Bazy danych. Informacje podstawowe

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Bazy danych. Informacje podstawowe"

Transkrypt

1 Bazy danych

2 Zagadnienia Podstawy relacyjnych baz danych SQL Języki manipulowania w relacjach Aspekty aktywne baz danych Aspekty systemowe baz danych Projektowanie baz danych Zależności funkcyjne i postacie normalne Transakcje bazodanowe Autoryzacja w bazach danych

3 Literatura J.D. Ullman, J.Widom, Podstawowy wykład z systemów baz danych, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, T. Pankowski, Podstawy baz danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, L. Banachowski, SQL Język relacyjnych baz danych R. J. Muller, Bazy danych Język UML w modelowaniu danych Jeffrey D. Ullman - Principles of database systems, 1982

4 Bazy danych Informacje podstawowe

5 Czym jest baza danych? Zbiór danych istniejących przez długi czas, posiadać odpowiednią strukturę (schemat bazy danych), można na danych wykonywać pewne operacje, reprezentuje pewien fragment rzeczywistości, jest projektowana, tworzona i utrzymywana z punktu widzenia pewnych zastosowań. Zachowane są więzy integralności.

6 System zarządzania bazą danych Zbiór programów umożliwiających tworzenie i utrzymywanie bazy danych Cechy: Umożliwia dodanie nowej bazy danych i określenia jej schematu Umożliwia zadawanie zapytań Zapewnia możliwość przechowywania dużej ilości danych Jednoczesny dostęp do danych przez wielu użytkowników Umożliwia kontrolę dostępu do poszczególnych danych bazy

7 Architektura systemu zarządzania bazą danych Moduł zarządzania pamięcią składa się z modułu zarządzania plikami i modułu zarządzania buforami: modułu zarządzania plikami - przechowuje dane o miejscu zapisania plików na dysku i na polecenie modułu zarządzania buforami przesyła zawartość bloku danych lub bloków moduł zarządzania buforami przydziela strony pamięci operacyjnej do odpowiednich bloków Moduł zarządzania zapytaniami przetwarza zapytanie języka SQL na ciąg poleceń żądających dostarczenia określonych danych. Optymalizacja zapytania odpowiedni plan, itd. Indeksy Moduł zarządzania transakcjami

8 Algebra relacji i SQL

9 Struktury danych Relacyjna baza danych jest zbiorem relacji. Schemat relacji R(A1, A2,, An) składa się z nazwy relacji R oraz listy atrybutów A1, A2,, An. Każdy atrybut Ai schematu relacji R posiada dziedzinę oznaczoną jako dom(ai). Dziedzina definiuje zbiór wartości jakie dany atrybut może przyjmować. Z atrybutem związany jest więc typ danych.

10 Struktury danych (2) Relacją r o schemacie R(A1, A2,, An) oznaczoną r(r) nazywamy zbiór k krotek postaci: r = {t1,t2,, tk}. Pojedyncza krotka t jest uporządkowaną listą n wartości: t=< v1,v2,, vn > przy czym vi jest wartością należącą do dom(ai) lub wartością pustą (NULL). i-ta wartość krotki t odpowiadająca wartości atrybutu Ai będzie oznaczona przez t.ai.

11 Struktury danych (3) Relacja r(r) jest matematyczną relacją stopnia n zdefiniowaną na zbiorze domen: dom(a1), dom(a2),, dom(an) będącą podzbiorem iloczynu kartezjańskiego domen definiujących R: r(r) dom(a1) x dom(a2)x x dom(an)

12 Charakterystyka relacji Każdy atrybut relacji ma unikalną nazwę Porządek atrybutów w relacji nie jest istotny Porządek krotek w relacji nie jest istotny Wartości atrybutów są atomowe (elementarne) Relacja nie zawiera rekordów powtarzających się

13 Typy atrybutów Przykładowe typy atrybutów: Char(n) pole tekstowe o stałej długości (jeśli podamy mniej znaków, to pozostałe będą spacjami wypełnione) Varchar(n) pole tekstowe nie dłuższe niż n znaków ( nie ma spacji) Int, Integer liczby całkowite Numeric liczby stałopozycyjne np. Numeric(10,2), 2 miejsca po przecinku Float (8 bytes), Real(4 bytes) liczby zmiennopozycyjne BLOB pola przechowujące liczby binarne

14 SQL, Algebra relacji SQL (Structured Query Language) język zapytań dla relacyjnych baz danych; Język nieproceduralny użytkownik wyszczególnia operacje co ma być zrobione, a nie w jaki sposób. SQL posiada optymalizator, który wybiera optymalną ścieżkę wykonywania zapytania. SQL ma kilka dialektów. Są nieznaczne różnice pomiędzy różnymi systemami baz danych.

15 Udostępnienie relacji Udostępnienie relacji (tabeli) o nazwie R: Algebra relacji (AR): R SQL: Select * from R Przykład: select * from Pracownik

16 Suma Definicja: Operandy R, S tabele jednakowego typu U, wynik: tabela typu U Suma mnogościowa (union): R S = { t t R t S} Student Pracownik Wynik Przykład: select Imie, Nazwisko, NrIndeksu, Rok FROM Student union select Imie, Nazwisko, NrPrac, RokPracy FROM Pracownik

17 Przekrój Definicja: Operandy R, S tabele jednakowego typu U, wynik: tabela typu U Przekrój (intersect): R S = { t t R t S} Student Pracownik Wynik Przykład: select Imie, Nazwisko FROM Student intersect select Imie, Nazwisko FROM Pracownik

18 Różnica Definicja: Operandy R, S tabele jednakowego typu U, wynik: tabela typu U Różnica (except): R - S = { t t R t S} Student Pracownik Wynik Przykład: select Imie, Nazwisko FROM Student except select Imie, Nazwisko FROM Pracownik

19 Selekcja Wypisuje tylko takie krotki, które spełniają warunek. R1 := C (R2), C oznacza warunek Przykład: Sells Wynik AR: Tawerna := bar= Tawerna (Sells) SQL: SELECT * FROM Sells WHERE bar = Tawerna

20 Selekcja (2) SQL: SELECT * FROM Sells WHERE bar = Tawerna Operatory logiczne: =, <>, >=,<, <=, NOT, LIKE Działanie operatora LIKE: AR: T1 := bar like T% (Sells) SQL: SELECT * FROM Sells WHERE bar like T%

21 Definicja warunku Definicja warunku E: U zbiór atrybutów, V zbiór stałych (liczb, tekstów), A, A' U, c V, {=,!=, <, <=, >, >=, like,... } operator porównania, Warunkiem nad U nazywamy wyrażenie logiczne E : E ::= A c A A' (E ) not E E or E E and E Krotka r typu U spełnia warunek E, E (r ) = TRUE, jeśli wyrażenie powstałe z E przez podstawienie za każde wystąpienie atrybutu A wartości r.a jest prawdziwe.

22 Projekcja Wypisuje wszystkie krotki, ale ogranicza atrybuty do wyspecyfikowanej listy. R1 := L (R2), L oznacza listę atrybutów należącą do schematu R2. Przykład: Sells Wynik AR: Prices := beer,price(sells): SQL: SELECT beer,price FROM Sells

23 Projekcja - formalnie Krotka: r = [A:a, B:b, C:c] typu U={A,B,C} X = {A,C} U Projekcja r na zbiór X: X(r) = {A,C}[A:a, B:b, C:c] = [A:a, C:c] Definicja: Niech r będzie krotką typu U i niech X U. Krotkę t typu X nazywamy projekcją r na X, jeśli t i r mają jednakowe wartości na wszystkich atrybutach ze zbioru X, tzn: t = X(r) A( A X t.a = r.a). X operator projekcji, t.a wartość pola A dla krotki t.

24 Rozszerzona projekcja Rozszerzona projekcja umożliwiająca tworzenie nowych atrybutów za pomocą wyrażeń arytmetycznych oraz duplikowania istniejących. Przykład: Sells Wynik AR: Prices := Beer+Bar ->B, Bar, Bar (Sells) SQL: SELECT Bar + Beer as B, Bar, Bar FROM Sells

25 Iloczyn kartezjański R3 := R1 X R2 Łączy każdą krotkę relacji R1 z każdą krotką R2. Przykład: Sells Bar Wynik AR: Cartesian := Sells X Bar SQL: SELECT * FROM Sells, Bar T- SQL: SELECT * FROM Sells CROSS JOIN Bar

26 Iloczyn kartezjański - formalnie Iloczyn kartezjański krotek: [A:a, B:b]N M[A:a, C:c] = [N.A:a, N.B:b, M.A:a, M.C:c] Uwaga: W iloczynie kartezjańskim występują wszystkie kolumny z obydwu operandów. Prefiksowanie nazwami N i M jest potrzebne dla zapewnienia jednoznaczności nazw pól (kolumn). Gdy atrybuty w krotkach są różne, to prefiksowanie nie jest konieczne.

27 Złączenie warunkowe R3 := R1 C R2 Na iloczyn kartezjański R1 X R2 nakładany jest warunek C. Złączenie jest nazwane Theta Join. Przykład: Sells Bar Wynik AR: ThetaJoin := Sells Sells.Bar = Bar.Bar Bar SQL: SELECT * FROM Sells INNER JOIN Bar ON Bar.Bar = Sells.Bar

28 Złączenie naturalne R3 := R1 R2 Łączy relacje R1 i R2 po wspólnym atrybucie. Wspólny atrybut wypisuje tylko raz. Przykład: Sells Bar Wynik AR: Natural := Sells Bar SQL: SELECT * FROM Sells NATURAL JOIN Bar SQL: SELECT * FROM Sells, Bar WHERE Sells.Bar = Bar.Bar

29 Złączenie naturalne - formalnie Definicja: Niech r i s będą krotkami typów odpowiednio X i Y. Krotka t typu X Y jest złączeniem naturalnym r i s, t = r s, jeśli π X(t) = r i π Y(t) = s. Krotki naturalnie złączalne: [A:a, B:b, C:c, D:d] [A:a, B:b, D:d, E:e, F:f] = [A:a, B:b, C:c, D:d, E:e, F:f] Krotki niezłączalne: [A:a, B:b, C:c, D:d], [A:a, B:b, D:d, E:e, F:f]

30 Przemianowanie R1 := ρ R1(A1,,An)(R2) Tworzy relację R1 z przemianowanymi atrybutami relacji R2. Przykład: Bar Wynik AR: R:= ρ R(name, addr) (Bar) SQL: SELECT Bar as Name, Address as addr FROM Bar AS R

31 Schematy operatorów algebry relacji Suma, różnica, przekrój: schematy argumentów operacji są takie same jak schemat wyniku. Selekcja: schemat argumentu jest taki sam jak schemat wyniku. Projekcja: lista atrybutów projekcji mówi o schemacie wynikowym.

32 Schematy operatorów algebry relacji (2) Iloczyn kartezjański: schemat wynikowy składa się z atrybutów należących do obydwu relacji. Żeby odróżnić atrybuty o tej samej nazwie pochodzące z różnych relacji, należy podać nazwę relacji, np.. R.A Złączenie warunkowe: tak samo jak iloczyn kartezjański. Złączenie naturalne: suma atrybutów dwóch relacji. Przemianowanie: operator określa schemat.

33 Usuwanie duplikatów R1 := δ (R2). R1 składa się z jednej kopii każdej krotki, która w R2 występuje wiele razy. Przykład: AR: BarDist:= δ( Bar (Sells)) SQL: select distinct Bar FROM Sells

34 Sortowanie R1 := L (R2) R1 jest listą krotek z R2 posortowaną najpierw po pierwszym atrybucie z listy L, potem po drugim, itd.. Przykład: Sells Wynik AR: Ordered : = Price Sells SQL: select * FROM Sells ORDER BY Price

35 Agregacje Operacje agregacji nie są operacjami algebry relacji. Na podstawie wszystkich wartości atrybutów obliczają jedną wartość. Przykład: Sells SUM(Price) = 12,50 COUNT(Price) = 4 MAX(Price) = 3,50 AVG(Price) = 3,125 SQL: select avg(price) FROM Sells

36 Grupowanie R1 := L (R2), L jest listą atrybutów, które są: pojedynczymi atrybutami; AGG(A), gdzie AGG jest funkcją agregującą na atrybucie A; R1 := L (R2) grupuje R2 według wszystkich atrybutów grupujących w L, czyli formułuje jedną grupę dla każdej różnej listy wartości tych atrybutów dla każdej grupy oblicza wartość funkcji agregującej

37 Grupowanie (2) Przykład 1: Sells Wynik AR: Group := Bar, AVG(Price) -> AvgPrice (Sells) SQL: select Bar, AVG(Price) As AvgPrice FROM Sells GROUP BY Bar Przykład 2: Sells Wynik AR: Group := Bar,Beer, AVG(Price) -> AvgPrice (Sells) SQL: select Bar,Beer, AVG(Price) As AvgPrice FROM Sells GROUP BY Bar,Beer

38 Grupowanie (3) Wyniki grupowanie można ograniczyć selekcją Przykład: Sells Wynik AR: Group := AVG(Price)>3 Bar,Beer, AVG(Price) -> AvgPrice (Sells)) SQL: select Bar,Beer, AVG(Price) As AvgPrice FROM Sells GROUP BY Bar,Beer having AVG(Price)> 3

39 Łączenie zewnętrzne obie kolejne instrukcje zwracają wszystkie rekordy X i tylko te rekordy Y, w których <warunek> ma wartość True: SELECT * FROM X LEFT OUTER JOIN Y ON <warunek> SELECT * FROM Y RIGHT OUTER JOIN X ON <warunek>

40 Łączenie zewnętrzne (2) Pełne łączenie zewnętrzne zwraca wszystkie rekordy obu zestawów, łącząc ze sobą tylko te rekordy, w których warunek jest spełniony (daje wartość True). SQL Server umożliwia pełne łączenia zewnętrzne za pomocą warunku FULL OUTER JOIN: SELECT * FROM X FULL OUTER JOIN Y ON <warunek>

41 Złączenie zewnętrzne Przykład: SELECT * FROM Sells RIGHT OUTER JOIN Bar ON Bar.Bar = Sells.Bar SELECT * FROM Bar LEFT OUTER JOIN Sells ON Bar.Bar = Sells.Bar SELECT * FROM Bar FULL OUTER JOIN Sells ON Bar.Bar = Sells.Bar Sells Bar Wynik

42 Operatory mnogościowe (różnica) select Imie, Nazwisko FROM Student except select Imie, Nazwisko FROM Pracownik select s.imie, s.nazwisko from Student as s left outer join Pracownik as p on s.imie = p.imie and s.nazwisko = p.nazwisko where p.imie is null

43 Operatory mnogościowe (przekrój) select Imie, Nazwisko FROM Student intersect select Imie, Nazwisko FROM Pracownik select s.imie, s.nazwisko from Student as s left outer join Pracownik as p on s.imie = p.imie and s.nazwisko = p.nazwisko where p.imie is not null

44 Instrukcja SELECT SELECT <ListaPól> FROM <ListaZestawówRekordów> <RodzajŁączenia> JOIN <Warunek> WHERE <KryteriaWyboru> GROUP BY <ListaPólGrupujących> HAVING <KryteriaWyboru> ORDER BY <ListaPólPorządkujących>

45 Instrukcja WHERE select * FROM Pracownik WHERE Nazwisko < Imie select * FROM Pracownik WHERE Wydzial IN('PPT', 'IZ') select * FROM Pracownik WHERE Wydzial NOT IN('PPT', 'IZ') select * FROM Pracownik WHERE Wydzial IN ('PPT') OR Wydzial IN ('IZ') select * FROM Pracownik WHERE NrPrac BETWEEN 3300 AND 3600 select * FROM Pracownik WHERE NrPrac IS NULL

46 Podzapytania Q: Podaj wszystkich pracowników, którzy pracują na wydziale, który ma lokalizację we Wrocławiu. Pracownik Lokalizacja SELECT * FROM Pracownik WHERE Wydzial IN (SELECT Wydzial FROM Lokalizacja WHERE Lokalizacja = 'Wroclaw') Wynik

47 Podzapytania Q: Podaj wszystkie lokalizacje wydziału, na którym pracuje Zaorski. Pracownik Lokalizacja SELECT Lokalizacja FROM Lokalizacja WHERE Wydzial IN (SELECT Wydzial FROM Pracownik WHERE Nazwisko = 'Zaorski') Wynik

48 Podzapytania Q: Podaj pracowników, których zarobki są mniejsze niż średnia zarobków pracowników. Pracownik Lokalizacja SELECT * FROM Pracownik WHERE Zarobki < (SELECT AVG(Zarobki) FROM Pracownik ) Wynik

49 Podzapytania Podzapytania mogą być bardziej zagnieżdżone, tzn. w warunku może być następny warunek, itd. W podzapytaniu lewa strona predykatu wymaga zgodnego wyniku z podzapytaniem po prawej stronie. Przykład: Liczba > (podzapytanie zwracające pojedynczą liczbę) Napis = (podzapytanie zwracające pojedynczy napis) Nie może być: Liczba > (Lista liczb)

50 Podzapytania Składnia z użyciem IN: liczba IN (podzapytanie zwracające listę liczb) text IN (podzapytanie zwracające listę testów) Nie może być: Liczba > (Lista liczb) Może być: Liczba > ANY (Lista liczb) Liczba > ALL (Lista liczb)

51 Podzapytania Q: Podaj pracowników, których zarobki są większe lub równe niż zarobek przynajmniej jednego pracownika. Pracownik Lokalizacja SELECT * FROM Pracownik WHERE Zarobki > ANY(SELECT (Zarobki) FROM Pracownik ) Wynik

52 Podzapytania Q: Podaj pracowników, których zarobki są większe niż od zarobku wszystkich pracowników. Pracownik Lokalizacja SELECT * FROM Pracownik WHERE Zarobki >= ALL(SELECT (Zarobki) FROM Pracownik ) Wynik

53 Podzapytania W przypadku zapytania ze zwykłym podzapytaniem, podzapytanie wykonywane jest jako pierwsze, a wyniki tymczasowe są przechowywane w pamięci SZRBD. Przykład: WHERE Zarob < (SELECT AVG(ZAROB).) Wynik podzapytania jest sprawdzany z każdym wierszem tabeli.

54 Podzapytania skolerowane Q: Którzy ludzie zarabiają mniej niż wynosi średnia pensja na tym wydziale, na którym dany pracownik pracuje. Pracownik Lokalizacja SELECT * FROM Pracownik AS p WHERE Zarobki < (SELECT AVG(Zarobki) FROM Pracownik AS s WHERE p.wydzial = s.wydzial) Wynik

55 Podzapytania skolerowane Q: Podaj takie lokalizacje, dla których istnieją pracownicy w nich pracujący. Pracownik Lokalizacja SELECT * FROM Lokalizacja WHERE EXISTS (SELECT * FROM Pracownik WHERE Lokalizacja.Wydzial = Pracownik.Wydzial) Wynik Wyrażenie EXISTS(podzapytanie) jest prawdziwe tylko wtedy, kiedy podzapytanie zwróci co najmniej jeden wiersz

56 Podzapytania skolerowane Q: Podaj takie lokalizacje, dla których nie istnieją pracownicy w nich pracujący. Pracownik Lokalizacja SELECT * FROM Lokalizacja WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM Pracownik WHERE Lokalizacja.Wydzial = Pracownik.Wydzial) Wynik Wyrażenie NOT EXISTS(podzapytanie) jest prawdziwe tylko wtedy, kiedy podzapytanie nie zwróci żadnego wiersza.

57 Podzapytania skolerowane W przypadku zapytania ze zwykłym podzapytaniem, podzapytanie wykonywane jest jako pierwsze, a wyniki tymczasowe są przechowywane w pamięci SZRBD. W przypadku zapytań skolerowanych wartość z głównego zapytania jest przekazywana do podzapytania, aby mogło być ono wykonane.

58 Wstawianie wierszy Pracownik Wynik insert into Pracownik (Imie, Nazwisko, NrPrac, RokPracy, Wydzial, Zarobki) values ('Jadwiga', 'Mrozowska',23000, 8,'PPT', 1200)

59 Wstawianie wierszy Można opuścić jakiś atrybut: np. RokPracy, Wydział. Jeśli dla tego atrybutu jest zdefiniowana wartość domyślna, wówczas wpisywana jest wartość domyślna. Jeśli nie ma domyślnej wartości to wstawiany jest NULL o ile dla atrybutu można wstawić NULL. Pracownik Wynik insert into Pracownik (Imie, Nazwisko, NrPrac, RokPracy) values ('Jadwiga', 'Hajnicz',23000,4)

60 Wstawianie wierszy Można opuścić wszystkie atrybuty tabeli. Wtedy należy jednak podać wszystkie wartości. Pracownik Wynik insert into Pracownik values ('Jadwiga', 'Jazwa',23000, 8,'PPT', 1200)

61 Wstawianie wielu wierszy Można wstawić wiele wierszy do tabeli na podstawie danych z innej tabeli. Pracownik Wynik insert into Pracownik2 (Imie, Nazwisko, NrPrac, Wydzial) select Imie, Nazwisko, NrPrac, Wydzial from Pracownik

62 Usuwanie danych z tabeli Usuwanie wszystkich danych z tabeli delete from Pracownik2 Usuwanie niektórych krotek delete from Pracownik where Imie = 'Jadwiga' Pracownik Wynik

63 Usuwanie danych z tabeli Przy usuwaniu można korzystać z podzapytań. Q: Usuń wszystkich pracowników, którzy pracują na wydziale, który ma lokalizację we Wrocławiu delete FROM Pracownik2 WHERE Wydzial IN (SELECT Wydzial FROM Lokalizacja WHERE Lokalizacja = 'Wroclaw') Pracownik2 Wynik

64 Modyfikowanie wierszy Pracownik Wynik update Pracownik set Wydzial = 'IZ', NrPrac = WHERE Nazwisko = 'Zaorski'

65 Modyfikowanie wierszy Pracownik2 Pracownik UPDATE Pracownik2 SET Pracownik2.Wydzial = Pracownik.Wydzial FROM Pracownik2 INNER JOIN Pracownik ON Pracownik2.NrPrac = Pracownik.NrPrac Pracownik2

66 To tyle.

Wstęp Wprowadzenie do BD Podstawy SQL. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 1. Piotr Syga

Wstęp Wprowadzenie do BD Podstawy SQL. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 1. Piotr Syga Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 1 Piotr Syga 09.10.2017 Ogólny zarys wykładu Podstawowe zapytania SQL Tworzenie i modyfikacja baz danych Elementy dynamiczne, backup, replikacja, transakcje Algebra

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

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

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

INFORMATYKA GEODEZYJNO- KARTOGRAFICZNA Relacyjny model danych. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe

INFORMATYKA GEODEZYJNO- KARTOGRAFICZNA Relacyjny model danych. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe Relacyjny model danych Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe Charakterystyka baz danych Model danych definiuje struktury danych operacje ograniczenia integralnościowe

Bardziej szczegółowo

Algebra relacji. nazywamy każdy podzbiór iloczynu karteziańskiego D 1 D 2 D n.

Algebra relacji. nazywamy każdy podzbiór iloczynu karteziańskiego D 1 D 2 D n. Algebra relacji Definicja 1 (Relacja matematyczna). Relacją R między elementami zbioru D 1 D 2 D n, gdzie przypomnijmy D 1 D 2 D n = {(d 1, d 2,..., d n ) : d i D i, i = 1, 2,..., n}, nazywamy każdy podzbiór

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

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

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

Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski. Relacyjne bazy danych. są podstawą zachodniej cywilizacji

Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski. Relacyjne bazy danych. są podstawą zachodniej cywilizacji Relacyjne bazy danych Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski 1 Model danych Relacyjne bazy danych są podstawą zachodniej cywilizacji 3 Model danych: Aspekt strukturalny: Zbiór struktur

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

Podstawy języka T-SQL : Microsoft SQL Server 2016 i Azure SQL Database / Itzik Ben-Gan. Warszawa, Spis treści

Podstawy języka T-SQL : Microsoft SQL Server 2016 i Azure SQL Database / Itzik Ben-Gan. Warszawa, Spis treści Podstawy języka T-SQL : Microsoft SQL Server 2016 i Azure SQL Database / Itzik Ben-Gan. Warszawa, 2016 Spis treści Wprowadzenie Podziękowania xiii xvii 1 Podstawy zapytań i programowania T-SQL 1 Podstawy

Bardziej szczegółowo

Przykłady najlepiej wykonywać od razu na bazie i eksperymentować z nimi.

Przykłady najlepiej wykonywać od razu na bazie i eksperymentować z nimi. Marek Robak Wprowadzenie do języka SQL na przykładzie baz SQLite Przykłady najlepiej wykonywać od razu na bazie i eksperymentować z nimi. Tworzenie tabeli Pierwsza tabela W relacyjnych bazach danych jedna

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

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

Relacyjne bazy danych. Podstawy SQL

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

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

T-SQL dla każdego / Alison Balter. Gliwice, cop Spis treści. O autorce 11. Dedykacja 12. Podziękowania 12. Wstęp 15

T-SQL dla każdego / Alison Balter. Gliwice, cop Spis treści. O autorce 11. Dedykacja 12. Podziękowania 12. Wstęp 15 T-SQL dla każdego / Alison Balter. Gliwice, cop. 2016 Spis treści O autorce 11 Dedykacja 12 Podziękowania 12 Wstęp 15 Godzina 1. Bazy danych podstawowe informacje 17 Czym jest baza danych? 17 Czym jest

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

Technologie baz danych

Technologie baz danych Plan wykładu Technologie baz danych Wykład 6: Algebra relacji. SQL - cd Algebra relacji operacje teoriomnogościowe rzutowanie selekcja przemianowanie Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika

Bardziej szczegółowo

Cel przedmiotu. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji 1 Język angielski 2 Inżynieria oprogramowania

Cel przedmiotu. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji 1 Język angielski 2 Inżynieria oprogramowania Przedmiot: Bazy danych Rok: III Semestr: V Rodzaj zajęć i liczba godzin: Studia stacjonarne Studia niestacjonarne Wykład 30 21 Ćwiczenia Laboratorium 30 21 Projekt Liczba punktów ECTS: 4 C1 C2 C3 Cel przedmiotu

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

RBD Relacyjne Bazy Danych

RBD Relacyjne Bazy Danych Wykład 7 RBD Relacyjne Bazy Danych Bazy Danych - A. Dawid 2011 1 Selekcja σ C (R) W wyniku zastosowania operatora selekcji do relacji R powstaje nowa relacja T do której należy pewien podzbiór krotek relacji

Bardziej szczegółowo

Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych

Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych Wiktor Warmus (wiktorwarmus@gmail.com) Kamil Witecki (kamil@witecki.net.pl) 5 maja 2010 Motywacje Teoria relacyjnych baz danych Do czego

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

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

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

2010-10-21 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH MODEL DANYCH. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna HISTORIA

2010-10-21 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH MODEL DANYCH. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna HISTORIA PLAN WYKŁADU Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna BAZY DANYCH Wykład 2 dr inż. Agnieszka Bołtuć MODEL DANYCH Model danych jest zbiorem ogólnych zasad posługiwania

Bardziej szczegółowo

SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia

SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia Kurs Administrator baz danych skierowany jest przede wszystkim do osób zamierzających rozwijać umiejętności w zakresie administrowania bazami danych.

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski

Bazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski Bazy danych Andrzej Grzybowski Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski Wykład 5 Strukturalny język zapytań (SQL - Structured Query Language) Algebraiczny rodowód podstawowe działania w przykładach Bazy danych.

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

Integralność danych Wersje języka SQL Klauzula SELECT i JOIN

Integralność danych Wersje języka SQL Klauzula SELECT i JOIN Integralność danych Wersje języka SQL Klauzula SELECT i JOIN Robert A. Kłopotek r.klopotek@uksw.edu.pl Wydział Matematyczno-Przyrodniczy. Szkoła Nauk Ścisłych, UKSW Integralność danych Aspekty integralności

Bardziej szczegółowo

Podstawy języka SQL cz. 2

Podstawy języka SQL cz. 2 Podstawy języka SQL cz. 2 1. Operatory zbiorowe a. UNION suma zbiorów z eliminacją powtórzeń, b. EXCEPT różnica zbiorów z eliminacją powtórzeń, c. INTERSECT część wspólna zbiorów z eliminacją powtórzeń.

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH wprowadzenie do języka SQL. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski

BAZY DANYCH wprowadzenie do języka SQL. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski BAZY DANYCH wprowadzenie do języka SQL Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Wprowadzenie Język SQL używany jest do pracy z relacyjną bazą danych. Jest to język nieproceduralny, należący do grupy języków

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

Relacyjny model danych

Relacyjny model danych Relacyjny model danych Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 2 (1) 1 Plan wykładu Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe BD wykład 2 (2) W ramach drugiego

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

Grupowanie i funkcje agregujące

Grupowanie i funkcje agregujące Grupowanie i funkcje agregujące Zadanie 1. Stwórz odpowiednią tabelę Test_agr i wprowadź odpowiednie rekordy tak, aby wynik zapytania SELECT AVG(kol) avg_all, AVG(DISTINCT kol) avg_dist, COUNT(*) count_gw,

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

Teoretyczne podstawy informatyki

Teoretyczne podstawy informatyki Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 8b: Algebra relacyjna http://hibiscus.if.uj.edu.pl/~erichter/dydaktyka2009/tpi-2009 Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 1 Algebra relacyjna Algebra relacyjna (ang.

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

BAZY DANYCH algebra relacyjna. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski

BAZY DANYCH algebra relacyjna. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski BAZY DANYCH algebra relacyjna Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Wprowadzenie Algebra relacyjna składa się z prostych, ale mocnych mechanizmów tworzenia nowych relacji na podstawie danych relacji. Hdy

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, 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

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

Język SQL Złączenia. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni

Język SQL Złączenia. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni Akademia Morska w Gdyni Gdynia 2004 1. Złączenie definicja Złączenie (JOIN) to zbiór rekordów stanowiących wynik zapytania służącego pobraniu danych z połączonych tabel (związki jeden-do-jeden, jeden-do-wiele

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

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

- 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

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

Autor: Joanna Karwowska

Autor: Joanna Karwowska Autor: Joanna Karwowska SELECT [DISTINCT] FROM [WHERE ] [GROUP BY ] [HAVING ] [ORDER BY ] [ ] instrukcja może

Bardziej szczegółowo

SQL Structured Query Language

SQL Structured Query Language Terminy, określenia: Relacja tabela Krotka wiersz ( rekord ) Atrybut kolumna (pole ) Stopień relacji liczba atrybutów Klucz główny relacji jednoznaczny identyfikator krotki Dziedzina zbiór dopuszczalnych

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

Bazy danych 7. SQL podstawy

Bazy danych 7. SQL podstawy Bazy danych 7. SQL podstawy P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letni 2005/06 Structured Query Language Używane standardy: SQL92 SQL99 SQL:2003 Żaden dostawca nie jest w pełni zgodny

Bardziej szczegółowo

Operacja Teta-złączenia. v1 v1 Θ v2

Operacja Teta-złączenia. v1 v1 Θ v2 Operacja Teta-złączenia Dane są: r(r) tabela r o schemacie R, A R s(s) tabela s o schemacie S, B S R i S nie zawierają tych samych nazw (R S = Ø) Θ {>, =,

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Przetwarzanie zapytań. Etapy przetwarzania zapytania. Translacja zapytań języka SQL do postaci wyrażeń algebry relacji

Bazy danych. Plan wykładu. Przetwarzanie zapytań. Etapy przetwarzania zapytania. Translacja zapytań języka SQL do postaci wyrażeń algebry relacji Plan wykładu Bazy danych Wykład 12: Optymalizacja zapytań. Język DDL, DML (cd) Etapy przetwarzania zapytania Implementacja wyrażeń algebry relacji Reguły heurystyczne optymalizacji zapytań Kosztowa optymalizacja

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Wykład V Kwerendy. Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1

Bazy danych. Wykład V Kwerendy. Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1 Bazy danych Wykład V Kwerendy Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1 Wprowadzenie Istotą bazy danych jest możliwość efektywnego wyszukiwania informacji Realizację operacji wyszukiwania zapewniają kwerendy

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

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

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

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

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

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

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

SQL - Structured Query Language. strukturalny język zapytań

SQL - Structured Query Language. strukturalny język zapytań SQL - Structured Query Language strukturalny język zapytań SQL - Structured Query Language - strukturalny język zapytań Światowy standard przeznaczony do definiowania, operowania i sterowania danymi w

Bardziej szczegółowo

Technologie baz danych

Technologie baz danych Plan wykładu Technologie baz danych Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. SQL - podstawy Definicja zależności funkcyjnych Reguły dotyczące zależności funkcyjnych Domknięcie zbioru atrybutów

Bardziej szczegółowo

Jan Jełowicki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu, Katedra Matematyki. Ściąga z SQL. materiały pomocnicze do zajęć z informatyki.

Jan Jełowicki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu, Katedra Matematyki. Ściąga z SQL. materiały pomocnicze do zajęć z informatyki. Jan Jełowicki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu, Katedra Matematyki Ściąga z SQL materiały pomocnicze do zajęć z informatyki Wrocław 2004 2014 0. Konwencje Wszystkie wyrażenia języka SQL wyróżniono

Bardziej szczegółowo

Bazy danych wykład dwunasty. dwunasty Wykonywanie i optymalizacja zapytań SQL 1 / 36

Bazy danych wykład dwunasty. dwunasty Wykonywanie i optymalizacja zapytań SQL 1 / 36 Bazy danych wykład dwunasty Wykonywanie i optymalizacja zapytań SQL Konrad Zdanowski Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego, Warszawa dwunasty Wykonywanie i optymalizacja zapytań SQL 1 / 36 Model kosztów

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 XII. optymalizacja w relacyjnych bazach danych

Wykład XII. optymalizacja w relacyjnych bazach danych Optymalizacja wyznaczenie spośród dopuszczalnych rozwiązań danego problemu, rozwiązania najlepszego ze względu na przyjęte kryterium jakości ( np. koszt, zysk, niezawodność ) optymalizacja w relacyjnych

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

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

Bazy danych. Plan wykładu. Zależności funkcyjne. Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. Podstawy SQL.

Bazy danych. Plan wykładu. Zależności funkcyjne. Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. Podstawy SQL. Plan wykładu Bazy danych Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. Podstawy SQL. Deficja zależności funkcyjnych Klucze relacji Reguły dotyczące zależności funkcyjnych Domknięcie zbioru atrybutów

Bardziej szczegółowo

Wykład 05 Bazy danych

Wykład 05 Bazy danych Wykład 05 Bazy danych Tabela składa się z: Kolumn Wierszy Wartości Nazwa Wartości Opis INT [UNSIGNED] -2^31..2^31-1 lub 0..2^32-1 Zwykłe liczby całkowite VARCHAR(n) n = długość [1-255] Łańcuch znaków o

Bardziej szczegółowo

Podzapytania. SELECT atrybut_1, atrybut_2,... FROM relacja WHERE atrybut_n operator (SELECT atrybut_1, FROM relacja WHERE warunek

Podzapytania. SELECT atrybut_1, atrybut_2,... FROM relacja WHERE atrybut_n operator (SELECT atrybut_1, FROM relacja WHERE warunek Podzapytania Podzapytanie jest poleceniem SELECT zagnieżdżonym w innym poleceniu SELECT. Podzapytanie może wystąpić wszędzie tam, gdzie system spodziewa się zbioru wartości, czyli w klauzulach SELECT,

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH JĘZYK ZAPYTAŃ BAZ DANYCH SQL. Microsoft Access. Adrian Horzyk. Akademia Górniczo-Hutnicza

BAZY DANYCH JĘZYK ZAPYTAŃ BAZ DANYCH SQL. Microsoft Access. Adrian Horzyk. Akademia Górniczo-Hutnicza BAZY DANYCH Microsoft Access JĘZYK ZAPYTAŃ BAZ DANYCH SQL Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki i Inżynierii

Bardziej szczegółowo

Program wykładu. zastosowanie w aplikacjach i PL/SQL;

Program wykładu. zastosowanie w aplikacjach i PL/SQL; Program wykładu 1 Model relacyjny (10 godz.): podstawowe pojęcia, języki zapytań (algebra relacji, relacyjny rachunek krotek, relacyjny rachunek dziedzin), zależności funkcyjne i postaci normalne (BCNF,

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

ACESS- zadania z wykorzystaniem poleceń SQL

ACESS- zadania z wykorzystaniem poleceń SQL ACESS- zadania z wykorzystaniem poleceń SQL Dane są relacje o schematach: Pracownik ( (nr integer, nazwisko text(12), etat text(10), szef integer, pracuje_od date, placa_pod Currency, placa_dod Currency,

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

Bazy Danych. SQL Podstawy języka II: zapytania. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, B5, pok. 408

Bazy Danych. SQL Podstawy języka II: zapytania. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, B5, pok. 408 Bazy Danych SQL Podstawy języka II: zapytania Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@agh.edu.pl B5, pok. 408 Konstrukcja select-from-where SQL oparty jest na algebrze relacji z pewnymi modyfikacjami

Bardziej szczegółowo

PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W NOWYM SĄCZU SYLABUS PRZEDMIOTU. Obowiązuje od roku akademickiego: 2011/2012

PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W NOWYM SĄCZU SYLABUS PRZEDMIOTU. Obowiązuje od roku akademickiego: 2011/2012 PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W NOWYM SĄCZU SYLABUS Obowiązuje od roku akademickiego: 2011/2012 Instytut Techniczny Kierunek studiów: Informatyka Kod kierunku: 11.3 Specjalność: Informatyka Stosowana

Bardziej szczegółowo

Bazy danych i usługi sieciowe

Bazy danych i usługi sieciowe Bazy danych i usługi sieciowe Algebra relacji i SQL Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2014 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS w. IV Jesień 2014 1 / 52 Do czego służy baza danych? nazwa adres Studia rok

Bardziej szczegółowo

Podstawowe zapytania SELECT (na jednej tabeli)

Podstawowe zapytania SELECT (na jednej tabeli) Podstawowe zapytania SELECT (na jednej tabeli) Struktura polecenia SELECT SELECT opisuje nazwy kolumn, wyrażenia arytmetyczne, funkcje FROM nazwy tabel lub widoków WHERE warunek (wybieranie wierszy) GROUP

Bardziej szczegółowo

K1A_W11, K1A_W18. Egzamin. wykonanie ćwiczenia lab., sprawdzian po zakończeniu ćwiczeń, egzamin, K1A_W11, K1A_W18 KARTA PRZEDMIOTU

K1A_W11, K1A_W18. Egzamin. wykonanie ćwiczenia lab., sprawdzian po zakończeniu ćwiczeń, egzamin, K1A_W11, K1A_W18 KARTA PRZEDMIOTU (pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: BAZY DANYCH 2. Kod przedmiotu: 3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego: 2014/2015 4. Forma kształcenia: studia pierwszego stopnia 5. Forma

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

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

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

Spis treści. Przedmowa

Spis treści. Przedmowa Spis treści Przedmowa V 1 SQL - podstawowe konstrukcje 1 Streszczenie 1 1.1 Bazy danych 1 1.2 Relacyjny model danych 2 1.3 Historia języka SQL 5 1.4 Definiowanie danych 7 1.5 Wprowadzanie zmian w tabelach

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie zapytań języka bazy danych PostgreSQL

Ćwiczenie zapytań języka bazy danych PostgreSQL Ćwiczenie zapytań języka bazy danych PostgreSQL 1. Uruchom link w przeglądarce: http://127.0.0.1/phppgadmin 2. Kliknij w zaznaczony na czerwono link PostgreSQL: 3. Zaloguj się wpisując hasło i login student.

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

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

Programowanie MSQL. show databases; - pokazanie jakie bazy danych są dostępne na koncie

Programowanie MSQL. show databases; - pokazanie jakie bazy danych są dostępne na koncie Programowanie MSQL show databases; - pokazanie jakie bazy danych są dostępne na koncie show databases; - wyświetlenie wszystkich baz danych na serwerze create database nazwa; - za nazwa wstawiamy wybraną

Bardziej szczegółowo

040 STRUCTURED QUERY LANGUAGE. Prof. dr hab. Marek Wisła

040 STRUCTURED QUERY LANGUAGE. Prof. dr hab. Marek Wisła 040 STRUCTURED QUERY LANGUAGE Prof. dr hab. Marek Wisła SQL strukturalny język zapytań SQL (Structured Query Language) strukturalny język zapytań używany do tworzenia, modyfikowania relacyjnych baz danych

Bardziej szczegółowo

Bazy danych Algebra relacji Wykład dla studentów matematyki

Bazy danych Algebra relacji Wykład dla studentów matematyki Bazy danych Algebra relacji Wykład dla studentów matematyki 8 marca 2015 Algebra relacji Model teoretyczny do opisywania semantyki relacyjnych baz danych, zaproponowany przez T. Codda (twórcę koncepcji

Bardziej szczegółowo

Bazy danych wykład trzeci. Konrad Zdanowski

Bazy danych wykład trzeci. Konrad Zdanowski SQL - przypomnienie Podstawowa forma kwerendy SQL: select A1,..., Ak from R1,..., Rn where ; Odpowiada jej w algebrze relacji operacja π A1,...,Ak (σ (R1 Rn)) SQL semantyka select R.

Bardziej szczegółowo

Perspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne, perspektywy wbudowane.

Perspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne, perspektywy wbudowane. Perspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne, perspektywy wbudowane. 1 Perspektywa Perspektywa (ang. view) jest strukturą logiczną

Bardziej szczegółowo

Bazy danych Access KWERENDY

Bazy danych Access KWERENDY Bazy danych Access KWERENDY Obiekty baz danych Access tabele kwerendy (zapytania) formularze raporty makra moduły System baz danych MS Access Tabela Kwerenda Formularz Raport Makro Moduł Wyszukiwanie danych

Bardziej szczegółowo

Tworzenie zapytań do Microsoft SQL Server

Tworzenie zapytań do Microsoft SQL Server MS 20461 Tworzenie zapytań do Microsoft SQL Server Czas trwania: 5 dni (40 h) Poziom trudności: Średnio Zaawansowany Autoryzacja: Microsoft Opis: Szkolenie administratorów baz danych oraz programistów

Bardziej szczegółowo