SQL w praktyce. Miłej i owocnej nauki!!!

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "SQL w praktyce. Miłej i owocnej nauki!!!"

Transkrypt

1 SQL w praktyce Niniejsza praca objęta jest prawami autorskimi. Nielegalne jest kopiowanie żadnej częsci tej pracy w żadnej postaci. Niezgodne z prawem tym bardziej jest udostępnianie innym tej pracy odpłatnie lub nieodpłatnie. Każde naruszenie praw autorskich będzie ścigane z całą surowością prawa. Autor dołożył wszelkich starań, aby zebrany tutaj materiał był poprawny i rzetelny. Niemniej jednak nie daję gwarancji bezbłędności. Autor zrzeka się jakiejkolwiek odpowiedzialności za ewentualne straty spowodowane korzystaniem z zamieszczonych poniżej informacji. Korzystanie z niniejszej pracy jest akceptacją powyższej formuły. Miłej i owocnej nauki!!! SPIS TREŚCI 1. SQL wstępne informacje 2. DDL tworzenie,modyfikacja i usuwanie tablic, typy danych 3. DML - tworzenie,modyfikacja i usuwanie wierszy 4. DQL wyszukiwanie danych, frazy SELECT, FROM, WHERE 5. Warunki filtrujące 6. Warunki łączące 7. Warunki filtrujące z pytaniami zagnieżdżonymi 8. Funkcje agregujące 9. Grupowanie fraza GROUP BY 10. Filtracja grup fraza HAVING 11. Pytania zagnieżdżone skorelowane z funkcjami agregującymi 12. Porządkowanie wyników fraza ORDER BY 13. Perspektywy (widoki, tablice wirtualne) 14. Ochrona integralności danych 15. Więzy referncyjne 16. Zadania 17. Schemat bazy danych wykorzystany w przykładach

2 1. SQL STRUCTURED QUERY LANGUAGE Warianty języka SQL : - interaktywny - obsadzony (wbudowany) w innych językach o statyczny (instrukcje SQL są kompletne) o dynamiczny (instrukcje sparametryzowane) Podjęzyki : - DDL (Data Definition Language) pozwala na definiowanie tablic - DML (Data Manipulation Language) pozwala na tworzemie, aktualizację wierszy - DQL (Data Query Language) - DCL (Data Control Language) 2. DDL TWORZENIE, MODYFIKACJA I USUWANIE TABLIC, TYPY DANYCH - Tworzenie tablic CREATE TABLE <tablica> (<kolumna><typ>[<ograniczenia>],...,[<więzy integralności>]) - Typy danych: o znakowe CHARACTER(n), CHAR(n) łancuch znaków o stałej długości n CHARACTER VARYING(n), VARCHAR(n) łańcuch znaków o zmiennej długości nie większej od n LONG VARCHAR, LONG łańcuchy nieograniczone ( 2GB ) o numeryczne NUMERIC (p,q) p precyzja, q skala DECIMAL (p,q), DEC(p,q) INETEGER, INT SMALLINT FLOAT (n) REAL DOUBLE PRECISION

3 o o o data, czas DATE - (rrrr,mm,dd) TIME godz,min,sek TIMESTAMP data + godzina INTERVAL różnica dat i czasów łańcuch bitów BIT(n) BIT VARYING (n) inne BOOLEAN BYTE łańcuch 8 bitowy MONEY dopisuje automatycznie symbol waluty - ograniczenia o NOT NULL w kolumnie nie może być pustego elementu o NOT NULL WITH DEFAULT w puste pole automatycznie wprowadzana jest wartość domyślna o UNIQUE Przykład: CREATE TABLE uczniowie (nazwisko CHAR [15]), wzrost INT, waga DEC (5,2)) - Modyfikowanie struktury tablic ALTER TABLE <tablica> ADD <kolumna> <typ> [<ograniczenia>] ALTER TABLE <tablica> DROP <kolumna> ALTER TABLE <tablica> MODIFY <kolumna> <typ> [<ograniczenia>] ALTER TABLE <tablica> RENAME <kolumna> <nowa nazwa> ALTER TABLE <tablica> <więzy integralności> Przykład: ALTER TABLE uczniowie ADD klasa INT

4 - Usuwanie tablic, perspektyw, indeksów DROP TABLE <tablica> DROP VIEV <perspektywa> DROP INDEX <indeks> 3. DML WPROWADZANIE, MODYFIKACJA I USUWANIE WIERSZY - Wprowadzanie wierszy INSERT INTO <tablica> [(<lista kolumn>)] VALUES (<lista wartości> Przykład: INSERT INTO uczniowie VALUES ( NOWAK, 187, 72,5,1) INSERT INTO uczniowie (nazwisko, klasa) VALUES ( KOWALSKI, 1) - Modyfikowanie wierszy UPDATE <tablica> SET <kolumna> = <wyrażenie>[...] [WHERE <warunek>] Przykład: UPDATE uczniowie SET wzrost = wzrost + 2 WHERE nazwisko = KOWALSKI UPDATE uczniowie SET klasa = 4 WHERE klasa = 3

5 - Usuwanie wierszy DELETE FROM <tablica> [ WHERE <warunek>] Przykład: DELETE WHERE klasa = 4 DELETE (powoduje usunięcie całej zawartości tablicy uczniowie) 4. DQL WYSZUKIWANIE DANYCH, FRAZY SELECT, FROM, WHERE SELECT <> FROM <> WHERE <> GROUP BY <> HAVING <> ORDER BY <> UNION <> Fraza SELECT SELECT [ALL DISTINCT] {<lista elementów> *} PRZYKŁAD: SELECT * (wyświetlenie całej zawartości tabeli uczniowie) SELECT nazwisko, klasa (wyświetlenie nazwisk uczniów i klas, do których chodzą) SELECT nazwisko, waga (wzrost 100) AS nadwaga SELECT MAX (wzrost)

6 SELECT DISTINCT klasa Fraza FROM FROM <element> [<alias>],... Fraza WHERE WHERE <warunek> Warunki dzielimy na: - filtrujące - łączące - filtrujące z pytaniami zagnieżdżonymi 5. WARUNKI FILTRUJĄCE Warunki filtrujące zbudowane są z atrybutów (kolumn) jednej tablicy - <kolumna> <operator> <stała> SELECT * WHERE klasa = 3 - <wyrażenie> <operator> <wyrażenie> SELECT * WHERE waga (wzrost 100) > 10 - <wyrażenie> [NOT] BETWEEN <dół> AND <góra> SELECT * WHERE wzrost BETWEEN 175 AND <wyrażenie> [NOT] LIKE <wzorzec tekstowy> Symbole zastępcze: _ - zastępuje jeden znak % - zastępuje ciąg znaków SELECT * WHERE nazwisko LIKE Kowalsk_

7 SELECT * WHERE nazwisko LIKE Kowal% 6. WARUNKI ŁĄCZĄCE PRZYKŁAD 1: SELECT nazwisko, nazwa FROM pracownicy, zespoły WHERE pracownicy.nrz = zespoły. nrz SELECT nazwisko, nazwa FROM pracownicy p, zespoły z WHERE p.nrz = z. nrz Obydwa zapytania dadzą te same wyniki. Zapytanie drugie jest jednak krótsze. PRZYKŁAD 2: SELECT nazwisko FROM pracownicy p, dochody d WHERE p.nrp = d.nrp AND nrz=4 AND kwota > 500 PRZYKŁAD 3: SELECT nazwa FROM zespoły z, pracownicy p, dochody d, tematy t WHERE z.nrz=p.nrz AND p.nrp=d.nrp AND d.nrt=t.nrt AND t.nazwa = Pojekt generatora Wypisuje nazwy zespołów zajmujące się projektem generatora.

8 7. WARUNKI FILTRUJĄCE Z PYTANIAMI ZAGNIEŻDŻONYMI Ogólna postać: SELECT < > FROM < > WHERE <początek warunku> (SELECT < > FROM < > WHERE < >... ) Zastosowanie różnych początków warunków na przykładach <wyrażenie> <operator> Wyszukać nazwisko kierownika Zespołu wdrożeń SELECT nazwisko FROM pracownicy WHERE nrp= (SELECT kierownik FROM zespoły WHERE nazwa = Zespół wdrożeń ) Wyszukać nazwiska pracowników zespołu nr 3, którzy otrzymali premie wyższe niż Jaworski SELECT nazwisko FROM pracownicy WHERE nrz=3 AND premia > (SELECT premia FROM pracownicy WHERE nazwisko = Jaworski <wyrażenie> <operator> [ANY / ALL] Pozwala sprawdzić czy wartość wybrana w pytaniu zewnętrznym spełnia warunek dla jakiejkolwiek / każdej wartości wybranej w pytaniu wewnętrznym. Wyszukać nazwy tematów, dla których były jakieś wypłaty. SELECT nazwa FROM tematy WHERE nrt = ANY (SELECT nrt FROM dochody)

9 Znaleźć nazwiska pracowników, którzy mieli jakieś wypłaty większe niż 1000 SELECT nazwisko FROM pracownicy WHERE nrp = ANY (SELECT nrp FROM dochody WHERE kwota > 1000) Znaleźć uczniów klasy 1 wyższych niż uczniowie klasy 3 SELECT nazwisko, wzrost WHERE klasa=1 AND wzrost > ALL (SELECT wzrost WHERE klasa = 3) <wyrażenie> [NOT] IN Pozwala na sprawdzenie czy wartość wybrana w pytaniu zewnętrznym [nie] należy do zbioru wartości wybranych w pytaniu wewnętrznym Wyszukać nazwiska pracowników, którzy nie brali udziału w realizacji tematu nr 2 SELECT nazwisko FROM pracownicy WHERE nrp NOT IN (SELECT nrp FROM dochody WHERE nrt=2) Wyszukać nazwy zespołów, których pracownicy uczestniczą w temacie Projekt generatora SELECT nazwa FROM zespoly WHERE nrz IN (SELECT nrz FROM pracownicy WHERE nrp IN

10 (SELECT nrp FROM dochody WHERE nrt = (SELECT nrt FROM tematy WHERE nazwa = Projekt generatora ))) <wyrażenie> [NOT] EXISTS Zwraca prawdę [fałsz] gdy zbiór wierszy wybranych w pytaniu wewnętrznym nie jest pusty. Znaleźć nazwy tematów, w których były jakieś wypłaty. SELECT nazwa FROM tematy t WHERE EXISTS (SELECT * FROM dochody d WHERE d.nrt=t.nrt) Wyszukać nazwiska pracowników, którzy nie brali udziału w żadnym temacie. SELECT nazwisko FROM pracownicy p WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dochody d WHERE p.nrp=d.nrp) Wyszukać nazwiska pracowników, którzy uczestniczyli we wszystkich tematach. SELECT nazwisko FROM pracownicy p WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM tematy t WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dochody d WHERE d.nrt = t.nrt AND d.nrp = p.nrp)

11 8. FUNKCJE AGREGUJĄCE SUM (<argument>) AVG (<argument>) MAX (<argument>) MIN (<argument>) COUNT (<argument>) Wypisz ilość wierszy tablicy zespoły SELECT COUNT(*) FROM zespoly Znaleźć maksymalną i minimalną wypłatę w ramach tematu nr 6 oraz sumę wypłat w tym temacie. SELECT MAX (kwota), MIN (kwota), SUM (kwota) FROM dochody WHERE nrt=6 Znaleźć maksymalną wypłatę jaką otrzymali pracownicy zespołu wdrożeń w ramach projektu generatora. SELECT MAX (kwota) FROM zespoly z, pracownicy p, dochody d, tematy t WHERE z.nrz = p.nrz AND p.nrp = d.nrp AND d.nrt = t.nrt AND z.nazwa = Zespół wdrożeń AND t.nazwa = Projekt generatora Znaleźć liczbę pracowników otrzymujących wypłaty. SELECT COUNT (*) FROM dochody Jest to rozwiązanie błędne dlatego, że jeden pracownik może mieć wiele wypłat i wszystkie zostaną policzone. Prawidłowe zapytanie wyglądać będzie tak: SELECT COUNT (DISTINCT nrp) FROM dochody

12 9. GRUPOWANIE FRAZA GROUP BY Ogólna postać SELECT <lista kolumn 1> <lista funkcji agregujących> FROM < > WHERE < > GROUP BY <lista kolumn 2> Wyznaczyć liczbę pracowników w poszczególnych zespołach. SELECT nrz, COUNT (*) FROM pracownicy GROUP BY nrz Wyszukać maksymalną kwotę oraz sumę kwot dla poszczególnych zespołów realizujących projekt generatora SELECT z.nazwa, MAX (kwota), SUM (kwota) FROM zespoły z, pracownicy p, dochody d, tematy t WHERE z.nrz = p.nrz AND p.nrp = d.nrp AND d.nrt = t.nrt AND t.nazwa = Projekt generatora GROUP BY z.nazwa Podać nazwiska wszystkich pracowników, sumę ich wypłat i liczbę wykonywanych przez nich tematów SELECT nazwisko, SUM(kwota), COUNT(*) FROM pracownicy p, dochody d WHERE p.nrp = d.nrp GROUP BY nazwisko, p.nrp

13 10. FILTRACJA GRUP FRAZA HAVING Ogólna postać: HAVING <warunek filtrujący> Wyświetl numery zespołów, które mają więcej niż 15 lub mniej niż 5 pracowników. SELECT nrz, COUNT(*) FROM pracownicy GROUP BY nrz HAVING COUNT (*) > 15 OR COUNT (*) < 5 Znaleźć nazwiska pracowników (podać też sumę ich wypłat), którzy zarobili w sumie więcej niż Jaworski SELECT nazwisko, SUM(kwota) FROM pracownicy p1, dochody d1 WHERE p1.nrp = d1.nrp GROUP BY nazwisko, p1.nrp HAVING SUM (kwota) > (SELECT SUM(kwota) FROM pracownicy p2, dochody d2 WHERE p2.nrp = d2.nrp AND nazwisko = JAWORSKI 11. PYTANIA ZAGNIEŻDŻONE SKORELOWANE Z FUNKCJAMI AGREGUJĄCYMI Znaleźć najwyższego ucznia każdej klasy. SELECT klasa, nazwisko, wzrost u1 WHERE wzrost = (SELECT MAX(wzrost) u2 WHERE u2.klasa = u1.klasa

14 Podać numery pracowników, którzy mieli maksymalne wypłaty w poszczególnych tematach. SELECT nrt, nrp, kwota FROM dochody d1 WHERE kwota = (SELECT MAX(kwota) FROM dochody d2 WHERE d1.nrt = d2.nrt) 12. PORZĄDKOWANIE WYNIKÓW FRAZA ORDER BY Ogólna postać: ORDER BY {<wyrażenie> <nr>}[asc DESC] ASC kolejność rosnąca (domyślnie) DESC kolejność malejąca PRZYKŁAD SELECT * FROM pracownicy ORDER BY nrz,nazwisko SELECT nazwisko, waga (wzrost 100), klasa ORDER BY 3, 2 DESC Liczby 3, 2 wskazują odpowiednio na atrybuty (kolumny) klasa i waga (wzrost 100) 13. PERSPEKTYWY (WIDOKI, TABLICE WIRTUALNE) Perspektywą nazywamy konstrukcję widzianą przez użytkownika jako tablicę. Cele tworzenia perspektyw: - uproszczenie zapytań. Gdy baza składa się z wielu tablic, często zdarzają się złożone zapytania dotyczące kilku tablic. - ograniczenie dostępu do tablic. Gdy mamy dużą tablicę, z której korzystają różne grupy użytkowników o ograniczonych prawach do

15 danych, rozwiązaniem jest tworzenie tablicy wirtualnej udostępniającej tylko część danych. TWORZENIE PERSPEKTYW CREATE VIEV <perspektywa> [(<lista kolumn>)] AS <instrukcja SELECT> [WITH CHECK OPTION ] W definicji perspektywy niedopuszczalne są: - złączenia - grupowanie - wyrażenia, funkcje agregujące i DISTINCT na liście frazy SELECT - fraza UNION Jeśli tworzymy perspektywę na innej perspektywie i ma być ona aktualizowalna, to ta poprzednia też musi być modyfikowalna. Dopuszczalne są pytania zagnieżdżone, ale zbudowane na tej samej tablicy co pytanie zewnętrzne. 14. OCHRONA INTEGRALNOŚCI DANYCH Integralność: - semantyczna, związana z znaczeniem danych - transakcji, związana z operacjami na danych Kontrola integralności semantycznej może być realizowana przez: - ograniczenia nakładane na dziedziny atrybutów - więzy referencyjne Ograniczenia dziedziny: CREATE DOMAIN <dizedzina><typ>[<ograniczenie>] PRZYKŁAD: CREATE DOMAIN pieniadze dec (2,2) constraint

16 15. WIĘZY REFERENCYJNE Klucz główny (PRIMARY KEY) kolumna / grupa kolumn których wartości jednoznacznie identyfikują pola tablic. Cechy klucza głównego: - tylko jeden dla danej tablicy - ma wartości unikalne, niepuste (NOT NULL) - zazwyczaj musi istnieć unikalny indeks zdefiniowany na kluczu głównym Cechy kluczy obcych (FOREIGN KEY) - definicja klucza obcego musi odpowiadać definicji klucza głównego w innej tablicy. - niepustej wartości klucza obcego musi odpowiadać istniejąca wartość klucza głównego w tablicy nadrzędnej - dopuszcza się wartości puste kluczy obcych OGRANICZENIA NA USUWANIE DANYCH - restrykcyjne (RESTRICT), usunięcie rekordu nadrzednego jest możliwe, jeśli nie istnieje żaden rekord podrzędny z nim związany. - kaskadowe (CASCADE), usunięcie rekordu nadrzędnego powoduje automatyczne usunięcie wszystkich rekordów podrzędnych z nim związanych. - wstawianie wartości pustych (SET NULL), usunięcie rekordu nadrzędnego powoduje wstawienie rekordów pustych do rekordów podrzędnych z nim związanych w miejsce kluczy obcych. DEFINIOWANIE KLUCZY: PRIMARY KEY <nazwa klucza>(<kolumna>,...) FOREIGN KEY <nazwa klucza>(<kolumna>,...) REFERENCES <tablica nadrzędna> [ ON DELETE RESTRICT ] CASCADE SET NULL lub [ ON UPDATE...]

17 16. ZADANIA ZAD 1. Podac nazwy tematow i numery pracownikow o najwyzszych sumarycznych dochodach w danym temacie. select nrt,nrp from dochody d group by nrp,nrt having sum(kwota) >= all (select sum(kwota) from dochody d1 where d1.nrt=d.nrt group by nrp) order by nrt,nrp; ZAD 2; Podac nazwy tematów dla ktorych srednia pojedynczych zarobkow jest wieksza od najnizszego pojedynczego zarobku w tym temacie pracownika, ktory w tym temacie zarobil w sumie najwiecej. Mozna zalozyc, ze nie ma dwoch pracownikow o tych samych sumarycznych dochodach. select nazwatemat from temat t, dochody d where t.nrt=d.nrt group by t.nrt,nazwatemat having avg(d.kwota) > ( // min zarobek pracownika // select min(kwota) from dochody d1 where d1.nrt=t.nrt and d1.nrp = ( // nr pracownika o najwiekszym sumarycznym zarobku // select nrp from dochody d2 where d2.nrt=t.nrt group by nrp,nrt having sum(kwota) >= all ( // sumaryczne zarobki pracownikow w tym temacie // select sum(kwota) from dochody d1 where d1.nrt=d.nrt group by nrp ) ) );

18 17. SCHEMAT BAZY DANYCH WYKORZYSTANY W PRZYKŁADACH RELACJA ATRYBUT TYP DOCHODY NRT INTEGER KWOTA NRP DECIMAL SMALLINT PRACOWNICY NRP SMALLINT KOBIETA DATA_UR NAZWISKO NRZ CHAR TIMESTMP CHAR SMALLINT TEMAT NAZWATEMAT CHAR DATA_ODB NRT NRPKT TIMESTMP INTEGER SMALLINT ZESPOL NAZWAZESP CHAR NRZ NRPKZ SMALLINT SMALLINT

Język SQL. instrukcja laboratoryjna. Politechnika Śląska Instytut Informatyki. laboratorium Bazy Danych

Język SQL. instrukcja laboratoryjna. Politechnika Śląska Instytut Informatyki. laboratorium Bazy Danych Politechnika Śląska Instytut Informatyki instrukcja laboratoryjna laboratorium Bazy Danych przygotowali: mgr inż. Paweł Kasprowski (Kasprowski@zti.iinf.polsl.gliwice.pl) mgr inż. Bożena Małysiak (bozena@ivp.iinf.polsl.gliwice.pl)

Bardziej szczegółowo

Pawel@Kasprowski.pl Bazy danych. Bazy danych. Podstawy języka SQL. Dr inż. Paweł Kasprowski. pawel@kasprowski.pl

Pawel@Kasprowski.pl Bazy danych. Bazy danych. Podstawy języka SQL. Dr inż. Paweł Kasprowski. pawel@kasprowski.pl Bazy danych Podstawy języka SQL Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Plan wykładu Relacyjne bazy danych Język SQL Zapytania SQL (polecenie select) Bezpieczeństwo danych Integralność danych Współbieżność

Bardziej szczegółowo

Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.itcourses.eu/

Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.itcourses.eu/ Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.itcourses.eu/ Wprowadzenie Historia i standardy Podstawy relacyjności Typy danych DDL tabele, widoki, sekwencje zmiana struktury DML DQL Podstawy, złączenia,

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Dr inż. Paweł Kasprowski

Bazy danych. Dr inż. Paweł Kasprowski Plan wykładu Bazy danych Podstawy relacyjnego modelu danych Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Relacyjne bazy danych Język SQL Zapytania SQL (polecenie select) Bezpieczeństwo danych Integralność

Bardziej szczegółowo

D D L S Q L. Co to jest DDL SQL i jakie s jego ą podstawowe polecenia?

D D L S Q L. Co to jest DDL SQL i jakie s jego ą podstawowe polecenia? D D L S Q L Co to jest DDL SQL i jakie s jego ą podstawowe polecenia? D D L S Q L - p o d s t a w y DDL SQL (Data Definition Language) Jest to zbiór instrukcji i definicji danych, którym posługujemy się

Bardziej szczegółowo

Relacyjne bazy danych. Podstawy SQL

Relacyjne bazy danych. Podstawy SQL Relacyjne bazy danych Podstawy SQL Język SQL SQL (Structured Query Language) język umożliwiający dostęp i przetwarzanie danych w bazie danych na poziomie obiektów modelu relacyjnego tj. tabel i perspektyw.

Bardziej szczegółowo

3 Przygotowali: mgr inż. Barbara Łukawska, mgr inż. Maciej Lasota

3 Przygotowali: mgr inż. Barbara Łukawska, mgr inż. Maciej Lasota Laboratorium nr 3 1 Bazy Danych Instrukcja laboratoryjna Temat: Wprowadzenie do języka SQL, tworzenie, modyfikacja, wypełnianie tabel 3 Przygotowali: mgr inż. Barbara Łukawska, mgr inż. Maciej Lasota 1)

Bardziej szczegółowo

SQL - DDL. 1 Tabele systemowe. 2 Typy danych

SQL - DDL. 1 Tabele systemowe. 2 Typy danych SQL - DDL DDL (ang. data definition language) jest częścią języka zapytań SQL obejmująca tworzenie i zarządzanie (modyfikację, usuwanie i przydzielanie uprawnień) obiektami w bazie danych (tabelami, perspektywami,

Bardziej szczegółowo

Ref. 7 - Język SQL - polecenia DDL i DML

Ref. 7 - Język SQL - polecenia DDL i DML Ref. 7 - Język SQL - polecenia DDL i DML Wprowadzenie do języka SQL. Polecenia generujące strukturę bazy danych: CREATE, ALTER i DROP. Polecenia: wprowadzające dane do bazy - INSERT, modyfikujące zawartość

Bardziej szczegółowo

Podstawy języka SQL. SQL Structured Query Languagestrukturalny

Podstawy języka SQL. SQL Structured Query Languagestrukturalny Podstawy języka SQL SQL Structured Query Languagestrukturalny język zapytań DDL Język definicji danych (np. tworzenie tabel) DML Język manipulacji danych (np. tworzenie zapytań) DCL Język kontroli danych

Bardziej szczegółowo

Systemy GIS Tworzenie zapytań w bazach danych

Systemy GIS Tworzenie zapytań w bazach danych Systemy GIS Tworzenie zapytań w bazach danych Wykład nr 6 Analizy danych w systemach GIS Jak pytać bazę danych, żeby otrzymać sensowną odpowiedź......czyli podstawy języka SQL INSERT, SELECT, DROP, UPDATE

Bardziej szczegółowo

Przestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL

Przestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL Przestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL Stanisława Porzycka-Strzelczyk porzycka@agh.edu.pl home.agh.edu.pl/~porzycka Konsultacje: wtorek godzina 16-17, p. 350 A (budynek A0) 1 SQL Język SQL (ang.structured

Bardziej szczegółowo

Język SQL, zajęcia nr 1

Język SQL, zajęcia nr 1 Język SQL, zajęcia nr 1 SQL - Structured Query Language Strukturalny język zapytań Login: student Hasło: stmeil14 Baza danych: st https://194.29.155.15/phpmyadmin/index.php Andrzej Grzebielec Najpopularniejsze

Bardziej szczegółowo

Pawel@Kasprowski.pl Bazy danych. Bazy danych. Zapytania SELECT. Dr inż. Paweł Kasprowski. pawel@kasprowski.pl

Pawel@Kasprowski.pl Bazy danych. Bazy danych. Zapytania SELECT. Dr inż. Paweł Kasprowski. pawel@kasprowski.pl Bazy danych Zapytania SELECT Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Przykład HAVING Podaj liczebność zespołów dla których najstarszy pracownik urodził się po 1940 select idz, count(*) from prac p

Bardziej szczegółowo

Wstęp wprowadzający do laboratorium 2. mgr inż. Rafał Grycuk

Wstęp wprowadzający do laboratorium 2. mgr inż. Rafał Grycuk Wstęp wprowadzający do laboratorium 2 mgr inż. Rafał Grycuk Plan prezentacji 1. Czym jest T-SQL i czym się różni od standardu SQL 2. Typy zapytań 3. Zapytanie typu SELECT 4. Słowo o indeksach T-SQL (1)

Bardziej szczegółowo

strukturalny język zapytań używany do tworzenia i modyfikowania baz danych oraz do umieszczania i pobierania danych z baz danych

strukturalny język zapytań używany do tworzenia i modyfikowania baz danych oraz do umieszczania i pobierania danych z baz danych SQL SQL (ang. Structured Query Language): strukturalny język zapytań używany do tworzenia strukturalny język zapytań używany do tworzenia i modyfikowania baz danych oraz do umieszczania i pobierania danych

Bardziej szczegółowo

Aspekty aktywne baz danych

Aspekty aktywne baz danych Aspekty aktywne baz danych Aktywne aspekty baz danych Baza danych powinna zapewniać pewne własności i niezmienniki; Własności te powinny mogą być zapisane do bazy danych, a baza danych powinna zapewniać

Bardziej szczegółowo

- język zapytań służący do zapisywania wyrażeń relacji, modyfikacji relacji, tworzenia relacji

- język zapytań służący do zapisywania wyrażeń relacji, modyfikacji relacji, tworzenia relacji 6. Język SQL Język SQL (Structured Query Language): - język zapytań służący do zapisywania wyrażeń relacji, modyfikacji relacji, tworzenia relacji - stworzony w IBM w latach 70-tych DML (Data Manipulation

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 10. SQL Widoki

Bazy danych 10. SQL Widoki Bazy danych 10. SQL Widoki P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letni 2005/06 Widoki, AKA Perspektywy W SQL tabela, która utworzono za pomoca zapytania CREATE TABLE, nazywa się tabela

Bardziej szczegółowo

SQL (ang. Structured Query Language)

SQL (ang. Structured Query Language) SQL (ang. Structured Query Language) SELECT pobranie danych z bazy, INSERT umieszczenie danych w bazie, UPDATE zmiana danych, DELETE usunięcie danych z bazy. Rozkaz INSERT Rozkaz insert dodaje nowe wiersze

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. SQL 1 Structured Query Lenguage

Wykład 2. SQL 1 Structured Query Lenguage Wykład 2 SQL 1 Structured Query Lenguage SQL (Structured Query Language) Język zapytań do bazy danych. IBM lata osiemdziesiąte. Stosowany w systemach zarządzania bazami danych (DBMS); Oracle, Paradox,Access,

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia laboratoryjne nr 11 Bazy danych i SQL.

Ćwiczenia laboratoryjne nr 11 Bazy danych i SQL. Prezentacja Danych i Multimedia II r Socjologia Ćwiczenia laboratoryjne nr 11 Bazy danych i SQL. Celem ćwiczeń jest poznanie zasad tworzenia baz danych i zastosowania komend SQL. Ćwiczenie I. Logowanie

Bardziej szczegółowo

UPDATE Studenci SET Rok = Rok + 1 WHERE Rodzaj_studiow =' INŻ_ST'; UPDATE Studenci SET Rok = Rok 1 WHERE Nr_albumu IN ( '111345','100678');

UPDATE Studenci SET Rok = Rok + 1 WHERE Rodzaj_studiow =' INŻ_ST'; UPDATE Studenci SET Rok = Rok 1 WHERE Nr_albumu IN ( '111345','100678'); polecenie UPDATE służy do aktualizacji zawartości wierszy tabel lub perspektyw składnia: UPDATE { } SET { { = DEFAULT NULL}, {

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Wykład IV SQL - wprowadzenie. Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1

Bazy danych. Wykład IV SQL - wprowadzenie. Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1 Bazy danych Wykład IV SQL - wprowadzenie Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1 Czym jest SQL Język zapytań deklaratywny dostęp do danych Składnia łatwa i naturalna Standardowe narzędzie dostępu do wielu różnych

Bardziej szczegółowo

77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego.

77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego. 77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego. Przy modelowaniu bazy danych możemy wyróżnić następujące typy połączeń relacyjnych: jeden do wielu, jeden do jednego, wiele

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 2. Wykład 5 Structured Query Language (SQL) c.d. DDL

Bazy danych 2. Wykład 5 Structured Query Language (SQL) c.d. DDL Bazy danych 2 Wykład 5 Structured Query Language (SQL) c.d. DDL Dziedzina (DOMAIN) Dziedzina to zdefiniowany przez uŝytkownika zbiór dopuszczalnych wartości definiowany niezaleŝnie od definicji tabel Składnia

Bardziej szczegółowo

Projekt jest finansowany ze środków Unii Europejskiej, Europejskiego Funduszu Społecznego i budŝetu państwa. Studia Podyplomowe dla Nauczycieli

Projekt jest finansowany ze środków Unii Europejskiej, Europejskiego Funduszu Społecznego i budŝetu państwa. Studia Podyplomowe dla Nauczycieli Projekt jest finansowany ze środków Unii Europejskiej, Europejskiego Funduszu Społecznego i budŝetu państwa Studia Podyplomowe dla Nauczycieli Bazy danych SQL Języki baz danych Interfejs DBMS składa się

Bardziej szczegółowo

I. Język manipulowania danymi - DML (Data Manipulation Language). Polecenia INSERT, UPDATE, DELETE

I. Język manipulowania danymi - DML (Data Manipulation Language). Polecenia INSERT, UPDATE, DELETE Wykład 9 Implementacja języka SQL w systemach baz danych Oracle manipulowanie danymi (DML), tworzenie, modyfikowanie i usuwanie obiektów bazy danych: tabel i perspektyw, więzów integralności, komentarzy

Bardziej szczegółowo

Projektowanie systemów baz danych

Projektowanie systemów baz danych Projektowanie systemów baz danych Seweryn Dobrzelewski 4. Projektowanie DBMS 1 SQL SQL (ang. Structured Query Language) Język SQL jest strukturalnym językiem zapewniającym możliwość wydawania poleceń do

Bardziej szczegółowo

kończy wysyłanie danych do pliku tworzy strukturę tabeli wyświetla opis struktury tabeli zmiana nazwy tabeli usuwanie tabeli

kończy wysyłanie danych do pliku tworzy strukturę tabeli wyświetla opis struktury tabeli zmiana nazwy tabeli usuwanie tabeli SPOOL moj_plik SPOOL OFF @ moj_ plik edit CREATE TABLE DESCRIBE ALTER TABLE RENAME DROP TABLE CONNECT CONNECT USER_NAME DISCONNECT EXIT zapisuje wszystkie wydane polecenia oraz ich wyniki do pliku moj_plik,

Bardziej szczegółowo

P o d s t a w y j ę z y k a S Q L

P o d s t a w y j ę z y k a S Q L P o d s t a w y j ę z y k a S Q L Adam Cakudis IFP UAM Użytkownicy System informatyczny Aplikacja Aplikacja Aplikacja System bazy danych System zarządzania baz ą danych Schemat Baza danych K o n c e p

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do języka SQL

Wprowadzenie do języka SQL Wprowadzenie do języka SQL język dostępu do bazy danych grupy poleceń języka: DQL (ang( ang.. Data Query Language) DML (ang( ang.. Data Manipulation Language) DDL (ang( ang.. Data Definition Language)

Bardziej szczegółowo

Szkolenie Oracle SQL podstawy. Terminy. 15 17 lutego 2010 First Minute! 1100zł!

Szkolenie Oracle SQL podstawy. Terminy. 15 17 lutego 2010 First Minute! 1100zł! Szkolenie Oracle SQL podstawy Terminy 15 17 lutego 2010 First Minute! 1100zł! Opis szkolenia Baza danych Oracle od dawna cieszy się zasłużona sławą wśród informatyków. Jej wydajność, szybkość działania

Bardziej szczegółowo

Język SQL podstawy zapytań

Język SQL podstawy zapytań Język SQL podstawy zapytań 1 Plan prezentacji 1. Krótka historia języka SQL 2. Cechy języka SQL 3. Przykładowa baza danych 4. Podstawy zapytań - operacje na modelu relacyjnym 5. Polecenie SELECT zapytania

Bardziej szczegółowo

Wstęp 5 Rozdział 1. Podstawy relacyjnych baz danych 9

Wstęp 5 Rozdział 1. Podstawy relacyjnych baz danych 9 Wstęp 5 Rozdział 1. Podstawy relacyjnych baz danych 9 Tabele 9 Klucze 10 Relacje 11 Podstawowe zasady projektowania tabel 16 Rozdział 2. Praca z tabelami 25 Typy danych 25 Tworzenie tabel 29 Atrybuty kolumn

Bardziej szczegółowo

Laboratorium nr 4. Temat: SQL część II. Polecenia DML

Laboratorium nr 4. Temat: SQL część II. Polecenia DML Laboratorium nr 4 Temat: SQL część II Polecenia DML DML DML (Data Manipulation Language) słuŝy do wykonywania operacji na danych do ich umieszczania w bazie, kasowania, przeglądania, zmiany. NajwaŜniejsze

Bardziej szczegółowo

Ogólny plan przedmiotu. Strony WWW. Literatura BAZY DANYCH. Materiały do wykładu: http://aragorn.pb.bialystok.pl/~gkret

Ogólny plan przedmiotu. Strony WWW. Literatura BAZY DANYCH. Materiały do wykładu: http://aragorn.pb.bialystok.pl/~gkret Ogólny plan przedmiotu BAZY DANYCH Wykład 1: Wprowadzenie do baz danych Małgorzata Krętowska Politechnika Białostocka Wydział Informatyki Wykład : Wprowadzenie do baz danych Normalizacja Diagramy związków

Bardziej szczegółowo

Dr Michał Tanaś(http://www.amu.edu.pl/~mtanas)

Dr Michał Tanaś(http://www.amu.edu.pl/~mtanas) Dr Michał Tanaś(http://www.amu.edu.pl/~mtanas) Bazy danych podstawowe pojęcia Baza danych jest to zbiór danych zorganizowany zgodnie ze ściśle określonym modelem danych. Model danych to zbiór ścisłych

Bardziej szczegółowo

Wykład 5 funkcje i procedury pamiętane widoki (perspektywy) wyzwalacze

Wykład 5 funkcje i procedury pamiętane widoki (perspektywy) wyzwalacze Wykład 5 funkcje i procedury pamiętane widoki (perspektywy) wyzwalacze 1 Funkcje i procedury pamiętane Następujące polecenie tworzy zestawienie zawierające informację o tym ilu jest na naszej hipotetycznej

Bardziej szczegółowo

SQL/MySQL. Rafał Kern

SQL/MySQL. Rafał Kern SQL/MySQL Rafał Kern 1 SQL (Structured Query Language) Deklaratywny - opisujemy warunki, jakie musi spełniać wynik Służy do zarządzania danymi w relacyjnych bazach danych Składnia/zapytania SQL DML (Data

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 5. Samozłaczenie SQL podstawy

Bazy danych 5. Samozłaczenie SQL podstawy Bazy danych 5. Samozłaczenie SQL podstawy P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letni 2007/08 Przykład kolejowy Tworzymy bazę danych zawierajac a (uproszczony) rozkład jazdy pociagów

Bardziej szczegółowo

Wykład 3 2014-04-25 12:45 BD-1 W_3

Wykład 3 2014-04-25 12:45 BD-1 W_3 Wykład 3 SQL - język operacji na bazach danych Schemat przykładowej bazy danych Uczelnia Skrypt SQL - utworzenie bazy Uczelnia Polecenia selekcji i projekcji Interakcyjny dostęp do bazy danych 2014-04-25

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Diagramy ER. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych

Bazy danych. Plan wykładu. Diagramy ER. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych Plan wykładu Bazy danych Wykład 9: Przechodzenie od diagramów E/R do modelu relacyjnego. Definiowanie perspektyw. Diagramy E/R - powtórzenie Relacyjne bazy danych Od diagramów E/R do relacji SQL - perspektywy

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 7 - DDL. Relacje i ograniczenia integralnościowe. Ćwiczenie 7 DDL. Wymagania: Bazy Danych

Ćwiczenie 7 - DDL. Relacje i ograniczenia integralnościowe. Ćwiczenie 7 DDL. Wymagania: Bazy Danych Bazy Danych Ćwiczenie 7 - DDL Relacje i ograniczenia integralnościowe. Ćwiczenie 7 DDL Podczas dotychczasowych ćwiczeń z Systemów Baz Danych wykonywaliście Państwo zadania przy wykorzystaniu relacji PRACOWNICY,

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych - Instrukcja do Ćwiczenia laboratoryjnego nr 8

Bazy Danych - Instrukcja do Ćwiczenia laboratoryjnego nr 8 Bazy Danych - Instrukcja do Ćwiczenia laboratoryjnego nr 8 Bazowy skrypt PHP do ćwiczeń z bazą MySQL: Utwórz skrypt o nazwie cw7.php zawierający następującą treść (uzupełniając go o właściwą nazwę uŝytkownika

Bardziej szczegółowo

2010-10-21 STANDARDY JĘZYKA SQL CECHY JĘZYKA SQL WADY I ZALETY

2010-10-21 STANDARDY JĘZYKA SQL CECHY JĘZYKA SQL WADY I ZALETY PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH Wykład 3,4 dr inż. Agnieszka Bołtuć Definicja, historia, cechy SQL Standardy SQL Formy i podzbiory SQL Typy danych Składnia DML DDL DCL Perspektywy Definicja dziedziny, asercja

Bardziej szczegółowo

Hurtownia Świętego Mikołaja projekt bazy danych

Hurtownia Świętego Mikołaja projekt bazy danych Aleksandra Kobusińska nr indeksu: 218366 Hurtownia Świętego Mikołaja projekt bazy danych Zaprezentowana poniżej baza jest częścią większego projektu bazy danych wykorzystywanej w krajowych oddziałach wiosek

Bardziej szczegółowo

Wyzwalacz - procedura wyzwalana, składowana fizycznie w bazie, uruchamiana automatycznie po nastąpieniu określonego w definicji zdarzenia

Wyzwalacz - procedura wyzwalana, składowana fizycznie w bazie, uruchamiana automatycznie po nastąpieniu określonego w definicji zdarzenia Wyzwalacz - procedura wyzwalana, składowana fizycznie w bazie, uruchamiana automatycznie po nastąpieniu określonego w definicji zdarzenia Składowe wyzwalacza ( ECA ): określenie zdarzenia ( Event ) określenie

Bardziej szczegółowo

Oracle11g: Wprowadzenie do SQL

Oracle11g: Wprowadzenie do SQL Oracle11g: Wprowadzenie do SQL OPIS: Kurs ten oferuje uczestnikom wprowadzenie do technologii bazy Oracle11g, koncepcji bazy relacyjnej i efektywnego języka programowania o nazwie SQL. Kurs dostarczy twórcom

Bardziej szczegółowo

KOLEKCJE - to typy masowe,zawierające pewną liczbę jednorodnych elementów

KOLEKCJE - to typy masowe,zawierające pewną liczbę jednorodnych elementów KOLEKCJE - to typy masowe,zawierające pewną liczbę jednorodnych elementów SQL3 wprowadza następujące kolekcje: zbiory ( SETS ) - zestaw elementów bez powtórzeń, kolejność nieistotna listy ( LISTS ) - zestaw

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane bazy danych i hurtownie danych studia zaoczne II stopnia, sem. I

Zaawansowane bazy danych i hurtownie danych studia zaoczne II stopnia, sem. I Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Plan wykładu Zaawansowane bazy danych i hurtownie danych studia zaoczne II stopnia, sem. I 1. MySQL 2. Powtórzenie SQL WYKŁAD 2: MySQL: podstawowe obiekty Powtórzenie

Bardziej szczegółowo

SQL Structured Query Language

SQL Structured Query Language SQL Structured Query Language stworzony na początku lat 70 ubiegłego wieku w IBM przez Donalda Messerly'ego, Donalda Chamberlina oraz Raymonda Boyce'a pod nazwą SEQUEL pierwszy SZBD System R utworzony

Bardziej szczegółowo

1 Zaznacz poprawne stwierdzenia dotyczące grup plików (filegroup) możemy określić do której grupy plików trafi

1 Zaznacz poprawne stwierdzenia dotyczące grup plików (filegroup) możemy określić do której grupy plików trafi 1 Zaznacz poprawne stwierdzenia dotyczące grup plików (filegroup) Tworząc tabelę nie możemy określić, do którego pliku trafi, lecz możemy określić do której grupy plików trafi Zawsze istnieje grupa zawierająca

Bardziej szczegółowo

Język DML. Instrukcje DML w różnych implementacjach SQL są bardzo podobne. Podstawowymi instrukcjami DML są: SELECT INSERT UPDATE DELETE

Język DML. Instrukcje DML w różnych implementacjach SQL są bardzo podobne. Podstawowymi instrukcjami DML są: SELECT INSERT UPDATE DELETE Język DML Instrukcje DML w różnych implementacjach SQL są bardzo podobne. Podstawowymi instrukcjami DML są: SELECT INSERT UPDATE DELETE Systemy Baz Danych, Hanna Kleban 1 INSERT Instrukcja INSERT dodawanie

Bardziej szczegółowo

Wykład IV Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego Modelowanie konceptualne implementacyjne Modelowanie pojęciowe na encjach

Wykład IV Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego Modelowanie konceptualne implementacyjne Modelowanie pojęciowe na encjach Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego Modelowanie odwzorowanie rzeczywistych obiektów świata rzeczywistego w systemie informatycznym. Modele - konceptualne reprezentacja obiektów w

Bardziej szczegółowo

Języki programowania wysokiego poziomu. PHP cz.4. Bazy danych

Języki programowania wysokiego poziomu. PHP cz.4. Bazy danych Języki programowania wysokiego poziomu PHP cz.4. Bazy danych PHP i bazy danych PHP może zostać rozszerzony o mechanizmy dostępu do różnych baz danych: MySQL moduł mysql albo jego nowsza wersja mysqli (moduł

Bardziej szczegółowo

Wykład 7 Implementacja języka SQL w systemach baz danych Oracle sortowanie, funkcje agregujące i podzapytania.

Wykład 7 Implementacja języka SQL w systemach baz danych Oracle sortowanie, funkcje agregujące i podzapytania. Wykład 7 Implementacja języka SQL w systemach baz danych Oracle sortowanie, funkcje agregujące i podzapytania. Przykładowa RBD o schematach relacji (tzw. płaska postać RBD): N(PRACOWNICY) = {ID_P, IMIĘ,

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych. mgr inż. Krzysztof Szałajko

Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych. mgr inż. Krzysztof Szałajko Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych mgr inż. Krzysztof Szałajko Czym jest baza danych? Co rozumiemy przez dane? Czym jest system zarządzania bazą danych? 2 / 25 Baza danych Baza danych

Bardziej szczegółowo

Projektowanie bazy danych. Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych

Projektowanie bazy danych. Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych Projektowanie bazy danych Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych Możliwości projektowe Relacyjna baza danych Obiektowa baza danych Relacyjno-obiektowa baza danych Inne rozwiązanie (np. XML)

Bardziej szczegółowo

Program szkoleniowy Efektywni50+ Moduł IV Podstawy relacyjnych baz danych i język SQL

Program szkoleniowy Efektywni50+ Moduł IV Podstawy relacyjnych baz danych i język SQL Program szkoleniowy Efektywni50+ Moduł IV Podstawy relacyjnych baz danych i język SQL 1 Podstawy relacyjnego modelu danych. 3h UWAGA: Temat zajęć jest typowo teoretyczny i stanowi wprowadzenie do zagadnień

Bardziej szczegółowo

Kurs. Podstawy MySQL

Kurs. Podstawy MySQL Kurs Podstawy MySQL Krótkie info. Autorem kursu jest Piotr Jędrusik. Kurs jest własnością serwisu MySQL FAQ www.mysqlfaq.prv.pl, email: mysqlfaq@twister.pl. 1. Tworzymy bazę. Stworzymy pierwszą bazę o

Bardziej szczegółowo

Bazy danych Język SQL część 2 Wykład dla studentów matem

Bazy danych Język SQL część 2 Wykład dla studentów matem Bazy danych Język SQL część 2 Wykład dla studentów matematyki 21 marca 2015 Zapytania na kilku tabelach Czasem poszukiwana informacja znajduje się w kilku tabelach. Aby zapytanie dotyczyło kilku tabel,

Bardziej szczegółowo

Administracja i programowanie pod Microsoft SQL Server 2000

Administracja i programowanie pod Microsoft SQL Server 2000 Administracja i programowanie pod Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/ Zawartość modułu 2 Typy danych wbudowane użytkownika Tabele organizacja wiersza przechowywanie dużych danych automatyczne

Bardziej szczegółowo

WPROWADZENIE DO JĘZYKA SQL

WPROWADZENIE DO JĘZYKA SQL J.NAWROCKI, M. ANTCZAK, H. DWIEK, W. FROHMBERG, A. HOFFA, M. KIERZYNKA, S. WĄSIK WPROWADZENIE DO JĘZYKA SQL KORZYSTANIE Z SQLITE 1) Pobierz paczkę z bazą danych ze strony prowadzącego (np. http://www.cs.put.poznan.pl/wfrohmberg/download/sqlite.zip)

Bardziej szczegółowo

Podstawowe informacje o bazach danych. Technologie Informacyjne

Podstawowe informacje o bazach danych. Technologie Informacyjne Podstawowe informacje o bazach danych Technologie Informacyjne dr inż. Michna Michał, Politechnika Gdańska 2010/2011 Przykłady systemów baz danych Książka telefoniczna, książka kucharska Zarządzanie magazynem/hurtownią

Bardziej szczegółowo

Lab.8: Podstawy języka SQL.

Lab.8: Podstawy języka SQL. Lab.8: Podstawy języka SQL. SQL (Structured Query Language) jest językiem zapytań służącym do obsługi relacyjnych baz danych. Współcześnie każdy SZBD posiada własną implementację języka, opartą na wspólnym

Bardziej szczegółowo

opisuje nazwy kolumn, wyrażenia arytmetyczne, funkcje nazwy tabel lub widoków warunek (wybieranie wierszy)

opisuje nazwy kolumn, wyrażenia arytmetyczne, funkcje nazwy tabel lub widoków warunek (wybieranie wierszy) Zapytania SQL. Polecenie SELECT jest używane do pobierania danych z bazy danych (z tabel lub widoków). Struktura polecenia SELECT SELECT FROM WHERE opisuje nazwy kolumn, wyrażenia arytmetyczne, funkcje

Bardziej szczegółowo

SQL język zapytań (query language) cz.1

SQL język zapytań (query language) cz.1 SQL język zapytań (query language) cz.1 Zapytanie SELECT - podstawy (3) SELECT A 1,A 2,...,A k (1) FROM R 1,R 2,,R n -- lista wyboru (atrybutów) -- relacje (lista FROM) (2) WHERE F -- warunek wyboru (selekcji)

Bardziej szczegółowo

Przydatne sztuczki - sql. Na przykładzie postgres a.

Przydatne sztuczki - sql. Na przykładzie postgres a. Przydatne sztuczki - sql. Na przykładzie postgres a. M. Wiewiórko 05/2014 Plan Uwagi wstępne Przykład Rozwiązanie Tabela testowa Plan prezentacji: Kilka uwag wstępnych. Operacje na typach tekstowych. Korzystanie

Bardziej szczegółowo

Microsoft SQL Server Podstawy T-SQL

Microsoft SQL Server Podstawy T-SQL Itzik Ben-Gan Microsoft SQL Server Podstawy T-SQL 2012 przełożył Leszek Biolik APN Promise, Warszawa 2012 Spis treści Przedmowa.... xiii Wprowadzenie... xv Podziękowania... xix 1 Podstawy zapytań i programowania

Bardziej szczegółowo

Programowanie w SQL procedury i funkcje. UWAGA: Proszę nie zapominać o prefiksowaniu nazw obiektów ciągiem [OLIMP\{nr indeksu}] Funkcje użytkownika

Programowanie w SQL procedury i funkcje. UWAGA: Proszę nie zapominać o prefiksowaniu nazw obiektów ciągiem [OLIMP\{nr indeksu}] Funkcje użytkownika Programowanie w SQL procedury i funkcje UWAGA: Proszę nie zapominać o prefiksowaniu nazw obiektów ciągiem [OLIMP\{nr indeksu}] Funkcje użytkownika 1. Funkcje o wartościach skalarnych ang. scalar valued

Bardziej szczegółowo

Baza danych Uczniowie.mdb

Baza danych Uczniowie.mdb Baza danych Uczniowie.mdb Zadania: 1. Tabele: Założyć bazę danych uczniowie.mdb o strukturze danych: Uczniowie-dane - zip Uczniowie1_dane - zip uczzsbd1.mdb 1) UCZNIOWIE (NRU, nazwisko, imie) a) Wpisać

Bardziej szczegółowo

Bazy danych i usługi sieciowe

Bazy danych i usługi sieciowe Bazy danych i usługi sieciowe Wstęp do problematyki baz danych Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2014 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS w. I Jesień 2014 1 / 17 Plan wykładu 1 Bazy danych 1 Motywacja

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 2. Wykład 3. Metodologia projektowania baz danych (projektowanie fizyczne)

Bazy danych 2. Wykład 3. Metodologia projektowania baz danych (projektowanie fizyczne) Bazy danych 2 Wykład 3 Metodologia projektowania baz danych (projektowanie fizyczne) Projektowanie fizyczne - przegląd krok po kroku 1. Wybór systemu zarządzania bazą danych (BDMS) 2. WyraŜenie logicznego

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do SQL Użycie kwerend i SQL

Wprowadzenie do SQL Użycie kwerend i SQL Wprowadzenie do SQL Język SQL w programie Access. Kwerenda wybierająca w języku SQL. Typy danych w języku SQL. Wprowadzenie do SQL Użycie kwerend i SQL Funkcjonowanie współczesnych systemów relacyjnych

Bardziej szczegółowo

DECLARE VARIABLE zmienna1 typ danych; BEGIN

DECLARE VARIABLE zmienna1 typ danych; BEGIN Procedury zapamiętane w Interbase - samodzielne programy napisane w specjalnym języku (właściwym dla serwera baz danych Interbase), który umożliwia tworzenie zapytań, pętli, instrukcji warunkowych itp.;

Bardziej szczegółowo

Instrukcje SQL można podzielić na pięć kategorii, które zostały przedstawione w poniższej tabeli.

Instrukcje SQL można podzielić na pięć kategorii, które zostały przedstawione w poniższej tabeli. SQL W JĘZYKU PL/SQL Strukturalny język zapytań SQL określa sposób manipulowania danymi w bazie danych. Konstrukcje proceduralne języka PL/SQL stają się bardziej użyteczne w połączeniu z mocą przetwarzania

Bardziej szczegółowo

Zadania z SQLa (MS SQL Server)

Zadania z SQLa (MS SQL Server) Zadania z SQLa (MS SQL Server) Struktura testowej bazy danych (diagram ERD): opracował dr Robert Fidytek SPIS TYPÓW ZADAŃ 1 Projekcja wyników zapytań (SELECT FROM )... 3 2 Sortowanie wyników zapytań (ORDER

Bardziej szczegółowo

Wyższa Szkoła Zarządzania i Marketingu w Sochaczewie. Grzegorz Domaoski. grzegorz.domanski@wszim-sochaczew.edu.pl. MS SQL Server

Wyższa Szkoła Zarządzania i Marketingu w Sochaczewie. Grzegorz Domaoski. grzegorz.domanski@wszim-sochaczew.edu.pl. MS SQL Server Wyższa Szkoła Zarządzania i Marketingu w Sochaczewie Grzegorz Domaoski grzegorz.domanski@wszim-sochaczew.edu.pl Cześd, jestem Stasiek, będę Ci podpowiadał, wskazywał rozwiązania MS SQL Server Pisanie zapytań

Bardziej szczegółowo

SIECI KOMPUTEROWE I BAZY DANYCH

SIECI KOMPUTEROWE I BAZY DANYCH Akademia Górniczo-Hutnicza Wydzia ł Inżynierii Mechanicznej i Robotyki Katedra Robotyki i Dynamiki Maszyn SIECI KOMPUTEROWE I BAZY DANYCH ĆWICZENIE NR 7 Temat: TWORZENIE I ZARZĄDZANIE INTERNETOWĄ BAZĄ

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH. CREATE TABLE dbo.wydzialy (ID INT, Akronim VARCHAR(4) NOT NULL, Wydzial VARCHAR(30) NOT NULL, CONSTRAINT Kluczyk PRIMARY KEY(ID) )

BAZY DANYCH. CREATE TABLE dbo.wydzialy (ID INT, Akronim VARCHAR(4) NOT NULL, Wydzial VARCHAR(30) NOT NULL, CONSTRAINT Kluczyk PRIMARY KEY(ID) ) BAZY DANYCH laboratorium 3 tworzenie, modyfikacje i usuwanie tabel, operacje na danych Cel Stworzenie w ramach bazy danych Biblioteka nowych tabel według specyfikacji (CREATE TABLE Ustawianie właściwości

Bardziej szczegółowo

Bazy danych wykład szósty Więzy i wyzwalacze. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy danych Wyszyńskiego, wykładwarszawa)

Bazy danych wykład szósty Więzy i wyzwalacze. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy danych Wyszyńskiego, wykładwarszawa) Bazy danych wykład szósty Więzy i wyzwalacze Konrad Zdanowski Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego, Warszawa szósty Więzy i wyzwalacze 1 / 35 Wstęp Wiemy jak nakładać pewne ograniczenia (więzy) w

Bardziej szczegółowo

Obiektowe bazy danych Ćwiczenia laboratoryjne (?)

Obiektowe bazy danych Ćwiczenia laboratoryjne (?) Obiektowe bazy danych Ćwiczenia laboratoryjne (?) Tworzenie typów obiektowych 1. Zdefiniuj typ obiektowy reprezentujący SAMOCHODY. Każdy samochód powinien mieć markę, model, liczbę kilometrów oraz datę

Bardziej szczegółowo

SQL :: Data Definition Language

SQL :: Data Definition Language SQL :: Data Definition Language 1. Zaproponuj wydajną strukturę danych tabela) do przechowywania macierzy o dowolnych wymiarach w bazie danych. Propozycja struktury powinna zostać zapisana z wykorzystaniem

Bardziej szczegółowo

Oracle PL/SQL. Paweł Rajba. pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/

Oracle PL/SQL. Paweł Rajba. pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/ Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/ Zawartość modułu 6 Wprowadzenie Definiowanie wyzwalaczy DML Metadane wyzwalaczy Inne zagadnienia, tabele mutujące Wyzwalacze INSTEAD OF Wyzwalacze

Bardziej szczegółowo

BAZA DANYCH SIECI HOTELI

BAZA DANYCH SIECI HOTELI Paulina Gogół s241906 BAZA DANYCH SIECI HOTELI Baza jest częścią systemu zarządzającego pewną siecią hoteli. Składa się z tabeli powiązanych ze sobą różnymi relacjami. Służy ona lepszemu zorganizowaniu

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 2. Wykład 4 Structured Query Language (SQL)

Bazy danych 2. Wykład 4 Structured Query Language (SQL) Bazy danych 2 Wykład 4 Structured Query Language (SQL) Cechy SQL W standardzie SQL wyróŝnia się dwie części: DDL (Data Definition Language) - język definiowania danych DML (Data Manipulation Language)

Bardziej szczegółowo

Fizyczna struktura bazy danych w SQL Serwerze

Fizyczna struktura bazy danych w SQL Serwerze Sposób przechowywania danych na dysku twardym komputera ma zasadnicze znaczenie dla wydajności całej bazy i jest powodem tworzenia między innymi indeksów. Fizyczna struktura bazy danych w SQL Serwerze

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych. SQL Podstawy języka. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@agh.edu.pl B5, pok. 408

Bazy Danych. SQL Podstawy języka. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@agh.edu.pl B5, pok. 408 Bazy Danych SQL Podstawy języka Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@agh.edu.pl B5, pok. 408 Języki zapytań Interfejsy typu zapytanie przez przykład (ang. Queryby Example- QBE), szblony(formularze,

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Relacje

Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Relacje Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Relacje Katarzyna Klessa Dygresja nt. operatorów SELECT 2^2 SELECT 2^30 SELECT 50^50 2 Dygresja nt. operatorów SELECT 2^30 --Bitwise exclusive OR

Bardziej szczegółowo

Konstruowanie Baz Danych SQL UNION, INTERSECT, EXCEPT

Konstruowanie Baz Danych SQL UNION, INTERSECT, EXCEPT Studia podyplomowe Inżynieria oprogramowania współfinansowane przez Unię Europejska w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Projekt Studia podyplomowe z zakresu wytwarzania oprogramowania oraz zarządzania

Bardziej szczegółowo

Systemowe aspekty baz

Systemowe aspekty baz Systemowe aspekty baz danych Deklaracja zmiennej Zmienne mogą być wejściowe i wyjściowe Zmienne w T-SQL można deklarować za pomocą @: declare @nazwisko varchar(20) Zapytanie z użyciem zmiennej: select

Bardziej szczegółowo

Bazy danych SQL Server 2005

Bazy danych SQL Server 2005 Bazy danych SQL Server 2005 TSQL Michał Kuciapski Typ zadania: Podstawowe zapytania Select Zadanie 1: Wyświetl następujące informacje z bazy: A. 1. Wyświetl informacje o klientach: nazwa firmy, imie, nazwisko,

Bardziej szczegółowo

Bazy danych - wykład wstępny

Bazy danych - wykład wstępny Bazy danych - wykład wstępny Wykład: baza danych, modele, hierarchiczny, sieciowy, relacyjny, obiektowy, schemat logiczny, tabela, kwerenda, SQL, rekord, krotka, pole, atrybut, klucz podstawowy, relacja,

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie obiektami bazy danych Oracle11g

Zarządzanie obiektami bazy danych Oracle11g Zarządzanie obiektami bazy danych Oracle11g Wstęp Obiekty to struktury przechowujące, porządkujące lub operujące na danych takie jak: Tabele Więzy integralności Indeksy Widoki Sekwencje Procedury Linki

Bardziej szczegółowo

2 Przygotował: mgr inż. Maciej Lasota

2 Przygotował: mgr inż. Maciej Lasota Laboratorium nr 2 1 Bazy Danych Instrukcja laboratoryjna Temat: Obsługa bazy danych za pomocą phpmyadmin oraz phppgadmin 2 Przygotował: mgr inż. Maciej Lasota 1) Wprowadzenie do phpmyadmin oraz phppgadmin

Bardziej szczegółowo

Podyplomowe Studia Systemy informatyczne w logistyce

Podyplomowe Studia Systemy informatyczne w logistyce MATERIAŁY SZKOLENIOWE Podyplomowe Studia Systemy informatyczne w logistyce Hurtownie danych w informatycznych systemach logistycznych (MS SQL Server 2012) PROWADZĄCY: Marcin Pieleszek Projekt współfinansowany

Bardziej szczegółowo

Plan bazy: Kod zakładający bazę danych: DROP TABLE noclegi CASCADE; CREATE TABLE noclegi( id_noclegu SERIAL NOT NULL,

Plan bazy: Kod zakładający bazę danych: DROP TABLE noclegi CASCADE; CREATE TABLE noclegi( id_noclegu SERIAL NOT NULL, Mój projekt przedstawia bazę danych noclegów składającą się z 10 tabel. W projekcie wykorzystuje program LibreOffice Base do połączenia psql z graficznym interfejsem ( kilka formularzy przedstawiających

Bardziej szczegółowo

1. Sprawdzenie ustawień konfiguracyjnych. Uruchomienie wiersza poleceń:..\ścieżka\bin>mysqladmin variables

1. Sprawdzenie ustawień konfiguracyjnych. Uruchomienie wiersza poleceń:..\ścieżka\bin>mysqladmin variables MYSQL 1 1. Sprawdzenie ustawień konfiguracyjnych Uruchomienie wiersza poleceń:..\ścieżka\bin>mysqladmin variables 2 2. Wstępna konfiguracja Po zainstalowaniu aplikacji należy przed uruchomieniem wykonać

Bardziej szczegółowo

Model relacyjny. Wykład II

Model relacyjny. Wykład II Model relacyjny został zaproponowany do strukturyzacji danych przez brytyjskiego matematyka Edgarda Franka Codda w 1970 r. Baza danych według definicji Codda to zbiór zmieniających się w czasie relacji

Bardziej szczegółowo