Bazy danych. Informacje podstawowe
|
|
- Marcin Markowski
- 8 lat temu
- Przeglądów:
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
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 szczegółowoPrzestrzenne 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 szczegółowoSystemy 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 szczegółowoKonstruowanie 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 szczegółowoINFORMATYKA 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 szczegółowoRelacyjne 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 szczegółowoAlgebra 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 szczegółowoAutor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska Jeśli pobieramy dane z więcej niż jednej tabeli, w rzeczywistości wykonujemy tak zwane złączenie. W SQL istnieją instrukcje pozwalające na formalne wykonanie złączenia tabel - istnieje
Bardziej szczegółowoTadeusz 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 szczegółowoSQL (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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoModel 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 szczegółowoPaweł 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 szczegółowoPrzykłady 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 szczegółowoModel 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 szczegółowoInformatyka sem. III studia inżynierskie Transport 2018/19 LAB 2. Lab Backup bazy danych. Tworzenie kopii (backup) bazy danych
Informatyka sem. III studia inżynierskie Transport 2018/19 Lab 2 LAB 2 1. Backup bazy danych Tworzenie kopii (backup) bazy danych Odtwarzanie bazy z kopii (z backup u) 1. Pobieramy skrypt Restore 2. Pobieramy
Bardziej szczegółowoPodstawy języka SQL. standardy SQL formułowanie zapytań operacje na strukturach danych manipulowanie danymi. Bazy danych s.5-1
Podstawy języka SQL standardy SQL formułowanie zapytań operacje na strukturach danych manipulowanie danymi Bazy danych s.5-1 Język SQL SQL (ang. Structured Query Language, strukturalny język zapytań) język
Bardziej szczegółowoPodstawy 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 szczegółowo1 DML - zapytania, część II Grupowanie Operatory zbiorowe DML - modyfikacja 7. 3 DCL - sterowanie danymi 9.
Plan wykładu Spis treści 1 DML - zapytania, część II 1 1.1 Grupowanie................................... 1 1.2 Operatory zbiorowe............................... 5 2 DML - modyfikacja 7 3 DCL - sterowanie
Bardziej szczegółowoRelacyjne 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 szczegółowoJęzyk 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 szczegółowoWstęp do SQL. copyright: KGiIS WGGiOŚ AGH
Wstęp do SQL SQL (Structured Query Language) strukturalny język zapytań używany do tworzenia, modyfikowania baz danych oraz do umieszczania i pobierania danych z baz danych. Język SQL jest językiem deklaratywnym.
Bardziej szczegółowoPawel@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 szczegółowoWykład 6. SQL praca z tabelami 3
Wykład 6 SQL praca z tabelami 3 Łączenie wyników zapytań Język SQL zawiera mechanizmy pozwalające na łączenie wyników kilku pytań. Pozwalają na to instrukcje UNION, INTERSECT, EXCEPT o postaci: zapytanie1
Bardziej szczegółowoT-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 szczegółowoMicrosoft 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 szczegółowoModelowanie 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 szczegółowo77. 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 szczegółowoTechnologie 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 szczegółowoRBD 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 szczegółowoCel 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 szczegółowo1 Wstęp do modelu relacyjnego
Plan wykładu Model relacyjny Obiekty relacyjne Integralność danych relacyjnych Algebra relacyjna 1 Wstęp do modelu relacyjnego Od tego się zaczęło... E. F. Codd, A Relational Model of Data for Large Shared
Bardziej szczegółowo3. Podzapytania, łączenie tabel i zapytań
3. Podzapytania, łączenie tabel i zapytań I. PODZAPYTANIE (SUBSELECT) oddzielna, ujęta w nawiasy instrukcja SELECT, zagnieżdżona w innej instrukcji SQL, zazwyczaj w instrukcji SELECT w instrukcji SELECT,
Bardziej szczegółowoOracle11g: 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 szczegółowoAutor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska SELECT [DISTINCT] FROM [WHERE ] [GROUP BY ] [HAVING ] [ORDER BY ] [ ] instrukcja może
Bardziej szczegółowoRef. 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 szczegółowoSQL 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 szczegółowo2010-10-21 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 szczegółowoPodstawy 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 szczegółowoIntegralność 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 szczegółowoSZKOLENIE: 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoPodstawy 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 szczegółowoBAZY 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 szczegółowoRelacyjny 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 szczegółowoPRZESTRZENNE BAZY DANYCH WYKŁAD 2
PRZESTRZENNE BAZY DANYCH WYKŁAD 2 Baza danych to zbiór plików, które fizycznie przechowują dane oraz system, który nimi zarządza (DBMS, ang. Database Management System). Zadaniem DBMS jest prawidłowe przechowywanie
Bardziej szczegółowoGrupowanie 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoWykład 8. SQL praca z tabelami 5
Wykład 8 SQL praca z tabelami 5 Podzapytania to mechanizm pozwalający wykorzystywać wyniki jednego zapytania w innym zapytaniu. Nazywane często zapytaniami zagnieżdżonymi. Są stosowane z zapytaniami typu
Bardziej szczegółowoBazy 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 szczegółowoTeoretyczne 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 szczegółowoWykład 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 szczegółowoJęzyk SQL. Rozdział 5. Połączenia i operatory zbiorowe
Język SQL. Rozdział 5. Połączenia i operatory zbiorowe Iloczyn kartezjański, połączenie równościowe, połączenie nierównościowe, połączenie zwrotne, połączenie zewnętrzne, składnia jawna połączeń, składnia
Bardziej szczegółowoProjekt 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 szczegółowoJęzyk 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 szczegółowoSzkolenie 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 szczegółowoBAZY 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 szczegółowoWykład 5. SQL praca z tabelami 2
Wykład 5 SQL praca z tabelami 2 Wypełnianie tabel danymi Tabele można wypełniać poprzez standardową instrukcję INSERT INTO: INSERT [INTO] nazwa_tabeli [(kolumna1, kolumna2,, kolumnan)] VALUES (wartosc1,
Bardziej szczegółowoAutor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska SELECT [DISTINCT] FROM [WHERE ] [GROUP BY ] [HAVING ] [ORDER BY ] [ ] instrukcja może
Bardziej szczegółowoZadania 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 szczegółowoSQL 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 szczegółowoJęzyk 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 szczegółowoProjektowanie relacyjnych baz danych
Mam nadzieję, że do tej pory przyzwyczaiłeś się do tabelarycznego układu danych i poznałeś sposoby odczytywania i modyfikowania tak zapisanych danych. W tym odcinku poznasz nieco teorii relacyjnych baz
Bardziej szczegółowoSQL - Structured Query Language -strukturalny język zapytań SQL SQL SQL SQL
Wprowadzenie do SQL SQL - Structured Query Language -strukturalny język zapytań Światowy standard przeznaczony do definiowania, operowania i sterowania danymi w relacyjnych bazach danych Powstał w firmie
Bardziej szczegółowo050 SQL ELEMENTY ZAAWANSOWANE. Prof. dr hab. Marek Wisła
050 SQL ELEMENTY ZAAWANSOWANE Prof. dr hab. Marek Wisła Deklarowanie zmiennych DECLARE @nazwa-zmiennej typ-danych {, @nazwazmiennej typ-danych}; deklaruje nazwy zmiennych lokalnych (definiowanych przez
Bardziej szczegółowo- 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 szczegółowoSQL Server i T-SQL w mgnieniu oka : opanuj język zapytań w 10 minut dziennie / Ben Forta. Gliwice, Spis treści
SQL Server i T-SQL w mgnieniu oka : opanuj język zapytań w 10 minut dziennie / Ben Forta. Gliwice, 2017 Spis treści O autorze 9 Wprowadzenie 11 Lekcja 1. Zrozumieć SQL 15 Podstawy baz danych 15 Język SQL
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do baz danych
Wprowadzenie do baz danych Dr inż. Szczepan Paszkiel szczepanpaszkiel@o2.pl Katedra Inżynierii Biomedycznej Politechnika Opolska Wprowadzenie DBMS Database Managment System, System za pomocą którego można
Bardziej szczegółowoWspółczesne systemy baz danych
Współczesne systemy baz danych dr hab. inż. Andrzej Czerepicki Politechnika Warszawska Wydział Transportu Zakład Systemów Informatycznych i Mechatronicznych (SIMT) 2019 Język SQL Język SQL (ang. Structured
Bardziej szczegółowoProgram 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 szczegółowoWstęp 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 szczegółowoP 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 szczegółowoSzkolenie autoryzowane. MS Tworzenie zapytań do Microsoft SQL Server Strona szkolenia Terminy szkolenia Rejestracja na szkolenie Promocje
Szkolenie autoryzowane MS 10774 Tworzenie zapytań do Microsoft SQL Server 2012 Strona szkolenia Terminy szkolenia Rejestracja na szkolenie Promocje Opis szkolenia Uwaga! Szkolenie wycofane z oferty. Zapraszamy
Bardziej szczegółowoBazy 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoSQL - 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 szczegółowoOperacja 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 szczegółowoSQL 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 szczegółowoWspółczesne systemy baz danych
Współczesne systemy baz danych dr inż. Andrzej Czerepicki Politechnika Warszawska Wydział Transportu Zakład Systemów Informatycznych i Mechatronicznych (SIMT) 2018 Język SQL Język SQL (ang. Structured
Bardziej szczegółowoInformatyka (5) SQL. dr inż. Katarzyna Palikowska Katedra Transportu Szynowego p. 4 Hydro
Informatyka (5) SQL dr inż. Katarzyna Palikowska Katedra Transportu Szynowego p. 4 Hydro katpalik@pg.gda.pl katarzyna.palikowska@wilis.pg.gda.pl Język zapytań SQL Język deklaratywny (regułowy) - SQL, ProLog,
Bardziej szczegółowoTechnologie 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 szczegółowoGrupowanie i funkcje agregacji
Grupowanie i funkcje agregacji Funkcje agregujące: COUNT([DISTINCT] wyrażenie *), MIN(wyrażenie), MAX(wyrażenie), SUM([DISTINCT] wyrażenie), AVG([DISTINCT] wyrażenie). Klauzula GROUP BY Grupowanie polega
Bardziej szczegółowoĆwiczenia 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 szczegółowoWprowadzenie 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoJęzyk 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoPodzapytania. 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 szczegółowoWykład 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 szczegółowoopisuje 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 szczegółowoDr 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoSQL w 24 godziny / Ryan Stephens, Arie D. Jones, Ron Plew. Warszawa, cop Spis treści
SQL w 24 godziny / Ryan Stephens, Arie D. Jones, Ron Plew. Warszawa, cop. 2016 Spis treści O autorach 11 Podziękowania 12 Część I Wprowadzenie do języka SQL 13 Godzina 1. Witamy w świecie języka SQL 15
Bardziej szczegółowoPAŃSTWOWA 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 szczegółowoPawel@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 szczegółowoJęzyk SQL. Rozdział 10. Perspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne.
Język SQL. Rozdział 10. Perspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne. 1 Perspektywa Perspektywa (ang. view) jest strukturą
Bardziej szczegółowo