiler

3

2

1

ISBN Titel

Nr

UNION(Bücher-Informatik, Bücher-Physik)

Relationale Operationen Vereinigung: SQL

SELECT *

FROM Bücher-Informatik UNION

SELECT *

FROM Bücher-Physik.

(28)

55

Relationale Operationen Durchschnitt

Selektion (Durchschnitt)

Syntax:

INTERSECTION (Relation1, Relation2) Semantik:

Ermittelt die gemeinsamen Tupel der Relation.

Relationale Operationen Durchschnitt

Autor

3-234-12985-0 Compiler

3

2

1

ISBN Titel

Nr

Bücher-Informatik

Autor

12

1

ISBN Titel

Nr

Bücher-Physik

Autor ISBN

Titel Nr

INTERSECTION (Bücher-Informatik, Bücher-Physik)

(29)

57

Relationale Operationen Durchschnitt

SELECT *

FROM Bücher-Informatik Where Nr IN (

SELECT Nr

FROM Bücher-Physik )

Die Menge der Elemente von Bücher-Informatik, die auch in der Menge der Physik-Bücher vorkommen

Relationale Operationen Differenz

Selektion (Differenz)

Syntax:

DIFFERENCE (Relation1, Relation2) Semantik:

Das Ergebnis ist eine Relation, die die Tupel der ersten enthält, die in der zweiten nicht vorkommen.

(30)

59

Relationale Operationen Differenz

Autor

3-234-12985-0 Compiler

3

2

1

ISBN Titel

Nr

Bücher-Informatik

Autor

12

1

ISBN Titel

Nr

Bücher-Physik

3-600-12345-2 C. H. Chen

3-234-12985-0 H. Braun

Compiler 3

Autor ISBN

Titel Nr

DIFFERENCE (Bücher-Informatik, Bücher-Physik)

Relationale Operationen Differenz

SELECT *

FROM Bücher-Informatik Where Nr NOT IN ( SELECT Nr

FROM Bücher-Physik )

Die Menge der Elemente von Bücher-Informatik, die in der Menge der Physik-Bücher nicht vorkommen

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61

Relationale Operationen Produkt

Selektion (Produkt)

Syntax:

PRODUCT (Relation1, Relation2) Semantik:

Diese Operation bildet das kartesische Produkt der beiden Relationen:

Jede Zeile der ersten Relation wird mit allen Zeilen der zweiten Relation kombiniert.

Das Produkt von zwei Relationen mit der Kardinalität von m und n ist m x n!

Das Produkt wird in der „reinen“ Form in der Praxis kaum benutzt...

Relationale Operationen Produkt

SELECT *

FROM Mitarbeiter, Abteilung

Fragestellung: gesucht sind alle Mitarbeiter des Unternehmens (Personalnummer, Name, Alter), die älter als 30 Jahre sind und in München arbeiten

SELECT P.Mnr, P.Name, P.Alter FROM Mitarbeiter P, Abteilung A

WHERE P.Abteilung = A.AbtNr AND

P.Alter > 30 AND

A.Ort = ‚München‘;

(32)

63

Relationale Operationen Verbund (join)

Selektion (Verbund)

Syntax:

JOIN (Relation1, rel(attr1, attr2), Relation2) Semantik:

Die Verbundoperation liefert als Ergebnis die Tupel aus dem Produkt der beiden Relationen, die in der Beziehung rel stehen.

Die Attribute, über die die Verbundoperation durchgeführt wird (join-Attribute), müssen keine Schlüsselkandidaten sein

Regeln

Die join-Attribute müssen nicht den gleichen Namen haben Die join-Attribute müssen die selben Wertebereiche haben AUTO-join: JOIN (Relation1, rel(attr1, attr2), Relation1)

Relationale Operationen Verbund (join)

Autor

3-234-12985-0 Compiler

3

2

1

ISBN Titel

Nr Bücher

3-234-12985-0 3-600-12345-2 2-509-50342-7 ISBN

Addison-Wesley Hanser Hanser

Verlag Buchverlage

JOIN (Bücher, (Bücher.ISBN = Buchverlage.ISBN), Buchverlage)

Fragestellung: Alle Bücher mit Informationen über Titel, Autor, ISBN-Nummer und Verlag

Hanser Verlag N. Wirth

Autor

1

ISBN Titel

Nr

(33)

65

Relationale Operationen Verbund (join)

SELECT B.Nr, B.Titel, B.Autor, V.Verlag, B.ISBN FROM Bücher B, Buchverlage V

WHERE B.ISBN = V.ISBN.

In der allgemeinen Form können weitere Beziehungen verwendet werden:

=, <>, <=, >=

Relationale Operationen Verbund (join)

Abt1 Ulm

Mozer Sibylle 2855

Abt2 München

Kaufmann Brigitte 0258

Abt2 Augsburg

Meier Rainer 0903

Abt2 Augsburg

Probst Andreas 2934

Stuttgart Landshut München Ort

Abt1 Müller Gabrielle

1831

Abt3 Huber Petra

1010

Abt3 Keller Hans

2534

Abteilung Name

MNr

Abteilung

München Freigabe

Abt3

München Diagnose

Abt2

Stuttgart Beratung

Abt1

Ort AbtBez

AbtNr

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67

Relationale Operationen Verbund (join)

Fragestellung: alle Mitarbeiter, die nicht am Standort ihrer Abteilung wohnen

SELECT M.MNr, M.Name, M.Ort, M.Abteilung FROM Mitarbeiter M, Abteilung A

WHERE M.Abteilung = A.AbtNr AND M.Ort <> A. Ort.

Abt1 Ulm

Mozer Sibylle 2855

Abt2 Augsburg

Meier Rainer 0903

Abt2 Augsburg

Probst Andreas 2934

Landshut Ort

Abt3 Huber Petra

1010

Abteilung Name

MNr

Relationale Operationen Division

Selektion (Division)

Syntax:

DIVIDE (R1, R1.Attr = R2.Attr, R2) Semantik:

Das Ergebnis ist eine Relation, die alle Attribute von R1 enthält, die in R2 nicht vorkommen und die im Attribut Attr den selben Wert haben.

P2 L2

P1 L2

P3 L1

P2 L1

P1 L1

P L

P1 P DIVIDE

L2 L1 L

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69

Wie geht man vor bei der Formalisierung einer Fragestellung?

Schritt1: kartesisches Produkt bilden über alle Tabellen, die in der Fragestellung vorkommen

T1 := PRODUCT (R1, R2) T2 := PRODUCT (T1, R3) ...

Schritt2: Restriktionen bilden: durch die Angabe von Bedingungen die Ergebnismenge einschränken

T3 := REST (T2, Bedingung) ....

Schritt3: Projektion bilden: Auswahl von Spalten aus der zuletzt entstandenen temporären Tabelle

Ergebnis := PROJ (T3, Spaltenliste)

Wie geht man vor bei der Formalisierung einer Fragestellung?

Fragestellung: gesucht sind alle Mitarbeiter des Unternehmens (Personalnummer, Name, Alter), die älter als 30 Jahre sind und in München arbeiten

T1 := PRODUCT (Mitarbeiter, Abteilung) T2 := REST (T1, Bedingung), wobei

Bedingung := ...

Ergebnis := PROJ (T2, MNr, Name, alter)

PROJ ( REST (PRODUCT (Mitarbeiter, Abteilung), Bedingung ), NNr, Name, Alter )

(36)

71

Wie geht man vor bei der Formalisierung einer Fragestellung?

PRODUCT PROJ (MNr, Name, Alter)

REST (P.Alter > 30 AND A.Ort = ‚München‘ )

Auswertung des Baums von unten nach oben!

Abteilung Mitarbeiter

Eine kleine Optimierung...

Hat das Unternehmen 100 Abteilungen und 10.000 Mitarbeiter, so entstehen gleich zu Beginn 1.000.000 Datensätze!

T1 := JOIN (Mitarbeiter, Abteilung = AbtNr, Abteilung) T2 := REST (T1, Ort = ‚München‘),

T3 := REST (T2, Alter > 30) E := PROJ (T3, MNr, Name, alter)

T1 erzeugt lediglich 10.000 Datensätze!

(37)

73

Übersicht

Beispiel natürlicher Verbund

JOIN (Personal, Personal.Persnr = Auftrag.Persnr, Auftrag)

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75

Beispiel:

outer-join

Outer-join: Die Tupel der einen Relation bleiben in der Ergebnissliste, auch wenn sie Keinen „passenden“ Eintrag in der 2. Tabelle haben. Sie erhalten dann für die Attribute der 2. Tabelle NULL-Werte

JOIN (Personal, Personal.Persnr = Auftrag.PersNr, Auftrag)

Die Datenbankzugriffssprache SQL

• SQL =

Structured Query Language

• Ursprung: SEQUEL aus dem Jahr 1974

• erste Implementierung IBM 1977, ORACLE etwa zur gleichen Zeit

• erste relationalen Datenbank: ORACLE 1979 (mit SQL)

• Es gibt praktisch keinen großen Hersteller mehr mit einer relationalen Datenbank auf den Markt, die SQL nicht in der einen oder anderen Form beherrscht.

• Die Sprache ist normiert. Die Normbeschreibung umfasst über 600 Seiten!

• Derzeit ist die SQL-3-Norm in Entwicklung. Sie enthält objektrelationale Erweiterungen.

(Erfolgs-)Geschichte

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77

Die Datenbankzugriffssprache SQL

• SQL ist nicht prozedural. Der Zugriff auf die Daten erfolgt ausschließlich über deren Attribute (Physische Datenunabhängigkeit).

• SQL verarbeitet grundsätzlich eine Menge von Tupeln d.h. beispielsweise eine Abfrage liefert immer eine gewisse Menge von Tupeln als Ergebnis. Ein gezieltes Springen zwischen Datensätzen ist in SQL selbst nicht möglich. Dafür benötigt man eine Programmiersprache, die SQL implementiert hat.

• SQL ist größtenteils formatfrei und reiner ASCII-Text d.h. SQL-Befehle kann man mit jedem Texteditor erstellen.

• Groß/Kleinschreibung wird nicht unterschieden

• SQL-Statements werden immer durch einen Strichpunkt abgeschlossen (das ist im SAP-System nicht so, ist aber auch nicht so wichtig...)

• Strings in SQL werden durch einfache Hochkommas eingeschlossen.

Technische Eigenschaften

Der Abfragebefehl SELECT Die allgemeine Syntax

• Kann man alles mit einem Befehl machen?

• Wie man aus der folgenden Zeichnung erkennen kann, ist der Befehl mit allen seinen Variationen recht umfangreich...

• Wir wollen hier „nur„ die wichtigsten Sachen machen...

• In den Übungen werden wir zugleich eine Programmiersprache (ABAP/4) kennen lernen, die

– Nur eine Teilmenge der Sprachelemente realisiert

– Zusätzliche Möglichkeiten für die Verarbeitung der Daten vorsieht

• Das müssen alle so, oder so ähnlich machen (siehe PL/SQL von ORACLE).

(40)

79

Der SELECT-Befehl ...

Aus den Originalunterlagen von ORACLE, etwas vereinfacht

Wir müssen lernen, solche Syntaxdiagramme zu lesen!

Einschub:

Wie lese ich ein Syntaxdiagramm?

• Von links nach rechts und von oben nach unten

• Bei Verzweigungen muss man sich für eine Richtung entscheiden

• Wiederholungen eines Blockes sind durch einen Pfeil gekennzeichnet

• Kursiv gesetzte Begriffe stehen für weitere (meist nicht ganz einfache) SQL-Befehle oder Ausdrücke

• Optionale Teile stehen in eckigen Klammern []

• Reservierte Schlüsselwörter werden groß geschrieben

• Nur nicht verzweifeln - sieht schlimmer aus, als es ist

• Wir werden uns freiwillig einschränken.

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81

Beispiele

Alle Mitarbeiter

SELECT Name, Ort FROM Personal;

In dieser „reinen“ Form wird SQL selten benutzt. Die Daten müssen i.d.R. in der Sprache Weiterverarbeitet werden, in der SQL eingebettet ist!

SELECT * FROM Personal;

Großgeschriebene Wörter sind reservierte Schlüsselwörter einer Sprache. Sie dürfen als Variablen nicht verwendet werden!

Groß- und Kleinschreibung spielt keine Rolle!

SELECT Name Ort FROM Personal.

Der Aufbau des SELECT-Befehls:

Hauptteil

SELECT [ DISTINCT] Spaltenauswahlliste

FROM Tabellenliste

[WHERE Bedingung]

• Reservierte Schlüsselwörter werden groß geschrieben

• Alternativen werden mit einem senkrechten Strich | gekennzeichnet

• Optionale Teile stehen in eckigen Klammern []

• Stehen mehrere Optionen zur Auswahl, von denen eine auf jeden Fall zutrifft, so muss der Ausdruck in geschweiften Klammern stehen {A | B | C}

• Wiederholungen werden mit * gekennzeichnet {A | B | C}*

• Nach der obigen Notation treten folgende Klauseln in einem SELECT-Befehl zwingend auf:

– SELECT-Klausel – FROM-Klausel

• Tabellennamen, Attributnamen und weitere Bezeichner:

– Beginnen stets mit einem Buchstaben gefolgt von – Weiteren Buchstaben, Ziffern und Unterstrichzeichen _

(42)

83

Logische Abarbeitungsreihenfolge in einem SELECT-Befehl

Die SELECT- und die FROM-Klausel

• SELECT entspricht einer Projektion

• FROM Produkt mehrerer Relationen

• FROM Tabelle [, Tabelle]*

– Es muss mindestens eine Tabelle angegeben werden

– Werden mehrere Tabellen angegeben, so sind sie durch ein Komma zu trennen

• Wenn dieselbe Tabelle genommen werden muss (siehe Vorgesetztenrelation), oder Tabellen gleichnamige Attribute haben, muss ein alias verwendet werden:

– FROM Tabelle [Aliasname] [, Tabelle [Aliasname] ]*

FROM Mitarbeiter M, Mitarbeiter V FROM Mitarbeiter, Produkt

(43)

85

Die SELECT- und die FROM-Klausel

SELECT *

FROM Mitarbeiter ; SELECT Name, Abteilung FROM Mitarbeiter ; SELECT [DISTINCT] Spaltenauswahlliste

SELECT Mitarbeiter.*, Abteilung.Ort FROM Mitarbeiter, Abteilung ;

• Sind mehrere Tabellen beteiligt, so muss man für die Eindeutigkeit der Attribute sorgen:

– Tabelle.* alle Attribute werden mit dem Tabellennamen qualifiziert – Tab.Attr Das Attribut Attr wird mit dem Tabellennamen qualifiziert

• Die Qualifizierung der Attribute ist nur dann zwingend erforderlich, wenn

Mehrdeutigkeiten beseitigt werden müssen, sollte aber immer verwendet werden!!

SELECT-Anweisung Beispiele

Liste der Aufträge (Autragsnummer, Datum) mit Angabe des Mitarbeiters (Name, Wohnort), der beteiligt war

SELECT AuftrNr, Datum, Name, Ort FROM Auftrag, Personal;

Liste der Flugverbindungen mit Angabe des Abflug- und Zielortes sowie der Abflugzeit; Was tun, wenn mehrere Fluggesellschaften zur selben Zeit die gleiche Strecke fliegen?

SELECT cityfrom, cityto, deptime FROM spfli;

(44)

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Die SELECT- und die FROM-Klausel

Lediglich beim Attribut Persnr besteht die Notwendigkeit, über die Qualifizierung die Eindeutigkeit herzustellen

Die folgenden Anweisungen sind äquivalent

Die SELECT- und die FROM-Klausel

SELECT [ DISTINCT] Spaltenauswahlliste

• Durch die Projektion auf bestimmte Spalten können Zeilen der Ergebnistabelle mehrfach vorkommen

• Die Option DISTINCT verhindert dies.

(45)

89

Die SELECT- und die FROM-Klausel

3-156-65789-1 N. Wirth

Die Programmiersprache Modula-2

4

3-234-12985-0 H. Braun

Compiler 3

3-600-12345-2 C. H. Chen

2-509-50342-7 N. Wirth

1

ISBN Autor

Titel Nr

Bücher

N. Wirth H. Braun C. H. Chen N. Wirth

Autor

SELECT DISTINCT Autor FROM Bücher.

Autor SELECT Autor

FROM Bücher.

SELECT-Anweisung Beispiele

Liste der Wohnorte der Mitarbeiter SELECT Ort

FROM Personal;

Liste der Wohnorte der Mitarbeiter ohne Mehrfachnennungen SELECT DISTINCT Ort FROM Personal;

Passau Kelheim Landshut Nürnberg Straubing Regensburg

(46)

91

Die SELECT- und die FROM-Klausel:

abgeleitete Spalten

Ausdrücke sind als Spalten auch zulässig. Sie beziehen sich auf die Attributwerte und können über einen Aliasnamen festgehalten werden

SELECT Name, 12 * Gehalt AS Jahresgehalt FROM Personal

Das Ergebnis ist eine zweispaltige Tabelle!

Die SELECT- und die FROM-Klausel:

Ausdrücke zur Bildung abgeleiteter Spalten

Praktisch herstellerabhängig!

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93

Die SELECT- und die FROM-Klausel:

Ausdrücke zur Bildung abgeleiteter Spalten

Die SELECT- und die FROM-Klausel:

Ausdrücke zur Bildung abgeleiteter Spalten Statistikfunktionen

Wir werden ohne Beispiele nicht auskommen...

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95

SELECT-Anweisung Beispiele

SELECT Name, 12 * Gehalt AS Jahresgehalt FROM Personal;

Eine Tabelle mit den Jahresgehältern aller Mitarbeiter

SELECT Name, 12 * Gehalt + 1000 * (6 – Beurteilung) FROM Personal;

Eine Tabelle mit den Jahresgehältern aller Mitarbeiter. Es gibt eine Leistungszulage von maximal 5.000 DM, wenn die

Beurteilung eine „1“ ist. Für jede weitere Notenstufe gibt es einen Abschlag von 1.000 DM)

SELECT-Anweisung:

Aggregatfunktionen

• Aggregatfunktionen

– Liefern immer nur eine Zeile!

– Beziehen sich auf einer Spalte, oder einen Spaltenausdruck

– Sie stehen alleine oder mit anderen Aggregatfunktionen zusammen in der SELECT- Klausel

– Die beziehen sich immer auf das in der FROM-Klausel ermittelte Produkt

(49)

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SELECT-Anweisung:

Aggregatfunktionen

SELECT SUM (12 * Gehalt + 1000 * (6 – Beurteilung)) AS Personalkosten FROM Personal;

Personalausgaben des Unternehmens insgesamt

SELECT count(*) AS Mitarbeiterzahl FROM Personal;

Die Anzahl der Mitarbeiter des Unternehmens

SELECT count(DISTINCT Ort) FROM Personal;

Die Anzahl der (unterschiedlichen) Wohnorte der Mitarbeiter

Count kann ohne Angabe eines Spaltenausdrucks (mit einem „*“) oder mit Angabe eines Spaltenausdrucks verwendet werden

SELECT-Anweisung:

Aggregatfunktionen

Die folgenden Anweisungen liefern unterschiedliche Ergebnisse SELECT COUNT(*) FROM Personal;

SELECT COUNT(Vorgesetzt) FROM Personal;

SELECT COUNT(DISTINCT Vorgesetzt) FROM Personal;

9 7 2

Die NULL-Werte werden nicht berücksichtigt!

Interpretieren Sie diese Zahlen!

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99

SELECT-Anweisung:

Aggregatfunktionen

SELECT MIN ( Gehalt ) AS MIN_Gehalt FROM Personal;

Das kleinste Gehalt im Unternehmen

SELECT MAX ( Gehalt ) AS MAX_Gehalt FROM Personal;

Das größte Gehalt im Unternehmen

SELECT AVG ( Gehalt ) AS Mittel_Gehalt FROM Personal;

Der mittlere Verdienst im Unternehmen

SELECT-Anweisung:

Aggregatfunktionen

SELECT AVG ( Gehalt ) AS Mittel_Gehalt FROM Personal;

Der mittlere Verdienst im Unternehmen

SELECT COUNT(DISTINCT Vorgesetzt) FROM Personal;

Die Anzahl der Vorgesetzten im Unternehmen

SELECT MAX ( Datum ) FROM Auftrag;

Wann wurde zuletzt ein Auftrag geholt?

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SELECT-Anweisung:

Aggregatfunktionen

SELECT COUNT ( DISTINCT PersNr ) FROM Auftrag;

Wie viele Mitarbeiter haben Aufträge bekommen?

Was liefert die Anweisung:

SELECT COUNT ( AVG (Gehalt) ) FROM Personal;

SELECT MAX( Distance ), COUNT(*) FROM SPFLI;

Die längste Flugverbindung und die Anzahl der Flugverbindungen

SELECT-Anweisung:

Aggregatfunktionen

(52)

103

SELECT-Anweisung:

Aggregatfunktionen

REPORT Z1D99_SELECT line-count 65 line-size 80 no standard page heading.

tables: sflight, spfli, sbook.

data: maximum like sflight-price.

data: minimum like sflight-price.

data: mittel like sflight-price.

data: g like sflight-carrid.

data: anzahl type i.

data: anzahl1 type i.

data: dates type i.

data: connid like sflight-connid.

************ Los! - Flugpreise

**********************************

select min( price ) max( price )

avg^{( price )}

into (minimum, maximum, mittel) from sflight.

write:/15(10) minimum,

40(10) maximum, 60(10),mittel.

****Fluggesellschaften, Flugdaten *****

Select count(*)

count( distinct fldate )

count( distinct carrid ) into (anzahl, dates, anzahl1) from sflight.

*************** Ausgabe ************

skip 2.

write: / 'Anzahl der Flüge: ', 40 anzahl.

write: / 'Anzahl verschiedener Abflugdaten: ', 40 dates.

write: / 'Anzahl verschiedener Gesellschaften: ', 40 anzahl1.

*************** Seitenkopf ************

top-of-page.

write: / sy-uline.

write: / 'Gesel.', 17 'Minimum', 39 'Maximum', 60 'Mittel'.

write: / sy-uline.

*************** Buchungen **********

Select count(*) sum( loccuram )

into (anzahl, mittel)

from^sbook.

skip 2.

write: / 'Anzahl Buchungen: ', 40 anzahl.

write: / 'Summe aller Buchungen: ', 40 mittel.

SELECT-Anweisung:

Funktionen im Beispiel von ORACLE

• SQL kennt die mathematischen Verknüpfungen +, -, * und / sowie den Operator ||

zum Verknüpfen zweier Strings. Wendet man diese Operatoren auf zwei Ausdrücke an, so erhält man einen neuen Ausdruck.

• Jedes Ergebnis einer Oracle-Funktion (angewendet auf einen Ausdruck) ist wieder ein Ausdruck im Sinne dieses Kapitels und kann damit in Selects etc. verwendet werden. Selbiges gilt analog für selbstgeschriebene Funktionen (Stored

Procedures).

• Hier einige Beispiele für Standard-Funktionen - ohne Anspruch auf Vollständigkeit und ohne vollständige Beschreibung aller Besonderheiten.

Mathematische Funktionen

• ABS(n) Berechnet den Absolutbetrag einer Zahl

• COS(n) Cosinus (analog SIN, TAN, COSH, SINH, EXP, LOG, LN...)

• MOD(m,n) Modulo-Operator (m modulo n) = Rest bei Ganzzahl-Division

• POWER(m,n) mn

(53)

105

SELECT-Anweisung:

Funktionen im Beispiel von ORACLE

Zeichenketten-Funktionen

• LOWER(s) Wandelt den String s in Kleinbuchstaben (analog UPPER)

• LPAD(s,n,t) Füllt den String s von links her auf n Zeichen auf, wobei zum Auffüllen das Zeichen bzw. der String t verwendet wird (Default t=Space).

• RPAD(n,s,t) Analog für Auffüllen von rechts

• LTRIM(s,t) Entfernt von links beginnend alle Zeichen aus s, die in t enthalten sind. Das erste nicht in t enthaltene Zeichen beendet den Vorgang. Wird t nicht angegeben, dann werden Leerzeichen entfernt.

• RTRIM(s,t) Analogon - von rechts her arbeitend.

• SUBSTR(s,m,n) Liefert einen Teilstring von s, beginnend an Position m und n Zeichen lang. Ist m<0, dann rechnet Oracle die Startposition vom String-Ende nach links. Ist n nicht angegeben, dann liefert Oracle alle Zeichen ab der Position m.

• LENGTH(s) Liefert die Länge des Strings s in Zeichen.

SELECT-Anweisung:

Funktionen im Beispiel von ORACLE

Datums- und Zeit-Funktionen

• ADD_MONTHS(d, n) Liefert das Datum d erhöht um exakt n Monate

• LAST_DAY(d) Liefert den letzten Tag des Monats, der das Datum d enthält - wiederum als Datum.

• NEXT_DAY(d) Analog für den nächsten Tag

• MONTHS_BETWEEN(d,e) Liefert die Anzahl der Monate (als Gleitkommazahl) die zwischen dem ersten Datum d und dem zweiten Darum e liegen. ist e<d, dann ist das Ergebnis negativ. Die Berechnung ist allerdings nicht ganz exakt, da Oracle bei der Bruchteilsberechnung immer auf einem 31-Tage-Monat basiert.

• SYSDATE Liefert das aktuelle Systemdatum

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SELECT-Anweisung:

Funktionen im Beispiel von ORACLE

Konversions-Funktionen

• TO_CHAR(d, fmt) Konvertiert das Datum d in einen String und verwendet dafür das in fmt angegebene Format. Beispielsweise liefert das Format 'DD.MM.YYYY HH24:MI' ein typisch deutsches Datum mit minutengenauer Uhrzeit.

• TO_DATE(s, fmt) Wandest den String s in ein Datum um, wobei das in fmt angegebene Format für die Konversion benutzt wird.

SELECT-Anweisung:

die Group-by-Klausel

************ Los! - Flugpreise

**********************************

select min( price ) max( price )

avg^{( price )}

into (minimum, maximum, mittel) from sflight.

write:/15(10) minimum,

40(10) maximum, 60(10),mittel.

Das brauchen wir pro Fluggesellschaft!

************ Los! - Flugpreise *****

select carrid connid min( price ) max( price ) avg(

price )

into (g, c, minimum, maximum, mittel) from sflight

group by carrid connid.

write: / g, 15(10) minimum, 40(10) maximum, 60(10) mittel.

endselect.

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